<div class="key-takeaways"><ul><li>ความได้เปรียบขยับจากการลงมือทำสู่ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางและการออกแบบผลิตภัณฑ์</li><li>องค์กรต้องบันทึกเหตุผลและกระบวนการตัดสินใจของ AI เพื่อเก็บเป็นสินทรัพย์ร่วม</li><li>ซอฟต์แวร์เปลี่ยนผ่านสู่การสนทนากับ AI Agent และคิดค่าบริการตามผลลัพธ์จริง</li><li>Project NANDA ชี้ 95% ของโครงการ GenAI ระดับองค์กรยังไม่สร้างผลกำไรที่วัดผลได้</li></ul></div><p>SCB 10X บริษัทด้านการลงทุนในเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกภายใต้กลุ่มเอสซีบีเอกซ์ ได้รวบรวมและสรุป 6 แนวคิดสำคัญสำหรับองค์กรที่กำลังเตรียมตัวเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุค AI โดยอ้างอิงจากบทสนทนาใน 6 ตอนแรกของ AI-VOLUTION The Series 2026 ซีรีส์ออนไลน์ที่รวบรวมมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ผู้ก่อตั้ง นักลงทุน และผู้บริหารเทคโนโลยีจากหลากหลายอุตสาหกรรม ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายใหม่ที่องค์กรธุรกิจต้องเผชิญในภาพรวมของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้งานจริง</p><p>ประเด็นแรกเริ่มต้นที่เครื่องมือ AI สำหรับพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งเข้ามาช่วยให้การสร้างและจำลองผลิตภัณฑ์พื้นฐานทำได้ง่ายขึ้น ส่งผลให้ความได้เปรียบทางธุรกิจค่อย ๆ ขยับจากการลงมือทำด้วยตนเอง ไปสู่ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง การออกแบบผลิตภัณฑ์ที่แตกต่าง และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ระบบ AI อื่นสามารถนำไปต่อยอดได้ หลักคิดในลักษณะเดียวกันนี้ยังเกิดขึ้นกับงานประเภทอื่น ๆ เช่น เมื่อ AI สามารถสร้างรายงาน งานออกแบบ และคอนเทนต์ได้ในเวลาอันรวดเร็ว สิ่งที่องค์กรยังคงต้องรักษาไว้คือวิจารณญาณ รสนิยม และความสามารถในการตัดสินใจว่าผลงานชิ้นใดมีคุณภาพ น่าเชื่อถือ และสามารถสร้างคุณค่าได้จริง</p><p>ในแง่ของการจัดการองค์ความรู้ภายในองค์กร AI อาจช่วยจดจำบริบทและทำงานร่วมกับพนักงานแต่ละคนได้ดีขึ้น แต่ความรู้ดังกล่าวยังมีความเสี่ยงที่จะสูญหายเมื่อพนักงานลาออกจากองค์กร หากข้อมูลสำคัญเหล่านั้นถูกเก็บไว้ในบัญชีส่วนบุคคลหรือบทสนทนาที่ผู้อื่นไม่สามารถเข้าถึงได้ ระบบ Enterprise AI หรือ AI สำหรับใช้งานภายในองค์กรจึงควรทำหน้าที่บันทึกมากกว่าแค่ผลลัพธ์ปลายทาง โดยต้องมีการบันทึกเหตุผล บริบท และกระบวนการคิดเบื้องหลังการตัดสินใจ เพื่อเปลี่ยนบริบทจากการทำงานให้เป็นสินทรัพย์ร่วมที่สามารถเชื่อมโยงข้ามทีมได้</p><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านองค์กรไปสู่ยุค AI ไม่ได้หมายถึงแค่การนำเทคโนโลยีเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ แต่เป็นการปรับปรุงสถาปัตยกรรมข้อมูลและการตัดสินใจเชิงระบบ เพื่อให้องค์กรไม่สูญเสียความเชี่ยวชาญสะสมเมื่อพนักงานเข้าออก ซึ่งเป็นโจทย์ใหญ่ที่หลายบริษัทมักมองข้ามในช่วงเริ่มต้นของการทำดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน</p></div><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/scb_10x_2026_6_ai_mtn7vf0o_inline_1_67e0c4f3ae.jpg" alt="corporate seminar meeting room presentation" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>นอกจากนี้ รูปแบบการใช้ซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนผ่านจากการเรียนรู้เมนูและ Dashboard แบบดั้งเดิม ไปสู่การสนทนากับ AI Agent ระบบที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำหลายขั้นตอนตามเป้าหมายของผู้ใช้ได้ด้วยตนเอง ก้าวต่อไปคือผู้ใช้อาจระบุเพียงผลลัพธ์ที่ต้องการ แล้วปล่อยให้ระบบเลือกขั้นตอนและเครื่องมือที่เหมาะสม การเปลี่ยนแปลงนี้ยังส่งผลกระทบโดยตรงต่อโมเดลธุรกิจของซอฟต์แวร์ จากเดิมที่คิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้งานหรือ Software Seats เปลี่ยนเป็นการประเมินมูลค่าจากผลลัพธ์ที่ส่งมอบได้จริง ทำให้องค์กรต้องหันมาออกแบบระบบจากผลลัพธ์ของผู้ใช้งานเป็นหลัก</p><p>ในขณะที่ AI Agent เริ่มเข้ามาช่วยผู้บริโภคค้นหา เปรียบเทียบ และทำธุรกรรมแทนมนุษย์ ธุรกิจจึงจำเป็นต้องเตรียมความพร้อมในการให้บริการลูกค้าที่เป็นระบบ AI ควบคู่ไปกับลูกค้าที่เป็นมนุษย์ ปัญหาคือประสบการณ์ดิจิทัลส่วนใหญ่ในปัจจุบันยังคงออกแบบมาสำหรับมนุษย์เท่านั้น หาก AI Agent ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูล ตรวจสอบความน่าเชื่อถือ หรือทำรายการผ่านช่องทางที่กำหนด ระบบธุรกิจอาจต้องพัฒนากลไกใหม่เพื่อให้ระบบเอเจนต์ทำงานได้อย่างปลอดภัยและราบรื่น</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">95%</span><span class="stat-label">ของโครงการ GenAI ยังไม่สร้างกำไรที่วัดผลได้</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">32.7%</span><span class="stat-label">ขององค์กรที่ลดคนต้องจ้างกลับมา 25-50%</span></div></div><p>สำหรับการนำระบบไปใช้งานจริง การพิสูจน์ว่า AI ทำงานเฉพาะด้านได้สำเร็จในโครงการทดลองหรือ Pilot เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ระบบที่นำไปใช้จริงต้องสามารถรองรับจำนวนผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไป ข้อมูลที่ไม่แน่นอน สถานการณ์ที่ซับซ้อน และเหตุการณ์ที่ระบบอาจตอบผิดพลาด ความพร้อมขององค์กรจึงไม่ได้วัดจากประสิทธิภาพของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ต้องกำหนดอำนาจหน้าที่ให้ชัดเจนว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบและตัดสินใจ พร้อมทั้งมีระบบ Guardrail หรือขอบเขตควบคุมการทำงานตั้งแต่ก่อนขยายผลสู่ระดับองค์กร</p><blockquote class="pull-quote"><p>"95% ของโครงการ Generative AI ระดับองค์กรในกลุ่มตัวอย่างยังไม่สร้างผลกำไรและขาดทุนที่วัดผลได้"</p><cite>รายงาน The GenAI Divide โดย Project NANDA ที่ MIT</cite></blockquote><p>รายงาน The GenAI Divide ของ Project NANDA ที่ MIT ระบุว่า 95% ของโครงการ Generative AI ระดับองค์กรในกลุ่มตัวอย่างยังไม่สร้างผลกระทบต่อกำไรและขาดทุนที่วัดผลได้ สะท้อนให้เห็นช่องว่างระหว่างการทดลองใช้กับการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ ขณะที่ข้อมูลจาก Careerminds ซึ่งสำรวจผู้เชี่ยวชาญฝ่ายทรัพยากรบุคคล 600 คนในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 พบว่า 32.7% ขององค์กรที่เคยลดจำนวนพนักงานจาก AI ได้กลับมาจ้างพนักงานในตำแหน่งเดิมคิดเป็น 25-50% ของตำแหน่งที่เคยลด และอีก 35.6% กลับมาจ้างมากกว่าครึ่งหนึ่งของตำแหน่งเหล่านั้น สะท้อนว่าการวัดผลตอบแทนหรือ AI ROI ต้องพิจารณาทั้งผลลัพธ์ทางธุรกิจ ต้นทุนการเชื่อมระบบ และการรักษาความเชี่ยวชาญของบุคลากรควบคู่กันไป</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techsauce.co&sz=64" alt="Techsauce" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techsauce.co/ai/scb10x-ai-volution-2026-six-key-takeaways" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Techsauce</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Competitive advantage shifts from execution to specialized expertise and product design</li><li>Organizations must capture decision contexts to turn working knowledge into shared assets</li><li>Software usage moves to AI Agent conversations with value-based pricing models</li><li>MIT Project NANDA reports 95% of enterprise GenAI projects lack measurable profit impact</li></ul></div><p>SCB 10X, the disruptive technology investment arm under SCBX Group, has summarized six essential strategic concepts for organizations transitioning into the AI era. Drawn from the first six episodes of AI-VOLUTION The Series 2026, an online series featuring insights from industry experts, founders, investors, and technology executives, the discussion highlights the critical challenges businesses face when deploying artificial intelligence in practice.</p><p>The first takeaway begins with software development tools, which have simplified the creation and prototyping of basic products. Consequently, competitive advantage is shifting gradually from raw execution capability to specialized expertise, differentiated product design, and foundational infrastructure that other AI systems can build upon. A parallel principle applies across other domains; as AI generates reports, designs, and content in mere seconds, organizations must preserve human judgment, taste, and the ability to evaluate true quality and value.</p><p>Regarding internal knowledge management, while AI can better memorize individual contexts to assist employees, that valuable knowledge risks disappearing when staff members leave if critical details remain trapped in personal accounts or inaccessible chats. Enterprise AI systems should capture more than just final outputs by recording the reasoning, context, and thought processes behind decisions, turning working workflows into shared organizational assets that connect across teams.</p><div class="ai-insight"><p>Transforming an enterprise for the AI era extends far beyond replacing human labor with technology; it requires redesigning data architecture and systemic decision-making processes to prevent the loss of accumulated expertise during staff turnover—a vital hurdle often overlooked in early digital transformation phases.</p></div><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/scb_10x_2026_6_ai_mtn7vf0o_inline_1_67e0c4f3ae.jpg" alt="corporate seminar meeting room presentation" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Furthermore, software interaction models are shifting away from traditional menu and dashboard navigation toward conversations with AI Agents—systems capable of planning, deciding, and executing multi-step workflows based on user goals. The next frontier involves users simply stating desired outcomes while the system selects the appropriate steps and tools. This evolution directly impacts software business models, transitioning from seat-based subscription fees to valuation based on delivered results, prompting enterprises to design systems around user outcomes rather than static features.</p><p>As AI agents increasingly assist consumers in searching, comparing, and transacting on their behalf, businesses must prepare to serve AI agent clients alongside human customers. The core issue is that most existing digital experiences—from information retrieval and form filling to payment checkouts—are designed exclusively for humans. If AI agents cannot access data, verify trustworthiness, or execute transactions through approved business channels, enterprises must engineer alternative mechanisms to complete tasks safely.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">95%</span><span class="stat-label">of enterprise GenAI projects lack measurable profit impact</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">32.7%</span><span class="stat-label">of downsizing firms rehired 25-50% of cut roles</span></div></div><p>When moving from pilot projects to production deployment, proving success in a controlled trial is only the beginning. Production systems must handle fluctuating user volumes, unpredictable data, complex scenarios, and edge cases where models fail or stall. Organizational readiness depends not solely on model performance, but on clearly defining decision-making authority, oversight roles, and ownership, alongside establishing robust guardrails before scaling pilots enterprise-wide.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"95% of enterprise Generative AI projects in the sample have yet to generate measurable profit and loss impact."</p><cite>The GenAI Divide Report by Project NANDA at MIT</cite></blockquote><p>The GenAI Divide report by Project NANDA at MIT indicates that 95% of enterprise Generative AI projects in the sample have yet to generate measurable profit and loss impact, highlighting the gap between experimental adoption and continuous business value. Meanwhile, data from Careerminds—which surveyed 600 HR professionals in February 2026—revealed that 32.7% of organizations that reduced headcount due to AI subsequently rehired former employees for 25-50% of the eliminated roles, while another 35.6% rehired more than half, demonstrating that AI ROI must account for integration costs, business outcomes, and the preservation of human expertise.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techsauce.co&sz=64" alt="Techsauce" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techsauce.co/ai/scb10x-ai-volution-2026-six-key-takeaways" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Techsauce</a></p>

medium_scb-10x-2026-6-บทเรียนเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุค-ai-mtn7vf0o.jpg

small_scb-10x-2026-6-บทเรียนเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุค-ai-mtn7vf0o.jpg

thumbnail_scb-10x-2026-6-บทเรียนเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุค-ai-mtn7vf0o.jpg

Inewgen

Inewgen

#SCB 10X

SCB 10X 2026: 6 บทเรียนเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุค AI

Inewgen