ความแตกต่างของการใช้ AI ในธุรกิจกับการใช้แบบส่วนตัว

ในเมื่อ Generative AI อย่าง Gemini หรือ ChatGPT เก่งขนาดนี้แล้ว ทำไมเรายังต้องจ้างคุณอีกล่ะ? เราให้คนของเราพิมพ์ Prompt เองก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นการอ่านเอกสาร ตรวจสอบข้อมูล สรุปผลรายงาน หรือแม้กระทั่งช่วยตัดสินใจบางเรื่อง เช่น ตรวจจับการทุจริต (Fraud Detection)

ฟังดูเหมือนเป็นคำถามง่ายๆ แต่คำตอบกลับซ่อนรายละเอียดและมุมมองที่ลึกกว่าที่คิด

ในบทความนี้ ผมอยากชวนคุณมาสำรวจ ข้อดี ข้อจำกัด และช่องว่าง ของการใช้งาน AI ในลักษณะนี้ในโลกธุรกิจ ซึ่งผมขอเรียกมันว่า “การใช้แบบตัวต่อตัว” (One-on-One Usage) เพื่อให้เราเข้าใจว่ารูปแบบนี้เหมาะกับงานแบบไหน และเมื่อไหร่ที่ธุรกิจควรเสริมด้วยโซลูชันหรือผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเติม

ต้องบอกก่อนว่า ChatGPT หรือ Gemini ในฐานะผลิตภัณฑ์นั้น ถูกออกแบบมาในลักษณะ B2C (Business-to-Consumer) จุดเด่นของมันคือ แม้ผู้ใช้จะไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีเลย ก็สามารถเริ่มใช้งานได้ทันที เพียงแค่พิมพ์คำถาม หรือที่เราเรียกว่า Prompt

แต่เดี๋ยวก่อน… จะจริงหรือเปล่านะ? ว่าคนทำงานในองค์กรของเราสามารถ “ถาม” หรือ “สั่ง” AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพจริงๆ

ทุกวันนี้ ความสามารถของ Generative AI ก้าวไปไกลจนเราสามารถ คุยกับเอกสาร ได้แล้ว เช่น แค่โหลดไฟล์เข้าไปใน Notebook LLM ก็สามารถสนทนากับ AI เพื่อให้สรุปเนื้อหา (Summary) หรือดึงข้อมูลที่ต้องการออกมาได้ทันที

ที่สำคัญ Use Case ที่พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จและเป็นที่นิยมไปทั่วโลกสำหรับ LLM (Large Language Model) ก็คือการนำมาใช้เพื่อ

• ถาม (ค้นหาข้อมูลเชิงลึก)
• เขียน (บทความ, โครงร่าง, เนื้อหาโฆษณา ฯลฯ)
• สรุป (รายงาน, บทความ, เอกสารประชุม)
• ริเริ่ม (แนวคิด, ไอเดียโครงการ, โครง Proposal)

สิ่งเหล่านี้ช่วยเพิ่ม Productivity ให้กับองค์กรได้อย่างมหาศาล จนกลายเป็นเครื่องมือที่ใช้อยู่แทบทุกมุมโลกแล้วในตอนนี้

น่าเสียดายที่การทำงานจริงในโลกธุรกิจ ไม่ได้มีลักษณะการใช้งาน AI แบบง่ายๆ เสมอไป

จริงอยู่… งานบางประเภทเหมาะกับการใช้ AI แบบ “ตัวต่อตัว” อย่างมาก เช่น

• อยากเขียน Marketing Content ก็เพียงสมัครใช้ Wrapper Application ที่ต่อยอดจาก OpenAI GPT API โดยตรง ไม่ต้องเสียเวลาและงบประมาณไปจ้าง Tech Solution Provider ให้สิ้นเปลือง
  
• หรือต้องการติวหนังสือ ก็ใช้ Notebook LLM ที่ออกแบบมาเพื่อคุยกับเอกสารและตอบโจทย์นี้โดยเฉพาะ

แต่ในหลายกระบวนการทางธุรกิจ หากปรับวิธีใช้งานเป็นแบบ “Fully Embedded” หรือ “Deeply Integrated” จะสามารถยกระดับ Productivity จนไปถึงขั้น Automate งานได้จริง ตั้งแต่การรับข้อมูล วิเคราะห์ ตัดสินใจ ไปจนถึงสั่งการให้ระบบอื่นทำงานต่ออย่างไร้รอยต่อ

นี่คือเหตุผลว่าทำไมหลายองค์กรยังคงต้องการ ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI Solutions เพื่อออกแบบและทำให้การฝัง AI เข้ากับ Workflow ขององค์กรเกิดขึ้นได้จริง

ข้อจำกัดของการใช้งาน AI แบบ “ตัวต่อตัว” คือ

1. ไม่สามารถ scale เพิ่มความสามารถของ workflow หรือกระบวนการทางธุรกิจนั้นให้จบในตัวได้ แต่ต้องยอมรับว่าพอจะเป็นไปได้ที่เราจะเห็น worker นั่งหน้าจอ แล้วสั่ง คุยกับ AI agent ผ่านหน้า web application อย่างที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน แล้วรอให้ Agent คิด ทำงาน หรือคอยให้ password คอนเฟิร์มการ execute เครื่องมือหรือ transaction กับ agent ที่กลับมาถาม จนกว่างานทั้ง workflow จะเสร็จก็ถือว่าเป็น Operating Model ที่เป็นไปได้
2. ไม่ฝังไปกับระบบและกระบวนการที่สุดท้ายอาจจะทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นอัตโนมัติได้ตั้งแต่ต้นจนจบ
3. การจัดการรูปแบบของข้อมูลทั้งขาเข้าและขาออก อาจมีปัญหาใช้งานไม่ได้กับตัว AI agent เอง หรือ ระบบอื่นที่ต้องนำข้อมูลจาก AI agent ไปใช้ต่อ เช่น ไม่ได้จัดอยู่ในรูปแบบที่ใช้ด้วยกันได้ (compatible) หรือไม่มีการจัดการกับข้อยกเว้นที่อาจเกิดขึ้นได้ (exception handling)
4. ขึ้นกับความสามรถของแต่ละผู้ใช้งาน ควบคุมคุณภาพยาก เมื่อต่างคนต่างใช้ อาจเกิดความไม่เหมือนกันกับผลลัพธ์สุดท้ายในการใช้งาน แม้อาจมีการทำ Prompt Template Collection ไว้ให้ใช้ก็ตาม
5. การควบคุมความปลอดภัยในการใช้งานบางรูปแบบ โดยเฉพาะเรื่องจำเพาะของธุรกิจนั้นๆ worker อาจไม่ aware มากพอ และ Commercial General-purpose AI เหล่านี้ก็ไม่ได้ป้องกันไว้ เช่น หากถามเรื่องการฝ่าฝืนกฎระเบียบเรื่องการคืนเงิน AI อาจตอบผิดหรือคลุมเครือ ทำให้ผู้ใช้นำคำตอบผิดๆไปใช้โดยไม่มีการเฝ้าระวัง เคสที่ผู้ใช้คุยกับ ChatGPT เองจนได้ข้อสรุปว่าควรเลิกกินเกลือโซเดียมคลอไรด์ แต่ไปกินโซเดียมโบรไมด์แทนได้ (ซึ่งเป็นพิษ) ส่งผลเสียต่อสุขภาพขั้นรุนแรง ก็เกิดขึ้นมาแล้ว
6. ความเฉพาะเจาะจงในงานบางอย่าง เจ้า AI ที่มีอยู่เหล่านี้ก็ยังทำไม่ได้ (แล้วเราควรจะเชื่อมันขนาดไหน เช่น การดูภาพถ่ายบัตรประชาชนว่าเป็นของปลอมมั้ย หรือการตัดสินใจด้วยความรู้ทางการแพทย์เฉพาะทาง โดยเฉพาะเมื่อเราต้องอาศัย judgement ของแต่ละ worker ของเราในการนำผลจาก AI ไปใช้) สุดท้ายเลยต้อง set up หรือเทรน AI เฉพาะทางมาให้ดีแต่แรกจะดีกว่า
7. การไม่มี audit trail ที่ทำให้ผลของ AI และการนำไปใช้ตัดสินใจ อาจจะอธิบายและตรวจสอบไม่ได้

การนำ AI ไป Integrate เข้ากับกระบวนการทำงาน เพื่อให้ทุกอย่างทำงานแบบ อัตโนมัติและรวดเร็วแบบ End-to-End สามารถแก้ข้อจำกัดของการใช้งานแบบ “ตัวต่อตัว” ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การทำให้เกิดการฝัง AI เข้ากับ Workflow จริง จำเป็นต้องอาศัย ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI Solution มาช่วยในหลายส่วน เช่น

• ออกแบบการเชื่อมต่อระบบ (Integration)
• กำหนดการตั้งค่าและการจัดการข้อมูล
• ดูแลให้กระบวนการทำงานทั้งระบบไม่สะดุดหรือ “พัง”
• ติดตั้ง Guardrails เพื่อเฝ้าระวังข้อยกเว้นและลดความเสี่ยง

สิ่งเหล่านี้ต้องแลกมากับเวลาและค่าใช้จ่ายในการ วางแผน ออกแบบ Implement และทดสอบ เพื่อให้มั่นใจว่าใช้งานได้จริง มีมาตรฐานผลลัพธ์ที่ ควบคุมได้ และมี Audit Trail สำหรับการตรวจสอบย้อนหลังการใช้งานแบบ End-to-End ยังเป็นรากฐานสำคัญในการต่อยอดไปสู่ระดับ Automation เต็มรูปแบบ และรองรับการมาของ Agentic AI ซึ่งจะมีความสามารถเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ แม้ในวันนี้ อาจยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานในระดับ Enterprise อย่างเต็มตัว แต่การเตรียมโครงสร้างพื้นฐานไว้ล่วงหน้า จะช่วยให้ธุรกิจปรับตัวและก้าวสู่อนาคตได้เร็วกว่าใคร

---

ปล. การถามคำถามเป็นเป็น skill ที่ดีเสมอ และจะยังคงมีตลอดไปเมื่อ AI เข้ามา ขนาดการใช้ search engine ให้หาคำตอบเจอยังมีเทคนิค แต่ละคนทำได้ไม่เท่ากัน นับประสาอะไรกับการถามคำถามหรือ prompt คนที่อ่านหนังสือเยอะ รู้จักบรรยายพรรณาจะได้เปรียบ ให้ลูกๆอ่านหนังสือพวก literature กันเยอะๆนะครับ it will come in handy when they grow up more than ever