AI ถูกใช้ 88% แต่ปรับวิธีทำงานจริงเพียง 5% ชี้มนุษย์ยังต้องตัดสินใจ

ยิ่ง AI เข้ามาทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติมากเท่าไร การตัดสินใจของมนุษย์ในการกำหนดเป้าหมาย ตีความบริบท และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น โดยผลสำรวจของ EY พบว่า พนักงาน 88% ใช้ AI ในการทำงาน แต่มีเพียง 5% ที่นำ AI มาใช้จนเปลี่ยนวิธีทำงานอย่างมีนัยสำคัญ

จูลี ไทก์แลนด์(Julie Teigland) รองประธานฝ่ายพันธมิตรและระบบนิเวศระดับโลกของ EY กล่าวว่าในบทความแสดงความคิดเห็นของ Fortune เมื่อวันที่ 27 ว่า “ยิ่งระบบ AI มีความเป็นอิสระมากขึ้น การตัดสินใจของมนุษย์ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น” เธออธิบายว่า ขณะที่ AI ทำงานซ้ำ ๆ และเปิดเผยข้อมูล มนุษย์ยังต้องกำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ รวมถึงรับผิดชอบต่อผลลัพธ์

ไทก์แลนด์มองว่า การพัฒนาของ AI ไม่ได้ทำให้บทบาทของมนุษย์หายไป แต่ทำให้รูปแบบการทำงานเปลี่ยนแปลงไป โดย AI รับหน้าที่ด้านการคาดการณ์และการดำเนินการ ขณะที่มนุษย์ยังต้องจัดการข้อยกเว้น ประเมินความเสี่ยง และตีความความหมายของผลลัพธ์

การสำรวจ ‘2025 Work Reimagined Survey’ ของ EY ครอบคลุมพนักงาน 15,000 คนใน 29 ประเทศ และนายจ้าง 1,500 แห่ง ในกลุ่มพนักงานที่สำรวจ 88% ใช้ AI ในการทำงาน แต่มีเพียง 5% ที่ใช้ AI ในระดับที่เปลี่ยนวิธีทำงานอย่างมีพื้นฐาน

EY ระบุว่า หากองค์กรผสานฐานบุคลากรที่แข็งแกร่งเข้ากับการใช้เทคโนโลยี อาจได้รับผลิตภาพเพิ่มขึ้นสูงสุด 40% ตัวเลขดังกล่าวไม่ได้หมายความว่าองค์กรสูญเสียผลิตภาพไปแล้ว 40% แต่หมายถึงศักยภาพการเพิ่มผลิตภาพที่เป็นไปได้จากการใช้บุคลากรและเทคโนโลยีร่วมกัน

ผลสำรวจยังสะท้อนภาระจากการใช้ AI โดยพนักงาน 37% กังวลว่าการพึ่งพา AI อาจทำให้ทักษะและความเชี่ยวชาญของตนอ่อนแอลง ขณะที่ 64% ระบุว่าภาระงานเพิ่มขึ้น และมีเพียง 12% ที่กล่าวว่าได้รับการฝึกอบรมด้าน AI อย่างเพียงพอ

ตัวเลขดังกล่าวแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างการใช้ AI กับการเปลี่ยนผ่านวิธีทำงาน การเพิ่มเครื่องมือเข้ามาในงานเป็นขั้นตอนหนึ่ง แต่การเปลี่ยนเป้าหมาย ลำดับงาน และโครงสร้างความรับผิดชอบเป็นอีกขั้นตอนหนึ่ง

รายงาน ‘Future of Jobs Report 2025’ ของสภาเศรษฐกิจโลก หรือ WEF ระบุว่า การคิดเชิงวิเคราะห์เป็นทักษะสำคัญอันดับหนึ่งที่นายจ้างต้องการ โดยบริษัท 7 แห่งจากทุก 10 แห่งมองว่าเป็นทักษะจำเป็น ส่วน AI และบิ๊กดาต้า รวมถึงความรู้ด้านเทคโนโลยี ถูกจัดเป็นทักษะที่มีความสำคัญเพิ่มขึ้นเร็วที่สุดในอนาคต

WEF ระบุว่า AI มีจุดแข็งด้านการจดจำรูปแบบและการคาดการณ์ แต่การตัดสินใจว่าผลลัพธ์ใดมีความสำคัญ และควรตีความผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายและคุณค่าใด ยังคงเป็นขอบเขตที่ต้องใช้ดุลยพินิจของมนุษย์ นอกจากนี้ การลดลงของงานซ้ำ ๆ อาจทำให้พนักงานช่วงเริ่มต้นอาชีพมีโอกาสสะสมประสบการณ์จากการทำงานจริงน้อยลง

ดังนั้น การนำ AI มาใช้จึงอาจเพิ่มคุณค่าของการตัดสินใจโดยมนุษย์ แต่ในขณะเดียวกันก็อาจทำให้เส้นทางการพัฒนาทักษะการตัดสินใจแคบลง ประเด็นที่ถูกหยิบยกขึ้นมาคือผลประโยชน์จาก AI อาจกระจุกตัวในกลุ่มบุคลากรทักษะสูง ขณะที่ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นอาจเกิดช่องว่างด้านการเรียนรู้

กรณีของไลอ้อน(Lion) ผู้ผลิตเครื่องดื่มในออสเตรเลีย นิวซีแลนด์ และสหรัฐฯ ที่ EY นำเสนอ แสดงให้เห็นว่าการออกแบบงานใหม่และการฝึกอบรมบุคลากรดำเนินไปพร้อมกับการนำ AI มาใช้ EY ระบุว่า หลังไลอ้อนปรับโครงสร้างระบบงานบน ServiceNow ความเร็วในการตอบกลับลูกค้าของฝ่าย People Services เพิ่มขึ้น 75% และต้นทุนการดำเนินงานดีขึ้นประมาณ 30%

ในกรณีการเปลี่ยนระบบ ERP ในอเมริกาเหนือของไดกิ้น(Daikin) การสร้างโค้ดด้วย AI และการทดสอบอัตโนมัติช่วยให้ความเร็วในการส่งมอบงานเพิ่มขึ้นประมาณ 30% ประสิทธิภาพงานเคาน์เตอร์ดีขึ้น 10% และความเร็วในการปิดบัญชีการเงินดีขึ้น 20% ขณะที่พนักงานยังคงกำกับดูแลกรณีที่มีความเสี่ยงสูงและสถานการณ์ข้อยกเว้น

ตัวเลขผลการดำเนินงานของไลอ้อนและไดกิ้นเป็นกรณีศึกษาที่ EY นำเสนอ ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยของทุกอุตสาหกรรม แต่เป็นตัวอย่างของการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่และการให้มนุษย์กำกับดูแลสถานการณ์ข้อยกเว้น

EY และ WEF เสนอว่า องค์กรควรวางระบบการฝึกอบรมและความรับผิดชอบควบคู่ไปกับการนำ AI มาใช้ ไม่ควรหยุดอยู่เพียงการติดตั้งเทคโนโลยี แต่ต้องออกแบบการกำหนดเป้าหมาย การจัดการข้อยกเว้น และโครงสร้างความรับผิดชอบไปพร้อมกัน

ข้อเสนอที่ว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์เป็นการวิเคราะห์เกี่ยวกับการออกแบบงานและโครงสร้างความรับผิดชอบในปัจจุบัน ข้อมูลจาก EY และ WEF ชี้ว่า หากต้องการเพิ่มประสิทธิผลจาก AI องค์กรจำเป็นต้องออกแบบเป้าหมาย การฝึกอบรม การจัดการข้อยกเว้น และความรับผิดชอบควบคู่กับการใช้เทคโนโลยี