ถอดรหัส AI-Driven Business เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่คือบททดสอบวิธีคิดขององค์กร

• Facebook
• X
• Line

ในวันที่ AI กลายเป็นคำที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในโลกธุรกิจ หลายองค์กรต่างเร่งนำเทคโนโลยีนี้เข้ามาใช้งานด้วยความหวังว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน แต่ในความเป็นจริงกลับมีองค์กรจำนวนไม่น้อยที่เริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว แต่ไม่สามารถขยายผลหรือสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้จริง สิ่งนี้สะท้อนว่า “ปัญหา” อาจไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีคิด วิธีนำไปใช้ และที่สำคัญที่สุดคือ “ผู้นำ” ที่เป็นคนกำหนดทิศทางของการเปลี่ยนผ่านสู่การเป็นองค์กร AI-Driven อย่างแท้จริง

ซึ่งเบลล์มีโอกาสได้ไปฟังประเด็นเหล่านี้ที่ถูกถ่ายทอดอย่างเข้มข้นจากงาน People Performance Conference 2026 ภายใต้เซสชั่น “Leading in the Era of AI: ถอดรหัสผู้นำยุค AI” โดย คุณอภิวุฒิ พิมลแสงสุริยา จาก Slingshot Group ซึ่งได้ชี้ให้เห็นภาพใหญ่ของการใช้ AI ในองค์กร ทั้งความจริงที่หลายคนมองข้าม สาเหตุที่โครงการ AI ส่วนใหญ่ล้มเหลว และแนวทางที่ผู้นำควรปรับตัวเพื่อขับเคลื่อนองค์กรให้สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ช่องว่างของการใช้ AI ในองค์กร เมื่อความกังวลไม่ใช่การเริ่มต้น แต่คือผลลัพธ์ที่ไม่เกิดขึ้นจริง

หลังจากได้ฟังและมองภาพรวมทั้งหมดเบลล์รู้สึกว่าหนึ่งใน Insight ที่สะท้อนออกมาอย่างชัดเจนคือ องค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้ติดปัญหาที่ “การเริ่มต้นใช้ AI” แต่กลับสะดุดในขั้นของการ “ทำให้มันเกิดผลลัพธ์จริง” ตัวเลขจากงานวิจัยระดับโลกช่วยตอกย้ำประเด็นนี้ได้อย่างน่าสนใจค่ะ โดยมีถึง 88% ขององค์กรที่พยายามนำ AI มาใช้ ขณะที่มีเพียง 33% เท่านั้นที่สามารถใช้งานได้จริงในระดับทั้งองค์กร ซึ่งหมายความว่าองค์กรจำนวนมากยังคงติดอยู่ระหว่างทาง และยังไม่สามารถเปลี่ยนการทดลองให้กลายเป็นการใช้งานจริงได้

สิ่งที่สะท้อนความท้าทายนี้ได้ชัด คือมากกว่า 70% ของโปรเจกต์ AI ไม่สามารถก้าวข้ามช่วงทดลองไปสู่การใช้งานจริงได้ และในมุมของผู้บริหารเองก็พบว่ามีถึง 74% ที่ไม่สามารถวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างชัดเจน ส่งผลให้การตัดสินใจเดินหน้าต่อกลายเป็นเรื่องยาก และทำให้หลายองค์กรเริ่มชะลอหรือหยุดโครงการไปโดยปริยาย

ซึ่งเบลล์มองว่าตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้บ่งบอกว่า AI ไม่มีศักยภาพ หากแต่สะท้อนว่าองค์กรจำนวนมากยังไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีทิศทาง หรืออาจเริ่มต้นจากจุดที่ไม่สอดคล้องกับปัญหาทางธุรกิจจริง ๆ เมื่อจุดตั้งต้นไม่ชัด การต่อยอดให้เกิดผลลัพธ์ที่จับต้องได้จึงกลายเป็นเรื่องยาก แม้จะมีความพยายามและการลงทุนอย่างจริงจังก็ตาม

Business Transformation รากฐานของการเปลี่ยนแปลงเริ่มต้นที่ธุรกิจ ไม่ใช่เทคโนโลยี

เมื่อมองลึกลงไปจากปัญหาที่เกิดขึ้นสิ่งหนึ่งที่เห็นได้ชัดคือ หลายองค์กรกำลังเริ่มต้นผิดจุดโดยให้ความสำคัญกับ Digital หรือ AI Transformation มากจนเกินไปเลยมองข้ามสิ่งที่เป็น “รากฐานจริง” ของการเปลี่ยนแปลงนั่นคือ Business Transformation หรือการปรับเปลี่ยนวิธีการสร้างรายได้และคุณค่าขององค์กรค่ะ เพราะในท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีไม่ได้สร้างมูลค่าได้ด้วยตัวเองแต่มันทำหน้าที่เป็นตัวขยายให้กับโมเดลธุรกิจที่มีอยู่

การเปลี่ยนแปลงที่เห็นได้ชัดในหลายองค์กรคือการขยับจากโมเดลแบบ Transactional ซึ่งเน้นการขายเป็นครั้ง ๆ และต้องเริ่มต้นใหม่อยู่ตลอด ไปสู่โมเดลแบบ Subscription หรือ Recurring ที่สร้างรายได้อย่างต่อเนื่องและต่อยอดได้ในระยะยาว โมเดลลักษณะนี้ทำให้องค์กรจำเป็นต้องพึ่งพาเทคโนโลยีมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นระบบข้อมูล การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า หรือการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้น

อย่างไรก็ตาม แม้โมเดลธุรกิจจะชัดเจนและเทคโนโลยีจะพร้อมใช้งาน แต่ความล้มเหลวจำนวนมากกลับไม่ได้เกิดจากสองปัจจัยนี้ สิ่งที่กลายเป็นอุปสรรคสำคัญกลับเป็น “คน” ภายในองค์กรที่ยังไม่พร้อมจะเปลี่ยนวิธีคิดและวิธีการทำงานเดิม ๆ เมื่อคนไม่ขยับ ต่อให้มีกลยุทธ์หรือเครื่องมือที่ดีเพียงใด การเปลี่ยนแปลงก็ไม่สามารถเกิดขึ้นได้จริง และนี่คือจุดที่ทำให้หลายองค์กรติดอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านโดยไม่สามารถไปต่อได้อย่างที่ตั้งใจไว้

Leadership Mindset จุดเปลี่ยนที่แท้จริงของการใช้ AI ในองค์กร

หนึ่งในประเด็นที่ชัดที่สุดจากเซสชั่นนี้คือ เรื่องของ Leadership Mindset ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญที่กำหนดว่า AI จะ “เกิดผลจริง” หรือหยุดอยู่แค่แนวคิด การเป็นผู้นำในยุคนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ระดับผู้บริหารสูงสุดเท่านั้นค่ะ แต่ครอบคลุมไปถึงหัวหน้างานในทุกระดับ เพราะคนกลุ่มนี้คือผู้กำหนดวิธีทำงานจริงในทีมว่าจะเปิดรับ ทดลอง หรือปฏิเสธสิ่งใหม่และสิ่งนั้นจะค่อย ๆ สะสมจนกลายเป็นวัฒนธรรมขององค์กรและบทบาทของผู้นำก็ไม่ได้มีแค่การบริหารคนอีกต่อไป แต่ต้องเรียนรู้การทำงานร่วมกับ AI ในฐานะ “ผู้ช่วย” ที่ต้องเข้าใจขอบเขตความสามารถและนำไปใช้ให้เหมาะกับงาน

ซึ่งมุมมองต่อ AI ในองค์กรก็ต้องถูกยกระดับจากการเป็นโปรเจกต์ของฝ่าย IT ไปสู่การเป็นกลยุทธ์หลักของทั้งองค์กร เพราะทันทีที่ AI ถูกแยกออกจาก business มันจะกลายเป็นแค่เครื่องมือที่ไม่มีผลต่อผลลัพธ์จริง สิ่งที่จำเป็นคือความสามารถในการบริหารจัดการ เพราะการไม่ลงมือทำก็ถือเป็นความเสี่ยงรูปแบบหนึ่งเช่นกันค่ะ ถ้าผู้นำไม่สามารถขับเคลื่อนการใช้ AI เพราะตัวเองไม่เคยใช้หรือไม่เข้าใจจริง พนักงานก็จะรับรู้ได้ทันทีและก่อให้ไม่เกิดการใช้งานอย่างแท้จริง สิ่งที่สร้างแรงเปลี่ยนแปลงได้จริงคือการ “ทำให้เห็น” มากกว่าการ “พูดให้ฟัง”

และถ้าพูดถึงเรื่องที่ต้องปรับ ความคาดหวังก็เป็นสิ่งที่หลายองค์กรรีบวัด ROI เร็วเกินไป ทั้งที่ AI ควรถูกมองเหมือนพนักงานใหม่ที่ต้องใช้เวลาเรียนรู้ที่ในช่วงแรกสิ่งที่ควรโฟกัสคือการใช้งานจริงและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง มากกว่าการคาดหวังผลลัพธ์ทางธุรกิจทันทีค่ะ การตัดสินเร็วเกินไปอาจทำให้พลาดโอกาสระยะยาวไปอย่างไม่จำเป็น ภาพทั้งหมดนี้ทำให้เห็นชัดว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นบททดสอบของผู้นำที่ว่าหากวิธีคิดยังอยู่แบบเดิม การเปลี่ยนแปลงก็จะไม่เกิดขึ้นต่อให้มีทรัพยากรครบทุกอย่างก็ตามนั่นเองค่ะ

Problem First, AI Second เมื่อเริ่มจากปัญหา การใช้ AI จะ “เกิดขึ้นเอง”

อีกหนึ่งแนวคิดที่ถือว่าเป็นหัวใจของการทำ AI ให้สำเร็จจริง คือการเปลี่ยนวิธีตั้งต้นจาก AI First หรือ People First มาเป็น “Problem First” เพราะสิ่งที่หลายองค์กรทำอยู่ในวันนี้ คือการรีบเลือกเครื่องมือ หรือไม่ก็เร่งพัฒนาทักษะของคน โดยยังไม่ได้ตอบคำถามให้ชัดว่าปัญหาที่ต้องแก้จริง ๆ คืออะไรค่ะ

แนวทางแบบ AI First มักเริ่มจากการซื้อเครื่องมือมาใช้ แล้วผลักให้พนักงานลองใช้โดยไม่มีบริบทที่ชัดเจน ขณะที่ People First เน้นการอบรมให้คนใช้เป็น แต่สุดท้ายกลับเจอปัญหาเดียวกัน คือพนักงาน “ทำได้ แต่ไม่อยากทำ” เพราะสิ่งที่เรียนหรือสิ่งที่ถูกบังคับให้ใช้ไม่ได้ช่วยให้ชีวิตการทำงานของพวกเขาดีขึ้นจริง ทำให้เมื่อ AI ไม่เชื่อมกับงานหลักมันจึงกลายเป็นภาระ หรือเป็นเหมือน “โลกใบที่สอง” ที่ไม่มีใครอยากเข้าไปอยู่นั่นเองค่ะ

สิ่งที่ควรเปลี่ยนคือ “คำถามตั้งต้น” จากเดิมที่ถามว่า “ควรใช้ AI ตัวไหนดี” หรือ “จะเอา AI มาทำอะไรดี” ต้องเปลี่ยนเป็นการถามพนักงานตรง ๆ ว่า “งานอะไรที่ทุกวันนี้ใช้เวลามากที่สุด” หรือ “งานอะไรที่รู้สึกว่าเสียเวลามากแต่เลี่ยงไม่ได้” เพราะจุดนั้นคือพื้นที่ที่ AI สามารถเข้าไปสร้างผลลัพธ์ได้ทันทีค่ะ เมื่อ AI ถูกนำมาใช้เพื่อลดงานที่น่าเบื่อหรืองานซ้ำ ๆ ได้จริงในระดับ 50–70% ผลลัพธ์ที่ตามมาคือ AI จะไม่ถูกมองเป็นเครื่องมือแยกออกจากงานอีกต่อไปค่ะ แต่จะค่อย ๆ กลายเป็นส่วนหนึ่งของ workflow โดยธรรมชาติและฝังเข้าไปในวิธีการทำงานจริง และสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ในระยะยาวนั่นเองค่ะ

5 เหตุผลที่ทำให้ AI ไปไม่ถึงผลลัพธ์จริงในองค์กร

จากภาพรวมที่เบลล์ได้ฟังมา สิ่งที่น่าสนใจคือความล้มเหลวของ AI ไม่ได้เกิดจากตัวเทคโนโลยีค่ะ แต่เกิดจากวิธีคิดและวิธีนำไปใช้ ซึ่งสามารถสรุปออกมาเป็น 5 อุปสรรคหลักที่หลายองค์กรเจอซ้ำ ๆ ได้อย่างชัดเจนดังนี้ค่ะ

1. ขาด Focus เพราะมอง AI เป็นคำตอบ ก่อนเข้าใจปัญหาธุรกิจ

หลายองค์กรรีบนำ AI มาใช้เพราะเป็นกระแส แต่ไม่ได้ตอบให้ชัดก่อนว่าจะใช้เพื่อแก้ปัญหาอะไรในธุรกิจ ทำให้การใช้งานกระจัดกระจาย ไม่มีทิศทาง และไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่เชื่อมโยงกับ business ได้จริง แม้จะมีการลงทุนจำนวนมากก็ตาม

2. AI กลายเป็น “โลกใบที่สอง” ของพนักงาน

เมื่อ AI ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหางานจริง พนักงานจะรู้สึกว่ามันเป็นภาระเพิ่มเติมจากงานเดิมที่มีอยู่แล้ว การใช้งานจึงเกิดขึ้นเพียงเพื่อทำตามนโยบาย ไม่ใช่เพราะเห็นคุณค่า สุดท้ายก็เลิกใช้ไปเองโดยธรรมชาติ

3. ผู้นำสั่ง แต่ไม่ได้ลงมือทำจริง

การขับเคลื่อนแบบ Top-down โดยที่ผู้นำไม่ได้ใช้ AI จริง ทำให้ขาดความน่าเชื่อถือ พนักงานจะเชื่อในสิ่งที่ผู้นำทำมากกว่าสิ่งที่พูด หากผู้นำยังไม่เปลี่ยนพฤติกรรม การเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กรก็จะไม่เกิดขึ้น

4. ใช้เครื่องมือผิด โดยไม่เข้าใจธรรมชาติของ AI

การนำ AI ไปใช้โดยไม่เข้าใจว่าแต่ละเครื่องมือถูกออกแบบมาเพื่ออะไร เช่น ใช้ Generative AI ไปแทน Search เมื่อได้ผลลัพธ์ที่ไม่ตรงความคาดหวังก็ทำให้ขาดความเชื่อมั่น ทั้งที่ปัญหาเกิดจากการใช้งานผิดประเภทตั้งแต่ต้น

5. คาดหวัง ROI เร็วเกินไป

AI มักถูกคาดหวังให้สร้างผลลัพธ์ทันที ทั้งที่จริงแล้วควรถูกมองเหมือนพนักงานใหม่ที่ต้องใช้เวลาเรียนรู้ ในช่วงแรกสิ่งที่ควรโฟกัสคือการใช้งานจริงและพัฒนาการของระบบ มากกว่าการวัดผลกำไรทันที การตัดสินเร็วเกินไปจึงอาจทำให้พลาดโอกาสระยะยาวไปอย่างน่าเสียดาย

Key Lessons for Leaders สิ่งที่ผู้นำต้องรู้ก่อนขับเคลื่อน AI ในองค์กร

สิ่งนี้เป็นเหมือน “บทสรุปสำคัญ” สำหรับผู้นำที่ต้องเข้าใจ 3 เรื่องหลักที่มักถูกมองข้าม แต่ส่งผลโดยตรงต่อความสำเร็จของ AI ในองค์กร ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ค่ะ

1. Garbage In, Garbage Out คุณภาพของข้อมูลคือจุดเริ่มต้นของทุกอย่าง

AI ทำงานบนข้อมูล หากข้อมูลที่ป้อนเข้าไปมีอคติหรือไม่มีคุณภาพ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะผิดพลาดตามไปด้วย กรณีศึกษาที่เห็นชัดคือการนำข้อมูลพนักงานย้อนหลังที่มีแต่ผู้ชายไปสอน AI จนทำให้ระบบตัดสิทธิผู้สมัครผู้หญิงโดยอัตโนมัติ สะท้อนว่าต่อให้ลงทุนใน AI มากแค่ไหน หากข้อมูลตั้งต้นไม่ดี ผลลัพธ์ก็ไม่สามารถสร้างคุณค่าได้จริง

2. Speed vs Quality ความเร็วและคุณภาพต้องถูกบาลานซ์

ความต้องการเห็นผลลัพธ์เร็วเป็นเรื่องปกติของผู้บริหาร แต่ในความเป็นจริงการเร่งมากเกินไปอาจแลกมาด้วยคุณภาพที่ลดลง ในขณะที่การโฟกัสคุณภาพมากเกินไปก็อาจทำให้ช้าเกินไป สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่การเลือกด้านใดด้านหนึ่ง แต่คือการหาจุดสมดุลที่เหมาะสมกับบริบทขององค์กร

3. Human in the Loop เมื่อ AI ไม่สามารถทำงานลำพังได้

ไม่ว่าเทคโนโลยีจะพัฒนาไปแค่ไหน การมีคนอยู่ในกระบวนการยังคงเป็นสิ่งจำเป็น โดยเฉพาะการทำงานร่วมกันระหว่าง AI Expert ที่เข้าใจเทคโนโลยี และ Domain Expert ที่เข้าใจธุรกิจจริง ความท้าทายไม่ใช่แค่การมีคนเก่ง แต่คือการทำให้สองกลุ่มนี้ “คุยกันรู้เรื่อง” เพื่อให้ AI ถูกนำไปใช้ตอบโจทย์ได้จริง

สรุป ถอดรหัส AI-Driven Business เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่คือบททดสอบวิธีคิดขององค์กร

เมื่อมองภาพทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบ จะเห็นชัดว่า AI ไม่ใช่ปัจจัยที่กำหนดความสำเร็จขององค์กรอย่างที่หลายคนเข้าใจค่ะ สิ่งที่เป็นตัวแปรจริงคือ “วิธีคิดของผู้นำ” ที่กำหนดตั้งแต่จุดเริ่มต้น ว่าจะใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาธุรกิจอย่างไร

และบทเรียนสำคัญคือ การทำ AI ให้สำเร็จไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เป็นเรื่องของการจัดการ “คน ข้อมูล และวิธีทำงาน” ไปพร้อมกันด้วย โดยมีผู้นำเป็นศูนย์กลางของทุกอย่าง ตั้งแต่การตั้งคำถาม การสร้างวัฒนธรรม ไปจนถึงการตัดสินใจในระดับองค์กร

ท้ายที่สุดแล้ว AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็น “กระจก” ที่สะท้อนความสามารถของผู้นำอย่างชัดเจน หากผู้นำเข้าใจและใช้มันอย่างถูกวิธี มันจะช่วยขยายศักยภาพขององค์กรได้อย่างมหาศาล แต่ถ้าใช้ผิดทาง มันก็จะกลายเป็นเพียงค่าใช้จ่ายที่ไม่สร้างคุณค่า

อ่านบทความเพิ่มเติมได้ที่นี่ค่ะ

• Social Media & Influencer 2026 เมื่อ AI Content ทำคนสับสน “Trust” จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญที่แบรนด์และอินฟลูฯ ต้องมี
• 8 Digital Marketing & Consumer Behavior Trends 2026 ถอดรหัสพฤติกรรมผู้บริโภคยุค The AI Era ที่ Human Touch กลายเป็นแต้มต่อของธุรกิจ

• Facebook
• X
• Line