เรื่องเล่าจากออฟฟิศแห่งอนาคต: เมื่อทุกงานกลายเป็นเรื่องของ AI

Yahoo Japan ซึ่งบริหาร LINE ด้วยเช่นกัน ได้เริ่มใช้ internal tool ชื่อว่า SeekAI ซึ่งเป็นระบบ AI ช่วยจัดการหลายเรื่องที่กินเวลางาน เช่น:
- สรุปบันทึกการประชุม
- เขียนและตรวจแก้รายงาน
- จัดการคำขอคืนค่าใช้จ่าย
- ค้นข้อมูลคู่แข่งหรือแนวโน้มทางธุรกิจ

โดยในระยะแรกบริษัทตั้งเป้า “อัตโนมัติ 30% ของงานที่กินเวลามากที่สุด” เช่นการพิมพ์เอกสาร หาข้อมูล และเขียนอีเมล — เพื่อเปลี่ยนเวลาเหล่านั้นให้กลายเป็นพื้นที่สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการสื่อสารแบบมนุษย์

สิ่งที่ Yahoo Japan ย้ำคือ “AI เป็นเลเยอร์ช่วยงาน ไม่ใช่ตัวแทนมนุษย์” — ต่างจากบางองค์กรที่ใช้ AI เพื่อทดแทนคนแล้วมักเจอปัญหา เช่นบริษัทในอังกฤษหลายแห่งที่ “เสียใจหลังจากใช้ AI แทนแรงงานจริง” เพราะงานบางประเภทต้องอาศัยบริบท, ความเข้าใจ, และความเห็นอกเห็นใจ ซึ่ง AI ยังทำไม่ได้ดีพอ

Yahoo Japan ใช้ Generative AI กับพนักงานกว่า 11,000 คนแบบ "ทุกคนต้องใช้"
ตั้งเป้าเพิ่ม productivity ขึ้น 2 เท่า ภายในปี 2028

เริ่มจากอัตโนมัติงานพื้นฐาน 30% เช่น drafting, meeting notes, research
เพื่อให้คนมีเวลาสำหรับตัดสินใจและคิดเชิงกลยุทธ์มากขึ้น

ใช้ SeekAI เป็นเครื่องมือหลักภายในองค์กรสำหรับจัดการงานเอกสารและข้อมูล
เช่นสรุปรายงาน, proofread, ค้นหาข้อมูลจาก template prompt

AI ถูกใช้ในงาน competitive research และ expense management ด้วย
ไม่ใช่แค่เรื่องเอกสาร แต่ครอบคลุมทุกส่วนที่ใช้เวลาเยอะ

แนวทางนี้มองว่า AI คือ support layer สำหรับงานมนุษย์ ไม่ใช่ตัวแทน
เป้าหมายคือความคิดสร้างสรรค์และประสิทธิภาพ ไม่ใช่ลดต้นทุนโดยตรง

อ้างอิงจากรายงานของ Orgvue: บริษัทอังกฤษที่ใช้ AI แทนคนกว่า “ครึ่งหนึ่งเสียใจ” ภายหลัง
แสดงว่าแนวคิดแทนคนโดยตรงอาจไม่เวิร์กในระยะยาว

การบังคับใช้ AI กับพนักงานทุกคนต้องมีการฝึกและวางระบบความเข้าใจอย่างดี
หากพนักงานรู้สึกว่าใช้ AI แทนตนเอง อาจเกิดความต้านทานและลด morale

งานบางอย่างยังต้องใช้ “ความเข้าใจมนุษย์” เช่นการตัดสินใจเชิงบริบท หรือการสื่อสารแบบเห็นอกเห็นใจ
หากใช้ AI เกินไปในงานเหล่านี้ อาจทำให้คุณภาพและความสัมพันธ์ในองค์กรลดลง

การผลักดัน productivity โดยใช้ AI อาจไม่สำเร็จ หากไม่มีการประเมิน impact เชิงคุณภาพควบคู่
เพราะ productivity สูงขึ้นไม่เท่ากับความคิดสร้างสรรค์หรือสุขภาพองค์กรดีขึ้น

ความสำเร็จขึ้นกับ “การนำ AI มาใช้ให้เหมาะ” มากกว่า “ใช้ให้ครบทุกคนทุกงาน”
ถ้าขาดความยืดหยุ่นและเลือกใช้แบบ blanket policy อาจกลายเป็นข้อจำกัดแทนที่จะเป็นนวัตกรรม

https://www.techradar.com/pro/yahoo-japan-wants-all-its-11-000-employees-to-use-gen-ai-to-double-their-productivity-by-2028-is-it-a-sign-of-things-to-come
🎙️ เรื่องเล่าจากออฟฟิศแห่งอนาคต: เมื่อทุกงานกลายเป็นเรื่องของ AI Yahoo Japan ซึ่งบริหาร LINE ด้วยเช่นกัน ได้เริ่มใช้ internal tool ชื่อว่า SeekAI ซึ่งเป็นระบบ AI ช่วยจัดการหลายเรื่องที่กินเวลางาน เช่น: - สรุปบันทึกการประชุม - เขียนและตรวจแก้รายงาน - จัดการคำขอคืนค่าใช้จ่าย - ค้นข้อมูลคู่แข่งหรือแนวโน้มทางธุรกิจ โดยในระยะแรกบริษัทตั้งเป้า “อัตโนมัติ 30% ของงานที่กินเวลามากที่สุด” เช่นการพิมพ์เอกสาร หาข้อมูล และเขียนอีเมล — เพื่อเปลี่ยนเวลาเหล่านั้นให้กลายเป็นพื้นที่สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการสื่อสารแบบมนุษย์ สิ่งที่ Yahoo Japan ย้ำคือ “AI เป็นเลเยอร์ช่วยงาน ไม่ใช่ตัวแทนมนุษย์” — ต่างจากบางองค์กรที่ใช้ AI เพื่อทดแทนคนแล้วมักเจอปัญหา เช่นบริษัทในอังกฤษหลายแห่งที่ “เสียใจหลังจากใช้ AI แทนแรงงานจริง” เพราะงานบางประเภทต้องอาศัยบริบท, ความเข้าใจ, และความเห็นอกเห็นใจ ซึ่ง AI ยังทำไม่ได้ดีพอ ✅ Yahoo Japan ใช้ Generative AI กับพนักงานกว่า 11,000 คนแบบ "ทุกคนต้องใช้" ➡️ ตั้งเป้าเพิ่ม productivity ขึ้น 2 เท่า ภายในปี 2028 ✅ เริ่มจากอัตโนมัติงานพื้นฐาน 30% เช่น drafting, meeting notes, research ➡️ เพื่อให้คนมีเวลาสำหรับตัดสินใจและคิดเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ✅ ใช้ SeekAI เป็นเครื่องมือหลักภายในองค์กรสำหรับจัดการงานเอกสารและข้อมูล ➡️ เช่นสรุปรายงาน, proofread, ค้นหาข้อมูลจาก template prompt ✅ AI ถูกใช้ในงาน competitive research และ expense management ด้วย ➡️ ไม่ใช่แค่เรื่องเอกสาร แต่ครอบคลุมทุกส่วนที่ใช้เวลาเยอะ ✅ แนวทางนี้มองว่า AI คือ support layer สำหรับงานมนุษย์ ไม่ใช่ตัวแทน ➡️ เป้าหมายคือความคิดสร้างสรรค์และประสิทธิภาพ ไม่ใช่ลดต้นทุนโดยตรง ✅ อ้างอิงจากรายงานของ Orgvue: บริษัทอังกฤษที่ใช้ AI แทนคนกว่า “ครึ่งหนึ่งเสียใจ” ภายหลัง ➡️ แสดงว่าแนวคิดแทนคนโดยตรงอาจไม่เวิร์กในระยะยาว ‼️ การบังคับใช้ AI กับพนักงานทุกคนต้องมีการฝึกและวางระบบความเข้าใจอย่างดี ⛔ หากพนักงานรู้สึกว่าใช้ AI แทนตนเอง อาจเกิดความต้านทานและลด morale ‼️ งานบางอย่างยังต้องใช้ “ความเข้าใจมนุษย์” เช่นการตัดสินใจเชิงบริบท หรือการสื่อสารแบบเห็นอกเห็นใจ ⛔ หากใช้ AI เกินไปในงานเหล่านี้ อาจทำให้คุณภาพและความสัมพันธ์ในองค์กรลดลง ‼️ การผลักดัน productivity โดยใช้ AI อาจไม่สำเร็จ หากไม่มีการประเมิน impact เชิงคุณภาพควบคู่ ⛔ เพราะ productivity สูงขึ้นไม่เท่ากับความคิดสร้างสรรค์หรือสุขภาพองค์กรดีขึ้น ‼️ ความสำเร็จขึ้นกับ “การนำ AI มาใช้ให้เหมาะ” มากกว่า “ใช้ให้ครบทุกคนทุกงาน” ⛔ ถ้าขาดความยืดหยุ่นและเลือกใช้แบบ blanket policy อาจกลายเป็นข้อจำกัดแทนที่จะเป็นนวัตกรรม https://www.techradar.com/pro/yahoo-japan-wants-all-its-11-000-employees-to-use-gen-ai-to-double-their-productivity-by-2028-is-it-a-sign-of-things-to-come
0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 79 มุมมอง 0 รีวิว