23/09/2026
🔑 ROI or RIP: ทำ AI เป็นร้อย Use Cases แล้วธุรกิจได้อะไร?
ทุกวันนี้หลายองค์กรเร่งลงทุนใน AI และสร้าง Use Case เพิ่มขึ้น แต่คำถามสำคัญอาจไม่ใช่ “เรามี AI กี่ Use Cases?” แต่อยู่ที่ “AI กำลังสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริงหรือไม่?”
📝 สรุป 11 Key Takeaways จาก Session “ROI or RIP: Beyond the Pilot Phase” โดยคุณกระทิง เรืองโรจน์ พูนผล, Co-Founder, House Of Wisdom ในงาน KBTG Techtopia: Human of Tomorrow กับหลากหลายประเด็นที่ชวนให้ผู้นำกลับมาทบทวนว่า การทำ AI Transformation ที่แท้จริงควรเริ่มจากตรงไหน
📌 1. เลิก “AI การละคร” และหยุด Automate the Past
ทุกบริษัททุ่มงบประมาณด้าน AI เพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัว แต่การมี AI Use Case จำนวนมากไม่ได้แปลว่ากำลัง Transform หากเพียงนำ AI มาครอบกระบวนการเดิม เหมือนการทำม้าให้ตัวใหญ่ขึ้น หรือการนำ Ferrari ไปดวงจันทร์ แต่ไม่ได้สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ชัดเจน อาจกลายเป็นแค่ “AI Theater”
ผู้นำจึงต้องถามว่า “ถ้าออกแบบองค์กรใหม่โดยมี AI เป็นรากฐาน เราจะออกแบบงานอย่างไร?” นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิด AI-Native Organization
📌 2. เมื่อ Intelligence กลายเป็น Commodity องค์กรต้องคิดไกลกว่า “ใช้ AI เป็น”
ในอดีต Intelligence เป็นทรัพยากรที่หายากและมีต้นทุนสูง แต่วันนี้ AI กำลังทำให้ Intelligence เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ความได้เปรียบจึงอาจไม่ได้อยู่ที่ใครมี AI แต่คือ “ใครนำ AI ไป เปลี่ยนวิธีสร้างคุณค่าได้จริง”
📌 3. ต้องเตรียมรับยุค Agentic Commerce เมื่อพฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยน
เมื่อ AI Agent เข้ามาช่วยตั้งแต่ Discovery → Shopping → Checkout → Payment และกำเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้บริโภคใหม่ คำถามใหม่คือ ถ้าลูกค้าใช้ AI เป็นตัวกลางในการค้นหาและตัดสินใจซื้อ องค์กรเราจะถูกค้นพบและถูกเลือกอย่างไร?
📌 4. AI Transformation ไม่ได้ติดที่ Technology แต่ติดที่ Organization
หลายองค์กรไม่ได้ขาด AI Tools แต่ติดอยู่กับปัญหาที่ใหญ่กว่าคือ วิธีคิดและโครงสร้างองค์กร ได้แก่
1. Vision Gap ผู้นำมองไม่เห็นภาพอนาคตระยะยาว
2. Use Case Trap สร้าง Use Case จำนวนมาก แต่ไม่มีทิศทางที่ชัดเจน
3. Middle Management Bottleneck ถูกกดดันหลายด้าน แต่ขาดทักษะในการขับเคลื่อนนวัตกรรม
4. Process Improvement Gap นำ AI ไปครอบกระบวนการเดิมที่มีปัญหาอยู่แล้ว
องค์กรอาจต้องถามว่า “เรากำลังแก้ปัญหาที่ถูกต้องหรือยัง?”
📌 5. สิ่งที่ AI Delegate ไม่ได้ คือการตัดสินใจของผู้นำ
4 ทักษะสำคัญที่ ‘ผู้นำ’ ยังต้องพัฒนาด้วยตัวเอง อ้างอิงจาก Kai-Fu Lee ได้แก่ Strategic Foresight มองเห็นและประเมินอนาคต, Taste ตัดสินว่าอะไรดีและมีคุณค่า, Conviction ยืนหยัดและตัดสินใจบนสิ่งที่เชื่อว่าถูกต้อง และ Courage กล้ารับมือกับความเสี่ยงและการเปลี่ยนแปลง เพื่อเปลี่ยนจาก ‘ผู้สั่งงาน’ ไปสู่ ‘ผู้ตัดสินใจในเรื่องที่สำคัญที่สุด’
📌 6. AI Transformation ไม่ได้สำเร็จด้วย Technology เพียงอย่างเดียว
Framework 10:20:70 ชี้ให้เห็นว่า Model 10% + Tech & Environment 20% ขณะที่ People, Culture, Skills และ Ways of Working มีสัดส่วนถึง 70% ซึ่งเป็นเรื่องการบริหารจัดการคน วัฒนธรรมองค์กร การปรับเปลี่ยนทักษะ และรูปแบบการทำงาน
📌 7. สร้าง Value จาก AI ด้วย Deploy, Reshape, Invent
1. Deploy = ทำสิ่งเดิมให้ดีขึ้น
2. Reshape = เปลี่ยนวิธีทำสิ่งเดิม
3. Invent = สร้างสิ่งใหม่
องค์กรจึงต้องรู้ว่า AI Initiative ของตัวเองอยู่ระดับไหน
📌 8. เมื่อ AI เปลี่ยนงาน โครงสร้างองค์กรก็ต้องเปลี่ยน
ปรับจาก Pyramid → Diamond Shape ลดสัดส่วนงานระดับ Junior ลง พร้อมแนวคิด One-Pizza Team, DRI และ Nanopreneurs เพื่อให้ทีมเล็กลง คล่องตัวขึ้น และทำงานร่วมกับ AI ได้มากขึ้น
โดย HR ควรมีกรอบจำแนกประเภทงานเป็น 3 กลุ่ม คือ งานที่ต้องใช้ความเป็นมนุษย์สูง งานที่เครื่องจักรทำได้ดีกว่าและมีขอบเขตชัดเจน และงานที่มนุษย์ทำร่วมกับ AI
📌 9. CEO ต้องเลือก 1-3 Domain สำคัญที่เปลี่ยน Bottom Line
แทนการกระจาย AI ไปทุก Use Case โดย CEO ต้องเลือก Domain สำคัญแล้ว Go Deep เพื่อสร้าง Impact จริง พร้อมขยับบทบาทสู่ Decision Maker, Governance Architect และ Capital Allocator
📌10. 5 คำถามสำหรับเช้าวันจันทร์ (Monday Morning Questions)
หลังจากพูดถึง Technology, People, Process และ Leadership แล้ว คำถามสำคัญที่สุดอาจไม่ใช่ “เราจะซื้อ AI ตัวไหนเพิ่ม?” แต่คือคำถามเหล่านี้
❓ 1. What future are you building for?
❓ 2. Are we transforming the business or automating the past?
❓ 3. เรากำลังลงกับ Bets ไหนจนเปลี่ยน Bottom Line ได้จริง?
❓ 4.เราจะเปลี่ยนพนักงานเป็น DRI / Nanopreneurs ได้อย่างไร?
❓ 5. งานและการตัดสินใจตรงไหนที่ยังต้องเป็น Deeply Human?
📌 11. Final Takeaway: เรากำลังเลือกว่าจะสร้างอนาคตแบบไหน
AI Transformation ไม่ได้มีแค่เรื่อง Technology แต่เกี่ยวข้องกับอนาคตที่มนุษย์กำลังเลือกสร้าง ระหว่าง 2 Scenario คือ AI Abundance (AI ช่วยสร้างความอุดมสมบูรณ์ แก้ปัญหาสำคัญ มนุษย์ทำงานน้อยลง) กับ Digital Darwinism (เกิดความเหลื่อมล้ำมหาศาล ความมั่งคั่งกระจุกตัวอยู่แค่กลุ่ม Tech)
แม้ AI จะมี Intelligence สูงขึ้น แต่คุณค่าของมนุษย์ยังอยู่ที่ Empathy, Compassion, Meaning, Caring, Love และ Courage
เพราะสุดท้ายแล้ว เป้าหมายอาจไม่ใช่การสร้างองค์กรที่ “ใช้ AI ได้มากที่สุด” แต่คือการใช้ AI เพื่อสร้างคุณค่าที่ดีขึ้นสำหรับมนุษย์
Transform as a human. Transform for humans.
🟥 กดติดตาม TDA ไว้ เพื่ออัปเดตแนวคิดการทำงาน ทักษะอนาคต และเครื่องมือ AI ที่ช่วยให้ทีมและองค์กร "พร้อม" เติบโต
