เมื่อ AI คือเครื่องยนต์ตัวใหม่ของธุรกิจ! True IDC ฉายภาพการเปลี่ยนผ่านที่ไม่ใช่แค่วิสัยทัศน์ แต่คือคำตอบที่วัดผลได้จริง

ภายในเวทีสัมมนา Tech Forum Bangkok 2025 ที่จัดโดย TechTalkThai หนึ่งในเรื่องที่ทุกคนถกเถียงกันคงไม่พ้นเรื่อง AI จะสร้างผลกระทบกับองค์กรได้อย่างไร? ซึ่งช่วงหนึ่งในเวทีดังกล่าวมีการอธิบายถึงเรื่องนี้อย่างน่าสนใจนั่นคือหัวข้อ ปลดล็อก AI Transformation จากวิสัยทัศน์สู่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้

หัวข้อดังกล่าวอธิบายโดย ธนวัฒน์ ก้อนสมบัติ Head of Technology จาก True IDC ที่บอกว่า หลังจากนี้ AI ไม่ได้เป็นเพียงฟีเจอร์เสริมหรือเทคโนโลยีทางเลือกอีกต่อไป แต่มันคือหัวใจสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจที่จะตัดสินว่าใครจะอยู่หรือใครจะไปในสมรภูมิยุคหน้า

บทความนี้จะพาทุกคนไปเจาะลึกกลยุทธ์ AI Transformation ในแบบฉบับของ True IDC ตั้งแต่การวางโครงสร้างพื้นฐาน การคัดเลือก Use Case ที่สร้างมูลค่าได้จริง ไปจนถึงการเปลี่ยนผ่านสู่การขับเคลื่อนธุรกิจด้วย AI ที่ขยายผลได้ทั้งองค์กรดังนี้

จาก Office Automation สู่ AI Transformation

หากย้อนกลับไปเมื่อ 40 ปีก่อน โลกธุรกิจเคยถูก Disrupt ด้วยการเปลี่ยนจากเครื่องพิมพ์ดีดมาเป็นคอมพิวเตอร์และระบบ Office Automation ซึ่งเน้นเรื่องการลดการใช้กระดาษ หรือ Paperless และการทำ Digital Workflow ขั้นพื้นฐาน แต่จริง ๆ แล้ว AI Transformation ในวันนี้มีมิติที่ล้ำลึกกว่านั้น

เป้าหมายสูงสุดไม่ใช่การนำ AI มาแทนที่คน แต่คือการยกเครื่องขั้นตอนการดำเนินงานทั้งหมดเพื่อกำจัดกระบวนการทำงานด้วยแรงงานมนุษย์ที่ซ้ำซ้อนและไม่มีประสิทธิภาพออกไป สิ่งนี้จะส่งผลกระทบโดยตรงต่อสองส่วนหลักคือ

1. การเปลี่ยนงานประจำวันที่ต้องใช้คนจำนวนมากมาให้ระบบอัตโนมัติจัดการ เพื่อเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำ
2. การปรับเปลี่ยนบทบาทของหน่วยงาน IT จากผู้คอยแก้ปัญหาให้กลายเป็นผู้ช่วยที่เดินเข้าไปหาหน่วยธุรกิจต่าง ๆ เพื่อนำเทคโนโลยีไปปลดล็อกโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ และช่วยในการตัดสินใจผ่านข้อมูลมหาศาลที่ถูกสรุปมาอย่างแม่นยำ

5 เสาหลักสู่ความสำเร็จในการขับเคลื่อน AI ในองค์กร

การจะทำให้ AI Transformation เกิดผลลัพธ์ที่ยั่งยืนและสามารถขยายผลได้จริง True IDC ได้สรุป 5 องค์ประกอบสำคัญที่ทุกองค์กรต้องใช้เป็นแนวทางปฏิบัติดังนี้

1. การกำหนดเป้าหมายที่วัดผลได้: การเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยีมักนำไปสู่ความล้มเหลว องค์กรต้องเริ่มที่ปัญหา หรือเป้าหมายทางธุรกิจก่อนเสมอ คุณต้องตอบให้ชัดว่า AI ที่จะลงทุนนั้นเพื่ออะไร ลดค่าใช้จ่าย, เพิ่มกำลังการผลิต หรือลดระยะเวลาในการบุกตลาด
2. การประเมินและเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม: ในระดับองค์กร การเลือก Infrastructure คือเรื่องสำคัญ องค์กรต้องประเมินความสมดุลระหว่างความสะดวกและความปลอดภัย ไม่ว่าจะเป็น Public Cloud, Private Cloud หรือ Hybrid Cloud
3. ความพร้อมของข้อมูลและการจัดการ Data Pipeline: AI จะฉลาดเท่ากับข้อมูลที่มันได้รับ หากข้อมูลในองค์กรยังเป็นขยะ AI ก็ไม่สามารถให้คำตอบที่มีคุณภาพได้ องค์กรต้องมีกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นสารสนเทศที่พร้อมใช้งานผ่านการจัดทำ Data Pipeline ที่มีความเสถียรและปลอดภัย เพื่อป้อนข้อมูลที่ถูกต้องให้กับโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง
4. การพัฒนา AI Agent และการก้าวสู่ยุค Agentic Workflow: นี่คือจุดเปลี่ยนสำคัญจาก AI ที่โต้ตอบได้ ไปสู่ AI ที่ทำงานเป็น เพราะความแตกต่างของ AI Agent กับ Chatbot คือ Agent เป็นระบบที่สามารถวางแผน และจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยตัวเองได้ โดยเชื่อมต่อกับระบบงานหลักผ่าน API การพัฒนา AI ในยุคนี้จึงต้องมีการทดสอบ ปรับปรุง และดูแลรักษาอย่างเป็นระบบ ไม่ใช่เพียงการทำโปรเจกต์จบเป็นครั้ง ๆ ไป
5. การบูรณาการเข้ากับธุรกิจและธรรมาภิบาล: เทคโนโลยีจะไร้ความหมายหากไม่มีคนใช้ การวางแผนเพื่อรับมือการเปลี่ยนแปลง, สร้างความเข้าใจ และลดแรงต้านจากบุคลากรจึงเป็นเรื่องจำเป็น ทั้งต้องมีระบบ AI Governance เพื่อควบคุมการใช้งานให้โปร่งใส ปลอดภัย และมีจริยธรรม ป้องกันการเกิดความผิดพลาดที่อาจส่งผลกระทบต่อแบรนด์

ปฏิวัติงานจัดการเอกสารด้วย Agentic Workflow

เพื่อให้เห็นภาพการนำ AI ไปใช้งานจริง คุณธนวัฒน์ได้ยกตัวอย่างโครงการปฏิรูปการจัดการข้อมูลเอกสารของหน่วยงานหนึ่งที่ต้องเผชิญกับเอกสาร PDF และรูปภาพกว่า 300 ฉบับต่อวัน

จากเดิมที่พนักงานต้องนั่งอ่านเอกสารทีละฉบับเพื่อดึงข้อมูลสำคัญมาคีย์ลงระบบซึ่งใช้เวลาเฉลี่ย 3-4 ชั่วโมงต่อวัน นอกจากจะเกิดความล้าแล้ว ยังมีความผิดพลาดในการทำ Index ข้อมูล ทำให้เวลาค้นหาข้อมูลในภายหลังทำได้ยากมาก

เพื่อแก้ปัญหานี้ True IDC เข้าไปช่วยออกแบบระบบโดยใช้ AI Agent หลายตัวทำงานร่วมกันดังนี้

• Smart OCR: ใช้ Typhoon OCR โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูกเทรนมาเพื่อภาษาไทยโดยเฉพาะ สามารถอ่านได้ทั้งตัวพิมพ์และลายมือได้อย่างแม่นยำเหนือกว่า OCR ทั่วไป
• AI Analyzer: ทำหน้าที่วิเคราะห์ความถูกต้อง สรุปประเด็นสำคัญ และจัดหมวดหมู่ข้อมูลโดยอัตโนมัติ
• Natural Language Interface: เปลี่ยนวิธีการค้นหาข้อมูลในระบบจากการใช้ Keyword แบบเดิม มาเป็นการสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติ ทำให้พนักงานสามารถคุยกับเอกสารเพื่อหาคำตอบได้ทันที

ผลลัพธ์ที่ได้คือกระบวนการนำเข้าข้อมูลที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมง ลดลงเหลือเพียงหลักวินาที พนักงานสามารถลดเวลาในส่วน Manual จาก 70% เหลือเพียง 20% ส่งผลให้ Productivity เพิ่มขึ้นถึง 300% และมีความแม่นยำสูงถึง 90% โดยที่พนักงานคนเดิมสามารถโยกเวลาที่เหลือไปทำหน้าที่วิเคราะห์เชิงลึกแทนการคีย์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว

ขณะเดียวกันเมื่อพูดถึงการใช้ Generative AI ในองค์กร ความเสี่ยงเรื่อง Prompt Injection หรือการรั่วไหลของข้อมูลภายใน คือสิ่งที่ผู้บริหารกังวลที่สุด ในงานนี้ True IDC ได้นำเสนอแนวทางการป้องกันที่รัดกุม เช่น Private Connectivity ที่บังคับการเชื่อมต่อกับโมเดล AI ผ่าน Private Link เพื่อไม่ให้ข้อมูลวิ่งผ่านอินเทอร์เน็ตสาธารณะ เป็นต้น

จาก AI Workshop สู่ AI Factory

ธนวัฒน์ได้ฝากข้อคิดสำคัญเกี่ยวกับก้าวต่อไปของธุรกิจไทย องค์กรต้องเลิกมอง AI เป็นเพียงทางเลือก หรือแค่การทำ Workshop ทดลองเล่น แต่ต้องขยับไปสู่แนวคิด AI Factory

AI Factory คือการสร้างระบบผลิตและบริหารจัดการ AI ที่ได้มาตรฐานและสามารถขยายผลไปได้ทั่วทั้งองค์กรเหมือนโรงงานผลิตสินค้า ซึ่งจะนำไปสู่การวัดผลด้วยค่า AI FTE หรือ Full-Time Equivalent ที่ประเมินว่า AI Agent ที่สร้างขึ้นนั้นช่วยเพิ่มแรงงานดิจิทัลให้กับบริษัทได้เท่ากับพนักงานกี่คน

ตัวอย่างจากกรณีศึกษาเรื่องเอกสาร แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำหน้าที่แทนแรงงานมนุษย์ในส่วน Routine ได้เทียบเท่าคน 4-5 คน ทำให้พนักงานที่เป็นมนุษย์สามารถยกระดับไปเป็น Manager of AI ที่คอยตรวจสอบและตัดสินใจในขั้นตอนสุดท้าย

สรุปแล้วการทำ AI Transformation ในมุมมองของ True IDC ไม่ใช่การเลือกใช้โมเดลที่ฉลาดที่สุดในโลก แต่คือการเลือกเครื่องมือที่ใช่สำหรับโจทย์ที่ชัดและทั้งหมดอยู่ภายใต้โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัย ความสำเร็จไม่ได้วัดที่เทคโนโลยีล้ำสมัย แต่อยู่ที่การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจจนกลายเป็นเนื้อเดียวกัน

การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้เปรียบเสมือนการที่บริษัทในอดีตเปลี่ยนจากการใช้พนักงานส่งเอกสารเดินเท้ามาเป็นระบบอีเมล เป้าหมายของการสื่อสารยังเหมือนเดิม แต่ความเร็วและศักยภาพในการแข่งขันนั้นแตกต่างกันราวฟ้ากับเหว ในปี 2025 นี้ ถึงเวลาแล้วที่ทุกองค์กรจะต้องหยุดตั้งคำถามว่า AI จะมาไหม แล้วเริ่มถามว่าเราจะเริ่มสร้าง AI Factory ของเราอย่างไรให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงที่กำลังพุ่งทะยานอย่างรวดเร็ว