ການຝຶກອົບຮົມພາຍໃນດ້ວຍ AI ໝາຍເຖິງການນຳໃຊ້ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການສຶກສາອົບຮົມພະນັກງານໃໝ່, ການຕອບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ (FAQ), ແລະ ການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ພາຍໃນອົງກອນ, ພ້ອມທັງແກ້ໄຂບັນຫາການຝຶກອົບຮົມທີ່ຂຶ້ນກັບຄົນໃດຄົນໜຶ່ງໂດຍສະເພາະ.

"ທຸກຄັ້ງທີ່ມີພະນັກງານໃໝ່ເຂົ້າມາ ກໍຕ້ອງອະທິບາຍຊ້ຳໆເລື່ອງດຽວກັນ", "ເລື່ອງນັ້ນຕ້ອງຖາມຄຸນ A ຈຶ່ງຈະຮູ້" ── ຍິ່ງເປັນບໍລິສັດທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດຫຼາຍສາຂາ, ສຽງເຫຼົ່ານີ້ຍິ່ງໄດ້ຍິນເປັນປະຈຳ. ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ໃຊ້ຫຼາຍພາສາໃນເອເຊຍຕາເວັນອອກສ່ຽງໃຕ້ ເຊັ່ນ: ໄທ ແລະ ລາວ, ການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາໃນຄູ່ມື, ຄວາມເຫຼື່ອມລ້ຳດ້ານຂໍ້ມູນລະຫວ່າງສາຂາ, ແລະ ການພຶ່ງພາພະນັກງານອາວຸໂສຫຼາຍເກີນໄປ ລ້ວນສົ່ງຜົນໃຫ້ຕົ້ນທຶນດ້ານການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ພອງໂຕຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄາດ.

ບົດຄວາມນີ້ຈະອະທິບາຍແນວຄິດພື້ນຖານກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມພາຍໃນ, ການ Onboarding, ແລະ ການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ (Knowledge Transfer) ໂດຍໃຊ້ AI, ພ້ອມທັງຂັ້ນຕອນທີ່ອົງກອນຄວນເລີ່ມຕົ້ນກ່ອນ. ບໍ່ແມ່ນການຄາດຫວັງເກີນຈິງວ່າ "AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມເປັນອັດຕະໂນມັດໄດ້ທັງໝົດ", ແຕ່ຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເສັ້ນທາງການນຳໃຊ້ທີ່ເປັນຈິງ ໂດຍການແຍກຢ່າງຊັດເຈນລະຫວ່າງຂອບເຂດທີ່ AI ຖະໜັດ ແລະ ຂອບເຂດທີ່ມະນຸດຕ້ອງຮັບຜິດຊອບ.

ຫຼັງຈາກອ່ານຈົບ, ທ່ານຈະສາມາດຈິນຕະນາການໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນວ່າ ຄວນນຳ AI ໄປໃຊ້ໃນສ່ວນໃດຂອງການຝຶກອົບຮົມໃນອົງກອນຂອງຕົນ ແລະ ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກຫຍັງ.

ບັນຫາຫຼັກຂອງການຝຶກອົບຮົມພາຍໃນອົງກອນບໍ່ແມ່ນ "ບໍ່ມີຂໍ້ມູນ" ແຕ່ແມ່ນໂຄງສ້າງທີ່ "ມີຂໍ້ມູນຢູ່ແລ້ວ ແຕ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ຄົນທີ່ຕ້ອງການບໍ່ໄດ້".

ໃນຫຼາຍອົງກອນ, ຄູ່ມືການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ເອກະສານຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກໄດ້ຖືກຈັດທຳຂຶ້ນແລ້ວ. ເຖິງຢ່າງນັ້ນກໍຕາມ, ພະນັກງານໃໝ່ຍັງຄົງສັບສົນ, ໃນຂະນະທີ່ພະນັກງານທີ່ມີປະສົບການຕ້ອງຕອບຄຳຖາມດຽວກັນຊ້ຳໆ. ເບື້ອງຫຼັງຂອງຄວາມຂັດແຍ້ງນີ້ ມີບັນຫາໂຄງສ້າງ 2 ຢ່າງ ຄື: ການກະຈາຍຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການທີ່ຄວາມຮູ້ຂຶ້ນຢູ່ກັບຄົນໃດຄົນໜຶ່ງໂດຍສະເພາະ.

ລອງຈິນຕະນາການເຫດການໜຶ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນສະຖານທີ່ການຜະລິດແຫ່ງໜຶ່ງ. ພະນັກງານທີ່ຖືກມອບໝາຍໃໝ່ຖາມກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນການກວດສອບຄຸນນະພາບ. ຄູ່ມືມີຢູ່ແລ້ວ, ແຕ່ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບການຈັດການຂໍ້ຍົກເວັ້ນ ເຊັ່ນ: "ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ກໍລະນີນີ້ຕ້ອງຈັດການຕ່າງຈາກຄູ່ມື" ຫຼື "ຄູ່ຄ້າລາຍນີ້ມີກົດລະບຽບພິເສດ" — ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມີຢູ່ພຽງແຕ່ໃນຫົວຂອງພະນັກງານທີ່ມີປະສົບການ 10 ປີເທົ່ານັ້ນ.

ຜົນທີ່ຕາມມາ, ພະນັກງານທີ່ມີປະສົບການຕ້ອງຮັບມືກັບຄຳຖາມ "ຊ່ວຍສອນໜ້ອຍໄດ້ບໍ່" ຈາກພະນັກງານໃໝ່ ແລະ ສາຂາອື່ນໆ ນອກເໜືອຈາກວຽກງານຕົ້ນຕໍຂອງຕົນ. ໂດຍບໍ່ຮູ້ຕົວ, ພວກເຂົາໄດ້ກາຍເປັນ "ຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຊີວິດ", ແລະ ອົງກອນຈຶ່ງຕ້ອງແບກຮັບຄວາມສ່ຽງຢູ່ຕະຫຼອດເວລາວ່າ ເມື່ອໃດທີ່ພວກເຂົາຍ້າຍໄປ ຫຼື ລາອອກ, ຄວາມຮູ້ສ່ວນໜຶ່ງຂອງອົງກອນຈະສູນຫາຍໄປ.

ບັນຫານີ້ຈະຍິ່ງຮ້າຍແຮງຂຶ້ນເມື່ອຈຳນວນສາຂາເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຄວາມຮູ້ທີ່ສະສົມໄວ້ທີ່ສຳນັກງານໃຫຍ່ໃນໄທບໍ່ໄດ້ຖ່າຍທອດໄປຍັງສາຂາໃນລາວ. ຄູ່ມືຂັ້ນຕອນທີ່ຂຽນເປັນພາສາຍີ່ປຸ່ນກໍ່ບໍ່ສາມາດອ່ານໄດ້ສຳລັບຜູ້ທີ່ໃຊ້ພາສາໄທ. ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຫຼາຍສາຂາ ແລະ ຫຼາຍພາສາ, ການຂາດຕອນຂອງຄວາມຮູ້ຈະຖືກຂະຫຍາຍໃຫ້ໃຫຍ່ຂຶ້ນໂດຍໄລຍະທາງທາງກາຍະພາບ ແລະ ອຸປະສັກທາງດ້ານພາສາ.

«ຄູ່ມືຢູ່ໃນໂຟລເດີນັ້ນໃນ SharePoint, ໜ້າທີ 3 ຂອງໄຟລ໌ນັ້ນ» ── ສະຖານະການນີ້ແທບຈະເທົ່າກັບການທີ່ຄູ່ມືບໍ່ມີຢູ່ເລີຍ.

ໃນຫຼາຍໆບໍລິສັດ, ຄູ່ມືແລະເອກະສານຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກມັກຈະຢູ່ໃນສະຖານະດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ກະຈາຍຢູ່ໃນຫຼາຍເຄື່ອງມື: Google Drive, SharePoint, Wiki ພາຍໃນ, ຂໍ້ຄວາມທີ່ປັກໝຸດໄວ້ໃນ Chat, ໄຟລ໌ແນບໃນອີເມລ໌ ແລະ ອື່ນໆ — ບໍ່ມີສະຖານທີ່ເກັບຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະພາບ
• ການອັບເດດຢຸດຊະງັກ: ເອກະສານຂັ້ນຕອນທີ່ຖືກຕ້ອງໃນຕອນທີ່ສ້າງຂຶ້ນ ຖືກປະທິ້ງໄວ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ສະທ້ອນການປ່ຽນແປງຂອງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການເຮັດວຽກ
• ຄົ້ນຫາໄດ້ຍາກ: ຖ້າບໍ່ຮູ້ຊື່ໄຟລ໌ທີ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ສະຖານທີ່ບັນທຶກ, ກໍ່ບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການໄດ້
• ອຸປະສັກດ້ານພາສາ: ເອກະສານທີ່ສ້າງຂຶ້ນທີ່ສຳນັກງານໃຫຍ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແປເປັນພາສາທ້ອງຖິ່ນ

ສຳລັບພະນັກງານໃໝ່, ການຖືກບອກໃຫ້ «ອ່ານຄູ່ມື» ກໍ່ເປັນອຸປະສັກໃນຕົວເອງ. ພວກເຂົາບໍ່ຮູ້ວ່າຄູ່ມືຢູ່ໃສ, ເຖິງຈະຫາໄດ້ກໍ່ຍາວເກີນໄປຈົນບໍ່ຮູ້ວ່າຫຍັງສຳຄັນ, ແລະ ເຖິງຈະອ່ານແລ້ວກໍ່ຍັງບໍ່ສາມາດເຊື່ອມໂຍງກັບວຽກງານຕົວຈິງໄດ້. ໃນທີ່ສຸດ, ການຖາມເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ນັ່ງຢູ່ຂ້າງໆ ກໍ່ກາຍເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ.

ຈຸດແຂງທີ່ສຸດຂອງ AI ຄື "ການຕອບຄຳຖາມດຽວກັນໄດ້ຊ້ຳໆ ໂດຍບໍ່ເມື່ອຍລ້າ ແລະ ຮັກສາຄຸນນະພາບໃຫ້ຄົງທີ່ສະເໝີ" ເຊິ່ງສິ່ງນີ້ສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານໃໝ່.

ເມື່ອເວົ້າເຖິງການນຳ AI ມາໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມ, ຫຼາຍຄົນອາດຈະນຶກພາບວ່າ "AI ເຮັດໜ້າທີ່ແທນຄູຝຶກໃນການດຳເນີນການຝຶກອົບຮົມ". ແຕ່ໃນຈຸດນີ້, ຂົງເຂດທີ່ເຫັນຜົນໄດ້ງ່າຍທີ່ສຸດກັບເປັນຂົງເຂດທີ່ສ້ຽງໆ ແລະ ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງກວ່າ ─ ນັ້ນຄື ການຮັບມືກັບຄຳຖາມທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ ແລະ ການຊ່ວຍຄົ້ນຫາເອກະສານທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.

ຄຳຖາມທີ່ພະນັກງານໃໝ່ຖາມໃນຊ່ວງສອງສາມອາທິດທຳອິດຫຼັງເຂົ້າວຽກນັ້ນ ມີຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນຢ່າງໜ້າແປກໃຈ. "ວິທີຂໍຄືນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນແນວໃດ?", "ຂໍລາພັກໄດ້ຈາກໃສ?", "ຂັ້ນຕອນການຕັ້ງຄ່າ VPN ແມ່ນຫຍັງ?", "ຂະບວນການອະນຸມັດເອກະສານສະບັບນີ້ແມ່ນແນວໃດ?" — ຄຳຖາມປະເພດນີ້ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ ບໍ່ວ່າຈະຕ່າງພະແນກ ຫຼື ຕ່າງສາຂາ.

ຫາກໃຫ້ AI Assistant ອ່ານເອກະສານຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: SOP (ຂັ້ນຕອນການດຳເນີນງານມາດຕະຖານ), FAQ ແລະ ນະໂຍບາຍພາຍໃນອົງກອນ, ພະນັກງານໃໝ່ກໍ່ຈະສາມາດຖາມຄຳຖາມຜ່ານຮູບແບບ Chat ໄດ້ທຸກເວລາ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນກາງຄືນ, ທ້າຍອາທິດ ຫຼື ພະນັກງານຈາກສາຂາທີ່ຢູ່ຄົນລະໂຊນເວລາ ກໍ່ສາມາດໄດ້ຮັບຄຳຕອບໃນເວລາທີ່ຕ້ອງການ.

ສິ່ງທີ່ສຳຄັນໃນທີ່ນີ້ຄື AI ຕອບຄຳຖາມໂດຍອ້າງອີງສະເພາະເນື້ອຫາທີ່ລະບຸໄວ້ໃນເອກະສານເທົ່ານັ້ນ. AI ບໍ່ສາມາດ "ຄາດເດົາ" ກົດລະບຽບທີ່ບໍ່ໄດ້ຂຽນໄວ້ ຫຼື ຂໍ້ຍົກເວັ້ນທີ່ບໍ່ໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ພາຍໃນອົງກອນໄດ້. ການກຳນົດຂອບເຂດທີ່ AI ສາມາດຕອບໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ ຈຶ່ງເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຂອງຄວາມສຳເລັດໃນການນຳໃຊ້.

ໃນການຄົ້ນຫາເອກະສານແບບດັ້ງເດີມ, ຜູ້ໃຊ້ຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ຄຳຄົ້ນຫາທີ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຊື່ໄຟລ໌ທີ່ແນ່ນອນ. ຫາກນຳ AI ມາໃຊ້, ກໍ່ຈະສາມາດຕອບຄຳຖາມທີ່ຖາມດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດ ເຊັ່ນ: "ຂໍໃຫ້ອະທິບາຍກົດລະບຽບການເບີກຄ່າເດີນທາງທີ່ໃຊ້ຢູ່ສາຂາໃນປະເທດໄທ" ໂດຍການດຶງເອົາສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກເອກະສານຕ່າງໆ ມາສ້າງເປັນຄຳຕອບໄດ້.

ກົນໄກດັ່ງກ່າວນີ້ ໃນດ້ານເຕັກນິກແລ້ວ ຈະຖືກຮັບຮູ້ວ່າເປັນວິທີການທີ່ເອີ້ນວ່າ RAG (Retrieval-Augmented Generation). ລະບົບຈະແປງເອກະສານພາຍໃນອົງກອນໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ AI ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້, ດຶງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງສູງສຸດຕາມຄຳຖາມ, ແລ້ວຈຶ່ງສ້າງຄຳຕອບໃນຮູບແບບຂໍ້ຄວາມທີ່ເປັນທຳມະຊາດ.

ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມຫຼາຍພາສາ, ກົນໄກນີ້ມີຄຸນຄ່າສູງຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງ ເຊັ່ນ: ການຖາມຄຳຖາມເປັນພາສາໄທ ແລະ ຮັບຄຳຕອບເປັນພາສາໄທ ກ່ຽວກັບເນື້ອຫາຂອງຄູ່ມືທີ່ຂຽນເປັນພາສາຍີ່ປຸ່ນ ກໍ່ກຳລັງເລີ່ມເປັນໄປໄດ້ໃນດ້ານເຕັກນິກ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເນື່ອງຈາກຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການແປຂຶ້ນຢູ່ກັບເນື້ອຫາຂອງເອກະສານ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຄຳສັບວິຊາສະເພາະ, ສຳລັບຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທາງທຸລະກິດທີ່ສຳຄັນ, ວິທີທີ່ເໝາະສົມຄືການລວມເອົາການກວດສອບໂດຍມະນຸດເຂົ້າໄປດ້ວຍ.

ຄຸນຄ່າຂອງຄູ່ມືບໍ່ໄດ້ຢູ່ທີ່ "ການມີຢູ່" ແຕ່ຢູ່ທີ່ "ການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ໃນຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຕ້ອງການ" ແລະ AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງນີ້ເປັນໄປໂດຍອັດຕະໂນມັດໄດ້.

ການມອບຄູ່ມື 50 ໜ້າໃຫ້ພະນັກງານໃໝ່ພ້ອມບອກວ່າ "ອ່ານໄວ້ກ່ອນ" ນັ້ນ ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວມັກຈະບໍ່ຄ່ອຍໄດ້ຮັບການອ່ານ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະໄດ້ອ່ານ ກໍ່ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຈະສາມາດຈື່ສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ໃນທັນທີທີ່ຕ້ອງການໃຊ້ງານຈິງ. AI ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍຕື່ມຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງ "ການມີຂໍ້ມູນຢູ່" ກັບ "ການນຳຂໍ້ມູນໄປໃຊ້ງານ" ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ລອງນຶກພາບຄູ່ມືການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຂອງໂຮງງານແຫ່ງໜຶ່ງ. ໜ້າ A4 ຈຳນວນ 30 ໜ້າ, ເຕັມໄປດ້ວຍຂໍ້ຄວນລະວັງລະອຽດ ແລະ ຂໍ້ຍົກເວັ້ນຕ່າງໆທີ່ຍາວເຫຍຍ. ເຖິງແມ່ນວ່າພະນັກງານໃໝ່ຈະໄດ້ອ່ານຄູ່ມືນີ້ກ່ອນອອກໄປເຮັດວຽກຕົວຈິງ, ກໍຍັງຍາກທີ່ຈະຮູ້ທັນທີວ່າ "ສຸດທ້າຍແລ້ວ, ວຽກງານມື້ນີ້ຕ້ອງກວດສອບຫຍັງແດ່".

ຫາກໃຊ້ AI, ສາມາດດຶງເອົາຈຸດສຳຄັນຈາກຄູ່ມືທີ່ຍາວດັ່ງກ່າວ ແລ້ວປ່ຽນເປັນ Checklist ຕາມແຕ່ລະໜ້າວຽກໄດ້. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ:

• ຕົ້ນສະບັບ: "ໃນການກວດສອບສິນຄ້າ, ໃຫ້ກວດສອບດ້ານຮູບລັກສະນາພາຍນອກ ໄດ້ແກ່ ຮອຍຂີດຂ່ວນ, ການປ່ຽນສີ, ການຕິດສິ່ງແປກປອມ, ກວດສອບດ້ານຂະໜາດວ່າຢູ່ພາຍໃນຄ່າຄວາມຜິດພາດທີ່ກຳນົດໄວ້ດ້ວຍ Vernier Caliper ຫຼື Micrometer. ເມື່ອພົບສິນຄ້າທີ່ບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານ, ໃຫ້ຂຽນລາຍງານສິນຄ້າບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານຕາມແບບຟອມທີ່ກຳນົດ ແລ້ວລາຍງານຕໍ່ຫົວໜ້າສາຍການຜະລິດ. ສຳລັບສິນຄ້າທີ່ຜະລິດໃຫ້ບໍລິສັດ A ໃຫ້ດຳເນີນການກວດສອບຄວາມໜາແໜ້ນຂອງການຫຸ້ມຫໍ່ເພີ່ມເຕີມດ້ວຍ"
• Checklist ຫຼັງຈາກ AI ປ່ຽນຮູບແບບ:
  • □ ກວດສອບຮູບລັກສະນາພາຍນອກ (ຮອຍຂີດຂ່ວນ / ການປ່ຽນສີ / ສິ່ງແປກປອມ)
  • □ ກວດສອບຂະໜາດ (Vernier Caliper / Micrometer)
  • □ ພົບສິນຄ້າບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານ → ຂຽນລາຍງານ + ລາຍງານຕໍ່ຫົວໜ້າສາຍການຜະລິດ
  • □ ສິນຄ້າສຳລັບບໍລິສັດ A → ກວດສອບຄວາມໜາແໜ້ນຂອງການຫຸ້ມຫໍ່ເພີ່ມເຕີມ

ການປ່ຽນຮູບແບບນີ້ສາມາດເຮັດດ້ວຍມືໄດ້ເຊັ່ນກັນ, ແຕ່ໃນກໍລະນີທີ່ມີຄູ່ມືຈຳນວນຫຼາຍ ຫຼື ມີການອັບເດດເລື້ອຍໆ, ການປ່ຽນຮູບແບບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ມັກຈະເຂົ້າເງື່ອນໄຂທີ່ຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການປ່ຽນເອກະສານແບບ Static ໃຫ້ກາຍເປັນ "ຄູ່ມືແບບໂຕ້ຕອບ" ທີ່ສາມາດຖາມຕອບໃນຮູບແບບ Chat ໄດ້ນັ້ນ ຖືເປັນໜຶ່ງໃນວິທີການນຳໃຊ້ AI ທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍທີ່ສຸດ.

ການອ້າງອີງຄູ່ມືແບບດັ້ງເດີມ: "ຂັ້ນຕອນການຫຸ້ມຫໍ່ສິນຄ້າ X" → ຄົ້ນຫາສາລະບານຄູ່ມື → ເປີດບົດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ → ອ່ານໜ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ → ພິຈາລະນາວ່າກົງກັບກໍລະນີຂອງຕົນຫຼືບໍ່

ຄູ່ມືແບບໂຕ້ຕອບ: "ບອກຂັ້ນຕອນການຫຸ້ມຫໍ່ສິນຄ້າ X ເພື່ອສົ່ງໄປຄັງສິນຄ້າທີ່ລາວ" → AI ລະບຸສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ດຶງຂັ້ນຕອນທີ່ກົງກັບເງື່ອນໄຂ ແລ້ວຕອບ

ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ ໂດຍສະເພາະສຳລັບພະນັກງານທີ່ຍັງຂາດປະສົບການ. ເຖິງແມ່ນຢູ່ໃນສະຖານະ "ບໍ່ຮູ້ວ່າຈະຄົ້ນຫາຫຍັງ" ກໍ່ຕາມ, ພຽງແຕ່ອະທິບາຍສິ່ງທີ່ຕິດຂັດດ້ວຍພາສາທຳມະດາ ກໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການປ່ຽນເປັນຮູບແບບໂຕ້ຕອບກໍ່ກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງໃໝ່ຂຶ້ນດ້ວຍ. ນັ້ນຄືຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ AI ອາດຕອບຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດ "ດ້ວຍທ່າທີໝັ້ນໃຈ". ໃນກໍລະນີທີ່ເນື້ອຫາຄູ່ມືລ້າສະໄໝ ຫຼື ມີຄວາມຂັດແຍ່ງກັນລະຫວ່າງເອກະສານຫຼາຍສະບັບ, AI ບໍ່ສາມາດຕັດສິນໄດ້. ຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງອ້າງອີງເອກະສານຕົ້ນສະບັບໄວ້ສະເໝີ, ແລະ ອອກແບບຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທີ່ບໍ່ໃຫ້ເຊື່ອຖືຄຳຕອບຂອງ AI ໂດຍບໍ່ຜ່ານການກວດສອບ ສຳລັບການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ສຳຄັນ.

ຄວາມສຳເລັດ ຫຼື ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ (Knowledge Transfer) ບໍ່ໄດ້ຂຶ້ນກັບປະສິດທິພາບຂອງ AI ແຕ່ຂຶ້ນກັບວ່າ "ວັດທະນະທຳການບັນທຶກ" ໄດ້ຝັງຮາກຢູ່ໃນອົງກອນຫຼືບໍ່.

ບັນທຶກການປະຊຸມ, ການສົນທະນາທາງດ້ານເຕັກນິກຜ່ານ Chat, ເອກະສານທົບທວນໂຄງການ, ບັນທຶກການແກ້ໄຂບັນຫາ — ພາຍໃນອົງກອນມີ "ຊິ້ນສ່ວນຄວາມຮູ້" ຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍກະຈັດກະຈາຍຢູ່ທົ່ວໄປ. ແຕ່ໃນກໍລະນີສ່ວນໃຫຍ່, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຍັງຄົງຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ເກີດຂຶ້ນ (Slack, ອີເມລ, ໄຟລ໌ບັນທຶກການປະຊຸມ) ໂດຍທີ່ບໍ່ມີລະບົບໃຫ້ສາມາດຄົ້ນຫາ ຫຼື ນຳໃຊ້ໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ.

ຄວາມຮູ້ທີ່ຢູ່ໃນຫົວຂອງພະນັກງານທີ່ມີປະສົບການ — "ລູກຄ້າລາຍນີ້ເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບຮູບແບບໃບແຈ້ງໜີ້, ສະນັ້ນຕ້ອງປ່ຽນຕາມນີ້" ຫຼື "ອຸປະກອນນີ້ມັກມີບັນຫາໃນວັນທີ່ມີຄວາມຊຸ່ມສູງ, ສະນັ້ນຕ້ອງກວດສອບແຕ່ເຊົ້າ" — ຄວາມຮູ້ແບບ tacit knowledge ເຫຼົ່ານີ້ມີຄຸນຄ່າສູງຫຼາຍສຳລັບອົງກອນ, ແຕ່ກໍ່ຖືກບັນທຶກເປັນເອກະສານໄວ້ໜ້ອຍຫຼາຍ.

AI ສາມາດຊ່ວຍສະໜັບສະໜູນການ "ປ່ຽນ tacit knowledge ໃຫ້ເປັນ explicit knowledge" ໄດ້. ໂດຍສະເພາະ:

1. ການຖອດຄຳເວົ້າອັດສຽງກອງປະຊຸມ ແລະ ສະຫຼຸບໂດຍອັດຕະໂນມັດ: ປ່ຽນຄວາມຮູ້ທີ່ພະນັກງານຜູ້ຊ່ຽວຊານແບ່ງປັນດ້ວຍປາກເວົ້າໃຫ້ເປັນຂໍ້ຄວາມໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ແລ້ວບັນທຶກໃນຮູບແບບທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້
2. ການດຶງ Knowledge ຈາກ Chat Log: ລະບຸຫົວຂໍ້ທີ່ຖືກຖາມ-ຕອບຊ້ຳໆໃນ Chat ພາຍໃນອົງກອນ, ແລ້ວຈັດລຽງເປັນ FAQ ທີ່ເໝາະສົມ
3. ການຈັດໂຄງສ້າງການທົບທວນຄືນໂຄງການ: ຈຳແນກຄຳເຫັນທົບທວນຄືນທີ່ຂຽນຢ່າງເສລີອອກເປັນໝວດໝູ່ "ສິ່ງທີ່ສຳເລັດດີ", "ຈຸດທີ່ຕ້ອງປັບປຸງ" ແລະ "ບົດຮຽນສຳລັບຄັ້ງຕໍ່ໄປ"

ຄວາມຮູ້ທີ່ຖ່າຍທອດກັນດ້ວຍມືໃນສະຖານທີ່ທີ່ມີກິ່ນ, ມີສຽງ — ຫູທີ່ໄດ້ຍິນສຽງຜິດປົກກະຕິຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຕາທີ່ເຫຼືອບເບິ່ງໜ້າເອກະສານແລ້ວຮູ້ສຶກວ່າມີຄວາມຜິດປົກກະຕິ. Tacit knowledge ທີ່ໃກ້ຄຽງກັບ "ຄວາມຮູ້ທາງຮ່າງກາຍ" ແບບນີ້ຍັງບໍ່ສາມາດປ່ຽນເປັນ explicit knowledge ດ້ວຍ AI ໄດ້, ແຕ່ສຳລັບຄວາມຮູ້ທີ່ສາມາດສະແດງອອກດ້ວຍພາສາໄດ້ນັ້ນ, AI ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ໃນການບັນທຶກ ແລະ ຈັດລະບຽບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ມີສິ່ງໜຶ່ງທີ່ຕ້ອງເວົ້າຢ່າງຊື່ສັດໃນທີ່ນີ້. AI ບໍ່ສາມາດສ້າງຄວາມຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຢູ່ຈິງໄດ້.

ບໍ່ວ່າຈະນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສໍ່າໃດ, ຖ້າຄວາມຮູ້ບໍ່ໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ, ກໍ່ຈະບໍ່ມີຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ AI ສາມາດອ້າງອີງໄດ້. ຖ້າການປະຊຸມມີການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນແຕ່ບໍ່ມີການຈົດບັນທຶກ, ຫຼືພະນັກງານທີ່ມີປະສົບການແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ແຕ່ບໍ່ໄດ້ແບ່ງປັນຂະບວນການ, AI ກໍ່ຈະໄຮ້ຄ່າ.

ເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຂອງການນຳໃຊ້ AI ຄືອົງກອນຕ້ອງມີ "ວັດທະນະທຳການບັນທຶກຄວາມຮູ້". ນີ້ບໍ່ແມ່ນບັນຫາດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ, ແຕ່ເປັນບັນຫາດ້ານວັດທະນະທຳ ແລະ ລະບົບ. ໂດຍສະເພາະ:

• ຫຼຸດຜ່ອນອຸປະສັກໃນການບັນທຶກ: ແທນທີ່ຈະຮຽກຮ້ອງເອກະສານທີ່ສົມບູນແບບ, ໃຫ້ສ້າງນິໄສການບັນທຶກໃນລະດັບລາຍການ ຫຼື ບັນທຶກຫຍໍ້. ເນື່ອງຈາກ AI ສາມາດຈັດລະບຽບ ແລະ ສະຫຼຸບໃນພາຍຫຼັງໄດ້, ການບັນທຶກເບື້ອງຕົ້ນຈຶ່ງບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສົມບູນ
• ລວມການບັນທຶກເຂົ້າໃນການປະເມີນຜົນ: ກຳນົດ "ການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້" ເປັນໜຶ່ງໃນລາຍການປະເມີນຜົນການເຮັດວຽກຢ່າງຊັດເຈນ. ຖ້າການບັນທຶກບໍ່ມີແຮງຈູງໃຈ, ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຫຍຸ້ງຍ່ອນກໍ່ຈະຖືກຊັກຊ້າໄວ້ສະເໝີ
• ກຳນົດສະຖານທີ່ບັນທຶກໃຫ້ເປັນເອກະພາບ: "ບໍ່ຮູ້ວ່າຈະຂຽນໄວ້ທີ່ໃດ" ແມ່ນອຸປະສັກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງການບັນທຶກ. ໃຫ້ກຳນົດສະຖານທີ່ໂພດຂໍ້ມູນໄວ້ທີ່ດຽວ ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມລັງເລ

ບໍລິສັດໜຶ່ງໄດ້ຮີບຮ້ອນຢາກເຫັນຜົນຈາກການນຳໃຊ້ AI ຈົນຂ້າມຂັ້ນຕອນການຈັດຕັ້ງ Knowledge Base ແລ້ວນຳໃຊ້ AI Chatbot ກ່ອນ. ຜົນທີ່ຕາມມາຄືຂໍ້ມູນທີ່ AI ສາມາດອ້າງອີງໄດ້ມີໜ້ອຍເກີນໄປ ຈົນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບຕໍ່າ, ພະນັກງານຈຶ່ງຕັດສິນວ່າ "ໃຊ້ບໍ່ໄດ້" ແລະ ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ລຳດັບການນຳໃຊ້ AI ທີ່ຖືກຕ້ອງຄື "ລະບົບການບັນທຶກ → ການສະສົມຂໍ້ມູນ → ການນຳໃຊ້ AI" ແລະ ລຳດັບນີ້ບໍ່ສາມາດປ່ຽນກັບກັນໄດ້.

AI ສາມາດທົດແທນໄດ້ໃນດ້ານ "ການຄົ້ນຫາ, ຈັດລະບຽບ ແລະ ສົ່ງຕໍ່ຂໍ້ມູນ" ແຕ່ດ້ານ "ການເບິ່ງຄົນ, ຕັດສິນໃຈ ແລະ ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ" ນັ້ນ ມີແຕ່ມະນຸດເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້.

"ຖ້າ AI ເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບການຝຶກອົບຮົມ, ແລ້ວຫົວໜ້າ ຫຼື ລຸ້ນພີ່ຄວນເຮັດຫຍັງ?" ── ຄຳຖາມນີ້ມັກຈະເກີດຂຶ້ນສະເໝີໃນອົງກອນທີ່ກຳລັງພິຈາລະນານຳໃຊ້ AI. ຄຳຕອບນັ້ນຊັດເຈນ ຄື AI ກັບມະນຸດມີຂົງເຂດທີ່ຖະໜັດແຕກຕ່າງກັນໂດຍສິ້ນເຊີງ.

ເມື່ອ AI ຮັບຜິດຊອບວຽກງານປົກກະຕິ, ຫົວໜ້າ ແລະ ຜູ້ອາວຸໂສຈະສາມາດສຸມໃສ່ຂົງເຂດທີ່ຄວນໃຊ້ເວລາຢ່າງແທ້ຈິງ ນັ້ນກໍຄື ການສອນສ່ວນຕົວ, ການສຳພາດດ້ານ Career ແລະ ການສ້າງທີມ. AI ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນຫົວໜ້າ, ແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນໃຫ້ຫົວໜ້າສາມາດສຸມໃສ່ "ວຽກທີ່ແທ້ຈິງຂອງການເປັນຫົວໜ້າ" ໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່.

Before（ກ່ອນນຳໃຊ້ AI）：

ສິ່ງທີ່ພະນັກງານໃໝ່ A ໄດ້ຮັບໃນວັນທຳອິດຂອງການເຂົ້າເຮັດວຽກ ຄື: ລິ້ງໂຟລເດີທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ 1 ອັນ, ໄຟລ໌ PDF ຄູ່ມືການໃຊ້ງານ 7 ໄຟລ໌, ເອກະສານສະໄລດ໌ 3 ຊຸດ, ແລະ ໂນດທີ່ຂຽນວ່າ "ຖ້າມີຂໍ້ສົງໄສ ໃຫ້ຖາມ B ຫຼື C".

A ຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທຳຄວາມເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງຂອງໂຟລເດີກ່ອນ. ບໍ່ຮູ້ວ່າຄູ່ມືສະບັບໃດແມ່ນສະບັບລ່າສຸດ. ຢາກຖາມ B ແຕ່ເຫັນວ່າຫຍຸ້ງຢູ່ ຈຶ່ງບໍ່ກ້າເຂົ້າໄປຖາມ. ສ່ວນ C ຢູ່ສາຂາອື່ນ ແລະ ມີຄວາມຕ່າງດ້ານເວລາ. ໃນທີ່ສຸດ A ຈຶ່ງຖາມ D ທີ່ນັ່ງຢູ່ຂ້າງໆ ແຕ່ກໍ່ເຮັດໃຫ້ D ຕ້ອງຢຸດວຽກຂອງຕົນເອງ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເມື່ອເບິ່ງວັນໜຶ່ງຂອງ B (ພະນັກງານລຸ້ນເກົ່າ), ພຽງແຕ່ຊ່ວງເຊົ້າກໍ່ໄດ້ຮັບຄຳຖາມຈາກພະນັກງານໃໝ່ 3 ຄົນ ລວມທັງໝົດ 8 ຄັ້ງ. ໃນຈຳນວນນັ້ນ 6 ຄັ້ງ ເປັນຄຳຖາມດຽວກັນກັບທີ່ພະນັກງານໃໝ່ຄົນອື່ນໆ ເຄີຍຖາມມາກ່ອນ.

After（ຫຼັງນຳໃຊ້ AI）：

ສິ່ງທີ່ A ເຂົ້າເຖິງໃນວັນທຳອິດຂອງການເຂົ້າເຮັດວຽກ ຄື: Knowledge Portal ທີ່ຮອງຮັບ AI. ລະບົບໄດ້ຈັດລຽງ SOP, FAQ ແລະ ຕົວຢ່າງຄຳຖາມ-ຄຳຕອບທີ່ຜ່ານມາໄວ້ຢ່າງເປັນລະບຽບ ແລະ ສາມາດຄົ້ນຫາດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດໄດ້.

"ຂັ້ນຕອນການຮຽກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນແນວໃດ?" → AI ຕອບໂດຍດຶງຂໍ້ມູນຈາກ SOP ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. "ເອກະສານທີ່ຕ້ອງການສຳລັບການເດີນທາງໄປສາຂາລາວ ມີຫຍັງແດ່?" → AI ດຶງຂໍ້ມູນຈາກລະບຽບການເດີນທາງ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວີຊາ ແລ້ວຕອບ. ຄຳຕອບຈະມີລິ້ງໄປຫາເອກະສານຕົ້ນສະບັບຄັດຕິດໄວ້ດ້ວຍ.

ວຽກງານຂອງ B ປ່ຽນແປງໄປຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ເນື່ອງຈາກ AI ຮັບຜິດຊອບຄຳຖາມປະເພດທີ່ເປັນຮູບແບບຕາຍຕົວ, ຄຳຖາມທີ່ມາຫາ B ໂດຍກົງຈຶ່ງຖືກຄັດກອງໃຫ້ເຫຼືອສະເພາະສິ່ງທີ່ຕ້ອງການປະສົບການ ແລະ ການຕັດສິນໃຈ ເຊັ່ນ: "ກໍລະນີນີ້ຄວນຈັດຢູ່ໃນຮູບແບບໃດຂອງຄູ່ມື ຍັງຕັດສິນໃຈບໍ່ໄດ້" ຫຼື "ຢາກປຶກສາກ່ຽວກັບແນວທາງການຮັບມືທີ່ຄຳນຶງເຖິງຄວາມສຳພັນກັບຄູ່ຄ້າ". B ສາມາດດຳເນີນວຽກຂອງຕົນເອງໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍບໍ່ຖືກຂັດຈັງຫວະ ແລະ ສາມາດໃຫ້ຄຳແນະນຳຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ໃນສະຖານະການທີ່ຕ້ອງການຢ່າງແທ້ຈິງ.

ການນຳໃຊ້ AI ບໍ່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຈາກ "ຈະເລືອກເຄື່ອງມືໃດ" ແຕ່ເລີ່ມຈາກການກວດສອບວ່າ "ຄວາມຮູ້ຂອງອົງກອນຕົນເອງຢູ່ໃນສະຖານະໃດ"

ກ່ອນທີ່ຈະຄັດເລືອກເຄື່ອງມື AI ຫຼື ວາງແຜນການນຳໃຊ້, ສິ່ງທຳອິດທີ່ຕ້ອງເຮັດຄືການເຂົ້າໃຈສະຖານະການປັດຈຸບັນຂອງອົງກອນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ໂດຍການເລີ່ມຕົ້ນຈາກ 3 ຄຳຖາມຕໍ່ໄປນີ້, ຈະສາມາດລະບຸຂົງເຂດທີ່ມີແນວໂນ້ມໄດ້ຜົນດີທີ່ສຸດໄດ້.

ຄຳຖາມທີ 1: ຄຳຖາມທີ່ພະນັກງານໃໝ່ຖາມຊ້ຳຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນຫຍັງ?

ໃຫ້ລວບລວມລາຍການຄຳຖາມທີ່ພະນັກງານໃໝ່ທີ່ເຂົ້າວຽກໃນອະດີດ ມັກຖາມເລື້ອຍໆໃນຊ່ວງ 1–3 ເດືອນທຳອິດ. ຫາກສຳພາດຝ່າຍ HR, ຝ່າຍທົ່ວໄປ, ຝ່າຍ IT ແລະ ພີ່ລ້ຽງໃນພາກສະໜາມ, ຈະພົບວ່າມີຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນຢ່າງໜ້າປະຫຼາດໃຈ. "ລາຍການຄຳຖາມທີ່ຖາມຊ້ຳ" ນີ້ ຈະກາຍເປັນຕົວເລືອກ FAQ ທີ່ຄວນໃຫ້ AI ຮັບມືກ່ອນເປັນອັນດັບທຳອິດ.

ຄຳຖາມທີ 2: ຄວາມຮູ້ດ້ານວຽກງານທີ່ສຳຄັນ ມີຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ຄົ້ນຫາໄດ້ຫຼືບໍ່?

ສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ "ຂັ້ນຕອນນີ້ຂຽນໄວ້ໃນຄູ່ມືແລ້ວ" ຫຼື ຕ້ອງເວົ້າວ່າ "ຂັ້ນຕອນນີ້ຕ້ອງຖາມຄຸນ B ຈຶ່ງຈະຮູ້" ເທົ່ານັ້ນ? ຂົງເຂດທີ່ຕ້ອງອາໄສຄົນໃດຄົນໜຶ່ງໂດຍສະເພາະຍິ່ງຫຼາຍ, ຄວາມສ່ຽງຂອງການທີ່ຄວາມຮູ້ຕິດຢູ່ກັບຕົວບຸກຄົນກໍຍິ່ງສູງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຕ້ອງບໍ່ລືມວ່າ ກ່ອນຈະນຳ AI ເຂົ້າມາໃຊ້ ຈຳເປັນຕ້ອງຜ່ານຂັ້ນຕອນ "ການບັນທຶກ" ກ່ອນ.

ຄຳຖາມທີ 3: ຂອບເຂດທີ່ AI ສາມາດຕອບໄດ້ ແລະ ຂອບເຂດທີ່ຕ້ອງ Escalate ໃຫ້ມະນຸດຮັບຜິດຊອບ ຢູ່ຕຳແໜ່ງໃດ?

ການມອບຄຳຖາມທັງໝົດໃຫ້ AI ຈັດການນັ້ນ ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເໝາະສົມ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການປຶກສາດ້ານແຮງງານ, ການສອບຖາມກ່ຽວກັບການຄຸກຄາມ, ການລາຍງານເຫດການດ້ານຄວາມປອດໄພ ເຫຼົ່ານີ້ຄວນສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບໂດຍກົງ ແທນທີ່ຈະໃຫ້ AI ຈັດການ. ການອອກແບບເສັ້ນແບ່ງນີ້ລ່ວງໜ້າ ຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກນຳ AI ເຂົ້າໃຊ້ງານ.

ພຽງແຕ່ຕອບ 3 ຄຳຖາມເຫຼົ່ານີ້ ກໍຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄຳຕອບຂອງ "ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດໃດ" ມີຄວາມຊັດເຈນຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ແທນທີ່ຈະຕັ້ງເປົ້າໝາຍນຳໃຊ້ພ້ອມກັນທົ່ວທັງອົງກອນ, ການເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງຄ່ອຍເປັນຄ່ອຍໄປ ໂດຍສຸມໃສ່ຂົງເຂດທີ່ມີຄຳຖາມຊ້ຳຫຼາຍທີ່ສຸດ ແລະ ມີເອກະສານທີ່ຄ່ອນຂ້າງຄົບຖ້ວນ ຖືເປັນວິທີການທີ່ມີໂອກາດສຳເລັດສູງກວ່າ.

ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍຢ່າງທີ່ມັກຖືກມອງຂ້າມໃນເວລານຳ AI ເຂົ້າມາລວມໃສ່ໃນການຝຶກອົບຮົມ.

1. ຄຳຕອບຂອງ AI ດູ "ໜ້າເຊື່ອຖື" ແຕ່ບໍ່ໄດ້ຖືກຕ້ອງສະເໝີໄປ

AI ຈະຕອບຄຳຖາມຄືກັບວ່າມີຄວາມໝັ້ນໃຈ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະອ້າງອີງຂໍ້ມູນທີ່ລ້າສະໄໝ ຫຼື ເອກະສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກໍຕາມ. ນີ້ແມ່ນລັກສະນະໂຄງສ້າງຂອງ Generative AI ທີ່ໃນປັດຈຸບັນຍັງບໍ່ມີວິທີແກ້ໄຂໄດ້ຢ່າງສົມບູນ. ມາດຕະການທີ່ຄວນນຳໃຊ້ ໄດ້ແກ່:

• ອອກແບບລະບົບໃຫ້ລະບຸເອກະສານທີ່ເປັນແຫຼ່ງອ້າງອີງຄຽງຄູ່ກັບຄຳຕອບສະເໝີ
• ເພີ່ມຂໍ້ຄວາມເຕືອນ ເຊັ່ນ: "ຄຳຕອບນີ້ອ້າງອີງຈາກເອກະສານພາຍໃນອົງກອນ. ກະລຸນາກວດສອບຂໍ້ມູນລ່າສຸດກັບພະແນກ ○○"
• ນຳເອົາການກວດສອບຄຸນນະພາບຄຳຕອບຂອງ AI ແບບສຸ່ມຕົວຢ່າງຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີເຂົ້າໃນການດຳເນີນງານ

2. AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນ "ການຈັດການຄວາມຮູ້ທີ່ດີ" ໄດ້

AI ແມ່ນເຄື່ອງມືສຳລັບຄົ້ນຫາ, ສະຫຼຸບ, ແລະ ນຳສະເໜີຄວາມຮູ້ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ບໍ່ແມ່ນການສ້າງຄວາມຮູ້ໃໝ່ຂຶ້ນມາ. ບັນຫາຮາກເຫງົ້າທີ່ວ່າເອກະສານລ້າສະໄໝ, ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼື ຂັດແຍ້ງກັນນັ້ນ ຈະບໍ່ຖືກແກ້ໄຂໄດ້ດ້ວຍການນຳ AI ເຂົ້າມາໃຊ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຍັງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ AI ອາດສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ພະນັກງານໃໝ່ໂດຍຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນທີ່ລ້າສະໄໝວ່າເປັນ "ສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງ".

ຂໍແນະນຳຢ່າງຍິ່ງໃຫ້ດຳເນີນການກວດສອບ ແລະ ປັບປຸງເອກະສານ ພ້ອມທັງຈັດຕັ້ງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການອັບເດດໄປພ້ອມກັນໃນໂອກາດທີ່ນຳ AI ເຂົ້າມາໃຊ້.

3. ໃນຊ່ວງເລີ່ມຕົ້ນການນຳໃຊ້, "ການປັບຄວາມຄາດຫວັງ" ແມ່ນສຳຄັນທີ່ສຸດ

ໃນຊ່ວງສອງສາມອາທິດທຳອິດຫຼັງຈາກນຳ AI ມາໃຊ້, ຄວາມບໍ່ພໍໃຈຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບທີ່ຕ່ຳ ແລະ ຂອບເຂດການຮອງຮັບທີ່ຈຳກັດນັ້ນ ມັກຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້ງ່າຍ. ຫາກຄວາມປະທັບໃຈທຳອິດທີ່ວ່າ "ໃຊ້ບໍ່ໄດ້" ຕິດຕໍ່ກັນ, ຈະເຮັດໃຫ້ອັດຕາການໃຊ້ງານຟື້ນຕົວໄດ້ຍາກ ເຖິງແມ່ນຈະມີການປັບປຸງໃນພາຍຫຼັງກໍຕາມ. ກ່ອນການນຳໃຊ້, ການລະບຸຢ່າງຊັດເຈນວ່າ "ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ ລະບົບສາມາດຮອງຮັບຄຳຖາມໃນຂອບເຂດນີ້ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຈະຖືກປັບປຸງໄປເລື້ອຍໆຕາມການໃຊ້ງານ" ພ້ອມທັງກຽມກົນໄກສຳລັບເກັບກຳ Feedback ໄວ້ລ່ວງໜ້ານັ້ນ ຈະເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການຕິດຕັ້ງລະບົບໃຫ້ໄດ້ຜົນ.

ໃນຂອບເຂດຂອງການຕອບຄຳຖາມ FAQ ທີ່ເປັນຮູບແບບຄົງທີ່, ການຄົ້ນຫາຄູ່ມື, ແລະ ການສະຫຼຸບຂັ້ນຕອນການດຳເນີນງານ, AI ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະສ້າງເງື່ອນໄຂທີ່ເໝາະສົມສຳລັບການສະແດງປະສິດທິຜົນສູງ. ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ "ຄຳຖາມດຽວກັນເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ" ແລະ "ຂໍ້ມູນທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການຕອບມີຢູ່ໃນຮູບແບບເອກະສານ", ຜົນຂອງການນຳໃຊ້ງານມັກຈະປາກົດຊັດເຈນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ຕ້ອງການການຕັດສິນໃຈຕາມສະຖານະການສ່ວນຕົວ, ຫຼື ການ Mentoring ທີ່ອີງໃສ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ແມ່ນຢູ່ນອກຂອບເຂດການນຳໃຊ້ AI. ການກຳນົດຕຳແໜ່ງຂອງ AI ວ່າເປັນ "ຊ່ອງທາງ FAQ ພາຍໃນອົງກອນທີ່ໃຫ້ບໍລິການ 24 ຊົ່ວໂມງ" ແທນທີ່ຈະເປັນ "ວິທະຍາກອນຝຶກອົບຮົມທີ່ຮອບຮູ້ທຸກດ້ານ" ແມ່ນວິທີທີ່ສົມເຫດສົມຜົນກວ່າ.

AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ທັງໝົດ. ສິ່ງທີ່ AI ສາມາດທົດແທນໄດ້ນັ້ນ ມີພຽງແຕ່ສ່ວນຂອງ "ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ" ເທົ່ານັ້ນ ຄື ການຄົ້ນຫາ, ການຈັດລະບຽບ ແລະ ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນ. ບົດບາດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການສັງເກດສະຖານະການຂອງແຕ່ລະບຸກຄົນ ແລ້ວໃຫ້ຄຳແນະນຳໃນການເຕີບໂຕ, ການໃຫ້ກຳລັງໃຈລູກນ້ອງທີ່ລົ້ມເຫຼວ, ຫຼື ການປັບຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຄົນໃນທີມ ລ້ວນແລ້ວແຕ່ເປັນສິ່ງທີ່ມະນຸດເທົ່ານັ້ນສາມາດເຮັດໄດ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການນຳ AI ມາໃຊ້ງານຈະຊ່ວຍໃຫ້ຫົວໜ້າໄດ້ຮັບການປົດປ່ອຍຈາກວຽກງານປະຈຳ ແລະ ສາມາດທຸ່ມເທເວລາໃຫ້ກັບ "ການສອນງານທີ່ມີພຽງມະນຸດເທົ່ານັ້ນສາມາດເຮັດໄດ້" ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ເລີຍ, ແຕ່ລຳດັບຂັ້ນຕອນແມ່ນສຳຄັນ. ຖ້ານຳ AI Chatbot ມາໃຊ້ງານໃນຂະນະທີ່ເອກະສານຍັງມີໜ້ອຍ, ກໍຈະບໍ່ມີຂໍ້ມູນໃຫ້ອ້າງອີງ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບກໍຈະຕໍ່າລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຈຶ່ງແນະນຳໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຈັດທຳເອກະສານສະເພາະ "ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ" ໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບ FAQ ກ່ອນ, ແລ້ວຈຶ່ງຄ່ອຍໆສ້າງ Knowledge Base ຂະໜາດນ້ອຍຂຶ້ນມາ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງລະບົບຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບ. ເຖິງແມ່ນຈະເປັນພຽງບັນທຶກໃນຮູບແບບລາຍການຫົວຂໍ້, ກໍຍັງຖືວ່າເປັນຂໍ້ມູນທີ່ AI ສາມາດນຳໄປອ້າງອີງໄດ້.

ການຕອບ FAQ ພາຍໃນອົງກອນ ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ ແລະ ເຫັນຜົນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດ. ມີເຫດຜົນຢູ່ 3 ຂໍ້. ຂໍ້ທຳອິດ, ຮູບແບບຂອງຄຳຖາມ ແລະ ຄຳຕອບມີລັກສະນະຄ່ອນຂ້າງເປັນມາດຕະຖານ. ຂໍ້ທີສອງ, ຜົນລັບສາມາດວັດແທກໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນໃນຮູບແບບຂອງ "ການຫຼຸດລົງຂອງຈຳນວນການສອບຖາມ". ຂໍ້ທີສາມ, ເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ (ເຊັ່ນ: ລະບຽບການເຮັດວຽກ, ກົດລະບຽບການຄືນເງິນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຂັ້ນຕອນການຕັ້ງຄ່າ IT ເປັນຕົ້ນ) ມີຢູ່ແລ້ວໃນຫຼາຍໆອົງກອນ. ການດຳເນີນການໂດຍເລີ່ມຈາກການຕອບ FAQ ໃຫ້ໄດ້ຜົນກ່ອນ ແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍໄປສູ່ການເຮັດຄູ່ມືໃຫ້ເປັນແບບໂຕ້ຕອບ ແລະ ການຂະຫຍາຍຖານຄວາມຮູ້ຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນ ຖືເປັນວິທີດຳເນີນການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕ່ຳ.

AI ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືວິເສດທີ່ສາມາດ automate ການຝຶກອົບຮົມພາຍໃນທັງໝົດໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ແຕ່ມັນເປັນວິທີການທີ່ສາມາດສ້າງລະບົບໃຫ້ "ການສື່ສານຂໍ້ມູນທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ" ເຊັ່ນ: ການຕອບ FAQ, ການສະຫຼຸບຄູ່ມື, ແລະ ການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ ແລະ ຍັງສາມາດແກ້ໄຂການຝຶກອົບຮົມທີ່ຂຶ້ນກັບຄົນໃດຄົນໜຶ່ງໄດ້ຢ່າງ着実.

ສະຫຼຸບປະເດັນສຳຄັນຂອງບົດຄວາມນີ້ດັ່ງນີ້:

• ບັນຫາຫຼັກຂອງການຝຶກອົບຮົມ ບໍ່ແມ່ນການຂາດຂໍ້ມູນ ແຕ່ເປັນ "ບັນຫາໂຄງສ້າງ" ທີ່ຂໍ້ມູນບໍ່ສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ຄົນທີ່ຕ້ອງການໃນຮູບແບບທີ່ເໝາະສົມໄດ້
• ດ້ານທີ່ AI ຖະໜັດ ຄື FAQ ປະເພດມາດຕະຖານ, ການຄົ້ນຫາເອກະສານ, ການສະຫຼຸບຂັ້ນຕອນ ແລະ ການສ້າງ checklist
• ດ້ານທີ່ມະນຸດຕ້ອງຮັບຜິດຊອບ ຄື ການສອນສ່ວນຕົວ, ການຕັດສິນຕາມສະພາບການ, ແລະ ການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
• ເງື່ອນໄຂກ່ອນການນຳໃຊ້ ຄື "ວັດທະນະທຳການບັນທຶກຄວາມຮູ້" ── AI ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນ
• ວິທີເລີ່ມຕົ້ນ ມາຈາກ 3 ຄຳຖາມ (ຄຳຖາມທີ່ຖາມຊ້ຳໆຄືຫຍັງ, ຄວາມຮູ້ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້ຫຼືບໍ່, ຂອບເຂດລະຫວ່າງ AI ແລະ ມະນຸດຢູ່ໃສ)

ໂດຍສະເພາະສຳລັບບໍລິສັດທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນສະພາບແວດລ້ອມຫຼາຍສາຂາ ແລະ ຫຼາຍພາສາ, ການສ້າງລະບົບການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ດ້ວຍ AI ສາມາດເປັນວິທີການທີ່ເປັນຈິງໄດ້ ເພື່ອລຶບລ້າງຄວາມຫ່າງດ້ານຂໍ້ມູນລະຫວ່າງສາຂາ ແລະ ສະໜອງປະສົບການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຄຸນນະພາບສະໝ່ຳສະເໝີໃນທຸກສາຂາ.

ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລາຍຊື່ 10 ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມຊ້ຳໆຫຼາຍທີ່ສຸດໃນອົງກອນຂອງທ່ານ. ນັ້ນຄືກ້າວທຳອິດຂອງການນຳໃຊ້ AI.