องค์กรลงทุน GenAI มหาศาล แต่ 95% ยังไม่เห็นกำไร เพราะระบบที่ทำมาไม่ได้เรียนรู้อะไร จำแล้วลืม ปัญหา คือ การยกระดับไปสู่ระบบ Context Storage และเชื่อมกับระบบเดิมได้ลื่น ทางลัด คือ การซื้อ-ร่วมพัฒนากับ Partner ให้วัดผลเป็นตัวเลขธุรกิจด้วย ROI แล้วเตรียมใช้ AI Agent ที่ มีความจำและเชื่อมงานได้ ใครทำทันใน 12–18 เดือนจะได้เปรียบ

สรุป E-Book: GenAI Divide State of AI in Business 2025.pdf

องค์กรส่วนใหญ่ลองใช้ ChatGPT/Copilot กันแล้ว ได้ผลแค่เพิ่มผลงานรายคน ยังไม่ดันกำไรธุรกิจ ขณะที่เครื่องมือระดับองค์กร ถูกคัดออกเงียบ ๆ:

  • 60% ประเมิน
  • 20% ได้ Pilots
  • 5% เข้าสู่โปรดักชัน

4 Pattern นิยาม GenAI Divide

  1. Limited Disruption 2 ใน 8 อุตสาหกรรมใหญ่ที่เปลี่ยนแปลงจริงๆ
  2. Enterprise Paradox บริษัทใหญ่ทำ pilot เยอะ แต่ scale-up ช้า
  3. Investment Bias ลงทุนกับงานที่ดูหรู แต่งานเบื้องหลังให้กำไรมากกว่า
  4. Implementation Advantage จับมือกับบริษัทนอกจะสำเร็จประมาณ 2 เท่า เมื่อเทียบกับทำเองคนเดียว

ทำไมองค์กรถึงชะงัก?

  1. ช่องว่างด้านการเรียนรู้ (Learning Gap) เครื่องมือไม่จำบริบท/ไม่เรียนรู้จาก Feedback/พังในเคสขอบ ทำให้ UX แย่และผู้ใช้ไม่ไว้ใจ
  2. ผู้ใช้ชอบใช้ AI ทั่วไป เพราะคุณภาพดีกว่า เร็ว และคุ้นมือ แต่ไม่ใช้กับงานเสี่ยงสูง เพราะไม่มีหน่วยความจำและต้องป้อน Context ซ้ำ
  3. Shadow AI แม้บริษัทซื้อ แอพฯ AI เพียง ~40% แต่พนักงานกว่า 90% ใช้ AI Tools ส่วนตัวทำงาน แสดงสิ่งที่ใช้งานได้จริง

โซลูชันองค์กรล้มเหลว 95% เนื่องจากผู้ใช้ชอบ ChatGPT/Copilot แต่ไม่เชื่อเครื่องมือองค์กรที่แข็ง/ใช้ AI Tools ไม่ตรงงาน เพราะยืดหยุ่น, ง่าย แต่พอ Workflow สำคัญล้ม เพราะขาด Memory/Custom

นอกจากนี้ งบ GenAI มักเทไปฝั่ง Sales–Marketing ราว ~50% เพราะชี้วัดง่ายอย่างยอด Demo หรืออีเมลตอบกลับเลย เน้นโฟกัสเคสที่ดูเด่นตา แต่ของที่คุ้มจริงมักอยู่หลังบ้าน (กฎหมาย/จัดซื้อ/การเงิน/งานปฏิบัติการ) ที่ได้งบน้อย และเวลาองค์กรตัดสินใจซื้อ ก็มักเชื่อ เพื่อนแนะนำ, Partners เดิม หรือ VC แนะนำ มากกว่าฟีเจอร์สวย ๆ

แก้ปัญหาอย่างไร

  • Memory & Learning ทำให้ GenAI ไม่ใช่ เครื่องตอบครั้งต่อครั้ง แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่สามารถ:
  1. จำบริบทงาน ไม่ต้องอธิบายซ้ำ ระบบจำเคสเดิมและรูปแบบงานที่ชอบ
  2. เรียนจาก Feedback แก้ครั้งเดียว ครั้งต่อไป ไม่ผิดซ้ำ เช่น โทนภาษา รูปแบบเอกสาร เกณฑ์อนุมัติ
  3. ลดความเสี่ยงงานเดิมพันสูง พอมีความจำ+บทเรียนเดิม คุณภาพคงที่ขึ้น แตกในเคสขอบน้อยลง คนจึงกล้าใช้กับงานจริง
  4. ต่อ Automation หลาย Step ด้วยการเรียกเครื่องมืออื่นๆ ได้เอง เช่น CRM, ERP, e-mail, docs เดินงานครบลูปแทนคน
  5. เร่งเวลาเห็น Value ทุกครั้งที่ใช้ ข้อมูล/บทเรียนจะทบต้น กลายเป็นคูเมือง (switching cost) และผลลัพธ์ดีขึ้นเรื่อย ๆ
  6. วัดผลธุรกิจได้ง่ายกว่า เพราะฝังใน Workflow จริง เช่น เอกสาร, ซัพพอร์ต, จัดซื้อ จึงเชื่อม KPI งานได้ตรง ๆ

วิธีพาดผ่าน GenAI Divide

องค์กรที่ข้ามไปได้ทำ 3 อย่างนี้

  1. ซื้อแทนสร้างเอง
  2. ให้อำนาจผู้จัดการหน้างาน มากกว่าศูนย์กลาง
  3. เลือกเครื่องมือที่ Deep Integrate และพัฒนาได้ต่อเนื่อง

หลายองค์กรเริ่มทดลองระบบแบบ Agentic ที่ เรียนรู้–จำได้–ทำงานเอง ภายใต้ Framework ที่กำหนด

ข้อสรุป:

องค์กรพัฒนาเห็นผลจากใช้ GenAI เมื่อให้ Mamager เริ่มจากงานที่เน้นหลังบ้านก่อน ด้วยการเลือกซื้อ–ร่วมพัฒนา อัปสกิลและใช้ AI Agent ที่จำ–เรียนรู้ได้ เพื่อทำงานเร็วขึ้น และวัดผลเป็นตัวเลข ROI ชัด ๆ ทำให้องค์กรโตไวขึ้น ส่วนพนักงานได้ทักษะใหม่และเติบโตไปกับเครื่องมือครับ

Source:

Media MIT