ช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมา หลายๆองค์กรน่าจะมีสถานการณ์เดียวกัน คือมีโจทย์ใหญ่จากผู้บริหารว่า ให้เอา AI มาใช้ในองค์กรให้ได้ ในฐานะ People Team ที่ได้พูดคุยกับพนักงานหลายทีม สัมผัสได้ว่าช่วงแรกๆที่ AI เริ่มเข้ามาเป็นสมาชิกใหม่หลายคนมีหลายความรู้สึกปนกันค่ะ มีทั้งความกระตือรือร้น(จะเรียนรู้การใช้งาน) สับสน(จะเอาไปใช้ตรงไหนดี) และลึกๆหลายคนก็แอบกังวล(น้อง AI คนนี้จะมาแทนที่เราไหมนะ)
แต่พอเวลาเริ่มผ่านไป จน AI ขยับจากน้องใหม่ กลายเป็น Everyday Use หลายๆองค์กร แสดงให้เห็นแล้วว่าเข้ามาช่วย Save Cost, เพิ่ม Productivity ได้จริง
โดยวิธีการส่วนใหญ่ที่หลายองค์กรมักใช้กัน คือเรารีบกระโดดไปที่ปลายทางค่ะ เพราะเรามักจะเชื่อโดยสัญชาตญาณว่า เทคโนโลยี คือคำตอบของทุกคำถาม ไม่ว่าเป็นการซื้อ AI มาเพิ่มซักตัว แจก Account AI ให้ทีมงานใช้ หรือจัดอบรมการ Prompt ให้พนักงานใช้ได้ดีขึ้น
แต่สิ่งที่น่าสังเกตคือว่า ในวันที่พนักงานใช้ AI กันอย่างคล่องแคล่ว และ AI มันเก่งขนาดนี้แล้ว
ทำไมพนักงานส่วนใหญ่ยังรู้สึกเหนื่อยเหมือนเดิม หรือบางคนเหนื่อยกว่าเดิมด้วยซ้ำ
ผลลัพธ์ที่ออกมาส่วนใหญ่คือ พนักงานใช้ AI มากขึ้นจริงๆ แต่ ไม่มีใครรู้สึกว่างานลดลงเลย บางคนทำงานได้ไวขึ้นมาก ในขณะที่บางคนอาจจะใช้เวลาเยอะกว่าเดิมซะอีก เพราะต้องปรับแก้จูนสิ่งที่ AI ให้คำตอบมา ในขณะที่ภาพรวมขององค์กร ผู้บริหารเริ่มมีคำถามว่าแล้วตกลง Impact ที่แท้จริงอยู่ตรงไหนกัน?
บทความนี้ เลยอยากจะชวนทุกคนกลับมาคิดถึง Key Point สำคัญ ที่หลายๆคนอาจจะลืมไป
ในวันที่เรามี Team Member เข้ามาใหม่ที่ชื่อว่า AI เราได้ดีไซน์งาน ความรับผิดชอบให้มันแบบจริงจังหรือยัง?
ในมุมของ People Team เรามองว่า การที่เราจะใช้ AI แบบให้เกิด Impact กับองค์กรมากที่สุด มันจะไม่ใช่ในระดับ Personal Use แล้ว แต่มันเป็นการสร้างระบบงาน ให้พนักงานมั่นใจว่าการนำ AI มาใช้ จะมาช่วยยกระดับการทำงานจริง ไม่ใช่เป็นการแทนที่ รวมถึงเรื่องสำคัญที่สุด ที่เราต้องตอบให้ได้ก็คือ เราควรรู้ว่า เวลาที่ AI ช่วยประหยัดได้ ย้ายไปอยู่ตรงไหนและเราควรนำเวลาเหล่านั้นไปเพิ่ม Value ใหม่ให้องค์กรได้อย่างไร ไม่ปล่อยให้หายไปเฉยๆในกระบวนการทำงานแบบเดิม
ฉะนั้น Secret Sauce ของเรา มันไม่ใช่เรื่องของเครื่องมือ แต่คือการ Rethink ก่อนที่องค์กร จะข้าม Step ไปลงทุนกับเทคโนโลยีใดๆ หรือซื้อ AI ซักตัวเราควรกลับมาตั้งต้นด้วยความเข้าใจและเรียบเรียง Re-Design งานทั้งหมดก่อน ดูว่า Process ไหนที่ควรเปลี่ยน และ People กลุ่มไหนที่พร้อม เพื่อที่จะเลือก Technology เข้ามาช่วยเสริม และทำได้แบบถูกที่ถูกทางจริงๆ
เครื่องมือที่ People Team เราใช้จัดการเรื่องนี้ เรียกว่า Job Task Analysis ค่ะ มันคือการแตก Task งานที่เราทำกันอยู่ทุกวันออกมาเป็นชิ้นย่อยๆ เเละมองงานทั้งหมดใหม่ โดยวิเคราะห์ดูว่า
- งานส่วนไหนที่เราควรให้ AI ทำ 100%
- งานส่วนไหนที่ควรเป็น Human เท่านั้น
- และงานส่วนไหนที่จะเวิร์คที่สุด เมื่อเป็น Human x AI
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำเรื่องนี้ เราไม่ได้จบเพียงแค่ว่าจะรู้ว่าใช้ AI ตรงไหน แต่เรายังเห็นถึงการใช้เวลา (Time Spent) ของทีมงานชัดเจนขึ้นแบบที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เราจะเจอ Insight อื่นๆที่น่าสนใจ และบางครั้งอาจจะน่าตกใจ เช่น งานบางอย่างที่อาจจะใช้เวลาเยอะมากแต่สร้าง Value ให้บริษัทน้อยมาก หรือเจองานที่มีจุดเชื่อมกันไปมา จนเกิดความซ้ำซ้อนในการส่งต่องาน เกิดการ Handover ที่ไม่เป็นประโยชน์ สิ่งเหล่านี้แหละค่ะ คือคำตอบว่า ทำไมพนักงานทั้งองค์กรใช้ AI เป็นแล้ว แต่ทำไมงานถึงไม่ลดลง นั่นเอง
หลังจากเรากาง Task ออกมาทั้งหมด จะเห็นว่า มันมี Task เยอะแยะไปหมดเลย แล้วถ้าเราจะทำเรื่อง AI Transformation ให้มี Big Impact ในระดับองค์กร ควรจะเริ่มยังไงก่อนดี? ทีมเราใช้เกณฑ์ 4 ข้อนี้ ในการช่วยตัดสินใจ เลือก Task ที่จะโฟกัสเริ่มทำก่อน
1.High Manual Work งานที่ใช้เวลาเยอะ หรืออาจจะเป็นงานที่ทำซ้ำๆ เป็น Routine
2.Business Impact เลือกงานที่มี Impact สูงกับบริษัท อาจจะเป็นงานที่สะท้อน KPI โดยตรง
3.Low Risk งานที่มีความเสี่ยงน้อย ถ้าผิดพลาดจะไม่ส่งผลกระทบต่อภาพรวมองค์กร
4.Quick to Pilot เลือกงานที่ Workflow ไม่ซับซ้อน มีชุดข้อมูลที่พร้อมใช้งานทันที
อ่านมาถึงตรงนี้แล้ว ทุกคนน่าจะอยากรู้ใช่ไหมคะว่า ผลลัพธ์ที่ออกมาเป็นยังไงบ้าง? ซึ่งบทความนี้ เราไม่ได้หยิบแค่โมเดลมาเล่าให้ฟังกันเฉยๆค่ะ แต่เราทดสอบสมมติฐานกับ People Team ของเราเองเป็นอันดับแรก เพื่อพิสูจน์ให้มั่นใจว่าทุกขั้นตอนมันเวิร์กจริงๆ และสามารถนำไปปรับใช้กับทีมอื่นๆได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผลลัพธ์คือหลังจากการทำ Job Task Analysis และปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงาน People Team สามารถลด Mandays จากงาน Admin ที่ทำซ้ำๆลงไปได้กว่า 24% เช่นงานที่เคยใช้เวลาในการตอบคำถามซ้ำๆ ให้ AI มาช่วยทำเรื่องนี้ น้องในทีมสามารถขยับไปทำงาน OD ที่เป็นเชิงกลยุทธ์ได้มากขึ้น
สิ่งที่น่าภูมิใจ ไม่ใช่เพียงแค่ตัวเลข Mandays ที่ลดลง แต่ทีมสามารถปรับเปลี่ยนไปโฟกัสงานที่เกี่ยวกับการดูแลคนและวางกลยุทธ์ รวมถึงขยับบทบาทจากฝ่ายสนับสนุนหลังบ้าน มายืนอยู่หน้าบ้าน ทำงานร่วมกับทาง Business Unit ได้มากขึ้นในฐานะ Partner ทีมงานเองก็มีความ Agile สูงขึ้นมากอย่างเห็นได้ชัด มีการสลับหมุนเวียน Rotate งานภายใน รวมถึงบางคนสามารถขยายขีดความสามารถของตัวเอง ทลายกำแพงหน้าที่เดิม ทำ Role ใหม่ๆควบคู่ (Multi-Role) ไปด้วย
การทำ Job Task Analysis อาจฟังดูเหมือนงานที่ละเอียดและต้องใช้พลังเยอะมาก จริงค่ะ! แต่ถ้ามองให้ดี มันเป็นเหมือนการวางรากฐานเพื่อเปิดรับสมาชิกทีมใหม่ ที่ชื่อว่า AI แบบเป็นระบบ
และเมื่อเราดีไซน์งานได้ลงตัว มันจะไม่ใช่แค่การช่วยลดภาระงานให้ทีมงานให้คล่องขึ้น แต่เป็น Strategic Move ครั้งสำคัญ ที่เปลี่ยนการทำงานจากทีมที่ไล่ตามเทคโนโลยี มาเป็นทีมที่พร้อมเปิดรับทุกความเปลี่ยนแปลงในอนาคต ไม่ว่าสมาชิกคนต่อไปจะชื่อ AI หรือเทคโนโลยีไหนก็ตาม..
Writer :
ชนม์ภิชา นาคโร (เตย)
Talent Acquisition Manager
