คลื่นปฏิวัติแห่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) สาดซัดเข้าสู่ทุกอณูของภาคธุรกิจไทย สร้างแรงกระเพื่อมมหาศาล ปลุกให้องค์กรน้อยใหญ่ต้องตื่นตัวและกระโจนเข้าสู่สนามแข่งขันใหม่นี้อย่างคึกคัก แต่ทว่าเบื้องหลังกระแส “ตื่นทอง” (Gold Rush) ที่ดูเหมือนจะเต็มไปด้วยโอกาส กลับซ่อนเร้น “กับดัก” จากความคาดหวังที่สูงเกินจริงและความเข้าใจที่คลาดเคลื่อน จนนำไปสู่สถิติที่น่าตกใจ
ข้อมูลที่น่าสนใจอ้างอิงจากบทความของ MIT ชี้ว่า กว่า 95% ของโครงการ AI ทั่วโลกให้ผลตอบแทนที่ไม่คุ้มค่า และเมื่อเจาะลึกลงมาในบริบทของไทย สถานการณ์ดังกล่าวสะท้อนภาพปัญหาที่รุนแรง ถึงขั้นที่มีการประเมินกันอย่างไม่เป็นทางการในแวดวงธนาคารว่า โปรเจกต์ AI กว่า 70% กำลังเผชิญกับความล้มเหลว
ปรากฏการณ์นี้สะท้อนภาพ “มายาคติ” ครั้งใหญ่ที่ครอบงำองค์กรไทย จากมุมมองของ ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์ ผู้ก่อตั้งและผู้อำนวยการสถาบัน IMC ที่ชี้ว่าปัญหาหลักคือ “การเกาะกระแสการตลาด โดยขาดความเข้าใจพื้นฐานที่แท้จริง”
–ดร.ธนชาติ ชี้ทางรอดไทยยุค AI: หยุดเป็นแค่ ‘ผู้ใช้’ ต้องเร่งสร้าง ‘ผู้สร้าง’
มายาคติที่ใหญ่ที่สุด: Over Expectation และการลงทุนที่ผิดทิศทาง
ปัญหาหลักที่หยั่งรากลึกในองค์กรไทยคือ ความคาดหวังที่สูงเกินจริง (Over Expectation) ผู้บริหารจำนวนมากมอง AI เป็นเหมือนไม้กายสิทธิ์ ที่จะเข้ามาพลิกโฉมองค์กรได้ในชั่วข้ามคืน สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์แบบ ลดต้นทุนมหาศาล และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในทันที
“เรากำลังอยู่ในกระแสของมาร์เก็ตติ้งเยอะมาก” ดร.ธนชาติ กล่าว “เราตื่นเต้นกับเครื่องมืออย่าง ChatGPT แต่คนจำนวนมากกลับใช้มันเหมือน Google ซึ่งไม่ใช่หน้าที่ที่แท้จริงของมัน เราคาดหวังว่ามันจะเป็น ‘อับดุล’ ที่ตอบได้ทุกอย่าง ทั้งที่มันไม่ได้ถูกออกแบบมาเช่นนั้น”
ความคาดหวังที่ผิดเพี้ยนนี้เองที่นำไปสู่การลงทุนที่ผิดพลาด 3 รูปแบบ คือ
- ลงทุนน้อยเกินไป คาดหวังผลลัพธ์ที่ยิ่งใหญ่ แต่ทุ่มงบประมาณเพียงน้อยนิด ทำให้ไปไม่ถึงเป้าหมาย
- ลงทุนมากเกินไป ทุ่มเงินมหาศาลไปกับเทคโนโลยีที่ไม่ตอบโจทย์ หรือซื้อเครื่องมือที่มีฟังก์ชันเกินความจำเป็น เปรียบได้กับการซื้อ “ไมโครเวฟ” ที่มีปุ่มซับซ้อนมากมาย แต่สุดท้ายใช้เพียงแค่อุ่นอาหาร
- ลงทุนไม่ถูกจุดขาดความเข้าใจ ทำให้เลือกใช้เทคโนโลยีผิดประเภท ไม่สอดคล้องกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข
ดร.ธนชาติ มองว่า “มายาคตินี้ถูกขับเคลื่อนด้วยความกลัว หรือ FOMO (Fear of Missing Out) ที่กลัวจะตกขบวน กลัวไม่ทันคู่แข่ง ทำให้รีบกระโจนเข้าใส่โดยไม่มีแผนยุทธศาสตร์ที่ชัดเจน สุดท้ายก็พบว่าสิ่งที่ลงทุนไปไม่ได้เป็นอย่างที่คิด”
4 องค์ประกอบชี้ชะตา AI Transformation: จากความล้มเหลวสู่ความสำเร็จ
การจะเปลี่ยนผ่านองค์กรด้วย AI ให้สำเร็จ ไม่ใช่แค่การซื้อเทคโนโลยี แต่เป็นการเดินทางที่ต้องอาศัยความพร้อมใน 4 มิติสำคัญ ดังนี้
- Tone from the Top (ทิศทางจากผู้นำ) นี่คือหัวใจที่สำคัญที่สุด ผู้บริหารระดับสูงต้องมีความเข้าใจในศักยภาพและข้อจำกัดของ AI อย่างแท้จริง สามารถกำหนดวิสัยทัศน์และยุทธศาสตร์ที่ชัดเจน ไม่คาดหวังสูงเกินไป และไม่ดูแคลนศักยภาพของมันต่ำเกินไป พวกเขาต้องติดตามความเคลื่อนไหวของโลก AI เหมือนติดตามข่าวเศรษฐกิจหรือราคาหุ้น เพื่อปรับทิศทางองค์กรได้ทันท่วงที
- Right Technology (เทคโนโลยีที่เหมาะสม) เมื่อมียุทธศาสตร์ที่ชัดเจนแล้ว จึงจะสามารถเลือกเทคโนโลยีและเครื่องมือที่ “ใช่” สำหรับโจทย์ขององค์กรได้ ไม่ใช่การแห่ตามกระแสไปซื้อทุกอย่างที่กำลังเป็นที่นิยม
- Talent (บุคลากร) คนยังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่สุด ต้องมีการ Upskill และ Reskill พนักงานในทุกระดับ ตั้งแต่การสร้างความคุ้นเคยในการใช้เครื่องมือ AI ทั่วไปให้กับพนักงานทุกคน ไปจนถึงการสร้างผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่สามารถพัฒนาโมเดลหรือแอปพลิเคชันขององค์กรได้
- Process Redesign (การปรับกระบวนการทำงาน) ต้องมองให้ออกว่า Task ใดที่ AI ทำได้ดี และ Task ใดที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ แล้วออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ที่ผสมผสานคนและ AI เข้าด้วยกันอย่างลงตัว ไม่ใช่การตั้งเป้าให้ AI มาแทนที่คนทั้งหมดในทันที
“มันไม่ใช่โปรเจกต์แบบ Big Bang ที่ทำครั้งเดียวจบ แต่เป็นการค่อยๆ ขยับและเรียนรู้ไปพร้อมกับการพัฒนาของเทคโนโลยี” ดร.ธนชาติ ย้ำ
ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่: ฟองสบู่ AI และ “สงครามฝิ่น” ยุคดิจิทัล
นอกเหนือจากความล้มเหลวในการนำไปใช้ ยังมีความเสี่ยงระดับมหภาคที่ผู้บริหารต้องตระหนักถึง
1. ฟองสบู่ AI (AI Bubble) สถานการณ์ปัจจุบันคล้ายกับยุค Dot-com Bubble อย่างมาก บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ยอม “ขายขาดทุน” เพื่อดึงดูดผู้ใช้งาน ค่าบริการ Subscription ที่เราจ่ายนั้นต่ำกว่าต้นทุนการดำเนินการจริงมหาศาล สิ่งที่น่ากลัวคือเมื่อฟองสบู่แตก แอปพลิเคชันหรือเครื่องมือที่เราลงทุนและผูกติดไปแล้วอาจ “หายไป” หรือเมื่อเหลือผู้เล่นรายใหญ่ไม่กี่ราย พวกเขาก็จะเริ่มขึ้นราคาจนกลายเป็นการผูกขาด
คำแนะนำคือ องค์กรต้องกระจายความเสี่ยง อย่าพึ่งพาเทคโนโลยีจากค่ายใดค่ายหนึ่งมากเกินไป องค์กรขนาดใหญ่ควรพิจารณาพัฒนา Small Model ที่เป็น Domain Expert ของตัวเอง เพื่อลดการพึ่งพาจากภายนอก
2. ลูกเสือที่พร้อมจะแว้งกัด AI ในวันนี้ดูเหมือน “ลูกเสือ” ที่น่ารักและเชื่อง แต่เบื้องหลังความสะดวกสบาย มันกำลังเก็บข้อมูลมหาศาลของเราไปโดยไม่รู้ตัว และมีแนวโน้มที่จะเข้ามา “Bypass” ธุรกิจเดิม ๆ เช่น เบราว์เซอร์อัจฉริยะที่สามารถค้นหาและสั่งซื้อสินค้าได้เองโดยไม่ต้องผ่านหน้าเว็บไซต์ของร้านค้าโดยตรง ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อธุรกิจท้องถิ่นอย่างรุนแรง
3. สงครามฝิ่นยุคใหม่ ดร.ธนชาติ เปรียบเทียบสถานการณ์นี้กับ “สงครามฝิ่น” ที่ชาติตะวันตกนำฝิ่นมาให้คนจีนเสพจนติดงอมแงมและเข้าครอบครองได้ในที่สุด “วันนี้บริษัทเทคโนโลยีต่างชาติกำลังเอา AI มาให้เราใช้จนติด เราสนุกกับมัน แต่สุดท้ายแล้วมูลค่าทางเศรษฐกิจทั้งหมดกลับไหลออกนอกประเทศ และพวกเขาก็เข้ามาควบคุมเศรษฐกิจของเราได้”
–Revolution of Generative AI เมื่อ AI พลิกโฉมโลกการทำงาน
จุดเปลี่ยนสังคม: เมื่อ AI เขย่าโครงสร้างแรงงานและยุทธศาสตร์ชาติ
ผลกระทบของ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในรั้วองค์กร แต่กำลังจะเปลี่ยนโฉมหน้าสังคมและตลาดแรงงานไปอย่างสิ้นเชิง ไม่ว่าจะเป็น
โครงสร้างการจ้างงานเปลี่ยนไป จากรูปทรง “พีระมิด” (ผู้บริหารน้อย, ระดับกลางเยอะ, ระดับปฏิบัติการเยอะสุด) จะกลายเป็นรูปทรง “ไดมอนด์” (ระดับล่างและบนแคบ, ตรงกลางขยายใหญ่) นั่นหมายความว่างานระดับเริ่มต้น (Junior) จะหายไปจำนวนมาก เพราะ AI สามารถทำงานแทนได้ดีกว่า
สองกลุ่มที่น่าเป็นห่วง คือ แรงงานทักษะปานกลางถึงต่ำ (Average Workforce) ประเทศไทยผลิตบัณฑิตในกลุ่มนี้ออกมาจำนวนมหาศาล ซึ่งเป็นกลุ่มที่จะถูก AI เข้ามาทดแทนโดยตรงและจะตกงานเป็นจำนวนมาก
และ กลุ่ม Mid-Career (อายุ 45-50 ปี) คนกลุ่มนี้จะถูกคาดหวังให้สร้างประสิทธิผลได้เป็น 2 เท่าในเวลาเท่าเดิมเพื่อแลกกับเงินเดือนที่สูงขึ้น หากปรับตัวไม่ได้ก็จะถูกบีบให้ออกจากตลาดแรงงานก่อนวัยอันควร
ปรากฏการณ์นี้อาจนำไปสู่ “Lost Generation” หรือคนรุ่นที่สูญหาย ไม่สามารถเข้าสู่ตลาดแรงงานได้ และจะสร้างปัญหาสังคมในระยะยาว
ตัวอย่าง สิงคโปร์ เขามีมุมมองต่อเรื่องนี้ไปไกลกว่ามาก โดยไม่ได้มองแค่การพัฒนาทักษะคนเพื่อให้อยู่ในอาชีพเดิม แต่เชื่อว่า AI จะเข้ามาเปลี่ยนภูมิทัศน์ของอาชีพไปโดยสิ้นเชิง (Change Job) ทำให้ยุทธศาสตร์ของสิงคโปร์มุ่งเน้นไปที่การเตรียมความพร้อมให้คนสามารถ “เปลี่ยนอาชีพใหม่” ได้เลย ซึ่งสะท้อนการมองไปข้างหน้าและเตรียมรับมือกับปัญหาเชิงโครงสร้างอย่างจริงจัง
“การแค่พูดว่า Upskill-Reskill นั้นไม่เพียงพอ” ดร.ธนชาติกล่าว “มันเหมือนเราลอยๆ เกินไป เราต้องทำอะไรที่แรงกว่านี้ ต้องมองไปถึงอนาคตว่าปัญหาที่จะตามมาคืออะไร แล้วจะแก้ไขอย่าง
ดังนั้น “ยุทธศาสตร์ชาติ” จึงเป็นเรื่องเร่งด่วนที่ไม่สามารถมองข้ามได้อีกต่อไป การแค่พูดว่า “Upskill-Reskill” นั้นไม่เพียงพอ แต่ต้องมองไปถึงการปฏิรูปโครงสร้างการศึกษา การวางนโยบายรองรับ Gig Economy การสร้างสวัสดิการสังคมที่ยืดหยุ่น และการสร้างโมเดล AI เฉพาะทางของประเทศ เพื่อลดการพึ่งพาและเพิ่มศักยภาพในการแข่งขัน
AI ไม่ใช่แค่เทรนด์ แต่เป็นคลื่นแห่งการเปลี่ยนแปลงที่จะซัดทุกสิ่งให้พังทลายหรือจะยกให้สูงขึ้น อยู่ที่ว่าเราจะเผชิญหน้ากับมันด้วย “ความตื่นเต้นที่ไร้ทิศทาง” หรือด้วย “ความเข้าใจที่มาพร้อมยุทธศาสตร์” ซึ่งนี่คือทางรอดเดียวขององค์กรและประเทศไทยในทศวรรษข้างหน้า
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
อนาคตไทยยุค AI: ต้องเริ่มที่ ‘คน-ข้อมูล-แพลตฟอร์ม’
Amazon Bedrock เปิดให้บริการในไทยแล้ว
