AI กำลังเปลี่ยนงาน Supply Chain: จาก "นักดับเพลิง" สู่ "ผู้คุมภาพรวม" และ "ผู้สร้างเครื่องมือ"

07:00 น. เช้าวันจันทร์ที่คุ้นเคย

โทรศัพท์สั่นตั้งแต่ยังไม่ทันถึงออฟฟิศ ข้อความแรกจากฝ่ายขาย: "ลูกค้าถามว่าของออเดอร์เมื่อวานออกหรือยัง"
ข้อความที่สองจากคลังสินค้า: "สต็อกในระบบกับของจริงไม่ตรงกันอีกแล้ว"
ข้อความที่สามจากคนขับรถ: "รถติดหนัก คาดว่าเข้าโรงงานลูกค้าไม่ทันรอบบ่าย"

คุณเปิดคอมพิวเตอร์ ดึงไฟล์ Excel สามไฟล์มาเทียบกัน โทรตามรถ โทรขอโทษลูกค้า แก้ตัวเลขในรายงาน กว่าจะเงยหน้าอีกทีก็เที่ยงแล้ว บ่ายวันนั้นมีปัญหาใหม่เข้ามา
และพรุ่งนี้เช้า วงจรเดิมก็จะเริ่มต้นอีกครั้ง

ถ้าภาพนี้คุ้นเคย คุณไม่ได้อยู่คนเดียว และนี่อาจเป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะหยุดถามตัวเองสักครู่ว่า "ทั้งหมดที่เราทำเมื่อเช้า มีกี่อย่างที่เครื่องทำแทนได้?"

สัญญาณที่ชัดเจนขึ้นทุกเดือน

ความกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนคนในสายงานนี้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป ผลสำรวจของ Gartner ที่เผยแพร่ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 พบว่า ผู้นำด้านซัพพลายเชนมากกว่าครึ่ง (55%) คาดว่าความก้าวหน้าของ Agentic AI จะลดความจำเป็นในการจ้างพนักงานระดับเริ่มต้น และ 51% เชื่อว่าจะนำไปสู่การลดกำลังคนโดยรวม ผลสำรวจนี้เก็บข้อมูลจากผู้นำด้านซัพพลายเชน 509 คนทั่วโลก ระหว่างเดือนกรกฎาคมถึงตุลาคม 2025

และเทคโนโลยีกำลังเข้ามาเร็วมาก Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 องค์กรที่ใช้ซอฟต์แวร์บริหารซัพพลายเชน 60% จะนำความสามารถ Agentic AI มาใช้ เพิ่มขึ้นจากเพียง 5% ในปี 2025 ขณะที่มูลค่าการใช้จ่ายกับซอฟต์แวร์กลุ่มนี้จะเพิ่มจากไม่ถึง 2 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็น 53 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030

แต่ภาพไม่ได้มีด้านเดียว ในช่วงเวลาเดียวกัน ความต้องการบุคลากรซัพพลายเชนที่มีทักษะ AI เพิ่มขึ้นถึง 387% ระหว่างไตรมาสแรกปี 2023 ถึงไตรมาสแรกปี 2026 ซึ่งสูงกว่าการเติบโตของตลาดแรงงานโดยรวมอย่างมาก

สองตัวเลขนี้บอกเราว่า งานไม่ได้ "หายไป" เพียงอย่างเดียว แต่ "ย้ายที่" คำถามที่ควรถามจึงไม่ใช่ "AI จะมาแทนเราหรือไม่?"
แต่คือ "งานที่เราทำอยู่ทุกวัน เป็นงานที่ AI ทำแทนได้หรือไม่?"

กับดักของ "งานที่เกิดซ้ำ"

คนทำงาน Supply Chain จำนวนมากใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ตามรถ เช็กสต็อก ประสานโรงงาน แก้รายงาน การทำงานลักษณะนี้เปรียบได้กับ
"นักดับเพลิง" (Firefighter) ที่เก่งเรื่องดับไฟตรงหน้า แต่ไม่เคยมีเวลาเดินไปตรวจสายไฟที่เป็นต้นเพลิง (Root Cause)

อีกกลุ่มหนึ่งคือผู้ที่ต้องทำงานซ้ำเดิมทุกวัน เช่น ส่งอีเมลติดตามงาน อัปเดตข้อมูลในระบบ จัดทำรายงาน บันทึกค่าพยากรณ์ (Forecast) หรือรวบรวมข้อมูลจากหลายไฟล์ให้เป็นชุดเดียว

งานทั้งสองแบบมีจุดร่วมเดียวกัน คือ ใช้เวลาของคนไปกับงานที่เกิดซ้ำอยู่ตลอด และเป็นงานที่ AI เข้ามารับช่วงได้ง่ายที่สุด Gartner อธิบายว่า AI Agent แบบพื้นฐานสามารถทำงานซัพพลายเชนที่แยกเป็นงานย่อยได้ ช่วยให้องค์กรทำงานประจำแบบอัตโนมัติ และคืนเวลาให้คนไปทำงานที่ซับซ้อนกว่า

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญกับประเทศไทยเป็นพิเศษ

สำหรับประเทศไทย เรื่องนี้ไม่ได้เป็นเพียงประเด็นอาชีพของคนทำงาน แต่เป็นเรื่องความสามารถในการแข่งขันของประเทศ รายงานของ สศช. ระบุว่า ต้นทุนโลจิสติกส์ของไทยในปี 2567 มีมูลค่าถึง 2,509.4 พันล้านบาท คิดเป็นร้อยละ 13.5 ของ GDP แม้จะลดลงจากร้อยละ 14.2 ในปี 2566 แต่ยังสูงเมื่อเทียบกับประเทศพัฒนาแล้วที่ส่วนใหญ่อยู่ต่ำกว่าร้อยละ 10 ขณะที่แผนพัฒนาระบบโลจิสติกส์ของประเทศ ฉบับที่ 4 (พ.ศ. 2566–2570) ตั้งเป้าลดสัดส่วนนี้ให้เหลือไม่เกินร้อยละ 11 ภายในปี 2570

ช่องว่างราว 2.5 จุดร้อยละที่ยังต้องปิดให้ได้ ไม่สามารถปิดได้ด้วยการทำงานหนักขึ้นเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยการทำงาน "ฉลาดขึ้น" ทั้งด้านการวางแผนขนส่ง การบริหารสินค้าคงคลัง และการใช้ข้อมูลตัดสินใจ ซึ่งล้วนเป็นพื้นที่ที่ AI ช่วยได้โดยตรง

แต่ AI ไม่ใช่ปุ่มวิเศษ

ก่อนจะรีบลงทุน มีข้อเท็จจริงที่ต้องรู้ ผลสำรวจล่าสุดของ Gartner (สิงหาคม 2026) พบว่า ผู้บริหารสูงสุดด้านซัพพลายเชนมากกว่าครึ่ง (55%) ยังไม่ชัดเจนว่าการลงทุน AI ให้ผลตอบแทนเท่าใด ทั้งที่ 67% ของงบลงทุนดิจิทัลด้านซัพพลายเชนถูกจัดสรรไปที่ AI แล้ว

สาเหตุสำคัญไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือวิธีนำไปใช้ นักวิเคราะห์ของ Gartner เตือนว่า การนำ AI ไปติดตั้งบนฐานการทำงานแบบเดิมจะยิ่งตรึงความไม่มีประสิทธิภาพเดิมไว้ และให้ผลเพียงการปรับปรุงเฉพาะจุด องค์กรชั้นนำจึงหันมาออกแบบโครงสร้างองค์กรใหม่ ทั้งการยุติบทบาทแบบเดิม สร้างตำแหน่งที่มี AI เป็นศูนย์กลาง และปรับรูปแบบงานให้สอดรับกัน

อีกคำเตือนที่น่าสนใจคือเรื่องการหยุดรับคนรุ่นใหม่ Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 องค์กร 75% ที่หยุดจ้างพนักงานระดับเริ่มต้นในปี 2026 จะต้องจ่ายค่าตัวเพิ่มขึ้นกว่า 15% เพื่อดึงคนรุ่นใหม่กลับมา พร้อมย้ำว่า AI ไม่ใช่สิ่งที่ถอดคนออกแล้วเสียบแทนได้ทันที และผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจาก AI ไม่ได้มาจากการลดคน แต่มาจากการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI

นั่นหมายความว่า "คน" ยังเป็นตัวแปรที่ชี้ขาด และคนที่องค์กรต้องการมีอยู่สองบทบาทหลัก

บทบาทที่ 1 ผู้คุมภาพรวม (Orchestrator)

ลองนึกถึงวาทยกรหน้าวงออร์เคสตรา เขาไม่ได้เล่นเครื่องดนตรีทุกชิ้นเอง แต่รู้ว่าเมื่อใดเครื่องใดเล่นผิดจังหวะ และรู้ว่าจะดึงทั้งวงกลับมาได้อย่างไร

ผู้คุมภาพรวมทำงานในลักษณะเดียวกัน คือปล่อยให้ระบบจัดการงานปกติ แล้วมุ่งความสนใจไปที่ข้อยกเว้นและเรื่องที่ต้องใช้วิจารณญาณ ตามหลักการบริหารแบบเน้นข้อยกเว้น (Management by Exception)

ยกตัวอย่างเช่น จากเดิมที่ต้องเปิดข้อมูลการขนส่งทีละเที่ยวจนครบ 100 เที่ยว ระบบอาจตรวจสอบทั้งหมดให้ แล้วแจ้งเพียงว่า "มี 4 เที่ยวที่มีความเสี่ยงส่งไม่ทันกำหนด" เวลาที่เคยหมดไปกับการไล่ดู 96 เที่ยวที่ไม่มีปัญหา จะถูกนำไปใช้วิเคราะห์ว่า 4 เที่ยวนั้นเสี่ยงเพราะอะไร และควรตัดสินใจอย่างไร

และที่สำคัญกว่าตัวเลข คือการประสานคน ฝ่ายขายอยากให้มีสต็อกเยอะเพื่อไม่พลาดออเดอร์ ฝ่ายการเงินอยากให้สต็อกน้อยเพื่อลดเงินจม ฝ่ายขนส่งอยากให้รถวิ่งเต็มคันเพื่อลดต้นทุนต่อเที่ยว ขณะที่ลูกค้าอยากได้ของเร็วที่สุด คำตอบที่ดีที่สุดของแต่ละฝ่ายจึงอาจไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุดของธุรกิจ AI คำนวณทางเลือกได้ แต่คนที่นั่งอยู่กลางวงและทำให้ทุกฝ่ายยอมรับข้อสรุปเดียวกัน ยังต้องเป็นมนุษย์

บทบาทที่ 2 ผู้สร้างเครื่องมือ (Builder)

ผู้สร้างเครื่องมือคือคนที่มักรู้สึกหงุดหงิดกับงานซ้ำซาก และแทนที่จะทนทำต่อไป เขาจะถามว่า "ทำไมเรื่องนี้ต้องใช้คนทำ?"

ในอดีต คนกลุ่มนี้คือผู้ที่เชี่ยวชาญ Excel เขียน Macro หรือทำ Dashboard ได้ แต่วันนี้ AI ลดกำแพงลงอย่างมาก คนที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถบอกความต้องการเป็นภาษาธรรมดา แล้วให้ AI ช่วยเขียนสคริปต์ สร้างระบบแจ้งเตือน หรือเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเล็กได้

ตัวอย่างเช่น แทนที่พนักงานจะต้องเปิดรายงานทุกเช้าเพื่อดูว่าสินค้ารายการใดใกล้หมด ระบบสามารถตรวจสอบข้อมูลอัตโนมัติ แล้วส่งแจ้งเตือนเข้า LINE หรืออีเมลเฉพาะรายการที่ถึงจุดสั่งซื้อ (Reorder Point) เครื่องมือเล็ก ๆ แบบนี้อาจดูไม่ยิ่งใหญ่ แต่เมื่อคูณด้วยจำนวนวันทำงานทั้งปีและจำนวนคนที่ใช้ ผลรวมจะชัดเจนขึ้นทันที

จากเดิมที่คน "ลงมือทำงาน" จึงเปลี่ยนเป็นการ "สร้างระบบให้ช่วยทำงาน"

"Unicorn" คนที่ตลาดแย่งตัวมากที่สุด

บุคลากรที่มีคุณค่าที่สุด คือผู้ที่ทำได้ทั้งสองบทบาท เข้าใจหน้างานจริง รู้ว่าปัญหาซ่อนอยู่ตรงไหน ประสานคนและตัดสินใจได้ และยังใช้ AI สร้างเครื่องมือมาสนับสนุนงานของตนเองได้

ข้อมูลตลาดแรงงานยืนยันเรื่องนี้ชัดเจน จากการวิเคราะห์ประกาศรับสมัครงานของ Gartner พบว่า 58% ของตำแหน่งซัพพลายเชนที่ต้องการทักษะ AI อยู่ในระดับกลางถึงอาวุโส สะท้อนว่าองค์กรต้องการคนที่ผสานความเชี่ยวชาญในงานเข้ากับความสามารถด้าน AI ได้ ไม่ใช่แค่คนที่ใช้เครื่องมือเป็น

คนกลุ่มนี้ถูกเรียกว่า "Unicorn" เพราะหาได้ยากและมีมูลค่าสูง โดยเฉพาะสำหรับ SMEs ที่ไม่มีงบจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนาระบบ และผู้จัดการโลจิสติกส์แยกกันคนละตำแหน่ง คนหนึ่งคนที่ทำได้ทั้งสามบทบาทในระดับพอใช้ อาจสร้างผลลัพธ์ได้มากกว่าผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ทำงานแยกส่วนกัน

เริ่มต้นได้ตั้งแต่พรุ่งนี้เช้า

การเปลี่ยนแปลงไม่จำเป็นต้องเริ่มจากโครงการใหญ่หรืองบประมาณก้อนโต ลองเริ่มจากสามคำถามง่าย ๆ

ข้อแรก สัปดาห์นี้เราทำอะไรซ้ำบ้าง? ลองจดงานที่ทำทุกวันไว้หนึ่งสัปดาห์ แล้วทำเครื่องหมายว่างานใดมีขั้นตอนตายตัว งานใดต้องใช้การตัดสินใจ

ข้อสอง ปัญหาใดที่เราดับซ้ำมากที่สุด? ถ้าต้องตามรถเรื่องเดิมทุกสัปดาห์ นั่นไม่ใช่เหตุฉุกเฉิน แต่เป็นปัญหาเชิงระบบที่รอการแก้ไข

ข้อสาม ข้อมูลของเราพร้อมหรือยัง? AI ทำงานได้ดีเท่ากับข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ถ้าสต็อกในระบบยังไม่ตรงกับของจริง งานแรกอาจไม่ใช่การซื้อ AI แต่คือการทำให้ข้อมูลน่าเชื่อถือก่อน

บทสรุป ความสามารถที่องค์กรต้องการกำลังเปลี่ยนไป

AI อาจไม่ได้ทำให้คนทำงาน Supply Chain หมดความสำคัญ แต่กำลังเปลี่ยน "คุณลักษณะของบุคลากรที่องค์กรต้องการ"

จากคนที่เก่งเพราะทำงานได้เร็ว ไปสู่คนที่รู้ว่า งานใดไม่ควรเสียเวลาทำเอง
จากคนที่เก่งเพราะแก้ปัญหาได้ทุกวัน ไปสู่คนที่ สร้างระบบเพื่อไม่ให้ปัญหาเดิมเกิดซ้ำ
และจากคนที่รอข้อมูลเพื่อเริ่มงาน ไปสู่คนที่ ใช้ข้อมูลและ AI เป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ

ลองย้อนกลับไปที่เช้าวันจันทร์เมื่อต้นบทความ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เช้าวันนั้นอาจเริ่มต้นด้วยข้อความเพียงข้อความเดียว: "วันนี้มี 3 เรื่องที่ต้องการการตัดสินใจของคุณ ที่เหลือระบบจัดการเรียบร้อยแล้ว"

คำถามคือ เมื่อวันนั้นมาถึง คุณจะเป็นคนที่ระบบส่งข้อความหา หรือเป็นคนที่สร้างระบบนั้นขึ้นมาเอง?

และท้ายที่สุด คำถามที่ควรถามตัวเองจึงไม่ใช่ "AI จะมาแย่งงานเราหรือไม่?"
แต่คือ "เมื่อ AI รับงานประจำไปได้มากขึ้น เราจะใช้เวลาที่เหลือสร้างคุณค่าใดให้กับองค์กรได้มากกว่าเดิม?

บทความโดย 
นายภาณุพงศ์ คำผาด
วิศวกรชำนาญการ
กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม

แหล่งข้อมูล
Gartner Newsroom: ผลสำรวจผลกระทบ Agentic AI ต่อการจ้างงานระดับเริ่มต้น (25 ก.พ. 2026) / คาดการณ์ตลาดซอฟต์แวร์ SCM ที่มี Agentic AI (7 เม.ย. 2026) / อุปสรรคการขยายผล AI ในซัพพลายเชน (29 เม.ย. 2026) / คาดการณ์ต้นทุนจากการหยุดจ้างพนักงานระดับเริ่มต้น (5 พ.ค. 2026) / ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะ AI ในซัพพลายเชน (15 มิ.ย. 2026) / รายงานต้นทุนโลจิสติกส์ของประเทศไทย ปี 2567 ของ สศช. (23 เม.ย. 2026)
กองโลจิสติกส์ กสอ., รายงานผลการดำเนินงาน ปีงบประมาณ 2568 (อ้างอิงเป้าหมายแผนพัฒนาระบบโลจิสติกส์ฯ ฉบับที่ 4) / https://abcsupplychain.com