Session: Beyond AI ROI Building a Framework for Enterprise AI Value
โดย ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล กรรมการผู้จัดการ กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG)
ปี 2026 เป็นปีแห่ง ROI (Return on Investment) ของ AI ที่แท้จริง เพราะคำถามสำคัญในปีนี้ไม่ใช่แค่ “ใช้ AI แล้วคุ้มไหม?” แต่ “เราจะวัดมูลค่าของมันอย่างไรให้แม่นยำและยั่งยืน?”
เปิดตาราง 3×3 AI Value Matrix สูตรตามหามูลค่าของ AI
การจะวัดมูลค่า AI ต้องเริ่มจากการมองให้ออกว่า AI ของเราเข้าไปสร้างประโยชน์ในมุมไหน โดยแบ่งเป็น 3 แกนหลักของธุรกิจ
- Productivity (งานหลังบ้าน)
- Engagement (งานหน้าบ้าน)
- Strategy (กลยุทธ์)
ตัดกับ 3 แกนของการวัดผล
- Revenue Creation (เพิ่มรายได้)
- Cost & Efficiency (ลดรายจ่าย)
- Loss Avoidance (ลดความเสี่ยง)
ได้ออกมาเป็น 9 ช่องที่เราสามารถเลือกใช้เป็นจุดชี้วัด (KPI) ได้
Productivity + เพิ่มรายได้ = Capacity Expansion Productivity + ลดรายจ่าย = Operational Excellence Productivity + ลดความเสี่ยง = Automated Oversight Engagement + เพิ่มรายได้ = Experience Monetization Engagement + ลดรายจ่าย = Service Scalability Engagement + ลดความเสี่ยง = Customer Trust Protection Strategy + เพิ่มรายได้ = Business Model Innovation Strategy + ลดรายจ่าย = Structural Optimization Strategy + ลดความเสี่ยง = Strategic Resilienceโดยวิธีการนำไปใช้คือ
- มองให้เห็น: ระบุให้ชัดว่า AI ที่ทำอยู่ตกอยู่ในช่องไหน
- สร้างจุดชี้วัด: แต่ละช่องต้องมีตัวเลขกำกับที่ชัดเจน
- จัดลำดับความสำคัญ: เลือก Value ที่ตอบโจทย์เป้าหมายธุรกิจมากที่สุด
สูตรสำเร็จ V = (P+P+P)^E: มากกว่าแค่เครื่องมือ คือการปรับจูนทั้งองค์กร
การจะให้ AI สร้าง Value ได้จริง ไม่ใช่แค่การมี Tool ที่ดี แต่ต้องเกิดจากการรวมพลัง 3 ส่วน (P) คูณด้วยพลังของการทดลอง (E)
- P – Process: ต้อง Re-align กระบวนการทำงานใหม่หมด อย่าเอา AI ไปใส่ใน Workflow เดิมที่ติดขัด
- P – People: อัปสกิลคนให้พร้อม เพราะ AI ต้องการคนที่รู้วิธีสั่งการและควบคุม
- P – Platform: ออกแบบโครงสร้างพื้นฐานใหม่ให้รองรับการทำงานของ AI
- E – Experimental: การทดลองทำจริงคือสิ่งสำคัญที่ทำให้เกิดผลลัพธ์แบบก้าวกระโดด
ROI คือระยะสั้น แต่ Principle คือระยะยาว
การไล่ล่า ROI อาจทำให้ได้กำไรในไตรมาสนี้ แต่ถ้าอยากโตในระยะยาว เราต้องสร้าง AI Guiding Principles เพราะ Trust คือข้อจำกัดที่แท้จริงของการต่อยอดนวัตกรรม หากคนไม่เชื่อถือใน AI ของเรา ทุกอย่างก็จบ
4 หลักการสร้าง AI ที่ทำให้คนเชื่อถือ
- Human-first: เอาใจคนใช้งานเป็นที่ตั้ง ไม่ใช่ทำเพราะแค่กระแส
- Trustworthy & Safe: ต้องโปร่งใส ปลอดภัย และตรวจสอบได้จริง
- Transparent: สื่อสารชัดเจนว่า AI ทำงานอย่างไร
- Sustainable: พัฒนาให้เป็นระบบที่อยู่ได้ยาว ไม่ใช่แค่แฟชั่นฉาบฉวย
การวัดมูลค่าที่ AI สร้างได้ดีที่สุดในปี 2026 จึงไม่ใช่แค่การดูบรรทัดสุดท้ายของกำไร แต่คือการถามตัวเองว่า “AI คืออะไรสำหรับเรา?” หากเราวางรากฐานด้วย Principles ที่แข็งแรง ROI ก็จะตามมาเองโดยอัตโนมัตินั่นเอง!
Naree W.
Writer / Creative based in Bangkok.
