มีการใช้ AI ในที่ทำงานอย่างไร?
การใช้ AI ในที่ทำงานส่วนใหญ่เป็นงานสร้างข้อความที่พนักงานแต่ละคนทำ เช่น ร่างอีเมลและเอกสาร สรุปการประชุมและรายงานยาว ๆ เขียนใหม่ให้เหมาะกับผู้อ่านอีกกลุ่ม และอธิบายข้อมูล ในงานวิจัยการนำ AI มาใช้ของรัฐบาลสหราชอาณาจักร ธุรกิจที่ใช้ AI จำนวน 85% ระบุว่าใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้างข้อความ และส่วนงานที่ใช้บ่อยที่สุดคือการตลาด ธุรการ และเทคโนโลยีสารสนเทศ ตัวเลขเหล่านี้มาจากข้อมูลที่ธุรกิจในสหราชอาณาจักรรายงานเองในช่วงต้นปี 2025
การใช้งานในสัดส่วนที่น้อยกว่าคือ AI ที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์อื่น เช่น คำตอบแนะนำในระบบช่วยเหลือลูกค้า การถอดเสียงการประชุม หรือการช่วยเขียนสูตรในตารางคำนวณ อีกส่วนที่มีสัดส่วนน้อยลงไปอีกคือ AI ที่ตัดสินใจหรือมีส่วนกำหนดการตัดสินใจเกี่ยวกับบุคคล เช่น การคัดกรองใบสมัครหรือการจัดกะงาน ประเภทสุดท้ายนี้ก่อให้เกิดคำถามที่ยากที่สุดเรื่องความเป็นธรรม ความโปร่งใส และกฎหมายแรงงาน จึงควรได้รับความระมัดระวังมากกว่าประเภทแรกอย่างมาก
ตัวอย่างการใช้ AI ในที่ทำงานมีอะไรบ้าง?
ตัวอย่างในงานประจำวันดูเป็นเรื่องเล็กน้อย และนั่นคือเหตุผลที่ตัวอย่างเหล่านี้มีประโยชน์ แต่ละตัวอย่างด้านล่างจับคู่งานกับการตรวจสอบโดยคนเพื่อให้ทำงานนั้นได้อย่างปลอดภัย
ผู้จัดการดูแลลูกค้าร่างรายงานความคืบหน้าให้ลูกค้า
เธอให้บันทึกของตนเองและแผนโครงการ จากนั้นตรวจสอบวันที่และสิ่งที่ต้องส่งมอบทุกรายการเทียบกับแผนก่อนส่ง
หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการสรุปสัญญากับผู้จัดหา
บทสรุประบุข้อสัญญาเรื่องการแจ้งล่วงหน้า ความรับผิด และการเปลี่ยนแปลงราคา เขาอ่านข้อสัญญาแต่ละข้อในสัญญาก่อนดำเนินการ
เจ้าหน้าที่สนับสนุนปรับถ้อยคำในคำตอบเพื่อเปลี่ยนน้ำเสียง
ข้อเท็จจริงมาจากฐานความรู้ เจ้าหน้าที่ตรวจสอบว่าถ้อยคำของนโยบายไม่ได้เปลี่ยนความหมายไปเมื่อเขียนใหม่
นักวิเคราะห์การเงินอธิบายส่วนต่าง
ผู้ช่วยอธิบายการเปลี่ยนแปลงในตารางที่ให้มา ส่วนนักวิเคราะห์คำนวณตัวเลขซ้ำและลบสาเหตุที่ไม่มีข้อมูลรองรับออก
ที่ปรึกษาด้านทรัพยากรบุคคลร่างสรุปนโยบาย
ฉบับภาษาอังกฤษที่อ่านง่ายได้รับการตรวจเทียบกับนโยบายฉบับเต็ม และฉบับเต็มยังคงเป็นเอกสารที่พนักงานใช้ยึดถือ
การใช้ AI ในที่ทำงานมีข้อดีและข้อเสียอะไรบ้าง?
ประโยชน์คือช่วยให้ร่างฉบับแรกได้เร็วขึ้น เข้าถึงใจความของเนื้อหายาว ๆ ได้เร็วขึ้น และช่วยคนที่ใช้เวลาเขียนนาน ส่วนข้อเสียคือข้อผิดพลาดที่นำเสนออย่างมั่นใจ ข้อมูลอ่อนไหวถูกส่งเข้าเครื่องมือที่ไม่เหมาะสม การพึ่งพามากเกินไป และความกังวลของพนักงานว่า AI จะส่งผลอย่างไรต่องานของตน ทั้งสองด้านเกิดขึ้นจริง และการนำมาใช้อย่างรอบคอบต้องวางแผนรับมือทั้งสองด้าน
ในด้านผลเสีย เอกสารความเสี่ยงของ AI เชิงกำเนิดของ NIST ระบุถึงการแต่งข้อมูลขึ้นเอง (เนื้อหาที่กล่าวอย่างมั่นใจแต่ไม่เป็นความจริง) ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อคติที่ก่อให้เกิดอันตราย และการจัดรูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI ซึ่งรวมถึงการพึ่งพามากเกินไปและอคติที่เชื่อระบบอัตโนมัติ ว่าเป็นส่วนหนึ่งของความเสี่ยงเฉพาะของ AI เชิงกำเนิด ส่วนมุมมองของพนักงาน แบบสำรวจของ Acas ที่จัดทำโดย YouGov ในเดือนมีนาคมและเมษายน 2025 สอบถามพนักงาน 1,023 คนในบริเตนใหญ่เกี่ยวกับสิ่งที่กังวลมากที่สุดต่อ AI ในที่ทำงาน: 26% ระบุว่ากังวลเรื่องการสูญเสียงาน 17% กังวลเรื่อง AI ทำผิดพลาด 15% กังวลว่า AI ยังไม่มีการกำกับดูแล และ 17% ระบุว่าไม่มีข้อกังวล ตารางนี้แสดงข้อดีและข้อเสียให้เทียบกัน
| ประโยชน์ | ให้การตรวจสอบสอดคล้องกับความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น | สิ่งที่ช่วยรักษาสมดุล |
|---|---|---|
| ร่างแรกเสร็จเร็วขึ้น | ข้อผิดพลาดที่อ่านแล้วน่าเชื่อถือ | ผู้ตรวจทานที่ระบุชื่อชัดเจนและตรวจสอบข้อเท็จจริงเทียบกับข้อมูลต้นทาง |
| สรุปเนื้อหายาวอย่างรวดเร็ว | ข้อยกเว้นและเงื่อนไขจำกัดที่ตกหล่น | อ่านแหล่งข้อมูลต้นทางก่อนนำข้อมูลใดไปใช้ |
| ช่วยผู้ที่เขียนช้าหรือยังไม่มั่นใจในการเขียน | การพึ่งพามากเกินไปและการสูญเสียทักษะ | ขอให้แต่ละคนอธิบายว่าเปลี่ยนอะไรและเพราะเหตุใด |
| เริ่มต้นได้ง่ายด้วยเครื่องมือที่มีอยู่ | ข้อมูลอ่อนไหวอยู่ในบัญชีที่ไม่ถูกต้อง | เครื่องมือที่ได้รับอนุมัติ แผนสำหรับธุรกิจ และกฎการใช้ข้อมูลที่ชัดเจน |
| ความสนใจของพนักงานในการเรียนรู้ทักษะใหม่ | ความกังวลเรื่องความมั่นคงในงาน | หารืออย่างตรงไปตรงมาตั้งแต่เนิ่น ๆ ว่าอะไรจะเปลี่ยนและอะไรจะไม่เปลี่ยน |
นายจ้างควรทำอะไรบ้างก่อนเริ่มนำ AI มาใช้ในที่ทำงาน?
นายจ้างควรกำหนดกฎให้ชัดเจน ปรึกษาพนักงานตั้งแต่เนิ่น ๆ ฝึกอบรมให้ตรงกับงานที่พนักงานจะทำจริง และให้มีคนตรวจสอบผลลัพธ์ Acas แนะนำให้นายจ้างจัดทำนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับ AI ในที่ทำงาน และปรึกษาพนักงานกับตัวแทนของพนักงาน โดยเฉพาะเมื่อ AI จะเปลี่ยนวิธีปฏิบัติงานในแต่ละบทบาท พร้อมระบุว่าการเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบอาจทำให้ต้องแก้ไขข้อกำหนดและเงื่อนไขการจ้างงาน นอกจากนี้ยังแนะนำให้ตรวจสอบความถูกต้อง น้ำเสียง และอคติของผลลัพธ์ ระบุเมื่อมีการใช้ AI และใช้นโยบายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่มีอยู่เดิมต่อไป
หากคุณดำเนินธุรกิจในสหภาพยุโรปหรือให้บริการลูกค้าในสหภาพยุโรป โปรดทราบถึงข้อกำหนดด้านความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ในกฎหมาย AI คำถามและคำตอบเรื่องความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ของคณะกรรมาธิการยุโรประบุว่า มาตรา 4 มีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 2 กุมภาพันธ์ 2025 กำหนดให้ผู้ให้บริการและผู้ใช้งานระบบ AI ต้องดำเนินมาตรการเพื่อส่งเสริมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ของบุคลากร โดยไม่จำเป็นต้องมีใบรับรอง และมีการแก้ไขโดยกฎหมายดิจิทัลฉบับรวมในช่วงกลางเดือนกรกฎาคม 2026 ซึ่งยังคงกำหนดให้มีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI แต่ไม่ได้กำหนดระดับที่ถือว่า 'เพียงพอ' นอกจากนี้ยังเตือนว่า การให้บุคลากรอ่านคำแนะนำการใช้งานเพียงอย่างเดียวอาจไม่ได้ผล หน้านี้เป็นข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย โปรดขอคำแนะนำสำหรับองค์กรของคุณโดยเฉพาะ.
อยากดูว่าสิ่งนี้เชื่อมโยงกับบทบาทงานอย่างไรไหม?
สำรวจการทดลองใช้สำหรับทีมที่อยู่ในแผนพัฒนา ↗ที่ทำงานบังคับให้คุณใช้ AI ได้หรือไม่ และคุณปฏิเสธได้หรือไม่?
นายจ้างจะกำหนดให้คุณใช้เครื่องมือ AI ได้หรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับสัญญาจ้าง คำสั่งที่ได้รับ ผลต่อบทบาทงานของคุณ และกฎหมายแรงงานในพื้นที่ที่คุณทำงาน จึงไม่มีคำตอบเดียวที่ใช้ได้กับทุกกรณี ในหลายกรณี นายจ้างสามารถขอให้พนักงานใช้ซอฟต์แวร์ใหม่เป็นส่วนหนึ่งของงานได้อย่างสมเหตุสมผล เช่นเดียวกับการนำ CRM ใหม่มาใช้ หาก AI เปลี่ยนหน้าที่งานอย่างมีนัยสำคัญ คำแนะนำของ Acas เรื่องการปรึกษาหารือและการแก้ไขข้อกำหนดและเงื่อนไขหากจำเป็นก็เป็นสิ่งที่ควรนำมาพิจารณา
หากคุณมีข้อกังวล ให้ระบุให้ชัดเจน 'ฉันไม่สบายใจที่จะวางสัญญาของลูกค้าลงในบัญชี ChatGPT ส่วนตัว' เป็นข้อกังวลที่นายจ้างจัดการได้ ส่วน 'ฉันไม่ชอบ AI' แก้ไขได้ยากกว่า ให้ถามว่าเครื่องมือใดได้รับอนุมัติ ป้อนข้อมูลอะไรได้ ใครตรวจผลลัพธ์ และมีการฝึกอบรมอะไรให้บ้าง หากความขัดแย้งรุนแรงขึ้น Acas ในสหราชอาณาจักร หรือที่ปรึกษาด้านการจ้างงานหรือตัวแทนสหภาพแรงงานช่วยได้ นี่เป็นข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย
การเริ่มนำมาใช้อย่างรอบคอบมีลักษณะอย่างไร?
ควอร์รี สตรีต สตูดิโอเป็นเอเจนซีออกแบบสมมติที่มีพนักงาน 18 คน ก่อนอนุมัติให้ใช้ผู้ช่วย AI กรรมการผู้จัดการหญิงจัดประชุมทีมเป็นเวลา 30 นาที เธออธิบายเหตุผลที่ต้องเปลี่ยนแปลงนี้ (การร่างข้อเสนอกินเวลาช่วงเย็นของนักออกแบบอาวุโส) สิ่งที่อนุมัติ (ผู้ช่วย AI ในแผนสำหรับธุรกิจหนึ่งตัว ใช้กับงานสองอย่าง ได้แก่ ร่างข้อความข้อเสนอจากสรุปการโทร และสรุปความคิดเห็นของลูกค้าในแต่ละรอบ) สิ่งที่ไม่อนุมัติ (ห้ามใช้ไฟล์ลูกค้า ห้ามใช้กับเรื่องบุคลากร และห้ามใส่ภาพที่สร้างด้วย AI ในงานส่งมอบให้ลูกค้าโดยลูกค้าไม่ได้ตกลง) และยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของการลดตำแหน่งงานของใคร
นักออกแบบระดับต้นคนหนึ่งยกข้อกังวลขึ้นมา: บางครั้งลูกค้าส่งงานที่อยู่ภายใต้ข้อตกลงไม่เปิดเผยข้อมูล จึงได้กฎว่า 'หากโจทย์งานอยู่ภายใต้ข้อตกลงไม่เปิดเผยข้อมูล ห้ามใช้ผู้ช่วยกับงานนั้น' หนึ่งเดือนต่อมา การทบทวนพบว่างานจัดทำข้อเสนอได้ผลดี แต่สรุปความคิดเห็นยังเก็บรายละเอียดที่ละเอียดอ่อนได้ไม่ครบ จึงเปลี่ยนงานที่สองเป็น 'สรุปก่อน จากนั้นหัวหน้าผู้ดูแลบัญชีลูกค้าต้องอ่านความคิดเห็นต้นฉบับก่อนตอบกลับ' การหารือใช้การประชุมเพียงครั้งเดียว และได้กฎสองข้อที่กรรมการผู้จัดการคงคิดเองไม่ได้
เมื่อไรการใช้ AI เพิ่มขึ้นจึงไม่ใช่คำตอบที่เหมาะกับงาน?
หากปัญหาคือกระบวนการที่ไม่ชัดเจน การขาดความเชี่ยวชาญ หรือความไว้วางใจที่ต่ำ การใช้ AI มากขึ้นจะยิ่งทำให้ปัญหาแย่ลง ผู้ช่วยไม่อาจแก้ปัญหาของทีมที่เห็นไม่ตรงกันว่าข้อเสนอที่ดีควรเป็นอย่างไรได้ แต่จะสร้างร่างที่ไม่มีใครเห็นพ้องกันได้เร็วขึ้น และหากพนักงานกังวลเรื่องงานของตน การเพิ่มเครื่องมือโดยไม่พูดคุยกันอย่างตรงไปตรงมาจะยิ่งเพิ่มความกังวล ไม่ใช่ลดลง
การตัดสินใจเกี่ยวกับบุคคล เช่น การจ้างงาน ผลการปฏิบัติงาน และการดำเนินการทางวินัย เป็นเรื่องที่ต้องใช้ความระมัดระวังมากที่สุด อย่ามอบหมายเรื่องเหล่านี้ให้ผู้ช่วยทั่วไป และตรวจสอบสถานะทางกฎหมายของคุณก่อนใช้เครื่องมือเฉพาะทางใด ๆ เพื่อการนี้
พนักงานควรเรียนรู้การใช้ AI ในการทำงานอย่างไร?
พนักงานเรียนรู้ได้ดีที่สุดเมื่อได้ลงมือทำงานของตนเอง โดยมีกติกาที่ชัดเจนและข้อเสนอแนะต่อผลลัพธ์ ไม่ใช่เรียนจากภาพรวมทั่วไปเพียงอย่างเดียว CIPD เน้นย้ำบทบาทของผู้เชี่ยวชาญด้านบุคลากรในการสร้างพื้นที่ปลอดภัยสำหรับทดลองใช้ AI และระบุจุดในงานที่ต้องมีมนุษย์กำกับดูแล คู่มือความรู้ความเข้าใจด้าน AI ของเราครอบคลุมพื้นฐานในภาพรวม
Tosheo.ai มีแผนพัฒนามาเพื่อให้ทีมขนาด 5 ถึง 200 คนได้ฝึกตามบทบาท โดยทุกบทเรียนจบด้วยงานลงมือทำกับเครื่องมือ AI จริง และให้คะแนนตามเกณฑ์ที่เห็นได้ มีแผนให้ผู้จัดการเห็นความก้าวหน้าด้านทักษะและสถานะเรียนจบ โดยไม่เห็นบันทึกการสนทนาฉบับเต็มเลย ผลิตภัณฑ์ยังไม่ได้เริ่มสร้าง ราคาที่วางแผนไว้แสดงอยู่ในหน้าราคา
แหล่งข้อมูลและขอบเขต
NIST, AI 600-1 แนวทางความเสี่ยงสำหรับ AI เชิงกำเนิด, July 2024 ↗
Acas, พนักงาน 1 ใน 4 คนกังวลว่า AI จะทำให้เกิดการสูญเสียงาน, 28 เมษายน 2025 ↗
Acas, นายจ้างหนึ่งในสามคิดว่า AI จะเพิ่มผลิตภาพ, 15 พฤษภาคม 2025 ↗
คณะกรรมาธิการยุโรป ความรู้ความเข้าใจด้าน AI: คำถามและคำตอบ แก้ไขเมื่อ 27 July 2026 ↗
CIPD, หลักการและแนวทางการใช้ AI ในที่ทำงานอย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม, 19 February 2024 ↗