ท่ามกลางการเติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) คำถามสำคัญในโลกธุรกิจได้เปลี่ยนผ่านจาก “AI จะมาแทนที่มนุษย์หรือไม่” ไปสู่แนวทางการเลือกระหว่างการใช้ AI เพื่อทดแทนแรงงาน หรือการใช้เพื่อยกระดับความรู้ของบุคลากรในองค์กร
ล่าสุดในงานเสวนาหัวข้อ “Trends 2026-2027: AI and Technology” สองผู้บริหารระดับสูงภาคเทคโนโลยีของไทย ได้แก่ ทวิร พานิชสมบัติ Managing Director ของ ODT และ ภัทราวุธ ซื่อสัตยาศิลป์ Chief Technology Officer ของ LINE MAN Wongnai ได้ร่วมแบ่งปันแนวคิดและกรณีศึกษาของการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในองค์กร ตั้งแต่การสร้างรายได้เชิงธุรกิจไปจนถึงการวิเคราะห์ทักษะพนักงาน โดยทั้งสองท่านมีข้อสรุปตรงกันว่า ปัจจัยที่น่ากังวลที่สุดไม่ใช่ความก้าวหน้าของ AI แต่คือการที่มนุษย์ใช้งานเทคโนโลยีโดยไม่มีการเรียนรู้สิ่งใหม่เพิ่มขึ้น
AI ในมุมธุรกิจ: กู้คำสั่งซื้อสร้างรายได้ระดับ 9 หลัก
คุณภัทราวุธ เปิดเผยข้อมูลว่า LINE MAN Wongnai ได้นำ AI Agent เข้ามาปรับใช้ในแผนกบริการลูกค้า (Customer Support) และพบว่าผลลัพธ์การทำงานมีประสิทธิภาพสูงกว่ามนุษย์ในทุกดัชนีชี้วัด ทั้งในด้านความเร็ว ความแม่นยำ และคะแนนความพึงพอใจของผู้ใช้งาน โดยระบบ AI สามารถช่วยรักษาและกู้คืนออเดอร์เพื่อไม่ให้ลูกค้ายกเลิก ซึ่งสามารถสร้างผลดีต่อรายได้ของบริษัทคิดเป็นมูลค่าระดับ 9 หลักต่อปี
นอกจากงานบริการลูกค้าแล้ว AI ยังส่งผลให้เส้นแบ่งความเชี่ยวชาญภายในทีมลดลง พนักงานที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง (Non-specialist) สามารถเคลียร์งานชิ้นเล็ก ๆ ได้ด้วยตัวเอง ส่งผลให้องค์กรจำเป็นต้องปรับรูปแบบ Workflow การทำงานใหม่ให้สอดรับกับความสามารถนี้
กรอบคิด Wardley Mapping 4 ระยะของการพัฒนาซอฟต์แวร์
คุณทวิร ได้อธิบายสถานการณ์การทำงานของ AI ผ่านกรอบแนวคิด Wardley Mapping ซึ่งแบ่งการพัฒนาซอฟต์แวร์ออกเป็น 4 ระยะ คือ
- Genesis (การทดลอง)
- Custom Built (การสร้างแบบเฉพาะเจาะจง)
- Product (ผลิตภัณฑ์)
- Commodity (สินค้าทั่วไป)
ปัจจุบัน AI มีความสามารถทดแทนแรงงานมนุษย์ในระยะ Genesis ได้สมบูรณ์ 100% แล้ว แต่ยังไม่สามารถสร้างผลิตภัณฑ์แบบ Custom ได้อย่างสมบูรณ์เนื่องจากความซับซ้อนของบริบทงาน ดังนั้นผู้บริหารจึงยังไม่ควรเร่งรีบเลิกจ้างพนักงาน แต่ควรใช้ช่วงเวลานี้ในการยกระดับความรู้ของคนในองค์กรให้ขึ้นไปทำงานในระดับ Product และ Commodity ให้ได้
สูตรเลือกเครื่องมือ และเกณฑ์การแบ่ง In-House / Outsource
คุณภัทราวุธแนะนำว่าไม่จำเป็นต้องเปลี่ยน AI Tool บ่อย ๆ แต่ควรเลือกใช้งานเพียง 1 ตัวให้ลึกและเต็มประสิทธิภาพที่สุด เพราะโมเดลของแต่ละค่ายจะมีความเก่งผลัดกันไปมา และการสลับเครื่องมือในภายหลังทำได้ไม่ยาก
สำหรับการตัดสินใจระหว่างพัฒนาเองหรือจ้างภายนอก ให้ดูว่าธุรกิจต้องการเพียง “แรงงาน” หรือ “มันสมอง” หากต้องการเพียงคนทำงานทั่วไป AI สามารถทำแทนได้ดีกว่า แต่ถ้าเป็นงานที่ต้องใช้สมองควรทำในทีมเป็นหลัก
คุณทวิรให้กฎเหล็กว่า ห้ามมอบฟังก์ชันหลักหรือ Domain Knowledge ของธุรกิจให้ AI หรือ Outsource ทำจนคนในองค์กรขาดความเข้าใจ งานที่เป็น Core Function ควรทำ In-House ส่วนงานประเภท Generic Domain เช่นงาน Support ทั่วไป สามารถใช้ Outsource ได้
“คนที่ใช้ AI ได้มีประสิทธิภาพที่สุด คือคนที่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าตัวเองกำลังทำอะไรอยู่” ในประเด็นการเลือกเทคโนโลยี คุณภัทราวุธ แนะนำว่าผู้ประกอบการไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนค่าย AI Tool บ่อย ๆ แต่ควรเลือกใช้งานเครื่องมือตัวใดตัวหนึ่งให้ลึกและเต็มประสิทธิภาพที่สุด เนื่องจากโมเดลของแต่ละค่ายมีความสามารถสลับกันนำอยู่ตลอดเวลา และการเปลี่ยนย้ายเครื่องมือในภายหลังสามารถทำได้ไม่ยาก
สำหรับการตัดสินใจเลือกระหว่างการพัฒนาเอง (In-House) หรือจ้างภายนอก (Outsource) ให้พิจารณาว่างานนั้นต้องการเพียง “แรงงาน” หรือ “มันสมอง” หากเป็นงานทั่วไปที่ต้องการเพียงแรงงาน AI สามารถทำแทนได้ดีกว่า แต่ถ้าเป็นงานที่ต้องใช้สมองควรขับเคลื่อนด้วยทีมภายในเป็นหลัก
ด้านคุณทวิร ได้ให้กฎเหล็กสำคัญว่า ห้ามส่งมอบฟังก์ชันหลัก (Core Function) หรือความรู้เฉพาะด้านของธุรกิจ (Domain Knowledge) ให้แก่ AI หรือ Outsource ทำเด็ดขาด เพราะจะทำให้คนในองค์กรขาดความเข้าใจในตัวธุรกิจ งานที่เป็น Core Function ต้องทำแบบ In-House ส่วนงานประเภท Generic Domain เช่น งาน Support ทั่วไป สามารถใช้ Outsource ได้ โดยย้ำว่าคนที่ใช้ AI ได้มีประสิทธิภาพที่สุดคือคนที่เข้าใจงานของตัวเองอย่างถ่องแท้
กลยุทธ์การตามเทรนด์และการผลักดันองค์กรสู่ AI
คุณภัทราวุธ ได้แบ่งปันแนวทางการอัปเดตเทคโนโลยีส่วนตัว โดยจะติดตามข้อมูลจากผู้พัฒนา AI โดยตรง เช่น ช่อง YouTube ของ Anthropic และการศึกษาจากงาน Conference ระดับโลกที่มีการอัปเดตทุกวัน รวมถึงการเข้าไปสังเกตการณ์ในทีมต่าง ๆ ว่ามี Workflow ที่เปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อนำ AI เข้ามาใช้
สำหรับการผลักดันระดับองค์กร LINE MAN Wongnai ใช้กลยุทธ์ Top-down จากระดับ CEO โดยกำหนดให้ทีมทดลองใช้ AI ในโหมดที่ลึกและยากขึ้นกับการทำงานจริง แม้จะล้มเหลวก็ให้นำมาแชร์เพื่อสร้างการเรียนรู้แบบก้าวกระโดด ดีกว่าการปล่อยให้พนักงานเลือกใช้เองอย่างผิวเผิน ขณะที่ ODT เลือกใช้วิธีสร้างชุมชนนักปฏิบัติ (Community of Practice) จัดการแข่งขันภายในเป็นประจำทุกเดือนเพื่อหาไอเดียการใช้ AI ที่ช่วย Optimize การทำงานได้ดีที่สุด และนำแนวทางของผู้ชนะมาประกาศใช้เป็น Best Practice ขององค์กร
เจาะลึกระบบ AI วิเคราะห์ทักษะพนักงานของ ODT
คุณทวิร ได้เปิดเผยถึงระบบ AI ประเมินทักษะพนักงานที่ ODT พัฒนาขึ้น โดยระบบจะทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลจาก 3 ส่วนหลัก ได้แก่:
- ความพร้อมของพนักงานแต่ละคน
- ผลงาน (Deliverables) ที่ทีมส่งมอบได้จริง
- ข้อความการสื่อสารที่พนักงานพิมพ์คุยกับเพื่อนร่วมงาน
AI จะนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ไขว้กันเพื่อระบุช่องว่าง (Skill Gap) ในการทำงาน และแนะนำหลักสูตรหรือเรื่องที่พนักงานคนนั้นควรเรียนรู้เพิ่มเติมได้อย่างแม่นยำ ซึ่งปัจจุบัน ODT ได้เปิดระบบนี้ให้ผู้ที่สนใจภายนอกทดลองใช้งานได้ฟรีด้วย
First-hand Knowledge: ก่อนให้ AI ช่วย ต้องรู้งานนั้นก่อน
คุณทวิรได้ขยายความเรื่องการใช้ AI ทำงานแทนว่า ก่อนที่จะให้ AI ช่วยงาน เราควรมีความรู้ความเชี่ยวชาญในเรื่องนั้นก่อน หรือ First-hand knowledge
หากเราไม่เข้าใจงานนั้นเลย แล้วปล่อยให้ AI เป็นคนทำความเข้าใจและจัดการแทน สิ่งที่เราได้กลับมาจะเป็นเพียง “ความรู้มือสอง” ซึ่งทำให้เราขาดความเข้าใจที่แท้จริงในงานนั้นๆ และอาจส่งผลเสียต่อการตัดสินใจในระยะยาว เพราะเราไม่สามารถประเมินได้ว่า AI ทำถูกหรือผิด
ทวิรจึงย้ำว่าการรู้ว่า AI ทำผิดหรือทำถูกยังคงเป็นทักษะสำคัญที่มนุษย์จำเป็นต้องมี
First-hand Knowledge: ดักทางความรู้มือสอง
คุณทวิร เน้นย้ำว่า ก่อนที่จะให้ AI เข้ามาช่วยงาน มนุษย์จำเป็นต้องมีความรู้ความเชี่ยวชาญขั้นต้นในงานนั้น ๆ ก่อน (First-hand knowledge) หากไม่มีพื้นฐานความเข้าใจเลยแล้วปล่อยให้ AI จัดการแทนทั้งหมด มนุษย์จะได้กลับมาเพียง “ความรู้มือสอง” (Second-hand knowledge) ซึ่งจะส่งผลเสียต่อการตัดสินใจในระยะยาว เนื่องจากไม่สามารถประเมินได้ว่าสิ่งที่ AI ประมวลผลออกมานั้นถูกหรือผิด ดังนั้น ทักษะการตรวจสอบความถูกต้องของ AI จึงเป็นสิ่งจำเป็นที่มนุษย์ต้องมี
คุณภัทราวุธ กล่าวทิ้งท้ายในมุมมองเชิงบวกว่า AI จะเข้ามาทำแทนงานบางส่วนแน่นอน แต่นี่คือโอกาสที่ดีที่มนุษย์จะใช้ AI เป็นผู้ช่วยสอนในสิ่งท่ีเคยคิดว่าทำไม่ได้หรือต้องใช้เวลาเรียนรู้นาน ในระยะแรก AI อาจทำให้องค์กรต้องการคนเก่งน้อยลง แต่ในระดับการทำงานที่ลึกขึ้น มนุษย์ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญในการควบคุมและตรวจสอบความถูกต้อง AI จึงไม่ใช่ผู้แย่งงาน แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คนทำงานได้ดีและเร็วขึ้น
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
NIA ปั้นละครแนวตั้ง ‘ขวดเล็กความฝันใหญ่’ ถ่ายทอดเส้นทางพันล้าน ‘Tofusan’
MAT งัดกลยุทธ์ ‘5P’ พลิกเกมฝ่า Shockwave เศรษฐกิจ
