สรุปโดยย่อ
- งานวิจัยที่เผยแพร่ใน Harvard Business Review พบว่า AI เร่งความเร็วในการทำงาน ไม่ใช่ลดมันลง
- การเพิ่มผลผลิตกลายเป็นความเหนื่อยล้าและภาระงานที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
- การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงไม่ใช่การสูญเสียงาน แต่เป็นการเพิ่มความเข้มข้นของงานและการปรับโครงสร้างใหม่
การศึกษาชิ้นใหม่ที่เผยแพร่ใน Harvard Business Review สัปดาห์นี้ ยืนยันสิ่งที่คนทำงานหลายคนคาดไว้แล้ว: เครื่องมือ AI ไม่ได้ลดงาน แต่กลับทำให้มันเข้มข้นขึ้น
การศึกษานี้อ้างอิงข้อมูลจาก UC-Berkeley และ Yale ซึ่งเก็บรวบรวมในช่วงแปดเดือนของการวิจัยเชิงฝังตัวที่บริษัทเทคโนโลยีขนาด 200 คน ซึ่งพนักงานสมัครใจนำ AI เข้ามาใช้
ผลลัพธ์แสดงให้เห็นรูปแบบที่ชัดเจนของการเพิ่มความเข้มข้นของงาน ซึ่งเงียบๆ กลายเป็นสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่า “การเพิ่มภาระงานอย่างค่อยเป็นค่อยไป”
อันดับแรกคือการขยายงาน ผู้จัดการผลิตภัณฑ์เริ่มเขียนโค้ด นักวิจัยรับงานด้านวิศวกรรม บทบาทที่เคยมีขอบเขตชัดเจนก็เริ่มพร่าเลือนเมื่อพนักงานรับผิดชอบงานที่เคยอยู่นอกเหนือขอบเขตของตนเอง AI ทำให้การเปลี่ยนแปลงนี้รู้สึกเป็นไปได้
“คุณอาจคิดว่า, ‘โอ้ เพราะคุณสามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย AI แล้วคุณก็ประหยัดเวลา คุณก็สามารถทำงานน้อยลงได้’” วิศวกรคนหนึ่งบอกนักวิจัย “แต่จริงๆ แล้ว คุณไม่ได้ทำงานน้อยลง คุณแค่ทำงานเท่าเดิมหรือมากกว่าเดิม”
สิ่งนี้สร้างผลกระทบเป็นระลอก วิศวกรพบว่าตัวเองต้องรีวิว แก้ไข และให้คำปรึกษาเพื่อนร่วมงานที่, อย่างที่ผู้เข้าร่วมคนหนึ่งอธิบายได้อย่างสมบูรณ์แบบว่า เป็นการเขียนโค้ดตามบรรยากาศ
คนที่ทำงานอัตโนมัติบางส่วนของงานของตนเองก็สร้างงานเพิ่มให้กับคนอื่นด้วย
อันดับสองคือการพร่าเลือนขอบเขต การสนทนาของ AI ทำให้การเริ่มงานรู้สึกง่ายดาย—ไม่มีอาการกลัวหน้าจอว่างเปล่า ไม่มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่น่ากลัว
ดังนั้น พนักงานจึงเริ่มส่ง “คำสั่งสุดท้ายอย่างรวดเร็ว” ก่อนออกจากโต๊ะทำงาน ให้ AI จัดการงานบ้านในขณะที่พวกเขาเดินออกไป หลายคนใช้คำสั่ง AI ในเวลาว่าง จนการใช้ AI สำหรับงานในเวลานอกงานสะสมเป็นชั่วโมงและวันโดยมีช่วงพักธรรมชาติน้อยลง
อันดับสามคือการเพิ่มขึ้นของการทำงานหลายอย่างพร้อมกัน พนักงานคาดหวังให้จัดการหลายสายงานพร้อมกัน ขณะที่ AI ให้ความรู้สึกว่าสามารถจัดการงานในพื้นหลังได้
ผลลัพธ์ที่ได้คือการเพิ่มผลผลิตที่มักแปลเป็นการเปลี่ยนโฟกัสบ่อยครั้งและรายการงานที่ยาวขึ้น
เมื่อรวมทั้งหมดเข้าด้วยกัน นักวิจัยนิยามเป็นวัฏจักรที่ส่งเสริมตัวเอง ซึ่ง AI ทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้น ทำให้พนักงานทำสิ่งเหล่านั้นมากขึ้น ซึ่งในที่สุดก็ทำให้พวกเขาพึ่งพา AI มากขึ้นเพื่อให้สิ่งเหล่านั้นง่ายขึ้น ซ้ำแล้วซ้ำเล่า จนเกิดความเหนื่อยล้า
“ผู้เข้าร่วมหลายคนสังเกตว่าแม้ว่าพวกเขาจะรู้สึกว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ก็ไม่ได้รู้สึกว่างานน้อยลง และในบางกรณีก็รู้สึกว่ายุ่งมากขึ้นกว่าเดิม” นักวิจัยระบุ
การทำงานในยุค AI
พนักงานค่อยๆ ถูกปลดออก และผู้ที่เหลืออยู่ก็ถูกยืดหยุ่นจนถึงจุดที่เกิดความเหนื่อยล้า
ผลสำรวจใหม่ของ DHR Global จากผู้เชี่ยวชาญด้านองค์กรจำนวน 1,500 คน พบว่า 83% ประสบกับความเหนื่อยล้า โดยภาระงานที่มากเกินไปและชั่วโมงทำงานที่เกินความจำเป็นเป็นสาเหตุหลัก
แหล่งที่มา: DHR
ในปี 2024 สถาบันวิจัย Upwork รายงานว่า 77% ของพนักงานที่ใช้ AI กล่าวว่าเครื่องมือเหล่านี้ลดผลผลิตของพวกเขาและเพิ่มภาระงาน
ปีนี้ สถาบันเดียวกันรายงานว่าทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมาเกี่ยวข้องกับ AI
นักวิจัยจาก Berkeley เน้นย้ำว่าการขยายงานนี้อาจดูเหมือนมีประสิทธิภาพในระยะสั้น แต่ก็อาจนำไปสู่ความเหนื่อยล้าทางความคิด การตัดสินใจที่อ่อนแอลง และในที่สุดการลาออก เมื่อพนักงานตระหนักว่าภาระงานของพวกเขาเพิ่มขึ้นในขณะที่พวกเขากำลังทดลองใช้ ChatGPT
ทางออกของพวกเขา: บริษัทจำเป็นต้องมี “แนวปฏิบัติ AI” หรือบรรทัดฐานที่ตั้งใจไว้เกี่ยวกับการใช้ AI
คิดถึงการหยุดพักเป็นโครงสร้างก่อนการตัดสินใจสำคัญ การจัดลำดับงานเพื่อลดการเปลี่ยนบริบท และการปกป้องเวลาสำหรับการเชื่อมต่อมนุษย์จริงๆ
“หากไม่มีแนวปฏิบัติเหล่านี้ แนวโน้มธรรมชาติของงานที่ช่วยด้วย AI คือไม่หดตัว แต่กลับเข้มข้นขึ้น ซึ่งมีผลต่อความเหนื่อยล้า คุณภาพการตัดสินใจ และความยั่งยืนในระยะยาว” นักวิจัยสรุป
ข้อมูลยังแสดงช่องว่างอย่างชัดเจนตามระดับตำแหน่ง ความเหนื่อยล้าถูกรายงานโดย 62% ของผู้ร่วมงานระดับรองและ 61% ของพนักงานระดับเริ่มต้น เทียบกับ 38% ในกลุ่มผู้นำระดับบริหารสูงสุด
