อาชีพยอดนิยมในไทย ที่เสี่ยงต่อการตกงานมากที่สุดในปัจจุบัน

5 กลุ่มอาชีพในไทย
ที่เสี่ยงต่อการตกงาน/งานหาย มากที่สุดในปัจจุบัน

(จัดอันดับจากแนวโน้มที่มีหลักฐานรองรับว่า
“งานรูทีน + ทำซ้ำได้ + ถูกดิจิทัล/AI/อัตโนมัติแทนได้ง่าย”
และเป็นกลุ่มที่รายงานสากลชี้ว่ากำลังถูกลดบทบาทลงอย่างต่อเนื่อง)

งานธุรการ/คีย์ข้อมูล/เอกสาร
(Clerical, Data entry, Admin support)
งานสายธุรการและคีย์ข้อมูลเสี่ยงสูง เพราะเนื้องานจำนวนมากเป็น
“งานซ้ำ ๆ ตามกฎ” (กรอกข้อมูล ตรวจเอกสาร ทำรายงานมาตรฐาน)
ซึ่งระบบดิจิทัลและ Generative AI ทำแทนได้เร็วขึ้น รายงานของ ILO
ระบุว่าอาชีพกลุ่ม “clerical” เป็นกลุ่มที่ มีการเปิดรับผลกระทบจาก GenAI สูงมาก
และ IMF ก็ชี้ในทิศทางเดียวกันว่า “clerical workers”
มีความเสี่ยงถูกแทนที่ (displaced) สูงกว่าอาชีพที่ AI ไปช่วยเพิ่มผลิตภาพเฉย ๆ
ขณะเดียวกัน WEF ยังจัดกลุ่มงานเอกสาร/คีย์ข้อมูลไว้ในฝั่งบทบาท
ที่มีแนวโน้ม “ลดลง” ในตลาดแรงงานโลกช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า

พนักงานแคชเชียร์/งานหน้าร้านที่คิดเงิน
(Cashier & checkout roles)
ความเสี่ยงหลักมาจากการเปลี่ยนผ่านสู่สังคมไร้เงินสด + ระบบชำระเงินอัตโนมัติ/
สแกนจ่ายเอง ทำให้ “จุดคิดเงิน” ต้องใช้คนลดลงในหลายรูปแบบธุรกิจ
และ WEF จัด “Cashiers and ticket clerks” อยู่ในกลุ่มบทบาท
ที่คาดว่าจะหดตัวมาก (declining roles) จากอิทธิพลของเทคโนโลยีและระบบอัตโนมัติ
ภาพรวมนี้สอดคล้องกับกรอบวิเคราะห์ของ World Bank ที่ชี้ว่า “งานรูทีน”
มีความเสี่ยงต่อการถูกทำให้เป็นอัตโนมัติสูงกว่า และผลกระทบ
มักกระจุกในงานทักษะต่ำ–กลางที่ทำซ้ำได้

คอลเซ็นเตอร์/เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าระดับพื้นฐาน
(Call center & basic customer service)
งานบริการลูกค้าที่ตอบคำถามซ้ำ ๆ หรือทำตามสคริปต์เสี่ยงมากขึ้น
เพราะองค์กรจำนวนมากหันไปใช้แชตบอต/วอยซ์บอต + ระบบช่วยตอบ (agent assist)
เพื่อให้ปิดเคสได้เร็วและใช้คนหน้างานน้อยลง โดยบทความของธนาคารแห่งประเทศไทย
พูดชัดว่า Generative AI ถูกนำไปใช้ช่วยงาน “การบริการลูกค้า”
และ “การดำเนินงาน” ในภาคการเงินได้มากขึ้น
และฝั่งองค์กรธุรกิจไทยก็สื่อสารแนวทางเดียวกันว่าการใช้ GenAI
ช่วยยกระดับ/ทำให้ลูกค้าบริการตนเองได้ (self-service) และช่วยการตอบคำถามเบื้องต้น
เมื่อรวมกับข้อค้นพบ ILO/IMF เรื่องงานรูทีนและงานเอกสารที่ถูก AI กระทบสูง
งานบริการลูกค้าระดับพื้นฐานจึงเป็นกลุ่มที่ต้องเร่งอัปสกิล
ไปสู่งานที่ “แก้ปัญหาซับซ้อน” มากขึ้นเพื่ออยู่รอด

คนงานสายการผลิต/ประกอบชิ้นส่วนในโรงงาน
(Factory assembly & routine production)
งานประกอบชิ้นส่วน/งานผลิตแบบทำซ้ำเสี่ยงจากการใช้หุ่นยนต์อุตสาหกรรม
และระบบอัตโนมัติ ที่คุ้มขึ้นเรื่อย ๆ โดยกรอบรายงานของ ILO
เคยชี้แนวโน้มว่าเทคโนโลยีทำให้ “งานผลิตและงานธุรการระดับทักษะกลาง”
ถูกแทนที่ได้มาก ขณะที่ข้อมูลอุตสาหกรรมหุ่นยนต์/ออโตเมชันของไทย
ก็สะท้อนว่าไทยมีการเคลื่อนไหวด้านนี้อย่างต่อเนื่อง (มีรายงานสถิติการค้า/
ภาพรวมอุตสาหกรรมหุ่นยนต์และออโตเมชันรายไตรมาส) และ World Bank
อธิบายภาพรวมภูมิภาคว่า “งานรูทีน” ในเอเชียตะวันออก–แปซิฟิก
อยู่ในกลุ่มที่ถูกกดดันจากระบบอัตโนมัติสูงกว่างานที่ไม่รูทีน

งานขนส่ง/โลจิสติกส์ระดับปฏิบัติการที่ทำซ้ำได้
(เช่น พนักงานคลังสินค้า, คัดแยก, คนขับบางประเภท)
กลุ่มนี้เสี่ยงเพราะถูกกดดันจาก 2 ด้านพร้อมกัน:
(1) ระบบคลังสินค้าอัตโนมัติ/การจัดเส้นทางด้วยซอฟต์แวร์/
การติดตามแบบดิจิทัล ทำให้ใช้คนน้อยลงในงานซ้ำ ๆ และ
(2) การแข่งขันด้านต้นทุนที่ทำให้ธุรกิจพยายามลดขั้นตอนที่ต้องใช้แรงงาน
โดย TDRI เคยสรุปตรงไปตรงมาว่า “งานขนส่งและโลจิสติกส์”
รวมถึงงานสายการผลิตและงานธุรการ เป็นกลุ่มที่อยู่ใน “แนวไฟ” ของออโตเมชัน
และ World Bank ก็อธิบายภาพใหญ่เช่นกันว่าการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี
มักดันแรงงานทักษะต่ำในงานรูทีนไปสู่ความไม่มั่นคง/นอกระบบได้มากขึ้น
หากไม่รีสกิลให้ทำงานที่มีมูลค่าเพิ่มกว่าเดิม