ลองนึกภาพว่าคุณเป็นผู้จัดการที่ต้องเลือกข้อเสนอสร้างสรรค์ 50 แบบสำหรับแคมเปญโฆษณาภายในเช้าวันเดียว ประเมินเรซูเม่ 30 ฉบับสำหรับตำแหน่งงานว่าง และเลือกซัพพลายเออร์หลายสิบรายสำหรับโปรเจ็กต์ใหม่ สุดท้ายแล้ว แม้แต่การเลือกอาหารเย็นก็อาจดูเหมือนเป็นอุปสรรคที่ยากจะเอาชนะ
ยินดีต้อนรับสู่โลกแห่ง ความเหนื่อยล้าจากการตัดสินใจ ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นบ่อยมากขึ้นในยุคดิจิทัล แต่ก็มีแนวทางแก้ไขที่ขัดกับสามัญสำนึกเกิดขึ้น
อาการเหนื่อยล้าจากการตัดสินใจ (Decision Faintment) เป็นปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่ได้รับการบันทึกไว้เป็นอย่างดี ซึ่งอธิบายถึง คุณภาพการตัดสินใจที่ถดถอยลงหลังจากการตัดสินใจเป็นเวลานาน การตัดสินใจเกี่ยวข้องกับกระบวนการทางปัญญาที่สามารถทำให้สมองเหนื่อยล้า เช่นเดียวกับแรงงานที่ทำให้ร่างกายเหนื่อยล้า
ไม่ใช่แค่เรื่องของความ "เหนื่อย" ที่ต้องตัดสินใจเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของการใช้ทรัพยากรทางปัญญาจนหมดสิ้น ซึ่งนำไปสู่ผลที่อาจเกิดขึ้นได้ 3 ประการ:
หมายเหตุ: สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่างานวิจัยเกี่ยวกับความเหนื่อยล้าในการตัดสินใจยังคงเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ในปัจจุบัน งานวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้ได้ตั้งคำถามถึงการมีอยู่ของผลกระทบนี้ โดยชี้ให้เห็นว่ามันอาจเป็น " คำทำนายที่เป็นจริง "
ความเหนื่อยล้าจากการตัดสินใจไม่ได้เป็นปัญหาเฉพาะบุคคลเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อผลการดำเนินงานทางธุรกิจ ดังที่งานวิจัยชี้ให้เห็น “ความเหนื่อยล้าอาจนำไปสู่คุณภาพการตัดสินใจที่แย่ลง ประสิทธิภาพการทำงานลดลง และอัตราความผิดพลาดที่เพิ่มขึ้น ซึ่งทั้งหมดนี้ล้วนส่งผลเสียต่อผลกำไรของบริษัท”
ผู้จัดการที่แบกรับภาระหนัก : ผู้จัดการที่ดูแลทั้งความสัมพันธ์กับลูกค้าและการจัดการสินค้าคงคลังต้องตัดสินใจเล็กๆ น้อยๆ มากมายตลอดทั้งวัน ตั้งแต่การจัดลำดับความสำคัญของคำขอของลูกค้าไปจนถึงระดับการสั่งซื้อซ้ำ การตัดสินใจทุกครั้ง ไม่ว่าจะเล็กน้อยแค่ไหน ล้วนเพิ่มภาระทางความคิด
ผู้จัดการเนื้อหาที่เหนื่อยล้า : ทีมการตลาดที่ต้องคัดแยกตัวเลือกสร้างสรรค์ที่สร้างโดย AI หลายร้อยรายการทุกสัปดาห์ อาจพบว่าตัวเองถูกปิดกั้นด้วยตัวเลือกที่มีให้เลือกมากมาย แทนที่จะได้รับการเสริมพลังโดยเทคโนโลยี
ปัญหาดังกล่าวทวีความรุนแรงมากขึ้นในยุคของ AI เชิงสร้างสรรค์ รายงานของ Gartner ในปี 2023 ระบุว่า "จำนวนงานศิลปะและผลงานสร้างสรรค์ที่สร้างโดย AI เพิ่มขึ้นสี่เท่านับตั้งแต่ปี 2020 โดย คาดว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI จะคิดเป็น 30% ของเนื้อหาดิจิทัลทั้งหมดภายในปี 2025 "
สิ่งที่ควรจะเป็นเครื่องมือสนับสนุนกลับกลายเป็นแหล่งข้อมูลที่ล้นเกิน ดังที่ CMO ของบริษัท Fortune 500 คนหนึ่งสารภาพว่า "ผมเคยบ่นว่าไม่มีแนวทางสร้างสรรค์ที่เพียงพอ แต่ตอนนี้ผมมีตัวเลือกที่เหมาะสม 50 ตัวสำหรับทุกแคมเปญ และผมใช้เวลาไปกับการเลือกมากกว่าการสร้างสรรค์เสียอีก"
การตอบสนองครั้งแรกต่อปัญหานี้คือการพัฒนา ระบบ AI อัตโนมัติ ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อกรองและเลือกเนื้อหาที่มีอยู่โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์โดยตรง
ตัวอย่างของแบบจำลอง "แบบดั้งเดิม"
สื่อและการสื่อสารมวลชน : The Washington Post ใช้ระบบ AI เพื่อคัดเลือกและแนะนำบทความ รวมถึงปรับแต่งเนื้อหาตามความต้องการส่วนบุคคลของผู้อ่าน
ภาคพิพิธภัณฑ์ : พิพิธภัณฑ์ไรค์สมิวเซียมในอัมสเตอร์ดัมได้นำ AI มาใช้เพื่อแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลและดูแลคอลเล็กชันอันมหาศาล โครงการ "Operation Night Watch" ได้นำ AI มาช่วยในการบูรณะและศึกษาภาพวาดอันโด่งดังของแรมบรันต์
นวัตกรรมทางวัฒนธรรม : พิพิธภัณฑ์ศิลปะ Nasher แห่งมหาวิทยาลัย Duke ทดลองใช้ ChatGPT เพื่อจัดนิทรรศการทั้งหมดจากคอลเลกชันของพิพิธภัณฑ์
ตัวอย่างเหล่านี้แม้จะน่าสนใจ แต่ก็อาศัยกรอบแนวคิดที่จำกัด นั่นคือ AI ทำหน้าที่คัดสรรเนื้อหาที่สร้างโดยมนุษย์เป็นหลัก โมเดลเชิงรับนี้ทำงานได้ดีกับคอลเล็กชันในอดีตหรือเนื้อหาที่มีอยู่แล้ว แต่จะไม่มีประสิทธิภาพเมื่อ AI สามารถสร้างเนื้อหาได้เร็วกว่าการคัดสรรเนื้อหามาก
แนวทางที่มีประสิทธิภาพและทรงพลังมากขึ้นกำลังเกิดขึ้น นั่นคือ ปล่อยให้ AI ทำงานในสิ่งที่ทำได้ดีที่สุด (สร้างอย่างรวดเร็ว) และให้มนุษย์ทำในสิ่งที่ทำได้ดีที่สุด (ตัดสินเชิงคุณภาพ)
ความเชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุด : AI สามารถวิเคราะห์แหล่งข้อมูลนับพันแหล่งได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ค้นหาและวิเคราะห์เนื้อหาและแหล่งข้อมูลได้เร็วกว่ามนุษย์ ในขณะที่มนุษย์มีความเป็นเลิศในการ "มอบองค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์ ความเชื่อมโยงทางอารมณ์ และการคิดอย่างมีวิจารณญาณ"
ความเร็วและการควบคุม : AI สร้างเนื้อหาด้วยความเร็วที่มนุษย์ไม่สามารถควบคุมได้ ในขณะที่การดูแลเนื้อหาโดยมนุษย์จะรักษาการควบคุมคุณภาพและทิศทางเชิงกลยุทธ์เอาไว้
การตลาดอัตโนมัติ : ตามที่ Social Media Examiner ได้บันทึกไว้ ทีมงานที่มีความก้าวหน้าที่สุดกำลังสร้าง " เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่เชื่อมโยงทริกเกอร์กับผู้ช่วย AI และจุดหมายปลายทางของผลลัพธ์ " โดยที่ AI สร้างขึ้นในขณะที่มนุษย์ดูแลเนื้อหา
แอปพลิเคชันสำหรับองค์กร : IBM รายงานว่า "ทีมการตลาดสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการระดมความคิดอย่างมีประสิทธิภาพ จัดทำร่าง และสร้างเนื้อหาคุณภาพสูง" แต่เน้นย้ำว่า "ต้องมีการกำหนดแนวปฏิบัติ เนื่องจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจขาดความคิดริเริ่ม ความคิดสร้างสรรค์ และความลึกซึ้งทางอารมณ์"
แนวคิด “AI สร้าง มนุษย์รักษา” เกิดขึ้นตั้งแต่เริ่มเขียนบทความนี้ ระหว่างกระบวนการวิจัยและการเขียน เวิร์กโฟลว์นี้เกิดขึ้น:
เฟสสร้างสรรค์ (AI) : ระบบ AI สร้างปริมาณการค้นหาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ มากมายอย่างรวดเร็ว โดยผลิตเนื้อหา การอ้างอิง และการวิเคราะห์ภายในไม่กี่นาที
ระยะการดูแลจัดการ ("มนุษย์") : ผู้ดูแลจัดการระบุทันที:
ผลลัพธ์ : เนื้อหามีความแม่นยำและน่าสนใจมากกว่าที่ AI จะผลิตได้เอง โดยสร้างขึ้นในเวลาเพียงเศษเสี้ยวเดียวเมื่อเทียบกับการวิจัยด้วยตนเอง
ตามที่ Content Marketing Institute เน้นย้ำ บริษัทต่างๆ จะต้องตัดสินใจอย่างมีกลยุทธ์ว่าจะนำ AI เชิงสร้างสรรค์ไปใช้ที่ใด: ควรเสริมจุดแข็งที่มีอยู่ของทีมหรือชดเชยจุดบกพร่องของทีม?
ปฏิบัติตามกระบวนการที่ "AI จัดการงานหนักในขณะที่ผู้สร้างมนุษย์เน้นที่การเล่าเรื่องและการสร้างการเชื่อมโยงที่แท้จริง"
การรักษาคุณภาพและความน่าเชื่อถือหมายถึงการเพิ่มชั้นของการปรับปรุงให้กับฉบับร่างที่สร้างโดย AI เพื่อความหมาย เฉดสี และโทน ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถมอบให้ได้ด้วยตัวเอง
ใช้ “AI เป็นเครื่องมือในการปรับปรุงกระบวนการทำงาน แต่ยังคงผสมผสานความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์เพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัว”
ในขณะที่ AI ทำให้การผลิตคอนเทนต์เข้าถึงได้ง่ายกว่าที่เคย ความสามารถในการสร้างความโดดเด่นกลับมีคุณค่ามากขึ้นอย่างน่าประหลาดใจ ครีเอเตอร์ต้องเผชิญกับทางเลือก: แข่งขันด้านปริมาณด้วยการใช้ AI เพื่อผลิตคอนเทนต์ให้มากขึ้น หรือมุ่งเน้นไปที่การคัดเลือกและความถูกต้องเพื่อให้โดดเด่นกว่ากระแสดิจิทัลที่กำลังเติบโต
อย่างไรก็ตาม ความคิดเห็นยังคงไม่ตรงกัน ผู้สร้างบางรายมองว่า AI เป็นพันธมิตร ที่ช่วยให้พวกเขามีเวลาเหลือสำหรับการวางแผนกลยุทธ์และความคิดสร้างสรรค์เชิงแนวคิด ช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การเล่าเรื่องและการสร้างชุมชนได้
คนอื่นๆ กลัวว่าการผลิตด้วยระบบอัตโนมัติอาจทำให้คุณค่าของงานของพวกเขาลดลงอย่างสิ้นเชิง ทำให้ประสบการณ์ทางเทคนิคหลายปีไม่เกี่ยวข้อง
คนอื่นๆ โต้แย้งว่ามูลค่าที่แท้จริงจะอยู่ที่ความสามารถในการจัดการ AI ให้เป็นเครื่องมือ เพื่อเปลี่ยนผู้สร้างให้กลายเป็น "ผู้กำกับดิจิทัล" มากกว่าที่จะเป็นเพียงผู้ผลิตเนื้อหาเท่านั้น
ในโมเดล 2.0 ทักษะที่มีค่าที่สุดไม่ได้อยู่ที่ความเร็วในการผลิตอีกต่อไป (AI เร็วกว่า) แต่เป็น คุณภาพของการตัดสินของผู้ดูแล หากปราศจากการควบคุมดูแลโดยมนุษย์ก่อนและหลังการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ คุณอาจเสี่ยงต่อเนื้อหาทั่วไปที่ถูกสร้างขึ้นมาแล้วและสามารถข้ามได้ ซึ่งไม่มีใครอยากอ่าน
ความเหนื่อยล้าจากการตัดสินใจเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ไม่คาดคิดในยุคดิจิทัล แต่ทางออกไม่ได้อยู่ที่การจำกัดนวัตกรรม โมเดลการคัดเลือกเนื้อหาด้วย AI แบบดั้งเดิม (1.0) ซึ่ง AI เป็นผู้คัดเลือกเนื้อหาที่มีอยู่ ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญแต่ยังไม่เพียงพอ
อนาคตเป็นของโมเดล 2.0 : "AI สร้าง มนุษย์รักษา" แนวทางนี้ตระหนักว่า:
บทเรียนเมตา : การเขียนบทความนี้แสดงให้เห็นถึงหลักการที่กล่าวถึงได้อย่างสมบูรณ์แบบ ในตอนแรก AI สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล ทั้งข้อมูลที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องปะปนกัน แทนที่จะปล่อยให้ผู้อ่านต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมากนี้ (ทำให้เกิดความเหนื่อยล้าในการตัดสินใจ) ผู้ดูแล "มนุษย์" จะเลือก ตรวจสอบ และจัดระเบียบเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องและน่าเชื่อถือที่สุดเท่านั้น
ในโลกที่ข้อมูลมีอยู่มากมาย ความเชี่ยวชาญที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การสร้างทางเลือกอีกต่อไป แต่อยู่ที่การรู้วิธีเลือกทางเลือกที่ถูกต้อง อนาคตไม่ได้ขึ้นอยู่กับการที่ AI จะมาแทนที่มนุษย์ หรือมนุษย์จะมาแข่งขันกับ AI แต่อยู่ที่ การทำงานร่วมกันเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ซึ่งทุกคนจะได้ทำในสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุด
อนาคตเป็นของผู้ที่รู้จักวางแผน ไม่ใช่ของผู้ที่รู้จักสร้างสรรค์เท่านั้น
บทความนี้ดึงข้อมูลงานวิจัยที่ตีพิมพ์โดยสถาบันวิชาการและองค์กรชั้นนำในสาขา AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งการศึกษาเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกันระหว่าง AI กับมนุษย์ และการนำ AI มาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
