AI ในธุรกิจ ใช้โมเดลเดียวกัน ทำงานแบบเดียวกัน แต่ทำไมประสิทธิภาพต่างกัน?
ในยุคที่ทุกองค์กรต่างนำ AI ในธุรกิจ เข้ามาขับเคลื่อนองค์กร ตั้งแต่ระดับ Generative AI ที่เป็น LLM ไปจนถึง Agentic AI ที่มีความซับซ้อน มีความสามารถมากขึ้น แต่ก่อนจะไปถึงขั้นนั้น ทุกวันนี้หลายบริษัทกลับเริ่มต้นจากการติดหล่มความเชื่อที่ว่า “AI ต้องใช้ตัวที่โมเดลเทพที่สุด ฉลาดสุด ใหม่สุด เพื่อช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้” ซึ่งความเชื่อนี้อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างความเสียหาย และทำให้หลายบริษัทสูญเสียเงินลงทุนไปอย่างน่าเสียดาย แถมไม่ได้ประสิทธิภาพเต็มพิกัดเท่าที่ควรจะได้ แทนที่จะเป็นแรงส่งที่ช่วยให้ธุรกิจก้าวหน้าตามเป้าหมายอย่างแท้จริง
เพื่อให้บทความนี้เราเห็นภาพตรงกันตั้งแต่ตอนต้นเรื่อง เราจะยกตัวอย่างเคสที่สามารถเกิดขึ้นจริงได้ (และอาจเกิดขึ้นแล้วในทุกวันนี้) เมื่อบริษัท 2 แห่งเลือกใช้ AI Model เดียวกัน และสั่งให้ทำงานประเภทเดียวกัน แต่ผลลัพธ์ที่ได้กลับต่างกันอย่างน่าตกใจถึง 3 เท่า
บริษัท A สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้เพียง 25%
บริษัท B สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานพุ่งสูงถึง 75%
อยากรู้ไหมว่า อะไรคือจุดเปลี่ยนที่ทำให้การใช้ AI ในธุรกิจครั้งนี้ของทั้งสองบริษัทมีความแตกต่างกันถึง 3 เท่า ทั้งที่โมเดลที่ใช้ก็มีความฉลาดเท่ากัน ทำงานแบบเดียวกัน ซึ่งคำตอบไม่ได้อยู่ที่ตัวเทคโนโลยี แต่อยู่ที่กระบวนการ (Process) และวิธีการ (Solution) ของธุรกิจต่างหาก
ข้อผิดพลาดของการใช้ AI ในธุรกิจ ทำให้ไม่ได้ผลเท่าที่ควรจะเป็น
บริษัท A เพิ่มประสิทธิภาพงานจากการใช้ AI ได้แค่ 25% เพราะเน้นใช้แรง ไม่เน้นระบบ
สาเหตุที่บริษัท A ได้รับประโยชน์จากการใช้ AI ในธุรกิจน้อยกว่าอีกแห่ง เป็นเพราะมุมมองต่อ AI ที่เห็นเป็นเพียง “เครื่องมือผลิตงานตามสั่ง”
พนักงานต่างคนต่างสั่ง (Lack of Standard Prompts)
เมื่อไม่มีการวางระบบส่วนกลาง ไม่มีการกำหนดมาตรฐานว่าควรใช้ AI อย่างไรให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี สามารถใช้งานได้จริง พนักงานแต่ละคนจึงคิด Prompt สั่ง AI อย่างอิสระ (แถมยังใช้งานตามความเข้าใจส่วนบุคคลเสียด้วย ในกรณีนี้ใครมีทักษะก็ถือว่าโชคดีไป) ผลลัพธ์ที่ได้จาก AI จึงไม่มีความเสถียร บางวันผลงานดี บางวันผลงานแย่ จนไม่สามารถควบคุมมาตรฐานขององค์กรได้
เสียเวลาตรวจทานและแก้ไข (High Human Intervention)
เนื่องจาก AI ทำงานด้วยหลักคณิตศาสตร์ และความน่าจะเป็น เขาไม่ใช่มนุษย์ จึงไม่มีความเข้าใจในบริบท (Context) ขององค์กรตั้งแต่ต้น ไม่รู้จักลูกค้า ไม่รู้ว่าบริษัททำอะไร ผลงานที่ส่งออกมาจึงใช้งานจริงไม่ได้ทันที พนักงานยังต้องไล่แก้ไขคำผิด ปรับคำ และตรวจสอบใหม่เกือบทั้งหมด สุดท้ายแล้วช่วยลดเวลาทำงานได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้น
ถอดความสำเร็จการใช้ AI ในธุรกิจ
บริษัท B ปลดล็อกประสิทธิภาพได้มากถึง 75% ด้วยการเน้น Process และ Solution ซึ่งเป็นขั้นตอนที่บริษัท A มองข้ามไปในตอนเริ่ม
ในทางกลับกัน บริษัท B สามารถดึงศักยภาพของ AI ในธุรกิจออกมาได้สูงกว่า เพราะมอง AI เป็น “ส่วนหนึ่งของสายพานการทำงาน” ในองค์กร เริ่มคิดว่าจะทำยังไงให้ทั้งคนและ AI ทำงานร่วมกันได้ลื่นไหล ปลอดภัย ไว้ใจได้
การออกแบบ Workflow ที่มีระบบ (Structured Process Design)
บริษัท B มีการรื้อกระบวนการ (Redesign Process) และกำหนดขั้นตอนใหม่ในการทำงานร่วมกับ AI อย่างชัดเจน ตั้งแต่ต้นจนจบ ได้แก่
- ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล: ป้อน Data Context ของธุรกิจให้ AI เข้าใจล่วงหน้า ตอบได้ว่าบริษัทประกอบกิจการอะไร ใครเป็นลูกค้า วิธีการคิดตัดสินใจของบริษัทควรจะเป็นอย่างไร
- ขั้นตอนการประมวลผล: ใช้ชุดคำสั่ง หรือ Prompt Template ส่วนกลางที่ผ่านการทดสอบแล้ว เพื่อเพิ่มความสเถียรให้กับผลลัพธ์จากการใช้ AI
- ขั้นตอนการตรวจสอบ: เหลือหน้าที่แค่ ตรวจทานและอนุมัติ แทนที่จะต้องทำเองทั้งหมด เป็นการสร้างรูปแบบการทำงานโดยมี Human-in-the-loop ตรงตามเงื่อนไขความปลอดภัย สามารถตรวจสอบได้ 100%
สรุป อยากให้ AI ในธุรกิจทำงานได้เต็ม 100% ต้องเริ่มที่โครงสร้างองค์กร
หากธุรกิจของคุณกำลังวางแผนจะนำ AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในองค์กร อย่าเริ่มต้นด้วยคำถามว่า “AI ตัวไหนน่าซื้อในตอนนี้” แต่ให้เริ่มตั้งคำถามว่า “เราจะปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงานและสร้าง Solution อย่างไร เพื่อให้พนักงานและ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด?” อ่านบทความ วิธีการ Transform ธุรกิจด้วยเทคโนโลยี AI ต่อได้ที่นี่
หรือให้ AIGEN (ไอเจ็น) ที่เป็นผู้ออกแบบและพัฒนาโซลูชัน Enterprise AI ที่ตอบโจทย์การทำงานเฉพาะทางของแต่ละธุรกิจ ด้วยระบบรักษาความปลอดภัยของข้อมูลขั้นสูงสุด มั่นใจได้ว่าถูกต้องตามหลักการกำกับดูแลกิจการที่ดี (Governance) เปลี่ยนความเสี่ยงให้เป็นข้อได้เปรียบทางธุรกิจอย่างมั่นใจ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญจากเรา
FAQ เกี่ยวกับประสิทธิภาพการใช้ AI ในธุรกิจ
Q: ทำไมใช้ AI โมเดลเดียวกัน แต่ผลลัพธ์และความแม่นยำถึงไม่เท่ากัน?
A: เกิดจากความแตกต่างด้าน Context (ความรู้ที่ป้อนให้ AI) และ Prompt Quality (คุณภาพของคำสั่ง) บริษัทที่จัดเตรียมข้อมูลเบื้องหลังได้ดีและมีคำสั่งที่เป็นมาตรฐานกลาง จะได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำและตรงโจทย์ธุรกิจมากกว่า
Q: การทำ Process Design สำหรับ AI เริ่มต้นอย่างไรดี?
A: เริ่มต้นจากการลิสต์ขั้นตอนการทำงานในปัจจุบันออกมาให้ละเอียด จากนั้นมองหาจุดที่เป็นคอขวดหรือจุดที่พนักงานต้องทำซ้ำ ๆ แล้วออกแบบขั้นตอนใหม่ โดยระบุให้ชัดเจนว่าจุดไหนให้ AI ทำ และจุดไหนที่ต้องใช้มนุษย์ตรวจสอบ
Q: Prompt คืออะไร?
A: Prompt คือ คำสั่งหรือข้อความที่ป้อนให้ AI เพื่อนำทางให้ระบบสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องและตรงใจ โดย Prompt ที่ดีต้องชัดเจน มีบริบท และระบุเป้าหมายเจาะจง ตัวอย่าง “เขียนอีเมลเสนอราคาและปิดการขาย Enterprise AI สำหรับลูกค้าที่เคยบ่นเรื่อง ‘พนักงานเสียเวลากับงานเอกสาร’ โดยแสดงให้เห็นว่า AI ของเราจะเข้าไปช่วยลดเวลาทำงานลง 50% ได้อย่างไร พร้อมเสนอสิทธิพิเศษส่วนลด 15% หากเซ็นสัญญาภายในสัปดาห์นี้ ลงท้ายด้วยการชวนนัดประชุมสั้นๆ 10 นาทีเพื่อสรุปสัญญา”
