“AI ไม่ใช่เวทมนตร์” เมื่อโครงสร้างทีม AI ต้องเปลี่ยนทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่เพิ่มฝั่งวิศวกร
ในวันที่องค์กรทั่วโลกต่างขับเคลื่อนเข้าสู่ยุค AI-first อย่างจริงจัง Gartner ได้แสดงวิสัยทัศน์ผ่านแผนผัง “one AI team” to a multi-role operating system” ว่า
"โครงสร้างทีมในองค์กรแบบเดิมไม่สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงนี้ได้อีกต่อไป การจัดตั้งแค่ “ทีม AI” หรือการเพิ่ม Prompt Engineer เพียงไม่กี่ตำแหน่ง จะไม่เพียงพอต่อการสร้างผลกระทบเชิงบวกที่แท้จริงในองค์กรอีกต่อไป"
เพราะ AI ไม่ใช่แค่โมเดล — แต่มันคือระบบที่ซับซ้อน ที่ต้องการ “คน + บทบาท + โครงสร้างองค์กร + กระบวนการ + เทคโนโลยี” ที่เปลี่ยนพร้อมกัน
====
🧭 จาก “ทีม AI” เดี่ยว → สู่โครงสร้าง Cross-Functional ที่หมุนรอบ AI
Gartner แนะนำให้โครงสร้างทีมในองค์กร AI-first ถูกออกแบบใหม่ให้ประกอบด้วย 3 เส้นแกนหลัก
1. Core Engineering Line
* ได้แก่ Data Engineer, ML Engineer, Prompt Engineer, AI Developer ซึ่งทำหน้าที่สร้างและพัฒนาระบบ AI ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ
* เช่น การจัดการข้อมูล (Data Pipeline), การเทรนโมเดล, การเขียน prompt สำหรับ LLMs รวมถึงการดูแลคุณภาพของโค้ดและความสามารถในการปรับแต่งโมเดลให้สอดคล้องกับ use case ที่แท้จริงของธุรกิจ
2. Business & Governance Line
* ประกอบด้วย AI Product Manager, Decision Engineer, Risk Specialist และ AI Ethicist ซึ่งมีหน้าที่หลักในการเชื่อมโยง AI กับกลยุทธ์ธุรกิจโดยตรง
* เช่น PM ต้องกำหนดว่า AI ควรช่วยตัดสินใจในจุดใดของกระบวนการ, Decision Engineer ออกแบบ logic และ policy ที่รองรับการตัดสินใจจากโมเดล, Risk Specialist คอยประเมินความเสี่ยงจากการใช้โมเดลผิดทาง หรือจาก bias ที่อาจเกิดขึ้น
* ขณะที่ AI Ethicist ช่วยตั้งคำถามในเชิงจริยธรรม เช่น เราควรให้ AI ตัดสินใจแทนมนุษย์ในสถานการณ์ไหนบ้าง และต้องมีการชดเชยหรือกลไกรับผิดอย่างไรหากเกิดผลเสีย
3. Monitoring & Ops Line
* ได้แก่ MLOps Engineer, AI Architect, Model Validator ซึ่งดูแลระบบหลังบ้านให้มั่นคง เช่น MLOps Engineer
* ต้องออกแบบ workflow ที่ทำให้โมเดลสามารถ retrain ได้เมื่อข้อมูลเปลี่ยน, AI Architect ต้องวางโครงสร้างให้ระบบ AI สามารถ scale ได้โดยไม่เกิด bottleneck
* และ Model Validator มีหน้าที่ตรวจสอบว่าโมเดลยังให้ผลแม่นยำและเป็นธรรมอยู่เสมอในสภาวะแวดล้อมจริง
ความสำคัญอยู่ที่ ทั้ง 3 แกนนี้ ต้องทำงานแบบประสานกัน ไม่ใช่แยกส่วน เพราะโมเดลจะไม่มีวันเกิด impact ถ้าไม่มีคนเชื่อมโยงกับความเป็นจริงทางธุรกิจ และไม่มีระบบรองรับการใช้งานในระยะยาว
====
📌 AI คือ “การเปลี่ยนโครงสร้างองค์กร” ไม่ใช่ “การจ้างเพิ่ม”
องค์กรในไทยส่วนใหญ่ยังติดกับการมอง AI เป็นเพียงเครื่องมือด้าน IT หรือ Data Science — แต่ Gartner ชี้ชัดว่า "การปรับใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพต้องเริ่มที่ การออกแบบองค์กรใหม่"
“นี่ไม่ใช่เรื่องแค่จ้าง Prompt Engineer แล้วจบ” แต่มันคือ
* "การออกแบบบทบาทงานใหม่ ” เช่น การเพิ่มตำแหน่งเฉพาะทางที่ไม่เคยมีมาก่อน อาทิ AI Translator ซึ่งเชี่ยวชาญในการเชื่อมระหว่างภาษาธุรกิจกับภาษาทางเทคนิคของ AI, Decision Engineer ที่สามารถวิเคราะห์กระบวนการตัดสินใจแล้วออกแบบโมเดลหรือระบบให้ AI มีบทบาทอย่างเหมาะสม ไปจนถึง AI Ethicist ที่ทำหน้าที่ตรวจสอบด้านจริยธรรมของการใช้งาน AI
* "การ Reskill ตำแหน่งเดิม" เช่น Product Manager ต้องสามารถวิเคราะห์ความแม่นยำของโมเดลและเข้าใจการใช้ AI ใน flow ของการพัฒนาผลิตภัณฑ์, หรือ Legal ต้องสามารถวางกรอบด้าน AI Governance เช่นการประเมินว่าการใช้งาน AI สอดคล้องกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลหรือไม่
* "การยุบรวมบางตำแหน่งเดิม" เช่น งาน Admin, QA manual tester หรือบางหน้าที่ของ analyst ที่ถูกแทนด้วย LLM ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งองค์กรต้องกล้าทบทวนว่าบางบทบาทที่เดิมอาจจำเป็น จะยังมีคุณค่าอยู่หรือไม่เมื่อมี AI เข้ามาแทนที่
====
🧩 เพิ่ม “AI Product Council” — หัวใจใหม่ขององค์กรยุค AI
องค์กรชั้นนำอย่าง DBS Bank, IKEA, Roche เริ่มตั้ง “AI Product Council” เพื่อทำหน้าที่เป็นเสาหลักในการวางแนวทางการใช้ AI อย่างมีเป้าหมายและยั่งยืน ไม่ใช่เพียงแค่ตามเทรนด์ แต่เป็นการกำหนดทิศทางของการใช้ AI ให้สอดคล้องกับกลยุทธ์องค์กรทั้งในระยะสั้นและระยะยาว
ในบริบทของไทย การตั้ง Council ลักษณะนี้ควรประกอบด้วยผู้แทนจากหลายภาคส่วน เช่น
* ฝ่ายเทคโนโลยี - เพื่อติดตามความก้าวหน้าทางเทคนิค)
* ฝ่ายกลยุทธ์ - เพื่อกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจที่ AI จะเข้าไปสนับสนุน
* ฝ่ายกฎหมาย - เพื่อดูแลเรื่อง compliance และความเสี่ยง
* ฝ่าย HR - เพื่อดูแลเรื่องโครงสร้างและการ reskill พนักงาน
* ฝ่ายสื่อสารองค์กร - เพื่อตรวจสอบการใช้งาน AI ที่ส่งผลต่อแบรนด์
* และ “ผู้แทนลูกค้า” หรือ stakeholder ที่ได้รับผลกระทบจาก AI โดยตรง
“หน้าที่ของ Council นี้ไม่ใช่แค่ประชุมหรือให้ความเห็น แต่ต้องกำหนดหลักเกณฑ์ชัดเจน” เช่น
* AI จะถูกใช้ในหน่วยงานใดได้บ้าง? (ไม่ใช่ว่าให้ทุกหน่วยงานและทุกฟังก์ชั่นต้องใช้งานแบบไม่มีการควบคุม เน้นปริมาณให้ใช้ก่อนเท่านั้น)
* อะไรคือเกณฑ์การพิจารณา use case ที่จะลงทุนต่อ?
* มีหลักจริยธรรม/แนวทางการชดเชยผลกระทบหรือไม่?
* ใครมีหน้าที่ monitor / audit ผลลัพธ์ของ AI?
“องค์กรที่ไม่มี Council ลักษณะนี้มักจะประสบปัญหาเดิมซ้ำซาก”เช่น
* มีโมเดลกระจายหลายแผนกโดยไม่รู้เป้าหมาย
* ใช้ AI แบบ black-box โดยไม่มีการอธิบายผลลัพธ์ให้ stakeholder เข้าใจ
* และไม่มีตัวชี้วัดที่ชัดเจนว่าผลลัพธ์ของ AI นั้นดีขึ้นหรือแย่ลงอย่างไรในระยะยาว
====
🧠 “AI Translator” – บทบาทใหม่ที่ขาดไม่ได้
หนึ่งในจุดอ่อนของหลายองค์กรไทยคือ “ขาดผู้ที่แปลโจทย์จากภาษาธุรกิจ → สู่ภาษาของทีม AI” อย่างเป็นระบบ
ตำแหน่งที่เรียกว่า “AI Translator หรือ Business–AI Bridge” นี้ จึงกลายเป็นบทบาทสำคัญที่ต้องมีในองค์กรยุค AI-first
เพราะเขาไม่เพียงแค่เข้าใจทั้ง Business Logic และ Machine Learning Process เท่านั้น แต่ต้องสามารถตีความความต้องการของผู้บริหาร และ stakeholders ให้กลายเป็น input ที่ AI ทีมเข้าใจได้ชัด เช่น
* เปลี่ยน KPIs ของธุรกิจ (เช่น “เพิ่มอัตรา conversion” หรือ “ลด churn”) ให้กลายเป็น features และ metrics ที่จับต้องได้ เช่น precision, recall หรือ retention rate
* ถอดข้อจำกัดของข้อมูล เช่น missing values, class imbalance หรือ data freshness ไปสื่อสารต่อกับผู้บริหาร เพื่อปรับความคาดหวังไม่ให้ผิดพลาด
* อธิบายว่าโมเดลมีจุดอ่อนตรงไหน ใช้ในขอบเขตใดได้หรือไม่ได้ และควรมี fallback หรือ human override อย่างไรเมื่อเกิด edge case
ตัวอย่างเช่น ในธุรกิจธนาคาร หากผู้บริหารต้องการ “AI คัดกรองลูกค้าที่มีความเสี่ยงผิดนัดชำระ”
* AI Translator ต้องสามารถแปลงคำว่า "ความเสี่ยง" ให้กลายเป็นระดับ score ที่ระบบสามารถแยกประเภทลูกค้าได้โดยไม่ละเมิดสิทธิเสรีภาพ และยังต้องประเมินว่าข้อมูลที่มี (เช่น พฤติกรรมการใช้จ่ายย้อนหลัง 6 เดือน) เพียงพอหรือไม่
หากองค์กรไม่มีบทบาทนี้ โมเดล AI จะถูกสั่งให้ทำสิ่งที่คลุมเครือ วัดผลลำบาก และท้ายที่สุดมักถูกยกเลิกหรือใช้ไม่ได้จริง
ดังนั้น AI Translator ไม่ใช่แค่คนกลาง แต่เป็น “กลไกสำคัญที่แปลความซับซ้อนของ AI ให้ธุรกิจเข้าใจ และแปลความฝันของธุรกิจให้กลายเป็นระบบที่ทำงานได้จริง”
====
✍️ JD ต้องเปลี่ยนจาก “นับปี” → “วัด Competency”
ให้เลิกใช้ JD ที่ยึดติดกับ “จำนวนปีในภาษา/เทคโนโลยี” แล้วเปลี่ยนมาเป็นการวัดความสามารถจริงที่สะท้อนถึงความเข้าใจและการใช้งาน AI ในสถานการณ์จริง เช่น
* สามารถออกแบบ workflow ที่นำ Large Language Model (LLM) หรือแนวทางอย่าง Retrieval-Augmented Generation (RAG) มาประยุกต์ใช้ในโจทย์ขององค์กร เช่น ระบบแนะนำสินค้า, chatbot, หรือระบบจัดการเอกสารภายใน
* เข้าใจการ fine-tune โมเดลในแบบ supervised หรือ few-shot learning รวมถึงสามารถอธิบายว่าในกรณีใดควรใช้แบบไหน พร้อมทั้งมีความเข้าใจด้าน model validation เช่น การใช้ confusion matrix, ROC curve ในการประเมินโมเดล
* มีประสบการณ์ในการนำโมเดลไป deploy สู่ production environment จริง เช่น การนำโมเดลขึ้นบน cloud (เช่น AWS Sagemaker, GCP Vertex AI), ใช้ containerization ด้วย Docker/Kubernetes และมีระบบ monitor เพื่อตรวจสอบ performance และ detect model drift อย่างต่อเนื่อง
องค์กรควรพิจารณาวิธีการสรรหาแบบใหม่ เช่น การจัดสอบเชิงปฏิบัติ หรือ simulation ที่ให้ผู้สมัครแก้ use case สมมุติจากโจทย์จริงในธุรกิจ เช่น
* การออกแบบระบบ AI เพื่อช่วยคัดกรองลูกค้า วิเคราะห์ความเสี่ยง หรือจัดลำดับการตอบคำถามลูกค้าแบบ real-time
* แทนที่จะแค่หาคนโดย แค่พิจารณาเรซูเม่ที่ระบุเพียง “มีประสบการณ์ 5 ปีในภาษา X” ซึ่งไม่สามารถสะท้อนทักษะเชิงลึกหรือความเข้าใจการประยุกต์ใช้ AI ได้อย่างแท้จริง!!!
====
🛠️ ต้องเปลี่ยน “ระบบการทำงาน” พร้อมกันทั้งองค์กร
การเปลี่ยนเฉพาะคนไม่พอ กระบวนการและวัฒนธรรมองค์กรต้องปรับตามด้วย เช่น
1. ปรับ workflow ให้รองรับ AI-in-the-loop เช่น มีขั้นตอน Human Approval หลัง AI แนะนำ decision โดยเฉพาะในกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจทางกฎหมาย การเงิน หรือการจ้างงาน เพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพา AI อย่างไร้การควบคุม และเพื่อให้เกิดความโปร่งใส เช่น ในระบบประเมินเครดิต หรือการคัดเลือกผู้สมัครงานที่ AI วิเคราะห์เบื้องต้นได้ แต่ต้องมีมนุษย์เป็นผู้ตัดสินขั้นสุดท้าย
2. เปลี่ยนแนวทาง QA จาก manual → สู่ AI-assisted QA เช่น ใช้ LLM ตรวจ test case หรือ UI โดยระบบสามารถ generate test case อัตโนมัติจาก user story และตรวจสอบการแสดงผลที่ผิดปกติจาก UI screenshot ได้ทันที ลดเวลา regression test ลงมากกว่า 50% และเพิ่ม coverage โดยเฉพาะในระบบที่มีความซับซ้อนสูง
3. ใช้ AI ในการวางแผนธุรกิจ เช่น AI-powered forecasting, scenario simulation ที่สามารถวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงหลายมิติ เช่น ความผันผวนของราคาวัตถุดิบ พฤติกรรมผู้บริโภค หรือแนวโน้มเศรษฐกิจ แล้วสร้าง “ฉากทัศน์จำลอง” (Scenario) ที่ช่วยให้ผู้บริหารเห็นผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือกล่วงหน้าได้
4. ฝึก PM, HR, Legal ให้เข้าใจ prompt, bias, explainability เพื่อให้ทีมที่ไม่ใช่ tech ก็เข้าใจ AI อย่างลึกพอ เช่น ฝึกให้ HR สามารถประเมินความยุติธรรมของโมเดลคัดเลือกคน หรือให้ Legal สามารถตรวจสอบว่าข้อมูลที่ใช้ train model ละเมิดสิทธิส่วนบุคคลหรือไม่ และ PM ต้องเข้าใจว่า prompt แบบใดส่งผลต่อความแม่นยำหรือความลำเอียงของโมเดล
5. สร้าง platform กลาง เช่น Model Registry, Prompt Library, Data Catalog ที่ทุกทีมเข้าถึงได้ เพื่อให้ AI development ไม่กระจัดกระจายและสามารถ reuse ข้ามทีมได้ เช่น ถ้าแผนก Marketing มี prompt สำหรับ customer segmentation ที่ได้ผลดี ก็สามารถแชร์กับทีม Customer Support เพื่อสร้าง chatbot ที่ personalize ได้มากขึ้น
====
🗺️ ต้องสร้าง Roadmap ปรับองค์กรใน 24 เดือนอย่างเป็นระบบ และรู้ว่าควรมี step ที่เปลี่ยนอย่างไร? (ไม่ใช่เชื่อที่ปรึกษาทั้งหมด) เช่น
* 0–6 เดือน: เริ่มจากการตั้ง "AI Council" ซึ่งประกอบด้วยตัวแทนจากหลายฝ่าย เช่น กลยุทธ์ เทคโนโลยี HR กฎหมาย เพื่อขับเคลื่อนแนวทางกลางขององค์กร ปรับ JD ของตำแหน่งสำคัญ เช่น PM, Engineer, Analyst ให้สอดคล้องกับยุค AI-first พร้อมทั้งวางหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมด้วยการจัดทำ AI Ethics Framework เพื่อให้แน่ใจว่า use case ที่เลือกมานั้นไม่ละเมิดสิทธิผู้ใช้งาน และสอดคล้องกับมาตรฐานสากล
* 6–12 เดือน: ฝึกอบรม “AI Translator” ให้เข้าใจทั้งฝั่ง Business และ Tech พร้อมเริ่มนำ AI ไปใช้ใน use case แรกที่วัดผลได้ง่าย เช่น Customer Support หรือ Internal Document Search และสร้าง Prompt Library กลาง ที่ให้ทุกทีมสามารถ reuse ได้ เพื่อป้องกันความซ้ำซ้อน และย่นเวลาในการพัฒนา
* 12–18 เดือน: เริ่ม Deploy ระบบ MLOps เช่น pipeline สำหรับ training – validation – deployment โดยอัตโนมัติ พร้อมตั้งทีม ModelOps Cell ที่ดูแล production เช่น คอย monitor model drift, ตรวจสอบ fairness, retrain โมเดลเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้า หรือวิเคราะห์ความเสถียรของระบบ AI เพื่อให้ใช้งานจริงได้อย่างยั่งยืน
* 18–24 เดือน: ประเมินผลการใช้ AI ทั้งองค์กรด้วยตัวชี้วัดที่ชัดเจน เช่น ROI จากแต่ละ use case, การลดต้นทุน, การเพิ่มประสิทธิภาพ, หรือ NPS ที่เพิ่มขึ้นจากฝั่งลูกค้า และเริ่มวงจร iterate ใหม่ โดยใช้บทเรียนจากรอบแรกมาปรับปรุง strategy สำหรับ use case ถัดไป
===
🎯 ดังนั้น อย่าปล่อยให้ AI เป็น “ของเล่น” ของทีม IT เท่านั้น
“AI จะเวิร์ก ก็ต่อเมื่อทั้งองค์กรเปลี่ยนไปพร้อมกัน — ไม่ใช่แค่รอให้วิศวกรคนเดียวทำให้เวิร์ก”
จำไว้ว่าระบบ AI ที่ดี ไม่ใช่แค่เขียนโมเดลได้ แต่ต้องใช้ได้จริงกับชีวิตผู้คน สร้างคุณค่าทางธุรกิจ และทำให้คนในองค์กรเติบโตไปด้วยกัน
องค์กรที่ไม่เข้าใจตรงนี้จะมี AI เต็มมือ แต่ไม่มีผลลัพธ์ในโลกจริงเลยแม้แต่น้อย
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#AIOrganizationDesign
#AITransformation
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
