ในโลกธุรกิจทุกวันนี้ AI ไม่ใช่คำศัพท์ลอยๆ แต่เป็นตัวแปรที่กำหนดความอยู่รอดของบริษัท หากแบรนด์ไหนยังแค่ทดลองเล่นหรือเอา AI มาใช้แบบผิวเผิน ก็มีโอกาสสูงที่จะถูกคู่แข่งทิ้งไว้ข้างหลัง
เส้นแบ่งระหว่าง ‘ได้ผล’ กับ ‘แค่พูดถึง’ อยู่ที่การเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า AI ต้องจัดวางไว้ในตำแหน่งที่ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นส่วนหนึ่งของระบบคิดและโครงสร้างการทำงาน
🟡 AI ยังไม่ถึง ‘แก่น’ ของธุรกิจไทย
องค์กรไทยแทบทุกแห่งมีการพูดถึง AI เป็นประจำ และตัวเลขบ่งชี้ว่ามีองค์กรถึง 97% ที่นำ AI เข้าไปใช้งานแล้ว พร้อมกับ 80% ของผู้บริหารที่พูดถึง AI อย่างสม่ำเสมอ แต่ของจริงกลับยังเป็นการใช้งานในระดับพื้นฐาน เช่น แชตบอทตอบคำถามลูกค้าหรืองานอัตโนมัติบางส่วน ซึ่งแยกออกจากกลยุทธ์หลักของธุรกิจ ไม่ได้ฝัง AI เข้าเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานหลักอย่างแท้จริง
การใช้งานที่เห็นผลจริง มักจะสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงกว่าคู่แข่งถึง 1.55 เท่า แต่การกระจุกตัวของ AI อยู่แค่บางแผนก ทำให้เกิดการเติบโตที่ไม่ต่อเนื่องและไม่ยั่งยืน
🟡 จากช่วยทำงาน ไปสู่ ‘ขับเคลื่อนธุรกิจ’
ยอด ชินสุภัคกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ก่อตั้ง LINE MAN Wongnai ได้มอบกรอบความคิดที่ช่วยให้มองภาพการใช้ AI ได้ชัดขึ้นบนเวทีในงาน The Standard Economic Forum แบ่งออกเป็น 4 เลเยอร์
🤖 1. ติดอาวุธให้ทุกคนด้วย AI
ให้พนักงานทุกคนเข้าถึงและใช้ AI ได้ อย่างจริงจัง
ผลลัพธ์: องค์กรที่ไม่มี AI literacy มักทำงานได้ช้ากว่าองค์กรที่พร้อมกว่า 30%
🤖 2. ใช้ AI ลดต้นทุนในหน่วยใหญ่
เช่น Customer Service, Sales, Development
ตัวอย่าง: AI แชตตอบคำถามลูกค้าช่วยลดคิวได้ ~25%
🤖 3. เสริมศักยภาพให้เหนือกว่ามนุษย์
บางงาน เช่น Call Center งาน AI ทำได้ดีกว่าคน ทั้งด้านความพึงพอใจและความแม่นยำ
🤖 4. ทำให้ผลิตภัณฑ์ของเราขับเคลื่อนด้วย AI
นี่คือจุดที่ยากที่สุด เพราะผู้ใช้คาดหวังสูง และต้องสร้างความแตกต่างที่จับต้องได้
🟡 3 จุดตายที่ดักองค์กรไทยจน AI ไปไม่ถึงฝั่ง
สิ่งที่ทำให้หลายองค์กรไทยยังไม่สามารถสเกล AI จนเห็นผลชัด มีเหตุผลสำคัญ 3 ด้านที่ต้องเข้าใจอย่างลึกซึ้ง
🔸1.คนและโครงสร้างองค์กร — หลายองค์กรไม่มีบุคลากรที่เข้าใจวิธีคิดและใช้ AI ในเชิงกลยุทธ์จริงจัง เมื่อไม่มีผู้นำด้าน AI แบบเฉพาะทาง งานด้านนี้จึงตกอยู่กับ IT หรือฝ่ายเทคนิคโดยไม่เชื่อมกับเป้าหมายธุรกิจหลัก ส่งผลให้ skill gap ยังคงสูง และมีพนักงานจำนวนน้อยที่ได้รับการอบรมเพื่อเข้าใจศักยภาพของ AI
🔸2. กระบวนการและการกำกับดูแล — โดยหลายบริษัทยังขาดโครงสร้างการกำกับดูแลที่ชัดเจน และขาดการวัดผลในแบบต่อเนื่อง ทำให้ยากที่จะประเมินว่าการนำ AI มาใช้ในแต่ละส่วนของธุรกิจสร้างมูลค่าเพิ่มอย่างไร ข้อมูลยังไม่ได้ถูกออกแบบให้รองรับการทำงานแบบ AI‑Driven ซึ่งเป็นข้อจำกัดใหญ่ในการ transform workflow ขององค์กร
🔸3. เทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐาน — AI จะฉลาดได้ก็ต่อเมื่อมีข้อมูลคุณภาพสูง แต่หลายองค์กรยังไม่มีความพร้อมด้านข้อมูลและพึ่งพาโซลูชันจากภายนอกอย่างมาก ขณะที่การลงทุนด้าน data infrastructure หรือระบบควบคุมภายในยังถูกมองว่าเป็นต้นทุนที่เสี่ยงเกินไป
เมื่อทั้งสามด้านยังไม่ถูกยกระดับอย่างจริงจัง AI จึงยังคงเป็นแค่ฟีเจอร์หนึ่งในองค์กร มากกว่าเป็น ‘แรงขับเคลื่อนกลไกหลัก’ ของธุรกิจ
🟡 เปลี่ยน Mindset เป็น Operation
องค์กรต้องเริ่มจากการกำหนดผู้นำด้าน AI ที่ชัดเจน ให้คนทั้งองค์กรมอง AI เป็นส่วนหนึ่งของการทำงานประจำวัน จากนั้นต้องวางระบบ governance ที่ช่วยกำกับและวัดผลการใช้งาน AI ในแต่ละหน่วย ส่วนด้านเทคโนโลยี การลงทุนใน data quality และ infrastructure ที่รองรับการทำงานของ AI เป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้าม เพราะนั่นคือ ‘ฐานข้อมูล”’ที่จะตัดสินความชาญฉลาดของ AI ในอนาคต
เป้าหมายไม่ใช่แค่การซื้อเครื่องมือเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยน วิธีคิดและวิธีทำงาน ขององค์กรให้เกิดการเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง
ตราบใดที่ AI กำลังก้าวเข้ามาเปลี่ยนระบบงาน การพึ่งพาทักษะเฉพาะทางอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงลึกและ soft skill จะมีความสำคัญมากขึ้น เพราะหลายงานที่ AI สามารถทำได้ใกล้เคียงหรือดีกว่ามนุษย์ จะดันให้บทบาทงานของคนต้องมีมิติสูงขึ้น
ความจริงคือ AI ไม่ใช่ศัตรูของงานทั้งหมด แต่งานที่เคยเป็น routine และ repetitive จะถูกแทนที่ได้ง่ายกว่า งานที่ต้องการความเข้าใจซับซ้อนหรือทักษะมนุษย์ล้วนยังมีพื้นที่ให้คนอยู่ แม้จะต้องเปลี่ยนวิธีทำงานก็ตาม
