งานตามโฟลว์และระบบ: หัวใจสำคัญของการนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้

คุณเคยพิจารณาถึงความแตกต่างระหว่างเครื่องมือกับระบบหรือไม่?

เครื่องมือคือสิ่งที่เราใช้เมื่อทำงาน ในทำนองเดียวกัน ระบบก็ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

บางคนอาจมีภาพว่าระบบเป็นเพียงเครื่องมือที่ซับซ้อนกว่าเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม หากเราจำแนกงานออกเป็นสองประเภท ได้แก่ งานแบบวนซ้ำ (iterative work) และงานตามโฟลว์ (flow-based work) ความแตกต่างระหว่างเครื่องมือกับระบบจะชัดเจนขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

การทำงานซ้ำและโฟลว์

งานแบบวนซ้ำ (Iterative work) คือกระบวนการสร้างผลลัพธ์ทีละน้อยผ่านการลองผิดลองถูก โดยปรับเปลี่ยนได้อย่างยืดหยุ่นตามสถานการณ์

สำหรับงานแบบวนซ้ำ ชุดเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับแต่ละงานจะเป็นประโยชน์

ในทางกลับกัน งานตามโฟลว์ (Flow-based work) คือการดำเนินงานไปตามขั้นตอนต่างๆ และสร้างผลลัพธ์ในขั้นตอนสุดท้าย

สำหรับงานตามโฟลว์ การมีระบบเพื่อนำทางงานไปตามโฟลว์จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพได้อย่างมาก

การเปลี่ยนผ่านงานสู่รูปแบบโฟลว์และการจัดระบบ

งานส่วนใหญ่ที่มนุษย์ทำเป็นได้ทั้งงานแบบวนซ้ำ (iterative work) หรือเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานแบบโฟลว์ที่มีการจัดระบบไว้แล้ว

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานตามโฟลว์ (flow-based work) และนำไปจัดระบบ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการทำงานได้อย่างมาก

การปฏิวัติอุตสาหกรรมและการปฏิวัติไอที

การปฏิวัติอุตสาหกรรมและการปฏิวัติไอทีเป็นตัวอย่างสำคัญของการเพิ่มผลิตภาพและคุณภาพอย่างมีนัยสำคัญ ผ่านการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำ (iterative work) ให้เป็นงานตามโฟลว์ (flow-based work) และการนำไปจัดระบบในภายหลัง

ก่อนการปฏิวัติอุตสาหกรรม การผลิตดำเนินไปในลักษณะงานแบบวนซ้ำ โดยมนุษย์ใช้เครื่องมืออย่างชำนาญ ปรับเปลี่ยนการจัดเตรียมและขั้นตอนได้อย่างอิสระในแต่ละครั้ง

การประมวลผลข้อมูลก่อนการปฏิวัติไอทีก็เป็นงานแบบวนซ้ำเช่นกัน โดยมนุษย์ใช้เครื่องมือและดำเนินการในลักษณะที่ไม่ได้มาตรฐาน

ด้วยการจัดระบบกระบวนการเหล่านี้ เช่นเดียวกับสายการผลิตในโรงงานและระบบไอทีทางธุรกิจ ทำให้ผลิตภาพและคุณภาพได้รับการยกระดับขึ้น

อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่แค่การจัดระบบเท่านั้น แต่การ เปลี่ยนผ่านสู่การทำงานแบบโฟลว์ ของงานแบบวนซ้ำนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เป็นเพราะการเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานแบบโฟลว์เกิดขึ้นได้ จึงทำให้การจัดระบบเป็นไปได้

การปฏิวัติ AI เชิงสร้างสรรค์

เมื่อมีเป้าหมายที่จะปรับปรุงผลิตภาพและคุณภาพโดยการนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในธุรกิจ การใช้ AI เป็นเพียงเครื่องมืออย่างเดียวจะไม่สามารถสร้างคุณค่าที่แท้จริงได้

วัตถุประสงค์หลักคือการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำ (iterative work) ให้เป็นงานตามโฟลว์ (flow-based work) และจากนั้นจึงนำงานตามโฟลว์นั้นมาจัดระบบ

AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งมีความสามารถในการปรับตัวได้อย่างยืดหยุ่น สามารถจัดการงานแบบวนซ้ำได้ อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะดำเนินการโดยมนุษย์หรือ AI เชิงสร้างสรรค์ ก็มีข้อจำกัดด้านผลิตภาพและคุณภาพของงานแบบวนซ้ำ

ด้วยเหตุนี้ การมุ่งเน้นการเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานแบบโฟลว์และการจัดระบบจึงเป็นสิ่งสำคัญ

บางคนอาจโต้แย้งว่า หากการเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานแบบโฟลว์สามารถปรับปรุงผลิตภาพและคุณภาพได้แม้กระทั่งกับพนักงานที่เป็นมนุษย์ ความคิดริเริ่มดังกล่าวก็ควรจะเกิดขึ้นได้ก่อนการมาถึงของ AI เชิงสร้างสรรค์

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานแบบโฟลว์โดยมีมนุษย์เป็นพื้นฐานนั้นเป็นปัญหาที่ยากมาก พนักงานที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงการมอบหมายงานหรือเนื้อหาของงานได้ทันที

ในทางกลับกัน เมื่อผู้ทำงานคือ AI เชิงสร้างสรรค์ การกำหนดค่าการมอบหมายงานและเนื้อหาของงานใหม่ผ่านการลองผิดลองถูกทำได้ง่าย

AI เชิงสร้างสรรค์แตกต่างจากมนุษย์ตรงที่สามารถ "ลืม" ขั้นตอนก่อนหน้าได้ และสามารถอ่านและทำความเข้าใจขั้นตอนใหม่ได้อย่างรวดเร็วในทันที รวมถึงทำงานตามขั้นตอนเหล่านั้นได้

ดังนั้น แนวทางหลักในการใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ในธุรกิจจะเป็นการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานตามโฟลว์และการจัดระบบงานตามโฟลว์นั้นในภายหลัง

การปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจด้วยการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์

ลองพิจารณาตัวอย่างของการปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจโดยใช้ AI เชิงสร้างสรรค์

ตัวอย่างเช่น พิจารณางานการตอบข้อสงสัยของพนักงานเกี่ยวกับกฎระเบียบของบริษัท

โดยการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ เราสามารถค้นหากฎระเบียบของบริษัทและร่างคำตอบได้

อย่างไรก็ตาม มีความเป็นไปได้ที่ AI เชิงสร้างสรรค์อาจอ้างอิงกฎระเบียบที่ล้าสมัย หรือเข้าใจผิดและให้คำตอบที่ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนในกฎระเบียบ

นอกจากนี้ ข้อสงสัยยังมาในรูปแบบต่างๆ เช่น อีเมล เครื่องมือส่งข้อความ การโทรศัพท์ หรือการสื่อสารด้วยวาจา

ดังนั้น พนักงานที่รับผิดชอบข้อสงสัยยังคงต้องรับข้อสงสัยเช่นเดิม

เป็นไปได้ที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการตอบคำถามที่สามารถตอบได้ทันที และสำหรับคำถามที่ต้องมีการตรวจสอบกฎระเบียบ ก็ป้อนเนื้อหาคำถามเข้าไปใน AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อสร้างร่างคำตอบ

นอกจากนี้ สำหรับคำถามที่พบบ่อย จำเป็นต้องโพสต์ไว้ในหน้าแรกของเว็บไซต์ภายในบริษัทในรูปแบบของคำถามที่พบบ่อย (FAQs)

AI เชิงสร้างสรรค์ยังสามารถใช้ในการป้อนคำถามและคำตอบทั่วไป และสร้างร่างข้อความแบบหัวข้อย่อยเพื่อเผยแพร่บนเว็บไซต์

ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อจำเป็นต้องมีการแก้ไขกฎระเบียบ ก็สามารถใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการร่างข้อเสนอได้

การประยุกต์ใช้ในลักษณะดังกล่าวอาจทำให้งานการจัดการข้อสงสัยบางส่วนมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงการปล่อยให้งานการจัดการข้อสงสัยยังคงเป็นงานแบบวนซ้ำ (iterative work) และใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือเท่านั้น

ดังนั้น ประสิทธิภาพที่ได้จึงมีจำกัดมาก

การเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานแบบโฟลว์

เพื่อให้งานการจัดการข้อซักถามที่ยกตัวอย่างมามีประสิทธิภาพสูงสุด งานนี้จะต้องถูกเปลี่ยนให้เป็นกระบวนการแบบโฟลว์

ในการดำเนินการนี้ งานที่ผู้รับผิดชอบดำเนินการเมื่อจัดการข้อซักถามจะต้องถูกระบุรายละเอียดและจัดทำเป็นทางการ

• รับข้อซักถามผ่านช่องทางต่างๆ
• หากข้อซักถามเหมือนกับที่เคยตอบไปแล้ว และไม่มีการเปลี่ยนแปลงกฎที่เกี่ยวข้อง ให้ตอบคำถามเดิม
• สำหรับข้อซักถามใหม่ หรือข้อซักถามที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงกฎ ให้ยืนยันกฎและร่างคำตอบ
• ตรวจสอบว่าร่างคำตอบไม่ได้อ้างอิงกฎที่ล้าสมัย หรือมีข้อมูลที่ไม่ได้ระบุไว้ในกฎ
• ตรวจสอบว่าจำเป็นต้องมีการอนุมัติก่อนตอบหรือไม่ และขออนุมัติหากจำเป็น
• ตอบกลับผ่านช่องทางที่ได้รับข้อซักถาม
• ลงทะเบียนเนื้อหาข้อซักถาม ผลการอนุมัติ และผลการตอบในข้อมูลประวัติข้อซักถาม
• ตรวจสอบข้อมูลประวัติข้อซักถามเป็นประจำ และสร้างฉบับร่างสำหรับการอัปเดตคำถามและคำตอบที่พบบ่อย
• อัปเดตโฮมเพจภายในบริษัทหลังจากได้รับการอนุมัติ
• อัปเดตข้อมูลกฎที่อ้างอิงเมื่อมีการอัปเดตกฎ
• ในขณะเดียวกัน ให้บันทึกในข้อมูลประวัติข้อซักถามที่ผ่านมาว่ามีการตอบที่เกี่ยวข้องและการอัปเดตกฎเกิดขึ้น
• ยืนยันว่าคำถามและคำตอบที่พบบ่อยจำเป็นต้องได้รับการทบทวนเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงกฎหรือไม่ และอัปเดตหากจำเป็น

ด้วยการกำหนดรายละเอียดของงานที่ดำเนินการอย่างชัดเจนดังที่กล่าวมา งานเหล่านี้สามารถเชื่อมโยงกันได้ เปลี่ยนงานแบบวนซ้ำที่ยืดหยุ่นให้เป็นกระบวนการแบบโฟลว์ที่ชัดเจนยิ่งขึ้น

ตัวอย่างของการจัดระบบ

การสร้างผังการทำงาน (work-flow) นี้ จะทำให้เส้นทางสู่การจัดระบบชัดเจนขึ้น

สำหรับการจัดระบบ หากยอมรับการลดทอนความสะดวกของพนักงานลงได้ ทางเลือกหนึ่งคือการรวมช่องทางการสอบถามให้เป็นหนึ่งเดียว

ในทางกลับกัน หากให้ความสำคัญกับความสะดวกของพนักงาน ระบบควรคงความสามารถในการรับข้อซักถามผ่านทุกช่องทางไว้

โดยพื้นฐานแล้ว ระบบควรรับข้อซักถามโดยตรง สำหรับข้อซักถามด้วยวาจาเท่านั้นที่ผู้รับผิดชอบควรป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ

หลังจากได้รับข้อซักถาม ระบบไอทีและ AI เชิงสร้างสรรค์ควรดำเนินการงานที่ตามมาให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยทำตามโฟลว์ ในช่วงแรก การตรวจสอบและการอนุมัติโดยมนุษย์ควรถูกแทรกสลับอยู่ในระบบ และผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ควรสามารถทำการแก้ไขได้

จากนั้น เมื่อระบบถูกใช้ในการจัดการข้อซักถาม หาก AI เชิงสร้างสรรค์ทำผิดพลาด คำสั่งสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ควรได้รับการอัปเดต โดยเพิ่มคำเตือน จุดที่ต้องตรวจสอบ ตัวอย่างความผิดพลาด และตัวอย่างที่ถูกต้อง เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดซ้ำ

สิ่งนี้ช่วยลดข้อผิดพลาดของ AI เชิงสร้างสรรค์ได้ กระบวนการอัปเดตคำสั่งสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์นี้สามารถทำให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หากถูกเปลี่ยนให้เป็นงานตามโฟลว์ แทนที่จะเป็นงานแบบวนซ้ำ

ด้วยวิธีนี้ การจัดระบบงานตามโฟลว์ ทำให้แม้แต่งานที่ดูเหมือนจะต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ ก็สามารถถูกแทนที่ด้วยระบบที่มี AI เชิงสร้างสรรค์เป็นศูนย์กลางได้

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

หลายคนมีความเห็นว่าการนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในธุรกิจในปัจจุบันยังไม่มีประสิทธิภาพมากนัก หรือยังเร็วเกินไป

อย่างไรก็ตาม คนกลุ่มนี้จำนวนมากมักจะมีความเข้าใจผิดอยู่สองรูปแบบ

ความเข้าใจผิดแรกเกิดจากการมุ่งเน้นการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือ

ดังที่แสดงให้เห็นในที่นี้ การใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือสำหรับงานแบบวนซ้ำ (iterative tasks) ไม่ได้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจได้อย่างมีนัยสำคัญ การประสบหรือได้ยินเรื่องนี้จึงนำไปสู่ความเข้าใจผิดดังกล่าว

ความเข้าใจผิดที่สองเกิดจากการมุ่งเน้นให้ AI เชิงสร้างสรรค์ทำงานแบบวนซ้ำ

อันที่จริง การพยายามให้ AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบันทำงานแบบวนซ้ำนั้นไม่ได้ผลดีนัก ด้วยเหตุนี้ AI เชิงสร้างสรรค์จึงไม่สามารถเข้ามาทดแทนหน้าที่ที่มนุษย์ทำได้อย่างเต็มที่ และการมุ่งเน้นเพียงจุดนี้เท่านั้นจึงนำไปสู่ความเข้าใจผิดดังกล่าว

สุดท้ายนี้

ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานตามโฟลว์และการจัดระบบงานนั้น สามารถคาดหวังประสิทธิภาพที่สูงกว่าการใช้เพียงเครื่องมือได้

นอกจากนี้ แม้ว่างานแบบวนซ้ำนั้นไม่สามารถจัดการได้อย่างสมบูรณ์ แต่งานย่อยหลายอย่างภายในกระบวนการทำงานตามโฟลว์ก็สามารถจัดการได้ด้วย AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบัน แม้ว่าในตอนแรกอาจมีข้อผิดพลาดมากมาย แต่ก็สามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องโดยการอัปเดตคำแนะนำ

หรืออีกทางหนึ่ง งานสามารถถูกแบ่งแยกตามความจำเป็น เช่น การแยกงานร่างออกจากงานตรวจสอบ หรือการนำการตรวจสอบหลายขั้นตอนมาใช้

หากสามารถจัดระบบงานในลักษณะนี้ได้ การปรับปรุงก็จะก้าวหน้าไปพร้อมกับแต่ละงาน และการดำเนินงานก็จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

นี่คือวิธีการทำงานที่ช่วยให้เกิดการปรับปรุงกลไกเองได้อย่างต่อเนื่อง คล้ายกับการผลิตในโรงงานและการนำระบบไอทีมาใช้

ในการใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนความคิด: แทนที่จะเพียงแค่ปรับปรุงงานแบบวนซ้ำของตนเอง คุณต้องเปลี่ยนงานของคุณให้เป็นกระบวนการตามโฟลว์และจัดระบบอย่างเป็นกลาง