ถ้าสร้างบริษัทวันนี้ จะออกแบบแบบเดิมไหม โจทย์ที่ กระทิง-เรืองโรจน์ พูนผล ฝากผู้นำองค์กรไทย

หลายองค์กรมี AI ครบแล้ว ทั้ง Copilot, Agent, ChatGPT, ห้องทดลอง AI และ Use Case เป็นร้อย แต่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้กลับยังไม่ขยับตาม

คุณกระทิง เรืองโรจน์ พูนผล ประธาน Disrupt Health Impact Fund และผู้ร่วมก่อตั้ง House of Wisdom เปิดเซสชัน AI-Native Transformation ในงาน Nation Forum 2027 หัวข้อ Thailand's Agenda เขายกตัวอย่างให้เห็นภาพว่า การลงทุนด้าน AI ของทุกอุตสาหกรรมเพิ่มเป็น 1.7% ของรายได้ ราวสองเท่าจากเดิม ขณะที่ AI ฉลาดขึ้นราว 10 เท่า แต่ผลลัพธ์ไม่ได้เพิ่มตาม

ในมุมของเขา AI เป็นเหมือนเพื่อนร่วมงานอีกคนไปแล้ว สิ่งที่ยังขาดคือ Transformation หรือการเปลี่ยนองค์กรจริง ๆ แกนของเซสชันจึงอยู่ที่สองเรื่อง คืออย่า 'Automate the past' หรือเอา AI ไปเร่งงานแบบเดิม และความสำเร็จของ AI Transformation ส่วนใหญ่เป็นเรื่องของคน

'AI การละคร' ที่นับ Use Case แทนนับมูลค่า

เขาเรียกสิ่งที่เกิดขึ้นว่า AI Theater หรือ 'AI การละคร' คือการปั๊ม Use Case ให้ได้เยอะ ลงสื่อ โพสต์ฉลองกันเต็มโซเชียล แต่ผลต่อธุรกิจจริงนิดเดียว เขาบอกลูกศิษย์เสมอว่า เมื่อไรที่เกิดบรรยากาศ 'เย้ ๆ' ให้ระวังไว้ก่อน เพราะมักเป็นภาพลวงตา ทางออกคือเลิกนับจำนวน Use Case แล้วนับว่า AI ทำให้รายได้ อัตรากำไร ต้นทุน ผลิตภาพ และความเร็วดีขึ้นหรือไม่ รวมถึงลูกค้ารักบริษัทมากขึ้นหรือเปล่า

ฉีดฮอร์โมนให้ม้า ไม่ได้ทำให้เกิดจรวด

ภาพที่เขาเห็นบ่อยคือองค์กรเก่าที่ยัด AI เข้าไปในกระบวนการเดิม มีงาน 10 ขั้นตอน ก็เอา AI ไปปรับปรุงขั้นที่ 4 แล้วอาจมีคนตรวจงานเพิ่มในขั้นที่ 5 ซึ่ง Copilot ช่วยให้กระบวนการพวกนี้เร็วขึ้นจริง แต่ workflow เดิม สถาปัตยกรรมเดิม และวัฒนธรรมเดิมยังอยู่ครบ แปลว่าองค์กรอาจไม่ได้เปลี่ยนสักเท่าไหร่

เขาเปรียบว่าเหมือนขี่ม้าอยู่ แล้วไปฉีดฮอร์โมนเร่งโตให้ม้าจนล่ำเป็นซิกแพก สุดท้ายก็ยังเป็นม้า ทั้งที่ทางเลือกคือสร้างจรวด คำถามที่เขาฝากผู้บริหารระดับ C-Level จึงย้อนกลับไปที่วันแรก

ถ้าเราสร้างบริษัทของคุณวันนี้ โดยมี AI ให้ใช้ตั้งแต่วันแรก เราจะออกแบบบริษัทแบบนี้ไหม (If we build your company today with AI available from Day 1, would we design it this way?)

เขาแบ่งการสร้างมูลค่าจาก AI เป็นสามขั้น คือ 

• Deploy คือใช้เครื่องมือ GenAI ลดงานประจำ
• Reshape คือเปลี่ยนวิธีทำงานของทั้งฟังก์ชัน เช่น การตลาดหรือบริการลูกค้า
• Invent คือสร้างสินค้าและโมเดลธุรกิจใหม่ที่มี AI เป็นแกน 

เขาประเมินว่าองค์กรไทยทำขั้น Deploy กันครบแล้ว ส่วน Reshape เขาเห็นบางบริษัทเริ่มจากฝ่ายบุคคล บางบริษัทเปลี่ยนฝ่ายการเงินทั้งฟังก์ชัน

ตัวอย่างของ Reshape งานบริการลูกค้าที่เขายกมาคือ IKEA ซึ่งใช้ AI รับคำถามลูกค้าแต่ไม่ได้เลิกจ้างทีมคอลเซ็นเตอร์ ตามรายงานของ Fortune เมื่อเดือนกรกฎาคม 2026 เปิดเผยว่า IKEA ฝึกทักษะใหม่ให้พนักงานคอลเซ็นเตอร์ราว 8,500 คน ให้รับเรื่องที่ซับซ้อนขึ้นหรือเป็นที่ปรึกษาด้านการออกแบบที่เน้นการขาย ตรงกับที่เขาเล่าว่าเปลี่ยนคนกลุ่มนี้ให้เป็นผู้ให้คำปรึกษาด้านตกแต่งภายในและเพิ่มมูลค่าให้ลูกค้า

เมื่อสติปัญญาไม่ขาดแคลนและเดอะแบกไม่ใช่คอขวด

ในอดีต หนึ่งในต้นทุนที่แพงที่สุดขององค์กรคือ 'สติปัญญา' (Intelligence) เพราะต้องพึ่งพาความสามารถของมนุษย์ คุณกระทิงจึงชวนผู้ฟังตั้งคำถามว่า องค์กรของคุณมี 'เดอะแบก' หรือไม่ คนที่เก่งที่สุด ฉลาดที่สุด แต่กลับกลายเป็นคอขวดที่ทุกงานต้องผ่าน

แล้วจะเกิดอะไรขึ้น หากสติปัญญาไม่ใช่ทรัพยากรที่ขาดแคลนอีกต่อไป ?

เมื่อ AI ทำให้เข้าถึงสติปัญญาได้ง่ายขึ้น ต้นทุนในการสร้างสรรค์ ประสานงาน และทดลองสิ่งใหม่ ๆ ก็ลดลง ขณะที่องค์กรสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้น และคนแต่ละคนทำงานได้มากขึ้นกว่าเดิม

คุณกระทิงอธิบายว่า ที่ผ่านมา Digital Disruption มักเริ่มจากธุรกิจคอนเทนต์ ก่อนขยายไปสู่คอมเมิร์ซ การชำระเงิน โลจิสติกส์ และฟินเทค แต่วันนี้ AI กำลังลดต้นทุนการสร้างคอนเทนต์อย่างมหาศาล จนสามารถผลิตภาพยนตร์คุณภาพระดับฮอลลีวูดได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำลงมาก

อีกสิ่งที่น่าจับตาคือ ความสามารถของ AI Agent ที่พัฒนาอย่างก้าวกระโดด จากเดิมที่ทำงานซึ่งมนุษย์ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที ไปสู่การรับมือกับงานที่ซับซ้อนและใช้เวลานานขึ้นเรื่อย ๆ

คุณกระทิงยกกราฟที่แสดงการเติบโตของความสามารถ AI Agent ซึ่งเขาอธิบายว่า Productivity เพิ่มขึ้นราว 1,000 เท่าใน 30 เดือน อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดในกราฟดังกล่าววัดระยะเวลาของงานที่ AI Agent สามารถทำสำเร็จได้อย่างน่าเชื่อถือ ไม่ใช่ผลิตภาพขององค์กรที่เพิ่มขึ้นโดยตรง

สำหรับอีก 3 ปีข้างหน้า คุณกระทิงหยิบยกคำคาดการณ์ว่า Agentic AI จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานมาตรฐานขององค์กร และต้นทุนของ Intelligence จะลดลงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งถูกประเมินว่ามีโอกาสเกิดขึ้นสูงมาก ขณะที่อย่างน้อยหนึ่งอุตสาหกรรมขนาดใหญ่อาจเผชิญการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างจากการใช้ AI ทดแทนแรงงาน

นอกจากนี้ เขายังเล่าถึงคำทำนายที่ได้ยินจากเวทีระดับโลกว่า ภายใน 12 เดือน AI Agent อาจเข้าไปอยู่ในโทรศัพท์มือถือหรือคอมพิวเตอร์ของเราโดยตรง เรียนรู้พฤติกรรมและวิธีทำงานของเจ้าของเครื่องเป็นเวลาราว 6 เดือน ก่อนจะสามารถทำงานแทนได้มากกว่า 80%

4 เรื่องที่ผู้นำยังมอบหมายให้ AI ทำแทนไม่ได้

คุณกระทิงเล่าว่า ครั้งหนึ่งเขาเคยถามผู้นำด้าน AI ระดับโลกแทน CEO รุ่นเก่าที่ไม่ถนัดเทคโนโลยีว่าจะปรับตัวอย่างไร คำตอบที่ได้รับคือ CEO ยุคใหม่ไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องเข้าใจเทคโนโลยีและ AI

เพราะอุปสรรคของ AI Transformation หลายครั้งเริ่มต้นจากตัวผู้นำเอง ตั้งแต่การขาดวิสัยทัศน์ การสร้าง AI Use Case จำนวนมากแต่ไม่เกิดผลลัพธ์ ผู้บริหารระดับกลางที่กลายเป็นคอขวด ไปจนถึงการพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอกมากเกินไป จนองค์กรขาดความสามารถด้านนวัตกรรมของตัวเอง

แต่ในวันที่ AI เก่งขึ้นเรื่อย ๆ คำถามสำคัญคือ AI ช่วยให้ผู้นำมีเวลาและความสามารถในการโฟกัสกับสิ่งที่ตัวเองต้องทำ และไม่ควรมอบหมายให้ AI ทำแทนได้ดีขึ้นหรือไม่?

คุณกระทิงระบุว่า มี 4 เรื่องที่ยังเป็นหน้าที่สำคัญของผู้นำ ได้แก่

1. Foresight ความสามารถในการมองเห็นอนาคต เหมือนที่ Steve Jobs เคยทำ
2. Taste การรู้ว่าอะไรควรทำหรือไม่ควรทำ เหมือน Coco Chanel
3. Conviction การมีวิจารณญาณและความเชื่อมั่นในสิ่งที่ตัดสินใจ เหมือน Jeff Bezos
4. Courage ความกล้าที่จะลงมือทำ แม้เป็นสิ่งที่คนอื่นมองว่าเป็นไปไม่ได้ เหมือน Elon Musk

เขายังเล่าถึงบทสนทนากับ Chief Economist ของ World Bank ที่ย้ำว่า ผู้นำยังจำเป็นต้องมี Analog Skill ควบคู่กับ AI Skill เพราะการเป็นผู้นำไม่ได้มีแค่การใช้เทคโนโลยีให้เก่งขึ้น แต่ต้องมองเห็นสัญญาณการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ที่คนอื่นมองข้าม ประเมินอนาคตได้หลายฉากทัศน์ และเลือกสิ่งสำคัญมาลงมือทำให้เกิดผลจริง

เลือกงานให้ถูกว่าอะไรเป็นของคน

อีกโจทย์สำคัญขององค์กรยุค AI คือการเลือกให้ถูกว่า งานแบบไหนยังต้องใช้มนุษย์ งานแบบไหนควรให้คนทำงานร่วมกับ AI และงานแบบไหนสามารถให้เครื่องจักรทำแทนได้

คุณกระทิงแบ่งงานออกเป็น 4 กลุ่ม ได้แก่

1. Human Core งานที่ยังต้องใช้มนุษย์เป็นหลัก โดยเฉพาะงานที่ต้องอาศัยความเข้าอกเข้าใจ เช่น ผดุงครรภ์ พยาบาล และการดูแลผู้ป่วยระยะท้าย
2. Human-Machine Collaboration งานที่คนและ AI สามารถทำร่วมกันได้ เช่น งานเสมียนและช่างทำผม
3. Human Frontier งานที่ AI หรือเครื่องจักรยังต้องใช้เวลาอีกมากกว่าจะเข้ามาทดแทนได้ เช่น ช่างประปาและช่างไฟฟ้า
4. Machine's Turf งานที่เครื่องจักรสามารถรับหน้าที่หลักได้ เช่น การคัดแยกสินค้าในคลังและงานสายการผลิต

บทบาทของผู้นำจึงเปลี่ยนจาก 'Put the right man into the right job' ไปเป็น 'Put the right AI into the right job at the right Tokenomics and right Risk Profile' หมายถึงเลือก AI ที่เหมาะกับงาน ในต้นทุนการใช้โมเดลที่คุ้ม เพราะบางโมเดลกินโทเคนแพงเกินไป และในระดับความเสี่ยงที่รับได้

ข้อมูลที่หลับใหลในองค์กร และทำไม AI Transformation จึงเป็นเรื่องของคน

คุณกระทิงอธิบายว่า ความสำเร็จของ AI Transformation ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว โดยแบ่งปัจจัยออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ 10% เป็นเรื่องของ AI เอง 20% เป็นเรื่องเทคโนโลยีและข้อมูล ส่วนอีก 70% เป็นเรื่องของคนและการบริหารการเปลี่ยนแปลง 

หนึ่งในความท้าทายสำคัญคือ AI ที่องค์กรนำมาใช้ไม่ได้เข้าใจธุรกิจของเราตั้งแต่แรก ทั้งข้อมูลภายใน บริบทการทำงาน หรือแม้แต่ภาษาที่พนักงานใช้สื่อสารกัน

ขณะเดียวกัน องค์กรยังมีข้อมูลอีกมหาศาลที่ไม่ได้ถูกนำมาใช้ประโยชน์ หรือที่เรียกว่า Dormant Data รวมถึงความรู้และประสบการณ์ที่สะสมอยู่ในตัวพนักงาน 

โจทย์จึงไม่ใช่แค่การนำข้อมูลเหล่านี้มาให้ AI เรียนรู้ แต่ต้องทำอย่างไรให้องค์กรและพนักงานเก่งขึ้นไปพร้อมกัน โดยยังรักษาข้อมูลสำคัญไว้เป็นทรัพย์สินขององค์กร ไม่ใช่นำข้อมูลไปทำให้ AI ฉลาดขึ้น แต่พนักงานกลับไม่ได้พัฒนาตาม หรือกลายเป็นการช่วยให้บริษัทอื่นฉลาดขึ้นด้วย

ส่วนเรื่องคน คุณกระทิงย้ำว่า AI Transformation ไม่ควรเป็นหน้าที่ของ CIO หรือ CTO เพียงฝ่ายเดียว แต่ CEO ต้องลงมานำการเปลี่ยนแปลงด้วยตัวเอง ถึงขั้นตั้งข้อสังเกตว่า หาก CEO ไม่ลงมาลุยอย่างน้อยสัปดาห์ละหนึ่งวัน ก็อาจเป็นเพียง AI การละครอีกฉากหนึ่ง

ฝ่ายทรัพยากรบุคคลเองก็ต้องเปลี่ยนบทบาทเช่นกัน โดย Chief People Officer ไม่สามารถเป็นเพียงทีมสนับสนุนอยู่เบื้องหลังอีกต่อไป แต่ต้องเป็นผู้ร่วมขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทั้งองค์กร ตั้งแต่การพัฒนาทักษะไปจนถึงการปรับโครงสร้างและรูปแบบการทำงาน

ทั้งหมดนี้สะท้อนสิ่งที่คุณกระทิงย้ำบนเวทีว่า “Every single transformation is all about people” หรือทุกการเปลี่ยนแปลงล้วนเป็นเรื่องของคน

เปลี่ยนพนักงานให้เป็นผู้ประกอบการ

ภาพองค์กรอนาคตที่เขาคาดการณ์ไว้ คือองค์กรที่ไม่มีพนักงานแบบรอสั่ง มีแต่ Nanopreneur คือทีมเล็กที่ทำงานกับ AI Agent ได้รับเงินทุน และต้องรับผิดชอบผลลัพธ์ของธุรกิจเต็มที่  Entrepreneur Creator

ก่อนลงจากเวที เขาตอบคำถามที่ทุกคนถามว่า ถ้า AI ฉลาดกว่าเราแล้วจะเป็นอย่างไร เขายอมรับตรง ๆ ว่า AI ฉลาดกว่าเราในหลายเรื่อง

การเป็นมนุษย์มีมากกว่าความฉลาดอยู่มาก (Being human is way more than intelligence)

คุณกระทิงปิดเซสชันด้วยความเห็นว่า อนาคตต้องมีมนุษย์เป็นผู้นำและยึดมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ('human-led and human-centric') ความเข้าอกเข้าใจ ความเมตตา ความใส่ใจ ความรัก และความกล้า รวมถึงการกำหนดความหมาย ยังเป็นเรื่องของมนุษย์

อ้างอิง เซสชัน AI-Native Transformation ของคุณกระทิง เรืองโรจน์ พูนผล ในงาน Nation Forum 2027 Thailand's Agenda

เตรียมความพร้อมให้ธุรกิจของคุณก้าวสู่ยุค AI อย่างมั่นใจ ด้วยการพัฒนา people, process และ technology อย่างครบวงจรไปกับ Techsauce

ร่วมสำรวจแนวทางและโอกาสในการเปลี่ยนผ่านสู่ AI-first organization ไปกับเรา Techsauce

เพื่อนร่วมทางในการพัฒนา AI journey ของคุณ ได้ที่: https://services.techsauce.co/contact-us

หรืออีเมล [email protected]