ក្រុមហ៊ុន SK កំពុងរៀបចំការកែទម្រង់អង្គការធំមួយនៅឆមាសក្រោយនៃឆ្នាំនេះ។ មូលដ្ឋានគឺបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ជាពិសេស AI ភ្នាក់ងារ។ វាមិនមែនត្រឹមកម្រិតទុកការងារចាស់ដដែល ហើយដាក់ AI ឲ្យជួយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែមានន័យថានឹងរៀបចំអង្គការឡើងវិញទាំងស្រុង។ គោលដៅតំណាងមួយគឺការងារទិន្នន័យផ្អែកលើ Excel របស់បុគ្គលិកការិយាល័យ។ តាមអត្ថបទ បាននិយាយថា កំពុងពិនិត្យផែនការផ្ទេរការងារបញ្ចូល និងរៀបចំបែបនេះទាំងមូលទៅឲ្យ AI ភ្នាក់ងារ។ ទៅមុខ វិធីសំខាន់គឺមើលមុនថា AI អាចធ្វើការងារដែលមានស្រាប់បានឬអត់ ហើយបន្ទាប់មកទើបបែងចែកការងាររបស់មនុស្សឡើងវិញ។ នៅក្នុងអត្ថបទ ក៏លើកឡើងពីលទ្ធភាពដែល SK텔레콤 អាចក្លាយជាអ័ក្សស្នូលនៃការផ្លាស់ប្ដូរលើកនេះ។ ហើយក៏បញ្ជាក់ផងដែរថា ប្រធាន 최태원 បានមើល AX ជាបញ្ហានៃការរស់រាន និងសមត្ថភាពប្រកួតប្រជែង។ លំហូរនេះ មើលទៅមិនមែនជាការសាកល្បងរបស់ SK តែម្នាក់ឯងទេ ប៉ុន្តែអាចអានបានថាជាផ្នែកមួយនៃការផ្លាស់ប្ដូរធំជាងនេះ ដែលក្រុមហ៊ុនធំផ្សេងៗក៏កំពុងពិនិត្យទិសដៅស្រដៀងគ្នាដែរ។
원문 보기
ស្នូលនៃព័ត៌មាននេះ មិនមែនជា ‘ការដាក់ឲ្យប្រើ AI’ ទេ ប៉ុន្តែជា ‘ការប្តូរប្លង់រចនាការងារ’
បើអានព័ត៌មាននេះត្រឹមថា ‘ក្រុមហ៊ុនធំប្រើ AI’ នោះងាយខកខានចំណុចសំខាន់។ ផ្នែកដែលសំខាន់ជាងក្នុងអត្ថបទគឺពាក្យថា រៀបអង្គការឡើងវិញដោយយក AI ភ្នាក់ងារជាមូលដ្ឋាន។ នេះមានន័យថា មិនមែនគ្រាន់តែទិញសូហ្វវែរមួយទៀតមកជួយការងារដែលបុគ្គលិកកំពុងធ្វើបន្តិចបន្តួចទេ ប៉ុន្តែមានន័យថា ការងារខ្លះ AI នឹងដំណើរការមុន ហើយមនុស្សនឹងពិនិត្យ និងសម្រេចចិត្តអ្វីខ្លះ ត្រូវបានបែងចែកថ្មីទាំងស្រុង។
បើឧបករណ៍ AI កាលមុននៅជិតនឹង ‘ឧបករណ៍សរសេរព្រាង’ ឬ ‘ជំនួយការស្វែងរក’ នោះ AI ភ្នាក់ងារ គួរត្រូវយល់ថា ជិតទៅនឹងការទទួលគោលដៅមួយ ហើយអនុវត្តជំហានច្រើនបន្តគ្នា។ ឧទាហរណ៍ វាអាចទទួលខុសត្រូវលំហូរមួយកញ្ចប់ ដូចជា ប្រមូលទិន្នន័យ សម្រួលទម្រង់ រកតម្លៃខុសប្រក្រតី ហើយធ្វើរហូតដល់ព្រាងរបាយការណ៍សង្ខេបផងដែរ។ បើយល់ចំណុចនេះ អ្នកនឹងចាប់អារម្មណ៍បានថា ហេតុអ្វីចំណងជើងអត្ថបទប្រើពាក្យ វះកាត់ធំលើអង្គការ។
ចំណុចដែលអ្នកអានគួរមើលនៅទីនេះមានតែមួយ។ តទៅមុខ ការប្រកួតប្រជែងរបស់ក្រុមហ៊ុន កំពុងផ្លាស់ពី ‘ប្រើ AI ឬមិនប្រើ’ ទៅជា ផ្ទេរការងារណាខ្លះទៅឲ្យ AI ហើយមនុស្សទុកតម្លៃ និងការទទួលខុសត្រូវនៅកន្លែងណា។ បើដឹងស្តង់ដារនេះហើយ មិនត្រឹមតែអត្ថបទអំពី SK ប៉ុណ្ណោះទេ សូម្បីតែព័ត៌មាន AI របស់ក្រុមហ៊ុនផ្សេងៗ ក៏អានបានងាយជាងមុនច្រើនដែរ។
ការដាក់ឧបករណ៍ជំនួយគឺដាក់ AI លើការងារដែលមានស្រាប់ ខណៈអង្គការដែលយកភ្នាក់ងារជាមូលដ្ឋាន គឺរៀបលំហូរការងារឡើងវិញទាំងស្រុង។
ដូច្នេះ ឯកតានៃការផ្លាស់ប្តូរក៏ធំឡើងដែរ មិនមែនត្រឹមផលិតភាពបុគ្គលទេ ប៉ុន្តែដល់រចនាសម្ព័ន្ធក្រុម ប្រព័ន្ធអនុម័ត និងការបែងចែកការទទួលខុសត្រូវ។
ឧបករណ៍ជំនួយការងារ និងអង្គការដែលយក AI ភ្នាក់ងារជាមូលដ្ឋាន ខុសគ្នាអ្វីខ្លះ
| ធាតុប្រៀបធៀប | ឧបករណ៍ជំនួយការងារ | |
|---|---|---|
| អំណាចដឹកនាំ | មនុស្សបញ្ជារាល់លើក | |
អង្គការដែលយក AI ភ្នាក់ងារជាមូលដ្ឋាន AI ទទួលគោលដៅ ហើយអនុវត្តជំហានជាច្រើនបន្តគ្នា | ||
| វិសាលភាពអនុវត្ត | ការងារតែមួយដូចជាសរសេរសេចក្តីព្រាង·សង្ខេប | |
| រចនាសម្ព័ន្ធអនុម័ត | រក្សាប្រព័ន្ធរាយការណ៍ដែលមានស្រាប់ | |
| ការបែងចែកទំនួលខុសត្រូវ | ទំនួលខុសត្រូវលើលទ្ធផលស្ទើរតែទាំងអស់នៅសល់លើមនុស្ស | |
| ការវាស់វែងលទ្ធផល | បង្កើនផលិតភាពផ្ទាល់ខ្លួនរបស់បុគ្គលិក | |
| ឥទ្ធិពលលើអង្គការ | កម្រិតបណ្តុះបណ្តាលការប្រើឧបករណ៍ | |
ក្រុមហ៊ុននឹងផ្ទេរការងារណាទៅឲ្យ AI ហើយការងារណានឹងទុកឲ្យមនុស្ស
| ស្តង់ដារវិនិច្ឆ័យ | ការងារដែលងាយផ្ទេរទៅ AI | ការងារដែលងាយទុកឲ្យមនុស្ស |
|---|---|---|
| ភាពធ្វើម្តងហើយម្តងទៀត | ការបញ្ចូល·ប្រមូលផ្តុំដែលធ្វើម្តងហើយម្តងទៀតតាមទម្រង់ដដែលរាល់ថ្ងៃ | ការសម្រេចចិត្តដែលបរិបទផ្លាស់ប្តូររាល់លើក |
| លទ្ធភាពធ្វើជាស្តង់ដារ | ការងារដែលច្បាប់ និងគំរូច្បាស់លាស់ | ការងារដែលការចរចា និងការបញ្ចុះបញ្ចូលសំខាន់ជាងច្បាប់ |
| លទ្ធភាពបម្លែងជាទិន្នន័យ | ការងារដែលឯកសារ·តម្លៃលេខ·ការសន្ទនានៅសល់ជាទិន្នន័យឌីជីថល | ការងារដែលទំនាក់ទំនងមិនផ្លូវការ និងចំណេះដឹងដោយបទពិសោធន៍មានច្រើន |
| ការដោះស្រាយកំហុស | ការងារដែលថ្លៃកំហុសទាប ហើយងាយពិនិត្យឡើងវិញ | ការងារដែលកំហុសម្តងមួយអាចធំឡើងទៅជាហានិភ័យផ្លូវច្បាប់·កេរ្តិ៍ឈ្មោះ |
| សមត្ថភាពស្នូល | សង្ខេប បែងចែក ស្វែងរក សរសេរសេចក្តីព្រាង | ការអនុម័តចុងក្រោយ ការដោះស្រាយករណីលើកលែង ការវិនិច្ឆ័យទំនួលខុសត្រូវ ការយល់ចិត្ត |
| ករណីតំណាង | រៀបចំកំណត់ហេតុកិច្ចប្រជុំ សេចក្តីព្រាងរបាយការណ៍ ស្វែងរកតម្លៃទិន្នន័យមិនប្រក្រតី | ជ្រើសរើសយុទ្ធសាស្ត្រ ការចរចា ការវាយតម្លៃបុគ្គលិក ការទំនាក់ទំនងខាងក្រៅ |
ពី Excel ទៅ ERP ហើយត្រឡប់មក AI វិញ៖ ឧបករណ៍ការងាររបស់បុគ្គលិកការិយាល័យកូរ៉េបានផ្លាស់ប្តូរបែបនេះមក
មូលហេតុដែលប្រយោគ ‘ប្រគល់ការងារ Excel ទៅ AI’ ស្តាប់ទៅធំ គឺព្រោះវប្បធម៌ការិយាល័យរបស់ក្រុមហ៊ុនកូរ៉េបានដំណើរការលើ Excel ជាយូរមកហើយ។ បើមើលលំហូរ អ្នកនឹងចាប់ផ្តើមឃើញថា ហេតុអ្វីការផ្លាស់ប្តូរលើកនេះលើសពីការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មធម្មតា។
ដំណាក់កាលទី 1៖ ទសវត្សរ៍ 1980~1990, Excel ក្លាយជាភាសាមូលដ្ឋាននៃការិយាល័យ
Excel មិនត្រឹមតែជាកម្មវិធីគណនាលេខទេ ប៉ុន្តែក៏បានក្លាយជាទម្រង់មូលដ្ឋាននៃតារាងថវិកា·តារាងលទ្ធផល·របាយការណ៍ផងដែរ។ ពេលវាស្របគ្នានឹងសម័យដែលការធ្វើប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័ររបស់ក្រុមហ៊ុនកូរ៉េរីករាលដាល វប្បធម៌ ‘រៀបចំលេខ = បើក Excel’ ក៏រឹងមាំឡើង។
ដំណាក់កាលទី 2៖ ទសវត្សរ៍ 2000, ERP បានចូលមក ប៉ុន្តែ Excel មិនបានបាត់ទៅទេ
ERP គឺការគ្រប់គ្រងធនធានសហគ្រាស និយាយឲ្យងាយគឺជាឧបករណ៍ដែលចងព័ត៌មានដូចជា ស្តុក·ការទិញ·គណនេយ្យ របស់ក្រុមហ៊ុនចូលក្នុងប្រព័ន្ធតែមួយ។ ប៉ុន្តែនៅកន្លែងធ្វើការពិត រចនាសម្ព័ន្ធទ្វេនៅតែមាន គឺទុកទិន្នន័យផ្លូវការនៅក្នុងប្រព័ន្ធ ហើយការប្រមូលចុងក្រោយនិងការកែច្នៃសម្រាប់រាយការណ៍នៅតែធ្វើដោយ Excel។
ដំណាក់កាលទី 3៖ ទសវត្សរ៍ 2010, ប្រព័ន្ធបានទូលំទូលាយឡើង ប៉ុន្តែ ‘ម៉ាយល៍ចុងក្រោយ’ នៅតែសល់នៅដៃមនុស្ស
ការផ្គូផ្គងលេខរបស់នាយកដ្ឋាននីមួយៗ ការពន្យល់ករណីលើកលែង និងការរៀបចំឡើងវិញឲ្យត្រូវតាមទម្រង់រាយការណ៍ជូនថ្នាក់ដឹកនាំ គឺជាតំបន់ដែលប្រព័ន្ធស្តង់ដារធ្វើមិនសូវបានល្អ។ ដូច្នេះ ពេលវេលាច្រើនរបស់បុគ្គលិកការិយាល័យនៅក្រុមហ៊ុនធំៗ បានចំណាយទៅលើការរៀបចំ Excel និងការពិនិត្យលេខ។
ដំណាក់កាលទី 4៖ ទសវត្សរ៍ 2020, AI បានជ្រៀតចូលលើសពីការបញ្ចូលទិន្នន័យ ទៅដល់ការសង្ខេប និងជំនួយការវិនិច្ឆ័យ
ឥឡូវនេះ AI កំពុងទៅមួយជំហានទៀត ពីការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មចម្លង·គណនាសាមញ្ញ។ ព្រោះវាអាចអានឯកសារច្រើន ស្វែងរកតម្លៃចម្លែក សរសេរសេចក្តីព្រាងរបាយការណ៍ ហើយថែមទាំងស្នើសកម្មភាពបន្ទាប់បានទៀត ដូច្នេះវាចាប់ផ្តើមចូលមកដល់ ‘ម៉ាយល៍ចុងក្រោយ’ ដែលពីមុនចាំបាច់ត្រូវការដៃមនុស្ស។
ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម Excel និងភ្នាក់ងារ AI មិនមែនជាស្វ័យប្រវត្តិកម្មដូចគ្នាទេ
| មុខធៀប | ការងារផ្អែកលើ Excel | ការងារផ្អែកលើ ERP·BI | ការងារផ្អែកលើភ្នាក់ងារ AI |
|---|---|---|---|
| ប្រភពទិន្នន័យ | ខ្ចាត់ខ្ចាយតាមឯកសារនីមួយៗ | រួមបញ្ចូលនៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្លូវការ | អានប្រព័ន្ធ និងឯកសារច្រើនជាមួយគ្នា |
| ការដោះស្រាយករណីលើកលែង | ពឹងលើបទពិសោធន៍របស់អ្នកទទួលបន្ទុក | ដោះស្រាយនៅក្នុងច្បាប់ស្តង់ដារ | អាចរចនារចនាសម្ព័ន្ធដែលរកឃើញករណីលើកលែង ហើយបញ្ជូនទៅមនុស្សបាន |
| ការសរសេររបាយការណ៍ | មនុស្សកែច្នៃឡើងវិញដោយផ្ទាល់ | បង្កើតរបាយការណ៍ទម្រង់ថេរដោយស្វ័យប្រវត្តិ | ជួយរហូតដល់ការសង្ខេប ការបកស្រាយ និងការសរសេរសេចក្តីព្រាងដំបូង |
| ជំនួយក្នុងការវិនិច្ឆ័យ | ស្ទើរតែគ្មាន | ផ្តោតលើផ្ទាំងគ្រប់គ្រងមូលដ្ឋាន | អាចពន្យល់តម្លៃខុសធម្មតា បង្កើតប្រយោគប្រៀបធៀប និងស្នើសកម្មភាពបន្ទាប់បាន |
| របៀបសហការ | ការផ្ញើឯកសារ និងការគ្រប់គ្រងកំណែ | ផ្តោតលើប្រព័ន្ធចែករំលែក | កំណត់ហេតុការងារ លំហូរអនុម័ត និងសំណួរចម្លើយ ត្រូវបានតភ្ជាប់គ្នា |
| លទ្ធភាពតាមដាន | ការតាមដានប្រវត្តិកែប្រែនៅខ្សោយ | ផ្តោតលើកំណត់ហេតុប្រព័ន្ធ | អាចទុកកំណត់ហេតុដំណើរការអនុវត្ត និងមូលហេតុវិនិច្ឆ័យជាមួយគ្នាបាន |
មូលហេតុដែល SK និយាយថា AX ជាបញ្ហារស់រានមានប្រវត្តិនៃការបម្លែងនៅពីក្រោយ
AX មានន័យថាការបម្លែង AI ប៉ុន្តែវាមិនមែនគ្រាន់តែជារឿងប្តូរកម្មវិធីប៉ុន្មានទេ។ បើមើលប្រវត្តិរបស់ SK ជាមួយគ្នា អ្នកអាចយល់បានថា ហេតុអ្វីការផ្លាស់ប្តូរលើកនេះត្រូវបានអានដូចជា «ការប្តូរធំមួយទៀត»។
ដំណាក់កាលទី 1៖ ពីក្រុមហ៊ុនវាយនភណ្ឌទៅជាក្រុមហ៊ុនថាមពល
SK សព្វថ្ងៃ ដើមឡើយចាប់ផ្តើមពី Seongyeong Textile។ បន្ទាប់មក ដោយទិញយក Korea Petroleum Corporation ដែលក្រោយមកជា Yugong ក្រុមហ៊ុនបានផ្លាស់ទីតាំងកណ្តាលរបស់ក្រុមទៅថាមពល និងគីមី។ ចំណុចពិសេសដំបូងគឺ វាមិនបាននៅតែក្នុងឧស្សាហកម្មតែមួយទេ។
ដំណាក់កាលទី 2៖ ចាប់យកទូរគមនាគមន៍ ហើយប្តូរផ្ទាំងម្តងទៀត
ការទិញយក 한국이동통신 នៅឆ្នាំ 1994 គឺជាចំណុចប្រែប្រួលធំមួយដែលក្លាយជាមូលដ្ឋានរបស់ SK텔레콤។ នៅពេលក្រុមហ៊ុនដែលផ្ដោតលើផលិតកម្ម និងចម្រាញ់ប្រេង បានពង្រីកទៅជាក្រុមហ៊ុនព័ត៌មាន និងទូរគមនាគមន៍ ម៉ាស៊ីនកំណើនរបស់ក្រុមក៏បានផ្លាស់ប្ដូរទាំងស្រុង។
ដំណាក់កាលទី 3៖ បន្ថែមអ័ក្សសេមីកុងដាក់ទ័រដោយការទិញយក Hynix
ការទិញយក Hynix នៅឆ្នាំ 2012 គឺជាព្រឹត្តិការណ៍ដែលពង្រឹងរូបភាពថា SK ជាក្រុមហ៊ុនដែលអាចប្តូរផ្ទាំងធំបាន សូម្បីតែនៅក្នុងវិបត្តិ។ បន្ទាប់ពីនោះ សេមីកុងដាក់ទ័របានក្លាយជាអាជីវកម្មស្នូលដែលលើកកម្ពស់ស្ថានភាពរបស់ SK ហើយអារម្មណ៍ខាងក្នុងថា «ការបម្លែងគឺជាការរស់រាន» ក៏កាន់តែខ្លាំងឡើងដែរ។
ជំហានទី 4៖ លើសពី DX ទៅ AX ជាការប្រកាសថា នឹងមើលរបៀបធ្វើការទាំងមូលឡើងវិញ
ថ្មីៗនេះ SK កំពុងនិយាយអំពី AX ដែលឈានទៅមួយជំហានទៀតលើសពីការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល (DX)។ បើ DX ជិតស្និទ្ធនឹងការធ្វើឲ្យជាប្រព័ន្ធឌីជីថល និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព នោះ AX គឺជិតស្និទ្ធជាងនឹងអត្ថន័យថា នឹងរៀបចំដំណើរការ និងអង្គការឡើងវិញ ដើម្បីឲ្យ AI ចូលមកជាអ្នកធ្វើការងារពិតៗ។ ដូច្នេះហើយបានជាប្រធាន Choi Tae-won និយាយថា នេះជាបញ្ហានៃការរស់រានមានជីវិត។
ហេតុអ្វី SK텔레콤 ធ្វើចលនាមុន: ក្រុមហ៊ុនទូរគមនាគមន៍ជាវិស័យដែលងាយដាក់ AI ភ្នាក់ងារ
| ចំណុចប្រៀបធៀប | ក្រុមហ៊ុនទូរគមនាគមន៍ | ឧស្សាហកម្មផលិតកម្ម | ឧស្សាហកម្មលក់រាយ |
|---|---|---|---|
| ភាពញឹកញាប់នៃការប៉ះពាល់អតិថិជន | ខ្ពស់ណាស់៖ គម្រោងតម្លៃ ការប្រឹក្សា ការទប់ស្កាត់ការលុបសេវា | ទាបជាងបន្តិច | ខ្ពស់៖ ការលក់·ការគ្រប់គ្រងសមាជិក |
| ទិន្នន័យពេលវេលាពិត | ទិន្នន័យបណ្តាញ·លំនាំការប្រើប្រាស់ កើតឡើងជាបន្តបន្ទាប់ | ផ្តោតលើទិន្នន័យឧបករណ៍·ដំណើរការ | ផ្តោតលើទិន្នន័យស្តុក·ការលក់ |
| ការងារប្រតិបត្តិការដដែលៗ | សង្ខេបការប្រឹក្សា ការណែនាំ អាទិភាពឆ្លើយតបបញ្ហាខូចខាត | ការត្រួតពិនិត្យគុណភាព ផែនការផលិតកម្ម | ការណែនាំទំនិញ ការព្យាករណ៍តម្រូវការ |
| កម្រិតពិបាកនៃការអនុវត្តភ្នាក់ងារ | អាចធ្វើការសាកល្បងដំបូងបានលឿនគួរសម | ត្រូវប្រុងប្រយ័ត្ន ព្រោះសុវត្ថិភាពទីតាំងការងារ·ការភ្ជាប់ជាមួយឧបករណ៍ | ការរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធតាមឆានែលនីមួយៗ ជាកត្តាប្រែប្រួល |
| ចំណុចខ្លាំងតំណាង | ទិន្នន័យអតិថិជន និងប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ ប្រមូលផ្តុំនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនតែមួយ | ខ្លាំងផ្នែកការធ្វើឲ្យដំណើរការល្អបំផុត | ខ្លាំងផ្នែកវិភាគលំនាំប្រើប្រាស់របស់អ្នកប្រើប្រាស់ |
មិនមែនមានតែ SK ទេដែលកំពុងរត់៖ ផែនទីការប្រកួត AI អេជិនរបស់ក្រុមហ៊ុនធំៗនៅកូរ៉េ
| ក្រុម | វិធីសាស្ត្រចម្បង | ចំណុចខ្លាំង | ចំណុចដែលគួរអានឥឡូវនេះ |
|---|---|---|---|
| SK | AX បែបរួមបញ្ចូលទូទាំងក្រុម និងការអនុវត្តនៅកន្លែងការងារទូរគមនាគមន៍·ផលិតកម្ម | អេសខេខេ ធេលេកូម, អេសខេ អេអិច, ល្បឿននៃការរៀបចំឡើងវិញកម្រិតក្រុម | ចំណុចដែលឈ្លានពានជាងគេគឺ វាភ្ជាប់រហូតដល់ការកែទម្រង់អង្គការ |
| LG | បែបបែងចែកតួនាទីក្រុមហ៊ុនក្នុងបណ្តាញ ដោយផ្អែកលើ Exaone | ការបែងចែកការងាររបស់ LG AI វិទ្យាស្ថានស្រាវជ្រាវ, LG CNS, LG Uplus, និង LG Electronics | ចំណុចខ្លាំងគឺការភ្ជាប់ម៉ូដែលផ្ទាល់ខ្លួនជាមួយសេវាកម្មតាមឧស្សាហកម្មនីមួយៗ |
| Samsung | បែបពង្រីកវេទិកា·ឧបករណ៍សហការ·សេវា B2B | បរិស្ថានអេកូស៊ីស្ទឹមឧបករណ៍·ដំណោះស្រាយដ៏ទូលំទូលាយ | ជាជាងការចូលជាប់ក្នុងអង្គការ គួរមើលភ្ជាប់ជាមួយសមត្ថភាពពង្រីករបស់វេទិកា |
បើ AI ចូលមក តើមនុស្សពិតជានឹងតិចចុះឬ?: បើមើលលំនាំអតីតកាលនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅកូរ៉េ អ្នកនឹងឃើញ
មនុស្សជាច្រើនសង្ស័យសំណួរនេះបំផុត មែនទេ។ ប៉ុន្តែបើមើលប្រវត្តិស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅកូរ៉េ អ្វីដែលលេចឡើងមុនការកាត់បន្ថយចំនួនមនុស្សសរុបភ្លាមៗ ជាទូទៅគឺ ការបំបែកការងារ និងការរចនាតួនាទីឡើងវិញ។ បើដឹងលំនាំនេះ អ្នកអាចជៀសវាងការបកស្រាយដែលហួសពិតបាន។
ដំណាក់កាលទី 1: ស្វ័យប្រវត្តិកម្មក្នុងឧស្សាហកម្មផលិតកម្ម បានបង្កើនផលិតភាព ប៉ុន្តែបានប្តូររចនាសម្ព័ន្ធការងារ
ក្នុងទសវត្សរ៍ 1980~1990 ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងការប្រើរ៉ូបូត បានធ្វើឲ្យរោងចក្រមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។ ប៉ុន្តែពេលការកើនឡើងនៃផលិតកម្មមិនបាននាំទៅរកការកើនឡើងនៃការងារដោយផ្ទាល់ ក៏មានពាក្យថា ‘កំណើនដោយគ្មានការងារ’ បានកើតឡើង។
ដំណាក់កាលទី 2: ការរីកសាយនៃ ICT បានដាក់សម្ពាធលើការងារធ្វើដដែលៗមុនគេ
បន្ទាប់ពីទសវត្សរ៍ 1990 ការធ្វើកុំព្យូទ័រូបនីយកម្ម និងការធ្វើប្រព័ន្ធទិន្នន័យ បានដំណើរការទៅទិសដែលកាត់បន្ថយការងារធ្វើដដែលៗរបស់ជំនាញកម្រិតមធ្យម។ ជាជាងការងារបាត់ទៅក្នុងមួយយប់ រចនាសម្ព័ន្ធតួនាទីបានបែកចេញជាបែបថា ការងារខ្លះស្រាលចុះ ហើយការងារខ្លះកាន់តែសំខាន់ឡើង។
ដំណាក់កាលទី 3: សូម្បីតែការធ្វើប្រព័ន្ធទិន្នន័យក្នុងវិស័យសេវាកម្ម ការផ្លាស់ប្តូរទីតាំងការងារកើតមុនការកាត់បន្ថយបុគ្គលិក
នៅធនាគារ និងវិស័យសេវាកម្មផងដែរ វិធីធ្វើការនៅបញ្ជរ ឬវិធីឆ្លើយតបអតិថិជនបានផ្លាស់ប្តូរ ប៉ុន្តែការផ្លាស់ប្តូរបានលេចឡើងយ៉ាងស្មុគស្មាញ ដូចជា ការរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធសាខាឡើងវិញ ការពង្រីកការងារមិនអចិន្ត្រៃយ៍ និងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខណៈតួនាទីការងារ។ នេះហើយជាមូលហេតុដែលពិបាកពន្យល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្មតែមួយមុខ។
ដំណាក់កាលទី 4: នៅសម័យ AI បង្កើតថ្មី ការងាររូទីនរបស់បុគ្គលិកការិយាល័យនឹងត្រូវរៀបចំឡើងវិញមុនគេ
ឥឡូវនេះ កិច្ចការធ្វើដដែលៗរបស់បុគ្គលិកការិយាល័យ ដូចជា Excel, ឯកសារ, ការប្រឹក្សា, ការវិភាគ កំពុងក្លាយជាគោលដៅស្វ័យប្រវត្តិកម្មមុនគេ។ ដូច្នេះ ជាជាងមើលថា ‘កាត់បន្ថយប៉ុន្មាននាក់’ ភ្លាមៗ ការមើលថា កិច្ចការណាខ្លះបាត់ទៅ ហើយតួនាទីពិនិត្យ·អនុម័តណាខ្លះនៅសល់ នឹងជាវិធីអានដែលត្រឹមត្រូវជាង។
ដូច្នេះ តើគួរអានព័ត៌មាននេះយ៉ាងដូចម្តេច
បើអានព័ត៌មាននេះត្រឹមមួយឃ្លាថា ‘AI ជំនួសការងារមនុស្សភ្លាមៗ’ នោះអ្នកនឹងខកខានបរិបទជាច្រើនពេក។ វិធីអានដែលត្រឹមត្រូវជាងគឺបែបនេះ។ មើលថាក្រុមហ៊ុនកំពុងធ្វើស្តង់ដារកិច្ចការណា ហើយចង់ផ្ទេរទៅឲ្យ AI, ហើយ មនុស្សកំពុងផ្លាស់ទីទៅផ្នែកអនុម័តចុងក្រោយ ការដោះស្រាយករណីលើកលែង និងការវិនិច្ឆ័យទំនួលខុសត្រូវយ៉ាងដូចម្តេច។
ជាពិសេស ករណី SK បង្ហាញ 3 ចំណុចជាមួយគ្នា។ ទីមួយ វាបង្ហាញថាវប្បធម៌ការិយាល័យដែលផ្អែកលើ Excel ជាមជ្ឈមណ្ឌល ទើបតែចាប់ផ្តើមទទួលសម្ពាធដោយផ្ទាល់ពី AI ហើយ។ ទីពីរ ការប្រកួតប្រជែងក្នុងការនាំ AI ចូលប្រើ ឥឡូវនេះបានឆ្លងផុតដំណាក់កាលសមត្ថភាពម៉ូឌែល ទៅកាន់ដំណាក់កាល ការចូលមកស្ថិតស្ថេរក្នុងការងារពិត និងការរចនាអង្គការឡើងវិញ។ ទីបី ការផ្លាស់ប្តូរបែបនេះទំនងជានឹងចាប់ផ្តើមធ្ងន់ធ្ងរមុននៅក្នុងឧស្សាហកម្មដែលមានទិន្នន័យច្រើន និងចំណុចប៉ះពាល់ជាមួយអតិថិជនច្រើន ដូចជាទូរគមនាគមន៍។
ពីមុខទៅ ពេលមានព័ត៌មានស្រដៀងគ្នាចេញមក សូមពិនិត្យបែបនេះ។ ជាងសួរថា ‘AI ធ្វើអ្វី’ ត្រូវមើលថា វាទទួលបន្ទុកឯកតាការងារប្រភេទណា, បើមានពាក្យថា ‘ការកែទម្រង់អង្គការ’ ត្រូវមើលថា ប្រព័ន្ធអនុម័ត និងរចនាសម្ព័ន្ធទំនួលខុសត្រូវផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងដូចម្តេច, ហើយបើមានពាក្យថា ‘ផលប៉ះពាល់លើការងារ’ ត្រូវមើលថា មុនចំនួនបុគ្គលិកសរុប តើការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធតួនាទីការងារមកមុនឬអត់។ មានតែគោលការណ៍នេះក៏គ្រប់គ្រាន់ឲ្យអ្នកវិនិច្ឆ័យព័ត៌មានបន្ទាប់បានច្បាស់ជាងមុនច្រើន។
សំណួរដំបូងមិនមែនជា ‘AI ជំនួសមនុស្សប៉ុន្មាននាក់’ ទេ ប៉ុន្តែជា ‘វាទទួលការងារប្រភេទណា’។
សំណួរទីពីរគឺ ‘នេះជាការនាំឧបករណ៍ចូលប្រើ ឬជាការរចនាអង្គការឡើងវិញ’។
សំណួរទីបីគឺ ‘នេះជាការប្រកួតម៉ូឌែល ឬការប្រកួតក្នុងការចូលមកស្ថិតស្ថេរក្នុងការងារពិត’។
យើងប្រាប់អ្នកអំពីវិធីរស់នៅនៅកូរ៉េ
សូមផ្តល់ក្តីស្រឡាញ់ច្រើនៗដល់ gltr life