ภาพจำเดิม ๆ ที่เคยเห็น AI เป็นเพียงโปรแกรมช่วยงานไอทีหลังบ้าน หรือเครื่องมือสรุปเอกสารในฝ่ายทำงาน ได้ถูกลบทิ้งไปเรียบร้อยแล้วในปี 2569 วันนี้ AI ไม่ใช่เรื่องของแผนกไอทีอีกต่อไป แต่มันกลายเป็นวาระชี้ชะตาองค์กรที่ผู้บริหารระดับสูงต้องลงมารับผิดชอบด้วยตัวเอง
รายงานล่าสุด BCG AI Radar 2026 จาก Boston Consulting Group (BCG) สะท้อนความเปลี่ยนแปลงนี้ไว้อย่างน่าสนใจ Johannes Goltsche, Managing Director & Partner Singapore ของ BCG ชี้ว่า ปัจจุบันกำลังอยู่ในยุค CEO Takeover หรือยุคที่ประธานเจ้าหน้าที่บริหารต้องก้าวออกมานำทัพ AI ด้วยตัวเอง การทะลักเข้ามาของนวัตกรรมอย่าง Agentic AI บีบให้ผู้นำทุกองค์กรต้องเร่งรื้อกระบวนการทำงานแบบเดิม ๆ ทิ้งไป เพื่อหาโมเดลธุรกิจใหม่ที่จะมารองรับทั้งโอกาสสร้างรายได้ และรับมือกับความเสี่ยงระลอกใหม่ที่กำลังตามมา
ปรากฏการณ์ CEO Takeover: ยอมแบกความเสี่ยงสู้ศึกดิสรัปชัน
ผลสำรวจระดับสากลสะท้อนภาพชัดเจนว่า เหตุใดเรื่องนี้จึงกลายเป็นภารกิจหลักของ CEO โดยปัจจุบัน 72% ของผู้นำองค์กรทั่วโลกก้าวขึ้นมาเป็นผู้ตัดสินใจหลักในกลยุทธ์ AI ขององค์กรด้วยตัวเอง ขณะที่ผู้บริหารมากถึง 50% ยอมรับว่า ความมั่นคงในตำแหน่งงานของตนเองขึ้นอยู่กับการบริหารแผนงาน AI ให้ประสบความสำเร็จ และท่ามกลางความท้าทายนี้ CEO ถึง 82% เริ่มเห็นแนวทางการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ชัดเจนยิ่งขึ้น พร้อมแสดงความมั่นใจมากกว่าปีก่อนหน้าอย่างเห็นได้ชัด
ความเชื่อมั่นดังกล่าวนำไปสู่การจัดสรรงบประมาณที่พุ่งสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด คาดว่าสัดส่วนงบลงทุน AI ต่อรายได้รวมขององค์กรทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นเท่าตัว แตะระดับ 1.7% ในปี 2569 จากเดิมที่เคยอยู่ที่ 0.8% ในปี 2568 และ 0.6% ในปี 2567
เมื่อเจาะดูรายอุตสาหกรรม พบว่ากลุ่มเทคโนโลยีอัดฉีดงบนำหน้าทุกอุตสาหกรรมที่ 2.1% ของรายได้ ตามมาด้วยสถาบันการเงิน 2.0% กลุ่มประกันภัย ร่วมกับกลุ่มพลังงานและสาธารณูปโภคที่ 1.9% กลุ่มสินค้าอุปโภคบริโภคและค้าปลีก 1.7% กลุ่มการแพทย์และสื่อ 1.6% ภาครัฐ 1.5% บริการการสื่อสาร 1.4% ตลอดจนภาคอุตสาหกรรมและอสังหาริมทรัพย์ที่ 0.8% ที่น่าสนใจคือ ผู้บริหารสูงถึง 94% ยืนยันว่าพร้อมเดินหน้าลงทุนต่อไป แม้แผนงานดังกล่าวจะไม่สามารถคืนทุนได้ทันทีภายในปีนี้โดยมีเพียง 6% เท่านั้นที่คิดจะชะลอการลงทุนหากไม่เห็นผลลัพธ์ในระยะสั้น ขณะที่ส่วนใหญ่เลือกที่จะรักษาระดับงบประมาณหรือปรับกลยุทธ์ (70%) หรือเตรียมดึงผู้เชี่ยวชาญจากภายนอกเข้ามาเสริมทัพ (24%) เพื่อรักษาโอกาสทางธุรกิจ
พลัง Agentic AI: ปั๊มผลิตผลพุ่ง 1,000 เท่าใน 30 เดือน
ปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนให้ CEO เดินหน้าลงทุนอย่างจริงจัง คืออัตราการเติบโตของเทคโนโลยี โดย Johannes Goltsche อธิบายว่า AI Agent มีขีดความสามารถที่เติบโตแบบทวีคูณ และสามารถเพิ่มประสิทธิผลการทำงาน (Productivity) ให้องค์กรได้มากถึง 1,000 เท่า ภายในเวลาเพียง 30 เดือน
เมื่อพิจารณาจากระยะเวลาและความซับซ้อนของงานที่ AI สามารถแก้ไขปัญหาได้เองโดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ พัฒนาการของ AI Agent ถือว่าเติบโตอย่างรวดเร็ว ย้อนไปเมื่อปี 2566 AI ทำได้เพียงงานพื้นฐานระดับ 5 นาที แต่เพียงไม่กี่ปีถัดมา เทคโนโลยีนี้สะสมขีดความสามารถขึ้นอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่งานสนับสนุนซับซ้อนระดับ 1 ชั่วโมง งานวางแผนระดับ 10 ชั่วโมง ไปจนถึงงานวิเคราะห์และให้เหตุผลระดับ 100 ชั่วโมง มาถึงวันนี้ AI Agent สามารถรับงานวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมยาวนานถึง 1,000 ชั่วโมงได้เทียบเท่าศักยภาพของพนักงานระดับกลาง และในอนาคตอันใกล้ จะก้าวไปถึงขั้นสำรวจและค้นพบงานยากระดับ 10,000 ชั่วโมงขึ้นไป ซึ่งเทียบเท่าความเชี่ยวชาญของผู้มีประสบการณ์สูง ในระยะยาวมากกว่า 5 ปีขึ้นไป คลื่นเทคโนโลยีนี้จะช่วยสร้างมูลค่าเพิ่มด้านประสิทธิภาพการทำงานได้มากกว่า 30% และผลักดันให้ GDP โลกเติบโตขึ้นได้อีกกว่า 2%
กลยุทธ์ 3 Plays กับ 4 โจทย์ท้าทายองค์กร
อย่างไรก็ตาม การดึง AI เข้ามาปฏิรูปองค์กรจำเป็นต้องผสมผสานผ่าน 3 รูปแบบกลยุทธ์หลัก ตั้งแต่การนำ GenAI มาช่วยลดความยุ่งยากในงานประจำวัน เช่น สรุปการประชุม พัฒนาโค้ด จัดปฏิทินงาน หรือตรวจเช็คใบแจ้งหนี้ (Deploy) การปรับเปลี่ยนขั้นตอนการทำงานใหม่แบบ end-to-end ในกลุ่มงานหลักอย่างงานออกแบบและวิศวกรรม การตลาด บริการลูกค้า และฝ่ายเทคโนโลยี (Reshape) ไปจนถึงการคิดค้นผลิตภัณฑ์หรือโมเดลธุรกิจใหม่ที่เป็น AI-native เช่น การสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบจำเพาะบุคคลขั้นสูง บริการขับเคลื่อนด้วย AI การทำ Data monetization และแพลตฟอร์มข้อมูลเชิงลึกนวัตกรรม (Invent) แต่สิ่งที่ผู้บริหารต้องเผชิญและบริหารจัดการสมดุลให้ดี คือ 4 โจทย์ท้าทายเชิงกลยุทธ์
โจทย์แรกคือ การสร้างระบบใหญ่กับการรักษาความยืดหยุ่น (Scalability vs. Adaptability) ระหว่างการวางระบบที่ขยายขนาดได้ง่าย กับการเปิดช่องให้ยืดหยุ่นพอจะรับมือกับกรณีพิเศษเฉพาะทาง โจทย์ที่สองคือ การสร้างทักษะระยะยาวหรือเร่งผลงานไว (Experience vs. Expediency) ระหว่างการลงทุนระยะยาวเพื่อสร้างทักษะคน กับการเร่งทำโครงการสั้นๆ เพื่อให้ได้ผลตอบแทนเฉพาะหน้า โจทย์ที่สามคือ การควบคุมหรือความเป็นอิสระ (Supervision vs. Autonomy) ระหว่างการคอยตรวจสอบตลอดเวลา กับการปล่อยให้ AI ทำงานอย่างอิสระ และโจทย์สุดท้ายคือ การต่อยอดระบบเดิมหรือวางระบบใหม่หมด (Retrofit vs. Reengineer) ระหว่างการนำ AI ไปประยุกต์เข้ากับกระบวนการเดิมเพื่อผลประโยชน์ระยะสั้น กับการรื้อถอนและออกแบบกระบวนการใหม่ทั้งหมดตั้งแต่ศูนย์ ซึ่งแม้จะเห็นผลช้ากว่า แต่สร้างมูลค่ามหาศาลในระยะยาว
ถอดสูตร Trailblazers: ถอดรหัสกลุ่มผู้บุกเบิกงบ $50M
จากการวิเคราะห์กลุ่มผู้บริหาร BCG ได้แบ่งองค์กรออกเป็น 3 กลุ่ม คือ กลุ่มผู้ตาม (Followers) 15% ที่ตระหนักถึงศักยภาพแต่ยังขาดความมั่นใจ กลุ่มเน้นผลปฏิบัติจริงเสี่ยงต่ำ (Pragmatists) 70% ที่ตื่นตัวแต่เลือกลงทุนเฉพาะโครงการที่เห็นผลชัดเจน และกลุ่มผู้บุกเบิก (Trailblazers) อีก 15% ที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านอย่างเด็ดขาด
สิ่งที่ทำให้กลุ่มผู้บุกเบิกประสบความสำเร็จเหนือกว่ากลุ่มอื่น คือการขับเคลื่อนผ่านกรอบทำงาน Trailblazer Flywheel 5 ขั้นตอน ส่งผลให้องค์กรกลุ่มนี้สูงถึง 87% จัดสรรงบลงทุน AI มากกว่า 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2569 (สูงกว่ากลุ่มผู้ตามที่อยู่ระดับ 31% ถึง 2.8 เท่า) ขณะเดียวกัน ผู้นำในกลุ่มนี้ถึง 65% ใช้เวลามากกว่า 6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ในการศึกษาและเพิ่มพูนทักษะด้าน AI ของตนเอง (สูงกว่ากลุ่มผู้ตามที่ทำเพียง 19% ถึง 3.4 เท่า) พร้อมทั้งประสบความสำเร็จในการยกระดับทักษะพนักงานเกินครึ่งองค์กรสูงถึง 92% (เหนือกว่ากลุ่มผู้ตามที่ทำได้ 34% ถึง 2.7 เท่า) ความพร้อมรอบด้านนี้ส่งผลให้พวกเขามีสัดส่วนการยก AI เป็นเป้าหมายหลักสูงถึง 24% (สูงกว่ากลุ่มผู้ตาม 2 เท่า) และมีความมั่นใจว่าแผนงาน AI จะสร้างผลตอบแทนคุ้มค่าสูงถึง 64% ซึ่งเหนือกว่ากลุ่มผู้ตามที่มีเพียง 18% ถึง 3.6 เท่า
กฎเหล็ก 10-20-70 และการบริหารความเสี่ยงแฝง
Johannes Goltsche ได้สรุปข้อคิดสำคัญผ่านโมเดลภูเขาน้ำแข็ง 10-20-70 เอาไว้ว่า หัวใจของความสำเร็จไม่ได้อยู่ที่ตัวอัลกอริทึมหรือโมเดล Generative AI ซึ่งมีสัดส่วนเพียง 10% และไม่ได้อยู่ที่โครงสร้างพื้นฐานไอที คุณภาพข้อมูล หรือเครื่องมือแสดงผลอีก 20% แต่ฐานรากที่ใหญ่ที่สุดถึง 70% ใต้ผิวน้ำ คือเรื่องของ คนและการกำกับดูแล ซึ่งครอบคลุมทั้งการออกแบบวิธีทำงาน กระบวนการธุรกิจ วัฒนธรรมองค์กร การพัฒนาทักษะคน และการบริหารจัดการการเปลี่ยนแปลง
ในมิติการบริหารจัดการ ผู้บริหารต้องพิจารณาผลตอบแทนที่ปรับค่าความเสี่ยงแล้ว (Risk-adjusted ROI) และคำนึงถึงความเสี่ยงเชิงพฤติกรรม เช่น ปัญหาพนักงานละเลยการตรวจสอบเนื่องจากระบบทำงานได้ดีเกินไป (Human in the loop bias) หรือการรับมือกับ AI ที่มีพฤติกรรมประจบประแจงผู้ใช้ (Flattery) เรื่องเหล่านี้เป็นภารกิจที่ CEO ต้องลงมือขับเคลื่อนด้วยตนเอง ดังเช่นกรณีศึกษาของ CEO บริษัทโทรคมนาคมแห่งหนึ่งในเกาหลีใต้ ที่ลงมือสร้าง CEO Agent ขึ้นมาช่วยร่างอีเมล ประเมินผลงาน และสรุปเอกสาร เพื่อดึงเวลาทำงานรูทีนกลับคืนมา แล้วนำเวลานั้นไปศึกษาเทคโนโลยีอย่างจริงจัง เพื่อนำพาองค์กรไปสู่การเป็นผู้ดิสรัปต์ แทนที่จะตกเป็นผู้ถูกดิสรัปต์ในท้ายที่สุด
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
เมื่อปัญญาประดิษฐ์สวมบทบาทแรงงานองค์กร: เจาะวิสัยทัศน์ซีอีโอ Botnoi
VISAI AI ชี้ข้อมูลโครงสร้าง คือปราการธุรกิจที่แท้จริง
