ซื้อโมเดล AI ล้ำๆ มาใช้แล้ว…ทำไมบริษัทยังไม่เห็นกำไร? 

ในยุคที่กระแสปัญญาประดิษฐ์โหมกระหน่ำ องค์กรขนาดใหญ่เกือบทุกแห่งต่างตระหนักดีว่า “ต้องเริ่มใช้ AI” หลายองค์กรทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อซื้อ Software License หรือเชื่อมต่อกับโมเดลต่างประเทศระดับพรีเมียม พนักงานเริ่มทดลองใช้ Generative AI ทำงานเร็วขึ้น… 

แต่คำถามสำคัญที่ผู้บริหารระดับ C-Level จำนวนมากยังตอบไม่ได้อย่างชัดเจนคือ 

ซื้อ License หรือ Model ต่างประเทศราคาแพงมาแล้ว ช่วยลดต้นทุนลงได้กี่เปอร์เซ็นต์? 

พนักงานลองใช้ AI กันทุกคน แต่องค์กรสร้างรายได้และความสามารถทางการแข่งขันใหม่ๆ ได้จริงไหม? หรือเรากำลังติดกับดัก AI Hype? 

ความจริงคือ ถ้ากระบวนการทำงานและคนยังทำแบบเดิม การเอา AI ไปหยอดทับ ก็ไม่ได้ช่วยให้เกิดความคุ้มค่า และไม่สามารถส่งผลสะท้อนไปถึง Net Profit ของผลประกอบการได้เลย 

Digital Transformation VS AI Transformation: สมการที่ต้องกลับด้าน 

• ยุคเก่า 

Digital Transformation Technology ➔ Process ➔ People  

เริ่มจากการซื้อระบบหรือจัดหาซอฟต์แวร์มา Implement แล้วค่อยปรับกระบวนการทำงานและฝึกอบรม User ให้ใช้งานตามระบบ 

• ยุคใหม่ 

AI Transformation People & Process ➔ Technology  

AI เข้ามาทดแทนขั้นตอนและตัดงานซ้ำซ้อน การนำมาใช้จึงต้องเริ่มต้นจากการ “ผ่าตัดกระบวนการ Process Re-engineering” และยกระดับทักษะคน ให้เห็นโจทย์ที่ชัดเจนก่อน แล้วจึงค่อยเลือกว่าจะนำโมเดล AI ใดเข้ามาปรับใช้ให้เกิดความคุ้มค่าสูงสุด 

“AI Transformation ในยุคนี้ ไม่เหมือน Digital Transformation ยุคก่อน…สมัยก่อนเราเปลี่ยนที่ Technology เอา Software ไปลง แล้วค่อยอบรมคน แต่ AI Transformation คุณต้องเปลี่ยนที่ Process กับ People ก่อน แล้ว Technology ถึงจะตามมาทีหลัง” 

– คุณธนกร ชาลี Chief Operating Officer MFEC –
– Earning Calls Q2/2569 –

ถอดบทเรียนจริงจาก MFEC: ใช้งาน AI อย่างไรให้ดัน Net Profit พุ่ง 120%?

การพูดคุยเรื่อง AI จะไม่มีน้ำหนักหากองค์กรไม่ได้พิสูจน์ด้วยผลลัพธ์ของตนเอง สำหรับ MFEC เราเริ่มจากการนำ AI มาทดลองใช้จริงภายในองค์กรมากกว่า 50 Use Cases ทั้งส่วนงานหน้าบ้านและหลังบ้าน

• การพัฒนาซอฟต์แวร์ภายใน: เดิมทีต้องใช้ทีมพัฒนา 7–8 คน นาน 4 เดือน ด้วยงบประมาณ 5–6 แสนบาท แต่เมื่อนำ AI เข้ามาช่วยเขียน Code ระยะเวลาลดลงเหลือเพียง “หลักสัปดาห์” ใช้คนเพียง 2–3 คน และควบคุมต้นทุนเหลือเพียง 2–3 แสนบาทเท่านั้น 

• ระบบ Customer Support & Helpdesk: ใช้ AI กลั่นกรอง วิเคราะห์โจทย์ และคัดแยกปัญหาของลูกค้า ทำให้แก้ปัญหาได้รวดเร็วและตรงจุดยิ่งขึ้น 

• การบริหารอัตรากำลังพลอย่างยั่งยืน: ฝ่ายสนับสนุนหลังบ้านเมื่อมีการลาออก บริษัทไม่ได้รับคนเพิ่ม แต่ใช้การ Upskill/Reskill คนทำงานเดิม และนำ AI มารับผิดชอบงานประจำวันหรืองานซ้ำซ้อนแทน โดยสงวนการเปิดรับพนักงานใหม่ไว้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เท่านั้น 

ผลจากการควบคุมต้นทุน โครงการความเสี่ยงต่ำ และประสิทธิภาพจาก AI สะท้อนกลับมาในผลประกอบการ Q2/2569 ด้วย กำไรขั้นต้นเติบโต 26.3% และกำไรสุทธิ เติบโตขึ้นถึง 120% YoY 

Enterprise AI Delivery Framework: 3 เสาหลักสู่ความสำเร็จ

จากประสบการณ์จริง MFEC ได้พัฒนา Framework ในการส่งมอบ AI Solution ให้แก่กลุ่มลูกค้าองค์กร Enterprise ผ่าน 3 เสาหลักสำคัญ 

1. ARCHITECT: วาง Blueprint และจัด Data Flow 

• ออกแบบระบบการทำงานแบบ AI-Native Workflows เพื่อแก้ Pain Point ให้ตรงจุด  

• วางรากฐาน Data Platform ให้พร้อม เพราะหากข้อมูลไม่พร้อม AI ก็ไม่สามารถประมวลผลให้เกิดมูลค่าได้ 

2. DEVELOP: พัฒนาและเชื่อมต่ออย่างไร้รอยต่อ 

• เลือกระบบที่ตอบโจทย์เฉพาะด้าน ไม่ว่าจะเป็น AI Platform ของ Partner ระดับโลก, โมเดล Open Source, หรือ Private AI ที่ MFEC พัฒนาขึ้นเอง เพื่อลดต้นทุนค่า Token มหาศาล และทำให้องค์กรควบคุมความเสี่ยงของตนเองได้ 

• Integrate ระบบเข้ากับ Core Business เดิมอย่างมีเสถียรภาพและปลอดภัย 

3. GOVERN: ควบคุมและกำกับดูแลความปลอดภัยสูงสุด 

• วางระบบ AI Governance กำหนดสิทธิ์การเข้าถึง เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลความลับขององค์กรรั่วไหล  

• เตรียมความพร้อมควบคู่ไปกับ Zero Trust Architecture และรับมือยุค Post-Quantum Computing ที่ระบบ Security จะต้องถูกยกระดับใหม่ทั้งหมด 

ก้าวสู่ Forward Deployed Engineering (FDE) ทางออกสร้าง Business Value ของ MFEC 

ตลอดเกือบ 30 ปีที่ผ่านมา MFEC ดูแลลูกค้า Enterprise ชั้นนำระดับประเทศ เราจึงเข้าใจดีว่าความสำเร็จไม่ได้จบลงแค่การส่งมอบระบบ 

วันนี้ MFEC ขยับก้าวสำคัญด้วยแนวคิดการให้บริการรูปแบบ Forward Deployed Engineering 

• แกะโจทย์จริงหน้างาน: ส่งทีมวิศวกรผู้เชี่ยวชาญเข้าไปนั่งทำงานร่วมกับทีมธุรกิจของลูกค้า เพื่อเข้าใจปัญหาและบริบทที่แท้จริง 

• ผ่าตัดกระบวนการร่วมกัน: ปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน ลดขั้นตอนซ้ำซ้อน และควบคุม Man-days อย่างเป็นรูปธรรม 

• ร่วมทำ Pilot Project สู่ Production จริง: ไม่ได้ทำแค่ Proof of Concept ทิ้งไว้บนหิ้ง แต่ร่วมพัฒนาและฝังราก AI ให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจอย่างแท้จริง 

“เพราะคุณค่าที่แท้จริงของเทคโนโลยี ไม่ได้วัดว่าระบบล้ำแค่ไหน แต่วัดว่าสร้าง Business Value ที่สะท้อนกลับมาเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจและกำไรสุทธิได้อย่างยั่งยืนหรือไม่” 

Key Takeaways

• AI Transformation ต้องกลับด้านสมการ ไม่เหมือน Digital Transformation ในอดีตที่เริ่มจากเทคโนโลยี แต่ต้องเริ่มจากการผ่าตัดกระบวนการทำงานและเตรียมความพร้อมของคนก่อน แล้วจึงเลือกเทคโนโลยีเข้ามาแก้ปัญหาให้ตรงจุด  

• พิสูจน์ผลลัพธ์ผ่าน Use Cases ภายในจริง MFEC ปรับใช้ AI ภายในมากกว่า 50 Case ทั้งงานพัฒนา Software ที่ลดระยะเวลาจาก 4 เดือนเหลือหลักสัปดาห์ และงานสนับสนุนลูกค้า จนสามารถผลักดันให้กำไรสุทธิ Q2/2569 เติบโตได้ถึง 120% YoY  

• วางรากฐานด้วย Enterprise AI Delivery Framework ขับเคลื่อนผ่าน 3 เสาหลัก ได้แก่ Architect วางแผน Workflow และข้อมูล, Develop พัฒนาเชื่อมต่อระบบ ทั้ง Private AI, Open-source และ Partners สุดท้าย Govern ควบคุมความปลอดภัย สิทธิ์การเข้าถึง และข้อมูลรั่วไหล  

• ส่งมอบผลลัพธ์ด้วยแนวคิด FDE (Forward Deployed Engineering) ยกระดับจากการส่งมอบระบบทั่วไป สู่การส่งผู้เชี่ยวชาญลงไปฝังตัวประกบหน้างานจริง ร่วมผ่าตัดคอขวดและทำ Pilot Project จนเกิด Business Value ที่สะท้อนกลับมาเป็นผลกำไรของธุรกิจได้อย่างแท้จริง  

Frequently Asked Questions (FAQ)

ทำไมองค์กรลงทุนใน AI ไปแล้ว ถึงยังไม่เห็นผลกำไรหรือ ROI ที่ชัดเจน? 

สาเหตุหลักมักเกิดจากการติดกับดัก “AI Hype” หรือการนำเครื่องมือ AI ไปวางทับลงบนกระบวนการทำงานเดิมโดยไม่มีการปรับเปลี่ยนโครงสร้าง หากบุคลากรและขั้นตอนการทำงานยังคงซับซ้อน ต้นทุนด้าน IT และค่า Token จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยไม่สามารถสร้างความคุ้มค่ากลับคืนมาได้ 

ความแตกต่างสำคัญระหว่าง Digital Transformation และ AI Transformation คืออะไร? 

Digital Transformation ในอดีตจะเน้นที่ Technology ➔ Process ➔ People นำ Software มาลง แล้วฝึกอบรมคนใช้งาน ขณะที่ AI Transformation ในปัจจุบันต้องทำกลับด้านคือ People & Process ➔ Technology โดยต้องวิเคราะห์หน้างาน รื้อคอขวดที่ซ้ำซ้อน และเตรียมคนให้พร้อม ก่อนจะนำ AI เข้ามาเสริม

Enterprise AI Delivery Framework ของ MFEC เข้ามาช่วยแก้ปัญหาอะไรให้กับองค์กร? 

กรอบการทำงานนี้ช่วยให้องค์กรนำ AI มาใช้งานได้อย่างเป็นระบบผ่าน 3 แกนหลัก

1. Architect: ออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลและกระบวนการทำงานแบบ AI-Native พร้อมประเมินความเสี่ยง  

2. Develop: เชื่อมต่อระบบอย่างปลอดภัย โดยมีทางเลือกอย่าง Private AI หรือ Open-source เพื่อควบคุมต้นทุนระยะยาว  

3. Govern: วางกรอบการกำกับดูแลเพื่อป้องกันข้อมูลองค์กรรั่วไหล รองรับมาตรฐาน Zero Trust และการตรวจสอบในระดับ Enterprise

แนวคิด Forward Deployed Engineering (FDE) แตกต่างจากการให้บริการติดตั้งระบบทั่วไปอย่างไร? 

การติดตั้งระบบทั่วไปมักสิ้นสุดลงเมื่อส่งมอบ Software แต่แนวคิด FDE คือการส่งทีมผู้เชี่ยวชาญลงไปนั่งทำงานร่วมกับทีมธุรกิจของลูกค้าหน้างานจริง เพื่อทำความเข้าใจบริบท ปรับปรุงกระบวนการ และร่วมทดสอบ Pilot Project จนมั่นใจได้ว่าระบบ AI สามารถฝังตัวเข้ากับธุรกิจและสร้างมูลค่าที่วัดผลได้จริง

องค์กรที่ข้อมูลยังไม่พร้อม ควรเริ่มก้าวสู่ AI อย่างไร? 

หัวใจสำคัญของ AI คือคุณภาพและความพร้อมของข้อมูล หากรากฐานข้อมูลไม่พร้อม โมเดล AI จะไม่สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรจึงควรเริ่มต้นจากการจัดระเบียบโครงสร้างข้อมูล ควบคู่ไปกับการคัดเลือก Use Case เฉพาะจุดที่มีผลกระทบต่อต้นทุนหรือการทำงานสูงมาทดลองก่อน แล้วจึงค่อยขยายผลในระดับองค์กร