ธุรกิจใช้ AI อย่างไรให้ลดต้นทุน-ทำเงินได้จริง กูรูชี้ 3 ปัจจัยต้องมี

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังลดข้อจำกัดในการทำธุรกิจ เมื่อความสามารถที่เคยต้องอาศัยทั้งเงินทุน ทีมเทคโนโลยี และทักษะเฉพาะทาง เริ่มถูกรวมไว้ในเครื่องมือที่คนทั่วไปเข้าถึงได้ วันนี้คนที่ไม่ใช่ developer ก็สามารถใช้ AI สร้างเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน หรือบริการขึ้นมาเองได้ ทำให้หลายคนสามารถเริ่มธุรกิจเล็ก ๆ เพื่อจับตลาดเฉพาะกลุ่ม (niche market) ที่ในอดีตอาจเล็กเกินกว่าจะคุ้มต่อการลงทุนพัฒนาซอฟต์แวร์ และเปลี่ยนความต้องการเล็ก ๆ ของลูกค้าให้กลายเป็นธุรกิจที่สร้างรายได้ได้จริง

ในอีกด้าน AI กำลังเปลี่ยนวิธีทำงานของธุรกิจที่มีอยู่เดิม ทั้งธุรกิจขนาดเล็ก ขนาดกลาง และขนาดใหญ่ ตั้งแต่การค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างคอนเทนต์ การดูแลลูกค้า ไปจนถึงการทำงานหลังบ้านที่ต้องทำซ้ำเป็นประจำ เมื่อ AI สามารถรับงานต่อเนื่องเป็นกระบวนการ วางแผน ลงมือทำ และตรวจสอบผลลัพธ์ได้เอง ธุรกิจจึงมีโอกาสลดเวลาที่ใช้กับงานเดิม เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และนำทรัพยากรที่มีอยู่ไปทำงานที่สร้างมูลค่ามากขึ้น หรือขยายธุรกิจ

ในวันที่ AI เป็นเทคโนโลยีที่เข้าถึงได้ทั่วไป ธุรกิจจะใช้ AI อย่างไรให้เกิดประโยชน์จริง อะไรคือแต้มต่อที่จะทำให้ธุรกิจใช้ AI ได้ดีกว่าคู่แข่ง SPOTLIGHT ขอชวนมาหาคำตอบจาก ผศ.ดร.ธรรณพ อารีพรรค ผู้อำนวยการศูนย์บริการทางวิชาการ และอาจารย์ประจำวิทยาลัยนวัตกรรมดิจิทัลเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยรังสิต และผู้ร่วมก่อตั้งกลุ่ม Claude Thailand Community ที่ได้ให้สัมภาษณ์อย่างเจาะลึกในรายการ Business Survivor ของ SPOTLIGHT

AI Agent ตัวช่วยทำงานอัตโนมัติ ไม่ต้องสั่งทีละขั้น

ผศ.ดร.ธรรณพเริ่มจากอธิบายพัฒนาการของ AI ว่า หากย้อนกลับไปเมื่อ 3-4 ปีก่อน AI ที่ได้รับความนิยมอย่างมากคือ Generative AI ซึ่งสามารถเรียนรู้ข้อมูลหลากหลายรูปแบบแล้วสร้างผลลัพธ์ออกมาตามข้อมูลที่เรียนรู้ เช่น หากเรียนรู้ข้อความก็สามารถสร้างหรือตอบข้อความ หากเรียนรู้ภาพก็สามารถสร้างภาพได้ โดย ChatGPT เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทำให้คนทั่วไปเข้าถึง AI ในลักษณะนี้ได้อย่างแพร่หลาย

แต่ ณ วันนี้ AI พัฒนาไปไกล จากเดิมเป็นเครื่องมือสำหรับสนทนา หรือ Conversation AI ที่ผู้ใช้ต้องป้อนคำสั่งและรอรับผลลัพธ์ มาเป็น AI Agent ที่สามารถรับโจทย์เป็นงาน แล้ววางแผนขั้นตอนการทำงาน รวบรวมข้อมูล ลงมือทำ ตรวจสอบและปรับปรุงผลลัพธ์ด้วยตัวเอง ทำให้บทบาทของ AI เปลี่ยนจากเครื่องมือที่ช่วยตอบคำถามมาเป็นผู้ช่วยที่สามารถรับงานไปจัดการให้เป็นชิ้นเป็นอัน

ตัวอย่างเช่น หากต้องการทำรายงาน จากเดิมที่อาจใช้ AI ช่วยค้นข้อมูลและเขียนข้อความ แล้วผู้ใช้ต้องคัดลอกข้อมูลไปจัดลง Word หรือ PowerPoint เอง แต่ AI Agent สามารถรับโจทย์แล้วจัดการกระบวนการต่อให้ โดยผลลัพธ์อาจออกมาเป็นไฟล์ Word หรือ PowerPoint ที่พร้อมนำไปใช้งาน

ความเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้วิธีใช้ AI ในธุรกิจเปลี่ยนตาม เพราะผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องคอยสั่งงานทีละขั้นเหมือนที่ผ่านมา แต่สามารถมอบหมายเป้าหมายหรือโจทย์ให้ AI ไปจัดการ workflow ที่อยู่เบื้องหลังได้ ส่งผลให้กระบวนการที่เคยต้องใช้คนทำหลายขั้นตอน มีโอกาสทำได้เร็วขึ้นและใช้แรงงานคนน้อยลง

เปลี่ยนงานประจำทุกเช้า เป็น Workflow ให้ AI ทำแทน

หนึ่งใน use case หรือการใช้งานจริงที่ ผศ.ดร.ธรรณพยกตัวอย่าง คือ การนำ AI Agent มาจัดการกระบวนการติดตามข่าวสาร ซึ่งเดิมเป็นงานที่ต้องทำด้วยตัวเองทุกวัน ตั้งแต่การค้นหาข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ รวบรวมข่าว เก็บแหล่งอ้างอิง ไปจนถึงสรุปข้อมูล

แทนที่จะต้องทำทีละขั้นตอน สามารถกำหนด workflow ให้ AI จัดการงานเหล่านี้ต่อเนื่องกันได้ เช่น สั่งให้เวลา 07.00 น. ไปค้นหาข่าวตามโจทย์ที่กำหนด เก็บ reference สรุปข้อมูล บันทึกไว้ในที่ที่กำหนด พร้อมส่งเข้า Line เมื่อสร้างและบันทึก workflow ไว้แล้ว กระบวนการนี้สามารถทำงานแบบ automation ได้ทุกวัน โดยผู้ใช้งานไม่ต้องกลับมาสั่งใหม่ทุกเช้า

ตัวอย่างการใช้งานนี้สามารถนำไปปรับกับธุรกิจได้เช่นกัน ผศ.ดร.ธรรณพ แนะนำว่า workflow ที่ธุรกิจต้องทำเป็นประจำ อาจเริ่มจากการถอดออกมาเป็นขั้นตอน Step 1, 2, 3, 4 หรือถอดออกมาในรูปแบบคู่มือปฏิบัติงาน เมื่อเห็นกระบวนการชัดแล้ว จึงค่อยนำ AI เข้ามาช่วยเปลี่ยนกระบวนการเหล่านั้นให้ทำงานได้อัตโนมัติมากขึ้น

เมื่อธุรกิจสามารถถอด workflow ออกมาเป็นขั้นตอนได้แล้ว ข้นต่อมา คือ การเปลี่ยนกระบวนการเหล่านั้นให้กลายเป็น skill หรือทักษะเฉพาะทางที่ AI สามารถเรียกใช้งานซ้ำได้ ไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่ทุกครั้ง และ skill ที่สร้างขึ้นมานั้นสามารถส่งต่อให้เพื่อนร่วมงานหรือลูกน้องนำไปใช้ได้ ทำให้คนอื่นสามารถทำงานตามกระบวนการเดียวกันได้ โดยไม่จำเป็นต้องเริ่มเรียนรู้หรือคิดวิธีทำงานขึ้นมาใหม่

ไม่ต้องเป็น Developer ก็สร้างบริการจาก AI ได้

อีก use case ที่น่าสนใจ คือ การใช้ AI ช่วยสร้างเว็บไซต์หรือ Software as a Service (SaaS) สำหรับธุรกิจหรือบริการเฉพาะกลุ่ม โดยเฉพาะเมื่อเครื่องมืออย่าง Claude Code เข้ามาช่วยให้คนที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโค้ด (coding) สามารถสร้าง software ตามโจทย์ที่ต้องการได้ โดยผู้ใช้สามารถบอกความต้องการและให้ AI สร้างขึ้นมา จากนั้นค่อย ๆ แสดงความคิดเห็น เพื่อให้ Claude Code ปรับแก้จนได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ผศ.ดร.ธรรณพบอกว่า ประเด็นที่น่าสนใจอยู่ที่ต้นทุนในการสร้างบริการ เพราะในอดีตหากต้องการทำ SaaS อาจต้องจ้าง developer และมีต้นทุนหลักแสนบาท แต่ปัจจุบันคนที่ไม่ได้เป็น developer ก็สามารถใช้ AI Assistant ที่ช่วยเขียน code สร้าง software ได้เอง ทำให้ต้นทุนเริ่มต้นลดลง

เมื่อทำให้ต้นทุนในการพัฒนาต่ำลง ตลาด niche ที่เคยไม่คุ้มในการทำ software ก็อาจกลายเป็นตลาดที่น่าสนใจขึ้นได้ ตัวอย่างหนึ่งคือบริการช่วยสร้าง prompt สำหรับการ generate รูป ซึ่งเป็นโจทย์เฉพาะกลุ่ม ผู้ให้บริการอาจสร้างเว็บไซต์ให้ลูกค้าเข้ามาจ่ายเงิน แล้วช่วยคิด prompt ให้เหมาะกับภาพที่ต้องการ แม้เป็นบริการเล็ก ๆ แต่หากมีลูกค้ากลุ่มที่ต้องการและยอมจ่าย ก็สามารถสร้างรายได้จากตลาด niche ได้

อยากลงทุน AI ในองค์กร เริ่มจาก Pilot และวัด ROI ก่อน

สำหรับองค์กรที่กำลังคิดว่าจะลงทุนกับ AI หรือของบประมาณจากผู้บริหารเพื่อพัฒนาทักษะ AI ให้กับพนักงาน ผศ.ดร.ธรรณพ มองว่าอาจไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการลงทุนครั้งใหญ่ เพราะสามารถเริ่มจากการทดลองในกลุ่มเล็ก ๆ หรือทำเป็น pilot และ sandbox ก่อน แล้วค่อยดูผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง

แม้ปัจจุบันจะมีเครื่องมือ AI ที่เปิดให้ใช้งานได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย แต่ ผศ.ดร.ธรรณพบอกว่า เหตุผลหนึ่งที่องค์กรต้องพิจารณาการใช้แพ็กเกจสำหรับองค์กร คือเรื่องข้อมูล เพราะการใช้งานในระดับบริษัทมีข้อมูลสำคัญของลูกค้าและธุรกิจเข้ามาเกี่ยวข้อง จึงต้องพิจารณาเรื่องสิทธิการใช้งานและการปกป้องข้อมูลให้เหมาะสม โดยเครื่องมือ AI สำหรับองค์กรจะมีแพ็กเกจที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานในองค์กร พร้อมมาตรการด้านการปกป้องข้อมูลที่เหมาะสมกับการนำข้อมูลธุรกิจมาใช้งาน

ส่วนการคุยกับผู้บริหารเรื่อง ROI อาจเริ่มจากบอกประโยชน์ 3 เรื่องหลัก ได้แก่ (1) การลดระยะเวลาการทำงาน (2) การเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดในการทำงาน และ (3) การเพิ่มรายได้ หากสามารถกำหนดออกมาเป็นตัวเลขได้ว่า ลงทุน AI เท่าไร แล้วคาดว่าจะลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ หรือสร้างรายได้เท่าไร ก็จะช่วยให้การนำเสนอมีความชัดเจนขึ้น

แนวทางที่อาจารย์เสนอคือเริ่มจากโจทย์เล็ก ๆ ก่อน เช่น เลือกทีม 5-10 คน หรือเลือกกระบวนการบางอย่างมาทดลอง แล้วกำหนด KPI หรือ ROI ที่ต้องการวัด จากนั้นดูว่าผลที่เกิดขึ้นเป็นไปตามเป้าหรือไม่ หากได้ผลจึงค่อยขยายการใช้งานไปยังส่วนอื่นขององค์กร

ใช้ AI ให้เหนือคู่แข่ง ต้องมี คน-ข้อมูล-Workflow ที่ดี

เมื่อเครื่องมือ AI สามารถเข้าถึงได้จากทั่วโลก ความแตกต่างของธุรกิจจึงไม่ได้อยู่แค่ว่าใครมี AI หรือใช้ AI ตัวไหน เพราะหากหลายธุรกิจซื้อเครื่องมือเดียวกัน ความสามารถพื้นฐานก็ใกล้เคียงกัน สิ่งที่ทำให้แต่ละองค์กรใช้ AI ได้แตกต่างกันจึงอยู่ที่วิธีนำมาใช้

ผศ.ดร.ธรรณพ มองว่ามี 3 เรื่องที่สำคัญที่จะสร้างความแตกต่างหรือสร้างแต้มต่อ เรื่องแรก คือ ‘คน’ โดยเฉพาะคนที่มีความเชี่ยวชาญในธุรกิจหรือสายงานนั้น ๆ เพราะความรู้และประสบการณ์จะช่วยให้รู้ว่าอะไรคือผลลัพธ์ที่ดี และสามารถนำ AI ไปใช้ได้ตรงจุดกว่าคนที่ไม่มีความเชี่ยวชาญ

เรื่องที่สอง คือ ‘ข้อมูล’ เพราะแต่ละบริษัทมีข้อมูลที่แตกต่างกัน บางบริษัทมีฐานข้อมูลเฉพาะ ข้อมูลลูกค้า หรือข้อมูลเชิงลึก (insight) ที่คู่แข่งไม่มี ข้อมูลและบริบทเหล่านี้จึงสามารถนำมาเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานร่วมกับ AI และช่วยให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความเฉพาะกับธุรกิจมากขึ้น

เรื่องสุดท้าย คือ ‘workflow’ ซึ่งเป็นวิธีการทำงานเฉพาะของแต่ละองค์กร เช่น ทำอย่างไรให้ผลิตวิดีโอได้เร็วขึ้น ทำอย่างไรให้คุณภาพได้ตามต้องการ หรือทำอย่างไรให้ต้นทุนต่ำลง workflow เหล่านี้คือสิ่งที่อยู่เบื้องหลังการนำ AI ไปใช้งานให้เกิดผลจริง

ดังนั้น หากธุรกิจต้องการใช้ AI ให้สร้างความแตกต่าง องค์ประกอบที่ธุรกิจควรมี คือ คนที่มีความเชี่ยวชาญ ข้อมูลและบริบทที่ธุรกิจมีอยู่ และ workflow ที่เหมาะกับตัวเอง ก่อนนำ workflow เหล่านั้นไปทำ automation หรือเปลี่ยนเป็น skill เพื่อให้ใช้งานซ้ำและส่งต่อให้ทีมได้

เริ่มจาก ‘คอขวด’ ของธุรกิจ แล้วค่อยให้ AI เข้าไปช่วย

สำหรับผู้ประกอบการที่ยังไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นตรงไหน ผศ.ดร.ธรรณพ เสนอว่าอย่าเพิ่งเริ่มจากการพยายามใช้ AI ให้ครบทุกอย่าง แต่ให้เริ่มจากการมองหาคอขวดของธุรกิจก่อน แล้วลิสต์ออกมาว่างานไหนใช้เวลามาก งานไหนต้องทำซ้ำ หรือกระบวนการไหนที่ทำให้ธุรกิจเดินช้าลง

จากนั้นเลือกเพียงหนึ่งโจทย์มาทดลองใช้ AI ก่อน เมื่อเห็นผลแล้วจึงค่อยขยายไปใช้กับงานอื่น และเมื่อเห็นว่างานหลายส่วนสามารถใช้ AI ช่วยได้ ก็นำมาเชื่อมเป็น workflow เดียวกัน จากนั้น เมื่อ workflow ทำงานได้ดีแล้ว จึงค่อยเปลี่ยนเป็น skill เพื่อให้เจ้าของธุรกิจสามารถเรียกใช้ได้ทุกวัน และเมื่อมั่นใจว่าใช้งานได้จริง ก็สามารถส่งต่อให้ลูกน้องหรือทีมงานใช้กระบวนการเดียวกันได้