ทุกคนกำลังพูดถึงผลิตภาพของ AI แต่มีเพียงไม่กี่คนที่วัดผลมันจริงๆ
ผลิตภาพของ AI เป็นหัวข้อที่กำลังมาแรง ทีมต่างๆ ใช้ ChatGPT และ Claude พวกเขาคิดเอาเองว่าการใช้ AI มากขึ้นหมายถึงผลิตภาพที่มากขึ้น นี่คือความเข้าใจผิด
บริษัทส่วนใหญ่เลือกวัดผลที่การนำไปใช้งาน (Adoption) พวกเขาติดตามจำนวนผู้ใช้งาน พวกเขาติดตามจำนวนการเขียน Prompt พวกเขาติดตามจำนวนการสมัครสมาชิก
ตัวเลขเหล่านี้แสดงถึงกิจกรรม แต่ไม่ได้แสดงถึงคุณค่า
ลองถามคำถามเหล่านี้ดู:
- โปรเจกต์เสร็จเร็วขึ้นไหม?
- ระยะเวลาในการตอบสนองดีขึ้นหรือไม่?
- ต้นทุนลดลงไหม?
- รายได้เพิ่มขึ้นหรือไม่?
ตัวเลขเหล่านี้คือสิ่งที่พิสูจน์คุณค่า
AI ทำให้คุณรู้สึกว่าทำงานได้มีประสิทธิภาพ การทำรายงานใช้เวลาเพียงยี่สิบนาทีแทนที่จะเป็นสองชั่วโมง นี่คือชัยชนะ
แต่คุณก็ต้องเสียเวลาไปกับงานใหม่ๆ เช่นกัน:
- การเรียนรู้เครื่องมือต่างๆ
- การจัดการ Prompt
- การตรวจสอบข้อผิดพลาด
- การสลับแอปพลิเคชันไปมา
จงวัดผลทั้งสองด้าน หากคุณละเลยต้นทุน คุณจะมองไม่เห็นความจริง
การใช้ AI ไม่ใช่ความได้เปรียบทางการแข่งขัน เพราะทุกคนก็มีเครื่องมือเหมือนกัน ชัยชนะที่แท้จริงมาจากการวัดผลลัพธ์ (Outcomes)
เริ่มต้นที่นี่:
- เลือกมาหนึ่งกระบวนการ
- ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนหนึ่งอย่าง
- ติดตามตัวชี้วัดหนึ่งตัว
เปรียบเทียบก่อนและหลังการใช้ คุณต้องการหลักฐาน
เลิกพยายามที่จะใช้ AI ให้มากขึ้น แต่จงเริ่มสร้างคุณค่าให้มากขึ้น
คลื่นลูกแรกให้ความสำคัญกับสิ่งที่ AI ทำได้ คลื่นลูกถัดไปจะให้ความสำคัญกับคุณค่าที่ AI มอบให้
ผู้ชนะคือผู้ที่วัดผลลัพธ์ ผลิตภาพหมายถึงผลลัพธ์ที่ดีขึ้น โดยใช้เวลาน้อยลงและต้นทุนที่ต่ำลง
Source: https://dev.to/sakhawatalivortenza/everyone-is-talking-about-ai-productivity-few-are-measuring-it-48ad Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi