ลองนึกภาพว่า วันหนึ่งทีมทำงานไวขึ้นเพราะ GenAI ช่วยทุกอย่าง แต่พอถึงจังหวะต้องตัดสินใจจริง คนในทีมกลับเริ่มแยกไม่ออกว่า อันไหน คำตอบที่ดูดี vs อันไหน คำตอบที่ถูกต้องและปลอดภัย
ปัญหานี้จะหนักกับคนที่เพิ่งเริ่มทำงานมากเป็นพิเศษ เพราะช่วงต้นอาชีพ คือ ช่วงที่ต้องเก็บชั่วโมงบิน จากงานยาก ๆ งานละเอียด ๆ เพื่อสร้างวิจารณญาณ แต่ถ้าให้ AI ทำแทนตั้งแต่ต้น…คนอาจโต ช้าลงแบบไม่รู้ตัว
Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 องค์กร 30% อาจตัดสินใจแย่ลง จากการ พึ่งพา AI มากเกินไป
CHROs (หัวหน้าสาย HR) ต้องเร่งเรื่อง Learning and Development และการสร้างประสบการณ์จริง ในบทบาทช่วงเริ่มต้นอาชีพให้ไวขึ้น เพื่อให้ผลงานยังดีอยู่ และเพื่อไม่ให้ ท่อส่งคนเก่ง สำหรับตำแหน่งระดับสูงในอนาคตสะดุด
Kaelyn Lowmaster (Director, Research ใน Gartner HR practice) บอกว่า พนักงานควรรู้ไว้ว่า AI มีโอกาสกระทบงานได้จริง เพราะเราเริ่มเห็นบางบทบาทโดนปรับไปแล้ว แต่ก็ไม่ได้กระทบเท่ากันทุกงาน
แม้ความเป็นจริง AI ไม่ได้กระทบงานทุกแบบอย่างสม่ำเสมอ บางคนใช้ GenAI แล้วได้ประโยชน์มาก แต่บางคนแทบไม่ได้ช่วยอะไร
Gartner เสนอกรอบแบ่งพนักงานเป็น 4 กลุ่มเพื่อดูว่า AI กระทบแต่ละคนไม่เท่ากัน
- Protégés (คนรุ่นใหม่/เริ่มงาน): คนเริ่มต้นในงานที่ต้องใช้ judgment สูง เสี่ยงเชื่อผลลัพธ์จาก GenAI ง่าย
- Maestros (ผู้เชี่ยวชาญตัวจริง): ผู้เชี่ยวชาญ ใช้ GenAI เพื่อยกระดับงานซับซ้อน
- Keystones (คนสายซัพพอร์ต/สำคัญ): สายซัพพอร์ตที่ทำให้องค์กรเดินได้ลื่น ถ้าใช้ AI ถูกทางจะเก่งไวขึ้น
- Stewards (คนที่มีความรู้และความน่าเชื่อถือสูง): คนมีประสบการณ์ในงานที่ดูตรงไปตรงมา แต่ต้องอาศัยความรอบคอบ
Kaelyn Lowmaster บอกว่า สิ่งที่ CHROs ควรทำทันที ไม่ใช่แค่สอนใช้เครื่องมือ แต่ต้องเร่งสร้างประสบการณ์ให้เกิดจริง โดยเฉพาะกลุ่ม Protégés เช่น
- ทำพื้นที่ให้เพื่อนร่วมรุ่นแชร์วิธีใช้ GenAI + แชร์ข้อผิดพลาดที่เจอ (ให้เรียนรู้จากกันและกันเร็วขึ้น)
- วางระบบให้เข้าถึงผู้เชี่ยวชาญได้ต่อเนื่อง (ไม่ใช่รอให้บังเอิญได้ทำงานร่วมกัน)
- ใช้ GenAI Simulators ให้คนได้ซ้อมสถานการณ์เสมือนจริง แบบพลาดได้โดยไม่พังงานจริง
ข้อสรุป:
AI ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้นได้ แต่ถ้าองค์กรไม่เร่ง Learning and Development ให้คนคิดเป็น-ตัดสินใจเป็น สุดท้ายเราอาจได้ ทีมที่ทำงานไว…แต่ตัดสินใจพลาด
