ការជជែកវែកញែកអំពីរបៀបបញ្ចូលភ្នាក់ងារ AI ទៅក្នុងកន្លែងធ្វើការបានបណ្តាលឱ្យមិនមានការខ្វះខាតនៃក្របខ័ណ្ឌ បទប្បញ្ញត្តិ និងការកែសម្រួលតារាងអង្គការ។ ហើយនៅសប្តាហ៍នេះនៅឯកិច្ចប្រជុំកំពូល COO របស់ Fortune មានអ្វីមួយដែលកម្របានកើតឡើង៖ បញ្ចប់ភាពចម្រូងចម្រាស 180 ដឺក្រេរវាងនាយកប្រតិបត្តិពីរនាក់ដែលបានគិតអំពីវាយូរជាងស្ទើរតែគ្រប់គ្នាហើយនៅតែមិនបានរកឃើញដំណោះស្រាយច្បាស់លាស់។
Eric Kelleher ប្រធាន និង COO នៃ Okta បានដាក់ឈ្មោះភ្នាក់ងារនៅក្នុងក្រុមរបស់គាត់គឺ Leo, Sloan, Hank និង Walker (ក្នុងចំណោមអ្នកផ្សេងទៀត)។ ពួកគេបង្ហាញនៅក្នុងការវាយតម្លៃអាជីវកម្មជាមួយបុគ្គលិករបស់មនុស្សរបស់ខ្លួន។ លោកបាននិយាយថា ចំណុចរបត់បានកើតឡើងក្នុងអំឡុងពេលមានកុប្បកម្មនៅពេលដែលលោកបានសុំឱ្យបុគ្គលិកប្រាប់ឈ្មោះភ្នាក់ងាររបស់ពួកគេ។ គាត់បាននិយាយថា “នៅក្នុងលំហាត់នេះ AI បានក្លាយជាសហសេវិកមួយហើយមិនមែនជាឧបករណ៍ទេ” ទ្រព្យសកម្ម នៅផ្នែកម្ខាងនៃបន្ទះ “ហើយកាតាលីករនេះមានតម្លៃ” ។
Francine Katsoudas អនុប្រធានប្រតិបត្តិ និងជាប្រធាន People, Policy & Purpose Officer នៅ Cisco បានឮអ្វីមួយដូចនេះ ហើយបានវាយបកវិញយ៉ាងខ្លាំងក្លា។ “ខ្ញុំនឹងមិនចាត់ទុក AI ជាសហសេវិកទេ” នាងបានប្រាប់ទស្សនិកជនដាច់ដោយឡែកនៅឯកិច្ចប្រជុំ COO Summit ប៉ុន្មានម៉ោងក្រោយមក។ “ខ្ញុំគិតថាយើងគួរតែមើល AI និងភ្នាក់ងារជាផ្នែកនៃដំណើរការការងារ ប៉ុន្តែមិនមែនជាសហសេវិកទេ។ ហើយខ្ញុំគិតថានៅពេលដែលយើងទៅដល់ទីនោះកាន់តែឆាប់ ប្រជាជនរបស់យើងនឹងមានទំនុកចិត្តកាន់តែច្រើន”។
មេដឹកនាំទាំងពីរកំពុងប្រតិបត្តិការក្នុងកម្រិតមួយ និងដោះស្រាយវិបត្តិមូលដ្ឋានដូចគ្នា៖ ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើនបានស្វែងរកវិធីធ្វើពិសោធន៍ជាមួយ AI ប៉ុន្តែនៅតែស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលពិសោធន៍ ប្រសិនបើមិនមែនជាការបដិសេធរួមទេ អំពីរបៀបរៀបចំឡើងវិញនូវការងារនៅជុំវិញពួកគេ។ Cognizant ដែលក្រុមស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញទិន្នន័យថ្មីនៅឯកិច្ចប្រជុំ COO Summit បានរកឃើញថា 93% នៃការងារកំពុងត្រូវបានបំផ្លាញដោយ AI រួចទៅហើយ – ប្រាំមួយឆ្នាំមុនពេលការព្យាករណ៍ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេសម្រាប់ឆ្នាំ 2023។ ប៉ុន្តែការកើនឡើងផលិតភាពដែលរំពឹងទុកមិនទាន់ក្លាយជាការពិតទេ។ អ្នកស្រាវជ្រាវរបស់ពួកគេបានហៅវាថាជា “គម្លាតធ្វើឱ្យសកម្ម” ។
ការជជែកវែកញែកអំពីអ្វីដែលត្រូវហៅភ្នាក់ងារប្រហែលជាមិនមានអត្ថន័យសុទ្ធសាធទេ។
Katsoudas ក៏បាននិយាយជាមួយនាយកវិចារណកថា Fortune Kristin Stoller អំពីរបៀបដែល Cisco ដោះស្រាយការបញ្ឈប់បុគ្គលិកចំនួន 4,000 ដែលជាផ្នែកមួយនៃការរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធ AI ឡើងវិញ។ នាងបានរកឃើញថាក្នុងចំណោមក្រុមដែលប្រើប្រាស់ AI យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត ការជឿទុកចិត្តលើក្រុមទាំងនោះពិតជាចាប់ផ្តើមធ្លាក់ចុះបន្ទាប់ពីប្រហែល 9 ខែ។ នាងបាននិយាយថា៖ «យើងត្រូវតែវិនិយោគច្រើនជាងនេះ»។ “យើងត្រូវប្រាប់ប្រជាជនរបស់យើងនូវអ្វីដែលយើងដឹង និងអ្វីដែលយើងមិនដឹង”។
យន្តការដែលវាពឹងផ្អែកលើ៖ ការវិនិយោគលើជំនាញ មិនមែនត្រឹមតែប្រាក់បំណាច់នោះទេ។ នៅក្នុងការរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធ Cisco ពីមុន ក្រុមហ៊ុនអាចដាក់បុគ្គលិកដែលរងផលប៉ះពាល់ចំនួន 75% តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការបណ្តុះបណ្តាល និងការជួលផ្ទៃក្នុង។ Katsoudas បាននិយាយថា “ស្រមៃមើលថាតើវាមាន 85 ឬ 90 ភាគរយ” ។ នោះនឹងធ្វើឲ្យមនុស្សមានការព្រួយបារម្ភតិចជាងមុន ព្រោះពួកគេនឹងដឹងថាពួកគេនឹងឡើងគោក»។ នាងបាននិយាយថា នោះជាអ្វីដែល Cisco កំពុងធ្វើការនៅថ្ងៃនេះ។ វាពិបាក»។
ការពិសោធន៍ចៃដន្យដែលបានចេញផ្សាយនៅក្នុងខែឧសភាដោយ Harvard Business Review បានឈានដល់ការសន្និដ្ឋានស្រដៀងគ្នាពីទិសដៅផ្សេងគ្នា៖ ការធ្វើមនុស្សធម៌ AI អាចផ្លាស់ប្តូរទំនួលខុសត្រូវពីបុគ្គល បង្កើនការកើនឡើង និងកាត់បន្ថយគុណភាពនៃការពិនិត្យរបស់មនុស្ស ដែលផ្ទុយពីអ្វីដែលក្រុមហ៊ុនភាគច្រើនដែលប្រើភ្នាក់ងារសង្ឃឹម។ ការពិសោធន៍ដាច់ដោយឡែកមួយដោយក្រុមប្រឹក្សាបូស្តុន បានរកឃើញថា បុគ្គលិករបស់មនុស្សបានឆ្លើយតបនឹងសហសេវិក AI របស់ពួកគេដោយការមើលងាយពួកគេ ហើយកាន់តែមានភាពធូររលុងក្នុងការងាររបស់ពួកគេ។ ការស្រាវជ្រាវពីសាកលវិទ្យាល័យ Arizona បន្ថែមការរិះគន់មួយទៀត៖ ការបង្ហាញការប្រើប្រាស់ AI នៅកន្លែងធ្វើការធ្វើឱ្យមិត្តរួមការងារជឿទុកចិត្តអ្នកតិចជាងក្នុងរយៈពេលខ្លី ប៉ុន្តែការនៅស្ងៀម ហើយចាប់បាននៅពេលក្រោយគឺកាន់តែអាក្រក់។ ក្រុមហ៊ុនត្រូវបានចាប់បានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធិភាពនៅក្នុងអន្ទាក់តម្លាភាព; ភាពស្មោះត្រង់ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងគុណវិបត្តិសង្គម ប៉ុន្តែការលាក់បាំងត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងគុណវិបត្តិកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរ។
ចម្លើយរបស់ Franklin ចំពោះអន្ទាក់នេះគឺអភិបាលកិច្ចមិនច្បាស់លាស់។ នាងបាននិយាយថា “យើងមិនអនុញ្ញាតឱ្យនរណាម្នាក់ចូលក្នុងផ្ទះរបស់អ្នកដើម្បីនិយាយជាមួយកូនរបស់អ្នកបរិភោគអាហាររបស់អ្នកឬដេកនៅលើគ្រែរបស់អ្នកនោះទេ” ។ “អ្នកសួរពួកគេថាពួកគេជានរណា ហេតុអ្វីបានជាពួកគេនៅទីនោះ” តក្កវិជ្ជាដូចគ្នាដែលនាងបានប្រកែកក៏អនុវត្តចំពោះ AI ផងដែរ។ “យើងមិនគ្រាន់តែអនុញ្ញាតឱ្យ AI ណាមួយចូលនោះទេ។ យើងត្រូវការការណែនាំច្បាស់លាស់ និងច្បាស់លាស់អំពីអ្វីដែលកើតឡើងនៅពេលអ្នកណែនាំ AI” ។ វាគឺជាក្របខណ្ឌដែលចាត់ទុកការជឿទុកចិត្តមិនមែនជាអារម្មណ៍ដែលត្រូវតែគ្រប់គ្រងនោះទេ ប៉ុន្តែជាប្រព័ន្ធដែលត្រូវរៀបចំឡើងមុនពេលភ្នាក់ងារមកដល់ មិនមែនបន្ទាប់ពីនោះទេ។
ក្តីបារម្ភរបស់ Kelleher មានទិសដៅផ្ទុយ។ យោងទៅតាមការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យរបស់គាត់ បញ្ហាមិនមែនថាកម្មករមានអារម្មណ៍កកកុញដោយភ្នាក់ងារដែលមានឈ្មោះនោះទេ វាគឺថាអ្នកគ្រប់គ្រងនៅតែមិនយកចិត្តទុកដាក់លើភ្នាក់ងារឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់ជាប្រភេទការងារ។ គាត់បាននិយាយថា “យើងបានបង្រៀនអ្នកគ្រប់គ្រងគ្រប់រូបនៅក្នុងពិភពលោកឱ្យគិតអំពីរឿងមួយ ហើយនោះគឺថា តើចំនួនក្បាលរបស់ពួកគេគឺជាអ្វី? តើតារាងអង្គការមើលទៅដូចអ្វី? តើអ្នកណារាយការណ៍ទៅអ្នកណា?” ការគិតបែបនេះគាត់ប្រកែកមិនសមនឹងពេលនេះទេ។ ដំណោះស្រាយដែលបានស្នើឡើងរបស់គាត់គឺការផ្លាស់ប្តូរថវិកាជានិមិត្តរូបដល់អ្នកគ្រប់គ្រងធនធានមនុស្ស បង្ខំឱ្យមានគណនេយ្យជាក់ស្តែងជាមួយកម្លាំងពលកម្ម ដែលឥឡូវនេះរួមបញ្ចូលភ្នាក់ងារ AI ដែលធ្វើការរួមគ្នាជាមួយមនុស្ស និងធ្វើឱ្យការសម្របសម្រួលនេះអាចមើលឃើញនៅក្នុងថវិកាផ្ទាល់។
Sarah Franklin នាយកប្រតិបត្តិនៃក្រុមហ៊ុន Lattice ដែលអាជីវកម្មទាំងមូលផ្តោតលើការជួយក្រុមហ៊ុនគ្រប់គ្រង និងអភិវឌ្ឍបុគ្គលិករបស់ពួកគេ បានធ្វើការវិនិច្ឆ័យដូចគ្នាពីទិសដៅផ្សេងទៀត។ នាងបានប្រកែកថាដំណើរការគ្រប់គ្រងការអនុវត្តគឺ “មានកំហុសយ៉ាងខ្លាំង” ព្រោះវាមានលក្ខណៈវដ្តម្តង ឬពីរដងក្នុងមួយឆ្នាំ ហើយមិនមានអ្វីដែលត្រូវធ្វើជាមួយការអនុវត្តអាជីវកម្មជាក់ស្តែងនោះទេ។ AI បានលាតត្រដាងរឿងនេះជំនួសឱ្យការជួសជុលវា។ នាងបាននិយាយថា “អ្នកបានកំណត់ OKRs របស់អ្នកនៅដើមឆ្នាំ” ហើយបន្ទាប់មកប្រាំមួយខែក្រោយមក អាទិភាពបានផ្លាស់ប្តូរ ការផ្តោតអារម្មណ៍បានផ្លាស់ប្តូរ។ មិនមែនជារឿងអាក្រក់នោះទេ។ វាគឺថាដំណើរការអនុវត្តមិនបានបន្តជាមួយនឹងអាជីវកម្មនោះទេ។
សំខាន់ជាងភាពខុសគ្នានៃគំនិតគឺអ្វីដែល Kelleher និង Franklin យល់ស្របក្នុងជម្លោះស៊ុម៖ ឧបសគ្គស្ថិតនៅកម្រិតគ្រប់គ្រង។ គំនូសតាងអង្គការ វដ្តថវិកា ដំណើរការអនុវត្ត – ទាំងអស់ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កម្លាំងពលកម្មរបស់មនុស្ស ហើយមិនទាន់ត្រូវបានរៀបចំឡើងវិញសម្រាប់អ្នកដែលមិនមែននៅឡើយ។ ការវិភាគរបស់ Cognizant លើកិច្ចការចំនួន 80,000 បានរកឃើញថា 90% នៃពួកគេនៅតែត្រូវការការចូលរួមរបស់មនុស្សតាមរបៀបណាមួយ។ ប៉ុន្តែថាតើពួកគេហៅភ្នាក់ងារ AI ដើម្បីធ្វើការជាមួយមិត្តរួមការងារគឺជាសំណួរ។
Kelleher បាននិយាយថា “យើងកំពុងផ្លាស់ប្តូរពីផែនការបុគ្គលិកទៅជាផែនការការងារ” ។ “អ្វីដែលខ្ញុំដឹងគឺថា មនុស្សត្រូវតែមានការលោតផ្លោះដ៏ធំមួយ”។
ថាតើភ្នាក់ងារដែលជួយបង្កើតគម្លាតនោះជាមិត្តរួមការងារ ឬឧបករណ៍អាចមានបញ្ហាតិចជាងថាតើមនុស្សដែលពួកគេគ្រប់គ្រងត្រូវបានបង្ខំឱ្យគិតឡើងវិញថាតើការងារមើលទៅដូចអ្វីឥឡូវនេះ។
សម្រាប់រឿងនេះ ទ្រព្យសកម្ម អ្នកសារព័ត៌មានបានប្រើ AI ជំនាន់ថ្មីជាឧបករណ៍ស្រាវជ្រាវ។ អ្នកកែសម្រួលបានពិនិត្យភាពត្រឹមត្រូវនៃព័ត៌មានមុនពេលបោះពុម្ព។
