เทเลนอร์รีเสิร์ช หน่วยงานด้านการวิจัยของเทเลนอร์ ได้วิเคราะห์และทำนาย 3 เมกะเทรนด์ของโลกอนาคตหลังยุคโควิด-19 ไว้ดังนี้

โครงสร้างพื้นฐานเพื่อการทำงานรูปแบบใหม่

โครงสร้างพื้นฐานใหม่เพื่อการทำงานวิถีใหม่ (New city infrastructure to facilitate a new way of work) วิกฤตโควิด-19 ได้เปลี่ยนวิถีการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง จากการทำงานออฟฟิศสู่การทำงานที่บ้าน ทำให้ความซับซ้อนที่มากับการทำงานที่ออฟฟิศในรูปแบบเดิมไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป ต่อจากนี้ บริษัทหลายบริษัทจะเริ่มให้พนักงานสามารถทำงานได้จากที่บ้านหรือทำงานระยะไกล ทำให้ความสำคัญของอาคารสำนักงานเริ่มน้อยลง

เทเลนอร์รีเสิร์ชคาดว่า การทำงานหลังจากนี้จะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง โดยโควิด-19 จะมาเร่งให้เกิดเทรนด์การทำงานที่มีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น ทั้งนี้ รัฐบาลสามารสนับสนุนการจัดสรรทรัพยากรและการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานทาง "ดิจิทัล" ของเมือง เพื่อรองรับเทรนด์การทำงานที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ไม่ว่าจะเป็นการทำงานที่บ้านและพื้นที่ทำงานร่วมกันหรือ Co-working space

Co-working space ทำให้เกิดการกระจายตัวของพนักงานบริษัทไปทั่วทั้งเมือง คนจะเลือกทำงานใกล้บ้านมากขึ้น เพื่อลดเวลาและทรัพยากรต่าง ๆ ในการเดินทาง ทำให้การปล่อยไอเสียจากเครื่องยนต์น้อยลง เมืองมีอากาศที่ดีขึ้น ระบบสาธารณสุขที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการทำงานที่ดีขึ้น

โดยสรุป โลกยุคหลังโควิด-19 นี้ การเดินทางไปทำงานที่ออฟฟิศจะเริ่มเห็นน้อยลง Co-working space จะมีจำนวนมากขึ้นตามพื้นที่ต่าง ๆ ของเมือง ทำให้เมืองจะมีความเป็นต่อสิ่งแวดล้อมและคนในเมืองมากขึ้น

AI เปลี่ยนโฉมการจ้างงาน

AI เปลี่ยนโฉมการจ้างงาน (Recruitment + AI = Match) ด้วยมาตรการล็อกดาวน์ที่รัฐบาลทั่วโลกบังคับใช้ในการต่อสู่กับกระแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 ทำให้ส่งผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ผู้คนหลายล้านคนอยู่ในสภาพตกงาน ขณะเดียวกัน ก็มีงานหลากหลายประเภทที่เกิดขึ้นจากผลกระทบของโควิด-19 และงานที่ต้องอาศัยแรงงานข้ามชาติ

หลังยุคโควิด-19 การจ้างงานในตลาดแรงงานไร้ฝีมือจะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ซึ่งแต่เดิมใช้เวลาในการรับสมัครและคัดเลือกเป็นเวลานาน ตลอดจนปัญหาการพัฒนาทักษะที่มีความจำเป็น ด้วยเหตุนี้ จะทำให้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างมากในการคัดเลือกแรงงานและการจ้างงาน

อัลกอริธึ่มจะเข้ามาคัดกรองผู้สมัครและตำแหน่งที่ไม่สอดคล้อง และจับคู่ผู้สมัครและเจ้าของกิจการที่มีความต้องการตรงกัน โดยใช้ข้อมูลประวัติภูมิหลังของทั้งผู้จ้างงานและผู้สมัครงาน ความเร็วและความถูกต้องของ AI ไม่เพียงลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการหางานเท่านั้น แต่ยังช่วยลดอัตราการลาออก (turnover) อีกด้วย เพราะด้วยความสอดคล้องกันของข้อมูลทั่งสองฝ่ายที่มากขึ้นจากการใช้ AI

AI จะเข้ามาช่วยแรงงานเหล่านี้เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกต่อถึงทักษะที่ควรได้รับการพัฒนาเพื่อการแข่งขันของตลาดแรงงานในอนาคต ทำให้พวกเขาสามารถปรับตัวให้เป็นที่น่าสนใจและสร้างความแตกต่างในตลาดแรงงาน เพื่อเพิ่มความเป็นไปได้ในการถูกจ้างงานในอนาคต

ดาต้าเพื่อชีวิต (Crowd movements to the rescue)

ดาต้าจะเป็นเครื่องมือที่มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ ในการต่อสู้กับโรคระบาดในอนาคต อย่างไรก็ตาม การนำข้อมูลของผู้คนเข้ามาใช้ประโยชน์ดังกล่าว ได้ก่อให้เกิดข้อถกเถียงด้าน "ความเป็นส่วนตัว" (Privacy) ของผู้ใช้งานเช่นเดียวกัน ด้วยเหตุนี้ ทำให้อนาคตของการใช้ดาต้าเพื่อทราบถึงรูปแบบการแพร่ระบาดเชื้อโรคหรือไวรัส จะมาในรูปแบบข้อมูลรวมที่ไม่ระบุตัวตนแทนที่ข้อมูลตำแหน่งของแอปพลิเคชัน (App location)

จากบทความของ Harvard Business Review ระบุว่า ข้อมูลทางด้านโทรคมนาคมสามารถนำมาใช้เป็นประโยชน์ต่องานด้านสาธารณสุขได้อย่างมีความรับผิดชอบและไม่ล่วงล้ำต่อประเด็นด้านความเป็นส่วนตัว โดยล่าสุด ได้มีการใช้ข้อมูลสัญญาณมือถือมาใช้ยับยั้งการแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 ในนอร์เวย์และเดนมาร์ก ขณะที่ก่อนหน้านี้ได้มีการใช้ข้อมูลมือถือในการยับยั้งการแพร่ระบาดของเชื้อมาลาเรียและไข้เลือดออกในปากีสถานและบังคลาเทศ

ซึ่งพิสูจน์แล้วว่าข้อมูลมือถือสามารถนำมาใช้ทำนายทางด้านระบาดวิทยาได้อย่างแม่นยำ ทำให้รัฐบาลและหน่วยงานสาธารณสุขนำข้อมูลมาตัดสินใจออกมาตรการทางด้านสาธารณสุขได้อย่างแม่นยำขึ้น ทั้งนี้ ข้อมูลที่นำมาใช้ในการทำนายรูปแบบการเคลื่อนที่จะเป็นในลักษณะข้อมูลรวมและไม่ระบุตัวตน เพื่อทราบถึง "รูปแบบ" การเคลื่อนที่โดยรวม ทำให้ผู้ใช้มือถือมั่นใจได้ว่าความเป็นส่วนตัวจะได้รับการคุ้มครอง

ทั้งนี้ การนำข้อมูลมือถือมาทำนายรูปแบบการเคลื่อนไหวของผู้คนสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้มากกว่าการแพร่ระบาดของเชื้อโรค แต่ยังเป็นประโยชน์ต่อการวางผังเมืองอัจฉริยะ การวิเคราะห์สิ่งแวดล้อม และช่วยเหลืออุตสาหกรรมอื่นๆ ให้เข้าสู่สถาวะปกติหลังยุคโควิด-19 เช่น อุตสาหกรรมท่องเที่ยว

อ้างอิง: เทเลนอร์รีเสิร์ช