วิธีเริ่มต้นจัดการ Workslop ใน Teams วันนี้

เนื่องจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI กำลังเพิ่มขึ้น เป็นหน้าที่ของเรา มนุษย์ ที่จะต้องระมัดระวังเป็นพิเศษกับสิ่งที่เราส่งออกไป เพราะงานที่สร้างโดย AI ซึ่ง AI เริ่มปรากฏในร่างงาน ตั๋วงาน การอัปเดต และข้อความถึงลูกค้า กำลังกลายเป็นเรื่องปกติมากกว่าที่เราต้องการ และเมื่อเวลาผ่านไป มาตรฐานก็เริ่มลดลง ผู้คนทำงานเร็วขึ้น แต่ไม่มีใครมั่นใจอย่างเต็มที่ว่าอะไรคือความจริง ได้รับการตรวจสอบ และพร้อมที่จะส่งออกไป

การจัดการเวิร์กโฟลว์เริ่มต้นด้วยการมองผลลัพธ์จาก AI เป็นเสมือนมือช่วย โดยมีมาตรฐานคุณภาพหลายชั้นเพื่อรับรองว่าผลลัพธ์ได้รับการตรวจสอบและถูกต้องตามข้อเท็จจริง

คู่มือนี้จะแสดงวิธีการเริ่มต้นจัดการพื้นที่ทำงานร่วมกันในทีมวันนี้ ด้วยนิสัยที่ช่วยปกป้องคุณภาพในขณะที่ยังคงให้ทีมของคุณทำงานได้อย่างรวดเร็ว

Workslop คืออะไรและทำไมทีมของคุณควรใส่ใจ?

เวิร์กสล็อป หมายถึงผลงานที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งดูเรียบร้อย เป็นมืออาชีพ และสมบูรณ์บนผิวเผิน แต่ขาดเนื้อหา ความลึกซึ้ง ความถูกต้อง หรือประโยชน์ใช้ได้จริง เวิร์กสล็อปสามารถพบได้ในเนื้อหาการทำงาน เช่น อีเมล รายงาน สไลด์สรุป โค้ดตัวอย่าง หรือบันทึกการประชุม คำนี้เกิดขึ้นเพื่ออธิบายปัญหาที่กำลังเพิ่มขึ้นในสถานที่ทำงานยุคใหม่ ที่มีการนำเครื่องมือ AI สร้างสรรค์มาใช้ในวงกว้างเพื่อส่งมอบงาน

มันแสร้งทำเป็นความก้าวหน้าที่มีความหมายหรือ 'งานที่ดี' แต่กลับไม่สามารถพัฒนาภารกิจที่อยู่ตรงหน้าได้อย่างแท้จริง ผู้รับมักต้องเสียเวลาไปกับการตีความ แก้ไข ทำใหม่ หรือเพิ่มเติมงานนั้น ส่งผลให้สิ่งที่ควรจะช่วยประหยัดเวลา กลายเป็นสิ่งที่ทำให้เสียเวลาโดยเปล่าประโยชน์

คำนี้มาจากแนวคิดก่อนหน้าของ 'AI slop' (สื่อที่สร้างโดย AI คุณภาพต่ำและไร้ความหมายที่ท่วมท้นแพลตฟอร์มโซเชียล) แต่ใช้เฉพาะกับผลลัพธ์ในที่ทำงาน

ในบางแง่มุม งานที่เรียกว่า "workslop" เป็นผลมาจากการใช้ AI อย่างไม่ระมัดระวังและขาดบริบท ทีมงานของคุณได้นำเครื่องมือ AI มาใช้โดยคาดหวังผลลัพธ์ที่รวดเร็วขึ้น แต่ตอนนี้กลับต้องจมอยู่กับร่างงานที่ไร้คุณภาพซึ่งต้องแก้ไขอย่างหนัก โชคดีที่ยังมีวิธีป้องกันปัญหานี้ได้

การหลั่งไหลของเนื้อหาคุณภาพต่ำที่สร้างโดย AI ซึ่งดูเหมือนมีประสิทธิผลแต่ต้องใช้ความพยายามของมนุษย์อย่างมากในการแก้ไข ตรวจสอบ หรือกำจัด สามารถหยุดได้ด้วยระบบอัจฉริยะที่มีความเข้าใจบริบทอย่างลึกซึ้ง

ต้นทุนแฝงด้านประสิทธิผลของ AI ในที่ทำงาน

คุณเห็นสมาชิกในทีมส่งร่างบทความที่เต็มไปด้วยการใช้คำพูดทั่วไปและต้องเขียนใหม่ทั้งหมด ปัญหาที่เห็นได้ชัดคือเนื้อหาที่ไม่ดี แต่ความเสียหายที่แท้จริงนั้นยากที่จะสังเกตเห็น ความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดในข้อเท็จจริง เวลาที่สูญเสียไป และการเสื่อมถอยของคุณภาพโดยรวม

หนี้สินที่มีคุณภาพนี้ก่อให้เกิดผลกระทบต่อเนื่องที่เงียบๆ ทำลายแรงขับเคลื่อนของทีมคุณ และทำให้ประโยชน์ที่คิดว่าจะได้รับจากการเพิ่มผลผลิตในที่ทำงานหมดไป

วิธีที่มีประโยชน์ที่สุดในการคิดเกี่ยวกับ workslop คือการมองว่าเป็น หนี้ทางปัญญา ซึ่งใครบางคนต้องชำระคืน

นอกเหนือจากนั้น นี่คือค่าใช้จ่ายอื่น ๆ ของการทำงาน:

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สัญญาว่าจะช่วยประหยัดเวลา แต่เวลาเหล่านั้นจะหายไปเมื่อคุณต้องคำนึงถึงภาระทางความคิดในการประเมินอย่างต่อเนื่องว่างานแต่ละชิ้นสามารถใช้งานได้หรือไม่ ทีมงานของคุณต้องใช้พลังงานทางความคิดไปกับการควบคุมคุณภาพมากกว่าการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์

วิธีที่หัวหน้าทีมสามารถลดภาระงาน

Gartner คาดการณ์ว่า30% ของโครงการ AI สร้างสรรค์จะถูกยกเลิกหลังจากขั้นตอนการพิสูจน์แนวคิด เนื่องจากขาดการควบคุมคุณภาพที่เพียงพอ

วิธีแก้ไขคือการสร้างนิสัยของทีมและแนวทางปฏิบัติที่ช่วยควบคุมการทำงาน ซึ่งใช้ประโยชน์จาก AI เป็นค่าเริ่มต้น

มาดูกัน:

กำหนดมาตรฐานคุณภาพที่ชัดเจนสำหรับงานที่ใช้ AI ช่วย

Workslop เกิดขึ้นเมื่อผู้คนส่งร่างที่พวกเขาคิดว่าดีพอแล้ว โดยไม่ได้เพิ่มบริบท การตัดสินใจของมนุษย์ และหลักฐานที่ทำให้มันสามารถใช้งานได้

สร้างรายการตรวจสอบความพร้อมสำหรับการส่งสำหรับผลลัพธ์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ให้มีเพียง 3 ถึง 5 ข้อที่ทีมของคุณสามารถนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว:

เพื่อมาตรฐานรายการตรวจสอบความพร้อมในการส่งที่ทีมของคุณสามารถปฏิบัติตามได้ ให้ใช้แบบฟอร์มรายการตรวจสอบคุณภาพการควบคุมของ ClickUp. มันมอบให้คุณกระบวนการควบคุมคุณภาพที่มีโครงสร้างพร้อมขั้นตอนที่ชัดเจน รวมถึงความยืดหยุ่นในการปรับแต่งการตรวจสอบตามผลิตภัณฑ์ ทีม หรือประเภทการปล่อย.

รับเทมเพลตฟรี

ปรับแต่งด้วยสถานะที่กำหนดเองใน ClickUp เช่น อนุมัติ, รออนุมัติ, รออนุมัติ, และปฏิเสธ นอกจากนี้ คุณยังได้รับฟิลด์ที่กำหนดเองใน ClickUp เช่น ผลลัพธ์, ความคืบหน้า, จำเป็น, ขั้นตอนการทดสอบ, และเล็กน้อย เพื่อให้ทุกการตรวจสอบจับข้อมูลที่ถูกต้องและง่ายต่อการตรวจสอบ

สร้างจุดตรวจสอบการทบทวนการสร้างงานในกระบวนการทำงานของทีม

ผู้คนมักจะข้ามการตรวจสอบเพื่อเร่งงาน หรือตรวจสอบช้าเกินไปเมื่อการแก้ไขเป็นเรื่องยาก วิธีที่ดีกว่าคือการวางจุดตรวจสอบเล็กๆ ที่สามารถคาดการณ์ได้ ณ จุดที่ผลลัพธ์คุณภาพต่ำสร้างความเสียหายต่อกระบวนการมากที่สุด

ใช้จุดตรวจสอบสามจุดที่สอดคล้องกับวิธีการทำงาน:

เพื่อให้มั่นใจว่ามีจุดตรวจสอบที่สม่ำเสมอให้ใช้เทมเพลตกระบวนการอนุมัติโครงการของ ClickUp ซึ่งจะสร้างการรับคำขอที่มีโครงสร้างซึ่งทุกคำขอจะถูกกรองด้วยจุดตรวจสอบ เช่น สรุปโครงการ, เกณฑ์ความสำเร็จ, และแผนงาน เพื่อให้ผู้ตรวจสอบไม่ต้องตามหาบริบท นอกจากนี้ยังหมายความว่าทุกสินทรัพย์ที่สร้างโดย AI จะต้องผ่านจุดตรวจสอบหลายจุดก่อนที่จะเผยแพร่ในที่สุด

รับเทมเพลตฟรี

คุณยังสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกระบวนการทำงานของคุณได้โดยการมอบบทบาทเช่น ผู้จัดการโครงการ และ ผู้อนุมัติ และปรับแต่งฟิลด์เช่น ขั้นตอนการอนุมัติ, ระยะเวลา, และความต้องการของทรัพยากร เพื่อให้การอนุมัติดำเนินไปอย่างรวดเร็วโดยไม่ลดคุณภาพ

ส่งเสริมแนวคิดเชิงรุกแทนการใช้ AI อย่างเฉื่อยชา

มีความแตกต่างระหว่างการใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับการถูกมันใช้ หลายคนในทีมทำตัวเหมือนผู้โดยสารที่ยอมรับผลลัพธ์ที่ AI ให้มาอย่างไม่คัดค้าน คุณจำเป็นต้องฝึกฝนพวกเขาให้เป็นผู้ควบคุมที่คอยมีส่วนร่วม นำทางเครื่องมือ และประเมินผลลัพธ์อย่างมีวิจารณญาณ

แนวคิดของนักบินคือการกำกับดูแลอย่างกระตือรือร้น หมายถึงการปฏิบัติต่อ AI ในฐานะผู้ร่วมงานที่สร้างร่างแรกที่ยังไม่สมบูรณ์ ไม่ใช่ปุ่มวิเศษที่มอบผลงานสำเร็จรูปให้ทันที

นั่นคือ:

ระบบเวิร์กโฟลว์ที่ป้องกันการเกิดงานที่สร้างโดย AI

การพึ่งพาพฤติกรรมส่วนบุคคลเพื่อป้องกันการเกิดงานล้นมือไม่ใช่กลยุทธ์ที่สามารถขยายผลได้ คุณจำเป็นต้องสร้างโครงสร้างที่รองรับ—ระบบการทำงานที่ช่วยให้การผลิตงานล้นมือเป็นเรื่องยากขึ้น และช่วยให้สามารถตรวจจับได้ง่ายขึ้น ✨

ระบบเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุนกลยุทธ์การเป็นผู้นำที่คุณเพิ่งเรียนรู้ พวกมันทำให้พฤติกรรมที่ถูกต้องกลายเป็นพฤติกรรมที่ทำได้ง่าย

ClickUp ช่วยทีมจัดการเวิร์กสโพลได้อย่างไร

จากการสำรวจของ Zety พบว่าประมาณสองในสามของพนักงานกล่าวว่าพวกเขาใช้เวลาถึงหกชั่วโมงหรือมากกว่านั้นทุกสัปดาห์ในการแก้ไขข้อผิดพลาดและช่องว่างที่เกิดจากงานที่สร้างโดย AI สำหรับพนักงาน นั่นหมายความว่าเวลาที่คุณมีจำกัดจะถูกใช้ไปกับการตรวจสอบ การเขียนใหม่ และการทำงานซ้ำ แทนที่จะเป็นความก้าวหน้า

ร่างงานที่คลุมเครือและมั่นใจเกินจริงเพียงฉบับเดียวสามารถส่งผลกระทบต่อขั้นตอนการทำงานทั้งหมดได้ในคราวเดียว สร้างการประชุม การแก้ไขกลับไปกลับมา และความล่าช้ามากกว่าที่งานนั้นควรจะต้องใช้

ในการแก้ไขปัญหานี้ คุณจำเป็นต้องมีวิธีแก้ปัญหาที่ลดสาเหตุหลัก ได้แก่ บริบทที่กระจัดกระจาย มาตรฐานที่ไม่สอดคล้องกัน และการดำเนินการที่ไม่เชื่อมโยงกัน

เข้าสู่ClickUp นี่คือพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์แห่งแรกของโลกที่สร้างขึ้นเพื่อยุติสาเหตุหลักของงานที่ล้นมือ

มาดูกันว่าเป็นอย่างไร

เปลี่ยนบริบทที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่พร้อมตรวจสอบด้วย ClickUp Brain

การทำงานผิดพลาดไม่ได้เกิดจาก 'การเขียนที่ไม่ดี' หรือ 'การตั้งคำถามที่ขี้เกียจ' โดยปกติแล้ว มันจะเกิดขึ้นเมื่อคุณพึ่งพา AI ในการสร้างคำตอบโดยไม่มีบริบทพื้นฐานใดๆ

แต่ไม่ใช่กับClickUp Brain นะ ต่างจากเครื่องมือ AI แบบแยกเดี่ยว ClickUp Brain ถูกฝังอยู่ใน Workspace ของคุณโดยตรง มันดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากงาน เอกสาร ความคิดเห็น แชท ผู้คน และความรู้ของบริษัท ก่อนจะสร้างผลลัพธ์ใด ๆ ออกมา ซึ่งช่วยลดอาการหลอน คำศัพท์กำกวม หรือเนื้อหาที่ไม่สอดคล้อง—ซึ่งเป็นปัญหาหลักของ workslop

ใช้ ClickUp Brain เพื่อ:

จัดเก็บและดำเนินการตามความรู้ของทีมด้วย ClickUp Knowledge Management

ClickUp Knowledge Managementคือที่ที่ความรู้ทั้งหมดถูกเก็บไว้และทำให้สามารถนำไปปฏิบัติได้

แทนที่จะค้นหาข้อมูลจากหลายๆ กระทู้ คุณสามารถสร้างศูนย์กลางภายในสำหรับ SOPs, วิกิ, สรุปรายละเอียดโครงการ และบันทึกการตัดสินใจที่เชื่อมต่อกับการดำเนินงานประจำวันได้ ด้วยวิธีนี้ เมื่อมีคนใช้ AI เพื่อร่างการอัปเดต แผนงาน หรือสรุปข้อมูล ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปจะสอดคล้องกับสิ่งที่ทีมของคุณได้ตกลงกันไว้แล้ว

ในทางปฏิบัติ คุณสามารถสร้างฐานความรู้ของคุณโดยใช้เทมเพลตวิกิที่สร้างไว้ล่วงหน้า จัดระเบียบทุกอย่างใน Docs Hub และเก็บทรัพยากรสำคัญเป็นวิกิที่ได้รับการยืนยัน เพื่อให้ทุกคนรู้ว่าควรเชื่อถืออะไร จากนั้น เมื่อมีคำถามเกิดขึ้นระหว่างการทำงาน คุณสามารถใช้คำตอบแบบทันทีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งค้นหาข้ามเอกสาร วิกิ งาน และความคิดเห็นของคุณ เพื่อนำเสนอบริบทที่ถูกต้อง

หยุดการทำงานที่แหล่งที่มาด้วย ClickUp Forms

งานจำนวนมากถูกสร้างขึ้นก่อนที่ AI จะเข้ามามีส่วนร่วมด้วยซ้ำ มีคนส่งคำขอที่คลุมเครือ ขาดบริบท เกณฑ์ความสำเร็จไม่ชัดเจน และไม่มีลิงก์—แล้วจึงหันไปพึ่ง AI เพื่อเติมเต็มช่องว่างด้วยการคาดเดาอย่างมั่นใจ

ClickUp Formsแก้ไขปัญหานี้โดยเปลี่ยนทุกคำขอให้เป็นการส่งข้อมูลทางเดียวที่กลายเป็นงานโดยอัตโนมัติในตำแหน่งที่ถูกต้อง พร้อมรายละเอียดที่ถูกบันทึกไว้ในฟิลด์ที่กำหนดเอง

และเนื่องจากแบบฟอร์มรองรับตรรกะเงื่อนไข คุณสามารถแสดงเฉพาะคำถามที่สำคัญตามคำตอบของผู้ใช้ได้ ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่ดีกว่าโดยไม่ต้องใช้แบบฟอร์มที่ยาวขึ้น และลดการติดตามผลเพื่อชี้แจงขอบเขต ความเร่งด่วน หรือข้อกำหนดในภายหลังได้อย่างมาก

การอนุมัติเส้นทางด้วยระบบอัตโนมัติของ ClickUp

เวิร์กโฟลว์ที่ต้องได้รับการอนุมัติบ่อยครั้งมักประสบปัญหาเวิร์กโหลดพุ่งสูง เพราะคำว่า 'ตรวจสอบ' มักหมายถึงการติดตามงานด้วยตนเองอยู่เสมอ มีคนส่งลิงก์มา แจ้งเตือนผู้อนุมัติ รอคำตอบ ติดตามงานซ้ำ และเมื่อได้รับข้อเสนอแนะแล้ว สถานการณ์ก็เปลี่ยนไปเสียแล้ว

ClickUp Automationsช่วยให้คุณล็อกการอนุมัติไว้ในกระบวนการทำงานได้ นั่นหมายความว่างานจะถูกส่งไปยังบุคคลที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมโดยไม่ต้องส่งข้อความเพิ่มเติม

คุณสามารถตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติ (Automation) ที่จะทำงานเมื่อสถานะของงานเปลี่ยนแปลง (เช่น เปลี่ยนเป็น รอดำเนินการ การอนุมัติ) จากนั้นมอบหมายงานนั้นให้กับผู้อนุมัติ เพิ่มความคิดเห็นพร้อมสิ่งที่ต้องตรวจสอบ หรืออัปเดตฟิลด์ที่กำหนดเอง เช่น ขั้นตอนการอนุมัติ เพื่อให้ทุกคนสามารถเห็นสถานะของงานได้ ยิ่งไปกว่านั้น คุณยังมี 'เงื่อนไข' ที่ช่วยให้คุณจัดการเส้นทางได้อย่างเป็นระเบียบ เช่น การทริกเกอร์เฉพาะคำขอที่มีผลกระทบสูงหรือประเภทคำขอเฉพาะเท่านั้น

สร้างมาตรฐานต่อต้านการทำงานเกินเวลาด้วย ClickUp

งานมักแพร่กระจายเพราะไม่มีสถานที่ร่วมกันในการกำหนดคุณภาพ จับบริบท และทำให้ขั้นตอนต่อไปชัดเจน

ในการจัดการสิ่งนี้ คุณต้องมีสองสิ่ง: มาตรฐานที่ชัดเจนและกระบวนการทำงานที่ทำให้มาตรฐานนั้นง่ายต่อการปฏิบัติตาม

ClickUp ช่วยให้คุณทำสิ่งนั้นและมากกว่านั้นได้ภายใต้หลังคาเดียว จัดเก็บเอกสารทุกอย่างไว้ในที่เดียว เชื่อมโยงขั้นตอนการตรวจสอบกับงานจริง และใช้ AI ในบริบทเพื่อสรุปการเปลี่ยนแปลง ระบุช่องว่าง และปรับปรุงร่างให้แน่นก่อนที่จะดำเนินการต่อไป

เมื่อมาตรฐานและงานอยู่ร่วมกัน คุณภาพจะไม่ขึ้นอยู่กับว่าใครจำได้ว่าจะตรวจสอบ

เริ่มต้นใช้งาน ClickUp วันนี้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการจัดการ Workslop ใน Teams

Workslop เป็นผลลัพธ์ที่มีคุณภาพต่ำซึ่งสร้างโดย AIและต้องใช้ความพยายามของมนุษย์อย่างมากในการแก้ไข ตรวจสอบ หรือทิ้งไป ซึ่งท้ายที่สุดแล้วสร้างงานมากกว่าที่ช่วยประหยัดได้

มองหาสัญญาณทั่วไป เช่น การใช้คำหรือวลีทั่วไป ข้อผิดพลาดทางข้อเท็จจริง โครงสร้างประโยคที่ซ้ำกัน และเนื้อหาที่ตอบคำถามในเชิงเทคนิคแต่ขาดบริบทหรือความละเอียดอ่อนที่ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์จะใส่เข้าไป

แม้ว่าคำแนะนำที่ดีขึ้นจะมีประโยชน์ แต่ก็ยังไม่เพียงพอการป้องกันที่แท้จริงต้องการระบบการทำงานที่บูรณาการซึ่งรวมถึงมาตรฐานคุณภาพที่ชัดเจน จุดตรวจสอบการทบทวนอย่างเป็นทางการ และวัฒนธรรมทีมที่มองผลลัพธ์จาก AI เป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่เสร็จสมบูรณ์

ความรับผิดชอบเป็นสิ่งที่แบ่งปันกัน. บุคคลควรตรวจสอบผลงานที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ของตนเองก่อนส่งเสมอ แต่ผู้นำต้องนำมาใช้จุดตรวจสอบโครงสร้างเพื่อให้ผลงานไม่ไปถึงผู้อนุมัติสุดท้ายโดยไม่ได้รับการตรวจสอบ.