BCG ชี้! ใช้ AI ในองค์กรแล้วไม่ดีตามที่คาด มาจากปัญหา 70% ที่องค์กรมองไม่เห็น!

หลายองค์กรอาจเผลอเริ่มจากการถามว่า “เราจะเอา AI มาใช้ตรงไหนได้บ้าง?” ซึ่งคำถามแบบนี้อาจทำให้ได้ไอเดีย Use Case เต็มไปหมด แต่ไม่ได้หมายความว่าแต่ละ Use Case จะสร้างผลลัพธ์ให้ธุรกิจได้จริง

โจทย์ที่สำคัญกว่าคือ “องค์กรอยากสร้าง Value อะไรเพิ่ม?” เช่น ลดเวลาที่ลูกค้าต้องรอ, เพิ่ม Conversion, ลดของค้างสต๊อก, เพิ่มความเร็วในการออก Campaign หรือทำให้ทีมรับงานได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มคนในสัดส่วนเดิม เป็นต้น

จากนั้นค่อยย้อนกลับมาดูว่า Workflow ไหนเป็นตัวขวางผลลัพธ์นั้นอยู่ และ AI สามารถเข้าไปช่วยตรงไหนได้บ้าง พอเริ่มจาก Business Value ก่อน เราจะไม่ได้เลือกใช้ AI เพราะมันทำได้ แต่จะเลือกใช้เพราะรู้ชัดว่ามันควรช่วยขยับ Metric อะไร และผลลัพธ์ที่ได้มีความหมายกับธุรกิจแค่ไหน

ฝั่ง Process: เอา AI ไปแปะกับวิธีทำงานเดิม

AI อาจช่วยให้การทำงานทีละชิ้นเร็วขึ้น แต่ถ้าขั้นตอนอนุมัติ การส่งต่องาน และคนที่เกี่ยวข้อง ยังเหมือนเดิมทุกอย่าง แบบนี้งานจะเร็วขึ้นแค่บางจุด แล้วไปติดคอขวดเดิมอยู่ดี

จากงานวิจัยของ BCG พบว่า 62% ของ Value ที่องค์กรได้จาก AI จะอยู่ในงานหลักของธุรกิจ เช่น Operations, Sales & Marketing และ R&D ซึ่งเป็นงานที่ต้องออกแบบ Workflow ใหม่ถึงจะเห็นผล ไม่ใช่แค่เพิ่มเครื่องมือเข้าไป

ฝั่ง Human: ทีมไม่พร้อมกับความเปลี่ยนแปลง

การเข้ามาของ AI อาจทำให้บางตำแหน่งถูกกระทบ แต่องค์กรสามารถเลือกออกแบบได้ว่าจะทำอย่างไรให้ทีมสามารถพร้อมรับกับการเปลี่ยนแปลงได้ และสามารถเสริมทักษะให้คนทำงาน สามารถทำงานที่สร้าง Value ได้จริง ๆ และสร้าง Impact ต่อองค์กรได้จริง

BCG แนะนำให้องค์กรทุ่มแรงและทรัพยากรสองในสามไปที่เรื่องคน ในการพัฒนาให้คนเข้าใจ AI และสามารถงานใช้ได้อย่างถูกวิธี

ฝั่ง Governance: หาจุดสมดุลที่ต้องคุมความเสี่ยงโดยไม่ปิดกั้นการใช้ AI ไม่ได้

หลายองค์กรไม่ได้ติดปัญหาว่าพนักงานไม่อยากใช้ AI แต่ติดที่องค์กรยังไม่มั่นใจว่าควรเปิดให้พนักงานใช้ AI ได้แค่ไหนถึงจะปลอดภัย

ดังนั้นโจทย์ของ AI Governance จึงไม่ใช่การเลือกระหว่างเปิด หรือปิด แต่คือต้องหาจุดสมดุลที่คุมความเสี่ยงได้ โดยไม่ปิดกั้นการใช้ AI ในองค์กรให้ได้ต่างหาก

แล้วองค์กรที่ได้ผลลัพธ์จาก AI จริง ๆ ทำอะไรต่างจากองค์กรอื่น ๆ บ้าง?

บริษัทที่ได้ผลลัพธ์จาก AI ส่วนมาก จะเป็นบริษัทที่มีตำแหน่งที่ BCG เรียกว่า AI Transformation Leaders ซึ่งกลยุทธ์คือการเลือกทำน้อยกว่า และลงทุนกับคนมากกว่า โดยในระยะเวลา 3 ปี บริษัทกลุ่มที่มี AI Transformation Leaders มีรายได้เติบโตสูงกว่าบริษัทที่ไม่มีถึง 1.5 เท่า และผลตอบแทนผู้ถือหุ้นสูงกว่าถึง 1.6 เท่า

สิ่งที่กลุ่มนี้ทำต่างจากคนอื่นมีอะไรบ้าง?

1. ใช้แนวคิด 10-20-70 โดยให้น้ำหนักประมาณ 10% กับ Algorithm, 20% กับ Technology และ Data และอีก 70% กับ People และ Process
2. โฟกัสกับโปรเจกต์ที่มี Impact มากกว่า โดยมีจำนวนโปรเจกต์น้อยกว่าองค์กรอื่น ๆ ครึ่งหนึ่ง แต่กลับสามารถขยายผลได้มากกว่าถึงสองเท่า และคาดว่าจะได้ ROI มากกว่าองค์กรอื่น ๆ สองเท่า
3. เลือกใช้ AI ช่วยที่งานหลักของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ในส่วนงานสนับสนุน
4. ลงทุนที่ “คน” มากกว่า โดยให้คนได้ลงมือใช้งาน AI อย่างจริงจังมากกว่าองค์กรอื่น ๆ ถึง 2 เท่า

สิ่งที่องค์กรขาดไม่ใช่เครื่องมือ แต่คือคนที่มองเห็นปัญหาครบทุกมุม

องค์กรจึงต้องมีคนที่มองเห็นภูเขาทั้งลูก และสามารถเชื่อม 4 เรื่องนี้เข้าด้วยกันได้ เราเรียกคนกลุ่มนี้ว่า AI Transformation Leaders ซึ่งเป็นคนที่คุยกับผู้บริหารด้วยตัวเลขได้ คุยกับทีมด้วยเหตุผลได้ และพา AI ไปได้ไกลกว่าแค่ Stage การทดลองใช้ในองค์กร แต่สามารถพาไปสร้างผลลัพธ์ได้ให้กับธุรกิจได้จริง

เป็นคนขับเคลื่อน AI Project ให้เกิดขึ้นจริง และวัด ROI เพื่อตอบเป็นตัวเลขให้ผู้บริหารได้อย่างมั่นใจ

ถ้าคุณต้องการสร้าง AI Transformation Leader ในองค์กรต้องทำอย่างไร?

ใหม่! AI Transformation Accelerator

4-Week Fast Track Program หลักสูตรปั้น Transformation Leader ให้พร้อมวางแผนและขับเคลื่อน AI Projects ในองค์กรอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่ค้นหา AI Opportunity ที่น่าลงทุน ออกแบบ Workflow ใหม่ ประเมิน Business Case และ ROI ไปจนถึงวาง Roadmap สำหรับขับเคลื่อนจริง

เรียนรู้จาก 10 Expert Speakers ที่มีประสบการณ์ด้าน AI และ Transformation อาทิ จาก CP Axtra, SCG Digital, LINE MAN Wongnai, Chula และท่านอื่น ๆ อีกมากมาย

เรียนจบพร้อมกลับไปขับเคลื่อน AI Transformation ทันที! ขอรายละเอียดหลักสูตรเพิ่มเติมได้เลยที่นี่!