ตลาดแรงงานไทย 2026 เปลี่ยนแล้ว! SME และแฟรนไชส์ต้องปรับอย่างไร เมื่อ AI กลายเป็นทักษะสำคัญ
จากการจ้างคนเพิ่ม สู่การพัฒนาคนที่สร้างผลลัพธ์ได้จริง: ถอดบทเรียนจาก Adecco Thailand Salary Guide 2026
รายงาน Adecco ชี้ให้เห็นว่าตลาดแรงงานไทยยังมีการจ้างงาน แต่การตัดสินใจจ้างรอบคอบขึ้น ขณะที่บุคลากรด้าน AI ข้อมูล และเทคโนโลยียังคงเป็นที่ต้องการ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้มีนัยสำคัญสำหรับเจ้าของธุรกิจ SME และผู้สร้างระบบแฟรนไชส์
ภาพปกสร้างด้วย AI เพื่อประกอบแนวคิด ไม่ใช่ภาพเหตุการณ์จริงหรือข้อมูลสถิติของ Adecco
เศรษฐกิจชะลอ องค์กรจึงเลือกจ้างคนที่สร้างคุณค่า
รายงานคาดการณ์การเติบโต GDP ไทยปี 2569 ที่ 1.6% ณ เวลาจัดทำ ซึ่งเป็น ตัวเลขคาดการณ์ ไม่ใช่ผลจริงทั้งปี ในภาวะต้นทุนสูง บริษัทจึงพิจารณาว่างานใดควรใช้คนประจำ งานใดควรใช้ระบบอัตโนมัติ และงานใดสามารถจ้างผู้เชี่ยวชาญตามโครงการได้
มุมมอง FranchiseX: SME ควรเริ่มจากทำแผนผังกระบวนการทำงานก่อนตัดสินใจจ้างเพิ่ม เพื่อรู้ว่างานไหนสร้างรายได้ งานไหนเป็นงานซ้ำ และงานไหนควรปรับปรุง
อ้างอิง: Adecco Thailand Salary Guide 2026, หน้า 5–7 · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
ธุรกิจไหนยังต้องการคน และกลุ่มไหนกำลังถูกกดดัน
กลุ่มที่ยังมีแรงขับการจ้าง
เทคโนโลยีและ Digital Transformation, การแพทย์และอุปกรณ์การแพทย์, พลังงานหมุนเวียน/EV และท่องเที่ยวพรีเมียม
กลุ่มที่ต้องบริหารต้นทุนอย่างเข้มข้น
การผลิตและยานยนต์ โลจิสติกส์ ค้าปลีกออฟไลน์ และงานธุรการหรือการเงินที่เป็นงานประจำซ้ำ ๆ
มุมมอง FranchiseX: ผู้ประกอบการไม่ควรตัดสินใจด้วยภาพรวมประเทศเพียงอย่างเดียว แต่ควรประเมินความต้องการจริงในพื้นที่ ลูกค้า และศักยภาพแต่ละสาขา
อ้างอิง: รายงาน หน้า 7 · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
ผู้ตอบแบบสำรวจให้ความสำคัญกับความมั่นคงและโอกาสเติบโต
กลุ่ม 72% รวมผู้ที่ยังเปิดรับโอกาสใหม่แต่ไม่มีแผนย้ายงานในขณะนั้น (43%) และผู้ที่ตั้งใจอยู่ที่เดิม (29%) ข้อมูลมาจากการสำรวจออนไลน์ผู้ทำงาน 1,567 คนในประเทศไทย ช่วงเดือนกันยายน–ตุลาคม 2568 โดย 83% ทำงานประจำ และกลุ่มตัวอย่างเป็น Gen Y 60% และ Gen X 29% จึงสะท้อนความคิดเห็นของผู้ตอบแบบสำรวจ ไม่ใช่สัดส่วนของแรงงานไทยทั้งประเทศ
เหตุผลสำคัญที่คิดลาออก
มุมมอง FranchiseX: เจ้าของกิจการควรมีเส้นทางเติบโตของพนักงานร้าน ผู้จัดการสาขา และผู้จัดการพื้นที่ ตลอดจนระบบพัฒนาทักษะและการประเมินผลที่โปร่งใส
อ้างอิง: รายงาน หน้า 12, 15–19 · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
AI จะสร้างมูลค่าได้จริง เมื่อคนใช้เป็นและวัดผลลัพธ์ได้
ตลาดต้องการทักษะ AI/Machine Learning, Data Analytics และ Cybersecurity โดยรายงานระบุว่าผู้ย้ายงานซึ่งมีทักษะขาดแคลนบางกลุ่มอาจต่อรองเงินเดือนเพิ่มได้ 20–25% เทียบกับช่วงการเปลี่ยนงานทั่วไป 10–15% ทั้งนี้ ไม่ใช่การขึ้นเงินเดือนเฉลี่ยของคนทำงานทุกคน
รายงานให้ความสำคัญกับการนำ AI ไปใช้ให้เกิดผลลัพธ์จริง มากกว่าการรู้แนวคิดเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างประยุกต์โดย FranchiseX: ลดเวลาจัดทำรายงาน วิเคราะห์ยอดขาย คาดการณ์สินค้าคงคลัง หรือยกระดับการบริการ — ตัวอย่างเหล่านี้ไม่ใช่รายการกรณีศึกษาที่ Adecco ระบุโดยตรง
มุมมอง FranchiseX: ทุกหลักสูตรด้าน AI ควรจบด้วยผลงานใช้งานจริงและตัวชี้วัด เช่น ชั่วโมงทำงานที่ประหยัดได้ ความผิดพลาดที่ลดลง หรือยอดขายที่เปลี่ยนไป
อ้างอิง: รายงาน หน้า 3, 8 · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
ทีมงานหลายวัยเป็นจุดแข็ง หากองค์กรออกแบบการทำงานร่วมกัน
ร้อยละต่อไปนี้เป็นคำตอบของผู้ตอบแบบสำรวจ ไม่ใช่ผลสำรวจทุกองค์กรในประเทศไทย
มุมมอง FranchiseX: สร้างระบบพี่เลี้ยงสองทาง ผู้บริหารอาวุโสถ่ายทอดความรู้ธุรกิจ ส่วนบุคลากรรุ่นใหม่ช่วยถ่ายทอดเครื่องมือดิจิทัล กำหนดเป้าหมายร่วมให้ทุกวัยเห็นผลสำเร็จเดียวกัน
อ้างอิง: รายงาน หน้า 20–22 · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
ตัวอย่างช่วงเงินเดือนจากฐานข้อมูล Adecco: ใช้ประกอบการตัดสินใจ ไม่ใช่อัตรา SME ทั้งประเทศ
| ตำแหน่ง | ประสบการณ์ | ฐานเงินเดือน / เดือน |
|---|---|---|
| Automation Engineer | 0–3 ปี | 20,000–50,000 บาท |
| Instrumentation / Control Engineer | 3–5 ปี | 40,000–60,000 บาท |
| Plant Manager | มากกว่า 7 ปี | 100,000–200,000 บาท |
| Quality Manager | มากกว่า 7 ปี | 80,000–250,000 บาท |
| Warehouse Manager | มากกว่า 7 ปี | 80,000–200,000 บาท |
| Business Development Manager | มากกว่า 7 ปี | 100,000–250,000 บาท |
| Digital Marketing Manager | มากกว่า 7 ปี | 70,000–150,000 บาท |
| AI Engineer | มากกว่า 7 ปี | 100,000–170,000 บาท |
| Chief Artificial Intelligence Officer | มากกว่า 7 ปี | 300,000–800,000 บาท |
ช่วงเงินเดือนรวบรวมจากลูกค้าและผู้สมัครของ Adecco ไม่ใช่ตัวแทนทุกขนาดธุรกิจหรือค่าเฉลี่ย SME ทั่วประเทศ เป็นฐานเงินเดือนรายเดือน ไม่รวมโบนัสและสวัสดิการ; ประสบการณ์หมายถึงจำนวนปีทำงานรวมตลอดอาชีพ ไม่ใช่เฉพาะปีในตำแหน่งนั้น อัตราจริงขึ้นกับขนาดบริษัท พื้นที่ หน้าที่ และคุณสมบัติ
มุมมอง FranchiseX: กำหนดโครงสร้างค่าตอบแทนตามขอบเขตงาน ผลงาน และความสามารถจริง ควบคู่ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ ไม่ใช่ใช้ช่วงเงินเดือนตลาดเป็นสูตรเดียวสำหรับทุกกิจการ
อ้างอิง: รายงาน หน้า 29, 36–38, 51, 54, 56, 67, 71 · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
7 แนวทางที่ SME และแฟรนไชส์นำไปปรับใช้ได้
- สำรวจงานซ้ำ: แยกงานที่ใช้คน งานที่ใช้ระบบ และงานที่ใช้ทั้งสองอย่าง
- ประเมินทักษะ: ตรวจความพร้อม AI, Data, Digital และทักษะทำงานร่วมกัน
- เริ่ม Pilot: เลือกหนึ่งปัญหา เช่น ยอดขาย สต็อก หรือการบริการลูกค้า
- วัดผลลัพธ์: เปรียบเทียบเวลา ต้นทุน คุณภาพ และรายได้ก่อน–หลัง
- พัฒนาหัวหน้างาน: ให้ผู้จัดการสาขาอ่านข้อมูลและบริหารคนได้
- สร้างระบบมาตรฐาน: แปลงแนวปฏิบัติที่ได้ผลเป็น SOP และคู่มือสาขา
- ขยายผล: ใช้บทเรียนจากโครงการนำร่องไปพัฒนาทั้งเครือข่าย
แนวทางประยุกต์โดย FranchiseX จากประเด็นในรายงาน หน้า 5–8, 15–22; ไม่ใช่ข้อเสนอโดยตรงของ Adecco · เปิดรายงานต้นฉบับ ↗
แหล่งอ้างอิงและข้อจำกัด
เอกสารหลัก: Adecco Thailand. (2026). Adecco Thailand Salary Guide 2026, เลขหน้าอ้างอิงตามเลขหน้าที่พิมพ์ในรายงาน. เผยแพร่ 14 มกราคม 2569
อ่าน/ดาวน์โหลดรายงานต้นฉบับจาก Adecco Thailand
ข่าวเผยแพร่ผลสำรวจภาษาไทยของ Adecco
บทความนี้เรียบเรียงเพื่อเผยแพร่ความรู้โดย FranchiseX Community By TDWI โดยให้เครดิตเจ้าของรายงาน แผนภาพและภาพประกอบถูกออกแบบใหม่เพื่อใช้สื่อสาร; ค่าร้อยละอ้างอิงตารางใน PDF ฉบับหลัก ไม่ใช่ภาพกราฟิกต้นฉบับของ Adecco การตีความและข้อเสนอแนะเชิงธุรกิจของ FranchiseX แยกจากข้อมูลต้นฉบับ
FranchiseX Community By TDWI · Connect • Learn • Grow • Sustain
https://franchise-xperts.com