ข้ามไปเนื้อหาหลัก

เว็บไซต์นี้ใช้คุกกี้เพื่อวิเคราะห์การใช้งานและนำเสนอเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของคุณ คุณเลือกได้ว่าจะให้เก็บข้อมูลเหล่านี้หรือไม่ — คุกกี้ที่จำเป็นต่อการทำงานของเว็บยังทำงานอยู่เสมอ

หน้าแรก › ข่าว/บทความ › ทำไมองค์กรลงทุน AI แล้วยังไม่เห็นผลลัพธ์…
ai-transformation-for-executives

ทำไมองค์กรลงทุน AI แล้วยังไม่เห็นผลลัพธ์ทางธุรกิจ และผู้บริหารควรเริ่มตรงไหน

งานวิจัย MIT ปี 2025 พบว่า 95% ของโครงการ AI ในองค์กรไม่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ ทั้งที่ทั่วโลกลงทุนไปกว่า 30,000 ล้านดอลลาร์ สาเหตุไม่ใช่เทคโนโลยีไม่ดี แต่เป็นเรื่องกลยุทธ์ องค์กร และคน AI Transformation ที่ได้ผลจึงไม่ได้เริ่มจากการซื้อเครื่องมือหรือจัดอบรม ChatGPT แต่เริ่มจากการตั้งโจทย์ธุรกิจให้ชัด วัดผลตั้งแต่วันแรก และเตรียมคนให้พร้อม บทความนี้อธิบายว่าทำไมองค์กรส่วนใหญ่ยังไม่เห็นผล และผู้บริหารควรเริ่มตรงไหน

สวัสดีค่ะ ลินอยากเริ่มด้วยภาพที่ผู้บริหารหลายท่านน่าจะคุ้นนะคะ องค์กรอนุมัติงบด้าน AI แล้ว จัดอบรม ChatGPT ให้พนักงาน ซื้อเครื่องมือมาหลายตัว ทุกคนตื่นเต้นในช่วงแรก แต่พอถึงเวลาที่บอร์ดถามว่า "แล้วปีนี้ AI ช่วยให้ธุรกิจดีขึ้นตรงไหน วัดเป็นตัวเลขได้ไหม" กลับตอบได้ไม่ชัด มีแต่จำนวนคนที่อบรมกับจำนวนเครื่องมือที่ซื้อ

ลินอยากบอกตรง ๆ ว่านี่ไม่ใช่ปัญหาขององค์กรคุณที่เดียวค่ะ งานวิจัยระดับโลกอย่าง The GenAI Divide ของ MIT ปี 2025 พบว่า แม้จะลงทุนกับ Generative AI รวมกันกว่า 30,000 ถึง 40,000 ล้านดอลลาร์ แต่ 95% ของโครงการนำร่องกลับไม่สร้างผลกระทบต่อกำไรขาดทุนที่วัดได้ มีเพียง 5% เท่านั้นที่สร้างมูลค่าอย่างมีนัยสำคัญ

และสิ่งที่งานวิจัยเน้นย้ำคือ ความต่างระหว่าง 5% ที่สำเร็จกับ 95% ที่เงียบ ไม่ได้อยู่ที่คุณภาพของเทคโนโลยีหรือขนาดงบ แต่อยู่ที่ กลยุทธ์ องค์กร และวัฒนธรรม พูดง่าย ๆ คือ AI Transformation ที่ได้ผล ไม่ได้เริ่มจากเครื่องมือ แต่เริ่มจากการตั้งโจทย์ธุรกิจให้ชัด วัดผลตั้งแต่วันแรก และเตรียมคนให้พร้อม วันนี้ลินจะพาดูว่าผู้บริหารควรเริ่มตรงไหนค่ะ

ทำไมองค์กรลงทุน AI แล้วยังไม่เห็นผลลัพธ์ทางธุรกิจ?

เพราะองค์กรส่วนใหญ่ติดอยู่ในช่วง "ทดลอง" แต่ข้ามไม่ถึงช่วง "เปลี่ยนจริง" ค่ะ มีการนำร่องเยอะ แต่โครงการไปไม่ถึงการใช้งานจริงที่สร้างผล งานวิจัย MIT เรียกช่องว่างนี้ว่า GenAI Divide คือช่องว่างระหว่างองค์กรที่ลองใช้ AI กับองค์กรส่วนน้อยที่เปลี่ยนธุรกิจได้จริง

ตัวเลขยืนยันภาพนี้ชัดค่ะ แม้กว่า 80% ขององค์กรจะเคยทดลองเครื่องมืออย่าง ChatGPT หรือ Copilot แต่มีเพียงราว 5% ของโซลูชัน AI เฉพาะทางที่ไปถึงการใช้งานจริงในระดับที่สร้างมูลค่าต่อเนื่อง และปัญหานี้ไม่ได้ดีขึ้นตามเวลา ข้อมูลจาก S&P Global พบว่า ในปี 2025 องค์กรถึง 42% ล้มเลิกโครงการ AI ส่วนใหญ่ของตัวเอง เพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวจาก 17% ในปีก่อนหน้า

สำหรับเมืองไทยก็เริ่มเห็นสัญญาณเดียวกันค่ะ รายงาน Unlocking Thailand's AI Potential 2026 ของ AWS เตือนว่า ไทยเสี่ยงเกิดช่องว่างที่กว้างขึ้นเรื่อย ๆ ระหว่างองค์กรที่แค่ทดลอง AI กับองค์กรส่วนน้อยที่เปลี่ยนการทำงานได้จริง ใครข้ามช่องว่างนี้ได้ก่อน จะได้เปรียบระยะยาว

AI Transformation ที่ได้ผล เริ่มจากอะไร?

เริ่มจากโจทย์ธุรกิจ ไม่ใช่จากเครื่องมือค่ะ องค์กรที่พลาดมักเริ่มจากคำพูดว่า "เราต้องมี AI สำหรับงานขาย" แล้วรีบซื้อเครื่องมือ แต่พอไปดูจริงกลับพบว่าคอขวดอยู่ที่ข้อมูลที่กระจัดกระจายหรือกระบวนการที่ไม่ชัด การเริ่มจากเครื่องมือจึงแก้ปัญหาผิดจุด

ผู้บริหารที่ทำ AI Transformation ให้ได้ผล มักเริ่มจากสามอย่างนี้ค่ะ หนึ่ง ตั้งโจทย์ให้ชัดว่าจะให้ AI แก้ปัญหาทางธุรกิจอะไรและคาดหวังผลอะไร สอง กำหนดตัวชี้วัดตั้งแต่ก่อนเริ่ม เพราะงานวิจัยชี้ว่า ถ้าไม่มีตัวเลขตั้งต้นก่อนนำ AI มาใช้ ก็ไม่มีทางพิสูจน์ได้ว่ามันเปลี่ยนอะไร และสาม เตรียมคนและกระบวนการให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง เพราะ AI จะสร้างผลได้ก็ต่อเมื่อคนเปลี่ยนวิธีทำงานจริง

จุดสำคัญที่ผู้บริหารมักมองข้ามคือ นี่ไม่ใช่โครงการของฝ่าย IT ฝ่ายเดียว งานวิจัย MIT พบว่า โครงการที่จับมือกับพันธมิตรภายนอกที่มีความเชี่ยวชาญ มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าการให้ทีมภายในทำเองมาก AI Transformation ที่ได้ผลจึงเป็นวาระของทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่การติดตั้งซอฟต์แวร์

3 กับดักที่ทำให้ลงทุน AI แล้วเงียบ

จากงานวิจัยและสิ่งที่ลินเห็นในองค์กรไทย มีสามกับดักที่พบบ่อยค่ะ

กับดักที่ 1: เอา AI ไปแปะบนกระบวนการเดิม แทนที่จะออกแบบกระบวนการใหม่ให้เหมาะกับ AI องค์กรมักเอา AI ไปวางทับงานเดิมที่ยังไม่ได้ปรับ ผลคือได้ความเร็วเล็กน้อย แต่ไม่เกิดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง

กับดักที่ 2: ทุ่มงบผิดที่ งานวิจัย MIT พบว่า กว่าครึ่งของงบ AI ถูกใช้กับงานขายและการตลาดที่ดูหวือหวา ทั้งที่การนำ AI ไปใช้กับงานหลังบ้านให้ผลตอบแทนคุ้มค่ากว่า เลือกลงเพราะเห็นชัดในที่ประชุม ไม่ใช่เพราะสร้างผลจริง

กับดักที่ 3: มองเป็นโครงการ IT ไม่ใช่วาระธุรกิจ เมื่อโยนให้ทีมเทคนิคทำเองโดยไม่มีเจ้าของฝั่งธุรกิจและไม่เตรียมคน โครงการก็ค้างอยู่ที่ขั้นนำร่อง สอดคล้องกับที่ Gartner คาดการณ์ว่า 30% ของโครงการ Generative AI จะถูกยกเลิกหลังผ่านขั้นพิสูจน์แนวคิดภายในสิ้นปี 2025

ลองประเมินว่าองค์กรของคุณติดกับดักไหน

ก่อนไปต่อ ลินอยากชวนผู้บริหารสำรวจสักนิดค่ะ ว่าโครงการ AI ขององค์กรตอนนี้เริ่มจากโจทย์ธุรกิจหรือเริ่มจากเครื่องมือ มีตัวชี้วัดที่ตั้งไว้ตั้งแต่ต้นไหม และมีเจ้าของฝั่งธุรกิจที่ดูแลจริงหรือเป็นแค่โครงการของ IT

ถ้าอยากวางกลยุทธ์ AI ให้ข้ามจากการทดลองสู่ผลลัพธ์จริง Learning Hub Thailand มีหลักสูตรสำหรับผู้บริหารโดยเฉพาะ ลองดูหลักสูตร AI Strategy and Transformation for Executives และภาพรวมหลักสูตร AI for Business ทั้งหมด เพื่อออกแบบเส้นทางที่เหมาะกับองค์กรได้ค่ะ

AI Agent และ AI-Driven Enterprise คืออะไร ทำไมผู้บริหารต้องเข้าใจ?

AI Agent คือ AI ที่ทำงานเป็นขั้นตอนแทนคนได้เองในระดับหนึ่ง ไม่ใช่แค่ตอบคำถามทีละครั้งแบบ Chatbot แต่รับเป้าหมายแล้วไปจัดการงานหลายขั้นให้ ส่วน AI-Driven Enterprise คือองค์กรที่ออกแบบกระบวนการทำงานโดยมี AI เป็นส่วนหนึ่งตั้งแต่ต้น ไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริม

ทำไมผู้บริหารต้องเข้าใจตอนนี้ เพราะนี่คือคลื่นลูกถัดไปที่กำลังมา แต่ก็มีความเสี่ยงเดิม ๆ ตามมาด้วย Gartner ระบุว่า กว่า 40% ของโครงการ Agentic AI มีแนวโน้มค้างหรือถูกยกเลิก เหตุผลไม่ต่างจากเดิมคือ ทำโดยไม่มีกลยุทธ์และการกำกับดูแลที่ชัด

ผู้บริหารจึงไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเอง แต่ต้องเข้าใจมากพอที่จะตั้งโจทย์ กำหนดขอบเขต และวางกรอบกำกับดูแลได้ หลักสูตรอย่าง AI Agent for Executive และ Strategic AI Transformation ออกแบบมาเพื่อเรื่องนี้โดยเฉพาะค่ะ

ใช้ AI แบบกระจาย กับ ขับเคลื่อนด้วยกลยุทธ์ ต่างกันยังไง

ลองเทียบให้เห็นภาพชัด ๆ ค่ะ

ใช้ AI แบบกระจาย

ขับเคลื่อนด้วยกลยุทธ์

เริ่มจาก "ต้องมี AI" แล้วหาเครื่องมือ

เริ่มจากโจทย์ธุรกิจ แล้วเลือกวิธี

วัดที่จำนวนคนอบรมและเครื่องมือที่ซื้อ

วัดที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ ตั้งตัวชี้วัดแต่ต้น

เป็นโครงการของฝ่าย IT

เป็นวาระของผู้บริหารและทั้งองค์กร

ทุ่มงบกับงานที่เห็นชัดในที่ประชุม

ลงทุนที่งานที่ให้ผลตอบแทนจริง

ติดอยู่ที่ขั้นนำร่อง

ข้ามสู่การใช้งานจริงและขยายผล

ความต่างนี้คือเส้นแบ่งของ GenAI Divide เลยค่ะ องค์กรที่อยู่ผิดฝั่งจะเสียงบและเวลาไปกับ pilot ที่ไม่ไปไหน ส่วนองค์กรที่ข้ามได้ กำลังออกแบบวิธีทำงานใหม่และทิ้งห่างคู่แข่ง

เรื่องจากที่ทำงาน: จาก AI ที่ลองแล้วเงียบ สู่โจทย์ที่วัดผลได้

ลินขอเล่าภาพที่เจอบ่อยนะคะ เป็นภาพรวมจากหลายองค์กร ไม่ใช่บุคคลใดบุคคลหนึ่ง

ผู้บริหารหลายท่านเล่าคล้าย ๆ กันว่า ปีก่อนทุ่มงบด้าน AI เยอะมาก จัดอบรมทั้งบริษัท ซื้อเครื่องมือหลายตัว แต่พอสิ้นปีกลับสรุปให้บอร์ดไม่ได้ว่าธุรกิจเปลี่ยนอะไร เพราะไม่มีใครตั้งตัวชี้วัดไว้ตั้งแต่ต้น และแต่ละฝ่ายต่างลองกันเองแบบกระจัดกระจาย

พอเปลี่ยนวิธีในปีถัดมา ไม่ได้เริ่มจากการซื้อเครื่องมือเพิ่ม แต่เริ่มจากเลือกโจทย์ธุรกิจหนึ่งเรื่องที่วัดผลได้ชัด เช่น ลดเวลาทำงานเอกสารในฝ่ายที่มีงานซ้ำเยอะ ตั้งตัวเลขตั้งต้น มอบเจ้าของฝั่งธุรกิจให้ดูแล แล้วค่อยเลือกเครื่องมือให้เหมาะ ผลคือครั้งนี้ตอบบอร์ดได้ด้วยตัวเลขจริง และใช้เป็นต้นแบบขยายไปเรื่องอื่น บทเรียนคือ AI Transformation ที่ได้ผลไม่ได้เริ่มจากงบที่มากที่สุด แต่เริ่มจากโจทย์ที่ชัดและวัดผลได้ค่ะ

Reflection Questions: คำถามชวนคิด

  • โครงการ AI ของคุณเริ่มจากโจทย์ธุรกิจ หรือเริ่มจาก "ต้องมี AI"
  • คุณตั้งตัวชี้วัดผลลัพธ์ไว้ตั้งแต่ก่อนเริ่มโครงการหรือไม่
  • ถ้าบอร์ดถามว่า AI ช่วยธุรกิจตรงไหน คุณตอบด้วยตัวเลขจริงได้ไหม
  • โครงการ AI มีเจ้าของฝั่งธุรกิจ หรือเป็นแค่งานของฝ่าย IT
  • คุณเตรียมคนและกระบวนการให้พร้อม หรือแค่ซื้อเครื่องมือมาวาง

Next Action: เริ่มต้นวันนี้

ถ้าอยากให้ AI สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง ลินแนะนำให้เริ่มจากสิ่งเดียวที่ทำได้เลยค่ะ เลือกโจทย์ธุรกิจหนึ่งเรื่องที่วัดผลได้ชัด และสำคัญพอที่บอร์ดสนใจ แล้วตั้งตัวเลขตั้งต้นวันนี้ว่าตอนนี้อยู่ที่เท่าไร เช่น เวลาที่ใช้ ต้นทุนที่เสีย หรือยอดที่ได้ จากนั้นค่อยออกแบบว่าจะให้ AI เข้ามาช่วยตรงไหน

เพียงเท่านี้คุณก็เปลี่ยนจากการลงทุน AI แบบหวังผลลอย ๆ มาเป็นโครงการที่พิสูจน์คุณค่าได้ค่ะ ลินเชื่อว่าองค์กรที่ AI สร้างผลได้จริง ไม่ได้เริ่มจากการมีเครื่องมือมากที่สุด แต่เริ่มจากผู้บริหารที่ตั้งโจทย์ชัด วัดผลเป็น และนำการเปลี่ยนแปลงทั้งเรื่องระบบและคนไปพร้อมกันค่ะ 💛

พร้อมวางกลยุทธ์ AI Transformation ให้เห็นผลลัพธ์ทางธุรกิจแล้วหรือยัง

Learning Hub Thailand มีหลักสูตรหมวด AI for Business สำหรับผู้บริหารโดยเฉพาะ ช่วยให้ทีมนำวางกลยุทธ์ AI ที่ข้ามจากการทดลองสู่ผลลัพธ์จริง ปรับให้ตรงกับบริบทและอุตสาหกรรมขององค์กรได้

หมายเหตุ: การเตรียมคนทั้งองค์กรให้พร้อมรับ AI เป็นอีกครึ่งของความสำเร็จ อ่านต่อได้ที่บทความ วิธีวางแผน Upskill ทักษะ AI ให้พนักงานทั้งองค์กร และมุมบทบาทผู้นำในยุค AI ที่ ผู้นำในยุค AI

Frequently Asked Questions

ทำไมองค์กรลงทุน AI แล้วไม่เห็นผลลัพธ์ทางธุรกิจ?

เพราะองค์กรส่วนใหญ่ติดอยู่ในช่วงทดลองแต่ข้ามไม่ถึงการใช้งานจริงที่สร้างผล งานวิจัย MIT ปี 2025 พบว่า 95% ของโครงการ AI ไม่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ และสาเหตุหลักไม่ใช่เทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องกลยุทธ์ องค์กร และวัฒนธรรม เช่น เริ่มจากเครื่องมือแทนที่จะเริ่มจากโจทย์ธุรกิจ ไม่ตั้งตัวชี้วัด และมองเป็นโครงการ IT ไม่ใช่วาระธุรกิจ

AI Transformation ในองค์กรควรเริ่มจากอะไร?

เริ่มจากโจทย์ธุรกิจ ไม่ใช่จากเครื่องมือ โดยตั้งให้ชัดว่าจะให้ AI แก้ปัญหาทางธุรกิจอะไรและคาดหวังผลอะไร กำหนดตัวชี้วัดตั้งแต่ก่อนเริ่ม และเตรียมคนกับกระบวนการให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง เพราะ AI จะสร้างผลได้ก็ต่อเมื่อคนเปลี่ยนวิธีทำงานจริง ไม่ใช่แค่ติดตั้งซอฟต์แวร์

AI Agent คืออะไร ต่างจาก Chatbot อย่างไร?

AI Agent คือ AI ที่รับเป้าหมายแล้วไปจัดการงานหลายขั้นตอนให้เองได้ในระดับหนึ่ง ต่างจาก Chatbot ที่ตอบคำถามทีละครั้ง ผู้บริหารควรเข้าใจ AI Agent เพราะเป็นคลื่นถัดไปที่จะเปลี่ยนกระบวนการทำงาน แต่ก็มีความเสี่ยง โดย Gartner คาดว่ากว่า 40% ของโครงการ Agentic AI มีแนวโน้มค้างหรือถูกยกเลิกหากทำโดยไม่มีกลยุทธ์และการกำกับดูแลที่ชัด

ทำไม AI Transformation ถึงไม่ใช่แค่งานของฝ่าย IT?

เพราะ AI จะสร้างมูลค่าได้ต่อเมื่อเปลี่ยนวิธีทำงานของคนและกระบวนการ ไม่ใช่แค่ติดตั้งเทคโนโลยี งานวิจัย MIT พบว่าโครงการที่มีเจ้าของฝั่งธุรกิจและจับมือกับพันธมิตรภายนอกที่เชี่ยวชาญ มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าการให้ทีม IT ทำเองมาก AI Transformation จึงต้องเป็นวาระของผู้บริหารและทั้งองค์กร

จะวัด ROI ของการลงทุน AI อย่างไร?

วัดได้ก็ต่อเมื่อตั้งตัวเลขตั้งต้นก่อนนำ AI มาใช้ เช่น เวลาที่ใช้ ต้นทุน หรือยอดในงานที่เลือก แล้วเปรียบเทียบหลังใช้จริง งานวิจัยชี้ว่าองค์กรจำนวนมากพิสูจน์ ROI ไม่ได้เพราะไม่เคยตั้งตัวเลขตั้งต้นไว้ ผู้บริหารจึงควรเลือกโจทย์ที่วัดผลได้ชัดและกำหนดตัวชี้วัดตั้งแต่ก่อนเริ่มโครงการ

References: อ้างอิง