AI ไม่ได้มา “แย่งงาน” แต่กำลังบังคับให้ผู้บริหารคิดใหม่ว่า องค์กรควรใช้คนอย่างไร

ช่วงนี้ผมได้ยินคำถามหนึ่งบ่อยมาก “ถ้า AI ทำงานได้มากขึ้น เราจะยังต้องใช้คนเท่าเดิมหรือเปล่า?” บางองค์กรเริ่มตอบคำถามนี้ด้วยการลดคน บางแห่งชะลอการรับพนักงานใหม่ และบางแห่งเริ่มตั้งเป้าว่าจะเอา AI เข้ามาทดแทนงานให้ได้มากที่สุด แต่ยิ่งผมมองเรื่องนี้ ผมกลับคิดว่าคำถามแรกของผู้บริหารไม่ควรเป็น “AI จะลดคนได้กี่คน?” แต่ควรเป็น “ในแต่ละตำแหน่ง คนของเรากำลังทำอะไรอยู่ และงานส่วนไหนที่ AI ควรเข้ามาช่วย?” สองคำถามนี้ฟังดูคล้ายกัน แต่พาองค์กรไปคนละทางเลย

ตำแหน่งงานหนึ่งตำแหน่ง ไม่ได้มี “งานเดียว”

เวลาเรามอง Organization Chart เรามักเห็นเป็นกล่อง Sales Manager Finance Manager HR Manager Marketing Executive Business Analyst แล้วเราก็มักเผลอคิดว่า 1 กล่อง เท่ากับ 1 งาน แต่ในความเป็นจริง ตำแหน่งหนึ่งตำแหน่งประกอบด้วยงานย่อยจำนวนมาก ลองนึกถึง Manager คนหนึ่ง ในหนึ่งวันเขาอาจต้องอ่าน Report วิเคราะห์ตัวเลข ประชุมกับทีม ตัดสินใจเรื่องลูกค้า Coaching ลูกน้อง แก้ปัญหาเฉพาะหน้า ประสานงานกับฝ่ายอื่น และรับผิดชอบผลลัพธ์ของทีม AI อาจเก่งมากในการสรุป Report อาจช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วกว่าเดิม อาจร่าง Presentation หรือสรุปการประชุมได้ภายในไม่กี่นาที แต่ไม่ได้หมายความว่า เมื่อ AI ทำงานเหล่านี้ได้แล้ว เราสามารถเอา “Manager ทั้งตำแหน่ง” ออกไปได้ทันที เพราะสิ่งที่ AI กำลังแทนที่คือ บาง Task ไม่ใช่ความรับผิดชอบทั้งหมดของ Job นี่เป็นเรื่องที่ผมคิดว่าผู้บริหารต้องแยกให้ออกให้ชัด

ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ AI ทำอะไรได้ แต่คือเรากำลังออกแบบงานกันอย่างไร

ถ้าเรายังใช้โครงสร้างงานแบบเดิม แล้วเพียงเอา AI มาแทรกเข้าไปใน Process เดิม ผลลัพธ์ที่ได้อาจเป็นแค่ “ทำงานเดิมเร็วขึ้น” แต่ยังไม่ได้แปลว่าองค์กรดีขึ้น ผมคิดว่าโอกาสที่แท้จริงของ AI อยู่ตรงที่ทำให้เรากลับมาถามคำถามใหม่ว่า งานนี้จำเป็นต้องทำเหมือนเดิมหรือไม่? บางงาน AI ทำได้เกือบทั้งหมด บางงาน AI ทำได้แค่ช่วยเตรียมข้อมูล บางงานยังต้องใช้ Judgment ของคน บางงานต้องใช้ความสัมพันธ์ ความไว้ใจ หรือความเข้าใจบริบทที่สะสมมานานหลายปี ดังนั้นสิ่งที่ผู้บริหารควรทำในช่วงนี้ อาจไม่ใช่ “ลด Headcount” แต่คือ รื้อแผนที่การทำงานขององค์กรใหม่ ดูให้ชัดว่าแต่ละตำแหน่งมี Task อะไร Task ไหนควรให้ AI ทำ Task ไหนควรให้ AI ช่วย และ Task ไหนที่คนยังต้องเป็นเจ้าของ ผมมองว่านี่จะนำไปสู่โครงสร้างองค์กรแบบใหม่ที่น่าสนใจกว่าเดิมมาก ไม่ใช่แค่ Manpower Planning แต่เป็น Human + AI Work Design

สิ่งที่น่ากลัวกว่าการมีคนเยอะ คือการลดคนโดยไม่รู้ว่าเราเสียอะไรไป

เรื่องหนึ่งที่ผมคิดว่าหลายองค์กรประเมินต่ำเกินไป คือความรู้ที่อยู่ในตัวคน บางคนอาจไม่ได้มีตำแหน่งสูง แต่รู้ว่าลูกค้ารายนี้ต้องคุยอย่างไร รู้ว่าระบบนี้มีปัญหาตรงไหน รู้ว่าถ้าต้องประสานงานเรื่องนี้ควรโทรหาใคร รู้ว่าทำไมกระบวนการบางอย่างถึงถูกออกแบบมาแบบนี้ ข้อมูลเหล่านี้อาจไม่ได้อยู่ใน Manual ไม่ได้อยู่ใน Database และหลายครั้งไม่ได้ถูกเขียนไว้ที่ไหนเลย มันคือความรู้ที่เกิดจากประสบการณ์ ความสัมพันธ์ และบริบทขององค์กร ถ้าตัดคนออกโดยมองเพียง Cost เราจึงอาจไม่ได้สูญเสียแค่ “1 Headcount” แต่อาจสูญเสียทั้งความรู้ เครือข่าย ความเชื่อมั่นของลูกค้า หรือความสามารถบางอย่างที่ต้องใช้เวลาอีกหลายปีในการสร้างกลับมา ตรงนี้ AI ยังไม่สามารถชดเชยได้ง่าย ๆ เพราะ AI เรียนรู้จากข้อมูลที่องค์กรมี แต่ถ้าความรู้นั้นไม่เคยถูกเก็บไว้เลย AI ก็ไม่รู้เหมือนกัน

ก่อนลดคน ผู้บริหารควรถามอีกคำถามหนึ่ง

ลองเปลี่ยนจากคำถามว่า “ตำแหน่งนี้ AI แทนได้ไหม?” เป็น “งานส่วนไหนของตำแหน่งนี้ที่ AI ทำแทนได้ และเวลาที่คืนกลับมา เราจะให้คนไปสร้างคุณค่าอะไรเพิ่ม?” ผมคิดว่าคำถามหลังสำคัญกว่ามาก เพราะถ้า AI ช่วยลดเวลาทำ Report จาก 4 ชั่วโมงเหลือ 30 นาที คำตอบไม่จำเป็นต้องเป็น “งั้นเราลดคน” แต่อาจเป็น “งั้นให้คนคนนี้ใช้เวลาเพิ่มกับลูกค้า” “ให้ Manager ใช้เวลา Coaching ทีมมากขึ้น” “ให้ Finance วิเคราะห์ Scenario มากขึ้น” หรือ “ให้ทีมไปทำงานที่เราไม่เคยมีเวลาได้ทำ” AI จึงไม่ควรถูกมองแค่เป็นเครื่องมือลดต้นทุน แต่ควรถูกใช้เพื่อ ย้ายเวลาของคน จากงานที่มีมูลค่าต่ำ ไปสู่งานที่มีมูลค่าสูงกว่า ตรงนี้ต่างหากที่ผมคิดว่าองค์กรจะเริ่มเห็น Productivity ที่แท้จริง

แล้ว AI Tool ควรช่วยผู้บริหารเรื่องนี้อย่างไร?

ผมมองว่าเครื่องมือ AI สำหรับผู้บริหารในยุคต่อไป ไม่ควรหยุดอยู่ที่ Chatbot หรือการช่วยเขียนเอกสาร แต่ควรช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นโครงสร้างของงานได้ชัดขึ้น เช่น แยกให้เห็นว่าแต่ละ Role มี Task อะไรบ้าง ใช้เวลาตรงไหน งานใดทำซ้ำ งานใด AI สามารถเข้ามาช่วยได้ งานใดมีความเสี่ยงเพราะพึ่งพาคนเพียงคนเดียว และถ้าปรับ Job Design แล้ว Capacity ของทีมจะเปลี่ยนไปอย่างไร เมื่อเชื่อมเรื่องนี้เข้ากับข้อมูล People, Performance, Skill และ Strategy ผู้บริหารจะเริ่มตอบคำถามได้มากกว่าแค่ “เรามีคนกี่คน?” แต่จะตอบได้ว่า “เรามีคนและความสามารถแบบไหน เพื่อทำงานอะไร และในอนาคตงานนั้นควรถูกแบ่งระหว่างคนกับ AI อย่างไร” นี่เป็นคนละระดับของการบริหาร Workforce เลย

ผมคิดว่า Organization Chart แบบเดิมกำลังไม่พอ

ที่ผ่านมาเราจัดองค์กรโดยเริ่มจาก Strategy แล้วแตกเป็น Function Department Position Headcount แต่ในยุค AI ผมคิดว่าเราจะต้องเพิ่มอีก Layer หนึ่งเข้ามา คือ Work ก่อนจะถามว่าต้องมีคนกี่คน เราต้องรู้ก่อนว่าองค์กรมีงานอะไรที่ต้องเกิดขึ้นจริง จากนั้นจึงค่อยพิจารณาว่า งานไหนให้คนทำ งานไหนให้ AI ทำ งานไหนต้องทำร่วมกัน และความสามารถอะไรที่คนของเราต้องมีเพิ่มขึ้น ถ้าทำแบบนี้ AI จะไม่ได้เข้ามาทำลาย Organization Chart แต่มันจะทำให้เรา ออกแบบ Organization Chart ได้ฉลาดขึ้น

จาก Headcount Planning ไปสู่ Work Intelligence

นี่เป็นหนึ่งในมุมที่ผมอยากให้ ExeRoot by Space Root เดินไป ไม่ใช่แค่รู้ว่าองค์กรมีพนักงานกี่คน หรือมีตำแหน่งอะไรบ้าง แต่ช่วยให้ผู้บริหารเชื่อม Strategy → Organization → Role → Work → People → AI เข้าด้วยกัน เพื่อมองให้เห็นว่า วันนี้เราใช้คนตรงไหนมากเกินไป ตรงไหนกำลังขาด Capacity ตรงไหนมีงานที่ AI ช่วยได้ ตรงไหนกำลังพึ่งพาคนเพียงคนเดียว และถ้ากลยุทธ์เปลี่ยน โครงสร้างงานและความสามารถของคนควรเปลี่ยนอย่างไร ผมคิดว่านี่สำคัญกว่าการถามว่า “AI จะมาแทนคนกี่เปอร์เซ็นต์?” เพราะคำถามนั้นอาจทำให้เรามอง AI แคบเกินไปตั้งแต่ต้น คำถามที่น่าสนใจกว่าคือ “เมื่อ AI ทำงานบางอย่างแทนเราได้แล้ว เราจะออกแบบองค์กรให้คนสร้างคุณค่าได้มากกว่าเดิมอย่างไร?” และนี่อาจเป็นโจทย์ใหญ่ของผู้บริหารในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ไม่ใช่การแข่งขันว่าใคร ลดคนได้เร็วที่สุด แต่เป็นการแข่งขันว่าใครสามารถออกแบบ คน + งาน + AI ให้ทำงานร่วมกันได้ดีที่สุด เพราะสุดท้ายแล้ว เทคโนโลยีอาจเปลี่ยนวิธีทำงานได้เร็วมาก แต่สิ่งที่ยังต้องการการตัดสินใจของผู้บริหาร คือ เราจะเลือกใช้เทคโนโลยีนั้น เพื่อสร้างองค์กรแบบไหน

Tag: Work Intelligence | Organization Design | Workforce Strategy | AI Transformation | Productivity