การเพิ่มความรู้ ทักษะ และความสามารถของพนักงานที่มีประสบการณ์ด้วย AI สร้างสรรค์ แทนที่จะแทนที่ ถือเป็นกรณีการใช้งานที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการดูแลสุขภาพ
ต่อไปนี้เป็นบทความรับเชิญโดย Mark Bates รองประธานฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ของ Intelliworx
มีบาร์คราฟต์ในคีย์เวสต์ที่รวบรวมวัฒนธรรมเกมกระดานสุดเก๋ไว้อย่างเงียบสงบ เกมเหล่านี้มักจะมีกฎลึกลับที่ท้าทายสติปัญญา มีมากมายเกินกว่าจะจดจำ แต่การเรียนรู้รายละเอียดให้เชี่ยวชาญเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จ
ผู้เขียนบทความนี้พบว่าตัวเองกำลังเล่นเกมกับผู้ชายจาก Generation X ที่มีความทรงจำอันน่าทึ่ง ความสามารถของเขาในการจดจำและใช้กฎลึกลับ ซึ่งบ่อยครั้งหลังจากได้ยินกฎเหล่านั้นเพียงครั้งเดียว ทำให้เขาสามารถกำหนดกลยุทธ์ในการชนะเกมได้ซ้ำแล้วซ้ำอีก
ตอนกลางวันเขาเป็นคนงานก่อสร้าง ความพิเศษของเขาคือการทาปูนปั้น ซึ่งเป็นปูนปลาสเตอร์เนื้อละเอียดที่ใช้ตกแต่งพื้นผิวผนังและงานออกแบบสถาปัตยกรรมแบบหล่อ แม้ว่าเขาจะไม่มีการศึกษาระดับวิทยาลัย แต่จิตใจของเขาก็เฉียบแหลมมากจนบริษัทของเราคิดว่าด้วยการฝึกสอนเพียงเล็กน้อย เขาอาจจะทำงานได้ดีในการเติมเต็มบทบาทนักวิเคราะห์การประกันคุณภาพ (QA) ระดับจูเนียร์ที่เปิดรับในทีม
เขาแสดงความสนใจเมื่อเราเสนอแนวคิดนี้ครั้งแรกและจ้างเขาเป็นนักศึกษาฝึกงานที่ได้รับค่าจ้าง ในตอนแรกเขาไม่รู้อะไรเลยเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือการประกันคุณภาพ อย่างไรก็ตาม เรามีประสบการณ์หลายสิบปีในทีมและมีคนคอยให้คำปรึกษาเขาทุกวัน
การเข้าถึง SMEs สะท้อนถึงการเข้าถึง Generative AI
กุญแจสำคัญในบทบาทของเขาคือการทำความเข้าใจวิธีสัมภาษณ์ผู้คนเพื่อการวิจัยและพัฒนา (R&D) นั่นคือเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากผู้ใช้ทั้งในปัจจุบันและอนาคตเกี่ยวกับคุณลักษณะซอฟต์แวร์ใหม่ที่อาจเป็นไปได้ที่บริษัทของเรากำลังพัฒนา
นี่ไม่ใช่การสัมภาษณ์ทั่วไป ภารกิจคือการดึงเอาความรู้ทางธุรกิจจากผู้ให้สัมภาษณ์ โดยเฉพาะเกี่ยวกับกระบวนการทางธุรกิจ เขาจำเป็นต้องเจาะลึกรายละเอียดและบันทึกสิ่งที่พบเพื่อให้นักพัฒนาสามารถเปลี่ยนแนวคิดให้เป็นโค้ดได้
สิ่งที่เขาขาดความเชี่ยวชาญ เขาชดเชยด้วยความอยากรู้อยากเห็นที่ไม่รู้จักพอ ความปรารถนาที่จะเรียนรู้ และสติปัญญาอันมหัศจรรย์ เมื่อเขามีคำถาม เพื่อนร่วมทีมทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (SME) เขาสามารถถามคำถามกับเราได้ และเราจะให้คำตอบแก่เขา ในขณะเดียวกันก็ชี้ให้เห็นประสบการณ์และข้อผิดพลาดระหว่างทาง
การเข้าถึง SME ที่เข้าถึงได้ง่ายช่วยเร่งการเรียนรู้ของเขาและช่วยเพิ่มผลิตภาพของเขาอย่างเห็นได้ชัด นอกจากนี้ เขามักจะนำสิ่งที่ได้ยินจากการสัมภาษณ์และจากที่ปรึกษาของเขามาผสมผสานแนวคิดเหล่านี้ในรูปแบบใหม่และน่าสนใจ
ในตอนแรกเขาต้องการคำแนะนำมากขึ้น แต่เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อเขาได้รับประสบการณ์ การมีส่วนร่วมของเขาก็นำไปปฏิบัติได้มากขึ้น ตลอดระยะเวลาสามปี นับตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา เขาได้กลายเป็นมืออาชีพด้านการประกันคุณภาพที่ยอดเยี่ยมและทำงานเต็มเวลาในทีมของเรา
มันเกิดขึ้นกับเราในลักษณะที่คล้ายกันมากกับสิ่งที่บริษัทต่างๆ มุ่งมั่นที่จะเลิกใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
แนวทางสามประการด้านการดูแลสุขภาพกำลังเข้าใกล้การนำ AI มาใช้
เช่นเดียวกับบริษัทอื่นๆ ในพื้นที่เทคโนโลยี เรากำลังค้นคว้าและทดลองใช้กรณีการใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์ต่างๆ ในขณะที่เราเจาะลึกในหัวข้อนี้ต่อไป เราได้สังเกตว่ามีแนวทางกว้างๆ สามวิธีที่บริษัทด้านการดูแลสุขภาพใช้ในการนำ AI มาใช้ ได้แก่ แนวทางการใช้ไวด์การ์ด แนวทางเชิงรับ และแนวทางเสริม
1. ไวลด์การ์ด
วิธีไวด์การ์ดเป็นวิธีการง่ายๆ ที่ทำให้ AI สูญเสียข้อมูลของคุณ ความหวังคือการระบุข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนใครซึ่งพนักงานที่มีประสบการณ์สามารถเปลี่ยนเป็นแนวคิดที่มีประสิทธิผลได้ มันสามารถผลิตสิ่งที่มีประโยชน์ หรืออาจทำให้เสียเวลา งบประมาณ และพลังการประมวลผล ผลลัพธ์ที่ได้คือไวด์การ์ดอย่างแท้จริง
2. เฉยๆ
แนวทางที่สองคือการดำเนินการแบบพาสซีฟ นี่คือจุดที่องค์กรเผยแพร่เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ให้กับพนักงานทุกคน และปล่อยให้พวกเขาค้นหากรณีการใช้งานที่มีประสิทธิผล ความท้าทายที่สำคัญคือปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรทีฟนำเสนอคำตอบที่มีอำนาจ แม้ว่าจะเป็นสิ่งที่ผิดก็ตาม พนักงานที่มีประสบการณ์พิจารณาผลลัพธ์แล้วคิดว่า ‘Generative AI ทำงานได้ไม่ดีนัก’ ในทางกลับกัน ผลลัพธ์อาจดูดีสำหรับพนักงานที่ไม่มีประสบการณ์ แต่ก็เต็มไปด้วยความซ้ำซ้อนหรือข้อผิดพลาดที่อาจส่งผลเสียต่อบริษัท
3. การเสริมกำลัง
แนวทางสุดท้ายคือการมอบปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ให้กับผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ ช่วยให้พวกเขารวบรวมและจัดระเบียบความคิดและข้อมูล แต่ยังต้องใช้ความเชี่ยวชาญของพวกเขาในการพิจารณาว่าอะไรมีความหมาย น่าสนใจ หรือมีประโยชน์อย่างอื่น
นี่เป็นแนวทางสุดท้ายที่เราพบว่ามีคุณค่ามากที่สุด มันเติมเต็มประสบการณ์ของพนักงานที่มีประสบการณ์ แต่ยังต้องอาศัยประสบการณ์ของพวกเขาในการเพิ่มมูลค่าที่แท้จริงด้วย กรณีการใช้งานที่สามนี้เป็นจุดที่เราเชื่อว่าการดูแลสุขภาพจะได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI
Generative AI เพื่อเพิ่มการสรรหาบุคลากรด้านการดูแลสุขภาพ
เราได้ทดสอบแนวทางนี้ในหลายวิธี หนึ่งในวิธีที่เร่งด่วนที่สุดคือการเพิ่มผลผลิตของทรัพยากรมนุษย์และผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ ท่ามกลางความ การขาดแคลนผู้ให้บริการในระยะยาว–
เช่น การเขียนลักษณะงานเพื่อเติมตำแหน่งแพทย์ที่ว่าง เป็นงานที่ใช้เวลานาน คุณอาจถูกล่อลวงให้เร่งรีบ แต่ก็สำคัญเช่นกัน เนื่องจากรายละเอียดของงานจะสร้างความประทับใจแรกให้กับผู้สมัคร ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าผู้ให้บริการประมาณ 4 ใน 10 รายจะปฏิเสธข้อเสนอหากว่าที่นายจ้างจะปฏิเสธ กระบวนการสรรหาบุคลากรดูไม่เป็นระเบียบ–
เราได้ทดสอบ AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะนี้ในแต่ละวิธีจากทั้งสามวิธี Geneative AI เองก็พลาดเป้าไปเช่นกัน นอกจากนี้ เรายังสังเกตเห็นว่าพนักงานที่มีประสบการณ์น้อยต้องพึ่งพาผลงานมากกว่า ไม่มีแนวทางใดที่จะนำผู้ให้บริการที่มีศักยภาพมาสัมภาษณ์
ในทางตรงกันข้าม คำอธิบายลักษณะงานที่อยู่ในมือของผู้สรรหาบุคลากรที่มีประสบการณ์นั้นน่าดึงดูดใจมากกว่าอย่างเห็นได้ชัด ในขณะที่ผู้สรรหากำหนดรายละเอียดด้านเทคนิคของตำแหน่งงาน AI ยังได้แนะนำรายละเอียดใหม่ที่ผู้สรรหาไม่ได้คิดและต้องการรวมไว้ด้วย
AI ไม่ได้มาแทนที่ผู้สรรหา แต่เป็นการเพิ่มงานของพวกเขา ที่สำคัญ สิ่งที่ทำให้กรณีการใช้งานนี้มีประสิทธิผลก็คือสิ่งที่ผู้สรรหามี ประสบการณ์ เพื่อรับรู้ถึงคุณค่าของข้อเสนอที่สร้างโดย AI
ผู้จัดการควรจำไว้ว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น มีกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้หลายประการที่ AI ทั่วไปสามารถเพิ่มพนักงานที่มีอยู่ของคุณ และเพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพโดยไม่ทำให้คุณภาพลดลง
การขยายตัวของบุคลากรทางการแพทย์ที่มีประสบการณ์
ข่าวตามคำจำกัดความคือสิ่งที่ท้าทายความคาดหวัง นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมกรณีศึกษาพิเศษที่ทำให้ AI เชิงสร้างสรรค์ทำงานราวกับเวทย์มนตร์ จึงเป็นหัวข้อข่าวส่วนใหญ่
แต่เมื่อนักเทคโนโลยีทำการทดลองด้วยตัวเอง ผลลัพธ์ที่ได้กลับมีข้อบกพร่อง ส่งผลให้ ความท้อแท้ที่เพิ่มมากขึ้นกับผลตอบแทนจากการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ โครงการ อินเทอร์เน็ตเต็มไปด้วยมีมและภาพหน้าจอที่แสดงให้เห็นว่า AI กำเนิดส่งพวกเขาไปในทางที่ผิดได้อย่างไร
นี่คือเหตุผลที่เราโต้แย้งในเชิงปรัชญาว่าการใช้งานที่ดีที่สุดคือการเพิ่มทักษะ ความรู้ และประสบการณ์ที่มีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่มีความละเอียดอ่อน เช่น การดูแลสุขภาพ แม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะสามารถประมวลผลและจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ นอกเหนือจากความสามารถของมนุษย์ แต่ก็ยังต้องใช้ความรู้จากสถาบันหลายชั้นเพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกหลักที่คุ้มค่าแก่การติดตาม
การเพิ่มคือสิ่งที่ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์กรณีใช้งานควรดำเนินการในการพัฒนาโซลูชันสำหรับองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ ในทำนองเดียวกัน นี่เป็นกรณีการใช้งานที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรด้านการดูแลสุขภาพในการประเมินการจัดซื้อและการใช้งานซอฟต์แวร์