ความท้าทายและความสำคัญของ AI Skills Framework สำหรับผู้บริหารยุคดิจิทัล
การพัฒนาทักษะ AI สำหรับผู้บริหารในปัจจุบัน เป็นประเด็นท้าทายในโลกการทำงานยุคปัจจุบัน หน่วยงานชื่อ SFIA (Skills Framework for the Information Age) ได้ระบุไว้ว่า เทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้การสร้างกรอบทักษะที่มีประสิทธิภาพกลายเป็นเรื่องที่ท้าทายสำหรับทุกหน่วยงาน (SFIA Foundation, 2024)
ความท้าทายหลักในการกำหนด AI Skills
SFIA ได้ระบุความท้าทายสำคัญ 6 ประการที่ผู้บริหารต้องตระหนักในปัจจุบัน ได้แก่
- Pace of Change: เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้กรอบแนวคิดเกี่ยวกับทักษะต้องเน้นการปรับเปลี่ยนอยู่เสมอ
- Breadth and Depth: ความท้าทายในการสร้างกรอบทักษะ (skills framework) ที่ครอบคลุมหลากหลาย (breadth) โดยไม่ลึกเกินไปในรายละเอียดที่เฉพาะเจาะจง (depth)
- Integration: การผสานทักษะ AI เข้ากับทักษะวิชาชีพที่มีอยู่แล้วแบบไร้รอยต่อ
- Industry Variation: แต่ละอุตสาหกรรมควรนำ AI มาประยุกต์ใช้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน
- Ethical Considerations: ประเด็นจริยธรรมและกฎหมายที่มีผลกระทบสูง
- User Needs: การออกแบบกรอบทักษะหรือเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงในปัจจุบัน และมีความยืดหยุ่นรองรับอนาคต (สามารถปรับปรุงหรือเพิ่มเติมได้เมื่อเทคโนโลยีและทักษะใหม่ ๆ เกิดขึ้น)
แนวทาง SFIA สำหรับ AI Skills
SFIA เสนอแนวทางที่มุ่งเน้น “enduring professional capabilities” ที่สามารถปรับตัวได้กับ AI platform หรือเครื่องมือต่างๆ (Brynjolfsson & McAfee, 2017) แทนที่จะกำหนดเฉพาะเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง วิธีการนี้ช่วยให้ผู้บริหารสามารถ 1) พัฒนา AI capabilities ที่ยั่งยืน ที่เติบโตไปพร้อมกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี 2) สนับสนุน workforce mobility ด้วยเส้นทางอาชีพที่ชัดเจน และ 3) เข้าใจการเชื่อมโยง ระหว่าง AI capabilities กับทักษะวิชาชีพที่มีอยู่
ความสำคัญสำหรับผู้บริหารไทย
การศึกษาของ McKinsey Global Institute (2021) พบว่า 70% ของผู้บริหารระดับสูงขาดความมั่นใจในการตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุน AI การมี AI Skills Framework ที่อิงตาม SFIA principles จะช่วยให้ผู้บริหารไทยสามารถ
- 1. ลดความเสี่ยงในการจัดการคน โดยใช้ structured, expert-curated content AI Skills Framework ที่มีโครงสร้างชัดเจนและผ่านการกลั่นกรองโดยผู้เชี่ยวชาญ จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถกำหนดทักษะที่จำเป็นต่อการทำงานกับ AI ได้อย่างแม่นยำ ลดปัญหาการจัดสรรบุคลากรผิดตำแหน่งหรือขาดสมรรถนะที่จำเป็น ซึ่งเป็นการลดความเสี่ยงด้านทรัพยากรมนุษย์ในระยะยาว
- 2. สร้าง AI governance ที่แข็งแกร่ง especially สำหรับ high-risk AI applications การใช้กรอบทักษะที่อิง SFIA ทำให้ผู้บริหารสามารถออกแบบโครงสร้างการกำกับดูแล AI ที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และกำหนดบทบาทหน้าที่ที่ชัดเจน โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงสูง เช่น ระบบการเงิน สาธารณสุข หรือความมั่นคง ซึ่งต้องอาศัยมาตรฐานและความรับผิดชอบสูงเป็นพิเศษ
- 3. พัฒนา data quality, transparency, และ bias-mitigation controls การกำหนดทักษะด้าน AI อย่างเป็นระบบช่วยยกระดับคุณภาพข้อมูล การจัดการความโปร่งใส และการควบคุมอคติของอัลกอริทึม ผ่านความเข้าใจในมาตรการด้าน data governance, auditing และ ethical AI ซึ่งเป็นกลไกสำคัญต่อการสร้างความเชื่อมั่นให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
SFIA เน้นย้ำว่า AI tools ที่ใช้ในการสร้าง job descriptions, คัดกรองผู้สมัครงาน หรือแนะนำการเรียนรู้ อยู่ในหมวด “high-risk category” ตาม AI governance frameworks ผู้บริหารจึงต้องมีความเข้าใจลึกซึ้งเพื่อให้การใช้ AI เป็นไปอย่างมีความรับผิดชอบ
การพัฒนา AI Competence Framework ที่อิงตาม SFIA จึงเป็นมากกว่าการติดตาม trend แต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ที่จะช่วยให้ผู้บริหารไทยสามารถนำองค์กรก้าวสู่อนาคตที่ AI จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้น
References:
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The business of artificial intelligence. Harvard Business Review, 95(4), 3-11.
McKinsey Global Institute. (2021). The age of AI: Artificial intelligence and the future of work. McKinsey & Company.
SFIA Foundation. (2024). SFIA 9: A framework for AI skills. Retrieved from https://sfia-online.org/en/tools-and-resources/ai-skills-framework
