Writer: 
Share
เคยมีความรู้สึกแบบนี้ไหม? เวลาใครสักคนถามถึง “กลยุทธ์ AI” ของคุณ แล้วสมองคุณเบลอไปหมด ในใจคิดแค่ว่า “Autocorrect นี่นับไหมนะ?”… ถ้าคุณเป็นแบบนั้น เชื่อเถอะว่าคุณไม่ได้ตัวคนเดียว
เราอยู่ในยุคที่ผู้นำและคนทำงานใช้เวลาหลายปีสั่งสมประสบการณ์ ทั้งการอ่านสถานการณ์ การตัดสินใจเรื่องยาก ๆ และการพาถูมนุษย์ในทีมผ่านความไม่แน่นอน แต่พอ AI โผล่เข้ามา แทนที่มันจะรู้สึกเหมือนโอกาส มันกลับรู้สึกเหมือน “การบ้าน” กองโตที่เราไม่มีเวลาทำ เจ้านายก็ถาม ลูกน้องก็รอคำตอบ คู่แข่งก็พูดถึงไม่หยุด จนเรารู้สึกว่าตัวเองกำลังวิ่งตามหลังชาวบ้านอยู่ตลอดเวลา
แต่วันนี้ Thumbsup หยิบหนังสือเล่มหนึ่งที่ชื่อว่า “The AI-Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter Decisions” เขียนโดย Geoff Woods มาเล่าให้ฟัง หนังสือเล่มนี้จะมาพลิกความคิดของคุณว่า คนที่เข้าใจ AI ไม่จำเป็นต้องเป็น Tech Genius แต่คือคนที่เปลี่ยน Mindset จากการ “ทำงานให้หนัก” เป็นการ “มองภาพรวมให้ขาด”
และนี่คือสรุปเนื้อหาสำคัญที่คุณต้องรู้ เพื่อก้าวข้ามจากความตื่นตระหนก สู่การเป็นผู้นำที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแท้จริง
กับดักของคนทำงาน? เมื่อเรากำลังแก้ปริศนาในความมืด
ในหนังสือเล่มนี้ Geoff Woods ยกตัวอย่างตัวละครที่ชื่อ “Emma” ซึ่งน่าจะสะท้อนภาพของพวกเราหลายคนได้ดีมาก Emma มี Post-it แปะอยู่บนกระดานไวท์บอร์ด 23 แผ่น แต่ละแผ่นคือ Priority งานด่วนที่ทีมต้องทำ มันแปะอยู่แบบนั้นมา 4 สัปดาห์แล้ว ไม่มีการขยับไปไหน
เมื่อถูกถามว่า “เราควรโฟกัสอันไหนก่อน?” เธอก็ได้แต่บอกว่า “ขอเวลาคิดดูก่อน” ทั้งที่ในใจคือตันไปหมดแล้ว เธอใช้เวลาวันหยุดทำ Excel วิเคราะห์ข้อมูลจนตาแฉะ แต่สุดท้ายก็ยังเลือกไม่ได้ เพราะข้อมูลมันท่วมหัว แต่ขาดความชัดเจน
Emma กำลังติดกับดักที่เรียกว่า “Analysis Paralysis” หรือการคิดวิเคราะห์จนขยับตัวไม่ได้ ยิ่งในโลกยุคนี้ การตัดสินใจช้าอาจหมายถึงหายนะ เหมือนกรณีศึกษาคลาสสิกของ Blockbuster ที่มีโอกาสซื้อ Netflix ในราคาถูกแสนถูก แต่เพราะมัวแต่ห่วงกำไรระยะสั้นและยึดติดกับโมเดลเดิม ๆ (ค่าปรับคืนหนังช้า) สุดท้ายยักษ์ใหญ่ก็ล้มดังตึง
สิ่งที่ Emma และผู้นำหลายคนไม่รู้คือ พวกเขากำลังเล่นเกมใหม่ด้วยกติกาเก่า คนที่ชนะในเกมนี้ไม่ใช่คนที่มีคำตอบทุกอย่าง แต่คือคนที่รู้จักตั้งคำถามใหม่ว่า “AI จะช่วยฉันคิดเรื่องนี้ได้อย่างไร?
AI ไม่ได้มาแย่งงาน แต่มาช่วย “ตัด” งาน
Geoff Woods ย้ำประโยคที่หลายคนอาจเคยได้ยิน แต่ขยายความไว้น่าสนใจมาก “AI ไม่ได้มาแทนที่คุณ แต่คนที่ใช้ AI เป็นต่างหากที่จะมาแทนที่คุณ”
มีสถิติจาก Boston Consulting Group (BCG) ที่น่าสนใจมากระตุกต่อมคิดเรา
- คนที่ใช้ AI ทำงาน มีคุณภาพงานเพิ่มขึ้น 40%
- ทำงานเสร็จเร็วขึ้น 25%
- และจัดการงานได้มากกว่าคนที่ไม่ใช้ถึง 12 เท่า
ทำไมตัวเลขถึงต่างกันขนาดนี้? เพราะ AI ช่วยให้เรามองเห็น “Pattern” ท่ามกลาง “Noise” มันช่วยลดช่องว่างระหว่างการไตร่ตรองกับการตัดสินใจ ทำให้เรา Do More with Less ได้จริง ๆ
กลับมาที่ Emma เมื่อเธอลองเปลี่ยนวิธี แทนที่จะจ้องกระดานไวท์บอร์ด เธอเปิด AI ขึ้นมาแล้วพิมพ์ว่า “ฉันมี Priority งานแข่งกันอยู่ช่วยฉันระบุหน่อยว่าอันไหนจะสร้างผลลัพธ์ได้มากที่สุด” AI ถามคำถามกลับมาไม่กี่ข้อเพื่อตบ scope ให้ชัด ภายใน 10 นาที เธอได้ลำดับความสำคัญพร้อมเหตุผลรองรับที่เอาไปพรีเซนต์บอร์ดบริหารได้เลย งานที่เคยใช้เวลาเป็นเดือน จบลงในเวลาแค่จิบกาแฟยังไม่ทันหมดแก้ว
เปลี่ยน AI ให้เป็น “Thinking Partner” ไม่ใช่แค่ Search Engine
จุดพลาดใหญ่สุดที่คนส่วนใหญ่เจอคือ ลองใช้ AI ครั้งแรกแล้วได้ผลลัพธ์ที่ “งั้น ๆ” ภาษาดูเป็นหุ่นยนต์ เนื้อหาดูผิวเผิน แล้วก็สรุปไปเองว่า “AI มัน Overhyped”
Geoff เปรียบเทียบว่า การใช้ AI ก็เหมือนการเรียนเปียโน คุณคงไม่คาดหวังว่าจะเล่นเพลงของ Mozart ได้ตั้งแต่วันแรกใช่ไหม? กุญแจสำคัญคือ “Context” (บริบท) และ “Role” (บทบาท)
เทคนิคที่หนังสือแนะนำคือ
- Assign Role: บอกให้ AI สวมบทบาท เช่น “ทำตัวเป็นที่ปรึกษาธุรกิจที่ชอบท้าทายสมมติฐาน”
- Add Context: อย่าถามลอย ๆ ให้ข้อมูลเบื้องหลัง กลุ่มเป้าหมาย หรือข้อจำกัดไปด้วย
- Interview Me: อันนี้เด็ดสุด แทนที่จะสั่งให้มันเขียนเลย ให้บอก AI ว่า “ก่อนจะเริ่มงาน ให้สัมภาษณ์ฉันก่อน ถามมาทีละคำถาม เพื่อให้คุณเข้าใจสิ่งที่ฉันต้องการจริง ๆ” วิธีนี้จะทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความเป็น “มนุษย์” และตรงใจเราแบบสุด ๆ
Framework 7 ขั้นตอน ช่วยเร่งสปีดการตัดสินใจด้วย AI
หนึ่งในไฮไลต์ของหนังสือคือ Framework การตัดสินใจ ที่ AI สามารถเข้ามาช่วยเร่งกระบวนการในทุกขั้นตอน (ย้ำว่า “เร่ง” ไม่ใช่ “ทำแทนทั้งหมด” เพราะมนุษย์ยังต้องเป็นคนขับรถอยู่)
- Clarify Objective: ให้ AI ช่วยตบโจทย์ให้ชัดว่าจริง ๆ แล้วเราต้องการอะไรกันแน่ (Market Share หรือ Profit?)
- Pressure Test: ให้ AI ลองหาจุดอ่อนของปัญหาที่เราตั้งขึ้น
- Map Stakeholders: ให้ AI ลอง Role-play เป็นคนอนุมัติ หรือคนที่ได้รับผลกระทบ ว่าเขาจะมีปฏิกิริยาอย่างไร
- Information Gathering: โยน Data เข้าไปให้ AI หา Pattern ที่มนุษย์อาจมองข้าม
- Generate Alternatives: ขอทางเลือกที่เรา “คาดไม่ถึง” สัก 5 ข้อ
- Evaluate Risks: สั่งให้ AI เล่นบท Devil’s Advocate (คนค้านหัวชนฝา) ถามคำถามแรง ๆ เช่น “จะเกิดอะไรขึ้นกับขวัญกำลังใจพนักงาน ถ้าแผนนี้ทำให้ต้องมีการปลดคนใน 18 เดือน?”
- Prepare Delivery: ให้ AI ช่วยร่างการสื่อสารที่ตอบโจทย์ความกังวลของ Stakeholder แต่ละคน
ผู้นำต้องเริ่มที่ “Delete” ไม่ใช่ “Automate”
เมื่อเราเริ่มใช้ AI คล่อง สิ่งที่ต้องระวังคือ “การทำเรื่องไร้สาระให้เร็วขึ้น”
Geoff แนะนำกระบวนการคิดสำหรับผู้นำก่อนจะเอา AI ไปใช้กับทีม
- Question: ตั้งคำถามกับทุกงานที่ทำอยู่
- Delete: ตัดส่วนที่ไม่จำเป็นออกให้หมด
- Simplify: ทำให้ส่วนที่เหลือเรียบง่ายที่สุด
- Speed Up: เร่งความเร็ว
- Automate: แล้วค่อยให้ระบบทำอัตโนมัติเป็นขั้นตอนสุดท้าย
เหมือนกรณีของ Patrick Doyle ที่เข้ามากอบกู้ Domino’s Pizza เขาไม่ได้เริ่มที่เทคโนโลยี แต่เริ่มที่การยอมรับความจริง (ว่าพิซซ่าตอนนั้นรสชาติแย่) แล้วใช้เทคโนโลยีมา Amplify วิสัยทัศน์นั้น
สร้าง Flywheel แห่งการเรียนรู้
สุดท้าย การจะเป็น AI-Driven Leader ไม่ใช่เรื่องของการเข้าคอร์สเรียนครั้งเดียวจบ แต่มันคือการสร้างนิสัยที่เรียกว่า “AI Empowerment Flywheel”
- Awareness: เอ๊ะใจก่อนว่า “เรื่องนี้ AI ช่วยคิดได้ไหม?”
- Action: ลองถาม ลองใช้
- Results: เห็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เร็วขึ้น
- Momentum: เกิดแรงเหวี่ยง อยากใช้ต่อ พัฒนา Prompt ให้เก่งขึ้น
Emma ในเรื่องเริ่มจากการบล็อกเวลาวันศุกร์ 2 ชั่วโมงที่เรียกว่า “Friday Deep Think” ปิดอีเมล ปิดมือถือ นั่งคุยกับ AI เรื่องทิศทางบริษัท กลายเป็นเวลาที่ Productive ที่สุดในรอบสัปดาห์ ในขณะที่คู่แข่งยังงมอยู่กับกองอีเมล
Thumbsup มองว่า หนังสือเล่มนี้มาถูกที่ถูกเวลามาก เรามักจะติดกับดักว่าการใช้ AI คือการ “โกง” หรือ “มักง่าย” แต่จริง ๆ แล้ว The AI-Driven Leader ชี้ให้เห็นว่า AI คือเครื่องมือที่ช่วย “ปลดล็อกศักยภาพสมอง” ของเราต่างหาก
สิ่งที่ชอบที่สุดคือคอนเซปต์ “Thinking Partner” เพราะในชีวิตจริง การหาคนมา Brainstorm ด้วยตลอดเวลาเป็นเรื่องยาก แต่ AI พร้อมสแตนด์บาย 24 ชั่วโมง การฝึกตั้งคำถามกับ AI ไม่ใช่แค่เพื่อให้ได้คำตอบ แต่เป็นการฝึกให้ เราเอง คิดเป็นระบบมากขึ้นด้วย
ลองเริ่มง่าย ๆ สัปดาห์นี้ เลือกงานยาก ๆ มาหนึ่งชิ้น แล้วเปิด AI พิมพ์ Prompt ว่า “ฉันอยากให้คุณทำหน้าที่เป็นคู่คิด (Thinking Partner) ช่วยถามคำถามฉันทีละข้อเพื่อทำความเข้าใจปัญหานี้ แล้วช่วยฉันหาทางออก…” ลองดูแล้วคุณจะตกใจว่า Clarity มันเกิดขึ้นได้เร็วขนาดไหน
อ่านเพิ่มเติม
