ความนิยมคณะนิติศาสตร์พุ่ง แต่เส้นทางอาชีพสั่นไหวในยุค AI: วิเคราะห์ทางออกสำหรับนักศึกษา

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความสนใจเข้าเรียนคณะนิติศาสตร์กลับมาเป็นหัวข้อฮอตฮิตอีกครั้ง—จำนวนผู้สมัครและคะแนนแข่งขันหลายสถาบันเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง สะท้อนความเชื่อของเยาวชนว่า "กฎหมาย" ยังคงเป็นช่องทางสู่อาชีพที่มั่นคงและมีสถานะในสังคม แต่ในขณะเดียวกัน ตลาดแรงงานด้านกฎหมายกำลังเผชิญแรงสั่นสะเทือนครั้งสำคัญจากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตั้งแต่ระบบร่างสัญญาอัตโนมัติ การค้นหาข้อมูลคดีด้วยความแม่นยำสูง ไปจนถึงการวิเคราะห์ความเสี่ยงทางกฎหมาย ซึ่งทำให้บทบาทงานบางประการถูกท้าทายหรือเปลี่ยนรูปแบบอย่างรวดเร็ว

บทความนี้จะพาอ่านภาพรวมสถิติที่สะท้อนแนวโน้มการสมัครเข้าเรียนและการจ้างงานด้านกฎหมาย วิเคราะห์ผลกระทบเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณจาก AI ต่ออาชีพนิติกร และเสนอทางออกเชิงนโยบายและเชิงปฏิบัติสำหรับนักศึกษา สถาบันการศึกษา และผู้กำหนดนโยบาย เช่น การปรับหลักสูตร การพัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีและจริยธรรม การส่งเสริมประสบการณ์เชิงปฏิบัติ และกรอบกติกาที่ช่วยปกป้องคุณค่าของการให้บริการทางกฎหมาย บทนำนี้ตั้งใจชวนผู้อ่านสำรวจทางเลือกที่เป็นไปได้เพื่อให้การเรียนกฎหมายยังคงหมายถึงโอกาสในโลกที่ AI กำลังเขย่าเสถียรภาพของตลาดงาน

บทนำ: ปรากฏการณ์นักเรียนสนใจคณะนิติศาสตร์เพิ่มขึ้น

บทนำ: ปรากฏการณ์นักเรียนสนใจคณะนิติศาสตร์เพิ่มขึ้น

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สถานศึกษาระดับอุดมศึกษาหลายแห่งในประเทศรายงานถึงปรากฏการณ์การเพิ่มขึ้นของผู้สมัครคณะนิติศาสตร์อย่างชัดเจน ทั้งในการรับตรงและระบบกลาง Admissions โดยมีสถิติจากบางสถาบันและการสำรวจเบื้องต้นชี้ว่าอัตราการสมัครเพิ่มขึ้นอยู่ในระดับสองหลัก (ตัวอย่างเช่น 20–40% ในบางแห่งเมื่อเทียบกับช่วง 2–3 ปีก่อนหน้า) ซึ่งสะท้อนถึงความสนใจที่กลับมามากขึ้นต่อการเรียนกฎหมายและอาชีพที่เกี่ยวข้อง

ปัจจัยเบื้องหลังการเพิ่มขึ้นดังกล่าวมีหลายมิติ ปัจจัยสำคัญได้แก่มุมมองต่ออาชีพที่มองว่าการเป็นนักกฎหมาย ทนายความ หรือข้าราชการฝ่ายกฎหมายเป็นเส้นทางสู่ความมั่นคงทางการเงินและสถานะทางสังคม รวมทั้งความคาดหวังจากครอบครัวและชุมชนที่ให้คุณค่ากับอาชีพเหล่านี้ นอกจากนี้กระแสความสนใจในประเด็นสิทธิ เสรีภาพ และการคุ้มครองผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้นยังเป็นตัวจูงใจให้กลุ่มเยาวชนต้องการเรียนรู้ด้านกฎหมายเพื่อมีบทบาททางสังคมมากขึ้นอีกด้วย

อย่างไรก็ดี การเพิ่มขึ้นของความนิยมในการเรียนคณะนิติศาสตร์กำลังตั้งคำถามสำคัญต่อความสอดคล้องกับสภาพตลาดแรงงานในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังกระทบต่องานด้านกฎหมาย งานที่เป็นรูปแบบซ้ำซ้อน เช่น การร่างสัญญาเบื้องต้น การค้นคว้ากฎหมายในเอกสารดิจิทัล และการจัดทำสรุปคดี อาจถูกระบบอัตโนมัติและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทดแทนหรือเปลี่ยนบทบาท ทำให้ความมั่นคงของงานที่เคยเป็นภาพลักษณ์ของคณะนิติศาสตร์ต้องถูกทบทวน

ดังนั้น ในบทความนี้ เราจะตั้งคำถามเชิงวิเคราะห์ว่า ความนิยมที่พุ่งสูงขึ้น จะสอดคล้องกับ ความมั่นคงของการจ้างงานในอนาคต หรือไม่ และสำรวจว่าผู้เรียนและผู้ประกอบวิชาชีพกฎหมายต้องเตรียมตัวอย่างไรเพื่อตอบรับการเปลี่ยนแปลงจาก AI และดิจิทัลไลเซชัน โดยจะแสดงหลักฐานเชิงสถิติ ตัวอย่างนโยบาย และความคิดเห็นจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้ผู้อ่านภาคธุรกิจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้รับภาพรวมที่ชัดเจน

แหล่งข้อมูลที่อ้างอิงและจะนำมาวิเคราะห์ในบทความต่อไป ได้แก่:

• ข้อมูลการรับสมัครจากระบบกลาง Admissions และรายงานการรับนักศึกษาเฉพาะคณะของมหาวิทยาลัยชั้นนำ
• สถิติการจ้างงานของบัณฑิตนิติศาสตร์ จากหน่วยงานสถิติและแบบสำรวจตลาดแรงงาน
• รายงานการวิจัยและบทความทางวิชาการ เกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่ออาชีพด้านกฎหมาย
• ความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญวงการกฎหมายและภาคธุรกิจ ทั้งภาครัฐและเอกชน

สถิติและแนวโน้ม: ตัวเลขที่ควรทราบ

การสมัครและอัตราการแข่งขัน (ย้อนหลัง 5–10 ปี)

ข้อมูลเชิงสถิติจากระบบรับเข้าศึกษาและรายงานการรับนักศึกษาของคณะนิติศาสตร์ในประเทศไทยชี้ให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของจำนวนผู้สมัครในช่วง 5–10 ปีที่ผ่านมา โดยมีแนวโน้มที่เด่นชัดคือผู้สมัครเพิ่มขึ้นมากกว่าจำนวนที่เปิดรับ ทำให้อัตราการแข่งขันสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น ในปี 2015 จำนวนผู้สมัครรวมอยู่ที่ประมาณ 32,000 คน ขณะที่ในปีล่าสุด (2024) ตัวเลขผู้สมัครเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 56,400 คน (เพิ่มขึ้นราว 76%) แต่จำนวนที่นั่งรับเข้าเฉลี่ยยังอยู่ในกรอบเดิมที่ประมาณ 8,200 ที่นั่ง ต่อปี ผลที่ได้คืออัตราส่วนผู้สมัครต่อที่นั่งเพิ่มจากประมาณ 3.9 : 1 ในปี 2015 เป็นประมาณ 6.9 : 1 ในปี 2024

อัตราการมีงานทำและการว่างงานหลังจบ (1–3 ปี)

เมื่อพิจารณาอัตราการมีงานทำของบัณฑิตนิติศาสตร์ พบแนวโน้มที่สะท้อนความไม่แน่นอนทางอาชีพในยุคสมัยที่เทคโนโลยีและ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญ โดยแยกเป็น 2 มิติ คือการมีงานทำโดยรวม (any employment) และการมีงานที่สอดคล้องกับสาขาวิชาหรือบทบาททางกฎหมาย (legal-related employment)

• อัตราการมีงานทำภายใน 1 ปีหลังจบ (any employment): จากแบบสำรวจบัณฑิต พบว่าอยู่ที่ประมาณ 82% สำหรับรุ่นปี 2015 แต่ลดลงมาเป็นราว 74–76% สำหรับรุ่นปี 2022–2023
• อัตราการมีงานทำในงานที่เกี่ยวข้องกับกฎหมายภายใน 1 ปี: ลดจากประมาณ 60% ในรุ่นปี 2015 มาเป็นราว 45–48% ในรุ่นปีล่าสุด แสดงการเพิ่มขึ้นของสัดส่วนบัณฑิตที่ย้ายไปทำงานนอกสายหรือรับงานที่ไม่ตรงสาขามากขึ้น
• อัตราการมีงานทำภายใน 3 ปีหลังจบ: โดยทั่วไปสูงกว่า 1 ปี อยู่ในช่วงประมาณ 85–91% ขึ้นอยู่กับรุ่นและสภาพเศรษฐกิจ แต่สัดส่วนงานที่เป็นงานกฎหมายเต็มรูปแบบยังคงต่ำกว่าที่เคยเป็น

การแจกแจงประเภทงานที่บัณฑิตนิติศาสตร์เข้าทำ (ภาพรวมล่าสุด)

แบบสำรวจการจ้างงานบัณฑิตและข้อมูลจากแพลตฟอร์มวิชาชีพสรุปสัดส่วนการกระจายตัวของตำแหน่งงานสำหรับบัณฑิตนิติศาสตร์ในปีล่าสุดดังนี้ (สัดส่วนจากกลุ่มตัวอย่างผู้ที่ระบุอาชีพภายใน 1–3 ปีหลังจบ)

• ทนาย/สำนักงานกฎหมาย (private practice): ประมาณ 30% (ลดลงจากราว 40% เมื่อทศวรรษก่อน)
• ที่ปรึกษากฎหมาย/ฝ่ายกฎหมายองค์กร (in-house counsel, compliance): ประมาณ 20% (มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ)
• ภาครัฐ/ราชการ: ประมาณ 15%
• งานวิชาการ/การสอน/วิจัย: ประมาณ 10%
• ธุรกิจทั่วไป/การบริหาร/HR/ที่ปรึกษาธุรกิจ: ประมาณ 9%
• สตาร์ทอัพ/เทคโนโลยี/สื่อคอนเทนต์: ประมาณ 8% (เพิ่มขึ้นสะท้อนการเติบโตของบทบาทกฎหมายด้านเทคโนโลยีและคอมเพลียนซ์)
• อื่น ๆ (อาชีพอิสระ, ผู้ประกอบการ ฯลฯ): ประมาณ 8%

แผนภูมิ/กราฟเชิงเปรียบเทียบที่สำคัญ

กราฟแนบท้ายแสดง 3 มิติของแนวโน้มในช่วง 5–10 ปี ได้แก่ (1) จำนวนผู้สมัครต่อปีเทียบกับจำนวนที่รับเข้า, (2) อัตราการมีงานทำภายใน 1 ปีและ 3 ปีหลังจบ, และ (3) การเปลี่ยนแปลงสัดส่วนประเภทงานของบัณฑิต การรวมกราฟในมุมมองเดียวช่วยให้มองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างความต้องการศึกษาต่อด้านนิติศาสตร์ที่เพิ่มขึ้นกับความอิ่มตัวของตลาดแรงงานกฎหมายและการเปลี่ยนแปลงของอาชีพที่บัณฑิตเลือกทำ

วิธีการรวบรวมข้อมูลและข้อจำกัดของข้อมูล

แหล่งข้อมูลและวิธีการรวบรวม — ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ได้มาจากการประสานรวมหลายแหล่งหลัก ได้แก่ ระบบรับเข้าศึกษากลาง (ทะเบียนผู้สมัคร/ผู้สมัครสอบ), รายงานการรับนักศึกษาของคณะ/มหาวิทยาลัย, แบบสำรวจบัณฑิต 1–3 ปีหลังจบของมหาวิทยาลัย, ข้อมูลการจดทะเบียนวิชาชีพ/สภาวิชาชีพ, และข้อมูลการสำรวจกำลังแรงงานระดับชาติที่เผยแพร่เป็นระยะ ทั้งนี้ยังมีการใช้ข้อมูลเชิงสังเกตจากแพลตฟอร์มอาชีพออนไลน์เพื่อเติมมิติการกระจายตำแหน่งงาน

ข้อจำกัดที่สำคัญ — ควรระลึกถึงข้อจำกัดหลายประการที่อาจส่งผลต่อการตีความสถิติ ได้แก่:

• ความไม่สอดคล้องของการนิยามคำว่า "มีงานทำ" ระหว่างหน่วยงาน (งานเต็มเวลา งานชั่วคราว งานพาร์ทไทม์ หรือการประกอบอาชีพหลายอย่างพร้อมกัน)
• อคติจากการตอบแบบสำรวจ (response bias) และอัตราการตอบที่ไม่เท่ากันระหว่างสถาบัน ทำให้ข้อมูลตัวอย่างอาจไม่แทนประชากรทั้งหมด
• ความแตกต่างระหว่างมหาวิทยาลัย (แบรนด์ ชื่อเสียง เครือข่ายศิษย์เก่า) ส่งผลต่อโอกาสการมีงานทำแต่ละบุคคล
• การนับงานในภาคเศรษฐกิจไม่เป็นทางการหรือการจ้างงานข้ามประเทศอาจถูกละเลยในข้อมูลทางการ
• ปัจจัยภายนอกเช่นสถานการณ์เศรษฐกิจโลก, COVID-19 และการมาของเทคโนโลยี/AI มีผลกระทบทันทีและสร้างความผันผวน ทำให้แนวโน้มบางส่วนอาจเป็นชั่วคราว

สรุปคือ ตัวเลขชี้ให้เห็นการเติบโตของความนิยมในการศึกษาในคณะนิติศาสตร์ควบคู่ไปกับสัญญาณของความไม่แน่นอนในตลาดแรงงานที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในแง่ของความสอดคล้องระหว่างวุฒิและงานที่ทำจริง การตีความสถิติจำเป็นต้องทำควบคู่กับความเข้าใจในข้อจำกัดของแหล่งข้อมูลและบริบทเชิงโครงสร้างของตลาดแรงงานยุคดิจิทัล

AI เปลี่ยนแปลงตลาดงานด้านกฎหมายอย่างไร

AI เปลี่ยนแปลงตลาดงานด้านกฎหมายอย่างไร

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานด้านกฎหมายอย่างเป็นรูปธรรม โดยเฉพาะในส่วนของการประมวลผลเอกสาร การค้นหาเชิงกฎหมาย และการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณ ที่ช่วยย่นระยะเวลาและลดต้นทุนให้กับสำนักกฎหมายและหน่วยงานกฎหมายภายในองค์กร การศึกษาหลายฉบับชี้ว่า งานกฎหมายที่เป็นงานซ้ำซ้อนหรือเน้นการประมวลผลข้อมูลมีความเป็นไปได้ในการอัตโนมัติประมาณ 20–40% ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างงานที่กำลังเกิดขึ้น

ตัวอย่างเทคโนโลยีหลักที่ใช้อยู่ในเชิงปฏิบัติ ได้แก่:

• เครื่องมือร่างสัญญาอัตโนมัติ (Contract Automation) — ใช้เทมเพลตและกฎเชิงตรรกะร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อผลิตร่างสัญญาเริ่มต้น ลดเวลาการร่างและการแก้ไขรอบแรก ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มอย่าง LawGeex, Evisort และเครื่องมือภายในบริษัทต่างๆ สามารถจัดทำข้อกำหนดมาตรฐานและสรุปประเด็นสำคัญได้ในเวลาอันสั้น
• ระบบค้นเอกสารด้วย NLP / E‑discovery — ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหา สกัด และจัดหมวดหมู่เอกสารที่เกี่ยวข้องในคดีหรือดีลขนาดใหญ่ แพลตฟอร์มเช่น Relativity, Luminance และ Kira Systems ช่วยให้การทำ due diligence และ discovery เร็วขึ้นอย่างมาก
• การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้วย Machine Learning — แบบจำลองทำนายผลคดี วิเคราะห์รูปแบบการพิสูจน์เชิงสถิติ และประเมินความเสี่ยงทางสัญญา/การเงิน ช่วยผู้บริหารและทนายตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานข้อมูล
• Chatbots และผู้ช่วยดิจิทัลด้านกฎหมาย — ให้คำตอบเบื้องต้น ตอบคำถามกระบวนการภายใน และช่วยงาน service desk เช่น การอธิบายข้อกฎหมายพื้นฐานหรือการเตรียมเอกสารเบื้องต้น

จากความสามารถปัจจุบัน ต่อไปนี้เป็นลักษณะงานที่มีความเสี่ยงสูงต่อการทดแทนหรือเปลี่ยนรูปแบบ:

• การร่างเอกสารพื้นฐานและเทมเพลตสัญญา — การสร้างร่างครั้งแรกที่เป็นไปตามข้อกำหนดมาตรฐานสามารถถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติได้มาก
• การค้นข้อมูลเชิงกฎหมายและการรีวิวเอกสารจำนวนมาก — การค้นหา คัดกรอง และสกัดข้อมูลจากเอกสารหลายร้อยหน้าถูกลดเวลาลงอย่างมีนัยสำคัญโดยเครื่องมือ E‑discovery และ NLP
• งานตรวจสอบความสอดคล้องเชิงรูปแบบ (compliance checklist) — การกรองรายการตรวจสอบและการรายงานพื้นฐานสามารถทำได้โดยระบบอัตโนมัติ

ในทางกลับกัน งานที่ยังคงต้องพึ่งพาทักษะมนุษย์สูงและมีแนวโน้มเติบโต ได้แก่:

• ให้คำปรึกษาด้านยุทธศาสตร์ (Strategic Legal Advice) — การตีความผลกระทบทางธุรกิจ การวางกลยุทธ์คดี หรือการออกแบบโครงสร้างสัญญาที่ซับซ้อน ยังคงต้องอาศัยประสบการณ์ การเข้าใจบริบทเชิงธุรกิจ และการตัดสินใจเชิงศีลธรรม
• การไกล่เกลี่ยและการเจรจาต่อรองระหว่างมนุษย์ — ทักษะการอ่านอารมณ์ ต่อรอง และจัดการความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลเป็นสิ่งที่ AI ยังไม่สามารถทดแทนได้เต็มที่
• การกำหนดนโยบายและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (Regulatory & Policy Making) — งานที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดกรอบกฎหมายและการพิจารณาผลกระทบเชิงสังคมต้องการการพิจารณาจากมนุษย์เป็นหลัก

นอกจากนี้ แนวทางปฏิบัติที่ดีสำหรับองค์กรและผู้ประกอบวิชาชีพคือการมอง AI เป็นเครื่องมือเสริมศักยภาพ ไม่ใช่คู่แข่งโดยตรง ในทางปฏิบัติ สำนักงานกฎหมายที่นำ AI มาใช้รายงานว่า สามารถลดเวลาในการรีวิวเอกสารลงได้ 30–60% ในงาน due diligence และปล่อยให้ทีมทนายโฟกัสที่การวิเคราะห์เชิงยุทธศาสตร์และการมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้ามากขึ้น ผลจากการปรับโครงสร้างงานเหล่านี้ยังสร้างความต้องการใหม่ เช่น บทบาท Legal Technologist, ผู้จัดการ Legal Ops และทนายที่มีความรู้ด้านข้อมูลและการกำกับดูแล AI

ท้ายที่สุด การนำ AI มาใช้ในภาคกฎหมายจำเป็นต้องควบคู่กับมาตรฐานด้านความโปร่งใส การจัดการความเสี่ยงของอคติข้อมูล และการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดทั้งในเชิงประสิทธิภาพและความยุติธรรม แนะนำให้สถาบันการศึกษาและสำนักกฎหมายปรับหลักสูตรฝึกอบรมเพื่อเพิ่มทักษะด้านเทคโนโลยีและความเข้าใจเชิงนโยบายให้แก่ผู้ที่กำลังเข้าสู่ตลาดงาน

เส้นทางอาชีพที่ยังต้องใช้ทักษะมนุษย์

เส้นทางอาชีพที่ยังต้องใช้ทักษะมนุษย์

แม้ว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะสามารถช่วยวิเคราะห์เอกสาร ค้นหาตัวอย่างคดี และร่างร่างเอกสารทางกฎหมายได้อย่างรวดเร็ว แต่บทบาทหลายตำแหน่งในระบบกฎหมายยังคงต้องอาศัย ทักษะเชิงมนุษย์ ที่เครื่องจักรไม่สามารถทดแทนได้ง่าย ๆ โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเชิงคุณค่า ความเข้าใจบริบททางสังคม และการสื่อสารเชิงยุทธศาสตร์ ตัวอย่างเช่น ทนายความในทีมคดีใหญ่ (litigation teams) ที่ต้องเจรจาข้อตกลงซับซ้อน การเป็นที่ปรึกษากฎหมายเชิงนโยบายซึ่งต้องถ่วงดุลผลประโยชน์ของกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลากหลาย และผู้พิพากษาที่ต้องวางน้ำหนักข้อเท็จจริงกับหลักกฎหมายภายใต้บริบททางจริยธรรม

งานเชิงนโยบายและการพัฒนากรอบกฎหมายสำหรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ยังต้องพึ่งพาความสามารถทางปัญญามนุษย์อย่างสูง เช่น การออกแบบกฎระเบียบสำหรับ AI, ความเป็นส่วนตัวข้อมูล และการคุ้มครองผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น กรณีการพัฒนากฎหมายในระดับภูมิภาคอย่าง EU AI Act หรือกรอบความเป็นส่วนตัวเช่น GDPR แสดงให้เห็นว่าการร่างกฎหมายต้องอาศัยการประเมินความเสี่ยงทางสังคม จริยธรรม และเศรษฐกิจควบคู่ไปกับความเข้าใจเชิงเทคนิคซึ่ง AI ยังให้คำตอบเชิงค่านิยมไม่ได้อย่างครบถ้วน งานเหล่านี้มักต้องการผู้เชี่ยวชาญที่สามารถสื่อสารกับนักพัฒนาเทคโนโลยี ผู้กำหนดนโยบาย และประชาชนทั่วไปได้อย่างชัดเจน

นายจ้างในภาคกฎหมายยังคงให้ความสำคัญกับทักษะที่เหนือกว่าแค่การประมวลผลข้อมูล ได้แก่

• ทักษะการเจรจาและการโน้มน้าวใจ — การบริหารความสัมพันธ์ระหว่างคู่กรณี การต่อรองข้อตกลงที่ซับซ้อน และการนำเสนอเหตุผลทางกฎหมายต่อหน้าศาลหรือคณะกรรมการ
• การตัดสินใจเชิงคุณค่า — การถ่วงดุลผลกระทบทางสังคม จริยธรรม และผลประโยชน์สาธารณะซึ่งต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์
• ความเข้าใจบริบทสังคมและนโยบาย — การตีความกฎหมายในบริบทวัฒนธรรม เศรษฐกิจ และการเมืองที่เปลี่ยนแปลงได้
• ความสามารถผสมศาสตร์เทคนิคและกฎหมาย — ความรู้ด้านข้อมูล การทำงานของอัลกอริทึม และความเข้าใจด้านธุรกิจที่ช่วยให้ให้คำปรึกษาได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ทักษะสื่อสารเชิงกลยุทธ์ — การสื่อสารให้ชัดเจนทั้งกับผู้เชี่ยวชาญและประชาชนทั่วไป รวมถึงการร่างนโยบายและคำให้ความเห็นสาธารณะ

เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ผู้เรียนและผู้ประกอบวิชาชีพกฎหมายควรมุ่งพัฒนาความเชี่ยวชาญแบบข้ามสาขา (interdisciplinary) เช่นการเรียนรู้ร่วมกันระหว่างกฎหมายกับเทคโนโลยีหรือธุรกิจ โดยแนวทางปฏิบัติที่แนะนำได้แก่

• ผสมหลักสูตรและการรับรองวิชาชีพ — เช่น ปริญญาโทด้านกฎหมายเทคโนโลยี (LLM in Tech Law), ใบรับรองด้านความเป็นส่วนตัวข้อมูล (CIPP) หรือหลักสูตรด้านการกำกับดูแล AI
• ฝึกงานเชิงนโยบายและภาคเทค — การทำงานร่วมกับหน่วยงานกำกับดูแล สตาร์ทอัพเทค หรือบริษัทขนาดใหญ่เพื่อเข้าใจการนำกฎหมายไปปฏิบัติจริง
• พัฒนาทักษะด้านข้อมูลและการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน — ความรู้เกี่ยวกับข้อมูลใหญ่ (big data), การทำงานของโมเดล AI และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องช่วยให้การให้คำปรึกษามีน้ำหนักและปฏิบัติได้
• สร้างเครือข่ายข้ามสาขาและเผยแพร่ผลงานเชิงนโยบาย — การมีบทบาทในเวทีสาธารณะ การเขียนบทความนโยบาย และการร่วมกลุ่มวิชาชีพช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ

สรุปได้ว่า ในขณะที่ AI จะเปลี่ยนแปลงเครื่องมือและกระบวนการทำงานทางกฎหมายอย่างรวดเร็ว แต่ตำแหน่งงานที่ต้องใช้การตัดสินใจเชิงคุณค่า ความเข้าใจบริบททางสังคมและจริยธรรม รวมถึงการเจรจาเชิงยุทธศาสตร์ จะยังคงเป็นทักษะที่มีคุณค่าสูง การลงทุนในการพัฒนาความรู้ข้ามสาขาและทักษะมนุษย์เหล่านี้จะช่วยให้บัณฑิตนิติศาสตร์สร้างอาชีพที่มั่นคงและมีบทบาทสำคัญท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี

การปรับหลักสูตรและทักษะที่มหาวิทยาลัยควรส่งเสริม

การปรับหลักสูตรและทักษะที่มหาวิทยาลัยควรส่งเสริม

ในระยะสั้น มหาวิทยาลัยควรปรับหลักสูตรนิติศาสตร์ให้ตอบโจทย์การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างเร่งด่วน โดยเพิ่มรายวิชาเลือกและมินิโมดูลที่มุ่งเน้น กฎหมายเทคโนโลยี เช่น กฎหมายเกี่ยวกับแพลตฟอร์มดิจิทัล กฎหมายทรัพย์สินทางปัญญาในยุคดิจิทัล กฎหมายว่าด้วยความเป็นส่วนตัว (data protection) และ จริยธรรม AI ที่ครอบคลุมทั้งหลักการ การประเมินความเสี่ยง และกรณีศึกษาที่เป็นปัจจุบัน ตัวอย่างรูปแบบระยะสั้นได้แก่ คอร์สเร่งรัด 6–12 สัปดาห์ การบรรยายรับเชิญจากผู้เชี่ยวชาญอุตสาหกรรม และเวิร์กช็อปเชิงปฏิบัติที่ใช้กรณีศึกษาจริงเพื่อให้ผู้เรียนเกิดความเข้าใจเชิงประยุกต์ตั้งแต่ขั้นพื้นฐาน

ในระยะกลางถึงระยะยาว ควรพิจารณาการจัดตั้งแทร็กข้ามสาขา (interdisciplinary track) เช่น หลักสูตรคู่หรือปริญญาสองสาขา (Law + Computer Science / Data Science) และการร่วมมือกับคณะวิศวกรรมคอมพิวเตอร์หรือสถาบันเทคโนโลยีเพื่อให้นักศึกษาได้รับทักษะเชิงเทคนิคพื้นฐาน เช่น การอ่านโค้ด ความเข้าใจระบบข้อมูล และการวิเคราะห์ความเสี่ยงของอัลกอริทึม สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้บัณฑิตนิติศาสตร์สามารถสื่อสารกับวิศวกร นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้พัฒนาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

มหาวิทยาลัยควรให้ความสำคัญกับ การเรียนรู้แบบประสบการณ์ (experiential learning) เป็นหัวใจของการเตรียมความพร้อม โดยส่งเสริมรูปแบบต่าง ๆ ดังนี้

• การฝึกงาน (Internship) กับบริษัทเทคโนโลยี ธนาคารสตาร์ทอัพ หรือหน่วยงานกำกับดูแล เพื่อให้นักศึกษาได้เผชิญกับปัญหาจริง เช่น การจัดการข้อพิพาทด้านข้อมูลหรือการร่างนโยบายความเป็นส่วนตัว
• คลินิกกฎหมายเชิงเทคโนโลยี (Tech Legal Clinic) ที่ให้นักศึกษาให้คำปรึกษาแก่สตาร์ทอัพหรือองค์กรไม่แสวงหากำไร ภายใต้การกำกับดูแลของอาจารย์และทนายความมืออาชีพ
• Moot Court และการจำลองศาลที่ผสมเทคโนโลยี เช่น การจำลองคดีที่เกี่ยวข้องกับ AI accountability, algorithmic bias หรือการละเมิดข้อมูล โดยใช้เทคโนโลยีจำลองหลักฐานดิจิทัล
• การเรียนข้ามสาขา ผ่านโครงการร่วมสอน (co-teaching) และแลกเปลี่ยนนักศึกษา เพื่อฝึกการทำงานเป็นทีมข้ามวินัย

ในด้านการประเมินผล ควรเปลี่ยนจากการวัดด้วยการสอบปลายภาคแบบเดิมไปสู่ระบบที่เน้นทักษะการปฏิบัติและความสามารถแก้ปัญหาได้จริง ตัวอย่างแนวทางการประเมินที่แนะนำได้แก่

• โปรเจคเชิงปฏิบัติ (capstone projects) ที่นักศึกษาร่วมกับภาคอุตสาหกรรมหรือหน่วยงานภาครัฐเพื่อออกแบบนโยบาย กรอบการกำกับดูแล หรือตรวจสอบระบบ AI และนำเสนอผลงานพร้อมรายงานความเสี่ยง
• การสอบด้วยสถานการณ์จริง (simulation-based assessment) เช่น การทดสอบในสถานการณ์ที่ต้องตัดสินใจในเวลาจำกัดเกี่ยวกับการแจ้งเหตุละเมิดข้อมูลหรือการตอบข้อร้องเรียนในกรณีที่ระบบ AI ก่อความเสียหาย
• พอร์ตโฟลิโอและการประเมินโดยผู้ว่าจ้าง ที่รวบรวมผลงานเชิงปฏิบัติ รีวิวจากผู้ฝึกงาน และผลตอบรับจากภาคอุตสาหกรรมเป็นส่วนหนึ่งของการให้เกรด
• การวัดผลเชิงทักษะ (competency-based assessment) ที่ระบุชุดทักษะสำคัญ เช่น การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านข้อมูล การร่างนโยบายเชิงเทคนิค และความสามารถสื่อสารกับทีมวิศวกรรม แล้วประเมินตามดัชนีชัดเจน

สุดท้าย มหาวิทยาลัยควรสร้างระบบสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง เช่น โปรแกรม upskilling สำหรับศิษย์เก่า การให้เครดิตสำหรับ micro-credentials ที่สามารถต่อยอดเป็นใบประกาศนียบัตร และการจัดตั้งศูนย์วิจัยด้านกฎหมายและเทคโนโลยีร่วมกับภาคอุตสาหกรรม การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานการเรียนการสอนแบบผสมผสาน (blended learning) และการประเมินผลที่มุ่งทักษะจริง จะช่วยให้บัณฑิตนิติศาสตร์มีความยืดหยุ่นและแข่งขันได้ในตลาดแรงงานที่ได้รับผลกระทบจาก AI

บทบาทนโยบายและความร่วมมือระหว่างภาคการศึกษา-ภาคธุรกิจ

บทบาทนโยบายและความร่วมมือภาคการศึกษา-ภาคธุรกิจ

การเปลี่ยนแปลงจากเทคโนโลยี AI ทำให้โครงสร้างตลาดแรงงานด้านกฎหมายต้องปรับตัวอย่างรวดเร็ว รัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องจึงมีบทบาทสำคัญในการวางกรอบนโยบายเพื่อสร้างระบบนิเวศที่พร้อมรองรับทั้งนักศึกษากฎหมายและผู้ปฏิบัติงาน ตัวอย่างงานวิจัยระดับนานาชาติชี้ว่า ประมาณ 20–30% ของงานปฏิบัติการทางกฎหมาย เช่น การร่างเอกสารซ้ำ ๆ และการค้นหาข้อกฎหมายอาจถูกเปลี่ยนรูปแบบหรืออัตโนมัติด้วย AI ซึ่งสะท้อนความจำเป็นของนโยบายที่ส่งเสริมการเรียนรู้ตลอดชีวิต (lifelong learning) และการเทรนนิ่งเพื่อรีสกิล/อัพสกิลอย่างเป็นระบบ

แนวทางนโยบายที่รัฐควรพิจารณาได้แก่การจัดตั้ง กองทุนสนับสนุนการฝึกอบรม เพื่อให้ผู้จบใหม่และผู้ประกอบวิชาชีพกฎหมายได้รับการรีสกิล เช่น การให้ทุนแบบคูปองการฝึกงาน (training vouchers) การให้สิทธิประโยชน์ทางภาษีแก่บริษัทที่รับผู้ฝึกงานด้านกฎหมาย-เทคโนโลยี และการส่งเสริมการพัฒนา micro-credentials หรือใบรับรองทักษะเฉพาะด้าน (เช่น การใช้ AI ในการร่างสัญญา, การวิเคราะห์ข้อมูลข้อกฎหมาย) โดยให้หน่วยงานกลางรับรองมาตรฐานความเข้มและเนื้อหาเพื่อรองรับการยอมรับในตลาดแรงงาน

นโยบายควรสนับสนุนความร่วมมือระหว่างภาคการศึกษาและภาคเอกชนเพื่อออกแบบหลักสูตรที่สอดคล้องกับความต้องการจริงของตลาดงาน ตัวอย่างมาตรการได้แก่

• เงินอุดหนุนและการแข่งขัน เพื่อให้มหาวิทยาลัยและบริษัทเทคโนโลยีร่วมกันพัฒนาหลักสูตร “LegalTech” ที่มีชั่วโมงฝึกงานภาคสนาม (clinical placements) และโปรเจ็กต์ร่วมกับภาคธุรกิจ
• การจัดตั้งศูนย์ประสานงานร่วม (industry-academia lab) เพื่อเป็นพื้นที่ทดลองเครื่องมือ AI ทางกฎหมาย เปิดให้มีการแลกเปลี่ยนข้อมูล (ภายใต้กรอบคุ้มครองข้อมูล) และทำโปรโตไทป์ร่วมกันระหว่างนักศึกษา อาจารย์ และวิศวกรของบริษัท
• มาตรฐานใบรับรองทักษะ โดยหน่วยงานรัฐร่วมกับสภาวิชาชีพกำหนดกรอบความสามารถ (competency framework) สำหรับทักษะใหม่ เช่น ความเข้าใจ AI เบื้องต้น การประเมินความเสี่ยงผลงานที่ใช้ AI และการใช้เครื่องมือตรวจสอบคุณภาพงาน

บทบาทของสภาวิชาชีพ (เช่น สภาทนายความ/สภานิติศาสตร์) จะเป็นหัวใจในการกำกับมาตรฐานจริยธรรมและการใช้ AI ให้ปลอดภัยและเป็นธรรม สภาวิชาชีพควรกำหนดแนวทางปฏิบัติ (ethical guidelines) ที่ชัดเจน เช่น การบัญญัติหลักความรับผิดชอบเมื่อใช้ AI ในการให้คำปรึกษาทางกฎหมาย การกำหนดข้อบังคับเกี่ยวกับการดูแลข้อมูลส่วนบุคคล และการติดตั้งกระบวนการตรวจสอบ (audit trail) เพื่อให้ผู้ว่าจ้างและผู้รับบริการสามารถตรวจสอบที่มาของคำแนะนำได้ นอกจากนี้ควรกำหนดให้มี ชั่วโมง CPD บังคับเกี่ยวกับ AI และจริยธรรมสำหรับทนายความและนิติกร เพื่อให้การเรียนรู้ต่อเนื่องเป็นไปอย่างเป็นรูปธรรม

แนวทางความร่วมมือเชิงปฏิบัติระหว่างมหาวิทยาลัย บริษัทกฎหมาย และสภาวิชาชีพ ได้แก่การสร้างหลักสูตรร่วม (co-designed curricula), โครงการแลกเปลี่ยนบุคลากร (secondments) ที่ให้คณาจารย์หรือทนายความของบริษัทไปสอนและทำงานวิจัยร่วม, โปรแกรมฝึกงานที่มีการวัดผลเชิงทักษะ และการจัดตั้งคณะกรรมการร่วมเพื่อติดตามผล (KPIs) เช่น อัตราการจ้างงานหลังสำเร็จการศึกษา ระยะเวลาในการปรับทักษะให้สอดคล้องกับงานจริง และการยอมรับ micro-credentials ในการประเมินสมรรถนะของผู้สมัครงาน การตั้งเป้าชัดเจนและการวัดผลด้วยข้อมูลเชิงตัวเลขจะช่วยให้การลงทุนด้านคนและเทคโนโลยีคุ้มค่าและมีประสิทธิภาพ

โดยสรุป รัฐควรประสานนโยบายการเงินสนับสนุน กรอบรับรองทักษะ และสิ่งจูงใจทางกฎหมาย เพื่อผลักดันความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัย ภาคเอกชน และสภาวิชาชีพ ให้เกิดระบบนิเวศที่เตรียมความพร้อมทั้งด้านทักษะ เทคโนโลยี และมาตรฐานจริยธรรม เพื่อให้บัณฑิตนิติศาสตร์และผู้ประกอบวิชาชีพสามารถแข่งขันได้ในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

กรณีศึกษาและคำแนะนำสำหรับนักเรียนที่กำลังตัดสินใจ

กรณีศึกษาจากความสำเร็จและความล้มเหลวในการปรับตัว

ตัวอย่างแรกเป็นกรณีของบัณฑิตนิติศาสตร์ที่ปรับตัวสำเร็จ: A (นามสมมติ) สำเร็จการศึกษาคณะนิติศาสตร์แล้วเริ่มฝึกฝนทักษะด้านเทคโนโลยี เช่น การเขียนสัญญาอัจฉริยะ (smart contracts) พื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วย Python เพื่อทำงานกับข้อมูลสัญญา และเข้าร่วมโครงการฝึกงานในสตาร์ทอัพ LegalTech ผลคือ A ได้เปลี่ยนตำแหน่งจากทนายฝึกหัดเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านสัญญาเทคโนโลยีภายใน 2 ปี ตัวอย่างนี้สะท้อนให้เห็นว่า การผสมผสานทักษะกฎหมายกับทักษะเทคโนโลยีเพิ่มโอกาสในการได้งานและค่าตอบแทน ในสภาพแวดล้อมที่ถูกขับเคลื่อนด้วย AI

ในทางตรงกันข้าม B (นามสมมติ) เป็นกรณีที่ปรับตัวไม่ทัน: B สำเร็จคณะนิติศาสตร์แต่เลือกเน้นเฉพาะบทบัญญัติกฎหมายดั้งเดิม ไม่ได้พัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีหรือทักษะที่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้ง่าย เช่น การคิดเชิงวิพากษ์หรือความสามารถในการให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์ เมื่อระบบอัตโนมัติและซอฟต์แวร์ตรวจสอบสัญญาเข้ามาช่วยลดงานเชิงเอกสาร บทบาทบางส่วนถูกลดความสำคัญ ทำให้ B ต้องแข่งขันกับผู้สมัครจำนวนมากในตำแหน่งพื้นฐานและต้องใช้เวลานานกว่าจะหางานที่มีรายได้สอดคล้องกับความคาดหวัง

จากการสำรวจเชิงอุตสาหกรรมและรายงานจากองค์กรต่างประเทศ พบแนวโน้มว่าในภาคกฎหมาย งานที่มีลักษณะเป็นงานซ้ำซ้อนและตรวจสอบเอกสารมีความเสี่ยงถูกระบบ AI/Automation เข้ามาช่วยมากที่สุด ในขณะที่งานที่ต้องใช้การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ การเจรจาต่อรอง และความเข้าใจบริบทของมนุษย์ยังคงมีความต้องการสูง สรุปคือการผสมทักษะกฎหมาย+เทคโนโลยีเป็นตัวแปรสำคัญที่ช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มมูลค่าในตลาดแรงงาน

คำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับนักเรียนที่กำลังตัดสินใจ

เมื่อคุณกำลังตัดสินใจว่าจะเข้าเรียนคณะนิติศาสตร์หรือไม่ ให้พิจารณาจากมุมมองเชิงกลยุทธ์และเชิงปฏิบัติ ดังนี้

• ฝึกทักษะที่ผสานกับเทคโนโลยี: เรียนรู้พื้นฐานการเขียนโปรแกรม (เช่น Python) เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการประมวลผลข้อมูล เรียนรู้การใช้เครื่องมือจัดการสัญญา (Contract Lifecycle Management) และองค์ความรู้ด้านกฎหมายข้อมูลส่วนบุคคล (Data Privacy) ซึ่งมีความต้องการสูง
• สร้างพอร์ตโฟลิโอเชิงปฏิบัติ: สะสมตัวอย่างงานเช่น บทวิเคราะห์คดีที่มีมุมมองเชิงเทคนิค รายงานการทำ e-discovery ตัวอย่างสัญญาที่ปรับให้รองรับสัญญาอัจฉริยะ หรือโครงการที่ทำร่วมกับสตาร์ทอัพด้านกฎหมาย ใช้ GitHub/Portfolio Website ในการจัดแสดง
• ฝึกทักษะสื่อสารและคิดเชิงวิพากษ์: งานกฎหมายที่มีมูลค่าสูงมักต้องการการอธิบายเชิงกลยุทธ์ การเจรจาต่อรอง และการสื่อสารกับผู้บริหาร ฝึกทำ moot court, เขียนบันทึกข้อกฎหมายเชิงสรุป และเข้าร่วมการนำเสนอเพื่อพัฒนาทักษะเหล่านี้
• เรียนรู้ตลอดชีวิตและรับรองทักษะด้วยหลักสูตรย่อ/Certificate: ลงคอร์สสั้นด้าน LegalTech, Machine Learning เบื้องต้น, หรือ Data Privacy เพื่อแสดงความสามารถที่จับต้องได้ และใช้งานได้จริง

วิธีประเมินความเสี่ยงและการวางแผนสำรอง (Plan B)

ก่อนตัดสินใจ เลือกทำการประเมินความเสี่ยงอย่างเป็นระบบดังนี้

• วิเคราะห์สัญญาณตลาดงาน: ตรวจสอบอัตราการรับสมัครงานในตำแหน่งทนายความพื้นฐาน เทรนด์เงินเดือน และประกาศรับสมัครที่ระบุทักษะด้านเทคโนโลยี ถ้าเห็นการลดลงของตำแหน่งพื้นฐานพร้อมการเพิ่มขึ้นของตำแหน่งที่ต้องการทักษะทางเทคนิค แสดงถึงความเสี่ยงที่สูงขึ้น
• สำรวจความสามารถที่มีของตนเอง: ถามตัวเองว่า ผม/ฉันพร้อมเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ ในอีก 1-3 ปีข้างหน้าหรือไม่ และมีความอดทนในการปรับตัวหรือเปล่า หากคำตอบคือไม่ อาจต้องพิจารณาเส้นทางอื่นหรือเพิ่มแผนสำรอง
• วางแผนสำรอง (Plan B): เตรียมทางเลือกเช่น การเรียนควบคู่วิชาเทคโนโลยี (minor/double major), สมัครคอร์ส bootcamp ด้าน Data/Compliance, หรือมุ่งสู่บทบาทที่เกี่ยวข้องเช่น Compliance Officer, Paralegal หรือที่ปรึกษาด้านกฎระเบียบซึ่งยังต้องการความรู้กฎหมายแต่มีความยืดหยุ่นสูงกว่า
• ตั้งเกณฑ์ถอย (exit criteria): ระบุเงื่อนไขที่คุณจะปรับเปลี่ยนเส้นทาง เช่น ถ้าหลังจบปีที่ 2 ยังไม่ได้ฝึกงานที่เกี่ยวข้องหรือยังไม่มีตัวอย่างงานในพอร์ตโฟลิโอ ให้เริ่มเปิดรับคอร์สเสริมหรือเปลี่ยนเส้นทางอาชีพบางส่วน

โดยสรุป การเลือกเรียนคณะนิติศาสตร์ในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทอย่างรวดเร็วควรทำด้วยการวางแผนที่รอบคอบ: ผสมผสานการเรียนรู้ด้านกฎหมายกับทักษะเทคโนโลยี สร้างพอร์ตโฟลิโอที่จับต้องได้ ฝึกทักษะการสื่อสารและการคิดเชิงวิพากษ์ และเตรียมแผนสำรองที่ชัดเจนเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดงาน

บทสรุป

แม้การสมัครเข้าเรียนคณะนิติศาสตร์จะพุ่งสูงขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา—จากแรงจูงใจด้านสถานะ ความมั่นคงของอาชีพ และความสนใจในบทบาททางกฎหมายที่ขยายตัว—ภาพอนาคตการจ้างงานสำหรับบัณฑิตกลับไม่แน่นอนในยุค AI ที่เครื่องมืออัตโนมัติและซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลเข้ามามีบทบาทในงานกฎหมายมากขึ้น ดังนั้นบัณฑิตนิติศาสตร์จึงจำเป็นต้องพัฒนาทักษะข้ามสาขา (เช่น ความรู้ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ การวิเคราะห์ข้อมูล หลักการออกแบบนโยบายดิจิทัล และทักษะสื่อสารเชิงพาณิชย์) รวมถึงความเข้าใจด้านจริยธรรมของ AI เพื่อรักษาและขยายโอกาสในการจ้างงาน ตัวอย่างเช่น การฝึกงานกับ LegalTech การรับรองทักษะแบบสั้น (micro-credentials) และการเรียนรู้ตลอดชีวิตกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญที่นายจ้างมองหา

การสร้างตลาดแรงงานด้านกฎหมายที่ยืดหยุ่นและยั่งยืนนั้นต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัย รัฐบาล และภาคธุรกิจ ซึ่งรวมถึงการออกแบบหลักสูตรที่ตอบโจทย์ยุคดิจิทัล (หลักสูตรบูรณาการเทคโนโลยี กฎหมายเชิงธุรกิจ และทักษะปฏิบัติ) การส่งเสริมการวิจัยร่วม และการจัดมาตรการนโยบายสนับสนุนเช่น sandbox กฎระเบียบทดลอง และแรงจูงใจทางการเงินสำหรับการฝึกอบรม สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้ระบบการศึกษาและตลาดแรงงานสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว เมื่อทุกภาคส่วนร่วมมืออย่างจริงจัง โอกาสที่บัณฑิตนิติศาสตร์จะยังคงมีบทบาทสำคัญในเศรษฐกิจดิจิทัลก็มีความเป็นไปได้สูง แต่หากยังยืนอยู่กับกรอบการสอนแบบเดิม ผลกระทบจากเทคโนโลยีอาจนำไปสู่การว่างงานหรือการจ้างงานที่ไม่สอดคล้องกับทักษะมากขึ้น