โลกการทำงานในทุกวันนี้ ไม่ว่าจะหันไปทางไหนก็มีแต่เครื่องมือ AI เต็มไปหมด ถ้าคุณเป็นคนทำงานที่อยากจะใช้ AI เป็นและตามเทคโนโลยี AI ให้ทัน วันนี้ JobThai ได้นำเทคนิคดี ๆ ที่จะทำให้เราใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำให้ชีวิตการทำงานของเราง่ายขึ้นมาฝากกัน

ทำไมต้องรู้ทัน AI

การรู้เท่าทัน AI หรือ AI Literacy คือการที่เรามีความรู้และทักษะในการประเมินเทคโนโลยี AI ได้อย่างมีวิจารณญาณ สื่อสารและทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตลอดจนใช้ AI เป็นเครื่องมือได้อย่างเหมาะสม ทั้งในการใช้งานในชีวิตประจำวัน และในการทำงาน

สำหรับคนทำงานการมี AI Literacy ไม่ได้หมายถึงการป้อนข้อมูลหรือเขียน Prompt ได้เก่ง หรือรู้จักใช้เครื่องมือ AI หลายตัวเท่านั้น แต่คนที่มี AI Literacy ควรรู้ว่า AI มีขีดความสามารถขนาดไหน ทำอะไรได้ หรือทำอะไรไม่ได้ ข้อมูลที่ AI ใช้มาจากไหน ผลลัพธ์มีโอกาสผิดพลาดอย่างไร และรู้ว่าลักษณะงานแบบใดเหมาะกับ AI และงานแบบใดควรให้มนุษย์ทำ เช่น การระดมความคิดหรือหาข้อมูลประกอบอาจเหมาะกับ AI ขณะที่การตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อสิ่งต่าง ๆ การตีความข้อมูลสำคัญ หรือการอนุมัติผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายยังต้องเป็นหน้าที่ของมนุษย์อย่างเราอยู่ 

ก่อนยุคของ AI ถ้าคนทำงานมีทักษะความสามารถเฉพาะตัวในการทำงานบางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาข้อหาข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ การสรุปข้อมูลได้ตรงประเด็น หรือทำงาน Routine ที่เป็นงานลักษณะเดิม ๆ ได้อย่างรวดเร็วกว่าเพื่อนร่วมงานคนอื่น ๆ ทักษะเหล่านี้ถือเป็นข้อได้เปรียบในการทำงานที่ช่วยสนับสนุนให้คนทำงานเติบโตก้าวหน้าในอาชีพได้ แต่เมื่อยุคสมัยเปลี่ยนไปทักษะเฉพาะตัวเหล่านั้นอาจกลายเป็นเรื่องธรรมดาที่คนทำงานทุกคนสามารถเข้าถึงและใช้งาน AI ได้ดีก็สามารถทำได้เหมือนกันหมด

ในยุคของ AI มนุษย์จึงต้องปรับตัวและพัฒนาทักษะสองประเภทไปพร้อมกัน นั่นคือทักษะการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น  รู้ว่าเครื่องมือ AI ตัวไหนเหมาะกับงานอะไร รู้จักการตั้งคำถามที่ดี แปลงคำถามออกมาเป็น Prompt ที่อธิบายให้ AI เข้าใจบริบทการทำงานของเราได้ สามารถประเมินผลลัพธ์การทำงานของAI ด้วยการตรวจสอบความถูกต้องจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้และตัดสินใจในขั้นตอนสุดท้ายได้อย่างมีเหตุผลก่อนนำงานนั้นไปใช้จริง ในขณะเดียวกันก็ต้องฝึกฝนกลุ่มทักษะที่ AI ทำไม่ได้อย่างทักษะการแก้ปัญหา ทักษะการวิเคราะห์เชิงลึก ทักษะด้านความคิดสร้างสรรค์และการคิดนอกกรอบ ทักษะด้านการปรับตัว ตลอดจนทักษะความฉลาดทางอารมณ์ เพื่อเตรียมตัวให้พร้อมกับความท้าทายใหม่ ๆ ที่จะเกิดขึ้นในทุกวันของโลกการทำงาน

ขั้นตอนการใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพ

ไปดูกันว่าเมื่อเราต้องใช้ AI ในการทำงานจริง ควรทำอะไรบ้างในแต่ละขั้นตอนการทำงาน

1. ประเมินก่อนว่างานนี้ควรใช้ AI หรือไม่

ไม่ใช่ทุกงานที่จำเป็นต้องใช้ AI ให้พิจารณาความเสี่ยง ความซับซ้อน และผลกระทบให้ละเอียด โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจสำคัญ ข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลลับ หรือผลกระทบต่อผู้อื่น ทั้งเพื่อนร่วมงานในองค์กรหรือลูกค้าภายนอกองค์กร หากความเสี่ยงสูงก็จำเป็นต้องมีมนุษย์ควบคุมหรือไม่ก็ไม่ควรใช้ AI ในขั้นตอนนั้นเลย

2. กำหนดโจทย์และผลลัพธ์ที่ต้องการให้ชัดเจน

ก่อนใช้ AI ต้องรู้ก่อนว่าต้องการให้ AI ช่วยอะไร เพราะการให้ AI ทำงานโดยไม่มีเป้าหมายหรือเกณฑ์ประเมินที่ชัดเจนอาจทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ตอบโจทย์งานจริง รวมถึงการใช้ AI ให้เหมาะกับงานแต่ละประเภทก็เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่ควรคำนึงถึง

3. เตรียมข้อมูลให้ AI อย่างเหมาะสม

ให้ข้อมูลที่จำเป็นต่อการทำงาน เช่น เป้าหมาย กลุ่มเป้าหมาย ข้อจำกัด ตัวอย่าง รูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่ต้องระวังไม่ป้อนข้อมูลที่ไม่จำเป็น โดยเฉพาะข้อมูลส่วนบุคคล ความลับทางธุรกิจ

4. ใช้ AI เพื่อสร้าง วิเคราะห์ หรือช่วยทำงาน

ในขั้นนี้ AI สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วย เช่น ค้นคว้า สรุปข้อมูล ระดมความคิด วิเคราะห์ทางเลือก สร้างร่างแรก เขียนโค้ด หรือจัดโครงสร้างข้อมูล แต่ควรแยกให้ชัดว่าอะไรคือข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น และอะไรคือข้อเท็จจริงจากแหล่งข้อมูลต้นฉบับ

5. ตรวจสอบข้อเท็จจริงและแหล่งที่มา

ตรวจสอบความถูกต้องของตัวเลข วันที่ ชื่อบุคคล งานวิจัย ข้อกฎหมายต่าง ๆ ว่ามีที่มาจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือและไม่ถูกครอบงำโดยธุรกิจ องค์กร หรือกลุ่มผลประโยชน์ หาก AI ให้การอ้างอิงในรูปแบบ Citation หรือ URL การอ้างอิงนั้นควรเปิดเผยแหล่งข้อมูลต้นฉบับอย่างโปร่งใส่ เห็นถึงที่มาที่ไปของการจัดทำข้อมูลชุดนั้นทั้งหมด หน้าที่ของเราคือการพิจารณาว่าเนื้อหานั้นมีความมีความสมเหตุสมผลหรือไม่ มีอคติแอบแฝงหรือเปล่า ไม่ควรเชื่อทันทีเพียงเพราะ AI ระบุชื่อแหล่งข้อมูลขึ้นมา

6. ปรับแก้และใส่บริบทก่อนนำไปใช้

ผลลัพธ์ที่ได้มาจาก AI ต้องผ่านการปรับให้เหมาะกับบริบทขององค์กร ผู้รับสาร วัตถุประสงค์ของงานนั้น ๆ รวมถึงตัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้องออก ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดที่มนุษย์จะได้ใช้ความเชี่ยวชาญในสายงานของตัวเอง (Domain Expertise) เพื่อทำให้ผลงานจาก AI กลายเป็นผลงานที่พร้อมใช้งานจริงได้

กับดักการใช้ AI

ในยุคที่ AI ทำงานได้อย่างรวดเร็ว ให้ผลลัพธ์ที่มีความเป็นมืออาชีพแทบไม่ต่างจากมนุษย์ทำเอง เราอาจเผลอคิดไปว่าเราไว้ใจมันได้ในทุกเรื่อง ในความเป็นจริงแม้ AI จะสามารถสร้างข้อมูลที่ดูผิวเผินอาจสมเหตุสมผลและน่าเชื่อถือ แต่มันอาจไม่ถูกต้องก็ได้ ปรากฏการณ์นี้บางครั้งเรียกว่า Hallucination หรือภาวะหลอนของ AI ซึ่งอาจปรากฏในรูปแบบของข้อมูลที่ผิดพลาด อ้างอิงข้อมูลไม่ตรงกับแหล่งข่าว หรือการให้เหตุผลที่ทำให้เกิดความเข้าใจผิด ปัญหาเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้ทั้งจากคำถามหรือการ Prompt ที่กว้างเกินไป หรือมีความซับซ้อนเกินไป เพราะฉะนั้น หากเราต้องใช้ AI ในการทำงาน วิธีป้องกันไม่ให้เกิดปัญหาตามมาเราควรตั้งคำถามสำคัญกับผลลัพธ์ของ AI ก่อนปรับแก้ให้สมบูรณ์ ดังนี้

• AI ได้ข้อมูลและแหล่งอ้างอิงจากไหน
• ข้อเท็จจริงหรือความถูกต้องของข้อมูลเป็นอย่างไร น่าเชื่อถือหรือไม่ มีจุดพลาดตรงไหนบ้าง
• มีชุดข้อมูลที่ไม่เหมาะสม เช่น มีการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล หรือองค์กรหรือไม่
• เราสามารถอธิบายข้อมูลได้ทุกส่วนหรือไม่ หากมีการถามเจาะลึกรายละเอียด

ก่อนนำข้อมูลจาก AI ไปใช้งานทุกครั้ง ต้องตรวจสอบทุกสิ่งที่ AI สร้างขึ้นอย่างละเอียด หากเป็นข้อมูลสำคัญควรให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลนั้นถูกต้องทั้งหมด คนทำงานต้องจำไว้ว่าแม้ AI จะช่วยเราทุนแรงได้ในหลาย ๆ เรื่อง แต่ก็อย่าปล่อยให้ AI กลายเป็นกับดักในการทำงานและการพัฒนาศักยภาพของเรา มนุษย์อย่างเรายังต้องพัฒนาทักษะในสายงานของตัวเองเพื่อมาใช้กับการควบคุม ตรวจสอบ ตีความและตัดสินใจในเรื่องที่สำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรไปข้างหน้า

การวัดผลประสิทธิภาพการใช้ AI

อีกหนึ่งสิ่งที่จะช่วยยกระดับการประยุกต์ใช้ AI เข้ากับการทำงานของเราก็คือ การประเมินหรือวัดผลว่างานที่ใช้ AI ช่วยนั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นไหม โดยเกณฑ์การประเมินเบื้องต้นนั้นมี 6 อย่างด้วยกัน ได้แก่

1. ความเร็ว (Speed)
   ใช้ AI แล้วทำงานเดิมได้เร็วขึ้นหรือไม่ เช่น งานเดิมพนักงานใช้เวลา 3 ชั่วโมง แต่ AI สามารถทำเสร็จได้ในเวลาชั่วโมงเดียว

2. คุณภาพ (Quality)
   งานที่ใช้ AI ทำผ่านเกณฑ์หรือตัวชี้วัดด้านคุณภาพ เทียบเท่ากับที่มนุษย์ทำอยู่ปกติ หรือสูงกว่าเดิมหรือไม่
3. ความถูกต้องและน่าเชื่อถือ (Reliability)
   งานที่ AI ทำมีข้อผิดพลาดหรือไม่ ผลลัพธ์มีความสม่ำเสมอ คงเส้นคงวาขนาดไหน เช่น การอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง การคำนวณผิด หรือการให้คำแนะนำที่ไม่เหมาะสม องค์กรสามารถกำหนดอัตราความผิดพลาดที่ยอมรับได้และมีขั้นตอนการแก้ไขข้อมูลนั้นโดยมนุษย์ก่อนนำไปใช้จริง ตลอดจนตรวจสอบผลลัพธ์จาก AI เป็นระยะ โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการเงิน กฎหมาย ลูกค้า หรือข้อมูลสำคัญขององค์กร ต้องระมัดระวังเป็นพิเศษ 
4. การทุ่นแรง (Leverage)
   AI สามารถช่วยให้เราทำงานได้มากขึ้นขนาดไหน  AI บางตัวสามารถทำให้คนคนเดียวทำงานเทียบเท่าคนหลายคนได้ เช่น นักการตลาดสามารถทำงานวิเคราะห์รวบรวมข้อมูลและสร้างแคมเปญการตลาดได้ 2 รูปแบบต่อสัปดาห์ เมื่อ AI เข้ามาช่วยสามารถทำได้มากกว่านั้นอย่างเห็นได้ชัด
5. การช่วยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ (Judgment)
   การใช้ AI ทำให้เรามีทางเลือกมากขึ้น พิจารณาได้รอบคอบและครอบคลุมในทุกมิติ ช่วยให้มนุษย์อย่างเราตัดสินใจได้ดีขึ้นหรือเปล่า
6. การเรียนรู้ (Learning)
   เราได้เรียนรู้หรือพัฒนาตัวเองเพิ่มขึ้นอย่างไรจากการใช้ AI ทำงานนี้ เช่น พนักงานอาจเริ่มจากการใช้ AI เพื่อเขียนรายงาน แต่เมื่อมีประสบการณ์มากขึ้นสามารถออกแบบกระบวนการที่ให้ AI รวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล ตรวจสอบเบื้องต้น และส่งต่อให้มนุษย์ตัดสินใจได้ การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวสะท้อนว่า AI ไม่ได้เพียงช่วยให้งานเสร็จเร็วขึ้น แต่กำลังช่วยสร้าง ทักษะและความสามารถใหม่ให้กับบุคลากร ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการสร้าง AI Literacy อย่างยั่งยืน

ท้ายที่สุดแล้วประสิทธิภาพของการใช้ AI อาจต้องดูจากหลากหลายเกณฑ์ประกอบกัน เพราะหากดูแต่เกณฑ์ใดเกณฑ์หนึ่งอาจทำให้เราตกหล่น เช่น AI ทำงานได้เร็วขึ้น 50% แต่กลับมีความผิดพลาดมากถึง 30% นั่นทำให้เราต้องเสียเวลาแก้งานที่ผิดพลาดและสุดท้ายงานก็แทบจะไม่ได้เร็วกว่าเดิมเลย

วิธีสร้าง AI Literacy ให้เกิดขึ้นได้จริงในองค์กร

ทิ้งท้ายสำหรับองค์กรที่อยากปรับตัวตามกระแส AI ให้ทันและอยากให้พนักงานมีความรู้ความเข้าใจด้าน AI สามารถเริ่มต้นจากขั้นตอนเหล่านี้ได้

1. ประเมินความต้องการด้าน AI Literacy ตามบทบาทหลักของพนักงานแต่ละตำแหน่งภายในองค์กร งานไหนควรใช้ AI งานไหนให้มนุษย์ทำต่อได้ แล้วจึงเริ่มต้นหาหลักสูตรการฝึกอบรมเพื่อการใช้งานจริง
2. ทำให้การเรียนรู้ AI เกิดขึ้นในบริบทการทำงานจริง เช่น แผนกการตลาดนำ AI มาใช้กับแผนการตลาดที่กำลังทำอยู่ ทีมการเงินก็ทดลองนำ AI มาใช้เพื่อประหยัดเวลาการจัดทำงบประมาณหรือการทำรายงานวิเคราะห์ทางการเงิน อย่างไรก็ตามก็ต้องคำนึงถึงผลกระทบที่อาจตามมา และความถูกต้องงานผลงานด้วย ควรใช้กับการทดลองไอเดียโครงการใหม่ ๆ ก่อนที่จะนำไปใช้จริง
3. มีการประเมินผลและพัฒนาทักษะการใช้ AI อย่างต่อเนื่องในทุกช่วงเวลาและทุกขั้นตอน ตั้งแต่การเริ่มต้นอบรมการใช้ AI ไปจนถึงการใช้ AI ในการทำงานจริง ปัญหาของการอบรมทักษะที่สำคัญไม่ได้เกิดขึ้นตอนที่พนักงานเรียนรู้ แต่เป็นช่วงเวลาหลังจบการอบรมไปแล้ว เพราะ AI ในโลกการทำงานนั้นมีการพัฒนาและการอัปเดตเครื่องมือใหม่ ๆ อยู่ตลอดเวลา พนักงานอาจมีอุปสรรคในการทำงานหรือต้องปรับตัวกับการใช้งานฟีเจอร์ใหม่ที่เพิ่งถูกปล่อยออกมา แม้พนักงานจะสามารถทำคะแนนประเมินหลังเข้ารับการอบรมการใช้งานได้ดี แต่ตัวชี้วัดที่แท้จริงคือพวกเขาสามารถนำองค์ความรู้ที่ได้จากการฝึกอบรมไปประยุกต์ใช้กับการทำงานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพขนาดไหน ประหยัดเวลาหรือทำงานเดิมได้เร็วขึ้นหรือไม่ การประเมินทักษะ AI อย่างสม่ำเสมอจะทำให้องค์กรสามารถปรับปรุงการพัฒนาทักษะ AI ของพนักงานได้ทันกับความเปลี่ยนแปลงของ AI ในโลกการทำงานจริง
4. ค้นหาผู้นำในการนำร่องประยุกต์ใช้ AI  หรือ AI Champions ภายในองค์กร แทนที่จะให้พนักงานทุกคนเริ่มต้นจากศูนย์ องค์กรควรหาคนที่มีความสนใจและมีทักษะด้าน AI ที่โดดเด่นมาช่วยกันสร้างกระบวนการทำงานที่ทีมอื่น ๆ ในองค์กรสามารถนำไปปฏิบัติตามได้

สรุป

AI Literacy กำลังกลายเป็นทักษะพื้นฐานของการทำงานในยุค AI เพราะความสามารถในการทำงานให้ดีขึ้นอยู่กับว่าเรารู้จักเลือกใช้ AI อย่างไร เข้าใจข้อจำกัดและความเสี่ยงของ AI ในทุกมิติ ในโลกที่ AI เก่งขึ้นเรื่อย ๆ คนทำงานที่ได้เปรียบคือคนที่รู้จักศักยภาพของตัวเองเป็นอย่างดี เชี่ยวชาญในสายงานของตัวเองและใช้ AI เพื่อเพิ่มความสามารถของตัวเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ที่มา:

oecd.org, weforum.org, mckinsey.com, digital-strategy.ec.europa.eu, microsoft.com, digitaleducationcouncil.com, anthropic.com, noesion.ai, exactls.com, nature.com, commonslibrary.parliament.uk