"ความขัดแย้งด้านผลิตภาพ AI" ถือเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับธุรกิจ แม้จะมีการลงทุนอย่างมากในเทคโนโลยี AI แต่หลายบริษัทก็ไม่สามารถบรรลุผลตอบแทนด้านผลิตภาพตามที่คาดหวัง ปรากฏการณ์นี้ซึ่งพบเห็นในฤดูใบไม้ผลิปี 2025 ชวนให้นึกถึงความขัดแย้งที่นักเศรษฐศาสตร์ Robert Solow ระบุไว้ในช่วงทศวรรษ 1980 เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ว่า "เราเห็นคอมพิวเตอร์อยู่ทุกที่ ยกเว้นในสถิติด้านผลิตภาพ"
กุญแจสำคัญในการเอาชนะความขัดแย้งนี้ไม่ได้อยู่ที่ความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรเท่านั้น แต่อยู่ที่ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับระบบ AI ที่คุณตั้งใจจะนำมาใช้และบริบทขององค์กรที่ระบบเหล่านั้นจะถูกนำไปใช้งาน
หลายองค์กรนำโซลูชัน AI ไปใช้โดยไม่ได้ประเมินอย่างเพียงพอว่าโซลูชันเหล่านั้นจะผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่อย่างไร จากผลสำรวจของ McKinsey ในปี 2025 พบว่า 67% ของบริษัทรายงานว่าโครงการ AI อย่างน้อยหนึ่งโครงการก่อให้เกิดปัญหาที่ไม่คาดคิด ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพโดยรวมลดลง บริษัทต่างๆ มักจะปรับประสิทธิภาพงานแต่ละงานโดยไม่คำนึงถึงผลกระทบต่อระบบโดยรวม
ตามธรรมชาติแล้ว มักมีความล่าช้าระหว่างการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้และการตระหนักถึงประโยชน์ของเทคโนโลยีนั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเทคโนโลยีที่ใช้งานทั่วไป เช่น AI ดังที่งานวิจัยจาก MIT และมหาวิทยาลัยชิคาโกชี้ให้เห็น AI จำเป็นต้องอาศัย "สิ่งประดิษฐ์ร่วมที่เสริมซึ่งกันและกัน" มากมาย ทั้งการออกแบบกระบวนการใหม่ ทักษะใหม่ และการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม ก่อนที่จะสามารถดึงศักยภาพสูงสุดของมันออกมาได้
รายงานของ McKinsey ในปี 2025 พบว่าแม้ว่าบริษัท 92% วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนด้าน AI ในอีกสามปีข้างหน้า แต่มีเพียง 1% ขององค์กรเท่านั้นที่นิยามการนำ AI ไปใช้ว่า "ครบถ้วน" ซึ่งหมายถึงการบูรณาการอย่างสมบูรณ์เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญ
ก่อนที่จะนำโซลูชัน AI ใดๆ มาใช้ องค์กรต่างๆ ควรทำการประเมินอย่างครอบคลุมเพื่อตอบคำถามสำคัญๆ ดังนี้:
ประสิทธิภาพของ AI ขึ้นอยู่กับวัฒนธรรมและโครงสร้างขององค์กรที่นำ AI ไปใช้งานเป็นหลัก จากผลสำรวจของ Gallup ในปี 2024 พบว่า 87% ของพนักงานที่ระบุว่าองค์กรของตนมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนในการผสานรวม AI เชื่อว่า AI จะส่งผลกระทบเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิผลของพวกเขา ความโปร่งใสและการสื่อสารคือกุญแจสำคัญ
องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะวิเคราะห์อย่างละเอียดถี่ถ้วนว่าแง่มุมใดของงานได้รับประโยชน์จากการตัดสินใจของมนุษย์เมื่อเทียบกับการประมวลผลของ AI แทนที่จะนำทุกอย่างที่เป็นไปได้ทางเทคนิคมาใช้เป็นระบบอัตโนมัติ แนวทางนี้จำเป็นต้องอาศัยความเข้าใจอย่างถ่องแท้ทั้งในด้านความสามารถของ AI และทักษะเฉพาะของมนุษย์ภายในองค์กร
การนำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพมักต้องอาศัยการกำหนดค่ากระบวนการใหม่ แทนที่จะแทนที่งานของมนุษย์ด้วยระบบอัตโนมัติ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องเต็มใจที่จะคิดทบทวนวิธีการทำงานใหม่ทั้งหมด แทนที่จะนำ AI มาซ้อนทับกระบวนการเดิมที่มีอยู่
ความสำเร็จของ AI ควรวัดผลไม่เพียงแต่จากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพของทีมงานในการปรับตัวเข้ากับความสามารถใหม่ๆ ของ AI ด้วย องค์กรต่างๆ ควรพัฒนาตัวชี้วัดที่ประเมินทั้งผลลัพธ์ทางเทคนิคและการใช้งานจริงของมนุษย์
ในปี 2025 องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องมีกรอบการทำงานใหม่สำหรับการประเมินความสมบูรณ์ของ AI ซึ่งให้ความสำคัญกับการบูรณาการมากกว่าการนำไปใช้งาน คำถามไม่ได้อยู่ที่ "เราได้พัฒนาระบบอัตโนมัติไปมากน้อยเพียงใด" แต่เป็น "เราได้พัฒนาขีดความสามารถขององค์กรผ่านระบบอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด"
นี่แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในแนวคิดเรื่องความสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีและผลผลิต องค์กรที่มีประสิทธิผลสูงสุดมักปฏิบัติตามกระบวนการหลายขั้นตอน ดังนี้
ความขัดแย้งเรื่องประสิทธิภาพการทำงานของ AI ไม่ใช่เหตุผลที่จะชะลอการนำ AI มาใช้ แต่เป็นการเรียกร้องให้นำ AI มาใช้อย่างรอบคอบมากขึ้น กุญแจสำคัญในการเอาชนะความขัดแย้งนี้อยู่ที่ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับระบบ AI ที่คุณต้องการนำไปใช้ และการวิเคราะห์บริบทขององค์กรที่จะนำไปใช้งาน
องค์กรที่บูรณาการ AI ได้สำเร็จนั้นไม่เพียงแต่ให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงความเหมาะสมของเทคโนโลยีนั้น ๆ เข้ากับระบบนิเวศเฉพาะขององค์กรด้วย องค์กรเหล่านี้ประเมินข้อดีและข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นอย่างรอบคอบก่อนนำไปใช้จริง เตรียมโครงสร้างพื้นฐานและวัฒนธรรมองค์กรให้พร้อมอย่างเหมาะสม และนำกลยุทธ์การจัดการการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพมาใช้
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
