จากโครงการนำร่องสู่ผลกำไร: รายงาน 2026 Global AI Report ของ NTT DATA เผยแนวทางที่องค์กรชั้นนำใช้ AI สร้างการเติบโตทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม [PR]

NTT DATA ผู้นำระดับโลกด้าน AI ธุรกิจดิจิทัล และบริการไอที ประกาศเปิดตัวรายงาน “2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders” ซึ่งถอดบทเรียนจากองค์กรชั้นนำทั่วโลกที่สามารถเปลี่ยนวิสัยทัศน์ด้าน AI ให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้จริง

รายงานฉบับนี้จัดทำจากงานวิจัยเชิง Benchmark ใหม่ของ NTT DATA โดยสำรวจความคิดเห็นผู้บริหารระดับสูงจำนวน 2,567 คน จาก 35 ประเทศ ครอบคลุม 15 อุตสาหกรรม เพื่อศึกษาว่าองค์กรใดสามารถก้าวข้ามการทดลองใช้ AI (Pilot) ไปสู่การสร้างกำไรและความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างยั่งยืน
AI Leaders สร้างผลลัพธ์เหนือค่าเฉลี่ยอย่างชัดเจน ผลการศึกษาพบว่า มีเพียง 15% ขององค์กรทั้งหมด ที่เข้าข่ายเป็น “ผู้นำด้าน AI (AI Leaders)” ซึ่งนิยามจากความชัดเจนของกลยุทธ์ AI รูปแบบการดำเนินงานที่มีความพร้อมสูง และการนำ AI ไปใช้โดยมุ่งเน้นผลลัพธ์เชิงธุรกิจ

องค์กรกลุ่มผู้นำเหล่านี้มีผลการดำเนินงานเหนือกว่าองค์กรอื่นอย่างมีนัยสำคัญ โดยมีแนวโน้ม

  • สร้างการเติบโตของรายได้มากกว่า 10% สูงกว่าค่าเฉลี่ยถึง 2.5 เท่า
  • ทำอัตรากำไร (Profit Margins) ตั้งแต่ 15% ขึ้นไป มากกว่าถึง 3 เท่า
  • มีตำแหน่ง Chief AI Officer (CAIO) และกรอบกำกับดูแล AI อย่างเป็นทางการในองค์กร

นาย ยูทากะ ซาซากิ ประธานและซีอีโอของ NTT DATA Group กล่าวว่า “ความรับผิดชอบด้าน AI ในวันนี้ไม่ใช่เรื่องของฝ่ายไอทีเพียงอย่างเดียว แต่เป็นวาระระดับคณะกรรมการบริหาร งานวิจัยของเราชี้ให้เห็นว่า ผู้นำด้าน AI คือองค์กรที่ใช้ AI เพื่อสร้างความแตกต่าง สร้างการเติบโต และออกแบบความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยีขึ้นมาใหม่อย่างเป็นระบบ”

กลยุทธ์ (Strategy): วิธีคิดของผู้นำด้าน AI
รายงานระบุว่า AI Leaders มอง AI เป็นกลไกหลักในการขับเคลื่อนการเติบโต และปรับกลยุทธ์องค์กรให้สอดคล้องกัน โดยมีจุดร่วมสำคัญคือ

  • ผสาน AI เข้ากับกลยุทธ์ธุรกิจอย่างชัดเจนและรวดเร็ว เพื่อสร้างผลตอบแทนทางการเงิน
  • มุ่งลงทุนในขอบข่ายงานที่สร้างมูลค่าสูง และออกแบบกระบวนการใหม่แบบ end-to-end
  • ใช้ความสำเร็จระยะแรกจาก AI เป็นแรงส่งต่อยอดการลงทุนและการเติบโต
  • ฝัง AI ลงในระบบและแอปพลิเคชันหลัก เพื่อยกระดับศักยภาพธุรกิจระยะยาว

การลงมือปฏิบัติ (Execution): จากกลยุทธ์สู่ผลลัพธ์
AI Leaders สร้างความได้เปรียบด้วยการวางรากฐานองค์กรให้พร้อมขยายผล ทั้งด้านเทคโนโลยี คน และการกำกับดูแล ได้แก่

  • ลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ปลอดภัย ขยายได้ และคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
  • ใช้ AI เสริมศักยภาพผู้เชี่ยวชาญ เพื่อเพิ่มคุณค่าการทำงาน ไม่ใช่ทดแทนคน
  • บริหารการเปลี่ยนแปลงระดับองค์กรอย่างจริงจัง เพื่อให้การนำ AI มาใช้เกิดผลยั่งยืน
  • รวมศูนย์ AI Governance และมอบบทบาท CAIO ดูแลทั้งความเสี่ยงและนวัตกรรม
  • เติบโตผ่านความร่วมมือกับพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ เพื่อเร่งการสร้างมูลค่าจาก AI

นาย อภิจิต ดูเบย์ ซีอีโอและ CAIO ของ NTT DATA, Inc. กล่าวสรุปว่า “เมื่อกลยุทธ์ AI และกลยุทธ์ธุรกิจสอดคล้องกันแล้ว องค์กรควรเลือกเพียง 1–2 ขอบข่ายงานที่สร้างมูลค่าสูง และออกแบบกระบวนการใหม่ทั้งหมดด้วย AI แบบ end-to-end การผสานแนวทางนี้เข้ากับการกำกับดูแลที่เข้มแข็ง โครงสร้างพื้นฐานที่พร้อม และพันธมิตรที่เชื่อถือได้ คือกุญแจสำคัญที่ช่วยเปลี่ยนโครงการนำร่องให้กลายเป็นผลกำไร และพาองค์กรก้าวขึ้นเป็นผู้นำตลาด”

เกี่ยวกับงานวิจัย

การสำรวจครั้งนี้ดำเนินการระหว่างเดือนกันยายนถึงตุลาคม 2568 โดยผู้ตอบแบบสอบถามประกอบด้วยผู้บริหารระดับสูง (C-suite) ผู้บริหารระดับอาวุโส และบุคลากรระดับอาวุโสอื่นๆ จากองค์กรที่ครอบคลุมหลากหลายอุตสาหกรรม อาทิ เทคโนโลยี, การผลิต, การธนาคาร, บริการทางการเงิน, สาธารณสุข, สินค้าอุปโภคบริโภค และภาคส่วนอื่นๆ

ท่านสามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์ของ NTT DATA เพื่อดาวน์โหลดรายงานฉบับสมบูรณ์ 2026 Global AI Report: A playbook for AI leaders.

About Suphasin Sueklab

Check Also

เน็ตแอพ ยกระดับองค์กรยุคใหม่ สู่ Hybrid Multi-Cloud ขับเคลื่อนนวัตกรรมได้ทุกที่อย่างไร้รอยต่อ [PR]

เน็ตแอพ® (NASDAQ: NTAP) บริษัทผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะ ประกาศเปิดตัวขีดความสามารถใหม่ด้าน Hybrid Multi-Cloud พร้อมระบบควบคุมอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรมีความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพสูงสุดในการรองรับทุกเวิร์กโหลด พร้อมช่วยให้องค์กรนำกลยุทธ์ด้านข้อมูลสมัยใหม่มาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งบนระบบภายในองค์กร (On-Premises) และคลาวด์ พร้อมคำนึงถึงอธิปไตยของข้อมูล การกำกับดูแล …

Microsoft เปิดตัวโมเดล Decision-1 แยกงานตัดสินใจออกจาก Gen AI ลด Latency และต้นทุนระบบ Agentic AI

Microsoft เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ภายใต้ชื่อ Decision-1 ออกแบบมาเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของชุดคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หวังลดภาระงานต่าง ๆ เช่น Routing, Prioritization ไปจนถึงการตรวจสอบผลลัพธ์ของระบบ AI อื่น ๆ …