สกุลเงินของประสิทธิภาพการทำงาน: AI และองค์ประกอบของมนุษย์

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา วิธีการทำงานของเรามีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากจากเทรนด์และเทคโนโลยีใหม่ๆ ในสถานที่ทำงาน AI ได้เปลี่ยนแปลงกฎของประสิทธิภาพการทำงานในโลกธุรกิจอย่างรวดเร็ว โดยสามารถสร้างอีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย รูปภาพ การนำเสนอ และวิดีโอได้ภายในไม่กี่คลิก ไม่ใช่หลายวัน

แต่ประสิทธิภาพการทำงานไม่ได้ถูกกำหนดโดยความเร็วเพียงอย่างเดียว คุณภาพและผลลัพธ์ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน เราเริ่มให้ความไว้วางใจ AI ในงานที่สำคัญมากขึ้น เช่น การขับรถ การคาดการณ์ และแม้กระทั่งการวินิจฉัยทางการแพทย์ ในบางกรณี อย่างไรก็ตาม ยังมีหลายสิ่งที่ได้รับประโยชน์ (และจะยังคงได้รับประโยชน์) จากการมีมนุษย์อยู่ในตำแหน่งผู้ควบคุม เนื่องจากสัมผัสของมนุษย์มีคุณค่าโดยธรรมชาติ มันช่วยสร้างความไว้วางใจและความเชื่อมโยงระหว่างบุคคลในทางที่เครื่องจักรยังไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สิ่งที่เห็นชัดเจนขึ้นเมื่อการนำ AI ไปใช้เร็วขึ้น คือ คุณค่าที่เห็นได้ชัดเจนและง่ายที่สุดที่ AI สามารถให้ได้คือความสามารถในการ คืนเวลาให้กับผู้ทำงาน มันช่วยให้ผู้ทำงานสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนสำคัญที่สุดของงาน เช่น การแก้ปัญหาแบบกำหนดเอง การทำงานร่วมกับลูกค้า และการสำรวจความต้องการทางธุรกิจที่ซับซ้อนของลูกค้า

ดังนั้น ในยุคของ การสร้าง AI คำถามที่เกิดขึ้นคือ เราจะใช้ทักษะที่เป็นมนุษย์โดยธรรมชาติของเราเพื่อไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ยังเปลี่ยนแปลงวิธีคิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมได้อย่างไร ต่อไปนี้ เราจะสำรวจผลกระทบอย่างลึกซึ้งของ AI ต่อสถานที่ทำงานและความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของทักษะ mềmในยุคของการทำงานอัตโนมัติ

วิธีการที่ AI ได้เปลี่ยนแปลงพลวัตของสถานที่ทำงาน

สถานที่ทำงานในปัจจุบันไม่เหมือนกับเมื่อสิบปีที่แล้ว เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจากเทคโนโลยีและวัฒนธรรมการทำงานที่เปลี่ยนแปลงไป เครื่องมือ AI ที่สร้างสรรค์ เช่น ChatGPT, Midjourney และ DALL·E เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจของ AI ในปัจจุบัน แต่การวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ระบุรูปแบบ และสร้างข้อมูลเชิงลึกก็มีคุณค่าอย่างมากต่อธุรกิจ

พิจารณา四ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ AI:

• การวิเคราะห์เชิงอธิบาย (Descriptive analytics) มองข้อมูลในอดีตเพื่อบอกเราว่าเกิดอะไรขึ้น การวิเคราะห์ประเภทนี้จะวัด ควบคุม และติดตามผลอย่างเป็นกลาง เช่น ประสิทธิภาพการขาย การขายตามภูมิภาค และรายงานการชนะ/แพ้
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics) บอกเราว่าทำไมจึงเกิดขึ้น การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยใช้มาตรการเป็นกลางเพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจปัจจัยที่นำไปสู่ผลลัพธ์ เครื่องมือวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยสร้างการวิเคราะห์สำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การสูญเสียธุรกิจ ระยะเวลาของรอบการขาย การลาออกของลูกค้า และประสิทธิภาพของตัวแทนขาย
• การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive analytics) คาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตโดยใช้ทั้งปัจจัยที่เป็นกลางและไม่เป็นกลางในการให้คะแนนลูกค้า คาดการณ์การลาออก คาดการณ์การเติบโตและการขาย และสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของการปิดธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
• การวิเคราะห์เชิงสั่งการ (Prescriptive analytics) แนะนำเราว่าควรทำอะไรต่อไปตามข้อมูลทั้งหมดข้างต้น การวิเคราะห์ประเภทนี้ใกล้เคียงกับการสร้างสรรค์เชิงมนุษย์มากที่สุด และสามารถเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นการดำเนินการและผลลัพธ์

การวิเคราะห์เชิงสั่งการเป็นจุดที่ธุรกิจสามารถสร้างคุณค่าได้มากที่สุด และเป็นจุดที่ใกล้เคียงที่สุดในการจำลองความฉลาดของมนุษย์ โดยการเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นการดำเนินการและผลลัพธ์ ซึ่งสามารถถูกบันทึกไว้เพื่อความสม่ำเสมอและสามารถทำซ้ำได้ อย่างไรก็ตาม ยังคงต้องการการดูแลและความร่วมมือจากมนุษย์

ดังนั้น การรวม AI ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงธรรมชาติของงานเท่านั้น แต่ยังจะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของกำลังคนในอนาคตอีกด้วย องค์กรจะให้คุณค่ากับบุคคลที่มีทักษะทางเทคนิคและทักษะ mềmผสมผสานกัน ซึ่งหมายความว่าไม่ควรลืมคุณค่าของสัมผัสของมนุษย์

คุณค่าของทักษะ mềmในโลกอัตโนมัติ

ในขณะที่ AI จัดการกับส่วนของงานที่ซ้ำซ้อนและวิเคราะห์ มนุษย์สามารถมีส่วนร่วมด้วยความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ และทักษะการคิดอย่างมีวิจารณญาณ แม้กระทั่งรุ่น AI ที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบันก็ยัง ขาดความฉลาดทางอารมณ์ ทำให้มนุษย์เป็นสิ่งจำเป็นในการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ มนุษย์นำสิ่งที่ AI ไม่สามารถทำได้มาใส่ในปฏิสัมพันธ์ เช่น ประสบการณ์ชีวิต ความสามารถในการคิดผ่านความซับซ้อน และการให้คำปรึกษาที่มีคุณค่า

ทักษะเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการดำเนินงานที่สร้างรายได้และสร้างความสัมพันธ์ เช่น การขาย ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการฝ่ายขายทำงานร่วมกับผู้ขายใหม่ และผู้ขายใหม่กำลังติดต่อกับคนติดต่อหลัก (POC) ของบัญชีลูกค้าเป้าหมาย ผู้ขายใหม่มีเป้าหมายที่จะให้ POC นำตนไปสู่การพบกับ VP ของฝ่ายขาย เนื่องจากผู้ขายรู้ว่า VP จะเป็นผู้ตัดสินใจสุดท้ายและต้องมีส่วนร่วมในการประเมิน

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สามารถใช้เพื่อตรวจจับความลังเลนี้ แต่การวิเคราะห์สาเหตุเบื้องหลังอาจไม่อยู่ในความสามารถของเครื่องมือ นี่คือจุดที่สัมผัสของมนุษย์เข้ามา โดยการนำสิ่งที่เครื่องมือ AI ให้มาและเพิ่มความเชี่ยวชาญและบริบทตามประสบการณ์ ผู้จัดการที่เข้าใจถึงความซับซ้อนของการทำงานกับลูกค้าสามารถให้คำแนะนำผู้ขายใหม่ว่าจะจัดการการสนทนาเพื่อสร้างความไว้วางใจกับ POC

นี่เป็นตัวอย่างหนึ่งของวิธีการที่มนุษย์ให้คุณค่ากับกิจกรรมที่ปิดการขายและผลักดันธุรกิจไปข้างหน้า ในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล มนุษย์สามารถจดจำรายละเอียดเล็กๆ ที่แสดงถึงความใส่ใจที่แท้จริง และหาวิธีการทำงานร่วมกันที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของพนักงานหรือช่วยสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่สนับสนุน สิ่งเหล่านี้ล้วนส่งผลต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ และทำให้พวกมันมีประสิทธิภาพเท่ากับการทำงานอัตโนมัติของ AI

สรุป

AI และการวิเคราะห์ขั้นสูงได้ปฏิวัติสถานที่ทำงานอย่างไม่ต้องสงสัย โดยการทำงานอัตโนมัติและทำให้กระบวนการทำงานมีประสิทธิภาพและรวดเร็วอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน อย่างไรก็ตาม สาระสำคัญของประสิทธิภาพการทำงานไม่ได้ถูกกำหนดโดยความเร็วเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิผลที่ส่งผลต่อความสำเร็จและความเติบโตของธุรกิจ เมื่อ AI จัดการกับส่วนของงานที่ซ้ำซ้อนและวิเคราะห์ มนุษย์จะกลายเป็นผู้มีส่วนร่วมที่จำเป็น

เมื่อเรานำทางผ่านภูมิทัศน์การทำงานที่เปลี่ยนแปลงไป ซึ่ง การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และมนุษย์กลายเป็นบรรทัดฐาน ความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกันระหว่างเทคโนโลยีและทักษะของมนุษย์จะกลายเป็นพลังขับเคลื่อนเบื้องหลังของการแก้ปัญหาเชิงนวัตกรรมและความสำเร็จทางธุรกิจที่ยั่งยืน ในการเปลี่ยนแปลงวิธีคิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงาน มันสำคัญที่จะรับรู้และเฉลิมฉลองคุณค่าที่ยั่งยืนของสัมผัสของมนุษย์ ซึ่งในรูปแบบที่หลากหลายยืนเคียงข้าง AI ในการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมาย