GenAI Divide เส้นแบ่งที่ชี้ชะตา ว่าองค์กรคุณใช้ AI แค่ตามเทรนด์ หรือเปลี่ยนธุรกิจได้จริง

Generative AI ไม่ใช่เรื่องใหม่อีกต่อไป ทุกคนใช้มันแล้ว ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Gemini, Claude หรือ Copilot

แต่คำถามคือ องค์กรคุณได้อะไรจริงจากมันหรือยัง?

ใช้เยอะ แต่ไม่เปลี่ยนจริง

รายงานล่าสุดจาก MIT Project NANDA พบความจริงที่หลายคนอาจไม่อยากยอมรับ

95% ขององค์กรลงทุนใน AI แต่ไม่เห็นผลลัพธ์เชิงธุรกิจ (P&L impact)

มีเพียง 5% เท่านั้นที่สามารถ ‘ข้ามเส้นแบ่ง’ และทำให้ AI สร้างมูลค่าได้จริง

กว่า 80% ขององค์กรทั่วโลก เคยลองใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT และเกือบ 40% นำไป deploy จริง แต่ส่วนใหญ่เป็นการใช้งานเพื่อเสริม productivity ส่วนบุคคล เช่น ช่วยเขียนอีเมล หรือสรุปเอกสาร ซึ่งมีประโยชน์ แต่ไม่ได้สะท้อนในกำไรหรือรายได้

60% ของบริษัทอยู่ในขั้นทดลองใช้ AI อีก 20% เริ่มนำร่องใช้อย่างเป็นทางการ และสุดท้าย มีเพียง 5% ที่ได้ใช้งานจริง

นักวิจัยเรียกสิ่งนี้ว่า The GenAI Divide หรือ เส้นแบ่งระหว่าง ‘การใช้’ AI กับ การ ‘เปลี่ยนองค์กร ด้วย AI’

อุตสาหกรรมไหน ‘โดน’ แล้วบ้าง?

MIT สร้างดัชนี Disruption วัดว่าอุตสาหกรรมไหนเปลี่ยนแปลงโครงสร้างจริงจาก AI

🤖 เทคโนโลยี (Technology)→ AI coding tools อย่าง Cursor, Copilot เริ่ม disrupt วิธีทำงาน

📺 สื่อและโทรคมนาคม (Media & Telecom)→ คอนเทนต์ AI, โมเดลโฆษณาใหม่

ส่วนที่เหลือ 7 อุตสาหกรรม (Healthcare, Finance, Energy, Consumer, Advanced Industries ฯลฯ) → ลงทุนเยอะ แต่โครงสร้างธุรกิจยังแทบไม่เปลี่ยน

Shadow AI: พนักงานแอบใช้ดีกว่าที่องค์กรให้

สิ่งที่น่าสนใจที่สุดในรายงานคือ Shadow AI คือการที่พนักงานใช้ AI ส่วนตัวในการทำงาน โดยบริษัทไม่รู้หรือไม่อนุญาต

• แค่ 40% ของบริษัท ซื้อ AI เป็นสวัสดิการพนักงานอย่างเป็นทางการ
• แต่ 90% ของพนักงาน ใช้ AI ส่วนตัวทำงานอยู่ทุกวัน

นักกฎหมายคนหนึ่งให้สัมภาษณ์ว่า

“บริษัทลงทุน $50,000 ซื้อเครื่องมือวิเคราะห์สัญญา แต่ฉันยังเลือกใช้ ChatGPT เพราะมันยืดหยุ่นกว่าและได้คำตอบดีกว่า”

เพราะ AI ส่วนใหญ่ ไม่มี Memory, ไม่ปรับตาม Feedback, ไม่เข้า Workflow

พนักงานจึงรู้สึกว่า ChatGPT ฟรียังดีกว่า AI ราคาแพงที่องค์กรซื้อมา

นี่คือสิ่งที่รายงานเรียกว่า Learning Gap คือช่องว่างระหว่าง AI ที่ ‘ทำได้’ กับ AI ที่ ‘เรียนรู้และปรับตัวได้’

เงินลงทุนผิดที่ ROI อยู่คนละมุม

เกือบ 70% ของงบ AI ถูกเทไปที่ Sales & Marketing เพราะวัดผลได้ง่าย เช่น Lead Gen หรือ Email Automation

แต่ ROI (Return on Investment – ผลตอบแทนจากการลงทุน) ที่แท้จริงกลับซ่อนอยู่ในระบบหลังบ้าน เช่น Finance, Procurement, Risk Management

• ลด BPO (Business Process Outsourcing – การจ้าง Outsource) ได้ปีละ 2–10 ล้านดอลลาร์
• ลด Agency Creative/content Cost 30%
• Risk automation ประหยัด 1 ล้านดอลลาร์ต่อปี

ใครใช้ AI แล้วเห็นผลจริง?

• ฝั่งผู้สร้าง (Startup/นักพัฒนา)เน้นทำ AI ที่แก้ปัญหาเฉพาะจุดแต่ได้ผลชัด เช่น ระบบจัดการเอกสารหรือ Voice AI แทนที่จะโชว์แค่เดโม พวกเขาเน้นฝัง AI เข้าไปในระบบงานจริง โตได้ด้วยความไว้วางใจและการบอกต่อ
• ฝั่งผู้ใช้องค์กรเลือกซื้อ AI มากกว่าพัฒนาเอง มักได้ผลดีกว่า 2 เท่า ให้หัวหน้าแผนกหรือพนักงานที่ใช้งานจริงเป็นคนผลักดัน ไม่รอฝ่ายกลางอย่าง Innovation Lab และวัดผลจากผลลัพธ์ทางธุรกิจ ไม่ใช่แค่คะแนน benchmark ของโมเดล

AI ไม่ได้ทำให้คนตกงานจำนวนมากทันที แต่ทำให้บริษัท เลิกจ้าง BPO และเอเจนซี่ภายนอก พร้อมกับ ลดการจ้าง entry-level ใหม่ในบางอุตสาหกรรม โดยเฉพาะ Tech และ Media

ก้าวถัดไป: Agentic Web

อนาคตจะไม่หยุดแค่ AI ที่ ‘รอเราสั่ง’ แต่มันจะกลายเป็น Agentic AI ซึ่งหมายถึง AI ที่มี Memory เรียนรู้ได้เอง และก้าวสู่ Agentic Web หรือเครือข่าย AI agent เชื่อมกันทั่วโลก

• Procurement Agent: หาซัพพลายเออร์ใหม่ ต่อรองเงื่อนไขเอง
• Customer service agent: ประสานงานข้ามแพลตฟอร์ม
• Content workflow: เชื่อมผู้ให้บริการหลายเจ้าและ QC อัตโนมัติ

นี่คือการเปลี่ยนจาก Prompt-Based → Autonomous Coordination และมันอาจเกิดขึ้นจริงภายใน 18 เดือนข้างหน้า

สรุปสำหรับผู้นำธุรกิจ

• AI ไม่ใช่เกมของ ‘ใครเริ่มก่อน’ แต่คือ ‘ใครข้ามเส้นแบ่งระหว่างการใช้ AI กับการเปลี่ยนองค์กรด้วย AI (GenAI Divide) ได้จริง’
• ROI มักซ่อนอยู่ใน back-office ไม่ใช่ front-office ที่โชว์ง่าย
• Buy > Build และ integrate > demo คือสูตรสำเร็จ
• เวลาเหลือไม่มาก ใครที่ยังใช้ AI แค่ในระดับ demo อาจเสียโอกาสครั้งใหญ่

👉 คำถามสุดท้ายที่ผู้บริหารทุกคนควรถามตัวเองคือ:องค์กรของเราอยู่ฝั่งไหนของ GenAI Divide?