การทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาปรับใช้ในองค์กรอาจไม่ใช่คำตอบของการทรานส์ฟอร์มธุรกิจเสมอไป รายงานล่าสุดจากผลสำรวจ Bain CEO Survey 2026 ในหัวข้อ Proprietary Intelligence: How to Win with AI ระบุว่า ผู้บริหารระดับสูงหรือ CEO ถึง 82% ยอมรับว่าโครงการ AI ของตนบรรลุผลลัพธ์ตามที่ตั้งเป้าไว้เพียงบางส่วนหรือน้อยกว่าที่คาดการณ์ มีเพียง 18% เท่านั้นที่สามารถผลักดันการทรานส์ฟอร์มด้วย AI จนสัมฤทธิผลอย่างเต็มรูปแบบ
รายงานยังสะท้อนว่า ประมาณ 85% ของบริษัทยังดำเนินโครงการ AI ได้ไม่ดีพอ เนื่องจากผู้บริหารส่วนใหญ่คิดว่าตนเองกำลังนำพาองค์กรไปสู่ AI Transformation แต่ในความเป็นจริงเป็นเพียงการบริหารจัดการ “โครงการนำร่อง” (Pilots) ย่อยๆ เท่านั้น
โดยอุปสรรคสำคัญอันดับต้นๆ ได้แก่
- การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญและเครื่องมือภายในองค์กร (43%)
- การมุ่งเน้นแต่โครงการนำร่องเฉพาะจุดมากกว่าภาพรวม (41%)
- ข้อมูลและแพลตฟอร์มของบริษัทยังไม่พร้อมรองรับการขยายตัวในระดับสเกล (39%)
- ความกังวลเรื่องผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่ยังไม่ชัดเจน (36%)
- รวมถึงความเสี่ยงและข้อกฎหมาย (34%)
สอดคล้องกับรายงาน State of Generative AI in the Enterprise 2026 โดย Deloitte ที่เปิดเผยว่า มีองค์กรเพียง 34% ที่นำ AI มาใช้เปลี่ยนผ่านธุรกิจในระดับลึก ขณะที่ 37% ยังคงใช้งาน AI เพียงแค่ระดับผิวเผินโดยแทบไม่มีการปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงานหลักของธุรกิจ ส่งผลให้หลายแห่งยังคงรอคอยตัวเลขผลตอบแทนที่คุ้มค่า
บทวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีระบุว่า ความล้มเหลวดังกล่าวไม่ได้เกิดจากขีดความสามารถของเทคโนโลยี เนื่องจากโมเดล AI, Machine Learning และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ในปัจจุบันมีความพร้อมอย่างมาก แต่ปัญหาที่แท้จริงเกิดจาก “มิติเชิงโครงสร้างและองค์กร” ที่ยังคงยึดติดกับแนวทางเดิม ได้แก่
- การติดกับดักนำเทคโนโลยีใหม่ไปครอบกระบวนการทำงานเดิม: หลายองค์กรพึ่งพาแนวทางแบบล่างขึ้นบน (Bottom-up) ที่พนักงานนำ AI มาใช้แก้ปัญหารายวัน เช่น เขียนอีเมลหรือสรุปการประชุม แต่ขาดการทบทวนแบบบนลงล่าง (Top-down) ว่าควรออกแบบโมเดลธุรกิจใหม่อย่างไรหากมี AI ตั้งแต่วันแรก
- ระบบวัดผลและแรงจูงใจไม่สอดคล้อง: องค์กรยังคงประเมินผลงานและให้ผลตอบแทนพนักงานด้วยตัวชี้วัดแบบเดิมในยุคก่อน AI ทำให้พนักงานมีแนวโน้มปกป้องกระบวนการทำงานเก่ามากกว่าปรับเปลี่ยน
- ปัญหาคอขวดในระดับผู้บริหารระดับกลาง: วิสัยทัศน์ของผู้บริหารระดับสูงมักลดทอนลงเมื่อส่งต่อลงมา ผู้จัดการระดับกลางยังคงบริหารงานด้วยกรอบเดิม ทำให้โครงการ AI กลายเป็นเพียง “โปรเจกต์ไอที” มากกว่า “วาระการขับเคลื่อนธุรกิจ”
- การอบรมที่เน้นเฉพาะเครื่องมือ: องค์กรมักมุ่งสอนเพียงวิธีการ Prompt หรือใช้งาน Copilot แต่ขาดการเชื่อมโยงบริบททางธุรกิจระหว่างทีมไอทีและทีมธุรกิจเข้าด้วยกัน
- ความพร้อมของข้อมูลและโครงสร้างแบบไซโล (Data Silos): แผนกต่างๆ ถือครองข้อมูลแยกจากกันและมีนิยามข้อมูลไม่ตรงกัน ส่งผลให้ระบบ AI ไม่สามารถดึงบริบทภาพรวมขององค์กรมาประมวลผลได้อย่างแม่นยำ รวมถึงความท้าทายด้านการกำกับดูแลความเสี่ยงและความโปร่งใสในการตรวจสอบ
สำหรับองค์กรที่ประสบความสำเร็จในการสร้างความได้เปรียบด้วย AI รายงานของ Bain & Company ชี้ว่า ผู้นำต้องสร้างสิ่งที่เรียกว่า “Proprietary Intelligence” ผ่านการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ อาทิ
- การวางกลยุทธ์ AI ระยะยาวแบบหลายปี
- การมุ่งเน้นลงทุนใน 3-5 จุดหลักที่เปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจของธุรกิจได้จริง
- การสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลเชิงความหมาย (Semantic Data Architecture)
- การปรับโครงสร้างกระบวนการทำงานและบุคลากร
- การวางระบบให้ AI สามารถเรียนรู้ข้ามสายงาน
- การมีธรรมาภิบาลพร้อมความรับผิดชอบระดับผู้บริหารที่ชัดเจน
กรณีศึกษาที่น่าสนใจ เช่น ธนาคาร Bradesco ของบราซิล ซึ่งปรับสถาปัตยกรรม Agentic AI ใหม่ทั้งหมดหลังพบว่าระบบเดิมช้าและขยายสเกลได้ยาก โดยใช้เวลาปรับปรุง 5 เดือน จนสามารถเปิดใช้งาน AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าในธุรกรรมหลัก ครอบคลุมผู้ใช้งานกว่า 22 ล้านราย สะท้อนว่าการทรานส์ฟอร์มที่แท้จริงต้องอาศัยการมีส่วนร่วมโดยตรงของ CEO การลงทุนอย่างต่อเนื่อง และการกล้าปรับเปลี่ยนโครงสร้างองค์กรจากฐานราก
–แก้เกมงบ AI บานปลาย ชูกลยุทธ์ Hybrid AI ทางรอดองค์กรยุคประหยัดต้นทุนคลาวด์
