ปัญหาอยู่ที่ ‘กระบวนการ’ เสมอนั่นแหละ

• การนำ AI มาใช้เพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาธุรกิจได้ และหากทำให้กระบวนการที่ไร้ประสิทธิภาพเป็นอัตโนมัติ ก็จะลงเอยแค่กับการ ‘ผลิตขยะได้เร็วขึ้น’
• หลายองค์กร เข้าใจผิดว่า AI เป็นเหมือนไม้กายสิทธิ์ แต่จริง ๆ แล้ว AI ไม่ได้ทำให้องค์กรฉลาดขึ้น มันเป็นเพียง เครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความเร็ว เท่านั้น
• จุดแข็งเพียงอย่างเดียวของ AI คือ ความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง แต่กระบวนการที่พึ่งพาข้อมูลแบบนี้ก็มักจะไม่มีโครงสร้างและไม่ได้มีการจัดทำเอกสารไว้เช่นกัน
• ดังนั้น ก่อนนำ AI ไปใช้ ต้องออกแบบและจัดโครงสร้างของกระบวนการก่อน พร้อมกำหนดขั้นตอนอินพุต·การแปลง·เอาต์พุตให้ชัดเจน
• แม้เทคโนโลยีจะเปลี่ยนไป แต่ หลักการของประสิทธิภาพทางธุรกิจไม่เคยเปลี่ยน และหัวใจของความสำเร็จในการใช้ AI สุดท้ายก็อยู่ที่ การปรับกระบวนการให้เหมาะที่สุด

---

ไม่ใช่กลยุทธ์ AI แต่คือการปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะที่สุด

• แม้องค์กรจะพูดถึง “กลยุทธ์ AI” กันมากมาย แต่สิ่งที่มีอยู่จริงคือ การปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะที่สุด (BPO)
  • AI ไม่ใช่กลยุทธ์อิสระสำหรับแก้ปัญหาธุรกิจ แต่เป็นเครื่องมือที่ใช้เร่งกระบวนการที่มีอยู่แล้ว
  • หากวาง AI ทับลงบนโครงสร้างที่ไม่มีประสิทธิภาพ ก็มีแต่จะขยายปัญหาให้ลุกลามเร็วขึ้น

ความเข้าใจผิดแบบ ‘ไม้กายสิทธิ์’

• หลายองค์กรเชื่อว่า AI จะกำจัดความไร้ประสิทธิภาพได้โดยอัตโนมัติ แต่สมมติฐานนี้ผิดตั้งแต่ต้น
  • AI ไม่ได้มอบความฉลาดให้ใคร มันเพียงแค่ เพิ่มความเร็วของการตัดสินใจ
  • หากทำให้การตัดสินใจที่ผิดพลาดเป็นอัตโนมัติ ก็จะได้แค่ ระบบที่ตัดสินใจโง่ ๆ ด้วยความเร็วแสง
• หากนำ AI ไปใช้กับกระบวนการราชการองค์กรที่ซับซ้อน เช่น ขั้นตอนอนุมัติหลายชั้น ก็เท่ากับสร้าง หุ่นยนต์ที่ไม่พอใจงานเหมือนพนักงาน ขึ้นมา

กับดักของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

• AI คือเทคโนโลยีแรกที่เก่งด้าน การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
  • มันสามารถตีความข้อมูลอย่างอีเมล, ข้อความ Slack, PDF, รูปภาพ ที่ซอฟต์แวร์เดิมจัดการไม่ได้
• แต่กระบวนการที่อาศัยข้อมูลประเภทนี้ ส่วนใหญ่กลับ ไม่มีโครงสร้างและไม่เป็นทางการ
  • ตัวอย่าง: การจัดการข้อร้องเรียนลูกค้า, การวางแผนแคมเปญการตลาด มักไม่ได้ถูกบันทึกเป็นเอกสารและ มีอยู่แค่ในหัวของพนักงานที่มีประสบการณ์
  • ในอดีตคอมพิวเตอร์จัดการไม่ได้จึงต้องใช้คนทำแทน ทำให้ไม่มีทั้ง ผังงานหรือขั้นตอนปฏิบัติงานมาตรฐาน (SOP)

สิ่งที่ไม่ได้ถูกออกแบบ ย่อมทำให้เป็นอัตโนมัติไม่ได้

• หากต้องการใช้ AI ก่อนอื่นต้อง ออกแบบและจัดโครงสร้างกระบวนการให้ชัดเจน
  • เพื่อจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ต้อง ใส่โครงสร้างให้กับเวิร์กโฟลว์เอง
• ด้วยเหตุนี้จึงต้องตอบคำถาม 3 ข้อต่อไปนี้
  1. ทริกเกอร์: ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเกิดขึ้นจากที่ไหน
  2. การแปลง: คน (หรือ AI) ต้องดึงหรือแปลความอะไรออกมาจากข้อมูลนั้น
  3. เอาต์พุต: ผลลัพธ์จะถูกสะท้อนกลับเข้าไปในระบบที่มีโครงสร้างอย่าง ERP หรือ CRM ได้อย่างไร

ความต่างระหว่างความเร็วกับความฉลาด

• AI ทำให้เร็วขึ้นเท่านั้น ไม่ได้ทำให้ฉลาดขึ้น
  • ตัวอย่าง:
    • วิธีเดิม นักวิเคราะห์ต้องตรวจสัญญา 50 ฉบับเป็นเวลา 3 วัน
    • วิธีที่ใช้ AI สามารถดึงเงื่อนไขความเสี่ยงออกมาได้ใน 3 นาที
  • แม้ตัวกระบวนการเอง (ตรวจสอบ→ระบุความเสี่ยง→สรุป) จะเหมือนเดิม แต่ การที่ AI จะทำงานได้ ต้องมีขั้นตอนที่ถูกนิยามไว้อย่างชัดเจน
  • การตัดสินเชิงวิจารณญาณว่าอะไรคือ ‘ความเสี่ยง’ ยังเป็น บทบาทของมนุษย์ อยู่ดี

สรุป: ทุกอย่างคือเรื่องของกระบวนการ

• แทนที่จะมองหา AI ผู้กอบกู้ ควรกลับไปที่ไวต์บอร์ดแล้วทบทวนห่วงโซ่คุณค่าใหม่
  • โดยเฉพาะการมองภาพพื้นที่ซับซ้อนที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางและมี ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง พัวพันอยู่ เพื่อหาคอขวดและความสูญเปล่า
• เมื่อกระบวนการเรียบง่าย มีเหตุผล และแข็งแรงพอแล้ว จึงค่อย ใช้ AI เป็นตัวเร่งความเร็ว ได้
• เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงได้ แต่หลักการของประสิทธิภาพทางธุรกิจไม่เปลี่ยน
• สุดท้ายแล้ว แก่นสำคัญก็คือ กระบวนการ เสมอ

[ppp123]

เหมือนกำลังพูดเรื่องที่ก็ชัดเจนอยู่แล้ว..
พอมีบทความทำนองว่า "อย่ากดคลิกแชะ ๆ อย่างเดียว คิดก่อนแล้วค่อยเขียน" โผล่ขึ้นมาเรื่อย ๆ ก็ดูเหมือนว่าในอเมริกาคงมีกรณีใช้ AI กันแบบพร่ำเพรื่อเยอะพอสมควร..

[regentag]

ผมเริ่มทำงานครั้งแรกในฐานะนักพัฒนาที่ศูนย์คอมพิวเตอร์ของกองทัพในปี 2007 ตอนนั้นถูกสอนว่า "นักพัฒนาต้องเข้าใจโดเมนให้เพียงพอก่อน จากนั้นจึงขัดเกลาความต้องการของผู้ใช้และเสนอทางเลือกที่เหมาะสมที่สุด"
ทุกวันนี้ดูเหมือนว่าแนวคิดกระแสหลักจะเป็น "ผู้ใช้อยากให้ทำแบบไหนก็ทำให้แบบนั้น" นะครับ ที่จริงผู้ใช้อาจจะชอบแบบนั้นมากกว่าด้วยซ้ำ..?

[halfenif]

(กำลังทำ SI ในภาคการเงินอยู่) ผมถามนักพัฒนาหลายคนว่า ในเมื่อคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญ แทนที่จะทำตามที่ลูกค้าขออย่างเดียว ลองบอกลูกค้าว่าพวกคุณควรทำงานกันแบบนี้จะเป็นอย่างไร

ผลลัพธ์ก็เป็นอย่างที่จินตนาการไว้

[roxie]

หมายความว่าอย่างไร?

[halfenif]

ถ้าคุณกำลังถามว่า "ผลลัพธ์ก็เป็นอย่างที่จินตนาการไว้" หมายความว่าอะไร

มันไม่ได้มีความหมายอะไรเป็นพิเศษ แค่เขียนเป็นการเล่นคำแบบหนึ่งที่ให้ความรู้สึกประมาณว่า "ก็แค่นั้นแหละ" เท่านั้นครับ

[GN⁺]

ความคิดเห็นจาก Hacker News

• นี่เป็นหนึ่งในเกร็ดเล่าเกี่ยวกับ process และการทำเอกสารประกอบ ที่ฉันชอบที่สุด
  ตอนทำงานที่ hedge fund มีขั้นตอนเตรียมการสำหรับวันซื้อขายถัดไปทุกเย็นทั้งหมด 18 ขั้นตอน และขั้นตอนที่ 7 ล้มเหลว
  ฉันจึงเขียนเอกสารของขั้นตอนนั้นและเอาไปให้หลายคนดู ทุกคนเห็นตรงกันว่า “เอกสารของขั้นตอนที่ 7 ผิด” แต่กลับไม่มีใครเห็นตรงกันเลยว่า “จริง ๆ แล้วขั้นตอนที่ 7 ต้องทำอะไร”
  ประสบการณ์นี้ทำให้ฉันตระหนักว่า แค่ “เขียนสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นอยู่ตอนนี้ออกมาเป็นตัวหนังสือ” ก็ช่วยให้ผู้คนเข้าใจกระบวนการจริงและหาฉันทามติร่วมกันได้มากแล้ว
  เมื่อก่อนตอนเขียนเอกสารของระบบข้อมูลตลาด ฉันก็จำได้ว่าคนที่บอกว่า “มันไม่ได้ซับซ้อนขนาดนั้น” พอเห็นเอกสารที่เสร็จแล้วกลับบอกว่า “ซับซ้อนกว่าที่คิดนะ”

  • ฉันแทบคลั่งเวลาเห็นคน แยกไม่ออก ระหว่างการทำเอกสารสถานะปัจจุบันกับการถกเรื่องการปรับปรุง
    ต่อให้พูดว่า “ตอนนี้คือเวลาจดว่าขั้นตอนที่ 7 ทำอะไรจริง ๆ ไม่ใช่เวลามาถกว่าจะเปลี่ยนมันยังไง” คนก็ยังชอบเอามาปนกันอยู่ดี
    ฉันคิดว่าควรรวบรวมให้เป็นรูปแบบเดียวก่อน แม้จะยังผิดอยู่บ้าง แล้วค่อยแก้ทีหลัง
  • ฉันก็เคยมีส่วนร่วมในวงถกเรื่องขั้นตอนที่ 7 เหมือนกัน และประสบการณ์นั้น เหมือนถูกดูดวิญญาณออกจากร่าง จริง ๆ
    สุดท้ายข้อสรุปคือ “อย่าทำเอกสารเลย” ซึ่งยิ่งเป็นปัญหาหนักกว่าเดิม
    การทำเอกสารช่วยสร้าง baseline ของฉันทามติ และยังทำให้คนที่เพิ่งเข้ามาร่วมงานสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องไปจมกับการเถียงรายละเอียดที่ไม่จำเป็น
    ตอนนี้ฉันนึกไม่ออกเลยว่าจะทำงานใหญ่โดยไม่มี process ที่ชัดเจนได้ยังไง
  • เรื่องนี้คล้ายกับประเด็นในบทความว่าด้วยบทบาทของ AI — คือ การเร่งความเร็วและการทำงานอัตโนมัติ
    มันทำให้นึกถึง product process 5 ขั้นตอนของ CEO คนหนึ่ง
    1. ออกแบบ requirement ให้ถูกต้องและระบุ owner ให้ชัด
    2. ลบฟีเจอร์ที่ไม่จำเป็นออกอย่างเด็ดขาด
    3. ทำให้เรียบง่ายและ optimize
    4. เร่งความเร็ว
    5. ทำ automation
       ต้องชัดเจนว่า AI ควรถูกใส่เข้าไป “เมื่อไร” ในลำดับนี้
       คนจำนวนมากล้มเหลวเพราะเอาลำดับนี้ไปใช้กลับด้าน
  • ฉันคิดว่าการเขียนเองก็เป็น หนึ่งในเครื่องมือที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของมนุษยชาติ ระดับเดียวกับไฟ
    มันถูกประเมินค่าต่ำเกินไปมาก แต่ควรติด 1 ใน 5 สิ่งประดิษฐ์สูงสุดของมนุษย์ด้วยซ้ำ
  • มันทำให้นึกถึงอัลกอริทึมของ Feynman — เขียนปัญหาลงไป คิดให้ลึก แล้วเขียนคำตอบออกมา

• ประโยคที่ว่า “คุณเอา AI มาทำให้ business process ที่เละเทะกลายเป็นทองไม่ได้” น่าประทับใจมาก
  สุดท้ายแล้ว ไม่ได้มีสิ่งที่เรียกว่า AI strategy สิ่งที่มีจริงคือการ optimize business process เท่านั้น

  • ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็มีคำพูดคล้ายกัน — อย่างสำนวนที่ว่า “ไม่ใช่ technical debt แต่เป็น organizational debt” ซึ่งสะท้อนว่าเรามัก เข้าใจผิดว่าปัญหาทางสังคมแก้ได้ด้วยเทคโนโลยี
  • ที่บริษัทระดับ Fortune 300 แห่งหนึ่ง มีการทุ่ม 90 ล้านดอลลาร์เพื่อทำ Business Process Redesign แต่ก็ล้มเหลว
    ฉันคิดว่าปัญหาคือการตั้งชื่อผิด — มันควรจะชื่อว่า ‘Design’ ไม่ใช่ ‘Redesign’
    ความพยายามรวมหมายเลขลูกค้าพังไม่เป็นท่า สุดท้ายต้องออกหมายเลขใหม่แต่ก็ยังใช้หมายเลขเก่าควบคู่กันไป เกิดความสับสนเต็มไปหมด
    แค่จินตนาการว่าถ้าบริษัทแบบนี้เอา AI เข้ามา จะเกิด ความโกลาหล แบบไหน
  • AI strategy มีอยู่จริง — แต่มีไว้สำหรับ คนที่ขายภาพลวงตาแทนที่จะขายสินค้า เท่านั้น
  • สำนวนอย่าง “Here’s the hard truth” ฟังดูเป็น โทนแบบ LinkedIn จนรู้สึกรำคาญนิด ๆ
  • ปัญหาส่วนใหญ่ของบริษัทแก้ได้ด้วย คนที่เหมาะสมและการฝึกอบรมที่เหมาะสม แต่เพราะไม่ทำ จึงไม่มีอะไรถูกแก้เลย
    การลดต้นทุนและลดคนต่อเนื่องมาหลายสิบปีทำให้ process พังไปหมด และตอนนี้แม้แต่บริษัทยักษ์ใหญ่ก็ยังทำงานไม่ค่อยได้เรื่อง
    บริษัท AI กำลังหาเงินบนซากปรักหักพังนี้ โดยกลืนข้อมูลเข้าไปแล้วคายกลับมาเป็น ผลลัพธ์จาก LLM

• ฉันมีความรู้สึกซับซ้อนกับ process ในองค์กรใหญ่
  มันมีประโยชน์สำหรับดึงผลลัพธ์ที่ดีจากคนระดับทั่วไป แต่สำหรับคนเก่งมากกลับกลายเป็นโซ่ตรวน
  เพราะงั้นฉันจึงมองว่าการให้ สิทธิ์ยกเว้น กับคนเก่ง ๆ เป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริง
  ในลักษณะของการยกเว้นบางขั้นตอนให้พวกเขา เพื่อให้เคลื่อนไหวเร็วและโฟกัสได้
  ฉันยังคิดอยู่เลยว่าวิธีแบบนี้สะท้อนอะไรเกี่ยวกับ process เองบ้าง

  • มันทำให้นึกถึงคำใน Agile Manifesto ที่ว่า “People over process”
    กรณีที่เกิดบ่อยควรมี process ชัดเจน แต่ก็ควรมี ทางหนีทีไล่ ให้วิศวกรเก่ง ๆ ตอบสนองได้เร็วด้วย
  • การให้ sandbox environment แยกต่างหากกับพวก ‘rockstar’ เป็นเรื่องดี แต่สุดท้ายผลงานของพวกเขาก็ต้องไหลกลับเข้าสู่ process ขององค์กรอยู่ดี จึงแยกขาดกันจริงไม่ได้
    การยกระดับคุณภาพเฉลี่ยมักมาพร้อมปัญหาเชิงโครงสร้างที่ทำให้เพดานต่ำลง
  • การที่ต้องพึ่ง rockstar เป็นสัญญาณของ process ที่ไม่ดี
    process ที่ดีควรช่วยให้ rockstar ทำงานได้เร็วขึ้น
    ปัญหาคือผู้จัดการที่เข้าใจผิดว่าการทำเอกสารเท่ากับ process
  • process ช่วย ปกป้องระบบจากคนขี้เกียจ
    ถ้าคำขอที่เละเทะและพฤติกรรมไม่ให้ความร่วมมือเกิดซ้ำ ๆ สุดท้ายก็ต้องบังคับใช้ขั้นตอนอยู่ดี
    ถึงความพยายามเชิงสร้างสรรค์จะลดลงบ้าง แต่ต้นทุนของความไร้ระเบียบสูงกว่า
  • ฉันเห็นด้วยกับคำพูดที่ว่า “ในองค์กรใหญ่ แค่ process ระดับกลาง ๆ ก็ยังรู้สึกเหมือนนวัตกรรม”
    มันเป็นความจริงที่แม้แต่ การตั้งฟอร์มใน ServiceNow สักอัน ก็ยังถูกมองว่าเป็นความก้าวหน้า

• ฉันชอบประโยคที่ว่า “AI คือเทคโนโลยีแรกที่จัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้”
  ฉันชอบการสรุปที่ว่า process ที่จัดการข้อมูลไร้โครงสร้างก็มักจะไม่มีโครงสร้างตามไปด้วย

  • แต่ยังอธิบายไม่พอว่าทำไม process แบบนั้นถึงไม่ถูกทำให้เป็นโครงสร้างได้ง่าย
    มันเป็นเพราะ ปฏิสัมพันธ์ที่ไม่มีโครงสร้าง กับโลกภายนอกหรือทีมอื่น ๆ หรือไม่ก็เพราะความแปรปรวนที่หลากหลายเกินไป
    นักออกแบบ process ที่มีประสบการณ์จะยอมรับ ‘ขอบเขตกึ่งมีโครงสร้าง’ แบบนี้ และคอยสังเกตมันอย่างระมัดระวัง
    AI ก็ควรเดินตามหลักการนี้เช่นกัน — อย่าขยายขอบเขตของระบบมากเกินไป แต่ปล่อยให้ process เล็ก ๆ ที่มีโครงสร้างลอยอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ไร้โครงสร้าง
  • process ที่มี การสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติระหว่างมนุษย์ รวมอยู่ด้วย ก็ยังสามารถทำให้มีโครงสร้างได้ดีพอ
    สมัยที่ยังไม่มี structured data ก็มีหลายบริษัทที่ดำเนินงานได้ดีอยู่แล้ว

• จากประสบการณ์ทำงานในสาย search มา 13 ปี สิ่งที่รู้สึกคือผู้บริหารมักฝันถึงการ ลดต้นทุนด้วยเทคโนโลยีกระแส อยู่เสมอ แต่ความจริงแล้วสิ่งที่ต้องการคือการลงทุนที่ลึกกว่าเดิม

  • นั่นจึงเป็นช่องให้พวก consultant เข้ามา
    โดยพูดว่า “เทคโนโลยีเดิมมีปัญหา แต่ เทคโนโลยีเดิมที่ถูกห่อใหม่ด้วยชื่อใหม่ จะช่วยลดต้นทุนได้จริง” แล้วก็เริ่มขายกระแสลูกใหม่

• ตลอด 20 ปีที่ทำ process automation มา สิ่งที่ฉันพบคือ ถ้าพยายามทำ automation ให้กับ process ที่ยังไม่ถูกนิยาม ก็จะล้มเหลว
  บางครั้งขั้นตอนการนิยาม requirement ก็ช่วยทำให้บริษัทเห็นภาพตัวเองชัดขึ้นด้วยซ้ำ แต่ส่วนใหญ่คนมักหลีกเลี่ยงมัน
  แล้วหันไปเพิ่มความยืดหยุ่นให้กับ tool แทน จนสุดท้ายมันกลายเป็นเครื่องมือที่ไร้ประโยชน์

  • ตอนนี้ฉันเองก็กำลังเจอสถานการณ์แบบนั้น
    อีกทีมต้องการเครื่องมือสำหรับทำให้ data processing workflow ง่ายขึ้น แต่ แม้แต่เอกสาร process ปัจจุบันก็ยังไม่มี
    สุดท้ายเราจึงตกอยู่ในสภาพที่ต้องย้อนแกะ process ของพวกเขาเอง

• ฉันอยากยกคำของ Fred Brooks จาก “No Silver Bullet”
  ลิงก์

• ฉันเคยเห็นหลายบริษัทนำ ERP เข้ามาใช้ แล้วพยายามย้าย process เดิมเข้าไปแบบตรง ๆ จนตกนรกของ customization
  ทั้งงบประมาณและกำหนดการล้วนบานปลายเสมอ

• ฉันรู้สึกว่าบทความนี้ชี้ประเด็นสำคัญได้ตรงมาก
  process ที่มากเกินไป เป็นปัญหา แต่โครงสร้างเองก็ยังจำเป็นเสมอ
  AI จัดการกับ structured data ได้ดี ดังนั้นสิ่งสำคัญคือ สมดุลของโครงสร้างที่พอดี ไม่ใช่อิสระแบบไร้ขีดจำกัด
  ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง

• การทำเอกสารมีประโยชน์มากในการทำให้ความคิดชัดเจนขึ้น
  ทันทีที่เขียนงานที่ทำซ้ำ ๆ ออกมาเป็นข้อความ ก็จะเริ่มเห็น ไอเดียในการตัดขั้นตอนที่ไม่จำเป็น
  ตอนนี้ฉันกำลังพยายามโยนบางส่วนของการดำเนินธุรกิจให้ AI ช่วย
  เวลาเข้าซื้อแบรนด์ e-commerce ขนาดเล็ก ฉันทำ prompt ยาว 6 หน้าเพื่อให้ LLM ช่วยวิเคราะห์ในช่วงแรก
  จากประสบการณ์นี้ฉันตระหนักว่า ไม่ใช่ความฉลาดของ LLM แต่เป็นการออกแบบงานให้มีโครงสร้าง ที่สร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ
  เพียงแต่ตอนนี้ยังไม่มี agent ที่ช่วยจัดการ web browsing และ file upload แบบอัตโนมัติได้ จึงยังทำ full automation ได้ยาก

  • มีคนเสนอว่าบางทีอาจใช้เครื่องมืออย่าง Selenium เพื่อ automate งานเตรียมการล่วงหน้า ส่วนนั้นได้ไม่ใช่หรือ