เมื่อ Bob Sternfels หัวเรือใหญ่ของ McKinsey ถูกถามว่าบริษัทมีคนกี่คน? คำตอบของเขาทำให้หลายคนต้องหยุดคิด “60,000 คน แต่เป็นมนุษย์ 40,000 และ AI Agent อีก 20,000” และเพียงแค่ปีครึ่งก่อนหน้านี้ McKinsey มี Agent แค่ 3,000 ตัว วันนี้โตขึ้น 7 เท่า และ Sternfels คาดว่าภายใน 18 เดือนข้างหน้า พนักงานทุกคนจะมี AI Agent ประจำตัวอย่างน้อยหนึ่งตัว
แต่สิ่งที่น่าสนใจไม่ใช่ตัวเลข AI หากแต่เป็นสิ่งที่ McKinsey ค้นพบหลังจากให้คำปรึกษาองค์กรชั้นนำมา 100 ปีว่า “ยิ่งเทคโนโลยีก้าวหน้า ทักษะความเป็นมนุษย์ยิ่งมีค่ามากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง”
Data 20 ปี บอกอะไรเรื่อง “คนแบบไหนที่ไปรอด”
สี่ปีก่อน Sternfels ถามทีม HR คำถามง่ายๆว่า เรารับคนกี่แบบกันแน่? และคำตอบทำให้เขาตกใจมากว่ามีแค่ 500 เส้นทางที่จะนำคนเข้า McKinsey ได้ ทั้งๆ ที่มีคนสมัครปีละล้านกว่าคน ซึ่งฟังดูคับแคบเกินไป ดังนั้น McKinsey เลยทำในสิ่งที่ถนัด ด้วยการเอา Data มาวิเคราะห์ตัวเอง ย้อนดู 20 ปี ว่าคนแบบไหนที่ “ไปถึง Partner” ได้จริง (ซึ่งมีแค่ 1 ใน 6 เท่านั้น)
ผลลัพธ์ก็พลิกความเชื่อเดิมหมด
- หนึ่ง – คนที่เคยล้มแล้วลุก ดีกว่าคนที่ไม่เคยล้ม
คนที่เกรดสวยหมดจดอาจไม่เคยเรียนรู้วิธีรับมือกับความล้มเหลว แต่คนที่เคยสะดุด เคยพลาด แล้วลุกขึ้นมาใหม่ได้ คนเหล่านี้มี Resilience ที่จำเป็นสำหรับโลกที่ไม่แน่นอน - สอง – ประสบการณ์ทำงานกับ “คนจริงๆ” สำคัญมาก
ไม่ว่าจะเคยเล่นกีฬาทีม ทำงาน Part-time ร้านกาแฟ หรือทำกิจกรรมชุมชน ประสบการณ์เหล่านี้สร้างทักษะการอยู่ร่วมกับคนอื่นที่ไม่มี Certificate ไหนวัดได้ และ Sternfels พูดตรงๆ ว่า “งานของเราคือช่วยลูกค้าเปลี่ยนแปลง และคุณทำแบบนั้นไม่ได้ถ้าไม่เคยทำงานกับคนจริงๆ” - สาม – ความสามารถในการเรียนรู้ ชนะความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง
ดังนั้น McKinsey ถึงกับออกแบบ Assessment ใหม่ สร้างสถานการณ์ที่ไม่มีใครในโลกเคยเจอมาก่อน แล้วดูว่าผู้สมัครจะ “คิดออก” ได้ไหม เพราะในโลกที่ทักษะมี Half-life สั้นลงเรื่อยๆ ความสามารถในการเรียนรู้สิ่งใหม่อาจเป็นข้อได้เปรียบเดียวที่ยั่งยืน
3 สิ่งที่ AI ทำไม่ได้ (และจะทำไม่ได้)
นอกเหนือจากทักษะพื้นฐานเหล่านี้ Sternfels ยังชี้ให้เห็นความสามารถสามอย่างที่มนุษย์มี แต่ AI ไม่มีและจะมีค่ามากขึ้นเรื่อยๆ
- การตั้งเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่ (Aspiration)
“AI ไม่รู้จักความใฝ่ฝัน” Sternfels พูดชัด มันไม่เก่งเรื่องการตั้งระดับเป้าหมายที่ถูกต้อง ผู้นำที่ดีช่วยให้องค์กรถามคำถามว่า เราควรจะเป็นอะไร? AI ทำ Optimize ได้ แต่มันฝันไม่เป็น - วิจารณญาณ (Judgment)
ใน Model ไม่มีความจริง ไม่มีวิจารณญาณ มนุษย์ต้องเป็นคนกำหนดพารามิเตอร์เหล่านั้น และนี่คือสิ่งที่ภูมิปัญญาตะวันออกเรียกว่า “ปัญญา” ไม่ใช่แค่รู้ แต่รู้ว่าจะทำอย่างไรกับสิ่งที่รู้ - ความคิดแบบกระโดด (Discontinuous Thinking)
AI เก่งเรื่อง Inference และการแก้ปัญหาแบบเป็นขั้นตอน สิ่งที่เราสอนกันมา 100 ปี Sternfels ยอมรับ แต่สิ่งที่ AI ทำไม่ได้คือการกระโดดข้ามตรรกะ คิดสิ่งที่ไม่เคยมีใครคิด เห็นความเชื่อมโยงที่ไม่ได้มาจาก Pattern เดิมๆ
ดังนั้นจึงน่าสนใจที่ McKinsey กลับไปรับคนจบ Liberal Arts มากขึ้น เพื่อดึง “สิ่งที่เคยถูกลดความสำคัญ” กลับมา ความคิดสร้างสรรค์แบบที่ไม่ได้มาจากการต่อยอด แต่มาจากการมองโลกคนละมุม
Secret Sauce ที่แท้จริง “ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือคน”
บทเรียนสำคัญที่สุดของ McKinsey อาจเป็นสิ่งที่คนบ้าเทคโนโลยีมักมองข้าม
ครึ่งหนึ่งหรือมากกว่าของ Secret Sauce คือการเปลี่ยนแปลงองค์กร ไม่ใช่การ Implement เทคโนโลยี และนี่อธิบายว่าทำไม CEO หลายคนถึงติดอยู่ระหว่าง CFO ที่บ่นว่า “เราใช้เงินกับเทคโนโลยีเยอะมาก แต่ยังไม่เห็น Value ระดับองค์กร” กับ CIO ที่เตือนว่า ถ้าเราไม่นำ เราจะถูก Disrupt ดังนั้นคำตอบไม่ใช่การเลือกข้าง แต่คือการเข้าใจว่า AI Transformation เป็นเรื่องของคน ไม่ใช่เรื่องของ Machine
“คุณทำให้องค์กร Flat ลงได้ไหม เมื่อ AI ทำงาน Middle Layer ได้? คุณพังกำแพงระหว่างแผนกได้ไหม เมื่อ AI Enable กระบวนการ End-to-end? และคุณสร้าง Resilience ให้องค์กรรับมือ Shock ได้ไหม ในขณะที่ยังกล้าเดิมพันครั้งใหญ่?”
คำถามเหล่านี้ไม่ใช่คำถามเทคนิค แต่เป็นคำถามเรื่องภาวะผู้นำ
จาก “ที่ปรึกษา” สู่ “หุ้นส่วนผลลัพธ์”
ขณะเดียวกัน การปรับตัวของ McKinsey เองก็น่าสนใจ เพราะพวกเขากำลังเปลี่ยนจาก Advisory Model แบบเดิม ไปสู่ “Outcomes-based Model” แปลว่าอะไร?
แปลว่าแทนที่จะบอกว่า “นี่คือคำแนะนำ ถ้ามันเวิร์คก็เพราะเราเก่ง ถ้าไม่เวิร์คก็เพราะคุณ Implement ไม่ดี” McKinsey กำลังพูดว่า “เราจะ Underwrite ผลลัพธ์ร่วมกับคุณ”
วันนี้ 1 ใน 3 ของรายได้ McKinsey มาจากการ Underwrite Outcomes แล้ว และ Sternfels ตั้งเป้าให้เกินครึ่งภายในสมัยของเขา และนี่คือทิศทางของ Professional Services ทั้งหมด ไม่ใช่แค่ให้คำแนะนำแต่ต้องร่วมรับผิดชอบผลลัพธ์
บทสรุป: AI ฉลาดขึ้น แต่ต้องการ “คน” มากขึ้น
ดังนั้นหลังจาก 100 ปีของการให้คำปรึกษาองค์กรชั้นนำของโลก บทสรุปของ McKinsey จึงสอดคล้องกับสิ่งที่ภูมิปัญญาโบราณรู้มาตลอด ว่าเทคโนโลยีขยายความสามารถของมนุษย์ แต่ไม่สามารถแทนที่แก่นแท้ของความเป็นมนุษย์ได้ ผู้นำที่จะเติบโตในยุคนี้คือคนที่พัฒนา Resilience มากกว่าไล่ตามความสมบูรณ์แบบ สร้างความสัมพันธ์กับคนจริงๆ มากกว่าสะสม Credentials และกล้าถามไม่ใช่แค่ “AI ทำอะไรได้?” แต่ “เราควรจะเป็นอะไร?”
ในยุคของ Artificial Intelligence สิ่งที่ผมเรียกว่า “Awareness Intelligence” ความสามารถเฉพาะมนุษย์ในการตั้งเป้าหมาย ใช้วิจารณญาณ และคิดสร้างสรรค์แบบก้าวกระโดด ไม่ได้ล้าสมัยแต่กลับจำเป็นมากขึ้นกว่าเดิม ดังนั้นคำถามสำหรับผู้นำทุกคนไม่ใช่ว่า AI จะเปลี่ยนองค์กรของคุณหรือไม่ เพราะมันจะเปลี่ยนแน่นอน
เพียงแต่คำถามคือ “คุณกำลังพัฒนาความสามารถด้านมนุษย์ ในตัวคุณเองและในทีมของคุณ ที่ไม่มี Algorithm ไหนทำแทนได้หรือยัง?”