หนังสือเรื่อง “การปฏิรูประบบการบริหารจัดการกำลังคนภาครัฐ” ลงวันที่ 27 กรกฎาคม 2569 ที่นายปกรณ์ นิลประพันธ์ รองนายกรัฐมนตรี ลงนามเสนอคณะรัฐมนตรี เป็นเอกสารที่ควรได้รับความสนใจมากกว่าการเป็นเพียงมาตรการควบคุมจำนวนข้าราชการ เพราะหากรัฐบาลเดินตามแนวทางที่วางไว้จริง นี่อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการปรับโครงสร้างระบบราชการไทยครั้งสำคัญในรอบหลายสิบปี
สาระสำคัญไม่ได้อยู่เพียงข้อเสนอให้ควบคุมอัตรากำลัง ไม่ทดแทนตำแหน่งบางส่วนเมื่อมีผู้เกษียณ ทบทวนตำแหน่งสนับสนุนบางสายงาน หรือกำหนดเป้าหมายลดกรอบอัตรากำลังอย่างน้อย 15% ภายในปี 2575 เท่านั้น สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือเอกสารฉบับนี้เริ่มเชื่อมโยง “การปฏิรูปกำลังคน” เข้ากับ “การใช้เทคโนโลยีดิจิทัลและ AI”
นี่คือประเด็นที่ควรขยายให้ใหญ่กว่าการถกเถียงว่าข้าราชการจะลดลงกี่หมื่นหรือกี่แสนคน เพราะโจทย์ที่แท้จริงของประเทศไทยไม่ควรเป็น “จะลดข้าราชการได้กี่คน” แต่ควรเป็น “ในยุค AI งานราชการที่มนุษย์ต้องทำสามารถลดลงได้มากเพียงใด”
สองคำถามนี้นำไปสู่การปฏิรูประบบราชการคนละแบบโดยสิ้นเชิง ถ้าเริ่มต้นด้วยจำนวนคน เราจะได้ Downsizing คือระบบราชการแบบเดิมที่มีคนน้อยลง
แต่ถ้าเริ่มต้นด้วยการรื้อกระบวนการทำงาน เรามีโอกาสได้ Transformation คือระบบราชการรูปแบบใหม่ที่ใช้คนน้อยลงเพราะงานบางส่วนไม่จำเป็นต้องมีคนทำอีกต่อไป
15% ต้องไม่กลายเป็นโจทย์เลขคณิต
ประเทศไทยมีกำลังคนภาครัฐรวมประมาณ 3 ล้านคน แต่ตัวเลขนี้ครอบคลุมบุคลากรหลายประเภท ตั้งแต่ข้าราชการพลเรือน ครู ตำรวจ ทหาร บุคลากรสาธารณสุข ท้องถิ่น พนักงานราชการ ไปจนถึงลูกจ้างและบุคลากรรูปแบบอื่น
ดังนั้นจึงไม่ควรนำ 3 ล้านคนไปคูณ 15% แล้วสรุปทันทีว่าการปฏิรูปครั้งนี้จะทำให้บุคลากรภาครัฐหายไปประมาณ 450,000 คน เพราะต้องแยกให้ชัดระหว่าง “จำนวนคน” “จำนวนตำแหน่ง” และ “กรอบอัตรากำลัง”
ตำแหน่งว่างสามารถยุบได้โดยไม่มีใครถูกให้ออกจากงาน ตำแหน่งที่มีผู้เกษียณสามารถไม่รับคนใหม่ทดแทนได้ และคนที่อยู่ในภารกิจซึ่งเทคโนโลยีเข้ามาทดแทนบางส่วนสามารถ Reskill หรือโยกย้ายไปทำภารกิจที่รัฐยังขาดกำลังคนได้
ดังนั้น เป้าหมาย 15% ไม่ควรถูกทำให้กลายเป็นโจทย์เลขคณิตว่า “จะต้องเอาคนออกเท่าไร”
สิ่งที่รัฐบาลต้องตอบให้ได้ก่อนคือ ภารกิจและกระบวนการทำงานของรัฐสามารถลดลงได้เท่าไร
ปัญหาของราชการไทยไม่ได้มีเพียง “คนมาก” แต่คือ “ขั้นตอนมาก”
ลองพิจารณางานราชการธรรมดาเพียงหนึ่งเรื่อง หนังสือหนึ่งฉบับอาจเริ่มจากเจ้าหน้าที่รับเรื่อง ลงทะเบียน ส่งต่อหน่วยงาน ตรวจเอกสาร ทำบันทึกเสนอ หัวหน้างานตรวจ ผู้อำนวยการพิจารณา ส่งกลับแก้ไข แล้วจึงเสนอผู้มีอำนาจลงนาม
ประชาชนจำนวนมากยังต้องกรอกข้อมูลที่หน่วยงานรัฐมีอยู่แล้ว ต้องยื่นเอกสารที่หน่วยงานรัฐอีกแห่งหนึ่งเป็นผู้ออก หรือเจ้าหน้าที่ต้องนำข้อมูลจากระบบหนึ่งไปกรอกลงอีกระบบหนึ่ง เพราะฐานข้อมูลของรัฐไม่สามารถเชื่อมโยงกันได้
ถ้ารัฐบาลลดคนลง 15% แต่ยังรักษากระบวนการเหล่านี้ไว้ทั้งหมด สิ่งที่จะเกิดขึ้นไม่ใช่การปฏิรูป แต่คือคนจำนวนน้อยลงต้องแบกรับระบบราชการที่ซับซ้อนเท่าเดิม
ผลสุดท้ายอาจไม่ใช่รัฐที่มีประสิทธิภาพขึ้น แต่อาจเป็นข้าราชการที่ทำงานหนักขึ้นและประชาชนที่รอนานขึ้น
นี่คือเหตุผลว่าทำไม AI ต้องถูกนำเข้ามาก่อนการคำนวณจำนวนคน
AIต้องไม่ใช่เพียงเครื่องมือช่วยเขียนหนังสือราชการ
รัฐบาลหลายประเทศเริ่มทดลองใช้ Generative AI ในภาครัฐแล้ว รัฐบาลอังกฤษทดลองให้ข้าราชการกว่า 20,000 คนใช้เครื่องมือ AI ในการทำงานจริง ตั้งแต่ร่างเอกสาร สรุปการประชุม ไปจนถึงค้นและเรียบเรียงข้อมูล ผลการทดลองพบว่าสามารถประหยัดเวลาเฉลี่ยได้ประมาณ 26 นาทีต่อวัน หรือเกือบสองสัปดาห์ทำงานต่อคนต่อปี
แต่การใช้ AI ช่วยร่างหนังสือหรือสรุปรายงานเป็นเพียงระดับแรกเท่านั้น ระดับที่สองต้องเป็น AI + Workflow Automation คือให้ระบบทำงานบางกระบวนการต่อเนื่องกันโดยอัตโนมัติ เช่น รับคำขอ อ่านเอกสาร จำแนกเรื่อง ตรวจความครบถ้วน ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลอื่น และจัดเตรียมข้อเสนอให้เจ้าหน้าที่พิจารณา
ระดับที่สามซึ่งสำคัญที่สุดคือ Process Re-engineering หรือการตั้งคำถามว่ากระบวนการบางอย่างยังจำเป็นต้องมีอยู่หรือไม่
ถ้ากระบวนการเดิมมี 10 ขั้นตอน ไม่ควรเอา AI มาช่วยให้ 10 ขั้นตอนนั้นเร็วขึ้นเท่านั้น แต่ต้องถามว่าทำไมไม่เหลือ 4 ขั้นตอน
ถ้าประชาชนต้องยื่นเอกสาร 8 รายการ ต้องถามว่าทำไมรัฐจึงไม่ดึงข้อมูลที่มีอยู่แล้วมาใช้เอง ถ้าต้องมีคนตรวจข้อมูลสามชั้น ต้องถามว่า AI ตรวจความครบถ้วนสองชั้นแรกและให้มนุษย์รับผิดชอบการตัดสินใจขั้นสุดท้ายได้หรือไม่
นี่ต่างหากคือการใช้ AI เพื่อปฏิรูประบบราชการ
อย่ามองเพียง “ตำแหน่ง” ต้องลงไปถึง “งานในตำแหน่ง”
ข้อเสนอให้ทยอยยุบตำแหน่งสนับสนุน 11 สายงานเมื่อผู้ดำรงตำแหน่งเกษียณ สะท้อนว่ารัฐเริ่มยอมรับแล้วว่าเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนโครงสร้างการทำงาน แต่ถ้าการปฏิรูปหยุดอยู่เพียง 11 สายงานก็อาจแคบเกินไป
เพราะ AI ไม่ได้กระทบเฉพาะงานธุรการ ช่างภาพ บรรณารักษ์ หรืองานประชาสัมพันธ์เท่านั้น งานกฎหมาย งบประมาณ บัญชี บุคคล จัดซื้อจัดจ้าง วิเคราะห์นโยบาย วิจัย แปลภาษา และงานบริหารจำนวนมาก ต่างประกอบด้วยงานย่อยที่ AI สามารถเข้ามาช่วยได้
ดังนั้นหน่วยวิเคราะห์ที่ถูกต้องไม่ควรเป็น Job แต่ต้องเป็น Task ข้าราชการหนึ่งตำแหน่งอาจทำงานสิบอย่าง ในสิบอย่างนั้นอาจมีสี่ออย่างที่ AI ทำแทนได้ สามอย่างที่ AI ช่วยทำให้เร็วขึ้น และอีกสามอย่างที่ยังจำเป็นต้องใช้มนุษย์เต็มรูปแบบ
ตำแหน่งนั้นอาจไม่จำเป็นต้องหายไป แต่ Productivity ของคนหนึ่งคนอาจเพิ่มขึ้นอย่างมาก
นี่คือเหตุผลที่ไม่ควรตั้งสมการง่าย ๆ ว่า AI เท่ากับลดคน
ก่อนลด 15% ผมเสนอให้รัฐบาลตั้งเป้า “ลดงาน 30%”
ถ้ารัฐบาลต้องการทำให้ข้อเสนอของนายปกรณ์ไปไกลกว่ามาตรการควบคุมกำลังคน คิดว่าควรเพิ่ม KPI อีกตัวหนึ่ง คือ ภายในสามปี ทุกกระทรวงต้องลดงาน Back Office ที่มนุษย์ต้องทำด้วยมืออย่างน้อย 30%
30% ในที่นี้ไม่ใช่ข้อสรุปทางวิชาการว่า AI สามารถแทนงานได้ 30% และไม่ได้หมายความว่าจะต้องลดข้าราชการ 30% แต่ควรเป็นเป้าหมายเชิงนโยบายเพื่อบังคับให้ทุกหน่วยงานรื้อกระบวนการทำงาน
ทุกกรมควรทำ Task Inventory ว่าเจ้าหน้าที่ใช้เวลาทำอะไรบ้าง แล้วจำแนกงานออกเป็นสามกลุ่ม คือ Human Only งานที่เกี่ยวข้องกับการใช้อำนาจตามกฎหมาย ความรับผิดชอบ จริยธรรม การเจรจา และวิจารณญาณที่มีผลต่อประชาชน
AI Assisted งานวิเคราะห์ ค้นข้อมูล สรุป เปรียบเทียบ ร่างเอกสาร และเตรียมข้อมูลประกอบการตัดสินใจ และ AI Automated งานซ้ำ ๆ ที่มีกฎชัดเจน เช่น รับและจำแนกเอกสาร ตรวจความครบถ้วน โอนข้อมูลระหว่างระบบ จัดทำรายงานประจำ และตอบคำถามมาตรฐาน
เมื่อทำเช่นนี้ครบทุกหน่วยงาน รัฐบาลจะไม่ต้อง “เดา” อีกต่อไปว่าควรมีข้าราชการกี่คน เพราะจะมีข้อมูลว่าแต่ละภารกิจต้องใช้ Human Work Hours เท่าไรหลังนำ AI และ Automation มาใช้
สูตรใหม่ต้องเป็น “ลดงานก่อนลดคน”
จึงเห็นด้วยกับทิศทางในหนังสือวันที่ 27 กรกฎาคมของนายปกรณ์ แต่รัฐบาลต้องเดินต่อให้ไกลกว่าการกำหนดเป้าหมายจำนวนตำแหน่ง
สูตรการปฏิรูปไม่ควรเป็น “ลดคน 15% แล้วนำ AI มาแทน” แต่ควรเป็น “รื้อกระบวนการ → Digital Workflow → AI → Automation → ลดงาน → เพิ่ม Productivity → ยุบตำแหน่งว่าง → ไม่ทดแทนบางอัตราเกษียณ → Reskill และ Redeploy → ลดกรอบกำลังคนตามภารกิจที่ลดลง”
วิธีนี้ต่างหากที่จะทำให้การลดกำลังคนเกิดขึ้นโดยไม่สร้างแรงกระแทกอย่างรุนแรงต่อข้าราชการ และไม่ทำให้คุณภาพบริการประชาชนลดลง รัฐอาจต้องการเจ้าหน้าที่ธุรการน้อยลง
แต่ในเวลาเดียวกันอาจต้องการ Data Analyst, AI Engineer, Cybersecurity, AI Governance หรือเจ้าหน้าที่บริการประชาชนที่มีทักษะสูงเพิ่มขึ้น
การปฏิรูปจึงไม่ใช่แค่ “ลด Headcount” แต่คือการเปลี่ยน Workforce Structure ของภาครัฐ
15% จึงควรเป็น “ผลลัพธ์” ไม่ใช่ “จุดเริ่มต้น”
หนังสือของนายปกรณ์อาจกลายเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญของการปฏิรูประบบราชการ แต่ความสำเร็จของมันไม่ควรวัดเพียงว่า เมื่อถึงปี 2575 รัฐบาลสามารถลดกรอบอัตรากำลังได้ครบ 15% หรือไม่
ต้องวัดว่าประชาชนกรอกแบบฟอร์มน้อยลงหรือไม่ ใช้เวลารออนุมัติสั้นลงเท่าไร ข้อมูลของรัฐเชื่อมโยงกันได้มากแค่ไหน
ข้าราชการใช้เวลาทำเอกสารลดลงหรือไม่ และเงินภาษีหนึ่งบาทสามารถสร้างบริการสาธารณะได้มากขึ้นเพียงใด
ถ้าทำทั้งหมดนี้แล้วพบว่ารัฐสามารถลดกรอบกำลังคนได้ 10% นั่นอาจเป็นตัวเลขที่ถูกต้อง ถ้าลดได้ 15% ก็ลด 15% และถ้าบางหน่วยงานใช้ AI และ Digital Transformation จนสามารถลดได้มากกว่า 15% ก็ไม่ควรมีเหตุผลที่จะหยุดอยู่เพียงเท่านั้น
เพราะจำนวนข้าราชการควรเป็นผลจากภารกิจและปริมาณงาน ไม่ใช่ตัวเลขทางการเมืองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
โจทย์สำคัญที่สุดของการปฏิรูประบบราชการในยุค AI จึงไม่ใช่ “เราจะลดข้าราชการได้กี่คน?” แต่คือ “เราจะทำให้งานที่ไม่จำเป็นหายไปได้มากแค่ไหน?”
เมื่อขั้นตอนหาย งานก็ลด เมื่อปริมาณงานลด ตำแหน่งบางส่วนก็สามารถหายไปตามธรรมชาติผ่านการเกษียณ การยุบตำแหน่งว่าง และการปรับโครงสร้าง
หากรัฐบาลทำได้ การปฏิรูประบบราชการครั้งนี้จะไม่ใช่การทำแบบเดิมที่ “ตัดคน แต่ไม่ตัดงาน” แต่จะเป็นการปฏิรูปอีกแบบหนึ่ง คือ “ตัดงานที่ไม่จำเป็นก่อน แล้วจึงออกแบบใหม่ว่ารัฐไทยจำเป็นต้องมีคนเท่าไร”
นี่ต่างหากควรเป็นความหมายของการปฏิรูประบบราชการในยุค AI…
อ่านนื้อหาอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
