Workslop งานเหมือนจะปัง แต่พัง! AI สร้างงานขยะ คนเหนื่อยกว่าเดิม

เอกสารดูดีแต่ไร้เนื้อหาสาระ? ทำพรีเซนเทชันมาสวยหรู แต่เนื้อหาในนั้นกลับใช้อธิบายไม่รู้เรื่อง? หรือ.. รายงานสำคัญที่ทำเสร็จเร็ว แต่กลับต้องเสียเวลานั่งแก้ใหม่ทั้งวัน? หากสิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นบ่อยในที่ทำงานของคุณ นั่นอาจไม่ใช่ความบังเอิญ แต่เป็นสัญญาณของ “Workslop” ปรากฏการณ์ใหม่ที่กำลังระบาดในกลุ่มพนักงานออฟฟิศทั่วโลก โดยเฉพาะในยุคที่ AI ถูกใช้ช่วยงานจนล้น แต่กลับให้ผลลัพธ์น้อยกว่าที่คาดไว้

เมื่อ AI กลายเป็นผู้ผลิต “งานขยะ” ในออฟฟิศยุคใหม่

เมื่อเร็วๆ นี้ เกิดปรากฏการณ์ใหม่ในโลกการทำงานที่เรียกว่า “Workslop” ซึ่งหมายถึง เนื้องานหรือผลงานในที่ทำงานที่ “ดูดีแต่ไม่มีสาระ” โดยเฉพาะงานที่ถูกสร้างขึ้นด้วยเครื่องมือ AI ไม่ว่าจะเป็นรายงาน บทวิเคราะห์ พรีเซนเทชัน หรือเอกสารสรุปข้อมูล

โดยส่วนใหญ่งานเหล่านี้ภายนอกมักจะออกมาดูดี ดูเป็นมืออาชีพ แต่พออ่านจริงๆ กลับพบว่าเนื้อหาสาระสำคัญไม่มี ไร้ประโยชน์ บางครั้งยังเต็มไปด้วยข้อมูลผิดๆ หรือข้อความที่ดูเหมือนจะฉลาดแต่กลับไร้ความหมายที่จับต้องได้

มาเรียนเจลา คาเนรี เซนาติ (Mariangela Caineri Zenati) ผู้จัดการฝ่ายการตลาดจากแพลตฟอร์ม Loomly อธิบายว่า “Workslop เปรียบเหมือนอาหารขยะในโลกการทำงาน มันดูสวย ดูน่ากิน แต่ข้างในไม่มีคุณค่าทางโภชนาการ” หากสังเกตดูจะพบว่า AI มักสร้างสิ่งที่ดูมืออาชีพแต่ขาดความลึกซึ้ง ขาดความเข้าใจในบริบท และบางครั้งก็ไม่มีเหตุผลเลยด้วยซ้ำ

เธอยังเตือนว่า เครื่องมือ AI ที่ควรช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน กลับกลายเป็นตัวการสร้างปัญหาทางการเงิน และเพิ่มภาระให้กับพนักงานที่ต้องมานั่งแก้เนื้อหาซ้ำซ้อน จนกลายเป็นวงจรเหนื่อยล้าในองค์กร

“แทนที่ AI จะช่วยให้ประสิทธิภาพดีขึ้น มันกลับทำให้องค์กรสูญเสียเงิน พนักงานต้องทำงานมากขึ้น และกังวลเรื่องความมั่นคงในอาชีพ เพราะไม่รู้ว่าเทคโนโลยีจะมาแทนที่ตัวเองเมื่อไหร่” เซนาติ ย้ำให้เห็นภาพ

งานที่ดูดีแต่ใช้ไม่ได้จริง: ผลลัพธ์ของ AI ที่ไร้มาตรฐาน

แพ็ตตี้ พาโรเบ็ก (Patty Parobek) รองประธานฝ่าย AI และ Machine Learning Transformation จากเอเจนซี Mod Op มองประเด็นนี้ว่า ปัญหา “AI Workslop” มักเกิดขึ้นเมื่อองค์กรนำเทคโนโลยีมาใช้โดยไม่มีระบบหรือมาตรฐานคุณภาพรองรับ

“มันคืองานที่ดูเหมือนมีคุณค่าในตอนแรก แต่พอเปิดดูจริงกลับเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด ไม่เข้ากับโทนหรือบริบท และสุดท้ายก็ทำให้งานทั้งหมดด้อยค่าลง” เธออธิบายว่า AI ที่ไม่มีโครงสร้างกำกับ ก็เหมือนคนทำอาหารโดยไม่ชิม ทุกอย่างดูสวยแต่กินไม่ได้

ผลลัพธ์คือ พนักงานต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงนั่ง “ไล่เช็ก” งานเหล่านี้ใหม่ และแก้ไขให้กลับมาอยู่ในรูปแบบที่ใช้ได้จริง หรือบางครั้งอาจต้องทำใหม่ทั้งหมด ซึ่งทำให้ “เวลาที่ควรประหยัดได้” จาก AI กลับกลายเป็น “เวลาที่สูญเปล่า”

บริษัทที่ใช้ AI ทำงาน มีเพียง 5% เท่านั้น ที่เห็นผลลัพธ์ที่ดีชัดเจน

รายงานจาก MIT ที่เผยแพร่เมื่อต้นปีระบุว่า แม้องค์กรกว่า 80% ทั่วโลกได้เริ่มใช้เครื่องมือ AI ในการทำงานแล้ว แต่มีเพียง 5% เท่านั้นที่เห็นผลลัพธ์ชัดเจนในเชิงธุรกิจ หมายความว่า 95% ขององค์กรที่ใช้ AI ทำงาน แทบไม่เห็นผลตอบแทนจากการใช้ AI เลยแม้แต่น้อย

สาเหตุหนึ่ง คือ “คุณภาพของงานที่ผลิตออกมาไม่ได้มาตรฐาน” หรือเรียกอีกอย่างก็คือ กำลังเกิดภาวะ Workslop ระบาดหนักในระบบงาน

ข้อมูลจากการสำรวจของแพลตฟอร์มโค้ชชิ่ง BetterUp ร่วมกับ Stanford Social Media Lab ที่ทำการสำรวจพนักงานออฟฟิศในสหรัฐฯ 1,000 คน พบว่าพนักงานแต่ละคนใช้เวลาราว 2 ชั่วโมง เพื่อจัดการกับ “งานขยะ” หนึ่งชิ้น ซึ่งหากตีเป็นมูลค่าเท่ากับ 186 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อคน และเมื่อคูณกับองค์กรที่มีพนักงาน 10,000 คน จะสูญเสียผลิตภาพรวมต่อปีมากกว่า 9 ล้านดอลลาร์

คนทำงานต้อง “นั่งแก้งานจาก AI” งานงอกจนเหนื่อยล้าและหมดไฟ

ปัญหาของ Workslop ไม่ได้อยู่แค่ในเรื่องตัวเลข แต่มันยังทำให้บรรยากาศการทำงานแย่ลงอย่างเห็นได้ชัด เนื่องจากมันทำให้พนักงานรู้สึกเหนื่อยล้าทางจิตใจจากการต้องแก้งานที่ไม่มีคุณค่า สร้างความเครียดสะสม และลดแรงจูงใจในการสร้างสรรค์งานใหม่ๆ

ผลที่ตามมาคือ คนเก่งเริ่ม “หมดไฟ” เพราะต้องใช้พลังกับสิ่งที่ไม่ควรต้องทำตั้งแต่แรก ความคิดสร้างสรรค์ลดลง และภาพลักษณ์ขององค์กรก็เสียหายเมื่อเนื้อหาที่เผยแพร่ต่อสาธารณะขาดคุณภาพ ขณะที่ เซนาติ อธิบายว่า “นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาด้านกระบวนการทำงาน แต่มันคือปัญหาความเป็นอยู่ของคนทำงาน ที่สะท้อนว่าเรากำลังใช้เทคโนโลยีผิดวิธี”

ปัจจุบันหลายบริษัทเร่งนำ AI เข้ามาใช้โดยไม่ได้วิเคราะห์อย่างรอบคอบว่า “ควรใช้ตรงไหน” และ “ไม่ควรใช้ตรงไหน” ทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมือที่สร้างความเสียหายได้มากพอๆ กับที่ช่วยทำงานให้ดีขึ้น

ผู้จัดการฝ่ายการตลาดของ Loomly บอกอีกว่า “ปรากฏการณ์ Workslop ชี้ให้เห็นความท้าทายครั้งใหญ่ที่องค์กรทั่วโลกยังไม่รู้จะจัดการอย่างไร และเกิดคำถามตามมาว่า.. จะรู้ได้อย่างไรว่า AI จะช่วยเรา หรือกำลังถ่วงเราไว้?”

หัวหน้าควรทำอย่างไร? ในโลกที่ AI ไม่ได้เก่งทุกอย่าง

สิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญเสนอ คือ ผู้บริหารองค์กร หรือหัวหน้าทีมต้องหยุดคิดก่อนว่า AI คือคำตอบของทุกปัญหาจริงหรือไม่ และเริ่มทบทวนว่า “เทคโนโลยีนี้ จริงๆ แล้วควรจัดให้มันอยู่ตรงไหน ทำงานส่วนไหนในองค์กรกันแน่”

อย่างที่บอกไปข้างต้นว่า มีบางองค์กรบางบริษัทที่เขาประสบความสำเร็จในการใช้ AI มาช่วยทำงาน ซึ่งองค์กรเหล่านั้นมีจุดเด่นคือ พวกเขามีการ “ทดสอบ AI ก่อนนำมาใช้จริง” และให้พนักงานเข้าใจว่า AI คือเครื่องมือ ไม่ใช่คนทำงานแทน

พาโรเบ็ก ยกตัวอย่างบริษัทของเธอที่ใช้ระบบฝึกอบรมให้พนักงานรู้จัก วิธีตั้งคำถาม (prompt engineering) และ วิธีตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ เพื่อให้มั่นใจว่า AI ผลิตงานที่มีคุณภาพจริงๆ เธอย้ำว่า “คุณไม่สามารถแค่โยนกุญแจให้ AI แล้วหวังว่าทุกอย่างจะออกมาดีเองได้”

ขณะที่ในมุมมองของเซนาติ ปรากฏการณ์นี้คือสัญญาณเตือนว่า ธุรกิจกำลังหลงทางกับการใช้เทคโนโลยี AI เพราะแม้ว่า AI จะมีศักยภาพในการประหยัดเวลาและช่วยตัดสินใจด้วยข้อมูล แต่หากขาดโครงสร้างและการควบคุมคุณภาพ ก็จะสร้าง “ขยะดิจิทัล” ที่ทำให้ระบบทั้งหมดช้าลง เธอมองว่า “องค์กรต้องเริ่มให้ความสำคัญกับ ‘คุณภาพของงาน’ มากกว่าปริมาณ เพราะนั่นคือกุญแจสำคัญในการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ ลดความเครียด และสร้างแรงจูงใจให้พนักงานรู้สึกมีส่วนร่วมกับงานอีกครั้ง”

คงพอจะเห็นภาพแล้วว่า ปรากฏการณ์ “Workslop” ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์ใหม่ที่มาแรงแห่งยุค แต่ยังเป็นภาพสะท้อนว่า องค์กรจำนวนมากเร่งใช้นวัตกรรมก่อนเข้าใจผลลัพธ์ เน้นความรวดเร็วมากกว่าคุณภาพและหลักเหตุผล และลืมว่าคุณภาพของ “คน” ยังสำคัญกว่าความเร็วของ “เครื่องมือ” 

อย่างไรก็ตาม AI จะยังอยู่กับเราไปอีกนาน แต่สิ่งที่ควรเติบโตไปพร้อมกันคือ “ปัญญาที่จะใช้งาน AI” ของวัยทำงานทุกคน สุดท้ายแล้ว เทคโนโลยีอาจช่วยให้เราทำงานเร็วขึ้น แต่ไม่ได้ทำให้งานเราดีขึ้นเสมอไป สิ่งที่องค์กรต้องการมากกว่า AI คือ “คนที่ถามคำถามได้ถูกต้อง” และ “คนที่กลั่นกรองได้อย่างมีวิจารณญาณ” เพราะความเฉียบคมของมนุษย์ คือสิ่งเดียวที่ยังไม่มีอัลกอริทึมไหนแทนได้

 

อ้างอิง:  WorklifeNews, AI magazine, Betterup, loomly