องค์กรต้องเลิกมอง AI เป็นแค่ทักษะเสริม แล้วเริ่มมองมันเป็นโครงสร้างใหม่ของการทำงานทั้งระบบ
แต่หลายองค์กรยังเข้าใจเรื่อง AI แคบเกินไป และมักมองว่า AI เป็นแค่เรื่องของ การสอนใช้เครื่องมือ, การฝึก prompt, การอัปสกิลทีมเทค หรือการเพิ่มความรู้เชิงเทคนิค แต่รายงาน 2026 Global Learning & Skills Trends Report โดย Udemy นี้กำลังชี้ว่า แค่นั้นยังไม่พอ
เพราะสิ่งที่องค์กรต้องการจริง ๆ ไม่ใช่แค่ ‘คนใช้ AI เป็น’ แต่คือ ‘องค์กรที่ทำงานร่วมกับ AI ได้จริง’ คนทำงาน และ องค์กรทั้งระบบต้องมี AI fluency คือความสามารถของคนและองค์กรในการเข้าใจใช้ ปรับตัว และทำงานร่วมกับ AI ได้จริง รวมถึงต้องรู้ข้อจำกัด ความเสี่ยง และจริยธรรมของมันด้วย ไม่ใช่เพียงแค่ Prompt ได้แล้วจบไป
ความน่าสนใจของรีพอร์ตฉบับนี้จะชี้ให้เห็นถึงเทรนด์สำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนกลยุทธ์ และวาง roadmap สำหรับการลงมือทำจริงขององค์กร รวมไปถึงแนวทางในการสร้าง AI fluency ซึ่งความพร้อมด้าน AI ไม่ได้เป็นแค่สิ่งที่ฝังอยู่ในเนื้อหาการเรียนรู้เท่านั้น แต่ต้องเป็นส่วนพื้นฐานของวัฒนธรรมและ Operating system ขององค์กรด้วย
เพราะ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยน วิธีคิด วิธีตัดสินใจ วิธีทำงาน และวิธีเรียนรู้ ของทั้งองค์กร เหมือนการเปลี่ยนระบบพื้นฐานที่ทุกอย่างต้องรันอยู่บนพื้นฐานเดียวกันนั่นคือ AI
องค์กรที่จะได้เปรียบด้าน AI ไม่ใช่องค์กรที่มีคนเก่งที่สุดเสมอไป แต่อาจเป็นองค์กรที่ออกแบบการเรียนรู้ให้แนบไปกับการทำงานได้ดีที่สุด รวม 3 เทรนด์สำคัญขององค์กร และคนทำงานยุค AI fluency ในปี 2026
1. องค์กรไม่ได้ขาดแค่คนใช้ AI เป็น แต่อาจขาดคนที่มีวิธีคิดแบบ AI fluent
องค์กรที่จริงจังกับการสร้าง AI fluency จะไม่ได้มองแค่การสอนใช้เครื่องมือ AI เป็นครั้ง ๆ แต่จะออกแบบการพัฒนาทักษะเป็นหลายระดับ หลายชั้น และครอบคลุมทั้งองค์กร ตั้งแต่ระดับพื้นฐาน ไปจนถึงระดับการนำไปใช้จริงในงาน การเรียนรู้ข้ามสายงาน และการมีผู้นำที่ช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง โดยมี 4 เรื่องที่ต้องโฟกัส
Foundational skills
พนักงานทุกคนควรสามารถเข้าใจ language, logic, ethical considerations และ potential impact ของ AI ที่มีต่องานของตัวเองได้ โดยทักษะ AI ขั้นพื้นฐานกำลังกลายเป็น digital literacy แบบใหม่ โดยครอบคลุมเรื่องสำคัญ เช่น
- การเข้าใจว่า AI มี strengths และ limits อะไรบ้าง
- การเขียน prompt ที่มีประสิทธิภาพ
- การตรวจสอบและยืนยันผลลัพธ์ด้วย critical thinking
- การนำ AI ไปใช้เพื่อเพิ่ม everyday productivity
- การใช้ AI อย่าง responsibly
โดยทักษะเหล่านี้จะช่วยให้คนทำงานสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมั่นใจ ไม่ว่าจะอยู่ในบทบาทไหนก็ตาม
การประยุกต์ใช้ตามบทบาทงาน (Applied in-role)
แต่ละฟังก์ชันและแต่ละทีมต้องเรียนรู้ applied use cases และต้องสามารถผสาน AI เข้าไปใน daily processes ของตัวเองได้ ตัวอย่างเช่น
- ฝั่ง human resources (HR) อาจใช้ AI ในงาน predictive analytics
- ฝั่ง cybersecurity อาจใช้ AI ในการตรวจจับภัยคุกคาม
- ทีม product และ engineering อาจฝัง AI เข้าไปตลอด development lifecycle
โดยเป้าหมายเพื่อ เร่งความเร็วในการส่งมอบงาน, ลดข้อผิดพลาดหรือ defects, ช่วยให้การตัดสินใจเกี่ยวกับ roadmap ดีขึ้น ดังนั้นในวันนี้ไม่ใช่แค่รู้จัก AI แต่ต้องรู้ว่าในตำแหน่งงานของเรานำ AI จะเข้าไปช่วยเปลี่ยนคุณภาพของงานได้ตรงไหนบ้าง
ความคล่องตัวในการเรียนรู้ข้ามสายงาน (Cross-functional learning agility)
เมื่อ AI เริ่มแทรกตัวเข้าไปในทุก line of business องค์กรจำเป็นต้องลดการทำงานแบบ silos และเปิดให้เกิดการเรียนรู้ที่ข้ามพรมแดนของแต่ละฟังก์ชันและแต่ละเทคโนโลยี โดยรายงานมองว่า สิ่งที่ควรเกิดขึ้นคือการสร้าง integrated learning ecosystem ที่ช่วยให้องค์กรสามารถขยาย การเรียนรู้, การทดลอง และการสร้างขีดความสามารถ (capacity-building) ได้ในระดับทั้งองค์กร ดังนั้นถ้า AI จะกลายเป็นเรื่องของทั้งองค์กร การเรียนรู้ก็ต้องไม่ถูกแยกอยู่แค่ในบางทีม แต่ต้องเชื่อมถึงกันทั้งระบบด้วย
Leadership as architects of change
คนที่กำหนดทิศทางการเปลี่ยนผ่านด้วย AI ไม่ใช่เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่คือ Leaders ผู้นำมีหน้าที่กำหนด Vision ว่า AI จะเข้าไปเปลี่ยนอะไรบ้าง เช่น business models, การสร้างคุณค่า หรือ value creation ไปจนถึง culture ขององค์กรอย่างไร และที่สำคัญ ผู้นำต้องช่วยสร้าง employee buy-in หรือทำให้พนักงานยอมรับและพร้อมไปกับวิสัยทัศน์นั้น เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นได้จริง
ดังนั้นสิ่งที่องค์กรต้องมีเพิ่ม ไม่ใช่แค่เครื่องมือใหม่ แต่ต้องมี New Leadership Skills และแนวทางด้าน Change Management เพื่อช่วยพาพนักงานให้เปิดรับและเดินไปกับความเปลี่ยนแปลงได้
2. คนที่ได้ฝึกใช้ทักษะจริง พร้อมได้รับ feedback ทันที เรียนได้มีประสิทธิภาพมากกว่าการนั่งฟังแล้ว lecture อย่างเดียวถึง 3 เท่า
หลายองค์กรยังคิดว่าการพัฒนาทักษะ AI คือการส่งคนไปเรียนคอร์ส แต่รายงานจาก Udemy ชี้ว่า วิธีที่ได้ผลจริงกว่านั้นคือ ‘การฝังการเรียนรู้เข้าไปในงานประจำวัน’ เพราะทักษะจะติดตัวได้ไม่ใช่ตอนเรียนจบ แต่มันเป็นตอนที่ได้ลองใช้จริง, ได้ผิดจริง, ได้ feedback จริง และได้ปรับใช้กับงานจริง องค์กรที่พัฒนาทักษะ AI ได้เร็ว มักทำ 4 อย่างนี้
ให้คนได้ฝึกจริงตามบทบริบทจริง (hands-on & contextual)
พนักงานต้องสามารถฝึก AI fluency skills ในบริบทจริงได้ ไม่ใช่แค่เรียนเชิงทฤษฎีเท่านั้น เช่น
- ทดลองใช้ adaptive skills ผ่านการ role-play กับ AI avatar
- ทำ assessments
- ฝึกใน labs สำหรับทักษะเชิงเทคนิค
- นำ AI ไปใช้ใน project teams
- ใช้กับ customer initiatives
- ใช้กับการทำ workflow optimization
ประเด็นสำคัญคือ AI ต้องถูกใช้ในงานจริง ไม่ใช่หยุดอยู่แค่ในทฤษฎีเท่านั้น
ทำให้การเรียนรู้ต่อเนื่องเป็นกิจวัตร (Continuous & routine)
การพัฒนา AI use cases ไม่ควรถูกมองเป็นกิจกรรมของ L&D ที่เกิดขึ้นปีละครั้งหรือไตรมาสละครั้ง แต่ควรเป็นส่วนหนึ่งของทุก team’s sprint ทุก routind และทุก review cycle ดังนั้นทีมควรทำการทดลองเล็ก ๆ ที่ทำได้จริงในงาน และวัดผลได้ชัดและนำผลลัพธ์มาปรับ แล้วลองใหม่ซ้ำ ๆ ให้ดีขึ้นทีละรอบ ไม่ใช่ทำครั้งเดียวแล้วจบ แต่เป็นการพัฒนาแบบค่อย ๆ ปรับจากสิ่งที่ได้เรียนรู้ในแต่ละรอบ เพื่อให้สิ่งที่เรียนรู้ถูกนำกลับไปปรับใช้กับ Processes, Tooling และ Success Metrics อย่างรวดเร็ว
ขับเคลื่อนด้วยเพื่อนร่วมงานและ feedback
การจะไปถึงระดับ mastery ต้องอาศัยในหลาย ๆ เรื่อง เช่น การลองผิดลองถูกอย่างปลอดภัย, transparent feedback และ shared reflection เพราะสิ่งเหล่านี้ช่วยเร่งการพัฒนาทักษะในสถานการณ์จริง หรือที่ในรีพอร์ตนี้เรียกว่า ‘in the wild’ หรือ ในบริบทที่ต้องเจอความไม่แน่นอนแบบที่เกิดขึ้นจริงในองค์กร องค์กรจึงควรมีโครงสร้างสนับสนุนอย่างเป็นทางการ เช่น peer coaching, review sessions หรือ shared playbooks เพื่อทำให้ insight ที่เกิดขึ้นถูกเก็บไว้ ทำให้เป็นเรื่องปกติ และกระจายต่อไปในแต่ละทีมได้จริง
ปรับให้เหมาะกับแต่ละคน และเชื่อมกับเป้าหมายธุรกิจ (Personalized & business-aligned)
การ upskilling ควรเป็นส่วนหนึ่งของ roadmap ของพนักงานแต่ละคน และต้องเชื่อมกับ real business challenges, organizational values และ strategic priorities ดังนั้นเส้นทางการเรียนรู้ (learning paths) ควรถูกออกแบบตาม role-based proficiency benchmarks และเชื่อมกับ KPIs ของงานจริง เพื่อให้พนักงานเห็นแรงจูงใจทางอาชีพอย่างชัดเจนจากการพัฒนาและใช้ AI ได้จริง
3. อย่าเตรียมตัวเพื่อแค่ AI เข้ามา แต่องค์กรต้อง Adaptability อยู่เสมอ และมีคนทำงานที่มี Adaptive skills คือเรื่องจำเป็นตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป
ในวันนี้องค์กรต้องเลิกเชื่อการคิดว่า AI transformation คือเส้นชัยสุดท้ายของการเปลี่ยนแปลง เพราะ AI อาจเป็นความเปลี่ยนแปลงที่ลึกและแรงที่สุดครั้งหนึ่งในช่วงชีวิตการทำงานของเรา แต่จะไม่ใช่ครั้งสุดท้ายอย่างแน่นอน ในความเป็นจริงเพราะ AI เป็นเพียงแรงกระแทกล่าสุดและเด่นชัดที่สุดของ transformative disruptions ที่องค์กรต้องเผชิญ
ดังนั้นสิ่งที่เป็น competitive edge จริง ๆ จึงไม่ใช่การเก่ง AI อย่างเดียว แต่คือ permanent adaptability หรือความสามารถในการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง ซึ่งในรีพอร์ตนี้เรียกสิ่งนี้ว่า Adaptive Skills ได้แก่ทักษะอย่าง
- Decision-making
- Communication
- Collaboration
- Critical thinking
- Emotional intelligence
ทักษะเหล่านี้มี Shelf-life มาอย่างยาวนานกว่าปรากฏการณ์ทางเทคโนโลยีใด ๆ และยังช่วยให้พนักงานรับมือกับความเปลี่ยนแปลงใหญ่ที่ AI กำลังนำมา พร้อมเตรียมตัวสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่คาดไม่ถึงในอนาคต ดังนั้น Adaptability ไม่ใช่แค่คุณสมบัติส่วนบุคคล แต่เป็นความสามารถระดับองค์กร ที่ต้องถูกสร้างผ่านวัฒนธรรม, กิจวัตร และความมุ่งมั่นจากผู้นำ และนี่คือคำตอบสำคัญทั้งสำหรับการอยู่กับ AI และสิ่งที่จะมาหลังจาก AI ด้วย
หากใครสนใจอยากศึกษา Report ฉบับเต็ม สามารถติดตามได้ที่ลิงก์ด้านล่างนี้เลย
https://business.udemy.com/2026-global-learning-skills-trends-report/
