วันนี้ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยสรุปประชุม เขียนอีเมล หรือเป็นระบบตอบคำถามอีกต่อไป
แต่เริ่มเข้าไปมีบทบาทในกระบวนการคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจขององค์กร ตั้งแต่การวิเคราะห์คู่แข่ง วางแผนการตลาด เขียนโค้ด สร้างแผนธุรกิจ คาดการณ์ทางการเงิน ไปจนถึงช่วยผู้บริหารมองภาพกลยุทธ์ได้ลึกขึ้นและเร็วขึ้น
เมื่อเม็ดเงินลงทุนในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ทั่วโลกในปี 2569 คาดการณ์ว่าจะพุ่งสูงถึง 1 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ หรือคิดเป็น 1.7 เท่าของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ หรือ GDP ของประเทศไทย สัญญาณนี้สะท้อนชัดว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือทดลองของฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศอีกต่อไป
แต่กำลังกลายเป็น “โครงสร้างเศรษฐกิจใหม่” ที่ส่งผลต่อรายได้ ต้นทุน และบัญชีกำไรขาดทุนขององค์กรธุรกิจโดยตรง
ท่ามกลางความท้าทายด้านโครงสร้างข้อมูลที่ยังไร้ระเบียบ และแรงกดดันจากกฎหมายควบคุม AI ที่เข้มงวดขึ้น ธัญญพัฒน์ นิรุตติศาสน์ Chief of Staff จาก RISE ได้นำเสนอข้อสรุปเชิงกลยุทธ์ในช่วงครึ่งปีแรกของปี 2026 ว่า ภารกิจเร่งด่วนที่สุดของผู้นำองค์กรไม่ใช่เพียงการซื้อเทคโนโลยี แต่คือการปฏิรูปสถาปัตยกรรมองค์กร ทักษะผู้นำ กระบวนการทำงาน และระบบกำกับดูแล เพื่อสร้างคนให้เป็นผู้นำและควบคุม AI ก่อนที่ระบบอัตโนมัติจะเข้ามาเป็นฝ่ายนำทางมนุษย์
AI จากระบบตอบคำถามสู่ผู้ช่วยคิดขององค์กร
สิ่งที่เปลี่ยนไปอย่างสำคัญคือ AI ไม่ได้หยุดอยู่ที่ระดับเครื่องมือช่วยทำงานทั่วไป แต่เริ่มขยับเข้าใกล้กระบวนการตัดสินใจขององค์กร
ตัวอย่างการใช้งานจริง AI สามารถช่วยวิเคราะห์คู่แข่งในแพลตฟอร์มดิจิทัล ตรวจสอบราคา โปรโมชัน สินค้า และสินค้าหลักของคู่แข่ง เพื่อสนับสนุนการวางแผนธุรกิจและการตลาดได้รวดเร็วขึ้น
ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สามารถช่วยสร้างโค้ดและต้นแบบแอปพลิเคชันได้ภายในเวลาอันสั้น จากเดิมที่อาจต้องใช้ทีมพัฒนาหลายคนและใช้เวลานานขึ้น
ขณะเดียวกัน AI ยังสามารถช่วยค้นข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล ทำรายงาน วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก สร้างฐานความรู้ และแม้กระทั่งช่วยจัดทำแผนธุรกิจหรือการคาดการณ์ทางการเงินสำหรับผู้บริหารได้
กล่าวอีกแบบคือ AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือที่รอรับคำสั่ง ไปสู่ระบบที่เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจขององค์กร
AI ไม่ใช่แค่เรื่องไอที: เม็ดเงินลงทุนทะลุ GDP ไทย 1.7 เท่า
ขนาดของการลงทุนในปัจจุบันทำให้ AI ไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่เป็นพลังขับเคลื่อนเศรษฐกิจระดับโลก
มูลค่าการลงทุนด้านสถาปัตยกรรมและการจัดซื้อ AI ทั่วโลกในปี 2026 คาดการณ์ว่าจะพุ่งสูงถึง 1 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ เมื่อเปรียบเทียบกับ GDP ของประเทศไทยที่มีมูลค่า 5.8 แสนล้านเหรียญสหรัฐ จะพบว่าเม็ดเงินลงทุน AI ทั่วโลกมีขนาดสูงกว่า GDP ของประเทศไทยถึง 1.7 เท่า
การลงทุนมหาศาลดังกล่าวทำให้องค์กรธุรกิจระดับสากลเริ่มปรับตัวจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การสร้างผลลัพธ์ทางบัญชีกำไรขาดทุนอย่างชัดเจน
ในกลุ่มนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เครื่องมืออย่าง Cursor และ Copilot สามารถเพิ่มความเร็วในการทำงานได้ร้อยละ 30 ถึง 55 โดยกลุ่มผู้พัฒนาที่ใช้ Copilot ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่ากลุ่มที่ไม่ได้ใช้งานอย่างชัดเจน
ขณะที่บริษัท Klarna สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 40 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปี ผ่านการใช้ระบบผู้ช่วย AI ดูแลลูกค้า ซึ่งช่วยลดเวลาการจัดการจาก 11 นาที เหลือเพียง 2 นาที และมีประสิทธิภาพเทียบเท่าการทำงานของพนักงานเต็มเวลาจำนวน 700 คน
ในภาคการเงิน JPMorgan มีผู้ใช้งาน AI รายงานผลระบบแล้วกว่า 60,000 ราย สามารถลดเวลาการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้ร้อยละ 90 และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักวิเคราะห์ได้ร้อยละ 50 ส่วนระบบ Agentforce ของ Salesforce สามารถดำเนินการประเมินคุณสมบัติ เจรจา และปิดการขายได้แบบครบวงจร
“ผลตอบแทนและประโยชน์ส่วนใหญ่ที่องค์กรได้รับในปัจจุบัน เกิดจากการเพิ่มศักยภาพมนุษย์หรือการทำงานร่วมกัน ไม่ใช่การเข้ามาทดแทนที่พนักงานทั้งหมด” คุณธัญญพัฒน์กล่าว
ไทยตื่นตัวเรื่อง AI สูง แต่ยังติดคอขวดข้อมูลไร้ระเบียบ
เมื่อพิจารณาบริบทของประเทศไทยในสมรภูมิอาเซียน รายงานดัชนีชี้วัดระบุว่า องค์กรขนาดใหญ่ในไทยมีการนำ AI มาประยุกต์ใช้งานจริงแล้วในสัดส่วนร้อยละ 17.1 คิดเป็นอันดับที่ 2 ของภูมิภาคอาเซียน
ขณะเดียวกัน กลุ่มผู้บริโภคและพนักงานไทยมากกว่าร้อยละ 80 มีทัศนคติเชิงบวกต่อการใช้งานเทคโนโลยีนี้ โดยเฉพาะกลุ่มคนรุ่นใหม่ในภาคคอมพิวเตอร์และพนักงานออฟฟิศที่คุ้นเคยกับ AI ค่อนข้างมาก
ในประเทศไทยเริ่มมีกรณีศึกษาความสำเร็จเชิงประจักษ์หลายกรณี อาทิ บริษัท ทรู คอร์ปอเรชัน หรือ True Corp ประสบความสำเร็จในการใช้ระบบ Mari จัดการสายคอลเซ็นเตอร์ได้สูงถึงร้อยละ 90
กลุ่มเอสซีบี เอกซ์ หรือ SCBX พัฒนาโมเดล Typhoon LLM ซึ่งเป็นระบบประมวลผลภาษาไทยที่มีขีดความสามารถเทียบเท่า GPT-4 และตั้งเป้าหมายสัดส่วนรายได้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไว้สูงถึงร้อยละ 75 ภายในปี 2027
ส่วนแพลตฟอร์มลาซาด้า หรือ Lazada พบว่าผู้ใช้งานร้อยละ 92 มีปฏิสัมพันธ์กับผู้ช่วยดิจิทัล Lazzie และร้อยละ 88 ให้ความไว้วางใจระบบดังกล่าวในการช่วยตัดสินใจซื้อสินค้า
นอกจากนี้ ในปี 2026 ประเทศไทยกำลังเตรียมความพร้อมรับระลอกทุนใหม่ผ่านการจัดตั้งธนาคารไร้สาขา หรือ Virtual Banking จาก 3 กลุ่มพันธมิตรหลัก ได้แก่ ธนาคารกรุงไทย, SCBX และแอสเซนด์ มันนี่ หรือ Ascend Money ซึ่งจะนำเทคโนโลยี AI เข้ามาเป็นแกนหลักในการพลิกโฉมบริการทางการเงิน
อย่างไรก็ตาม ภาคธุรกิจไทยยังมีข้อจำกัดสำคัญ โดยพบว่าร้อยละ 65 ของบริษัทในไทยยังเผชิญปัญหาโครงสร้างข้อมูลที่กระจัดกระจายและไร้ระเบียบ ส่วนหนึ่งมาจากผู้ผลิตรายย่อยจำนวนมากยังไม่มีกระบวนการจัดเก็บรวบรวมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล ส่งผลให้ระดับความพร้อมด้าน AI โดยเฉลี่ยของภูมิภาคอาเซียนยังคงตามหลังเกณฑ์เฉลี่ยของโลกอยู่ประมาณ 2-3 ปี
พูดอีกแบบคือ ไทยมีความตื่นตัวสูง แต่โจทย์สำคัญยังอยู่ที่ “ความพร้อมของข้อมูล” ซึ่งเป็นรากฐานของการใช้ AI ให้เกิดผลจริงในระดับองค์กร
3 คำถามที่ผู้นำต้องตอบก่อน AI จะกลายเป็นความเสี่ยงทางกฎหมาย
นอกเหนือจากอุปสรรคด้านเทคโนโลยี ระบบกำกับดูแลและการบริหารความเสี่ยงทางกฎหมายกำลังกลายเป็นประเด็นสำคัญที่องค์กรหลีกเลี่ยงไม่ได้
กฎหมายควบคุมปัญญาประดิษฐ์ระดับสากลอย่าง EU AI Act เริ่มบังคับใช้บทลงโทษที่รุนแรง โดยกำหนดโทษปรับสูงสุดถึง 35 ล้านยูโร หรือคิดเป็นร้อยละ 7 ของรายได้รวมทั่วโลก ขึ้นอยู่กับว่ามูลค่าใดจะสูงกว่า หากตรวจพบการใช้งานผิดประเภทหรือละเมิดเกณฑ์ความปลอดภัยขั้นรุนแรง
สำหรับองค์กรธุรกิจไทยที่มีคู่ค้า หรือดำเนินกิจกรรมเชื่อมโยงกับตลาดยุโรป เรื่องนี้จึงไม่ใช่ประเด็นไกลตัว
ผู้นำองค์กรในยุคนี้จำเป็นต้องตอบคำถามหลัก 3 ข้อให้ชัดเจน
- ข้อแรก ใครเป็นผู้มีอำนาจอนุมัติขอบเขตการทำงานและการเข้าถึงข้อมูลของ AI
- ข้อสอง ใครคอยตรวจสอบความถูกต้องและกระบวนการตัดสินใจของระบบ
- ข้อสาม ใครคือผู้รับผิดชอบอย่างเป็นรูปธรรมเมื่อระบบเกิดความผิดพลาด
หลักการบริหารระบุชัดเจนว่า องค์กรต้องมีการระบุชื่อบุคคลที่รับผิดชอบทางกฎหมายอย่างเฉพาะเจาะจง ไม่ใช่ระบุเพียงชื่อแผนกหรือหน่วยงานลอย ๆ
4 มิติแห่งการปรับตัว: ระบบกำกับดูแลทักษะกระบวนการและวัฒนธรรมองค์กร
คุณธัญญพัฒน์กล่าวเพิ่มเติมว่า การขับเคลื่อน AI ให้ประสบความสำเร็จในองค์กร เรียกร้องการเปลี่ยนแปลงทั้งโครงสร้างและทักษะผู้นำ ผ่าน 4 มิติหลัก ได้แก่ ระบบกำกับดูแล ทักษะ กระบวนการทำงาน และวัฒนธรรมองค์กร
- มิติแรกคือ ระบบกำกับดูแล องค์กรต้องไม่ปล่อยให้ AI เติบโตแบบไร้การกำกับ แต่ต้องมีระบบควบคุม ตรวจสอบ และระบุผู้รับผิดชอบอย่างชัดเจน
- มิติที่สองคือ ทักษะของคน จากเดิมที่หลายคนยังกังวลว่า AI จะเข้ามาทดแทนงาน ต้องเปลี่ยนไปสู่การพัฒนาทักษะเพื่อใช้ AI เพิ่มศักยภาพของตนเอง โดยเฉพาะความเข้าใจด้านข้อมูล ทักษะการใช้ข้อมูล และทักษะดิจิทัล ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของการทำงานร่วมกับ AI
- มิติที่สามคือ กระบวนการทำงาน จากเดิมที่ต้องใช้ทีมขนาดใหญ่หรือหลายบทบาทในการทำงานบางอย่าง องค์กรต้องเริ่มออกแบบกระบวนการใหม่ให้มนุษย์ทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มิติสุดท้ายคือ วัฒนธรรมองค์กร องค์กรต้องสร้างพื้นที่ทดลองที่ปลอดภัย เพื่อให้พนักงานได้ทดลอง แลกเปลี่ยนไอเดีย และเรียนรู้จากความผิดพลาดร่วมกัน
ตัวอย่างเช่น กิจกรรม AI Demo Friday ที่เปิดโอกาสให้แต่ละทีมนำกรณีศึกษาจริงมาจัดแสดงร่วมกันเป็นประจำทุกสัปดาห์ เพื่อช่วยให้พนักงานหลุดพ้นจากความกลัว และค่อย ๆ เห็นว่า AI ไม่ใช่สิ่งที่เข้ามาแทนคน แต่เป็นเครื่องมือที่ทำให้คนทำงานได้ดีขึ้น
สิ่งที่น่าสนใจคือ องค์กรไม่ได้เพียงนำ AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพ แต่กำลังออกแบบ “โครงสร้างการทำงานใหม่” ที่มนุษย์และ AI ถูกนับเป็นทรัพยากรในทีมเดียวกัน
3 แผนปฏิบัติการเร่งด่วนใน 12 เดือน: ลงทุนในคนไม่น้อยกว่าซื้อแพลตฟอร์ม
สำหรับแผนกลยุทธ์เชิงปฏิบัติการที่ผู้นำองค์กรต้องเร่งดำเนินการภายในกรอบเวลา 12 เดือนข้างหน้า มี 3 แนวทางหลัก
แนวทางแรกคือ การทบทวนการออกแบบองค์กรและตำแหน่งงาน โดยร่วมมือกับผู้อำนวยการฝ่ายทรัพยากรบุคคล หรือ CHRO และผู้อำนวยการฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ หรือ CAIO เพื่อประเมินภาระงานตามหลัก Shopify Test
คำถามสำคัญก่อนอนุมัติเพิ่มอัตรากำลังคนใหม่คือ งานในตำแหน่งนี้ AI สามารถทำแทนไปแล้วกี่เปอร์เซ็นต์
นอกจากนี้ องค์กรต้องกำหนดผังโครงสร้างรอบตัว AI โดยระบุชื่อ บทบาท หน้าที่ ดัชนีชี้วัดผลงาน หรือ KPI และผู้จัดการมนุษย์ที่คอยควบคุมดูแลระบบ AI แต่ละระบบอย่างชัดเจน
แนวทางที่สองคือ การจัดตั้งระบบกำกับดูแล AI ตั้งแต่เนิ่น ๆ โดยจัดตั้งคณะทำงานด้าน AI ซึ่งประกอบด้วยตัวแทนจากฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ ฝ่ายกฎหมาย ฝ่ายทรัพยากรบุคคล ฝ่ายบริหารความเสี่ยง และฝ่ายปฏิบัติการธุรกิจ
หัวใจสำคัญคือ ต้องไม่ปล่อยให้เรื่อง AI เป็นหน้าที่ของแผนกไอทีเพียงลำพัง คณะทำงานด้าน AI ต้องทำทะเบียนจำแนกความเสี่ยงของแต่ละกรณีศึกษา และระบุตัวผู้รับผิดชอบอย่างเป็นระบบก่อนเกิดเหตุการณ์ความเสียหาย
คุณธัญญพัฒน์เน้นย้ำว่า “ระบบเวอร์ชันแรกไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่สิ่งสำคัญคือต้องเริ่มลงมือทำทันที” โดยใช้อัตรากำลังคนและทรัพยากรที่มีอยู่ภายในองค์กรมาเริ่มดำเนินการก่อน
แนวทางสุดท้ายคือ การลงทุนในทรัพยากรมนุษย์ต้องไม่น้อยไปกว่าเทคโนโลยีแพลตฟอร์ม องค์กรต้องยึดหลักเกณฑ์ 1:1 คือจัดสรรงบประมาณสำหรับการฝึกอบรมพนักงานและการบริหารจัดการความเปลี่ยนแปลง ในสัดส่วนที่เท่ากับหรือมากกว่างบประมาณจัดซื้อค่าสิทธิ์การใช้งานเทคโนโลยี
เหตุผลสำคัญคือ สถิติด้านการบริหารชี้ชัดว่า ร้อยละ 70 ของความล้มเหลวในการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในองค์กร มีสาเหตุมาจากความล้มเหลวในการบริหารจัดการความเปลี่ยนแปลงและการพัฒนาบุคลากร ไม่ใช่ความล้มเหลวของตัวเทคโนโลยี
ในท้ายที่สุด ขีดความสามารถ ความเข้าใจ และการเปิดใจทดลองใช้งานด้วยตนเองของผู้บริหารองค์กร คือเพดานสูงสุดที่จะกำหนดความสำเร็จ หากผู้บริหารไม่ยอมใช้งานด้วยตนเอง ย่อมกลายเป็นคอขวดที่ขัดขวางการเติบโตขององค์กร
ทางแพร่งของผู้นำยุคใหม่: ทำอย่างไรให้คนนำ AI
สัญญาณจากดัชนีชี้วัดทางเศรษฐกิจและพฤติกรรมองค์กรในช่วงครึ่งปีแรก 2026 ยืนยันชัดว่า AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่ขั้นของการเรียนรู้เพื่อทำความเข้าใจอีกต่อไป แต่เข้าสู่ขั้นของการลงมือปรับเปลี่ยนโครงสร้างและวิถีการทำงานจริง
ภารกิจสำคัญสูงสุดของผู้นำในเวลานี้คือ การเร่งยกระดับทรัพยากรบุคคล กระบวนการทำงาน วัฒนธรรมองค์กร และระบบบริหารจัดการ เพื่อสร้างหลักประกันว่ามนุษย์จะยังคงเป็นผู้กำหนดทิศทาง ควบคุม และนำทางเทคโนโลยี
คำถามสำคัญจึงอาจไม่ใช่เพียงว่า “องค์กรมี AI แล้วหรือยัง”
แต่คือ “องค์กรพร้อมเปลี่ยนวิธีทำงาน เพื่อให้คนสามารถกำกับ AI ได้จริงหรือไม่”
นี่คือหัวใจของสมการกลยุทธ์ Make people lead AI before it leads you เพราะในโลกธุรกิจยุคถัดจากนี้ ผู้ที่เข้าถึงเทคโนโลยีอาจไม่ใช่ผู้ชนะเสมอไป
แต่ผู้ที่สามารถบริหารจัดการคนให้เป็นผู้นำ และใช้งานเทคโนโลยีได้อย่างมีระบบกำกับดูแลและมีประสิทธิภาพสูงสุดต่างหาก คือผู้ที่จะอยู่รอดอย่างยั่งยืน
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
RISE ดึง Harvard เปิด HBR Spark ปั้นผู้นำไทยให้ทันโลก AI
ManageEngine รุกไทย-อาเซียน ชูแพลตฟอร์ม Built From Scratch
