1. ทำไมองค์กรต้อง AI Transformation วันนี้ ไม่ใช่พรุ่งนี้

ในอดีตหลายองค์กรเชื่อว่าแค่การทำ Digital Transformation ให้เสร็จก็เพียงพอแล้ว แต่วันนี้ความจริงเปลี่ยนไปเร็วเกินกว่าที่ใครจะตั้งตัวได้ — และ AI Transformation กลายเป็น “ทางรอด” ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้อีกต่อไป

การเติบโตของ AI ไม่ได้เกิดขึ้นแค่ในห้องทดลอง แต่แทรกซึมเข้ามาในทุกกิจกรรมของชีวิต ตั้งแต่การตอบแชทลูกค้า การวิเคราะห์พฤติกรรม การวางแผนโลจิสติกส์ จนถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ แบบอัตโนมัติ

องค์กรที่ยังติดอยู่กับรูปแบบการทำงานเดิม ๆ มีแนวโน้มสูงที่จะถูก Disrupt แบบไม่ทันตั้งตัว
AI ไม่ได้แค่ “ช่วยงาน” แต่มัน “แทนงาน” ที่ทำได้ดีกว่า เร็วกว่า และแม่นยำกว่า

3 เหตุผลสำคัญว่าทำไมต้องเริ่มวันนี้:

• ความเร็วของการแข่งขัน: องค์กรที่ใช้ AI ในการปรับตัวเร็วกว่าจะเข้าถึงโอกาสใหม่ได้ก่อน
• พฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยน: ลูกค้าคาดหวังความเร็วและความแม่นยำที่มนุษย์อย่างเดียวตอบสนองไม่ทัน
• ต้นทุนโอกาส: ทุกวันที่รอ คือการสูญเสียโอกาสทางธุรกิจที่ไม่อาจเรียกคืนได้

ถ้าคุณยังคิดว่า “เอาไว้ก่อน” เท่ากับคุณกำลังยื่นโอกาสให้คู่แข่งเดินนำไปเรื่อย ๆ

ball jittipong

---

2. AI Transformation คืออะไร? แตกต่างจาก Digital Transformation อย่างไร?

หลายคนยังสับสนว่า Digital Transformation กับ AI Transformation คือสิ่งเดียวกันหรือไม่ — คำตอบคือ ไม่เหมือนกัน

Digital Transformation คือการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วย “ทำให้การทำงานเป็นดิจิทัล” เช่น ย้ายระบบเอกสารมาเก็บบน Cloud หรือเปลี่ยนการทำการตลาดแบบ Manual เป็นการตลาดออนไลน์

แต่ AI Transformation ไปไกลกว่านั้นมาก
มันคือการทำให้องค์กร “คิดเป็น” และ “ตัดสินใจอัตโนมัติ” โดยอาศัยพลังของปัญญาประดิษฐ์

เปรียบเทียบแบบเข้าใจง่าย:

ด้าน	Digital Transformation	AI Transformation
เป้าหมาย	ทำงานเร็วขึ้น, มีประสิทธิภาพมากขึ้น	สร้างความฉลาดและการตัดสินใจอัตโนมัติ
ตัวอย่าง	ใช้ Cloud Storage, ทำ E-commerce	ใช้ AI วิเคราะห์แนวโน้มลูกค้า, พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
จุดเน้น	Digital, Data และ Connectivity	Human Assist, Decision Making, Automation

Digital Transformation เป็น “สะพาน” สู่โลกดิจิทัล
แต่ AI Transformation คือ “การสร้างชีวิตใหม่” ให้กับองค์กรในโลกที่เปลี่ยนไป

Ball jittipong

---

3. Mindset การเปลี่ยนผ่าน: จาก Technology-driven สู่ Intelligence-driven

การเปลี่ยนผ่านองค์กรด้วย AI ไม่ใช่แค่เรื่อง “เทคโนโลยี” แต่คือเรื่องของ “วิธีคิด” (Mindset) ที่ต้องเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง

ในยุค Digital Transformation องค์กรมักจะมองว่า “เราควรใช้เทคโนโลยีอะไรดี?” เช่น เลือก CRM, ERP, หรือระบบ Cloud ที่ดีที่สุด
แต่ในยุค AI Transformation คำถามต้องเปลี่ยนเป็น

“เราจะทำให้กระบวนการของเราฉลาดขึ้น ตัดสินใจได้ดีขึ้น และสร้างคุณค่าใหม่จากข้อมูลได้อย่างไร?”

Technology-driven Mindset = เลือกเทคโนโลยีที่ “ตอบโจทย์การทำงาน”
Intelligence-driven Mindset = ใช้เทคโนโลยีเพื่อ “สร้างความฉลาดให้กับกระบวนการทั้งหมด”

หลักการพื้นฐานของ Intelligence-driven Mindset:

• Data First: มองข้อมูลเป็นสินทรัพย์ ไม่ใช่ภาระ
• Prediction over Reaction: ใช้ AI คาดการณ์ล่วงหน้า แทนการรอปัญหาเกิดแล้วค่อยแก้
• Personalization at Scale: สร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคลแบบครอบคลุมทุกกลุ่มลูกค้า
• Continuous Learning: กระบวนการทุกอย่างต้องเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้จากข้อมูลใหม่เสมอ

องค์กรที่ยังมองแค่ “เลือกซื้อระบบ” จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังในโลกที่ธุรกิจต้อง คิดเอง ทำเอง และพัฒนาเอง ได้แบบอัตโนมัติ

Ball jittipong

---

4. People First: การเตรียมทีมงาน และวัฒนธรรมองค์กรให้พร้อมรับ AI

“คน” คือหัวใจของ AI Transformation — ไม่ใช่เทคโนโลยี

เพราะไม่ว่าคุณจะลงทุนใน AI ดีแค่ไหน ถ้าคนในองค์กรไม่พร้อมปรับตัว เทคโนโลยีนั้นก็จะกลายเป็นแค่ “เครื่องมือที่ไม่มีใครใช้” เท่านั้นเอง

3 มิติที่ต้องพัฒนาเพื่อเตรียมคนให้พร้อม:

1. Mindset Shift

• สร้างความเข้าใจว่า AI ไม่ได้มาแย่งงาน แต่ช่วยให้ทำงานดีขึ้น
• ปลูกฝังวัฒนธรรม “พร้อมเรียนรู้” (Learning Agility) และ “ไม่กลัวความผิดพลาด”

2. Skill Development

• Upskill และ Reskill ทักษะใหม่ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล, การทำงานร่วมกับ AI, การคิดเชิงกลยุทธ์
• พัฒนาทักษะด้าน Emotional Intelligence และ Creativity ซึ่ง AI ไม่สามารถทดแทนได้

3. AI Collaboration Culture

• สร้างระบบที่เอื้อให้คนกับ AI ทำงานร่วมกัน เช่น ใช้ AI ทำงาน Routine แล้วให้คนทำงานที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์
• วางระบบ Feedback Loop เพื่อให้มนุษย์ช่วยสอนและปรับปรุงการทำงานของ AI

AI ที่ดีที่สุดไม่ใช่แค่โปรแกรมที่ฉลาดที่สุด แต่คือ AI ที่ทำงานร่วมกับ “คน” ได้ดีที่สุด

Ball jittipong

---

5. AI Maturity Model: องค์กรคุณอยู่ในขั้นไหนของการเปลี่ยนผ่าน

การทำ AI Transformation ไม่ใช่เรื่องที่เกิดขึ้นชั่วข้ามคืน และไม่ใช่แค่การซื้อเครื่องมือมาใช้แล้วจบ แต่เป็นการเดินทางที่ต้องมีการเติบโตทีละขั้น ตอนนี้หลายองค์กรเริ่มหันมาใช้โมเดล AI Maturity Model เพื่อประเมินตัวเองว่ากำลังอยู่ในระดับไหน และต้องโฟกัสพัฒนาอะไรต่อไป

โมเดลที่เราจะใช้ดูวันนี้ ประกอบด้วย 5 ขั้นตอนหลักตามแนวทางที่ถูกออกแบบมาอย่างเป็นระบบ ได้แก่:

1. Educating (สร้างการเรียนรู

จุดเริ่มต้นของทุกองค์กรที่อยากเปลี่ยนผ่านด้วย AI คือ “การศึกษา”
ที่ระดับนี้ การทำความเข้าใจพื้นฐานของ AI ถือเป็นเรื่องจำเป็นอย่างยิ่ง ไม่ใช่แค่ในทีมไอที แต่รวมถึง CEO, Senior Executives และ Heads of Department ด้วย

กิจกรรมหลักในช่วงนี้ เช่น:

• ส่งพนักงานไปอบรมหรือเทรนนิ่งเกี่ยวกับ AI เบื้องต้น
• จ้างผู้เชี่ยวชาญหรือเทรนเนอร์มาให้ความรู้ภายใน
• เริ่มลงทุนเล็ก ๆ น้อย ๆ เช่น การซื้อเครื่องมืออย่าง ChatGPT มาใช้งาน
• CEO ต้องผลักดันการสร้าง AI Literacy ภายในองค์กรให้เกิดขึ้นจริงจัง

📌 สร้างความเข้าใจร่วมกันว่า AI คืออะไร และจะเปลี่ยนองค์กรได้อย่างไร

2. Starting (เริ่มลงมือทำ)

เมื่อองค์กรมีพื้นฐานแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือ “เริ่มลงมือทำ” ผ่านโปรเจกต์เล็ก ๆ หรือการทดลองจริง (Proof of Concept)

สิ่งที่องค์กรควรทำในช่วงนี้:

• วิเคราะห์ Use Cases ที่เหมาะสมกับธุรกิจตัวเอง
• ขยายการใช้งาน AI ในฟังก์ชันต่าง ๆ แบบค่อยเป็นค่อยไป
• วางแผนงบประมาณ และตั้งเป้าหมายที่สามารถวัดผลได้จริง
• เริ่มต้นการ Reskill / Upskill พนักงานอย่างจริงจังผ่านฝ่าย HRD

📌 เปลี่ยนความรู้เป็นการลงมือทำจริงในขนาดเล็ก เพื่อเรียนรู้จากประสบการณ์ตรง

3. Evaluating (ประเมินผล)

องค์กรที่ทดลองใช้ AI แล้ว จะเข้าสู่ขั้นตอน “ประเมินผล” เพื่อหาทางขยายและต่อยอด

กิจกรรมสำคัญ:

• จัดเวิร์กช็อปพูดคุย Use Case ร่วมกับแต่ละทีม
• เลือก Champion หรือทีมตัวแทนในแต่ละหน่วยธุรกิจ (BU) เพื่อขยายผล
• เริ่มสำรวจการพัฒนา AI ภายใน เช่น ตั้ง AI Lab หรือ Intrapreneur Team

📌 คัดเลือกโครงการที่มีศักยภาพ และเตรียมความพร้อมสำหรับการขยาย AI ใช้งานในระดับองค์กร

4. Scaling Across Organization (ขยายการใช้งาน)

เมื่อได้ผลพิสูจน์แล้วว่าการใช้ AI สร้างมูลค่าได้จริง ขั้นนี้คือการ ขยาย AI ให้ทั่วทั้งองค์กร

แนวทางในช่วงนี้:

• ส่งเสริมการนำ AI ไปใช้งานในทุกแผนก
• ใช้ BU Champions เป็นแกนนำขยายองค์ความรู้
• เตรียมโครงสร้างพื้นฐานรองรับการทำงานข้ามสายงาน (Cross-Department AI Adoption)

📌 ทำให้ AI ไม่ใช่เรื่องเฉพาะแผนกใดแผนกหนึ่ง แต่เป็นเรื่องของ “ทั้งองค์กร”

5. AI-First (องค์กรขับเคลื่อนด้วย AI)

ระดับสูงสุดของ AI Maturity คือ การเป็นองค์กร AI-First
หมายถึงทุกกระบวนการถูกออกแบบโดยมี AI เป็นแกนกลางตั้งแต่ต้น

สิ่งที่องค์กรจะทำได้ในระดับนี้:

• มีการ Re-Organization ใหม่โดย Top Management เพื่อให้เหมาะกับการใช้ AI อย่างแท้จริง
• AI ถูกนำไปใช้ในทุกกิจกรรมตั้งแต่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์จนถึงงานประจำวัน
• สร้าง S-Curve โอกาสเติบโตใหม่จากนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• พัฒนาระบบ Autonomous Operations และ Predictive Business Processes ที่ทำงานล่วงหน้าได้โดยไม่ต้องพึ่งการสั่งการจากมนุษย์

ไม่ใช่แค่ “ใช้ AI” แต่คือ “เป็นองค์กรที่คิดและตัดสินใจได้แบบ AI-native”

Ball jittipong

6. Roadmap สู่ AI Transformation: 6 Phase สำคัญที่ต้องวางแผน

AI Transformation ไม่ใช่แค่ทำทีละโปรเจกต์ แต่คือการเปลี่ยนทั้งแนวคิด ระบบงาน และวิธีคิดขององค์กร เพื่อเข้าสู่ยุคที่ข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์ ขับเคลื่อนทุกการตัดสินใจ

6 Phase ที่ควรมีในการทำ AI Roadmap:

Phase 1: Awareness & Buy-in สร้างการรับรู้ และให้ผู้นำเห็นความสำคัญ

• Workshop อธิบาย AI Vision และผลกระทบต่อธุรกิจ
• ตั้ง AI Sponsor เพื่อขับเคลื่อนในองค์กร

Phase 2: Assessment & Strategy ประเมินสถานะจริง และวางแผนกลยุทธ์

• ประเมินความพร้อม: People, Process, Data, Tech
• วาง Use Case ที่ตอบเป้าหมายธุรกิจชัดเจน
• สร้างแผน AI Strategy เชื่อมเป้าหมายองค์กร

Phase 3: Foundation Building สร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับ AI

• Unified Data Platform, Cloud AI Infrastructure
• วาง AI Governance, Data Ethics
• ใช้ Low Code Tools เช่น n8n, Make.com เพื่อสร้าง Workflow เชื่อมโยงข้อมูลและระบบต่าง ๆ ง่าย ๆ ด้วยตนเอง ลดภาระ IT

Phase 4: Pilot & Prototype ทดลองทำจริง และสร้างนวัตกรรมขนาดเล็ก

• เริ่มโครงการ AI เล็ก ๆ (High-Impact Pilot)
• ให้แต่ละทีมสามารถสร้าง Prototype เช่น AI Bot, Predictive Model, Smart Workflow ได้เอง
• ใช้ Low Code Platform เพื่อเร่งการทดลองแลลดต้นทุนการสร้างต้นแบบ

Phase 5: Prototype Showcase : นำ Prototype ที่ทำ มาแชร์และวางแผนต่อยอด

• จัด Prototype Day หรือ Innovation Sharing Session ให้พนักงานที่สร้าง Prototype ได้นำเสนอแนวคิดที่ทำ
• ทีม AI Transformation + IT + Tech Committee + CTO จะทำหน้าที่คัดกรอง Prototype ที่มีศักยภาพสูง
• วางแผน Scale Up ให้ Prototype เหล่านั้น กลายเป็น Enterprise Solution ที่ใช้ได้ทั้งองค์กร
• เริ่มทำ Roadmap วาง Platform, Security, Scalability และ Budgeting สำหรับโครงการที่ผ่านการคัดเลือก

Phase 6: Scaling & Optimization ขยายผล และสร้างการเติบโตต่อเนื่อง

• นำ Enterprise Solution ที่ได้จาก Phase 5 มา Roll-out ทั่วองค์กร
• ตั้ง Center of Excellence (CoE) เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI
• วางระบบ Continuous Improvement ให้ AI และ Automation เรียนรู้และพัฒนาเองได้ตลอดเวลา

พนักงานทุกคนในองค์กรเป็น “ผู้สร้างนวัตกรรม” (ไม่จำเป็นต้องรอ IT สร้างให้)

ball jittipong

---

7. Unified Data Strategy: รากฐานสำคัญของการทำ AI Transformation

ถ้าเปรียบองค์กรเป็นร่างกาย Data ก็คือ “เส้นเลือด” ที่หล่อเลี้ยงทุกกระบวนการ
และถ้าจะทำ AI Transformation ให้ได้ผลจริง สิ่งที่ละเลยไม่ได้เลยคือ การวางแผน Data อย่างเป็นระบบ

หลายองค์กรล้มเหลวในการทำ AI ไม่ใช่เพราะ AI ไม่เก่ง แต่เพราะ “ข้อมูลไม่พร้อม” ข้อมูลกระจัดกระจาย ซ้ำซ้อน ขาดคุณภาพ หรือไม่สามารถเชื่อมโยงได้

Unified Data Strategy คืออะไร?
คือแนวทางที่องค์กรต้องทำให้ข้อมูลจากทุกแหล่ง ทุกระบบ สามารถ:

• เข้าถึงได้ง่าย: ข้อมูลพร้อมใช้งานเสมอ (Accessible)
• เชื่อมโยงกันได้: ไม่เป็นเกาะแยกส่วน (Integrated)
• เชื่อถือได้: มีความถูกต้องและเป็นปัจจุบัน (Reliable)
• นำไปใช้ได้จริง: รองรับการวิเคราะห์และการสอน AI Models (Actionable)

4 เรื่องสำคัญที่ต้องทำให้ได้

1. Data Consolidation: รวมศูนย์ข้อมูลจากหลายระบบมาไว้ใน Data Lake หรือ Data Platform กลาง
2. Data Standardization: วางมาตรฐานข้อมูล เช่น Naming, Format, Metadata
3. Data Governance: กำหนดสิทธิ์การเข้าถึง และนโยบายการใช้ข้อมูลอย่างปลอดภัย
4. Real-time Data Flow: ดึงข้อมูลแบบ Streaming เพื่อให้ AI ทำงานบนข้อมูลที่ใหม่และสดเสมอ

AI ไม่ใช่เวทมนตร์ ถ้าข้อมูลที่ป้อนให้ไม่ดี Model ที่ได้ก็ไม่มีทางแม่นยำได้

ball jittipong

---

8. Intelligent Automation: การเปลี่ยน Process แบบ Manual เป็น Smart Workflow

หนึ่งในผลลัพธ์ที่เห็นชัดที่สุดจากการทำ AI Transformation คือ การเปลี่ยน Process ที่เคย Manual เป็นกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Automation

แต่การทำ Intelligent Automation ไม่ได้หมายถึงแค่เอา RPA (Robotic Process Automation) มาแทนคนพิมพ์ข้อมูลเท่านั้น

Intelligent Automation ต้องมี 3 คุณสมบัติร่วมกัน:

1. Automation: ตัดงาน Routine ให้หมด เช่น การย้ายข้อมูลข้ามระบบ, การออกใบแจ้งหนี้, การตอบคำถามซ้ำ ๆ
2. Cognitive AI: เติมความฉลาดให้ Automation เช่น การอ่านเอกสารอัตโนมัติ, การเข้าใจ Intent ของลูกค้า, การแนะนำ Action ต่อไป
3. Self-learning Capability: กระบวนการต้องสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ ๆ และปรับปรุงตัวเองได้โดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างการใช้ AI Intelligent Automation ในองค์กร

Intelligent Automation ไม่ได้จำกัดแค่บางฝ่าย แต่สามารถนำไปปรับใช้ได้ในทุกแผนกขององค์กร ยิ่งองค์กรสามารถ “กระจายการใช้ Automation” ได้กว้างเท่าไร องค์กรยิ่งมีความคล่องตัว (Agile) และแข่งขันได้สูงขึ้น

Customer Service

• AI Chatbot รับเรื่องร้องเรียน ➔ วิเคราะห์หัวข้อ ➔ ส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้านแบบ Intelligent Routing
• ระบบ Auto-Response สำหรับคำถามที่พบบ่อย เช่น การเช็กสถานะสินค้า การแก้ไขปัญหาเบื้องต้น
• Sentiment Analysis วิเคราะห์อารมณ์ลูกค้าจากข้อความ เพื่อกำหนด Priority ในการตอบสนอง

Finance & Accounting

• OCR (Optical Character Recognition) อ่านข้อมูลใบเสร็จ ใบแจ้งหนี้ เอกสารการเงินต่าง ๆ ➔ ตรวจสอบความถูกต้อง ➔ บันทึกลงระบบ ERP อัตโนมัติ
• ระบบ Auto-Approval Workflow สำหรับการอนุมัติค่าใช้จ่ายที่เข้าเกณฑ์ (เช่น เบิกค่าเดินทางไม่เกิน 2,000 บาท)

Human Resources (HR)

• ระบบ AI Screening คัดกรองเรซูเม่เบื้องต้น ➔ วิเคราะห์ Matching กับตำแหน่งงาน ➔ จัดลำดับผู้สมัครที่มีศักยภาพสูง
• Chatbot Recruitment Assistant รับสมัครงาน ตอบคำถามเบื้องต้น และนัดสัมภาษณ์ผ่าน Messaging Apps
• Employee Sentiment Analysis วิเคราะห์ Feedback พนักงานแบบอัตโนมัติจาก Survey และ Internal Communication

Sales & Marketing

• Lead Scoring Automation: วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอัตโนมัติ และให้คะแนนโอกาสปิดการขาย (Sales Readiness Score)
• Personalized Email Campaign: สร้างข้อความ Email แบบ Dynamic จาก AI เพื่อให้เหมาะกับพฤติกรรมแต่ละคน
• Social Listening AI: ตรวจสอบความคิดเห็นเกี่ยวกับแบรนด์บนโลกออนไลน์แบบอัตโนมัติ และแจ้งเตือนเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น

เทคนิคเสริมสำหรับองค์กรเริ่มต้น:

• ใช้ Low Code Platform เช่น n8n, Make.com เชื่อมระบบเดิม (CRM, ERP, CMS) เข้ากับ AI Service เช่น OCR, NLP, Prediction Model
• เลือกเริ่มต้นจาก Process ที่มีงาน Routine ปริมาณมากและสร้าง Pain Point ให้พนักงาน เช่น Approvals, Reports, Data Entry

📌 Intelligent Automation ไม่ได้แค่ลดภาระงาน แต่เปลี่ยนวิธีการทำงานทั้งระบบ — ทำให้องค์กร “ทำงานน้อยลง แต่ฉลาดขึ้น”

---

9. Change Management สำหรับโครงการ AI: ทำอย่างไรไม่ให้สะดุด

หนึ่งในสาเหตุหลักที่โครงการ AI ในองค์กรล้มเหลว ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีใช้ไม่ได้ แต่เพราะ คนไม่เปลี่ยนตาม

การทำ Change Management (การบริหารการเปลี่ยนแปลง) ให้ได้ผล จึงเป็นเรื่องสำคัญที่สุดในการทำ AI Transformation

5 แนวทางบริหารการเปลี่ยนแปลงเมื่อทำ AI Transformation

1. Start with Why:
   อธิบายให้ทุกคนเข้าใจว่า “ทำไมต้องทำ AI” และ “มันจะช่วยชีวิตการทำงานของคุณอย่างไร”
2. Involve Early:
   ดึงพนักงานเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่ต้น อย่าให้การเปลี่ยนแปลงเป็นเรื่องที่ “ถูกสั่ง” จากบนลงล่าง
3. Celebrate Small Wins:
   เมื่อมีโปรเจกต์ AI ใช้งานได้ผลจริง ให้จัดกิจกรรมยกย่อง แชร์ความสำเร็จในองค์กร เพื่อสร้างแรงกระตุ้นให้กว้างขึ้น
4. Upskill Continuously:
   อย่าคิดว่าการสอนครั้งเดียวพอ ต้องมีแผน Upskill & Reskill อย่างต่อเนื่อง
5. Build a Change Network:
   สร้างทีม “Change Agents” หรือ “AI Champions” กระจายอยู่ในแต่ละแผนก เพื่อเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงอย่างใกล้ชิด

ข้อผิดพลาดที่องค์กรต้องหลีกเลี่ยง

• มอง AI เป็นเรื่องของ “ฝ่ายไอทีอย่างเดียว”
• บังคับใช้เทคโนโลยี โดยไม่ให้คนเข้าใจหรือเห็นประโยชน์จริง
• ไม่มีระบบ Feedback หรือช่องทางเปิดรับความคิดเห็นจากพนักงาน

การเปลี่ยนแปลงที่ประสบความสำเร็จ ต้องไม่ใช่แค่เรื่องของ “เทคโนโลยีถูกต้อง” แต่ต้องเป็นเรื่องของ “คนยอมรับ และใช้มันอย่างเต็มใจ”

---

10. การทำระบบ AI Automation Low Code ในองค์กรเอง (Build vs Buy vs Partner)

หนึ่งในคำถามสำคัญที่ทุกองค์กรต้องตอบเมื่อเริ่มต้น AI Transformation ก็คือ

เราควร “สร้างเอง (Build)”, “ซื้อระบบสำเร็จ (Buy)”, หรือ “จับมือกับพาร์ทเนอร์ (Partner)”?

โดยเฉพาะในยุคที่เครื่องมือ Low Code / No Code และ AI as a Service กำลังพัฒนาเร็วมาก การตัดสินใจเรื่องนี้มีผลต่อทั้ง ความเร็วในการเปลี่ยนแปลง, ต้นทุน, และ ความยืดหยุ่นระยะยาว ขององค์กร

---

1. Build (พัฒนาระบบเอง

เหมาะสำหรับ:

• องค์กรขนาดใหญ่ที่มีทีม Tech, Data Science และ IT Infrastructure ที่แข็งแกร่ง
• ต้องการระบบที่ Customization สูง หรือมีความต้องการเฉพาะที่ SaaS ทั่วไปตอบไม่ได้

ข้อดี:

• ได้ระบบที่ตรงตามความต้องการ 100%
• ควบคุมข้อมูล ความปลอดภัย และการพัฒนาต่อได้อย่างเต็มที่

ข้อเสีย:

• ใช้เวลานาน
• ต้องลงทุนสูง ทั้งคน เงิน และเวลา
• ความเสี่ยงด้าน Skill Shortage (ถ้า Developer ลาออก ระบบอาจสะดุด)

2. Buy (ซื้อระบบสำเร็จ

เหมาะสำหรับ:

• องค์กรที่ต้องการความรวดเร็วในการเริ่มต้น
• มีงบประมาณที่ชัดเจน และสามารถปรับวิธีทำงานตามระบบสำเร็จรูปได้

ข้อดี

• เริ่มใช้งานได้เร็ว
• ระบบผ่านการทดสอบการใช้งานในตลาดมาแล้ว
• มี Support, Maintenance จากผู้ขาย

ข้อเสีย:

• ความยืดหยุ่นต่ำ
• อาจติด Lock-in กับ Vendor
• ไม่สามารถปรับแต่งได้ลึกตามความต้องการองค์กร

3. Partner (จับมือกับพันธมิตร)

เหมาะสำหรับ:

• องค์กรที่อยากได้ประสบการณ์จากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง
• ต้องการผสมผสานระหว่าง Customization บางส่วน และความรวดเร็วบางส่วน
• อยากสร้าง Center of Excellence ร่วมกับ Partner เพื่อพัฒนา AI Skill ภายในองค์กรด้วย

ข้อดี:

• ได้ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญภายนอก
• ลดความเสี่ยงเรื่อง Technology Obsolescence
• องค์กรสามารถเรียนรู้ และต่อยอดได้ในระยะยาว

ข้อเสีย:

• ต้องบริหารความสัมพันธ์กับ Partner ให้ราบรื่น
• มีต้นทุนด้านการบริหารสัญญา และการควบคุมคุณภาพงาน

Low Code/No Code กับการตัดสินใจ Build vs Buy vs Partner ในยุคนี้ การมีเครื่องมือ Low Code/No Code เช่น

• n8n (Workflow Automation)
• Make.com (Integration Platform)
• Retool, Bubble, Zapier AI

ทำให้องค์กรสามารถ “เร่ง Prototype” และ “ขยาย Automation” ได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเริ่มจาก 0 เสมอไป

แนวทางที่แนะนำสำหรับองค์กรส่วนใหญ่:

• เริ่มต้นด้วยการ Buy หรือใช้ Low Code Platform ทดลองทำ Pilot/Prototype
• เมื่อมีประสบการณ์และ Data Insight แล้ว ค่อย Build โซลูชันที่จำเป็นจริง ๆ
• ใช้ Partner เป็นผู้ช่วยในการ Training และวาง Roadmap ร่วมกัน เพื่อเสริม Skill ภายในทีม

---

ติดต่อขอรับคำปรึกษาด้านการใช้ AI กับ MarTech

• ให้คำปรึกษาตั้งแต่การวาง Technology Roadmap
• การเลือกเครื่องมือที่ตอบโจทย์ธุรกิจที่สุด
• การวาง Data Foundation ให้รองรับสเกลของธุรกิจ
• การ Implement Platform อย่างมีระบบ
• การทำ Change Management และการติดตามการ Adoption
• ควบคุมการบริหารโครงการด้วยผู้มีประสบการณ์ตรง

Email : [email protected]