ถอดบทเรียน AI Transformation จาก 3 ผู้บริหาร เมื่อเทคโนโลยีไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์สำเร็จรูป
เจาะลึกเบื้องหลังการทำ AI Transformation ในองค์กรไทย เผยอุปสรรคสำคัญตั้งแต่ช่องว่างการสร้างต้นแบบไปจนถึงการใช้งานจริงของบุคลากร
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- AI ไม่ใช่ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปที่ซื้อมาแล้วเปลี่ยนองค์กรได้ทันที น้อยรายที่สร้าง ROI ได้จริง
- องค์กรต้องฝ่า 3 ช่องว่างหลัก ได้แก่ Build Gap, Production Gap และ Adoption Gap
- สถิติชี้ 88% ขององค์กรไทยยังติดอยู่แค่ขั้น Digitalization มีเพียง 3% ที่เป็น AI-First
- ความสำเร็จต้องอาศัยรากฐานที่แข็งแกร่งและการบริหาร Human Dynamics ของพนักงานทุกกลุ่ม
ในงาน HOW Quarterly Public Session: Burning Platform Corporate Survival Guide in the Age of AI ช่วง Panel Discussion ได้รวบรวมผู้ลงมือจริงในอุตสาหกรรม IT Consulting และ Solution มาร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองโลกแห่งความเป็นจริงของการทำ AI Transformation ที่ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบอย่างที่ทฤษฎีเคยบอกไว้ ตลอดระยะเวลา 3 ปีครึ่งที่ Generative AI เข้ามามีบทบาท คุณเล้งจาก MFEC ได้สะท้อนว่าในอดีตองค์กรยอมจ่ายค่าตอบแทนสูงเพื่อให้ได้มาซึ่ง Human Capital ทั้งความรู้ สติปัญญา และความขยัน แต่วันนี้สิ่งเหล่านี้กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์เพราะ AI เข้ามาทดแทนได้ทั้งหมด
อย่างไรก็ตาม การซื้อโซลูชันอย่าง Copilot หรือ Gemini ไม่ได้การันตีความสำเร็จ เพราะลูกค้าน้อยรายมากที่สร้างผลตอบแทนการลงทุนหรือ ROI ได้จริง เนื่องจาก AI ไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์สำเร็จรูป โจทย์สำคัญจึงตกอยู่ที่เรื่องคน AI ไม่ได้มีไว้เพื่อปลดพนักงาน แต่เป็นเครื่องมือเร่งสร้างมูลค่า หากองค์กรยังวัดผลด้วย KPI แบบเดิมที่เน้นความเร็วหรือปริมาณงาน ก็จะไม่บรรลุเป้าหมายที่แท้จริง
การทำ AI Transformation ในระดับองค์กรไม่ใช่แค่เรื่องของการติดตั้งเครื่องมือใหม่ แต่เป็นการรื้อถอนและสร้างกระบวนการทำงานใหม่ทั้งหมด ความท้าทายหลักจึงมักอยู่ที่วัฒนธรรมองค์กรเดิมที่คุ้นชินกับการทำงานแบบดั้งเดิม การปรับเปลี่ยนจึงต้องเริ่มจากการสร้างความเข้าใจและการมีส่วนร่วมของบุคลากรทุกระดับ ไม่ใช่ผลักภาระให้ฝ่ายไอทีเพียงฝ่ายเดียว
คุณบีได้สรุปอุปสรรคสำคัญผ่าน 3 ช่องว่างหลักที่องค์กรต้องก้าวข้าม:
- Build Gap: ช่องว่างในการเปลี่ยนความคิดให้เป็นชิ้นงานต้นแบบ ซึ่งปัจจุบันทลายได้ง่ายที่สุดด้วย AI เพราะช่วยเร่งสปีดการเขียนโค้ดและออกแบบในเวลาไม่กี่วัน
- Production Gap: ช่องว่างระหว่างต้นแบบกับการใช้งานจริง เปรียบเสมือนภูเขาน้ำแข็งที่เบื้องล่างยังมีโครงสร้างพื้นฐาน นโยบาย และความปลอดภัยที่ซับซ้อน
- Adoption Gap: ปราการที่ข้ามยากที่สุดคือการทำให้คนในองค์กรยอมรับและใช้งานจริง เพราะพนักงานต้องเป็นผู้ใช้งานร่วมกับระบบ
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ขณะที่คุณต่อได้ฉายภาพผลสำรวจความพร้อมขององค์กรไทย โดยชี้ว่าปัญหาใหญ่คือเรื่องโครงสร้างข้อมูลที่กระจัดกระจาย ขาด Data Owner ที่ชัดเจนเนื่องจากความกังวลด้านกฎหมายอย่าง PDPA หรือ GDPR และปัญหา Skill Gap ที่บุคลากรยังขาดทักษะในการออกแบบ Agentic Workflow พร้อมกันนี้ยังพบว่าองค์กรไทยกว่า 88% ยังติดอยู่แค่ขั้น Digitalization และมีเพียง 3% เท่านั้นที่ก้าวสู่ AI-First Organization ได้สำเร็จ
สำหรับการเตรียมความพร้อมรับมือในอีก 18 เดือนข้างหน้า วิทยากรทั้งสามท่านได้เสนอแนะแนวทางสำคัญ โดยคุณเล้งแนะนำให้บริหาร Human Dynamics ของพนักงาน 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มที่หลงใหลเทคโนโลยี กลุ่มที่พร้อมเรียนรู้ และกลุ่มที่ตามไม่ทัน ซึ่งมักมีสัดส่วนเกินครึ่งในองค์กรใหญ่ พร้อมเสนอแนวคิดการตั้งหน่วยธุรกิจใหม่ที่เป็น AI-Native ตั้งแต่วันแรกเพื่อลดแรงเฉื่อยขององค์กรดั้งเดิม
ที่มา: Techsauce
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น