งานไหนให้ “AI” ทำ หรืองานไหนควรใช้ “คน” ดีกว่า?

นี่คือคำถามสำคัญของหลายทีมที่เริ่มนำ AI มาใช้ในองค์กร แม้ทุกคนจะเห็นประโยชน์ของ AI แต่คำถามคือ… เราจะใช้อย่างไรให้ได้ผล? งานแบบไหนที่เหมาะสมกับ AI แล้วงานแบบไหนที่มนุษย์ยังตอบโจทย์มากกว่า?

บทความนี้จะแนะนำให้รู้จักกับแนวคิด Human-AI Collaboration และ โมเดล AI Collaboration Spectrum ที่ช่วยให้ทีมและองค์กรรู้ว่า “งานไหนให้ AI ทำ งานไหนให้คนทำ” พร้อม 5 ขั้นตอนออกแบบแผนการทำงานร่วมกับ AI อย่างเป็นระบบ

วางแผน Human–AI Collaboration อย่างเป็นระบบ

ปัจจุบันกว่า 50% ขององค์กรทั่วโลก ใช้ AI อย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชันในธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็น Microsoft Copilot, Google Gemini, GitHub Copilot หรือ ChatGPT เพื่อเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพคนทำงาน เช่น นักพัฒนาโปรแกรมที่ใช้ AI ช่วยเขียนโค้ด ซึ่งใช้เวลาน้อยลงถึง 55% เมื่อเทียบกับการทำงานโดยไม่ใช้ AI

แต่การนำ AI มาใช้ไม่ใช่แค่เปิดเครื่องมือแล้วทำงาน เพราะหลายองค์กรยังเจอปัญหา เช่น
🔹 ขาดความเชื่อมั่นในผลลัพธ์ของ AI
🔹 ข้อจำกัดด้านเทคนิคและข้อมูล
🔹 พนักงานกังวลว่าจะถูกแทนที่

นี่คือเหตุผลที่เราต้องเปลี่ยนมุมมองจาก “การใช้ AI” ไปสู่การสร้าง Augmented Intelligence หรือการทำงานที่คนและ AI เสริมศักยภาพซึ่งกันและกัน

แนวคิด Augmented Intelligence: เมื่อคน + AI เก่งกว่าทำคนเดียว

Augmented Intelligence คือการออกแบบให้ AI เข้ามา “เสริม” ไม่ใช่ “แทน” มนุษย์ เช่น คิดเร็วขึ้น วิเคราะห์แม่นขึ้น ตัดสินใจได้ไวขึ้น แต่การควบคุมสุดท้ายยังเป็นของมนุษย์

❌ ไม่ใช่ AGI ที่คิดแทนคน
❌ ไม่ใช่ Automation ที่ตัดมนุษย์ออกจากกระบวนการทั้งหมด
✅ แต่คือการใช้ AI “ขยายขีดความสามารถ” ของเรา และให้การตัดสินใจขั้นสุดท้ายยังอยู่ในมือคน

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัด เช่น ในวงการแพทย์ ผลวิจัยพบว่าทีมแพทย์ + AI ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากกว่าการทำงานเพียงฝ่ายเดียว

จุดแข็งของคนและ AI ที่แตกต่างกัน

จุดแข็งของมนุษย์	จุดแข็งของ AI
🔺 ความคิดสร้างสรรค์	🔺 ประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก
🔺 เข้าใจบริบทและอารมณ์	🔺 จดจำรูปแบบซับซ้อนได้ดี
🔺 การตัดสินใจทางจริยธรรม	🔺 ทำงานสม่ำเสมอ ไม่มีเหนื่อย
🔺 การสื่อสารและสร้างความสัมพันธ์	🔺 ทำงานซ้ำ ๆ ได้เร็วและแม่นยำ
🔺 ความยืดหยุ่นและการปรับตัว	🔺 ขยายขนาดงานได้ไม่จำกัด

4 รูปแบบ Human–AI Collaboration

1. Tiered Review System – AI ทำงานหลัก คนตรวจสอบเมื่อจำเป็น
เหมาะกับงานความเสี่ยงสูง เช่น การเทรดหุ้น AI จัดการธุรกรรมอัตโนมัติ แต่คนเข้ามาตัดสินใจเมื่อเกิดความผิดปกติ

2. Human-in-the-loop – AI ทำงาน คนตรวจสอบทุกขั้นตอน
เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ (AI วิเคราะห์ภาพเอ็กซเรย์แล้วหมอจะตรวจซ้ำอีกครั้ง)

3. Hybrid / Centaur Model – คนควบคุม AI ทำงานย่อย
เหมาะกับงานเชิงกลยุทธ์ เช่น นักวิเคราะห์ให้ AI สร้าง Visualization แล้วนำมาวิเคราะห์ต่อ

4. Hybrid / Cyborg Model – คนและ AI ทำงานแบบ Real-time
เป็นการร่วมมือแบบลื่นไหล เช่น ใช้ Copilot เขียนโค้ดพร้อมกัน หรือใช้ ChatGPT เป็นผู้ช่วยระดมไอเดีย

AI Collaboration Spectrum: งานแบบไหนให้ใครทำ?

โมเดลนี้ชี้ว่า งานส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้ AI หรือคนเพียงฝ่ายเดียว แต่จะอยู่บนสเปกตรัมที่ผสมผสานกันทั้งสองฝ่ายจะให้ผลลัพธ์ดีที่สุด

▶️ งานที่ทำได้ดีด้วย AI ล้วน ๆ : คัดกรองข้อมูล, แปลภาษา, จัดเรียงเอกสาร
▶️ งานที่ต้องใช้ AI ช่วยคน: เขียนรายงาน, สร้างแบบจำลอง
▶️ งานที่ต้องใช้คนทำงานเป็นหลัก: เจรจาต่อรอง, วางกลยุทธ์, สื่อสารกับลูกค้า

ตำแหน่งของแต่ละงานในสเปกตรัมนี้ ปัจจัยสำคัญคือต้องดูบริบท เช่น องค์กรที่มีระบบข้อมูลพร้อม จะใช้ AI ได้มากกว่าองค์กรที่ข้อมูลกระจัดกระจาย

5 ขั้นตอนวางแผนการทำงานกับ AI

1. ประเมินความพร้อมขององค์กร
🔻 ตรวจสอบคุณภาพและโครงสร้างข้อมูล
🔻 ระบบเทคโนโลยีรองรับการเชื่อมต่อ AI หรือไม่ (โครงสร้างพื้นฐานของ IT ในองค์กรสามารถเชื่อมต่อกับ AI Platform ได้ไหม เช่น API, Cloud, Data Pipeline)
🔻 การกำกับดูแลข้อมูล (Governance): ใครควรเข้าถึงข้อมูลประเภทไหน? ต้องมีระบบสิทธิ์ที่ชัดเจน รวมถึงการกำกับดูแลการใช้ข้อมูลที่สอดคล้องกับกฎหมาย
🔻 ความรู้และทัศนคติของบุคลากร: เข้าใจพื้นฐานของ AI ไหม? มีใจเปิดรับหรือกลัวการเปลี่ยนแปลง?
🔻 ความยืดหยุ่นของ Workflow: ถ้าองค์กรมีขั้นตอนที่ตายตัวเกินไป จะนำ AI ไปใช้งานจริงไม่ได้

2. กำหนดเป้าหมายและ Use Case
🔻 เริ่มจากปัญหาหรือโอกาสของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ทำตามเทรนด์
🔻 จัดลำดับ Use Case ด้วย Impact และ Feasibility เริ่มจากสิ่งที่ทำได้จริงก่อน
🔻 วาง Roadmap ระยะสั้น-กลาง-ยาว และ KPI ชัดเจน

3. เริ่มจากการ Pilot Project
🔻 เลือกทีมที่พร้อมและมี Pain Point ชัดเจน
🔻 ให้ผู้ใช้งานมีส่วนร่วมตั้งแต่ต้น (ไม่ใช่แค่ IT หรือ Data)
🔻 เริ่มจากโครงการเล็กแต่มีผลลัพธ์ชัดเจน
🔻 เก็บบทเรียน แชร์เรื่องราวเพื่อต่อยอดไปส่วนอื่น

4. ลงทุนใน Training และ Change Management
🔻 อบรมเทคนิคการใช้ AI (วิธีใช้ Prompt) การตีความผลลัพธ์ และความรู้ด้าน Data
🔻 พัฒนา Soft Skills เช่น การตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์
🔻 ตั้งกลุ่ม AI Champion ในทีมช่วยเป็นที่ปรึกษาเพื่อนร่วมงาน
🔻 มีระบบสนับสนุน เช่น AI Office Hour, Workshop รายเดือน และ Feedback Channel

5. ขยายผลและติดตามผลต่อเนื่อง
🔻 วัดผลเชิงปริมาณและคุณภาพ (เวลาที่ประหยัดลง, งานที่ส่งทัน, รายได้, ความพึงพอใจ, ความเปลี่ยนแปลงวิธีคิด)
🔻 ใช้ Balanced Scorecard วัดทั้งประสิทธิภาพและ Well-being
🔻 Scale แบบค่อยเป็นค่อยไป พร้อมปรับ Workflow

ตัวอย่างการแบ่งงานระหว่าง AI และคน

▶️ สายกฎหมาย: AI อ่านสัญญา ช่วยให้ทนายไปโฟกัสด้านกลยุทธ์แทน (เช่น COIN ของ JPMorgan ลดเวลาทำงานกว่า 360,000 ชั่วโมง/ปี)
▶️ การแพทย์: AI ตรวจสแกนเบื้องต้น หมอประเมินเฉพาะเคสซับซ้อน
▶️ งานสร้างสรรค์: AI สร้างไอเดียเบื้องต้น ดีไซเนอร์ปรับให้ลงตัว (เช่น นักออกแบบใช้ Midjourney สร้างแนวคิด แล้วมารีไฟน์เองทีหลัง)

AI ไม่ได้มาแทนที่คน แต่ช่วยให้คนทำงานได้ดีและเร็วขึ้น งานไหนที่ซ้ำซากให้ AI ทำ งานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และจริยธรรมให้คนทำ

องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ใช่แค่มีคือองค์กรที่รู้จักผสมผสาน AI กับคนอย่างเป็นระบบ และรู้ว่าควรให้คนกับ AI ทำงานร่วมกันอย่างไรจึงจะได้ประโยชน์สูงสุด

หากองค์กรของคุณอยากเริ่มต้นการทำ Human-AI Collaboration ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ ที่ TDA พร้อมช่วยออกแบบกลยุทธ์และฝึกอบรมทีมของคุณ ลงลึกถึงขั้นปฏิบัติกับกูรูผู้รู้จริงในการนำ AI ไปสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจและบริหารกำลังคนและ AI ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

📌 สนใจ Corporate In-House Training ยกระดับทักษะองค์กรด้วย AI-People Enablement Solutions 
ติดต่อ [email protected]
หรือโทร 082-297-9915 (คุณโรส)
——

Sources:
https://www.liminary.io/blog/human-ai-collaboration-finding-the-sweet-spot-part-1
https://www.liminary.io/blog/human-ai-collaboration-finding-the-sweet-spot-part-ii
https://www.linkedin.com/pulse/navigating-human-ai-collaboration-cognitive-spectrum-robert-atkinson-zkl4c
https://www.linkedin.com/posts/cobusgreyling_stanford-university-just-released-an-human-activity-7340333951053393920-yZJ2

——