AI ไม่ใช่ของเล่นอีกต่อไป WEF เปิด 8 กลยุทธ์ พลิกองค์กรสู่ยุค Agentic อย่างยั่งยืน

AI ไม่ใช่ของเล่นอีกต่อไป WEF เปิด 8 กลยุทธ์ พลิกองค์กรสู่ยุค Agentic อย่างยั่งยืน

Business Leader / กองบรรณาธิการ THE LEADERS

World Economic Forum (WEF) เผยบทวิเคราะห์ล่าสุด “Beyond the hype: 8 drivers for true AI transformation in the agentic age” ชี้ว่า องค์กรที่ประสบความสำเร็จด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะไม่หยุดอยู่แค่การทดลอง (pilot) หรือการนำเทคโนโลยีมาโชว์ศักยภาพ แต่ต้องสามารถฝัง AI เข้าสู่กระบวนการดำเนินงานจริงอย่างเป็นระบบ เชื่อม “นวัตกรรม” กับ “การผลิตและบริการ” ให้เกิดมูลค่าทางธุรกิจอย่างยั่งยืน

WEF ระบุว่า ช่องว่างสำคัญขององค์กรทั่วโลก คือการลงทุน AI จำนวนมาก แต่ไม่สามารถแปลงเป็นผลลัพธ์เชิงธุรกิจได้จริง สอดคล้องกับงานวิจัยของ MIT ที่พบว่า กว่า 95% ของโครงการ GenAI ในระยะทดลองไม่สามารถสร้างผลตอบแทนที่วัดผลได้ กรณีศึกษาที่ WEF หยิบยกคือ บริษัทอีคอมเมิร์ซและเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของญี่ปุ่นอย่าง Rakuten ซึ่งพัฒนาแนวคิด “AI-nization” เพื่อยกระดับองค์กรทั้งเชิงวัฒนธรรม โครงสร้าง และการตัดสินใจ โดยไม่มอง AI เป็นเพียงเครื่องมือ แต่เป็น “กลไกหลักขององค์กรในอนาคต” จากประสบการณ์ดังกล่าว Rakuten ได้สรุปเป็นกรอบปฏิบัติการ 8 ปัจจัย ที่องค์กรธุรกิจสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้

1. วิสัยทัศน์และกลยุทธ์: เลิกขับเคลื่อนด้วย FOMO

หลายองค์กรลงทุน AI เพราะกลัวตกขบวน (Fear of Missing Out) ทำให้โครงการกระจัดกระจาย ขาดทิศทาง และสิ้นเปลืองงบประมาณ Rakuten เลือกตั้งเป้าหมายชัดว่า AI ต้อง “เสริมพลังความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์” พร้อมใช้จุดแข็งด้านฐานข้อมูลและแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ สร้างการเติบโตทั้งระบบนิเวศ ไม่ใช่เพียงลดต้นทุนระยะสั้น

2. กำหนดเป้าหมายที่วัดผลได้จริง

AI ต้องเชื่อมกับตัวชี้วัดทางธุรกิจโดยตรง Rakuten ใช้โมเดล “Triple 20” ได้แก่

  • ลดต้นทุนการตลาดลง 20%

  • เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการปฏิบัติงาน 20%

  • เพิ่มประสิทธิภาพให้คู่ค้าและพันธมิตร 20%

แนวคิดนี้ช่วยให้ทุกหน่วยงานตั้ง KPI ที่สอดคล้องกับเป้าหมายองค์กร ไม่ใช่ทดลองแบบไร้ทิศทาง

3. ความปลอดภัยและธรรมาภิบาล AI

เมื่อ AI มีความสามารถด้านการให้เหตุผลและการสื่อสารสูงขึ้น ความเสี่ยงด้านข้อมูล ความโปร่งใส และจริยธรรมก็เพิ่มตาม องค์กรจำเป็นต้องมีโครงสร้างกำกับดูแล นโยบายจริยธรรม และระบบตรวจสอบที่ฝังอยู่ในเทคโนโลยีตั้งแต่ต้น เพื่อสร้างความเชื่อมั่นต่อผู้ใช้และสังคม

4. โฟกัสลูกค้าเป็นศูนย์กลาง

Rakuten นำแนวคิด “โอะโมเตะนาชิ (Omotenashi)” หรือการบริการที่ใส่ใจเกินความคาดหวัง มาผสานกับ AI เช่น ผู้ช่วยช้อปปิ้งอัจฉริยะที่ช่วยตัดสินใจแทนลูกค้าอย่างเข้าใจพฤติกรรมจริง WEF ชี้ว่า หาก AI ไม่ได้ยกระดับประสบการณ์ลูกค้าอย่างแท้จริง การลงทุนย่อมไม่คุ้มค่า

5. พื้นฐานเทคโนโลยีต้องแข็งแรง

องค์กรที่พัฒนา AI เองจำเป็นต้องเข้าใจโครงสร้างการเรียนรู้ของโมเดล ตั้งแต่การฝึกข้อมูล (pre-training) การปรับแต่งต่อเนื่อง ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง เพื่อให้ระบบมีเสถียรภาพ ควบคุมได้ และตอบโจทย์เชิงธุรกิจ

6. โครงสร้างองค์กรต้องลดไซโล

Rakuten ใช้ทีม AI ส่วนกลางทำหน้าที่เป็น “ตัวคูณพลัง” ส่งผู้เชี่ยวชาญเข้าไปทำงานร่วมกับหน่วยธุรกิจโดยตรง (forward-deployed engineers) ลดกำแพงระหว่างฝ่ายเทคโนโลยีกับฝ่ายธุรกิจ ทำให้การพัฒนาเร็วและตอบโจทย์จริง

7. Data Flywheel: ข้อมูลยิ่งใช้ ยิ่งฉลาด

การสร้างวงจรข้อมูลที่มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากพฤติกรรมจริง พร้อมให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล กลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ระยะยาว

8. วัฒนธรรมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

AI เปลี่ยนเร็ว องค์กรต้องสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้ ทดลอง และปรับตัวอย่างสม่ำเสมอ Rakuten ใช้เวทีภายในองค์กรเพื่อสื่อสารทิศทางและถ่ายทอดความรู้ให้ทั้งองค์กรเดินไปในทิศทางเดียวกัน

บทสรุป: ผู้ชนะยุค AI คือผู้ที่ “บูรณาการได้จริง”

WEF สรุปว่า ผู้ชนะในยุค AI ไม่ใช่องค์กรที่มีเทคโนโลยีล้ำที่สุด แต่คือองค์กรที่สามารถเชื่อม นวัตกรรม – ระบบงาน – บุคลากร – ธรรมาภิบาล เข้าด้วยกันอย่างสมดุล AI ที่ประสบความสำเร็จต้องไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ต้องยกระดับศักยภาพมนุษย์ ประสบการณ์ลูกค้า และความยั่งยืนขององค์กรในระยะยาว ทั้งนี้ WEF ยังทำหน้าที่เป็นเวทีกลางในการผลักดันการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ ผ่านเครือข่ายความร่วมมือ เช่น AI Governance Alliance เพื่อช่วยให้ภาคธุรกิจทั่วโลกปรับตัวสู่ยุค Agentic AI ได้อย่างมั่นคงและปลอดภัย

ข่าวที่เกี่ยวข้อง

AI ก็ผิดได้: 5 หลุมพรางทำลายแบรนด์และ 5 ข้อควรระวัง

AI ก็ผิดได้: 5 หลุมพรางทำลายแบรนด์และ 5 ข้อควรระวัง

29 กรกฎาคม 2568

Business Leader / กองบรรณาธิการ THE LEADERS

เมื่อ AI พลาด อาจทำลายธุรกิจของคุณได้ บทความนี้ชี้ 5 หลุมพรางจากมุมมองผู้บริโภคเมื่อ AI ทำผิดพลาด เช่น ผู้คนมักโทษ AI ก่อน หรือการโอ้อวดความสามารถ AI ยิ่งทำให้ถูกตำหนิหนักเมื่อล้มเหลว พร้อมแนะกลยุทธ์สำหรับผู้บริหารแบรนด์ และวางแผนรับมือเพื่อกอบกู้ชื่อเสียงและความเชื่อมั่นในยุคที่ AI มีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจ

การปฏิรูปโลจิสติกส์ไทยด้วยปัญญาประดิษฐ์: ถอดรหัสยุทธศาสตร์ AMS Logistics

การปฏิรูปโลจิสติกส์ไทยด้วยปัญญาประดิษฐ์: ถอดรหัสยุทธศาสตร์ AMS Logistics

18 มีนาคม 2569

กองบรรณาธิการ

การปฏิรูปโลจิสติกส์ไทยด้วย AI กำลังก้าวจากระดับ “ทดลองใช้” ไปสู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานของธุรกิจ โดยกรณีศึกษา AMS Logistics ชี้ให้เห็นว่าเมื่อปัญญาประดิษฐ์ถูกฝังลงในเส้นทางขนส่ง ระบบซ่อมบำรุง และคลังสินค้าอย่างเป็นระบบ จะช่วยลด Miles-per-Delivery ลด Downtime ของรถ และเร่งรอบหมุนเวียนสินค้าได้พร้อมกัน บทความ

จาก F1 สู่ฟุตบอล: Mike Sansoni กับภารกิจเปลี่ยนแมนยูด้วย AI

จาก F1 สู่ฟุตบอล: Mike Sansoni กับภารกิจเปลี่ยนแมนยูด้วย AI

1 สิงหาคม 2568

Business Leader / กองบรรณาธิการ THE LEADERS

แมนเชสเตอร์ ยูไนเต็ด แต่งตั้ง Mike Sansoni อดีตผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจาก F1 ของ Mercedes-AMG Petronas เป็น Director of Data เพื่อนำ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ปฏิวัติการดำเนินงานของสโมสร สะท้อนความมุ่งมั่นในการยกระดับกลยุทธ์องค์กรให้ทันสมัย

AI กับการทำงาน - โอกาสหรือภัยคุกคาม? (ตอนที่ 3)

AI กับการทำงาน - โอกาสหรือภัยคุกคาม? (ตอนที่ 3)

8 กรกฎาคม 2568

Business Leader / กองบรรณาธิการ THE LEADERS

มากกว่าครึ่งหนึ่งของคนรุ่นใหม่ใช้ GenAI แล้ว และเชื่อว่าช่วยปรับปรุงคุณภาพงาน แต่กว่า 60% กังวลเรื่องการขจัดงาน ทำให้หลายคนมองหางาน "AI-proof" เพิ่มขึ้น ท่ามกลางการเตรียมพร้อมด้วยการเรียนรู้ทักษะใหม่และการยึดมั่นในทักษะด้านมนุษย์