พลิกการงะหากายงานด้วย AI เร็วขึ้น แต่เศรษฐกิจไม่เจริหละ ได้เห็นอะไรเดือก

(SeaPRwire) –   มีสองสิ่งน่าสนใจกำลังเกิดขึ้นกับเศรษฐกิจในปี 2026 ในด้านหนึ่ง การขยายตัวทางเศรษฐกิจยังคงแข็งแกร่งแม้การเติบโตของงานจะชะลอตัวเหลือเพียงเล็กน้อย ซึ่งบ่งชี้ว่าการผลิตภาพของคนที่มีงานทำกำลังเพิ่มขึ้น แต่จากหลายมาตรวัด การเติบโตของผลิตภาพแทบไม่มีการเปลี่ยนแปลงในปีที่ผ่านมา และชะลอลงในไตรมาสแรกของปี 2026 โดยปกติแล้วสองสิ่งนี้ไม่น่าจะเป็นจริงพร้อมกันได้

นักเทคโนโลยีอ้างว่า AI จะช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงานและเพิ่มพลังให้กับผลิตภาพของเศรษฐกิจสหรัฐฯ ซึ่งเป็นตัววัดประสิทธิภาพในการเปลี่ยนทรัพยากร เช่น แรงงาน เป็นสินค้าและบริการ แม้การเติบโตนั้นยังไม่ปรากฏในข้อมูล แต่อาจเป็น AI ที่เป็นสาเหตุของความคลาดเคลื่อนในสถิติผลิตภาพที่ผ่านมา

ในบางอาชีพ พนักงานที่ใช้ AI มีแนวโน้มที่จะทำงานในปริมาณเท่าเดิมได้ในเวลาที่น้อยลง อาจประหยัดเวลาทำงานได้ทั้งวันในหนึ่งสัปดาห์ ตามการศึกษาของ London School of Economics เมื่อปีที่แล้ว นักเศรษฐศาสตร์เรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “การเพิ่มความลึกของทุน” หรือเมื่อคนงานได้เข้าถึงเครื่องมือที่ดีขึ้นและผลิตภาพส่วนบุคคลเพิ่มขึ้นตามมา เช่น เมื่อคนงานก่อสร้างเปลี่ยนจากใช้พลั่วมาใช้รถขุดดินกล

มีอีกตัวอย่างหนึ่งของกระบวนการนี้อาจคล้ายคลึงกับยุค AI มากขึ้น ซึ่งถูกเสนอในรายงานวิจัยโดย Federal Reserve Bank of San Francisco ที่เผยแพร่เมื่อวันอังคาร เช่นเดียวกับบริษัทต่างๆ ที่กำลังลงทุนอย่างหนักกับการบูรณาการ AI ในวันนี้ นักเศรษฐศาสตร์ที่วิเคราะห์ช่วงแรกของอินเทอร์เน็ตในช่วงต้นถึงกลางทศวรรษ 1990 อาจรู้สึกสับสนในทำนองเดียวกัน พนักงานได้เข้าถึงเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยอย่างกะทันหัน แต่หลายบริษัทยังคงติดอยู่ในสนามเพลาะของ “ความขัดแย้งทางผลิตภาพ” ที่รบกวนสหรัฐฯ ระหว่างทศวรรษ 1970 ถึง 1990 เนื่องจากการลงทุนมหาศาลในเทคโนโลยีสารสนเทศไม่ได้แปลเป็นประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น

ช่วงที่เงียบเหงานั้น กลายเป็นเพียงความล่าช้าเท่านั้น และหากประวัติศาสตร์จะซ้ำรอย เศรษฐกิจสหรัฐฯ อาจอยู่ในช่วงเริ่มต้นของคลื่นการเพิ่มผลิตภาพทางประวัติศาสตร์โดยไม่รู้ตัว

นักวิจัยของ Fed เขียนว่า “การกำหนดว่าช่วงเวลาแห่งการเติบโตสูงที่ยืดเยื้อได้เริ่มขึ้นหรือไม่นั้นทำได้ยากในเวลาจริง และมักจะเห็นได้ชัดเจนก็ต่อเมื่อมองย้อนกลับเท่านั้น”

ผลิตภาพที่เปลี่ยนแปลงง่าย

มีตัวชี้วัดหลักสองประการที่นักเศรษฐศาสตร์ใช้ประเมินผลิตภาพ และทั้งสองกำลังชี้ไปในทิศทางตรงกันข้ามโดยสิ้นเชิง หนึ่งคือผลิตภาพแรงงาน ซึ่งวัดผลผลิตต่อหน่วยแรงงาน อีกประการคือผลิตภาพรวมของปัจจัยการผลิต (Total Factor Productivity – TFP) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่กว้างกว่าที่ครอบคลุมว่าทั้งเศรษฐกิจสามารถเปลี่ยนปัจจัยนำเข้าเป็นผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด

ผลิตภาพแรงงานมีกำไรที่มั่นคงในปีที่ผ่านมา แต่ TFP ยังคงดิ้นรนที่จะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่ที่พุ่งสูงขึ้นหลังการระบาดใหญ่ นักวิจัยของ Fed ตีความความแตกต่างนี้ว่า พนักงานทำงานเร็วขึ้นและมีผลิตภาพมากขึ้นในระดับบุคคล แต่แรงงานโดยรวมไม่จำเป็นต้องมีประสิทธิภาพมากขึ้น

รูปแบบนี้สะท้อนสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงบูมของคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตในทศวรรษ 1990 เริ่มต้นประมาณกลางปี 1996 ผลิตภาพแรงงานเริ่มเร่งตัวเร็วกว่า TFP แต่ประโยชน์ด้านผลิตภาพเต็มที่ของอินเทอร์เน็ตไม่ได้ปรากฏในข้อมูลโดยรวมจนกระทั่งหลายปีต่อมา

โรเบิร์ต โซโลว์ ผู้ได้รับรางวัลโนเบล สรุปความไม่สอดคล้องนี้ด้วยคำพูดที่กลายเป็นอมตะ: “คุณสามารถเห็นยุคคอมพิวเตอร์ได้ทุกที่ ยกเว้นในสถิติผลิตภาพ” เขาเขียนไว้ในปี 1987

พลวัตที่คล้ายกันกำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน โดยมีผู้แสดงความคิดเห็นรวมถึง Torsten Slok หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของ Apollo ที่นำกรอบของโซโลว์มาใช้กับยุค AI การลงทุนทางธุรกิจใน AI กำลังเพิ่มขึ้นเพราะบริษัทต่างๆ คาดการณ์ว่าจะเกิดบูมด้านผลิตภาพ ซึ่งหมายความว่าคนงานแต่ละคนมีทางเลือกเครื่องมือที่กว้างขึ้นซึ่งยังไม่ได้รับการบูรณาการอย่างมีประสิทธิภาพทั่วทั้งเศรษฐกิจ

ความยากลำบากในการเติบโตของการนำ AI มาใช้ถูกเปิดเผยโดยหลักฐานหลายรอบ การศึกษาโดย Harvard Business Review ของพนักงาน 200 คนที่บริษัทเทคโนโลยีสหรัฐฯ ที่เผยแพร่เมื่อต้นปีนี้ พบว่าพนักงานที่ใช้เครื่องมือ AI ช่วยประหยัดเวลาในงานของพวกเขาได้จริง แต่เวลานั้นมักถูกเปลี่ยนไปทำงานอื่น ส่งผลให้มีการพักผ่อนน้อยลงโดยรวม ผลลัพธ์สุดท้ายคือเวลาทำงานที่มากขึ้นสำหรับคนงานส่วนใหญ่ และความเสี่ยงที่จะหมดไฟในการทำงานที่สูงขึ้น การศึกษาแยกต่างหากของ Harvard พบว่าการใช้ AI อย่างกว้างขวางในที่ทำงานอาจนำไปสู่ภาระทางปัญญาที่มากเกินไป ส่งผลให้มีกรณีของ “สมองไหม้เกรียม” มากขึ้น

การศึกษาอื่นโดย Atlanta Fed จากเดือนมีนาคม มีความเฉพาะเจาะจงยิ่งขึ้น สาขาวิชาสำรวจผู้บริหารองค์กรประมาณ 750 คน และพบโดยทั่วไปว่าผลิตภาพกำลังดีขึ้นเพราะ AI แต่ผลได้ด้านผลิตภาพที่รับรู้ ตามที่ผู้บริหารรายงาน มีขนาดใหญ่กว่าที่นักวิจัยสามารถวัดได้จริงจากตัวชี้วัด เช่น รายได้ของบริษัท ซึ่ง Fed อธิบายว่าเป็น “การรับรู้ผลผลิตที่ล่าช้า”

คนงานอาจรู้สึกเหมือนว่าพวกเขากำลังมีผลิตภาพมากขึ้นด้วย AI และในหลายกรณีอาจเป็นจริง แต่การขาดผลกระทบที่วัดได้สำหรับเศรษฐกิจโดยรวม มีความคล้ายคลึงอย่างมากกับช่วงแรกของอินเทอร์เน็ต เมื่อข้อมูลยังไม่ได้ประกาศถึงบูมด้านผลิตภาพที่กำลังจะมาถึง

นักวิจัยของ San Francisco Fed เขียนว่า “หากวันนี้สะท้อนสิ่งที่เราประสบในกลางทศวรรษ 1990 เราอาจอยู่ในช่วงเริ่มต้นของบูมด้านผลิตภาพที่ขับเคลื่อนโดย AI ซึ่งจะชัดเจนก็ต่อเมื่อมองย้อนกลับเท่านั้น”