ท่ามกลางกระแส “AI Disruption” บริษัทและองค์กรจำนวนมากต่างเร่งนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วในการทำงาน ขณะที่ผู้เชี่ยวชาญบางส่วนเตือนถึง ภาวะ “Brain Fry” หรือ “สมองล้า” ในหมู่คนทำงาน จากการที่เทคโนโลยีนี้กำลังสร้างความท้าทายที่ถูกมองข้ามไปสำหรับพนักงาน

ผู้บริหารองค์กรใหญ่หลายแห่งกำหนดให้พนักงานต้องนำ AI มาใช้ในกระบวนการทำงาน หนึ่งในนั้นรวมถึงโทเบียส ลุทเคอ ซีอีโอของ Shopify ที่มองว่า เป็นความคาดหวังพื้นฐานที่มีต่อพนักงาน ขณะที่ผลสำรวจของ AI Resume Builder ที่สำรวจผู้บริหารเกือบ 1,300 รายเมื่อเดือนก.ย. 2025 พบว่า 24% ของบริษัทกำหนดให้พนักงานทุกตำแหน่งใช้ AI

เดนนิส สโตลล์ หัวหน้าฝ่ายจิตวิทยาประยุกต์ของสมาคม American Psychological Association ระบุถึงช่องว่างระหว่างความคาดหวังของผู้บริหารกับประสบการณ์จริงของพนักงานในเรื่อง

ขณะที่ผลสำรวจของ Section บริษัทที่ปรึกษาด้าน AI เมื่อเดือนม.ค. พบว่า 74% ของผู้บริหารระดับสูงรู้สึก ตื่นเต้น กับ AI ขณะที่ 68% ของพนักงานรู้สึกกังวลหรือถูกกดดัน

พนักงานบางรายให้ข้อมูลกับ CNBC Make It ว่า การใช้ AI ให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพต้องอาศัยแรงงานและการตรวจสอบจากมนุษย์เป็นอย่างมาก อีกทั้งยังต้องใช้เวลาในการเรียนรู้การใช้งาน นอกจากนี้ งานวิจัยล่าสุดยังพบว่า AI อาจก่อให้เกิดความเหนื่อยล้าทางจิตใจ เรียกว่า “Brain fry”

สโตลล์ระบุว่า พนักงานอาจโทษตัวเองเมื่อขลุกขลักกับการใช้งาน AI แต่ปัญหาที่แท้จริงคือ ตัวองค์กรเองไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับเครื่องมือประเภทนี้ เพียงแค่ผลักภาระนี้ให้พนักงาน

เมื่อ AI ไม่ใช่ทางลัดสำหรับทุกปัญหา

ผลสำรวจของ Workday ในเดือนม.ค. พบว่า 85% ของพนักงานระบุว่า AI ช่วยประหยัดเวลาได้สัปดาห์ละ 1-7 ชั่วโมง แต่ในขณะเดียวกัน พนักงานต้องสูญเสียเวลาที่ได้มาไปถึง 40% เพื่อแก้ไข เขียนใหม่ ตรวจสอบ หรือเช็กข้อเท็จจริงของเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น

ลินดา เล เจ้าหน้าที่ฝ่ายสรรหาบุคลากรในเมืองออสติน รัฐเท็กซัส กล่าวว่า “ทุกคนพูดว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ไม่มีใครพูดถึงเวลาที่ต้องใช้ดูแลผลลัพธ์ AI ช่วยให้งานบางอย่างเร็วขึ้นก็จริง แต่ไม่ใช่ยาครอบจักรวาลอย่างที่หลายคนคิด" ซึ่งเธอเองและทีมเคยใช้ AI ในการค้นหา คัดกรอง และประเมินผู้สมัคร โดยแม้ AI จะช่วยประหยัดเวลาในบางงาน เช่น การรวบรวมรายชื่อวิศวกรซอฟต์แวร์ในลอสแอนเจลิส แต่เธอใช้เวลาประมาณครึ่งหนึ่งไปกับการแก้ไขและตรวจสอบผลลัพธ์

เล กล่าวว่า “คนคิดว่า AI มีประสิทธิภาพ แต่ที่มันมีประสิทธิภาพได้ เพราะมีคนคอยควบคุมอยู่เบื้องหลัง คอยตรวจสอบไม่ให้เกิดข้อผิดพลาด” โดยยกตัวอย่างว่า บางครั้ง AI ประเมินว่าผู้สมัครมีคุณสมบัติตรงกับตำแหน่งงานถึง 95% แต่เมื่อพิจารณาจริงกลับตรงเพียง 30% หรือในบางกรณี AI กลับจัดผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสมว่าไม่ผ่าน ทำให้ต้องย้อนกลับไปแก้ไขซ้ำ ซึ่งนายจ้างมักมองข้ามภาระงานเพิ่มเติมที่พนักงานต้องทำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพจาก AI

สโตลล์ระบุว่า ความผิดพลาดที่เกิดจาก AI เพิ่มความกังวลให้พนักงาน บางคนกลัวว่าจะมีผลกระทบตามมาจากผู้บริหารหากตกหล่นข้อผิดพลาดจาก AI ในมุมของพนักงาน นั่นคือการที่ต้องบริหารจัดการ AI ทั้ง ๆ ที่ยังไม่มั่นใจว่าจะเชื่อถือได้มากน้อยเพียงใด

ซุนดาร์ พิชัย ซีอีโอของ Alphabet และ Google เคยกล่าวว่า AI มีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาด และแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบข้อมูล ผู้ใช้ต้องเรียนรู้ว่า AI เหมาะกับงานประเภทใด และไม่ควรเชื่อทุกอย่างที่ระบบให้ข้อมูลมา

การใช้เวลาส่วนตัวเพื่อเรียนรู้ AI

อีกหนึ่งต้นทุนสำคัญของพนักงานคือ เวลาที่ใช้ไปกับการเรียนรู้ AI

เดอแวง บูโดรซ์ นักวางกลยุทธ์ด้านดิจิทัล PR ในรัฐไอดาโฮ ระบุว่า เขาใช้เวลากว่า 1 ปีครึ่งในการฝึกโมเดล AI เพื่อช่วยงาน เช่น การคิดแคมเปญหรือเขียนคำถามแบบสำรวจ แม้ AI จะช่วยประหยัดเวลา แต่ผลลัพธ์เริ่มต้นมักยังไม่ดี ซึ่งต้องปรับแก้อย่างต่อเนื่อง ก่อนจะใช้ AI ได้ บูโดรซ์ต้องเรียนรู้ด้วยตนเอง โดยระบุว่า บริษัทก่อนหน้าไม่ได้จัดอบรมหรือให้เวลาเรียนรู้ ทำให้ต้องอาศัยการเรียนรู้นอกเวลางาน

เขามองว่า บริษัทต้องการให้พนักงานเชี่ยวชาญ AI แต่กลับคาดหวังให้เรียนรู้ด้วยตัวเอง ผลสำรวจของ Section พบว่า มีเพียง 27% ของพนักงานที่ได้รับการอบรม AI จากบริษัท และ 32% เท่านั้นที่เข้าถึงเครื่องมือได้จริง

สโตลล์เตือนว่า ความคาดหวังดังกล่าวอาจสร้างวงจรที่ไม่ยั่งยืน เพราะพนักงานต้องทำงานเต็มวัน และยังต้องใช้เวลาช่วงเย็นเรียนรู้ AI เพิ่มเติม

เบน สมิธแมน นักจิตวิทยาและผู้บริหารของ LHH ระบุว่า ไม่ใช่เรื่องน่าแปลกที่พนักงานจะรู้สึกหนักหน่วง เนื่องจากเทคโนโลยีพัฒนาอย่างรวดเร็ว และการปรับตัวสร้างภาระต่อมนุษย์ ปัจจัยสำคัญคือ นายจ้างไม่ควรกดดันให้เกิดผลลัพธ์โดยทันที เพราะพนักงานจะไม่สามารถเชี่ยวชาญ AI ได้ หากมีภาระงานล้นมือหรือไม่ได้รับการเตรียมความพร้อม

ปรากฏการณ์ภาวะ “สมองล้า”

งานวิจัยของ Boston Consulting Group พบว่า ผู้ใช้ AI เป็นประจำมีภาวะเหนื่อยล้าทางจิตใจ หรือ “AI Brain Fry” เพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้มีโอกาสผิดพลาดสูง สับสน และตัดสินใจยากขึ้น

จูลี เบดาร์ด กรรมการผู้จัดการ BCG และผู้ร่วมวิจัย ระบุว่า สาเหตุหลักที่ทำให้เกิดภาวะดังกล่าวคือ การต้องดูแลเครื่องมือ AI หลายตัวพร้อมกัน โดยผู้ที่ใช้ AI มากกว่า 3 แพลตฟอร์ม มีแนวโน้มได้รับเกิดกระทบมากกว่า ซึ่งงานที่ต้องตรวจสอบสูงเพิ่มภาระทางจิตใจ 14% และเพิ่มความเหนื่อยล้า 12%

สโตลล์เปรียบเทียบว่า เหมือนการหมุนจานหลายใบพร้อมกัน ที่ต้องคอยระวังตลอดเวลา คนที่ต้องจัดการเครื่องมือและผลลัพธ์ที่หลากหลายไปพร้อมกัน จึงรู้สึกว่าหากละเลยสิ่งใดสิ่งหนึ่งไป แม้เพียงเล็กน้อย ก็อาจมีบางอย่างตกหล่นได้ ทำให้เกิดความกังวลสะสม

แม้แต่ผู้พัฒนา AI เองก็เผชิญปัญหานี้ ฟรานเชสโก โบนัชชี ผู้ก่อตั้ง Cua AI ระบุว่า ตนเองรู้สึกเหนื่อยล้าจากการบริหารงาน มากกว่าตัวเนื้องาน ขณะที่ เบน วิกเลอร์ ผู้ร่วมก่อตั้ง LoveMind AI ชี้ว่า AI สร้างภาระทางความคิดรูปแบบใหม่จากการที่ต้องคอยประกบเพื่อเทรนโมเดล AI

อีกปัจจัยหนึ่งคือ AI ทำให้งานมีขอบเขตกว้างขึ้น งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ พบว่า พนักงานที่ใช้ AI ทำงานเร็วขึ้น รับผิดชอบงานมากขึ้น และเพิ่มชั่วโมงการทำงานต่อวันมากขึ้น 

แนวทางในอนาคต

สโตลล์มองว่า ภาวะ Brain fry สะท้อนปัญหาความยั่งยืนในการนำ AI มาใช้ในองค์กร และต้องใช้เวลาในการหาวิธีที่เหมาะสม

เบดาร์ดระบุว่า ผู้บริหารต้องกำหนดวัฒนธรรมการใช้ AI อย่างมีเป้าหมาย และเลือกใช้ในกรณีที่ช่วยลดภาระงานจริง เช่น งานซ้ำซ้อน

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี AI ยังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้ยากต่อการคาดการณ์ปัญหาและแนวทางแก้ไข

ท้ายที่สุด สโตลล์ชี้ว่า เป้าหมายของการใช้ AI ไม่ควรเป็นเพียงการใช้ให้มากขึ้น แต่ต้องมุ่งสร้างงานที่มีคุณภาพและยั่งยืน เพื่อให้องค์กรเติบโตได้ในระยะยาวพร้อมพนักงานที่มีความสุข

ที่มา CNBC