การใช้ AI ในการทำงาน: เปลี่ยนภาระงานล้นมือ ให้เป็นโอกาสเติบโตขององค์กร

หลายองค์กรในวันนี้ต้องเผชิญกับปัญหาปริมาณงานเพิ่มขึ้นเร็วกว่าเวลาและจำนวนคน ในขณะเดียวกัน เมื่อเทคโนโลยี AI ก็ถูกนำเข้ามาใช้ในที่ทำงานมากขึ้นเรื่อย ๆ โดย Telenor Asia ระบุว่า จากปี 2024-2025 การใช้ AI ในการทำงานของคนไทยเติบโตถึง 93% โดยเฉพาะเพื่อพัฒนาคอนเทนต์ วิเคราะห์ข้อมูล และบริการลูกค้า จนหลายคนกังวลว่าเทคโนโลยีจะมาแย่งงาน หรือทำให้บทบาทของตัวเองลดความสำคัญลง 

แต่ในความเป็นจริงแล้ว AI ไม่ใช่คู่แข่งของคนทำงาน แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราทำงานได้ดีขึ้น หากรู้จักใช้ให้ถูกวิธี ไม่ว่าจะเป็นการสรุปรายงาน วิเคราะห์ยอดขาย หรือจัดการงานซ้ำ ๆ 

AI คืออะไร? ทำไมจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำงานยุคใหม่?

AI หรือ Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) คือเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์ “คิด” และ “เรียนรู้” ได้ โดยสามารถประมวลผล วิเคราะห์ข้อมูล และตอบสนองด้วยวิธีที่คล้ายกับการตัดสินใจของมนุษย์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทำงานซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดภาระงานที่เคยต้องใช้แรงคน

แล้ว AI ในการทำงานมีอะไรบ้าง?

การใช้ AI ในที่ทำงานแต่ละรูปแบบช่วยแก้ Pain Point ที่ต่างกันในองค์กร ตัวอย่างประเภทของ AI ที่พบบ่อยในการทำงาน เช่น Generative AI อย่าง ChatGPT, Google Gemini และ Microsoft Copilot ซึ่งถูกนำมาใช้ในงานหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการร่างอีเมล เอกสาร หรือ Presentation, สรุปรายงานประชุม, วิเคราะห์สรุป ข้อมูลในไฟล์ Excel ไปจนถึงช่วยระดมไอเดียความคิดสร้างสรรค์ต่าง ๆ

นอกจากนี้ ยังมี AI ประเภทอื่นที่องค์กรใช้ในระดับเทคนิคมากขึ้น เช่น AI สำหรับนักพัฒนาอย่าง GitHub Copilot ที่ช่วยเขียนและตรวจสอบโค้ด และ Cloud AI อย่าง Google Cloud AI หรือ Microsoft Azure AI

ประโยชน์ของการใช้ AI ในการทำงาน

ในปัจจุบัน การใช้ AI ในการทำงานถือเป็นก้าวสำคัญที่จะช่วยสร้างความได้เปรียบให้กับธุรกิจและยกระดับประสิทธิภาพองค์กรในหลาย ๆ ด้าน เช่น เพิ่มความเร็วและความอัตโนมัติในการทำงาน ลดต้นทุน ลดความผิดพลาดของมนุษย์ ไปจนถึงการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นระบบมากยิ่งขึ้น

โดยเราสามารถสรุปประโยชน์ของการใช้ AI ในการทำงาน ได้ดังนี้

1. เพิ่มประสิทธิภาพและ Productivity 

การใช้ AI ในการทำงานช่วยให้การทำงานเร็วขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนคนหรือขยายทีม เช่น

• สรุปรายงานอัตโนมัติภายในไม่กี่วินาที
• วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้รวดเร็ว
• ลดงานซ้ำซ้อนที่เคยกินเวลาหลายชั่วโมง

โดยข้อมูลระบุว่า องค์กรที่นำ AI มาใช้ มี Productivity ที่เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนถึง 20–40% โดยเฉพาะกับงานที่ต้องทำซ้ำและมีความซับซ้อน การใช้ AI มาเปลี่ยนงานเหล่านี้ให้มีความอัตโนมัติช่วยลดเวลาและภาระทางสมอง (Cognitive Load) ซึ่งช่วยให้ทีมโฟกัสกับงานอื่น ๆ ที่มีคุณค่ามากขึ้น 

2. ลดต้นทุนและเพิ่มกำไร

การใช้ AI ในที่ทำงานช่วยควบคุมต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็น

• ลดค่าใช้จ่ายบุคลากรในงานที่ทำซ้ำได้
• ลด Human Error ที่อาจนำไปสู่ต้นทุนแฝง
• เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ยอดขายหรือความต้องการตลาด

เมื่อความผิดพลาดลดลง และการวางแผนแม่นยำขึ้น กำไรย่อมเพิ่มขึ้นอย่างยั่งยืน

3. ช่วยในการตัดสินใจแบบ Data-Driven 

การใช้ AI ในการทำงานช่วยทำให้องค์กรสามารถจัดการกับข้อมูล และนำข้อมูลมาใช้ประกอบการตัดสินใจได้ง่ายขึ้น เช่น 

• วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเชิงลึก
• คาดการณ์แนวโน้มธุรกิจ (Forecast)
• ประเมินความเสี่ยงก่อนตัดสินใจลงทุน

เมื่อข้อมูลถูกจัดการอย่างเป็นระบบ ทีมงานในทุกระดับสามารถทำงานประสานกันได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นทีมการตลาด การเงิน หรือ HR ก็สามารถใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์ วางแผน และตัดสินใจได้อย่างมั่นใจ

4. ยกระดับวิธีทำงานของพนักงาน

หนึ่งในตัวอย่างประโยชน์ของการใช้ AI ที่เห็นผลได้ชัดเจนที่สุดคืองานฝ่าย HR โดย AI สามารถช่วย Resume Screening ให้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น ลดภาระงาน และคัดกรองผู้สมัครตามคุณสมบัติที่องค์กรต้องการได้อย่างเป็นระบบ

ตัวอย่างเช่น SEEN Recruitment แพลตฟอร์มที่ใช้ AI สำหรับ HR จาก BASE Playhouse ที่จะช่วยยกระดับกระบวนการตามหา Talent ที่ถูกกับงานให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยจะวิเคราะห์โปรไฟล์ผู้สมัครเทียบกับ Job Requirement แบบอัตโนมัติ มีระบบในการเก็บข้อมูลที่ชัดเจน ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากของทั้งฝ่าย HR และผู้สมัคร

เครื่องมืออย่าง SEEN Recruitment เป็นหนึ่งในตัวอย่างของการใช้ AI ในการทำงานที่ช่วยสร้างความได้เปรียบให้องค์กร และทำให้เราเห็นว่าเทคโนโลยี AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่คนทำงาน แต่เข้ามาช่วยยกระดับการทำงานให้รวดเร็ว แม่นยำ และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

Framework การเริ่มต้นใช้ AI ในการทำงานอย่างเป็นระบบ

การใช้ AI ในที่ทำงานควรเริ่มจากการเข้าใจปัญหาขององค์กรให้ชัดเจนก่อน แล้วค่อยนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงาน โดยขั้นตอนที่ทีมสามารถนำไปใช้ได้มีดังนี้

• Step 1: วิเคราะห์ Pain Point

เริ่มจากตั้งคำถามง่าย ๆ เช่น

• งานไหนใช้เวลามากที่สุด?
• งานไหนผิดพลาดบ่อย และส่งผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายอย่างไร?
• งานไหนเป็นงานซ้ำ ๆ ที่กิน Cognitive Load มากเกินจำเป็น?

Pain Point เหล่านี้คือจุดเริ่มต้นของการเลือก AI ที่เหมาะสม

• Step 2: เลือก Use Case ที่วัดผลได้

อย่าเริ่มจากโปรเจกต์ใหญ่เกินไป เลือก 1–2 Use Case ที่ชัดและวัดผลได้ เช่น การสรุปรายงานอัตโนมัติ การคัดกรอง Resume หรือการทำ Chatbot ตอบคำถามภายในองค์กร

• Step 3: ทดลองใช้ 

ทดลองใช้และเก็บ Feedback ในทีมเล็กก่อน แล้วปรับ Prompt หรือ Workflow ให้เหมาะสมกับการทำงานในทีมที่ใหญ่ขึ้น

• Step 4: ตั้ง KPI ให้ชัด

เพราะการใช้ AI ในการทำงานที่ดีต้องตอบโจทย์ธุรกิจ จึงต้องมีการวัดผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม เช่น Productivity เพิ่มขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์ หรือ Cost Saving ได้เท่าไร โดยผลลัพธ์เหล่านี้ควรสอดคล้องกับ Pain Point ที่มี

• Step 5: Scale Up ทั้งองค์กร

เมื่อเห็นผลลัพธ์ชัดเจนแล้ว ค่อยวางแผนขยายการใช้งาน พร้อมสร้าง Guideline และให้ความรู้กับทีม เพื่อให้การใช้ AI เป็นมาตรฐานเดียวกันทั้งองค์กร ตัวอย่างสิ่งที่องค์กรจำเป็นต้องเตรียม ได้แก่

• Checklist หรือ Guideline ที่ดาวน์โหลดได้สำหรับพนักงาน
  เพื่อกำหนดแนวทางการใช้ AI อย่างเหมาะสม เช่น งานแบบไหนควรใช้ AI งานแบบไหนต้องตรวจสอบโดยคน และข้อควรระวังด้านข้อมูล
  
  
• ตารางเปรียบเทียบเครื่องมือ AI สำหรับแต่ละประเภทงาน
  เช่น งานเขียนคอนเทนต์ควรใช้เครื่องมือใด งานวิเคราะห์ข้อมูลควรใช้แพลตฟอร์มไหน เพื่อช่วยให้ทีมเลือกใช้ได้ถูกต้อง ลดการลองผิดลองถูก
  
  
• ตัวอย่าง Prompt ภาษาไทยที่ใช้ได้จริง เช่น 
  
  • “สรุปรายงานนี้ให้เหลือ 5 ข้อประเด็นสำคัญ พร้อม Action Item”  
  • “จัดโครงสร้าง Presentation เรื่อง [หัวข้อ] สำหรับผู้บริหาร ภายใน 10 สไลด์”

พัฒนาทักษะบุคลากรให้พร้อมกับการเปลี่ยนแปลงในยุค AI Transformation ด้วยหลักสูตร Adaptive Generative AI Series จาก BASE Playhouse

อนาคตของการทำงานเมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยหลักขององค์กร

รายงานของ McKinsey ระบุว่า 78% ขององค์กรทั่วโลกใช้ AI ในฟังก์ชันธุรกิจอย่างน้อยหนึ่งอย่าง ซึ่งเป็นสัญญาณว่ารูปแบบการทำงานทั่วโลกกำลังเปลี่ยนแปลงและจะผสานกับ AI มากขึ้นเรื่อย ๆ

ในบริบทนี้ AI Literacy หรือความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ จึงกลายเป็นทักษะจำเป็นสำหรับคนทำงานทุกบทบาท ไม่ว่าจะเป็นการตั้งคำถามที่ดี (Prompting), การตีความผลลัพธ์จาก AI, หรือการเลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะกับงานจริง ทักษะเหล่านี้ช่วยให้เราใช้ AI เป็น “ผู้ช่วย” มากกว่าแค่เครื่องมือเท่านั้น

เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้ องค์กรควรให้ความสำคัญทั้งสองด้าน คือ

• Upskill: ยกระดับทักษะของพนักงานให้สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Reskill: ปรับบทบาทและความสามารถของคนทำงานให้สอดรับกับงานรูปแบบใหม่ที่เกิดขึ้น

อนาคตของการทำงานจึงไม่ใช่การแข่งขันระหว่างสมองคนกับเทคโนโลยี แต่เป็นความสามารถขององค์กรในการสร้างระบบที่ทำให้คนและ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

‍

สถิติที่ 2: สัดส่วนแรงงานไทยใช้ AI

• สรุป: 72% ของแรงงานไทยใช้ AI ในการทำงานในปีที่ผ่านมา สูงกว่าค่าเฉลี่ยโลก.​
• คำพูดตรง: "72% ของแรงงานไทยใช้ AI ในการทำงาน ในช่วงปีที่ผ่านมา สูงกว่าค่าเฉลี่ยทั่วโลกที่ 54%".​
• แหล่ง: 
• https://today.line.me/th/v3/article/nXPkjVg
•  (PwC Hopes and Fears 2025).

‍