บทบาทของ AI ในการทำ Workplace Transformationเมื่อที่ทำงานไม่ได้เปลี่ยนแค่เครื่องมือ แต่เปลี่ยนวิธีคิด
McKinsey ประเมินว่าศักยภาพระยะยาวของ AI มีมูลค่าสูงถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์ในรูปแบบของการเพิ่มผลผลิต (productivity) จาก corporate use cases ตัวเลขนี้ไม่ใช่แค่ตัวเลขในเชิงเศรษฐกิจ แต่สะท้อนให้เห็นว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรสร้างคุณค่าในระดับพื้นฐาน McKinsey & Companyคำว่า Workplace Transformation มักถูกนำไปผูกกับการเปลี่ยน tool หรือ platform ใหม่ แต่ Transformation ในความหมายที่แท้จริงคือการเปลี่ยนวิธีที่องค์กรสร้างคุณค่า ไม่ใช่แค่การอัปเกรดซอฟต์แวร์ AI เปลี่ยนสิ่งที่มนุษย์ต้องทำเอง สิ่งที่มนุษย์ควรทำ และสิ่งที่เป็นคุณค่าเฉพาะของมนุษย์ที่ไม่มี AI ทดแทนได้บริคส์ เทคโนโลยีในฐานะบริษัทที่ทำงานด้าน Enterprise grade AI บริษัทไทยพบว่า องค์กรที่ประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนแปลงนี้มักไม่ได้เริ่มต้นจากคำถามว่า "จะซื้อ AI tool อะไร" แต่เริ่มจากคำถามว่า "กระบวนงานไหนที่ทีมใช้เวลามากที่สุดแต่สร้างคุณค่าน้อยที่สุด"
ภาพรวมการใช้งาน AI ในองค์กรทั่วโลก
ก่อนเจาะลึกเรื่อง transformation ควรทำความเข้าใจสถานะปัจจุบันของการนำ AI ไปใช้ในองค์กร ซึ่งมีข้อมูลที่น่าสนใจหลายประการในปี 2025 มีองค์กรถึง 88% ที่ใช้งาน AI ในอย่างน้อยหนึ่ง business function เพิ่มขึ้นจาก 78% ในปี 2024 อย่างไรก็ตาม มีเพียง 1% ของผู้นำธุรกิจที่รายงานว่าองค์กรของตนถึงระดับ "Maturity" คือ AI ถูก integrate เข้ากับ workflow ทั่วทั้งองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ Vitamins For Womanมีเพียง 6% ขององค์กรที่จัดอยู่ในกลุ่ม "AI high performers" ซึ่งสร้าง EBIT impact มากกว่า 5% และยังพบว่า 74% ของ generative AI pilots ไม่สามารถก้าวสู่ scaled production ได้ โดยมักติดอยู่ในสิ่งที่เรียกว่า "pilot purgatory" เนื่องจากปัญหาด้านข้อมูลหรือ governance Punkuช่องว่างระหว่างการ adopt AI กับการสร้าง business impact จริงนี้คือหัวใจของ Workplace Transformation ที่แท้จริง
3 ระดับที่ AI เปลี่ยนแปลงที่ทำงาน
ระดับที่ 1 Task Automation: ลดภาระงานซ้ำ
ระดับแรกคือการให้ AI รับช่วงงานซ้ำๆ ที่ใช้เวลาแต่ไม่ต้องการการตัดสินใจซับซ้อน ข้อมูลจาก NBER พบว่า knowledge workers ที่ใช้ Copilot ใช้เวลากับอีเมลน้อยลง 3.6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ หรือลดลง 31% และ support agents ที่ใช้ generative AI assistant แก้ปัญหาได้เร็วขึ้น 14% ต่อชั่วโมง ผลที่ได้คือ bandwidth ของทีมเพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนคน Vitamins For Woman
ระดับที่ 2 Workflow Intelligence : AI เข้าไปอยู่ในกระบวนการ
ระดับที่สองคือการที่ AI เชื่อมต่อและประสานงานข้ามขั้นตอนได้ต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ช่วยงานเดี่ยวๆ ที่ระดับนี้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของ workflow จริง ซึ่งต้องการ architecture ที่รองรับ state management, system integration และ exception handling อย่างเป็นระบบ
ระดับที่ 3 Agentic Operations: AI ทำงานเป็น Digital Teammate
ระดับสูงสุดคือเมื่อ AI สามารถรับช่วงงาน ดำเนินการตามลำดับขั้นตอนที่ซับซ้อน รอการอนุมัติจากมนุษย์ในจุดที่จำเป็น และปิดงานให้จบได้ ในปี 2025 มีองค์กร 52% ที่ deploy AI agents แล้ว โดย 39% มีมากกว่า 10 agents ทำงานพร้อมกันใน production Gartner รายงานว่าองค์กรที่ adopt agentic AI ในระยะแรกมี cost savings เฉลี่ย 15.2% และ productivity improvements 22.6% นี่คือแกนกลางของสิ่งที่ Enterprise grade AI บริษัทไทยอย่างบริคส์ เทคโนโลยีพัฒนาในรูปแบบ Agentic Operations Platform PunkuVitamins For Woman
AI เปลี่ยน "วิธีคิด" เกี่ยวกับงานอย่างไร
สิ่งที่น่าสนใจกว่าการเปลี่ยน tool คือการที่ AI เริ่มเปลี่ยนวิธีที่องค์กรคิดเกี่ยวกับโครงสร้างงาน ตัวอย่างที่พบบ่อยในองค์กรที่ผ่านระดับที่สองขึ้นไปคือ
1. บทบาทของพนักงานเปลี่ยนจากผู้ดำเนินการ (executor) เป็นผู้ตรวจสอบและตัดสินใจ (reviewer & decision-maker) โดย AI รับภาระกระบวนการ พนักงานรับภาระ judgment
2.ทีมขนาดเล็กสามารถดูแลงานในปริมาณที่เคยต้องการทีมขนาดใหญ่กว่า เพราะ AI ดูดซับ operational overhead
3.ความรู้ขององค์กร (institutional knowledge) กลายเป็น structured knowledge ที่ AI นำไปใช้ได้ในทุก interaction
4.ข้อมูลจาก NBER พบว่า productivity gains จาก AI มีสูงสุดในกลุ่ม novice และ low-skilled workers ถึง 34% ซึ่งบ่งชี้ว่า AI ทำหน้าที่เป็น "skill leveler" ช่วยให้พนักงานใหม่ทำงานได้ดีขึ้นอย่างรวดเร็ว Vitamins For Woman
ความท้าทายด้านแรงงานและการ Reskilling
ความเปลี่ยนแปลงนี้มาพร้อมกับความท้าทายด้านแรงงานที่ต้องพิจารณาอย่างจริงจังรายงาน Future of Jobs 2025 ของ WEF ซึ่งรวบรวมข้อมูลจากผู้ว่าจ้างกว่า 1,000 รายทั่วโลก พบว่าพนักงาน 59 ใน 100 คนจะต้องได้รับการ reskill หรือ upskill ภายในปี 2030 86% ของผู้ว่าจ้างคาดว่า AI และเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของตนภายในปี 2030 World Economic ForumWorkera63% ของผู้ว่าจ้างระบุว่า skill gaps คืออุปสรรคสำคัญที่สุดต่อการ transform ธุรกิจ ขณะที่ 85% วางแผนที่จะ prioritize การ upskill พนักงานเป็นกลยุทธ์หลัก สิ่งนี้บ่งบอกว่าการลงทุนใน AI technology และการลงทุนใน people capability ต้องดำเนินไปพร้อมกัน ไม่สามารถแยกออกจากกันได้ World Economic Forum
สิ่งที่องค์กรต้องเตรียมก่อนทำ AI-driven Workplace Transformation
Data Readiness — AI ทำงานได้ดีเพียงใดขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล องค์กรที่มีข้อมูลกระจัดกระจายในหลายระบบจะพบว่า AI ไม่สามารถสร้าง context ที่ครบถ้วนได้Process
Clarity — กระบวนงานที่ AI จะเข้าไปช่วยต้องมีความชัดเจนในระดับที่อธิบายเป็นขั้นตอนได้ ถ้ากระบวนการยังวุ่นวายอยู่ การให้ AI เข้ามาจะยิ่งวุ่นวายมากขึ้น
Human-AI Collaboration Design — ต้องออกแบบล่วงหน้าว่าจุดไหน AI ตัดสินใจเองได้ จุดไหนต้องมีคนอนุมัติ และจุด
ไหนมนุษย์ต้อง override การตัดสินใจของ AI
Goverance Framework — audit trail, ความปลอดภัยของข้อมูล และมาตรฐานการตัดสินใจต้องวางแผนตั้งแต่ต้น
Workforce Transition Plan — McKinsey พบว่าพนักงานใช้ AI ในงานมากกว่าที่ผู้นำคาดถึง 3 เท่า และ 48% ของพนักงานระบุว่า training คือปัจจัยสำคัญที่สุดต่อการ adoption การมีแผน reskilling ที่ชัดเจนจึงไม่ใช่ optional แต่คือ prerequisite ของ Transformation ที่สำเร็จ UC Today
มุมมองของ Bricks Technology
บริคส์ เทคโนโลยีมองว่า Workplace Transformation ที่ยั่งยืนต้องเกิดขึ้นในสามมิติพร้อมกัน ได้แก่ Capability (ใครทำงาน ด้วยทักษะอะไร) Process (กระบวนการทำงานอย่างไร) และ Tool (ด้วยเครื่องมืออะไร) การเน้นเพียงมิติใดมิติหนึ่งมักนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ต่อเนื่องMcKinsey พบว่าองค์กรที่ประสบความสำเร็จจาก AI มักมีปัจจัยร่วมกันคือ การผสาน AI เข้าไปใน business process จริง, การมี talent strategies ที่แข็งแรง, และการลงทุนใน technology และ data infrastructure ที่เหมาะสม แนวทางของ Bricks สอดคล้องกับหลักการนี้ — เริ่มจากกระบวนงานจริง ระบุจุดที่ AI สร้างคุณค่าได้ก่อน แล้วขยายผลอย่างมีระบบ McKinsey & Companyในบริบทของ Enterprise grade AI บริษัทไทย ความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการออกแบบให้ AI เชื่อมต่อกับระบบเดิมขององค์กร รองรับ exception จริง และสร้าง trust ให้กับทีมที่ต้องทำงานร่วมกับมัน
บทสรุป
AI ไม่ได้เปลี่ยนที่ทำงานด้วยการมาแทนที่คน แต่เปลี่ยนโดยการทำให้ทีมที่มีอยู่สามารถทำงานที่มีคุณค่าสูงกว่า ได้มากกว่า และสม่ำเสมอกว่าที่เคยทำได้ด้วยกำลังคนเดิมWEF คาดการณ์ว่า AI จะสร้างตำแหน่งงานใหม่ 170 ล้านตำแหน่งและทำให้ตำแหน่งเดิม 92 ล้านตำแหน่งหายไปภายในปี 2030 ผลลัพธ์สุทธิคือการสร้างงานใหม่ 78 ล้านตำแหน่ง นี่ไม่ใช่ภาพอนาคตที่น่ากลัว แต่คือโอกาสสำหรับองค์กรที่เตรียมพร้อมอย่างถูกต้อง World Economic Forumสำหรับองค์กรที่กำลังพิจารณาเส้นทางนี้ คำถามที่สำคัญไม่ใช่ "จะซื้อ AI tool ไหนดี" แต่คือ "กระบวนงานไหนที่ถ้า AI เข้าไปช่วยได้จริงจะปลดปล่อย capacity ของทีมได้มากที่สุด" คำตอบของคำถามนั้นคือจุดเริ่มต้นของ Workplace Transformation ที่สร้างผลได้จริง
แหล่งอ้างอิง
- McKinsey & Company (2025). The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation. McKinsey QuantumBlack.
- McKinsey & Company (2025). Superagency in the Workplace: Empowering People to Unlock AI's Full Potential at Work.
- McKinsey Global Institute (2023). The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier.
- World Economic Forum (2025). Future of Jobs Report 2025. WEF, January 2025.Gartner (2025). AI Adoption and Productivity Research 2025.
- Google Cloud (2025). ROI of AI: How Agents Help Business. September 2025.
- NBER/Microsoft (2025). Generative AI at Work: Productivity and Skills Research.
