แนวโน้ม AI 2025: เทคโนโลยี AI พลิกโฉมธุรกิจและกลยุทธ์สำหรับนักธุรกิจไทย

แนวโน้มเทคโนโลยี AI ที่ส่งผลต่อโลกธุรกิจปี 2025

เทรนด์เทคโนโลยี AI ในปี 2025 ที่โดดเด่นและมีอิทธิพลต่อภาคธุรกิจ ได้แก่ Agentic AI, AI Copilot, และ Generative AI ซึ่งแต่ละแนวโน้มมีบทบาทเฉพาะในการพลิกโฉมการทำงานและกลยุทธ์ขององค์กร

Agentic AI: ยุคของปัญญาประดิษฐ์ตัวแทนอัตโนมัติ

Agentic AI หมายถึง AI ที่ทำหน้าที่เสมือน “ตัวแทน” ที่มีความเป็นอิสระ สามารถตัดสินใจและดำเนินการบางอย่างได้เองเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ผู้ใช้กำหนด โดยไม่ต้องรอคำสั่งทีละขั้นตอน ระบบ AI ลักษณะนี้สามารถประมวลผลข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำงานแทนมนุษย์ในงานบางประเภทได้อย่างอัตโนมัติ​ www2.deloitte.com แนวคิด Agentic AI กำลังได้รับความสนใจสูงมาก – Gartner ได้จัดอันดับให้ “Agentic AI” เป็นแนวโน้มเทคโนโลยีอันดับหนึ่งสำหรับปี 2025​ innovationleader.com ขณะที่ McKinsey มองว่า AI ในรูปแบบเอเจนต์อิสระจะเป็นพรมแดนถัดไปของ Generative AI ที่ก้าวจากระบบให้ความรู้ไปสู่ระบบที่ทำงานได้อย่างอัตโนมัติ​ innovationleader.com นอกจากนี้ การสำรวจผู้บริหารโดย BCG ยังพบว่า 67% ของผู้บริหารคาดว่า “AI Agent” จะเข้ามามีส่วนร่วมในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจของตนในอนาคตอันใกล้​ innovationleader.com กล่าวได้ว่าองค์กรทั่วโลกเริ่มเชื่อว่า AI ประเภทนี้จะพลิกโฉมวิธีการทำงานอย่างมาก

ตัวอย่างการใช้ Agentic AI มีให้เห็นแล้วในหลายองค์กรที่พัฒนา “AI Agent” สำหรับงานเฉพาะด้าน ยกตัวอย่างเช่น บริษัทด้านไอที ServiceNow ได้พัฒนาเครื่องมือที่ช่วยให้ระบบ AI ภายในองค์กรสามารถทำงานประสานกันเองในลักษณะทีมงานดิจิทัล แต่ละตัวรับผิดชอบงานเฉพาะด้าน (เช่น AI ตัวหนึ่งดูแลระบบคลาวด์ อีกตัวดูแลการจัดการคำสั่งซื้อบริการ) ซึ่ง AI แต่ละตัวสามารถประสานงานกันเพื่อให้งานเสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ​ แม้ Agentic AI จะยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ได้ทั้งหมด แต่สามารถทำงานเคียงข้างทีมงานของมนุษย์ โดยจัดการงานซ้ำซาก ค้นหาข้อมูล และดำเนินการต่าง ๆ ได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน โดยไม่หยุดพัก​ ผลลัพธ์คือพนักงานมนุษย์มีเวลาไปโฟกัสงานที่สร้างมูลค่าสูงกว่า เช่น การพัฒนานวัตกรรมหรือกลยุทธ์ใหม่ ๆ

AI Copilot: AI ผู้ช่วยอัจฉริยะเคียงข้างการทำงาน

AI Copilot คือแนวคิดของ AI ที่ทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วย” หรือ “คู่คิด” ให้กับพนักงานในงานประจำวันต่าง ๆ แทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือ AI Copilot จะทำงานเคียงข้างมนุษย์เสมือนหนึ่ง “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” ที่คอยช่วยเหลือและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือระบบผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง GitHub Copilot ที่ช่วยนักพัฒนาเขียนโค้ด หรือ Microsoft 365 Copilot ที่ช่วยสรุปอีเมลและสร้างเอกสาร นวัตกรรมเหล่านี้ทำให้พนักงานทำงานได้เร็วและชาญฉลาดขึ้น

Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft กล่าวถึงบทบาทของ AI ลักษณะนี้ไว้ว่า “AI Copilot ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นคู่หูที่ช่วยขยายขีดความสามารถในการสร้างสรรค์ของมนุษย์”​ wholesaleinvestor.com โดยองค์กรที่เริ่มนำ AI Copilot ไปใช้รายงานว่าผลิตภาพ (productivity) ของพนักงานเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน – กลุ่มผู้ใช้งานรุ่นแรกของ Microsoft Copilot พบว่าประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้นถึง 40% ในหลายบทบาทหน้าที่​ wholesaleinvestor.com ซึ่งถือว่าเป็นตัวเลขที่สูงมาก การที่ AI สามารถเรียนรู้รูปแบบการทำงานของพนักงาน บันทึกและวิเคราะห์พฤติกรรมการทำงานซ้ำ ๆ และช่วยดำเนินงานตามกระบวนการเหล่านั้นได้ ทำให้ภาระงานที่เคยต้องใช้เวลามากถูกลดทอนลง ส่งผลให้ทีมสามารถโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์หรือความคิดสร้างสรรค์ได้มากขึ้น

แนวโน้ม AI Copilot นี้ยังรวมถึงการที่ AI ถูกผนวกเข้าในเครื่องมือต่าง ๆ ที่พนักงานใช้อยู่แล้วในชีวิตประจำวัน เช่น ระบบ CRM, ระบบบริหารโครงการ, แพลตฟอร์มการสื่อสารภายใน เป็นต้น ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการสลับไปมาระหว่างแอปพลิเคชันและช่วยในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ยิ่งไปกว่านั้น AI Copilot ในระดับองค์กรยังสามารถเรียนรู้และเลียนแบบวิธีการทำงานที่มีประสิทธิภาพของพนักงานชั้นนำ แล้วแนะนำแนวทางให้เพื่อนร่วมงานคนอื่น ๆ ปฏิบัติตาม ทำให้องค์กรยกระดับมาตรฐานการทำงานโดยรวม

Generative AI: ปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์เนื้อหา

Generative AI หรือ AI สร้างสรรค์ เช่น ระบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติขนาดใหญ่ (LLMs) อย่าง ChatGPT หรือโมเดลสร้างภาพ/วิดีโอ กำลังเข้ามามีบทบาทอย่างมหาศาลในโลกธุรกิจ เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ จากข้อมูลที่มีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างข้อความ บทความ ภาพ เสียง วิดีโอ หรือแม้แต่เขียนโค้ดโปรแกรม แนวโน้ม Generative AI ในปี 2025 ยังคงร้อนแรง โดยองค์กรต่าง ๆ นำไปใช้ในงานหลากหลาย เช่น การสร้างข้อความการตลาด โฆษณาเจาะกลุ่มลูกค้าเฉพาะ การสรุปข้อมูลจำนวนมาก ไปจนถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ อย่างรวดเร็ว

การสำรวจล่าสุดพบว่าการนำ Generative AI มาใช้งานมีอัตราเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด โดยเฉพาะในสายงานการขายและการตลาด – ในช่วงปี 2023 ถึง 2024 เป็นสายงานที่มีการนำ Generative AI มาใช้มากที่สุด​ mckinsey.comm นอกจากนี้ McKinsey ประเมินว่า Generative AI สามารถเพิ่มศักยภาพด้านผลิตภาพในการขายและการตลาดได้อีกมหาศาล โดยอาจสร้างมูลค่าเพิ่มได้ 8 แสนล้านถึง 1.2 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ นอกเหนือจากที่ AI แบบเดิมเคยทำไว้​ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพเชิงธุรกิจอันมหาศาลของเทคโนโลยีนี้

Generative AI ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงงานข้อความ แต่ยังครอบคลุมถึงสื่อรูปแบบอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพหรือวิดีโอจากข้อความ (text-to-image, text-to-video) ที่แม้จะอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็มีความก้าวหน้ารวดเร็ว เช่น โมเดลล่าสุดของ OpenAI สามารถสร้างวิดีโอความยาว 60 วินาทีจากข้อความพร้อมความแม่นยำในการสื่อความหมายถึง 90%​ wholesaleinvestor.com นวัตกรรมเหล่านี้จะเปิดโอกาสใหม่ในการตลาดและการสร้างประสบการณ์แก่ลูกค้า ยกตัวอย่างเช่น ทีมการตลาดสามารถให้ AI สร้างภาพโฆษณาหรือวิดีโอสั้นตามโจทย์ที่กำหนดไว้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะต้องใช้ทีมครีเอทีฟหลายวัน ส่งผลให้การทำแคมเปญรวดเร็วและปรับแต่งได้ตามข้อมูลลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล (personalization) มากขึ้นนี้

สรุปแล้ว

แนวโน้มทั้งสาม – Agentic AI, AI Copilot และ Generative AI – กำลังหนุนเสริมกันในการยกระดับธุรกิจ Agentic AI นำไปสู่วิสัยทัศน์ที่ AI จะทำงานอัตโนมัติแทนมนุษย์ในบางบทบาท, AI Copilot ทำให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่ขาดไม่ได้ในงานประจำวัน และ Generative AI เปิดประตูสู่ความคิดสร้างสรรค์และประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน นักธุรกิจที่ติดตามและเข้าใจแนวโน้มเหล่านี้ย่อมได้เปรียบในการปรับตัวและคว้าโอกาสทางธุรกิจในยุคใหม่นี้

รัฐบาลไทยกับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัลด้วย AI

เทคโนโลยี AI มิได้เป็นเพียงกระแสที่น่าสนใจในเชิงทฤษฎี แต่ได้นำมาปฏิบัติใช้จริงเพื่อยกระดับประสิทธิภาพในฟังก์ชันธุรกิจต่าง ๆ อย่างเป็นรูปธรรม นักธุรกิจสามารถใช้งาน AI เพื่อช่วยในด้านต่าง ๆ ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล, การตลาด, การบริการลูกค้า, และ การบริหารจัดการภายในองค์กร แต่ละด้านมีบทบาทที่ AI สามารถเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิผล ลดต้นทุน หรือสร้างคุณค่าใหม่ ๆ ได้ดังนี้

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

ทุกวันนี้ธุรกิจต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมหาศาล (“Big Data”) ซึ่งการวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำนั้นกลายเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จ AI เข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและค้นพบรูปแบบหรืออินไซต์ที่มนุษย์อาจมองข้าม ตัวอย่างเช่น ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ (predictive analytics) สามารถทำนายแนวโน้มพฤติกรรมลูกค้าจากข้อมูลประวัติการซื้อ หรือคาดการณ์ยอดขายในอนาคตจากข้อมูลตลาดและปัจจัยเศรษฐกิจ ส่งผลให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้บนพื้นฐานข้อมูล (data-driven decision making) มากขึ้น ลดการพึ่งพาสัญชาติญาณลง

ผลลัพธ์เชิงตัวเลขที่ชี้ให้เห็นถึงประโยชน์ของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นน่าสนใจมาก งานวิจัยของ Deloitte พบว่าองค์กรที่ติดตั้งโซลูชัน AI ระดับองค์กร (Enterprise AI) สามารถลดต้นทุนการดำเนินงานลงเฉลี่ย 30% และเพิ่มรายได้ขึ้นเฉลี่ย 20%​ ซึ่งเป็นผลมาจากการที่ AI ช่วยหาจุดที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและโอกาสสร้างรายได้ใหม่ ๆ จากข้อมูล นอกจากนี้ AI ด้านการวิเคราะห์ ยังช่วยลดความผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ (human error) ในกระบวนการวิเคราะห์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ต้องคำนวณหรือประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เช่น การวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน การตรวจสอบบัญชี หรือการวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิต

สำหรับนักธุรกิจไทย การนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเริ่มต้นได้จากการใช้เครื่องมือ BI (Business Intelligence) หรือแพลตฟอร์มคลาวด์ที่มี AI ในตัว เช่น การใช้บริการ AI ของผู้ให้บริการคลาวด์ (Google Cloud, AWS, Azure) เพื่อสร้างแดชบอร์ดที่มีการแจ้งเตือนอัตโนมัติเมื่อพบแนวโน้มหรือค่าผิดปกติที่ควรสนใจ การเริ่มต้นดังกล่าวไม่จำเป็นต้องสร้างระบบ AI เองตั้งแต่ศูนย์ แต่ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือสำเร็จรูปที่มีอยู่แล้ว ซึ่งจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กรแม่นยำและรวดเร็วขึ้นทันต่อการแข่งขัน

การตลาด (Marketing)

การตลาดเป็นอีกด้านหนึ่งที่ AI ได้เข้ามาปฏิวัติวิธีการทำงานอย่างเห็นได้ชัด นักการตลาดยุคใหม่ใช้ AI ในการทำ การตลาดเชิง personalization ซึ่งปรับแต่งข้อความหรือโปรโมชั่นให้ตรงกับความสนใจของลูกค้าแต่ละรายโดยอัตโนมัติ จากการวิเคราะห์พฤติกรรมและข้อมูลประชากรของลูกค้า AI สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าและเลือกส่งข้อความการตลาดที่มีโอกาสได้ผลลัพธ์สูงสุดไปยังแต่ละกลุ่มได้แบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังใช้ Generative AI สร้างคอนเทนต์การตลาดจำนวนมากได้ในพริบตา ไม่ว่าจะเป็นคำโฆษณา คำบรรยายผลิตภัณฑ์ หรือรูปภาพประกอบ ช่วยลดภาระของทีมครีเอทีฟและทำให้การทำแคมเปญรวดเร็วขึ้น

ประโยชน์ที่เห็นได้ชัดเจนคือ ประสิทธิภาพและ ROI (ผลตอบแทนการลงทุน) ที่ดีขึ้น จากแคมเปญการตลาด เมื่อทีมการตลาดติดอาวุธด้วยเครื่องมือ AI พวกเขาสามารถดูผลตอบรับของแคมเปญแบบเรียลไทม์และปรับกลยุทธ์ได้ทันที ทำให้ใช้งบประมาณการตลาดได้คุ้มค่าขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น AI ยังช่วยเลือกช่องทางสื่อที่เหมาะสมและเวลาที่ควรลงโฆษณาเพื่อให้เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้สูงสุด ตัวอย่างข้อมูลจาก McKinsey ระบุว่า ณ ปี 2024 การนำ AI มาใช้ในวงการธุรกิจทั่วโลกเพิ่มขึ้นถึง 72%​ ibm.com และหนึ่งในปัจจัยสำคัญคือประโยชน์ด้านการตลาด – บริษัทที่ใช้ AI ในการตลาดรายงานว่าการใช้จ่ายงบโฆษณาให้เกิดประโยชน์ (เช่น ยอดขายต่อค่าโฆษณา) ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ในภาคการตลาดดิจิทัลของไทย บริษัทหลายแห่งเริ่มใช้ แชทบอท AI บนสื่อสังคมออนไลน์เพื่อตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้นเกี่ยวกับสินค้าและโปรโมชัน ช่วยเพิ่มโอกาสปิดการขายนอกเวลาทำการ หรือการใช้ AI วิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis) จากคอมเมนต์บนออนไลน์เพื่อประเมินภาพลักษณ์แบรนด์แบบทันที สิ่งเหล่านี้ช่วยให้นักการตลาดไทยเข้าใจลูกค้าได้ลึกซึ้งขึ้นและตอบสนองได้ตรงจุดมากขึ้น

ที่สำคัญ การมี ข้อมูลที่มีคุณภาพ เป็นหัวใจของความสำเร็จในการใช้ AI ด้านการตลาด นักธุรกิจควรลงทุนในการจัดเก็บและจัดระเบียบข้อมูลลูกค้าให้เป็นระบบ รวมถึงระวังเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (data privacy) เพื่อให้การใช้ AI ในการตลาดเกิดประโยชน์สูงสุดและไม่ละเมิดกฎหมายหรือความไว้วางใจของลูกค้า

การบริการลูกค้า (Customer Service)

งานบริการลูกค้าเป็นฟังก์ชันที่ AI เข้ามาช่วยอย่างโดดเด่นที่สุดด้านหนึ่ง ด้วยความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แชทบอทและระบบผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistant) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถโต้ตอบกับลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง ให้คำตอบอย่างรวดเร็วสำหรับคำถามที่พบบ่อย และแก้ไขปัญหาง่าย ๆ ได้โดยไม่ต้องรอเจ้าหน้าที่มนุษย์ ผลลัพธ์คือการตอบสนองลูกค้าที่รวดเร็วขึ้น ค่าใช้จ่ายในการให้บริการต่อหัวที่ลดลง และความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

มีกรณีศึกษาจริงที่แสดงผลลัพธ์อย่างเป็นรูปธรรม เช่น Spotify บริการเพลงออนไลน์ระดับโลก ได้นำบอท AI มาช่วยในการปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ ผลคือ อัตราการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ (user engagement) เพิ่มขึ้น 30% และอัตราการยกเลิกบริการ (churn) ลดลง 15% หลังใช้ AI ในการแนะนำเพลงและเพลย์ลิสต์เฉพาะบุคคลตั้งแต่ต้นปี 2024​ wholesaleinvestor.com ในขณะเดียวกัน Klarna บริษัทฟินเทคจากสวีเดน ได้ใช้แชทบอท AI ขั้นสูงในงานบริการลูกค้า สามารถลดจำนวนพนักงานคอลเซ็นเตอร์ลงได้ถึง 700 คน (ประมาณ 30% ของทีม) แต่กลับพบว่าคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มขึ้น 25% และเวลาเฉลี่ยในการตอบคำถามลดลง 40%​ wholesaleinvestor.com สะท้อนว่า AI ช่วยให้บริการรวดเร็วขึ้นโดยไม่ทำให้คุณภาพลดลง

สำหรับธุรกิจไทย เราเห็นการนำ AI Chatbot มาใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น ธนาคารมีแชทบอทตอบคำถามลูกค้าเกี่ยวกับบัญชีหรือสินเชื่อ ร้านค้าออนไลน์มีระบบตอบแชทอัตโนมัติแจ้งสถานะคำสั่งซื้อ หรือโรงแรมใช้ผู้ช่วย AI ต้อนรับลูกค้าและตอบคำถามทั่วไปก่อนที่ลูกค้าจะเดินทางมาเข้าพัก สิ่งเหล่านี้ช่วยแบ่งเบาภาระเจ้าหน้าที่มนุษย์ ให้สามารถไปโฟกัสกับเคสหรือปัญหาที่ซับซ้อนและต้องใช้การตัดสินใจมากขึ้น แต่อย่างไรก็ดี ธุรกิจควรระวังในการรักษาสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการมีปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ เพราะลูกค้ายังต้องการความรู้สึกว่าได้รับการดูแลจากมนุษย์ในกรณีที่ปัญหาซับซ้อนหรือต้องการความเห็นใจ

ไม่เพียงแต่ด้านที่เผชิญกับลูกค้าเท่านั้น AI ยังเข้ามาช่วยเหลือในการบริหารจัดการภายใน ตั้งแต่การจัดการทรัพยากรบุคคลไปจนถึงการดำเนินงานประจำวันขององค์กร ในงาน HR มีการใช้ AI ช่วยคัดกรองใบสมัครงานเบื้องต้น จัดตารางการฝึกอบรมที่เหมาะกับพนักงานแต่ละคน หรือแม้แต่สร้างระบบพี่เลี้ยงดิจิทัลให้พนักงานใหม่ ตัวอย่างเช่น ServiceNow รายงานว่าองค์กรจำนวนมากเริ่มใช้ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการต้อนรับพนักงานใหม่ (onboarding) โดย AI จะเรียนรู้ว่าพนักงานใหม่ต้องการเข้าถึงระบบใดบ้าง จากนั้นดำเนินการสร้างบัญชีและสิทธิเข้าถึงระบบต่าง ๆ ให้พนักงานโดยอัตโนมัติตั้งแต่วันแรกที่เริ่มงาน แทนที่กระบวนการเดิมที่ต้องผ่านหลายฝ่ายและใช้เวลาหลายวัน​ www2.deloitte.com ส่งผลให้พนักงานใหม่เริ่มงานได้เร็วขึ้นและฝ่าย HR มีภาระงานลดลง

อีกตัวอย่างที่เกิดขึ้นในประเทศไทยคือกรณีของ Fujitsu Thailand ที่ได้นำระบบ HR Chatbot Assistant มาใช้ตอบคำถามพนักงานเกี่ยวกับระเบียบและสวัสดิการต่าง ๆ ผลคือทีม HR สามารถประหยัดเวลาที่เคยใช้ในการตอบคำถามพนักงานลงได้ถึง 90% จากเดิม ~4,800 ชั่วโมงต่อปี เหลือเพียง ~1,560 ชั่วโมงต่อปี​ techtalkthai.com การลดภาระงานรูทีนลงอย่างมากเช่นนี้ ทำให้ทีม HR สามารถหันไปโฟกัสกับงานยุทธศาสตร์ด้านบุคคล เช่น การพัฒนาศักยภาพพนักงานหรือการสร้างวัฒนธรรมองค์กร ได้เต็มที่ยิ่งขึ้น

ในด้านงานเอกสารและงานจัดการภายในอื่น ๆ AI ก็เข้ามามีบทบาท เช่น ระบบ AI ช่วยตรวจสอบเอกสารสัญญาหรือเอกสารทางกฎหมายเพื่อหาประเด็นสำคัญ ๆ และตรวจหาความผิดพลาด แทนที่การใช้เวลาของฝ่ายกฎหมายจำนวนมากในการอ่านเอกสาร ตัวอย่างเช่น JP Morgan ธนาคารยักษ์ใหญ่ ได้ใช้ AI ในการวิเคราะห์สัญญา ส่งผลให้ลดเวลาที่ต้องใช้ในการตรวจทานเอกสารลงได้ถึง 360,000 ชั่วโมงต่อปี​ wholesaleinvestor.com ถือว่าเป็นการประหยัดทรัพยากรอย่างมหาศาล และช่วยให้พนักงานมนุษย์ไปมุ่งเน้นงานที่ต้องใช้การเจรจาหรือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แทน

นอกจากนี้ AI ยังช่วยในการ บริหารซัพพลายเชน ภายในองค์กร เช่น ใช้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงทำนายความต้องการสินค้าเพื่อปรับแผนการผลิตและสต็อกล่วงหน้า ลดปัญหาสินค้าขาดหรือค้างสต็อกเกินจำเป็น หรือใช้ AI ตรวจสอบคุณภาพสินค้าในสายการผลิตแบบเรียลไทม์ผ่านการประมวลผลภาพ (computer vision) ซึ่งช่วยลดของเสียและปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต

ประเด็นสำคัญในการนำ AI มาใช้ในการบริหารจัดการภายในคือ การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูลภายในองค์กร และการปรับกระบวนการทำงานให้เอื้อต่อการทำงานร่วมกับ AI องค์กรที่ประสบความสำเร็จมักลงทุนในระบบจัดเก็บข้อมูลที่เป็นระเบียบ ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล (data quality) และฝึกอบรมพนักงานให้เข้าใจการทำงานของ AI ควบคู่กันไป เมื่อระบบพร้อมและคนพร้อม AI ก็จะสามารถแสดงศักยภาพในการยกระดับการบริหารงานภายในองค์กรได้เต็มที่

ผลกระทบของ AI ต่อรูปแบบธุรกิจ การตัดสินใจ และการแข่งขัน

เทคโนโลยี AI ไม่ได้เพียงเข้ามาช่วยงานเฉพาะด้านเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบเชิงโครงสร้างต่อวิธีดำเนินธุรกิจ รูปแบบธุรกิจ (business model) วิธีการตัดสินใจ และภูมิทัศน์การแข่งขันในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างมีนัยสำคัญ ดังนี้:

พลิกโฉมรูปแบบธุรกิจและการตัดสินใจ

AI ได้เปิดโอกาสให้เกิดรูปแบบธุรกิจใหม่ ๆ และปรับเปลี่ยนโมเดลที่มีอยู่เดิม ตัวอย่างเช่น การให้บริการซอฟต์แวร์ AI แบบสมัครสมาชิก (AI-as-a-Service) กลายเป็นโมเดลธุรกิจที่หลายบริษัทนำมาใช้ เพื่อให้องค์กรอื่น ๆ เข้าถึงความสามารถ AI โดยไม่ต้องพัฒนาเอง หรือธุรกิจดั้งเดิมอย่างการผลิตสินค้า ก็อาจเพิ่มบริการเสริมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น ระบบวิเคราะห์การใช้ผลิตภัณฑ์ของลูกค้าเพื่อเสนอการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (predictive maintenance) เป็นต้น ในส่วนของการตัดสินใจภายในองค์กร AI ได้เปลี่ยนวิธีการตัดสินใจให้มีความเป็นวิทยาศาสตร์และเป็นระบบมากขึ้น แทนที่จะพึ่งพาประสบการณ์หรือความเห็นของผู้บริหารเพียงอย่างเดียว ขณะนี้บริษัทสามารถใช้ ข้อมูลและการวิเคราะห์จาก AI มาเป็นหลักฐานสนับสนุน (evidence-based decision making) ยกตัวอย่าง การตัดสินใจเรื่องว่าสินค้าตัวใดควรยุติการผลิต สามารถวิเคราะห์จากข้อมูลยอดขาย แนวโน้มตลาด และความเห็นลูกค้าจำนวนมหาศาลผ่าน AI เพื่อประกอบการตัดสินใจอย่างมั่นใจ นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยจำลองสถานการณ์ธุรกิจ (business simulation) โดยให้โมเดล AI ทดสอบสมมติฐานต่าง ๆ เช่น “หากเพิ่มราคาสินค้า 5% จะมีผลต่อยอดขายอย่างไร” ซึ่งช่วยผู้บริหารมองเห็นภาพผลลัพธ์ก่อนตัดสินใจจริง อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ในการตัดสินใจยังต้องคำนึงถึงการกำกับดูแล (governance) และจริยธรรมในการใช้งาน ผู้บริหารควรเข้าใจว่าโมเดล AI อาจมี อคติ (bias) ที่แฝงอยู่จากข้อมูลที่ใช้ฝึก ดังนั้นจึงต้องมีการตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI อย่างรอบคอบ โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อผู้คนจำนวนมาก เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การคัดเลือกบุคลากร การตั้งราคาที่แตกต่างกันระหว่างกลุ่มลูกค้า เป็นต้น จุดนี้มนุษย์ยังคงมีบทบาทสำคัญในการทบทวนและรับผิดชอบการตัดสินใจขั้นสุดท้าย เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจที่ใช้ AI ช่วยนั้นมีความถูกต้อง เป็นธรรม และสอดคล้องกับค่านิยมขององค์กร

การแข่งขันและความได้เปรียบทางธุรกิจ

AI ได้กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดความสามารถในการแข่งขันของธุรกิจในยุคปัจจุบัน องค์กรที่ปรับตัวและนำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพมักจะสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง ไม่ว่าจะเป็นด้าน ต้นทุนที่ต่ำกว่า, การตอบสนองต่อลูกค้าที่เร็วกว่า, หรือ การนำเสนอผลิตภัณฑ์/บริการที่นวัตกรรมกว่า ในทางกลับกัน บริษัทที่ชะล่าใจหรือไม่ยอมลงทุนใน AI อาจพบว่าตนเองตามหลังคู่แข่งและสูญเสียส่วนแบ่งตลาดอย่างรวดเร็ว

ข้อมูลจากการสำรวจผู้บริหารระดับสูงทั่วโลกโดย IBM ระบุว่า กว่า 70% ของผู้บริหารในองค์กรชั้นนำ เชื่อว่าความได้เปรียบทางการแข่งขันของบริษัทขึ้นอยู่กับการมีเทคโนโลยี Generative AI ที่ล้ำหน้าที่สุด ibm.com​ นั่นหมายความว่าผู้นำองค์กรจำนวนมากมองว่า AI ไม่ใช่เรื่องเลือกได้อีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น (must-have) ในการรักษาความสามารถในการแข่งขันของธุรกิจตน ดังนั้นในหลายอุตสาหกรรม เราจะเห็นการเร่งลงทุนในเทคโนโลยี AI และการเร่งพัฒนาบุคลากรด้านนี้อย่างชัดเจน

AI ยังมีผลในการลด อุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด สำหรับธุรกิจใหม่ ๆ โดยเฉพาะสตาร์ทอัพที่สามารถใช้ AI ที่มีอยู่แล้ว (ผ่าน API หรือบริการคลาวด์) มาต่อยอดสร้างผลิตภัณฑ์/บริการใหม่โดยไม่ต้องมีทรัพยากรเท่าบริษัทยักษ์ใหญ่ ยกตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพด้านฟินเทคสามารถใช้บริการ AI ด้านการประเมินเครดิตที่มีอยู่แล้วมาพัฒนาแอปสินเชื่อออนไลน์ของตัวเอง ทำให้แข่งขันกับธนาคารใหญ่ได้ในบางส่วน ในทางกลับกัน บริษัทใหญ่ที่มีข้อมูลจำนวนมากอาจยิ่งตอกย้ำความได้เปรียบโดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อปรับปรุงบริการอย่างต่อเนื่อง ซึ่ง SME ที่ไม่มีข้อมูลมากเท่าอาจแข่งขันได้ยากขึ้นในมิติของความแม่นยำหรือ personalization

การแข่งขันในยุค AI ยังหมายถึงการแข่งขันในด้าน ความเร็วในการปรับตัว – เทคโนโลยี AI ใหม่ ๆ เกิดขึ้นตลอดเวลา องค์กรที่สามารถทดลองและปรับใช้เทคโนโลยีใหม่ได้ไวจะก้าวนำผู้อื่น การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่พร้อมลองสิ่งใหม่ (experimental culture) จึงเป็นกุญแจสำคัญ เช่น บางบริษัทตั้งทีม AI Innovation โดยเฉพาะ เพื่อคอยสอดส่องแนวโน้ม AI ใหม่ ๆ และทดสอบนำมาประยุกต์ใช้ก่อนคู่แข่ง

อย่างไรก็ดี การแข่งกันนำ AI มาใช้ก็มีความท้าทายที่ตามมา เช่น การแย่งชิงบุคลากรผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่ขาดแคลนในตลาด การป้องกันไม่ให้เกิด “สงครามราคา” จากการที่ทุกคนใช้ระบบอัตโนมัติจนต้นทุนต่ำลงมาก หรือการจัดการความเสี่ยงหาก AI ทำงานผิดพลาด ดังนั้นแม้ AI จะเพิ่มความได้เปรียบ แต่ก็ต้องใช้อย่างมียุทธศาสตร์และความรอบคอบ ธุรกิจที่ชนะในยุคนี้จะเป็นธุรกิจที่ใช้ AI เพื่อเสริมความแข็งแกร่งของตนเอง พร้อมทั้งมีการบริหารความเสี่ยงและจริยธรรมที่เหมาะสมควบคู่ไปด้วย

บทสรุป

สรุป: โลกธุรกิจกำลังเข้าสู่ยุคที่ AI เป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญ นักธุรกิจไทยควรมอง AI เป็นทั้งโอกาสในการเติบโตและเครื่องมือในการเพิ่มขีดความสามารถขององค์กร ในขณะเดียวกันก็ต้องใช้อย่างรู้เท่าทันและรับผิดชอบ ผู้ที่เริ่มปรับตัวตั้งแต่วันนี้ ย่อมมีโอกาสก้าวล้ำหน้าคู่แข่ง และพร้อมรับมือกับอนาคตที่เทคโนโลยีและธุรกิจจะผสานเป็นเนื้อเดียวกัน. AI ไม่ใช่เรื่องของวันพรุ่งนี้อีกต่อไป แต่มันคือเครื่องมือของวันนี้ที่พร้อมให้เราใช้สร้างอนาคตของธุรกิจ นักธุรกิจที่สามารถผสานพลังระหว่าง ความชาญฉลาดของมนุษย์ กับ ความอัจฉริยะของปัญญาประดิษฐ์ ได้อย่างลงตัว จะเป็นผู้ชนะที่แท้จริงในสนามธุรกิจปี 2025 และต่อ ๆ ไป