ในปฏิทินมีข้อความสั้นๆ ว่า: Team brainstorm นำไอเดียมาด้วยนะ
ลองจินตนาการว่า Einstein มาทำงานในบริษัทของคุณ
สัปดาห์หนึ่ง เขาเขียนงานวิจัยที่ถูกอ้างถึงในทุกเวทีของอุตสาหกรรมไปอีกสิบปี แต่สัปดาห์ถัดมา เขาลืมส่งสัญญาให้ลูกค้า แล้วคุณก็เสียดีลนั้นไป
คุณจะไล่เขาออกไหม หรือคุณจะให้เขาอยู่ต่อ คุณจะบริหารเขาอย่างไร แล้วทีมของคุณล่ะ ยังจำเป็นอยู่ไหมในเมื่อคุณมี Einstein แล้ว
AI ในวันนี้กำลังเริ่มมีหน้าตาคล้าย Einstein คนนั้น
ปรากฏการณ์ใหม่นี้ มีชื่อเรียกแล้ว ในเดือนกรกฎาคม 2024 Andrej Karpathy หนึ่งในสมาชิกผู้ก่อตั้ง OpenAI ได้บัญญัติศัพท์ว่า jagged intelligence เพื่ออธิบายธรรมชาติที่แปลกประหลาดและไม่สม่ำเสมอของ AI ยุคใหม่ เขาเขียนไว้ว่าโมเดลที่ก้าวหน้าที่สุดในวันนี้สามารถแก้โจทย์คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้ แต่ในขณะเดียวกันก็อาจพลาดในเรื่องที่เด็กยังทำได้ ในงาน World Economic Forum ที่เมือง Davos เมื่อเดือนมกราคมที่ผ่านมา Demis Hassabis ซีอีโอของ Google DeepMind หยิบคำนี้ขึ้นมาพูดต่อ เขาบอกว่า AI ในวันนี้มี ‘jagged edges (ขอบที่ขรุขระ)’ หรือในคำของ Karpathy คือ ‘เป็นทั้งอัจฉริยะรอบด้าน และเด็กประถมที่สับสน ในเวลาเดียวกัน’
งานวิจัยชิ้นสำคัญจาก Harvard Business School ร่วมกับ Boston Consulting Group ที่ตีพิมพ์ในวารสาร Organization Science เมื่อเดือนมีนาคมที่ผ่านมา ให้ที่ปรึกษาจำนวน 758 คนทำโจทย์ธุรกิจจริง 18 ข้อ โดยกลุ่มหนึ่งใช้ GPT-4 และอีกกลุ่มหนึ่งไม่ใช้ งานที่อยู่ในขอบความสามารถของ AI กลุ่มที่ใช้ AI ได้ผลงานคุณภาพสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและทำงานเสร็จเร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัด แต่งานที่อยู่นอกขอบเขตนั้นเพียงเล็กน้อย ที่ปรึกษากลุ่มเดิมกลับมีโอกาสตอบผิดสูงกว่าถึง 19 เปอร์เซ็นต์ สิ่งที่น่าจะทำให้ผู้บริหารทุกคนหยุดคิดอยู่ตรงนี้ AI พูดด้วยน้ำเสียงมั่นใจเท่ากันทั้งสองกรณี และมนุษย์ก็แยกไม่ออก ความเฉียบแหลมและความผิดพลาดดูเหมือนกันจากภายนอก
นี่ไม่ใช่อนาคต นี่คือปัจจุบัน PwC รายงานว่าสัดส่วนคนทำงานชาวไทยที่ใช้ generative AI ในชีวิตประจำวันเพิ่มจาก 17% เป็น 24% ภายในเวลาแค่ปีเดียว เราไม่ได้กำลังรอให้ AI เข้ามาในที่ทำงาน มันอยู่ตรงนี้แล้ว คำถามจึงไม่ใช่ว่าจะใช้ AI หรือไม่ แต่คือเราจะทำงานร่วมกับสิ่งที่ในงานหนึ่ง อาจเฉียบแหลมสุดขีด หรืออาจผิดพลาดอย่างเงียบๆ ได้อย่างไร
ความจริงคือยังไม่มีใครรู้แน่ชัด แต่รูปแบบบางอย่างกำลังเริ่มชัดขึ้น องค์กรที่ได้ประโยชน์จาก AI มากที่สุดในวันนี้ ไม่ใช่องค์กรที่เข้าถึงโมเดลที่ฉลาดที่สุด แต่คือองค์กรที่ลงมือทำงานที่ยากกว่าและมองเห็นได้ยากกว่า พวกเขาออกแบบกระบวนการทำงานให้รองรับ jagged edges ของ AI พวกเขาลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม ในข้อมูลที่เหมาะสม ในคนที่เหมาะสม และในการกำกับดูแลที่เหมาะสม เพื่อแปลงศักยภาพของโมเดลให้กลายเป็นผลลัพธ์จริง การจัดการกับ jagged edges เป็นส่วนหนึ่งของคำตอบ แต่เป็นเพียงส่วนหนึ่งเท่านั้น การใช้ AI ให้ถูกต้องคือโจทย์ของทั้งองค์กร ไม่ใช่เพียงการเลือกโมเดลที่ดีที่สุด
ที่ SCBX นี่คือคำถามที่เรากลับมาทบทวนอยู่เสมอ ในขณะที่เรากำลังเดินหน้าสู่การเป็นองค์กรแบบ AI-first เราเชื่อว่าความได้เปรียบจะไม่ได้มาจากการไล่หาโมเดลที่ฉลาดที่สุด แต่จะมาจากการออกแบบกระบวนการทำงานที่รองรับ jaggedness ของ AI และการสร้างวิจารณญาณของมนุษย์ที่คอยจับช่วงเวลาที่ AI ตอบผิดด้วยความมั่นใจเต็มที่ นี่คือหนึ่งในแก่นความคิดหลักของ SCBX AI Outlook 2026: The Age of Abundant Intelligence ซึ่งสำรวจสิ่งที่เราเรียกว่า harness หรือทุกอย่างที่องค์กรสร้างขึ้นรอบ AI เพื่อแปลงศักยภาพให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ ในโลกที่ใกล้จะถึงวันที่เกือบทุกองค์กรเข้าถึงโมเดลระดับแนวหน้าเดียวกัน harness นี่เองที่กำลังกลายเป็นความได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริง
กลับมาที่ Einstein คุณคงไม่ไล่ทีมของคุณออกเพียงเพราะคุณจ้าง Einstein มา คุณจะออกแบบงานใหม่ให้เหมาะกับเขา คุณจะสร้างบริษัทที่รองรับความเฉียบแหลมของเขาได้ โดยไม่พังลงเพราะจุดบอดของเขา
AI กำลังขอให้เราทำสิ่งเดียวกัน ไม่ใช่ทำงานน้อยลง แต่ทำงานฉลาดขึ้น ไม่ใช่ลดจำนวนคน แต่จัดวางคนให้อยู่ในจุดที่เหมาะสมยิ่งขึ้น ไม่ใช่การแข่งกันแทนที่ตัวเอง แต่คือการลงมือออกแบบระบบอย่างประณีตเพื่อให้แข็งแรงพอที่จะรองรับสติปัญญาที่ในตอนนี้ ยังไม่สามารถยืนได้ด้วยตัวเอง
อ่าน SCBX AI Outlook 2026 ฉบับเต็มได้ทาง LINE OA: https://lin.ee/8dvXKVs
