เมื่อความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ ‘เทคโนโลยี’ แต่คือการ ‘นำคน’: ภารกิจของผู้นำในยุคปัญญาประดิษฐ์ AI
บทสนทนาในห้องประชุมของผู้บริหารทั่วประเทศไทยในปี 2025 ได้เปลี่ยนไปแล้ว คำถามไม่ใช่ “AI คืออะไร?” หรือ “เราควรจะลองใช้ AI ดีไหม?” อีกต่อไป แต่คำถามที่แท้จริงที่ผู้นำกำลังขบคิดกันอย่างหนักคือ “เราได้ทดลองทำโปรเจกต์ AI ไปหลายอย่างแล้ว แต่ทำไมองค์กรยังไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงในภาพใหญ่? ทำไมเรายังไม่สามารถปลดล็อกศักยภาพของมันได้อย่างเต็มที่?”
ความตื่นเต้นในช่วงแรกของการมาถึงของ Generative AI ได้ผ่านพ้นไป และบัดนี้คือช่วงเวลาแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อนของการนำไปปรับใช้ (Implementation) ซึ่งได้พิสูจน์แล้วว่า นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาเชิงเทคนิคที่ฝ่าย IT จะแก้ไขได้ แต่คือความท้าทายเชิงกลยุทธ์ที่ “ผู้นำ” ต้องเป็นเจ้าของภารกิจนี้ด้วยตนเอง เพื่อนำพาองค์กรให้ก้าวข้ามจากยุคเก่าไปสู่ยุคใหม่ให้จงได้
เมื่อ ‘ปลาเร็ว’ ไม่ได้กินแค่ ‘ปลาช้า’ แต่กินรวบทั้งมหาสมุทร: ความจริงของสมรภูมิธุรกิจยุค AI
การปรับตัวช้าหรือการรอให้ “มั่นใจก่อน” ในยุค AI ไม่ได้หมายความว่าคุณจะตามหลังคู่แข่งเพียงหนึ่งก้าวอีกต่อไป แต่มันคือความเสี่ยงที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังอย่างถาวร
- ช่องว่างทางผลิตภาพที่กว้างขึ้น (The Productivity Gap): บริษัทที่สามารถผสาน AI เข้ากับกระบวนการทำงานได้สำเร็จ ไม่ได้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นแค่ 5-10% แต่กำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงแบบก้าวกระโดดในด้านความเร็ว นวัตกรรม และการตัดสินใจ ช่องว่างระหว่าง “ผู้ใช้ AI เป็น” กับ “ผู้ที่ใช้ไม่เป็น” กำลังขยายตัวในอัตราเร่ง
- สงครามแย่งชิงบุคลากรที่พร้อมสำหรับ AI (War for “AI-Ready” Talent): ตลาดแรงงานกำลังเปลี่ยนไป บุคลากรที่มีคุณภาพสูงมองหาองค์กรที่เปิดโอกาสให้พวกเขาได้ทำงานร่วมกับเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย หากองค์กรของคุณไม่ถูกมองว่าเป็นผู้นำในการปรับใช้ AI คุณจะไม่สามารถดึงดูดหรือรักษาคนเก่งๆ ไว้ได้
- ข้อมูลคือสินทรัพย์ที่เติบโตแบบทบต้น (Data as a Compounding Asset): ยิ่งคุณใช้ AI มากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งสร้างและเก็บข้อมูลที่มีคุณภาพได้มากขึ้นเท่านั้น และข้อมูลเหล่านั้นก็จะกลับไปทำให้ AI ของคุณฉลาดขึ้นไปอีก นี่คือวงจรที่ทรงพลัง (Flywheel Effect) ที่ผู้ที่เริ่มต้นก่อนจะได้เปรียบอย่างมหาศาล
- ความเสี่ยงที่จะตาบอดทางกลยุทธ์ (Strategic Blindness): ในขณะที่คุณกำลังรอรายงานสรุปยอดขายรายไตรมาส คู่แข่งของคุณอาจกำลังใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลเรียลไทม์เพื่อคาดการณ์เทรนด์ตลาดและพฤติกรรมลูกค้าในอีก 6 เดือนข้างหน้า การไม่ใช้ AI ก็เปรียบเสมือนการขับเครื่องบินฝ่าพายุโดยอาศัยเพียงสัญชาตญาณ
Playbook สำหรับผู้นำ: 4 ภารกิจเปลี่ยนองค์กรไทยให้พร้อมสำหรับยุค AI
การทรานส์ฟอร์มองค์กรสู่ยุค AI ไม่ใช่เรื่องของการซื้อซอฟต์แวร์ แต่คือเรื่องของการ “นำ” การเปลี่ยนแปลง ที่ Norm Thing เรามองว่าภารกิจของผู้นำประกอบด้วย 4 ด้านสำคัญ
1. กำหนด ‘วิสัยทัศน์’ ไม่ใช่แค่ ‘โปรเจกต์’ (Set a ‘Vision’ Not Just ‘Projects’)
หน้าที่แรกและสำคัญที่สุดของผู้นำ คือการสื่อสารให้ทั้งองค์กรเข้าใจว่า “ทำไม” เราต้องเปลี่ยนแปลง AI จะช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างไร? มันจะช่วยให้เราบริการลูกค้าได้ดีขึ้นได้อย่างไร? วิสัยทัศน์นี้ต้องชัดเจน มาจากผู้นำสูงสุด และถูกสื่อสารอย่างสม่ำเสมอจนกลายเป็นความเชื่อร่วมกันของทุกคน
2. สร้าง ‘สนามเด็กเล่นที่ปลอดภัย’ (Foster a ‘Safe Playground’ for Experimentation)
การนำ AI มาใช้ต้องอาศัยการลองผิดลองถูก ผู้นำต้องสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ส่งเสริมให้ทีมกล้าที่จะทดลอง กล้าที่จะล้มเหลว และมองความผิดพลาดเป็นการเรียนรู้ ไม่ใช่ความล้มเหลวที่ต้องถูกลงโทษ เริ่มต้นจากการทดลองในโปรเจกต์เล็กๆ ที่มีความเสี่ยงต่ำแต่มีโอกาสสร้างผลกระทบได้สูง
3. ลงทุนกับ ‘คน’ ก่อน ‘เทคโนโลยี’ (Invest in ‘People’ Before ‘Technology’)
อัลกอริทึมที่ดีที่สุดก็ไร้ค่า หากไม่มีบุคลากรที่มีทักษะในการใช้งาน ผู้นำต้องเป็นผู้สนับสนุนหลักในการทำ Upskilling และ Reskilling ครั้งใหญ่ในองค์กร ไม่ใช่แค่การฝึกอบรมเชิงเทคนิค แต่รวมถึงการพัฒนาทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) การทำงานร่วมกับ AI ในฐานะ “ผู้ช่วย” และความเข้าใจในด้านจริยธรรม
4. สร้าง ‘ธรรมาภิบาลข้อมูลและ AI’ (Establish ‘Data & AI Governance’)
ดาบสองคมของ AI คือความเสี่ยงด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และอคติ (Bias) ที่อาจแฝงอยู่ในข้อมูล ผู้นำมีหน้าที่ในการวางกรอบธรรมาภิบาลที่ชัดเจน เช่น เรามีหลักการอะไรในการใช้ AI? เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลลูกค้าปลอดภัยและถูกนำไปใช้อย่างโปร่งใส? การมีกรอบที่ชัดเจนจะช่วยสร้างความไว้วางใจและลดความเสี่ยงทางกฎหมาย
กรณีศึกษา: SCG กับบทเรียนการทรานส์ฟอร์ม ‘ยักษ์ใหญ่’ สู่องค์กรอัจฉริยะ
เอสซีจี (SCG) คือตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมขององค์กรขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมดั้งเดิมที่กำลังทรานส์ฟอร์มตัวเองสู่ยุคดิจิทัลและ AI อย่างจริงจัง
- วิสัยทัศน์จากผู้นำ: ผู้บริหารระดับสูงของ SCG ได้ประกาศวิสัยทัศน์ชัดเจนในการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) โดยนำเทคโนโลยี AI และ Digital มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิต โลจิสติกส์ และการสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ๆ
- การลงทุนและทดลอง: SCG ได้ลงทุนสร้างทีม Data Science ของตนเอง และมีโครงการนำร่องจำนวนมาก เช่น การใช้ AI เพื่อคาดการณ์การบำรุงรักษาเครื่องจักรในโรงงาน (Predictive Maintenance) เพื่อลดการหยุดชะงักของสายการผลิต
- การลงทุนกับคน: มีการจัดทำโครงการ Upskilling ภายในองค์กรอย่างจริงจัง เพื่อสร้างความรู้ความเข้าใจด้านดิจิทัลและ AI ให้กับพนักงานในทุกระดับ
บทบาทของผู้นำในวันนี้ คือสถาปนิกขององค์กรในวันพรุ่งนี้: คุณพร้อมจะออกแบบอนาคตแล้วหรือยัง?
การปฏิวัติโดย AI ไม่ใช่โปรเจกต์ของฝ่าย IT ที่จะทำแล้วจบไป แต่มันคือความท้าทายเชิง “ภาวะผู้นำ” ที่จะกำหนดอนาคตและความอยู่รอดขององค์กร การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ต้องการวิสัยทัศน์ที่กว้างไกล ความกล้าหาญที่จะตัดสินใจ และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในมิติของ “คน”
คำถามสำหรับผู้นำธุรกิจไทยทุกคนในวันนี้จึงไม่ใช่ “AI จะมาเปลี่ยนแปลงธุรกิจของเราหรือไม่?” แต่คือ “เราจะเป็นผู้ที่ ‘นำ’ การเปลี่ยนแปลงนั้น หรือจะเป็นผู้ที่ ‘ถูก’ การเปลี่ยนแปลงบังคับ?”
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
- McKinsey & Company – The state of AI in 2024: and a half decade in review: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- Boston Consulting Group (BCG) – AI Is a ‘Must-Have’ for Business. But Are Leaders Ready?: https://www.bcg.com/featured-insights/the-leaders-guide-to-transforming-with-ai
- IBM – What is AI Governance?: https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/ai-governance
- Harvard Business Review – Leading Through the AI Revolution: https://hbr.org/2025/06/the-ai-revolution-wont-happen-overnight
