AI ถูกใช้แล้ว แต่ยังไม่ทำให้องค์กรเป็นผู้นำ
ความท้าทายขององค์กรในยุค AI คือ แม้จะนำเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในงานประจำอย่างกว้างขวางแล้ว แต่องค์กรส่วนใหญ่ยังขาดคน ระบบ และกรอบยุทธศาสตร์ ที่จะเปลี่ยนการใช้ AI ระดับปฏิบัติการให้กลายเป็นความได้เปรียบเชิงนวัตกรรมแบบผู้นำแนวหน้าอย่างยั่งยืน. รายงานหนึ่งพบว่ามีบุคลากรที่ใช้ AI ในระดับสูง หรือ Frontier Professionals อยู่ถึง 32% ขณะที่ค่าเฉลี่ยทั่วโลกอยู่ที่ 16% เท่านั้น แปลว่าคนใช้ AI มีจำนวนไม่น้อย แต่ “องค์กร AI ผู้นำ” ยังมีไม่กี่แห่ง เพราะ AI ถูกใช้เหมือนเครื่องมือเสริมงาน มากกว่าถูกออกแบบเป็นกลยุทธ์กลางของธุรกิจ.
ภาพนี้ชัดเจนเมื่อมองลงไปถึงระดับคนทำงาน งานวิจัยชี้ว่าพนักงาน 49% ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและช่วยตัดสินใจ และ 28% ใช้ AI เพื่อแก้ปัญหา ทำให้ AI ทำหน้าที่เสมือนผู้ช่วยหรือคู่คิดในงานประจำวัน ขณะเดียวกัน อีกงานวิจัยพบว่า 78% ขององค์กรที่สำรวจขยับจากการ “ทดลองใช้” ไปสู่ระดับ “ผู้สร้าง” หรือ Builder แต่ยังไม่มีองค์กรใดไปถึงระดับ “ผู้นำ” หรือ Leader เลย และมีไม่ถึง 10% ที่พร้อมรองรับ AI workload อย่างมีประสิทธิภาพ ช่องว่างนี้สะท้อนชัดว่า การมี AI ไม่เท่ากับการใช้ AI จนเกิดผลิตภาพและความได้เปรียบเชิงยุทธศาสตร์.
สูตร Frontier Firm: AI ต้องเปลี่ยนทั้งคน ผู้นำ และระบบ
รายงาน Work Trend Index 2026 เสนอภาพที่ชัดว่า การจะก้าวสู่ Frontier Firm หรือองค์กรที่ใช้ AI เป็นแรงขับการเติบโต ต้องปรับพร้อมกัน 3 ระดับ คือพนักงาน ผู้บริหาร และทั้งองค์กร นี่ไม่ใช่คู่มือเชิงเทคนิค แต่เป็น “frontier firms strategy” ที่บอกว่า AI จะสำคัญก็ต่อเมื่อมันฝังอยู่ในดีเอ็นเอของวิธีทำงานทั้งหมด. ระดับพนักงาน ต้องเสริมทักษะคิดเชิงวิพากษ์และควบคุมคุณภาพ ควบคู่กับวัฒนธรรมที่เปิดให้ทดลองแนวทางใหม่ เพื่อให้การใช้ AI กลายเป็นต้นทางนวัตกรรม ไม่ใช่แค่ทางลัดในการทำงานให้เสร็จเร็ว.
ในระดับผู้บริหาร รายงานชี้ให้หยุดมอง AI เป็นโปรเจกต์ทดลองระยะสั้น แล้วเปลี่ยนให้เป็นส่วนหนึ่งของงานประจำ ใส่เวลา ทรัพยากร และแรงจูงใจให้คนทดลองใช้ต่อเนื่อง ที่สำคัญ เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่มีโปรเจกต์ AI เยอะที่สุด แต่คือคิดตั้งแต่ต้นว่าระบบที่สร้างจะขยายได้อย่างไร ทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐาน สถาปัตยกรรมแบบ hybrid การใช้ on-premise, colocation และ cloud ตลอดจนการจัดการข้อมูลให้ตรงกับความต้องการขององค์กร หรือพูดอีกแบบ ถ้า AI คือเครื่องยนต์ องค์กรต้องสร้างโครงสร้างให้รองรับเครื่องยนต์นั้น ก่อนจะคิดขับรถให้เร็วกว่าใคร.
ช่องว่างระหว่างการใช้ AI กับผลิตภาพที่ไม่เพิ่ม
แม้ผู้บริหารจำนวนมากเร่งประกาศนโยบาย AI First ลงทุนใน ChatGPT Enterprise, Copilot และสร้าง AI Assistant ของตัวเอง พร้อมหวังว่าผลิตภาพจะพุ่งขึ้น แต่มักเจอคำถามเดียวกันว่า ทำไมผลิตภาพยังไม่เพิ่มแม้ลงทุนไปมหาศาล คำตอบส่วนหนึ่งอยู่ที่ “Transformation Paradox” ซึ่งเกิดจากพนักงานรับ AI ไปใช้เร็ว แต่ระบบงานและกระบวนการยังไม่ปรับ จึงทำให้ AI เพิ่มประสิทธิภาพได้แค่ในระดับคน ไม่ใช่ระดับทั้งองค์กร. รายงานยังระบุว่า เมื่อองค์กรใช้ AI ควบคู่กับการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ (process redesign) ผลกระทบทางธุรกิจจะมากกว่าการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแต่ละคนถึงสองเท่า.
อีกด้านหนึ่ง งานวิจัยด้านโครงสร้างพื้นฐานชี้ว่า หลายองค์กรซื้อ “เครื่องยนต์ AI” มาแล้ว แต่โครงสร้างรองรับยังไม่พร้อม ทำให้การทดลองไม่สามารถขยับสู่ระดับ production ได้ นี่คือสาเหตุที่จากมุมมองของคนทำงาน AI adoption productivity ยังต่ำกว่าที่คาด เพราะ AI ไปค้างอยู่ในโปรเจกต์ย่อย ไม่ได้เชื่อมทั้งสายข้อมูล การปฏิบัติงาน และการตัดสินใจ เมื่อ AI ไม่ได้ถูกออกแบบให้เชื่อมทั้งระบบ ผลตอบแทนที่ได้จึงกระจัดกระจาย และผู้บริหารก็มองไม่เห็น ROI ที่ชัดเจนพอจะผลักต่อ.
ต้นตอปัญหาอยู่ที่ทุนมนุษย์ ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี
คำอธิบายที่คมที่สุดต่อช่องว่างนี้คือ “ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ขาดเทคโนโลยี แต่อยู่ที่ทุนมนุษย์” นักวิชาการจากมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งอธิบายว่า ทุกประเทศสามารถซื้อเครื่องจักร ซอฟต์แวร์ หรือ AI รุ่นเดียวกันได้ สิ่งที่สร้างความแตกต่างคือความสามารถในการเปลี่ยนเทคโนโลยีเหล่านั้นให้กลายเป็นนวัตกรรม ผลิตภาพ และการเติบโตทางเศรษฐกิจ ซึ่งทั้งหมดย้อนกลับมาที่ Human Capital. เขายังชี้ด้วยว่า หากต้องลงทุนเพียงเรื่องเดียวในสิบปี เงินควรถูกใช้เพื่อพัฒนาคน มหาวิทยาลัยวิจัย และระบบที่เปิดให้คนอัปสกิล มากกว่าทุ่มแต่โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ.
ปัญหาคือหลายระบบการศึกษายังเน้นผลิตบัณฑิตไปเป็นแรงงาน มากกว่าสร้างองค์ความรู้ งานวิจัย และเทคโนโลยีใหม่ที่ต่อยอดเป็นอุตสาหกรรมและธุรกิจใหม่ได้ เมื่อฐานคนที่ทำ AI มีบทบาทเพียง “ผู้ใช้เครื่องมือ” มากกว่า “ผู้สร้างองค์ความรู้” องค์กรจึงติดกับดักอยู่ที่การมี AI แต่ไม่สามารถสร้าง “Owned Intelligence” หรือขีดความสามารถเฉพาะของตัวเองจากข้อมูลและประสบการณ์ภายในองค์กร ช่องว่างนี้คือหัวใจของ AI talent gap ในเชิงคุณภาพ ไม่ใช่เชิงปริมาณ เพราะจำนวนคนใช้ AI เยอะแล้ว แต่จำนวนคนที่แปลง AI เป็นองค์ความรู้และนวัตกรรมเชิงลึกยังไม่มากพอ.
จาก AI-first สู่ Human-AI-first: เส้นทางสู่ ‘องค์กร AI ผู้นำ’
สัญญาณล่าสุดจากองค์กรชั้นนำคือ การเลิกคิดว่า AI เพียงอย่างเดียวจะเป็นคำตอบ แล้วหันมาเน้น “การผสานขีดความสามารถมนุษย์กับ AI” มากขึ้น. รายงานชี้ว่าพนักงานจำนวนมากเริ่มใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและแก้ปัญหา ทำให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่ช่วยให้ทำงานที่ไม่เคยทำได้มาก่อน นักวิชาการบางคนจึงชวนให้คนทำงานถามตัวเองว่า “ฉันกำลังทำสิ่งที่ AI ทำได้อยู่หรือเปล่า” ถ้างานครึ่งหนึ่งถูก AI ทำแทนได้ สิ่งที่ควรทำไม่ใช่ต่อต้าน AI แต่หาคุณค่าใหม่ที่เครื่องจักรยังทำไม่ได้.
สำหรับองค์กร เส้นทางสู่ “องค์กร AI ผู้นำ” ไม่ใช่การไล่ล่าทุกเทรนด์ แต่คือการวาง frontier firms strategy ที่ชัดว่า AI จะเชื่อมกับข้อมูล ระบบงาน และการตัดสินใจอย่างไร จากนั้นลงทุนไปที่คนให้มีทักษะคิดเชิงวิพากษ์ ควบคุมคุณภาพ และกล้าทดลอง พร้อมสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการขยายตัวของ AI. เมื่อ AI ไม่ได้ทำงานแทนมนุษย์ แต่ขยายศักยภาพของมนุษย์ให้ไปไกลกว่าเดิม องค์กรก็จะเริ่มเห็น AI adoption productivity ที่แท้จริง และหลุดพ้นจากสถานะ “ผู้สร้าง” ไปสู่ผู้นำแนวหน้าได้ในที่สุด.
