5 วิธีใช้ AI อย่างคุ้มค่าเมื่องบประมาณมีจำกัด

Key takeaway

• องค์กรไม่จำเป็นต้องลงทุนสูงเพื่อเริ่มต้นใช้ AI — เพียงสำรวจ Tool ที่มีอยู่แล้วในระบบปัจจุบัน เช่น Microsoft Copilot ที่ฝังมาใน M365 License หรือ Open-Source Model ใน Community ที่เติบโตแข็งแกร่งไม่แพ้ Commercial Solution
• Cloud Platform แบบ Pay-as-you-go เช่น Snowflake หรือ OpenAI API ช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถทดลอง AI ได้โดยไม่ต้องแบก CapEx สูง และยังให้ Flexibility ในการ Scale ตาม Business Outcome จริง
• การกำหนด Desired Outcome ให้ชัดก่อนลงทุน AI คือกุญแจสำคัญ — ควรตั้งเป้าที่ 80% และรักษา Agility ในการ Adjust เพราะ AI Landscape เปลี่ยนเร็ว เช่น การเติบโตของ MCP Standard ที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหันจาก Anthropic

เป็นเรื่องที่เข้าใจได้ว่าเหตุใดกระแส AI จึงสร้างความกังวลให้แก่ผู้เชี่ยวชาญในหลายวงการ ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบการทำงานที่กำลังเปลี่ยนแปลงไป ความกลัวว่าบทบาทบางอย่างจะถูกทดแทน หรือความกังวลว่าธุรกิจของตนจะตามองค์กรอื่นที่นำ AI มาปรับใช้ได้เร็วกว่าไม่ทัน การพัฒนาของเทคโนโลยีเหล่านี้ที่เร็วและรุนแรงยิ่งก่อให้เกิดความกดดันมากขึ้นไปอีก

และยิ่งงบประมาณสำหรับการสำรวจ AI มีจำกัด ความกังวลเหล่านั้นก็ยิ่งทวีความรุนแรงขึ้น คำถามที่ตามมาคือ จะทำอย่างไรให้ก้าวทันการ Transformation ทางธุรกิจด้วย AI เมื่อ Budget ตึงตัว?

ข่าวดีที่ผู้เชี่ยวชาญในวงการยืนยันตรงกันคือ การใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพนั้นไม่จำเป็นต้องพึ่งพางบประมาณมหาศาล ต่อไปนี้คือ 5 วิธี ในการทดลองใช้ AI อย่างคุ้มค่าแม้งบประมาณจะไม่มาก

1. ใช้ประโยชน์จากสิ่งที่มีอยู่แล้ว

Nick Pearson, CIO แห่ง Ricoh Europe แนะนำว่า ผู้เชี่ยวชาญไม่ควรรีบสร้างหรือลงทุนกับระบบใหม่โดยไม่จำเป็น เพราะ Tool ที่องค์กรจ่ายค่าใช้งานอยู่แล้วอาจรองรับความต้องการด้าน AI ได้อย่างครบถ้วน

"นี่คือสิ่งที่ผมทำอยู่ในตอนนี้ นั่นคือการ Utilize และ Leverage สิ่งที่มีอยู่แล้ว และ Approach นี้ก็ง่ายขึ้นเรื่อยๆ ด้วย"

Pearson ยกตัวอย่างว่า องค์กรส่วนใหญ่ที่ใช้งานระบบนิเวศของ Microsoft อยู่แล้วจะมี Copilot ฝังอยู่ใน Microsoft 365 Licensing โดยอัตโนมัติ

"ดังนั้นหากคุณอยู่ในสภาพแวดล้อมการทำงานนั้น มี Capability ที่คุณมีอยู่แล้ว และ Tool อีกมากมายที่พร้อมให้ใช้งาน"

ในฐานะ CIO Pearson ระบุว่าหน้าที่สำคัญของเขาคือการสร้างความมั่นใจว่าองค์กรมีความสามารถเพียงพอในการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืน

"คุณต้องตั้งคำถามว่า อะไรคือสิ่งที่ Affordable และเหมาะสมกับธุรกิจของเรา? นั่นคือบทสนทนาระดับ Board ที่เราพูดถึง AI และผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ก็ควรใช้ Approach นี้เช่นกัน"

2. ดำดิ่งสู่ Open-Source Capability

Joel Hron, CTO แห่ง Thomson Reuters เปิดเผยกับ ZDNET ว่าองค์กรของเขาใช้ทั้ง In-House Model และ Off-the-Shelf Tool เพื่อขับเคลื่อน AI Innovation ควบคู่ไปกับการ Leverage ความรู้และ Asset ที่เป็น Proprietary ขององค์กร

เมื่อถามว่าเขาจะปรับ Approach อย่างไรหากงบประมาณลดลงอย่างมีนัยสำคัญ Hron ตอบอย่างตรงไปตรงมาว่า

"ผมไม่คิดว่าจะทำอะไรต่างออกไปมากนัก ผมจะไม่ไปเทรน Model เองหากไม่มี Resource เพียงพอ"

Hron เน้นย้ำว่าสิ่งสำคัญที่ผู้เชี่ยวชาญทุกคนต้องตระหนักคือ Open-Source Community ในแวดวง AI นั้นเติบโตและคึกคักไม่แพ้อุตสาหกรรม Commercial IT เลย

"มีหลายสิ่งที่คุณทำได้โดยแทบไม่มี Budget เลย ด้วยการ Leverage Open-Source Tool เริ่มต้นจากสิ่งที่มีใน Open-Source Community เพื่อสร้างความเข้าใจว่าเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังมุ่งไปในทิศทางใด และขับเคลื่อน Productivity โดยรวม แม้คุณจะไม่มีเงิน มันช่วยให้ผู้คนเห็นว่า AI มีความสามารถอะไร กำลังทำอะไร และอุตสาหกรรมกำลังเดินหน้าไปทางไหน Intuition นั้นมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับทุกคนในตอนนี้"

3. ใช้ประโยชน์จาก Cloud Services

Huy Dao, Director of Data and Machine Learning Platform แห่ง Booking.com กล่าวว่าการ Leverage Cloud คือทางออกที่เหมาะสมสำหรับการสำรวจ AI ไม่ว่างบประมาณจะมากหรือน้อยเพียงใด

"ด้วย Cloud คุณไม่ต้องลงทุนเงินก้อนใหญ่ล่วงหน้า ถ้า Business Idea ประสบความสำเร็จ คุณจ่ายมากขึ้น แต่ถ้าไม่ได้เติบโตเร็ว คุณก็ไม่ต้องแบกรับต้นทุนสูง"

Dao เปิดเผยว่า Booking.com ใช้ Snowflake เป็น Cloud-Based Data Platform หลัก ซึ่งมอบ Scalability ที่ทีมต้องการได้อย่างพอดี

"ยิ่งเราใช้ Snowflake มาก เราก็ยิ่งจ่ายมาก ยิ่งใช้น้อย ก็จ่ายน้อย"

Dao ส่งสารที่ชัดเจนถึงผู้เชี่ยวชาญว่า งบประมาณที่จำกัดไม่ควรเป็นอุปสรรคต่อ Innovation ในยุค AI และ Cloud

"ในอดีต คุณต้องเป็นบริษัทใหญ่ถึงจะเข้าร่วมเกมนี้ได้ แต่ปัจจุบัน คุณสามารถเริ่มต้นด้วย Cloud-Based Subscription หรือ OpenAI Subscription ขนาดเล็กมากได้ และยิ่งคุณใช้มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งจ่ายมากเท่านั้น Leverage Cloud ให้มากที่สุด เพราะมันให้ Flexibility ที่คุณต้องการ และถ้าคุณยังลังเลเกี่ยวกับ AI ก็ถึงเวลาก้าวข้ามจุดนั้นได้แล้ว เพราะถ้าคุณไม่เข้ามามีส่วนร่วม คนอื่นจะทิ้งคุณไว้ข้างหลังอย่างแน่นอน"

4. มุ่งเน้นที่ Desired Outcomes

Musidora Jorgensen, UK & Ireland Country Leader แห่ง Freshworks กล่าวกับ ZDNET ว่า สิ่งสำคัญที่สุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่มีงบประมาณจำกัดคือการระบุให้ชัดว่าตนต้องการแก้ปัญหาใด

"AI เพื่อ AI ไม่ได้ขับเคลื่อน Outcome ที่ผู้คนต้องการ ดังนั้นให้มุ่งเน้นที่ปัญหาที่คุณพยายามแก้ไข Outcome ที่คุณต้องการ และ Efficiency ที่ AI สามารถนำมาให้ได้"

Jorgensen กล่าวเพิ่มเติมว่า ผู้เชี่ยวชาญควรตรวจสอบให้มั่นใจว่าสมาชิกในองค์กรนำ AI Investment เหล่านี้ไปสร้าง Desired Outcome ในการทำงานประจำวันได้จริง

"การ Support ทีมในการ Adopt AI และทำให้งานของพวกเขา Efficient มากขึ้น พร้อมกับ Free Up เวลาเพื่อจัดการกับปัญหา High-Value ที่สำคัญกว่านั้น เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ทำ Approach นั้นให้ถูกต้อง แล้วคุณจะ Enable Adoption และ Benefit ที่แท้จริงจะตามมาจาก AI ที่คุณเลือก"

5. คงความยืดหยุ่นต่อการเปลี่ยนแปลง

Thierry Martin, Head of Enterprise Data and Analytics แห่ง Toyota Motor Europe กล่าวว่า ผู้เชี่ยวชาญที่มีงบประมาณและ IT Estate จำกัดควรหันมา Exploit Agility ที่ตนมีอยู่ให้เต็มที่

"บริษัทขนาดเล็กอาจมีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งรายใหญ่ เพราะพวกเขาไม่มีภาระ Legacy System ที่บริษัทขนาดใหญ่และเก่าแก่กว่าต้องแบกรับ"

Martin สนับสนุนให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีงบประมาณจำกัดสร้าง Approach ที่เรียบง่ายในการสำรวจ AI โดยให้ความสำคัญกับ Flexibility และความสามารถในการปรับตัว

"อย่า Target 100% ให้ Target 80% อย่ายิงไปที่ดวงดาว เพราะดวงจันทร์กำลังเคลื่อนที่อยู่ตลอดเวลา"

Martin ยกตัวอย่าง MCP (Model Context Protocol) ซึ่งเป็น Open-Source Standard ที่พัฒนาโดย Anthropic เพื่อเชื่อมต่อ AI Application กับ External System การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ Standard นี้สะท้อนให้เห็นชัดว่าผู้เชี่ยวชาญต้องเตรียมพร้อมรับการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

"ถ้าคุณวางแผน Release อะไรบางอย่างเมื่อปีที่แล้ว แล้ว MCP เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว และ Response ของคุณคือ 'เราต้องหยุดทุกอย่างและเปลี่ยนทิศทางใหม่หมด' กระบวนการ Adjust จะยิ่งใช้เวลานานขึ้น แทนที่จะเป็นอย่างนั้น ให้บอกว่า 'เป้าหมายของเราคือ 80%' เป้าหมายมักเคลื่อนออกไปเสมอ ดังนั้น 80% นั้นดีเพียงพอแล้ว และขณะที่คุณเดินหน้าต่อไป เป้าหมายใหม่จะมาถึงเอง จงพยายามรักษาเส้นทางไปสู่เป้าหมายให้ตรงที่สุด เพื่อไม่ให้ทีมสับสนและหลงทิศ"

Why it matters

💡 สำหรับมืออาชีพด้านไอทีและผู้ประกอบการที่กังวลว่างบประมาณจำกัดจะกลายเป็นอุปสรรคในการนำ AI มาใช้งาน บทความนี้คือคำตอบที่คุณต้องอ่าน เพราะผู้เชี่ยวชาญระดับ CIO และ CTO จากองค์กรชั้นนำอย่าง Ricoh, Thomson Reuters และ Booking.com ได้แชร์กลยุทธ์จริงที่พิสูจน์แล้วว่าได้ผล ตั้งแต่การ Leverage Tool ที่มีอยู่แล้ว ใช้ Open-Source และ Cloud Platform ไปจนถึงการมุ่งเน้น Business Outcome อย่างชาญฉลาด ซึ่งทุก Approach สามารถนำไปปรับใช้ได้ทันทีโดยไม่ต้องรองบฯก้อนใหญ่

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.zdnet.com/article/how-to-use-ai-on-a-budget-professonals/