การลงทุนด้าน AI ได้กลายเป็นวาระสำคัญของผู้บริหารทั่วโลกในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ไม่ใช่เพียงเพราะ AI เป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคต แต่เพราะเป็นตัวเร่งสร้าง ประสิทธิภาพ (Efficiency), ความได้เปรียบเชิงการแข่งขัน (Competitive Advantage) And ผลตอบแทนเชิงธุรกิจ (Business ROI) อย่างชัดเจน รายงานจาก Accenture ระบุว่าองค์กรที่ลงทุน AI อย่างมียุทธศาสตร์สามารถสร้าง ROI ได้สูงกว่าองค์กรทั่วไปถึง 3.5 เท่า
คำถามสำคัญคือ—อะไรคือสิ่งที่ทำให้องค์กรบางแห่ง “ลงทุนแล้วได้ผล” ขณะที่อีกหลายแห่ง “ลงทุนแล้วไม่เกิดผลลัพธ์”? บทความนี้สรุป Framework, ตัวอย่าง และแนวทางปฏิบัติที่ผู้บริหารสามารถนำไปใช้ได้ทันที
หลักคิดสำคัญก่อนลงทุน: AI Investment ไม่ใช่แค่ซื้อเทคโนโลยี
องค์กรที่ประสบความสำเร็จเข้าใจว่า AI ควรถูกมองเป็น การลงทุนเชิงโครงสร้าง (Structural Investment) ซึ่งประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 4 ด้าน ได้แก่
1) Data Foundation ที่พร้อมใช้งาน
ข้อมูลต้องเชื่อมโยง มีคุณภาพ และเข้าถึงได้ง่าย หากข้อมูลกระจัดกระจายหรือไม่ได้มาตรฐาน AI จะไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ
2) เป้าหมายธุรกิจและ Use Case ที่ชัดเจน
องค์กรที่ได้ผลจริงเริ่มจากโจทย์ธุรกิจที่ต้องการแก้ไข เช่น ลดต้นทุน เพิ่มยอดขาย หรือเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ลูกค้า ไม่ใช่ทำตามกระแส
3) ทีมงานที่มีทักษะรองรับ
AI จะไม่เกิดผลลัพธ์ หากไม่มีบุคลากรที่เข้าใจการใช้ข้อมูล เช่น Data Engineer, Analyst หรือทีม Business Owner ที่รู้โจทย์ชัดเจน
4) ระบบการวัดผลที่ชัดเจน
ต้องมี KPI ระบุเป้าหมาย เช่น ลดเวลาการทำงาน 40%, เพิ่ม Conversion 20% หากไม่มีการวัดผล โครงการจะไม่รู้ว่าคุ้มค่าหรือไม่
Framework 4 ขั้นตอนสำหรับองค์กรที่ลงทุน AI แล้วได้ผลลัพธ์จริง
องค์กรที่ ROI สูงมักดำเนินตามสเต็ปที่ชัดเจนดังนี้:
ขั้นตอนที่ 1: Define – กำหนด Pain Point ที่ชัดเจนและวัดผลได้
โฟกัสที่ปัญหาที่กระทบตัวเลขทางธุรกิจ เช่น การคาดการณ์ดีมานด์ การลดต้นทุน หรือการเพิ่มประสิทธิภาพงานพนักงาน
ขั้นตอนที่ 2: Develop – ลงทุนทั้งเทคโนโลยีและบุคลากรควบคู่กัน
ไม่ใช่แค่ซื้อระบบ แต่ต้อง Upskill ทีมงานให้พร้อมใช้งานและเข้าใจศักยภาพของ AI
ขั้นตอนที่ 3: Deploy – ออกแบบการใช้งานให้ขยายผลได้ (Scalability)
ควรเริ่มจาก Pilot Project ที่พิสูจน์ผลได้จริง ก่อนขยายสู่ทั้งองค์กร
ขั้นตอนที่ 4: Govern – กำกับดูแลและตั้งมาตรฐาน AI (AI Governance)
ช่วยควบคุมคุณภาพข้อมูล ลดความเสี่ยงจาก Bias และทำให้ AI ถูกใช้อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ
ลักษณะขององค์กรที่ลงทุน AI แล้ว “ไม่ค่อยเห็นผล”
1) ลงทุนตามกระแส ไม่มีโจทย์ธุรกิจรองรับ
ทำให้โครงการเป็นเพียงการทดลองที่ไม่คืนทุน
2) ระบบข้อมูลไม่พร้อม
เวลาส่วนใหญ่หมดไปกับการจัดการข้อมูลจนไม่สามารถพัฒนา AI ให้ใช้งานได้จริง
3) ขาดทีมงานผู้รับผิดชอบ
แม้จะมีเครื่องมือ แต่ไม่มีคนดูแล ทำให้โครงการหยุดชะงัก
4) ตั้งความคาดหวังเกินจริง
คิดว่า AI ให้ผลลัพธ์ทันที ทั้งที่ต้องมีช่วงทดลองและปรับปรุง
วิธีที่ผู้บริหารควรเริ่มต้นเพื่อให้ได้ ROI จริง
ขั้นตอนที่ 1: ประเมินความพร้อมด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน
ตรวจสอบ Data Pipeline, Data Quality และความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล
ขั้นตอนที่ 2: เลือก Use Case ที่มีผลกระทบสูง
ตัวอย่าง Use Case ที่พิสูจน์แล้วว่าได้ผล:
Demand Forecasting
Predictive Maintenance
Churn Prediction
Intelligent Automation
ขั้นตอนที่ 3: เริ่มต้น Pilot ที่วัดผลได้ชัดเจน
ตั้ง KPI เช่น ลดต้นทุน 10–15% ในช่วง 6 เดือนแรก
ขั้นตอนที่ 4: ตั้งทีมและ Governance ให้ชัดเจน
เช่น การตั้ง Chief AI Officer หรือ AI Committee
ขั้นตอนที่ 5: ขยายผลเมื่อพิสูจน์แล้วว่าได้ผลจริง
เปลี่ยนจากโครงการทดลองเป็นการใช้งานระดับองค์กร
องค์กรไทยที่เริ่มใช้ AI และได้ผลจริง
ข้อมูลจาก TDIA และกระทรวงดิจิทัลฯ ระบุว่า:
48% ขององค์กรขนาดใหญ่ในไทยเริ่มใช้ AI แล้ว
32% รายงานว่าสามารถลดต้นทุนเฉลี่ย 10–25%
หลายองค์กรเพิ่มประสิทธิภาพงานมากกว่า 30%
ภาคค้าปลีก (Retail)
ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า ช่วยเพิ่ม Conversion และยอดขายรายสัปดาห์
ภาคโลจิสติกส์
ใช้ Route Optimization ลดเวลาขนส่งและต้นทุน 10–20%
ภาคการเงิน
วิเคราะห์ความเสี่ยงและป้องกัน Fraud ด้วยความแม่นยำสูงขึ้น
จุดร่วมขององค์กรเหล่านี้คือ เริ่มจาก Use Case ที่สร้างผลลัพธ์จริงก่อนขยายสู่โปรเจกต์อื่น ๆ
ผลลัพธ์ที่องค์กรจะได้รับจากการลงทุน AI อย่างถูกต้อง
ลดต้นทุน 15–30%
เพิ่มประสิทธิภาพงาน 20–40%
ตัดสินใจแม่นยำขึ้นด้วย Data Insight
เพิ่มความสามารถแข่งขันในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี
จุดเริ่มต้นที่ผู้บริหารสามารถทำได้ทันที
การลงทุน AI คือการวางรากฐานธุรกิจระยะยาว ไม่ใช่เพียงการซื้อเครื่องมือ องค์กรที่มีกลยุทธ์ชัดเจนจะมีโอกาสสร้าง ROI สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ
เพื่อเริ่มต้นอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้บริหารควรประเมินความพร้อมใน 3 มิติหลัก:
ข้อมูล (Data Readiness): ข้อมูลมีความครบถ้วน เชื่อมโยง และพร้อมใช้งานหรือไม่
ทีมงาน (People & Skills): มีบุคลากรที่มีทักษะด้านข้อมูลและ AI เพียงพอหรือจำเป็นต้อง Upskill เพิ่มเติม
Use Case (Business Impact): มี Use Case ที่ชัดเจนและสามารถวัดผลได้จริงหรือไม่
การเริ่มประเมินทั้ง 3 มิติทันทีจะช่วยให้องค์กรวางแผน AI Investment ที่สร้าง ROI จริง ขยายผลได้ และเพิ่มความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในยุคที่ทุกอุตสาหกรรมขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและ AI อย่างเต็มรูปแบบ
Table of Contents
คุณยศธร วงษ์เสรี - ทอท
CEO & Co-Founder the company of interest limited
