บทบาทของ AI ในองค์กรยุคใหม่

ยุคแห่งการทดลองใช้ AI ได้พัฒนาไปสู่การแข่งขันด้านสถาปัตยกรรมระดับองค์กรอย่างเต็มตัว เมื่อเราก้าวเข้าสู่ปี 2026 หัวข้อสนทนาได้เปลี่ยนจากการตื่นเต้นกับความแปลกใหม่ของแชตบอตไปสู่ความเป็นจริงของการสร้างระบบอัจฉริยะที่บูรณาการเข้ากับองค์กร (Enterprise Intelligence) อย่างไรก็ตาม รายงานจาก McKinsey ระบุว่าแม้ 88% ของบริษัทที่ทำการสำรวจจะมีการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจของพวกเขา แต่เกือบ 2 ใน 3 ยังคงติดหล่มอยู่ในช่วงทดลอง และไม่สามารถสร้างมูลค่าในระดับองค์กรได้จริง ปัญหานี้เกิดจากอะไร เรามาหาคำตอบเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในเชิงลึกกัน

ทำไม AI สำหรับองค์กรในระลอกแรกถึงหยุดชะงัก

อุปสรรคสำคัญที่ทำให้ไม่เกิด ROI ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เกิดขึ้นเพราะผลลัพธ์จาก AI ระดับเริ่มต้นนั้นเต็มไปด้วยความผิดพลาด จนทำให้ผู้เชี่ยวชาญระดับอาวุโสต้องเสียเวลาตามแก้งานที่ AI ทำผิด มากกว่าเวลาที่ใช้ทำงานนั้นเองตั้งแต่ต้น ความสำเร็จจึงต้องอาศัยการเปลี่ยนจาก AI ทั่วไป ไปสู่ Agentic AI ที่เข้าใจบริบท เพื่อเปลี่ยนบทบาทผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จากการเป็น "คนตามแก้" ให้กลายเป็น "สถาปนิก" ผู้วางโครงสร้างแทน

เตรียมความพร้อมด้วย AI Readiness Framework

ความสำเร็จของการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจ ไม่ใช่แค่เรื่องของทีมเทคนิค แต่เกิดจากวิวัฒนาการของทั้งองค์กร ซึ่งสามารถจำแนกได้ใน AI Readiness Framework ดังนี้

AI Readiness Framework: 360 View of Your Organization

รากฐานทางธุรกิจ

• กลยุทธ์และการกำกับดูแล AI: กำหนดวิสัยทัศน์ เป้าหมาย และขอบเขต โดยระบุว่าทำไมธุรกิจจึงต้องใช้ AI เพื่อเปลี่ยนจากการมองว่าเป็นแค่ฟีเจอร์ที่ดูเท่ ไปสู่เป้าหมายการเติบโตที่เน้น ROI พร้อมวางกรอบจริยธรรมและกฎหมายให้ชัดเจน
• บุคลากรและวัฒนธรรม: เน้นการยกระดับทักษะและสร้างทัศนคติที่พร้อมสำหรับ AI โดย OpenAI พบว่ากลุ่ม "Frontier Workers" ใช้งาน AI เข้มข้นกว่าพนักงานทั่วไปถึง 6 เท่า วัฒนธรรมองค์กรจึงเป็นสะพานสำคัญสู่ประสิทธิภาพระดับสูงนี้
• กระบวนการและการดำเนินงาน: ออกแบบกระบวนการทำงานใหม่เพื่อให้ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งได้อย่างไร้รอยต่อ โดยระบุจุดติดขัดในปัจจุบันและอัปเดตขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐาน (Standard Operating Procedures) เพื่อรองรับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI

รากฐานทางเทคนิค

• ข้อมูลและการวิเคราะห์: เปรียบเสมือนเชื้อเพลิงของเครื่องยนต์ ต้องทำลายกำแพงข้อมูลที่แยกส่วนกัน (Silos) มั่นใจว่าข้อมูลมีระเบียบ และมีการจัดทำดัชนีพร้อมสำหรับการประมวลผลของ AI เพื่อป้องกันปัญหาอาการหลอนของ AI (AI Hallucinations)
• เทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐาน: สิ่งนี้เปรียบเสมือนกระดูกสันหลังของระบบ การใช้ Managed Foundation Model ช่วยให้มั่นใจว่าระบบคลาวด์สามารถ Scale ได้ และกรอบการทำงานของ AI ที่รับผิดชอบจะถูกสร้างขึ้นตั้งแต่วันแรก
• การประยุกต์ใช้งานและการบูรณาการ: เน้นการเชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบนิเวศเดิม โดยฝัง AI ลงในเครื่องมือที่พนักงานใช้อยู่แล้ว เช่น Slack หรือแพลตฟอร์ม CRM แทนที่จะเป็นเครื่องมือแยกส่วนที่ใช้งานยากหรือต้องเรียนรู้ใหม่

Roadmap 4 ขั้นตอนสู่ความสำเร็จของ AI

ความสำเร็จในการนำ AI มาใช้แบ่งออกเป็น 4 ขั้นตอน โดยแต่ละขั้นตอนจะเป็นรากฐานสำคัญให้แก่ขั้นตอนถัดไป ดังนี้

1. ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ AI สมัยใหม่ไม่สามารถรันบนฮาร์ดแวร์รุ่นเก่าได้ ความสำเร็จเริ่มจากการปลดล็อกประสิทธิภาพของระบบคลาวด์ เน้นการย้ายเวิร์กโหลดเดิมไปสู่สถาปัตยกรรมแบบ Cloud-native เพื่อสร้างรากฐานที่ปลอดภัยและรองรับการประมวลผลมหาศาลที่โมเดลขนาดใหญ่ต้องการ
2. วางรากฐานข้อมูลและกำกับดูแล AI จะเก่งเท่ากับข้อมูลที่ได้รับ ขั้นตอนนี้คือการสร้าง Source of Truth โดยการรวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายมาไว้ที่ Unified Data Lake และจัดทำดัชนีใน Vector Database เพื่อสร้าง Contextual Guardrail ที่ป้องกันไม่ให้ AI หลอนจนมโนข้อมูลเอาเอง
3. เลือกโมเดล AI/ML เมื่อรากฐานแน่นแล้ว ต้องเลือก "สมอง" ที่เหมาะสมโดยมีความสมดุลระหว่างต้นทุน ความรวดเร็ว และความแม่นยำ มีการวางเลเยอร์โดยใช้ Large Language Models (LLMs) สำหรับการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน และ Small Language Models (SLMs) สำหรับงานเฉพาะทางที่ต้องการความเร็วสูง
4. สร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติ ขั้นตอนสุดท้ายคือการส่งมอบ Agentic Workflows ซึ่งเป็นระบบอัตโนมัติที่เปลี่ยนรูปแบบการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง แทนที่จะเป็นแค่แชตบอตธรรมดา องค์กรจะปรับใช้ AI Agents ที่สามารถวางแผนและดำเนินงานหลายขั้นตอนผ่านเครื่องมือธุรกิจต่างๆ โดยใช้ Model Context Protocol (MCP)

การก้าวขึ้นมาของ Agentic Workflows

ข้อมูลจาก OpenAI ยืนยันว่ามีการใช้ Reasoning Tokens ในภาคธุรกิจเพิ่มขึ้นถึง 320 เท่าในปีที่ผ่านมา พิสูจน์ว่าบทบาทของ AI ในปัจจุบันถูกนำมาใช้แก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากกว่าแค่การสร้างข้อความสั้นๆ 

แชตบอตกำลังถูกแทนที่ด้วย Agentic Workflows ซึ่งเป็นระบบอิสระที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และดำเนินการข้ามแพลตฟอร์มได้ โดย McKinsey รายงานว่า 62% ขององค์กรกำลังเริ่มทดสอบระบบ Agent เหล่านี้แล้ว

หัวใจสำคัญคือ Model Context Protocol ซึ่งเปรียบเสมือน "USB สากลสำหรับ AI" ที่ช่วยให้โมเดลเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายในองค์กรได้อย่างปลอดภัย 

ปัจจัยด้านบุคลากร

The Next Generation of Product Professional

แรงงานกำลังวิวัฒนาการสู่ผู้เชี่ยวชาญแบบ "V-shaped" คือผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในสายงานลึกซึ้งและสามารถใช้เหตุผลร่วมกับ AI ได้ ซึ่ง OpenAI ระบุว่างานด้าน Coding จากพนักงานที่ไม่ใช่สายเทคนิคเพิ่มขึ้น 36% แสดงให้เห็นว่า AI กำลังมอบพลังให้ผู้เชี่ยวชาญทำในสิ่งที่เคยทำไม่ได้ เมื่อโอนงานรูทีนไปให้ Agentic Workflows ผู้บริหารและเจ้าหน้าที่อาวุโสก็จะกำจัดปัญหาการตามแก้งานจาก AI และโฟกัสที่กลยุทธ์ระดับสูงได้เต็มที่ 

สร้างอนาคตแห่งยุค Agentic ร่วมกับ Seven Peaks

เป้าหมายของการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจไม่ใช่แค่การทำงานให้เร็วขึ้น แต่คือการทำงานให้ฉลาดขึ้น โดยเปลี่ยนจากการใช้ Prompt รายบุคคลไปสู่การสร้างคลัง Agent สำหรับทีม และเชื่อมโยงโมเดลเข้ากับข้อมูลขององค์กร 

Seven Peaks เชี่ยวชาญในการช่วยองค์กรเปลี่ยนผ่านจากการทดลอง ไปสู่โซลูชัน AI ที่ Scale ได้และเห็นผลจริง ด้วยการปรับปรุง Data Stack และสร้าง Agentic Workflows ที่ออกแบบมาเพื่อเป้าหมายทางธุรกิจของคุณโดยเฉพาะ

ติดต่อ Seven Peaks วันนี้ เพื่อเริ่มต้นโปรเจกต์ AI ของคุณและปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงขององค์กรยุคใหม่