นิยามใหม่ของการนำ AI มาใช้ และเหตุผลที่ 12% คือสัญญาณอันตราย
การนำ AI มาใช้ คือกระบวนการที่ธุรกิจหรือองค์กรผสานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ากับงานประจำวัน เพื่อเพิ่มผลผลิตด้วย AI ปรับปรุงการตัดสินใจ และสร้างมูลค่าใหม่จากข้อมูล ทั้งในรูปแบบระบบหลังบ้าน งานบริการลูกค้า ไปจนถึงการพัฒนาสินค้าและบริการรูปแบบใหม่ที่ไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีดั้งเดิม
ปัจจุบันมีภาคธุรกิจเพียง 12% เท่านั้นที่มีการใช้ AI อย่างใดอย่างหนึ่ง ขณะที่ภาคธุรกิจในสหรัฐอเมริกามีการใช้สูงถึง 43% ช่องว่าง AI ธุรกิจ นี้ไม่ใช่แค่ตัวเลขสถิติ แต่สะท้อนความเหลื่อมล้ำด้านผลิตภาพและความสามารถแข่งขันที่กำลังขยายกว้าง เมื่อโลกกำลังเคลื่อนไปสู่เศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี ใครเริ่มช้าจะต้องใช้ต้นทุนสูงกว่ามากในการไล่ตาม และอาจไม่มีวันตามทัน
ตามคำกล่าวของธนาคารโลก การยกระดับผลิตภาพสามารถทำได้ผ่านการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีการแข่งขัน และการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI นั่นหมายความว่า การไม่ลงทุนด้าน AI วันนี้ เท่ากับยอมรับเพดานการเติบโตของตัวเองในระยะยาวโดยสมัครใจ
จากนับปริมาณสู่มูลค่าต่อคน ทำไม KPI แบบเดิมฉุดเศรษฐกิจ
ปัญหาสำคัญไม่ใช่แค่ธุรกิจใช้ AI น้อย แต่คือเรายังวัดความสำเร็จด้วยตัวชี้วัดแบบเดิมที่เน้นปริมาณ เช่น กี่คน กี่ครั้ง กี่ชิ้น ในภาคท่องเที่ยว ผู้บริหารเทคโนโลยีรายหนึ่งเสนอให้เปลี่ยนคำถามจาก “มีนักท่องเที่ยวกี่คน” เป็น “นักท่องเที่ยวแต่ละคนสร้างมูลค่าได้มากแค่ไหน” นี่คือแก่นของการเปลี่ยนจาก volume-based KPIs ไปสู่ value-per-customer ซึ่ง AI เหมาะอย่างยิ่งสำหรับโจทย์นี้
เมื่อมีนักท่องเที่ยวมากกว่า 30 ล้านคนจากประมาณ 40-50 ประเทศ การทำการตลาดและบริการแบบเหมือนกันทั้งกลุ่มคือการเผาผลาญโอกาส AI สามารถช่วยให้สื่อสารด้วยภาษาของนักท่องเที่ยวแต่ละกลุ่มได้ดีขึ้น เพิ่มความเชื่อมั่นก่อนเดินทาง และทำให้เขาอยากอยู่ในประเทศนานขึ้น ใช้บริการสุขภาพ เวลเนส และกิจกรรมมูลค่าสูงมากขึ้น
จุดยืนที่ผู้เขียนเห็นต่างจากแนวคิด “ดึงคนให้เยอะไว้ก่อน” คือในโลกที่ทรัพยากรจำกัด การแย่งปริมาณคือเกมที่ทุกคนแพ้ การแข่งกันเพิ่มมูลค่าต่อคนต่างหากคือเกมที่ต้องเล่น และการเพิ่มผลผลิตด้วย AI จะเกิดขึ้นได้ ก็เมื่อ KPI เปลี่ยนจากการนับยอดรวม มาเป็นการวัดคุณภาพและรายได้ต่อหัวอย่างเป็นระบบ
ช่องว่าง AI ธุรกิจระหว่างเศรษฐกิจพัฒนาแล้วกับเศรษฐกิจกำลังโต
แม้ภูมิภาคเอเชียตะวันออกจะอยู่ในห่วงโซ่อุปทานการผลิตสินค้าที่เกี่ยวข้องกับ AI แต่การนำ AI มาใช้จริงในภาคธุรกิจยังอยู่ในระดับต่ำ เมื่อเทียบกับประเทศเศรษฐกิจพัฒนาแล้ว นี่คือความย้อนแย้ง เราช่วยผลิตเทคโนโลยีให้โลก แต่ธุรกิจในประเทศยังไม่ได้รับประโยชน์เต็มที่
เหตุผลสำคัญคือภาคธุรกิจถึง 80% ยังไม่แน่ใจว่าจะนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มผลิตภาพได้อย่างไร ไม่ใช่แค่เรื่องต้นทุนหรือโครงสร้างพื้นฐาน แต่คือความรู้ ความเข้าใจ และตัวอย่างการใช้งานที่จับต้องได้ ช่องว่างด้าน AI ระหว่างคนที่เข้าถึงและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีกับคนที่ยังไม่มีโอกาสกำลังขยายตัว หากปล่อยไว้ ประโยชน์จาก AI จะกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มใหญ่ไม่กี่ราย ขณะที่ SME หลายล้านรายถูกทิ้งไว้ข้างหลัง
ตัวเลข SME ราว 3.2 ล้านราย คิดเป็นประมาณ 35% ของ GDP ทำให้ช่องว่างนี้ไม่ใช่ปัญหาด้านเทคโนโลยี แต่เป็นปัญหาโครงสร้างเศรษฐกิจ หากผู้ประกอบการรายย่อยไม่ถูกดึงเข้ามาในคลื่น AI ครั้งนี้ ผลผลิตรวมของประเทศจะไม่กระจาย และเศรษฐกิจจะติดอยู่ในกับดักรายได้ปานกลางต่อไป
จากท่องเที่ยวถึงเกษตร เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องจักรเพิ่มผลผลิตซ่อนอยู่ในข้อมูล
การเพิ่มผลผลิตด้วย AI จะเกิดผลจริงก็ต่อเมื่อเรามอง AI เป็นเครื่องมือแปลงข้อมูลเป็นมูลค่า ไม่ใช่แค่ระบบช่วยพิมพ์หรือแชตบอต ในภาคเกษตร ข้อมูลเรื่องความเหมาะสมของพื้นที่ต่อพืช สภาพอากาศ และความต้องการของตลาดมีอยู่แล้วจำนวนมาก หากเชื่อมข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน และทำให้เกษตรกรเข้าถึงผ่าน AI ที่ใช้งานง่าย เกษตรกรจะตัดสินใจบนฐานข้อมูลที่แม่นยำขึ้น รู้ว่าพื้นที่ตัวเองควรปลูกอะไร และตลาดต้องการอะไร
เมื่อทำได้ AI จะไม่เพียงช่วยให้เกษตรกรทำงานเร็วขึ้น แต่จะเพิ่มโอกาสสร้างมูลค่าจากผลผลิต เช่น เลือกพันธุ์พืชที่ให้รายได้สูงกว่าแม้ใช้พื้นที่เท่าเดิม หรือลดการปลูกพืชที่ล้นตลาดเพื่อหลีกเลี่ยงราคาตกต่ำ แนวคิดเดียวกันนี้ใช้กับบริการและการท่องเที่ยวได้เช่นกัน ตั้งแต่การปรับราคาแบบยืดหยุ่น การแนะนำแพ็กเกจเฉพาะบุคคล ไปจนถึงการวางแผนกำลังคนตามฤดูกาล
เมื่อภาคบริการถูกมองว่าเป็นพื้นที่ที่มีศักยภาพสูงในการสร้างมูลค่าเพิ่มจาก AI หากผลักดันให้ผู้ประกอบการรายย่อยใช้ Small AI หรือแอปพลิเคชัน AI ขนาดเล็กได้จริง การเปลี่ยนแปลงจะไม่ได้อยู่แค่ในสำนักงานใหญ่ของบริษัทใหญ่ แต่ลงไปถึงร้านค้าในชุมชนและเศรษฐกิจฐานราก
กลยุทธ์ AI ประเทศ ต้องเริ่มจากรัฐเป็นผู้ใช้ กำกับ และสร้างสนามแข่งขัน
การปิดช่องว่าง AI ธุรกิจ ไม่อาจฝากไว้กับเอกชนเพียงฝ่ายเดียว ภาครัฐถูกคาดหวังให้ทำสามบทบาทพร้อมกัน หนึ่ง เป็นผู้ใช้งาน AI เพื่อยกระดับบริการประชาชนและเพิ่มประสิทธิภาพงานภายใน สอง เป็นผู้กำกับดูแลที่สร้างกติกาชัดเจนด้านความปลอดภัยและข้อมูล โดยไม่กลายเป็นภาระจนทำให้เทคโนโลยีเดินต่อไม่ได้ และสาม สร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้ออำนวยให้ภาคธุรกิจนำ AI มาใช้ได้จริง ตั้งแต่ทักษะแรงงาน พลังงาน ไปจนถึงสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่คาดการณ์ได้
ผู้บริหารเทคโนโลยีรายสำคัญมองตรงกันว่า สิ่งสำคัญไม่ใช่การถกเถียงว่า AI รุ่นไหนเก่งกว่า แต่คือการเลือก AI ให้เหมาะกับงาน และทำให้คนจำนวนมากเข้าถึงได้จริง นั่นคือหัวใจของกลยุทธ์ AI ประเทศ ที่เน้น AI in All ทำให้ AI เข้าไปอยู่ในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจ และเชื่อมโยงกับผู้ประกอบการ SME ไม่ใช่เฉพาะบริษัทยักษ์ใหญ่
ในมุมการลงทุนจากต่างประเทศ ภาครัฐยังถูกเรียกร้องให้เลิกมองเพียงมูลค่าเงินลงทุน แต่หันมาเน้นการสร้างมูลค่า เช่น งานคุณภาพสูง การวิจัยร่วมกับมหาวิทยาลัย และการเชื่อมโยงห่วงโซ่อุปทานกับ SME ภายในประเทศ เพื่อให้คลื่น FDI รอบใหม่ในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐาน AI และเทคโนโลยีอนาคต กลายเป็นแรงขับเคลื่อนผลิตภาพ ไม่ใช่แค่ยอดตัวเลขบนกระดาษ
