มี CFO แค่ 7% เท่านั้นที่รายงานผลตอบแทนสูงจาก AI: 84% ของงบฯ หมดไปกับสิ่งที่ไม่ได้สร้างมูลค่า

ทีมงานด้านการเงินต่างเร่งนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ แต่มีเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่หาวิธีทำให้มันสร้างผลกำไรได้จริง ในงาน Gartner Finance Symposium/Xpo ประจำปี 2026 บรรดานักวิเคราะห์ได้วาดภาพที่ชัดเจนว่า การปรับใช้ AI แพร่หลายไปทั่วทั้งหน่วยงานด้านการเงิน ทว่าผลตอบแทนที่วัดผลได้นั้นยังคงหายากอย่างน่าหงุดหงิด สถิติสำคัญที่ขับเคลื่อนวงสนทนาคือ มีประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน (CFO) เพียง 7% เท่านั้นที่รายงานว่าได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงจาก AI ในการดำเนินงานด้านการเงิน

เหตุใดจึงมีช่องว่างระหว่างการยอมรับเทคโนโลยีกับมูลค่าที่เกิดขึ้นจริงมากขนาดนี้? คำตอบจาก Gartner อยู่ที่วิธีที่องค์กรต่างๆ เลือกใช้จ่ายงบประมาณด้าน AI ของพวกเขา

ความไม่สมดุลของการใช้จ่ายที่อธิบายช่องว่างผลตอบแทน

Gartner ระบุว่า การจัดสรรเงินลงทุนของทีมการเงินในด้าน AI นั้นผิดพลาดอย่างรุนแรง ปัจจุบัน 84% ของการใช้จ่ายด้าน AI ในการเงินมุ่งเป้าไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานรายบุคคลและการปรับปรุงกระบวนการ — เช่น การทำรายงานอัตโนมัติ หรือการเร่งความเร็วของขั้นตอนการทำงานส่วนบุคคล ในขณะเดียวกัน มีงบประมาณเพียง 16% เท่านั้นที่ถูกนำไปใช้กับกรณีการใช้งานที่สร้างมูลค่าสูง ซึ่งเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างมีนัยสำคัญ เช่น นวัตกรรมผลิตภัณฑ์ หรือโครงการริเริ่มการเติบโตด้านลูกค้า

ความไม่สมดุลนี้เป็นเหตุผลพื้นฐานที่ทำให้ช่องว่างด้านผลตอบแทนยังคงอยู่ องค์กรด้านการเงินจำนวนมากกำลังให้ทุนสนับสนุนการเพิ่มประสิทธิภาพแบบค่อยเป็นค่อยไป แต่ลงทุนน้อยเกินไปในการใช้งาน AI ที่เชื่อมโยงโดยตรงกับการเติบโตของรายได้ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และการสร้างความแตกต่างในการแข่งขัน ข้อความของ Gartner นั้นตรงไปตรงมา: CFO จำนวนมากเข้าใจผิดว่าการปรับใช้ AI คือการสร้างมูลค่า และกรอบความคิดนั้นจำเป็นต้องได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างเร่งด่วน

โรดแมปสามขั้นตอนสำหรับ AI ในฝ่ายการเงิน

เพื่อช่วยให้ CFO หลุดพ้นจากกับดักโครงการนำร่อง และก้าวไปสู่การสร้างผลตอบแทนที่มีความหมาย Gartner แนะนำแนวทางสามขั้นตอนที่มีโครงสร้าง :

1. ตั้งวิสัยทัศน์และประเมินระดับขีดความสามารถ — ผู้นำด้านการเงินต้องเริ่มจากการกำหนดวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนว่าหน่วยงานการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI ควรมีลักษณะอย่างไร วิสัยทัศน์นั้นควรตอบคำถามสามข้อ: สถานะสุดท้ายที่ต้องการเป็นอย่างไร, AI จะช่วยให้บรรลุเป้าหมายขององค์กรได้อย่างไร, และ AI จะส่งมอบมูลค่าเฉพาะใดแก่ธุรกิจ จากนั้นการประเมินความพร้อมจะช่วยระบุช่องว่างด้านขีดความสามารถที่ต้องปิดให้ได้ก่อนที่ AI จะส่งมอบมูลค่านั้นได้

2. สร้างแผนที่นำทาง — เมื่อวิสัยทัศน์และระดับขีดความสามารถพื้นฐานชัดเจนแล้ว CFO ควรแปลงมันเป็นแผนที่นำทางที่จับต้องได้สำหรับการนำ AI มาใช้ในฝ่ายการเงิน แผนที่นี้ต้องครอบคลุมทั้งวัฒนธรรม ธรรมาภิบาล ทักษะ และข้อมูล — ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี — และควรระบุพอร์ตโฟลิโอของกรณีการใช้งานที่มุ่งเน้นเพื่อจัดลำดับความสำคัญ ทดลองใช้ และขยายขนาดในท้ายที่สุด

3. ดำเนินการและขยายขนาดกรณีการใช้งาน — ขั้นตอนสุดท้ายคือการเปลี่ยนจากการวางแผนไปสู่การดำเนินการที่มีวินัย แทนที่จะไล่ตามโครงการนำร่องที่แยกส่วนกันหลายสิบโครงการ ทีมการเงินจำเป็นต้องขยายขนาดกรณีการใช้งานที่มีลำดับความสำคัญจำนวนน้อยกว่า ซึ่งมีเส้นทางที่ชัดเจนไปสู่การบรรลุมูลค่าทางธุรกิจ

ระวัง 'โรงงานที่ตั้งขึ้นโดยบังเอิญ' จากโครงการนำร่องที่มากเกินไป

หนึ่งในคำเตือนที่ตรงประเด็นที่สุดของ Gartner ในงานสัมมนาครั้งนี้ มุ่งเป้าไปที่รูปแบบความล้มเหลวที่พบบ่อย: "การสร้างโรงงานโดยบังเอิญ (Accidental Factory)" ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อองค์กรปฏิบัติต่อ AI เสมือนเป็นกลุ่มของเครื่องมือแต่ละชิ้น แทนที่จะเป็นระบบที่เชื่อมต่อถึงกัน นำไปสู่การขยายตัวของโครงการนำร่องที่ไม่สามารถควบคุมได้ และไม่มีเส้นทางที่ชัดเจนไปสู่การใช้งานจริง

ตัวเลขนี้ตอกย้ำความรุนแรงของปัญหา ข้อมูลที่นำเสนอในเอกสารที่เกี่ยวข้องกับ Gartner ระหว่างการประชุมระบุว่า 59% ของโครงการ AI ล้มเหลวในการเข้าสู่ขั้นตอนการใช้งานจริง (Production) ทำให้มูลค่าที่มีโอกาสเกิดขึ้นถูกกักขังอยู่ในขั้นตอนนำร่องอย่างถาวร Gartner จึงแนะนำให้ CFO จำกัดจำนวนโครงการนำร่องที่ดำเนินการอยู่ เน้นไปที่กรณีการใช้งานที่เข้าถึงข้อมูลได้ง่ายและให้ผลตอบแทนเร็ว และสร้างระบบ AI ที่มีการกำกับดูแลและบูรณาการซึ่งสามารถขยายขนาดได้จริง

อย่ารอให้ประสิทธิภาพมาเยือนก่อนแล้วค่อยไล่ล่าผลลัพธ์ที่มีมูลค่าสูง

คำแนะนำที่อาจฟังดูขัดกับสามัญสำนึกมากที่สุดจาก Gartner คือ กรณีการใช้งานที่เน้นประสิทธิภาพการทำงาน (Productivity) ไม่ควรรักษาเสมือนเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการมุ่งสู่ผลลัพธ์ด้าน AI ที่มีมูลค่าสูงกว่า บริษัทย้ำอย่างชัดเจนให้ CFO มองข้ามแค่การทำให้งานที่มีอยู่เดิมเป็นอัตโนมัติ และให้ลงทุนโดยตรงในกรณีการใช้งานที่เชื่อมโยงกับปัญหาทางธุรกิจที่จับต้องได้ — แม้ว่าโครงการเหล่านั้นจะดูมีความเสี่ยงมากกว่า หรือวัดผลด้วยสูตร ROI แบบดั้งเดิมได้ยากกว่าก็ตาม

ในระหว่างการกล่าวในงานสัมมนา นักวิเคราะห์ของ Gartner บอกให้ CFO เลิกมองหาสูตรคำนวณ ROI สูตรเดียว แต่จงสร้างพอร์ตโฟลิโอของการลงทุนด้าน AI ที่สมดุล: กรณีการใช้งานด้านการเพิ่มประสิทธิภาพงานที่ทำซ้ำซาก, การปรับปรุงกระบวนการแบบเจาะจงที่เพิ่มประสิทธิภาพของขั้นตอนเฉพาะ, และการวางเดิมพันเพื่อการเปลี่ยนแปลงองค์กรที่อาจปรับโฉมรูปแบบธุรกิจ ภาพเปรียบเทียบการเดินทางที่ Gartner ใช้นั้นน่าจดจำ: การเดินทางประจำ (ผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ), การออกสำรวจแบบเจาะจง (การปรับปรุงกระบวนการ), และการเดินทางที่ทะเยอทะยาน (การเปลี่ยนแปลงองค์กร) ล้วนอยู่ในพอร์ตโฟลิโอเดียวกัน แต่ตอบสนองวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันมากและต้องใช้เกณฑ์การประเมินที่แตกต่างกัน

กรอบความคิดเรื่องวุฒิภาวะที่อยู่เบื้องหลังโรดแมป

สิ่งที่สนับสนุนโรดแมปสามขั้นตอนของ Gartner คือชุดมิติด้านวุฒิภาวะของ AI ที่กว้างขึ้น ซึ่งไปไกลเกินกว่าตัวชี้วัดการยอมรับเทคโนโลยีแบบเรียบง่าย กรอบการทำงานนี้ครอบคลุมเจ็ดด้านของขีดความสามารถ: กลยุทธ์, มูลค่า, องค์กร, คนและวัฒนธรรม, ธรรมาภิบาล, วิศวกรรม, และข้อมูล

สำหรับ CFO ผลกระทบในทางปฏิบัติคือสิ่งที่ชัดเจน องค์กรไม่สามารถเพียงแค่ซื้อเครื่องมือ AI แล้วประกาศว่าตนมีวุฒิภาวะได้ ความก้าวหน้าที่แท้จริงต้องการการลงทุนอย่างเป็นระบบในทั้งเจ็ดมิติ — สร้างกลยุทธ์ AI ที่สอดคล้องกับธุรกิจ, กำกับดูแลข้อมูลอย่างเหมาะสม, เพิ่มทักษะให้กับบุคลากรการเงินที่มีอยู่, และสร้างโครงสร้างองค์กรที่สนับสนุน AI ในวงกว้าง ไม่ใช่แค่ในการทดลองแบบแยกส่วน Gartner ระบุว่า องค์กรที่เห็นผลตอบแทนแข็งแกร่งที่สุด คือองค์กรที่ใช้ AI อย่างมีเจตนาในกรณีการใช้งานด้านลูกค้า, ผลิตภัณฑ์, และการตัดสินใจ ไม่ใช่องค์กรที่ใช้เงินมากที่สุด

สาระสำคัญของงานสัมมนานี้คือ: ฝ่ายการเงินยอมรับ AI ได้เร็วกว่าที่เรียนรู้ที่จะทำกำไรจากมัน การปิดช่องว่างนี้ต้องการให้ CFO จัดสรรค่าใช้จ่ายเสียใหม่, กำหนดโครงสร้างให้กับพอร์ตโฟลิโอ AI ของตน, และวัดความสำเร็จจากผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจริง — ไม่ใช่จากจำนวนเครื่องมือที่ได้ปรับใช้ไปแล้ว