ยุค AI เพิ่มความต้องการคน ไม่ใช่ทำให้หายไป

บริษัทต่าง ๆ ในทุกอุตสาหกรรมกำลังพยายามทำให้กระบวนการภายในมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผลก็คือเราได้เห็นเทคโนโลยีกลายเป็นตัวรับผิดชอบของการเลิกจ้างที่ต่อเนื่อง โดยเฉพาะในภาคเทคโนโลยี บริษัทต่าง ๆ โยนความรับผิดชอบของการเลิกจ้างจำนวนมากให้กับ AI แนวโน้มตลาดที่มุ่งไปสู่โครงสร้างองค์กรที่แบนราบและการดำเนินงานที่ประหยัดเพื่อลงทุนถูกนำเสนอว่าเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ในความเป็นจริง ผู้นำ AI ระดับองค์กรจะไม่เห็นด้วยเลยว่าการทดแทนมนุษย์ในระดับนี้ด้วยเทคโนโลยีที่มีในปัจจุบันเป็นไปได้

อย่างไรก็ตาม เรื่องราวว่า AI จะมาแทนที่คนยิ่งถูกยืนยันและความกลัวต่อเทคโนโลยีก็แผ่กระจายไปทั่วทุกแรงงาน – แม้กระทั่งผู้ที่ไม่ได้รับผลกระทบโดยตรง

เป็นความจริงที่ว่า AI กำลังกำจัดงานบางอย่าง ปรับวิธีที่เราจัดสรรเวลาและเพิ่มขนาดของสิ่งที่เราสามารถทำได้ แต่ AI ไม่ได้กำจัดความต้องการความเชี่ยวชาญเลย ในความเป็นจริง AI กำลังเพิ่มความต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในจุดตัดของการดำเนินธุรกิจและ AI

การเปลี่ยนแปลงคุณค่ามนุษย์ในที่ทำงาน

ในปีที่ผ่านมา บริษัทจำนวนมากได้ประกาศการเลิกจ้างที่เกี่ยวข้องกับ AI ในบางระดับ AI จริง ๆ แล้วทำให้บางงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นและบางงานกลายเป็นซ้ำซ้อน; อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณีมันเป็นข้ออ้างที่สะดวกสำหรับการลดต้นทุนในวงกว้างที่ได้รับการตอบรับจากตลาดสาธารณะ

แม้ว่าการเลิกจ้างนี้จะทำให้ชื่อเสียงของบริษัทเสียหาย แต่ในมุมมองแรก การเลิกจ้างเนื่องจากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจากเทคโนโลยีใหม่ถือเป็นสัญญาณที่ดีสำหรับนักลงทุน; อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์นี้ให้ความสำคัญกับผลกำไรระยะสั้นในอัตรากำไรมากกว่าผลตอบแทนระยะยาว ที่จริง ตามการศึกษาของ Deloitte ส่วนใหญ่ขององค์กรใช้จ่าย 93% ไปกับเทคโนโลยีและเพียง 7% เท่านั้นที่นำกลับมาลงทุนในคน สิ่งนี้อาจทำให้บริษัทเสียเปรียบหากไม่นำผลการเพิ่มผลผลิตไปลงทุนในความสามารถใหม่และกลยุทธ์แรงงานที่แข็งแกร่ง การสร้างสมดุลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงแรงงานที่จะประสบความสำเร็จในยุค AI‑first

กรอบการทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงยังคงพึ่งพามนุษย์ กระบวนการ และเทคโนโลยี – แม้ในเรื่องราวของ AI ก็ตาม แม้เทคโนโลยีพื้นฐานจะเปลี่ยนแปลง แต่องค์กรจะไม่ควรมองข้ามส่วนของกระบวนการและคน

ในที่สุด ใช่ ส่วนใหญ่ AI ถูกใช้เพื่ออัตโนมัติงานด้านการบริหารและงานที่ทำซ้ำ ๆ แต่เราลืมงานเบื้องหลังที่ต้องทำเพื่อให้ถึงจุดนั้น คนยังคงต้องกำหนดเป้าหมาย ตรวจสอบผลลัพธ์ ควบคุมการตัดสินใจของ AI เพื่อให้ระบบพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ทั้งหมดรอบ ๆ ระบบเหล่านั้น เทคโนโลยีเป็นตัวช่วย ไม่ได้มาแทนที่การคิดเชิงวิพากษ์ การสร้างความสัมพันธ์ และการสนับสนุนกลุ่มที่มีความเห็นและมุมมองที่หลากหลายเพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้อง

ถ้าดูในมุมนี้ AI ระดับองค์กรอาจสร้างงานมากกว่าที่กำจัดลง ทำให้ตำแหน่งที่มนุษย์แสดงคุณค่าในที่ทำงานเปลี่ยนไป

คุณจะเห็นว่าโมเดลภาษาใหญ่เข้าใจภาษาได้ดี แต่มีความเข้าใจจำกัดเกี่ยวกับการทำงานภายในของธุรกิจเฉพาะ – นโยบาย สภาพแวดล้อมการกำกับดูแล วัฒนธรรมองค์กร และความละเอียดในการดำเนินงาน ดังนั้นเราจึงเห็นความต้องการที่เพิ่มขึ้นในบทบาทที่เชื่อมโยงสองสิ่งนี้ เช่น วิศวกรที่ปรับใช้ล่วงหน้า (FDEs) สถาปนิกกระบวนการทำงาน AI และผู้นำการเปลี่ยนแปลงและการสนับสนุน

ระวัง! การเปลี่ยนแปลงองค์กรกำลังมาถึง

องค์กรต่าง ๆ ตระหนักแล้วว่าการทดลอง AI เป็นส่วนที่ง่าย การเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริงเป็นส่วนที่ยาก – และเป็นที่ที่หลายองค์กรอยู่ในขณะนี้ เพื่อขยายการทดลองให้เป็นการใช้งานจริงอย่างประสบความสำเร็จต้องออกแบบกระบวนการทำงานและกระบวนการธุรกิจใหม่ทั้งหมด นอกจากประสิทธิภาพของโมเดลแล้ว การเปลี่ยนแปลงองค์กรในระดับกว้างก็จำเป็น

เพราะฉะนั้น ความต้องการคนที่สามารถแปล AI ให้เข้ากับกระบวนการทำงานเฉพาะของธุรกิจกำลังเพิ่มขึ้น ในความเป็นจริง เราได้เห็นปรากฏการณ์นี้เมื่อต้นปีนี้กับการเพิ่มขึ้นของ FDEs แต่ก็ไม่แปลกถ้าผู้เชี่ยวชาญ AI ประเภทนี้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ลองคิดว่ามันมีคุณค่ามากแค่ไหนหากมีคนในองค์กรของคุณที่สามารถตอบคำถามเช่น:

• ปัญหา/กระบวนการทำงานใดต้องการการออกแบบใหม่?
• เราควรวัดความสำเร็จภายในองค์กรของเราด้วยวิธีใด?
• เราจะทำให้พนักงานรับ AI อย่างจริงจังในระดับใหญ่ได้อย่างไร?

ดังนั้น ผู้นำธุรกิจจะทำอะไรได้บ้างเพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรของพวกเขาพร้อมสำหรับความสำเร็จกับประเภทของบุคลากรนี้?

First, ตัดสินใจว่าคุณต้องการสร้างหรือซื้อความสามารถด้าน AI การอภิปรายที่ใหญ่ในขณะนี้ ทั้งสองมีข้อดีและข้อเสีย การนำเข้าบุคลากรใหม่สามารถเติมเต็มช่องว่างความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคได้ทันที เพิ่มกลยุทธ์ AI ขั้นต้น และทดลองไอเดียใหม่ อย่างไรก็ตาม หากเรากำลังพูดถึงบทบาทใหม่ที่ต้องการความชำนาญด้าน AI ร่วมกับความเชี่ยวชาญทางธุรกิจ ผู้ที่เหมาะสมที่สุดคือคนภายในองค์กรที่คุ้นเคยกับการดำเนินงานของมัน แน่นอนว่าเรื่องนี้ต้องอาศัยการเป็นผู้นำที่แข็งแกร่งเพื่อระบุและฝึกฝนคนเหล่านี้ ซึ่งอาจใช้เวลานานกว่าการจ้างจากภายนอก

คำตอบคือการผสมผสานการสร้างและการซื้อเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยการจับคู่ผู้เชี่ยวชาญ AI ด้านเทคนิคจากภายนอกกับผู้เชี่ยวชาญกระบวนการทำงานภายใน คุณจะได้สมดุลที่สมบูรณ์แบบ

Second, สร้างทีม AI ข้ามหน้าที่ที่ไม่จำกัดอยู่ในแผนก IT หากกรอบการเปลี่ยนแปลงแรงงานที่ประสบความสำเร็จคือคน กระบวนการ และเทคโนโลยี คุณไม่สามารถละเลยส่วนใดส่วนหนึ่งได้ การนำ AI ที่ดีที่สุดหลายครั้งถูกนำโดยผู้นำธุรกิจจากฝ่ายทรัพยากรบุคคล ทีมผลิตภัณฑ์ ฝ่ายกฎหมาย และอื่น ๆ

ยุค AI และต่อไป: มองไปที่แรงงานใหม่

หากประวัติศาสตร์เป็นสัญญาณ เรารู้ว่าการบูมของเทคโนโลยีใหญ่ทุกครั้งได้เปลี่ยนแปลงแรงงานตามที่เรารู้ในขณะนั้น โดยการกำจัดบทบาทบางอย่าง – ใช่ แต่ต่อมาจะมีบทบาทใหม่เข้ามาแทนที่ ตัวอย่างเช่น อินเทอร์เน็ตทำให้ความต้องการงานค้าปลีกแบบดั้งเดิมและงานพิมพ์ลดลง อย่างไรก็ตาม ด้านหลัง เราได้เห็นนักการตลาดดิจิทัล นักออกแบบกราฟิก ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ สถาปนิกคลาวด์ และอื่น ๆ

ทั้งหมดนี้หมายความว่า เราน่าจะยังคงเห็นการเลิกจ้างจำนวนมากที่อ้างว่าเป็นเพราะ AI โดยเฉพาะเมื่อบริษัทส่งเสริมการใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นและผลผลิตที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม บริษัทที่มุ่งหน้าไปสู่ AI อย่างแท้จริงรู้ว่าแม้ว่างานอาจเปลี่ยนแปลง แต่จำนวนบทบาทไม่น่าจะเปลี่ยนแปลงมาก

แรงงานใหม่ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอยู่แล้วจะต้องการผู้เชี่ยวชาญที่สามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างการดำเนินธุรกิจ การจัดการการเปลี่ยนแปลง และความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค บริษัทที่เริ่มทำเช่นนี้ตั้งแต่แรกจะเป็นผู้ที่สร้างแรงงานที่สามารถทำให้ AI กลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงแข่งขันอย่างยั่งยืน