การถกเถียงเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์มักมีความขัดแย้งกันอย่างรุนแรง บางคนมองว่าการใช้แรงงานมนุษย์เป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมด ในขณะที่บางคนมองว่า AI เป็นเพียงเทคโนโลยีที่ถูกโฆษณาเกินจริงและมีผลกระทบในทางปฏิบัติจำกัด อย่างไรก็ตาม ประสบการณ์ที่ได้รับจากการนำโซลูชัน AI ไปใช้งานในองค์กรหลายร้อยแห่งเผยให้เห็นถึงความเป็นจริงที่ลึกซึ้งและมีแนวโน้มที่ดีกว่ามาก

‍

ดังที่ การศึกษา ล่าสุดเน้นย้ำว่า "มูลค่าที่สำคัญที่สุดเกิดขึ้นเมื่อองค์กรออกแบบการทำงานใหม่โดยคำนึงถึงจุดแข็งที่เสริมกันของมนุษย์และเครื่องจักร"

‍

ในบทความนี้ เราต้องการช่วยให้คุณเข้าใจว่าองค์กรที่มีนวัตกรรมมากที่สุดสร้างทีมงานระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรที่ก้าวข้ามแนวทางดั้งเดิมได้อย่างไร โดยแบ่งปันกลยุทธ์เชิงปฏิบัติที่อิงจากการนำไปปฏิบัติจริงในโลกแห่งความเป็นจริง มากกว่าความเป็นไปได้ทางทฤษฎี

‍

เหนือกว่า ระบบอัตโนมัติ: รูปแบบใหม่ของการเพิ่มผลผลิต

การนำเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมมาใช้มักมุ่งเน้นไปที่ระบบอัตโนมัติ โดยการระบุงานที่มนุษย์กำลังทำอยู่ในปัจจุบันและถ่ายโอนไปยังเครื่องจักร แม้ว่าวิธีการนี้อาจเพิ่มประสิทธิภาพได้ แต่ก็ไม่สามารถดึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ออกมาได้

‍

ในทางกลับกัน กระบวนทัศน์การเสริมกำลังเสนอแนวทางที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง แทนที่จะถามว่า "งานใดบ้างที่เครื่องจักรสามารถทดแทนได้" กลับถามว่า "เราจะออกแบบงานใหม่เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถเฉพาะตัวของมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างไร"

‍

หลายองค์กรรายงานประสบการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ในตอนแรกพวกเขาใช้ AI เป็นเครื่องมืออัตโนมัติเพื่อลดต้นทุน แต่กลับได้ผลลัพธ์เชิงบวกแต่จำกัด เมื่อพวกเขาเปลี่ยนโฟกัสไปที่การเพิ่มขีดความสามารถ ซึ่ง AI จะช่วยยกระดับความสามารถของนักวิเคราะห์แทนที่จะเข้ามาแทนที่ พวกเขาก็เห็นผลลัพธ์ที่มากขึ้นอย่างทวีคูณ

‍

พลังเสริมระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

‍

ทีมมนุษย์-เครื่องจักรที่มีประสิทธิผลจะใช้ประโยชน์จากความสามารถเฉพาะตัวของกันและกัน:

จุดแข็งของเครื่องจักร

• การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว
• การระบุรูปแบบในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
• การทำงานซ้ำๆ ด้วยความสม่ำเสมออย่างไม่เปลี่ยนแปลง
• ความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่องโดยไม่เหนื่อยล้า
• การรักษาความทรงจำที่สมบูรณ์แบบของการโต้ตอบก่อนหน้านี้ทั้งหมด

จุดแข็งของมนุษย์

• การประยุกต์ใช้ความเข้าใจและการตัดสินเชิงบริบท
• การจัดการความคลุมเครือและข้อยกเว้น
• ความคิดสร้างสรรค์และการคิดนอกกรอบ
• การสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์และความไว้วางใจ
• การตัดสินใจทางจริยธรรมโดยคำนึงถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย

จุดเปลี่ยนสำหรับหลายบริษัทเกิดขึ้นเมื่อพวกเขาเลิกมองระบบ AI เป็นเพียงเครื่องมือง่ายๆ และเริ่มมองว่าระบบเหล่านี้เป็นสมาชิกในทีมที่มีจุดแข็งและข้อจำกัดเฉพาะ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการออกแบบเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาไปอย่างสิ้นเชิง

‍

ห้ารูปแบบของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์

จากประสบการณ์การใช้งานจริงในภาคส่วนต่างๆ เราสามารถระบุโมเดลที่มีประสิทธิภาพ 5 แบบสำหรับความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรได้:

‍

1. แบบจำลองการคัดแยก

ด้วยแนวทางนี้ ระบบ AI จะจัดการกรณีทั่วไปและมอบหมายสถานการณ์ที่ซับซ้อนหรือเป็นข้อยกเว้นให้กับผู้เชี่ยวชาญ

วิธีการทำงาน:

• AI ประเมินงานที่เข้ามาโดยพิจารณาจากความซับซ้อน ความเร่งด่วน และปัจจัยอื่นๆ
• กรณีมาตรฐานจะถูกประมวลผลโดยอัตโนมัติ
• กรณีที่ซับซ้อนจะถูกส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสม
• ระบบเรียนรู้จากการจัดการข้อยกเว้นของมนุษย์เพื่อปรับปรุงการกำหนดเส้นทางอย่างต่อเนื่อง

คีย์การใช้งาน:

• เกณฑ์ที่ชัดเจนในการแยกแยะกรณีทั่วไปจากกรณีที่ซับซ้อนมากขึ้น
• คะแนนความเชื่อมั่นที่โปร่งใสเพื่อระบุเมื่อ AI ไม่แน่นอน
• การส่งมอบที่ราบรื่นพร้อมการโอนบริบทเต็มรูปแบบไปยังผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์
• วงจรข้อเสนอแนะที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากการตัดสินใจของมนุษย์

2. แบบจำลองการสำรวจ-การตรวจสอบ

ปัญญาประดิษฐ์สร้างโซลูชันหรือแนวทางที่เป็นไปได้ซึ่งมนุษย์จะประเมิน ปรับปรุง และอนุมัติ

วิธีการทำงาน:

• เครื่องจักรสำรวจพื้นที่โซลูชันอันกว้างใหญ่เพื่อระบุตัวเลือกที่มีแนวโน้มมากที่สุด
• มนุษย์จะพิจารณาข้อเสนอแนะที่สำคัญที่สุดโดยใช้การตัดสินและประสบการณ์
• การตอบรับจากมนุษย์ช่วยฝึกระบบให้สอดคล้องกับมาตรฐานคุณภาพมากขึ้น
• การตัดสินใจขั้นสุดท้ายจะรวมการสำรวจเครื่องจักรเข้ากับการตัดสินใจของมนุษย์

3. รูปแบบการโค้ช

ระบบปัญญาประดิษฐ์ให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์แก่มนุษย์ที่ปฏิบัติงานที่ซับซ้อน ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานผ่านคำแนะนำตามบริบท

‍

วิธีการทำงาน:

• มนุษย์ยังคงเป็นผู้มีบทบาทหลักในการทำงาน
• AI สังเกตบริบทและให้คำแนะนำแบบ "ทันเวลา"
• ระบบจะปรับคำแนะนำตามระดับทักษะของแต่ละบุคคล
• การเรียนรู้ต่อเนื่องช่วยปรับปรุงการฝึกสอนโดยอิงตามผลลัพธ์

4. รูปแบบการวิจารณ์

มนุษย์ทำงานสร้างสรรค์หรือต้องใช้การตัดสินใจอย่างหนัก ในขณะที่ระบบ AI จะตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อระบุการปรับปรุงหรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

‍

วิธีการทำงาน:

• มนุษย์สร้างผลงานเริ่มต้นโดยใช้ทักษะและความคิดสร้างสรรค์ของพวกเขา
• ระบบ AI วิเคราะห์ผลลัพธ์ตามมิติคุณภาพต่างๆ
• ข้อเสนอแนะของเครื่องจักรเน้นย้ำถึงการปรับปรุงหรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
• มนุษย์ตัดสินใจขั้นสุดท้ายโดยนำข้อเสนอแนะมาใช้

5. แบบจำลองผู้ฝึกงาน

ระบบ AI เรียนรู้โดยการสังเกตผู้เชี่ยวชาญซึ่งเป็นมนุษย์ และค่อยๆ รับผิดชอบมากขึ้นเมื่อมนุษย์เริ่มทำหน้าที่กำกับดูแลและจัดการข้อยกเว้น

‍

วิธีการทำงาน:

• ผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์จะดำเนินการงานเบื้องต้นในขณะที่ AI คอยสังเกต
• ระบบจะเริ่มเสนอแนะตามรูปแบบที่เรียนรู้
• AI ค่อยๆ จัดการกรณีที่ง่ายกว่าด้วยการตรวจสอบโดยมนุษย์
• เมื่อเวลาผ่านไป บทบาทของมนุษย์จะพัฒนาไปสู่การจัดการข้อยกเว้นและการดูแล

รากฐานทางวัฒนธรรมสำหรับทีมมนุษย์-เครื่องจักรที่ประสบความสำเร็จ

‍

การนำเทคโนโลยีมาใช้เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการ การสร้างทีมมนุษย์และเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพยังต้องอาศัยการปรับตัวทางวัฒนธรรมด้วย:

การกำหนดความสามารถใหม่

ในองค์กรที่ใช้ AI ความเชี่ยวชาญจะครอบคลุมถึงการรู้วิธีการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิผลกับระบบอัจฉริยะ ไม่ใช่แค่ความรู้เฉพาะด้านเท่านั้น

ในองค์กรที่ล้ำสมัย ผู้ที่มีผลงานดีเยี่ยมไม่เพียงแต่เป็นผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคที่เชี่ยวชาญเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้ที่เชี่ยวชาญศิลปะแห่งการทำงานร่วมกันกับระบบ AI และรู้ว่าเมื่อใดควรเชื่อถือคำแนะนำของเครื่องจักรและเมื่อใดควรละเลยคำแนะนำเหล่านั้น

การสร้างความไว้วางใจที่เหมาะสม

ความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยความไว้วางใจที่ปรับเทียบแล้ว ไม่ใช่การเชื่ออย่างงมงายในคำแนะนำของ AI หรือการตั้งคำถามแบบเพิกเฉย องค์กรที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่มักนำแนวทางที่มีโครงสร้างมาใช้เพื่อสร้างความไว้วางใจ:

• การตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบ AI อย่างโปร่งใส
• การสื่อสารที่ชัดเจนเกี่ยวกับระดับความเชื่อมั่นของคำแนะนำ
• เฉลิมฉลองการมีส่วนสนับสนุนของเครื่องจักรและมนุษย์ต่อความสำเร็จ
• เปิดการอภิปรายเกี่ยวกับข้อจำกัดของระบบและโหมดความล้มเหลว

วิวัฒนาการของการจัดการประสิทธิภาพการทำงาน

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพแบบเดิมมักไม่สามารถวัดคุณค่าของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรชั้นนำกำลังนำแนวทางใหม่ในการวัดผลมาใช้:

• เมตริกระดับทีมที่ประเมินประสิทธิภาพการทำงานระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรร่วมกัน
• การรับรู้พฤติกรรมการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิผล
• ร่วมพัฒนาระบบ AI ผ่านการตอบรับ
• การพัฒนาทักษะในด้านที่มีคุณค่าต่อมนุษย์โดยเฉพาะ

แผนงานสำหรับการนำไปใช้: การสร้างทีมงานระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

‍

จากประสบการณ์ในการนำองค์กรต่างๆ ผ่านการเปลี่ยนแปลงนี้ ขอแนะนำให้ใช้วิธีการแบบเป็นขั้นตอน:

ระยะที่ 1: การวิเคราะห์เวิร์กโฟลว์ (1-2 เดือน)

• จัดทำแผนที่เวิร์กโฟลว์ปัจจุบัน ระบุจุดตัดสินใจและการไหลของข้อมูล
• ประเมินว่าส่วนประกอบเวิร์กโฟลว์ใดที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของมนุษย์และเครื่องจักรโดยเฉพาะ
• ระบุจุดวิกฤต คอขวด และปัญหาคุณภาพในกระบวนการที่มีอยู่
• กำหนดตัวชี้วัดผลลัพธ์ที่ชัดเจนเพื่อการปรับปรุง

ระยะที่ 2: การออกแบบร่วมกัน (2-3 เดือน)

• มีส่วนร่วมกับทีมงานข้ามสายงาน รวมถึงผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและผู้ใช้ปลายทาง
• ออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่โดยอิงตามโมเดลการทำงานร่วมกัน
• พัฒนาบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับส่วนประกอบของมนุษย์และทางกล
• สร้างอินเทอร์เฟซที่เอื้อต่อการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ

ระยะที่ 3: การดำเนินการนำร่อง (3-4 เดือน)

• การนำเวิร์กโฟลว์ที่ออกแบบไปใช้กับทีมที่เลือก
• จัดให้มีการฝึกอบรมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับแนวทางการทำงานร่วมกัน
• สร้างกลไกการตอบรับเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
• วัดผลเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้

ระยะที่ 4: ความสามารถในการปรับขนาดและการเพิ่มประสิทธิภาพ (6-12 เดือน)

• ขยายการใช้งานตามประสบการณ์นำร่อง
• ปรับปรุงรูปแบบการทำงานร่วมกันผ่านการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง
• พัฒนาความเชี่ยวชาญภายในในการออกแบบทีมมนุษย์และเครื่องจักร
• สร้างชุมชนแห่งการปฏิบัติเพื่อแบ่งปันเทคนิคที่มีประสิทธิผล

การเอาชนะความท้าทายในการดำเนินการ

แม้ว่าทีมมนุษย์และเครื่องจักรจะมีศักยภาพ แต่องค์กรต่างๆ ก็ต้องเผชิญกับความท้าทายทั่วไปหลายประการ:

การต่อต้านทางวัฒนธรรม

ความกลัวการเลิกจ้างและความสงสัยเกี่ยวกับความสามารถของ AI อาจขัดขวางการนำมาใช้

‍

ในหลายบริษัท อุปสรรคแรกเริ่มต่อการนำ AI มาใช้นั้นเห็นได้ชัด จุดเปลี่ยนมักเกิดขึ้นเมื่อเราเลิกพูดถึง "การนำ AI มาใช้" และเริ่มพูดคุยถึงวิธีการ "เสริมศักยภาพให้ทีมด้วยศักยภาพใหม่ๆ" การเปลี่ยนแปลงมุมมองนี้สามารถเปลี่ยนแปลงอุปสรรคให้กลายเป็นการมีส่วนร่วมอย่างจริงจังได้

‍

กลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรค:

• การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ปลายทางในการออกแบบร่วมกัน
• สื่อสารอย่างชัดเจนว่ามนุษย์จะสร้างคุณค่าที่เป็นเอกลักษณ์ต่อไปอย่างไร
• เฉลิมฉลองความสำเร็จในช่วงแรกที่เน้นย้ำถึงประโยชน์ของการทำงานร่วมกัน
• ฝึกอบรมผู้นำในการจัดการการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม ( ซึ่งมักจะเป็นผู้ที่ต่อต้านการเปลี่ยนแปลง โปรดทราบ )

‍

การออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

ความสำเร็จขึ้นอยู่กับอินเทอร์เฟซและการโต้ตอบที่ออกแบบมาโดยคำนึงถึงความต้องการของมนุษย์

‍

หลายองค์กรรายงานว่าการนำไปใช้งานเบื้องต้นนั้นมีประสิทธิภาพทางเทคนิค แต่กลับไม่ได้รับการยอมรับ เนื่องจากไม่ได้พิจารณาปัจจัยด้านมนุษย์อย่างเพียงพอ แนวทางปฏิบัติใหม่ที่กำลังเกิดขึ้นคือการผสานรวมผู้เชี่ยวชาญด้าน UX และนักจิตวิทยาองค์กรเข้ากับทีมพัฒนาตั้งแต่เริ่มต้นโครงการ

‍

หลักการออกแบบที่มีประสิทธิผล:

• ความโปร่งใสในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจของระบบ
• การควบคุมของมนุษย์ที่มีความหมายต่อการตัดสินใจที่สำคัญ
• ข้อเสนอแนะตามบริบทและทันท่วงที
• ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของแต่ละบุคคล

บทสรุป: สู่ยุคใหม่แห่งการเสริมพลังมนุษย์

ศักยภาพที่แท้จริงของ AI ไม่ได้อยู่ที่การทำงานอัตโนมัติทั้งหมดหรือการเป็นเพียงเครื่องมือเท่านั้น แต่อยู่ที่การสร้างความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรที่ขยายขีดความสามารถของทั้งสองฝ่าย

‍

องค์กรต่างๆ ที่มองว่า AI เป็นโอกาสในการคิดทบทวนการทำงานในเชิงพื้นฐาน แทนที่จะเพียงแค่ทำให้เวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่เป็นแบบอัตโนมัติเท่านั้น กำลังได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมาก

‍

การถกเถียงเรื่อง "มนุษย์กับเครื่องจักร" มักพลาดประเด็นเสมอ องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่างความสามารถของมนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์ แต่พวกเขากำลังสร้างระบบนิเวศที่แต่ละฝ่ายต่างเสริมศักยภาพซึ่งกันและกัน

‍

ในขณะที่เรายังคงก้าวเข้าสู่ขอบเขตใหม่นี้ ความสำเร็จจะเป็นของผู้ที่จินตนาการและนำวิธีการทำงานใหม่ๆ มาใช้ ซึ่งจะปลดล็อกศักยภาพของทั้งมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างเต็มที่ ไม่ใช่ในฐานะคู่แข่ง แต่ในฐานะผู้ร่วมมือในยุคแห่งความเป็นไปได้ที่ไม่เคยมีมาก่อน