ของใหม่ต้องเรียน ของเดิมอย่าทิ้ง

จากที่ผมเคยทำงานมาตั้งแต่ระดับปฏิบัติการ เป็นหัวหน้างาน จนถึงระดับผู้บริหาร รวมถึงมีโอกาสได้ใกล้ชิดกับงานวิเคราะห์ วิจัย และพัฒนาระบบงาน ผมได้เห็นว่าปัญหาในการทำงานจริง ๆ แล้ว ไม่ได้มีแค่เรื่องเครื่องมือ

มันยังมีเรื่องคน หน้าที่ ขั้นตอนการทำงาน ข้อมูล การตรวจสอบ และอีกหลายฝ่ายที่ต้องทำงานเกี่ยวข้องกัน

นั่นอาจเป็นเหตุผลที่เวลาผมสอน Excel หรือ Copilot ผมมักไม่ได้หยุดแค่

“ใช้อย่างไร?”

แต่จะชวนกันคิดต่อว่า

“แล้วเราจะเอามันไปใช้กับงานจริงอย่างไร ให้คนทำงานสบายขึ้น และระบบงานก็ดีขึ้นด้วย?”

เพราะบางครั้งเราทำ Excel ให้เร็วขึ้นมาก แต่ข้อมูลต้นทางยังมาช้า งานก็ยังช้าอยู่ดี

Copilot อาจช่วยทำรายงานให้เสร็จเร็วขึ้น แต่ถ้าไม่มีการตรวจสอบที่ดี ความเร็วที่ได้มาก็อาจพาปัญหาใหม่ตามมา

หรือบางครั้งเราลดงานของคนหนึ่งลง แต่กลับไปเพิ่มงานให้อีกคนโดยไม่รู้ตัว

เพราะฉะนั้น ผมจึงรู้สึกว่าการเรียน Excel หรือ Copilot น่าจะไปไกลกว่าแค่ “ทำอย่างไร”

ลองมองต่ออีกสักนิดว่า

ทำไปทำไม?
ใครเป็นคนทำ?
ใครเอาผลไปใช้ต่อ?
ขั้นตอนไหนไม่จำเป็นแล้ว?
ตรงไหนให้ AI ช่วยได้?
แล้วตรงไหนยังต้องใช้คนตรวจสอบและตัดสินใจ?

สุดท้าย สิ่งที่ผมอยากเห็นไม่ใช่แค่งานเสร็จเร็วขึ้น แต่คือ

คนทำงานสบายขึ้น และระบบงานก็ดีขึ้นไปพร้อมกัน

ประสบการณ์เดิมของเรา อย่าเพิ่งทิ้ง

ช่วงนี้มีของใหม่ให้เรียนเยอะมากครับ โดยเฉพาะ AI และ Copilot

บางครั้งเราอาจรู้สึกว่า ต้องรีบเรียนของใหม่ ต้องตามให้ทัน ต้องรู้เหมือนคนอื่น

ผมเองก็ยังเรียนรู้เรื่องเหล่านี้อยู่เรื่อย ๆ

แต่ยิ่งเรียน ผมยิ่งรู้สึกว่า ของใหม่สำคัญ แต่ของเดิมที่เรามีก็สำคัญไม่แพ้กัน

สูตร Excel เรียนเพิ่มได้
Copilot เรียนเพิ่มได้
เครื่องมือใหม่ออกมา เราก็ค่อย ๆ เรียนรู้กันไป

แต่ประสบการณ์จากการทำงานจริง หลายอย่างต้องใช้เวลาเป็นสิบ ๆ ปีถึงจะสะสมขึ้นมาได้

ใครเคยทำบัญชี ก็มีมุมของคนบัญชี
ใครเคยทำการเงิน ก็เข้าใจเรื่องตัวเลขและการตัดสินใจ
ใครเคยทำ HR ก็มีประสบการณ์เรื่องคน
ใครเคยอยู่โรงงาน ก็เข้าใจกระบวนการ
ใครเคยเป็นหัวหน้า ผู้บริหาร หรือทำงานด้านระบบ ก็จะมองเห็นอะไรอีกแบบหนึ่ง

แต่ละคนมีของติดตัวมาไม่เหมือนกัน

ผมจึงเสียดาย ถ้าเราจะวางประสบการณ์ทั้งหมดนั้นไว้ข้างหลัง แล้วกลับมาเริ่มต้นใหม่เป็นเพียงคนที่สอนว่าเครื่องมือนี้กดตรงไหน หรือสั่งอย่างไร

เราไม่จำเป็นต้องทิ้งของเดิมเพื่อเรียนของใหม่

เรียนของใหม่ แล้วเอามาต่อยอดของเดิม น่าจะมีประโยชน์กว่า

อายุมาก ก็ไม่ได้แปลว่าล้าหลัง

เรื่องนี้ผมอยากพูดถึงทั้งคนเรียนและคนสอน

ถ้ากำลังเลือกเรียนเรื่อง Excel, AI หรือ Copilot ผมไม่อยากให้มองว่า

“เรื่องใหม่ ๆ ต้องเรียนกับคนหนุ่มสาวถึงจะทันสมัย”

คนรุ่นใหม่มีหลายอย่างที่ดีครับ เรียนรู้เทคโนโลยีเร็ว มีมุมมองใหม่ ๆ และมีหลายเรื่องที่คนรุ่นผมเองก็ควรเรียนจากเขา

แต่ในขณะเดียวกัน คนที่ผ่านงานมา 20-30 ปี ก็มีอีกอย่างหนึ่งที่สะสมมานาน

ประสบการณ์

และถ้าเราเป็นคนที่มีอายุแล้ว หรือแม้แต่เกษียณแล้ว ผมก็ไม่อยากให้คิดว่า

“AI เป็นเรื่องของคนรุ่นใหม่ เราคงไม่มีอะไรไปสอนเขาแล้ว”

จริง ๆ ผมกลับรู้สึกว่า ช่วงเวลานี้น่าสนใจมาก

เพราะ Copilot ก็เป็นของใหม่สำหรับคนจำนวนมาก

คนหนุ่มต้องเรียน
คนอายุมากก็ต้องเรียน
ผมเองก็ต้องเรียน

เราอาจกำลังเริ่มเรียนของใหม่พร้อม ๆ กันก็ได้

เพียงแต่สิ่งที่แต่ละคนเอามารวมกับของใหม่นั้น ไม่เหมือนกัน

คนที่ทำงานมาหลายสิบปีจึงไม่ได้กลับไปเริ่มต้นจากศูนย์

เรามีเรื่องคน งาน ปัญหา ความผิดพลาด การควบคุม การตัดสินใจ และบทเรียนอีกมากมายที่เคยเจอมากับตัว

ของพวกนี้ยังมีค่าครับ

หน้าที่ของเราคือ เอามันมาเชื่อมกับโลกใหม่ให้ได้

ไม่ต้องแข่งกันว่าใครทันสมัยกว่า

ผมไม่อยากให้เรื่องนี้กลายเป็นว่า คนรุ่นใหม่กับคนรุ่นเก่าต้องมาแข่งกันว่าใครเก่งกว่า

ผมว่าต่างคนต่างมีสิ่งที่อีกฝ่ายไม่มีมากกว่า

คนรุ่นใหม่มีเรื่องใหม่ ๆ ให้เราเรียนรู้

คนที่ผ่านงานมานานก็มีประสบการณ์ให้คนรุ่นใหม่เรียนรู้

ถ้าเอาสองอย่างนี้มาเจอกัน ผมว่าน่าสนใจกว่าการมานั่งตัดสินจากอายุเยอะเลย

แทนที่จะถามว่า

“ใครทันสมัยกว่าใคร?”

ลองเปลี่ยนเป็น

“เรามีอะไรมาแลกเปลี่ยนกัน แล้วช่วยกันทำให้งานดีขึ้นได้บ้าง?”

จากสอนเครื่องมือ ลองขยับมาช่วยกันมองงาน

นี่เป็นอีกเรื่องที่ผมอยากชวนอาจารย์และคนสอนคิดไปด้วยกัน

เราอาจยังสอนว่า

Excel ใช้อย่างไร?
Copilot ใช้อย่างไร?

เหมือนเดิม

แต่ลองเพิ่มอีกนิดว่า

ควรใช้เมื่อไร?
ใช้ตรงไหน?
ใช้กับใคร?
ใช้แล้วกระทบใครบ้าง?
และใช้แบบไหนถึงจะเหมาะกับงานจริง?

ผมว่าแค่นี้ สิ่งที่เราสอนก็เปลี่ยนไปเยอะแล้ว

เพราะเราไม่ได้กำลังสร้างแค่คนที่ ใช้เครื่องมือเก่ง

แต่กำลังช่วยให้เขา มองงานเป็น คิดเป็น และเลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะกับงานของตัวเอง

สุดท้าย ผมอยากฝากไว้แบบง่าย ๆ ว่า

อายุไม่ได้ทำให้เราล้าหลัง ถ้าเรายังอยากเรียนรู้

และของใหม่ก็ไม่ได้ทำให้ประสบการณ์เดิมของเราหมดคุณค่า

ของใหม่ต้องเรียน ของเดิมอย่าทิ้ง

บางทีคุณค่าของคนสอนในยุค AI อาจไม่ใช่การรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับเครื่องมือใหม่

แต่อยู่ที่ว่า

เราจะเอาของใหม่มารวมกับสิ่งที่ชีวิตการทำงานเคยสอนเรา แล้วส่งต่อให้คนรุ่นต่อไปทำงานได้ดีขึ้นอย่างไร

และถ้าทำได้ทั้งสองอย่างพร้อมกัน คือ

คนทำงานสบายขึ้น และระบบงานดีขึ้น

สำหรับผม แค่นี้ก็น่าจะเป็นประโยชน์มากแล้วครับ