Tags : อุตสาหกรรม, ข่าวอุตสาหกรรม, สื่ออุตสาหกรรม, โรงงาน, เครื่องจักรกล, การผลิต, พลังงาน, โลจิสติกส์, Industry, Industrial, Industrial News, Industrial Media, Factory, Machinery, Machine, Manufacturing, Energy, Logistics

เมื่อวันที่ 9 เม.ย.2561 ที่ผ่านมา นางสาวพัชรพร ลีพิพัฒน์ไพบูลย์ และ นางสาวนันทนิตย์ ทองศรี เศรษฐกร ฝ่ายเศรษฐกิจมหภาค สายนโยบายการเงิน ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ได้นำเสนอรายงานวิจัย “หุ่นยนต์ในภาคอุตสาหกรรม: กระแสใหม่ที่แรงงานต้องกังวลจริงหรือ?”

นางสาวนันทนิตย์ เริ่มต้นกล่าวถึงกระแสเทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence) และ Automation ที่มีการพูดถึงกันมากขึ้น โดยเฉพาะเรื่องความมั่นคงของอาชีพที่จะถูกแทนด้วยระบบออโตเมชั่น เช่น หุ่นยนต์ เพราะเริ่มเห็นว่าหุ่นยนต์ไม่ได้มาแทนที่แรงงานเฉพาะที่ใช้ทักษะพื้นฐานอย่างเดียวแล้ว แต่แรงงานทักษะก็มีโอกาสถูกทดแทนได้เหมือนกัน เห็นได้จากในสหรัฐอเมริกาเริ่มมีการใช้หุ่นยนต์มาทำหน้าที่ให้คำปรึกษาทางการเงินเพื่อลดความผิดพลาดและลดต้นทุน ตัวเลขเชิงสถิติช่วยยืนยันว่ากระแสการใช้หุ่นยนต์มาแรงจริง

หลายคนอาจมองว่าออโตเมชั่น เช่น หุ่นยนต์ อาจเป็นเรื่องใหม่และกังวลว่าแรงงานอาจตกงานเพราะหุ่นยนต์มาทำงานแทน แต่เมื่อพิจารณาข้อมูลเชิงตัวเลขและจากการสอบถามผู้ประกอบการแล้วพบว่า ออโตเมชั่นไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับไทยและที่ผ่านมาผู้ประกอบการไทยไม่ได้ปลดแรงงาน แต่จะให้แรงงานทำงานร่วมกับเครื่องจักร ดังนั้น ออโตเมชั่นหรือการนำหุ่นยนต์มาใช้ไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับผู้ประกอบการในไทย เพราะมีการใช้ระบบออโตเมชั่น เพื่อบรรเทาปัญหาขาดแคลนแรงงานมา 5-10 ปี แล้ว เช่น ในอุตสาหกรรมอาหาร ผู้ประกอบการจำเป็นต้องใช้หุ่นยนต์เพราะไม่สามารถหาแรงงานได้ อีกทั้งมีความเสี่ยงที่แรงงานต่างด้าวที่จะอาจย้ายกลับประเทศ รวมถึงค่าแรงที่เพิ่มขึ้น

รายงานระบุว่า ในปี 2559 การใช้หุ่นยนต์ในประเทศไทยถึง 50% กระจุกใน 3 อุตสาหกรรมที่ลงทุนในเครื่องจักรสูง ได้แก่ รถยนต์ อิเล็กทรอนิกส์ และกลุ่มเคมีภัณฑ์และพลาสติก เพราะหุ่นยนต์ช่วยได้ใน (1) ลักษณะงานที่มีระเบียบแบบแผน งานทำซ้ำ และสามารถแบ่งออกมาเป็นสัดส่วนให้หุ่นยนต์ได้ (2) ประหยัดต้นทุน โดยไม่จำเป็นต้องจ้างแรงงานที่มีค่าแรงสูง โดยเฉพาะใน 3 อุตสาหกรรมที่มีค่าจ้างสูงกว่าอุตสาหกรรมอื่น ๆ สวนทางกับราคาเครื่องจักร (3) ช่วยงานที่เสี่ยงต่ออันตรายสำหรับแรงงาน โดยหุ่นยนต์กว่า 90% ทำงานเชื่อมเหล็กและขึ้นรูปต่าง ๆ (4) ใช้หุ่นยนต์ทำงานที่นอกเหนือไปจากความสามารถที่คนจะทำได้ เช่น การผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ที่มีขนาดเล็กที่มองด้วยตาเปล่าไม่ได้ และ (5) บรรเทาปัญหาขาดแคลนแรงงาน โดยผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ระบุว่าการขาดแคลนแรงงานทักษะเป็นปัญหาหลัก โดยมีปัญหารุนแรงกว่าค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมถึง 3 เท่า

ขณะที่อุตสาหกรรมการผลิตอื่น ๆ เช่น ผลิตเสื้อผ้าเครื่องแต่งกาย หรือกระดาษ เป็นกลุ่มที่คาดว่าหุ่นยนต์จะมาแทนที่ได้ช้า เนื่องจากมีข้อจำกัดทั้งด้านความสามารถของหุ่นยนต์ เช่น การใช้หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมเสื้อผ้าต้องวางผ้าให้อยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมและมีความตึงที่พอเหมาะ จึงยังเป็นงานที่เหมาะกับการใช้มือคนมากกว่าหุ่นยนต์ รวมถึงค่าจ้างยังถูกเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมโดยรวม ทำให้ไม่เป็นแรงกดดันให้ผู้ประกอบการปรับมาใช้หุ่นยนต์

จาก Enterprise Survey ที่จัดทำโดยธนาคารโลก พบว่า บริษัทที่ใช้ระบบออโตเมชั่นในไทยยังมีจำนวนไม่มาก แต่กระจุกอยู่ในบริษัทขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอุตสาหกรรมรถยนต์ซึ่งมีอัตราการใช้หุ่นยนต์ต่อแรงงานสูงติดอันดับต้น ๆ ของโลก สอดคล้องกับ Boston Consulting Group ที่รายงานว่า ไทยถูกจัดให้อยู่ในกลุ่มประเทศที่มีการนำหุ่นยนต์มาใช้อย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับค่าจ้างที่ยังไม่สูงนัก สาเหตุหลักมาจากการเป็นฐานการผลิตรถยนต์ที่ต่างชาติมาลงทุนในไทย โดยหุ่นยนต์เข้ามาช่วยงานที่เสี่ยงต่ออันตราย เช่น การเชื่อมเหล็ก พบว่า ในอุตสาหกรรมรถยนต์ไทยใช้หุ่นยนต์ถึง 8.6 ตัวต่อแรงงาน 100 คน อยู่ในระดับที่ 9 ของโลกใกล้เคียงกับญี่ปุ่นหรือสหรัฐอเมริกาที่ใช้ 12 ตัวต่อแรงงาน 100 คน

แต่หากรวมทุกอุตสาหกรรมแล้วไทยยังใช้หุ่นยนต์ต่อแรงงานในปริมาณที่น้อยกว่าค่าเฉลี่ยโลก โดยไทยมีหุ่นยนต์ 45 ตัวต่อแรงงาน 10,000 คน ซึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ยโลกที่ 74 ตัวต่อแรงงาน 10,000 คน ในขณะที่เกาหลีใต้ สิงคโปร์ หรือญี่ปุ่น มีการนำหุ่นยนต์มาใช้ในอุตสาหกรรมสูง โดยมีจำนวนความหนาแน่นของหุ่นยนต์อยู่ที่ 631, 488, 303 ต่อแรงงาน 10,000 คนตามลำดับ

ตัวเลขนี้สอดคล้องกับลักษณะอุตสาหกรรมของไทย 2 ประการ คือ (1) ไทยมีสัดส่วนอุตสาหกรรมที่ใช้เทคโนโลยีระดับกลางถึงสูงอยู่ที่ 41% ของการผลิตภาคอุตสาหกรรมทั้งหมดต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของโลกที่ 47% และ (2) อุตสาหกรรมขนาดเล็กของไทยมีความสามารถในการใช้หุ่นยนต์น้อยเมื่อเปรียบเทียบกับประเทศที่อุตสาหกรรมขนาดเล็กมีความสามารถในการใช้หุ่นยนต์สูง เช่น สัดส่วนบริษัทขนาดเล็กในญี่ปุ่นเกือบครึ่งหนึ่งมีการใช้เทคโนโลยีในการผลิตสินค้าและบริการ

ทั้งนี้ รายงานดังกล่าวยังได้กล่าวถึงบทเรียนจากต่างประเทศที่มีจำนวนหุ่นยนต์ต่อแรงงานในภาคอุตสาหกรรมสูงสุดในโลก 4 ประเทศ ได้แก่ เกาหลีใต้ สิงคโปร์ เยอรมนี และญี่ปุ่น รวมถึงที่การเติบโตของการใช้หุ่นยนต์สูงที่สุดในโลก และพบว่าปัจจัยที่ทำให้ทั้ง 5 ประเทศใช้หุ่นยนต์ได้เร็ว เกิดจาก

1.แรงกดดันจากปัญหาขาดแคลนแรงงานและค่าแรงที่ปรับสูงขึ้นมาก ส่วนหนึ่งเพราะประเทศเหล่านี้กำลังเผชิญกับปัญหาเชิงโครงสร้างด้านประชากรสูงวัย ทำให้ประเทศขาดแคลนแรงงาน ค่าจ้างทยอยปรับสูงขึ้น จนทำให้ประเทศข้างต้นเริ่มนำหุ่นยนต์มาใช้ในภาคการผลิตตั้งแต่ก่อนปี 1995

2.ประเทศที่มีแรงงานทักษะสูงจะช่วยให้แรงงานสามารถทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ได้ดี และมีธุรกิจที่สามารถผลิตหุ่นยนต์ได้เอง ประเทศที่มีความหนาแน่นของการนำหุ่นยนต์มาใช้สูงจะเป็นประเทศที่มีสัดส่วนแรงงานระดับปริญญาตรีขึ้นไปจำนวนมาก เพราะแรงงานสามารถทำงานร่วมกับเครื่องจักรหรือหุ่นยนต์ได้ดี เช่น ในประเทศเยอรมนี เกาหลีใต้ ญี่ปุ่น หรือสิงคโปร์ มีสัดส่วนความหนาแน่นของหุ่นยนต์สูงกว่าไทยมากกว่า 6 เท่า โดยงานวิจัยพบว่าระหว่างปี 1993-2007 หุ่นยนต์จะช่วยเพิ่มผลิตภาพของแรงงานได้สูงถึง 0.37% ต่อปี รวมทั้งการมีแรงงานทักษะสูงย่อมช่วยให้ประเทศเกิดศักยภาพที่จะผลิตหุ่นยนต์ใช้เองได้ด้วย

สำหรับผลกระทบของหุ่นยนต์ต่อการจ้างงาน ประสบการณ์จากต่างประเทศ พบว่า ในกลุ่มประเทศที่พัฒนาแล้ว การมีเทคโนโลยีไม่ทำให้แรงงานตกงานอย่างรุนแรง เพราะมีการใช้หุ่นยนต์มาอย่างยาวนาน ทำให้ตลาดแรงงานและนโยบายภาครัฐมีการปรับตัวเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลง รวมทั้งมีข้อบังคับสหภาพแรงงานที่เข้มแข็ง ที่ทำให้การปลดคนงานเป็นไปได้ยาก แม้ว่าแรงงานบางส่วนอาจจะมีปัญหาการปรับตัว เช่น ในสิงคโปร์ที่แรงงาน 10% ยอมย้ายงานดีกว่าเข้าฝึกฝนทักษะใหม่ ขณะที่ในประเทศกำลังพัฒนาจะมีการปรับตัวช้ากว่าและได้รับผลกระทบมากกว่า เช่น บริษัท Infosys บริษัทด้านไอทีรายใหญ่ของอินเดีย เลิกจ้างวิศวกรที่มีทักษะต่ำถึง 9,000 คนในปีที่ผ่านมา ซึ่งเป็นงานที่ทดแทนได้ด้วยหุ่นยนต์ และคาดว่าแรงงานอินเดียจะมีแนวโน้มตกงานเพิ่มขึ้นอีก 2 แสนคนในปี 2020

อย่างไรก็ตาม อีกด้านหนึ่งเทคโนโลยีได้สร้างงานใหม่ ๆ โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับระบบควบคุมหุ่นยนต์ เช่น นักพัฒนาวิศวกรรมด้านซอฟต์แวร์และนักวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ยังถกเถียงกันว่าหุ่นยนต์จะเข้ามาช่วย “สร้างงาน” หรือ “แย่งงาน” กันแน่ และมีความแตกต่างไปในแต่ละประเทศขึ้นอยู่กับความสามารถในการปรับตัวของแรงงานและนโยบายของภาครัฐในการสนับสนุนให้แรงงานสามารถทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ได้

สุดท้าย สำหรับนโยบายจัดการผลกระทบต่อแรงงานในต่างประเทศ สำหรับแรงงานที่อยู่ในกำลังแรงงานตกงานเพราะไม่สามารถปรับตัวกับการใช้หุ่นยนต์หรือเทคโนโลยีได้จะมีระบบประกันสังคมเหมือนเป็น safety net ที่ให้ความคุ้มครองแรงงานโดยการให้เงินสนับสนุนค่าใช้จ่าย ค่าที่อยู่อาศัย ซึ่งรวมการพัฒนาทักษะแรงงานเข้าไปในโครงการประกันสังคม มีจุดประสงค์เพื่อให้แรงงานสามารถกลับเข้าสู่ระบบการทำงานได้อย่างรวดเร็ว ขณะที่ในกลุ่มแรงงานจบใหม่หรือที่มีศักยภาพปรับตัวต้องมีการฝึกฝนใหม่

ทั้งนี้ นางสาวนันทนิตย์ กล่าวว่า จากการสอบถามผู้ประกอบการไทย ที่ผ่านมาการปรับตัวของผู้ประกอบการไทยมักไม่มีการปลดคนงานและเน้นการใช้แรงงานทำงานร่วมกับเครื่องจักร เพราระบบออโตเมชั่นบางส่วนมีความซับซ้อนไม่มากและนำมาใช้ทดแทนงานที่ไม่เป็นที่ต้องการของแรงงานไทย เช่น การหยิบจับและขนส่งสินค้า ขณะที่การใช้ระบบออโตเมชั่นที่ซับซ้อนกว่านั้นมีต้นทุนที่สูงกว่า นอกจากนี้ หลายอุตสาหกรรมยังไม่มีหุ่นยนต์ที่ทำงานทดแทนได้ รวมทั้งประสบการณ์เดิมที่ผู้ประกอบการขาดแคลนแรงงานและกลัวจะหาแรงงานในอนาคตไม่ได้

อย่างไรก็ตาม แม้ที่ผ่านมาไทยยังไม่เกิดการปลดคนงานจากการนำหุ่นยนต์มาใช้และคงไม่มีใครฟันธงได้ว่าจะมีการปลดคนงานครั้งใหญ่ในอนาคตหรือไม่ แต่ที่ตอบได้แน่ ๆ คือไทยคงไม่สามารถนิ่งนอนใจกับกระแสนี้ได้ เพราะเห็นแล้วว่าที่ผ่านมาไทยมีศักยภาพในการนำหุ่นยนต์มาใช้และราคาหุ่นยนต์จะปรับลดลงพร้อมเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพดีขึ้น ทำให้การนำหุ่นยนต์มาใช้ไม่จำกัดในบางสาขาการผลิตอีกต่อไป และหากกระแสนี้มาแรงจริง ความกังวลที่น่าจะเกิดขึ้นคือ แม้ผู้ประกอบการจะไม่ปลดคนงานออก แต่อาจหยุดหาคนทำงานในตำแหน่งที่สามารถใช้หุ่นยนต์มาแทนที่ ซึ่งอาจทำให้บัณฑิตจบใหม่บางสาขาที่เรียนอยู่ในระบบการศึกษาแบบเดิม ๆ หางานทำได้ยากขึ้น

สอดคล้องกับการศึกษาที่ประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดของ Frey & Osborne ที่เมื่อประยุกต์กับตลาดแรงงานไทยแล้วพบว่าโอกาสถูกแทนที่ของแรงงานในอีก 10-20 ปีข้างหน้า กลุ่มแรงงานจบใหม่ โดยเฉพาะในกลุ่มสังคมศาสตร์ เป็นกลุ่มที่ถูกกระทบมากที่สุดเนื่องจากยังขาดทักษะเฉพาะทาง แต่ความเสี่ยงจะลดลงเมื่อประสบการณ์และอายุเพิ่มขึ้น นอกจากกลุ่มแรงงานจบใหม่แล้ว แรงงานในภาคอุตสาหกรรมการผลิตกว่า 55% หรือประมาณ 2.75 ล้านคนมีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่โดยเทคโนโลยี และอีก 21% หรือ 1.04 ล้านคนในภาคอุตสาหกรรมการผลิตมีความเสี่ยงปานกลาง ขณะที่บริการมีความเสี่ยงต่ำสุด โดยมีเพียง 28.2% หรือประมาณ 2.11 ล้านคนที่มีความเสี่ยงสูงและอีก 11% หรือ 8.36 แสนคนที่มีความเสี่ยงปานกลาง

อย่างไรก็ตาม การศึกษาในอดีต ที่ใช้กรอบแนวคิดของ Frey & Osborne เพื่อหาอาชีพที่มีความเสี่ยงในระยะเวลาอีก 10- 20 ปีข้างหน้า โดยไม่ได้รวมผลของตลาดแรงงานที่เปลี่ยนไปในอนาคต กฎระเบียบหรือมาตรการเพื่อทดสอบและควบคุมเทคโนโลยี รวมทั้งค่านิยมทางสังคมในการรับเทคโนโลยี ความสามารถของบริษัทขนาดเล็กในการนำเทคโนโลยีมาใช้ซึ่งเป็นข้อจำกัด และการเข้ามาช่วยสังคมสูงวัยที่ไทยอาจขาดแคลนแรงงานในอนาคต

แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการนำหุ่นยนต์มาใช้จะแทนบางส่วนของงาน ทำให้แรงงานต้องทำงานร่วมกับเทคโนโลยีเพิ่มขึ้น แรงงานกว่าสามล้านคนดังกล่าวจึงต้องมีการปรับตัว ซึ่งหากมองการปรับตัวของบริษัท พบว่าบริษัทส่วนใหญ่มีการปรับตัวโดยวิธีการอื่นเช่น ปิดรับสมัครงานในตำแหน่งเดิมมากกว่าที่จะปลดคนงาน

ในกรณีของไทย หุ่นยนต์จะกระทบต่อแรงงานบางกลุ่ม โดยเฉพาะแรงงานที่ทำงานลักษณะซ้ำ ๆ ชัดเจนขึ้นกว่าในอดีต แต่เทคโนโลยีจะไม่ส่งผลกระทบกับตลาดแรงงานในภาพรวมอย่างรุนแรงฉับพลัน ด้วยเหตุผล 4 ด้าน ได้แก่

1.ภาคการผลิตจริงไม่สามารถรับเทคโนโลยีได้ในทันที พัฒนาการในการรับเทคโนโลยีของแต่ละอุตสาหกรรมแตกต่างกัน การนำหุ่นยนต์มาใช้เพื่อทดแทนแรงงานในแต่ละอุตสาหกรรมมีความเร็วที่ไม่เท่ากัน

2.หุ่นยนต์และเทคโนโลยีเข้ามาช่วยแก้ปัญหาขาดแคลนแรงงานจากสังคมผู้สูงอายุ ปัจจุบันมากกว่าค่าเฉลี่ยโลกถึง 1.4 สัปดาห์ ปัญหาดังกล่าวจะยิ่งทวีความรุนแรงมากขึ้นเมื่อไทยเข้าสู่สังคมสูงอายุโดยสมบูรณ์ในอีก 15 ปีข้างหน้า แรงงานในภาคอุตสาหกรรมของไทยจะหายไปอีกกว่า 200,000 คน จากโครงสร้างอายุประชากรที่เปลี่ยนไปเพียงอย่างเดียว

3.ผู้ประกอบการและแรงงานมีการปรับตัว หุ่นยนต์ไม่ได้เข้ามาแทนที่แรงงาน แต่จะเข้ามาแทนในบางส่วนของงาน ทำให้ลักษณะงานเปลี่ยนไป เช่น การนำเครื่องกดเงินสดมาแบ่งเบาภาระของพนักงาน ทำให้รูปแบบงานของพนักงานไปเน้นงานบริการและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าแทน

4.เทคโนโลยีก่อให้เกิดการจ้างงานใหม่ ๆ อาชีพที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว และมีความต้องการเพิ่มขึ้น ส่งผลให้มีรายได้สูงกว่าโดยเปรียบเทียบ โดยอาชีพผู้ดูแลฐานข้อมูลในไทยมีการจ้างงานเพิ่มถึง 10 เท่าใน 5 ปีที่ผ่านมา และในอนาคตจะมีอาชีพเกิดใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อนในอดีต เช่น รถยนต์ไร้คนขับจำเป็นต้องมีคนป้อนข้อมูลให้ระบบ machine learning เรียนรู้และเข้าใจป้ายจราจรบนท้องถนนให้ได้เหมือนมนุษย์

นางสาวพัชรพร กล่าวว่า สำหรับนัยเชิงนโยบายของไทยสามารถเตรียมพร้อมรับมือในสถานการณ์นี้ได้โดยมุ่งเป้าไปที่การพัฒนาระดับการศึกษาและทักษะของแรงงานที่ต้องตอบโจทย์เทคโนโลยีที่เปลี่ยนไป เนื่องจากแรงงานที่มีการศึกษาและทักษะสูงจะมีโอกาสถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยีน้อยกว่า โดยไทยสามารถประยุกต์แนวพัฒนาระดับการศึกษาและทักษะแรงงานจากกรณีศึกษาของต่างประเทศได้ ดังนี้

1.นอกจากการเน้นพัฒนาการศึกษาระดับอาชีวะแล้วไทยควรเน้นสร้าง high qualified professionals ในระดับปริญญาทั้งตรี โท และเอก ในสาขาที่สนับสนุนการทำงานร่วมกับ automation ที่ไทยยังขาดแคลน เช่น ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ ดังเช่น เกาหลีใต้ซึ่งได้ชื่อว่าเป็นประเทศที่มีความหนาแน่นในการใช้หุ่นยนต์สูงสุดในโลก แต่การจ้างงานยังคงเพิ่มขึ้น เพราะรัฐบาลให้ความสำคัญกับการศึกษาในทุกสาขา และผลักดันการสร้างนักเรียนในระดับปริญญาโทและเอกในหลายอุตสาหกรรม โดยการศึกษาในไทยพบว่ากลุ่มที่ไม่มีการศึกษามีความเสี่ยงที่จะถูกแทนที่มากกว่ากลุ่มที่จบปริญญาถึง 15%

2.จัดระบบการเรียนรู้ในห้องเรียนควบคู่กับการลงมือทำงานจริงในทุกมหาวิทยาลัยที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน เพื่อเสริมสร้างทักษะที่จำเป็นต่อการทำงานจริงให้กับแรงงานจบใหม่ โดยนายจ้างมีส่วนร่วมในการร่างหลักสูตรการสอน และออกข้อสอบเพื่อประเมินผลทักษะของแรงงานเหมือนกับ Dual System of Education ที่เยอรมนี

3.ก่อตั้งสถาบันพัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีของประเทศควบคู่กับการปฏิรูประบบการศึกษา เพื่อเตรียมความพร้อมแรงงานทุกช่วงอายุให้สามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีและนวัตกรรม ลดข้อจำกัดด้านการขาดแคลนแรงงานทักษะของไทย รวมถึงเพื่อรองรับการพัฒนาอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ซึ่งเป็นหนึ่งในเป้าหมายอุตสาหกรรมไทยในอนาคต (new S-curve) ดังเช่นที่อินเดียมีนโยบาย National Skill Development และสิงคโปร์มีโครงการ Continuing Education and Training (CET)

4.เน้นการสร้างแรงงานภาคบริการที่มีทักษะทางสังคมและความคิดสร้างสรรค์เฉพาะในสาขาที่ประเทศต้องการและมีแนวโน้มจะขาดแคลนในอนาคต เช่น คนดูแลผู้สูงอายุ เพราะแรงงานในภาคบริการที่ต้องใช้ทักษะทางสังคมและความคิดสร้างสรรค์มีความเสี่ยงที่จะถูกระบบออโตเมชั่นทดแทนน้อยกว่าภาคการผลิต เพราะทักษะทางสังคมและความคิดสร้างสรรค์เป็นสิ่งที่เทคโนโลยีทำแทนไม่ได้

อย่างไรก็ดี เป็นไปได้ที่กระแสคำทำนายว่าแรงงานถูกทดแทนด้วยระบบออโตเมชั่นอาจไม่เกิดขึ้นจริงหรือแรงอย่างที่หลายฝ่ายกังวล เพราะยังมีความคุ้มทุนของผู้ประกอบการ กฎระเบียบที่จะออกมาจะช่วยจัดการการทำงานระหว่างแรงงานร่วมกับหุ่นยนต์ รวมถึงสหภาพแรงงานต่าง ๆ ที่จะต่อรองกับความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับไทยในตอนนี้ คือต้องเริ่มวางระบบการพัฒนาระดับการศึกษาและทักษะของแรงงานตั้งแต่วันนี้ เรื่องนี้ยังทันเวลา อย่าปล่อยให้อีก 10 ปีข้างหน้าคนไทยยังพูดวนในประเด็นเดิม

ที่มา ThaiPublica.org