คำถามที่เป็นที่นิยมที่สุดในหมู่นักลงทุนยุค 4.0 ก็คือ “AI ที่เขาล่ำลือกันว่าล้ำ สุดท้ายแล้วมันจะกระทบ bottom line แค่ไหน?” เนื่องจากถ้ามันเป็นแค่ “ของเล่น” ก็เป็นแค่ gimmick ราคาแพงที่ทำให้นักลงทุนตื่นตาตื่นใจเท่านั้น ไม่ได้เข้ามาช่วยให้เกิดอะไรใหม่ๆ ที่ดีงามต่อ future cashflows หรือปรับเปลี่ยนโมเดลธุรกิจอย่างจริงจัง

บทความนี้จะชี้ให้เห็นว่าจะดูอย่างไรว่าบริษัทไหนมีความพร้อมในการต่อยอดธุรกิจด้วย AI มากกว่าคนอื่น

จะดู AI ให้ดู Data

มีคำพูดของคนสมัยก่อนว่า “ดูนางให้ดูแม่”  ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ก็เช่นกัน ผลลัพธ์จากการใช้ AI จะเป็นอย่างไรต้องดูข้อมูลที่จะป้อนเข้าไป

บริษัทที่มีข้อมูลเก็บไว้อย่างมีระเบียบ มีปริมาณมาก และมีความหลากหลาย จะได้เปรียบบริษัทอื่นๆ ในการขับเคลื่อนธุรกิจด้วย AI  เนื่องจาก AI นั้นต้องการข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงในการขับเคลื่อน

ทุกวันนี้ความคิดที่ว่าคุณสามารถซื้อ AI solution หรือ AI server มาวางในบริษัทโดยไม่ต้องคำนึงถึงคุณภาพและขนาดของฐานข้อมูลที่บริษัทมี ยังคงเป็นมายาคติที่เหนียวหนึบมาก

อธิบายง่ายๆ คืออัลกอริทึม Machine Learning ที่ทุกคนกำลังตื่นเต้น มันต้องการข้อมูลอันมหาศาลเพื่อการเรียนรู้ ไม่ว่าจะเรียนรู้ว่า ภาพนี้เป็นภาพอะไร ลูกค้าน่าจะชอบบริการไหน จะคุยกับลูกค้ายังไง หรือจะให้สินเชื่อกับคนแบบไหน ทั้งหมดนี้ต้องการข้อมูลเพื่อการเรียนรู้ทั้งสิ้น ไม่ต่างจากเด็กที่ต้องเรียนรู้จากตัวอย่างที่เห็นจากคนในครอบครัวหรือครู ก่อนที่จะออกไปเป็นผู้ใหญ่ในโลกภายนอก

นั่นแปลว่าบริษัทที่ไม่เคยเก็บข้อมูลมาเลยหรือลบข้อมูลทิ้งไปหมดแล้ว มีโอกาสเสียเปรียบในศึก AI โดยเฉพาะบริษัทที่ภาพลักษณ์ดู 4.0 แต่หลังบ้าน 1.0 นั้นมีแนวโน้มว่าน่าจะกำลัง overvalued อยู่  กลับกัน บริษัทที่เก็บข้อมูลอย่างละเอียดมาแต่ไหนแต่ไร แม้ว่าจะไม่เคยได้เอามาใช้ประโยชน์อย่างสุดความสามารถ กลายเป็นว่าจะมีโอกาสพลิกขึ้นมามีชัยมากที่สุด (และกำลัง undervalued อยู่ด้วย!)

จึงไม่แปลกที่หลายๆ ธุรกิจที่ก้าวกระโดดอย่างรวดเร็วในยุคนี้นั้นไม่จำเป็นต้องเป็นเจ้าของสินทรัพย์ที่จับต้องได้ ขอเพียงเป็นเจ้าของข้อมูลทั้งในอดีตปัจจุบันและอนาคต  แต่ถ้าเป็นเจ้าของทั้งคู่และมี distribution channel ที่ผู้อื่นไม่มี ยิ่งมีโอกาสประสบความสำเร็จสูงกว่า

จะดู AI ให้ดูคน

อีกปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือ “ความรู้เรื่องทาง AI ของผู้นำองค์กร” ทั้งในระดับองค์กรโดยรวมและในแต่ละ business unit  ซึ่งไม่ได้หมายความว่าผู้นำจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน machine learning chatbot หรือ data mangement แต่หมายความว่าเขาควรจะทราบและพูดได้อย่างชัดเจนว่า 1. เทคโนโลยีพวกนี้ทำอะไรให้กับธุรกิจเขาได้บ้าง อันไหนทำก่อนหลัง 2. เขาจะวางแผน digital transformation ในองค์กรเพื่อสนับสนุนการใช้ AI ในอนาคตอย่างไร

ผู้นำในสมัยก่อนอาจไม่จำเป็นต้องทราบเรื่อง IT เทคโนโลยี  ปัญหาของทุกวันนี้คือ IT เทคโนโลยีมันมีแสนยานุภาพมากพอที่ถ้าคู่แข่งทำได้ดีมากๆ จะบดขยี้บริษัทที่ล่าช้าหรือไปไม่ถูกทางได้ง่ายๆ  ยกตัวอย่างคือการปล่อยสินเชื่อด้วย AI โดยปกติธนาคารต้องใช้คนหลักร้อยถึงหลักพันในการบริหารธุรกิจแบบนี้ ทว่าในโลกข้างหน้าทีมสินเชื่อ AI อาจมีไม่ถึง 20 คน (หรือมี 0 คนอย่างที่แจ๊ค หม่าเคยกล่าวไว้) และมีต้นทุนในการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่ลดลงอย่างมหาศาล  ผู้นำสมัยนี้จึงจำเป็นต้องมีความรู้เรื่องในด้านนี้พอสมควร อย่างน้อยๆ ก็เพื่อจ้างคนและตั้งเป้าหมายปลายทางให้ถูก

จะดู AI ให้ดูแนวทางการต่อยอดทางธุรกิจ

สิ่งที่ AI ทำได้ดีคือการ automate และทำให้หลายๆ กิจกรรมในบริษัททำได้อย่างรวดเร็วและใช้ทรัพยากรบุคคลน้อยลง  แต่สิ่งที่ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญคือ AI มีโอกาสต่อยอดทางธุรกิจในแนวทางใหม่ๆ หรือแม้กระทั่งสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ให้ได้ด้วย  

ยกตัวอย่าง เช่น ธุรกิจค้าปลีกหรือ e-commerce สามารถใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล transaction และพฤติกรรมการจับจ่ายใช้สอยของลูกค้า เพื่ออนุมัติ trade-credit กับลูกค้าที่น่าจะมีความเสี่ยงต่ำซึ่งจะได้รับสิทธิประโยชน์ในการผ่อน  ธุรกิจประกันภัยสามารถใช้ AI วิเคราะห์ความเสี่ยงเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละ segment ได้ดียิ่งขึ้น แม้กระทั่งธุรกิจโลกเก่าที่กำลังจะตายอย่างช้าๆ ก็ยัง innovate ได้ เช่น พยายามทำระบบ membership ให้ดีๆ ไม่ต้องพยายามเพิ่ม margin แต่ขอให้ได้ข้อมูลลูกค้ามาเพื่อหล่อเลี้ยงธุรกิจใหม่ๆ ในเครือก็ถือว่าเป็นชัยชนะแล้ว

ทั้งนี้ไม่จำเป็นที่บริษัทใหญ่ๆ จะต้องทำสิ่งเหล่านี้เองทั้งหมดเอง เพราะว่า exposure ต่อความคิดใหม่ๆ นี้สามารถได้มาโดยการไปลงทุน ร่วมทุน หรือเป็นพันธมิตรร่วมกับบริษัทอื่นๆ ก็ยังได้

ทุกวันนี้เราเห็น AI transformation ใหม่ๆ ที่จับต้องได้ในองค์กรไทยเพียงหยิบมือ หวังว่าในอนาคตเราจะได้เห็นมันมากขึ้นครับ