ข้ามไปยังเนื้อหา
บทความนี้ได้รับการแปลจากภาษาญี่ปุ่นโดยใช้ AI
อ่านฉบับภาษาญี่ปุ่น
บทความนี้อยู่ในสาธารณสมบัติ (CC0) โปรดใช้งานได้อย่างอิสระ CC0 1.0 Universal

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหลและระบบ: แก่นแท้ของการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์

คุณเคยคิดถึงความแตกต่างระหว่างเครื่องมือกับระบบหรือไม่?

เครื่องมือคือสิ่งที่เราใช้ในการทำงาน ส่วนระบบก็ช่วยปรับปรุงงานให้มีประสิทธิภาพเช่นกัน

บางคนอาจจะจินตนาการว่าระบบเป็นเพียงเครื่องมือที่ซับซ้อนกว่าเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม เมื่อแบ่งประเภทงานออกเป็นสองแบบ ได้แก่ งานแบบวนซ้ำ (iteration work) และ งานแบบไหล (flow work) ความแตกต่างระหว่างเครื่องมือกับระบบก็จะชัดเจนขึ้น

งานแบบวนซ้ำและงานแบบไหล

งานแบบวนซ้ำ คือกระบวนการสร้างผลลัพธ์ทีละน้อยผ่านการลองผิดลองถูกที่ยืดหยุ่น

ในงานแบบวนซ้ำ ชุดเครื่องมือที่สามารถใช้สลับกันได้สำหรับงานเฉพาะจะเป็นประโยชน์

ในทางกลับกัน งานแบบไหล คือกระบวนการที่ดำเนินไปทีละขั้น โดยจะสร้างผลลัพธ์ในขั้นสุดท้าย

ในงานแบบไหล การมีระบบเพื่อชี้นำขั้นตอนการทำงานจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพได้อย่างมาก

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหลและการวางระบบ

งานจำนวนมากที่มนุษย์ทำเป็นทั้งงานแบบวนซ้ำหรือเป็นส่วนหนึ่งของงานแบบไหลที่จัดระบบไว้แล้ว

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานแบบไหล แล้วนำไปจัดระบบ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพได้อย่างมีนัยสำคัญ

การปฏิวัติอุตสาหกรรมและการปฏิวัติ IT

การปฏิวัติอุตสาหกรรมและการปฏิวัติ IT เป็นตัวอย่างสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหล แล้วนำไปจัดระบบ สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพได้อย่างมหาศาล

ก่อนการปฏิวัติอุตสาหกรรม การผลิตทำในลักษณะงานแบบวนซ้ำ โดยมนุษย์ใช้เครื่องมืออย่างชำนาญและสามารถปรับเปลี่ยนการจัดเตรียมและขั้นตอนได้อย่างอิสระในแต่ละครั้ง

เช่นเดียวกัน ก่อนการปฏิวัติ IT การประมวลผลข้อมูลก็เกี่ยวข้องกับการที่มนุษย์ใช้เครื่องมือในลักษณะที่ไม่เป็นโครงสร้างและเป็นงานแบบวนซ้ำ

ด้วยการจัดระบบกระบวนการเหล่านี้ คล้ายกับสายการผลิตในโรงงานหรือระบบ IT ทางธุรกิจ ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพได้รับการยกระดับอย่างมีนัยสำคัญ

อย่างไรก็ตาม ไม่เพียงแค่การจัดระบบเท่านั้น แต่ การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหล ก็มีความสำคัญอย่างยิ่ง ความสามารถในการเปลี่ยนเป็นงานแบบไหลนี่เองที่ทำให้การจัดระบบเป็นไปได้ตั้งแต่แรก

การปฏิวัติ AI เชิงสร้างสรรค์

เมื่อมุ่งหวังที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพโดยใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการดำเนินธุรกิจ การใช้ AI เป็นเพียงเครื่องมือจะไม่สามารถปลดล็อกคุณค่าที่แท้จริงได้

วัตถุประสงค์หลักคือการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานแบบไหล ตามด้วยการจัดระบบงานแบบไหลนั้น

AI เชิงสร้างสรรค์สามารถจัดการงานแบบวนซ้ำได้เนื่องจากความสามารถในการปรับตัว อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะดำเนินการโดยมนุษย์หรือ AI เชิงสร้างสรรค์ ก็มีข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพและคุณภาพของงานแบบวนซ้ำ

ดังนั้น การมุ่งเป้าไปที่การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหลและการจัดระบบจึงเป็นสิ่งสำคัญ

อาจมีผู้โต้แย้งว่า หากการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพสำหรับพนักงานที่เป็นมนุษย์ได้ ความริเริ่มดังกล่าวก็ควรจะเกิดขึ้นได้ตั้งแต่ก่อนการถือกำเนิดของ AI เชิงสร้างสรรค์

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหล โดยมีพื้นฐานมาจากพนักงานที่เป็นมนุษย์นั้นเป็นปัญหาที่ยากมาก พนักงานที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงการมอบหมายงานหรือเนื้อหาของงานได้ทันที

ในทางกลับกัน เมื่อผู้ทำงานเป็น AI เชิงสร้างสรรค์ การกำหนดค่าบทบาทและเนื้อหาของงานใหม่ในลักษณะที่วนซ้ำได้ง่ายกว่ามาก

AI เชิงสร้างสรรค์นั้นแตกต่างจากมนุษย์ตรงที่สามารถลืมขั้นตอนก่อนหน้า อ่านและทำความเข้าใจขั้นตอนใหม่ได้ทันที และดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านั้นได้

ด้วยเหตุผลนี้ แนวทางหลักในการใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ในธุรกิจจะเป็นการเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานแบบไหลและการจัดระบบงานแบบไหลนั้นในเวลาต่อมา

ประสิทธิภาพทางธุรกิจด้วยการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์

มาพิจารณาตัวอย่างประสิทธิภาพทางธุรกิจที่ได้จาก AI เชิงสร้างสรรค์กัน

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณางานการตอบข้อสงสัยของพนักงานเกี่ยวกับกฎภายในบริษัท

AI เชิงสร้างสรรค์สามารถใช้ในการค้นหากฎภายในและร่างคำตอบได้

อย่างไรก็ตาม มีความเป็นไปได้ที่ AI เชิงสร้างสรรค์อาจอ้างถึงกฎที่ล้าสมัย หรืออาจสร้างคำตอบผิดพลาดโดยอิงจากข้อมูลที่คาดเดาขึ้นมาเองซึ่งไม่มีอยู่ในกฎ

นอกจากนี้ ข้อสงสัยยังสามารถเข้ามาได้จากหลายช่องทาง เช่น อีเมล เครื่องมือส่งข้อความ โทรศัพท์ หรือการสอบถามด้วยตนเอง

ดังนั้น พนักงานที่ดูแลการสอบถามยังคงต้องรับเรื่องตามปกติ

เป็นไปได้ว่าประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงได้โดยให้พนักงานตอบคำถามได้ทันทีเมื่อเป็นไปได้ และสำหรับคำถามที่ต้องตรวจสอบกฎ ให้ป้อนเนื้อหาคำถามเข้าสู่ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อสร้างร่างคำตอบ

นอกจากนี้ สำหรับคำถามที่พบบ่อย จำเป็นต้องโพสต์ไว้บนเว็บไซต์ภายในของบริษัทในส่วนคำถามที่พบบ่อย (FAQs)

AI เชิงสร้างสรรค์ยังสามารถใช้ในการป้อนคำถามและคำตอบที่เป็นตัวแทน และสร้างร่างข้อความแบบรายการหัวข้อสำหรับการเผยแพร่บนเว็บไซต์ได้อีกด้วย

ยิ่งไปกว่านั้น AI เชิงสร้างสรรค์ยังสามารถนำมาใช้ในการทบทวนร่างข้อความเมื่อจำเป็นต้องแก้ไขกฎ

การใช้งานดังกล่าวอาจช่วยปรับปรุงงานการจัดการข้อสงสัยให้มีประสิทธิภาพขึ้นได้บางส่วน

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงการจัดการข้อสงสัยเป็นงานแบบวนซ้ำ และใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือเท่านั้น

ดังนั้น ประสิทธิภาพที่ได้รับจากแนวทางนี้จึงมีจำกัดมาก

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหล

เพื่อให้งานตอบข้อสงสัยมีประสิทธิภาพสูงสุดตามตัวอย่างที่กล่าวมา งานนี้จะต้องถูกเปลี่ยนให้เป็นงานแบบไหล

ซึ่งต้องอาศัยการลงรายละเอียดและจัดทำเอกสารขั้นตอนที่ผู้รับผิดชอบดำเนินการเมื่อจัดการข้อสงสัย:

  • รับข้อสงสัยผ่านช่องทางต่างๆ
  • หากเป็นข้อสงสัยเดียวกันกับที่เคยตอบไปแล้ว และไม่มีการเปลี่ยนแปลงกฎที่เกี่ยวข้อง ให้ตอบแบบเดิม
  • สำหรับข้อสงสัยใหม่ หรือข้อสงสัยที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงกฎ ให้ตรวจสอบกฎและเตรียมร่างคำตอบ
  • ตรวจสอบว่าร่างคำตอบอ้างอิงกฎเก่า หรือรวมข้อมูลที่ไม่ได้ระบุไว้ในกฎหรือไม่
  • ตรวจสอบว่าจำเป็นต้องมีการอนุมัติก่อนตอบหรือไม่ และขออนุมัติหากจำเป็น
  • ตอบกลับผ่านช่องทางที่ได้รับข้อสงสัยมา
  • ลงทะเบียนเนื้อหาข้อสงสัย ผลการอนุมัติ และผลการตอบกลับในข้อมูลประวัติข้อสงสัย
  • ตรวจสอบข้อมูลประวัติข้อสงสัยเป็นระยะ เพื่อสร้างข้อเสนอการอัปเดตสำหรับคำถามที่พบบ่อยและคำตอบ
  • อัปเดตเว็บไซต์ภายในบริษัทหลังจากได้รับการอนุมัติ
  • เมื่อมีการอัปเดตกฎ ให้ปรับปรุงข้อมูลกฎที่อ้างอิง
  • พร้อมกันนี้ ให้บันทึกในข้อมูลประวัติข้อสงสัยที่ผ่านมาว่ามีการตอบกลับที่เกี่ยวข้องและการอัปเดตกฎเกิดขึ้น
  • ตรวจสอบว่าคำถามที่พบบ่อยและคำตอบจำเป็นต้องมีการแก้ไขเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงกฎหรือไม่ และอัปเดตหากจำเป็น

ด้วยการชี้แจงรายละเอียดของงานเหล่านี้และเชื่อมโยงเข้าด้วยกัน งานแบบวนซ้ำที่ยืดหยุ่นสามารถเปลี่ยนเป็นงานแบบไหลที่ชัดเจนได้

ตัวอย่างของการจัดระบบ

เมื่อเปลี่ยนงานให้เป็นงานแบบไหล เส้นทางสู่การจัดระบบก็ชัดเจนขึ้น

ในการจัดระบบ หากยอมรับการเสียสละความสะดวกสบายของพนักงานได้บ้าง ทางเลือกหนึ่งคือการรวมช่องทางการสอบถามให้เป็นหนึ่งเดียว

ในทางกลับกัน หากความสะดวกสบายของพนักงานเป็นสิ่งสำคัญสูงสุด ควรเปิดช่องทางการสอบถามทั้งหมดไว้

โดยพื้นฐานแล้ว ระบบควรรับการสอบถามโดยตรง เฉพาะกรณีของการสอบถามด้วยวาจาเท่านั้นที่มนุษย์จะป้อนรายละเอียดเข้าสู่ระบบ

หลังจากได้รับข้อสงสัยแล้ว ระบบ IT และ AI เชิงสร้างสรรค์จะดำเนินการงานที่ตามมาให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ตามขั้นตอนการทำงาน ในช่วงแรก ควรมีการตรวจสอบและอนุมัติโดยมนุษย์แทรกอยู่ในระบบเป็นระยะ และผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ควรสามารถทำการแก้ไขได้

จากนั้น เมื่อระบบถูกใช้ในการจัดการข้อสงสัย หาก AI เชิงสร้างสรรค์ทำผิดพลาด ควรอัปเดตคำแนะนำสำหรับ AI โดยเพิ่มข้อควรระวัง รายการที่ต้องตรวจสอบ ตัวอย่างข้อผิดพลาด และตัวอย่างที่ถูกต้อง เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดข้อผิดพลาดซ้ำอีก

กระบวนการนี้สามารถลดข้อผิดพลาดของ AI เชิงสร้างสรรค์ได้ การอัปเดตคำแนะนำ AI เหล่านี้เองก็สามารถทำให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นได้โดยการเปลี่ยนจากการเป็นงานแบบวนซ้ำไปเป็นงานแบบไหล

ด้วยวิธีนี้ การจัดระบบงานที่เปลี่ยนเป็นงานแบบไหลแล้ว แม้แต่การดำเนินการที่อาจดูเหมือนต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ในตอนแรก ก็สามารถถูกแทนที่ด้วยระบบที่เน้น AI เชิงสร้างสรรค์เป็นศูนย์กลางได้

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

หลายคนเชื่อว่าการนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาประยุกต์ใช้ในธุรกิจในปัจจุบันมีผลกระทบน้อย หรือยังเร็วเกินไป

อย่างไรก็ตาม บุคคลเหล่านี้ส่วนใหญ่มักมีความเข้าใจผิดสองประการ

ความเข้าใจผิดแรกเกิดจากการมุ่งเน้นไปที่การใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเพียงเครื่องมือ

ดังที่แสดงให้เห็นในที่นี้ การใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือสำหรับงานแบบวนซ้ำไม่ได้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจอย่างมีนัยสำคัญ ความเข้าใจผิดนี้เกิดขึ้นจากการได้สัมผัสหรือสังเกตเห็นผลลัพธ์ที่จำกัดดังกล่าว

ความเข้าใจผิดที่สองเกิดจากการมุ่งเน้นไปที่การให้ AI เชิงสร้างสรรค์ทำงานแบบวนซ้ำ

อันที่จริง การพยายามให้ AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบันทำงานแบบวนซ้ำมักไม่ประสบความสำเร็จ ด้วยเหตุนี้ ผู้คนจึงสรุปผิดๆ ว่า AI เชิงสร้างสรรค์ไม่สามารถเข้ามาทำงานแทนมนุษย์ได้ โดยอิงจากการสังเกตเพียงอย่างเดียวนี้

บทสรุป

ดังที่ได้กล่าวไปแล้วว่า การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำให้เป็นงานแบบไหลและการจัดระบบ จะช่วยให้เกิดประสิทธิภาพที่สูงกว่าการใช้เครื่องมือเพียงอย่างเดียว

ยิ่งไปกว่านั้น แม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะไม่สามารถทำงานแบบวนซ้ำได้ แต่ก็สามารถจัดการงานย่อยจำนวนมากในกระบวนการงานแบบไหลได้ ถึงแม้ในตอนแรกอาจมีข้อผิดพลาดมาก แต่ก็สามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องโดยการอัปเดตคำแนะนำ

หรือหากจำเป็น สามารถแบ่งงานออกเป็นส่วนๆ เช่น แยกงานร่างออกจากงานตรวจสอบ หรือนำการตรวจสอบหลายขั้นตอนมาใช้

หากสามารถจัดระบบด้วยวิธีนี้ได้ การปรับปรุงก็จะดำเนินไปพร้อมกับแต่ละงานที่ทำ และการดำเนินงานก็จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

นี่คือวิธีการทำงานที่ช่วยให้เกิดการปรับปรุงกลไกอย่างต่อเนื่อง คล้ายกับการผลิตในโรงงานและการจัดระบบ IT

เพื่อใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนความคิด: แทนที่จะพยายามปรับปรุงงานแบบวนซ้ำของตนเอง ผู้นั้นจะต้องเปลี่ยนงานของตนเองให้เป็นงานแบบไหลและจัดระบบงานเหล่านั้นอย่างเป็นกลาง