เทรนด์ AI ปี 2026: บริบทจะแก้ไขความขัดแย้งด้านประสิทธิภาพการทำงานของ AI

ผู้นำต่างมองหาประสิทธิภาพการทำงานซึ่งเป็นผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ที่รวดเร็วที่สุด แม้ว่าจะมีความคืบหน้าอยู่บ้าง แต่ผลกระทบก็ยังไม่ขยายขนาด ในบางกรณีสิ่งที่ตรงกันข้ามก็เป็นจริง นี่คือความขัดแย้งด้านประสิทธิภาพการทำงานของ AI: ผู้นำคาดหวังว่า AI จะเร่งประสิทธิภาพการทำงาน แต่ผู้คนมักจะรู้สึกยุ่งมากขึ้น ขั้นตอนการทำงานกระจัดกระจายมากขึ้น และคุณภาพของผลผลิตลดลง

AI ในที่ทำงานทุกวันนี้มีทั้งการใช้งานมากเกินไปและน้อยเกินไป หลายๆ คนพึ่งพา AI เพื่อชัยชนะอย่างรวดเร็ว เช่น การสรุป การปรับปรุง หรือการสร้างสไลด์จากข้อความ และกรณีการใช้งานเหล่านั้นโดยทั่วไปก็ใช้ได้ดี ปัญหาคือไม่ใช่แอปพลิเคชัน AI ที่มีค่าที่สุด และมักสร้างเนื้อหาเพิ่มเติมเพื่อให้ผู้อื่นบริโภค ซึ่งเป็นเนื้อหาที่บุคคลอื่นจะใช้ AI เพื่อสรุปเพื่อแยกแยะในภายหลัง ในขณะเดียวกัน กรณีการใช้งานที่มีมูลค่าสูงกว่ามักจะล้มเหลว เนื่องจาก AI ขาดบริบทที่จำเป็นในการขับเคลื่อนงานไปข้างหน้า หรือการเตือนไม่ชำนาญพอที่จะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง เมื่อเวลาผ่านไป ความจำเป็นในการกระตุ้นเตือนอย่างละเอียดจะลดลง แต่ความสำคัญของการให้บริบทที่เหมาะสมแก่ AI จะเพิ่มมากขึ้นเท่านั้น

พิจารณารูปแบบที่คุ้นเคย: มีคนขอให้ AI "เปลี่ยนหัวข้อย่อยเหล่านี้ให้เป็นข้อเสนอ" จากนั้นจึงส่งข้อมูลนั้นให้กับทีมของพวกเขา คนถัดไปขอให้ AI “สรุปประเด็นสำคัญ” เพื่อให้พวกเขาสามารถอ่านข้อมูลได้ ทั้งสองขั้นตอนอาจรู้สึกว่ามีประสิทธิภาพ แต่จริงๆ แล้วไม่ได้ทำให้งานก้าวไปข้างหน้า ส่วนขยายที่สร้างโดย AI จะเพิ่มระดับเสียงโดยไม่เพิ่มความชัดเจน ข้อมูลสรุปจะบีบอัดกลับลงมา ทำให้สูญเสียสัญญาณมากยิ่งขึ้นไปพร้อมกัน ผลลัพธ์คือมีเนื้อหามากขึ้น ขั้นตอนมากขึ้น และงานมากขึ้นสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้อง “การชนะอย่างรวดเร็ว” ประเภทนี้ไม่ได้หมายความว่าจะชนะเสมอไป เมื่อใช้ AI เพียงเพราะมันง่าย ก็มักจะเพิ่มแรงเสียดทานแทนมูลค่า

ความไม่สมดุลนี้ทำให้สถานที่ทำงานส่วนใหญ่ติดอยู่ตรงกลางที่ยุ่งวุ่นวาย AI อยู่ในส่วนผสม แต่ยังไม่ได้ขับเคลื่อนผลกระทบ ผู้คนใช้ AI เพื่อให้ทำงานเร็วขึ้น ไม่ใช่ดีขึ้น เพื่อให้งานก้าวไปข้างหน้า ผู้นำจำเป็นต้องคิดใหม่ว่าทีมของตนใช้ AI อย่างไร ตั้งแต่เครื่องมือที่สร้างผลงานได้มากขึ้นไปจนถึงพันธมิตรที่เข้าใจมากขึ้น

พยากรณ์ปี 2569

หากผู้คนใช้ AI เพียงเพื่อชัยชนะอย่างรวดเร็ว สถานที่ทำงานจะเผชิญกับวิกฤติด้านประสิทธิภาพการทำงานรูปแบบใหม่ คำ เอกสาร และข้อความจะทวีคูณตามช่องทางที่ล้นหลามอยู่แล้ว แต่เนื้อหาภายในช่องทางเหล่านั้นจะกลวงมากขึ้น ผู้คนจะพบบทความฐานความรู้ที่พวกเขาต้องการ เพียงแต่พบว่ามีการจัดรูปแบบที่สวยงาม ยิ่ง AI เติมเนื้อหาคุณภาพต่ำลงในระบบของเรามากเท่าใด การค้นหาข้อมูลที่สำคัญจริงๆ ก็ยิ่งยากขึ้นเท่านั้น

อนาคตของประสิทธิภาพการทำงานและรากฐานของการทำงานแบบ AI ขึ้นอยู่กับ AI ที่เข้าใจงานที่ได้รับการสนับสนุนอย่างแท้จริงAI จะต้องถูกสร้างขึ้นในกระบวนการทำงาน โดยสามารถเข้าถึงฐานความรู้ ข้อมูล เอกสาร และเครื่องมือติดตามโครงการขององค์กร เพื่อให้เข้าใจเป้าหมาย ลำดับความสำคัญ และผู้ชม เมื่อ AI นำเสนอบริบทดังกล่าวไปข้างหน้า จะสามารถก้าวไปไกลกว่าการสนับสนุนงานแบบครั้งเดียวเพื่อเสนอความร่วมมือที่แท้จริง ช่วยให้ผู้คนวิเคราะห์ วางกลยุทธ์ คิดอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และตัดสินใจอย่างสร้างสรรค์และมีข้อมูลครบถ้วน

ในปัจจุบัน ผู้คนต้องจัดเตรียมบริบทให้กับ AI ด้วยตนเอง โดยการกำหนดงานและเป้าหมาย ให้ข้อมูลความเป็นมา และระบุความแตกต่างที่จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ การดำเนินการนี้ได้ดีต้องอาศัยการแปลเป้าหมายและบริบทขององค์กรให้เป็นทิศทางที่ชัดเจนสำหรับ AI เป็นการเปลี่ยนจากวิศวกรรมที่รวดเร็วไปสู่ วิศวกรรมเป้าหมาย ซึ่งผู้คนมุ่งเน้นไปที่ความตั้งใจ ผลลัพธ์ และข้อจำกัดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้น แต่ในอนาคตอันใกล้นี้ เครื่องมือที่ใช้ AI เป็นหลักซึ่งเชื่อมโยงอย่างลึกซึ้งระหว่างเครื่องมือและเวิร์กโฟลว์ต่างๆ จะเริ่มบรรเทาภาระนี้ด้วยการนำบริบทมาสู่บุคคลมากกว่าวิธีอื่น ระบบ AI เหล่านี้จะเข้าใจองค์กร จดจำโครงการ รู้ว่าข้อมูลใดที่สำคัญที่สุด และให้การสนับสนุนในเชิงรุกแทนที่จะรอให้ถูกถาม

เมื่อสิ่งนั้นเกิดขึ้น AI จะหยุดอัดแน่นไปด้วยเนื้อหาในที่ทำงาน และเริ่มถูกใช้สำหรับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า เช่น การคิดเชิงลึก การสื่อสารที่เฉียบคม ความคิดสร้างสรรค์ที่มากขึ้น และการตัดสินใจที่ดีขึ้น ผลลัพธ์ไม่ใช่แค่เอาต์พุตที่เร็วขึ้นเท่านั้น เป็นงานที่ชาญฉลาดกว่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งจะทำให้ทั้งองค์กรก้าวไปข้างหน้า

รายการดำเนินการสำหรับผู้นำทางธุรกิจ

เพื่อแก้ปัญหาความขัดแย้งด้านประสิทธิภาพการทำงานของ AI องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับบริบท ไม่ใช่แค่ความสามารถเท่านั้น นี่หมายถึงการเตรียมบุคลากรด้วยการฝึกอบรมและเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อสร้างงานที่มีคุณภาพสูงขึ้นและมีความหมายมากขึ้น

• ค้นหาช่องว่างที่ AI ถูกใช้น้อยเกินไปช่วยให้ผู้คนก้าวไปไกลกว่างานระดับพื้นผิว และระบุจุดที่ AI สามารถเพิ่มมูลค่าเชิงกลยุทธ์โดยการสนับสนุนนวัตกรรม การคิดเชิงวิพากษ์ และการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์
• ฝึกอบรมผู้คนให้นำทาง AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้ทีมสร้างทักษะด้านวิศวกรรมเป้าหมาย ฝึกอบรมพวกเขาเกี่ยวกับวิธีการระบุปัญหาอย่างชัดเจน จัดเตรียมบริบทที่เกี่ยวข้อง และแสดงเจตนา ผลลัพธ์ที่ต้องการ และข้อจำกัด คุณค่าของ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับและความชัดเจนของเป้าหมายที่กำลังดำเนินการอยู่
• ลงทุนใน AI ที่ทำงานร่วมกับความรู้และบริบทขององค์กรของคุณเลือกระบบที่ออกแบบมาเพื่อผสานรวมกับข้อมูล เครื่องมือ และขั้นตอนการทำงานของบริษัทของคุณ เพื่อให้ผลลัพธ์เป็นข้อเท็จจริง เกี่ยวข้อง และสอดคล้องกับการทำงานจริง AI ทั่วไปไม่เพียงแต่สร้างผลลัพธ์ทั่วไปเท่านั้น มันมักจะผลิตสิ่งที่ผิด
• มุ่งเน้นเป้าหมายด้านการผลิตอีกครั้งวัดความสำเร็จไม่ใช่จากปริมาณผลผลิต แต่โดยการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่แท้จริง ผลผลิตที่แท้จริงหมายถึงเสียงรบกวนน้อยลง การคิดที่ชัดเจนขึ้น และงานทำได้ดี

เมื่อบริบทและความชัดเจนมาบรรจบกับเครื่องมือดั้งเดิมที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น AI จะหยุดสร้างความขัดแย้งด้านประสิทธิภาพการทำงานและเริ่มแก้ไขมัน

นี่เป็นเพียงเทรนด์หนึ่งที่สร้างรากฐานของงาน AI-native สำรวจทั้งสามรายการใน รายการสั้นของ AI ปี 2026: 3 เทรนด์ที่กำหนดยุคถัดไปของประสิทธิภาพการผลิตแบบเนทีฟของ AI