ความพร้อมด้าน AI ขององค์กรไม่ได้วัดจากจำนวนเครื่องมือที่ซื้อมา หรือการมีเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดอยู่ในมือ เพราะต่อให้ลงทุนมากเพียงใด หากองค์กรยังไม่รู้ว่าต้องการใช้ AI แก้ปัญหาอะไร เทคโนโลยีเหล่านั้นก็อาจกลายเป็นต้นทุนที่ไม่ได้สร้างประโยชน์อย่างที่ควรจะเป็น
กานติมา เลอเลิศยุติธรรม รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ด้านธุรกิจองค์กร เอไอเอส มองว่า หลายองค์กรกำลัง หลงประเด็นในการประเมินความพร้อมด้าน AI เพราะเริ่มจากคำถามว่ามีเครื่องมือหรือยัง ลงทุนทันหรือยัง มากกว่ากลับมาดูว่าองค์กรมีความพร้อมที่จะนำ AI ไปใช้กับธุรกิจและการทำงานจริงแค่ไหน
ภาพที่คุณกานติมาใช้เปรียบเทียบชัดเจน คือการเดินเข้าไปในห้างแล้วเลือกซื้อเทคโนโลยีที่ดูดีที่สุดกลับมา หรือเหมือนคนที่ยังไม่รู้ว่าตัวเองป่วยเป็นอะไร แต่เดินเข้าไปในร้านขายยาแล้วซื้อวิตามินทุกชนิดกลับมากิน สิ่งที่ได้อาจมีราคาแพงและดูดี แต่ไม่ได้หมายความว่าจะตอบโจทย์ปัญหาที่มีอยู่
ด้วยเหตุนี้ การทำ AI Transformation จึงไม่ควรเริ่มต้นจากคำถามว่า “จะซื้อ AI ตัวไหน” แต่ต้องย้อนกลับไปหาโจทย์ธุรกิจให้เจอก่อน
หา Pain Point ให้เจอ ก่อนเลือก AI
สำหรับผู้บริหารที่กำลังขับเคลื่อน AI Transformation คุณกานติมามองว่า จุดเริ่มต้นต้องอยู่ที่แผนธุรกิจ เป้าหมาย และ Pain Point ขององค์กร จากนั้นจึงพิจารณาว่า AI สามารถเข้าไปช่วยตรงไหนได้บ้าง
กระบวนการอย่าง Design Thinking ที่หลายองค์กรเคยนำมาใช้จึงยังมีความหมาย เพราะช่วยให้องค์กรกลับไปค้นหาว่าปัญหาที่แท้จริงอยู่ตรงไหน ก่อนเชื่อมต่อไปยังเทคโนโลยีที่เหมาะสม แทนที่จะเห็น AI เป็นเรื่องใหม่แล้วทิ้งวิธีคิดเดิมทั้งหมด เพื่อวิ่งตามเครื่องมือที่กำลังได้รับความสนใจ
ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อองค์กรตั้ง AI Committee ขึ้นมา แต่บทบาทของคณะทำงานกลับกลายเป็นการพิจารณาว่าจะซื้อเครื่องมืออะไร ติดต่อ Vendor รายใด หรือเลือกเทคโนโลยีตัวไหน โดยยังไม่ได้ตอบคำถามพื้นฐานว่า เมื่อซื้อมาแล้ว คนในองค์กรมีศักยภาพที่จะนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์จริงหรือไม่
หากคนยังไม่พร้อม คำตอบไม่ใช่การหยุดลงทุนด้าน AI แต่ต้องลงทุนพัฒนาคนควบคู่กันไป เพื่อให้เทคโนโลยีที่องค์กรมีอยู่สามารถสร้างประโยชน์ได้จริง
อย่าใช้ AI เป็นโจทย์ตั้งต้นเพื่อลดคน
อีกจุดที่ต้องระวัง คือการนำ AI เข้าไปวางทับกระบวนการทำงานเดิมโดยยังไม่เข้าใจ Workflow อย่างชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อองค์กรเริ่มต้นด้วยโจทย์ว่า AI จะช่วยลดคนได้กี่คน
หากตั้งคำถามเช่นนี้ตั้งแต่ต้น การตัดสินใจอาจไม่ได้อยู่บนพื้นฐานว่า งานส่วนไหนควรให้ AI ทำ งานส่วนไหนยังต้องใช้คน หรือคนกลุ่มใดสร้างคุณค่าให้กับองค์กร แต่จะกลายเป็นการมองเพียงจำนวนพนักงานที่สามารถลดลงได้
สิ่งที่ต้องเรียงลำดับใหม่จึงเริ่มจากเป้าหมายธุรกิจ ตามด้วยกระบวนการทำงาน เมื่อเห็น Workflow ชัดแล้วจึง Identify ว่าจุดใดเหมาะกับ AI และหลังจากนั้นจึงพิจารณาผลต่อกำลังคน ไม่ใช่เริ่มจากจำนวนคนที่ต้องการลดแล้วค่อยนำ AI เข้าไปเติม
การลงทุน AI เพื่อทดแทน Workforce ยังไม่ควรวัดเพียงจำนวน Headcount ที่ลดลง เพราะ AI บางประเภทอาจถูกนำไปแทนงานที่มีต้นทุนต่ำอยู่แล้ว สิ่งที่องค์กรต้องกลับไปถามคือ การลงทุนนั้นให้ผลตอบแทนคุ้มค่าหรือไม่
AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือเป็น Workforce
การเปลี่ยนวิธีคิดที่สำคัญอีกเรื่องคือ การเลิกมอง AI เป็นเพียงเครื่องมือ แล้วมองว่า AI กำลังเข้ามาเป็น Workforce อีกส่วนหนึ่งขององค์กร
“AI จะเท่ากับเป็นพนักงาน”
คุณกานติมา กล่าวว่า การเกิดขึ้นของ AI ไม่ได้หมายความว่าจะเข้ามาแทนคนทั้งหมด แต่คนที่ได้รับผลกระทบคือคนที่ไม่เรียนรู้เพิ่มเติม หรือยังต้องการทำงานซ้ำแบบเดิมต่อไป เพราะงานลักษณะนี้สามารถนำ AI เข้ามาช่วยได้
ในเมื่อ AI เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่มนุษย์สร้างขึ้น มนุษย์จึงต้องเรียนรู้ว่าจะใช้ประโยชน์จากมันอย่างไร คุณกานติมาใช้คำว่า มนุษย์ต้อง “ขึ้นไปขี่ AI ให้ได้” ซึ่งทำให้บทบาทของคนทำงานเปลี่ยนไป จากเดิมที่ใช้เวลาไปกับการประมวลหาคำตอบ มาเป็นคนที่สามารถตั้งคำถามให้ดีขึ้น และตรวจสอบคำตอบที่ AI ส่งกลับมา
“คำถามที่ฉลาดเข้าไป คำตอบที่ฉลาดก็ออกมา”
การเขียน Prompt จึงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของทักษะที่ต้องมี เพราะหลังจาก AI ให้คำตอบแล้ว มนุษย์ยังต้องกลับมาตรวจทานว่าข้อมูลนั้นถูกต้องหรือไม่ และเหมาะกับบริบทที่กำลังนำไปใช้หรือไม่ การใช้ AI จึงไม่ได้ลดความสำคัญของมนุษย์ แต่เปลี่ยนตำแหน่งที่มนุษย์ต้องเข้าไปสร้างคุณค่าในการทำงาน
Middle Management ตัวเชื่อมคนกับ AI
เมื่อ AI เข้ามาอยู่ในกระบวนการทำงาน การเปลี่ยนแปลงจะเดินต่อไม่ได้หากมีเพียงนโยบายจากผู้บริหารระดับสูงและทักษะเทคโนโลยีจากพนักงานปฏิบัติการ คุณกานติมามองว่า ผู้บริหารระดับกลาง หรือ Middle Management เป็นคนที่ต้องเชื่อมสองส่วนนี้เข้าหากัน
ผู้บริหารระดับสูงมีบทบาทด้านนโยบายและการตัดสินใจ ขณะที่พนักงานระดับปฏิบัติการอาจมี Skill Set ด้านเทคโนโลยีอยู่แล้ว Middle Management จึงต้องเข้าใจทั้งการบริหารคน กระบวนการทำงาน และวิธีเชื่อมมนุษย์เข้ากับ AI เพื่อให้องค์กรสามารถใช้เทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หากคนกลุ่มนี้ทำหน้าที่เชื่อมต่อไม่ได้ ก็สามารถกลายเป็น Blockage ขององค์กรได้ทันที การพัฒนาทักษะของ Middle Management จึงไม่ใช่การส่งไปเรียน AI เพียงอย่างเดียว แต่ต้องพัฒนาให้สามารถบริหารคน เข้าใจงาน และมองออกว่าจะใช้เทคโนโลยีตรงไหนเพื่อสร้างประโยชน์สูงสุด
ผู้นำต้องยอมรับว่าไม่รู้ทุกเรื่อง
อุปสรรคของ AI Transformation ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยีเท่านั้น คุณกานติมามองว่า ผู้บริหารเองสามารถกลายเป็นจุดอุดตันขององค์กรได้ หากยังเชื่อว่าตัวเอง ต้องเก่งและรู้ทุกเรื่อง หรือยังยึดติดกับความสำเร็จที่เคยพาองค์กรเดินมาถึงวันนี้
คำแนะนำของเธอจึงตรงไปตรงมาว่า ผู้บริหารต้องฉลาดน้อยลงนิดนึง เพื่อเปิดพื้นที่ให้ความรู้ใหม่เข้ามา เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วเกินกว่าที่คนคนเดียวจะรู้ทุกอย่างได้
บทบาทของผู้นำจึงต้องเปลี่ยนจากคนที่มีคำตอบทั้งหมด มาเป็นคนที่ฟังมากขึ้น เปิดรับทักษะของคนในองค์กร และนำประสบการณ์ที่ตัวเองมีมาเชื่อมกับความรู้ใหม่ของคนรุ่นถัดไป
คุณกานติมายกตัวอย่างการยอมบอกลูกน้องตรง ๆ ว่าไม่รู้หรือทำไม่เป็น แล้วขอให้ลูกน้องช่วยสอนเทคโนโลยี ขณะที่ผู้บริหารสามารถนำประสบการณ์ของตัวเองกลับไปช่วย Coach คนรุ่นใหม่ วิธีนี้ทำให้ความรู้ไม่ได้ไหลจากบนลงล่างเพียงทางเดียว แต่คนต่างรุ่นสามารถแลกเปลี่ยนจุดแข็งระหว่างกัน และช่วยลดช่องว่างระหว่าง Generation ไปพร้อมกัน
Upskill-Reskill ต้องรับผิดชอบร่วมกัน 50:50
เมื่อทักษะกลายเป็นเงื่อนไขสำคัญของการทำงานร่วมกับ AI คำถามต่อมาคือ ใครควรรับผิดชอบการ Upskill และ Reskill บุคลากร
คุณกานติมาเสนอหลัก 50:50 โดยองค์กรต้องรับผิดชอบครึ่งหนึ่ง ผ่านการเปิดโอกาสให้พนักงานเข้าถึงองค์ความรู้และช่องทางการเรียนรู้ ส่วนอีกครึ่งหนึ่งต้องเป็นความรับผิดชอบของพนักงานที่จะเลือกพัฒนาตัวเอง
การเปิดหลักสูตรหรือสร้างโอกาสเรียนรู้เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ หากองค์กรยังต้องคอยตามพนักงานให้เข้าเรียนหรือบังคับให้พัฒนาตัวเอง เพราะท้ายที่สุดแต่ละคนต้องเป็นผู้กำหนดว่าจะเดินต่ออย่างไรในโลกการทำงานที่กำลังเปลี่ยนไป
“เราไม่สามารถอยู่บนชะตากรรมได้ เราต้องลุกขึ้นมากำชะตาของตัวเอง”
มุมมองนี้ทำให้การพัฒนาคนในยุค AI ไม่ใช่หน้าที่ของฝ่ายทรัพยากรบุคคลหรือผู้บริหารฝ่ายเดียว องค์กรต้องสร้างโอกาส แต่คนทำงานต้องรับผิดชอบต่อความสามารถของตัวเองด้วย เพราะคนที่หยุดเรียนรู้จะมีความเสี่ยงมากขึ้นเมื่องานที่ทำซ้ำสามารถถูกเทคโนโลยีเข้ามาช่วยทำได้
ยิ่งใช้ AI ยิ่งต้องรักษา Human Touch
แม้ AI จะเข้ามาเป็น Workforce และรับหน้าที่เตรียมข้อมูลหรือประมวลผลได้มากขึ้น แต่ยังมีงานอีกส่วนที่คุณกานติมามองว่า AI ทำแทนไม่ได้ โดยเฉพาะบทบาทของ Leader ในการพัฒนาคน
การให้ Constructive Feedback เพื่อทำให้คนเติบโต การวางแผนงานและธุรกิจ ตรรกะ จริยธรรม ตลอดจนการทำให้คนรู้สึกมั่นคงในการทำงาน ยังคงต้องอาศัย Human Touch เพราะ AI ประมวลผลจากข้อมูลได้ แต่คำตอบที่ได้ไม่ได้หมายความว่าจะมีความเหมาะสมทางจริยธรรม หรือสามารถนำมาใช้กับคนและบริบทขององค์กรได้ทันที
องค์กรจึงยังต้องการมนุษย์ แต่เป็นคนทำงานในรูปแบบใหม่ที่สามารถเชื่อมคนกับเทคโนโลยีเข้าหากัน รู้ว่าจะใช้ AI ตรงไหน และรู้ว่าตรงไหนยังต้องใช้วิจารณญาณ ประสบการณ์และความเข้าใจมนุษย์
“อย่ามัวแต่ไปมุ่งพัฒนาแต่ความรู้ในเรื่อง Technical ในเรื่อง AI อย่างเดียว จนลืมทิ้งความเป็นคน เสน่ห์ของความเป็นคนเอาไว้ข้างหลัง”
ท้ายที่สุด ความพร้อมรับ AI จึงไม่ได้เริ่มจากคำถามว่าองค์กรมีเทคโนโลยีมากแค่ไหน แต่อยู่ที่ว่าองค์กรรู้จักปัญหาของตัวเองดีเพียงใด ออกแบบกระบวนการทำงานชัดหรือยัง ผู้นำพร้อมเรียนรู้และรับฟังหรือไม่ และคนทำงานพร้อมพัฒนาตัวเองเพื่อทำงานร่วมกับ AI แค่ไหน เพราะเมื่อ AI กลายเป็น Workforce อีกส่วนหนึ่งของการทำงาน ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่ว่าใครซื้อ AI ก่อน แต่อยู่ที่ว่าใครสามารถนำความสามารถของคนและ AI มาใช้ร่วมกันได้จริง
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ธนวัฒน์ สุธรรมพันธุ์: Agentic AI เปลี่ยนโลกการทำงาน คนต้องรู้จัก ‘ขี่ AI’
