ผู้เขียน: คลออด, Shenchao TechFlow
คำนำจาก Shenchao: การสำรวจของสำนักงานวิจัยเศรษฐกิจแห่งชาติสหรัฐฯ (NBER) ต่อผู้บริหาร 6,000 คนจากสี่ประเทศแสดงว่าเกือบเก้าในสิบของบริษัทเชื่อว่า AI ไม่มีผลกระทบใดๆ ต่อการจ้างงานและผลิตภาพในช่วงสามปีที่ผ่านมา แต่ในไตรมาสแรกของปี 2026 ภาคเทคโนโลยีได้เลิกจ้างคนไปแล้ว 78,557 คน โดย 47.9% ถูกอ้างว่าเกิดจาก AI ข้อมูลผลิตภาพกลับว่างเปล่า แต่คลื่นการเลิกจ้างกลับพัดมาอย่างรุนแรงภายใต้ชื่อของ AI เศรษฐศาสตร์จึงเปรียบความขัดแย้งนี้กับ “พาราด็อกซ์ของคอมพิวเตอร์” ที่โรเบิร์ต โซโล ผู้ได้รับรางวัลโนเบลทางเศรษฐศาสตร์ปี 1987 เคยเสนอไว้ แต่ในรูปแบบของ AI
การลงทุนไป 250,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่เกือบ 90% ของบริษัทกล่าวว่า AI ไม่ได้เพิ่มผลิตภาพใดๆ ทั้งสิ้น ในขณะเดียวกัน บริษัทเทคโนโลยีกำลังปลดพนักงานจำนวนมากภายใต้ชื่อของ AI
นี่คือฉากที่ขบขันที่สุดในอุตสาหกรรม AI ณ ขณะนี้
ตามรายงานของนิตยสารฟอร์จูนเมื่อวันที่ 19 เมษายน งานวิจัยที่เผยแพร่โดย NBER ในเดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ ซึ่งครอบคลุมผู้บริหารระดับสูง 6,000 คนจากสหรัฐอเมริกา สหราชอาณาจักร เยอรมนี และออสเตรเลีย พบว่าเกือบเก้าในสิบของบริษัทที่ตอบแบบสอบถามระบุว่า AI ไม่มีผลกระทบใดๆ ที่วัดได้ต่อการจ้างงานและผลิตภาพของพวกเขาในช่วงสามปีที่ผ่านมา แม้ว่าสองในสามของผู้บริหารจะใช้ AI แต่ระยะเวลาเฉลี่ยต่อสัปดาห์คือเพียง 1.5 ชั่วโมง และ 25% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าไม่ได้ใช้ AI ในที่ทำงานเลย
ในอีกด้านหนึ่ง ตามข้อมูลจาก RationalFX ที่อ้างโดย Nikkei Asia ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2026 ถึงต้นเดือนเมษายน ภาคเทคโนโลยีได้เลิกจ้างคนไปแล้ว 78,557 คน โดยมี 37,638 คน (47.9%) ถูกเลิกจ้างอย่างชัดเจนเนื่องจาก AI และการอัตโนมัติของกระบวนการทำงาน มากกว่า 76% ของการเลิกจ้างเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา
โทร์สเตน โกลก หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของแอพอลโล ได้อ้างถึงข้อสรุปคลาสสิกของโรเบิร์ต โซโลว์ ผู้ได้รับรางวัลโนเบลทางเศรษฐศาสตร์ปี 1987 เพื่อสรุปสถานการณ์ปัจจุบันว่าเป็น “พาราด็อกซ์ของโซโลว์” แบบ AI คำพูดเดิมของโซโลว์คือ: “ยุคคอมพิวเตอร์มีอยู่ทุกที่ แต่ไม่ปรากฏในตัวเลขผลิตภาพ”
การวิเคราะห์ของ Slok สะท้อนไปตามวันนี้เกือบทุกคำ พฤติกรรมของ AI ไม่ปรากฏในข้อมูลการจ้างงาน ข้อมูลผลิตภาพ และข้อมูลเงินเฟ้อ
เก้าในสิบของบริษัทไม่เห็นผลลัพธ์จาก AI การคืนทุนจากการลงทุน 250,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐยังเป็นที่สงสัย
ข้อมูลจากการศึกษาของ NBER ค่อนข้างมั่นคง โดยในสี่ประเทศ 69% ของบริษัทใช้ AI ในระดับหนึ่ง โดยสหรัฐอเมริกามีสัดส่วนสูงสุด (78%) และเยอรมนีต่ำสุด (65%) แต่การใช้งานไม่ได้แปลว่าผลลัพธ์จะตามมา: มากกว่า 90% ของผู้บริหารระบุว่า AI ไม่มีผลต่อขนาดแรงงานของบริษัทของพวกเขา และ 89% ระบุว่าไม่มีผลต่อผลิตภาพแรงงาน (วัดจากยอดขายต่อคน)
ตามรายงานดัชนี AI ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดปี 2025 การลงทุนด้าน AI ทั่วโลกในปี 2024 ได้เกินกว่า 250 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ผลการสำรวจ CEO ทั่วโลกของ PwC ปี 2026 แสดงว่า มีเพียง 12% ของ CEO ที่ระบุว่า AI ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มรายได้พร้อมกัน ในขณะที่ 56% ของ CEO ระบุว่าไม่เห็นผลตอบแทนทางการเงินที่สำคัญใดๆ
Slok ระบุในบทความบนบล็อกของเขาว่า นอกเหนือจาก “เจ็ดผู้นำ” แล้ว AI ไม่มีผลกระทบใดๆ ที่มองเห็นได้ต่ออัตรากำไรและคาดการณ์ผลกำไร
นี่ไม่ใช่ความเห็นของใครคนใดคนหนึ่ง การศึกษาของ MIT ในปี 2024 คาดการณ์ว่า AI จะสามารถเพิ่มผลิตภาพได้เพียง 0.5% ในอีกสิบปีข้างหน้า ผู้เขียนการศึกษานี้ ผู้ได้รับรางวัลโนเบลทางเศรษฐศาสตร์ Daron Acemoglu ได้ยอมรับในขณะนั้นว่า: “0.5% ดีกว่าศูนย์ แต่เมื่อเทียบกับคำสัญญาจากอุตสาหกรรมและสื่อเทคโนโลยี นี่เป็นเรื่องที่น่าผิดหวังจริงๆ”
การศึกษาที่เผยแพร่โดยบริษัทที่ปรึกษาบอสตัน (BCG) ในเดือนมีนาคมปีนี้ได้เปิดเผยปรากฏการณ์ที่ขัดกับสัญชาตญาณ: เมื่อพนักงานใช้เครื่องมือ AI สามรายการหรือน้อยกว่า ผลผลิตจะเพิ่มขึ้น แต่เมื่อใช้สี่รายการหรือมากกว่า ผลผลิตที่พนักงานประเมินตนเองกลับลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยพนักงานรายงานว่าเกิดอาการ “สมองมัว” และข้อผิดพลาดเล็กๆ มากขึ้น BCG เรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “การโหลดสมองด้วย AI”
รายงาน Global Talent Outlook ของ ManpowerGroup ปี 2026 แสดงว่า ในจำนวนพนักงานกว่า 14,000 คนจาก 19 ประเทศ อัตราการใช้งาน AI อย่างทั่วไปเพิ่มขึ้น 13% ในปี 2025 แต่ความมั่นใจในความเป็นประโยชน์ของ AI ลดลงอย่างมากถึง 18%
Q1 ปลดพนักงานเกือบ 8 หมื่นคน AI เป็นตัวแพะรับบาปที่ใหญ่ที่สุดหรือเป็นผู้ก่อเหตุจริง?
ในขณะที่ข้อมูลผลิตภาพว่างเปล่า การปลดพนักงานกำลังดำเนินไปด้วยความเร็วที่น่าตกใจ
ตามรายงานของ Nikkei Asia การเลิกจ้างในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีในไตรมาสแรกของปี 2026 มีจำนวน 78,557 คน โดย 47.9% ถูกอธิบายว่าเกิดจากการนำ AI มาใช้และการอัตโนมัติของกระบวนการทำงาน Oracle เพิ่งเลิกจ้างพนักงานมากกว่า 10,000 คนอย่างเงียบๆ โดยเงินที่ประหยัดได้ถูกนำไปลงทุนในการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic และ Jim Farley ซีอีโอของ Ford ต่างแสดงความเห็นอย่างเปิดเผยว่า AI จะทำให้ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นของพนักงานสำนักงานในสหรัฐอเมริกาหายไปครึ่งหนึ่งภายในห้าปีข้างหน้า การวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดยังแสดงให้เห็นว่าตำแหน่งงานเขียนโปรแกรมระดับเริ่มต้นและงานบริการลูกค้ากำลังได้รับผลกระทบ โดยจำนวนตำแหน่งงานที่รับสมัครในสาขาที่เกี่ยวข้องลดลง 13% ในระยะเวลาสามปี
การศึกษาจำลองจาก MIT ได้เปิดเผยตัวเลขที่น่าตกใจ: AI สามารถแทนที่แรงงาน 11.7% ของสหรัฐอเมริกา ซึ่งเกี่ยวข้องกับเงินเดือนรวมประมาณ 1.2 ล้านล้านดอลลาร์
แต่การเลิกจ้างเหล่านี้มีกี่เปอร์เซ็นต์ที่ถูกขับเคลื่อนโดย AI จริงๆ
บับาค โฮดจาต์ หัวหน้าเจ้าหน้าที่ปัญญาประดิษฐ์ของคอกนิซันต์ กล่าวอย่างตรงไปตรงมาต่อ Nikkei Asia ว่า: “ฉันไม่แน่ใจว่าการเลิกจ้างเหล่านี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตจริงหรือไม่ บางครั้ง AI ก็กลายเป็นแพะรับบาปทางการเงิน—บริษัทจ้างคนมากเกินไป แล้วต้องการลดขนาดทีม จึงโยนความผิดให้กับ AI”
ซาม์ อัลต์แมน ซีอีโอของ OpenAI ยังยอมรับการมีอยู่ของปรากฏการณ์ “AI ล้างบาป” ในการประชุมสุดยอดผลกระทบของ AI ในอินเดีย โดยกล่าวว่า “มีสัดส่วนหนึ่งของ ‘AI ล้างบาป’ ที่ผู้คนโยนความผิดให้กับ AI สำหรับการเลิกจ้างที่วางแผนไว้แล้ว แต่ก็มีงานบางอย่างที่กำลังถูก AI แทนที่อย่างแท้จริง”
นักวิเคราะห์จากธนาคารเดอช์แบงค์ได้ตั้งชื่อปรากฏการณ์นี้อย่างตรงไปตรงมาว่า “การล้างภาพด้วยความซ้ำซ้อนของ AI” (AI redundancy washing) โดยเชื่อว่าบริษัทต่างๆ กำลังอ้างว่าการเลิกจ้างเกิดจาก AI เพราะ “มันส่งสัญญาณเชิงบวกต่อผู้ลงทุนได้ดีกว่าการยอมรับว่าความต้องการอ่อนแอหรือการจ้างงานเกินความจำเป็นในอดีต”
IBM เพิ่มการรับพนักงานระดับเริ่มต้นแม้ในสภาวะตลาดย่ำแย่ ขณะที่ Cognizant ปฏิเสธการปลดพนักงาน
ไม่ใช่ทุกบริษัทที่ตามกระแส
IBM ได้ขยายจำนวนการรับพนักงานระดับเริ่มต้นเป็นสองเท่าในปี 2026 โดยเหตุผลของนิคเคิล ลาโมโรอู หัวหน้าเจ้าหน้าที่ทรัพยากรบุคคลของบริษัทคือ: AI แม้จะสามารถทำหน้าที่ระดับเริ่มต้นได้หลายอย่าง แต่การตัดตำแหน่งเหล่านี้จะทำลายสายการพัฒนาผู้จัดการระดับกลางในอนาคต และคุกคามแหล่งทรัพยากรผู้นำระยะยาวของบริษัท
Cognizant—บริษัทผู้ให้บริการアウトソ싱ที่พึ่งพาแรงงานเป็นหลัก—ยังระบุว่าจะไม่เลิกจ้างพนักงานเนื่องจาก AI บริษัทได้ตั้งห้องปฏิบัติการ AI ที่ซานฟรานซิสโกและเบงกาลูรู เพื่อพัฒนาตัวแทน AI แบบกำหนดเองสำหรับลูกค้า (เนื่องจากผลิตภัณฑ์ AI ทั่วไปที่มีอยู่แล้วมีประสิทธิภาพและปัญหาด้านความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมองค์กร) แต่พนักงานจะได้รับการฝึกฝนให้ทำงานร่วมกับ AI แทนที่จะถูก AI เปลี่ยนแทน
ฮอดจัตเน้นย้ำ: «จะมีเยาวชนที่เพิ่งสำเร็จการศึกษาจำนวนมากที่ไม่สามารถหางานได้และขาดความรู้เฉพาะด้าน คุณต้องรับพวกเขาเข้ามาและให้พวกเขาเรียนรู้วิธีใช้ AI ในหลากหลายสาขาผ่านงานจริง»
ข้อมูลจากธนาคารกลางยุโรปยังสนับสนุนมุมมองนี้จากมุมมองอื่น: บริษัทที่นำ AI ไปใช้และลงทุนอย่างกว้างขวางมีแนวโน้มที่จะขยายการจ้างงานมากกว่า
เส้น J หรือภาพลวงตา: จุดพลิกผันของผลิตภาพ AI จะมาถึงเมื่อใด?
ประสบการณ์ในอดีตให้ความหวังบางประการ
การลงทุนด้านไอทีในช่วงทศวรรษที่ 1970 ถึง 1980 ดูเหมือนไม่มีผลใดๆ แต่ในช่วงปี 1995 ถึง 2005 การเติบโตของผลิตภาพที่ขับเคลื่อนโดยไอทีแตะระดับ 1.5% เอริก บรินโอล์ฟสสัน หัวหน้าห้องปฏิบัติการเศรษฐกิจดิจิทัลของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ได้เขียนบทความในฟินานเชียลไทมส์ ชี้ว่าจุดเปลี่ยนของผลิตภาพจาก AI อาจเริ่มปรากฏขึ้นแล้ว: การเติบโตของผลิตภาพของสหรัฐฯ เมื่อปีที่แล้วอยู่ที่ 2.7% การเติบโตของ GDP ในไตรมาสที่สี่อยู่ที่ 3.7% แต่ในช่วงเดียวกัน การจ้างงานใหม่เพิ่มขึ้นเพียง 181,000 ตำแหน่ง — การแยกตัวระหว่างการเติบโตของการจ้างงานกับการเติบโตของ GDP อาจเป็นสัญญาณว่า AI กำลังเริ่มมีบทบาท โมฮัมเหม็ด เอล-เอเรียน อดีตซีอีโอของ Pimco ก็สังเกตเห็นปรากฏการณ์การแยกตัวเดียวกันนี้
การวิจัยจากสถาบันนโยบายเศรษฐกิจสแตนฟอร์ดใช้ข้อมูลการท่องเว็บจากครอบครัวอเมริกัน 200,000 ครัวเรือนพบว่า AI เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานออนไลน์ต่างๆ เช่น การหางาน การวางแผนการเดินทาง และการช็อปปิ้ง ระหว่าง 76% ถึง 176% แต่นักวิจัยพบว่าผู้ใช้ใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปกับการสังสรรค์และดูทีวี แทนที่จะใช้เพื่อทำงานหรือเรียนรู้ทักษะใหม่
Slok ของ Apollo อธิบายผลกระทบในอนาคตของ AI ว่าเป็น「เส้นโค้งรูปตัว J」: เริ่มต้นด้วยช่วงเวลาที่ประสิทธิภาพลดลง ก่อนจะตามด้วยการเติบโตแบบก้าวกระโดดแบบเลขชี้กำลัง แต่เขา такжеชี้ให้เห็นว่า ต่างจากยุคไอทีในทศวรรษที่ 80 ซึ่งนวัตกรสามารถควบคุมราคาได้อย่างผูกขาด ขณะนี้เครื่องมือ AI กำลังเผชิญกับการแข่งขันอย่างรุนแรง ทำให้ราคาลดลงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น คุณค่าที่ AI สร้างขึ้นไม่ได้อยู่ที่ผลิตภัณฑ์เอง แต่อยู่ที่「วิธีการใช้งานและการนำไปใช้ในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจของ Generative AI」
การวิเคราะห์ของโฮดจัตอาจเป็นการมองการณ์ไกลที่สุด: อีก 6 ถึง 12 เดือนข้างหน้า บริษัทต่างๆ จึงจะเริ่มเห็นการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตที่แท้จริงจาก AI และ “ช่วงการเปลี่ยนผ่านนี้จะเป็นช่วงที่เจ็บปวดสำหรับเราทุกคน”