การลงทุน AI ให้เกิดผลตอบแทนต้องเริ่มจากปัญหาที่สำคัญต่อธุรกิจ พร้อมจัดการข้อมูลและระบบงานให้รองรับการใช้งานจริง หากองค์กรยังติดอยู่กับระบบเก่า ข้อมูลที่ใช้ร่วมกันไม่ได้ และทีมไอทีที่ปรับตัวไม่ทัน การนำ AI เข้ามาเพิ่มอาจทำให้ระบบซับซ้อนขึ้นโดยยังแก้ปัญหาเดิมไม่สำเร็จ ขณะที่เครื่องมือในตลาดมีให้เลือกมากขึ้น ธุรกิจจึงต้องตัดสินใจให้ชัดว่าจะใช้ AI กับงานใด ควรพัฒนาเองหรือใช้บริการที่มีอยู่ และจะวัดผลอย่างไรให้เห็นประโยชน์ต่อองค์กร
ดร.ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Siametrics Consulting และ ViaLink กล่าวในหัวข้อ “AI Practical Playbook for Thai Business” ในงาน Krungsri Tech Day 2026 ว่า องค์กรที่ใช้ AI แล้วไม่เห็นผลตอบแทนอาจยังหาวิธีใช้ที่เหมาะสมไม่เจอ จากประสบการณ์ให้คำปรึกษาธุรกิจ อุปสรรคสำคัญอยู่ที่ข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และแอปพลิเคชันเดิมที่ใช้งานต่อเนื่องมานาน เมื่อนำ AI Agent มาต่อเพิ่มโดยไม่จัดการระบบเหล่านี้ ความซับซ้อนยิ่งเพิ่มขึ้น และเมื่อเกิดปัญหาก็ตรวจสอบได้ยาก เพราะแต่ละส่วนมีผู้พัฒนาและผู้ดูแลต่างกัน
เลือกลงทุน AI จากความอยู่รอดและผลงานของคน
การเลือกโครงการ AI ต้องเริ่มจากกลยุทธ์ธุรกิจ โดยให้ความสำคัญกับเรื่องที่กระทบความอยู่รอดของบริษัทก่อน หากไม่ปรับตัวแล้วธุรกิจอาจดำเนินต่อไม่ได้ การลงทุนย่อมมีเหตุผลรองรับ แม้ยังประเมินผลตอบแทนเป็นตัวเลขได้ไม่ชัดเจน ผู้บริหารจึงต้องมองให้ออกว่าความเปลี่ยนแปลงจากเทคโนโลยีจะกระทบธุรกิจอย่างไร และเรื่องใดจำเป็นต้องลงมือก่อน แทนการปล่อยให้การเลือกโครงการเป็นการตัดสินใจของทีมไอทีโดยไม่ได้หารือกับฝ่ายที่เกี่ยวข้องถึงความสำคัญและลำดับการทำงาน
อีกเรื่องที่ควรให้น้ำหนัก คือการช่วยให้คนที่ขับเคลื่อนธุรกิจมีเวลาสร้างผลงานมากขึ้น หลายองค์กรมีบุคลากรที่ทำหน้าที่ทั้งดูแลงานประจำและพัฒนาวิธีทำธุรกิจใหม่ หาก AI ช่วยลดภาระงานของคนกลุ่มนี้ได้ องค์กรก็มีโอกาสเดินหน้าได้เร็วขึ้น การวัดผลจึงไม่ควรหยุดอยู่ที่จำนวนชั่วโมงที่ประหยัดได้ แต่ต้องดูต่อว่าบุคลากรเหล่านั้นทำงานสำเร็จได้ดีขึ้นเพียงใด และประโยชน์ที่เกิดขึ้นคุ้มค่ากับการลงทุนด้านไอทีหรือไม่
การใช้ AI มีทั้งการทำงานอัตโนมัติ การทำงานร่วมกับคน และการช่วยให้คนมีความสามารถมากขึ้น ขณะเดียวกันยังเลือกใช้ได้ตั้งแต่ระดับบุคคล การใช้ร่วมกันภายในทีมและองค์กร ไปจนถึงการเปิดให้บุคคลภายนอกใช้งาน แต่ละรูปแบบมีความสำคัญต่อธุรกิจและความยากทางเทคนิคต่างกัน องค์กรที่มีทีม AI เพียง 1–2 คนจึงไม่ควรพยายามทำทุกด้านพร้อมกัน การเลือกงานที่เหมาะสมและทำให้สำเร็จมีความสำคัญกว่าการกระจายกำลังไปหลายโครงการจนดูแลได้ไม่ทั่วถึง
แก้คอขวดไอที วัดผลให้เชื่อมกับธุรกิจ
ทีมไอทีเป็นจุดที่ผู้บริหารต้องตรวจสอบอย่างจริงจังเมื่อการลงทุน AI ยังไม่สร้างผลลัพธ์ เพราะบทบาทของทีมต้องครอบคลุมทั้งการขับเคลื่อนธุรกิจและการป้องกันความเสี่ยง ปัญหาที่พบในบางองค์กรคือการไม่ยอมเปลี่ยนวิธีทำงานและการตั้งรับเมื่อมีข้อเสนอใหม่ ขณะที่ผู้บริหารอาจไม่ได้ประเมินความสามารถของทีมอย่างเข้มงวดเพียงพอ การประเมินหัวหน้าทีมไอทีจึงควรเชื่อมกับผลประกอบการมากขึ้น แทนการพิจารณาเพียงว่าสร้างระบบอะไรไปแล้วหรือใช้เงินเท่าไร
การตัดสินใจพัฒนาระบบเองก็ต้องมีเหตุผลทางธุรกิจรองรับ ปัจจุบันมีบริการให้เลือกจำนวนมาก หลายบริการมีค่าใช้จ่ายไม่สูงและเปิดให้ทดลองใช้ได้ การมีทีมไอทีอยู่แล้วจึงไม่ได้หมายความว่าต้องสร้างทุกอย่างเองเสมอไป ส่วนกรณีที่จำเป็นต้องควบคุมระบบทั้งหมด หรือต้องตรวจสอบรายละเอียดเพื่อปฏิบัติตามข้อกำกับ การพัฒนาเองยังเป็นทางเลือกที่มีเหตุผล แต่ต้องประเมินให้ได้ว่าทีมมีความสามารถทำให้สำเร็จหรือไม่ และคุ้มค่ากับเวลาที่ต้องใช้เพียงใด
ต้นทุนของโครงการที่พัฒนาไม่สำเร็จไม่ได้มีเพียงค่าใช้จ่าย เพราะยังทำให้พนักงานเสียกำลังใจและลดความเชื่อมั่นต่อทีมไอที รวมถึงเสียเวลาในช่วงที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว ขณะเดียวกัน การปรับทีมต้องเดินคู่กับการเปิดโอกาสให้บุคลากรรุ่นใหม่ได้เข้ามาทำงานและเติบโต องค์กรจึงต้องพิจารณาทั้งความสามารถของผู้นำทีม ความพร้อมที่จะเปลี่ยนวิธีทำงาน และการพัฒนาคน เพื่อให้การลงทุนด้านเทคโนโลยีสร้างผลงานได้จริง
ข้อมูลต้องพร้อมก่อนเชื่อม AI เข้าระบบ
การจัดการข้อมูลยังเป็นงานที่หลายองค์กรทำไม่สำเร็จ แม้บางแห่งจะมีแหล่งรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Data Lake แล้ว แต่ยังนำมาใช้กับงานจริงไม่ได้ เมื่อ AI Agent เข้ามาทำงานจึงไม่รู้ว่าควรยึดข้อมูลจากแหล่งใดเป็นหลัก การเร่งใช้ AI โดยไม่มีพื้นฐานข้อมูลที่พร้อมจึงมีความเสี่ยง องค์กรต้องจัดการทั้งความถูกต้อง ความหมายของข้อมูล และการเชื่อมโยงข้อมูลที่จำเป็นต่อการทำงานให้ชัดเจน เพื่อให้ระบบนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างเหมาะสม
ตัวอย่างจากธุรกิจขนาดใหญ่ที่เชื่อมข้อมูลประมาณ 900 สาขาเข้าด้วยกัน ทำให้ฝ่ายขายเห็นข้อมูลได้แทบจะทันทีและดำเนินงานได้เร็วขึ้น ขณะเดียวกัน เครื่องมือ AI ยังช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะกิจและการสร้างหน้าจอสรุปข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น รวมถึงงานฝ่ายบุคคลที่ที่ผ่านมาอาจไม่ได้รับการสนับสนุนจากทีมไอทีมากนัก อย่างไรก็ตาม ความสะดวกของเครื่องมือไม่ได้ลดความสำคัญของข้อมูลตั้งต้น หากเก็บข้อมูลไม่ถูกต้องหรือกำหนดความหมายไม่ชัดเจน ก็ยังเป็นอุปสรรคต่อการวิเคราะห์และนำผลไปใช้
สำหรับการขยายการใช้งาน ควรเริ่มจากการทำให้บุคลากรใช้ AI ได้ดี ก่อนพัฒนาเป็นการใช้ร่วมกันภายในและเปิดให้บุคคลภายนอกใช้งาน แต่บางองค์กรเริ่มด้วยการทำแชตบอตให้ลูกค้าใช้ทันที ทั้งที่ยังไม่ชัดเจนเรื่องขอบเขตการทำงานและการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ การนำ AI ไปให้บริการภายนอกจึงต้องพิจารณาความพร้อมเหล่านี้ด้วย โดยเฉพาะเมื่อการนำ AI เข้าไปทำงานร่วมกับระบบธุรกิจมีรายละเอียดและความยากมากกว่าการใช้เครื่องมือส่วนบุคคล
AI Agent ช่วยตรวจงานการเงินหลังบ้าน
งานการเงินหลังบ้าน เป็นตัวอย่างของงานที่มีรายละเอียดเกี่ยวข้องกันจำนวนมาก ตั้งแต่สถานะการจ่ายเงิน เอกสารประกอบ ไปจนถึงการตรวจสอบยอด ซึ่งเกิดขึ้นตลอดการดำเนินธุรกิจ ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะช่วงปิดงบ การใช้คนอ่านตารางข้อมูลและตรวจสอบแต่ละรายการกินเวลามาก ปัจจุบันสามารถนำ AI Agent มาเชื่อมกับระบบบริหารทรัพยากรองค์กรหรือ ERP และระบบการเงิน เพื่อช่วยตรวจสอบขั้นตอนต่าง ๆ ว่ารายการถูกต้องหรือไม่ และยังขาดเอกสารใดบ้าง
ระบบยังช่วยกระทบยอดข้อมูลเจ้าหนี้ ลูกหนี้ และรายการเดินบัญชีธนาคาร รวมถึงติดตามความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง งานเหล่านี้เชื่อมโยงกับทั้งฝ่ายการเงิน บัญชี และกิจกรรมในห่วงโซ่อุปทาน หากข้อมูลไม่พร้อม ธุรกิจอาจตัดสินใจได้ช้าลง แม้แต่เรื่องว่าจะสั่งซื้อเมื่อใด การใช้ AI ในงานลักษณะนี้จึงเกี่ยวข้องกับทั้งการลดภาระตรวจสอบและการทำให้ข้อมูลที่จำเป็นต่อการดำเนินธุรกิจพร้อมใช้งานมากขึ้น
ธุรกิจเล็กใช้ AI ได้ด้วยงบจำกัด
การใช้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ ตัวอย่างจากการเริ่มธุรกิจเครื่องหอมด้วยตนเองร่วมกับ AI แสดงให้เห็นว่าผู้ประกอบการสามารถใช้เครื่องมือช่วยสร้างเว็บไซต์และระบบหลังบ้านได้โดยไม่ต้องมีทีมพัฒนาระบบ โดยใช้ Claude ช่วยทำเว็บไซต์ และเชื่อมระบบรับคำสั่งซื้อผ่าน LINE กับ Google Sheets ซึ่งในส่วนระบบที่เล่าถึงช่วงเริ่มต้นมีค่าใช้จ่ายประมาณ 1,000 กว่าบาทต่อเดือน ก่อนทยอยเพิ่มเครื่องมือช่วยการทำงานด้านอื่นในเวลาต่อมา
เมื่อธุรกิจพัฒนาขึ้น จึงเพิ่มระบบช่วยฝ่ายขายคำนวณราคาและภาษีสำหรับคำสั่งซื้อ เชื่อมกับ FlowAccount เพื่อออกใบเสร็จและเอกสารภาษี รวมถึงติดตามยอดขายแยกตามรหัสสินค้าและดูข้อมูลกำไรได้ ธุรกิจที่มีทีมประมาณ 4–5 คนจึงมีระบบสนับสนุนงานขายและงานหลังบ้านได้ภายใต้งบจำกัด ตัวอย่างนี้สะท้อนความเป็นไปได้ในการเลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะกับขนาดธุรกิจ แต่ไม่ได้มีการเปิดเผยตัวเลขผลกำไรหรือผลตอบแทนจากการลงทุนของธุรกิจดังกล่าว
ท้ายที่สุด การทำให้ AI สร้างผลลัพธ์ต้องอาศัยการแก้คอขวดของทีมไอที การเลือกเครื่องมือเท่าที่จำเป็น และการใช้ทางเลือกที่มีอยู่ในตลาดให้เหมาะสม โดยยังให้ความสำคัญกับความสามารถของคน AI ทำงานหลายประเภทได้ดีขึ้นมาก แต่ปัญญาของมนุษย์ยังมีความสามารถอีกหลายด้านที่เทคโนโลยีทดแทนไม่ได้ การลงทุนจึงต้องพิจารณาควบคู่กันว่า ระบบช่วยให้งานสำเร็จได้อย่างไร และช่วยให้บุคลากรใช้ความสามารถของตนสร้างประโยชน์ต่อธุรกิจได้มากขึ้นเพียงใด
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
AgriG8 ใช้ AI เชื่อมข้อมูลแปลงนา เปิดทางเกษตรกรเข้าถึงสินเชื่อ
AI Agent เปลี่ยนการตลาดครบวงจร คนกำกับทิศทาง
