ข่าวสารและบทความ

แนวทางนำ AI และระบบอัตโนมัติ (Automation) มาใช้ในองค์กร เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้จริง

หากองค์กรของคุณเคยทดลองใช้เครื่องมือ AI หรือระบบอัตโนมัติ (Automation) มาบ้างแล้ว แต่เมื่อมองกลับมาที่การทำงานจริง ทีมบัญชียังคีย์ข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ทีละใบ ทีมขายยังรวมรายงานจากไฟล์ Excel หลายสิบไฟล์ และผู้บริหารยังต้องรอข้อมูลสรุปอีกหลายวันก่อนตัดสินใจ สถานการณ์เหล่านี้สะท้อนว่า แม้องค์กรจะเริ่มนำเทคโนโลยีมาใช้แล้ว แต่ยังไม่สามารถเปลี่ยนการลงทุนด้านดิจิทัลให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างเต็มที่

รายงาน The State of AI in 2026 ของ McKinsey ระบุว่า 89% ของผู้ตอบแบบสำรวจรายงานว่าองค์กรของตนใช้ AI อย่างสม่ำเสมอในอย่างน้อยหนึ่งหน้าที่งาน และ 44% ระบุว่าองค์กรกำลังขยายการใช้งาน AI ในระดับองค์กร เพิ่มขึ้นจาก 38% ในปีก่อน แต่มีเพียง 37% ที่รายงานว่า AI มีส่วนช่วยเพิ่มกำไรจากการดำเนินงาน (EBIT) ในระดับองค์กร ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนว่า แม้การนำ AI มาใช้จะแพร่หลายมากขึ้น แต่การเปลี่ยนเทคโนโลยีให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจยังเป็นความท้าทาย โดย McKinsey พบว่าองค์กรที่สร้างผลลัพธ์จาก AI ได้สูงมีแนวโน้มออกแบบกระบวนการทำงานใหม่เพื่อรองรับ AI แทนการนำเทคโนโลยีเข้าไปเสริมกระบวนการเดิมเพียงอย่างเดียว

สำหรับองค์กรที่ต้องการก้าวจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริง สามารถเริ่มต้นได้จาก 4 ขั้นตอนต่อไปนี้

1. เริ่มที่ ”กระบวนการ” ก่อน “เทคโนโลยี”

บทเรียนสำคัญจากองค์กรที่นำ AI มาใช้จนเกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจ คือการไม่เพียงนำเทคโนโลยีเข้าไปเสริมกระบวนการทำงานเดิม แต่ทบทวนและออกแบบกระบวนการใหม่ให้เหมาะสมกับการใช้งาน AI รายงาน Tech Trends 2026 ของ Deloitte ชี้ให้เห็นว่า การปรับกระบวนการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบเป็นแนวทางสำคัญในการเปลี่ยนจากโครงการทดลองไปสู่การใช้งานจริง แทนการนำ AI มาช่วยเร่งขั้นตอนการทำงานที่ยังมีปัญหาอยู่

ในทางปฏิบัติ องค์กรควรเริ่มจากการสำรวจกระบวนการทำงานตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง เพื่อดูว่าขั้นตอนใดจำเป็น ขั้นตอนใดซ้ำซ้อน และขั้นตอนใดเกิดขึ้นเพียงเพราะข้อจำกัดของระบบเดิม จากนั้นจึงพิจารณาตัดหรือลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็น ก่อนเลือกนำ Automation หรือ AI เข้ามาช่วยในส่วนที่เหมาะสม

2. ลงทุนในรากฐานข้อมูลก่อนลงทุนในโมเดล

นอกจากการปรับกระบวนการทำงานแล้ว ความพร้อมของข้อมูลก็เป็นอีกปัจจัยสำคัญ เพราะ AI ที่ดีที่สุดก็ให้คำตอบได้ดีเท่ากับข้อมูลที่ป้อนเข้าไป การคาดการณ์ของ IDC สำหรับภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น ชี้ให้เห็นว่าเป้าหมายทางธุรกิจที่ไม่ชัดเจนและรากฐานข้อมูลที่ยังไม่พร้อม เป็นอุปสรรคสำคัญต่อการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ซึ่งทั้งสองเรื่องเป็นสิ่งที่องค์กรสามารถเตรียมความพร้อมและปรับปรุงได้ก่อนเริ่มโครงการ

งานพื้นฐานที่ควรให้ความสำคัญ ได้แก่ การเชื่อมโยงข้อมูลที่กระจัดกระจายให้ใช้งานร่วมกันได้ การกำหนดนิยามตัวเลขสำคัญให้ตรงกันทั้งองค์กร การจัดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างเหมาะสม และการแปลงเอกสารกระดาษหรือไฟล์ PDF ให้อยู่ในรูปแบบที่ระบบสามารถอ่านและประมวลผลได้ เมื่อรากฐานข้อมูลมีความพร้อม องค์กรก็สามารถนำ AI มาต่อยอดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดปัญหาที่เกิดจากข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไม่สอดคล้องกัน

3. เลือกงานที่วัดผลได้ ก่อนงานที่ดูน่าตื่นเต้น

เมื่อกระบวนการและข้อมูลมีความพร้อมแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการเลือกงานที่นำ Automation หรือ AI มาใช้แล้วเกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ โดย Gartner คาดการณ์ว่าโครงการ Agentic AI มากกว่า 40% จะถูกยกเลิกภายในสิ้นปี 2027 จากต้นทุนที่สูงขึ้น คุณค่าทางธุรกิจที่ไม่ชัดเจน และการควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ

การคัดเลือกโครงการจึงควรพิจารณา 4 เรื่องสำคัญ ได้แก่ ปริมาณงานที่เกิดขึ้นซ้ำ ความชัดเจนของขั้นตอนการทำงาน ความพร้อมของข้อมูล และผลลัพธ์ที่สามารถวัดได้ เช่น เวลาที่ประหยัดต่อรายการ อัตราความผิดพลาดที่ลดลง หรือระยะเวลาปิดงบที่สั้นลง

ตัวอย่างงานที่เหมาะกับการเริ่มประเมิน ได้แก่ การตรวจสอบเอกสาร การกระทบยอดบัญชี และการตอบคำถามภายในองค์กรที่เกิดขึ้นซ้ำ โดยต้องพิจารณาความคุ้มค่าระหว่างประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับกับต้นทุนในการพัฒนาและดูแลระบบด้วย

4. ขยายผลด้วยการกำกับดูแลและทีมที่พร้อม

เมื่อโครงการนำร่องพิสูจน์ผลลัพธ์ได้แล้ว สิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ขยายการใช้งานได้คือการกำกับดูแลที่ชัดเจน ตั้งแต่การกำหนดผู้รับผิดชอบกระบวนการ จุดที่ต้องมีผู้ตรวจสอบก่อนอนุมัติ และวิธีติดตามคุณภาพของผลลัพธ์ ควบคู่กับการอบรมทีมงานให้เข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของระบบ

การเตรียมความพร้อมเพื่อขยายการใช้งาน AI ยังเชื่อมโยงกับโอกาสทางธุรกิจในระยะยาว โดย IDC คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 มูลค่าทางเศรษฐกิจใหม่ราวครึ่งหนึ่งที่เกิดจากธุรกิจดิจิทัลในเอเชียแปซิฟิก จะมาจากองค์กรที่ลงทุนและขยายขีดความสามารถด้าน AI ตั้งแต่วันนี้ สะท้อนให้เห็นว่า AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือด้านเทคโนโลยี ไปสู่ปัจจัยสำคัญในการสร้างการเติบโตทางธุรกิจในระยะยาว

สรุปประเด็นสำคัญ

• ออกแบบกระบวนการใหม่ก่อนซื้อเครื่องมือ: ระบบอัตโนมัติที่วางบนกระบวนการที่มีปัญหา จะได้ผลลัพธ์ที่มีปัญหาเร็วขึ้นเท่านั้น
• วางรากฐานข้อมูลให้พร้อม: แหล่งข้อมูลเดียว นิยามตัวเลขที่ตรงกัน และเอกสารที่ระบบอ่านได้
• เลือกงานที่วัดผลเป็นตัวเลขได้: ปริมาณงานสูง กติกาชัดเจน ข้อมูลพร้อม และมีตัวชี้วัดที่ตกลงกันไว้ล่วงหน้า
• กำกับดูแลตั้งแต่วันแรก: เจ้าของกระบวนการ จุดตรวจสอบโดยคน และการติดตามคุณภาพ ช่วยให้ขยายผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• เริ่มเล็กแต่เริ่มเร็ว: เริ่มจากหนึ่งกระบวนการที่วัดผลได้จริง ดีกว่าทดลองหลายโครงการโดยไม่มีการวัดผล

เริ่มต้น Automation และ AI ให้ตอบโจทย์ธุรกิจกับ MSC

Metro Systems Corporation (MSC) พร้อมสนับสนุนองค์กรในการนำ Automation, Data & AI มาประยุกต์ใช้กับกระบวนการทางธุรกิจ ตั้งแต่การเชื่อมโยงข้อมูลจากระบบต่าง ๆ การนำระบบอัตโนมัติมาช่วยลดงานซ้ำซ้อน ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยคำนึงถึงความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐาน IT และระบบเดิมขององค์กร เพื่อให้เทคโนโลยีสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างเหมาะสม

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาแนวทางเริ่มต้น ทีมผู้เชี่ยวชาญของ MSC พร้อมร่วมประเมินความต้องการและเลือกโซลูชันที่เหมาะสมกับเป้าหมายทางธุรกิจ เพื่อให้การลงทุนด้านเทคโนโลยีสามารถสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้จริง

หมายเหตุ: ข้อมูลและสถิติอ้างอิงจากรายงานของ McKinsey, Deloitte และ Gartner โดยผลการศึกษาเป็นไปตามขอบเขตของแต่ละรายงาน