AI က လုပ်ငန်းအဆင့်အတန်းကို ခွဲခြားပေးတော့မည့် အနာဂတ် လုပ်ငန်းခွင်

ခေတ်သစ်ကမ္ဘာတွင် တာဝန်ထမ်းဆောင်မှုပုံစံကို မူတည်ပြီ Blue Collar Worker (ကာယလုပ်သား) နှင့် White Collar Worker (ဉာဏလုပ်သား) ဟူ၍ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခဲ့ကြပါတယ်။ ယခင်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်းကမူ သတင်းအချက် အလက် နည်းပညာ (IT) ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားတတ်မြောက်မှုတို့သည် White Collar Worker များအတွက် အဓိက အားသာချက် ဖြစ်လာခဲ့ပြီး၊ထိုစွမ်းရည်များကပင် အလုပ်အကိုင် အခွင့်အလမ်း၊ ဝင်ငွေနှင့် လူမှု အဆင့်အတန်းတို့ကို
ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးခဲ့ပါတယ်။ ဝင်ငွေနှင့် ရာထူးအခြေအနေ မြင့်မားနေစေကာမူ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်သည့်ပုံစံကွာဟမှုကလည်း ဂုဏ်သိက္ခာနှင့် လူရာဝင်မှုတွင် ကွာ ခြားသွားသည်ဟု အများစုကခံယူကြ သည့် အတွက် လူငယ်အများစုက သိက္ခာမြင့်မားပြီး အနာဂါတ်တွင် တက်လမ်းများစွာရှိသည့် White Collar Worker (ဉာဏလုပ်သား)အဖြစ်ရပ်တည်နိုင်ရေးကို ဦးတည်ကြိုးစားခဲ့ကြပါတယ်။ ယခုအခါတွင်မူဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence – AI) သည် နည်းပညာနယ်ပယ်အားလုံးသို့ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်လာခြင်းကြောင့် အနာဂတ် လုပ်ငန်းခွင် များတွင် ယခင်ကလိုပင် AI ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်မကျွမ်းကျင်မှုတို့သည် လက်ရှိ Blue Collar နှင့် White Collar ကဲ့သို့ ခွဲခြားသတ်မှတ်ချက်အသစ်ကိုဖြစ်ပေါ်လာစေနိုင်သည့် အလားအလာများ ရှိနေသည်ဟု ယူဆချက်များ ထွက်ပေါ် လာပါတယ်။

၁။ သမိုင်းကြောင်းမှ သင်ခန်းစာ- IT နှင့် အင်္ဂလိပ်စကား၏ အခန်းကဏ္ဍသမိုင်းကို ပြန်ကြည့်လျှင်၊ IT နည်းပညာနှင့် အင်္ဂလိပ်စကားတို့သည် ၂၀ ရာစုနှောင်းပိုင်းနှင့် ၂၁ ရာစုအစောပိုင်းတွင် လူ့အဖွဲ့အစည်းနှင့် စီးပွားရေးကို များစွာ ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်ကို တွေ့ရှိရပါတယ်။
(၁/၁) IT နည်းပညာ: ကွန်ပျူတာနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ် အသုံးပြုနိုင်စွမ်း၊ ဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှု စွမ်းရည်တို့သည်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော၊ စဉ်းစားဉာဏ် ပိုမိုလိုအပ်သောရုံးလုပ်ငန်းများကို ပေါ်ပေါက်စေခဲ့ ပါတယ်။ IT မတတ်မြောက်သူများသည် ရိုးရာ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်ငန်းများတွင်သာ ကျန်ရစ်ခဲ့ပြီး၊ IT တတ်မြောက်သူများ သည် ပိုမိုမြင့်မားသော ဝင်ငွေ၊သက်တောင့်သက်သာရှိသော အလုပ်ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အခွင့်အလမ်းများ ကို ရရှိခဲ့ပါတယ်။
(၁/၂) အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကား: ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စီးပွားရေး၊ သိပ္ပံနှင့် နည်းပညာနယ်ပယ်တွင်အင်္ဂလိပ်စကားသည် အခြေခံ ဘာသာစကား ဖြစ်လာခဲ့ပါတယ်။ အင်္ဂလိပ်စကား တတ်မြောက်သူများသည်နိုင်ငံတကာ စီမံကိန်းများ၊ နိုင်ငံခြား ကုမ္ပဏီကြီးများနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အခွင့်အရေး ပိုမိုရရှိခဲ့ပါတယ်။မတတ်မြောက်သူများမှာမူ ပြည်တွင်းဈေးကွက်နှင့် ရိုးရာလုပ်ငန်းများတွင်သာ လည်ပတ်နေရပြီးအခွင့်အလမ်းများ ကန့်သတ်ခံခဲ့ရပါတယ်။ ဤအခြေအနေသည် လုပ်သား အင်အားကို Digital Divide (ဒစ်ဂျစ်တယ် ကွာဟမှု) အပေါ် အခြေခံ၍ ရှင်းလင်းစွာ ခွဲခြားလိုက်ခြင်းပင်ဖြစ်ပါတယ်။

၂။ AI ကျွမ်းကျင်မှု- အနာဂတ်၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကွာဟမှုအသစ် (The New Digital Divide) ယနေ့ခေတ်တွင် AI နည်းပညာသည် ယခင်က IT ၏ အခန်းကဏ္ဍကို အစားထိုးကာ အဓိက ခွဲခြားသတ်မှတ်မည့်အချက် ဖြစ်လာနေသည်ဟုဆိုကြပါတယ်။ အနာဂတ် လုပ်သားများကို AI-Enhanced Workers (AI မြှင့်တင်ထားသော လုပ်သား) နှင့် AI-Bypassed Workers(AI ကျော်လွှားခံရသော လုပ်သား)ဟူ၍အဓိကနှစ်မျိုး ခွဲခြားနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။
(၂/၁) White Collar Worker အပေါ် သက်ရောက်မှု AI သည် ယခင်က White Collar Worker များဟု သတ်မှတ်ခဲ့သော လုပ်ငန်းများ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းကို
လုံးဝ အစားထိုးနိုင်သော စွမ်းရည်ရှိနေတယ်လို့ ဆိုကြပါတယ်။

(က) ရှေ့နေ (Paralegal) နှင့် စာရင်းကိုင် (Accountant):
AI-Enhanced: ရှေ့နေ/စာရင်းကိုင် ပညာရှင်တစ်ဦးသည် Generative AI ကို အသုံးပြု၍ ဥပဒေဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်း ထောင်ပေါင်းများစွာကို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း သုံးသပ်ခြင်း၊ အခွန်ဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကိုချက်ချင်း စစ်ဆေးခြင်းတို့ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအဆပေါင်းများစွာ မြှင့်တင်နိုင်သောကြောင့် ပိုမို ရှုပ်ထွေးသော အမှုအခင်းများနှင့် ဗျူဟာမြောက်စီမံကိန်းများကိုသာ အာရုံစိုက်လုပ်ကိုင်နိုင်မှာဖြစ်ပြီး ဝင်ငွေ၊ အခန်း ကဏ္ဍနှင့် အဆင့်အတန်း
မြင့်မားလာမှာဖြစ်ပါတယ်။ AI-Bypassed: AI ကိရိယာများ အသုံးပြုရန် မတတ်မြောက်သော သို့မဟုတ် ငြင်းဆန်သောစာရင်းကိုင်များသည် ရိုးရှင်းသော ဒေတာသွင်းခြင်း၊ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် အခြေခံ အစီရင်ခံစာများ ပြုလုပ်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းများကိုသာ လုပ်ကိုင်နေရပြီး၊ ထိုလုပ်ငန်းများကို AI က ပိုမိုမြန်ဆန် စျေးသက်သာစွာ
လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် လုပ်ငန်း ဈေးကွက်တွင် လိုအပ်ချက် နည်းပါးလာမှာဖြစ်ပါတယ်။ ထိုအခါ၎င်းတို့ရဲ့ အလုပ်အကိုင်နှင့် ဝင်ငွေသည် ကြီးမားသော ဖိအားအောက် ရောက်ရှိလာမှာဖြစ်ပါတယ်။

(ခ) မန်နေဂျာနှင့် စီမံခန့်ခွဲသူများ:
AI-Enhanced: AI ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ပရောဂျက် စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ဝန်ထမ်း စွမ်းဆောင်ရည်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဈေးကွက်ခန့်မှန်းချက်များကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ရယူနိုင်သူများသည် ဗျူဟာမြောက်ဦးဆောင်မှု ကို ပို၍ အချိန်ပေးနိုင် လာမှာဖြစ်ပါတယ်။ AI-Bypassed: AI ကို အသုံးမပြုတတ်ပါက ယခင်ကလိုပင် ဒေတာများကို ကိုယ်တိုင်စုဆောင်းသုံးသပ်နေရမှာဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် AI-Enhanced မန်နေဂျာများထက် နှေးကွေးပြီးတိကျမှု နည်းပါးလာမှာဖြစ်ပါတယ်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့၏ စီမံခန့်ခွဲမှု အခန်းကဏ္ဍသည် တဖြည်းဖြည်းတန်ဖိုးကျဆင်းလာမှာဖြစ်ပါတယ်။ဤနေရာတွင် AI သည် ရိုးရာ White Collar လုပ်ငန်း၏ အလယ် အလတ်အလွှာ (Mid-level roles) ကိုလျင်မြန်စွာ ဖယ်ရှားပစ်နိုင်သောကြောင့်၊ AI မတတ်မြောက်ပါက White Collar Worker အများအပြားသည်ယခင်က Blue Collar Worker များ ကြုံတွေ့ခဲ့ရသော အခက်အခဲမျိုးကို ရင်ဆိုင်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
(၂/၂) Blue Collar Worker အပေါ် သက်ရောက်မှု AI နည်းပညာသည် Blue Collar Worker များ၏ ဘဝကိုလည်း သိသိသာသာ ပြောင်းလဲစေမှာဖြစ်ပြီးရုပ်ပိုင်း ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင်ပင် AI ကျွမ်းကျင်မှုသည် အဓိက ခွဲခြားချက် ဖြစ်လာမှာဖြစ်ပါတယ်။

(က) စက်မှုလုပ်ငန်း (Manufacturing) လုပ်သားများ:
AI-Enhanced (New Collar Workers): စက်ရုံတစ်ရုံတွင် စက်ရုပ်လက်မောင်း (Robotic Arm) များ၊ AI ဖြင့်လည်ပတ်သော စက်များ ကို ကြီးကြပ်ထိန်းချုပ်ရန်၊ ပြုပြင်ရန်နှင့် AI စနစ်အား အချက်အလက် (Prompt) ပေးရန် တတ်မြောက်သော လုပ်သားများ လိုအပ်လာမှာဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် New Collar Workers
ဟု ခေါ်တွင် လာနိုင်ပြီး ရိုးရာ လုပ်သားများထက် ပိုမို မြင့်မားသော ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ဝင်ငွေရရှိလာမှာဖြစ်ပါတယ်။ AI-Bypassed: စက်ရုပ်များကို မကိုင်တွယ်တတ်၊ AI စနစ်များကို နားမလည်သော လုပ်သားများသည် ရိုးရာရုပ်ပိုင်း ဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းများတွင်သာ ပါဝင်ရမှာဖြစ်ပြီး၊ ထိုလုပ်ငန်းများသည် AI စနစ်ပါသော
စက်ရုပ်များကြောင့် အချိန်မရွေး အစားထိုးခံရနိုင်သောကြောင့် အလုပ်လက်မဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေမြင့်မားလာမှာဖြစ်ပါတယ်။

(ခ) ယာဉ်မောင်းနှင့် ပို့ဆောင်ရေး လုပ်သားများ:
AI-Enhanced: ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်နိုင်သော ယာဉ်များ (Autonomous Vehicles) ခေတ်တွင်ပင် AI စနစ်အား ကြီးကြပ် ရန်၊ စနစ်ချို့ယွင်းမှုများကို ပြုပြင်ရန်နှင့် ရှုပ်ထွေးသော လမ်းကြောင်းများကို AI အကူအညီဖြင့် အကောင်းဆုံး စီမံ ခန့်ခွဲနိုင်သူများ လိုအပ်နေဦးမှာဖြစ်ပါတယ်။ AI-Bypassed: သမရိုးကျယာဉ်မောင်းများ သည် AI ကွန်ပျူတာစနစ်သုံးစွဲနိုင်မှုစွမ်းဆောင်ရည် မရှိပါကအလုပ်အကိုင် အခွင့်အလမ်း လုံးဝ ပျောက်ကွယ်သွားနိုင်ခြေ ရှိပါတယ်။

၃။ ခွဲခြားမှုအသစ်၏ သဘောတရား (The Nature of the New Divide)
AI ခေတ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာမည့် လုပ်ငန်းအဆင့်အတန်း ခွဲခြားမှုအသစ်သည် ယခင်ကBlue Collar Worker (ကာယလုပ်သား) နှင့်White Collar Worker (ဉာဏလုပ်သား) ကို ခွဲခြားမှုထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီးသိမ်မွေ့ပါတယ်။
(၃/၁) ဝင်ငွေနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် ကွာဟမှု (Productivity and Wage Gap) AI တတ်မြောက်သူများသည် AI Tool များကို အသုံးပြု၍ မိမိ၏ လုပ်ငန်း စွမ်းဆောင်ရည်ကို အဆ ၁၀ ဆ၊ အဆ ၁၀၀ ဆ အထိ မြှင့်တင်နိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ: AI Tool ကို အသုံးပြုနိုင်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအရာရှိ (Marketing Officer) သည် တစ်ပတ်အတွင်း ကြော်ငြာ ကမ်ပိန်း ၁၀ ခုကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော်လည်း၊ AI Tool ကို အသုံးမပြုနိုင်သူမှာ ကမ်ပိန်း ၁ ခုသာ လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်ပါတယ်။ လုပ်ငန်းရှင်သည် အဆ ၁၀ ဆ ပိုမိုထုတ်လုပ်နိုင်သော AI-Enhanced Worker ကိုသာ ခန့်ထားမည် ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းအား ဝင်ငွေပိုပေးရန်လည်းဝန်လေးမည် မဟုတ်တော့ပေ။
(၃/၂) စဉ်းစားဉာဏ်နှင့် စက်ယန္တရားခွဲခြားမှု (Conceptual vs. Mechanical) အနာဂတ်တွင် AI သည် ရိုးရှင်းသော စဉ်းစားဉာဏ် လိုအပ်သည့် လုပ်ငန်းများကိုပင် ယူဆောင်သွားမှာဖြစ်ပြီးလူသားများ လုပ်ဆောင်ရမည့် အလုပ်များမှာ –
(က)AI ကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း (Managing AI): AI စနစ်များ တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ကြီးကြပ်ခြင်း။
(ခ) လူသားချင်း စာနာမှု လိုအပ်ခြင်း (Human-Centric Tasks): စိတ်ခံစားမှု ဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှု၊ဗျူဟာမြောက် ဦးဆောင်မှု၊ တီထွင်ဖန်တီးမှု။AI မတတ်မြောက်သူများမှာမူ AI စနစ်၏ လည်ပတ်မှုအောက်တွင် ရှိသော ရိုးရှင်းသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာသို့မဟုတ် စာရွက်စာတမ်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများ ကိုသာ လုပ်ကိုင်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ AI-Enhanced Worker နှင့် AI-Managed Worker ဟူ၍ အဆင့်အတန်း ခွဲခြားခံရတော့မှာဖြစ်ပါတယ်။

၄။ ကွာဟမှုကို ကျဉ်းမြောင်းစေရန် လိုအပ်ချက်များ
ဤမျှ ကြီးမားသော နည်းပညာကွာဟမှုကို ကျဉ်းမြောင်းစေရန်အတွက်-
(၄/၁) ပညာရေး စနစ် ပြောင်းလဲခြင်း: သင်တန်းများ၏ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများတွင် အခြေခံ AI နားလည်မှု၊ Prompt Engineering (AI အား မေးမြန်းစေခိုင်းနည်း)၊ Data Literacy (ဒေတာ အချက်အလက် နားလည်မှု)တို့ကို အဓိကထား ထည့်သွင်း သင်ကြားရန် လိုအပ်ပါတယ်။
(၄/၂) တစ်သက်တာ သင်ယူမှု (Lifelong Learning): လုပ်သားများအနေဖြင့် မိမိတို့၏ အလုပ်အကိုင်မပျောက်ပျက် စေရန်အတွက် AI ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာသင်ယူနေရမှာဖြစ်ပါတယ်။
(၄/၃) မူဝါဒများ: AI ကြောင့် အလုပ်လက်မဲ့ ဖြစ်လာမည့် လုပ်သားများအတွက် ပြန်လည် လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များ (Reskilling Programs) နှင့် လူမှုလုံခြုံရေး ကွန်ရက်များ (Social Safety Nets) ကို ချဲ့ထွင်ရန်လိုအပ်မှာဖြစ်ပါတယ်။

နိဂုံး
IT နည်းပညာနှင့် အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားတို့သည် ၂၀ ရာစု လုပ်ငန်းခွင်တွင် ကံကြမ္မာကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခဲ့သကဲ့သို့ပင်၊ ၂၁ ရာစုတွင် AI တတ်မြောက်မှုနှင့် မတတ်မြောက်မှု တို့သည် အနာဂတ်လုပ်သားများကို အကြီးမားဆုံးသော ကွာဟမှု အသစ်ဖြင့် ခွဲခြားတော့မည်ဖြစ်ပါတယ် ။AI သည် White Collar လုပ်ငန်းများ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများကို အစားထိုး နိုင်စွမ်းရှိပြီး Blue Collar လုပ်ငန်းများကိုပိုမိုစက်မှုဆန်သော လုပ်ငန်းများအဖြစ် ပြောင်းလဲပစ်မည်ဖြစ်သောကြောင့် လူသားများအနေဖြင့် AI ကိုထိန်းချုပ်အသုံးပြုသူ ဖြစ်လာရန် ကြိုးစားမှသာ အနာဂတ် လုပ်ငန်းခွင်တွင် တည်ရှိနိုင်မည် ဖြစ်ပါတယ် ။ AI ကိုအသုံးမပြုနိုင်သူများသည် AI ၏ လမ်းညွှန်မှုအောက်တွင်ရှိသော၊ ဝင်ငွေနိမ့်သော အလုပ်များဖြင့်သာရပ်တည်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ယခင် Blue Collar Worker နှင့် White Collar Worker ခွဲခြားမှုထက်ပိုမိုနက်ရှိုင်းသောAI Master နှင့် AI Servant ကွာဟမှု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ချေရှိသည်ဟု သုံးသပ်ရပါကြောင်းရေးသားတင်ပြလိုက်ရပါတယ်။

ဥက္ကာမြင့် (OMEGA Consultancy)

zawgyi

ေခတ္သစ္ကမာၻတြင္ တာဝန္ထမ္းေဆာင္မႈပုံစံကို မူတည္ၿပီ Blue Collar Worker (ကာယလုပ္သား) ႏွင့္ White Collar Worker (ဉာဏလုပ္သား) ဟူ၍ ခြဲျခားသတ္မွတ္ခဲ့ၾကပါတယ္။ ယခင္ဆယ္စုႏွစ္မ်ားအတြင္းကမူ သတင္းအခ်က္ အလက္ နည္းပညာ (IT) ကြၽမ္းက်င္မႈႏွင့္ အဂၤလိပ္ဘာသာစကားတတ္ေျမာက္မႈတို႔သည္ White Collar Worker မ်ားအတြက္ အဓိက အားသာခ်က္ ျဖစ္လာခဲ့ၿပီး၊ထိုစြမ္းရည္မ်ားကပင္ အလုပ္အကိုင္ အခြင့္အလမ္း၊ ဝင္ေငြႏွင့္ လူမႈ အဆင့္အတန္းတို႔ကို
ခြဲျခားသတ္မွတ္ေပးခဲ့ပါတယ္။ ဝင္ေငြႏွင့္ ရာထူးအေျခအေန ျမင့္မားေနေစကာမူ လုပ္ငန္းေဆာင္႐ြက္သည့္ပုံစံကြာဟမႈကလည္း ဂုဏ္သိကၡာႏွင့္ လူရာဝင္မႈတြင္ ကြာ ျခားသြားသည္ဟု အမ်ားစုကခံယူၾက သည့္ အတြက္ လူငယ္အမ်ားစုက သိကၡာျမင့္မားၿပီး အနာဂါတ္တြင္ တက္လမ္းမ်ားစြာရွိသည့္ White Collar Worker (ဉာဏလုပ္သား)အျဖစ္ရပ္တည္ႏိုင္ေရးကို ဦးတည္ႀကိဳးစားခဲ့ၾကပါတယ္။ ယခုအခါတြင္မူဉာဏ္ရည္တု (Artificial Intelligence – AI) သည္ နည္းပညာနယ္ပယ္အားလုံးသို႔ထိုးေဖာက္ဝင္ေရာက္လာျခင္းေၾကာင့္ အနာဂတ္ လုပ္ငန္းခြင္ မ်ားတြင္ ယခင္ကလိုပင္ AI ကြၽမ္းက်င္မႈႏွင့္မကြၽမ္းက်င္မႈတို႔သည္ လက္ရွိ Blue Collar ႏွင့္ White Collar ကဲ့သို႔ ခြဲျခားသတ္မွတ္ခ်က္အသစ္ကိုျဖစ္ေပၚလာေစႏိုင္သည့္ အလားအလာမ်ား ရွိေနသည္ဟု ယူဆခ်က္မ်ား ထြက္ေပၚ လာပါတယ္။

၁။ သမိုင္းေၾကာင္းမွ သင္ခန္းစာ- IT ႏွင့္ အဂၤလိပ္စကား၏ အခန္းက႑သမိုင္းကို ျပန္ၾကည့္လွ်င္၊ IT နည္းပညာႏွင့္ အဂၤလိပ္စကားတို႔သည္ ၂၀ ရာစုေႏွာင္းပိုင္းႏွင့္ ၂၁ ရာစုအေစာပိုင္းတြင္ လူ႔အဖြဲ႕အစည္းႏွင့္ စီးပြားေရးကို မ်ားစြာ ေျပာင္းလဲေစခဲ့သည္ကို ေတြ႕ရွိရပါတယ္။
(၁/၁) IT နည္းပညာ: ကြန္ပ်ဴတာႏွင့္ ေဆာ့ဖ္ဝဲလ္ အသုံးျပဳႏိုင္စြမ္း၊ ေဒတာ စီမံခန႔္ခြဲမႈ စြမ္းရည္တို႔သည္ထုတ္လုပ္မႈႏွင့္ ႐ုပ္ပိုင္းဆိုင္ရာ လုပ္ငန္းမ်ားထက္ ပိုမိုရႈပ္ေထြးေသာ၊ စဥ္းစားဉာဏ္ ပိုမိုလိုအပ္ေသာ႐ုံးလုပ္ငန္းမ်ားကို ေပၚေပါက္ေစခဲ့ ပါတယ္။ IT မတတ္ေျမာက္သူမ်ားသည္ ႐ိုးရာ ႐ုပ္ပိုင္းဆိုင္ရာလုပ္ငန္းမ်ားတြင္သာ က်န္ရစ္ခဲ့ၿပီး၊ IT တတ္ေျမာက္သူမ်ား သည္ ပိုမိုျမင့္မားေသာ ဝင္ေငြ၊သက္ေတာင့္သက္သာရွိေသာ အလုပ္ပတ္ဝန္းက်င္ႏွင့္ ကမာၻလုံးဆိုင္ရာ အခြင့္အလမ္းမ်ား ကို ရရွိခဲ့ပါတယ္။
(၁/၂) အဂၤလိပ္ဘာသာစကား: ကမာၻလုံးဆိုင္ရာ စီးပြားေရး၊ သိပၸံႏွင့္ နည္းပညာနယ္ပယ္တြင္အဂၤလိပ္စကားသည္ အေျခခံ ဘာသာစကား ျဖစ္လာခဲ့ပါတယ္။ အဂၤလိပ္စကား တတ္ေျမာက္သူမ်ားသည္ႏိုင္ငံတကာ စီမံကိန္းမ်ား၊ ႏိုင္ငံျခား ကုမၸဏီႀကီးမ်ားႏွင့္ ဆက္ဆံရာတြင္ အခြင့္အေရး ပိုမိုရရွိခဲ့ပါတယ္။မတတ္ေျမာက္သူမ်ားမွာမူ ျပည္တြင္းေဈးကြက္ႏွင့္ ႐ိုးရာလုပ္ငန္းမ်ားတြင္သာ လည္ပတ္ေနရၿပီးအခြင့္အလမ္းမ်ား ကန႔္သတ္ခံခဲ့ရပါတယ္။ ဤအေျခအေနသည္ လုပ္သား အင္အားကို Digital Divide (ဒစ္ဂ်စ္တယ္ ကြာဟမႈ) အေပၚ အေျခခံ၍ ရွင္းလင္းစြာ ခြဲျခားလိုက္ျခင္းပင္ျဖစ္ပါတယ္။

၂။ AI ကြၽမ္းက်င္မႈ- အနာဂတ္၏ ဒစ္ဂ်စ္တယ္ကြာဟမႈအသစ္ (The New Digital Divide) ယေန႔ေခတ္တြင္ AI နည္းပညာသည္ ယခင္က IT ၏ အခန္းက႑ကို အစားထိုးကာ အဓိက ခြဲျခားသတ္မွတ္မည့္အခ်က္ ျဖစ္လာေနသည္ဟုဆိုၾကပါတယ္။ အနာဂတ္ လုပ္သားမ်ားကို AI-Enhanced Workers (AI ျမႇင့္တင္ထားေသာ လုပ္သား) ႏွင့္ AI-Bypassed Workers(AI ေက်ာ္လႊားခံရေသာ လုပ္သား)ဟူ၍အဓိကႏွစ္မ်ိဳး ခြဲျခားႏိုင္မွာျဖစ္ပါတယ္။
(၂/၁) White Collar Worker အေပၚ သက္ေရာက္မႈ AI သည္ ယခင္က White Collar Worker မ်ားဟု သတ္မွတ္ခဲ့ေသာ လုပ္ငန္းမ်ား၏ အဓိက အစိတ္အပိုင္းကို
လုံးဝ အစားထိုးႏိုင္ေသာ စြမ္းရည္ရွိေနတယ္လို႔ ဆိုၾကပါတယ္။

(က) ေရွ႕ေန (Paralegal) ႏွင့္ စာရင္းကိုင္ (Accountant):
AI-Enhanced: ေရွ႕ေန/စာရင္းကိုင္ ပညာရွင္တစ္ဦးသည္ Generative AI ကို အသုံးျပဳ၍ ဥပေဒဆိုင္ရာစာ႐ြက္စာတမ္း ေထာင္ေပါင္းမ်ားစြာကို မိနစ္ပိုင္းအတြင္း သုံးသပ္ျခင္း၊ အခြန္ဆိုင္ရာ လိုအပ္ခ်က္မ်ားကိုခ်က္ခ်င္း စစ္ေဆးျခင္းတို႔ လုပ္ေဆာင္ႏိုင္ပါတယ္။ ၎တို႔သည္ ၎တို႔၏ စြမ္းေဆာင္ရည္ကိုအဆေပါင္းမ်ားစြာ ျမႇင့္တင္ႏိုင္ေသာေၾကာင့္ ပိုမို ရႈပ္ေထြးေသာ အမႈအခင္းမ်ားႏွင့္ ဗ်ဴဟာေျမာက္စီမံကိန္းမ်ားကိုသာ အာ႐ုံစိုက္လုပ္ကိုင္ႏိုင္မွာျဖစ္ၿပီး ဝင္ေငြ၊ အခန္း က႑ႏွင့္ အဆင့္အတန္း
ျမင့္မားလာမွာျဖစ္ပါတယ္။ AI-Bypassed: AI ကိရိယာမ်ား အသုံးျပဳရန္ မတတ္ေျမာက္ေသာ သို႔မဟုတ္ ျငင္းဆန္ေသာစာရင္းကိုင္မ်ားသည္ ႐ိုးရွင္းေသာ ေဒတာသြင္းျခင္း၊ ခ်ိန္ညႇိျခင္းႏွင့္ အေျခခံ အစီရင္ခံစာမ်ား ျပဳလုပ္ျခင္းစသည့္ လုပ္ငန္းမ်ားကိုသာ လုပ္ကိုင္ေနရၿပီး၊ ထိုလုပ္ငန္းမ်ားကို AI က ပိုမိုျမန္ဆန္ ေစ်းသက္သာစြာ
လုပ္ေဆာင္ႏိုင္ေသာေၾကာင့္ လုပ္ငန္း ေဈးကြက္တြင္ လိုအပ္ခ်က္ နည္းပါးလာမွာျဖစ္ပါတယ္။ ထိုအခါ၎တို႔ရဲ႕ အလုပ္အကိုင္ႏွင့္ ဝင္ေငြသည္ ႀကီးမားေသာ ဖိအားေအာက္ ေရာက္ရွိလာမွာျဖစ္ပါတယ္။

(ခ) မန္ေနဂ်ာႏွင့္ စီမံခန႔္ခြဲသူမ်ား:
AI-Enhanced: AI ကိရိယာမ်ားကို အသုံးျပဳ၍ ပေရာဂ်က္ စီမံခန႔္ခြဲမႈ၊ ဝန္ထမ္း စြမ္းေဆာင္ရည္ခြဲျခမ္းစိတ္ျဖာျခင္း၊ ေဈးကြက္ခန႔္မွန္းခ်က္မ်ားကို စကၠန႔္ပိုင္းအတြင္း ရယူႏိုင္သူမ်ားသည္ ဗ်ဴဟာေျမာက္ဦးေဆာင္မႈ ကို ပို၍ အခ်ိန္ေပးႏိုင္ လာမွာျဖစ္ပါတယ္။ AI-Bypassed: AI ကို အသုံးမျပဳတတ္ပါက ယခင္ကလိုပင္ ေဒတာမ်ားကို ကိုယ္တိုင္စုေဆာင္းသုံးသပ္ေနရမွာျဖစ္ၿပီး ၎တို႔၏ ဆုံးျဖတ္ခ်က္မ်ားသည္ AI-Enhanced မန္ေနဂ်ာမ်ားထက္ ေႏွးေကြးၿပီးတိက်မႈ နည္းပါးလာမွာျဖစ္ပါတယ္။ ထို႔ေၾကာင့္ ၎တို႔၏ စီမံခန႔္ခြဲမႈ အခန္းက႑သည္ တျဖည္းျဖည္းတန္ဖိုးက်ဆင္းလာမွာျဖစ္ပါတယ္။ဤေနရာတြင္ AI သည္ ႐ိုးရာ White Collar လုပ္ငန္း၏ အလယ္ အလတ္အလႊာ (Mid-level roles) ကိုလ်င္ျမန္စြာ ဖယ္ရွားပစ္ႏိုင္ေသာေၾကာင့္၊ AI မတတ္ေျမာက္ပါက White Collar Worker အမ်ားအျပားသည္ယခင္က Blue Collar Worker မ်ား ႀကဳံေတြ႕ခဲ့ရေသာ အခက္အခဲမ်ိဳးကို ရင္ဆိုင္ရမွာ ျဖစ္ပါတယ္။
(၂/၂) Blue Collar Worker အေပၚ သက္ေရာက္မႈ AI နည္းပညာသည္ Blue Collar Worker မ်ား၏ ဘဝကိုလည္း သိသိသာသာ ေျပာင္းလဲေစမွာျဖစ္ၿပီး႐ုပ္ပိုင္း ဆိုင္ရာ လုပ္ငန္းမ်ားတြင္ပင္ AI ကြၽမ္းက်င္မႈသည္ အဓိက ခြဲျခားခ်က္ ျဖစ္လာမွာျဖစ္ပါတယ္။

(က) စက္မႈလုပ္ငန္း (Manufacturing) လုပ္သားမ်ား:
AI-Enhanced (New Collar Workers): စက္႐ုံတစ္႐ုံတြင္ စက္႐ုပ္လက္ေမာင္း (Robotic Arm) မ်ား၊ AI ျဖင့္လည္ပတ္ေသာ စက္မ်ား ကို ႀကီးၾကပ္ထိန္းခ်ဳပ္ရန္၊ ျပဳျပင္ရန္ႏွင့္ AI စနစ္အား အခ်က္အလက္ (Prompt) ေပးရန္ တတ္ေျမာက္ေသာ လုပ္သားမ်ား လိုအပ္လာမွာျဖစ္ပါတယ္။ ၎တို႔သည္ New Collar Workers
ဟု ေခၚတြင္ လာႏိုင္ၿပီး ႐ိုးရာ လုပ္သားမ်ားထက္ ပိုမို ျမင့္မားေသာ ကြၽမ္းက်င္မႈႏွင့္ ဝင္ေငြရရွိလာမွာျဖစ္ပါတယ္။ AI-Bypassed: စက္႐ုပ္မ်ားကို မကိုင္တြယ္တတ္၊ AI စနစ္မ်ားကို နားမလည္ေသာ လုပ္သားမ်ားသည္ ႐ိုးရာ႐ုပ္ပိုင္း ဆိုင္ရာ ထုတ္လုပ္မႈ လုပ္ငန္းမ်ားတြင္သာ ပါဝင္ရမွာျဖစ္ၿပီး၊ ထိုလုပ္ငန္းမ်ားသည္ AI စနစ္ပါေသာ
စက္႐ုပ္မ်ားေၾကာင့္ အခ်ိန္မေ႐ြး အစားထိုးခံရႏိုင္ေသာေၾကာင့္ အလုပ္လက္မဲ့ ျဖစ္ႏိုင္ေျချမင့္မားလာမွာျဖစ္ပါတယ္။

(ခ) ယာဥ္ေမာင္းႏွင့္ ပို႔ေဆာင္ေရး လုပ္သားမ်ား:
AI-Enhanced: ကိုယ္တိုင္ေမာင္းႏွင္ႏိုင္ေသာ ယာဥ္မ်ား (Autonomous Vehicles) ေခတ္တြင္ပင္ AI စနစ္အား ႀကီးၾကပ္ ရန္၊ စနစ္ခ်ိဳ႕ယြင္းမႈမ်ားကို ျပဳျပင္ရန္ႏွင့္ ရႈပ္ေထြးေသာ လမ္းေၾကာင္းမ်ားကို AI အကူအညီျဖင့္ အေကာင္းဆုံး စီမံ ခန႔္ခြဲႏိုင္သူမ်ား လိုအပ္ေနဦးမွာျဖစ္ပါတယ္။ AI-Bypassed: သမ႐ိုးက်ယာဥ္ေမာင္းမ်ား သည္ AI ကြန္ပ်ဴတာစနစ္သုံးစြဲႏိုင္မႈစြမ္းေဆာင္ရည္ မရွိပါကအလုပ္အကိုင္ အခြင့္အလမ္း လုံးဝ ေပ်ာက္ကြယ္သြားႏိုင္ေျခ ရွိပါတယ္။

၃။ ခြဲျခားမႈအသစ္၏ သေဘာတရား (The Nature of the New Divide)
AI ေခတ္တြင္ ျဖစ္ေပၚလာမည့္ လုပ္ငန္းအဆင့္အတန္း ခြဲျခားမႈအသစ္သည္ ယခင္ကBlue Collar Worker (ကာယလုပ္သား) ႏွင့္White Collar Worker (ဉာဏလုပ္သား) ကို ခြဲျခားမႈထက္ ပိုမိုရႈပ္ေထြးၿပီးသိမ္ေမြ႕ပါတယ္။
(၃/၁) ဝင္ေငြႏွင့္ စြမ္းေဆာင္ရည္ ကြာဟမႈ (Productivity and Wage Gap) AI တတ္ေျမာက္သူမ်ားသည္ AI Tool မ်ားကို အသုံးျပဳ၍ မိမိ၏ လုပ္ငန္း စြမ္းေဆာင္ရည္ကို အဆ ၁၀ ဆ၊ အဆ ၁၀၀ ဆ အထိ ျမႇင့္တင္ႏိုင္မွာျဖစ္ပါတယ္။ ဥပမာ: AI Tool ကို အသုံးျပဳႏိုင္ေသာ ေစ်းကြက္ရွာေဖြေရးအရာရွိ (Marketing Officer) သည္ တစ္ပတ္အတြင္း ေၾကာ္ျငာ ကမ္ပိန္း ၁၀ ခုကို စီမံခန႔္ခြဲႏိုင္ေသာ္လည္း၊ AI Tool ကို အသုံးမျပဳႏိုင္သူမွာ ကမ္ပိန္း ၁ ခုသာ လုပ္ႏိုင္မည္ျဖစ္ပါတယ္။ လုပ္ငန္းရွင္သည္ အဆ ၁၀ ဆ ပိုမိုထုတ္လုပ္ႏိုင္ေသာ AI-Enhanced Worker ကိုသာ ခန႔္ထားမည္ ျဖစ္ၿပီး၊ ၎အား ဝင္ေငြပိုေပးရန္လည္းဝန္ေလးမည္ မဟုတ္ေတာ့ေပ။
(၃/၂) စဥ္းစားဉာဏ္ႏွင့္ စက္ယႏၲရားခြဲျခားမႈ (Conceptual vs. Mechanical) အနာဂတ္တြင္ AI သည္ ႐ိုးရွင္းေသာ စဥ္းစားဉာဏ္ လိုအပ္သည့္ လုပ္ငန္းမ်ားကိုပင္ ယူေဆာင္သြားမွာျဖစ္ၿပီးလူသားမ်ား လုပ္ေဆာင္ရမည့္ အလုပ္မ်ားမွာ –
(က)AI ကို စီမံခန႔္ခြဲျခင္း (Managing AI): AI စနစ္မ်ား တည္ေဆာက္ျခင္း၊ ေလ့က်င့္ေပးျခင္း၊ႀကီးၾကပ္ျခင္း။
(ခ) လူသားခ်င္း စာနာမႈ လိုအပ္ျခင္း (Human-Centric Tasks): စိတ္ခံစားမႈ ဆိုင္ရာ ဝန္ေဆာင္မႈ၊ဗ်ဴဟာေျမာက္ ဦးေဆာင္မႈ၊ တီထြင္ဖန္တီးမႈ။AI မတတ္ေျမာက္သူမ်ားမွာမူ AI စနစ္၏ လည္ပတ္မႈေအာက္တြင္ ရွိေသာ ႐ိုးရွင္းေသာ ႐ုပ္ပိုင္းဆိုင္ရာသို႔မဟုတ္ စာ႐ြက္စာတမ္းဆိုင္ရာ လုပ္ငန္းမ်ား ကိုသာ လုပ္ကိုင္ရမည္ျဖစ္ေသာေၾကာင့္၊ AI-Enhanced Worker ႏွင့္ AI-Managed Worker ဟူ၍ အဆင့္အတန္း ခြဲျခားခံရေတာ့မွာျဖစ္ပါတယ္။

၄။ ကြာဟမႈကို က်ဥ္းေျမာင္းေစရန္ လိုအပ္ခ်က္မ်ား
ဤမွ် ႀကီးမားေသာ နည္းပညာကြာဟမႈကို က်ဥ္းေျမာင္းေစရန္အတြက္-
(၄/၁) ပညာေရး စနစ္ ေျပာင္းလဲျခင္း: သင္တန္းမ်ား၏ သင္႐ိုးၫႊန္းတမ္းမ်ားတြင္ အေျခခံ AI နားလည္မႈ၊ Prompt Engineering (AI အား ေမးျမန္းေစခိုင္းနည္း)၊ Data Literacy (ေဒတာ အခ်က္အလက္ နားလည္မႈ)တို႔ကို အဓိကထား ထည့္သြင္း သင္ၾကားရန္ လိုအပ္ပါတယ္။
(၄/၂) တစ္သက္တာ သင္ယူမႈ (Lifelong Learning): လုပ္သားမ်ားအေနျဖင့္ မိမိတို႔၏ အလုပ္အကိုင္မေပ်ာက္ပ်က္ ေစရန္အတြက္ AI ကိရိယာမ်ားႏွင့္ နည္းပညာမ်ားကို စဥ္ဆက္မျပတ္ေလ့လာသင္ယူေနရမွာျဖစ္ပါတယ္။
(၄/၃) မူဝါဒမ်ား: AI ေၾကာင့္ အလုပ္လက္မဲ့ ျဖစ္လာမည့္ လုပ္သားမ်ားအတြက္ ျပန္လည္ ေလ့က်င့္ေရးအစီအစဥ္မ်ား (Reskilling Programs) ႏွင့္ လူမႈလုံၿခဳံေရး ကြန္ရက္မ်ား (Social Safety Nets) ကို ခ်ဲ႕ထြင္ရန္လိုအပ္မွာျဖစ္ပါတယ္။

နိဂုံး
IT နည္းပညာႏွင့္ အဂၤလိပ္ဘာသာစကားတို႔သည္ ၂၀ ရာစု လုပ္ငန္းခြင္တြင္ ကံၾကမၼာကိုခြဲျခားသတ္မွတ္ခဲ့သကဲ့သို႔ပင္၊ ၂၁ ရာစုတြင္ AI တတ္ေျမာက္မႈႏွင့္ မတတ္ေျမာက္မႈ တို႔သည္ အနာဂတ္လုပ္သားမ်ားကို အႀကီးမားဆုံးေသာ ကြာဟမႈ အသစ္ျဖင့္ ခြဲျခားေတာ့မည္ျဖစ္ပါတယ္ ။AI သည္ White Collar လုပ္ငန္းမ်ား၏ အဓိက အစိတ္အပိုင္းမ်ားကို အစားထိုး ႏိုင္စြမ္းရွိၿပီး Blue Collar လုပ္ငန္းမ်ားကိုပိုမိုစက္မႈဆန္ေသာ လုပ္ငန္းမ်ားအျဖစ္ ေျပာင္းလဲပစ္မည္ျဖစ္ေသာေၾကာင့္ လူသားမ်ားအေနျဖင့္ AI ကိုထိန္းခ်ဳပ္အသုံးျပဳသူ ျဖစ္လာရန္ ႀကိဳးစားမွသာ အနာဂတ္ လုပ္ငန္းခြင္တြင္ တည္ရွိႏိုင္မည္ ျဖစ္ပါတယ္ ။ AI ကိုအသုံးမျပဳႏိုင္သူမ်ားသည္ AI ၏ လမ္းၫႊန္မႈေအာက္တြင္ရွိေသာ၊ ဝင္ေငြနိမ့္ေသာ အလုပ္မ်ားျဖင့္သာရပ္တည္ရမည္ျဖစ္ေသာေၾကာင့္၊ ယခင္ Blue Collar Worker ႏွင့္ White Collar Worker ခြဲျခားမႈထက္ပိုမိုနက္ရႈိင္းေသာAI Master ႏွင့္ AI Servant ကြာဟမႈ ျဖစ္ေပၚလာႏိုင္ေခ်ရွိသည္ဟု သုံးသပ္ရပါေၾကာင္းေရးသားတင္ျပလိုက္ရပါတယ္။

ဥကၠာျမင့္ (OMEGA Consultancy)