คนใช้ AI มีอยู่ 3 ประเภท จากงานวิจัยของ MIT

ในยุคที่ AI กลายเป็นเพื่อนร่วมงานคนใหม่ คำถามที่สำคัญกว่าคุณใช้ AI หรือไม่คือ คุณใช้มันอย่างไร?

งานวิจัยล่าสุดจาก MIT Sloan โดยศาสตราจารย์ Kate Kellogg และคณะ ได้ทำการศึกษาพนักงานจากบริษัทที่ปรึกษาระดับโลกอย่าง Boston Consulting Group (BCG) เพื่อดูว่ามนุษย์เรามีปฏิสัมพันธ์กับ Generative AI อย่างไร ผลลัพธ์ที่ได้น่าสนใจมาก เพราะนักวิจัยสามารถแบ่งคนทำงานออกเป็น 3 เผ่าพันธุ์ ซึ่งแต่ละแบบส่งผลต่อทักษะ และผลลัพธ์ของงานต่างกันอย่างสิ้นเชิง

ลองสำรวจตัวเองดูว่า... คุณคือใครใน 3 กลุ่มนี้?

1. The Cyborg สายหลอมรวม

สัดส่วนในงานวิจัย: 60% (กลุ่มใหญ่ที่สุด)

ไซบอร์กคือคนที่ทำงานแบบ fused co-creation หรือการหลอมรวมกับ AI แทบจะตลอดเวลา พวกเขาไม่ได้มอง AI เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นคู่คิดที่นั่งทำงานอยู่ข้างๆ

ไซบอร์กจะโยนไอเดียไปมากับ AI ตลอดทุกขั้นตอน ตั้งแต่เริ่มคิดโปรเจกต์จนถึงสรุปงาน มีการถามซ้ำ ตรวจสอบคำตอบ ผลักดันให้ AI คิดต่อ หรือบางครั้งก็ยอมให้ AI เป็นคนนำทางในจุดที่ตัวเองติดขัด ทำให้งานของคนกลุ่มนี้ออกมาดูดี มีความโน้มน้าวใจสูงพอ ๆ กับกลุ่มที่เก่งที่สุด

โดยวิจัยชี้ว่าคนกลุ่มนี้อาจไม่ได้เก่งเรื่องเนื้อหา (Domain Expertise) เพิ่มขึ้นมากนัก แต่สิ่งที่พวกเขาได้คือ ทักษะการใช้ AI ขั้นเทพ พวกเขาจะรู้ใจ AI และรู้วิธีการรีดประสิทธิภาพจากมันได้สูงสุด

2. The Centaur สายแบ่งขั้วชัดเจน

สัดส่วนในงานวิจัย: 14%

เซนทอร์คือครึ่งคนครึ่งม้า ในที่นี้คือคนที่แบ่งแยกชัดเจนว่า งานส่วนไหนคนทำ งานส่วนไหน AI ทำ นักวิจัยเรียกแบบนี้ว่า directed co-creation เพราะคนกลุ่มนี้จะมีระยะห่างกับ AI พวกเขาจะใช้ความเชี่ยวชาญส่วนตัวกำหนดทิศทางก่อน แล้วจึงสั่ง AI ให้ทำเฉพาะจุดที่ต้องการอย่างแม่นยำ พวกเขาไม่ได้คุยเล่นเรื่อยเปื่อย แต่ใช้ AI เป็นเครื่องมือเฉพาะทางเพื่อความรวดเร็ว

วิจัยพบว่า นี่คือกลุ่มที่ทำงานได้แม่นยำและถูกต้องที่สุด และคนกลุ่มนี้จะเก่งขึ้นทั้งในแง่เนื้องาน และยังรักษาความเป็นมืออาชีพของตัวเองไว้ได้ เพราะพวกเขาไม่ยอมให้ AI ครอบงำการตัดสินใจ

3. The Self-Automator สายโยนงาน

สัดส่วนในงานวิจัย: 27%

กลุ่มนี้ทำงานแบบ abdicated co-creation หรือการละทิ้งกระบวนการคิด แล้วยกหน้าที่ทั้งหมดให้ AI จัดการ สิ่งที่พบบ่อย คือ พวกเขาจะ Copy ข้อมูลวางลงใน AI แล้วสั่งให้สรุปหรือเขียนงานออกมาเลย จากนั้นก็แก้ไขเพียงเล็กน้อย เน้นความเร็วสูงสุด และลดภาระการคิดวิเคราะห์ของตัวเอง

งานดูสวยงาม มืออาชีพ (เพราะ AI เขียนเก่ง) แต่ขาดความลึกและมีความผิดพลาดอยู่บ่อยครั้ง ซึ่งการศึกษาชี้ว่าการใช้ AI แบบนี้ผู้ใช้จะไม่ได้ทักษะอะไรเพิ่มเลย ทั้งความรู้ในงานและทักษะการใช้ AI แถมในระยะยาวเสี่ยงที่จะถูก AI แทนที่สมบูรณ์แบบเพราะตัวเองไม่ได้สร้าง Value เพิ่มเติม

เราควรเดินไปทางไหน?

ศาสตราจารย์ Kellogg ให้คำแนะนำที่น่าสนใจว่า องค์กรไม่ควรแค่ถามว่า พนักงานใช้ AI หรือยัง? แต่ต้องดูว่าเขาใช้ในโหมดไหน ถ้าเป็นงานที่เสี่ยงสูงและต้องการความถูกต้อง คุณควรเป็น Centaur ใช้สมองนำ AI อย่าปล่อยให้ AI ตัดสินใจแทนทั้งหมด

ถ้าเป็นงานสร้างสรรค์หรือต้องการไอเดียใหม่ ๆ คุณควรเป็น Cyborg เพื่อขยายขอบเขตจินตนาการไปพร้อมกับ AI ส่วนการเป็น Self-Automator ควรเก็บไว้ใช้กับงานที่ น่าเบื่อ งานรูทีน หรือความเสี่ยงต่ำ เท่านั้น เพราะหากใช้กับงานหลัก คุณกำลังทำร้ายอนาคตของตัวเองโดยไม่รู้ตัว

อ้างอิง: mitsloan.mit.edu