เมื่อวันที่ 14 ตุลาคม 2025 Amazon Web Services (AWS) ประกาศขยายการรับรองที่เกี่ยวข้องกับ AI AWS จะจัดตั้งใบรับรอง “AWS Certified Generative AI Developer – Professional” ใหม่ และยกเลิกใบรับรอง “AWS Certified Machine Learning – Specialty” ที่มีอยู่เดิม นอกจากนี้ AWS ยังอัปเดต “AWS Certified Security – Specialty” ให้รองรับความปลอดภัยของ Generative AI การประกาศครั้งนี้แสดงทิศทางการพัฒนาบุคลากรในยุค Generative AI ของผู้ให้บริการคลาวด์อย่างชัดเจน
การเปลี่ยนแปลงใบรับรอง 3 ประเภท
ใบรับรองใหม่ “AWS Certified Generative AI Developer – Professional”
AWS จัดตั้งใบรับรองระดับ Professional ใหม่คือ “AWS Certified Generative AI Developer – Professional” ใบรับรองนี้ตรวจสอบความรู้เฉพาะทางในการนำโซลูชัน Generative AI ไปใช้งานในสภาพแวดล้อมธุรกิจจริง
กลุ่มเป้าหมายคือนักพัฒนาและวิศวกร AI ที่มีประสบการณ์การสร้างแอปพลิเคชันบน AWS ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง 2 ปีขึ้นไป กลุ่มเป้าหมายต้องมีประสบการณ์การใช้งานโซลูชัน Generative AI 1 ปีขึ้นไป การสอบจะตรวจสอบทักษะการปฏิบัติจริง เช่น การเลือกและผสานรวมรูปแบบพื้นฐาน (FM) การออกแบบสถาปัตยกรรม RAG (Retrieval-Augmented Generation) การจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ Prompt Engineering และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน
การทดสอบเบต้าจะเปิดลงทะเบียนเมื่อวันที่ 18 พฤศจิกายน 2025 การสอบมีคำถาม 85 ข้อใน 204 นาที ผู้สอบผ่านจะได้รับ “Early Adopter” Badge AWS Skill Builder จะให้บริการแผนเตรียมสอบตั้งแต่วันเดียวกัน
ยกเลิกใบรับรอง “AWS Certified Machine Learning – Specialty”
ใบรับรอง “AWS Certified Machine Learning – Specialty” (MLS-C01) จะถูกยกเลิกในวันที่ 31 มีนาคม 2026 ใบรับรองที่ได้รับแล้วจะยังคงมีผลใช้งาน 3 ปีตามปกติ หากสอบผ่านซ้ำก่อนวันที่ยกเลิก สามารถต่ออายุใบรับรองได้
AWS แนะนำเส้นทางการเรียนรู้ทดแทน ได้แก่ “AWS Certified AI Practitioner” “AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate” “AWS Certified Data Engineer – Associate” และ “AWS Certified Generative AI Developer – Professional” ที่จัดตั้งใหม่ในครั้งนี้
การยกเลิกครั้งนี้เป็นการเคลื่อนไหวต่อเนื่องจากการยกเลิก “AWS Certified Data Analytics – Specialty” ในเดือนเมษายน 2024 AWS กำลังปรับโครงสร้างใบรับรองจากหมวด “Specialty (เฉพาะทาง)” ที่กว้างไปสู่ใบรับรองที่ตรงกับหน้าที่การทำงานจริง เช่น “Engineer (วิศวกร)” และ “Developer (นักพัฒนา)”
อัปเดตใบรับรอง “AWS Certified Security – Specialty”
การสอบ “AWS Certified Security – Specialty” จะอัปเดตเป็นเวอร์ชันใหม่ (SCS-C03) การลงทะเบียนสอบใหม่จะเปิดในวันที่ 18 พฤศจิกายน 2025 และวันสุดท้ายของการสอบเวอร์ชันปัจจุบัน (SCS-C02) คือวันที่ 1 ธันวาคม 2025
SCS-C03 จะขยายเนื้อหาเกี่ยวกับความปลอดภัยของ Generative AI และ Machine Learning Workload โดเมนการสอบได้รับการปรับโครงสร้างใหม่ มีส่วนที่เกี่ยวกับ “การตรวจจับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์” การสอบจะประเมินความสามารถในการรับมือกับปัญหาความปลอดภัยที่เฉพาะเจาะจงของ Generative AI
ความเป็นมาของกลยุทธ์ AI ของ AWS
การขยายบริการ Generative AI อย่างรวดเร็ว
AWS กำลังขยายบริการ Generative AI อย่างรวดเร็วโดยมี Amazon Bedrock เป็นศูนย์กลาง ในปี 2025 AWS เปิดให้บริการ AgentCore ที่ทำให้การสร้างเอเจนต์ AI ง่ายขึ้น AWS เพิ่มการรองรับโมเดลหลากหลายเช่น DeepSeek, Qwen, OpenAI AWS มีการเพิ่มฟังก์ชัน Prompt Caching และการเปิดใช้งานโมเดลอัตโนมัติ
นอกจากนี้ AWS ยังพัฒนา Amazon Nova ซึ่งเป็น Foundation Model ของตัวเอง AWS เปิดตัว Amazon S3 Vectors และอินสแตนซ์ EC2 ใหม่ที่ใช้ NVIDIA Blackwell เพื่อเสริมสร้างโครงสร้างพื้นฐาน การใช้บริการใหม่เหล่านี้ต้องใช้มากกว่าความรู้ Machine Learning แบบเดิม ใบรับรองใหม่ได้รับการออกแบบเพื่อรับรองบุคลากรที่สามารถใช้บริการล่าสุดของ AWS ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สถานการณ์การแข่งขันในตลาดคลาวด์
Google Cloud และ Microsoft Azure กำลังให้ความสำคัญกับการพัฒนาบุคลากรในด้าน Generative AI เช่นกัน
Google Cloud เปิดตัวใบรับรอง “Generative AI Leader” โดยกำหนดกลุ่มเป้าหมายเป็นผู้นำทางธุรกิจที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค โดยให้บริการเส้นทางการเรียนรู้ฟรีบน Google Cloud Skills Boost ที่เน้นเครื่องมือเช่น Gemini และ NotebookLM
Microsoft ใช้แนวทางที่เน้นนักพัฒนาโดยมี Azure OpenAI Service เป็นหลัก มีการจัดเส้นทางการฝึกอบรมที่หลากหลายเกี่ยวกับการสร้างแอปพลิเคชันด้วย Azure AI Studio และ Semantic Kernel
การที่ AWS เปิดตัวใบรับรองระดับ “Professional” เป็นกลยุทธ์ที่จะทำให้ใบรับรองของตนเองเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับทักษะทางเทคนิคขั้นสูง ใบรับรองใหม่ตรวจสอบทักษะเกี่ยวกับบริการเฉพาะของ AWS เช่น Bedrock, AgentCore, S3 Vectors ผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการได้รับใบรับรองจะต้องลงทุนเวลาและทรัพยากรในการเรียนรู้เครื่องมือ AWS เหล่านี้ องค์กรจะให้ความสำคัญกับการจ้างงานบุคลากรที่มีใบรับรองนี้
ผลกระทบในอนาคต
แนวโน้มตลาดบุคลากร AI
ประกาศรับสมัครงานที่กล่าวถึง Generative AI เพิ่มขึ้นตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2025 องค์กรมีแนวโน้มจ่ายเงินเดือนสูงแก่ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ AI ที่ได้รับการรับรอง อย่างไรก็ตาม การจัดหาบุคลากรที่มีคุณสมบัติไม่ทันกับความต้องการนี้
ตามรายงานของ Bain & Company คาดการณ์ว่าในสหรัฐอเมริกาจะมีตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับ AI 1 ใน 2 ตำแหน่งที่ไม่ได้รับการเติมเต็มภายในปี 2027 ตลาดแรงงานจำเป็นต้องมีการ Reskilling แรงงานถึง 700,000 คน ผู้บริหารระดับสูง 44% มองว่าช่องว่างบุคลากรนี้เป็นอุปสรรคหลักในการนำ AI มาใช้
การเติบโตของ Generative AI ทำให้หน้าที่การทำงานที่มีอยู่เปลี่ยนแปลง บทบาทของ Data Scientist เปลี่ยนจากการสร้างโมเดลไปสู่ Prompt Engineering การกำกับดูแลด้านจริยธรรม และการประยุกต์ใช้เชิงกลยุทธ์ วิศวกร Machine Learning มุ่งเน้นไปที่ MLOps สำหรับ LLM และการผสานรวม Foundation Model วิศวกรไม่สร้างอัลกอริทึมที่กำหนดเองอีกต่อไป ในขณะเดียวกัน มีตำแหน่งงานใหม่เกิดขึ้น เช่น “AI Engineer” “Prompt Engineer” และ “AI Ethics Officer”
ผลกระทบต่อผู้เชี่ยวชาญด้าน IT
การที่ใบรับรองสำคัญถูกยกเลิกแสดงให้เห็นว่าทักษะในอุตสาหกรรม IT เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผู้เชี่ยวชาญจำเป็นต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อรักษามูลค่าในตลาด
ใบรับรองใหม่นำเสนอเส้นทางอาชีพที่ชัดเจนสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเชี่ยวชาญด้าน Generative AI ใบรับรองใหม่ให้เป้าหมายที่เป็นรูปธรรมในการเรียนรู้ทักษะที่ต้องการในตลาด เช่น การเรียนรู้เฟรมเวิร์กอย่าง Python, TensorFlow/PyTorch, LangChain
ในสาขาที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลง ใบรับรองที่ได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมเป็นสัญญาณสำหรับผู้สรรหาว่าผู้สมัครมีความเชี่ยวชาญที่เหมาะสม การได้รับใบรับรองที่จัดตั้งใหม่อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่ออาชีพของนักพัฒนา
ข้อเสนอแนะสำหรับกลยุทธ์การพัฒนาบุคลากร AI ขององค์กร
ใบรับรองใหม่ให้เกณฑ์การประเมินสำหรับองค์กรที่ต้องการจ้างงานบุคลากร Generative AI โดเมนการสอบ (RAG, ฐานข้อมูลเวกเตอร์ ฯลฯ) ทำหน้าที่เป็นคำอธิบายงานมาตรฐานของนักพัฒนา AI ระดับอาวุโส ใบรับรองใหม่ช่วยทำให้กระบวนการสรรหาเป็นไปอย่างราบรื่น
องค์กรไม่สามารถเติมเต็มช่องว่างทักษะ AI ด้วยการจ้างงานจากภายนอกเพียงอย่างเดียว การลงทุนในโปรแกรม Upskilling ที่มีโครงสร้างสำหรับพนักงานที่มีอยู่เป็นสิ่งจำเป็น องค์กรสามารถปรับหลักสูตรการฝึกอบรมภายในให้สอดคล้องกับหัวข้อที่ครอบคลุมในใบรับรองใหม่ของ AWS เพื่อให้แน่ใจว่าทีมงานได้รับทักษะที่มีคุณค่าในตลาด
การพัฒนาบุคลากร AI ที่มีประสิทธิภาพต้องการแนวทางเชิงกลยุทธ์ จำเป็นต้องประเมินความต้องการตามบทบาท ปรับแต่งเส้นทางการเรียนรู้ และเน้นการเรียนรู้แบบโครงการ เป้าหมายคือการสร้างความรู้ด้าน AI อย่างกว้างขวางทั่วทั้งองค์กร ในขณะเดียวกันก็พัฒนาความเชี่ยวชาญเชิงลึกในทีมเทคนิคเฉพาะ
ช่องว่างบุคลากร AI เป็นอุปสรรคต่อนวัตกรรมและการเติบโตทางธุรกิจ การจ้างงานจากภายนอกมีการแข่งขันสูงและมีต้นทุนสูง กลยุทธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดสำหรับองค์กรส่วนใหญ่คือการพัฒนาบุคลากรภายใน นั่นคือ Upskilling การใช้กลยุทธ์นี้อาจทำให้แผนกพัฒนาการเรียนรู้ (L&D) เปลี่ยนจากหน้าที่สนับสนุนแบบเดิมไปสู่หน้าที่เชิงกลยุทธ์ที่มีผลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันขององค์กร
จุดเปลี่ยนการพัฒนาบุคลากรในยุค Generative AI
การปรับโครงสร้างใบรับรองของ AWS แสดงให้เห็นว่าอุตสาหกรรมทั้งหมดกำลังเปลี่ยนจุดสนใจจาก Machine Learning แบบดั้งเดิมไปสู่ Generative AI เชิงประยุกต์ AWS กำลังสร้างรูปแบบบุคลากร AI ด้วยการยกเลิกใบรับรองแบบเดิม จัดตั้งมาตรฐานใหม่สำหรับการพัฒนา Generative AI และวางความปลอดภัย AI เป็นแกนหลัก
ใบรับรองใหม่นี้สร้างแบบอย่างว่าทักษะควรได้รับการประเมินอย่างไรในยุคของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วที่ AI นำมา BKK IT News เห็นว่าผู้ให้บริการเทคโนโลยีและองค์กรอุตสาหกรรมอื่นๆ อาจเปลี่ยนไปใช้กลไกการตรวจสอบทักษะที่เป็นจริงมากขึ้นและอิงตามบทบาท องค์กรและบุคคลจำเป็นต้องวางการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการปรับโครงสร้างทักษะเป็นแกนหลักของวัฒนธรรมองค์กรและกลยุทธ์อาชีพ
ลิงก์บทความอ้างอิง
- Big news: AWS expands AI certification portfolio and updates security certification
- AWS features four AI certifications to give you an edge in pursuing in-demand cloud jobs
- AWS Certified Generative AI Developer – Professional
- AWS Certified Machine Learning Specialty
- AWS Certified Security – Specialty
