AI First Isn’t Replacing People, It’s Rethinking Organizations การเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุคดิจิทัลอย่างยั่งยืน
- timeconsulting10
- 3 ก.ค.
- ยาว 3 นาที
ในสถานการณ์ที่ธุรกิจ และองค์กรทั่วโลกต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการตัดสินใจอย่างรวดเร็วและแม่นยำได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของความสำเร็จ แต่การพึ่งพาวิธีการเดิม ๆ หรือการใช้เทคโนโลยี และข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพ อาจทำให้องค์กรเสียเปรียบและพลาดโอกาสที่สำคัญ นี่จึงถือเป็นเหตุผลที่องค์กรชั้นนำทั่วโลกกำลังหันมาเป็น “AI-First” การวาง AI เป็นแกนกลางในการขับเคลื่อนธุรกิจ ซึ่งไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยงาน แต่เป็นพลังขับเคลื่อนที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ สร้างนวัตกรรม และเปิดโอกาสใหม่ ๆ ให้กลายเป็น AI-First Organization
โดยรายงานจาก IBM (2022)1 ระบุว่าปัจจุบันกว่า 35% ขององค์กรทั่วโลก ใช้ AI ในระดับหนึ่งแล้ว และอีกกว่า 42% กำลังอยู่ในขั้นทดลองหรือวางแผนจะนำมาใช้ในไม่ช้า ขณะเดียวกัน รายงานจาก McKinsey Global Institute (2023)2 คาดการณ์ว่า AI จะสร้างผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลกสูงถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี โดยครอบคลุมหลากหลายมิติ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าแบบเรียลไทม์ การบริหารความเสี่ยงทางการเงิน และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์เฉพาะกลุ่ม ดังนั้น การขับเคลื่อนองค์กรด้วย AI จึงไม่ใช่เรื่องไกลตัว หรือเป็นเพียงโครงการนำร่องอีกต่อไป หากแต่คือ “กลไกสำคัญในการอยู่รอดและเติบโต” ในยุคเศรษฐกิจดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ในบทความนี้จะพาคุณเจาะไปยังการเป็น “AI-First” ในองค์กร ทั้งในเชิงแนวคิด การวิเคราะห์ศักยภาพองค์กร (Business Assessment) พร้อมตัวอย่าง Best Practices ที่แสดงให้เห็นว่า องค์กรที่ “เติบโตไปพร้อม AI” ต้องมีองค์ประกอบอะไรบ้าง
“สำรวจความพร้อมขององค์กรในการเป็น AI-Driven Decision Making”
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หลายองค์กรในประเทศไทยเริ่มลงทุนในเทคโนโลยี AI อย่างเป็นรูปธรรม ตั้งแต่การนำระบบ Chatbot มาให้บริการลูกค้า ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญของการปรับตัวสู่ยุคดิจิทัล อย่างไรก็ตาม จากรายงานของ MIT Sloan Management Review (2023)3 พบว่า “มากกว่า 70% ของผู้บริหารระดับสูงทั่วโลกยังมองว่า แม้องค์กรของตนจะเริ่มใช้ AI แล้ว แต่กระบวนการตัดสินใจหลัก “ยังไม่เปลี่ยนแปลงไปมากนัก” โดยเฉพาะในส่วนที่เกี่ยวข้องกับกลยุทธ์หรือการบริหารจัดการเชิงนโยบาย” ซึ่งมักยังอิงอยู่กับประสบการณ์ส่วนตัว และลำดับอาวุโส มากกว่าการใช้ข้อมูลเชิงลึกอย่างเต็มศักยภาพในมุมมองของที่ปรึกษา
จากการประเมินภาพรวมขององค์กรในปัจจุบัน ทางที่ปรึกษามีความเห็นที่ว่า แม้องค์กร หรือธุรกิจหลายแห่งจะเริ่มนำระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาใช้ในการดำเนินธุรกิจแล้ว แต่ปัญหาสำคัญที่พบอย่างชัดเจนคือ “การไม่กล้าใช้ AI อย่างแท้จริง” โดยเฉพาะในขั้นตอนของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ที่ยังคงยึดติดกับวิธีคิดแบบเดิม และไม่เปิดรับข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ ที่ AI สามารถให้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบริบทนี้ คำถามสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า “องค์กรมี AI หรือไม่” แต่ต้องขยับไปสู่คำถามเชิงลึกมากกว่านั้นว่า “องค์กรเปิดพื้นที่ให้ AI มีบทบาทในกระบวนการตัดสินใจมากน้อยเพียงใด?”
ซึ่งคำถามนี้จะนำไปสู่การประเมินที่สำคัญยิ่งยวดเกี่ยวกับแนวทางการขับเคลื่อนองค์กรให้เป็น AI First ซึ่งไม่ได้หมายถึงแค่การนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่หมายถึงการออกแบบกระบวนการทำงานที่เปิดโอกาสให้ AI เป็น “ส่วนหนึ่งของกลยุทธ์หลัก” อย่างมีนัยสำคัญ องค์กรที่สามารถสร้างสมดุลระหว่าง “ความสามารถของ AI” และ “วิจารณญาณของมนุษย์” ได้อย่างเหมาะสม จะมีแนวโน้มสูงในการเพิ่ม ขีดความสามารถในการแข่งขัน อย่างก้าวกระโดดในระยะยาว
“People, Process, Data: รากฐานจริงของการเป็น AI-Driven Organization”
ปัจจุบันหลายองค์กรต่างเร่งรีบเข้าสู่ยุคของ AI ด้วยความเชื่อว่าเครื่องมือหรือเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยนี้เป็นคำตอบของการแข่งขันและการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ แต่ความจริงที่องค์กรมองข้ามคือ เทคโนโลยีนี้เป็นเพียง "ปลายน้ำ" ของกระบวนการเปลี่ยนผ่าน การเริ่มต้นด้วยการเลือกใช้ระบบ หรือแพลตฟอร์ม AI ที่ดีที่สุดอาจช่วยได้ในระยะสั้น แต่จะไม่ยั่งยืนหากองค์กรไม่มีการวางรากฐานที่มั่นคงตั้งแต่ต้นทาง
โดยต้นน้ำที่แท้จริงของการเป็น AI-Driven Organization ไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือ แต่อยู่ที่การปฏิวัติ “วิธีคิด” “กระบวนการทำงาน” และ “วัฒนธรรมองค์กร” ให้พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งและต่อเนื่อง เพราะ AI ไม่ได้เข้ามาแค่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่เข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการตัดสินใจ การทำงาน และการสร้างคุณค่าในทุกมิติขององค์กร ซึ่งรากฐานนั้นประกอบด้วย 5 สิ่งสำคัญ ที่รองรับการนำ AI เข้ามาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
AI-First Culture
องค์กรที่จะสามารถใช้ศักยภาพของ AI ได้อย่างเต็มที่ ต้องเริ่มจากการปรับเปลี่ยน “วัฒนธรรม” ให้สอดคล้องกับแนวทางใหม่ ทั้งด้านความเชื่อ วิธีคิด และการทำงานร่วมกัน เพื่อสร้างพื้นฐานที่มั่นคงและยั่งยืน โดยองค์กรสามารถเริ่มต้นขับเคลื่อนประเด็นนี้ได้จากผู้นำ (Lead by Example) ที่ต้องแสดงให้เห็นว่าการใช้ AI ไม่ใช่แค่เทรนด์ แต่เป็นกลยุทธ์ที่สำคัญ, ทำการสื่อสารให้เข้าใจ (Communicate Clearly), จัดอบรมฝึกทักษะใหม่ให้พนักงาน (Upskill & Reskill), พร้อมสร้างพื้นที่ทดลอง (Create a Safe Sandbox) เป็นต้น
นอกจากนี้ พบว่า “ADAPT Framework” เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยส่งเสริมการสร้างวัฒนธรรม AI-First ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยกรอบแนวคิดนี้พัฒนาโดย Michael Jarrett เพื่อสนับสนุนให้องค์กรสามารถ “ปรับตัว” (Adaptation) และ “ทรานส์ฟอร์ม” (Transformation) ได้อย่างเป็นระบบ
AI-First Strategy
การสร้าง AI-First Strategy หรือ “กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นศูนย์กลาง” คือ การกำหนดบทบาทของ AI ให้สัมพันธ์กับ “เป้าหมายหลักขององค์กร” เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ การลดต้นทุน การสร้างประสบการณ์ใหม่ให้ลูกค้า หรือการเปิดตลาดใหม่ โดยกลยุทธ์นี้จะทำหน้าที่เป็น “เข็มทิศ” ให้ทุกฝ่ายเข้าใจตรงกันว่า “เราต้องการใช้ AI เพื่ออะไร” และ “จะวัดผลอย่างไร”
โดยองค์กรควรเริ่มต้นจากการนิยาม “AI Ambition” อย่างชัดเจน (เราต้องการใช้ AI เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพ หรือเพื่อ พลิกโฉมธุรกิจ?) พร้อมทั้งออกแบบ “AI Roadmap” ที่บูรณาการเข้ากับกลยุทธ์องค์กร นอกจากนี้ควรจัดตั้งทีม “AI Governance” เพื่อกำกับ ทบทวน และวัดความคืบหน้าอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น AI-First Strategy จึงเป็นเหมือนการเปลี่ยนคำมั่นจาก “เราพร้อมใช้ AI” ไปสู่ “เรารู้ว่าเราจะใช้ AI อย่างไร เพื่อเปลี่ยนอนาคตขององค์กรให้ดียิ่งขึ้น”
3. AI-First Data
การวางรากฐานด้าน AI-First Data ถึงจะมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนเพียงใด หากขาดข้อมูลที่มีคุณภาพและความพร้อมใช้งาน AI ก็ไม่สามารถทำงานได้อย่างเต็มศักยภาพ ต้องอาศัย “ข้อมูล” ที่ได้รับการจัดการอย่างเป็นระบบ รองรับการเรียนรู้ของโมเดล การวิเคราะห์เชิงลึก และการตัดสินใจที่แม่นยำ เพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และสร้างผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในยุคที่การตัดสินใจต้องอาศัย real-time insights และ predictive analytics โดยองค์กรควรผลักดันแนวคิด AI-First Data ผ่านการดำเนินงานใน 3 มิติสำคัญ ดังต่อไปนี้
Data Architecture ที่เอื้อต่อ AI องค์กรควรออกแบบและปรับปรุงโครงสร้างระบบข้อมูลให้สามารถเชื่อมโยง วิเคราะห์ และประมวลผลได้แบบอัตโนมัติและต่อเนื่อง เช่น การใช้ Data Lake สำหรับจัดเก็บข้อมูลหลากหลายรูปแบบ, การสร้าง Real-time Data Pipeline ที่ช่วยให้ข้อมูลไหลเวียนทันต่อการวิเคราะห์, และการบริหารจัดการ Metadata อย่างเป็นระบบเพื่อให้ AI เข้าใจบริบทของข้อมูลได้อย่างถูกต้อง
Data Governance & Ethics องค์กรจำเป็นต้องมีกลไกกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจน (Data Governance) ครอบคลุมทั้งเรื่องคุณภาพข้อมูล (Data Quality), ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล รวมถึงการยึดหลักจริยธรรมในการใช้ AI (AI Ethics) เพื่อลดความเสี่ยงและสร้างความเชื่อมั่นจากผู้ใช้งาน
Data Literacy การใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดต้องไม่จำกัดอยู่เพียงฝ่ายเทคนิค องค์กรควรเสริมสร้างทักษะด้าน Data Literacy ให้ครอบคลุมทุกระดับ โดยเฉพาะผู้บริหารและผู้มีหน้าที่ตัดสินใจ เพื่อให้เข้าใจคุณค่าของข้อมูล ตั้งคำถามอย่างมีวิจารณญาณ และสามารถใช้ข้อมูลร่วมกับผลลัพธ์จาก AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
4. AI-First People
“บุคลากร” หัวใจของการขับเคลื่อน AI และต้องถูกเตรียมความพร้อมอย่างรอบด้าน ทั้งในเชิงความรู้ ความเข้าใจ และทัศนคติ โดยจากรายงาน World Economic Forum (2023)[1] ระบุว่า “ทักษะด้าน AI และการวิเคราะห์ข้อมูล” จะเป็นหนึ่งใน 3 ทักษะสำคัญที่สุดของแรงงานโลกภายในปี 2027 ซึ่งสะท้อนถึงความจำเป็นเร่งด่วนที่องค์กรต้องยกระดับศักยภาพบุคลากรให้ทันกับบริบทการเปลี่ยนแปลงที่รสดเร็วในยุคดิจิทัล ซึ่งแนวทางในการพัฒนา AI-First People สามารถทำได้ผ่าน 3 มิติหลัก ดังนี้
AI Awareness & Mindset: สร้างความเข้าใจและมุมมองที่ถูกต้องเกี่ยวกับ AI
Upskill & Reskill: พัฒนา “ทักษะใหม่” (Reskill) และ “เสริมทักษะเดิม” (Upskill) ให้บุคลากรในแต่ละบทบาท โดยเฉพาะทักษะที่ควรเร่งพัฒนา ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ Machine learning และ ความปลอดภัยทางไซเบอร์
Cross-functional Collaboration: สนับสนุนการทำงานร่วมกันระหว่างทีม Data, AI, IT, ธุรกิจ และสายงานอื่น ๆ เพื่อให้การใช้ AI ไม่ถูกจำกัดอยู่ในฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานร่วมกันอย่างเป็นธรรมชาติ อ้างอิง: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf
AI-First Process
แม้องค์กรจะมีวัฒนธรรม (Culture) กลยุทธ์ (Strategy) ข้อมูล (Data) และบุคลากร (People) ที่พร้อมรับ AI แล้ว แต่หาก “กระบวนการทำงาน” (Process) ยังติดอยู่กับรูปแบบเดิมที่ไม่ยืดหยุ่น ไม่มีพื้นที่ให้ AI เข้ามาเสริมการตัดสินใจหรือปรับปรุงประสิทธิภาพ การนำ AI มาใช้ก็จะไม่สามารถสร้างคุณค่าที่แท้จริงได้ ดังนั้น AI-First Process จึงหมายถึงการออกแบบและปรับปรุงกระบวนการทำงานให้สามารถ “เรียนรู้และปรับตัวได้”
กรณีศึกษาองค์กรที่เปลี่ยนผ่านเข้าสู่ AI-first organization
หนึ่งในตัวอย่างที่น่าสนใจคือบริษัทที่ปรึกษา McKinsey & Company ได้แสดงให้เห็นถึงความเป็นผู้นำในการนำ AI มาใช้ภายในองค์กรอย่างเป็นระบบ ผ่านการพัฒนาเครื่องมือที่ชื่อว่า “Lilli”[1] ซึ่งเป็น Chatbot ที่ใช้เทคโนโลยี Generative AI โดยอ้างอิงจากฐานข้อมูลภายในของบริษัทที่สั่งสมมากว่า 100 ปี โดย Lilli ถูก
ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ที่ปรึกษาของ McKinsey สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก สรุปเอกสาร วิเคราะห์ข้อมูล และค้นหาผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กรได้อย่างรวดเร็ว และในปัจจุบันมีพนักงานมากกว่า 70% ของ McKinsey ใช้งาน Lilli เป็นประจำ โดยเฉลี่ยประมาณ 17 ครั้งต่อสัปดาห์ การนำ Lilli มาใช้ภายในองค์กรไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน แต่ยังสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมองค์กรที่เปิดรับเทคโนโลยีใหม่ๆ และการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล McKinsey ยังได้ขยายการใช้งาน AI ไปยังระดับต่างๆ ภายในองค์กร ตั้งแต่การให้ที่ปรึกษาสร้าง AI agent ของตนเอง ไปจนถึงการพัฒนาเครื่องมือเฉพาะทางสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ นอกจากนี้ McKinsey ยังมีพันธมิตรกับบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ เช่น Microsoft, Google, Anthropic และ Nvidia เพื่อพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับลูกค้าในหลากหลายอุตสาหกรรม
จากกรณีศึกษาของ McKinsey แสดงให้เห็นว่า การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AI-Driven Organization) ไม่ได้หมายถึงการมีเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงาน วัฒนธรรมองค์กร และการตัดสินใจที่ยึดข้อมูลเป็นศูนย์กลาง สิ่งสำคัญคือการสร้างความมั่นใจให้กับพนักงานในการใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริมในการทำงาน และการมีผู้นำที่สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว
ความท้าทายขององค์กรในการปรับเปลี่ยนสู่การเป็น AI Driven Organization
แม้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะมีศักยภาพในการยกระดับขีดความสามารถขององค์กรอย่างมหาศาล แต่ประสบการณ์จากหลายองค์กรกลับพบว่า ความพยายามในการนำ AI เข้ามาใช้งานไม่ได้นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืนเสมอไป หากขาดความเข้าใจบริบทของการเปลี่ยนผ่าน และโครงสร้างรองรับที่เหมาะสม ดังนั้น องค์กรที่มุ่งหน้าสู่การเป็น AI-Driven Organization จึงควรให้ความสำคัญกับ “ความท้าทายเชิงโครงสร้างและวัฒนธรรม” ไม่แพ้การพัฒนาเทคโนโลยี โดยเฉพาะใน 3 ประเด็นสำคัญต่อไปนี้
1. การพึ่งพา AI โดยไม่เข้าใจหลักการทำงาน (Black Box AI) เนื่องจาก AI หลายระบบในปัจจุบัน โดยเฉพาะ Machine Learning และ Deep Learning ทำงานในลักษณะที่ซับซ้อนและยากต่อการอธิบายผลลัพธ์อย่างโปร่งใส ซึ่งมักเรียกกันว่า “Black Box” หากองค์กรนำ AI มาใช้โดยไม่ได้เข้าใจว่า “AI ตัดสินใจอย่างไร” หรือไม่สามารถตรวจสอบเหตุผลของคำแนะนำที่ AI ให้มาได้ อาจนำไปสู่ความเสี่ยงในการตัดสินใจผิดพลาด หรือขาด Accountability เช่น กรณีที่ AI ปฏิเสธลูกค้ารายหนึ่งจากการขอสินเชื่อ แต่ไม่มีใครสามารถอธิบายเหตุผลที่แท้จริงได้ ดังนั้น องค์กรที่ประสบความสำเร็จในการใช้ AI จึงต้องลงทุนใน “Explainable AI” (XAI) หรือกระบวนการสร้างความเข้าใจในโมเดล เพื่อให้บุคลากรสามารถตรวจสอบและไว้วางใจระบบได้อย่างแท้จริง รวมถึงต้องออกแบบระบบ Governance
2. ข้อมูลที่มีอคติ (Bias in Data) เนื่องจาก AI เรียนรู้จากข้อมูล ดังนั้น หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลมีอคติ ไม่ครบถ้วน หรือไม่สะท้อนความเป็นจริงในสังคม ย่อมทำให้การตัดสินใจของ AI ลำเอียงตามไปด้วย เช่น กรณีที่ข้อมูลผู้สมัครงานในอดีตมีอคติเชิงเพศหรือเชื้อชาติ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลนั้นอาจคัดกรองผู้สมัครในอนาคตอย่างไม่เป็นธรรม ซึ่งองค์กรต้องให้ความสำคัญกับ Data Quality และ Data Ethics รวมถึงควรมีคณะกรรมการจริยธรรมข้อมูล (Ethics Committee) เพื่อประเมินความเสี่ยงเชิงจริยธรรมที่อาจเกิดจากโมเดล
3. การมอง AI เป็น “โครงการเทคโนโลยี” มากกว่าการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์ อีกหนึ่งอุปสรรคสำคัญคือการที่ผู้บริหารหรือองค์กรบางแห่งยังมอง AI เป็นเพียงเครื่องมือทางเทคโนโลยีที่ “ฝ่าย IT หรือฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูล” ต้องรับผิดชอบ แทนที่จะมองว่า AI คือ “กลไกเปลี่ยนแปลงระดับองค์กร” ซึ่งต้องการการสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูง การกำหนดนโยบาย การวางกลยุทธ์ และการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมองค์กรควบคู่กันไป โดยในหลายกรณี เราพบว่า AI ถูกพัฒนาและทดลองในลักษณะ Pilot Projects แต่กลับไม่สามารถขยายผลได้ทั่วทั้งองค์กร เนื่องจากขาดการบูรณาการกับแผนงานระดับนโยบาย หรือขาดแรงส่งจากผู้นำองค์กรในการ “ขับเคลื่อนจากบนลงล่าง” (Top-Down Commitment) ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญของ AI Transformation ที่แท้จริง
ข้อเสนอเชิงปฏิบัติ: เริ่มให้เล็ก คิดให้ไกล ทำให้ต่อเนื่อง
การเดินทางสู่การเป็น AI-Driven Organization ไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นจากการลงทุนระบบขนาดใหญ่ สิ่งที่ควรเริ่มต้นคือการประเมินตนเองอย่างจริงจังใน 5 มิติที่กล่าวไป แล้วตั้งคำถามที่สำคัญกับตนเองว่า ข้อมูลของเราพร้อมใช้จริงหรือไม่? ใครคือผู้รับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของ AI? และเรากล้าที่จะปรับเปลี่ยนวิธีตัดสินใจขององค์กรหรือไม่ เมื่อ AI แสดงสิ่งที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน?
ดังนั้น องค์กรควรเริ่มต้นจากการสร้างกรอบเป้าหมายระยะสั้นที่วัดผลได้ เช่น การเพิ่มสัดส่วนการใช้ข้อมูล AI ในกระบวนการตัดสินใจภายในระยะเวลา 1–2 ปี ควบคู่กับการฝึกอบรมบุคลากรให้เข้าใจหลักการของ AI ในเชิงการใช้งาน ไม่ใช่แค่ด้านเทคนิค และที่สำคัญคือการจัดตั้งคณะทำงานเฉพาะกิจหรือทีม AI Task Force ข้ามสายงาน เพื่อดูแลและเชื่อมโยงการเปลี่ยนแปลงในระดับโครงการ สู่ระดับองค์กรได้อย่างแท้จริง และการนำ AI เข้ามาใช้ในองค์กรไม่ควรถูกมองว่าเป็น “คำตอบสุดท้าย” หรือ “เป้าหมายปลายทาง” ของการทรานส์ฟอร์มองค์กร แต่ควรถูกมองว่าเป็น เครื่องมือในการเร่งกระบวนการปรับตัว และสร้างความสามารถในการแข่งขันอย่างยั่งยืน
ที่มา:
