ทักษะ Data Analytics ยังจำเป็นอยู่ไหม ? ในวันที่ AI ก็สามารถทำแทนได้

ในบทความนี้ผมอยากจะชวนทุกคนคุยเกี่ยวกับ AI กันบ้างดีกว่าครับ (ช่วงก่อนคือเขียนแต่เรื่อง Data อย่างเดียวเลย บอกเลยว่าตึงจัดๆ ฮ่าๆๆ)

มาย้อนนึกดูดีๆ ผมไม่ค่อยได้พูดถึงเรื่อง AI เลย แบบว่าค่อนข้างน้อยมากๆ เมื่อเทียบกับหลายๆเพจ และส่วนตัวก็ยอมรับครับว่าใช้ AI ทำงานแทนก็บ่อย

หัวข้อที่ผมอยากจะมาแชร์ในวันนี้ก็คือ “ทักษะ Data Analytics ในวันที่ AI ก็สามารถทำแทนได้” มันยังจำเป็น(จริงๆอยู่ไหม?)

AI ทำอะไร ? + ทำไมต้อง AI ?

เรามองเห็นได้แบบเต็มสองตาเลยว่าในทุกๆวันที่เรากำลังใช้ชีวิตอยู่นี้ AI ได้เข้ามามีอิทธิพลกับชีวิตเรามากๆ โดยเรียกได้ว่าแทบจะเป็นเรื่องปกติ ถึงขั้นที่แบบว่า “ปกติเลย 100%” ที่คนนั้นก็ใช้ AI คนนี้ก็ใช้ AI เข้ามาช่วยในการทำงาน รวมถึงการใช้ชีวิตด้วย

ตัวอย่างที่ชัดเจน ถ้าเป็นเรื่องของการทำงานคือการใช้ Chatbot อย่างเจ้า ChatGPT ที่เข้ามาช่วยในการเขียน email, ทำ resume ดีๆสักอัน หรือแม้กระทั่งให้ช่วย “วิเคราะห์ข้อมูล” จากไฟล์ที่เราโยนให้มันไป มันจะอธิบายออกมาแบบนักวิเคราะห์คนนึงสามารถทำได้เลยล่ะ (ทำมากกว่าที่สั่งด้วยบางที)

และก็ไม่แน่นะครับ บทความที่ทุกคนกำลังอ่านอยู่ตอนนี้ เจ้า ChatGPT อาจจะเป็นคนเขียนก็ได้(ดูออกไหม? 😂)

จากตัวอย่างข้างบท มันเริ่มเห็นภาพชัดเจนเหมือนกันในอีกแง่ ว่าวงการ “Data” ก็กำลังค่อยๆสั่นคลอนเหมือนกัน …

บทความบน Reddit

ผมจำลิ้งค์ไม่ได้ เพราะนานมากแล้ว 😂 ถ้าผมหาเจอ จะเอาลิ้งค์มาแนบให้นะครับ

ผมเคยอ่านกระทู้อะไรสักอย่างในเว็ปไซต์ Reddit (คล้ายพันทิปบ้านเรา) เผอิญสายตาไปสะกิดเข้ากับ comment นึงโดยมีข้อความเขียนประมานว่า “ถ้า AI ทำแบบนี้ได้แล้ว ก็ไม่จำเป็นต้องจ้าง DA ที่เรียกค่าจ้างสูงๆแล้วสิ พวกทำงานสาย Data ตกงานกันแน่!”

…

ผมในฐานะคนทำงานคนนึง ที่ต้องใช้ทักษะนี้ รู้สึกร้อนวูบวาบยังไงก็ไม่รู้แหะ 555+

(ก็ AI มันถูกสร้างมาจาก Data อ่ะลุง! – เดี๋ยวเรามาว่ากันที่ประเด็นนี้ทีหลังละกันนะครับ 😂)

นักวิเคราะห์กับ AI

ก่อนจะไปที่งานของ ” นักวิเคราะห์” ต้องบอกก่อนว่าในบทความนี้ ถ้าเราพูดถึงสิ่งที่เรียกว่า AI ขอให้ทุกคนเข้าใจว่ามันคือ ChatGPT, Gemuni หรือ Claude นะครับ (นี่เป็นเครื่องมือ AI หลักๆที่ผมใช้ทุกวันนี้เลย) เพื่อที่จะได้เข้าใจบริบทได้อย่างตรงกัน

ในฐานะคนทำงานคนนึง ที่ใช้ Chatbot อย่าง 3 ตัวข้างต้นเป็นประจำ ไม่ว่าจะให้ช่วยคิดไอเดียใหม่ๆ, หาวิธีการทำงานที่มันง่ายขึ้น ไวขึ้น แต่ยังคงประสิทธิภาพได้ดีเหมือนเดิม หรือดีมากกว่าเดิม หรือจะให้ช่วยหาข้อมูลพร้อมแหล่งอ้างอิงต่างๆ AI พวกนี้ถือว่าเป็น “ผู้ช่วยที่ดีมาก” คนนึงเลยล่ะครับ เพราะไม่ว่าจะพูดอะไรไป สั่งอะไรไปแต่ละอย่าง ก็รับคำสั่ง + ทำตามคำสั่งอย่างเดียวเลย

ยังไม่พอนะ! แถมยังมีคำตอบหลากหลายเวอร์ชั่นที่น่าสนใจมากๆ มาให้เราสามารถเลือกไปใช้ได้เลย …

ในส่วนของการทำงานกับข้อมูลนั้น ไม่ว่าจะเป็นส่วนงาน Data preprocessing ในตอนเริ่ม หรือการนำเสนอผลลัพธ์หลังการวิเคราะห์ในตอนท้ายจากการวิเคราะห์ นักวิเคราะห์จะใช้ AI เป็นเหมือนกับ “ผู้ช่วย” มากกว่าที่จะเป็น “คนทำงานหลัก” หรือไม่ก็อาจจะให้ AI บอกคำแนะนำที่น่าสนใจ เอาใช้ประกอบการวิเคราะห์ก็ได้

ยังมีบางอย่างที่ AI ยังไม่เข้าใจจริงๆ

“เพราะ AI ที่ใช้ไม่ได้อยู่ที่หน้างานจริงๆ”

เหตุผลส่วนตัวที่ผมยังไม่กล้าใช้ AI แบบ 100% ในการเอาเข้ามาแทนที่บางส่วนของการทำงาน โดยเฉพาะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลแบบตรงๆนั้น (ยกตัวอย่างง่ายๆคือโยนชุดข้อมูลให้ชุดนึง แล้วบอกว่า “วิเคราะห์ให้หน่อย” อะไรทำนองนั้นน่ะครับ) ส่วนนึงเป็นเพราะผมยัง “ไม่เชื่อใจ” ตัว AI เท่าไหร่ (ส่วนตัวล้วนๆ 555+) ยังเชื่อไม่มากพอ ในเรื่องของ “ข้อมูลในข้อมูล” หรืออย่างเรื่อง “ความเข้าใจในตัวข้อมูล” ที่เราให้กับ AI ไป ซึ่งแน่นอนว่าที่ผมบอกไป เราสามารถ input ให้กับเครื่องมือ AI ได้อยู่แล้ว แต่ส่วนใหญ่มักไม่ค่อยจะทำ

เลยส่งผลให้ตัว AI นั้น ทำให้ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ออกมามันดูตรงไปและเป้ะจนเกินไป จนรู้สึกว่ามันขาดๆอะไรไปบางอย่าง (เพราะอิงจากข้อมูลอื่นๆที่ได้รับ input มาจากหลากหลายพันล้าน user ในโลกนี้ ที่ถามปัญหาคล้ายๆกัน – AI เรียนรู้วิธีการมาด้วยวิธีนี้แหละครับ)

บางทีผลลัพธ์ที่เราได้ มันก็ดีเกินกว่าที่เราต้องการ และในบางครั้งเอง ผลลัพธ์ที่ได้ก็มันก็ง่ายจนเกินไป จนเราก็ลืมคิดไปว่าสิ่งนี้เราเองก็คิดได้เหมือนกันแหะ

ความเชื่อใจในมนุษย์

ไม่ได้จะมาในหลักปรัชญาหรือว่าเชิงศาสนาอะไรนะครับ 😂

อีกเหตุผลนึง ที่น่าจะเป็นคำตอบของใครหลายๆคน(น่าจะนะครับ) ก็คือเรื่องของ “ความเชื่อใจ” .ในตัวของบุคคลด้วยกันเองมากกว่าครับ

เป็นเรื่องธรรมดามากๆ ที่ตัวบุคคลจะเชื่อใจ “ตัวบุคคล” ด้วยกันเอง มากกว่าที่จะเชื่อเรื่องราวเหล่านั้นจากสิ่งอื่น ด้วยเหตุผลง่ายๆคือ “มนุษย์เป็นสัตว์สังคม” วลีติดปากในเชิงของชีววิทยาเลย

การเกิดขึ้นของเจ้าตัว AI ที่เราใช้กันอยู่ในทุกวันนั้น มันก็เกิดมาเพราะบุคคลด้วยกันเอง มนุษย์เราสร้าง AI ขึ้นมา เพื่อเป็นความสะดวกสบายให้กับมนุษย์ เพื่อเป็นเครื่องทุ่นแรง แต่ประเด็นหลักคือเราไม่ได้สร้างขึ้นมาเพื่อที่จะมา “แทนที่” มนุษย์อย่างเราด้วยกันครับ

ยกตัวอย่างง่ายๆ เพื่อที่จะได้เห็นภาพไปพร้อมกัน เวลาที่เรามีข้อมูลดีๆแบบเดียวกันเป้ะๆ ถ้าเกิดว่าเราเอาข้อมูลนั้นให้ไป “คน” ได้พูด ได้นำเสนอออกมา และอีกด้านนึง เราให้ “AI” ของเราได้ลองพูด ลองนำเสนอเช่นกัน เราในฐานะ “คนปกติ” ธรรมดาเลย เรามีแนวโน้มว่าจะเชื่อคำพูดจากคนจริงๆมากกว่า(ลึกๆ) ด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็น “อารมณ์ร่วม” ในการนำเสนอครั้งนั้น การได้ยิน, การได้เห็น, การได้สัมผัส จากสิ่งมีชีวิตที่เป็นมนุษย์ด้วยกันเอง

นี่ก็น่าจะเป็นเหตุผลหลักๆ ว่าทำไมในใจลึกๆของเรานั้น เรายังคงมีความเชื่อถือ เชื่อใจ จดจำ “ข้อมูล” ที่ได้รับมาจากมนุษย์ด้วยกันเองมากกว่าเจ้าตัว AI ยิ่งถ้าบุคคลนั้น เป็นคนที่มีความน่าเชื่อถืออยู่แล้วด้วยล่ะก็ ยังไงตัวเราเองจะมี bias หรืออคติ เป็นทุนรออยู่แล้วครับ(bias ในคนนี่มีเยอะกว่า AI หลายร้อยหลายพันเท่าเลยนะ !)

Prompt ยังไง คำตอบแบบนั้น

เราจะเห็นว่ามีคอร์สมากมายพูดเกี่ยวกับเรื่องการเขียนบริบทให้กับ AI เพื่อให้เจ้าตัว AI นั้นแสดงออกมาในบทบาทนั้นๆ พอลองมาคิดดูดีๆแล้ว ถ้าทำแบบนี้ เราจะได้ “ผู้ช่วย” ที่โครตเก่ง โดยที่ AI นั้นสามารถเป็นตามที่เราบอกให้เขาเป็นได้เลย

โดยส่วนตัวแล้วผมจะให้ AI ที่ผมใช้เล่นเป็นทั้งสองบทบาทเพื่อช่วยผมในการทำงาน ไม่ว่าจะเป็นในฐานะ “ผู้ช่วย” และในฐานะ “ผู้ทำงานหลัก”

ผมบอกเลยว่าคำตอบที่ได้รับ เมื่อเปรียบเทียบกันแล้วระหว่างทั้งสองนั้น โครตจะเซอร์ไพร์ส 😂 ไปลองเล่นกันดูเด้อ~

การนำเสนอที่มีองค์ประกอบมากมาย

“Data มันก็เล่าเรื่องด้วยตัวเองได้ แต่ไม่มันส์เท่ากับคนด้วยกันเอง”

อีกเรื่องนึงที่อยากจะแชร์ก็คือเรื่องของ “การนำเสนอข้อมูล” ครับ เจ้าตัว Ai ยังไม่สามารถที่จะเลียนแบบความเข้าใจ อารมณ์ หรือธรรมชาติต่างๆตามหลักจิตวิทยาในตัวมนุษย์ได้(จิตใจมนุษย์ + การแสดงออกมาของมนุษย์ เรื่องอะไรแบบนี้ ขนาดมนุษย์ด้วยกันเองยังไม่เข้าใจเลยครับ) ซึ่งผมมั่นใจว่า AI นั้นไม่สามารถที่จะเข้าใจเรื่องตรงนี้ได้ในเร็วๆนี้แน่นอน

AI จะสามารถทำเรื่องง่ายๆอย่าง “การนำเสนอข้อมูล” นั้นได้เหมือนกันนะครับ แต่มันเป็นทั้งศาสตร์ทั้งศิลป์ ที่มนุษย์หลายๆคนต้องฝึกฝน ในเรื่องวิธีในการฝึกฝน อย่างการพรีเซ้นต์ การรู้จังหวะ การมองตาคนฟัง การใช้มือ การใช้เครื่องมือต่างๆ หรือแม้กระทั่งนำ้เสียงที่ใช้ในการนำเสนอ (AI ก็ทำได้ดีในปัจจุบัน แต่พอเราฟังแล้ว เราก็รู้ว่านี่คือ AI 555+) ทุกอย่างที่ผมพูดมานั้น เป็นประเด็นสำคัญมากๆ และยากมากๆที่ AI จะเลียนแบบได้

แต่ในชีวิตจริง ก็ยังคงมีคนแบบ “คำพูดมากมาย ความหมาย 0” อยู่มันก็มี 55555555 ระวังจะโดน AI แซงคิวนะ!

สรุป

AI ไม่ได้น่ากลัวอย่างที่เราคิดเลยครับ ถ้าเราลองคิดดีๆ มันช่วยให้เราสามารถทำงานได้ง่ายขึ้นเยอะกว่าแต่ก่อนมากๆ บางอย่างที่ต้องมา manual ทำเอง อะไรที่ทำซ้ำๆบ่อยๆ เดี๋ยวนี้ก็ปล่อยให้ AI ช่วย automate ให้ได้เลย (อย่าง n8n ก็สามารถช่วยเราได้)

เพียงแต่ว่า ในฐานะมนุษย์อย่างเรานั้น เราจำเป็นอย่างมากที่ต้องตามตัว AI ให้ทัน หรืออาจจะต้องเก่งกว่าในเรื่องที่ทดแทนได้ยากอย่างพวก soft skill ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการนำเสนอ การทำความเข้าใจคน 1 คน การช่วยเหลือ การมีสิ่งที่เรียกว่า Empathy เพื่อทำให้การอยู่ร่วมกันระหว่างมนุษย์ด้วยกันนั้น กลายเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถมาแทนได้

อ่านมาจนจบ คิดเห็นยังไงกันบ้าง แชร์ได้เลยที่ใต้โพสต์ของบทความนี้ได้เลยนะครับ