"ความขัดแย้งด้านผลิตภาพ AI" ถือเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับธุรกิจ แม้จะมีการลงทุนอย่างมากในเทคโนโลยี AI แต่หลายบริษัทก็ไม่สามารถบรรลุผลตอบแทนด้านผลิตภาพตามที่คาดหวัง ปรากฏการณ์นี้ซึ่งพบเห็นในฤดูใบไม้ผลิปี 2025 ชวนให้นึกถึงความขัดแย้งที่นักเศรษฐศาสตร์ Robert Solow ระบุไว้ในช่วงทศวรรษ 1980 เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ว่า "เราเห็นคอมพิวเตอร์อยู่ทุกที่ ยกเว้นในสถิติด้านผลิตภาพ"

‍

กุญแจสำคัญในการเอาชนะความขัดแย้งนี้ไม่ได้อยู่ที่ความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรเท่านั้น แต่อยู่ที่ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับระบบ AI ที่คุณตั้งใจจะนำมาใช้และบริบทขององค์กรที่ระบบเหล่านั้นจะถูกนำไปใช้งาน

‍

สาเหตุของความขัดแย้ง

1. การดำเนินการอย่างไม่เลือกปฏิบัติ

หลายองค์กรนำโซลูชัน AI ไปใช้โดยไม่ได้ประเมินอย่างเพียงพอว่าโซลูชันเหล่านั้นจะผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่อย่างไร จากผลสำรวจของ McKinsey ในปี 2025 พบว่า 67% ของบริษัทรายงานว่าโครงการ AI อย่างน้อยหนึ่งโครงการก่อให้เกิดปัญหาที่ไม่คาดคิด ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพโดยรวมลดลง บริษัทต่างๆ มักจะปรับประสิทธิภาพงานแต่ละงานโดยไม่คำนึงถึงผลกระทบต่อระบบโดยรวม

‍

2. ช่องว่างในการดำเนินการ

ตามธรรมชาติแล้ว มักมีความล่าช้าระหว่างการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้และการตระหนักถึงประโยชน์ของเทคโนโลยีนั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเทคโนโลยีที่ใช้งานทั่วไป เช่น AI ดังที่งานวิจัยจาก MIT และมหาวิทยาลัยชิคาโกชี้ให้เห็น AI จำเป็นต้องอาศัย "สิ่งประดิษฐ์ร่วมที่เสริมซึ่งกันและกัน" มากมาย ทั้งการออกแบบกระบวนการใหม่ ทักษะใหม่ และการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม ก่อนที่จะสามารถดึงศักยภาพสูงสุดของมันออกมาได้

‍

3. การขาดความเป็นผู้ใหญ่ขององค์กร

รายงานของ McKinsey ในปี 2025 พบว่าแม้ว่าบริษัท 92% วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนด้าน AI ในอีกสามปีข้างหน้า แต่มีเพียง 1% ขององค์กรเท่านั้นที่นิยามการนำ AI ไปใช้ว่า "ครบถ้วน" ซึ่งหมายถึงการบูรณาการอย่างสมบูรณ์เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญ

‍

กลยุทธ์ในการเอาชนะความขัดแย้ง

‍

1. การประเมินเชิงกลยุทธ์ก่อนการนำไปใช้

ก่อนที่จะนำโซลูชัน AI ใดๆ มาใช้ องค์กรต่างๆ ควรทำการประเมินอย่างครอบคลุมเพื่อตอบคำถามสำคัญๆ ดังนี้:

• เทคโนโลยีนี้จะช่วยแก้ไขปัญหาทางธุรกิจเฉพาะด้านใดได้บ้าง?
• จะบูรณาการเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างไร
• จะต้องมีการเปลี่ยนแปลงองค์กรอะไรบ้างเพื่อรองรับมัน?
• ผลข้างเคียงเชิงลบที่อาจเกิดขึ้นจากการนำไปใช้มีอะไรบ้าง?

‍

2. การทำความเข้าใจบริบทขององค์กร

ประสิทธิภาพของ AI ขึ้นอยู่กับวัฒนธรรมและโครงสร้างขององค์กรที่นำ AI ไปใช้งานเป็นหลัก จากผลสำรวจของ Gallup ในปี 2024 พบว่า 87% ของพนักงานที่ระบุว่าองค์กรของตนมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนในการผสานรวม AI เชื่อว่า AI จะส่งผลกระทบเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิผลของพวกเขา ความโปร่งใสและการสื่อสารคือกุญแจสำคัญ

‍

3. การจัดทำแผนที่ความจุ

องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะวิเคราะห์อย่างละเอียดถี่ถ้วนว่าแง่มุมใดของงานได้รับประโยชน์จากการตัดสินใจของมนุษย์เมื่อเทียบกับการประมวลผลของ AI แทนที่จะนำทุกอย่างที่เป็นไปได้ทางเทคนิคมาใช้เป็นระบบอัตโนมัติ แนวทางนี้จำเป็นต้องอาศัยความเข้าใจอย่างถ่องแท้ทั้งในด้านความสามารถของ AI และทักษะเฉพาะของมนุษย์ภายในองค์กร

‍

4. การออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่

การนำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพมักต้องอาศัยการกำหนดค่ากระบวนการใหม่ แทนที่จะแทนที่งานของมนุษย์ด้วยระบบอัตโนมัติ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องเต็มใจที่จะคิดทบทวนวิธีการทำงานใหม่ทั้งหมด แทนที่จะนำ AI มาซ้อนทับกระบวนการเดิมที่มีอยู่

‍

5. ตัวชี้วัดการปรับตัว

ความสำเร็จของ AI ควรวัดผลไม่เพียงแต่จากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพของทีมงานในการปรับตัวเข้ากับความสามารถใหม่ๆ ของ AI ด้วย องค์กรต่างๆ ควรพัฒนาตัวชี้วัดที่ประเมินทั้งผลลัพธ์ทางเทคนิคและการใช้งานจริงของมนุษย์

‍

แบบจำลองความสมบูรณ์ของ AI ใหม่

ในปี 2025 องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องมีกรอบการทำงานใหม่สำหรับการประเมินความสมบูรณ์ของ AI ซึ่งให้ความสำคัญกับการบูรณาการมากกว่าการนำไปใช้งาน คำถามไม่ได้อยู่ที่ "เราได้พัฒนาระบบอัตโนมัติไปมากน้อยเพียงใด" แต่เป็น "เราได้พัฒนาขีดความสามารถขององค์กรผ่านระบบอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด"

‍

นี่แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในแนวคิดเรื่องความสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีและผลผลิต องค์กรที่มีประสิทธิผลสูงสุดมักปฏิบัติตามกระบวนการหลายขั้นตอน ดังนี้

1. การวางแผนและการเลือกเครื่องมือ : พัฒนาแผนเชิงกลยุทธ์ที่ระบุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสมที่สุดอย่างชัดเจน
2. ความพร้อมของข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน : รับรองว่าระบบและข้อมูลที่มีอยู่พร้อมที่จะรองรับการริเริ่ม AI
3. ความสอดคล้องทางวัฒนธรรม : สร้างสภาพแวดล้อมที่รองรับการนำ AI มาใช้ผ่านการฝึกอบรม การสื่อสารที่โปร่งใส และการจัดการการเปลี่ยนแปลง
4. การดำเนินการแบบเป็นระยะ : แนะนำโซลูชัน AI ทีละขั้นตอน โดยติดตามผลกระทบอย่างรอบคอบและปรับแนวทางของคุณตามผลลัพธ์
5. การประเมินอย่างต่อเนื่อง : วัดผลลัพธ์ทางเทคนิคและผลกระทบต่อองค์กรโดยรวมเป็นประจำ

‍

บทสรุป

ความขัดแย้งเรื่องประสิทธิภาพการทำงานของ AI ไม่ใช่เหตุผลที่จะชะลอการนำ AI มาใช้ แต่เป็นการเรียกร้องให้นำ AI มาใช้อย่างรอบคอบมากขึ้น กุญแจสำคัญในการเอาชนะความขัดแย้งนี้อยู่ที่ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับระบบ AI ที่คุณต้องการนำไปใช้ และการวิเคราะห์บริบทขององค์กรที่จะนำไปใช้งาน

‍

องค์กรที่บูรณาการ AI ได้สำเร็จนั้นไม่เพียงแต่ให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงความเหมาะสมของเทคโนโลยีนั้น ๆ เข้ากับระบบนิเวศเฉพาะขององค์กรด้วย องค์กรเหล่านี้ประเมินข้อดีและข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นอย่างรอบคอบก่อนนำไปใช้จริง เตรียมโครงสร้างพื้นฐานและวัฒนธรรมองค์กรให้พร้อมอย่างเหมาะสม และนำกลยุทธ์การจัดการการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพมาใช้

‍

แหล่งที่มา

1. โครงการริเริ่ม MIT ในด้านเศรษฐกิจดิจิทัล - https://ide.mit.edu/sites/default/files/publications/IDE%20Research%20Brief_v0118.pdf
2. McKinsey & Company - https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
3. Brynjolfsson, E., Rock, D. และ Syverson, C. - https://www.nber.org/papers/w24001
4. สถานที่ทำงาน Gallup - https://www.gallup.com/workplace/652727/strategy-fail-without-culture-supports.aspx
5. PwC - https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
6. มุมมองแบบเลขยกกำลัง - https://www.exponentialview.co/p/ais-productivity-paradox-how-it-might
7. เคพีเอ็มจี - https://kpmg.com/us/en/articles/2024/ai-ready-corporate-culture.html
8. MIT Sloan Management Review - https://sloanreview.mit.edu/article/unpacking-the-ai-productivity-paradox/