ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก้าวข้ามจากงานวิจัยและแวดวงเทคโนโลยี มาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันและการทำงานของทุกอุตสาหกรรม หลายคนเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับการ Upskill – หรือการพัฒนาทักษะใหม่ ๆ ที่เกี่ยวกับ AI เพื่อไม่ให้ตัวเองตกขบวนเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แต่ “AI Skills” ที่แท้จริงแล้วคืออะไร? และทักษะใดที่จำเป็นต่อคนทำงานและองค์กรในยุค AI อยู่ทุกที่?
บทความนี้จะพาคุณสำรวจ 10 ทักษะ AI ที่ควรรู้ พร้อมแบ่งกลุ่มอย่างเข้าใจง่าย และอธิบายอย่างละเอียดด้วยภาษากึ่งทางการ สไตล์เป็นมิตร ตามแนว CubeSoftTech Blog เพื่อให้ผู้อ่านเห็นภาพรวม เข้าใจได้ ไม่ว่าคุณจะมีพื้นฐานมากน้อยแค่ไหน
ภาพรวม: ทำไม AI Skills ถึงสำคัญในยุคนี้
ในอดีต เมื่อพูดถึง “ทักษะเกี่ยวกับ AI” คนส่วนใหญ่มักนึกถึงโปรแกรมเมอร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่ทำงานกับโมเดลคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมซับซ้อนเท่านั้น แต่วันนี้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในห้องแล็บหรือบริษัทยักษ์ใหญ่ โลกของการทำงานจริงตั้งแต่สายออฟฟิศ ผู้ประกอบการ นักวางแผนธุรกิจ ฝ่ายบริหาร รวมถึงสายงานครีเอทีฟ ต่างก็ต้องเริ่มใช้ AI เป็น “เครื่องมือคู่ใจ” ที่ขาดไม่ได้
การ Upskill ด้าน AI จึงกลายเป็นเรื่องที่คนทำงานทุกคนควรเริ่มต้น ไม่ว่าจะอยู่ในตำแหน่งใด หรือแม้แต่สายงานที่ไม่ได้เกี่ยวกับไอทีโดยตรง เพราะการเข้าใจและใช้ AI อย่างถูกวิธีจะช่วยให้คุณ
- ทำงานได้เร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
- ตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลมากขึ้น ลดข้อผิดพลาดจากอคติ
- สร้างสรรค์งานใหม่ ๆ ที่เคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้
- เพิ่มความสามารถในการแข่งขันทั้งตัวบุคคลและองค์กร
- พร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงานอนาคต
AI Skills: ไม่ใช่แค่ “เขียนโค้ด” แต่คือ “การคิดและใช้ AI ให้เกิดประโยชน์”
ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยคือ คนที่ไม่เขียนโปรแกรม ไม่จำเป็นต้อง Upskill ด้าน AI แต่ในความเป็นจริง “AI Skills” คือชุดทักษะที่หลากหลาย ครอบคลุมทั้งการวางแผน การคิด วิเคราะห์ การสื่อสารกับ AI การใช้เครื่องมืออัตโนมัติ ไปจนถึงการประเมินความเสี่ยงและข้อจำกัด
ตัวอย่างจริง:
- เจ้าหน้าที่ HR ใช้ AI วิเคราะห์เรซูเม่และคัดกรองผู้สมัคร
- นักบัญชีให้ AI สรุปข้อมูลทางการเงินแบบอัตโนมัติ
- ฝ่ายการตลาดสร้างคอนเทนต์ใหม่ด้วย Generative AI
- ผู้บริหารตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยดูข้อมูลที่ AI วิเคราะห์
โครงสร้าง 10 ทักษะ AI ที่ควรรู้: 3 กลุ่มหลัก
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น เราขอแบ่งทักษะที่จำเป็นสำหรับสาย AI ออกเป็น 3 กลุ่มใหญ่ ๆ
Foundation Skills – ทักษะพื้นฐานสำหรับเข้าใจและเตรียมความพร้อม
- Data Annotation – การจัดระเบียบและติดป้ายกำกับข้อมูล
คือการเตรียมข้อมูลให้ AI เข้าใจ เช่น ติดป้ายว่าข้อความนี้เป็นบวกหรือลบ หรือภาพนี้คือแมวหรือสุนัข จำเป็นมากในงาน Machine Learning เพราะถ้า AI ได้ข้อมูลผิด มันจะเรียนรู้ผิด - Machine Learning Understanding – เข้าใจพื้นฐานการเรียนรู้ของ AI
ไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิจัย แต่ควรรู้ว่า AI ทำงานอย่างไร เช่น supervised vs unsupervised learning คืออะไร ใช้กับปัญหาแบบไหน - AI Ethics & Governance – ใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและปลอดภัย
เข้าใจว่าควรใช้ข้อมูลอย่างไรให้ไม่ละเมิดสิทธิ ไม่สร้าง bias หรือความไม่เป็นธรรม มีความรู้เรื่องการจัดการความเสี่ยงและความเป็นส่วนตัว
Application Skills – ทักษะที่ช่วยให้ใช้ AI ได้จริงในงาน
- Prompt Engineering – การออกแบบคำสั่งให้ AI เข้าใจ
คือการเขียนคำถามหรือคำสั่งให้ชัดเจน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น ถ้าอยากให้ AI สรุปรายงาน ต้องบอกเจาะจงว่าให้สรุปอะไร จากข้อมูลแบบไหน - Generative AI Tools – ใช้เครื่องมือสร้างสรรค์เนื้อหาด้วย AI
เช่น ใช้ ChatGPT เขียนบทความ, Midjourney สร้างภาพ, Synthesia สร้างวิดีโอ พื้นฐานการใช้และรู้จักข้อจำกัดจะช่วยให้ไม่ตกหลุม “AI ทำแทนเราได้หมด” - Automation Tools – เชื่อมระบบให้งานซ้ำ ๆ ทำได้อัตโนมัติ
เช่น ใช้ Zapier เชื่อม Google Forms → Sheet → Email, หรือ Power Automate ช่วยประมวลผลข้อมูล AI แล้วส่งไปยังระบบอื่นโดยอัตโนมัติ
Collaboration Skills – ทักษะทำงานร่วมกับ AI และกับคนอื่นที่ใช้ AI
- AI Integration – การฝัง AI เข้าไปในแอปหรือระบบที่ใช้งานอยู่
เช่น การใช้ API ของ OpenAI สร้างแชทบอทในเว็บไซต์ หรือให้ AI วิเคราะห์ข้อความในแอป ERP เพื่อแจ้งเตือนอัตโนมัติ - Data Insight & Visualization – วิเคราะห์และสื่อสารข้อมูลด้วย AI
คือการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก และแปลงให้ออกมาในรูปที่เข้าใจง่าย เช่น สร้าง Dashboard, สรุป Insight สำหรับผู้บริหาร - AI Collaboration – ทำงานเป็นทีมร่วมกับ AI และคนในองค์กร
เช่น รู้จักการใช้ AI ร่วมกันในทีม สื่อสารว่าข้อมูลที่ป้อนให้ AI มาจากไหน ตีความผลลัพธ์ร่วมกันได้อย่างมีเหตุผล
ตัวอย่างจากสายงานจริง: ใครใช้ AI ยังไงบ้าง?
สายงานออฟฟิศทั่วไป (Non-technical Office Roles)
งานที่ทำ: เจ้าหน้าที่ธุรการ, ฝ่ายบุคคล, ฝ่ายขาย, บัญชี, คอลเซ็นเตอร์
AI Skills ที่ควร Upskill:
- Prompt Engineering → เพื่อสื่อสารกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ขอให้เขียนอีเมล, สรุปรายงาน
- AI Literacy → เข้าใจว่า AI ให้คำตอบจากอะไร และรู้จักตรวจสอบคำตอบ
- Automation Tools → ลดงานซ้ำ เช่น ให้ AI สรุปข้อมูลจาก Google Sheet ส่งเข้าอีเมลอัตโนมัติ
- Generative AI → ใช้ช่วยร่างเนื้อหาสำหรับการขาย, การตลาด, หรือเอกสารภายใน
ตัวอย่างใช้งานจริง:
- ให้ AI สร้าง PowerPoint จากสคริปต์ประชุม
- ใช้ ChatGPT วิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้าจากแบบสอบถาม
สายงานไอที (IT, Dev, Data, Infra)
งานที่ทำ: โปรแกรมเมอร์, QA, System Analyst, DevOps, Data Analyst
AI Skills ที่ควร Upskill:
- Machine Learning Understanding → เพื่อเข้าใจเบื้องหลังการทำงานของโมเดล AI ที่ใช้อยู่
- AI Integration → นำ AI API มาใช้ในระบบได้ เช่น สร้างระบบช่วยตอบคำถามอัตโนมัติ
- Prompt Engineering → ใช้ช่วยโค้ด, debug, สร้าง test cases อย่างรวดเร็ว
- Data Annotation → เตรียมข้อมูลให้ถูกต้องสำหรับการฝึก AI Model
- Automation Tools → ผสาน AI กับ CI/CD หรือ Monitoring Tools
ตัวอย่างใช้งานจริง:
- ใช้ Copilot เขียนโค้ดหรือเขียน test case อัตโนมัติ
- เขียน Workflow ให้ AI ช่วยส่งแจ้งเตือนเมื่อระบบมีปัญหา
แนวทางการ Upskill AI สำหรับแต่ละกลุ่มอาชีพ
| กลุ่มอาชีพ | ทักษะที่ควรเริ่มเรียนรู้ | เครื่องมือแนะนำ |
|---|---|---|
| งานออฟฟิศทั่วไป | Prompt Engineering, Generative AI, AI Literacy | ChatGPT, Notion AI, Canva Magic Write |
| งานสายการตลาด | Generative AI, Data Visualization, Automation Tools | HubSpot + AI, Copy.ai, Midjourney |
| สายไอที | AI Integration, Machine Learning, Prompt Engineering | GitHub Copilot, LangChain, Python + OpenAI API |
| ผู้บริหาร | AI Ethics, Data Insight, AI Collaboration | Tableau + AI, Fireflies.ai, Otter.ai |
Tip: เริ่มจากทักษะที่คุณใช้ในงานประจำ แล้วค่อยต่อยอดไปยังเครื่องมือและแนวคิดที่ซับซ้อนขึ้น
สรุปส่งท้าย: AI ไม่ได้มาแทนที่คุณ — แต่จะกลายเป็นคู่คิดที่ดีที่สุด ถ้าคุณรู้จักใช้
AI ไม่ใช่เทคโนโลยีลึกลับที่มีไว้สำหรับผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น แต่คือเครื่องมือที่เปิดโอกาสให้ทุกคนพัฒนาตัวเองและก้าวไปข้างหน้าได้อย่างมั่นคง
- เริ่มต้นจากการเข้าใจหลักการเบื้องต้นของ AI
- ลองใช้เครื่องมือที่เข้าถึงง่าย เช่น ChatGPT, Notion AI
- เรียนรู้ผ่านการใช้งานจริง แล้วสังเกตว่า AI ช่วยคุณตรงไหน
เมื่อคุณเข้าใจและเริ่มนำ AI มาใช้ในงานประจำวัน คุณจะเริ่มเห็นว่า “การ Upskill AI” ไม่ใช่แค่เรื่องของทักษะใหม่ แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิด การวางแผน และการทำงานให้เหมาะกับยุคสมัย
แล้วคุณล่ะ... พร้อมหรือยังที่จะให้ AI กลายเป็นเพื่อนร่วมทีมคนใหม่?
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Q: ถ้าไม่มีพื้นฐานด้าน IT เลย จะเริ่ม Upskill ด้าน AI ได้หรือไม่?
A: ได้แน่นอน! เริ่มจากการใช้เครื่องมือ AI ง่าย ๆ เช่น ChatGPT หรือ Canva AI ก่อน แล้วจึงค่อย ๆ เข้าใจแนวคิดเบื้องหลัง เช่น การสื่อสารกับ AI (Prompt Engineering) หรือการแยกแยะข้อมูล
Q: งานจะหายไปไหม ถ้า AI ทำได้มากขึ้น?
A: งานบางประเภทอาจลดลง แต่ในขณะเดียวกันก็เกิดงานใหม่ เช่น AI Prompt Designer, Data Trainer, AI Project Manager ฯลฯ คนที่ปรับตัวทันจะมีโอกาสมากกว่าเดิม
Q: จำเป็นไหมต้องเรียนเขียนโปรแกรมเพื่อเข้าใจ AI?
A: ไม่จำเป็นสำหรับผู้ใช้งานทั่วไป แต่ถ้าต้องการพัฒนา AI หรือ Integrate AI เข้ากับระบบเอง การเรียนรู้เบื้องต้นเรื่อง Python หรือ API จะช่วยได้มาก
แหล่งอ้างอิง (References)
- World Economic Forum. (2023). Top 10 Job Skills of Tomorrow – and How to Develop Them.
- IBM SkillsBuild. (2024). AI Skills for the Future.
- LinkedIn Learning. (2024). The Skills Companies Need Most in 2024 – and How to Learn Them.
- McKinsey & Company. (2023). Generative AI and the future of work in America.