AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่ทำให้องค์กรเติบโต 5 บทเรียนจาก Accenture เพื่อเปลี่ยน AI ให้เป็นคุณค่าทางธุรกิจ

ในเซสชัน “The AI Execution Paradox: Everyone Has AI. Fewer Have Results” บนเวที Techsauce Global Summit 2026 โดย Anoop Sagoo, CEO of Accenture Southeast Asia, ชี้ให้เห็นความท้าทายสำคัญขององค์กรในวันนี้ แม้การนำ AI มาใช้จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่มีเพียงส่วนน้อยที่สามารถเปลี่ยนการลงทุนเหล่านั้นให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจในระดับองค์กรได้

ช่องว่างนี้ไม่ได้เกิดจากข้อจำกัดของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากวิธีที่องค์กรออกแบบกระบวนการทำงาน พัฒนาคน กำหนดบทบาทผู้นำ และวัดคุณค่าที่ AI สร้างขึ้น ต่อไปนี้คือ 5 บทเรียนสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการก้าวจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้จริง

1. อย่าเพียงนำ AI ไปเสริมงานเดิม ต้องออกแบบกระบวนการใหม่

ความผิดพลาดประการแรกที่หลายองค์กรกำลังเผชิญ คือการนำ AI ไปแทรกไว้ในกระบวนการทำงานแบบเดิม ๆ โดยไม่เคยคิดจะตั้งคำถามกับโครงสร้างทั้งหมด หากลองมองตัวอย่างในแผนกบัญชีและการเงิน เราจะเห็นระดับการปรับตัวที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน อาทิ

Automation / Optimization (ทำงานเดิมให้เร็วขึ้น): บริษัทส่วนใหญ่มักเริ่มต้นด้วยการใช้ AI เข้ามาช่วยอ่านเอกสาร จับคู่ใบแจ้งหนี้ หรือตรวจทานตัวเลข ซึ่งช่วยประหยัดเวลาเล็ก ๆ น้อย ๆ ให้พนักงาน แต่โครงสร้างและวิธีทำงานเดิมยังคงเหมือนเดิมทุกประการ

Reengineering (ปรับกระบวนการให้เชื่อมโยงและมีประสิทธิภาพขึ้น): เขยิบขึ้นมาอีกขั้น ด้วยการนำ AI มาเชื่อมต่อระบบจัดซื้อจัดจ้างเข้ากับการชำระเงิน ช่วยให้เงินทุนหมุนเวียนและกระบวนการทำงานข้ามแผนกไหลลื่นขึ้น แม้จะทรงพลังขึ้น แต่ผลลัพธ์ก็ยังคงจำกัดอยู่แค่ในขอบเขตงานการเงิน

Reinvention (คิดใหม่ทั้งวิธีทำงานและคุณค่าที่องค์กรสร้างได้): การพลิกเกมที่แท้จริงคือการมองว่า ข้อมูลใบเสร็จและซัพพลายเออร์นับล้านจุดในระบบบัญชี ไม่ใช่แค่งานเอกสารเพื่อการชำระเงิน แต่คือสัญญาณเตือนภัยของ Supply Chain เมื่อนำ AI มาวิเคราะห์ภาพรวมทั้งหมด องค์กรจะเห็นทันทีว่ามีความเสี่ยงในการส่งมอบสินค้าตรงไหน หรือซัพพลายเออร์เริ่มปรับราคาอย่างไร นี่คือการเปลี่ยนจากการใช้ AI เพียงเพื่อลดเวลา มาเป็นการสร้างคุณค่าใหม่ทางธุรกิจอย่างสิ้นเชิง

2. สร้างความพร้อมของคนและวัฒนธรรมแห่งการเรียนรู้

การนำเทคโนโลยีมาติดตั้งนั้นเป็นเรื่องง่าย แต่การทำให้คนยอมใช้งานอย่างเต็มใจและถูกต้องกลับเป็นเรื่องที่ยากกว่าหลายเท่า ปัญหาใหญ่ในปัจจุบันคือ องค์กรส่วนใหญ่ขาดสิ่งที่เรียกว่า AI Literacy หรือความเข้าใจในเทคโนโลยีอย่างแท้จริง เรามักมอง AI เป็นเหมือนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ตัวหนึ่ง ทั้งที่ในความเป็นจริง AI คือ ทักษะใหม่ ที่พนักงานทุกคนต้องเรียนรู้เหมือนกับการฝึกอ่านเขียน

ยิ่งไปกว่านั้น ความกังวลว่า AI อาจเข้ามาทดแทนบางบทบาท ยิ่งสร้างความระส่ำระสายและความกลัวภายในจิตใจของพนักงาน ส่งผลให้เกิดแรงต้านเงียบ คนไม่กล้าทดลองใช้เพราะกลัวว่าวันหนึ่งเทคโนโลยีนี้จะมาแทนที่ตัวเอง

สิ่งที่องค์กรต้องทำอย่างเร่งด่วน คือการเปลี่ยนโครงสร้างบุคลากรใหม่ ทลายกำแพงระหว่างแผนก เช่น ทำให้ทีม Supply Chain และทีมบัญชีทำงานร่วมกันเป็นทีมข้ามสายงาน พร้อมทั้งสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย ช่วยให้พนักงานเข้าใจว่า AI จะเข้ามาเสริมศักยภาพ เปลี่ยนวิธีทำงาน และเปิดโอกาสให้คนสร้างคุณค่าในบทบาทที่สูงขึ้น

3. AI Transformation ต้องมีเจ้าภาพและทิศทางจากผู้นำ

อีกหนึ่งเหตุผลที่ทำให้โครงการ AI ในหลายบริษัทเดินไปแบบไม่มีทิศทาง คือการขาด Top-down Mandate หรือการชี้ขาดจากผู้บริหารระดับสูงอย่างแท้จริง

เนื่องจาก AI เป็นเทคโนโลยีที่ใคร ๆ ก็เข้าถึงได้ ความสับสนจึงเกิดขึ้นทันทีในระดับ C-Suite คำถามคือ ใครควรเป็นเจ้าของ AI ในบริษัท? ฝ่าย IT มองว่าเป็นหน้าที่ของตน ในขณะที่หัวหน้าฝ่ายการตลาด ฝ่ายขาย หรือฝ่ายบุคคล ก็ต่างคนต่างซื้อซอฟต์แวร์ AI มาทดลองใช้ในแผนกของตัวเอง ผลลัพธ์ที่ตามมาคือความซ้ำซ้อน ความไม่เข้ากันของข้อมูล และวิสัยทัศน์ที่กระจัดกระจาย

องค์กรที่ประสบความสำเร็จในการใช้ AI ระดับโลก อย่าง JP Morgan หรือ DBS Bank สิ่งหนึ่งที่เหมือนกันคือ ตัว CEO เป็นผู้ลงมาชี้ขาดและขับเคลื่อนด้วยตัวเอง ผู้นำต้องสร้างกติกาที่ชัดเจน มีกรอบธรรมมาภิบาล (Responsible AI) และการบริหารจัดการความปลอดภัยของข้อมูล (Data Sovereignty) เพื่อให้ทุกคนมองเห็นภาพเป้าหมายเดียวกัน ไม่ใช่ปล่อยให้เกิดการลงทุนที่ซ้ำซ้อนและขาดการเชื่อมโยง

4. AI ต้องมีเวลาเรียนรู้บริบทขององค์กร

สิ่งหนึ่งที่แปลกประหลาดมากในโลกธุรกิจ คือ เวลาที่เรารับพนักงานใหม่เข้ามาทำงาน เรามักจะมีระยะเวลาทดลองงาน หรือให้เวลาเขาปรับตัว 3 ถึง 6 เดือนเพื่อเรียนรู้นโยบายและวัฒนธรรมขององค์กร แต่เมื่อเป็นเรื่องของ AI เรากลับคาดหวังให้มันทำงานได้ถูกต้อง 100% สมบูรณ์แบบตั้งแต่วันแรก

นี่คือการตกหลุมพรางทางความคิดอย่างรุนแรง เพราะ AI โมเดลทั่วไปในตลาด เก่งเรื่องทั่ว ๆ ไป แต่พวกมันไม่รู้จักบริบทของบริษัทคุณ นโยบายและขั้นตอนการทำงานส่วนใหญ่ขององค์กรถูกเขียนขึ้นมาเพื่อให้มนุษย์อ่าน เมื่อนำไปใส่ให้ AI อ่านในช่วงแรก จึงไม่แปลกเลยที่จะเกิดความผิดพลาดหรือได้ผลลัพธ์ที่ไม่ตรงประเด็น

องค์กรต้องเข้าใจธรรมชาติของ Learning Curve ต้องยอมเสียเวลาในการให้บริบท ข้อมูล กติกาทางธุรกิจ และกระบวนการทำงานที่ถูกต้องเข้าไป รวมทั้งต้องยอมรับการปรับจูนในช่วงแรก เพื่อให้ AI ค่อย ๆ เรียนรู้และเติบโตจนกลายเป็นความสามารถด้าน AI ที่เข้าใจบริบทขององค์กรที่ใช้งานได้จริงในที่สุด

5. วัดคุณค่าของ AI จากผลลัพธ์ของทั้งกระบวนการ

หลุมพรางสุดท้ายที่ดักทางผู้บริหารจำนวนมาก คือการตั้งเป้าหมายการวัดผลที่แคบจนเกินไป โดยมุ่งหวังเพียงแค่การลดต้นทุน หรือการประหยัดชั่วโมงทำงาน

หากคุณใช้ AI แล้วประหยัดเวลาพนักงานได้วันละ 1 ชั่วโมง คำถามคือ คุณจะเปลี่ยน 1 ชั่วโมงที่ประหยัดได้นั้นให้กลายเป็นเงินสดหรือกำไรได้อย่างไร? ในความเป็นจริง มันทำได้ยากมากหากกระบวนการทำงานยังคงไม่ต่อเนื่องและกระจัดกระจาย การโฟกัสเพียงแค่เศษเสี้ยวของเวลาที่ประหยัดได้ ไม่เคยนำไปสู่ผลตอบแทนมหาศาลอย่างที่คิด

นอกจากนี้ ในเรื่องของต้นทุนการใช้ แม้ปัจจุบันราคาค่าบริการ AI จะถูกลงอย่างมาก แต่การพยายามเลือกโมเดลโดยพิจารณาเพียงต้นทุน หรือในทางกลับกัน การทุ่มใช้โมเดลที่แพงที่สุดกับทุกงาน ก็ไม่ใช่คำตอบ 

สิ่งสำคัญคือการมอง Workflow Economics หรือต้นทุนและมูลค่ารวมของทั้งกระบวนการ รู้จักเลือกใช้โมเดลให้เหมาะกับระดับความซับซ้อนของงาน และเปลี่ยนมุมมองจากการใช้ AI เพื่อตัดงบมาเป็นการใช้ AI เพื่อสร้างโอกาสการเติบโตใหม่ ๆ ให้กับธุรกิจ

บทเรียนสำคัญจากเซสชันนี้คือ เมื่อทุกองค์กรสามารถเข้าถึงเทคโนโลยี AI ที่ใกล้เคียงกัน ความได้เปรียบจะไม่ได้มาจากการมีโมเดลที่ล้ำสมัยที่สุดหรือใช้งบประมาณมากที่สุด แต่มาจากความสามารถในการนำ AI ไปออกแบบวิธีทำงานใหม่ในระดับองค์กร

องค์กรที่สร้างผลลัพธ์ได้จริงจะเชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจ พัฒนาคนให้พร้อมทำงานร่วมกับ AI มีผู้นำที่กำหนดทิศทางอย่างชัดเจน และวัดผลจากคุณค่าที่เกิดขึ้นตลอดทั้งกระบวนการ

เพราะคำถามสำคัญในวันนี้ไม่ใช่เพียงว่า “องค์กรของคุณมี AI แล้วหรือยัง” แต่คือ “AI กำลังช่วยให้องค์กรสร้างคุณค่าใหม่และเติบโตแตกต่างจากเดิมได้อย่างไร”