ในปฏิทินมีข้อความสั้นๆ ว่า: Team brainstorm. นำไอเดียมาด้วยนะ
ประเด็นสำคัญ
เช้าวันอังคาร หนึ่งชั่วโมงก่อนเข้าประชุม คุณยังคงนั่งทำงานอย่างอื่นอยู่ คุณเปิด Claude ขึ้นมา แล้วพิมพ์ว่า “ช่วยคิดห้าไอเดียสำหรับแคมเปญไตรมาส 3 หน่อย ใส่ในสไลด์ให้ด้วย” สิบสองวินาทีต่อมา คุณก็ได้ห้าไอเดียจัดวางอย่างเรียบร้อยในสามสไลด์ คุณกวาดตาดูคร่าวๆ เปลี่ยนหนึ่งคำ แล้วเดินเข้าห้องประชุม
เพื่อนร่วมงานทยอยนำเสนอทีละคน
เพื่อนร่วมงานคนแรก สไลด์มีสามคอลัมน์ที่จัดวางอย่างสมดุล นำเสนอเรื่อง cross-functional synergies สไลด์คนที่สอง มีสามคอลัมน์เช่นกัน นำเสนอเรื่อง การสำรวจกลุ่มลูกค้าใหม่ๆ ที่ยังไม่เคยเจาะตลาด สไลด์คนที่สาม มีสามคอลัมน์อีกแล้ว นำเสนอ แผนการทำ digital transformation แต่ละเฟส
ทุกสไลด์ดูสะอาดตา ระยะห่างระหว่างองค์ประกอบเป๊ะจนน่าสงสัย ทุกไอเดียฟังดูสมเหตุสมผล ไม่มีใครคัดค้านอะไร
ระหว่างที่ฟังไปครึ่งทาง คุณสังเกตเห็นบางอย่าง ไม่มีใครมีความเห็นที่หนักแน่น ไม่มีใครต่อสู้เพื่อไอเดียของตัวเอง ไม่มีใครพูดว่า “ฉันเชื่อจริงๆ ว่าเราควรทำสิ่งนี้ และนี่คือเหตุผล” ทุกไอเดียฟังดูดี แต่ไม่มีใครในห้องที่ดูเหมือนจะเชื่อในไอเดียของตัวเองจริงๆ ห้องประชุมมีบรรยากาศที่นิ่งเงียบผิดธรรมชาติ ไม่ใช่เพราะทุกคนคิดเหมือนกัน แต่เพราะทุกคนถามเครื่องมือเดียวกันด้วยคำถามแบบเดียวกัน
การประชุมจบลง “วันนี้ดีมาก” มีคนกล่าว แต่ไม่มีการตัดสินใจอะไรเกิดขึ้น
ยินดีต้อนรับสู่ยุคของ workslop
ในเดือนกันยายน 2025 นักวิจัยจาก Stanford Social Media Lab ร่วมกับ BetterUp Labs ตีพิมพ์งานวิจัยใน Harvard Business Review ที่ตั้งชื่อให้กับปรากฏการณ์ที่คนทำงานออฟฟิศหลายล้านคนกำลังจมอยู่กับมันอย่างเงียบๆ
Workslop คือเนื้อหางานที่สร้างโดย AI ซึ่งดูเหมือนเป็นงานที่ดี แต่กลับขาดเนื้อหาสาระที่จะช่วยให้งานนั้นเดินหน้าไปได้จริง
มันดูเป็นมืออาชีพ ใช้คำที่ถูกต้อง แต่เมื่อพิจารณาให้ลึกลงไป เนื้อหาที่อยู่ข้างในกลับกลวงเปล่า สไลด์ที่ไม่ได้บอกอะไร บันทึกการประชุมที่สรุปอะไรไม่ได้ ‘ข้อเสนอแนะ’ ที่จริงๆ แล้วเป็นเพียงรายการประเด็นที่โยนกลับให้คนถามไปคิดเอง
จากการสำรวจพนักงานออฟฟิศในสหรัฐฯ จำนวน 1,150 คน 40% บอกว่าพวกเขาได้รับ workslop ในเดือนที่ผ่านมา การแก้ไขแต่ละชิ้นใช้เวลาเฉลี่ยเกือบสองชั่วโมง นักวิจัยประเมินว่าต้นทุนของเรื่องนี้อยู่ที่ 186 ดอลลาร์ต่อพนักงานหนึ่งคนต่อเดือน หรือเก้าล้านดอลลาร์ต่อปีสำหรับองค์กรขนาด 10,000 คน
แต่สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าตัวเลขคือเรื่องนี้ คนที่ได้รับงานรูปแบบ workslop พวกเขามักมองคนที่ส่งมาว่าน่าเชื่อถือน้อยลง มีความคิดสร้างสรรค์น้อยลง และไว้ใจได้น้อยลง การใช้ AI อย่างไม่ระมัดระวังกำลังสร้างต้นทุนทางความไว้วางใจอย่างเงียบๆ และมันค่อยๆ สะสมขึ้น แม้จะไม่มีใครพูดถึงมันออกมาตรงๆ ก็ตาม
คำสัญญาของ AI คือมันจะช่วยมนุษย์ให้ทำงานได้อย่างมีความหมายมากขึ้น แต่สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นกลับเป็นในทางตรงกันข้าม AI ทำให้การ ‘ผลิตงาน’ มีต้นทุนต่ำลง เราจึงผลิตมากขึ้น แต่ความคิดที่อยู่ข้างในกลับลดลง คนส่งประหยัดเวลาไปสิบห้านาที คนรับเสียเวลาสองชั่วโมงเพื่อพยายามถอดรหัสว่ามันต้องการสื่ออะไร
งานไม่ได้หายไปไหน มันแค่ถูกส่งต่อจากคนที่ควรจะไตร่ตรองมาแล้ว ไปยังคนที่ต้องมาตามเก็บกวาดทีหลัง
นี่คือความขัดแย้งที่อยู่ใจกลางเรื่องราวของ AI กับ productivity ใครก็ตามที่มี AI สามารถสร้างสไลด์ที่ดูดีได้ในสิบสองวินาที สิ่งที่ยากขึ้นทุกวันไม่ใช่การผลิต แต่เป็นวิจารณญาณ ความสามารถในการอ่านงานแล้วบอกว่า งานนี้ดูดีแต่กลวง ทำใหม่ ความกล้าที่จะปักธงและพูดว่า นี่คือสิ่งที่ฉันคิด และนี่คือเหตุผล
สิ่งเหล่านี้ล้วนเป็นทักษะของมนุษย์โดยแท้ AI ไม่ได้ทำให้มันมีค่าน้อยลง ตรงกันข้าม มันทำให้ทักษะเหล่านี้กลายเป็นสิ่งที่มีค่าที่สุดในห้อง
คำตอบไม่ใช่การใช้ AI ให้น้อยลง ‘คิดดีๆ’ ไม่ได้แปลว่าต้องคิดด้วยมือเปล่า การใช้ AI ให้เป็นคือการใช้มันเพื่อคิดให้หนักขึ้น ใช้มันเป็นเพื่อนคู่คิดที่ช่วยผลักดันความคิดของเราให้ไกลขึ้น ไม่ใช่ใช้มันมาแทนการคิดทั้งหมด
ที่ SCBX ในขณะที่เรากำลังเดินหน้าสู่การเป็นองค์กร AI-first นี่คือเส้นทางที่เรากลับมาทบทวนเสมอ การเป็น AI-first ไม่ใช่เรื่องของการผลิตมากขึ้น แต่คือการปลดล็อกให้คนของเราได้ทำสิ่งที่มีเพียงมนุษย์เท่านั้นที่ทำได้ นั่นคือการตัดสินใจ การเลือกว่าอะไรสำคัญ และการกล้าพูดว่าสิ่งนี้ยังไม่ดีพอ ในยุคที่ผลผลิตเป็นสิ่งไม่จำกัด สิ่งที่หายากที่สุดคือมนุษย์ที่กล้าตัดสินใจ
กลับไปที่การประชุมเช้าวันอังคาร คุณเดินกลับมาที่โต๊ะทำงาน คุณเปิด Claude อีกครั้ง แต่ครั้งนี้ คุณไม่ได้ขอให้มันสร้างอะไรให้คุณ คุณพิมพ์ความคิดของตัวเอง ความคิดที่ยังไม่สุก ยังไม่กลม ยังประหลาดอยู่นิดหน่อย ความคิดที่คุณเชื่อในมันจริงๆ แต่ยังหาวิธีพูดมันออกมาไม่ได้
คุณพิมพ์หา Claude ช่วยผลักดันความคิดของฉันหน่อย บอกฉันด้วยว่าตรงไหนที่มันยังไม่แข็งแรง
นั่นคือช่วงเวลาที่ AI คืนประสิทธิภาพในการทำงานที่แท้จริงให้กับคุณ
