ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญของการเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุคดิจิทัล หลายธุรกิจเร่งลงทุนด้านเทคโนโลยีและพยายามนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน และสร้างโอกาสใหม่ทางธุรกิจ

อย่างไรก็ตาม จากมุมมองของ ABeam Consulting ประเทศไทย พบว่า องค์กรจำนวนมากยังเผชิญความท้าทายสำคัญในการเปลี่ยนศักยภาพของ AI ให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้จริง

แม้จะมีโครงการทดลองใช้งาน AI เกิดขึ้นจำนวนมาก แต่หลายองค์กรยังไม่สามารถขยายผลไปสู่การใช้งานเชิงกลยุทธ์ที่สร้างผลลัพธ์ทางการเงินอย่างยั่งยืน

ทำไมองค์กรจำนวนมากยังใช้ AI ได้ไม่เต็มศักยภาพ

คุณสุปรีดา จิระวงศ์ศรี รองกรรมการผู้จัดการของ ABeam Consulting (ประเทศไทย) อธิบายว่า หนึ่งในความเข้าใจผิดที่เกิดขึ้นบ่อยคือ

หลายองค์กรคาดหวังให้ AI เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพได้ทันที แต่หากไม่ปรับโครงสร้างการทำงานและพัฒนาทักษะบุคลากรควบคู่กัน ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นมักจำกัดอยู่เพียงการทดลองเท่านั้น

ในทางปฏิบัติ โครงการ AI จำนวนไม่น้อยจึงยังอยู่ในระดับ
Proof of Concept (PoC) หรือการพิสูจน์แนวคิด ซึ่งแม้จะแสดงศักยภาพของเทคโนโลยีได้ แต่ยังไม่สามารถสร้างผลตอบแทนทางธุรกิจอย่างชัดเจน

ข้อมูลจากการสำรวจ AI Maturity Survey 2025 ของ Gartner ยังสะท้อนภาพเดียวกันว่า

องค์กรที่สามารถนำ AI ไปใช้ได้จริงในระดับธุรกิจ มักมีองค์ประกอบสำคัญ ได้แก่

• โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่แข็งแกร่ง

• ระบบวัดผลที่ชัดเจน

• ความเชื่อมั่นของพนักงานต่อการใช้ AI

• การสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูง

องค์กรที่ขาดองค์ประกอบเหล่านี้มักไม่สามารถขยายโครงการ AI ให้เกิดผลลัพธ์ในระดับองค์กรได้

ปัญหาที่แท้จริง: องค์กรมอง AI เป็นเพียง “เครื่องมือ”

จากประสบการณ์การให้คำปรึกษาองค์กรข้ามชาติในหลายอุตสาหกรรม ABeam Consulting พบว่า ปัญหาหลักมักไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี

แต่เกิดจาก แนวคิดในการนำ AI ไปใช้

หลายองค์กรยังมอง AI เป็นเพียงโครงการปรับปรุงประสิทธิภาพของแต่ละฝ่าย เช่น

• ฝ่ายการตลาดใช้ AI วิเคราะห์ลูกค้า

• ฝ่ายซัพพลายเชนใช้ AI คาดการณ์ความต้องการสินค้า

• ฝ่ายบริการลูกค้าใช้ Chatbot

แม้จะเป็นการใช้เทคโนโลยีที่ดี แต่เมื่อขาดการบูรณาการในระดับองค์กร AI ก็ยังไม่สามารถกลายเป็น ขีดความสามารถหลัก (Core Capability) ของธุรกิจได้

AI สามารถแก้โจทย์ “ความเร็ว vs การควบคุม” ขององค์กร

หนึ่งในศักยภาพที่สำคัญของ AI คือการช่วยให้องค์กรก้าวข้ามข้อจำกัดเชิงโครงสร้างที่ธุรกิจต้องเผชิญมาอย่างยาวนาน เช่น

• ความรวดเร็ว vs การกำกับดูแล

• ต้นทุน vs คุณภาพ

• ประสิทธิภาพ vs ความเสี่ยง

หากองค์กรสามารถบูรณาการ AI เข้ากับ

• การวางแผน

• การดำเนินงาน

• การติดตามผล

ได้อย่างเป็นระบบ ก็จะสามารถขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจควบคู่ไปกับการรักษาวินัยทางการเงินได้

เมื่อโลกธุรกิจเปลี่ยนเร็ว BPR แบบเดิมอาจไม่พอ

ในอดีต หลายองค์กรใช้แนวคิด
Business Process Reengineering (BPR) เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

แนวทางนี้สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ในระยะสั้น แต่มีข้อจำกัดสำคัญคือ

• เป็นการปรับปรุงแบบ “เป็นช่วงเวลา”

• กระบวนการมักค่อนข้างตายตัว

• ไม่สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์

ในโลกธุรกิจปัจจุบันที่เผชิญความท้าทายหลายด้าน เช่น

• ต้นทุนการดำเนินธุรกิจที่เพิ่มขึ้น

• ความผันผวนของห่วงโซ่อุปทาน

• การขาดแคลนแรงงาน

องค์กรจึงต้องการระบบที่ ปรับตัวได้อย่างต่อเนื่อง

และนี่คือจุดที่ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (Advanced Analytics) เข้ามามีบทบาทสำคัญ

องค์กรยุคใหม่ต้อง “ฝัง AI” ลงในกระบวนการทำงาน

แทนที่จะใช้ AI เป็นเพียงเครื่องมือเฉพาะกิจ องค์กรจำเป็นต้องฝังความสามารถด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ลงไปในกระบวนการทำงานประจำวัน

สิ่งสำคัญที่ต้องเกิดขึ้น ได้แก่

1. โครงสร้างข้อมูลที่เชื่อมต่อกันทั้งองค์กร

ข้อมูลจากหลายแหล่งต้องสามารถเชื่อมโยงกันได้ เพื่อสร้างมุมมองที่ครบถ้วนต่อธุรกิจ

2. ระบบธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance)

องค์กรต้องมีมาตรฐานในการจัดการข้อมูล เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)

AI ช่วยให้องค์กรสามารถคาดการณ์แนวโน้มและตัดสินใจเชิงรุกได้มากขึ้น

4. ศูนย์ความเป็นเลิศด้าน AI

องค์กรจำนวนมากเริ่มจัดตั้ง
AI & Data Center of Excellence (CoE) เพื่อกำหนดทิศทางการใช้ AI และพัฒนาทักษะบุคลากรอย่างต่อเนื่อง

AI ไม่ใช่เป้าหมาย แต่คือเครื่องมือสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ท้ายที่สุดแล้ว AI ไม่ได้เป็นเป้าหมายขององค์กร

แต่เป็น กลไกสำคัญในการสนับสนุนกลยุทธ์ธุรกิจ

องค์กรที่ประสบความสำเร็จในการใช้ AI มักสามารถเชื่อมโยงการลงทุนด้านเทคโนโลยีเข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจ เช่น

• การลดต้นทุนการดำเนินงาน

• การเพิ่มผลิตภาพขององค์กร

• การบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ

• การสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่

การทำให้ AI สร้างคุณค่าได้จริง จึงต้องอาศัยการดำเนินงานแบบครบวงจร ตั้งแต่

• กลยุทธ์องค์กร

• โครงสร้างการดำเนินงาน

• แพลตฟอร์มข้อมูล

• เทคโนโลยี AI

• ไปจนถึงระบบติดตามผล

สำหรับผู้บริหารระดับ C-Suite ในยุคปัจจุบัน ความท้าทายสำคัญจึงไม่ใช่เพียงการนำ AI มาใช้ แต่คือ การเปลี่ยนการลงทุนด้าน AI ให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างแท้จริง