การนำ Generative AI มาใช้ในองค์กรไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการพลิกโฉมครั้งใหญ่ แต่สามารถสร้างคุณค่าได้จากการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ที่ต่อเนื่องและมั่นคง เส้นทาง “risk slope” ที่แบ่งเป็นสามระดับช่วยให้องค์กรเรียนรู้และจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีระบบ ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคล ไปจนถึงการผสาน AI เข้ากับผลิตภัณฑ์และกระบวนการหลัก
การเดินอย่างช้า ๆ แต่มั่นคงไม่เพียงสร้างผลลัพธ์ที่ยั่งยืน แต่ยังช่วยให้องค์กรพร้อมรับมือกับความท้าทายด้านจริยธรรม ความปลอดภัย และความเชื่อมั่นของลูกค้า ในโลกที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงทุกสิ่ง การก้าวเล็ก ๆ อย่างมีระบบอาจเป็นกลยุทธ์ที่ทรงพลังที่สุดในการสร้างผลลัพธ์ใหญ่ที่ยั่งยืน
ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์หรือ Generative AI กำลังกลายเป็นแรงกดดันให้ทุกองค์กรต้องเร่งปรับตัว หลายบริษัทอาจมองว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่คือคำตอบเดียว แต่ความจริงแล้ว การก้าวเล็ก ๆ อย่างมีระบบกลับสร้างผลลัพธ์ที่ยั่งยืนและจัดการความเสี่ยงได้ดีกว่า
งานวิจัยของ Melissa Webster และ George Westerman จาก MIT Sloan ชี้ให้เห็นว่าองค์กรที่ประสบความสำเร็จในการนำ AI มาใช้ ไม่ได้เริ่มจากการพลิกโฉมธุรกิจครั้งใหญ่ แต่เลือกเดินบนเส้นทางที่เรียกว่า “small transformation” หรือการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ที่ต่อเนื่องและค่อย ๆ ขยายผลไปสู่ระดับที่ใหญ่ขึ้น
แนวคิดนี้อธิบายผ่านสิ่งที่เรียกว่า “risk slope” หรือความลาดชันของความเสี่ยง ซึ่งแบ่งออกเป็นสามระดับ เริ่มจากงานที่มีความเสี่ยงต่ำที่สุด ไปจนถึงการผสาน AI เข้ากับผลิตภัณฑ์และกระบวนการหลักขององค์กร
ระดับแรกคือการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคล เช่น การจัดการอีเมล การสรุปการประชุม หรือการช่วยจัดตารางเวลา เครื่องมือเหล่านี้ไม่เพียงช่วยลดภาระงาน แต่ยังสร้างความคุ้นเคยให้พนักงานได้เรียนรู้การทำงานร่วมกับ AI โดยไม่รู้สึกว่าถูกแทนที่ หลายบริษัทเริ่มใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ฝังอยู่ในเครื่องมือสำนักงาน เพื่อช่วยให้การสื่อสารและการทำงานประจำวันมีประสิทธิภาพมากขึ้น บางองค์กร เช่น McKinsey ถึงขั้นพัฒนาโมเดลเฉพาะของบริษัท เพื่อให้พนักงานเข้าถึงฐานข้อมูลภายในได้สะดวกและปลอดภัยยิ่งขึ้น
เมื่อพนักงานเริ่มคุ้นเคยกับการใช้ AI ในระดับบุคคล องค์กรก็สามารถขยับไปสู่ระดับที่สอง ซึ่งเน้นการนำ AI มาใช้ในงานเฉพาะด้าน เช่น การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการสนับสนุนลูกค้าในรูปแบบ human-in-the-loop ที่ยังคงมีมนุษย์กำกับดูแลอยู่เสมอ ตัวอย่างเช่น CarMax ใช้โมเดลภาษาเพื่อสรุปรีวิวจากลูกค้านับพันภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง แทนที่จะต้องใช้ทีมงานทำงานเป็นสัปดาห์ อีกทั้งยังมีการสร้างสคริปต์การขายที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล หรือใช้แชตบอทที่สามารถตอบคำถามทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก่อนจะส่งต่อกรณีซับซ้อนให้เจ้าหน้าที่จริง การทำงานในระดับนี้สะท้อนภาพความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI ที่เสริมกันมากกว่าทดแทน
ระดับที่สามคือการผสาน AI เข้ากับผลิตภัณฑ์และกระบวนการหลักขององค์กร ซึ่งถือเป็นขั้นที่มีความเสี่ยงสูงที่สุด เพราะ AI จะเริ่มทำงานอย่างอิสระมากขึ้น บริษัทชั้นนำอย่าง Adobe, SAP และ Workday กำลังใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาอย่างรวดเร็ว อัตโนมัติการตลาด หรือสร้างแชตบอทที่สามารถตัดสินใจและดำเนินงานได้เองโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ การก้าวสู่ระดับนี้ต้องอาศัยการพัฒนาขีดความสามารถและการจัดการความเสี่ยงอย่างรอบคอบ เพราะหากขาดการควบคุมที่ดี อาจนำไปสู่ปัญหาด้านความปลอดภัย ข้อกฎหมาย หรือแม้แต่ความเชื่อมั่นของลูกค้า
สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้เทคโนโลยีจะก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับแนะนำให้เดินอย่างช้า ๆ และมั่นคง การสร้างการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ไม่เพียงช่วยลดแรงต้านจากพนักงาน แต่ยังทำให้องค์กรเรียนรู้ไปทีละขั้นว่า AI สามารถแก้ปัญหาใดได้จริง และควรนำไปใช้ในบริบทไหน
การเร่งรีบเพื่อหวังผลใหญ่ในทันทีอาจทำให้เกิดความผิดพลาดที่ยากจะแก้ไข Webster และ Westerman จึงเสนอแนวทางให้ผู้นำองค์กรเลือกปัญหาที่เหมาะสม ไม่ใช้ AI เป็น “ค้อน” ที่พยายามตอกทุกตะปู แต่เลือกใช้ในพื้นที่ที่สามารถสร้างคุณค่าได้จริง พร้อมทั้งสร้างการมีส่วนร่วมจากผู้ที่สนใจและพร้อมทดลอง เพื่อขยายผลจากความสำเร็จเล็ก ๆ ไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ขึ้น
อีกประเด็นที่กำลังได้รับความสนใจคือการเกิดขึ้นของ “AI agents” หรือระบบตัวแทนที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้ตั้งแต่ต้นจนจบ เทคโนโลยีนี้มีตั้งแต่ผู้ช่วย AI ที่ทำงานง่าย ๆ ไปจนถึงตัวแทนที่สามารถตัดสินใจและดำเนินงานเองได้โดยอิงจากคำสั่งและข้อมูลที่ได้รับ
ในอนาคตอาจมีการพัฒนา “AI manager” ที่ทำหน้าที่กำกับดูแลตัวแทนหลายตัว เพื่อให้การทำงานเป็นระบบและปลอดภัยมากขึ้น แม้จะมีความตื่นเต้นต่อศักยภาพของ AI agents แต่ก็ยังมีความสงสัยและความระมัดระวังอยู่ไม่น้อย ซึ่งยิ่งตอกย้ำว่าการก้าวเล็ก ๆ อย่างมีระบบคือแนวทางที่เหมาะสมที่สุด
การเดินบนเส้นทางนี้ยังช่วยให้องค์กรสามารถจัดการกับความเสี่ยงด้านจริยธรรม ความปลอดภัยของข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ดีกว่า เพราะแต่ละขั้นตอนจะเปิดโอกาสให้เรียนรู้และปรับปรุงก่อนที่จะขยายผลไปสู่ระดับที่ใหญ่ขึ้น การสร้างความเข้าใจและการยอมรับจากผู้บริหารและพนักงานจึงเป็นสิ่งสำคัญ เพราะหากขาดการสนับสนุนจากภายใน องค์กรอาจไม่สามารถก้าวไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงได้
บทเรียนสำคัญจากงานวิจัยนี้คือ การใช้ AI ไม่ควรถูกมองว่าเป็นการวิ่งแข่งเพื่อคว้าชัยชนะ แต่ควรถูกมองว่าเป็นการเดินทางที่ต้องใช้เวลา ความอดทน และการวางแผนที่รอบคอบ การสร้างกลยุทธ์ที่มั่นคงไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับกระแส “gold rush” ที่กำลังเกิดขึ้น แต่ควรตั้งอยู่บนความเข้าใจในปัญหาที่แท้จริงและความต้องการของธุรกิจ การก้าวเล็ก ๆ ที่ต่อเนื่องจะสร้างความมั่นใจให้กับองค์กร และเมื่อถึงเวลาที่เหมาะสม ก็สามารถขยายผลไปสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ได้โดยไม่เสี่ยงเกินไป
…..
เรียบเรียงโดย AiNextopia
…..
Sources: How organizations can achieve big value with smaller AI efforts | MIT Sloan.
