ในยุคที่เทคโนโลยีเติบโตอย่างรวดเร็วและมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ การนำ AI (ปัญญาประดิษฐ์) เข้ามาปรับใช้ในองค์กรจึงกลายเป็นเรื่องที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ อย่างไรก็ตาม การเริ่มต้นและปรับตัวให้สอดคล้องกับ AI นั้นต้องอาศัยการวางแผน การเตรียมความพร้อม และการเผชิญหน้ากับอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้น เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดจากนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในองค์กร ซึ่งไม่ใช่แค่การนำเข้ามาใช้เท่านั้น แต่จะต้องเข้ามาช่วยเสริมการทำงานของพนักงานให้ดียิ่งขึ้นได้ด้วย
การที่จะนำ AI เข้ามาใช้อย่างถูกต้อง เพื่อให้องค์กรสามารถลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างยั่งยืนได้อย่างไร เรามาหาคำตอบจาก 2 ผู้บริหาร (CEO) ผู้มีประสบการณ์ด้านการประยุกต์ใช้ AI ในองค์กรไปพร้อม ๆ กัน
ศิริวัฒน์ วงศ์จารุกร ประธานกรรมการบริหารบริษัท เอ็ม เอฟ อี ซี จำกัด (มหาชน) กล่าวถึง สาเหตุสำคัญที่ในปัจจุบันต้องนำ AI เข้ามาปรับใช้ในองค์กรไว้ว่า ในยุคของทุนนิยมที่เน้นความเร็วของเงิน ดอกเบี้ย และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สิ่งที่จะนำมาส่งเสริมประสิทธิภาพของโลกทุนนิยมนี้เลยก็คือเทคโนโลยี โดยเทคโนโลยีจะถูกนำมาใช้เพื่อเร่งให้บรรลุเป้าหมายอย่างรวดเร็วในหลาย ๆ ด้าน เช่น ซูเปอร์มาร์เก็ตในอเมริกาที่เน้นขายสินค้าแบบยกแพค เพื่อเพิ่มความเร็วในการปล่อยสินค้าและเพิ่มจำนวนการขายไปพร้อม ๆ กัน ก็ใช้เทคโนโลยีในการเข้ามาช่วยจัดการ รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างอินเทอร์เน็ตและมือถือในช่วงเวลาสั้น ๆ ได้เปลี่ยนแปลงทักษะบางอย่างของผู้คนด้วยเช่นกัน เช่น การค้นหาข้อมูลจากหนังสือหรือการจดจำเส้นทาง ซึ่งเป็นทักษะที่เด็กรุ่นใหม่ไม่มี เนื่องจากเทคโนโลยีช่วยให้ทำสิ่งเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น
และเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้นเหมือนอย่างในปัจจุบันนี้ หากไม่มีการเตรียมตัวที่ดี การใช้ AI อาจกลายเป็นภาระมากกว่าประโยชน์ เพราะในการทำธุรกิจเราต้องการที่จะทำให้ค่าใช้จ่ายในการทำให้ productivity ลดลง กลับกันถ้าต้องการเพิ่ม productivity จะทำให้ค่าใช้จ่ายสูงขึ้น แต่ AI เป็นตัวช่วยที่ทำให้สามารถลดค่าใช้จ่ายและเพิ่ม productivity ไปพร้อม ๆ กัน
กวีวุฒิ เต็มภูวภัทร Head of R&D SCB 10X และ CEO at Robinhood Delivery กล่าวถึงจุดเริ่มต้นของการนำ AI เข้ามาปรับใช้ในองค์กรไว้ว่า สำหรับ SCB 10X เป็น Project เริ่มใหม่ที่เกี่ยวกับ AI ซึ่งมีการทำ Digital lending ซึ่งเป็นการนำข้อมูลเข้าและช่วยพิจารณาว่าเราควรปล่อยสินเชื่อให้กับบุคคลนั้นหรือเปล่า โดยเริ่มต้นกระบวนการของ AI จากแนวคิดของธุรกิจ ว่าธุรกิจเป็นอย่างไร แล้วค่อยมาดูว่า มีส่วนไหนบ้างที่จะต้องมาปรับกระบวนการ และทำให้กลายเป็นการทำงานในรูปแบบอัตโนมัติ (Automation) มากขึ้น
ซึ่งจริง ๆ แล้ว AI นั้นเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นมานานแล้ว และถูกปรับใช้กับธุรกิจธนาคารมาแล้วอย่างต่อเนื่อง ยกตัวอย่างเช่น การพิจารณาสินเชื่อจากที่ต้องใช้ข้อมูลในรูปแบบของกระดาษ และใช้คนพิจารณาว่าควรให้สินเชื่อบุคคลนี้เท่าไร แล้วผู้กู้มีโอกาสที่จะคืนเงินให้กับทางธนาคารหรือไม่ ในส่วนนี้ AI ก็เข้ามาช่วยในการรับข้อมูลและส่งผลออกมาให้กับทางธนาคาร นี่คือ Project ที่เกิดขึ้นว่า 6 ปีที่แล้ว ซึ่งตัว AI นั้นไม่ได้เป็นจุดเริ่มต้นหรือจุดเปลี่ยนแต่เป็นสิ่งที่เมื่อคุณเริ่มทำแล้วมันไม่มีวันเสร็จ จึงต้องพัฒนาไปเรื่อย ๆ เพื่อให้เหมาะกับการใช้งาน และตอบโจทย์กับธุรกิจมากขึ้น
ควรเตรียมตัวหรือปรับตัวอย่างไร ในการทำงานร่วมกันกับ AI
ศิริวัฒน์ กล่าวถึงในประเด็นที่ว่าจะทำอย่างไรให้คนในองค์กรเห็นว่า AI สามารถถูกเอามาใช้กับงานของตัวเองได้ โดยยกตัวอย่าง Project Video Presentation ของบริษัทที่สามารถสร้างออกมาได้โดยใช้ทุนเพียง 0 บาท นั่นคือใช้ AI ในการ generate ออกมา ทำให้ของที่จะต้องมีค่าใช้จ่ายในการทำโปรดักชันประมาณ 4-5 แสนบาท กลายเป็นมีค่าใช้จ่ายในหลักไม่ถึงหมื่น ซึ่งการประยุกต์ใช้ AI นั้นสามารถใช้ร่วมกันได้หลาย ๆ ตัว ไม่ว่าจะเป็นการ generate เสียง Creative Idea หรือ AI ตระกูลอื่น ๆ แล้วนำมาประกอบร่างกัน ทำให้สามารถ Generate Project ออกมาได้เพียงในเวลาแค่ 5 วันและมี Senior Project ในการควบคุมเพียง 2 คน ซึ่งการพัฒนาการทำงานโดยการนำ AI เข้ามาหลายตัว เพื่อ Cross Project และมีคนที่ทำให้ AI ทำงานได้ ระบบการทำงานก็จะมีผลลัพธ์ที่ดีและทรงประสิทธิภาพมากขึ้น
สำหรับกวีวุฒิ นั้นมองว่าองค์กรขนาดใหญ่ผู้บริหารระดับสูงต้องการให้ทุกคนใช้ AI อยู่แล้ว แต่ประเด็นคือต้องทำอย่างไรให้ทุกคนในองค์กรเริ่มต้นใช้กันอย่างจริงจัง ซึ่งคำตอบคือ อาจเริ่มต้นจากการปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานบางอย่างเพื่อให้เป็นตัวอย่างกับตัวพนักงาน เช่น ในการประชุมที่มีการจดรายงานการประชุม หากเรายังคงจดอยู่ในรูปแบบของกระดาษและส่งให้ทุกคนหลังจบการประชุมก็จะไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงอะไร หรือความกังวลในเรื่องของความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับ AI ว่ามีความปลอดภัยมากน้อยแค่ไหน
“ในทุกวันนี้เรายังคงส่งข้อมูลให้กันผ่านทาง LINE กันอยู่เลย นี่เป็นการกระทำเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ทำให้ไม่สามารถทำให้พนักงานปรับตัวมาใช้เทคโนโลยีมาใช้เพื่อทำงานได้” กวีวุฒิ กล่าว
ดังนั้น จึงควรที่จะเริ่มต้นเปลี่ยนแปลงที่ระดับผู้บริหาร นั่นคือการสร้างวัฒนธรรมขององค์กรจากระดับบนลงมา ส่วนหนึ่งก็เป็นข้อดีขององค์กรใหญ่ที่เมื่อพนักงานเห็นหัวหน้าทำก็อาจจะต้องเริ่มทำด้วย เพราะฉะนั้นต้องเริ่มต้นจากแบบนี้ก่อน อย่างไรก็ตาม ในช่วงแรกคนไม่ชอบที่จะใช้ AI เนื่องจากเขาไม่รู้ว่าเขาต้องทำอย่างไร จึงควรที่จะค่อย ๆ สนับสนุนในเรื่องของโปรแกรมหรือเครื่องมือต่าง ๆ และต้องจบที่เรื่องของแรงจูงใจ เพื่อสร้างแรงจูงใจในการผลักดันการเปลี่ยนแปลงว่าคุณทำสิ่งนี้คุณจะได้สิ่งไหน ก็จะเป็นการปรับปรุง Process ที่ครบลูปมากขึ้น
ความยากหรืออุปสรรคของการทำ AI transformation
สิ่งที่ศิริวัฒน์ มองว่าเป็นอุปสรรคคือเรื่องของ algorithm หรือ hardware เพราะเป็นสิ่งที่ทุกธุรกิจมีเหมือนกัน และต้องยอมรับว่าบางทีธุรกิจไม่ได้มีศักยภาพมากพอที่จะพัฒนาขึ้นมาเป็นของตัวเอง ดังนั้นสิ่งที่จะทำให้ธุรกิจแตกต่างได้คือ Data องค์กรไหนมี Data ที่มีคุณภาพ การนำ AI เข้ามา process ก็จะได้ข้อมูลที่มีผลลัพธ์ที่ดีกว่า ดังนั้นในมุมของผู้บริหารจะต้องดูว่า Data Strategy นั้นเป็นอย่างไร ข้อมูลอะไรคือ “ข้อมูลที่ดี” และข้อมูลอะไรคือ “ข้อมูลที่ไม่ดี” หรือยังคงมีการเก็บที่กระจัดกระจาย ซึ่งก็ต้องลงทุนตรงจุดนี้ให้ถูกต้องมากที่สุด เพราะเมื่อมีเทคโนโลยีเข้ามารองรับธุรกิจก็จะได้ใช้ AI เพื่อเริ่มทำงานได้เลย
“ส่วนของคนทำงานก็แค่ต้องกล้าที่จะลองเล่น ยิ่งเราใช้เยอะยิ่งเราใช้นาน สกิลในการเขียน prompt ก็จะดีขึ้น และในปัจจุบันนี้เราสามารถที่จะเตรียม preset เอาไว้เพื่อจะใช้งานในแต่ละโอกาสที่แตกต่างกันได้อย่างรวดเร็ว สำหรับคนที่ไม่เคยมีประสบการณ์ในการใช้ AI จะไม่มีทางที่จะมองหา Golden Use Case ที่ตรงกับความต้องการของตัวเองได้อย่างแน่นอน วิธีการที่ดีที่สุดคือให้เราลองใช้งานทุกตัวลองใช้งานไปเรื่อย ๆ แล้วเราจะเห็นความแตกต่างเอง” ศิริวัฒน์ กล่าว
ในด้านกวีวุฒิ นั้นมองว่า ต้องเริ่มต้นจากการเห็นประโยชน์ก่อนคนถึงจะอยากได้ ต้องรู้ว่าใช้แล้วจะได้อะไร เช่น ได้ revenue หรือลด cost และสิ่งที่สำคัญที่สุดก็คือ Data Structure ถ้า Data อยู่กระจัดกระจายคนละที่กัน จะไม่สามารถที่จะใช้งาน AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ เป็นการลงทุนขนาดใหญ่และเป็นสิ่งที่จะต้องทำอย่างต่อเนื่อง ต่อไปต้องมองในเรื่องของการใช้ประโยชน์ ว่าคุ้มค่าที่จะลงทุนกับสิ่งที่ต้องการหรือไหม ยกตัวอย่างเช่นการใช้งาน chat bot ที่หลายธุรกิจใช้ควรที่จะมองว่าจำเป็นต่อธุรกิจได้จริงหรือปล่า หากข้อมูลนั้นสามารถที่จะหาจากแดชบอร์ดแบบง่าย ๆ ได้ คุ้มค่าไหมที่จะลงทุนในการแปลงข้อมูลเพื่อให้สามารถถามตอบกับตัว chat bot ได้ทั้งที่ข้อมูลนั้นก็ถูกนำเสนอออกมาในรูปแบบเดียวกันเพียงแค่ต่างวิธีออกไป
“ดังนั้น เราจึงจะต้องจัดลำดับความสำคัญของ project ว่าอะไรสำคัญมากหรือน้อย และหากเราเริ่มที่จะทำ project สิ่งสุดท้ายก็คือการวัดผลที่ต้องตรงตามเป้าหมายที่เราตั้งเอาไว้ด้วย” กวีวุฒิ กล่าว
ตัวอย่างของ Big Impact ของการปรับใช้ AI ในองค์กร
กวีวุฒิ ยกตัวอย่างในเคสธนาคารไว้ว่า สินเชื่อของธนาคารนั้นใช้ทรัพยากรในการทำ Automated Credit Model และที่ผ่านมา ไม่ได้ Automate Process ธนาคารมีคนอยู่ในระบบมากมาย ธนาคารมีการนำ Automate Process เข้ามาเพื่อมาใช้ในการพิจารณาสินเชื่อ ซึ่งใช้งานได้ในแง่ของการพิจารณาและแง่ของการตลาด ยกตัวอย่างเช่น หากต้องการอนุมัติสินเชื่อให้กับคนที่อยากได้จริง ๆ แต่ถ้าธนาคารทำการยิง ads ไปหายังคนที่ไม่อยากได้สินเชื่อจะเป็นการที่ธนาคารสูญเสียค่าใช้จ่ายไปโดยเปล่าประโยชน์ ซึ่งเป็นการ Reduce Cost ของทางฝั่ง Marketing ได้ด้วย เพราะหากสามารถค้นหาคนที่อยากได้ (สินเชื่อ) และธนาคารอยากให้ (สินเชื่อ) ได้อย่างตรงจุด สามารถพิจารณาไปทั้งเบื้องต้นและเบื้องลึก เช่นควรให้ไหม ให้เท่าไร ระยะเวลาเท่าไร หรือควรพิจารณาขยายวงเงินให้เขาอัตโนมัติหรือไหม
อีกตัวอย่างคือการใช้ AI Assistance ช่วยคนในการตัดสินใจในการพิมพ์ และการใส่คำตอบ Feedback ของเรื่องนี้ พนักงานค่อนข้างชอบตัว Assistance แต่คณะผู้บริหารไม่ชอบ เพราะอยากจะทำให้ทุกอย่างเป็นอัตโนมัติไปเลย แต่การทำแบบนั้นลูกค้าชอบจริง ๆ หรือไม่ก็ไม่รู้ แต่ได้รู้จักพนักงานแล้วว่าตัวพนักงานชอบ ซึ่งตัวพนักงานก็จะสามารถที่จะทำงานในการใช้ High Skill ได้มากขึ้น ส่วนงานที่กินเวลาเขาก็จะทำให้เร็วขึ้น จะเห็นได้ว่า Use Case นี้เมื่อมาอยู่ใน Paper มันโอเค แต่การที่จะลงมือทำจะต้องลงไปที่หน้างาน และค่อย ๆ ปรับค่อย ๆ เปลี่ยนกันไป
สุดท้ายศิริวัฒน์ ได้ยกตัวอย่างเป็น Use Case ที่พนักงานทำกัน จากแต่เดิมที่ต้องใช้เวลาในการหาโมเดลและเขียนโค้ดเป็นอาทิตย์ แต่ปัจจุบันสามารถที่จะเตรียม Beta และสั่งให้ AI copilot ที่สามารถ Generate วันหนึ่งได้ 1-2 model ซึ่งไม่ต้องเสียเวลาที่นั่งเขียน Model เอง ซึ่งสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยก็ คือ Skill Set ของการตั้งคำถามตั้งคำถามอย่างไรให้ได้คำตอบที่ดีที่สุดจาก AI นั่นเอง
