AI มาพรากงานฉันไป นี่คือเหตุผลที่การปลดพนักงานครั้งใหญ่จะไม่เปลี่ยนบริษัทของคุณ

(SeaPRwire) –   ในปี 2022 ผมได้รับการว่าจ้างให้มาสร้างระบบปฏิบัติการ AI ที่สตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีสุขภาพแห่งหนึ่ง ในเวลานั้นเราเป็นผู้บุกเบิกการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยการกำกับดูแลจากมนุษย์อย่างมาก จนกระทั่งวันหนึ่งมันก็ไม่จำเป็นอีกต่อไป เมื่อ GPT-4 เปิดตัวออกมา ในเวลาไม่นานผมก็ตระหนักว่าบทบาทของผมไม่มีความหมายอีกต่อไป นายจ้างของผมก็สรุปผลแบบเดียวกัน โดยไม่มีแผนที่จะฝึกอบรมผมใหม่หรือปรับเปลี่ยนทักษะของผมไปสู่งานในรูปแบบใหม่ งานของผมจึงหายไปเฉยๆ

ผมไม่ได้พูดเรื่องนี้เพื่อเป็นอุทาหรณ์ แต่พูดในฐานะบริบท เมื่อผมมองดูคลื่นของการเลิกจ้างพนักงานจำนวนมากที่ถูกอ้างว่าเป็นการปรับเปลี่ยนองค์กรด้วย AI ผมไม่ได้อ่านเรื่องนี้จากระยะไกล แต่ผมเคยอยู่ฝั่งตรงข้ามของการตัดสินใจนั้นมาแล้ว

สิ่งที่ผมได้เรียนรู้ระหว่างทางที่ตกต่ำ

สิ่งที่ผมเข้าใจในตอนนี้ซึ่งผมไม่เห็นอย่างชัดเจนในตอนนั้นคือ นายจ้างของผมไม่ได้กำลังปรับเปลี่ยนองค์กร แต่พวกเขากำลังเพิ่มประสิทธิภาพ การเลิกจ้างให้ตัวเลขที่ดูสะอาดตา มันช่วยลดต้นทุนได้ทันทีและเป็นเรื่องราวที่เรียบง่ายสำหรับคณะกรรมการที่กระหายจะเห็นผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI สิ่งที่พวกเขาไม่ได้มอบให้คือขีดความสามารถที่เพิ่มขึ้น พลังในการสร้างสรรค์ หรือรูปแบบงานใหม่ๆ ผมเป็นเพียงต้นทุนที่หายไป คำถามพื้นฐานเกี่ยวกับขีดความสามารถที่ว่า “งานนี้ควรกลายเป็นอะไร?” ไม่เคยถูกถามเลย

เมื่อบริษัทอย่าง Meta และ Microsoft ปลดพนักงานหลายหมื่นคน ผู้นำหลายคนมองว่ามันเป็นขั้นตอนที่จำเป็นในการก้าวไปสู่การเป็น “AI-native” มากขึ้น ผมตระหนักดีว่าสิ่งที่เกิดขึ้นจริงคืออะไร พวกเขากำลังเลือกเส้นทางที่เร็วที่สุดไปสู่ประสิทธิภาพ แทนที่จะเป็นเส้นทางที่ยากกว่าในการสร้างสิ่งใหม่ พวกเขากำลังใช้วิธีเลิกจ้างเพื่อไปสู่การเปลี่ยนแปลง เพราะมันง่ายกว่าการปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานใหม่ทั้งหมด ผมรู้ความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้จากประสบการณ์ตรง

สิ่งที่ผมทำแตกต่างออกไป

วันนี้ผมเป็นหัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ AI ที่ Pearl ซึ่งเป็นบริษัท AI สำหรับผู้ประกอบวิชาชีพอิสระ ที่ซึ่งเราได้เลือกเส้นทางที่แตกต่างออกไป นั่นคือการเพิ่มทักษะให้พนักงาน การปรับเปลี่ยนบทบาท และการพูดคุยในเรื่องที่อึดอัดใจเร็วกว่าที่บริษัทส่วนใหญ่จะเต็มใจทำ หนึ่งในการสนทนาเหล่านั้นโดดเด่นขึ้นมา

ผมทำงานใกล้ชิดกับนักเขียนเชิงเทคนิคคนหนึ่งที่เพิ่งถามคำถามที่พนักงานหลายคนกำลังคิดอยู่ในใจว่า “AI สามารถทำงานส่วนใหญ่ของฉันแทนได้ แล้วตอนนี้งานของฉันคืออะไร?” เธอตระหนักว่าคุณค่าส่วนใหญ่ที่เธอเคยมอบให้ ไม่ว่าจะเป็นการร่าง การแก้ไข และการปรับปรุงเอกสารนั้น ตอนนี้ใครก็ตามที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพก็สามารถทำได้ ผมเข้าใจช่วงเวลานั้นทันที เพราะผมเคยผ่านมันมาแล้ว

ความแตกต่างในครั้งนี้คือเราไม่ได้หลีกเลี่ยงคำถามนั้น แต่เราตอบมันด้วยกัน วันนี้เธอทำงานเหมือนเป็นแผนกเขียนเชิงเทคนิคทั้งแผนก โดยมีทีม AI agents คอยช่วยพิสูจน์อักษร แก้ไข และสร้างมาตรฐานให้กับเนื้อหา นอกจากนี้เธอยังดูแลอินทราเน็ตภายในของเรา ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่มักจะล้มเหลวเพราะต้องอาศัยการอัปเดตด้วยตนเองอยู่ตลอดเวลา แทนที่จะคอยตามทีมต่างๆ เพื่อขอข้อมูลอัปเดต เธอใช้ AI ในการรวบรวม จัดระเบียบ และรีเฟรชเนื้อหาข้ามแผนก ทำให้ระบบที่มักจะล้าสมัยกลายเป็นแหล่งข้อมูลที่มีชีวิต เธอสามารถลดเวลาที่ปกติใช้ในการดูแลรักษาระบบนั้นลงได้ถึง 95% ด้วยตัวเธอเองทั้งหมด

เหตุผลที่วิธีนี้ได้ผลก็เพราะเราได้พูดคุยกันอย่างตรงไปตรงมาและรวดเร็วเกี่ยวกับวิธีที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงการทำงาน โปรแกรมต่างๆ เช่น โครงการ AI Champions ของเรา ซึ่งจัดสรรเวลา 10% ให้กับผู้นำในทุกแผนกเพื่อสำรวจและสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ช่วยทำให้การทดลองเป็นเรื่องปกติ และทำให้การพูดคุยอย่างตรงไปตรงมาเกี่ยวกับวิวัฒนาการของบทบาทต่างๆ เป็นเรื่องง่ายขึ้น

รูปแบบที่เกิดขึ้นในระดับสเกลใหญ่

นี่คือโอกาสที่บริษัทต่างๆ กำลังพลาดไป เมื่อผู้นำหลีกเลี่ยงการกำหนดบทบาทใหม่ตั้งแต่เนิ่นๆ พวกเขากำลังสร้างสถานการณ์ที่การเลิกจ้างดูเหมือนเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ทีมงานตื่นขึ้นมาพบกับผู้คนหลายร้อยคนที่งานเดิมของพวกเขาไม่มีอยู่อีกต่อไป และไม่มีแผนที่ชัดเจนว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป ณ จุดนั้น การเลิกจ้างจึงกลายเป็นการตอบสนองต่อการไม่ลงมือทำ นั่นคือความล้มเหลวของความเป็นผู้นำ ไม่ใช่ผลที่ตามมาจาก AI

บริษัทที่กำลังเปลี่ยนแปลงด้วย AI อย่างแท้จริงกำลังทำสิ่งที่ยากกว่าการลดจำนวนพนักงานมาก พวกเขากำลังยอมรับว่างานกำลังเปลี่ยนแปลงและออกแบบเพื่อรองรับมันอย่างจริงจัง พวกเขากำลังฝึกอบรมพนักงานใหม่ ปรับเปลี่ยนพวกเขาไปสู่บทบาทใหม่ และกำหนดนิยามใหม่ว่างานที่ “ดี” ในสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นเป็นอย่างไร

นี่ไม่ใช่เรื่องง่าย โดยเฉพาะในระดับสเกลใหญ่ มันง่ายกว่ามากที่จะบอกทุกแผนกว่าให้ลดพนักงานลง 20% แล้ว “ไปหาวิธีจัดการเอาเอง” องค์กรขนาดใหญ่มักถูกปรับให้เหมาะสมกับคำสั่งประเภทนั้น และเมื่อคณะกรรมการเรียกร้องผลลัพธ์ภายในไตรมาสเดียว ผู้นำมักจะเลือกการเลิกจ้างเพราะรู้สึกว่ามันรวดเร็วและเด็ดขาด

แต่มีความเสี่ยงที่ลึกซึ้งกว่านั้นคือ การเลิกจ้างสร้างวงจรขาลง AI จะยังคงพัฒนาต่อไป ดังนั้นหากความสามารถใหม่แต่ละระลอกถูกตอบโต้ด้วยการลดจำนวนพนักงานอีกรอบ บริษัทต่างๆ ก็จะค่อยๆ หดตัวลงในขณะที่ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีมากขึ้นเรื่อยๆ จนกระทั่งไม่มีอะไรเหลือให้เปลี่ยนแปลง บริษัทเหล่านี้จะอยู่รอดแต่จะไม่วิวัฒนาการ พวกเขาจะกลายเป็นเวอร์ชันที่เล็กลงของตัวเอง สามารถทำงานได้เท่าเดิมด้วยจำนวนคนที่น้อยลง ในขณะที่องค์กรที่ปรับตัวได้ดีกว่าจะขยายขอบเขตและผลผลิตด้วยทีมงานเดิม

ความแตกแยกกำลังก่อตัวขึ้น

เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเปลี่ยนผ่านนี้ แต่ความแตกแยกที่ชัดเจนกำลังก่อตัวขึ้น ด้านหนึ่งคือบริษัทที่ใช้ AI เป็นข้ออ้างในการลดพนักงาน อีกด้านหนึ่งคือบริษัทที่ใช้มันเป็นตัวเร่งในการสร้างสิ่งใหม่ ความแตกต่างจะขึ้นอยู่กับว่าผู้นำเลือกการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วยการสร้างขีดความสามารถในระยะยาว มากกว่าแรงกดดันในระยะสั้นหรือไม่

บริษัทที่ผ่านเรื่องนี้ไปได้ดีจะไม่ใช่บริษัทที่ไม่เคยเผชิญกับการหยุดชะงัก แต่จะเป็นบริษัทที่เรียนรู้จากมัน และสร้างโครงสร้างเพื่อรับมือกับคลื่นลูกถัดไปก่อนที่มันจะมาถึง

AI ไม่ได้เพียงแค่ลดแรงงานเท่านั้น แต่มันยังทวีคูณสิ่งที่องค์กรสามารถทำได้เมื่อผู้คนได้รับโครงสร้างที่จะวิวัฒนาการไปพร้อมกับมัน ผมรู้เรื่องนั้นเพราะผมต้องหาโครงสร้างนั้นด้วยตัวเอง และเพราะตอนนี้ผมได้ช่วยให้คนอื่นพบมันเช่นกัน คุณสามารถเลิกจ้างเพื่อไปสู่การเปลี่ยนแปลงและหวังว่าประสิทธิภาพจะพาคุณไปข้างหน้า หรือคุณจะทำงานที่ยากกว่านั้นก็ได้ ผมรู้ดีว่าทางเลือกแรกนำไปสู่จุดไหน

ความคิดเห็นที่แสดงในบทความวิจารณ์ .com เป็นมุมมองของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว และไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงความคิดเห็นและความเชื่อของ .