ท่ามกลางการแข่งขันพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระหว่างบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่และประเทศมหาอำนาจ ธนาคารโลกกำลังผลักดันแนวคิด “Small AI” ที่มุ่งนำปัญญาประดิษฐ์จากเทคโนโลยีที่การพัฒนากระจุกตัวอยู่ในกลุ่มรายใหญ่ ให้กลายเป็นเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพและสร้างโอกาสทางเศรษฐกิจแก่คนตัวเล็กในประเทศกำลังพัฒนา โดยมีเป้าหมายคือการสร้างงานและยกระดับคุณภาพชีวิต ขณะที่กองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) เตือนว่า AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างตลาดแรงงานทั่วโลก และประธานาธิบดีสิงคโปร์ชี้ว่า การเติบโตทางเศรษฐกิจไม่ได้รับประกันว่าจะเกิดงานใหม่หรืองานที่มีคุณภาพ หากภาครัฐนิ่งเฉย AI อาจยิ่งขยายช่องว่างระหว่างการเติบโตกับการสร้างงาน และซ้ำเติมความเหลื่อมล้ำของแรงงานในลักษณะรูปตัว K (K-shaped Workforce)
ประเด็นเหล่านี้ถูกหยิบขึ้นมาถกในเวทีเสวนา World Bank Flagship “Small AI: More and Better Jobs” ช่วงเปิดสัปดาห์การประชุมประจำปีสภาผู้ว่าการกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) และกลุ่มธนาคารโลก (World Bank Group) ปี 2569 ที่กรุงเทพฯ โดยมี นายอาเจย์ บังกา (Ajay Banga) ประธานธนาคารโลก นางคริสตาลินา กิออร์กิเอวา (Kristalina Georgieva) กรรมการจัดการ กองทุนการเงินระหว่างประเทศ (International Monetary Fund) และ นายธาร์มัน ชานมูการัตนัม (Tharman Shanmugaratnam) ประธานาธิบดีสิงคโปร์ ร่วมอภิปราย
“World Bank” ดัน Small AI ปลดล็อกโอกาสประเทศกำลังพัฒนา
นายอาเจย์ บังกา ประธานธนาคารโลก เริ่มด้วยการตอบคำถามที่ผู้ดำเนินการเสวนาเปิดมาว่าจากหัวข้อ Small AI: More and Better Jobs นั้นที่ผ่านมางานและโอกาสคือหัวใจสำคัญในวาระการทำงานของธนาคารโลก AI เข้ามามีบทบาทอย่างไรในเรื่องนี้ทั้งหมดในปัจจุบัน
นายอาเจย์กล่าวว่า การมุ่งเน้นเรื่องงานเป็นสิ่งที่ธนาคารโลกต้องทำ เพราะในอีก 15 ปีข้างหน้า จะมีคนหนุ่มสาวราว 1.2 พันล้านคนอายุครบ 18 ปี ซึ่งอาจเป็นโอกาสมหาศาลจากโครงสร้างประชากร (Demographic Dividend) หากเด็กเหล่านี้เติบโตมาพร้อมอากาศและน้ำสะอาด การดูแลสุขภาพ การศึกษา และทักษะ แต่เมื่อโตเป็นผู้ใหญ่เข้าสู่สังคม สิ่งที่พวกเขาต้องการมากที่สุดคือ “งาน” และการมีส่วนร่วมสร้างผลผลิตให้สังคมอย่างมีศักดิ์ศรี
นายอาเจย์ย้ำว่า คำว่า “งาน” ไม่ได้หมายถึงการทำงานให้บริษัทใหญ่ บริษัทเล็ก หรือการเป็นผู้ประกอบการเท่านั้น แต่คือการมีส่วนสร้างผลผลิตให้สังคม มีความหวัง และมีศักดิ์ศรี
นายอาเจย์ระบุว่า ธนาคารโลกไม่ได้เลิกสร้างโรงเรียน ถนน ศูนย์ฝึกทักษะ หรือคลินิก แต่ต้องทำทั้งหมดนี้ด้วยมุมมองของการสร้างงาน เริ่มจากรากฐานที่ถูกต้อง ทั้งโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพและทรัพยากรมนุษย์ ธรรมาภิบาลและนโยบายที่เหมาะสม ซึ่งยกให้สิงคโปร์เป็นตัวอย่างที่ทำได้ดีตลอดช่วงที่ผ่านมา และการลดความเสี่ยงให้ทุนเอกชนเข้ามาลงทุนในระดับใหญ่ เพราะ “ทุนเอกชนคือผู้สร้างงาน” โดยภาครัฐทำหน้าที่เอื้ออำนวย ส่วนภาคเอกชนสร้างงานราว 75–85% ของการจ้างงานในทุกประเทศ
ประธานกลุ่มธนาคารโลกกล่าวบทบาทของ AI ว่า ในประเทศตลาดเกิดใหม่ (emerging markets) ประเด็นไม่ได้อยู่ที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แม้จะมีความกังวลถึงผลกระทบต่อการจ้างงาน ซึ่งเขาย้ำว่า “เป็นไปได้ แต่ยังพิสูจน์ไม่ได้” สิ่งที่ธนาคารโลกให้สำคัญ คือ แอปพลิเคชันที่เพิ่มผลิตภาพให้โรงเรียน ครู ระบบสาธารณสุข และระบบเกษตรที่ช่วยให้เกษตรกรรายย่อยขยายขนาดได้ ซึ่งเป็นการเผยแพร่ “Small AI” สู่ตลาดเกิดใหม่พื่อเพิ่มผลิตภาพ
นายอาเจย์เปิดเผยว่า คำว่า Small AI มาจากการประชุมของคณะทำงาน Jobs Council ที่ประธานาธิบดีธาร์มันเป็นประธานร่วม
Jobs Council ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญจากภาควิชาการ ภาครัฐและเอกชน และภาคประชาสังคม ได้ข้อสรุป 5 ภาคส่วนที่สำคัญต่อการสร้างงาน ซึ่งไม่พึ่งพาโมเดลการย้ายงานจากประเทศพัฒนาแล้วมาจ้างในประเทศกำลังพัฒนาแบบ 30–40 ปีที่ผ่านมา แต่เน้นงานที่เกี่ยวข้องกับบริบทท้องถิ่น ได้แก่ (1) โครงสร้างพื้นฐาน ทั้งสะพาน ถนน สนามบิน ดิจิทัล ไฟฟ้า น้ำ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานด้านมนุษย์ อย่างทักษะและการศึกษา (2) เกษตรกรรมสำหรับเกษตรกรรายย่อย ซึ่งเข้าถึงสหกรณ์และเข้าถึงเทคโนโลยีเพื่อแข่งขันได้ (3) การสาธารณสุขปฐมภูมิ โดยยกตัวอย่างอินโดนีเซียที่มีศูนย์สุขภาพชุมชนซึ่งมีพยาบาล ผดุงครรภ์ และช่างเทคนิคการแพทย์ แล้วใช้เทคโนโลยีและ AI เชื่อมต่อกับแพทย์ทางไกล (4) การท่องเที่ยว ที่สร้างงานได้อย่างทวีคูณ ซึ่งยกไทยเป็นตัวอย่างสำคัญ และยังมีความมุ่งหวังจะก้าวไปไกลกว่าที่ทำได้ และ (5) การผลิตมูลค่าเพิ่ม ทั้งแร่และโลหะที่ประเทศเกิดใหม่มีอยู่มาก รวมถึงอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ในแอฟริกา โดยไม่ว่าจะทำในฐานะผู้ประกอบการหรือลูกจ้างก็เป็นไปได้ทั้งสองทาง
นายอาเจย์อธิบายด้วยการยกตัวอย่างคลินิกแห่งหนึ่งในอินโดนีเซีย หากคนไข้มีผื่นที่พยาบาลระบุไม่ได้ ก็ถ่ายภาพส่งให้แพทย์ที่ดูแล 20 คลินิกร่วมกัน แพทย์อาจดูเอง หรือใช้เครื่องมือ AI ขนาดเล็กที่พัฒนาให้ทำงานในพื้นที่ผ่านโทรศัพท์ 3G เพื่อวินิจฉัยว่าเป็นผื่นผิวหนังอักเสบ (eczema) แล้วสั่งให้ใช้ยาทาแล้วกลับบ้าน หรือหากไม่มั่นใจก็นัดให้ไปพบผู้เชี่ยวชาญที่โรงพยาบาลระดับภูมิภาคภายใน 14 วัน ซึ่งเป็นสิ่งที่ “ทำได้ยากมาก แม้ในเศรษฐกิจขั้นสูงวันนี้”
อีกตัวอย่างคือแพลตฟอร์มที่ธนาคารโลกกำลังทำร่วมกับกูเกิลในอินเดีย เพื่อเชื่อมเกษตรกรและสหกรณ์เข้ากับปุ๋ยและเมล็ดพันธุ์ที่ดีขึ้น ประกันพืชผล สินเชื่อ และที่สำคัญที่สุดคือราคารับซื้อผลผลิตที่ดีกว่า บังกาเล่าว่า หญิงเกษตรกรอินเดียที่อ่านหนังสือไม่ออกสามารถเล็งโทรศัพท์ 3G ไปที่ด้านหลังใบพืช ระบบจะระบุโรคโดยที่เธอไม่ต้องรู้ชื่อ แล้วชี้ว่าต้องใช้ยาฆ่าแมลงชนิดใด เมื่อกดปุ่ม ก็จ่ายเงิน 25 รูปีเพื่อรับยาที่สหกรณ์ได้ทันที เพราะอินเดียทำให้ทุกคนมีบัญชีธนาคารอยู่ในมือ “นั่นคือสิ่งที่ Small AI เป็น”
นายอาเจย์ปิดท้ายว่า LLM น่าจะสร้างการเปลี่ยนแปลงต่องานในประเทศพัฒนาแล้วในระดับหนึ่ง แต่สำหรับประเทศรายได้ปานกลางและปานกลางค่อนข้างต่ำ โอกาสจาก “Small AI” ในการสร้างงานและเพิ่มผลิตภาพนั้น “มหาศาล”
IMF: AI จะเปลี่ยนโครงสร้างการเติบโต ตลาดแรงงาน ฐานรายได้ภาษีรัฐ
นางคริสตาลินา กิออร์กิเอวา กรรมการจัดการ กองทุนการเงินระหว่างประเทศ ชี้ว่า ไม่ว่าจะรักหรือเกลียด AI ก็ “มาแล้ว” และโจทย์ของ IMF คือทำอย่างไรให้การเติบโตจาก AI ไม่มาพร้อมกับการสูญเสียงานคุณภาพ ความเหลื่อมล้ำ และปัญหาฐานรายได้ภาษีของรัฐ
นางคริสตาลินากล่าวว่า คลื่นลูกแรกของผลกระทบจาก AI คือ “ช็อกด้านอุปสงค์และการลงทุน” ที่ยกการเติบโตของเศรษฐกิจจำนวนไม่มากผ่านการก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์และการลงทุนในโมเดล เมื่อดูห่วงโซ่อุปทาน มีผู้ผลิต AI สำคัญคือสหรัฐฯ จีน และอินเดีย ถัดมาคือกลุ่มที่สร้างโครงสร้างพื้นฐานให้ AI ซึ่งหลายประเทศอยู่ในเอเชียรวมถึงไทย แรงส่งนี้เองที่ช่วยให้เศรษฐกิจโลกยังโตราว 3% แม้ถูกฉุดด้วยช็อกด้านอุปทานพลังงาน
อย่างไรก็ตาม นางคริสตาลินามองว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น และไม่ใช่ส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุดของเรื่องนี้ คลื่นลูกต่อไปคือ “การนำไปใช้” (adoption) ซึ่งทุกคนมีส่วนร่วมได้ และหากเตรียมพื้นฐานให้พร้อมก็จะ “การที่เข้าถึงได้เท่าโทรศัพท์มือถือ” (adoption, if we work hard to have the basics for it, can be very democratic, as democratic as the cell phone) แต่ประเทศกำลังพัฒนาต้องมีสิ่งที่ทำก่อน ตามที่รายงานของธนาคารโลกระบุไว้ชัดเจน คือต้องเข้าถึงไฟฟ้าและโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ประชาชนพร้อมรับเทคโนโลยี และรัฐสามารถสร้างความปลอดภัย ปกป้องจากผู้ไม่หวังดี เพื่อให้การนำไปใช้เกิดขึ้นได้จริง
นางครสิตาลินาเปิดเผยตัวเลขประมาณการของ IMF โดยยอมรับว่ามองอนาคตได้ “ค่อนข้างมัวๆ” ว่า การเติบโตของเอเชียกลุ่มเศรษฐกิจพัฒนาแล้วอาจเพิ่มขึ้นราว 0.5–1 จุด ส่วนเอเชียกลุ่มเศรษฐกิจเกิดใหม่อาจเพิ่ม 0.2–0.8 จุด โดยอธิบายว่า หากกลุ่มเอเชียที่พัฒนาแล้วซึ่งกำลังเข้าสู่สังคมสูงวัยอย่างรวดเร็วเติบโตเพิ่มขึ้นได้ 1% จะ “มากกว่าชดเชย” ผลลบจากการสูงวัยของประชากรได้ทั้งหมด
ในแง่ตลาดแรงงาน นางคริสตาลินามอง AI ว่าเป็น “สึนามิที่เคลื่อนตัวช้า แต่ก็ยังเป็นสึนามิ” IMF ประเมินว่าในอีกระยะหนึ่งงานทั่วโลกราว 40% จะได้รับผลกระทบ ทั้งในรูปแบบการเสริมศักยภาพ การลดทอนคุณค่า หรือการถูกแทนที่ โดยในประเทศพัฒนาแล้วสัดส่วนอยู่ที่ 60% และในประเทศรายได้ต่ำ 23% แต่เตือนว่า ไม่ควรสรุปว่าประเทศรายได้ต่ำ “ดีกว่า” เพราะตัวเลขต่ำ แต่เป็นเพราะ AI ยังไปไม่ถึง
IMF ศึกษาตลาดแรงงานสหรัฐฯ พบว่า 10% ของงานต้องการทักษะด้าน AI ในระดับสูง และให้ค่าตอบแทนดีกว่า ขณะที่งานประจำตามรูปแบบกำลังหดตัว ส่วนที่น่าสนใจคืองานค่าแรงต่ำกลับเพิ่มขึ้นใน 2 ทิศทาง คือ การก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ และภาคบริการ แม้ผลสุทธิในพื้นที่ที่ศึกษาจะเป็นบวก แต่ชี้ว่า “ไม่ใช่เรื่องที่น่ายินดี” เพราะเป็นบวกจากฝั่งงานค่าแรงต่ำ กลุ่มที่ต้องกังวลที่สุดคือคนหนุ่มสาวที่เพิ่งเข้าตลาดแรงงาน ซึ่งปกติเริ่มจากงานประจำแล้วไต่เต้าขึ้นไป แต่หากงานเหล่านี้หายไป “ไม่คิดว่าคนหนุ่มสาวคนไหนอยากมีอนาคตทางอาชีพเป็นบาริสต้าในร้านกาแฟ”
นางคริสตาลินาเสนอแนวทาง 3 ข้อ ข้อแรกคือ ศึกษาให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาดแรงงาน และทำลาย “ตำนาน” ที่ว่า AI ทำให้ความต้องการคนลดลง เพราะสิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้คือการ “ย้ายความต้องการ” แม้ในอนาคตอาจไม่เป็นเช่นนั้น ข้อสองคือ รัฐบาลต้องตระหนักถึงความรับผิดชอบในการคิดใหม่เรื่องการศึกษาในยุค AI และยอมรับว่าเราไม่อาจเรียนทักษะหนึ่งแล้วใช้ไปตลอดชีวิตได้อีกต่อไป การเรียนรู้ตลอดชีวิตจึงเป็นความจำเป็นอย่างยิ่ง
นางคริสตาลินาบอกว่า ในฐานะกรรมการจัดการ IMF ก็ต้องมองด้านการคลัง เพราะโดยทั่วไปรัฐบาลหารายได้จากการเก็บภาษีจากคนเป็นหลัก หาก AI เปลี่ยนโครงสร้างตลาดแรงงานจนมีแรงงานน้อยลงและทุนมากขึ้น ก็ต้องถามว่า “จะเก็บภาษีจากอะไร” และรัฐจะหารายได้จากไหนมาช่วยให้สังคมปรับตัวเข้ากับโลกของ AI หากรายได้หดตัว รัฐบาลจะอยู่ในสถานะลำบาก
นางคริสตาลินาสรุปว่า “ไม่มีใครจินตนาการได้ว่าโลกของการทำงานในอีก 5 ปีข้างหน้าจะเป็นอย่างไร แต่สามารถ “มีวินัย” ประเมินสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างรอบคอบ สกัดบทเรียน และที่สำคัญที่สุดคือ “ลงมือทำ”
ประธานาธิบดีสิงคโปร์ AI อาจทำให้เศรษฐกิจโต แต่ไม่การันตีสร้างงานคุณภาพ
ปิดท้ายที่ นายธาร์มัน ชานมูการัตนัม ประธานาธิบดีสิงคโปร์ ผู้เป็นประธานร่วม Jobs Council กับธนาคารโลก ซึ่งแม้จะประกาศตัวเป็น “ผู้มองโลกในแง่ดี” เช่นเดียวกับบังกาและจอร์จีวา แต่ก็เตือนถึงช่องว่างระหว่างการเติบโตกับการจ้างงาน
นายธาร์มันระบุว่า สิ่งแรกที่ต้องตระหนักคือ “ยังอยู่ในช่วงแรกเริ่ม” นี่ไม่ใช่ช็อกหรือการระบาดใหญ่ แต่เป็น “ยุคใหม่ทั้งยุค” และต้องเริ่มจากการยอมรับทั้งในภาครัฐและกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดว่า การเติบโตสำคัญต่อการได้งานที่ดี แต่ “การเติบโตเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ” หลักฐานก็ปรากฏแล้ว เมื่อดูจีน อินเดีย และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่กำลังพัฒนา เศรษฐกิจเติบโตค่อนข้างดี แต่การสร้างงานอ่อนแอ จึงมีความแตกต่างระหว่างการเติบโตกับการสร้างงานอยู่แล้ว และ AI จะยิ่งทำให้มีความแตกต่างมากขึ้นหากภาครัฐ “นิ่งเฉยเกินไป” ดังนั้นเป้าหมายคือใช้ AI สร้างงานที่ดี เป็นงานที่มนุษย์ทำได้ดี และเปิดทางให้ไต่บันไดอาชีพขึ้นไปได้แม้มี AI
ประเด็นที่สองที่นายธาร์มันกังวลคือ เศรษฐกิจและกำลังแรงงานรูปตัว K โดยนำย้อนกลับไปที่ คลื่นอัตโนมัติรอบแรก ผู้ที่หลุดออกจากระบบคือ ภาคการผลิตระดับล่าง บางส่วนย้ายไปภาคบริการและ gig economy (ระบบเศรษฐกิจที่ประกอบด้วยลักษณะการทำงานชั่วคราว งานที่รับจ้างเป็นระยะเวลาสั้นๆ และจบเป็นครั้งๆ ไป) แต่รอบนี้คือ “คนระดับกลางในกำลังแรงงานอย่างกว้าง” ที่ต้องห่วง และสังคม “ไม่อาจปล่อยให้” ทักษะที่คนกลุ่มกลางสั่งสมมาหลุดหายไป
นายธาร์มันชี้ว่ายังมีภาคส่วนที่ให้โอกาสแก่ประเทศกำลังพัฒนา ได้แก่ ภาคการผลิต ดังนั้น “อย่าทิ้งภาคการผลิต” พร้อมบอกว่าเขา “ไม่ใช่ผู้มองโลกในแง่ร้าย” เพราะแรงงานจำนวนมากในประเทศกำลังพัฒนายังมีต้นทุนถูกกว่าจีนและถูกกว่าหุ่นยนต์ โดยยกตัวอย่างราว 4–5 รัฐของอินเดียที่ขยายตัวในการผลิตเพื่อส่งออกอย่างน่าทึ่ง หากรัฐอื่นทำได้เช่นกัน อินเดียก็จะยกระดับขึ้นได้แม้เริ่มช้า และยังมีเวียดนาม รวมถึงประเทศที่ยังไม่ลงสนามนี้ สิ่งสำคัญคือ การดึงดูดการลงทุน จัดหาที่ดินโดยไม่มีข้อติดขัด และจัดการกฎระเบียบแรงงานเพื่อให้คนเข้าสู่งานและไต่ระดับได้
ภาคที่สองคือพลังงานสะอาด ซึ่งให้ประโยชน์หลายทาง ทั้งความมั่นคงด้านพลังงานและการมีส่วนร่วมในเศรษฐกิจ AI ที่ต้องใช้พลังงาน อีกทั้งเป็น “ตัวคูณการจ้างงาน” เพราะพลังงานหมุนเวียนสร้างงานได้มากกว่าพลังงานฟอสซิลถึง 3 เท่า เมื่อลงทุนด้วยเงิน 1 พันล้านดอลลาร์เท่ากัน ภาคที่สามคืองานที่ AI ช่วยเสริมและแทนที่ได้ยาก โดยเฉพาะสาธารณสุข ซึ่งมีโอกาสูง ประเทศกำลังพัฒนามีอัตราพยาบาลต่อประชากรเพียง 1 ใน 5 ถึง 1 ใน 10 ของประเทศพัฒนาแล้ว การลดช่องว่างลงครึ่งหนึ่งก็ต้องการแพทย์ พยาบาล และอาสาสมัครสาธารณสุขอีกมาก ดังเช่นอินเดียที่เจ้าหน้าที่สาธารณสุขชุมชนเป็นกลไกสำคัญด้านการให้วัคซีน อนามัยแม่และเด็ก และให้ความรู้แก่ครอบครัว
นอกจากนี้ นายธาร์มันชี้ว่า AI จะทำให้เส้นแบ่งระหว่างลูกจ้างกับผู้ประกอบการจางลง ด้วยการเกิดขึ้นของ “บริษัทที่เริ่มจากคนเพียงคนเดียว” (one-person company) ที่เริ่มปรากฏทั้งในประเทศกำลังพัฒนาและพัฒนาแล้ว เพราะผู้เล่นรายเล็กใช้ AI เข้าถึงตลาดและเทคโนโลยีได้ง่ายและต้นทุนต่ำกว่าแต่ก่อน โดยยกตัวอย่างมณฑลเจ้อเจียงของจีนที่มีพันธมิตรบริการสำหรับบริษัทคนเดียว ให้บริการทั้งโมเดล AI แหล่งพลังงาน และบริการวิชาชีพ ซึ่งกลายเป็นภาคการเติบโตใหม่ของตลาดงาน
นายธาร์มันกล่าวว่า ข้อดีคือการแทนที่งานด้วย AI จะเกิดขึ้น “ทีละงานย่อย” (task by task) ซึ่งให้เวลาปรับตัว AI จึงไม่ใช่คลื่นที่ถาโถมทันที แต่จะค่อยๆ กระจายไปทั่วเศรษฐกิจ สิ่งสำคัญคือการเรียนรู้ทักษะใหม่ระหว่างทำงาน ต่อยอดจากประสบการณ์ และคงความคล่องตัว แต่ปัญหาที่ต้องแก้โดยเร็วทั่วโลกคือ “บันไดขั้นแรก” ของการจ้างงาน หรืองานแรกหลังเรียนจบ กำลังมีความต้องการลดลง หลักฐานชัดเจนที่สุดในภาคเทคโนโลยีซึ่งเสี่ยงต่อ AI สูงสุด และเริ่มชัดในภาคอื่นด้วย
นายธาร์มันเสนอว่า มาตรการที่รัฐบาลเคยใช้ในช่วงโควิดและวิกฤตการเงินโลก ควรถูกมองเป็นส่วนหนึ่งของ “เมนูนโยบายเชิงโครงสร้าง” (menu of structural policies ) ในยุคใหม่ ไม่ใช่มาตรการยามวิกฤต โดยรัฐต้องร่วมกับภาคเอกชนทำให้งานแรกเกิดขึ้นได้ เพราะหากสูญเสียบันไดขั้นแรก จะไม่ได้เสียแค่คนรุ่นหนึ่งที่ต้องรอแล้วไปแข่งกับรุ่นถัดไป แต่ยังสูญเสียทักษะและคุณลักษณะที่จับต้องไม่ได้อีกมาก รวมถึง “ความเชื่อมั่นในอนาคต” จึงต้องมีนโยบายสร้างแรงจูงใจให้ภาคเอกชนรับบัณฑิตใหม่เข้าทำงาน
นายธาร์มันกล่าวว่า การป้องกันไม่ให้แรงงานระดับกลางถูกแทนที่ หมายถึงต้องเปลี่ยนวิธีให้การศึกษาแก่คนกลุ่มนี้ด้วย โดยระบบอุดมศึกษาในเอเชียและทั่วโลกยัง “เน้นวิชาการเป็นหลัก” ขณะที่ข้อมูลชี้ว่าความเชื่อมโยงระหว่างวุฒิการศึกษากับโอกาสในอาชีพอ่อนลง โดยระบุว่า ในสหรัฐฯ เป็นครั้งแรกในรอบศตวรรษที่ความต้องการบัณฑิตลดลง และค่าตอบแทนส่วนเพิ่มของผู้จบมหาวิทยาลัยลดลงมาก จึงควรมองเป็นสัญญาณเตือนของยุคใหม่ และปรับการศึกษาไปสู่รูปแบบที่เน้นการประยุกต์ใช้มากขึ้น มีช่วงทำงานจริงควบคู่การเรียน มีการฝึกงาน และระบบทวิภาคีที่นักศึกษาใช้เวลาจริงจังในองค์กร ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญยิ่งสำหรับประเทศกำลังพัฒนาที่ยังต้องสร้างสายการศึกษาเชิงประยุกต์
นายธาร์มันปืดท้ายว่า ผู้วางแผนการศึกษาต้องมี “ความถ่อมตัว” อย่ายึดติดกับแบบจำลองเดียว ทั้งเรื่องความลึกกับความกว้าง เพราะบางสาขาต้องมีความเชี่ยวชาญเชิงลึกเพื่อเรียนรู้ต่อเนื่องในงาน ขณะที่บางสาขาต้องการความรู้หลากหลายสาขาเพื่อบูรณาการ AI ข้ามหน้าที่ “ไม่มีแบบจำลองเดียว”
นายธาร์มันย้ำให้ “มองอย่างตาสว่างว่าอนาคตยังพร่าเลือน” (Be clear-eyed enough to realize that the future is fuzzy)และมุ่งสู่ “ความคล่องตัว” (agility) ทั้งในภาคธุรกิจ อุตสาหกรรม และในระบบการศึกษาเอง
