โปรดอัพเดตเบราว์เซอร์

เบราว์เซอร์ที่คุณใช้เป็นเวอร์ชันเก่าซึ่งไม่สามารถใช้บริการของเราได้ เราขอแนะนำให้อัพเดตเบราว์เซอร์เพื่อการใช้งานที่ดีที่สุด

AI ไม่ได้ช่วยลดภาระงานเสมอไป แต่กำลังทำให้คนทำหนักหน่วงกว่าเดิม เมื่อความสะดวกกลายเป็นดาบสองคมที่กัดกินเวลาส่วนตัว

THE STANDARD

อัพเดต 1 ชั่วโมงที่ผ่านมา • เผยแพร่ 1 ชั่วโมงที่ผ่านมา • thestandard.co
AI ไม่ได้ช่วยลดภาระงานเสมอไป แต่กำลังทำให้คนทำหนักหน่วงกว่าเดิม เมื่อความสะดวกกลายเป็นดาบสองคมที่กัดกินเวลาส่วนตัว

หลายบริษัทกำลังกังวลว่าจะทำอย่างไรให้พนักงานใช้ AI มากขึ้น เพราะคำสัญญาที่ว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยลดภาระงานรูทีน เช่น การร่างเอกสาร, การสรุปข้อมูล หรือการแก้โค้ด เพื่อช่วยให้พนักงานมีเวลาไปทำ ‘งานที่มีมูลค่าสูง’ มากขึ้นนั้นเป็นสิ่งที่น่าดึงดูดใจอย่างยิ่ง

แต่เหล่าผู้นำองค์กรพร้อมรับมือกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงแล้วหรือไม่ ในขณะที่ผู้บริหารมุ่งหวังเรื่อง Productivity ที่เพิ่มขึ้น พวกเขาอาจต้องประหลาดใจกับความจริงที่ซับซ้อน และอาจมองไม่เห็นว่าสิ่งที่ได้มานั้นต้องแลกด้วยต้นทุนอะไรจนกว่าจะสายเกินไปเสียแล้ว

จากงานวิจัยที่กำลังดำเนินอยู่ ซึ่งเผยแพร่ผ่าน Harvard Business Review ผ่านการศึกษาพฤติกรรมการทำงานในบริษัทเทคโนโลยีของสหรัฐฯ ที่มีพนักงานประมาณ 200 คน เป็นเวลา 8 เดือน พบความจริงที่น่ากังวลว่าเครื่องมือ AI ไม่ได้ช่วยลดปริมาณงานลง แต่กลับทำให้งาน ‘หนักหน่วง’ มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ บริษัทดังกล่าวไม่ได้บังคับให้พนักงานใช้ AI แต่จัดหาบัญชีใช้งานให้

พนักงานทำงานด้วยความเร็วที่สูงขึ้น รับผิดชอบงานในขอบเขตที่กว้างขึ้น และขยายเวลาทำงานออกไปนานขึ้นในแต่ละวันโดยที่บริษัทไม่ได้ร้องขอ สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะ AI ทำให้การทำสิ่งต่างๆ รู้สึกเป็นไปได้, เข้าถึงง่าย และให้ความรู้สึกคุ้มค่าในตัวของมันเอง

แม้สิ่งนี้จะฟังดูเหมือนความฝันของผู้บริหาร แต่การนำ AI มาใช้อย่างกระตือรือร้นอาจส่งผลเสียในระยะยาว เมื่อความตื่นเต้นในการทดลองเริ่มจางหายไป พนักงานจะพบว่าปริมาณงานของพวกเขาค่อยๆ เพิ่มขึ้นอย่างเงียบเชียบจนเริ่มรู้สึกตึงมือ

ภาระงานที่พอกพูนขึ้นอาจนำไปสู่ความเหนื่อยล้าทางความคิด การหมดไฟ และประสิทธิภาพในการตัดสินใจที่ลดลง Productivity ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงแรกอาจถูกแทนที่ด้วยงานที่มีคุณภาพต่ำลง และการลาออกของพนักงาน

3 มิติที่ทำให้งานหนักหน่วงและรุกล้ำชีวิต

งานวิจัยระบุถึงรูปแบบความรุนแรงของงานในสามมิติหลัก มิติแรกคือ ‘การขยายขอบเขตงาน’ เนื่องจาก AI ช่วยเติมเต็มช่องว่างความรู้ พนักงานหลายคนจึงเริ่มข้ามไปรับผิดชอบงานส่วนของผู้อื่น เช่น ดีไซเนอร์เริ่มเขียนโค้ด หรือนักวิจัยหันมาทำงานด้านวิศวกรรม

การที่พนักงานหันมาทดลองทำทุกอย่างเองทำให้ขอบเขตงานกว้างขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ จนบางครั้งงานเหล่านี้ดูเหมือนจะทดแทนการจ้างคนเพิ่มได้ แต่ผลกระทบที่ตามมาคือวิศวกรต้องใช้เวลามากขึ้นในการตรวจสอบและแก้ไขงานที่ AI ช่วยสร้างขึ้นมาให้เพื่อนร่วมงาน รวมถึงต้องคอยสอนเพื่อนร่วมงานที่ ‘vibe-coding’ หรือเขียนโค้ดแบบลองผิดลองถูกกับ AI

มิติที่สองคือ ‘เส้นแบ่งที่พร่าเลือน’ ระหว่างงานและเวลาส่วนตัว AI ทำให้การเริ่มงานง่ายจนพนักงานแอบแทรกงานเล็กๆ น้อยๆ เข้าไปในเวลาพัก เช่น ระหว่างมื้อเที่ยงหรือช่วงรอโหลดไฟล์ บางคนส่ง prompt สุดท้ายก่อนลุกจากโต๊ะเพื่อให้ AI ทำงานระหว่างที่ตัวเองไม่อยู่ การพิมพ์โต้ตอบกับ AI ให้ความรู้สึกเหมือนการแชทคุยมากกว่าการทำงานอย่างเป็นทางการ

พฤติกรรมนี้ทำให้วันทำงานไม่มีช่วงพักตามธรรมชาติและทำให้งานกลายเป็นสิ่งที่อยู่รอบตัวเราตลอดเวลา พนักงานเริ่มตระหนักในภายหลังว่าช่วงเวลาที่ควรจะเป็นการพักผ่อนเพื่อฟื้นฟูร่างกายกลับถูกแทนที่ด้วยการทำงานที่ค่อยๆ รุกล้ำเข้ามาในยามค่ำคืนหรือเช้ามืด

มิติสุดท้ายคือการทำงานหลายอย่างพร้อมกันด้วยความเร็วที่สูงขึ้น พนักงานจัดการหลายโปรเจกต์พร้อมกันเพราะรู้สึกว่ามี ‘คู่หู’ คอยช่วย แต่ในความเป็นจริงสมองต้องสลับการจดจ่ออยู่ตลอดเวลา และต้องคอยตรวจสอบผลลัพธ์จาก AI อย่างต่อเนื่อง

สิ่งเหล่านี้ก่อให้เกิดวงจรที่เสริมกำลังตัวเอง คือ AI เร่งงาน ทำให้คาดหวังความเร็วสูงขึ้น ยิ่งพึ่งพา AI มากขึ้น ขอบเขตงานก็ยิ่งกว้างขึ้น แม้พนักงานจะรู้สึกว่าทำอะไรได้มากขึ้น แต่พวกเขาก็ไม่ได้รู้สึกยุ่งน้อยลงเลย

วิศวกรคนหนึ่งสรุปว่า “คุณเคยคิดว่าการใช้ AI จะช่วยประหยัดเวลาได้ แต่ในความจริงคุณแค่ทำงานเท่าเดิมหรือมากกว่าเดิมด้วยซ้ำ”

ความเสี่ยงของ Productivity ที่แลกมาด้วยความเหนื่อยล้า

องค์กรอาจมองว่าการที่พนักงานขยันเองเป็นเรื่องดี แต่ความจริงคือ Productivity ระยะสั้นกำลังบดบังภาระงานที่ค่อยๆ สะสมอย่างเงียบๆ และความเครียดสะสม

หากผู้นำองค์กรมองข้ามภาระที่พนักงานแบกรับอยู่ อาจทำให้การแยกแยะระหว่าง Productivity ที่แท้จริงกับแรงกดดันที่สุดท้ายแล้วจะรับไม่ไหวนั้นยากขึ้น

เพื่อแก้ปัญหานี้ บริษัทจำเป็นต้องสร้าง ‘แนวทางปฏิบัติ AI’ ที่เป็นระบบและยั่งยืนแทนการปล่อยให้เทคโนโลยีชี้นำวัฒนธรรมการทำงาน เริ่มจากการสร้าง ‘จุดพักที่ตั้งใจ’ เป็นช่วงเวลาสั้นๆ เพื่อหยุดประเมินเป้าหมายและทบทวนสมมติฐานก่อนจะเดินหน้าต่อด้วยความเร็ว

การมีจุดพักเช่นนี้จะช่วยป้องกันการสะสมของภาระงานที่ล้นเกินโดยไม่ทำให้งานโดยรวมช้าลง เช่น การกำหนดให้ต้องมีข้อโต้แย้งหนึ่งข้อและการเชื่อมโยงกับเป้าหมายหลักขององค์กรก่อนจะตัดสินใจครั้งสำคัญ เพื่อช่วยป้องกันไม่ให้งานไหลไปตามกระแสโดยขาดการยั้งคิด

ถัดมาคือการจัดลำดับขั้นตอนการทำงาน กำหนดจังหวะที่ชัดเจนว่างานควรจะเดินหน้าเมื่อไหร่ ไม่ใช่แค่เน้นความเร็ว เช่น การรวบรวมแจ้งเตือนที่ไม่เร่งด่วนไว้ส่งทีเดียว เพื่อลดความสับสนและการสลับบริบทที่ต้องใช้พลังงานสมองสูง

สุดท้ายคือการยึดโยงกับความเป็นมนุษย์ ในยุคที่ AI ทำให้เราทำงานคนเดียวได้มากขึ้น องค์กรต้องปกป้องพื้นที่สำหรับการฟังและการเชื่อมโยงกันระหว่างคน เพราะความคิดสร้างสรรค์ที่แท้จริงต้องการมุมมองที่หลากหลายของมนุษย์ ไม่ใช่แค่การสังเคราะห์ข้อมูลจาก AI เพียงอย่างเดียว

ความหวังของ AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่ามันทำอะไรได้บ้าง แต่ขึ้นอยู่กับการบูรณาการเข้ากับจังหวะชีวิตประจำวันอย่างรอบคอบ หากขาดการวางแผน AI จะทำให้เราทำอะไรได้มากขึ้น แต่จะทำให้เราหยุดได้ยากขึ้นเช่นกัน

คำถามสำคัญที่องค์กรต้องตอบในตอนนี้ไม่ใช่แค่ว่า AI จะเข้ามาเปลี่ยนการทำงานหรือไม่ แต่คือเราจะยอมเป็นฝ่ายที่ถูกเทคโนโลยีเปลี่ยนไปอย่างเงียบๆ หรือจะเป็นคนกำหนดทิศทางความเปลี่ยนแปลงนั้นด้วยตัวเราเอง

ภาพ : treety / Shutterstock

อ้างอิง:

ดูข่าวต้นฉบับ
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...