ในโลกยุคปัจจุบันที่ Generative AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงทุกอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว หนึ่งในคำถามที่ผู้คนมักเข้าใจผิดหรือมองข้ามคือ…

“เมื่อมี AI แล้ว เรายังจำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Domain Experts) อีกหรือ?”
คำตอบสั้น ๆ คือ “ยิ่งจำเป็นมากขึ้นไปอีก”

แม้ AI จะเก่งขึ้นทุกวัน ทั้งประมวลผลเร็ว เขียนบทความ คำนวณ หรือตอบคำถามแทนมนุษย์ได้ แต่หากปราศจาก “ความรู้เฉพาะด้าน” หรือ “Domain Knowledge” ที่ลึกและเข้าใจบริบทอย่างแท้จริงมาช่วยกำกับ ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจ “ผิดพลาด ลำเอียง หรือเป็นภัยอันตราย” ได้ในแบบที่เราอาจไม่ทันระวัง

โดยเฉพาะสำหรับ Product Manager, Tech Leader, HR, L&D หรือผู้นำที่ต้องบริหาร AI Agent การมี Domain Knowledge จึงไม่ใช่แค่ “ควรมี” แต่คือ “ต้องมี”

Domain Knowledge คืออะไร?

คือความรู้ ความเข้าใจ ทักษะ และประสบการณ์เฉพาะในสาขาใดสาขาหนึ่งแบบลึกซึ้ง เช่น

✦ ศัลยแพทย์ ที่เชี่ยวชาญในการผ่าตัดและเครื่องมือแพทย์
✦ นักบัญชีที่รู้ระบบภาษีอย่างทะลุปรุโปร่ง
✦ UX Designer ที่เข้าใจการเงินหรือสุขภาพในระดับโครงสร้าง
✦ วิศวกรก่อสร้างที่คุ้นกับกฎข้อบังคับระดับพื้นที่

AI อาจเข้าถึงข้อมูลพวกนี้ได้ แต่ยังไม่สามารถ “เข้าใจลึก” แบบผู้เชี่ยวชาญไม่ได้

ทำไม “Domain Knowledge” จึงเป็น Soft Skill ใหม่ที่องค์กรต้องลงทุน

แม้หลายองค์กรจะเน้นการพัฒนาทักษะดิจิทัล เช่น AI Literacy, Data Skills หรือ Prompt Engineering แต่สิ่งที่ถูกมองข้ามไปคือ การพัฒนา “ความรู้เฉพาะด้าน” ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญที่จะทำให้ทักษะเหล่านั้นใช้ได้จริง

“AI เข้าใจข้อมูลได้ แต่ไม่เข้าใจตลาดของคุณ นั่นคือหน้าที่ของคนที่มี Domain Knowledge จึงไม่ใช่แค่เรื่องของ “บุคคล” แต่คือ “กลยุทธ์องค์กร”

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ “ขาดความรู้เฉพาะด้าน”?

เมื่อการใช้ AI แพร่หลายมากขึ้น ความล้มเหลวในโลกจริงก็เริ่มเห็นได้ชัดเจนขึ้นตามไปด้วย การขาดความรู้เฉพาะด้านของมนุษย์ นำไปสู่การใช้งาน AI โดยไม่ระมัดระวัง รวมถึงอาจเกิดผลลัพธ์ที่ร้ายแรง ถึงขั้นคุกคามชีวิตได้

แม้ AI จะมีพลังในการประมวลผลข้อมูลและตรวจจับรูปแบบต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ แต่ก็ไม่สามารถเข้าใจ “บริบท” “มิติทางจริยธรรม” หรือ “ธรรมชาติของมนุษย์” ได้ ซึ่งทั้งหมดนี้คือพื้นที่ของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง

ความเสี่ยงขององค์กรที่ใช้ “AI” แต่ไม่มี Domain Knowledge

องค์กรที่พึ่งพา AI โดยไม่มีคนที่เข้าใจบริบทของอุตสาหกรรม ลูกค้า และความซับซ้อนของโลกคอยควบคุม คือองค์กรที่กำลังเสี่ยง “ใช้ AI สร้างปัญหาใหม่” โดยไม่รู้ตัว ไม่ว่าจะเป็น

✦ การวิเคราะห์ผิดทิศทาง – ไม่สอดคล้องกับพฤติกรรมผู้บริโภคในตลาดจริง
✦ การสื่อสารผิดวัฒนธรรม – สร้างข้อความที่ไม่เหมาะสมในบางประเทศ
✦ การตัดสินใจที่ขาดมิติด้านมนุษย์ – เช่น เชื่อ AI ที่แนะนำการปลดพนักงานโดยอิงจากค่าใช้จ่ายล้วน ๆ โดยไม่สนใจผลกระทบด้านจริยธรรมและขวัญกำลังใจ

กรณีเหล่านี้ล้วนเกิดจาก “การขาดคนที่เข้าใจบริบทอย่างแท้จริง” ไม่ใช่เพราะ AI ทำงานผิดพลาด
เหตุการณ์ในโลกจริงหลายกรณี แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเมื่อขาดความร่วมมือระหว่าง AI กับมนุษย์ที่มีความรู้เฉพาะด้าน ผลลัพธ์กลับกลายเป็นภัยมากกว่าประโยชน์ ยกตัวอย่างเช่น

❌ Amazon ปี 2018 – AI คัดคนผิดเพราะอคติเดิม

Amazon พัฒนา AI เพื่อสรรหาบุคลากร หวังให้ทำงานเร็วและแม่นยำขึ้น แต่ระบบกลับ “ลดคะแนน” ผู้สมัครที่เป็นผู้หญิง หรือเรียนจบจากวิทยาลัยหญิงล้วน

สาเหตุคือ AI ถูกฝึกจากข้อมูลใบสมัครเก่าที่ส่วนใหญ่เป็นผู้ชาย และไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้าน HR ร่วมพัฒนา AI จึงกลายเป็นเครื่องมือ “สืบทอดอคติและความลำเอียง” แทนที่จะแก้ปัญหา และตอกย้ำความเหลื่อมล้ำโดยไม่รู้ตัว

❌ Facebook แบนโพสต์ผิดคน

AI ที่ช่วยตรวจสอบเนื้อหาบน Facebook มักเกิดความเข้าใจผิด (False Positive) บ่อยครั้ง เช่น แบนโพสต์ที่ใช้คำประชด อารมณ์ขัน หรือคำเฉพาะในวัฒนธรรมท้องถิ่น ในขณะเดียวกันกลับ “ปล่อยผ่าน” Hate Speech หรือการคุกคามที่แท้จริง เพราะไม่เข้าใจบริบทสังคมที่ซับซ้อน

AI ไม่เข้าใจภาษา วัฒนธรรม และสถานการณ์สังคม → ตัดสินผิด → บล็อกเสียงของคนที่พยายามเรียกร้องสิทธิ

ทำไม Domain Knowledge จึง “สำคัญกว่าที่เคย” ในยุค AI?

1. AI เก่งข้อมูล แต่ยังไม่เข้าใจ “บริบท”

AI รู้คำตอบ แต่ไม่รู้ว่า “ควรถามไหม?” “ควรตอบกับใคร?” หรือ “ตอบตอนนี้ดีไหม?” และจะส่งผลอะไรตามมา

2. ช่วยป้องกันความเสี่ยงทางกฎหมายและจริยธรรม

AI ไม่รู้ว่าอะไร “ถูก” หรือ “ผิด” ในเชิงศีลธรรม วัฒนธรรม หรือข้อกฎหมาย หรืออะไรที่ละเมิดสิทธิ ซึ่ง Domain Expert คือคนที่รู้ว่าควรระวังอะไร

3. ทำให้ AI ไปได้ไกลกว่า “ความแม่นยำ”

AI ที่ดีไม่ใช่แค่ตอบถูก แต่ต้อง “ตอบให้ถูกจังหวะ” และตรงความต้องการของมนุษย์ ซึ่ง Domain Expert คือคนที่รู้ว่าสิ่งไหนควรพูด ควรถาม และสิ่งไหนควรเงียบ

องค์กรจะลงทุนกับ Domain Knowledge อย่างไรในยุค AI?

1. Re-skill คนเก่งในสายงานเดิม ให้เข้าใจการทำงานร่วมกับ AI

เช่น ฝึกนักบัญชีให้ใช้ Copilot พร้อมเรียนรู้การตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยวิจารณญาณทางบัญชี

2. สร้าง Hybrid Team ที่มีทั้ง AI Specialists + Domain Experts

ไม่แยก AI กับคนทำงานจริงออกจากกัน แต่ให้ทำงานร่วมกันตั้งแต่ต้นทาง

3. เปลี่ยนบทบาท L&D จาก “Trainer” เป็น “Context Architect”

ไม่ใช่แค่สอนเครื่องมือ แต่ให้ผู้มีประสบการณ์ในองค์กรช่วยวางโครงสร้างการเรียนรู้ ออกแบบหลักสูตร AI หรือ Prompt ที่เกี่ยวข้องกับงานจริงให้ตอบโจทย์ของแต่ละแผนก

4. ตั้งหน่วยงานหรือ CoE (Center of Excellence) ด้าน Human-AI Collaboration

ให้ความสำคัญกับการผสานความรู้เฉพาะทางกับการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม ปลอดภัย และยั่งยืน

5. สร้างวัฒนธรรมของ “Human-in-the-Loop”

ส่งเสริมให้ AI เป็นแค่ผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจแทน ให้ Domain Expert เป็นคนตรวจสอบ ตีความ และรับผิดชอบผลลัพธ์ จัดทำ “Ethics & Context Guideline” สร้างแนวทางการใช้ AI อย่างมีบริบท ทั้งด้านกฎหมาย จริยธรรม และความหลากหลาย เพื่อไม่ให้ AI สร้างผลกระทบเชิงลบ

Domain Knowledge คือพลังที่ทำให้ AI “มีคุณค่า” จริง

ในยุคที่ใคร ๆ ก็ใช้ AI ได้ ความได้เปรียบที่แท้จริงไม่ใช่แค่ prompt เก่ง แต่คือ “Domain Knowledge” ความเข้าใจเฉพาะทาง ที่ช่วยให้คุณใช้ AI อย่างมีเป้าหมาย มีจริยธรรม และสร้างผลลัพธ์ที่ดีต่อทั้งธุรกิจและสังคม

AI อาจสร้างโมเดลได้ แต่คนที่มี Domain Knowledge เท่านั้นที่รู้ว่า “ควรใช้แบบไหน” เพื่อสร้าง คุณค่าจริง ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ชั่วคราว

Domain Knowledge ไม่ใช่ความรู้ล้าสมัยในยุคของ AI แต่มันคือเข็มทิศ ตัวกรองคุณภาพ และพลังขับเคลื่อน ที่จะทำให้ AI มี “ความหมาย” มากกว่าแค่ความแม่นยำ

——
Sources:
https://medium.com/@usabilitycounts/domain-knowledge-isnt-just-for-subject-matter-experts-anymore-in-the-world-of-generative-ai-352edd875fc5
https://ca.indeed.com/career-advice/career-development/domain-knowledge
https://qaontop.com/discover-why-domain-knowledge-is-the-real-superpower-in-the-age-of-genai/

——
📌 สนใจ Corporate In-House Training ยกระดับทักษะองค์กรด้วย AI-People Enablement Solutions 
ติดต่อ [email protected]
หรือโทร 082-297-9915 (คุณโรส)
——