ในช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา AI ไม่ได้เป็นเพียงกระแสนวัตกรรม แต่กลายเป็น “เงื่อนไขใหม่” ของการอยู่รอดและเติบโตในสายงาน IT ไม่ว่าจะเป็นโปรแกรมเมอร์, QA, Data Engineer หรือแม้แต่ Project Manager ก็ถูกตั้งคำถามว่า “คุณใช้ AI ในงานประจำวันได้หรือยัง?”

แต่ทำไมถึงต้องใช้ AI ให้เป็น? และการใช้ AI คือทางลัดให้เด็กจบใหม่หรือมืออาชีพไอทีเดิมๆ พัฒนาตัวเองหรือเปล่า?

บทความนี้จะชวนคุณคิดต่อว่า ทักษะ AI กลายเป็นเรื่องจำเป็นอย่างไรในตลาดแรงงานสาย IT และจะใช้อย่างไรให้เสริมศักยภาพ ไม่ใช่เพียง “ใช้แทน” ทักษะเดิม ๆ

ตลาดแรงงานสายไอทีในยุค AI: โอกาสหรือความท้าทาย?

ถ้าย้อนกลับไปเมื่อ 4–5 ปีก่อน การเป็น “โปรแกรมเมอร์” หรือ “Data Engineer” ที่ใช้แค่ทักษะโค้ดดิ้งและเข้าใจระบบ IT ทั่วไป ก็ถือว่าเพียงพอสำหรับการหางานหรือเติบโตในสายงานนี้

แต่ปี 2025 เป็นต้นไป โลกของงานไอทีเปลี่ยนไปแล้ว เพราะองค์กรทั้งไทยและต่างประเทศเริ่มนำ AI เข้ามาช่วยทั้งในระดับ Automation (งานประจำ, ซ้ำซ้อน) และ Augmentation (ช่วยตัดสินใจ/วิเคราะห์/สร้างไอเดียใหม่)

• งานระดับ Entry-level (junior) หรือ Task-based ที่ง่าย ถูก AI แย่งไปมากขึ้น เช่น ตรวจโค้ดอัตโนมัติ, สรุป Requirement, สร้าง Test Case, ทำ Document
• องค์กรต้องการคนที่ “ทำงานร่วมกับ AI” ได้ ไม่ใช่แค่แข่งกับ AI
• ใครที่มี AI Skills เช่น Prompt Engineering, Data Annotation, Automation Tools, หรือแม้แต่ความเข้าใจ Machine Learning จะได้เปรียบกว่าคนที่ไม่ Upskill

ทำไมต้องใช้ AI ให้เป็น? เพราะอะไรถึงสำคัญกว่าที่คิด

• AI กลายเป็นเครื่องมือพื้นฐาน เหมือน Office Skills สมัยก่อน ทุกสายงานไอทีต้องใช้ AI ช่วยงาน เช่น ใช้ Copilot สรุปโค้ด, ใช้ AI Docs/Chatbot ตอบคำถามทางเทคนิค, ใช้ RPA ลดงานซ้ำซ้อน
• ทักษะ AI = ทักษะ Soft Skills ใหม่ การตั้งคำถาม (Prompt), การวิเคราะห์ปัญหา และการเลือกใช้เครื่องมือ เป็นทักษะใหม่ที่ AI ยังไม่แทนมนุษย์ได้ องค์กรต้องการ “AI Collaborator” มากกว่า “AI Operator” (ไม่ใช่แค่สั่ง แต่ต้องคิดต่อยอดได้)
• ขยายขีดจำกัดและความเร็วงาน คนที่ใช้ AI เป็น สามารถลดเวลาทำงานซ้ำซ้อน 30–50% และมีเวลาไปคิดงานที่ยากหรือเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
• การันตีโอกาสในตลาดแรงงาน LinkedIn รายงานว่า งานไอทีที่มี AI Skills อยู่ในเรซูเม่ โอกาสถูกเรียกสัมภาษณ์มากขึ้นถึง 2 เท่า ในปี 2025–2026 บริษัทส่วนใหญ่จะเลือกคนที่ “ใช้ AI ได้จริง” มากกว่าคนที่มีแต่พื้นฐานโค้ดอย่างเดียว

เด็กจบใหม่ หรือมืออาชีพไอที ควรเข้าใจอะไรบ้าง?

• AI ไม่ใช่ทางลัด แต่คือ “ตัวช่วย” ให้เก่งขึ้น AI จะช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่มนุษย์มองข้าม แต่ถ้าไม่มีพื้นฐาน Logic, ความเข้าใจระบบ, หรือ Soft Skills (คิด วิเคราะห์ สื่อสาร) AI ก็ไม่สามารถทำให้งานออกมาดีจริง
• ต้องใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและความรับผิดชอบ การใช้ AI สร้างโค้ด, สรุปข้อมูล หรือเขียนอีเมล ต้องรู้ว่าอะไรคือ “จุดเสี่ยง” เช่น ข้อมูลลับ, ข้อมูลเท็จ หรือ Bias จาก AI องค์กรยุคใหม่จะเลือกคนที่เข้าใจ AI Governance มากขึ้น
• ฝึกใช้งานจริงควบคู่กับการเรียนรู้พื้นฐาน AI เป็นเครื่องมือ “เสริม” ไม่ใช่ “แทน” ถ้าฐานโค้ดยังไม่แน่น งานที่ได้จาก AI ก็แก้ปัญหาในระยะยาวไม่ได้ เด็กจบใหม่ควรหัดใช้ AI คู่กับการฝึกโค้ดเอง วิเคราะห์ผลลัพธ์ วิเคราะห์ความถูกต้องเสมอ

AI คือเครื่องมือช่วย “เพิ่มประสิทธิภาพ” ไม่ใช่เครื่องมือ “ลัด”

ทำไมองค์กรถึงต้องการคนที่ใช้ AI ได้ — ไม่ใช่แค่ “ใช้” แต่ต้อง “คิดต่อยอด” ได้:

• คนที่ใช้ AI อย่างมีเป้าหมาย จะช่วยให้งานสำเร็จได้เร็วขึ้น เช่น ใช้ Copilot สร้างฟังก์ชันเบื้องต้น แล้วรีวิว-ปรับปรุงเอง, ใช้ AI สรุป Requirement แล้วตรวจสอบความครบถ้วน
• ในสาย DevOps, QA, Data — AI ลดเวลาทำ Manual Task, Automate test, Generate Report ฯลฯ
• แต่ถ้าไม่เข้าใจแก่นของงานหรือระบบ อาจเกิดปัญหา “ใช้ AI ผิดจุด” หรือได้งานที่ไร้มาตรฐาน

เคล็ดลับในการผสมผสาน AI เพื่อให้งานออกมามีประสิทธิภาพ:

• ตั้งโจทย์/ปัญหาให้ชัด (Define Problem/Prompt)
• วิเคราะห์ข้อดี-ข้อจำกัดของ AI ที่เลือกใช้
• ทดสอบงานที่ AI สร้างและตรวจสอบความถูกต้องเสมอ
• นำผลลัพธ์ที่ได้ไปต่อยอด/รีวิวโดยคนจริง

ข้อดี-ข้อเสียของการใช้ AI ทำงานแทน (Pros & Cons)

ข้อควรระวัง: เมื่อ AI เป็น "ตัวคิดแทน" จนลืมคิดเอง

แม้ AI จะช่วยให้คนสายไอทีทำงานได้เร็วขึ้นและลดงานซ้ำซ้อน แต่ก็มีจุดอันตรายที่ไม่ควรมองข้าม—โดยเฉพาะการใช้ AI แบบ "ให้มันคิดแทน-ทำแทน" โดยขาดความเข้าใจว่าเนื้องานจริงควรเป็นอย่างไร หรืออะไรที่ควร-ไม่ควรทำ

• นักพัฒนาเขียนโค้ดแล้วใช้ AI ช่วย generate function หรือ script ยาว ๆ แต่ไม่เข้าใจ logic ข้างในเลย
• ทีม QA ใช้ AI สร้าง Test case โดยไม่ตรวจสอบว่าครอบคลุม requirement หรือเปล่า
• Data engineer ให้ AI สร้าง pipeline ข้อมูล แต่ไม่ได้ตรวจสอบ data privacy หรือ edge case

จุดอันตราย:

• ไม่รู้ในสิ่งที่ไม่รู้ (Not knowing what is unknown) — คุณอาจรับโค้ด/วิธีแก้ปัญหาจาก AI โดยไม่ตระหนักว่า code เหล่านั้นมี bug, ช่องโหว่, หรือใช้แนวทางที่ขัดกับ best practice
• หากงานเกิดปัญหา เช่น error ใน production, ช่องโหว่ security หรือข้อมูลรั่วไหล—มักตรวจเจอช้า และแก้ยากกว่าเมื่อเทียบกับคนที่เข้าใจแก่นของงานจริง
• ทำให้ทีม/องค์กรขาดความมั่นใจในมาตรฐาน และเสียโอกาสพัฒนาทักษะตัวเองในระยะยาว

ข้อควรระวังสำหรับผู้ใช้ AI ในงาน IT:

• หลีกเลี่ยงการ copy-paste หรือ implement โค้ดที่ AI ให้มาโดยไม่เข้าใจ (อย่าให้ AI ทำแทนหมดทุกอย่าง)
• ต้องมีการตรวจสอบ, ทดสอบ, และ Review ผลงานที่ได้จาก AI ทุกครั้ง
• ใช้ AI เพื่อช่วย "คิด" หรือ "เพิ่มทางเลือก" ไม่ใช่ให้คิดแทนทั้งหมด
• สร้าง mindset ที่พร้อมเรียนรู้และตั้งคำถามกับสิ่งที่ AI เสนอ—เพราะสุดท้าย ความรับผิดชอบในงาน ยังคงเป็นของมนุษย์

สรุปจุดเสี่ยง/ข้อควรระวังการใช้ AI ในงาน IT (ตารางเปรียบเทียบ)

หมายเหตุ: ตารางนี้ช่วยสรุปจุดเสี่ยงสำคัญที่สายงาน IT เจอจริงกับ AI และวิธีป้องกันเชิงปฏิบัติ ไม่ใช่แค่แนวคิด

สรุป: ใช้ AI อย่างไรให้ไม่ตกขบวน และเพิ่มศักยภาพในงานไอที

• AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ไม่มีอะไรทดแทนพื้นฐานความเข้าใจระบบและ Soft Skills ได้
• การผสมผสาน AI ในงานประจำจะช่วยให้ “ทัน” และ “เก่ง” ในยุคที่ AI เปลี่ยนตลาดแรงงานอย่างรวดเร็ว
• เริ่มจากฝึกใช้ AI Tools ที่เกี่ยวข้องกับงานประจำ, หมั่นเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ และอย่าลืมวิเคราะห์ผลลัพธ์ด้วย Critical Thinking เสมอ
• จำไว้ว่า AI จะช่วยให้คุณ “ทำงานเก่งขึ้น” ไม่ใช่ “เป็นทางลัด” ให้ข้ามขั้นความรู้
• กล้าที่จะตั้งคำถามกับ AI — เพราะสุดท้าย คุณต้องเป็นคนรับผิดชอบต่อสิ่งที่สร้างขึ้น

FAQ

• Q1: ใช้ AI ช่วยงานไอทีแล้ว ยังจำเป็นต้องเรียนรู้โค้ดเองอยู่ไหม?
  จำเป็นมาก เพราะพื้นฐานการเข้าใจโค้ดและ logic จะช่วยให้คุณใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ป้องกันความผิดพลาดและแก้ปัญหาได้เองในอนาคต
• Q2: ใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดแล้ว ผลงานมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดมากขึ้นหรือไม่?
  มีโอกาสถ้าไม่ตรวจสอบซ้ำ เพราะ AI อาจสร้างโค้ดที่ดูถูกต้องแต่แฝง bug หรือช่องโหว่ ดังนั้นควร Review ผลงานของ AI เสมอ
• Q3: ถ้าไม่ถนัดสายเทคนิค ยังควรเรียนรู้ AI หรือไม่?
  ควรอย่างยิ่ง เพราะ AI กลายเป็นเครื่องมือพื้นฐานในทุกสายอาชีพ การเข้าใจ AI แม้ในระดับใช้งาน จะช่วยให้คุณไม่ตกขบวนเทคโนโลยี

Call to Think

ในยุคที่ AI กลายเป็น "ตัวช่วย" หรือแม้แต่ "ตัวแทน" ในงานสายไอที — คุณใช้ AI เพื่อเร่งงานให้เร็วขึ้น หรือแค่หลีกเลี่ยงการเรียนรู้สิ่งสำคัญในอาชีพ?

คุณพร้อมจะเป็นคนที่กล้าตั้งคำถามกับ AI และกล้าตรวจสอบงานที่มันเสนอให้ไหม?

สุดท้าย มนุษย์ยังมีบทบาทสำคัญในการสร้างคุณค่า วิเคราะห์ปัญหา และดูแลมาตรฐานในงานที่ AI ทำแทนไม่ได้ — คุณเลือกจะเป็นผู้นำหรือผู้ตามเทคโนโลยี?

วันนี้คุณใช้ AI ในงานสายไอทีเพื่ออะไร? เพื่อทำงานให้เร็วขึ้น หรือเพื่อสร้างคุณค่าใหม่ ๆ ที่มนุษย์เท่านั้นจะคิดได้?

ตลาดแรงงานในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า “คนที่ใช้ AI เป็น” จะได้เปรียบทั้งในด้านโอกาสและศักยภาพ

แต่ที่สำคัญ—คุณยังกล้าตั้งคำถามกับ AI และตรวจสอบสิ่งที่มันคิดแทนให้หรือเปล่า?
คุณพร้อมจะเป็นหนึ่งในนั้นหรือยัง?

• AI is Reshaping IT Careers (LinkedIn Pulse)
• AI in the Workplace (Harvard Business Review)
• How to Leverage AI Without Sacrificing Quality (Gartner)
• AI Upskilling: The New IT Must-Have (Microsoft)
• The Rise of the AI-Powered IT Professional (Forbes Tech)