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
English