ถ้าแผนงานทั้งปีเสร็จใน 2 เดือน องค์กรจะทำอะไรต่อ ? คำถามจาก OpenAI ถึงผู้นำธุรกิจ

หากแผนงานทั้งปีเสร็จภายใน 2 เดือน องค์กรจะนำกำลังที่เพิ่มขึ้นไปทำอะไรต่อ ?

นี่คือคำถามที่ Sid Sharma ตำแหน่ง Head of Go to Market ประจำภูมิภาคอาเซียนของ OpenAI ชวนผู้นำธุรกิจคิดบนเวที Techsauce Global Summit 2026 ในเซสชัน ROI of Intelligence: Capturing Growth Beyond the Productivity Trap

คำถามนี้พาเรื่อง AI ออกจากกรอบเดิมที่มักวัดกันด้วยชั่วโมงทำงานที่ลดลงหรือค่าใช้จ่ายที่ประหยัดได้ เพราะเมื่อ AI เริ่มรับงานที่ยาวและซับซ้อนขึ้น ผลตอบแทนที่สำคัญกว่าอาจอยู่ที่ความสามารถใหม่ขององค์กร ทั้งการเดินหน้าโครงการที่เคยติดค้าง การทดลองสิ่งที่ไม่เคยมีทรัพยากรพอ และการย่นแผนงานระยะยาวให้เกิดขึ้นได้เร็วกว่าเดิม

จากคำตอบที่ดี สู่งานที่เสร็จจริง

Sid อธิบายวิวัฒนาการของ AI ผ่านการเปลี่ยนหน่วยวัดคุณค่า ช่วงแรกของ ChatGPT ผู้ใช้ถามคำถามและได้คำตอบกลับมา ต่อมาโมเดลเริ่มใช้เหตุผลได้ดีขึ้น เข้าถึงไฟล์ แอปพลิเคชัน และระบบต่าง ๆ เพื่อทำความเข้าใจบริบท ก่อนจะพัฒนามาถึง Agent ที่สามารถลงมือทำงาน และทีม Agent ที่ประสานงานกันได้

ความคาดหวังของผู้ใช้จึงเปลี่ยนตามไปด้วย เมื่อก่อนเราอาจพอใจกับแผนท่องเที่ยวที่ AI ช่วยจัดให้ วันนี้เราเริ่มคาดหวังให้ AI จองตั๋ว เพิ่มเที่ยวบินลงปฏิทิน และดูแลงานที่เกี่ยวข้องจนเสร็จ

จุดเปลี่ยนสำคัญจึงอยู่ที่การขยับจาก 'คำตอบ' ไปสู่ 'ผลลัพธ์' องค์กรเริ่มมองให้ไกลกว่าคุณภาพของคำตอบ โดยถามว่า AI ทำงานที่มอบหมายได้สำเร็จกี่งาน และผลลัพธ์นั้นนำไปใช้ต่อได้จริงหรือไม่

Sid เรียกช่วงเวลานี้ว่า 'ยุคแห่งประสิทธิผล' (Effectiveness Era) ซึ่งมีคำถามหลักว่า AI ช่วยให้คนในองค์กรทำงานได้เต็มศักยภาพขึ้นเพียงใด มากกว่าจะเร่งให้แต่ละคนทำงานเดิมในปริมาณที่มากขึ้น

เมื่อ AI กลายเป็นระบบปฏิบัติการส่วนตัว

ตัวอย่างที่ Sid ใช้กับงานของตัวเองสะท้อนการเปลี่ยนแปลงนี้ได้ชัด เขาต้องรับข้อมูลจากอีเมล Slack เอกสาร Google Docs จำนวนมาก และ Agent หลายตัวที่ส่งข้อมูลเข้ามาตลอดเวลา เขาจึงใช้ Codex ร่วมกับ ChatGPT Work สร้างระบบปฏิบัติการส่วนตัวที่ทำหน้าที่คล้ายหัวหน้าคณะทำงาน

ระบบดังกล่าวตรวจข้อมูลใหม่ทุกชั่วโมง เรียงลำดับความสำคัญ ประเมินว่างานใดทำต่อได้จากบริบทที่มี และเตรียมสิ่งที่ต้องให้ Sid ตัดสินใจไว้ เมื่อเปิดคอมพิวเตอร์ เขาจึงไม่ต้องเริ่มจากการไล่อ่านทุกช่องทาง แต่เริ่มจากหน้าที่บอกว่าควรใช้พลังงานกับเรื่องใด

เขายังยกตัวอย่างงานระยะยาวที่ให้โมเดลทำต่อเนื่องเป็นเวลา 2 วัน โดยรักษาบริบทของงานไว้ตลอดกระบวนการ ความสามารถลักษณะนี้ทำให้ AI เริ่มเข้าไปอยู่ในงานที่มีหลายขั้นตอน ตั้งแต่ค้นข้อมูล วิเคราะห์ ไปจนถึงสร้างชิ้นงาน มากกว่าจะเป็นเครื่องมือสำหรับถามตอบเป็นครั้ง ๆ

อย่างไรก็ตาม การใช้ AI เป็นผู้ช่วยส่วนบุคคลยังเป็นเพียงจุดเริ่มต้น เพราะสิ่งที่สร้างผลต่อธุรกิจมากกว่าคือการเชื่อมความสามารถเหล่านี้เข้ากับกระบวนการทำงานของทั้งองค์กร

ช่องว่าง 8.3 เท่าขององค์กรแนวหน้า

OpenAI แบ่งองค์กรที่ศึกษากลุ่มหนึ่งเป็น 'Frontier Firms' หรือองค์กรแนวหน้า โดยพิจารณาจาก 10% แรกที่สร้าง Output Token ต่อพนักงานสูงสุด ตัวเลขนี้เป็นสัญญาณหนึ่งว่าองค์กรกำลังมอบหมายให้ AI ผลิตงานมากเพียงใด แม้จะยังไม่ครอบคลุม ROI ทั้งหมดก็ตาม

Sid ระบุว่า ช่องว่างระหว่างองค์กรแนวหน้ากับองค์กรทั่วไปขยายจาก 2.6 เท่าเป็น 8.3 เท่าภายใน 5 เดือน วิธีนำ AI เข้าไปอยู่ในงานจริงจึงสร้างความแตกต่างได้มากกว่าการมีใบอนุญาตใช้เครื่องมือเพียงอย่างเดียว

แล้วองค์กรแนวหน้าที่ว่านี้คือะไร ? Sid บอกว่า องค์กรแนวหน้ามีลักษณะร่วมกันสามด้าน ได้แก่ 

• เปิดให้พนักงานเข้าถึง AI ในวงกว้าง 
• มีผู้บริหารสนับสนุนและใช้งานด้วยตัวเอง 
• มอง AI เป็นระบบนิเวศขององค์กร แทนที่จะมอบ Chatbot ให้พนักงานแล้วเพิ่มความคาดหวังว่าคนหนึ่งต้องทำงานแทนคนสิบคน

ผลที่ตามมาคือการใช้งานแบบ Agent เริ่มกระจายออกจากฝ่ายวิศวกรรม ตามข้อมูลของ OpenAI การเติบโตของการใช้งานในทีมกฎหมายสูงกว่า 100 เท่า ขณะที่ฝ่ายขาย การตลาด และสรรหาบุคลากรเติบโตมากกว่า 40 เท่าในองค์กรกลุ่มที่ศึกษา

ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนว่า AI ในองค์กรกำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือเฉพาะของ Developer ไปเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับงานความรู้หลายประเภท แต่การกระจายตัวนี้จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อองค์กรออกแบบสิทธิ์เข้าถึง ข้อมูล และการกำกับดูแลให้สอดคล้องกัน

ชั้นปัญญากลางขององค์กร

Sid เสนอภาพของ 'ชั้นปัญญา' (Intelligence Layer) ที่วางอยู่เหนือระบบงานของบริษัท โดยมี ChatGPT Work สำหรับพนักงาน, Codex สำหรับงานด้านเทคนิค, API สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการฝัง AI ลงในผลิตภัณฑ์, Agent สำหรับทีม และระบบควบคุมสำหรับผู้ดูแล

หัวใจของชั้นปัญญาคือบริบทและความจำร่วมขององค์กร มากกว่าจำนวนเครื่องมือ หาก Agent เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้อง รู้ว่าใครมีสิทธิ์ทำอะไร และส่งต่องานระหว่างระบบได้ AI ก็สามารถช่วยดูแลกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ

Sid ยกเคสของ Nvidia มาเล่าให้ฟัง พนักงานคนหนึ่งเคยใช้เวลาประมาณ 40% กับการวิเคราะห์ตัวเลขด้วยมือ ก่อนเปลี่ยนขั้นตอนดังกล่าวเป็นงานอัตโนมัติที่ทำงานสัปดาห์ละ 2 ครั้ง และยกเคสของ Sea Group ที่นำ ChatGPT Work ไปใช้ทั่วองค์กร และใช้ Codex เปลี่ยนกระบวนการพัฒนาจากการช่วยเติมโค้ด ไปสู่กระบวนการทำงานร่วมกับ Agent แบบครบวงจร

ผลที่น่าสนใจคือ เมื่อทีมส่งงานได้เร็วกว่ากำหนด บริษัทต้องกลับมาคิดเรื่องแผนผลิตภัณฑ์ใหม่ หากสิ่งที่ตั้งใจทำใน 6 ถึง 10 เดือนเกิดขึ้นได้วันนี้ คำถามของผู้บริหารจะเปลี่ยนจาก 'จะเร่งงานเดิมอย่างไร' เป็น 'องค์กรพร้อมสร้างอะไรเพิ่มจากกำลังที่เพิ่งได้มา'

สำหรับประเทศไทย Sid เปิดเผยว่า Agoda กำลังใช้ Codex กับ Developer เกือบทั้งหมด ครอบคลุมงานพัฒนา Cybersecurity กระบวนการ CI/CD หรือขั้นตอนทดสอบและส่งโค้ดขึ้นใช้งาน ตลอดจนการปรับปรุงวิธีส่งมอบซอฟต์แวร์ เขายังระบุว่าไทยอยู่ใน 20 อันดับแรกของโลกด้านการใช้งาน ChatGPT และ Codex รายสัปดาห์ และการใช้ Codex ในประเทศเติบโต 350 เท่าในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา

ตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลจาก OpenAI ที่นำเสนอบนเวที แต่ชี้ให้เห็นโอกาสของไทยในอีกด้านหนึ่ง การนำ AI มาใช้กำลังขยับจากการเรียนรู้ แปลภาษา และสร้างสรรค์เนื้อหา ไปสู่การสร้างระบบและผลิตภัณฑ์จริง

ROI ที่ควรวัดคือปัญญาที่ใช้การได้ต่อหนึ่งดอลลาร์

เมื่อ AI ทำงานได้หลายขั้นตอน การวัดต้นทุนจากราคา Token หรือการเลือกโมเดลที่ถูกที่สุดอาจทำให้เห็นภาพไม่ครบ โมเดลขนาดเล็กอาจมีราคาต่อ Token ต่ำกว่า แต่หากต้องสั่งหลายรอบ ใช้แรงมนุษย์ตรวจแก้มาก และยังไม่จบงาน ต้นทุนรวมอาจสูงกว่าโมเดลที่ทำงานสำเร็จในครั้งเดียว

Sid จึงเสนอหน่วยวัดว่า 'Useful Intelligence per Dollar' หรือปัญญาที่ใช้การได้ต่อหนึ่งดอลลาร์ โดยดูพร้อมกันสามเรื่อง ได้แก่ จำนวนงานที่ทำสำเร็จ คุณภาพและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ และมูลค่าที่เพิ่มขึ้นเมื่อองค์กรใช้งานต่อเนื่อง

คำถามคือ ในทุกหนึ่งดอลลาร์ที่ใช้ไป เราได้รับปัญญาที่นำไปใช้ได้จริงกลับมาเท่าไร

กรอบคิดนี้พาองค์กรออกจากกับดัก Productivity ที่นับเพียงเวลาซึ่งประหยัดได้ เพราะงานที่เสร็จเร็วขึ้นจะสร้างการเติบโตต่อเมื่อองค์กรนำกำลังส่วนเกินไปเปิดโครงการใหม่ ปรับผลิตภัณฑ์ หรือแก้ปัญหาที่เคยติดข้อจำกัดด้านคนและเวลา

Sid สรุปแนวทางสำหรับผู้นำไว้ 4 ข้อ เปิดให้พนักงานเข้าถึง AI อย่างทั่วถึง ออกแบบกระบวนการทำงานใหม่แทนการซ่อมขั้นตอนเดิม ผู้นำต้องทดลองใช้ด้วยตัวเอง และต้องทำให้ประโยชน์ของ AI ไปถึงคนทุกกลุ่มในองค์กร รวมถึงพนักงานหน้างาน

ท้ายที่สุด การวัด ROI ของ AI ต้องมองไกลกว่าต้นทุนที่ลดลง หากงานทั้งปีเสร็จใน 2 เดือน องค์กรมีจินตนาการ ความพร้อม และระบบกำกับดูแลมากพอจะเปลี่ยนเวลาที่ได้คืนมาให้เป็นการเติบโตหรือยัง ?

อ้างอิง : เซสชัน ROI of Intelligence: Capturing Growth Beyond the Productivity Trap ของ Sid Sharma ตำแหน่ง Head of Go to Market ประจำภูมิภาคอาเซียนของ OpenAI ในงาน Techsauce Global Summit 2026