🚀 เมื่อ AI เร่งสปีดโลก แต่ผู้นำต้อง “ช้าลงให้ถูกจังหวะ – เร่งให้ถูกทาง”
💥 “โลกเร่ง แต่ไทยช้า” = ความเสี่ยงเชิงโครงสร้างที่เราไม่มีสิทธิ์มองข้ามอีกต่อไป?
ประเทศไทยกำลังยืนอยู่ตรง “รอยร้าวของความสามารถในการแข่งขัน” ที่ขยายวงอย่างเงียบๆ และถ้าองค์กรยังคิดว่ามันเป็นแค่ “คลื่นลูกเล็กๆ” เราคงประเมินสถานการณ์ต่ำกว่าความจริงมาก
เศรษฐกิจไทยโตต่ำกว่า 2% ต่อเนื่องหลายปี หนี้ครัวเรือนไทยทะยานขึ้นสูงกว่า 90% ของ GDP (หนึ่งในระดับสูงที่สุดในโลก) ขณะที่ประเทศคู่แข่งอย่างสิงคโปร์ เกาหลีใต้ ญี่ปุ่น รวมถึงเวียดนาม กำลังเทแรงไปที่ AI, Automation และ Data Infrastructure แบบ Full Stack
และใช่ครับ ปัญหาจริงไม่ใช่แค่เรา “ขยับช้า” แต่คือ “เราช้าลงเรื่อยๆ ในวันที่โลกวิ่งเร็วขึ้นเรื่อยๆ”
หลายองค์กรไทยยังใช้ Mindset แบบเดิมๆ เช่น
* ทีมใหญ่แปลว่าพลังเยอะ
* ประสบการณ์ยาวคือความเก่ง
* ทำงานหนักคือคุณค่า
* คนเยอะคือศักยภาพ เป็นต้น
“แต่โลก 2025–2030 เปลี่ยนไปแบบกลับด้านทั้งหมด”
* การแข่งขันวันนี้ไม่ใช่การแข่งขันจำนวนคน แต่คือการแข่งขันด้านความเร็วในการเรียนรู้ (Learning Velocity)
* “วันนี้โลกไม่ได้วัดกันที่เงินทุน แต่วัดกันที่ความเร็วของการเรียนรู้ และความสามารถในการ ‘ขยายพลัง’ ของคนด้วย AI”
* บริษัทใน S&P 500 จำนวนมากไม่ได้แค่ซื้อ AI แบบเห่อเทรนด์ แต่กำลังสร้าง AI Operating Model ครอบคลุมตั้งแต่โครงสร้างองค์กร วิธีตัดสินใจ ระบบงาน ไปจนถึงการคัดเลือกคนรุ่นใหม่
“เมื่อเทียบกับองค์กรไทยจำนวนไม่น้อยที่ยังคงคิดว่า AI = เรื่องของไอที…จังหวะการแข่งขันมันห่างกันคนละยุคจริงๆ”
====
🤖 ทำไมกว่า 70% ของ AI Transformation ถึง “ล้มเหลวตั้งแต่วันแรก”?
มีข้อมูลจาก Dinner talk ที่ พี่เล้ง (ศิริวัฒน์ วงศ์จารุกร — CEO MFEC) กล่าวว่า
“มากกว่า 70% ของ AI Project ในองค์กรต่างๆมักอยู่ในระดับ ‘องค์กรไม่ใช้จริง’”
แต่น่าสนใจคือ “สาเหตุหลักไม่ใช่เทคโนโลยี” แต่คือ “วิธีคิดและการจัดการคน”
เราพบกับดักสำคัญที่เกิดซ้ำๆ กันในหลายองค์กร เช่น
1) “กับดัก IT-Led” = ให้คนผิดทีมเป็นเจ้าภาพตั้งแต่ต้นทาง
องค์กรส่วนใหญ่โยนโปรเจกต์ AI ให้ IT เพราะคิดว่าเป็นเรื่อง “เทคโนโลยี”
แต่ความจริงคือ
* IT ไม่ได้เข้าใจ Pain Point ของพนักงานหน้างาน
* ไม่รู้ Process เชิงธุรกิจของแต่ละแผนก
* ไม่เข้าใจว่าคุณค่าของงาน (Value Creation) ของงานนั้นคืออะไร
ผลลัพธ์คือ ได้เครื่องมือที่ดี แต่ไม่มีใครใช้ เพราะมันไม่ตรงกับงานจริงเลย
2) “กับดัก Perceived Value” = มักทำ Demo ว้าวตอนมาขาย tools แต่ของจริงว่างเปล่า
สิ่งที่เห็นบนเวที Demo มักเป็นภาพที่ถูกเตรียมมา “ให้สมบูรณ์” แต่เมื่อเข้าองค์กรจริงก็จะเจอ เช่น
* ข้อมูลไม่พร้อม
* ระบบเก่าเชื่อมไม่ได้
* Workflow ไม่เชื่อมกัน
* คนไม่เข้าใจวิธีใช้ tools ที่ซื้อมา เป็นต้น
Productivity จึงไม่ขยับแม้ 1% และผู้บริหารเริ่มตั้งคำถามว่า “เราเสียเงินไปเพื่ออะไร?”
3) “กับดัก Top-down Mandate” = สั่งให้ใช้ แต่ไม่ปูความเข้าใจ
* เช่น การประกาศว่า “ทุกทีมต้องใช้ AI ภายในไตรมาสนี้หรือปีนี้” ไม่ได้ทำให้คนใช้ AI เก่งขึ้น แต่จะสร้างแรงต้านทันที
* AI ไม่เคยล้มเหลว แต่ “Change Management” ของคนต่างหากที่ล้มเหลว
====
🧬 AI ทำให้ “นิยามคนเก่ง” เปลี่ยนไปแบบถอนรากถอนโคน
* ตัวอย่างเช่น เราจ้างคนเงินเดือนสูงในอดีตเพราะ Expertise ที่กว่าจะสร้างต้องใช้เวลาเป็นสิบปี
* แต่ในโลกที่ AI ทำงานเร็วกว่า ถูกกว่า และรอบด้านกว่า ทำให้ Expertise แบบเดิมกำลัง “ราคาตกทันที” ถ้าไม่ถูกอัปเดต
กล่าวคือ
1) AI Literacy — ทักษะภาคบังคับของแรงงานยุคใหม่
* AI Literacy จะเป็น Minimum Competency ของทุกพนักงาน ไม่ต่างจาก Excel/Word/PowerPoint ในยุคก่อน
* ถ้าคนๆ หนึ่งใช้ AI ไม่เป็นภายใน 3–6 เดือน เขาจะกลายเป็น “Low Adaptation Talent” โดยอัตโนมัติ (ไม่ต้องไปคิดว่าไป train แล้วเขาจะเก่งขึ้นหรอก)
2) Execution Speed — ประสบการณ์ไม่สำคัญเท่าความเร็วในการเรียนรู้
* โลกวันนี้ปล่อยเครื่องมือใหม่แทบทุกสัปดาห์ คนที่เรียนรู้ได้เร็วกว่า = ชนะ
* ไม่ใช่เพราะเขาเก่งกว่า แต่เพราะเขา “พร้อมกว่า” ในสนามที่เปลี่ยนเร็วมาก
3) Adaptability — Mindset สำคัญกว่าความรู้
องค์กรต้องเริ่มตั้งคำถามง่ายๆ แต่สำคัญที่สุด
* เขาพร้อมเปิดรับสิ่งใหม่ไหม?
* เขากลัว AI ไหม?
* เขาเรียนรู้ได้เร็วหรือเปล่า?
Mindset จะเป็นตัวแบ่งคนเป็นสองกลุ่มชัดเจน “Asset” (คนเก่ง + ใช้ AI เป็น) และ “Liability” (คนธรรมดาหรือเก่งในอดีต + ไม่ adopt AI) —> และโลกจะหมุนแบบ cut “Liability” อย่างต่อเนื่อง
====
🧭 “ช้าให้ถูกจังหวะ – เร็วให้ถูกที่?”
องค์กรที่จะประสบความสำเร็จในการนำ AI มาใช้มีสิ่งหนึ่งเหมือนกัน คือ
“เขาไม่รีบแบบไร้ทิศทาง แต่เขาคิดครบในการวางรากฐาน และเร็วเพื่อทดลองและตัดสินใจ”
1) เริ่มจาก Personal Use Case ก่อนเสมอ
เริ่มจากสิ่งเล็กๆ เช่น
* ให้พนักงานลองสรุปประชุมด้วย AI
* ให้ลองใช้เขียนอีเมล
* ให้ลองให้ AI เตรียม Option 3 แบบก่อนเริ่มงาน
เมื่อคนเห็นว่ามันช่วยลดเวลา 30–70% ได้จริง ความเปลี่ยนแปลงจะกลายเป็น Organic Adoption
2) ตั้งทีม AI Change Agent — ทีมที่เข้าใจคน + ธุรกิจ + เทคโนโลยี
ไม่ใช่แค่ IT แต่ต้องประกอบด้วย
* คนที่เข้าใจพฤติกรรมมนุษย์
* คนที่เข้าใจ Workflow จริง
* คนที่รู้ว่า Use Case ไหนให้ผลลัพธ์ดีที่สุด
ทีมนี้คือ “หัวใจ” ของ AI Transformation ที่ยั่งยืน
3) Bundling Role — เพิ่ม Output โดยไม่เพิ่มจำนวนคน
* ตัวอย่างจาก LINE MAN Wongnai “ตั้งเป้าว่า 30% ของโค้ดใหม่ต้องเขียนด้วย AI”
* ผลคือ Productivity ทีมเพิ่มขึ้นหลายเท่า โดยไม่ต้องขยายทีมแม้แต่คนเดียว
4) Data & Knowledge Management — อาวุธที่คู่แข่งลอกไม่ได้
* ตัวอย่างจาก Grab “Grab ใช้ข้อมูลผู้โดยสาร + คนขับวิเคราะห์ Demand แบบเรียลไทม์ และลดเวลารอรถลงกว่า 20% (Grab Open Data 2024)”
* Data จึงไม่ใช่แค่ทรัพยากร แต่เป็น กำแพงป้องกัน (Digital Moat) ที่ทำให้คู่แข่งตามไม่ทัน
====
✨ สุดท้าย…เทคโนโลยีเปลี่ยนเร็ว แต่ผู้นำต้องเปลี่ยนให้เร็วกว่านั้น
AI ไม่ได้เปลี่ยนองค์กร แต่ “คนที่ใช้ AI เป็น” ต่างหากที่เปลี่ยนองค์กร
ผู้นำยุคนี้ต้องกล้า
* ช้าลงเพื่อเรียนรู้
* เร่งขึ้นเมื่อเห็นโอกาส
* เลือกคนที่พร้อมเติบโต ไม่ใช่คนที่เก่งแค่ในอดีต
เพราะสุดท้ายแล้ว…”AI คิดเร็วกว่าเรา แต่ไม่มีวันรักองค์กรมากเท่าคนของเรา”
เมื่อผู้นำเข้าใจคน และคนเข้าใจ AI…องค์กรจะวิ่งเร็วขึ้นโดยไม่ต้องออกแรงเพิ่ม
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#FutureOfWork
#AITransformation
#Leadership
#ทักษะแห่งอนาคต
- 2
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
