Please wait ...

 
ทำยังไงไม่ให้งาน “จุก” อยู่ที่หัวหน้า

ทำยังไงไม่ให้งาน “จุก” อยู่ที่หัวหน้า เพราะคอขวดของทีม บางครั้งไม่ใช่คนทำงานไม่พอ แต่เป็นงานที่ผ่านคนคนเดียวมากเกินไป มีปัญหาหนึ่งที่เห็นในองค์กรบ่อยมากค่ะ ทีมงานมีคน งานก็แบ่งกันแล้ว แต่สุดท้ายทุกอย่างกลับมารออยู่ที่หัวหน้าคนเดียว เอกสารต้องรอหัวหน้าดู ลูกค้าต้องรอหัวหน้าตอบ เรื่องเล็กก็ต้องถาม เรื่องใหญ่ยิ่งไม่กล้าตัดสินใจ พอหัวหน้าเข้า meeting ครึ่งวัน งานทั้งทีมเหมือนหยุดไปด้วย ถามว่าลูกน้องทำงานไม่ได้หรือเปล่า บางครั้งก็ไม่ใช่ค่ะ ปัญหาอาจเริ่มจากหัวหน้าเองที่ “ยังไม่ยอมปล่อยงาน” บางคนเก่งมากจนเคยชินกับการทำเอง เพราะรู้สึกว่าอธิบายให้ลูกน้องฟังใช้เวลานานกว่าลงมือทำเสียอีก บางคนไม่ไว้ใจ ถ้าไม่ตรวจเองทุกบรรทัดก็ไม่สบายใจ ส่วนบางคนอยากมอบหมายเหมือนกัน แต่ทุกวันประชุมจนแน่น งานตัวเองก็ล้น จึงไม่มีเวลานั่งสอนใครอย่างจริงจัง ผลสุดท้ายเหมือนกันหมด คือ ลูกน้องไม่เคยโตพอที่จะรับงานแทน และหัวหน้าก็ยิ่งมีงานมากจนไม่มีเวลาสอน กลายเป็นวงจรประหลาด — ไม่มีเวลาสอน เพราะงานเยอะ และงานก็เยอะ เพราะไม่เคยมีเวลาสอน ถ้าจะเอางานออกจากคอขวด วิธีแก้จึงไม่ใช่เพียงบอกหัวหน้าว่า “Delegate ให้มากขึ้น” เพราะคนที่กำลังจมน้ำอยู่กับงานไม่ได้ต้องการศัพท์บริหารเพิ่มอีกหนึ่งคำ เขาต้องรู้ว่าจะปล่อยอะไร และปล่อยอย่างไรโดยที่งานไม่พัง วิธีที่ใช้ได้จริงคือเริ่มแยกงานออกเป็นสามกลุ่ม งานที่หัวหน้าต้องตัดสินใจเองจริง ๆ งานที่ลูกน้องทำได้แต่หัวหน้าตรวจเฉพาะจุดสำคัญ และงานที่ควรส่งมอบให้ลูกน้องรับผิดชอบตั้งแต่ต้นจนจบเสียที อย่ามอบหมายเฉพาะ “งาน” แต่ต้องมอบ...

สิ่งที่แพงที่สุดในยุค AI อาจไม่ใช่ “ความรู้” แต่คือการเคยเจอคนมาเยอะพอ

ช่วงนี้มีประโยคหนึ่งที่ได้ยินบ่อยว่า ในยุค AI สิ่งที่แพงที่สุดคือ “ประสบการณ์มนุษย์” ฟังครั้งแรกอาจดูเป็นประโยคสวย ๆ แต่ถ้าเอามาวางในโลกของ HR กลับจริงกว่าที่คิด เพราะความรู้เรื่องคนหาได้ง่ายขึ้นมาก อยากรู้วิธีทำ Performance Management ก็ถามได้ อยากได้คำถามสัมภาษณ์พนักงานก็สร้างได้ อยากร่างหนังสือเตือนก็ใช้เวลาไม่กี่นาที แม้แต่เวลามีปัญหากับพนักงาน เราก็สามารถพิมพ์ข้อเท็จจริงสองสามบรรทัดแล้วถามว่า “ควรทำอย่างไร” และได้คำตอบที่ดูเป็นขั้นเป็นตอนกลับมาอย่างรวดเร็ว แต่สิ่งหนึ่งที่ยังสร้างทางลัดได้ยาก คือ การเคยเห็นมนุษย์ในสถานการณ์จริงมามากพอ HR ที่ทำงานกับคนมานานจะรู้ว่า พนักงานที่เงียบในห้องประชุมไม่ได้แปลว่าเห็นด้วยเสมอไป คนที่พูดเก่งที่สุดไม่ได้แปลว่าเป็นคนที่ทีมเชื่อถือที่สุด คนที่ผลงานตกอาจไม่ได้ขี้เกียจ และคนที่ตอบทุกคำถามในการสอบสวนได้อย่างสวยงามก็ไม่ได้แปลว่าสิ่งที่พูดเป็นความจริงทั้งหมด เรื่องพวกนี้ไม่มีสูตรตายตัว เพราะมนุษย์ไม่ได้ทำงานเหมือน flowchart นี่จึงเป็นเหตุผลที่ยิ่งเครื่องมือเก่งขึ้น คนทำ HR ยิ่งต้องระวังการติดนิสัย “รู้เร็ว ตอบเร็ว สรุปเร็ว” เพราะบางเรื่องฟังคลิปหนึ่งนาที อ่านโพสต์หนึ่งโพสต์ หรือได้คำตอบที่ “เข้าใจง่าย ใช้ได้จริง” ก็อาจทำให้เรารู้หลักได้จริงค่ะ แต่การรู้หลักกับการใช้หลักกับคนตรงหน้าเป็นคนละทักษะกัน โดยเฉพาะเรื่องแรงงาน ฝ้ายเจอบ่อยมากว่า พอคนรู้กฎหมายมาหนึ่งประโยค ทุกอย่างก็ถูกพยายามยัดเข้าไปในประโยคนั้น “ลูกจ้างไม่เซ็นก็ทำอะไรไม่ได้” “บริษัทเปลี่ยนสภาพการจ้างไม่ได้” “ทำผิดข้อบังคับร้ายแรงก็เลิกจ้างได้เลย” “นายจ้างย้ายงานไม่ได้ถ้าลูกจ้างไม่ยอม”...

ย้ายงานต้องขอความยินยอมไหม?

ย้ายงานต้องขอความยินยอมไหม? เงินเดือนก็ไม่ได้ลด แล้วบริษัทผิดตรงไหน? เวลาบริษัทปรับโครงสร้าง มีประโยคหนึ่งที่ได้ยินบ่อยมากค่ะ “ไม่ได้ลดเงินเดือนเขานะคะฝ้าย แค่ย้ายงานเอง” ฟังแล้วก็เหมือนจะไม่มีอะไร เพราะนายจ้างย่อมมีอำนาจบริหารจัดการองค์กร จะปรับโครงสร้าง ยุบแผนก เปลี่ยนสายบังคับบัญชา หรือโยกย้ายพนักงานตามความเหมาะสม ไม่ใช่ว่าจะขยับพนักงานหนึ่งครั้งต้องขอความยินยอมกันทุกเรื่อง แต่คำถามสำคัญจริง ๆ ไม่ใช่ “ย้ายงานต้องขอความยินยอมไหม?” ค่ะ ต้องถามก่อนว่า ย้ายจากอะไร ไปเป็นอะไร และสิ่งที่เปลี่ยนไปนั้นกระทบสภาพการจ้างของลูกจ้างอย่างไร เรื่องนี้เห็นภาพชัดจาก คำพิพากษาศาลฎีกาที่ 4030/2561 เดิมลูกจ้างเป็นผู้จัดการแผนกบัญชี อยู่ในระดับหัวหน้าและมีอำนาจบังคับบัญชาพนักงาน ต่อมานายจ้างปรับโครงสร้างโดยยุบรวมแผนกการเงินและแผนกบัญชี แล้วให้ลูกจ้างไปทำงานในตำแหน่งพนักงานการเงิน จากเดิมที่เป็นผู้จัดการและมีลูกน้อง กลายเป็นพนักงานปฏิบัติการซึ่งต้องอยู่ภายใต้การบังคับบัญชาของผู้จัดการอีกคนหนึ่ง ประเด็นที่น่าสนใจคือ เงินเดือนของลูกจ้างไม่ได้ลดลงค่ะ แต่ศาลฎีกาไม่ได้ดูเฉพาะตัวเลขเงินเดือน ศาลพิจารณาว่า การเปลี่ยนจากตำแหน่งผู้จัดการซึ่งมีอำนาจบังคับบัญชา ไปเป็นพนักงานระดับปฏิบัติการซึ่งไม่มีอำนาจบังคับบัญชาและต้องอยู่ภายใต้ผู้จัดการคนอื่น เป็นการลดตำแหน่งและเป็นการเปลี่ยนแปลงสภาพการจ้างที่ไม่เป็นคุณแก่ลูกจ้าง เมื่อไม่ได้รับความยินยอมจากลูกจ้าง คำสั่งดังกล่าวจึงไม่ชอบด้วยกฎหมาย เรื่องนี้ยังไม่จบตรงคำสั่งย้ายค่ะ เพราะเมื่อลูกจ้างไม่ยอมไปทำงานในตำแหน่งใหม่ นายจ้างก็ออกหนังสือเตือน และต่อมาเลิกจ้างโดยอ้างการฝ่าฝืนคำสั่ง แต่เมื่อย้อนกลับไปดูแล้วพบว่า คำสั่งตั้งต้นเป็นคำสั่งที่ไม่ชอบด้วยกฎหมาย การที่ลูกจ้างไม่ปฏิบัติตามจึงไม่สามารถนำมาเป็นเหตุเลิกจ้างตามที่นายจ้างกล่าวอ้างได้ สุดท้ายคดีนี้นายจ้างต้องรับผิดทั้งค่าชดเชย สินจ้างแทนการบอกกล่าวล่วงหน้า และค่าเสียหายจากการเลิกจ้างไม่เป็นธรรม นี่เป็นเหตุผลที่เวลาลูกค้าถามว่า “ย้ายงานต้องขอความยินยอมไหม” ฝ้ายจะยังไม่รีบตอบว่า ต้อง...

บริษัทจ่ายแบบนี้มาตลอด…จะหยุดจ่ายเฉย ๆ ได้ไหม?

ไม่มีเขียนในสัญญา ไม่ได้แปลว่าไม่ใช่สภาพการจ้าง เวลาบริษัทจะตัดสวัสดิการหรือเงินบางอย่าง ฝ้ายมักได้ยินเหตุผลหนึ่งเสมอค่ะ “แต่ในสัญญาจ้างไม่ได้เขียนไว้นะคะ” ประโยคนี้ยังตอบไม่ได้ว่าบริษัทหยุดจ่ายได้หรือไม่ เพราะ สภาพการจ้างไม่ได้เกิดขึ้นจากข้อความในสัญญาจ้างเพียงอย่างเดียว บางเรื่องอาจเกิดจากข้อตกลงหรือทางปฏิบัติที่นายจ้างและลูกจ้างถือปฏิบัติต่อกันมา จนกลายเป็นข้อตกลงเกี่ยวกับสภาพการจ้างโดยปริยายได้ เรื่องนี้มีตัวอย่างค่อนข้างตรงใน คำพิพากษาศาลฎีกาที่ 8114/2546 นายจ้างจ่ายโบนัสแก่ลูกจ้างทุกปีมาโดยตลอด การจ่ายไม่ได้ผูกกับผลประกอบการหรือกำไรสุทธิ แต่ใช้หลักอายุงานและความขยันหมั่นเพียร เช่น การขาด ลา มาสาย เป็นเกณฑ์ ศาลฎีกาวินิจฉัยว่า การจ่ายโบนัสในลักษณะดังกล่าวเป็นปกติวิสัยจนถือเป็น สภาพการจ้างที่ตกลงกันโดยปริยาย และมีผลผูกพันนายจ้างกับลูกจ้าง นายจ้างจึงไม่อาจออกประกาศหรือหลักเกณฑ์ใหม่ที่ขัดหรือแย้งกับสภาพการจ้างเดิมและไม่เป็นคุณแก่ลูกจ้างโดยไม่ได้รับความยินยอม แต่ตรงนี้ต้องระวังอีกด้านหนึ่งด้วยค่ะ เพราะไม่ได้หมายความว่า “บริษัทเคยจ่าย = บริษัทต้องจ่ายตลอดไป” ทุกกรณี ตัวอย่างเช่น คำพิพากษาศาลฎีกาที่ 7942-7988/2560 ศาลพิจารณาจากข้อตกลงเกี่ยวกับสภาพการจ้างซึ่งกำหนดโบนัสไว้ตั้งแต่ 0 ถึง 3 เท่าของรายได้ โดยขึ้นอยู่กับผลประเมินการทำงาน เมื่อหลักเกณฑ์เดิมเปิดให้นายจ้างใช้ดุลพินิจอยู่แล้ว นายจ้างก็สามารถใช้ดุลพินิจไม่จ่ายโบนัสแก่ลูกจ้างที่ผลการปฏิบัติงานไม่เป็นไปตามเกณฑ์ได้ เพราะฉะนั้น เวลาลูกค้าถามฝ้ายว่า “เงินตัวนี้ไม่ได้เขียนไว้ในสัญญา บริษัทเลิกจ่ายเลยได้ไหม?” ฝ้ายจะยังไม่ตอบว่าได้หรือไม่ได้ค่ะ ต้องขอดูของเก่าก่อน ดูว่าเงินนั้นจ่ายมานานแค่ไหน จ่ายสม่ำเสมอหรือไม่ จ่ายให้ใคร มีเงื่อนไขอะไร บริษัทเคยสงวนสิทธิหรือดุลพินิจไว้หรือไม่ จำนวนเงินแน่นอนหรือเปลี่ยนแปลงได้...

อย่าให้ AI ทำแต่ “คำตอบ” ให้เรา ฝึกทำของจริงให้เป็นด้วย

ลองนึกถึงนักกฎหมายรุ่นใหม่คนหนึ่งที่ได้รับมอบหมายให้ร่างสัญญาฉบับแรก เขาเปิด AI อธิบายว่าคู่สัญญาเป็นใคร ต้องการทำธุรกิจอะไร มีเงื่อนไขสำคัญอย่างไร แล้วไม่กี่นาทีต่อมาก็ได้สัญญาหน้าตาดีฉบับหนึ่งกลับมา มีคำนิยาม หน้าที่ของคู่สัญญา การรักษาความลับ การผิดสัญญา การเลิกสัญญา และข้อกำหนดเรื่องกฎหมายที่ใช้บังคับครบถ้วน อ่านผ่าน ๆ แล้วแทบไม่มีอะไรให้รู้สึกว่าเป็นงานของคนที่เพิ่งเคยร่างสัญญาครั้งแรก แต่ลองถามต่ออีกหน่อยว่า ทำไมเงื่อนไขเรื่องการเลิกสัญญาจึงเขียนแบบนี้ ถ้าคู่สัญญาผิดนัดเพียงบางส่วนจะเกิดอะไรขึ้น ข้อกำหนดสองข้อนี้ขัดกันหรือไม่ ถ้าลูกค้าเป็นฝ่ายผิดสัญญาเอง clause ที่เขียนไว้จะย้อนกลับมาสร้างปัญหาอย่างไร หรือถ้าคู่สัญญาขอแก้ข้อความตรงนี้ออก เราควรยอมหรือไม่ ตรงนี้ต่างหากที่จะเริ่มเห็นว่า คนคนนั้น “ร่างสัญญาเป็น” หรือเพียง “มีสัญญาอยู่ในมือ” ความแตกต่างนี้กำลังเกิดขึ้นกับหลายวิชาชีพ เมื่อ AI สามารถพาเราไปถึงผลลัพธ์ได้เร็วขึ้น เราอาจมีของที่ดูเหมือนผลงานของคนมีฝีมือก่อนที่จะทันได้สร้างฝีมือนั้นขึ้นมาจริง ๆ โปรแกรมเมอร์มีโค้ด นักออกแบบมีภาพ นักการตลาดมีแผน นักบัญชีมีบทวิเคราะห์ นักกฎหมายมีความเห็นทางกฎหมาย และคนทำงานทั่วไปมี presentation ที่ดูเรียบร้อย ทั้งหมดเกิดขึ้นได้เร็วกว่าเส้นทางการฝึกแบบเดิมมาก เรื่องนี้ไม่ใช่เหตุผลให้กลับไปทำทุกอย่างด้วยมือ และไม่ใช่ข้อเสนอให้ปฏิเสธเครื่องมือที่ทำให้เราทำงานได้เร็วขึ้น หากมีเครื่องคิดเลขก็คงไม่มีเหตุผลที่จะบังคับคนทำบัญชีให้คิดเลขทุกตัวด้วยกระดาษ แต่การใช้เครื่องคิดเลขกับการไม่เข้าใจว่าตัวเลขกำลังคำนวณอะไรเป็นคนละเรื่องกัน AI ก็ควรถูกมองแบบเดียวกัน สิ่งที่คนทำงานต้องรักษาไว้คือ Craftsmanship หรือฝีมือจริงในวิชาชีพ ความสามารถที่ไม่ได้จบเพียงการสร้างผลลัพธ์ออกมาได้...

คนที่ทำงานกับหลายฝ่ายเป็น อาจมีค่ามากกว่าคนที่เก่งอยู่คนเดียว

ในองค์กรหนึ่งมีโครงการนำระบบใหม่เข้ามาใช้ ฝ่ายเทคโนโลยีบอกว่าระบบพร้อมแล้ว ฝ่ายปฏิบัติการบอกว่าใช้จริงไม่ได้ ฝ่ายการเงินกังวลว่างบประมาณเริ่มบาน ฝ่ายกฎหมายพบว่ามีเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลที่ยังไม่ได้จัดการ ส่วน HR เพิ่งได้รับแจ้งว่าการเปลี่ยนระบบจะกระทบวิธีทำงานของพนักงานหลายร้อยคน ไม่มีฝ่ายไหนผิดเสียทีเดียว ทุกคนกำลังมองเรื่องเดียวกันจากความรับผิดชอบของตัวเอง และทุกคนมีเหตุผลที่ถูกต้องอยู่ในโลกของตัวเอง ปัญหาคือ ไม่มีใครรับผิดชอบโลกทั้งหมด สถานการณ์แบบนี้เกิดขึ้นในองค์กรอยู่เสมอ และอาจเกิดบ่อยขึ้นเมื่อเทคโนโลยีเข้าไปอยู่ในแทบทุกส่วนของธุรกิจ ปัญหาหนึ่งเรื่องจึงไม่ได้เป็นปัญหาของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งอย่างชัดเจนอีกต่อไป การนำ AI มาใช้กับพนักงานอาจเป็นทั้งเรื่องเทคโนโลยี ข้อมูลส่วนบุคคล กฎหมายแรงงาน ประสิทธิภาพ ต้นทุน ความปลอดภัย และวัฒนธรรมองค์กรพร้อมกัน การเปลี่ยนระบบประเมินผลงานอาจไม่ใช่เพียงเรื่อง HR เพราะเกี่ยวกับข้อมูล ระบบเทคโนโลยี งบประมาณ ผู้บังคับบัญชา และผลกระทบต่อคนที่ถูกประเมินด้วย ยิ่งงานเชื่อมกันมากเท่าไร คนที่เก่งเฉพาะพื้นที่ของตัวเองแต่ทำงานกับคนอื่นไม่ได้ก็ยิ่งมีข้อจำกัด นักกฎหมายอาจให้คำแนะนำที่ถูกต้องตามกฎหมายทุกประการ แต่ถ้าไม่เข้าใจว่าฝ่ายปฏิบัติการทำงานอย่างไร คำแนะนำนั้นอาจใช้จริงไม่ได้ ฝ่ายเทคโนโลยีอาจสร้างระบบที่ยอดเยี่ยม แต่ถ้าไม่เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ ระบบก็อาจไม่มีใครอยากใช้ HR อาจออกนโยบายที่สมบูรณ์บนกระดาษ แต่ถ้าไม่เคยคุยกับหัวหน้างานที่ต้องนำไปใช้ นโยบายนั้นอาจสร้างปัญหามากกว่าที่ตั้งใจจะแก้ ความเก่งของแต่ละฝ่ายจึงไม่ได้รวมกันเป็นความเก่งขององค์กรโดยอัตโนมัติ ต้องมีคนที่ทำให้ความรู้เหล่านั้นคุยกันรู้เรื่องด้วย ความสามารถนี้มักเรียกว่า การทำงานข้ามสายงาน หรือ Cross-functional Collaboration แต่แก่นของมันไม่ใช่เพียงการเข้าประชุมกับหลายฝ่าย คนที่ทำงานข้ามสายงานเป็นต้องเข้าใจ “ภาษาของคนอื่น” มากพอที่จะรู้ว่าแต่ละฝ่ายกำลังกังวลเรื่องอะไร...

คนแบบไหนยังเป็นที่ต้องการในยุค AI

ระยะหลัง หากมีโอกาสเข้าไปนั่งในงานสัมมนาของผู้ประกอบการ งานด้านทรัพยากรบุคคล หรือวงสนทนาของผู้บริหาร คำว่า AI แทบจะกลายเป็นวาระบังคับที่ทุกเวทีต้องพูดถึง บางแห่งพูดถึงในฐานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ บางแห่งพูดถึงด้วยความตื่นเต้นว่าองค์กรจะทำงานได้เร็วขึ้นเพียงใด แต่เมื่อบทสนทนาดำเนินไปสักพัก คำถามที่แท้จริงมักค่อย ๆ ปรากฏออกมาเสมอว่า เมื่อ AI ทำงานได้มากขึ้นแล้ว งานอะไรลดคนได้บ้าง ตำแหน่งใดไม่จำเป็นต้องรับเพิ่ม หรือหากนำระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้เต็มที่ บริษัทจะลดต้นทุนแรงงานลงได้เท่าไร ความสนใจในเทคโนโลยีจึงมักเดินเคียงข้างความหวังเรื่องการลดจำนวนคนอย่างน่าสนใจ ราวกับว่าเป้าหมายสูงสุดของนวัตกรรมคือการทำให้องค์กรเหลือมนุษย์ให้น้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้ คำถามเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องผิด เพราะธุรกิจย่อมต้องคิดถึงประสิทธิภาพและต้นทุน เพียงแต่การถามว่า “AI จะแทนคนได้แค่ไหน” อาจไม่ใช่คำถามที่สำคัญที่สุดอีกต่อไป คำถามที่น่าสนใจกว่าคือ เมื่อ AI สามารถทำงานบางประเภทแทนมนุษย์ได้มากขึ้นเรื่อย ๆ แล้ว มนุษย์แบบไหนต่างหากที่จะยิ่งมีราคาในองค์กร เพราะหากเราพยายามแข่งขันกับ AI ด้วยความเร็วในการพิมพ์ ความสามารถในการค้นข้อมูล การสรุปเอกสาร หรือการสร้างงานจำนวนมากภายในเวลาสั้น ๆ มนุษย์ก็คงเลือกสนามแข่งขันผิดตั้งแต่ต้น สิ่งที่ควรพิจารณาจึงไม่ใช่ว่าเราจะทำสิ่งเดียวกับเครื่องจักรให้เร็วกว่าได้อย่างไร แต่คือเมื่อเครื่องจักรทำงานเหล่านั้นได้แล้ว ยังมีภาระอะไรที่องค์กรไม่สามารถโยนให้เครื่องจักรรับแทนมนุษย์ได้ สิ่งแรกคือ ความรับผิดชอบ AI สามารถร่างสัญญา หนังสือเลิกจ้าง รายงานการสอบสวน ความเห็นทางกฎหมาย หรือแม้แต่เสนอเหตุผลประกอบการตัดสินใจได้อย่างเป็นระบบ บางครั้งงานที่ได้อาจเรียบร้อยกว่างานของมนุษย์ที่รีบทำก่อนเลิกงานเสียด้วยซ้ำ...

ทำไม AI แทน CEO ไม่ได้

เวลาพูดถึง AI ในองค์กร เรามักได้ยินคำถามว่า งานธุรการจะเหลือกี่คน ฝ่ายบัญชีจะลดคนได้หรือไม่ HR ยังต้องมีมากขนาดเดิมหรือเปล่า นักกฎหมายจะถูกแทนที่ไหม นักการตลาด นักวิเคราะห์ โปรแกรมเมอร์ หรือแม้แต่ผู้จัดการระดับกลางจะยังจำเป็นอยู่หรือไม่ ดูเหมือนแทบทุกตำแหน่งในองค์กรกำลังถูกเรียกมาตรวจสอบความคุ้มค่าใหม่ภายใต้สมมติฐานเดียวกันว่า ถ้า AI ทำงานส่วนหนึ่งแทนได้ เราจะยังต้องจ่ายเงินเดือนให้มนุษย์คนนี้อยู่ทำไม แต่มีตำแหน่งหนึ่งที่น่าสนใจ เพราะแม้ผู้บริหารจะประชุมกันอย่างจริงจังว่าจะใช้ AI ลดจำนวนพนักงานลงอย่างไร เรากลับไม่ค่อยเห็นวาระประชุมข้อถัดไปว่า ถ้าเช่นนั้นเราลองลด CEO ดูบ้างไหม ทั้งที่หากพิจารณาเฉพาะความสามารถในการประมวลผลข้อมูล CEO น่าจะเป็นหนึ่งในตำแหน่งที่ AI เข้ามาช่วยงานได้มากที่สุด AI อ่านงบการเงินได้ วิเคราะห์ยอดขายได้ เปรียบเทียบคู่แข่งได้ ประเมินแนวโน้มตลาดได้ สรุปรายงานจากทุกฝ่ายได้ภายในเวลาไม่กี่นาที และสามารถสร้างสถานการณ์จำลองให้ผู้บริหารเห็นว่า หากขึ้นราคา 5 เปอร์เซ็นต์ ลดพนักงาน 10 เปอร์เซ็นต์ หรือย้ายงบลงทุนจากธุรกิจหนึ่งไปอีกธุรกิจหนึ่ง ผลลัพธ์อาจเป็นอย่างไร หากวัดความสามารถของ CEO ด้วยจำนวนข้อมูลที่อ่านได้และความเร็วในการวิเคราะห์เพียงเท่านี้ มนุษย์คงแพ้ไปนานแล้ว เหตุที่ AI ยังแทน CEO ไม่ได้จึงไม่ใช่เพราะ...

ความสามารถในการอ่านคน ทักษะที่ AI ยิ่งเก่ง มนุษย์ยิ่งต้องมี

ในโลกการทำงาน เรามักให้รางวัลกับคนที่รู้เรื่องมาก รู้กฎหมาย รู้บัญชี รู้เทคโนโลยี รู้ผลิตภัณฑ์ หรือรู้กระบวนการทำงาน แต่เมื่อคนคนหนึ่งทำงานสูงขึ้นไปเรื่อย ๆ จะพบความจริงที่ค่อนข้างน่าหงุดหงิดประการหนึ่งว่า ความรู้ในงานเพียงอย่างเดียวไม่ได้ทำให้ทุกอย่างเป็นไปตามเหตุผลเสมอไป ข้อเสนอที่ดีที่สุดอาจไม่ได้รับเลือก คนที่มีความสามารถที่สุดอาจไม่ได้รับมอบหมายงานสำคัญ ข้อมูลที่ถูกต้องอาจโน้มน้าวใครไม่ได้ และบางครั้งคนที่พูดเรื่องเดียวกับเราทุกประการกลับได้รับการยอมรับ เพียงเพราะเขาพูดในเวลาที่ต่างออกไปหรือพูดกับคนที่ต่างออกไป คนทำงานจำนวนหนึ่งใช้เวลาหลายปีกว่าจะเข้าใจว่า สิ่งที่กำลังทำงานอยู่เบื้องหลังเหตุการณ์เหล่านี้ไม่ใช่เหตุผลเพียงอย่างเดียว แต่คือ “มนุษย์” นี่เป็นเหตุผลว่าทำไมความสามารถในการอ่านคนจึงมีความสำคัญ และอาจยิ่งสำคัญขึ้นในวันที่ AI สามารถเข้ามารับงานที่อาศัยความรู้และการประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้น เพราะยิ่งเครื่องมือทำหน้าที่จัดการข้อมูลได้ดีเท่าไร งานของมนุษย์ก็ยิ่งเคลื่อนไปอยู่ในพื้นที่ซึ่งคำตอบไม่ได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับว่าเรากำลังทำงานกับใคร อย่างไรก็ตาม คำว่า “อ่านคน” มักถูกเข้าใจผิดไปไกล บางคนคิดว่าคือการมองหน้าคนแล้วรู้ว่าเขากำลังโกหก บางคนคิดว่าคือการสังเกตภาษากาย น้ำเสียง หรือสีหน้า แล้วพยายามถอดรหัสความคิดของอีกฝ่าย ความเชื่อประเภทนี้ทำให้เรื่องการอ่านคนเข้าใกล้ศาสตร์พยากรณ์มากกว่าทักษะในการทำงาน ในความหมายที่มีประโยชน์จริง การอ่านคนไม่ใช่การเดาว่าอีกฝ่ายกำลังคิดอะไร แต่คือความสามารถในการเข้าใจว่า อะไรเป็นตัวกำหนดพฤติกรรมของเขา คนคนนี้ต้องการอะไร เขากลัวจะเสียอะไร เขารับผิดชอบต่อใคร เขามีอำนาจเรื่องใด และเรื่องใดที่แม้อยากทำก็ทำไม่ได้ ใครมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของเขา เขากำลังปกป้องผลประโยชน์ขององค์กร ผลประโยชน์ของทีม หรือบางครั้งกำลังปกป้องตัวเอง คำถามเหล่านี้มีประโยชน์กว่าการพยายามทายว่าอีกฝ่าย “เป็นคนดีหรือไม่” มากนัก เพราะมนุษย์คนเดียวกันสามารถมีพฤติกรรมแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเมื่ออยู่ภายใต้แรงจูงใจและข้อจำกัดที่ต่างกัน ตัวอย่างง่าย...

เซ็นแล้วว่าจะไม่ฟ้อง… ทำไมยังฟ้องได้?

เวลาทำข้อตกลงยุติการจ้าง มีข้อความหนึ่งที่หลายบริษัทชอบใส่ไว้ท้ายเอกสารประมาณว่า “ลูกจ้างตกลงไม่ติดใจเรียกร้องหรือดำเนินคดีใด ๆ กับบริษัทอีก” พอลูกจ้างเซ็น นายจ้างก็มักเข้าใจว่าเรื่องจบแล้ว เพราะในเมื่ออ่านแล้ว ตกลงแล้ว และลงลายมือชื่อด้วยตัวเอง ก็น่าจะกลับมาฟ้องกันอีกไม่ได้ แต่ในทางกฎหมาย คำว่า “เซ็นแล้ว” ไม่ได้ตอบทุกอย่างค่ะ คำพิพากษาศาลฎีกาที่ 8248–8249/2568 วางหลักที่น่าสนใจว่า การคุ้มครองลูกจ้างจากการเลิกจ้างไม่เป็นธรรมตามมาตรา 49 แห่งพระราชบัญญัติจัดตั้งศาลแรงงานและวิธีพิจารณาคดีแรงงาน พ.ศ. 2522 เป็นบทบัญญัติเกี่ยวด้วยความสงบเรียบร้อยของประชาชน นายจ้างและลูกจ้างจึงไม่อาจตกลงกัน ล่วงหน้า เพื่อให้ลูกจ้างสละความคุ้มครองดังกล่าวได้ ข้อตกลงในลักษณะนั้นย่อมเป็นโมฆะ อ่านถึงตรงนี้ นายจ้างหลายคนอาจเริ่มสงสัยว่า ถ้าอย่างนั้นข้อตกลงที่เขียนว่า “รับเงินแล้วไม่ติดใจเรียกร้องและไม่ฟ้องบริษัทอีก” ก็ไม่มีประโยชน์หรือ? ยังไม่ใช่ค่ะ เพราะต้องดูต่อว่าข้อตกลงนั้นทำเมื่อไร และทำขึ้นเพื่ออะไร ถ้านายจ้างให้ลูกจ้างตกลงไว้ตั้งแต่ยังไม่มีการเลิกจ้างว่า หากวันหนึ่งในอนาคตบริษัทเลิกจ้าง ลูกจ้างจะไม่เรียกร้องเรื่องเลิกจ้างไม่เป็นธรรม นั่นคือการให้ลูกจ้าง สละความคุ้มครองตามกฎหมายไว้ล่วงหน้า ซึ่งเป็นปัญหา แต่ข้อเท็จจริงในฎีกานี้ต่างออกไป ในคดีนี้ การเลิกจ้างเกิดขึ้นแล้ว ลูกจ้างทราบแล้วว่าตนถูกเลิกจ้าง กล่าวอีกอย่างหนึ่งคือ เหตุที่จะก่อให้เกิดสิทธิเรียกร้องระหว่างนายจ้างกับลูกจ้าง เกิดขึ้นแล้ว หลังจากนั้นจึงมีการตกลงเรื่องเงินเพื่อยุติเรื่องระหว่างกัน โดยนายจ้างเสนอจ่ายเงินให้ลูกจ้างแต่ละคนประมาณ 1.8 ล้านบาท และลูกจ้างตกลงรับเงินพร้อมลงนามไม่ติดใจเรียกร้องหรือฟ้องร้องนายจ้างอีก ตรงนี้เองที่ทำให้ผลทางกฎหมายต่างกัน...