'กระทิง' ชี้องค์กรติดกับดัก AI ลงทุนเพิ่ม 2 เท่า แต่ผลลัพธ์ไม่โตตาม

เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือที่องค์กรเข้าถึงได้มากขึ้น โจทย์สำคัญจึงไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการเปลี่ยนวิธีคิด วิธีทำงาน และการบริหารคน เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง

เรืองโรจน์ พูนผล (กระทิง) ผู้ร่วมก่อตั้ง House Of Wisdom (H.O.W.) Club ถ่ายทอดวิสัยทัศน์ในหัวข้อ People | From AI Tools to AI Teammates – จากเครื่องมือสู่เพื่อนร่วมงาน บนเวที NATION FORUM 2027: THAILAND’S AGENDA ภายใต้หัวข้อ THE INTELLIGENCE ECONOMY | AI, Robotics & Quantum โดยชี้ว่า แม้หลายองค์กรจะลงทุนและทดลองใช้ AI อย่างต่อเนื่อง แต่ยังมีช่องว่างระหว่างการนำเทคโนโลยีมาใช้กับการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ลงทุน AI เพิ่ม 2 เท่า แต่ยังไม่เห็นผล

เรืองโรจน์ระบุว่า ปัจจุบันแทบทุกบริษัทมี AI เป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงาน ทั้งการทดลองใช้งาน (Pilot) การพัฒนา Use Cases และการนำ AI Agent มาใช้ อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขึ้นของโครงการ AI ไม่ได้หมายความว่าองค์กรจะสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้มากขึ้นตามไปด้วย

ข้อมูลระบุว่า องค์กรเพิ่มสัดส่วนการลงทุนด้าน AI จาก 0.8% เป็น 1.7% ของรายได้ในปีนี้ หรือเพิ่มขึ้นกว่า 2 เท่า ขณะที่ความสามารถของ AI พัฒนาขึ้นอย่างมาก แต่ผลลัพธ์ทางธุรกิจกลับไม่ได้เติบโตในระดับเดียวกัน

ปรากฏการณ์นี้ถูกเรียกว่า “AI Theatre” หรือ “AI การละคร” ซึ่งหมายถึงการมุ่งสร้างโครงการ AI จำนวนมาก มี Use Cases ให้เห็นเป็นรูปธรรม แต่ไม่สามารถเปลี่ยนเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง

การประเมินความสำเร็จจึงต้องพิจารณาจากผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น เช่น อัตรากำไรดีขึ้นหรือไม่ ต้นทุนลดลงหรือไม่ ผลิตภาพสูงขึ้นหรือไม่ ความเร็วในการทำงานเพิ่มขึ้นเพียงใด และลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้นหรือไม่

อีกปัญหาหนึ่งคือการนำ AI ไปใส่ในกระบวนการทำงานเดิมโดยไม่ปรับโครงสร้างหรือขั้นตอนการทำงานให้เหมาะสม ทำให้เกิดภาระงานเพิ่มขึ้นแทนที่จะลดลง เช่น การใช้ AI ในขั้นตอนหนึ่ง แต่ต้องเพิ่มขั้นตอนตรวจสอบเข้ามารองรับอีกทอดหนึ่ง

สาระสำคัญคือ องค์กรไม่ควรใช้ AI เพียงเพื่อทำให้กระบวนการเดิมทำงานเร็วขึ้น แต่ต้องพิจารณาด้วยว่ากระบวนการนั้นควรถูกออกแบบใหม่อย่างไร เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่แตกต่างจากเดิม

AI Agent เปลี่ยนเกมอีคอมเมิร์ซ

อีกความเปลี่ยนแปลงที่เรืองโรจน์ให้ความสำคัญคือ การพัฒนาของ AI Agent ซึ่งมีแนวโน้มเข้ามามีบทบาททั้งในกระบวนการทำงานและพฤติกรรมผู้บริโภค

มีการคาดการณ์ว่า ผู้บริโภคราว 60% จะใช้ AI Agent ชอปปิงในปีหน้า ขณะที่ปัจจุบันผู้บริโภค 73% มีความคุ้นเคยกับเครื่องมือ AI อยู่แล้ว

การเปลี่ยนผ่านดังกล่าวนำไปสู่แนวคิด “Agentic Commerce” ซึ่ง AI Agent จะเข้ามาช่วยค้นหาสินค้า เปรียบเทียบตัวเลือก และดำเนินการซื้อแทนผู้บริโภค รวมถึงการชำระเงินผ่านเครื่องมือที่รองรับ

เมื่อพฤติกรรมการซื้อเปลี่ยนไป ธุรกิจอีคอมเมิร์ซย่อมต้องปรับระบบให้สามารถทำงานร่วมกับ AI Agent ได้ ขณะที่แบรนด์อาจเผชิญความท้าทายในการรักษาความสำคัญต่อผู้บริโภค หากการเลือกซื้อสินค้าเปลี่ยนจากการตัดสินใจโดยตรงของคนไปสู่การคัดเลือกโดย AI

เรืองโรจน์ยังกล่าวถึงความเสี่ยงที่กำไรอาจลดลงถึง 5% จากการแข่งขันด้านราคา การกระจายตัวของลูกค้า และความสำคัญของแบรนด์ที่อาจลดลง อย่างไรก็ตาม การยอมรับ AI Agent ยังแตกต่างกันในแต่ละอุตสาหกรรม

โดยเฉพาะบริการที่ต้องอาศัยความไว้วางใจสูง เช่น การเงิน ซึ่งข้อมูลที่นำเสนอระบุว่ามีผู้บริโภคเพียง 7% ที่รู้สึกสบายใจให้ AI Agent บริหารเงินแทน

ในระยะต่อไป องค์กรยังมีแนวโน้มปรับตัวสู่ Autonomous Enterprise หรือองค์กรที่ใช้ระบบอัตโนมัติและ AI ในการดำเนินงานมากขึ้น โดยมีการคาดการณ์ว่าองค์กรจะเปลี่ยนผ่านไปสู่รูปแบบดังกล่าวภายใน 4 ปีข้างหน้า

4 เสาหลัก พลิกองค์กรสู่ 'AI-Native'

เรืองโรจน์เสนอว่า การเปลี่ยนผ่านสู่ AI-Native Company หรือองค์กรที่ออกแบบการดำเนินงานโดยมี AI เป็นส่วนหนึ่งตั้งแต่ต้น ต้องครอบคลุมมากกว่าการติดตั้งเทคโนโลยี โดยมีองค์ประกอบสำคัญ 4 ด้าน ได้แก่

• AI-Native Transformation เริ่มจากวิสัยทัศน์และวิธีคิดของซีอีโอ ผู้บริหารระดับสูง และผู้นำองค์กร ซึ่งต้องเข้าใจบทบาทของเทคโนโลยีและสามารถกำหนดทิศทางการเปลี่ยนแปลงได้
• Re-invent ออกแบบธุรกิจใหม่ ทั้งผลิตภัณฑ์ ประสบการณ์ลูกค้า และรูปแบบธุรกิจที่ยืดหยุ่นหรือ Modular Business เพื่อให้สอดรับกับศักยภาพของ AI
• Re-skill พัฒนาทักษะบุคลากรและปรับรูปแบบการทำงานให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงของ Workflow และ Workforce
• Judge / Human Judgment รักษาบทบาทการใช้วิจารณญาณและการตัดสินใจของมนุษย์ โดยเฉพาะเรื่องที่ต้องอาศัยการประเมินคุณค่าและความเข้าใจบริบท

สำหรับสาเหตุที่ทำให้ AI Transformation ไม่ประสบความสำเร็จ เรืองโรจน์แจกแจงไว้ 5 ประการ ได้แก่ ผู้นำไม่มีวิสัยทัศน์ มี Use Cases แต่ไม่สร้างมูลค่าทางธุรกิจ การบริหารการเปลี่ยนแปลงล้มเหลว การทดลองใช้งานอย่างกระจัดกระจายจนขาดทิศทาง และการไม่ปรับกระบวนการทำงานให้เหมาะสม

เขายังตั้งคำถามให้ผู้บริหารพิจารณาว่า “If we build your company today with AI available from day one, would we design in this way?”

หรือหากต้องสร้างบริษัทขึ้นใหม่ตั้งแต่วันนี้ โดยมี AI เป็นเครื่องมือพร้อมใช้งานตั้งแต่วันแรก องค์กรจะยังออกแบบวิธีทำงานและโครงสร้างธุรกิจเหมือนเดิมหรือไม่

คำถามนี้มุ่งให้ผู้นำทบทวนว่า การนำ AI มาใช้กำลังเปลี่ยนธุรกิจอย่างแท้จริง หรือเพียงนำเทคโนโลยีใหม่มาทำให้วิธีการทำงานแบบเดิมมีประสิทธิภาพขึ้นเท่านั้น

'คน' ยังเป็นหัวใจของการเปลี่ยนผ่าน

แม้ AI จะมีความสามารถเพิ่มขึ้น แต่เรืองโรจน์มองว่าทักษะของมนุษย์ยังมีความสำคัญ โดยเฉพาะการมองอนาคต การกลั่นกรองข้อมูล การตัดสินใจ และการเปลี่ยนวิสัยทัศน์ให้เกิดขึ้นจริง

ทักษะเหล่านี้ประกอบด้วย Foresight / Imagine หรือการจินตนาการและมองเห็นอนาคต Curation หรือการคัดเลือกและแยกแยะสิ่งสำคัญออกจากข้อมูลที่ไม่จำเป็น Conviction & Judgment หรือความแน่วแน่และวิจารณญาณในการตัดสินใจ และ Vision to Reality หรือการนำวิสัยทัศน์ไปสู่การปฏิบัติ

ขณะเดียวกัน คนทำงานยุคใหม่ต้องพัฒนาทักษะ 3 ด้านควบคู่กัน ได้แก่ AI Skills, Analog Skills และ Human Skills เพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมรักษาความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจด้วยตนเอง

เรืองโรจน์ยังเสนอให้ผู้นำปรับวิธีวางแผนจากวงจร Forecast – Plan – Execute หรือการคาดการณ์ วางแผน และลงมือทำ ไปสู่ Imagine – Prepare – Adapt หรือการจินตนาการถึงอนาคต เตรียมความพร้อม และปรับตัวตามสถานการณ์ โดยใช้ Strategic Foresight เพื่อมองเห็นสัญญาณการเปลี่ยนแปลงก่อนที่จะเกิดขึ้นอย่างชัดเจน

เรืองโรจน์อธิบายว่า ความสำเร็จของการเปลี่ยนผ่านองค์กรแบ่งเป็น เทคโนโลยี AI 10% โครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีและข้อมูล 20% และการบริหารการเปลี่ยนแปลงกับบุคลากร 70% เพื่อเน้นให้เห็นว่าความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัว AI เพียงอย่างเดียว

ปลดล็อกข้อมูล ยกระดับ AI องค์กร

นอกจากทักษะคนแล้ว ข้อมูลเฉพาะขององค์กรยังเป็นอีกปัจจัยสำคัญ โดยเรืองโรจน์กล่าวถึง Dormant Data หรือข้อมูลที่ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้ประโยชน์ รวมถึง Institutional Knowledge หรือองค์ความรู้ที่สะสมอยู่ภายในองค์กร

AI สำเร็จรูปอาจไม่เข้าใจข้อมูลเฉพาะ ภาษา และความรู้จากประสบการณ์ของบุคลากรในแต่ละองค์กรได้อย่างครบถ้วน การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้จึงเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนา AI ให้ตอบโจทย์การดำเนินงานจริง โดยองค์กรต้องคำนึงถึงการรักษาอำนาจควบคุมข้อมูลของตนเองด้วย

เขาเตือนว่า องค์กรต้องไม่เพียงทำให้ AI ฉลาดขึ้น แต่ต้องทำให้ความสามารถของทั้งองค์กรเพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยกล่าวว่า

อย่าทำให้ AI ของบริษัทฉลาดขึ้น พนักงานโง่ลง แล้วบริษัทคู่แข่งฉลาดขึ้นอีก

ในมุมการบริหารบุคลากร เรืองโรจน์เสนอให้ซีอีโอเข้ามานำการเปลี่ยนผ่านด้วยตนเอง และให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลยกระดับบทบาทจากฝ่ายสนับสนุนไปสู่การเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงร่วมกับผู้บริหาร

เขายกตัวอย่างแนวโน้มโครงสร้างองค์กรที่อาจเปลี่ยนจากรูปแบบปิรามิด ซึ่งมีพนักงานระดับ Junior จำนวนมาก ไปสู่โครงสร้างแบบ Diamond หรือ Hourglass ที่มีบุคลากรระดับกลางซึ่งมีความสามารถและประสบการณ์มากขึ้น โดยสัดส่วน Junior อาจลดจาก 45% เหลือ 7.5% ขณะที่กลุ่ม Mid-level เพิ่มขึ้นเป็น 50% ทั้งนี้ แนวทางดังกล่าวเน้นการยกระดับทักษะและบทบาทของคน ไม่ใช่การลดจำนวนบุคลากรเพียงอย่างเดียว

การจัดสรรงานจึงต้องพิจารณาว่างานใดควรให้มนุษย์รับผิดชอบ งานใดเหมาะกับการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI และงานใดสามารถใช้ระบบอัตโนมัติเข้ามาดำเนินการได้ โดยเรืองโรจน์สรุปแนวคิดการบริหารงานในยุคใหม่ว่า

“Put The Right AI Into The Right Job At The Right Tokenomics and Right Risk Profile” หรือการเลือก AI ให้เหมาะกับงาน โดยพิจารณาทั้งต้นทุนการใช้งานและระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้

ซีอีโอต้องเข้าใจความเสี่ยง–ข้อจำกัด AI

เรืองโรจน์ระบุว่า การนำ AI มาใช้ต้องควบคู่กับการทำความเข้าใจข้อจำกัดและความเสี่ยง เพื่อวางแนวทางกำกับดูแลที่เหมาะสม โดยยกตัวอย่างความเสี่ยง 5 ด้าน ได้แก่ Sycophancy หรือการตอบเอาใจผู้ใช้ Hallucination หรือการสร้างข้อมูลที่ไม่เป็นจริง Brand AI Bias หรือความลำเอียงต่อแบรนด์หรืออัลกอริทึม AI Sneaking ซึ่งหมายถึงการเปลี่ยนแปลงเจตนาหรือผลลัพธ์โดยผู้ใช้ไม่รู้ตัว และ AI Darkness ซึ่งเกี่ยวข้องกับผลกระทบที่เป็นอันตรายต่อคนรุ่นต่อไป

AI Transformation ไม่ใช่หน้าที่ของประธานเจ้าหน้าที่สารสนเทศ (CIO) เพียงฝ่ายเดียว แต่ซีอีโอต้องเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลง เข้าใจทั้งความเสี่ยงและข้อจำกัดของ AI พร้อมวางมาตรการกำกับดูแลที่เหมาะสม

เรืองโรจน์ยังเล่าประสบการณ์ส่วนตัวว่า แม้ทำงานด้านเทคโนโลยีมา 20 ปี แต่ในปีที่ผ่านมาได้กลับไปเรียนรู้ด้าน Data และ AI อย่างเข้มข้น ตั้งแต่เวลา 21.00-07.00 น. และเพิ่งจบหลักสูตรระยะเวลา 11 เดือนจาก National University of Singapore (NUS) เพื่อเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องสำหรับผู้นำ

ท้ายที่สุด เขาชวนให้ผู้บริหารกลับไปตั้งคำถามกับองค์กรว่า กำลังสร้างอนาคตแบบใด กำลังเปลี่ยนธุรกิจจริงหรือเพียงทำให้วิธีการเดิมเป็นระบบอัตโนมัติ มีโครงการ AI ใดบ้างที่สามารถเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐศาสตร์ของธุรกิจได้อย่างมีนัยสำคัญ และการตัดสินใจใดที่ยังต้องอาศัยมนุษย์เป็นผู้รับผิดชอบ

เพราะเป้าหมายของการนำ AI มาใช้ไม่ใช่เพียงการเพิ่มจำนวนเครื่องมือหรือโครงการ แต่คือการสร้างความสามารถใหม่ให้กับองค์กร โดยไม่ละทิ้งบทบาทและคุณค่าของมนุษย์

เรืองโรจน์ทิ้งท้ายว่า แม้ AI จะมีความสามารถมากมาย แต่ความเป็นมนุษย์มีคุณค่ามากกว่าเพียงความฉลาด พร้อมย้ำว่า “อย่ายอมสูญเสียความเป็นมนุษย์ให้กับ AI”