‘คนไทยเก่ง AI แต่องค์กรยังต่อยอดไม่เป็น’ Microsoft ชี้ 5 อาการน่าห่วง พร้อมทางแก้ที่ธุรกิจต้องเร่งปรับใช้
ทุกวันนี้พนักงานจำนวนมากเริ่มใช้ AI ช่วยคิด วิเคราะห์ สรุปข้อมูล และลดเวลาทำงานด้วยตัวเอง แต่ความเก่งเหล่านี้ยังเกิดแบบรายคน ใครเจอคำสั่งที่ดีหรือวิธีทำงานที่เวิร์กก็มักเก็บไว้ใช้เอง ความรู้จึงกระจุกอยู่ตามแชตส่วนตัว ไฟล์ส่วนบุคคล หรือพนักงานบางคน มากกว่าจะถูกส่งต่อเป็นวิธีทำงานของทั้งทีม
รายงาน Work Trend Index 2026 ของ Microsoft พบว่า คนทำงานไทยใช้ AI ในระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยโลก แต่หลายองค์กรยังเปลี่ยนสิ่งที่พนักงานเรียนรู้จาก AI ให้กลายเป็นระบบงานที่คนอื่นใช้ต่อได้น้อย โจทย์ของบริษัทไทยจึงเริ่มขยับจากการผลักดันให้คน ‘ใช้ AI เป็น’ ไปสู่การทำให้ความเก่งรายคนกลายเป็นความสามารถของทั้งองค์กร
ผลสำรวจสะท้อนว่า คนทำงานไทยเปิดรับ AI ค่อนข้างมาก และเริ่มใช้กับงานที่ซับซ้อนเกินกว่าการค้นข้อมูลหรือร่างข้อความทั่วไป
– 32% ของผู้ใช้ AI ในไทยอยู่ในกลุ่ม Frontier Professionals หรือผู้ใช้งานระดับสูง มากกว่าค่าเฉลี่ยทั่วโลกราวสองเท่า
– 89% ใช้ผลลัพธ์จาก AI เป็นข้อมูลตั้งต้น ก่อนนำไปคิดและพัฒนาต่อด้วยตัวเอง
– 86% ของผู้ใช้ระดับสูงระบุว่า AI ช่วยให้สร้างงานรูปแบบใหม่ที่เคยทำไม่ได้
– 75% ของผู้ใช้ AI ทั่วไปในไทยสามารถทำงานใหม่ที่ยังทำไม่ได้เมื่อปีก่อนได้แล้ว
– จากข้อมูล Microsoft Copilot ทั่วโลก 49% ของการใช้งานเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ ให้เหตุผล และช่วยตัดสินใจ โดย 28% เป็นการช่วยแก้ปัญหาหรือร่วมตัดสินใจในงานสำคัญ
แต่เมื่อมองในระดับองค์กร กลับมีทีมงานไทยเพียงประมาณ 2 ใน 10 ทีม ที่นำวิธีใช้ AI ซึ่งทดลองแล้วได้ผล มาบันทึก และพัฒนาเป็นขั้นตอนให้คนอื่นใช้ต่อได้ เท่ากับว่าบริษัทอาจมีพนักงานเก่ง AI อยู่หลายคน แต่ความเก่งยังแยกกันเป็นจุดๆ และเก็บวิธีการใช้งานนั้นไว้กับตัว
เช็ก 5 อาการ บริษัทกำลังตามพนักงานไม่ทันหรือเปล่า
1. ทุกคนใช้ AI แต่ตอบไม่ได้ว่าวิธีไหนดีที่สุด
พนักงานในทีมอาจใช้เครื่องมือคนละตัว เขียนคำสั่งคนละแบบ และตรวจคำตอบด้วยมาตรฐานต่างกัน บางคนทำงานได้เร็วมาก ขณะที่อีกคนยังลองผิดลองถูกตั้งแต่ต้น หากองค์กรยังขาดพื้นที่กลางสำหรับเก็บตัวอย่าง เทมเพลต และข้อควรระวัง บริษัทก็แทบไม่ได้เรียนรู้จากการใช้ AI ของพนักงาน แม้ทุกคนจะเปิดใช้งานกันทุกวัน
2. AI ทำให้งานเร็วขึ้น แต่กระบวนการยังเหมือนเดิม
AI อาจช่วยให้ร่างรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล หรือผลิตเนื้อหาเร็วขึ้น แต่พนักงานยังต้องกรอกข้อมูลซ้ำ ส่งงานผ่านหลายระบบ และรออนุมัติเท่าเดิม แบบนี้จึงเป็นการเร่งงานบางจุดในกระบวนการเก่า มากกว่าการออกแบบวิธีทำงานใหม่ ส่งผลให้พนักงานดูเร็วขึ้น แต่เวลารวมของงานทั้งระบบแทบไม่ลดลง
3. ผู้บริหารพูดเรื่อง AI แต่พนักงานต้องหาเวลาทดลองเอง
แม้คนทำงานไทย 51% จะรับรู้ว่าผู้บริหารมีทิศทางด้าน AI ชัดเจน แต่มีผู้บริหารประมาณหนึ่งในสามเท่านั้น ที่พร้อมสนับสนุนการทดลองรูปแบบใหม่ เมื่อภาระงานและกำหนดส่งยังเท่าเดิม การทดลอง AI จึงกลายเป็นงานเพิ่ม พนักงานต้องเรียนรู้เอง ทดลองเอง และรับความเสี่ยงเองหากผลลัพธ์ผิดพลาด
4. วิธีที่ได้ผลหายไปพร้อมกับคนที่คิดขึ้นมา
หัวหน้างานไทยราว 8 ใน 10 คนเปิดกว้างให้ทีมทดลองออกแบบระบบงานใหม่ด้วย AI แต่มีเพียง 2 ใน 10 ทีมที่นำสิ่งที่ได้ผลมาทำเป็นขั้นตอนมาตรฐาน ในวันหนึ่ง ถ้าคำสั่ง วิธีตรวจงาน และเทคนิคทั้งหมดอยู่กับพนักงานคนเดียว เมื่อเจ้าของวิธีย้ายทีม ลาออก หรือลาหยุด ความสามารถของทีมก็อาจย้อนกลับไปจุดเดิม
5. พนักงานกลัวตาม AI ไม่ทัน แต่ยังใช้ทำงานแบบเดิม
คนทำงานไทยถึง 85% กังวลว่าจะตามเทคโนโลยีไม่ทัน แต่ 60% ยังใช้ AI สนับสนุนเป้าหมายงานเดิม มากกว่าปรับแนวทางหรือระบบการทำงาน สาเหตุส่วนหนึ่งมาจากการขาดทิศทางที่ชัดเจนว่า บริษัทต้องการเปลี่ยนงานส่วนใด ขอบเขตการทดลองอยู่ตรงไหน และผลลัพธ์แบบใดถือว่าสำเร็จ พนักงานจึงเลือกใช้ AI กับงานที่ปลอดภัยก่อน เช่น สรุปข้อความ ร่างอีเมล หรือหาไอเดีย
Microsoft เรียกช่องว่างระหว่างความพร้อมของพนักงานกับความพร้อมของระบบว่า Transformation Paradox หรือภาวะที่คนเดินหน้าเรื่อง AI แต่ยังติดอยู่ในกระบวนการทำงานแบบเดิมขององค์กร
3 ทางอัปเกรดบริษัทให้ทันพนักงาน
1. เปลี่ยนจาก ‘สอนใช้ AI’ เป็น ‘สอนคิด และตรวจ AI’
การใช้เครื่องมือเป็นจุดเริ่มต้น แต่พนักงานยังต้องรู้ว่างานแบบไหนเหมาะกับ AI ข้อมูลใดนำเข้าได้ ผลลัพธ์ตรงไหนต้องตรวจซ้ำ และงานใดควรให้คนตัดสินใจขั้นสุดท้าย เพราะรายงานพบว่า มีคนทำงานไทยเพียง 53% ที่เห็นความสำคัญของทักษะควบคุมคุณภาพผลลัพธ์ และ 45% ที่มองว่าทักษะคิดวิเคราะห์สำคัญต่อการทำงานร่วมกับ AI
2. เปลี่ยนจาก ‘อนุญาตให้ลอง’ เป็น ‘จัดเวลาให้ลอง’
คำว่า “ลองใช้ AI ดู” มีประโยชน์จำกัด หากพนักงานยังต้องส่งงานเท่าเดิมในเวลาเท่าเดิม การทดลองควรถูกทำให้เป็นส่วนหนึ่งของงานจริง โดยเลือกกระบวนการที่ใช้เวลามาก มีงานซ้ำ หรือเกิดข้อผิดพลาดบ่อย แล้วกำหนดเจ้าของงาน เวลา เครื่องมือ และตัวชี้วัดให้ชัดเจน
3. เปลี่ยนวิธีที่ได้ผลให้กลายเป็นระบบของบริษัท
เมื่อพนักงานเจอวิธีใช้ AI ที่ดี องค์กรต้องพาไปต่อให้เกินระดับเคล็ดลับส่วนตัว ด้วยการบันทึกขั้นตอน กำหนดข้อมูลที่ใช้ได้ ระบุจุดที่ต้องมีคนตรวจ และทดลองให้พนักงานคนอื่นนำไปใช้ ก่อนพัฒนาเป็นมาตรฐานหรือเวิร์กโฟลว์กลาง
Microsoft เรียกความสามารถลักษณะนี้ว่า Owned Intelligence หรือองค์ความรู้ที่เกิดจากประสบการณ์ใช้ AI จริงของพนักงาน แล้วถูกจัดระบบจนกลายเป็นความสามารถเฉพาะขององค์กร พูดง่าย ๆ คือ จากเดิมที่ “พนักงานคนนี้ทำได้” ต้องขยับไปสู่ “คนอื่นเข้ามาก็ใช้กระบวนการเดียวกันและสร้างผลงานในมาตรฐานใกล้เคียงกันได้”
ในวันที่พนักงานอัปเกรดตัวเองไปพร้อมกับ AI บริษัทที่ยังปล่อยให้ทุกคนเก่งกันเอง อาจกลายเป็นฝ่ายที่ต้องเร่งตามคนของตัวเองให้ทัน