การทำให้ธุรกิจอยู่รอดในอนาคตด้วย AI ไม่ได้หมายถึง เล่นกับแชตบอตหรืองาน Automation เล็ก ๆ เท่านั้น ต้องทำให้ AI fluency กลายเป็นสกิลพื้นฐานของคนทั้งองค์กร
ส่วนใหญ่บริษัทเริ่มผิดทาง คิดว่าเอา Chatbot มาตั้ง = ใช้ AI แล้ว ผลคือไม่เกิดผลจริง ทั้งที่ McKinsey บอกว่า มีเพียง 1% ที่ทำได้เกิดขึ้นจริง
Gartner คาดว่าโครงการ Agentic AI กว่า 40% จะถูกยกเลิกในสิ้นปี 2027 และ Anushree Verma นักวิเคราะห์อาวุโสของ Gartner ชี้ว่า องค์กรต้องฝ่าความเว่อร์วังของกระแสไปให้ได้, ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อย่างรอบคอบว่า จะเอาเทคโนโลยีใหม่นี้ไปใช้ที่ไหนและอย่างไร
วิธีเป็น Top 1% ที่ทำ AI แล้วได้ผล
– เริ่มที่กลยุทธ์เรื่องคนให้ถูกทิศ ก่อนเครื่องมือ การได้คนเก่งเข้ามาสำคัญก็จริง แต่ รักษาไว้ ให้ได้คือความสำเร็จระยะยาว จัดทีมให้เป็นระบบ ระบุสกิลเฉพาะที่ต้องใช้ ลงทุนพัฒนาคนภายใน และเสริมด้วยผู้เชี่ยวชาญภายนอก นี่คือพื้นฐาน
- ทำ Skill Assessment หาใครเป็นสายเชียร์/สายกังวล
- วางเส้นทางอาชีพ + แผนอัปสกิล (ทั้งเทคนิค/ไม่เทคนิค)
ตั้ง AI Center of Excellence (CoE) ใช้กรอบ 4E
- Evangelism: โชว์เคสจริง ทำเดโมให้ว้าว
- Enablement: เวิร์กช็อปลงมือทำ คู่มือ/Template พร้อมใช้
- Enforcement: ตั้งเป้า วัดทั้งกิจกรรมและผลลัพธ์ มีเจ้าของงานชัด
- Experimentation: เปิดโหมดทดลอง ล้มไว-เรียนรู้ไว
– แต่ง Guardrails ก่อนลุย
- นโยบายใช้อย่างรับผิดชอบ, ลด bias, โปร่งใสเรื่องข้อมูล
- ขั้นตอนอนุมัติโปรเจกต์ + แบบฟอร์มความเสี่ยงมาตรฐาน
– อย่าออโต้จนพัง ใช้ AI เสริมคน
- ให้ AI เก็บงานซ้ำ ๆ คนโฟกัสตัดสินใจเชิงบริบท
- นิยาม Human-in-the-loop ให้ชัดเจนว่า ใครตรวจ-ใครอนุมัติ
– พัฒนาวิชาชีพ “มองเห็นได้” และ “เข้าถึงง่าย”
เปิดโอกาสให้พนักงานพัฒนาทักษะ AI แบบที่ทุกทีมเห็นและเข้าถึงได้ สำคัญมาก
- Visibility แชร์ use cases ความสำเร็จ และบทเรียนอย่างสม่ำเสมอ ผ่าน Demo ทีม lunch-and-learns และเวทีบริษัท
- Accessibility: ให้ทรัพยากร เช่น เซสชันเปิดใช้ coding assistant และเวิร์กช็อปสร้าง agent แบบลงมือจริง ฝั่งไม่เทคนิคก็เช่นกัน ที่เขาสามารถ vibe code เพื่อทำต้นแบบได้
- Recognition: เปิดโอกาสให้พนักงานที่โดดเด่น ได้แสดงภาวะผู้นำด้าน AI และสร้าง Impact ให้เป็นตัวอย่างที่จับต้องได้
– วางโครงสร้างที่เอื้อต่อการนำ AI มาใช้
องค์กรที่เพิ่งเริ่มเส้นทาง AI ไม่ต้อง Perfect ให้โฟกัสที่ ค่อย ๆ พัฒนา มีชัยชนะระยะแรก ๆ บางอย่างที่ช่วยปูทางสู่องค์กรที่ใช้งาน AI แล้วเห็นผล
- Skill assessment: ประเมินสกิลตั้งต้น หา AI advocates และ detractors
- ระบุ Directly Responsible Individuals (DRIs): วาง governance ให้ชัด พร้อม DRIs คุมทิศทางนวัตกรรม
- Culture shift: เปลี่ยนจากกลัวเสี่ยง เป็น กล้าทดลอง ฝัง AI เป็นยุทธศาสตร์พื้นฐานของทุกสายงาน
- ตั้ง feedback loop: ให้ความสำคัญกับนวัตกรรม พร้อมรับฟีดแบ็กสม่ำเสมอ เพื่อปรับแต่งต่อเนื่อง
- ใช้หลัก Customer Zero ทดลองใช้ภายในก่อนปล่อยนอกบ้าน จะได้ Feedback ไวกว่าเดิม 2 เท่า
ข้อสรุป:
องค์กรที่มอง AI literacy เป็นสกิลจำเป็น และมอบเครื่องมือ การฝึกอบรม และอิสระในการทดลองให้ทีม คือ องค์กรที่จะไปได้สวย เป็นการ “เสริมพลังให้คนและทีม” ให้พัฒนา อยู่รอด และชนะไปกับมัน
