เสวนา เรื่อง Innovate Integrate Impact : พลังแห่งการเปลี่ยนแปลงสู่มหาวิทยาลัยสมรรถนะสูง

สามารถรับชมวิดีโอการเสวนาได้ที่วิดีโอด้านล่างนี้

งานสัมมนาในครั้งนี้มุ่งเน้นการทำความเข้าใจและขับเคลื่อนองค์กรไปสู่ความเป็น "High-Performance Organization (HPO)" ผ่านแนวคิดหลัก 3 ประการ คือ Innovate (นวัตกรรม), Integrate (การผนวกรวม) และ Impact (ผลกระทบ) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบุคลากรสายสนับสนุน และการรับมือกับบทบาทของเทคโนโลยี AI

High-Performance Organization (HPO) คืออะไร?

• HPO ไม่ได้เน้นแค่ความรวดเร็วหรือความคล่องตัว แต่เป็นองค์กรที่มี นโยบายและกลยุทธ์ที่ชัดเจน พร้อมด้วย ตัวชี้วัด ที่สามารถติดตามแผนและกิจกรรมต่าง ๆ ได้ เพื่อให้มั่นใจว่าทุกอย่างเป็นไปตามเป้าหมายและนำไปสู่ผลสำเร็จตามกลยุทธ์ที่วางไว้
• HPO คือองค์กรที่มี Resilience (ความยืดหยุ่น/สามารถฟื้นตัวได้) และ ความยั่งยืน สามารถปรับตัวผ่านสถานการณ์ที่ยากลำบากได้ ไม่ใช่แค่รถที่ขับเร็ว แต่เป็นรถที่ทนทานต่อทุกสภาพถนน นอกจากประสิทธิภาพในการทำงานแล้ว ยังรวมถึงความเข้มแข็ง การปรับตัว และการกระจายความเสี่ยง
• HPO ไม่ใช่องค์กรที่ทำงานหนัก แต่เป็นองค์กรที่ ทำงานอย่างชาญฉลาดจนคนไม่พัง ต้องไม่เหนื่อยเปล่า เน้นการส่งมอบคุณค่าอย่างสม่ำเสมอ สามารถรับแรงกระแทกและไปต่อได้ไม่ว่าคน นโยบาย หรือโลกจะเปลี่ยนแปลงไป สิ่งสำคัญคือ "ระบบ" ต้องเป็นตัวนำ ตัวชี้วัดคือ "ผู้เรียน/ผู้ใช้ดีขึ้นจริงไหม" "งานลื่นไหลไหม" และ "ทำซ้ำได้ยั่งยืนไหม"

บทบาทของบุคลากรสายสนับสนุนใน HPO และแนวคิด "Innovate, Integrate, Impact"

• บุคลากรสายสนับสนุนต้อง มองออกไปนอกงานของตัวเอง จากเดิมที่สนใจแค่ Job Description ให้มองถึงฟังก์ชันอื่น ๆ ในกลุ่มงาน และขยายไปถึงภาพรวมของหน่วยงานและ Workflows ที่สร้างคุณค่าให้กับลูกค้า ต้องคำนึงถึงความคุ้มค่าของทรัพยากร (เวลา งบประมาณ คน) และค่อย ๆ พัฒนางานของตนเองให้ดีขึ้น แล้วจึงขยายไปทำความเข้าใจและเชื่อมโยงงานกับหน่วยงานอื่น ๆ
• การสื่อสาร เป็นสิ่งสำคัญยิ่ง สายสนับสนุนต้องได้รับข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับเป้าหมายและทิศทางขององค์กร "Innovate, Integrate, Impact" เป็นทักษะสำคัญที่ต้องพัฒนา:
  • Innovate: โลกเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การสร้างนวัตกรรม (ไม่จำกัดแค่เทคโนโลยี แต่รวมถึงบริการ โครงสร้าง) จะช่วยให้องค์กรเดินหน้าต่อไปได้
  • Integrate: นวัตกรรมที่ทำขึ้นมาต้องถูกนำมาผนวกใช้กับหลาย ๆ คน หลาย ๆ หน่วยงาน เพื่อให้เกิดประโยชน์ในภาพรวม
  • Impact: การทำงานต้องมีผลลัพธ์ที่ชัดเจนต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (stakeholders) และสามารถวัดผลได้
  • ควรมีการช่วยเหลือจากส่วนกลาง เช่น ทีม Process Engineering เพื่อไม่ให้เป็นการเพิ่มภาระงานให้สายสนับสนุน
• สายสนับสนุนไม่ใช่ "Back Office" แต่เป็น "เครื่องยนต์ขับเคลื่อน" ที่ทันสมัยและเงียบ ที่ทำให้องค์กรไปต่อได้ ปัญหาไม่ใช่คนไม่ขยัน แต่เป็นระบบและการสื่อสารที่ผิดพลาด บุคลากรสายสนับสนุนควร เปลี่ยนบทบาทจาก "ผู้รับเรื่อง" เป็น "ผู้ออกแบบการไหลของกระบวนการ" โดยใช้หลักการ 3 ข้อ (Treeships):
  1. Begin with the end in mind: มองงานให้เป็นเส้นทางตั้งแต่ต้นจนจบจากมุมมองของผู้ใช้
  2. AI as an assistant: ใช้ AI ช่วยงานที่ซ้ำซาก เพื่อให้คนมีเวลาทำสิ่งที่คนควรทำ
  3. Solve root causes: แก้ปัญหาที่ต้นเหตุ ไม่ใช่แค่ตามแก้

"Innovate, Integrate, Impact" (3 I's): ลำดับความสำคัญและ Use Case

• แนวคิดนี้ไม่ได้เป็นเส้นตรงเสมอไป แต่เป็นวงจรการบริหารที่หมุนเวียนไปมา โดยมักจะเน้นที่ "Impact First Design" คือเริ่มต้นจากการระบุ "ผลกระทบ" หรือ "Pain Point" ของผู้ใช้/ลูกค้าก่อน จากนั้นจึงหา "Innovation" และ "Integration" ที่เหมาะสม
  • "Innovation ที่ไม่ Integrate เป็นแค่ของเล่น" และ "Innovation ที่ไม่มี Impact เป็นแค่พิธีกรรม"
• Use Case: ระบบ Payment Tracking
  • Impact: แก้ไขปัญหาของบุคลากรภายใน ผู้ขาย นักศึกษา และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ ที่ไม่สามารถติดตามสถานะการเบิกจ่ายเงินได้ ซึ่งเป็น Pain Point ที่สำคัญและมีปริมาณธุรกรรมจำนวนมาก
  • Innovation: นำเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่มาใช้ และการพัฒนา Data Integration เพื่อให้ข้อมูลไหลเวียนระหว่างระบบต่าง ๆ
  • Integration: เชื่อมโยงทุกจุดสัมผัสและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องในกระบวนการเบิกจ่าย
  • เป้าหมาย: เพิ่มประสิทธิภาพ ลดปัญหาการติดตาม และปรับปรุงกระบวนการในอนาคต
• Use Case: Data Platform / Data Warehouse
  • Impact (Requirement): ผู้บริหาร ภาควิชา หลักสูตร และเจ้าหน้าที่ต้องการข้อมูลภาพรวมและ Dashboard ที่ใช้งานง่าย ไม่ต้องทำรายงานเองแบบ Manual
  • Innovation: นำแนวคิด Data Warehousing/Data Lake มาใช้ เพื่อรวบรวมข้อมูลจากระบบต่าง ๆ ของมหาวิทยาลัย
  • Integration: รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากระบบที่หลากหลายเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจและการดำเนินงาน (OLAP/Analytics)
  • เป้าหมาย: ลดภาระงาน ลดเวลาการทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพ และลดความ "หัวร้อน" จากการรอข้อมูล
• Use Case : AI-driven Student Support Tools
  • Impact: ช่วยเหลือเด็กปี 1 กว่าหมื่นคนที่มีพื้นฐานต่างกัน ให้รู้จักตัวเอง ปรับพื้นฐาน และเห็นเส้นทางอาชีพ
  • Innovation: สร้าง AI Chatbot โดยใช้ AI ฟรี/ต้นทุนต่ำ
  • Integration: เชื่อมโยงการเรียนรู้ตัวตน การปรับทักษะ และการเห็นโอกาสทางอาชีพ เข้ากับเส้นทางของนักศึกษาตั้งแต่แรกเข้าจนสำเร็จการศึกษา
  • ผลลัพธ์: การใช้งานสูง (กว่า 30,000 ครั้งใน 1 เดือน), ได้รับการนำเสนอในเวทีนานาชาติ (ลอนดอน), และหน่วยงาน AUN/ASEAN Youth Foundation สนใจนำไปใช้

AI กับงานของสายสนับสนุน: ข้อควรระวังและ Mindset

• AI ในปัจจุบัน (เช่น ChatGPT) เป็น Personal Assistant: ช่วยเขียน ตรวจสอบ แปลภาษาได้ดี
• ข้อควรระวังในการใช้ AI
  • "มั่วแบบมั่นใจ": AI สร้าง Text ขึ้นมาตามข้อมูลที่ได้รับ หากข้อมูลไม่ถูกต้องหรือบริบทไม่ครบถ้วน อาจให้คำตอบที่ผิดพลาดแต่ดูน่าเชื่อถือ ทำให้เรามั่นใจผิด ๆ
  • ตรวจสอบเสมอ: ต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น
  • ข้อมูลละเอียดอ่อน: หลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลส่วนตัวหรือข้อมูลสำคัญ/ลับขององค์กรเข้าสู่ AI ที่ไม่ได้เป็นสมาชิกหรือไม่มีข้อตกลงความเป็นส่วนตัวที่ชัดเจน เพราะข้อมูลอาจถูกนำไปใช้ในการฝึกฝนโมเดล
  • Governance: องค์กรต้องมีนโยบายและแนวทาง (Governance) ในการใช้ AI เพื่อความปลอดภัยและมีจริยธรรม
• AI ที่มี Impact จริง : ไม่ใช่แค่ผู้ช่วยส่วนตัว แต่เป็น AI ที่ผนวกรวมเข้ากับ Workflow เพื่อทำงานแทนคนได้โดยอัตโนมัติ ช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อน ทำให้คนมีเวลาไปทำงานที่ซับซ้อนขึ้นหรือสร้างสรรค์มากขึ้น
• งานที่ไม่ควรใช้ AI
  • การเรียนรู้ทักษะพื้นฐาน: ไม่ควรใช้ AI แทนการเรียนรู้สิ่งที่เราต้องการมีทักษะ เพราะ AI จะเก่งขึ้นแต่เราจะไม่ได้เรียนรู้ (เช่น การคำนวณ การเขียนโปรแกรม)
  • กรณีที่ไม่มีความรู้พื้นฐาน: หากไม่มีความรู้พื้นฐานเพียงพอที่จะตรวจสอบหรือจัดการกับผลลัพธ์ของ AI ไม่ควรใช้ AI เพียงอย่างเดียว ต้องรักษา "Human in Control" ไว้เสมอ
  • ข้อมูลสำคัญ/ละเอียดอ่อน: หลีกเลี่ยงการใช้ AI กับข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ (AI อาจให้ข้อมูลได้ แต่คำแนะนำจริงต้องมาจากแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ)
  • งานที่ไม่ได้สร้าง Value: ไม่ควรใช้ AI เพื่อสร้างงานที่ซ้ำซ้อนหรือไม่ได้สร้างคุณค่าใหม่ เพียงแค่ให้งานเสร็จตาม Job Description เท่านั้น
• Mindset ที่ถูกต้องในการใช้ AI:
  • AI เป็นเครื่องมือ: เป็นเหมือนดาบสองคม ต้องเข้าใจคุณค่าและข้อเสีย
  • คุณธรรมและจริยธรรม: ใช้ AI อย่างมีคุณธรรม ไม่ละเมิดกฎหมายและจริยธรรมของสังคม
  • ลงมือทำและทดลอง: กล้าที่จะลงมือใช้ AI เพื่อเรียนรู้และพัฒนา
  • สื่อสารและแลกเปลี่ยน: สร้างเวทีให้คนได้แลกเปลี่ยนประสบการณ์การใช้ AI
  • ผู้บริหารต้องสกรีนงาน: เพื่อไม่ให้เกิดวัฒนธรรมการใช้ AI แบบผิวเผิน

การเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) สำหรับสายสนับสนุน

• ในยุคนี้ ผู้ที่อยู่รอดไม่ใช่คนที่เก่งที่สุด แต่เป็นคนที่ อัปเดตตัวเองได้ไวที่สุดและมีความ Resilience
• 4 ทักษะสำคัญที่สายสนับสนุนต้องมี:
  1. Data Literacy (ความเข้าใจข้อมูล): อ่านข้อมูลเป็น โดยเฉพาะในยุค AI ต้องรู้จักตั้งคำถาม
  2. AI & Digital Literacy (ความเข้าใจ AI และดิจิทัล): รู้จัก AI ทั้งความสามารถ ข้อจำกัด ความเสี่ยง และวิธีทดสอบ
  3. Process Improvement (การปรับปรุงกระบวนการ): เข้าใจกระบวนการทำงานและปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพ เกิด Output และ Outcome ที่ดีขึ้น
  4. Human Skills (ทักษะมนุษย์): การสื่อสารเชิงบริการ และการทำงานข้ามทีม
• แนวทางการเรียนรู้: ควรเป็นการเรียนรู้แบบ "เรียนสั้น ใช้จริง วัดผลได้" เช่น หลักสูตร Micro-credentials เน้นการเรียนรู้เพื่อพัฒนางานให้ดีขึ้น ไม่ใช่แค่เรียนเพื่อให้จบคอร์ส

โดยสรุปแล้ว การขับเคลื่อนองค์กรไปสู่ HPO จำเป็นต้องอาศัยการผนวกแนวคิด Innovate, Integrate, Impact เข้ากับการทำงานของบุคลากรสายสนับสนุนทุกคน โดยมี AI เป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดภาระงาน และสร้างคุณค่า แต่ต้องใช้ AI อย่างมีวิจารณญาณ มีความรู้พื้นฐาน และมี Mindset ที่เน้นการเรียนรู้ตลอดชีวิตและจริยธรรมในการใช้งาน

เรียบเรียง :

ฮานีฟ ไวยศิลป์