ช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา หลายองค์กรพยายามนำ AI เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหลาย ๆ ด้าน เปรียบเสมือน “ทางลัด” ที่ทำให้องค์กรไปถึงเป้าหมายเร็วขึ้น จนเกิดคลื่นของ AI Disruption ที่ทั้ง “เร็ว” และ “แรง” นำไปสู่ความเปลี่ยนแปลงมากมายในเวลาอันสั้น
ในยุคที่ทุกองค์กรประกาศตัวว่าเป็น "AI First Company" และเทคโนโลยีถาโถมเข้ามาดิสรัปต์ทุกวงการ คำถามสำคัญที่ดังขึ้นเรื่อยๆ ไม่ใช่แค่ "เราจะใช้เทคโนโลยีอะไร?" แต่คือ "เราจะเตรียม 'คน' ของเราอย่างไรให้พร้อมสำหรับอนาคต?"
แล้วคำว่า “คนเก่ง” ในยุคหลังจากนี้จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร?
CREATIVE TALK ได้มีโอกาสพูดคุยกับคุณขยล ตันติชาติวัฒน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เมทเธียร์ จำกัด (Metthier) ผู้ที่ต้องบริหารจัดการคนกว่า 12,000 ชีวิต ที่ผสมผสานทั้งคนทำงานระดับปฏิบัติการ (Blue Collar) และเทคโนโลยีขั้นสูงเข้าด้วยกัน (Tech Company) เพื่อค้นหาคำตอบว่า ทักษะแบบไหนที่คนทำงานยุคใหม่ต้องมี และองค์กรจะเปลี่ยนผ่านอย่างไรไม่ให้ใครถูกทิ้งไว้ข้างหลัง
นิยามใหม่ของ "คนเก่ง" (Redefining Talent in AI Era)
คำว่า "คนเก่ง" ในวันนี้ กับ "คนเก่งในอีก 5 ปีข้างหน้า" อาจมีหน้าตาไม่เหมือนเดิม นี่คือ 4 ทักษะสำคัญ ที่คนทำงานต้องเร่งเติมให้เต็ม เพื่อเป็นคนที่จะเก่งขึ้นได้อีกในอนาคต
1. จาก AI Literacy สู่ "AI Tools Master"
วันนี้แค่รู้ว่า AI คืออะไร (AI Literacy) อาจไม่พออีกต่อไป แต่คนเก่งในอนาคตต้องเป็น AI Tools Master คือต้องรู้ลึกไปถึงว่า "เครื่องมือตัวไหน เหมาะกับงานประเภทใด"
คำแนะนำ: อย่าใช้ AI แค่เพราะมันทันสมัย แต่ต้องรู้ว่า AI ตัวนี้จะช่วยลด Process ไหน เช่น ใช้ AI Agent ช่วยคัดกรองผู้สมัครงานให้ HR เพื่อให้ HR มีเวลาไปโฟกัสกับการสัมภาษณ์เชิงลึก หรือใช้ AI ช่วยเตือนรอบบิลลูกค้า เพื่อให้นักบัญชีมีเวลาไปวิเคราะห์การเงิน
2. Communication ที่มากกว่าแค่ "คุยรู้เรื่อง"
ทักษะการสื่อสารในอนาคตไม่ใช่แค่การพูดคุยให้เข้าใจ แต่ต้องยกระดับไปสู่ "Motivation & Convincing"
คำแนะนำ: ในโลกที่การทำงานซับซ้อนขึ้น คนเก่งต้องสามารถ "โน้มน้าว" และ "สร้างแรงบันดาลใจ" ให้เกิดความร่วมมือ (Collaboration) ข้ามแผนกได้ ไม่ใช่แค่ต่างคนต่างทำ แต่ต้องสื่อสารเพื่อให้เป้าหมายของทุกคนมาบรรจบกัน
3. Strategic Foresight มองให้เห็นอนาคต
การเรียนรู้ไม่มีที่สิ้นสุดเป็นเรื่องพื้นฐาน แต่สิ่งที่เหนือกว่าคือ Strategic Foresight หรือการคาดการณ์อนาคต
คำแนะนำ: อย่าเรียนแค่สิ่งที่ฮิตในวันนี้ แต่ต้องมองให้ออกว่าเทรนด์ไหนจะมา เช่น วันนี้เรียน Coding แต่อนาคต AI อาจเขียน Code ได้เอง ดังนั้นทักษะที่ต้องมีจริงๆ อาจจะเป็น Logic หรือการ Decoding สิ่งที่ AI ทำออกมามากกว่า
4. EQ และ Data-Driven Mindset
EQ (ความฉลาดทางอารมณ์) ไม่ใช่เรื่องของหัวหน้างานเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของทุกคน โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานกับ Data
คำแนะนำ: การตัดสินใจที่ดีต้องไม่ใช้อารมณ์ (Not Emotional) แต่ต้องใช้ Data เป็นฐาน และใช้ EQ ในการตีความข้อมูลเหล่านั้นว่า "อะไรคือสิ่งที่สำคัญที่สุดและเหมาะสมที่สุดกับสถานการณ์จริง" ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ยังตัดสินใจแทนมนุษย์ได้ยาก
กับดัก "ความกลัว" และทางออกด้วย "Heartmade Technology"
แน่นอนว่าทักษะเหล่านี้ย่อมทำให้องค์กรต้องการ “มนุษย์ทองคำ” มาร่วมงานด้วย เพื่อให้การทำงานร่วมกับ AI เป็นไปอย่างเต็มประสิทธิภาพแบบ 1+1 ที่ได้มากกว่า 2 แต่ในความเป็นจริง กลับไม่ใช่ทุกคนที่พร้อมจะเปลี่ยนตัวเอง และยังมีคนอีกจำนวนมากที่ไม่สามารถปรับตัวท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงได้
ปัญหาคลาสสิกที่หลายองค์กรต้องเผชิญคือ การขาดความเต็มใจที่จะเรียนรู้ เพราะพนักงานยังไม่เห็นภาพของ “Next-Step” หรือสิ่งที่องค์กรต้องการก้าวต่อไปอย่างชัดเจน ขณะเดียวกันก็มีความรู้สึก “กลัว” ถูกแทนที่ ซึ่งกระทบกับประสิทธิภาพการทำงานโดยตรง
คำถามคือองค์กรควรวางกลยุทธ์เรื่อง “คน” เพื่อสร้าง “Ready People” ในยุคที่ AI มีบทบาทในการทำงานมาก ๆ อย่างไร ?
หนึ่งในองค์กรที่มีการวางกลยุทธ์เรื่อง “คน” ไว้อย่างน่าสนใจ คือ “เมทเธียร์” (Metthier) ผู้นำด้าน AI แพลตฟอร์ม และ IoT สำหรับการบริหารจัดการอสังหาริมทรัพย์ ที่ผลักดันแคมเปญใหญ่ในองค์กรอย่าง “Heartmade Technology” ซึ่งเป็นแนวคิดที่สะท้อนว่าการทำงานไม่ได้ใช้แค่เทคโนโลยี แต่ยังใช้ “ใจ” ด้วย
เมทเธียร์สนับสนุนให้พนักงานสร้างการเติบโตและพัฒนาตนเอง ผ่านการสร้างค่านิยมที่เรียกว่า “CARE” เพื่อให้พนักงานทุกระดับเข้าใจทิศทางขององค์กรตรงกัน ประกอบด้วย
C : Caring - ใส่ใจทุกรายละเอียด
A : Advance - คิดล้ำหน้ากว่าเสมอ
R : Ready - กระตือรือร้น พร้อมทุกสถานการณ์
E : Effective - ทำงานให้มีประสิทธิภาพ
โดยฝ่าย People Development จะใช้ LINE OA ในการสื่อสารกับพนักงานทุกคน และใช้รางวัลเข้ามาสร้างแรงจูงใจในการทบทวนค่านิยม เพื่อให้สิ่งที่องค์กรวางไว้ถูกนำไปปฏิบัติจริง
นอกจากนี้ เมทเธียร์ยังมีการตั้ง Academy เพื่อจัดกิจกรรมฝึกอบรมและพัฒนาบุคลากร โดยคำนึงถึงความสอดคล้องระหว่างสิ่งที่พนักงานต้องการเรียนรู้กับเป้าหมายทางธุรกิจเป็นสำคัญ เมื่อพนักงานได้เรียนในสิ่งที่ตัวเองสนใจจริง ๆ ก็จะมีความตั้งใจ พร้อมนำทักษะเหล่านั้นมาสร้างงานที่มีคุณภาพให้องค์กรต่อ เช่น กลุ่มพนักงานช่างสนใจเรียนรู้วิธีการล้างและซ่อมแอร์เพิ่มเติม เพราะมองว่าตอบโจทย์กับงานที่ทำอยู่ อีกทั้งยังช่วยเพิ่มโอกาสสร้างรายได้เสริมจากงานอื่น ๆ ด้วย
สิ่งที่เมทเธียร์มองว่าเป็น “หัวใจ” สำคัญของการทำ Academy หรือโปรแกรม Training ในองค์กรให้ประสบความสำเร็จ คือต้องทำอย่างต่อเนื่อง ติดตามผลอยู่เสมอ ไม่ใช่ทำแล้วปล่อยไปเฉย ๆ
อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างการวางกลยุทธ์เรื่องคนของเมทเธียร์ เพื่อสร้าง “Ready-People” ไม่จำเป็นต้องใช้วิธีการที่ซับซ้อน แต่เป็นวิธีการที่ตรงไปตรงมา และออกแบบมาเพื่อ “คน” จริง ๆ ก็สามารถสร้างผลลัพธ์ที่อิมแพ็กต์กับองค์กรได้มหาศาล
กุญแจสำคัญของการพัฒนาคน คือ "Willingness to Learn"
หลายองค์กรสร้าง Academy ขึ้นมาแต่ล้มเหลว เพราะพนักงาน "ถูกบังคับให้เรียน" ในสิ่งที่เขาไม่ได้อยากรู้ บทเรียนสำคัญคือการหาจุดเชื่อมโยงระหว่าง "สิ่งที่องค์กรอยากให้รู้" กับ "สิ่งที่พนักงานอยากเรียน"
ทางคุณขยลแนะนำว่าการหาจุดเชื่อมนั้นให้ลองเชื่อม 3 สิ่งนี้เข้าด้วยกัน คือ
-
ฟังเสียงหน้างาน: อย่าคิดหลักสูตรเองในห้องประชุม แต่ให้ลงไปถามคนทำงานจริง ๆ ว่าเขาอยากรู้อะไร
-
สร้าง Career Path ที่จับต้องได้: เช่น ช่างไฟอยากเรียนรู้เรื่องการล้างแอร์เพิ่ม เพราะเขามองเห็นช่องทางรายได้ องค์กรก็ควรสนับสนุน เพราะเมื่อพนักงานเก่งขึ้น บริษัทก็รับงานลูกค้าได้หลากหลายขึ้น วิน-วินทั้งคู่
-
สื่อสารให้ชัด: ผู้นำต้องสื่อสารให้ชัดว่า "เรียนไปเพื่ออะไร?" และ "อนาคตของเขาจะดีขึ้นอย่างไร?" หากพนักงานเห็นภาพปลายทางว่าเทคโนโลยีจะมาช่วยให้เขาทำงานง่ายขึ้นและเติบโตขึ้น ความต่อต้านจะลดลงและความกระหายที่จะเรียนรู้จะเกิดขึ้นเอง
เปลี่ยน "ภาระ" ให้เป็น "พลัง" คือการทำงานร่วมกันระหว่าง "คน" และ "เทคโนโลยี"
ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยที่สุดคือการคิดว่า AI จะเข้ามา "แทนที่" คนแบบ 100% แต่ในความเป็นจริง สูตรสำเร็จขององค์กรยุคใหม่คือ Process Innovation หรือการใช้เทคโนโลยีเข้าไปแทรกอยู่ในกระบวนการทำงานเพื่อลดภาระงานซ้ำซาก
ตัวอย่างความสำเร็จที่เมทเธียร์ทำได้จริง ได้แก่
Airport Link Case (Efficiency Up, Cost Down): การนำหุ่นยนต์ทำความสะอาดเข้ามาใช้ในช่วงเวลากลางคืน (Night Shift) 9 สถานี สามารถลดการใช้กำลังคนได้ถึง 28% ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ค่าแรง (OT) สูง ช่วยลดความเสี่ยงจากการขาดลามาสาย และได้มาตรฐานความสะอาดที่สม่ำเสมอกว่ามนุษย์
Smart Abseiling (2-in-1 Service): ทีมโรยตัวเช็ดกระจกตึกสูง (High-Rise Cleaning) มีการติดกล้อง Body Cam และใช้ AI ตรวจจับรอยร้าว (Crack Detection) ไปพร้อมกัน จ้างทีมเดียวที่ทำได้ทั้งสองอย่างพร้อมกัน ลดค่าใช้จ่ายเหลือเพียงประมาณ 2 ล้านบาท ประหยัดงบประมาณให้ลูกค้าได้ถึง 50%
Hospital Integration: ที่โรงพยาบาลและศูนย์การแพทย์ หุ่นยนต์ส่งยาไม่ได้แค่เดินไปมา แต่สามารถเชื่อมต่อระบบ (API) กับลิฟต์โดยสาร ทำให้หุ่นยนต์ "คุย" กับลิฟต์เพื่อขึ้น-ลงชั้นเองได้ ลดภาระบุรุษพยาบาล ทำให้เจ้าหน้าที่โฟกัสกับการดูแลผู้ป่วยได้เต็มที่
รปภ. ยุคใหม่: ไม่ใช่แค่ยืนเฝ้า แต่ใช้แอปพลิเคชันช่วยตรวจมิเตอร์น้ำไฟ แจ้งซ่อมบำรุงผ่านมือถือ เปลี่ยนจาก "ยาม" ให้กลายเป็น "ผู้ช่วยดูแลอาคาร" ที่มีข้อมูลในมือ
แม่บ้านไฮเทค: ทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ดูดฝุ่น โดยแม่บ้านทำหน้าที่ควบคุมและดูแลจุดที่ละเอียดอ่อน ส่วนหุ่นยนต์รับหน้าที่พื้นที่กว้าง
เทคโนโลยีเข้ามาเพื่อซื้อ "เวลา" และ "Capacity" คืนให้มนุษย์ เพื่อให้เรามีเวลาไปพัฒนาตัวเอง หรือสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ก็เป็นสิ่งที่เมทเธียร์เองก็ได้นำมาใช้กับระบบ การทำงาน และบริการของพวกเขาด้วยเช่นเดียวกัน
การสร้าง Future-Ready People ไม่ใช่ภารกิจของการอัดฉีดความรู้ด้านเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่คือศิลปะของการบริหารจัดการ "ใจคน" ให้พร้อมเปิดรับสิ่งใหม่
บทเรียนจาก Metthier สะท้อนให้เห็นว่า ไม่ว่าเทคโนโลยีจะล้ำหน้าแค่ไหน "มนุษย์" ยังคงเป็นศูนย์กลางของการตัดสินใจและการขับเคลื่อนองค์กร หัวใจสำคัญคือการทำให้คนกับ AI ทำงานร่วมกันแบบไร้รอยต่อ (Seamless Integration) โดยที่เทคโนโลยีทำหน้าที่เป็น "เครื่องทุ่นแรง" และมนุษย์ทำหน้าที่เป็น "ผู้ควบคุมทิศทาง"
