AI องค์กรกำลังถึงจุดพลิกผัน นี่คือสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป

Key takeaway

• AI ระดับองค์กรกำลังเปลี่ยนแปลงจากเครื่องมือแบบพาสซีฟไปสู่ระบบ Agentic ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้ โดยสามารถรับรู้บริบท ตัดสินใจ และดำเนินการได้เองภายในกระบวนการทางธุรกิจ ซึ่งคาดว่าจะสามารถทำงานอัตโนมัติได้ถึง 60-70% ของงานในบางอุตสาหกรรม
• ความสามารถในการประกอบ (Composability) กำลังกลายเป็นปัจจัยสำคัญเชิงกลยุทธ์ เนื่องจากช่วยให้องค์กรสามารถบูรณาการและสลับเปลี่ยนโมเดล ชั้นข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างยืดหยุ่น โดย Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2026 องค์กรที่ใช้สถาปัตยกรรมแบบ composable จะมีความเร็วในการนำฟีเจอร์ใหม่ไปใช้เร็วกว่าคู่แข่งถึง 80%
• ประเด็นเรื่องความเป็นอิสระและความไว้วางใจใน AI กำลังกลายเป็นความกังวลระดับบอร์ดบริหาร โดย 73% ขององค์กรต้องการให้ระบบ AI สามารถอธิบายได้และรับผิดชอบได้ รวมถึงต้องการการควบคุมอย่างเต็มที่เหนือข้อมูล โมเดล และสภาพแวดล้อมการใช้งาน โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมสูง

เครื่องมือ AI สำหรับผู้บริโภคอย่าง ChatGPT ได้ยกระดับความคาดหวังของผู้ใช้ในด้านประสบการณ์ที่ใช้งานง่าย ตอบสนองรวดเร็ว และปรับให้เข้ากับความต้องการส่วนบุคคล

AI ระดับองค์กรก้เช่นกัน กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือแบบพาสซีฟไปสู่ระบบ agentic ที่สามารถทำงานโดยอัตโนมัติภายในกระบวนการทางธุรกิจ

เมื่อ AI กลายเป็นศูนย์กลางของการดำเนินงานขององค์กร ประเด็นเรื่องความไว้วางใจ การอธิบายได้ การควบคุมข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้กลายเป็นความกังวลระดับบอร์ดบริหาร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ดึงดูดความสนใจของห้องประชุมบอร์ดทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ในขณะที่องค์กรต่างๆ เร่งใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI การนำไปใช้ในระดับองค์กรหลายแห่งยังคงหยุดชะงัก ไม่ใช่เพราะขาดความทะเยอทะยาน แต่เพราะโซลูชันปัจจุบันยังไม่ตอบโจทย์ความเป็นจริงทางธุรกิจ

ผู้นำธุรกิจกำลังพบว่าตัวเองติดอยู่ระหว่าง AI สำหรับผู้บริโภคที่มีความสามารถสูงกับเครื่องมือระดับองค์กรที่แยกส่วนซึ่งต้องการการปรับแต่งอย่างมาก ผลลัพธ์คือภูมิทัศน์ที่มีการพิสูจน์แนวคิดมากมายแต่ความสำเร็จในระดับใหญ่ยังคงหายาก

อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้กำลังเริ่มเปลี่ยนแปลง

AI รุ่นใหม่สำหรับธุรกิจกำลังเกิดขึ้น รุ่นที่เข้าใจความต้องการที่ละเอียดอ่อนขององค์กรขนาดใหญ่: ความปลอดภัยของข้อมูล การบูรณาการการดำเนินงาน การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และเหนือสิ่งอื่นใด บริบททางธุรกิจ นี่ไม่ใช่เรื่องของการสร้าง AI เพื่อ AI แต่เป็นการฝังความฉลาดลงในที่ที่งานเกิดขึ้น

หลังจากพูดคุยกับผู้บริหารระดับ C-suite ในบริษัทใหญ่ๆ เป็นเวลาหลายเดือน นี่คือแนวโน้มสำคัญที่กำหนดการเปลี่ยนแปลงนี้และเหตุผลที่พวกเขาบ่งชี้ถึงจุดเปลี่ยนสำหรับ AI ระดับองค์กร

1. การทำให้ AI เป็นเรื่องของผู้บริโภคกำลังปรับเปลี่ยนความคาดหวัง

เครื่องมืออย่าง ChatGPT, Claude และ Google Gemini ได้กำหนดใหม่ว่าผู้คนคาดหวังอะไรจากเทคโนโลยี: อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายไม่ต้องมีความรู้ทางเทคนิค การตอบสนองที่รวดเร็ว และผลลัพธ์ที่ปรับให้เข้ากับความต้องการส่วนบุคคล เครื่องมือสำหรับผู้บริโภคเหล่านี้ได้กลายเป็นที่นิยมอย่างรวดเร็ว โดย ChatGPT มีผู้ใช้งานมากกว่า 100 ล้านคนภายในเวลาไม่กี่เดือนหลังจากเปิดตัว

สิ่งนี้ผลักดันให้ผู้ใช้ในองค์กรถามว่า: ทำไม AI ในที่ทำงานถึงไม่สามารถใช้งานง่ายเช่นเดียวกัน?

เมื่อ AI กลายเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงานและการตัดสินใจ คำถามเกี่ยวกับความไว้วางใจ ความปลอดภัย และการกำกับดูแลได้ย้ายจาก IT ไปสู่ระดับ C-suite

การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องภายนอก แต่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในความคาดหวังของผู้ใช้ พนักงานคาดหวังให้ AI ช่วยให้พวกเขาทำงานจริงได้: ร่างข้อเสนอ สรุปการประชุม และวิเคราะห์แนวโน้ม

อย่างไรก็ตาม เพื่อตอบสนองความคาดหวังเหล่านี้ AI ระดับองค์กรต้องถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะโดยคำนึงถึงผู้ใช้ทางธุรกิจ นำเสนออินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติ ความตระหนักในบริบท และการบูรณาการอย่างราบรื่นเข้ากับเครื่องมือประจำวันเช่นระบบ CRM, ระบบตั๋ว หรือแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกัน

2. จากความฉลาดทั่วไปสู่ผลลัพธ์เฉพาะทาง

ในขณะที่โมเดลพื้นฐานมีความสามารถที่ทรงพลัง องค์กรต่างๆ ได้เรียนรู้ว่า AI เอนกประสงค์จะประสบปัญหาหากไม่มีพื้นฐานเฉพาะทางธุรกิจ

ตามรายงาน State of AI in the Enterprise ปี 2024 ของ Deloitte 62% ของผู้นำระบุว่าความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรื่องการเข้าถึงและการบูรณาการ เป็นอุปสรรคสำคัญที่สุดในการนำ AI มาใช้ หากไม่มีการเข้าถึงข้อมูลขององค์กรอย่างมีความหมาย แม้แต่ AI ที่ทรงพลังที่สุดก็ไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องหรือนำไปปฏิบัติได้

นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลจากทั่วทั้งองค์กร ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดและอยู่ในรูปแบบใด จึงมีความสำคัญ

องค์กรมากขึ้นกำลังมุ่งไปสู่ Retrieval-Augmented Generation, Knowledge Graphs และ Small Language Models ที่ปรับแต่งซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลเฉพาะทาง ไม่ว่าจะเป็นเอกสารผลิตภัณฑ์ การปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า หรือแนวทางการกำกับดูแล

AI ที่ตระหนักถึงบริบทหมายถึงมากกว่าคำตอบที่ดีขึ้น แต่หมายถึงผลลัพธ์ที่คุณสามารถไว้วางใจได้

3. AI Agents กำลังเปลี่ยนจากแนวคิดสู่ผลกระทบจริง

คลื่นลูกถัดไปของ AI ระดับองค์กรไม่ได้เป็นเพียงแค่ generative แต่เป็น agentic

ระบบ Agentic AI สามารถรับรู้บริบท ตัดสินใจ และดำเนินการ ร่างการตอบกลับลูกค้า สรุปการโทร อัปเดตบันทึก หรือกำหนดการติดตามผล ตามรายงาน Economic Potential of Generative AI ของ McKinsey & Company, Generative AI และ AI Agents สามารถทำงานอัตโนมัติที่คิดเป็น 60-70% ของเวลาพนักงานในภาคส่วนเช่นธนาคารและประกันภัย

อย่างไรก็ตาม การใช้งาน agents ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมธุรกิจจริงต้องการมากกว่าแค่การเข้าถึงโมเดล มันต้องการการบูรณาการกับเวิร์กโฟลว์ ความปลอดภัยระดับองค์กร และตรรกะที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งปรับให้เข้ากับความต้องการของอุตสาหกรรม

นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไม AI agents ที่สร้างไว้ล่วงหน้าจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น พวกมันให้เส้นทางที่รวดเร็วสู่ผลลัพธ์ ไม่ว่าจะเป็นในการบริการลูกค้า การสนับสนุนการขาย หรือการสนับสนุน IT ในขณะที่ให้องค์กรมีเวลาในการพัฒนาแผนงาน AI ที่เฉพาะเจาะจงในระยะยาว ด้วยวิธีนี้ ผลกระทบต่อการดำเนินงานและนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์จึงไม่ได้ขัดแย้งกันอีกต่อไป

4. Composability กำลังเกิดขึ้นเป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่ผู้นำองค์กรเผชิญอยู่ในปัจจุบันคือวิธีการตัดสินใจด้านเทคโนโลยีที่ยั่งยืนท่ามกลางระบบนิเวศที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว Large Language Models กำลังปรับปรุงทุกเดือน กฎระเบียบกำลังเข้มงวดขึ้น และผู้ขายรายใหม่กำลังเกิดขึ้นเร็วพอๆ กับที่รายอื่นๆ รวมตัวกัน

ความผันผวนนี้เป็นเหตุผลว่าทำไม composability – ความสามารถในการบูรณาการและสลับโมเดล, ชั้นข้อมูล, agents และองค์ประกอบโครงสร้างพื้นฐาน – จึงไม่ใช่แค่ความชอบทางเทคนิคอีกต่อไปแต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์

AI รุ่นต่อไปสำหรับองค์กรจะไม่ได้ถูกกำหนดโดยโมเดลที่ใหญ่ขึ้นหรือการสาธิตที่น่าประทับใจมากขึ้น แต่โดยผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

ระบบ Composable AI ปกป้ององค์กรจากการถูกล็อกอิน เร่งการทดลอง และรับรองความคล่องตัว พวกมันช่วยให้บริษัทสามารถเสริมสแตกเทคโนโลยีที่มีอยู่แทนที่จะสร้างใหม่ ตาม Gartner ภายในปี 2026 องค์กรที่นำสถาปัตยกรรมแบบ composable มาใช้จะแซงหน้าคู่แข่งถึง 80% ในความเร็วของการนำฟีเจอร์ใหม่ไปใช้

ที่สำคัญพอๆ กัน composability ส่งเสริมความยืดหยุ่น ในโลกที่กลยุทธ์ AI ต้องคงความคล่องตัว ความเป็นโมดูลาร์เป็นวิธีเดียวที่จะก้าวไปข้างหน้าอย่างมั่นใจ

5. ความเป็นอิสระและความไว้วางใจกลายเป็นความกังวลระดับบอร์ด

เมื่อ AI กลายเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงานและการตัดสินใจ คำถามเกี่ยวกับความไว้วางใจ ความปลอดภัย และการกำกับดูแลได้ย้ายจาก IT ไปสู่ระดับ C-suite

ผู้บริหารกำลังถามว่าใครเป็นเจ้าของโมเดลที่เรากำลังใช้ ข้อมูลของพวกเขากำลังไปที่ไหน และพวกเขาจะพิสูจน์ได้อย่างไรว่า AI ของพวกเขาเป็นไปตามกฎระเบียบและสามารถป้องกันได้

นี่คือยุคของความเป็นอิสระด้าน AI องค์กรต่างๆ เรียกร้องการควบคุมอย่างเต็มที่เหนือข้อมูล โมเดล และสภาพแวดล้อมการใช้งานของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมเช่นการเงิน การดูแลสุขภาพ และภาครัฐ

รายงานล่าสุดของ Capgemini พบว่า 73% ขององค์กรต้องการให้ระบบ AI สามารถอธิบายได้และรับผิดชอบได้เพื่อสนับสนุนการใช้งานอย่างรับผิดชอบ จากที่อยู่ของข้อมูลไปจนถึงการป้องกันทางจริยธรรม การกำกับดูแลต้องถูกฝังอยู่ตลอดวงจรชีวิตของ AI

ความเป็นอิสระยังหมายถึงความยืดหยุ่นทางสถาปัตยกรรม: การรันโมเดลแบบ on-premise, ในไฮบริดคลาวด์ หรือในสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่เป็นอิสระเมื่อจำเป็น องค์กรต้องไม่เพียงแค่ใช้งาน AI แต่ยังต้องสามารถป้องกัน ปรับตัว และควบคุมมันได้

มองไปข้างหน้า: AI ที่เหมาะกับธุรกิจ

AI รุ่นต่อไปสำหรับองค์กรจะไม่ได้ถูกกำหนดโดยโมเดลที่ใหญ่ขึ้นหรือการสาธิตที่น่าประทับใจมากขึ้น แต่โดยผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง องค์กรต่างๆ ตอนนี้มุ่งเน้นไปที่โซลูชันที่:

ไม่ใช่เรื่องของการไล่ตามกระแส แต่เป็นเรื่องของการสร้างระบบที่เป็นอิสระ ประกอบได้ ปลอดภัย และมีพื้นฐานในผลกระทบทางธุรกิจ

นี่คืออนาคตของ Business AI เป็นการเคลื่อนไหวไปสู่ AI ที่รับใช้ธุรกิจ ไม่ใช่ในทางกลับกัน

ในฐานะผู้นำ ทางเลือกที่เราทำวันนี้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม พันธมิตร และหลักการจะกำหนดว่าเราจะสร้างไม่เพียงแค่เทคโนโลยีที่ฉลาดแต่เป็นองค์กรที่ฉลาดกว่า

Why it matters

💡 บทความนี้นำเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของ AI ในระดับองค์กร ที่กำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน โดยครอบคลุมประเด็นสำคัญทั้งด้านเทคโนโลยี การบริหารจัดการ และผลกระทบทางธุรกิจ ผู้อ่านจะได้เข้าใจถึงแนวโน้มสำคัญ 5 ประการที่กำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้ พร้อมข้อมูลเชิงลึกจากผู้บริหารระดับสูง และคำแนะนำที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริง เหมาะสำหรับผู้บริหารและผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่ต้องการเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญนี้

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.weforum.org/stories/2025/07/enterprise-ai-tipping-point-what-comes-next/?utm_source=flipboard&utm_content=topic%2Fartificialintelligence