แม้แต่ AI ก็อาจไม่ช่วยให้บริษัทโต ถ้ายังทำงานแบบเดิม 5 สัญญาณเตือนภัยจาก Accenture ที่บอกว่าองค์กรคุณกำลังหลงทาง

บทสรุปจากเซสชัน The AI Execution Paradox: Everyone Has AI. Fewer Have Results โดย Anoop Sagoo (CEO ของ Accenture SEA) บนเวที Techsauce Global Summit 2026 ที่ออกมาชี้ให้เห็นสภาวะย้อนศรของโลกธุรกิจในปัจจุบัน ในขณะที่กิจกรรมและการนำ AI มาใช้งานกำลังพุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่คุณค่าหรือผลตอบแทนจริงกลับสวนทางลดลง

ปัจจุบัน องค์กรในอาเซียนกว่า 80% นำ AI มาใช้งานแล้ว แต่ผลวิจัยล่าสุดกลับพบเรื่องน่าตกใจ: มีเพียงไม่ถึง 10% เท่านั้นที่ประสบความสำเร็จจนเกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง ยิ่งทุ่มเงินซื้อเทคโนโลยีล้ำสมัย ผลตอบแทนยิ่งเหลื่อมล้ำกับสิ่งที่จ่ายไป

ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ตัว AI แต่เกิดจากวิธีคิดและกระบวนการของผู้บริหารและคนทำงานที่กำลังกลายเป็นตัวถ่วง ถอดรหัส 5 หลุมพรางสำคัญที่ต้องรีบปรับ ก่อนที่งบ AI จะกลายเป็นเงินละลายแม่น้ำ

1. กับดักของการปรับเล็ก ที่ไม่มีวันสร้างความเปลี่ยนแปลง

ความผิดพลาดประการแรกที่หลายองค์กรกำลังเผชิญ คือการนำ AI ไปแทรกไว้ในกระบวนการทำงานแบบเดิม ๆ โดยไม่เคยคิดจะตั้งคำถามกับโครงสร้างทั้งหมด ลองมองตัวอย่างง่าย ๆ ในแผนกบัญชีและการเงิน

บริษัทส่วนใหญ่มักเริ่มต้นด้วยการใช้ AI เข้ามาช่วยอ่านเอกสาร ช่วยจับคู่ใบแจ้งหนี้ หรือตรวจทานตัวเลข ซึ่งถามว่าได้ประโยชน์ไหม? คำตอบคือได้ แต่มันเป็นเพียงการเซฟเวลาเล็ก ๆ น้อย ๆ ระดับนาทีหรือชั่วโมงให้พนักงานบางคน การทำแบบนี้เรียกว่าเป็นเพียง Redesign (การปรับแต่ง) งานเดิมให้เร็วขึ้นนิดหน่อย แต่โครงสร้างการทำงานยังคงเหมือนเดิมทุกประการ

หากเขยิบขึ้นมาอีกขั้น บางบริษัทอาจเริ่มทำ Reengineering (การปรับปรุงกระบวนการ) โดยนำ AI มาเชื่อมโยงระบบจัดซื้อจัดจ้างเข้ากับการชำระเงิน ซึ่งช่วยเรื่องเงินทุนหมุนเวียนได้ดีขึ้น แต่ผลลัพธ์ก็ยังคงกระจุกตัวอยู่แค่ในฝั่งการเงินเท่านั้น

แต่สิ่งที่องค์กรยุคนี้ต้องการจริง ๆ คือ Reinvent (การสร้างกระบวนการใหม่) ลองเปลี่ยนมุมมองใหม่ว่า ในระบบบัญชีนั้นเต็มไปด้วยข้อมูลซัพพลายเออร์นับล้านจุด ข้อมูลเหล่านั้นไม่ใช่แค่เรื่องการจ่ายเงิน แต่คือสัญญาณเตือนภัยของ Supply Chain หากเรารวบรวมข้อมูลใบเสร็จทั้งหมดมาวิเคราะห์ร่วมกัน เราจะเห็นทันทีว่าซัพพลายเออร์เริ่มมีการปรับราคาเนียน ๆ ตรงไหนบ้าง หรือเริ่มมีความเสี่ยงในการส่งมอบสินค้าอย่างไร นี่คือความแตกต่างระหว่างการใช้ AI แบบแก้ขัด กับการใช้ AI เพื่อพลิกเกมธุรกิจ

2. พนักงานขวัญเสีย และการทลายกำแพงความกลัว

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

ยิ่งไปกว่านั้น กระแสข่าวเรื่อง AI จะมาแย่งงาน ยิ่งสร้างความระส่ำระสายและความกลัวภายในจิตใจของพนักงาน ส่งผลให้เกิดแรงต้านเงียบ คนไม่กล้าทดลองใช้เพราะกลัวว่าวันหนึ่งเทคโนโลยีนี้จะมาแทนที่ตัวเอง

สิ่งที่องค์กรต้องทำอย่างเร่งด่วน คือการเปลี่ยนโครงสร้างบุคลากรใหม่ ทลายกำแพงระหว่างแผนก เช่น ทำให้ทีม Supply Chain และทีมบัญชีทำงานร่วมกันเป็นทีมข้ามสายงาน พร้อมทั้งสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย เพื่อให้พนักงานรู้สึกว่า AI ถูกนำเข้ามาเพื่อเสริมพลัง ไม่ใช่เพื่อทดแทนตัวเขา

3. สับสนในหน้าที่ และภาวะสุญญากาศของผู้นำ

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 ไม่ใช่ปล่อยให้แต่ละแผนกต่างคนต่างวิ่งจนชนกันเอง

4. ใจร้อนเกินไป และการคาดหวังความสมบูรณ์แบบตั้งแต่วันแรก

สิ่งหนึ่งที่แปลกประหลาดมากในโลกธุรกิจ คือเวลาที่เราเอารับพนักงานใหม่เข้ามาทำงาน 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 ต้องยอมเสียเวลาในการป้อนบริบท รหัสงาน และกระบวนการที่แท้จริงเข้าไป รวมทั้งต้องยอมรับการปรับจูนในช่วงแรก เพื่อให้ AI ค่อย ๆ เรียนรู้และเติบโตจนกลายเป็นสมองขององค์กรที่ใช้งานได้จริงในที่สุด

5. เลิกจมอยู่กับตัวเลขลดต้นทุน แล้วหันมาวัดมูลค่ารวมที่แท้จริง

หลุมพรางสุดท้ายที่ดักทางผู้บริหารจำนวนมาก คือการตั้งเป้าหมายการวัดผลที่แคบจนเกินไป โดยมุ่งหวังเพียงแค่การลดต้นทุน หรือการประหยัดชั่วโมงทำงาน

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

นอกจากนี้ ในเรื่องของต้นทุนการใช้ แม้ปัจจุบันราคาค่าบริการ AI จะถูกลงอย่างมาก แต่การพยายามวิ่งไล่ตามโมเดลที่ถูกที่สุด หรือในทางกลับกัน การทุ่มใช้โมเดลที่แพงที่สุดกับทุกงาน ก็ไม่ใช่คำตอบ 

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

สุดท้ายแล้ว Key Takeaway ที่สำคัญจาก Session นี้คือ ในวันที่ใคร ๆ ก็มี AI และทุกคนต่างทุ่มเงินซื้อเทคโนโลยีชนิดเดียวกัน เทคโนโลยีจึงไม่ได้เป็นปัจจัยที่สร้างความแตกต่างอีกต่อไป ผู้ชนะในเกมนี้จึงไม่ใช่คนที่ใช้เงินเยอะที่สุด หรือมีโมเดลล้ำสมัยที่สุด

แต่ผู้ชนะที่แท้จริง คือองค์กรที่ตระหนักได้ว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือ ส่วนหัวใจสำคัญคือการกล้าปฏิวัติตัวเอง ทั้งการ redesign กระบวนการทำงานใหม่ทั้งหมด การลงทุนในศักยภาพของคน และการมีผู้นำที่กล้าตัดสินใจ เพื่อเปลี่ยนเทคโนโลยีในมือให้กลายเป็นผลตอบแทนที่จับต้องได้อย่างแท้จริง