AI ช่วยให้ทำงานไวขึ้น แต่ยังไม่พอจะเพิ่มกำไร

AI อาจช่วยให้พนักงานทำงานบางอย่างเสร็จเร็วขึ้น แต่ไม่ได้แปลว่าบริษัทจะมีต้นทุนลดลง รายได้เพิ่ม หรือกำไรดีขึ้นโดยอัตโนมัติ ความต่างนี้ช่วยอธิบายช่องว่างในผลสำรวจ McKinsey ปี 2026: ผู้ตอบ 80% ระบุว่า AI ช่วยเพิ่มผลิตภาพส่วนบุคคล ขณะที่ 37% ระบุว่า AI มีส่วนต่อ EBIT หรือกำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษี อย่างไรก็ตาม มีผู้ตอบเพียงราว 6% ที่เข้าข่ายกลุ่มผลงานสูงตามนิยามของ McKinsey คือระบุว่า AI มีส่วนต่อ EBIT อย่างน้อย 5% และบอกว่าผลกระทบนั้นมีนัยสำคัญ ตัวเลขเหล่านี้เป็นการประเมินของผู้ตอบ ไม่ใช่หลักฐานว่าการทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งจะทำให้เกิดผลตอบแทนทางการเงินโดยตรง 68

ทำไมผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นอาจยังไม่สะท้อนในกำไร

งานหนึ่งชิ้นที่เร็วขึ้นเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการทั้งระบบ หากขั้นตอนอนุมัติ การส่งต่องาน ระบบที่ใช้ และอำนาจตัดสินใจยังเหมือนเดิม เวลาที่ประหยัดได้ก็อาจไม่ช่วยลดต้นทุนหรือเพิ่มรายได้อย่างเห็นผล

ผลสำรวจ McKinsey ปี 2026 พบความเชื่อมโยงระหว่างผลงาน AI ที่แข็งแกร่งกับการออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่ ขณะที่งานวิจัยก่อนหน้านี้ของ McKinsey ระบุว่า ในบรรดาปัจจัยที่ศึกษา การปรับกระบวนการทำงานมีความสัมพันธ์มากที่สุดกับผลกระทบต่อ EBIT ความสัมพันธ์ดังกล่าวเป็นสัญญาณที่น่าสนใจ แต่ไม่ได้ยืนยันว่าเป็นเหตุและผลโดยตรง 514

เรื่องนี้สำคัญต่อการวัดผลด้วย การมีสิทธิ์ใช้เครื่องมือ จำนวนครั้งที่ใช้งาน หรือเวลาที่ประหยัดได้ ช่วยบอกว่า AI ถูกนำมาใช้หรือไม่ แต่ยังตอบไม่ได้ด้วยตัวเองว่าธุรกิจมีรายได้เพิ่มหรือใช้จ่ายน้อยลงหรือเปล่า เมื่อผลสำรวจพบช่องว่างระหว่างผลิตภาพส่วนบุคคลกับผลกระทบต่อ EBIT บริษัทจึงควรติดตามทั้งสองด้าน 68

จากโครงการทดลอง สู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ

เริ่มจากเป้าหมายธุรกิจที่วัดได้

เลือกกระบวนการที่มีผู้รับผิดชอบชัดเจน และสามารถระบุปัญหากับผลลัพธ์ที่ต้องการทดสอบได้ เช่น ลดต้นทุนการให้บริการ หรือเพิ่มอัตราการเปลี่ยนผู้สนใจให้เป็นลูกค้า เป้าหมายควรตอบโจทย์ธุรกิจ ไม่ใช่เพียงนับจำนวนครั้งที่ใช้ AI

ก่อนเปลี่ยนวิธีทำงาน ควรบันทึกค่าตั้งต้นไว้เพื่อใช้เปรียบเทียบ และเริ่มจากขอบเขตที่จัดการและประเมินผลได้ชัดเจน วิธีนี้ช่วยให้เห็นว่า AI มีประโยชน์ตรงไหน คนยังต้องเข้ามาตรวจสอบเมื่อใด และคุ้มค่าหรือไม่หากจะขยายผล

จัดการคุณภาพข้อมูลและกำหนดเจ้าของงาน

เซสชันด้านการค้าของ DMEXCO 2026 ยกตัวอย่างปัญหาข้อมูลสินค้าจากซัพพลายเออร์ที่มาในหลายรูปแบบ ใช้ชื่อเรียกไม่ตรงกัน และมีข้อมูลขาดหาย หากไม่มีมาตรฐานกลาง ปัญหาเหล่านี้ก็อาจถูกส่งต่อจากระบบหนึ่งไปอีกระบบหนึ่ง และต้องแก้ไขด้วยมือ 25

กำหนดผู้รับผิดชอบให้ชัด ทั้งด้านคุณภาพข้อมูล ผลลัพธ์ทางธุรกิจ และการตัดสินใจว่าจะต้องตรวจทานผลลัพธ์จาก AI เมื่อใด ในธุรกิจค้าปลีก ข้อมูลสินค้าที่ครบถ้วนและสอดคล้องกัน รวมถึงราคาที่ถูกต้องเมื่อเกี่ยวข้อง ยังสำคัญต่อการค้นพบสินค้าผ่านผู้ช่วย AI โซเชียลมีเดีย และมาร์เก็ตเพลส 273334

ปรับกระบวนการ ไม่ใช่แค่เพิ่มเครื่องมือ

พิจารณางานตั้งแต่ต้นจนจบ: ข้อมูลหรือคำขอเข้ามาทางไหน AI รับผิดชอบส่วนใด ต้องมีคนอนุมัติเมื่อใด และใครเป็นผู้ดำเนินการต่อ หากเหมาะสม อาจลดหรือปรับขั้นตอนส่งต่องานที่ไม่จำเป็น แต่ควรให้คนรับผิดชอบการใช้วิจารณญาณ การจัดการกรณียกเว้น และการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงต่อธุรกิจ

นี่คือการออกแบบวิธีทำงานใหม่ ไม่ใช่เพียงนำเครื่องมืออีกชิ้นไปวางทับกระบวนการเดิม งานวิจัยของ McKinsey เชื่อมโยงการปรับเวิร์กโฟลว์กับผลกระทบทางการเงินที่ผู้ตอบรายงานได้มากขึ้น แต่ผลสำรวจปี 2026 ไม่ได้พิสูจน์ว่าการปรับเวิร์กโฟลว์เพียงอย่างเดียวจะทำให้เกิดผลตอบแทนนั้น 514

วัดผลด้วยตัวเลขทางธุรกิจ

ติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อรายได้ ต้นทุน อัตรากำไร หรือ EBIT หรือไม่ อย่าวัดแค่จำนวนผู้ใช้ ปริมาณงานที่ผลิตได้ หรือเวลาที่ประหยัด รวมถึงต้นทุนการนำระบบไปใช้และเวลาที่คนต้องตรวจทานผลลัพธ์ แล้วเทียบกับค่าตั้งต้น วิธีนี้ช่วยทดสอบว่าผลิตภาพที่ดีขึ้นส่งต่อไปถึงผลประกอบการจริงหรือไม่

ประเด็นสำคัญ

ผลสำรวจไม่ได้ให้สูตรสำเร็จที่รับประกันผลตอบแทนจาก AI แต่ชี้ให้เห็นว่าการนำไปใช้และผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นยังไม่ใช่ตัวชี้วัดความสำเร็จที่ครบถ้วน ผู้ตอบรายงานว่าผลิตภาพส่วนบุคคลดีขึ้นมากกว่าผลกระทบเชิงบวกต่อ EBIT อย่างชัดเจน

บริษัทจึงอาจเริ่มจากกรณีใช้งานที่มีเป้าหมายชัด จัดการข้อมูลให้เชื่อถือได้ กำหนดเจ้าของงาน ปรับเวิร์กโฟลว์ และวัดผลทางการเงิน ควบคู่กับการให้คนรับผิดชอบด้านภาวะผู้นำและการตัดสินใจ 6814