บทความวิเคราะห์ · AI & การบริหารองค์กร
⬛ Management Insight
Workslop — เมื่องานที่ AI ทำให้ กำลังทำลายองค์กรของคุณอยู่เงียบๆ
งานที่ดูเนี้ยบ อ่านแล้วรู้สึกมีเนื้อหา แต่ไร้ประโยชน์จริงๆ และมันกำลังกัดกร่อนความไว้ใจในองค์กรของคุณ
มีคำศัพท์ใหม่เกิดขึ้นในโลกการทำงานยุคนี้ที่อยากให้ทุกคนรู้จัก — “Workslop” ฟังดูตลก แต่ไม่ตลกเลยสักนิด
Workslop คืองานที่ถูกสร้างด้วย AI อย่างลวกๆ หน้าตาดูเนี้ยบ อ่านแล้วรู้สึกว่ามีเนื้อหา แต่พอลงมือใช้จริงก็พบว่า ไม่มีประโยชน์อะไรเลย แถมยังทำให้คนรับต้องมานั่งแก้ นั่งคิด นั่งตีความ เสียเวลาซ้ำซ้อนอีกต่างหาก พูดง่ายๆ คือ ผู้ส่งใช้ AI แบกภาระงานออกไปจากตัวเอง แล้วโยนมันมาให้คนรับแทน
41%
ของพนักงานเคยได้รับ workslop
ที่กระทบต่อการทำงานตัวเอง
53%
ยอมรับว่าเคยส่ง workslop
ให้เพื่อนร่วมงานอย่างน้อยบางครั้ง
61%
วัฒนธรรมทีมที่ไว้วางใจกัน
ลด workslop ได้มากกว่าครึ่ง
เรื่องจริงที่เจ็บปวด
งานวิจัยจากทีม BetterUp Labs และ Stanford Social Media Lab สำรวจพนักงานออฟฟิศในสหรัฐฯ กว่า 1,150 คน และพบสิ่งที่น่าตกใจ ไม่ใช่แค่ตัวเลข แต่คือเรื่องราวที่อยู่หลังตัวเลขพวกนั้น
กรณีที่ 1 — วิศวกรที่ลาออกใน 2 วัน
วิศวกรคนหนึ่งลาออกแบบกะทันหันโดยให้เวลาล่วงหน้าแค่ 2 วัน เหตุผลคือเพื่อนร่วมทีมใช้ “vibe coding” หรือการให้ AI เขียนโค้ดแบบขอไปที จนเกิดบั๊กสำคัญเต็มระบบ เขาบอกว่า “รู้สึกเกลียดทีมตัวเองมาก จนทนอยู่ต่อไม่ได้”
กรณีที่ 2 — นักวิจัยที่รู้สึกถูกละเมิด
นักวิจัยเชิงคุณภาพคนหนึ่งใช้เวลาหลายสัปดาห์เก็บข้อมูลเชิงลึก แต่ผู้จัดการกลับเอาข้อมูลดิบนั้นไปโยนให้ ChatGPT สรุป ผลที่ได้คือตารางข้อมูลผิดพลาด และบทวิเคราะห์ที่เต็มไปด้วยศัพท์เทคนิคแต่ไม่มีสาระ เธอบอกว่า “มันรู้สึกเหมือนถูกละเมิด”
กรณีที่ 3 — พนักงานที่หมดหวังในการเติบโต
พนักงานอีกคนสังเกตว่า performance review ที่ตัวเองได้รับนั้น “ฟังดูไม่เหมือนหัวหน้าเลย” และยังลอกเนื้อหาบางส่วนมาจาก self-evaluation ที่ตัวเองเขียนไว้ด้วยซ้ำ ผลคือเขา “หมดความหวังในการเติบโตในองค์กรนี้โดยสิ้นเชิง”
ปัญหานี้ ไม่ได้เกิดจากพนักงานขี้เกียจ
นี่คือสิ่งที่ผู้บริหารและ HR หลายคนเข้าใจผิด เราเห็น workslop แล้วรีบโทษว่าพนักงานขี้คร้าน ไม่รับผิดชอบ ไม่มีวิชาชีพ แต่งานวิจัยชี้ว่านั่นคือการมองผิดจุด
Workslop เป็นความล้มเหลวของระบบบริหาร ไม่ใช่ความล้มเหลวของปัจเจกบุคคล
ลองนึกภาพนี้ดู คุณเป็นพนักงานที่ตอนนี้แบกงานหนักกว่าเดิม 30% เพราะบริษัทลดคนแต่งานไม่ลด ผู้บริหารระดับสูงสั่งว่า “ทุกคนต้องใช้ AI!” แต่ไม่มีการอบรม ไม่มีคำแนะนำ ไม่มีตัวอย่างที่ชัดเจน แถมยังมีแรงกดดันให้ “แสดงให้เห็นว่าใช้ AI อยู่” ในทุกงานที่ส่งออกไป
ในสถานการณ์แบบนั้น คุณจะทำอะไร? คำตอบที่ง่ายที่สุดคือ copy คำถามไปใส่ใน ChatGPT แล้วส่งผลลัพธ์ออกไป ทำครบตามที่สั่ง แต่ก็ไม่ได้มีคุณค่าอะไรจริงๆ นั่นแหละคือ workslop
4 สิ่งที่หัวหน้างานและ HR ต้องทำเพื่อป้องกัน Workslop
ข่าวดีคือ workslop ป้องกันได้ และงานวิจัยก็บอกชัดเจนว่าต้องทำอะไรบ้าง
1 — หยุดสั่งแบบ “ใช้ AI ให้มากขึ้น” แล้วจบ
แปลงคำสั่งกว้างๆ ให้กลายเป็นความคาดหวังที่ชัดเจน งานประเภทไหนที่ควรใช้ AI ช่วย งานประเภทไหนที่ต้องผ่านการตรวจสอบของมนุษย์ก่อนส่ง และเอาต์พุตที่ดีหน้าตาเป็นอย่างไรสำหรับทีมนี้โดยเฉพาะ
2 — สร้างความรู้สึก “ควบคุมได้” กับ AI
พนักงานที่รู้สึกว่าตัวเองเข้าใจและควบคุม AI ได้ มีโอกาสสร้าง workslop น้อยกว่าถึงครึ่งหนึ่ง จัด workshop แบบลงมือทำกับงานจริง ให้พื้นที่แชร์เทคนิค และมี AI Champion ในทีม
3 — HR ต้องสร้างวัฒนธรรมที่ “ถามได้ บอกได้ว่าไม่รู้”
ทีมที่มีวัฒนธรรมความไว้วางใจสูง มี workslop น้อยกว่าถึง 61% ทบทวนว่าตอนนี้องค์กรส่งสัญญาณแบบไหนอยู่จริงๆ ผ่าน performance metric, คำชมในที่ประชุม, และใครได้รับการโปรโมต เพราะพนักงานอ่านสัญญาณเหล่านี้ออกและทำตาม
4 — มองว่า workslop คือ “สัญญาณ” ไม่ใช่ “ความผิด”
ทุกครั้งที่เจอ workslop ให้ถามตัวเองว่า “ทำไมคนนี้ถึงทำแบบนี้? ระบบหรือแรงกดดันอะไรที่ผลักเขาไปที่จุดนี้?” เพราะคำตอบนั้นจะนำไปสู่การแก้ปัญหาที่ต้นเหตุ ไม่ใช่แค่ดุพนักงานรายบุคคลแล้วก็จบ
บทสรุปที่น่าแปลกใจที่สุด
ในยุคที่ทุกคนพูดถึง AI งานวิจัยชิ้นนี้กลับบอกเราว่า ปัญหาของ AI ในที่ทำงานนั้น ไม่ได้แก้ด้วย AI
มันแก้ด้วยการสื่อสารที่ชัดขึ้น ความไว้วางใจที่มากขึ้น ภาระงานที่เหมาะสมขึ้น และวัฒนธรรมที่เปิดโอกาสให้คนยอมรับว่า “ฉันยังไม่รู้” ได้โดยไม่ต้องกลัว
“เพื่อให้ AI ทำงานได้จริง เราต้องเก่งขึ้นในการเป็นมนุษย์”
บทความนี้เรียบเรียงจากงานวิจัย “Workslop” โดย Kate Niederhoffer, Jeff Hancock และ Alexi Robichaux จาก BetterUp Labs และ Stanford Social Media Lab · ตีพิมพ์ใน Harvard Business Review
ประคัลภ์ ปัณฑพลังกูร: Think People Consulting
ใส่ความเห็น