หลายคนเชื่อว่า AI จะช่วยจัดการงานน่าเบื่อและทำให้เราเลิกงานได้เร็วขึ้น แต่ตั้งแต่มี ChatGPT หรือ Gemini เข้ามา เราได้เลิกงานเร็วขึ้นจริงๆ หรือเปล่า? ถ้าคำตอบคือ “ไม่ แถมยุ่งกว่าเดิม” นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงไม่ใช่การคิดไปเอง
เพราะล่าสุดมีงานวิจัยจาก Harvard Business Review (HBR) ที่ไปเก็บข้อมูลพฤติกรรมพนักงานในบริษัทเทคโนโลยีแห่งหนึ่งในสหรัฐอเมริกานานถึง 8 เดือน และพบความจริงว่า เครื่องมือ AI ไม่ได้ช่วย “ลดงาน” แต่กลับทำให้งาน “เข้มข้นและหนักขึ้น” อย่างเงียบๆ
Harvard Business Review อธิบายผลการค้นพบจากการเก็บข้อมูลพนักงานราว 200 คน ร่วมติดตามสังเกตการณ์ ติดตามช่องทางสื่อสารในองค์กรและ สัมภาษณ์เชิงลึก พบ 3 พฤติกรรมที่ AI เปลี่ยนวิธีคิดของคนทำงานโดยไม่รู้ตัวดังนี้
1. Task Expansion “ไหนๆ ก็ทำได้แล้ว ลองทำเองเลยแล้วกัน”
ในอดีต ถ้านักการตลาดอยากได้สคริปต์ดึงข้อมูลหลังบ้าน หรืออยากได้ภาพกราฟิกสวยๆ สักภาพ ก็ต้องเดินไปบรีฟโปรแกรมเมอร์ หรือส่งงานให้ดีไซเนอร์ ซึ่งต้องใช้เวลารอนาน
แต่พอมี AI ทุกคนรู้สึกว่าตัวเองก็น่าจะทำได้ ก็เลยใช้ AI มาช่วยเขียนโค้ด หรือเริ่มใช้ AI ร่างดีไซน์เอง เพราะรู้สึกว่า “แค่ Prompt แป๊บเดียวก็ได้แล้ว”
สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือทุกคนดูเก่งขึ้น ทำงานอื่นๆได้มากขึ้น แต่ในความเป็นจริงแล้ว Harvard Business Review บอกว่าพนักงานกำลัง “แบก” งานที่มีขอบเขตเกินหน้าที่ตัวเอง และในมุม
กลับกัน โปรแกรมเมอร์หรือดีไซเนอร์ตัวจริง กลับต้องมาเสียเวลาตาม “แก้บั๊ก” หรือตามเก็บงานที่เพื่อนร่วมทำไว้ กลายเป็นภาระงานงอกที่ไม่มีใครมองเห็น
2. Blurred Boundaries “เวลาพักเริ่มหายไป”
สมมติว่าเรากำลังนั่งกินข้าวกลางวัน หรือกำลังยืนรอคิวซื้อกาแฟ จู่ๆ เราก็นึกไอเดียงานออก ในยุคก่อน คุณอาจจะแค่จดใส่กระดาษแล้วรอรวบยอดไปทำตอนบ่าย
แต่ยุคนี้ เราสามารถหยิบมือถือขึ้นมา พิมพ์สั่ง AI ให้ช่วยร่างไอเดียนั้นรอไว้เลย
ความน่ากลัวคือการคุยกับ AI มันให้ความรู้สึกเหมือนเรากำลัง “แชทคุยกับเพื่อน” มากกว่า “การนั่งทำงานแบบจริงจัง”
ความรู้สึกง่ายๆ แบบนี้ ทำให้เราเผลอต้องทำงานเล็กๆ น้อยๆ ตอนที่ต้องพักโดยไม่รู้ตัว
พฤติกรรมแบบนี้ทำให้สมองของเราถูกดึงให้อยู่ในโหมด “เตรียมทำงาน” ตลอดเวลา ทำให้เวลาหยุดพักได้จริงๆน้อยลงไปโดยที่เราก็ไม่ทันคิดเช่นกัน
3. Cognitive Overload “มัลติทาสก์เกินไป”
จากการวิจัยพบด้วยว่า AI ทำให้เรากลายเป็นคนทำงานแบบ Multitasking มากขึ้นกว่าเดิมมาก
เราพร้อมที่จะสั่ง AI ตัวนึงให้ร่างเอกสาร สั่งอีกตัววิเคราะห์ข้อมูล ส่วน AI อีกตัวให้สรุปข่าวคู่แข่งไปพร้อมๆ กัน
เราอาจจะพอใจที่เห็นงานเดินหน้าพร้อมๆกัน แต่ความจริง สมองของมนุษย์ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้สับเปลี่ยนความสนใจตลอดเวลาขนาดนั้น
การต้องคอยเช็กความถูกต้องของข้อมูลที่ AI ตอบออกมาหลายๆ หน้าต่างพร้อมกัน สร้างภาระให้กับสมองเยอะเกินไป สุดท้ายแม้เราอาจจะได้ Output ที่เยอะกว่าเดิม แต่สมองเราก็จะ “ล้า” กว่าเดิมด้วยเช่นกัน
อ่านมาถึงตรงนี้ ผู้บริหารหลายคนอาจจะสงสัยว่าสิ่งนี้ไม่ดียังไง เพราะ พนักงานทำงานได้เยอะขึ้น เร็วขึ้น บริษัทก็ได้กำไรในท้ายที่สุด
แต่ HBR เตือนว่า สิ่งที่องค์กรเห็นว่าเป็น “Productivity” จริงๆมันค่อยๆกันกร่อนพลังการทำงาน และทำให้เกิด “ภาวะหมดไฟ” ขึ้นแบบช้าๆ
คำอธิบายก็คือ การทำงานหนักขึ้นนี้ เกิดจาก “ความสมัครใจ” ของพนักงานที่กำลังสนุกกับของเล่นใหม่ ทำให้ผู้บริหารมองไม่เห็นว่าพนักงานกำลังทำงานเกินตัวอยู่
แต่ถ้าถึงจุดหนึ่งที่ความตื่นเต้นกับ AI หมดลง สิ่งที่เหลืออยู่คือความเหนื่อยล้า วิจารณญาณในการตัดสินใจที่แย่ลง และท้ายที่สุดคือการลาออกของคนเก่งๆ
องค์กรต้องมี “เบรก” ด้วย AI Practice
แล้วองค์กรต้องทำอย่างไร? คำตอบคือจะต้องมี “แนวปฏิบัติ” หรือที่ HBR เรียกว่า AI Practice หรือการออกแบบวิธีการทำงานใหม่ เพื่อเป็น “เบรก” ให้กับพนักงานบ้าง ซึ่งมีด้วยกัน 3 ข้อ ก็คือ
- Intentional Pauses “จงใจสร้างจุดหยุดพัก” ก็คืออย่าปล่อยให้ความเร็วของ AI มาบีบให้เราต้องรีบตัดสินใจ สร้างวัฒนธรรมที่เปิดทางให้คนชะลอความเร็ว เพื่อทบทวนเนื้องานอย่างรอบคอบก่อนส่งต่อ
- “Sequencing” “จัดระเบียบงาน” ไม่จำเป็นต้องยึดติดกับสิ่งที่ AI ตอบทุกอัน แบบ Real-time ตลอดเวลา กำหนดเวลาให้ชัดเจนว่า ช่วงไหนคือเวลา “โฟกัส” และช่วงไหนคือเวลา “จัดการงานจุกจิก”
- Human Grounding “กลับมาเป็นมนุษย์” ข้อนี้สำคัญเพราะยิ่งเราคุยกับ AI มากเท่าไหร่ เราก็ยิ่งทำงานคนเดียวมากขึ้น ดังนั้นต้องหาเวลาคุยกับ “คนจริงๆ” ให้มากขึ้นเช่นกัน ในมุมขององค์กรเองก็ต้องจัดเวลาให้ทีมได้นั่งคุย แลกเปลี่ยนความเห็น หรือถกเถียงกันบ้าง เพราะไอเดียใหม่ๆ มักเกิดจากความหลากหลายของมนุษย์ ไม่ใช่คำตอบแบบสำเร็จรูปที่ออกมาจาก AI ด้วย
โดยสรุปแล้ว AI ไม่ใช่ผู้ร้าย มันคือเครื่องมือที่ช่วยให้เราทำงานได้ง่ายขึ้นเร็วขึ้น แต่คำถามก็คือ “เราจะออกแบบวิธีการทำงานกับ AI อย่างไร ให้ตอบโจทย์การทำงานและไม่ส่งผลกระทบกับความเหนื่อยล้าจนมากเกินไปเช่นกัน
ที่มา Harvard Business Review
