ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ AI ตั้งแต่เครื่องมือที่ช่วยเขียนอีเมลได้เร็วขึ้น ไปจนถึงระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนระดับองค์กร แม้กระทั่งการนำ AI มาใช้ในการให้คำปรึกษา วางแผนการตลาด หรือแม้แต่สร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ทั้งหมดนี้สะท้อนให้เห็นว่า AI ไม่ใช่แค่ “เทคโนโลยี” ที่น่าจับตามองอีกต่อไป แต่มันกลายเป็น “รากฐาน” ของการทำงานในยุคใหม่ในเวลานี้แล้ว

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญก็คือ ไม่ใช่ทุกองค์กรจะสามารถ “กระโดด” ไปสู่การใช้งาน AI อย่างเต็มรูปแบบได้ทันที เพราะการเปลี่ยนแปลงนี้จะต้องอาศัยความพร้อมของคน ระบบ และวัฒนธรรมองค์กรในการปรับตัวสู่ความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ คำถามที่ทุกองค์กรควรจะถามตัวเองก็คือ “ตอนนี้องค์กรของเราอยู่ตรงจุดไหนบนเส้นทางของการเปลี่ยนผ่านด้วย AI?” และ “จะก้าวต่อไปอย่างไรให้มั่นใจว่าทุกย่างก้าวนั้นมีประสิทธิภาพ?”

บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ 5 Stages of AI Maturity หรือ “5 ระดับความพร้อมในการใช้งาน AI” ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถประเมินสถานะปัจจุบัน วางกลยุทธ์ที่เหมาะสม และพัฒนาไปสู่การเป็น AI-First Company อย่างแท้จริงในแบบที่ยั่งยืนและมีทิศทางได้

Stage 1: ยังไม่เคยใช้ AI เลย (Skepticism)

ในขั้นเริ่มต้นที่สุดนี้ องค์กรยังไม่เคยนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานอย่างจริงจัง พนักงานส่วนใหญ่ยังมอง AI เป็นเรื่องไกลตัว บางคนอาจเคยได้ยินชื่อ ChatGPT หรือ AI บ้างจากข่าวหรือโซเชียลมีเดีย แต่ไม่เคยได้ทดลองใช้ด้วยตนเองอย่างจริงจัง ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ยังอยู่ในระดับผิวเผินและมีความรู้สึกกังวลมากกว่าความอยากลอง เช่น กลัวว่า AI จะมาแย่งงาน หรือกลัวว่าใช้ผิดแล้วจะทำให้เกิดความผิดพลาด หรือเกิดความเสี่ยงกับข้อมูลขององค์กร ในระดับผู้บริหารเองก็อาจยังไม่มีนโยบายหรือวิสัยทัศน์เกี่ยวกับการนำ AI เข้ามาใช้งาน ทำให้องค์กรยังไม่สามารถสร้าง “จุดเริ่มต้น” ของการเปลี่ยนแปลงได้

แนวทางในการพัฒนาไปสู่ Stage ถัดไป

การก้าวข้ามจากองค์กรที่ยังไม่เคยใช้ AI ไปสู่การเริ่มต้นใช้งานในระดับพื้นฐานนั้น ไม่ได้เริ่มจากเทคโนโลยี แต่เริ่มจาก “ความเข้าใจ” และ “ความเชื่อมั่น” พนักงานต้องรู้สึกว่า AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัว หรือเป็นเพียงของเล่นของทีมเทคนิคเท่านั้น แต่เป็นเครื่องมือที่จับต้องได้ และสามารถช่วยให้การทำงานในชีวิตประจำวันง่ายขึ้น

องค์กรสามารถเริ่มสร้างความตื่นรู้ผ่านการจัดเวิร์กช็อปหรือกิจกรรมอบรมเบื้องต้น ที่ให้ทุกคนได้ทดลองใช้ AI ด้วยตนเอง เช่น การให้ลองใช้ ChatGPT ในการสรุปการประชุม หรือเขียนอีเมลในสถานการณ์จำลองจริง พร้อมอธิบายให้เห็นว่ากระบวนการเหล่านี้ไม่ใช่การแทนที่คน แต่เป็นการเสริมศักยภาพ อีกแนวทางที่มีประสิทธิภาพคือ การหยิบ Use Case ง่าย ๆ และเป็นรูปธรรมมาเล่าให้เห็นภาพ เช่น การใช้ AI สร้างโพสต์โซเชียล การช่วยคิดหัวข้อบทความ หรือแม้แต่ช่วยเขียนประกาศรับสมัครงาน ซึ่งล้วนเป็นสิ่งที่ทุกทีมในองค์กรสามารถเกี่ยวข้องได้

สุดท้าย การแต่งตั้งบุคคลที่มีความสนใจและกล้าทดลองใช้งาน AI ขึ้นมาเป็น “AI Champion” ภายในทีมหรือหน่วยงานเล็ก ๆ จะช่วยสร้างแรงกระเพื่อมได้อย่างดี คนเหล่านี้จะเป็นเหมือนสะพานเชื่อมระหว่างความไม่มั่นใจกับการกล้าใช้งานจริง พร้อมทั้งเป็นผู้ริเริ่มในการทดลอง แชร์ประสบการณ์ และกระตุ้นให้เพื่อนร่วมทีมเริ่มต้นก้าวแรกไปด้วยกัน

Stage 2: ใช้ AI Chatbot พื้นฐานได้คล่อง (Activation)

เมื่อองค์กรก้าวเข้ามาสู่ระดับที่สอง จะเริ่มเห็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจนขึ้น พนักงานเริ่มมีความคุ้นเคยกับการใช้ AI Chatbot อย่าง ChatGPT หรือ Gemini ในการช่วยทำงานประจำบางอย่าง เช่น เขียนอีเมลให้กระชับ สรุปบทความ ตอบลูกค้า หรือช่วยคิดไอเดียสำหรับการทำโพสต์ โทนของการใช้ AI ในระดับนี้ยังเป็นเชิง “ผู้ช่วยส่วนตัว” ในระดับรายบุคคลเป็นหลัก การเรียนรู้เกิดจากการลองผิดลองถูกและการแชร์กันแบบปากต่อปากในทีม หรือในแชทกลุ่มเล็ก บางคนเริ่มรู้วิธีตั้ง Prompt ให้ได้ผลลัพธ์ดีขึ้น บางคนมีเทคนิคเฉพาะตัวที่ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้น 2–3 เท่า แต่ยังไม่มีการจัดระบบหรือแนวทางกลางที่ทำให้ทั้งองค์กรได้ประโยชน์ร่วมกันอย่างเต็มที่ องค์กรในระดับนี้ยังไม่มีความเป็นระบบมากพอที่จะวัดผลหรือขยายผลการใช้งานอย่างจริงจัง แต่ก็ถือว่าได้ก้าวพ้นความกลัว และเริ่มสร้างแรงกระเพื่อมในวงกว้างได้แล้ว

แนวทางในการพัฒนาไปสู่ Stage ถัดไป

เมื่อองค์กรมีผู้ใช้ AI อย่างสม่ำเสมอและมั่นใจมากขึ้นในระดับบุคคลแล้ว ขั้นต่อไปคือการรวมพลังของ “ผู้ใช้ AI” เหล่านี้ให้กลายเป็นความเปลี่ยนแปลงในระดับทีม โดยเป้าหมายคือการทำให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานร่วมกัน ไม่ใช่แค่การใช้งานส่วนตัวของแต่ละคนอีกต่อไป สิ่งสำคัญคือการกระตุ้นให้ทีมเริ่มตั้งคำถามว่า “AI จะช่วยให้เราทำงานร่วมกันได้ดีขึ้นหรือเร็วขึ้นได้อย่างไร?” คำถามนี้จะช่วยเปิดประตูไปสู่การค้นหา Use Case ที่เหมาะสมกับแต่ละสายงาน

องค์กรควรจัด Session หรือกิจกรรมเรียนรู้ร่วมกันเป็นทีม เพื่อเปิดโอกาสให้สมาชิกได้แลกเปลี่ยนแนวทางการใช้ AI ในบริบทของงานตัวเอง ยิ่งหากสามารถเชิญวิทยากรภายนอกหรือผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจการใช้ AI ในสายงานเฉพาะ ตัวอย่างของ Case Study ที่น่าสนใจก็จะเป็นการตัดสินใจจัด AI Hackathon ของ LINE MAN Wongnai ที่ให้ทุกทีมและแผนกได้มาลงมือจับ AI และคิดไอเดียในการเอาเครื่องมือนี้มาใช้กับทีมร่วมกัน

Stage 3: ใช้ AI ร่วมกันในระดับทีม (Implementation)

เมื่อองค์กรมีพนักงานจำนวนหนึ่งที่ใช้ AI ได้อย่างคล่องแคล่วและเริ่มเห็นผลลัพธ์ชัดเจน การเปลี่ยนผ่านจะเข้าสู่ระดับที่สาม ซึ่งเป็นช่วงที่ AI ถูกนำมาใช้งานในระดับทีมอย่างจริงจัง เราจะเห็นแต่ละแผนกเริ่มออกแบบวิธีการใช้ AI ที่เหมาะกับบริบทของงานตนเอง เช่น ทีม HR ใช้ช่วยร่างประกาศรับสมัครงาน สร้างคำถามสัมภาษณ์ หรือสรุปฟีดแบ็กผู้สมัคร ทีม Marketing ใช้เขียนคอนเทนต์ ทดลองพาดหัว และวางแผนแคมเปญ ทีม Customer Service ใช้สรุปเคสลูกค้า หรือแนะนำวิธีตอบคำถามซ้ำ ๆ ได้อัตโนมัติ แต่ละทีมเริ่มมีการเก็บ Prompt ที่ใช้บ่อย แชร์กันเป็นชุด มีการฝึกอบรมภายในระดับย่อย หรือจัด session แชร์เทคนิคระหว่างทีม ความรู้เริ่มถูกจัดระบบมากขึ้น ไม่ใช่แค่ความรู้ปัจเจกของแต่ละคน และผลที่เห็นชัดคือ ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น ลดเวลาการทำงานลงอย่างมีนัยสำคัญ องค์กรในระดับนี้จึงเป็นช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อสำคัญที่จะต่อยอดสู่ “ระบบอัตโนมัติ” แทนที่จะเป็นเพียงการช่วยงานรายคน

แนวทางในการพัฒนาไปสู่ Stage ถัดไป

เมื่อองค์กรเริ่มใช้ AI อย่างจริงจังในระดับทีม ขั้นต่อไปที่ท้าทายยิ่งขึ้นคือการเปลี่ยนจากการ “ใช้” ไปสู่การ “ทำให้เป็นระบบ” ซึ่งหมายถึงการพัฒนา AI Automation ที่สามารถทำงานซ้ำ ๆ แทนคนได้อย่างเป็นขั้นเป็นตอน ขั้นตอนแรกที่ควรทำคือการเริ่มเก็บข้อมูลและ Feedback จากการใช้งาน AI ในแต่ละทีม เช่น ใช้เวลาเท่าไรในการทำงานก่อนและหลังใช้ AI ผลลัพธ์ต่างกันแค่ไหน หรือส่วนไหนของกระบวนการทำงานที่ต้องใช้ซ้ำเป็นประจำ ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยระบุว่า “ขั้นตอนไหนควรถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ” ได้อย่างแม่นยำ

จากนั้น องค์กรควรเริ่มทดลองใช้เครื่องมือ Workflow Automation เช่น Zapier, Make หรือแม้แต่ฟีเจอร์ AI Automation ภายใน Notion เพื่อเชื่อมต่อการทำงานต่าง ๆ ให้เป็นระบบเดียวกัน เช่น เมื่อประชุมจบ ระบบจะสรุปเนื้อหา ส่งเข้า Notion และแจ้งใน Slack โดยอัตโนมัติ

การมีบุคลากรที่มีพื้นฐานทางเทคนิค เช่น Data Analyst, Developer หรือ Automator ภายในองค์กร จะช่วยให้การพัฒนา Prototype ระบบอัตโนมัติทำได้เร็วขึ้นมาก หรือหากไม่มีทีมเทคนิคโดยตรง การร่วมมือกับทีมไอที หรือจ้างที่ปรึกษาภายนอกในระยะเริ่มต้นก็เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่สามารถเริ่มได้ทันที

Stage 4: เริ่มทำ AI Automation แล้ว (Integration)

ในระดับที่สี่ องค์กรเริ่มเปลี่ยนจากการใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเฉพาะจุด ไปสู่การสร้าง “กระบวนการทำงานแบบอัตโนมัติ” ที่ต่อเนื่องและเป็นระบบมากขึ้น AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่ผู้ช่วย แต่กลายเป็นกลไกหนึ่งใน Workflow ของทีม ตัวอย่างเช่น มีการใช้เครื่องมืออย่าง Zapier หรือ Make เพื่อเชื่อมต่อ AI Chatbot กับระบบงานต่าง ๆ เช่น เมื่อประชุมจบ ระบบจะดึง Transcript จาก Zoom ส่งไปสรุปใน AI แล้วเก็บไว้ใน Notion พร้อมแจ้งใน Slack โดยไม่ต้องมีใครลงมือทำซ้ำอีก ระบบ Notification ต่าง ๆ ถูกจัดการแบบ Real-time ด้วย AI เช่น สรุปรายงานยอดขายส่งอัตโนมัติในแต่ละวัน หรือดึงข้อมูลจากระบบ CRM มาวิเคราะห์แบบง่าย ๆ AI ถูก “ฝัง” อยู่ในระบบงานมากกว่าแค่เปิดหน้า Chatbot ขึ้นมาใช้เฉย ๆ

องค์กรในระดับนี้เริ่มมีทีม หรือคนที่มีความเข้าใจด้านเทคนิคมากพอจะออกแบบระบบเชื่อมต่อได้เอง หรือไม่ก็ทำงานร่วมกับทีมไอทีเพื่อทำให้ไอเดียเกิดขึ้นจริง ความท้าทายขององค์กรในช่วงนี้คือการจัดลำดับความสำคัญว่า จะเริ่ม Automation ตรงไหนก่อน เพื่อให้เกิด ROI และไม่ซับซ้อนเกินไปในช่วงเริ่มต้น

แนวทางในการพัฒนาไปสู่ Stage ถัดไป

จากการทดลองทำ Automation เป็นจุด ๆ ในระดับทีม เป้าหมายถัดไปคือการสร้าง ระบบ AI ที่ทำงานได้ลึก ซับซ้อน และเป็นมาตรฐานในระดับองค์กร ซึ่งหมายถึงการพัฒนา AI ให้เป็น “บริการกลาง” หรือ “AI-as-a-Service” ที่ทุกทีมสามารถใช้งานร่วมกันได้ผ่าน API หรือ Internal Bot ในขั้นนี้ องค์กรจะต้องเริ่มนำเทคโนโลยีขั้นสูงขึ้นมาใช้ เช่น การฝัง Embedding, การสร้างระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) หรือแม้แต่การสร้าง Custom GPT ที่เรียนรู้จากฐานข้อมูลภายในขององค์กรโดยเฉพาะ เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำ ตรงบริบท และตอบโจทย์งานจริงมากขึ้น

นอกจากเทคโนโลยีที่ต้องพัฒนาแล้ว สิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือการวาง กรอบการกำกับดูแล (AI Governance) เพื่อดูแลความปลอดภัย ความถูกต้อง และจริยธรรมของการใช้งาน AI เช่น การตั้งระบบตรวจสอบผลลัพธ์ การจำกัดการเข้าถึงข้อมูลสำคัญ การสร้างแนวทางการใช้งานอย่างมีจริยธรรม หรือการตั้งหน่วยงานกลางที่ทำหน้าที่ประเมิน AI Model ก่อนนำมาใช้จริง

ในระยะนี้ เราจะเริ่มเห็นบทบาทใหม่เกิดขึ้นในองค์กร เช่น Prompt Engineer, AI Product Owner หรือ AI Governance Officer ซึ่งเป็นสัญญาณว่าองค์กรกำลังเข้าสู่ยุคของ “AI Operating Model” อย่างเต็มรูปแบบ

Stage 5: สร้างระบบ AI Automation ได้อย่างลึกซึ้งและถูกต้อง (Transformation)

ระดับสูงสุดของ AI Maturity คือช่วงที่องค์กรสามารถสร้างระบบอัตโนมัติด้วย AI ได้อย่างเป็นระบบ ลึกซึ้ง และมีความถูกต้องรอบด้าน ไม่ว่าจะเป็นในแง่ของเทคโนโลยี กระบวนการทำงาน หรือกรอบการกำกับดูแล องค์กรในขั้นนี้จะสามารถพัฒนา AI ที่เชื่อมโยงหลายระบบ มีการใช้ AI Model ขั้นสูง เช่น RAG, Embedding หรือ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลภายในโดยเฉพาะ มีระบบตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล การประเมินผลลัพธ์ และแนวทางการควบคุมเพื่อให้มั่นใจว่า AI ที่สร้างขึ้นตอบโจทย์ และไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยง เช่น การตั้ง Policy ตรวจสอบความโปร่งใส ความถูกต้อง หรือแม้แต่การจัดทำ Ethical Guideline สำหรับการใช้งาน AI ในองค์กร ทีมงานในระดับนี้ไม่ได้มีแค่คนทำเทคนิค แต่มีบทบาทใหม่ ๆ เช่น AI Product Owner, Prompt Engineer, หรือ AI Governance Officer เกิดขึ้นเพื่อดูแลระบบเหล่านี้ให้เติบโตอย่างยั่งยืน องค์กรสามารถนำ AI ไปสร้างประโยชน์กับลูกค้า เช่น ระบบ Self-service, ระบบแนะนำอัจฉริยะ หรือ AI ที่สามารถให้คำปรึกษาได้ใกล้เคียงผู้เชี่ยวชาญ พนักงานทุกระดับมีทักษะในการอยู่ร่วมกับ AI และมองมันเป็น “เครื่องมือเพิ่มพลัง” ไม่ใช่ภัยคุกคามอีกต่อไป

การเปลี่ยนแปลงต้องเริ่มตั้งแต่วันนี้

การนำ AI เข้ามาในองค์กรไม่ใช่เรื่องของการ “วิ่งให้เร็วที่สุด” เพื่อแซงหน้าคู่แข่งเสมอไป แต่มันคือการเดินทางที่ต้องทำความเข้าใจตำแหน่งของตัวเองในสนามวิ่ง และเตรียมความพร้อมเพื่อที่จะเติบโตอย่างค่อยเป็นค่อยไปในทุกมิติ ตั้งแต่ทัศนคติของผู้บริหาร วัฒนธรรมของทีม ไปจนถึงโครงสร้างระบบงานและเทคโนโลยีเบื้องหลัง โมเดล 5 ระดับของ AI Maturity ที่เราได้สำรวจไปตลอดบทความนี้ ไม่ใช่เพียงแค่เครื่องมือสำหรับการประเมินสถานะขององค์กร แต่ยังเป็นแผนที่ (roadmap) สำหรับการวางกลยุทธ์อย่างมีวิสัยทัศน์ และสามารถเข้าใกล้การเป็น AI-First Company อย่างเต็มตัว

ถ้าวันนี้องค์กรของคุณยังอยู่ในช่วง Stage เริ่มต้นของกระบวนการเปลี่ยนแปลงนี้ นั่นก็ไม่ใช่ปัญหาอะไรเลย สิ่งสำคัญที่สุดคือการ “กล้าที่จะเริ่มต้น” และ “ไม่หยุดพัฒนา” เพราะในโลกที่เปลี่ยนเร็วแบบนี้ การหยุดนิ่งอาจเป็นความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุด

Generative AI Mastery for Executive

หากคุณรู้สึกว่า AI สำคัญและไม่อยากตกขบวนการเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ของโลกธุรกิจ มาร่วมเปลี่ยนเป็นผู้บริหารองค์กรที่พร้อมรับมือกับความเปลี่ยนแปลงอย่างเข้าใจในยุคที่ AI จะเปลี่ยนทั้งองค์กรได้ในเวิร์กชอป Generative AI Mastery for Executive

Generative AI Agent Lab for Executives

หากองค์กรของคุณอยู่ใน Stage ระดับที่ 3 ของ AI Maturity แล้วคิดว่าแค่ Chat GPT ยังไม่พอ แต่อยากผลักดัน AI Implementation ในองค์กรให้สำเร็จ ผ่านความเข้าใจใน Technology, Capability, และ Cost เพื่อให้ได้ AI Application มาเพิ่มประสิทธิภาพ พร้อมลงมือสร้าง AI Solution (Custom GPT, Automation) ด้วยตัวเอง ห้ามพลาด! เวิร์กชอป Generative AI Agent Lab for Executives

AI Enablement Partner

Skooldio พร้อมเป็นพาร์ตเนอร์เคียงข้างองค์กรของคุณในเส้นทางการทรานส์ฟอร์ม และร่วมออกแบบโปรแกรมที่ตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างตรงจุด

ด้วยความเชี่ยวชาญด้านการออกแบบประสบการณ์การเรียนรู้สำหรับผู้บริหาร เราเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจโจทย์ขององค์กรอย่างลึกซึ้ง รับฟังบริบท ความท้าทาย และเป้าหมายของผู้นำแต่ละคน เพื่อออกแบบเส้นทางการเรียนรู้ที่สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะของธุรกิจคุณ

เราทำงานร่วมกับองค์กรชั้นนำหลากหลายแห่งในการพัฒนาโปรแกรมฝึกอบรมด้าน AI ที่ไม่เพียงมุ่งเน้นให้ผู้นำเข้าใจเทคโนโลยี แต่ยังสามารถใช้ความรู้นั้นเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจ นำการเปลี่ยนแปลง และสร้างคุณค่าจาก AI ได้จริงในโลกของธุรกิจ

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ฟรี เพื่อเริ่มต้นออกแบบโปรแกรมสำหรับทีมของคุณ ติดต่อได้ที่ sales@skooldio.com หรือศึกษารายละเอียดเพิ่มเติม

---

References

• https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/08/30/the-five-stages-of-ai-technology-maturity/ | Forbes
• https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/whats-your-companys-ai-maturity-level | MIT Management Sloan School