นี่อาจจะเป็นจุดเริ่มต้นของผู้จัดการ AI
ฟีเจอร์การรวม MCP ที่เชื่อมต่อ AI agent เข้ากับพื้นที่บันทึกกิจกรรมของพีซี ได้ถูกปล่อยออกมาโดย "Mieru Cloud"
ผมเชื่อว่าข่าวนี้เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ มันให้ความรู้สึกเหมือนสิ่งที่คิดไว้ลางๆ ว่าอีกสักสองปีถึงจะเกิดขึ้น กลับปรากฏขึ้นตรงหน้าเสียแล้ว
สำนักงานบัญชีประกอบด้วย "งานที่มองไม่เห็น"
การทำงานของสำนักงานบัญชีนั้นแปลกประหลาด ผลลัพธ์ที่ส่งมอบนั้นมองเห็นได้ เช่น ใบแจ้งภาษี งบการเงิน และ Trial Balance แต่แทบไม่มีอะไรเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจนกระทั่งผลลัพธ์เหล่านั้นสำเร็จถูกบันทึกไว้ นอกจากข้อมูลที่แต่ละบุคคลจัดการเอง
- การขอเอกสารจากลูกค้า
- การจัดระเบียบเอกสารภายใน
- การรวบรวมข้อมูลและการวิจัยทางกฎหมาย
- การปรึกษาหารือภายใน
- การตรวจสอบ
- การแบ่งปันความรู้
- การปรับปรุงเครื่องมือทำงานอย่าง Excel
- โครงการ DX และการใช้ AI เชิงทดลอง
งานเหล่านี้ไม่ได้นำไปสู่ผลลัพธ์โดยตรง แม้ว่าการดำเนินงานทางอ้อมจะนำไปสู่ผลลัพธ์ ก็ยากที่จะประเมินค่า แต่ในความเป็นจริง งานที่มองไม่เห็นเหล่านี้ต่างหากที่ค้ำจุนสำนักงานไว้ จะเกิดอะไรขึ้นถ้า AI สามารถเข้าใจทั้งหมดนั้นได้
ยุคสมัยของ "ทำงานกี่ชั่วโมง" กำลังจะสิ้นสุดลง
จนถึงตอนนี้ การบริหารจัดการมัก centered อยู่ที่ "ทำงานไปกี่ชั่วโมง" แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่เราอยากรู้จริงๆ เราอยากรู้ว่า "ทำไมถึงใช้เวลานานขนาดนั้น"
ตัวอย่างเช่น แม้ว่าการประมวลผลรายเดือนจะใช้เวลา 5 ชั่วโมง วิธีแก้ปัญหาก็เปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง ไม่ว่าสาเหตุจะมาจากการป้อนข้อมูลช้า การรวบรวมเอกสารล่าช้า การโต้ตอบกับลูกค้าสูง หรือผู้ปฏิบัติงานไม่คุ้นเคยกับ Excel เมื่อส่วนนี้ถูกทำให้มองเห็นได้ สิ่งที่เราเคยคิดว่า "ดูเหมือนจะยาก" ก็สามารถพูดออกมาได้อย่างชัดเจนว่า "นี่คือคอขวด"
นี่ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพ แต่เปลี่ยนความเข้าใจในธุรกิจเอง หากข้อมูลลูกค้าและยอดขายสะสมอยู่ใน CRM อยู่แล้ว โลกก็ยิ่งขยายออกไปอีก โดยส่วนตัวแล้ว ผมเชื่อว่าการใช้ AI กับ big data โดยเฉพาะข้อมูลพฤติกรรม คือชิ้นส่วนสุดท้ายและเป็นแกนหลัก การทำได้จากข้อมูลบันทึกพีซีเพียงอย่างเดียวนั้นมีข้อจำกัด
แต่เมื่อข้อมูลธุรกิจและข้อมูลพฤติกรรมเชื่อมต่อกัน—ผ่าน kintone ในฐานะ CRM ที่มี workflow ในตัว, Notion ที่มีความสามารถในการสร้างฐานข้อมูลและ AI, หรือแม้แต่ Google AppSheet—มุมมองก็เปลี่ยนไป ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลโปรเจกต์ ข้อมูลการขาย ข้อมูลชั่วโมงทำงาน และบันทึกพฤติกรรม เชื่อมโยงทั้งหมด จากนั้น AI ไม่เพียงแต่อธิบายว่า "ลูกค้ารายไหนมีอัตรากำไรต่ำ" แต่ยังอธิบาย "ทำไมถึงต่ำ" และยังค้นหาจุดร่วมของลูกค้าที่มีอัตรากำไรสูงอีกด้วย การวิเคราะห์เปลี่ยนจากการมองอดีตไปสู่การสร้างอนาคต นี่เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นจริงๆ
AI จะมาแทนที่ผู้จัดการหรือไม่?
ผมคิดว่าคำตอบคือ ไม่ อย่างไรก็ตาม งานของผู้จัดการจะเปลี่ยนไปอย่างมาก งานส่วนใหญ่ของผู้จัดการประกอบด้วยการตรวจสอบสถานะ การตรวจสอบความคืบหน้า การตรวจสอบชั่วโมงทำงาน และการตรวจสอบความล่าช้า เวลาส่วนใหญ่ถูกใช้ไปเพียงแค่ "การทำความเข้าใจสถานการณ์"
แต่ถ้า AI เข้าใจทุกอย่างล่ะ? เมื่อคุณมาถึงที่ทำงานในตอนเช้า AI จะบอกคุณ: "โปรเจกต์นี้มีความเสี่ยงในสัปดาห์นี้" "ลูกค้ารายนี้กำลังใช้ชั่วโมงเกิน" "ภาระงานของคนนี้เริ่มสูงเกินไป" หรือ "ประสิทธิภาพของทีมนี้กำลังลดลง" หากคุณกำหนดรูปแบบการตอบสนองล่วงหน้า มันยังสามารถคิดได้อย่างอิสระอีกด้วย ผู้จัดการจะหลุดพ้นจากงานตรวจสอบและสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ควรทำ: การตัดสินใจ การฝึกอบรม และการสื่อสาร นี่ไม่ใช่เรื่องการกำจัดผู้จัดการ แต่เป็นการทำให้พวกเขาพัฒนาไปอีกขั้น
การศึกษาที่ปรับเฉพาะบุคคลสำหรับทุกคนเริ่มต้นขึ้น
นี่เป็นสิ่งที่น่าสนใจเป็นพิเศษ การฝึกอบรมในปัจจุบันใช้สื่อ เนื้อหา และลำดับเดียวกันสำหรับทุกคน แต่ในความเป็นจริง จุดอ่อนแตกต่างกันไปในแต่ละคน: บางคนสู้กับ Excel ไม่ได้ บางคนสู้กับคลาวด์แอคเคาน์ติ้ง การตรวจสอบ การบริการลูกค้า หรือการใช้ AI ไม่ได้ ตามอุดมคติแล้ว ทุกคนควรมีเมนูการเรียนรู้ที่แตกต่างกัน การใช้บันทึกพีซีสามารถทำให้สิ่งนี้มองเห็นได้ โดยการดูพฤติกรรมจากบันทึก AI สามารถค้นหาจุดอ่อนและแนะนำสิ่งที่ควรเรียนรู้ต่อไป การศึกษาพัฒนาจากการทำให้เป็นมาตรฐานไปสู่การปรับให้เหมาะสมเฉพาะบุคคล
ส่วนที่น่าสนใจที่สุด: "การตรวจสุขภาพธุรกิจ"
นี่คือสิ่งที่ผมคาดหวังมากที่สุด ปัญหาอย่างการลาออก คุณภาพลดลง การทำงานล่วงเวลาเพิ่มขึ้น และข้อร้องเรียนจากลูกค้า ดูเหมือนจะเกิดขึ้นกะทันหัน แต่ก็มีสัญญาณเตือนล่วงหน้าเสมอ: การสื่อสารลดลง ชั่วโมงทำงานเบ้ การแก้ไขเพิ่มขึ้น หรือการตอบสนองช้าลง สิ่งเหล่านี้มนุษย์มองไม่เห็น หรือสังเกตเห็นช้าเกินไป เพราะเราสามารถประเมินพฤติกรรมได้ผ่านข้อมูลเชิงอัตวิสัยอย่างการสัมภาษณ์หรือรายงานประจำวันเท่านั้น แต่เมื่อเชื่อมต่อกับข้อมูลพฤติกรรมแบบเรียลไทม์ เราสามารถมองเห็นสถานะขององค์กรได้อย่างเป็นกลาง—เหมือนกับการตรวจสุขภาพ เราสามารถสังเกตสถานะของสำนักงานได้ในระดับ "ความดันโลหิตสูงขึ้น" หรือ "การนอนหลับลดลง"
ผมไม่คิดว่าการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อวัตถุประสงค์เชิงลบอย่างการสอดส่องเป็นสิ่งที่ชาญฉลาด การใช้ข้อมูลพฤติกรรมต้องมีจริยธรรมจากฝ่ายบริหาร สำนักงานบัญชีในอนาคตอาจสังเกตเห็นปัญหาก่อนที่มันจะเกิดขึ้น แทนที่จะตอบสนองหลังจากที่เกิดเหตุ
การช่วยเหลือด้านการบริหารจัดการที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การทำบัญชีเป็นเพียงส่วนหนึ่งของธุรกิจ แต่การบริหารจัดการขับเคลื่อนทั้งองค์กร ผลกระทบของการเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจของทั้งองค์กรนั้นมากกว่าการที่คนคนหนึ่งทำงานเร็วขึ้น ศูนย์กลางของสิ่งนี้คือการใช้ประวัติพฤติกรรม การสร้าง CRM และข้อมูลการสื่อสาร เมื่อ AI เชื่อมต่อสิ่งเหล่านี้ มันไม่ใช่แค่เครื่องมือ ผู้ช่วย หรือ agent อีกต่อไป มันเป็นเลเยอร์ที่สูงกว่า ผมอยากเรียกมันว่า AI COO (Chief Operating Officer)
การสรรหา การจัดวาง การศึกษา การจัดการผลกำไร การออกแบบธุรกิจ และการควบคุมคุณภาพ—สิ่งมีชีวิตที่สนับสนุนสิ่งเหล่านี้ในลักษณะข้ามสายงาน นี่คือ EBPM (การจัดการนโยบายที่อิงหลักฐาน) อย่างแท้จริง แม้แต่สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่ผู้คนสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่สร้างสรรค์มากขึ้น ประตูสู่อนาคตเช่นนี้ อาจเริ่มต้นจากสนาม "การวิเคราะห์บันทึกพีซี" โดยไม่คาดคิด นวัตกรรมทางเทคโนโลยีนี้ทำให้ผมรู้สึกว่าอนาคตที่แน่นอนกำลังมาถึง
