By ในรายงาน Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI โดย McKinsey Global Institute มีการระบุว่า การทำงานในอนาคตจะเป็นความร่วมมือระหว่างมนุษย์ เอเจนต์ และหุ่นยนต์ โดยทั้งหมดขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งนี่คือจุดเปลี่ยนสำคัญกับทั้งคนทำงาน ผู้นำ และองค์กร
มีการประเมินว่า ด้วยเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน งานบางส่วนสามารถถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ (automatable) โดยคิดเป็นประมาณ 57% ของชั่วโมงการทำงานทั้งหมดในสหรัฐอเมริกา แม้ว่าตัวเลขนี้อาจฟังดูน่าสนใจสำหรับเจ้าของธุรกิจ แต่ในขณะเดียวกันสำหรับพนักงานเองนี่ก็เป็นตัวเลขที่ทำให้หวั่นใจได้เหมือนกันว่าจะนำไปสู่ผลกระทบกับงานของตัวเองหรือเปล่า?
Table of Contents
ทักษะยุค AI ทักษะไหนรอด? ทักษะไหนเสี่ยง?
Skill Change Index (SCI) | McKinsey Global Institute
สิ่งที่ McKinsey ได้ระบุอยู่ในรายงานฉบับเดียวกันคือ AI จะไม่ได้ทำให้ทักษะส่วนใหญ่ของมนุษย์ตกยุค แต่จะเปลี่ยน ‘วิธี’ ที่ทักษะเหล่านั้นถูกนำมาใช้ ซึ่งก็มีการประเมินว่ามากกว่า 70% ของทักษะที่คนทำงานใช้กันอยู่ในปัจจุบันนี้ ก็ยังสามารถนำไปใช้ได้ทั้งกับงานที่ automatable และงานที่ไม่สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ ฝั่งองค์กรเองก็มีแนวโน้มที่จะให้คุณค่ากับทักษะที่สามารถช่วยเพิ่มมูลค่าให้ AI ได้มากขึ้นด้วย
“Nearly every occupation will experience skill shifts by 2030”
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้นว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะกระทบกับการทำงานในอนาคตยังไง เราลองมาดูสิ่งที่เรียกว่า Skill Change Index (SCI) หรือดัชนีชี้วัดการเปลี่ยนแปลงของทักษะกัน ทาง McKinsey ก็ได้พัฒนาสิ่งนี้ขึ้นมาเพื่อใช้วัดผลกระทบของ Automation ที่มีต่อทักษะแต่ละประเภทภายในอีก 5 ปีข้างหน้า ซึ่งก็จะสามารถแบ่งออกได้เป็น 3 กลุ่มใหญ่ ได้แก่
ทักษะที่ได้รับผลกระทบสูง
เป็นทักษะเฉพาะทางที่สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ เช่น กระบวนการทางบัญชี หรือการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาเฉพาะทางบางภาษา ที่มีแนวโน้มได้รับผลกระทบจาก AI มากที่สุด เป็นสิ่งที่ AI ในปัจจุบันสามารถทำได้ดีอยู่แล้ว ซึ่งมีความเสี่ยงที่ความต้องการในตลาดจะลดลง
ทักษะที่อยู่ในกลุ่มระดับกลาง
ถัดมาคือทักษะที่อยู่ในกลุ่มระดับกลางของ index ซึ่งมีแนวโน้มจะ ‘Evolve’ หรือเปลี่ยนรูปแบบการใช้งาน โดยมักเป็น transferable skills ที่ผสมผสานระหว่างทั้งการตัดสินของคน กับ ดิจิทัล tools ต่าง ๆ ซึ่งหนึ่งในนั้นก็คือ ‘AI fluency’
ตัวอย่างเช่น ทักษะด้านการเขียน ในการสร้างรายงานขึ้นมา ทั้ง Agents / Robots / คน ก็จะร่วมมือกันสร้างรายงาน เรียบเรียงเรื่องราว และปรับร่างเนื้อหาให้ลื่นไหล โดยจะมี Agents กับ Robots ช่วยร่างเนื้อหาและและเสนอแนะแนวทางการปรับแก้ ส่วนคนก็จะทำการเกลาเนื้อหา และ ‘craft’เรื่องราว
เรียกได้ว่าเหมือนเป็นการเปลี่ยนบทบาทจากการเป็น Drafter ไปสู่การเป็น Editor และจากตัวอย่างนี้เราจะเห็นถึงการ Partnership ระหว่างมนุษย์และ AI ที่จะทำงานร่วมกันได้อย่างชัดเจนขึ้น
The application of skills will change as people shift to working with and managing AI | McKinsey Global Institute
ทักษะที่ได้รับผลกระทบต่ำ
สุดท้ายคือกลุ่ม low-exposure skills ทักษะในกลุ่มนี้มีแนวโน้มจะยังคงสำคัญต่อไปในระยะยาว มักเกี่ยวข้องกับความเป็นมนุษย์ ความสัมพันธ์ของคน เช่น Leadership, Coaching, ทักษะด้าน healthcare เป็นต้น
ยิ่งโลกหมุนไปเร็วมากเท่าไหร่ ทักษะของมนุษย์เหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญและจำเป็น ผู้นำควรต้องพัฒนาและรักษามันเอาไว้
บทบาทของผู้นำในยุค AI
AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของทั้งพนักงานและองค์กรอย่างชัดเจน งานในอนาคตเองก็จะถูกออกแบบใหม่บนการร่วมมือกันของทั้ง คน, AI agents และ หุ่นยนต์ ที่มีการทำงานร่วมกันมากขึ้น แต่แน่นอนว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่เรื่องที่จู่ ๆ ก็เกิดขึ้นมาเอง ยังมีอีกหลายเรื่องที่ผู้นำจำเป็นต้องตัดสินใจ
หัวใจสำคัญของ AI Transformation ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยีเพราะ “คน” ยังคงมีบทบาทสำคัญมาก สำหรับผู้นำตอนนี้เราอาจจะอยากชวนคิดผ่านบางคำถาม เมื่อตอนนี้เรารู้แล้วว่าภายในอีก 5 ปีข้างหน้ามีแนวโน้มว่าจะเกิดการเปลี่ยนแปลงกับทักษะไหนยังไงบ้าง
ตอนนี้คุณกำลังเตรียมคนในองค์กรให้พร้อมกับทักษะและบทบาทใหม่แล้วหรือยัง?
หนึ่งในคนสำคัญที่มองข้ามไปไม่ได้คือ Manager ที่จะกลายเป็นคนดูแลการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI ร่วมถึงช่วยสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานให้มีประสิทธิภาพสูงสุด จากเดิมที่เน้นการคุมคนจะกลายเป็นการ “กำกับระบบ” หรือที่เรียกว่า orchestrating systems ที่มีทั้งคน, AI agents และหุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน
ซึ่งการเปลี่ยนบทบาทนี้ก็จะทำให้ Manager มีเวลามากขึ้นกับงานที่สร้าง value ได้สูงกว่าซึ่งก็เกี่ยวข้องกับทักษะอย่างการ mentorship เป็นต้น และในขณะเดียวกันพวกเขาก็ต้องมีความเข้าใจเทคโนโลยีมากขึ้นด้วย เพื่อจะได้ทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่องานจำนวนมากสามารถถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ ดังนั้นสิ่งที่เกิดขึ้นคือการที่ AI เข้ามาช่วยแบ่งเบาภาระงานและเปิดโอกาสสำหรับ Manager ให้ไปโฟกัสกับงานที่มี value เพิ่มมากขึ้น เช่นการ coaching ทีมและคุมทีมที่มีทั้ง คน, Agents, Robots ดังนั้นอีกหนึ่งคำถามที่ผู้นำองค์กรควรเริ่มคิดต่อคือ
Manager ในองค์กรของคุณพร้อมนำทีมที่มีทั้งคน, AI และหุ่นยนต์แล้วหรือยัง?
รื้อ วิเคราะห์ และออกแบบ Process ใหม่
ก่อนจะก้าวไปสู่จุดนั้น จุดที่งานในองค์กรของเราสามารถถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติและสร้าง impact ให้องค์กรได้จริง ๆ อยากชวนมาสำรวจดูก่อนว่าองค์กรของเรากำลังติดกับกับดักบางอย่างอยู่หรือเปล่า?
แม้ว่า AI Automation จะสร้าง Impact ให้กับธุรกิจได้มาก แต่ไม่ได้หมายความว่า การเอาเทคโนโลยีนี้มาใช้จะประสบความสำเร็จกันทุกคน เพราะแต่ละธุรกิจมีความต้องการ วิธีการดำเนินงาน และกระบวนการทำงานที่แตกต่างกัน ดังนั้น การใช้ AI Automation ที่เหมาะสมกับธุรกิจตัวเองจึงเป็นเรื่องสำคัญ เพื่อให้เราลงทุนและได้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่า
โดยรายงานจาก McKinsey ชี้ว่า องค์กรที่ใช้ AI Automation ใน Process เดิม มักได้ผลลัพธ์ 20–40% แต่องค์กรที่รื้อ วิเคราะห์ และออกแบบ Process ใหม่ โดยวาง AI Automation เป็นส่วนหนึ่งของ Process ตั้งแต่ต้น เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ไปได้ถึง 60–90%
เปลี่ยนกลยุทธ์สู่การลงมือทำจริง
ถ้าองค์กรคุณอยากมี AI Automation แต่กลัวใช้กับธุรกิจไม่ได้จริง แก้ได้แค่รู้วิธีปรับ process งานเดิม!
พาคุณเจาะลึกทุก Step การทำ AI Automation แบบครบลูป พร้อมต่อยอดใช้จริงใน 4 สัปดาห์ ตั้งแต่เข้าใจความสามารถของ AI/Automation ตามหาจุดคอขวดในธุรกิจ ปรับ Process งานปัจจุบัน และลงมือทำสร้าง Automation ที่ Impact ยิ่งกว่าเดิม กับเวิร์กชอปที่มากกว่าสอนใช้เครื่องมือ แต่ให้คุณมีระบบที่ ‘ใช่ ‘ด้วยการ คิด-ออกแบบ-ลงมือทำ ศึกษารายละเอียดเพิ่มเติม คลิก AI Automation Transformation
References:
Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI | McKinsey Global Institute
Seizing the agentic AI advantage | QuantumBlack AI by McKinsey
