บริษัทใช้ AI "กำไรพุ่งจริง" MIT เผยกลุ่มทำได้แค่ 5% เขาทำยังไง?

จากประสบการณ์ของผมในการติดตามเทรนด์การใช้ AI ในองค์กรไทยและต่างประเทศ สิ่งที่ผมเห็นและเรียนรู้คือ พวกบริษัทที่จะสำเร็จและทำกำไรจาก AI จริง ๆ มักไม่รีบร้อนหว่านเงินลงทุนในทุกแผนกหรือทุกงาน แต่มุ่งเน้นเลือกจุดที่เจ็บปวดมากที่สุดจริง ๆ ที่มีปัญหาและโอกาสสูงสุด เช่น งานเอกสารซ้ำซ้อน หรือกระบวนการที่กินเวลาพนักงานมากกว่าที่ควรจะเป็น นี่แหละคือจุดเริ่มต้นที่ดีที่จะนำ AI มาช่วยแก้ไข เมื่อเริ่มต้นจากจุดนี้แล้วจะเห็นผลลัพธ์ชัดเจนกว่าการกระจายตัวไปทั่วหมด อีกหนึ่งข้อที่สำคัญมากคือ การไม่แค่แปะ AI ทับกระบวนการเดิมที่ล้าหลัง แต่ต้องกล้ารื้อและออกแบบ workflow ใหม่ตั้งแต่ต้นให้เหมาะกับการทำงานร่วมกับ AI ซึ่งจากเคสบริษัทใหญ่อย่าง Moderna ที่แนะนำในงานวิจัย MIT นั้นแสดงให้เห็นชัดว่าการสร้าง "ถนนใหม่" หรือระบบงานที่ออกแบบใหม่ให้ AI สามารถวิ่งเต็มประสิทธิภาพได้จริง ทำให้เกิดประสิทธิผลสูง ทั้งด้านงานวิจัยและพัฒนายาจริง ๆ สุดท้าย การวัดผลความสำเร็จที่แท้จริง ไม่ใช่ดูแค่จำนวนพนักงานที่ใช้ AI หรือจำนวนครั้งของการส่งคำสั่ง แต่ต้องวัดจากยอดกำไร หรือผลตอบแทนทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นอย่างจริงจัง ซึ่งจะทำให้องค์กรไม่หลงทางและรู้จุดยืนที่ชัดเจน ด้วยตัวอย่างนี้ ผมอยากชวนทุกคนที่กำลังวางแผนใช้ AI ในองค์กร ลองเริ่มจากการประชุมทีมเพื่อวิเคราะห์งานที่สร้างต้นทุนสูงและเจ็บปวดที่สุด จัดลำดับความสำคัญ จากนั้นวางแผนกู้ระเบียบกระบวนการใหม่โดยยึด workflow ที่สนับสนุน AI อย่างเต็มที่ แล้วติดตามผลลัพธ์กำไรจริงอย่างใกล้ชิด จะช่วยทำให้ AI ไม่เป็นแค่แฟชั่น แต่กลับกลายเป็นเครื่องมือที่เพิ่มประสิทธิภาพและผลกำไรได้อย่างแท้จริง จุดที่หลายบริษัทพลาดคือ การขาดความชัดเจนในบทบาทผู้บริหาร — มือผู้บริหารต้อง "จับพวงมาลัย" ขับเคลื่อน AI ด้วยตนเอง เพื่อให้เกิดความสอดคล้องทั้งกลยุทธ์และปฏิบัติจริง ไม่ใช่รอให้ฝ่ายเทคนิคทำงานเพียงฝ่ายเดียว ดังนั้น AI จึงไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของการบริหารจัดการและการออกแบบกระบวนการที่ต้องทำควบคู่กันไป ผมแนะนำให้ทุกองค์กรมีทีมงานที่รับผิดชอบทั้งสองด้านอย่างเต็มที่ และกล้าเปิดรับการเปลี่ยนแปลงอย่างจริงจัง เพื่อจะได้ไม่อยู่ในกลุ่ม 95% ที่พยายาม แต่ทำกำไรไม่ได้จริงตามงานวิจัยนั้น