ทำไมบริษัทซอฟต์แวร์ระดับองค์กรไม่ต้องการหัวหน้าฝ่าย AI

เกือบครึ่งหนึ่งของบริษัท FTSE 100 ได้แต่งตั้ง Chief AI Officers ในช่วงปีที่ผ่านมา แต่แนวโน้ม C-suite ที่เติบโตนี้อาจเป็นกลยุทธ์ที่ผิดพลาด โดยการรักษา AI เป็นวิชาชีพที่ต้องการการดูแลที่มุ่งเน้น บริษัทเหล่านี้กำลังสร้างซิลโลที่เป็นความหมายของ AI ที่ตั้งใจจะกำจัด

AI ไม่ควรเป็นความรับผิดชอบของใครบางคน มันควรฝังอยู่ในระดับพื้นฐานในผลิตภัณฑ์ กระบวนการ และการตัดสินใจทุกอย่างทั่วทั้งองค์กร

ทำไมการเชี่ยวชาญจึงกลายเป็นการแยกออก

การแต่งตั้ง Chief AI Officers มักมาจากความต้องการที่จะแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นต่อนวัตกรรมและการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล ตาม 2025 AI และ Data Leadership Executive Survey 80% ขององค์กรเห็นว่าข้อมูลและ AI เป็นโครงการริเริ่มเชิงรุกที่มุ่งเน้นการเติบโต นวัตกรรม และการเปลี่ยนแปลง สะท้อนถึงแรงกดดันจากคณะกรรมการที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในการส่งมอบผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

อย่างไรก็ตาม การสร้างบทบาทการเป็นผู้นำ AI ที่มุ่งเน้นสามารถส่งสัญญาณโดยไม่ตั้งใจให้กับส่วนที่เหลือขององค์กรว่า AI เป็นความรับผิดชอบของใครบางคน สิ่งนี้บ่อนทำลายการทำงานร่วมกันข้ามฟังก์ชันที่จำเป็นสำหรับการนำ AI ไปใช้สำเร็จ เมื่อ AI กลายเป็นโดเมนเอกสิทธิ์เฉพาะของผู้บริหารคนเดียว ทีมผลิตภัณฑ์ ผู้จัดการการดำเนินงาน และผู้นำฝ่ายบริการลูกค้าอาจรู้สึกว่าได้รับการยกเว้นจากความรับผิดชอบในการเข้าใจและรวมความสามารถเหล่านี้เข้ากับกระบวนการทำงานของตน

การนำ AI ไปใช้สำเร็จที่สุดเกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยีกลายเป็นแบบอ่อนแอ โดยรวมเข้ากับกระบวนการที่มีอยู่แล้ว แทนที่จะยืนอยู่เป็นความสามารถที่แตกต่าง องค์กรที่ใช้แนวทาง AI ที่กระจายกำลังเห็นผลตอบแทนที่สำคัญ โดยมี 66% ของ CEO รายงานผลประโยชน์ทางธุรกิจที่วัดได้จากโครงการ AI ที่สร้างสรรค์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและความพึงพอใจของลูกค้า

โครงสร้างพื้นฐานเทียบกับโครงการริเริ่ม

ความเสี่ยงที่สำคัญที่สุดของการเป็นผู้นำ AI ที่มุ่งเน้นคือข้อความที่ส่งถึงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของ AI เมื่อบริษัทต่างๆ รักษา AI เป็นโครงการริเริ่มที่สมบูรณ์พร้อมด้วยงบประมาณที่มุ่งเน้น ทีมที่เชี่ยวชาญและโครงสร้างการรายงานที่แยกออก บริษัทเหล่านั้นจัดตำแหน่ง AI เป็นพื้นที่โฟกัสชั่วคราวมากกว่าความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืน

การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่แท้จริงต้องการการรักษา AI เป็นโครงสร้างพื้นฐาน เช่นเดียวกับวิธีที่องค์กรเข้าใกล้ความปลอดภัยของไซเบอร์หรือการจัดการข้อมูล การวิจัย แสดงให้เห็นว่าการนำ AI ไปใช้สำเร็จมาจากการนำแบบจำลองการเป็นผู้นำที่กระจาย โดยที่ความรับผิดชอบถูกแบ่งปันระหว่างผู้บริหารและแผนก แทนที่จะรวมกันในบทบาทเดียวที่มักกว้างเกินไปและไม่สอดคล้องกับความต้องการขององค์กร

พิจารณาการพัฒนาของการค้าทางอิเล็กทรอนิกส์ในต้นปี 2000 บริษัทที่แต่งตั้ง “Chief Digital Officers” เพื่อจัดการการมีอยู่ทางออนไลน์ของตนพบว่าตัวเองถูกจำกัดด้วยขอบเขตที่ไม่ธรรมชาติระหว่างการดำเนินงานดิจิทัลและดั้งเดิม บริษัทที่ฝังความคิดดิจิทัลทั่วทั้งจุดสัมผัสลูกค้า ตั้งแต่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ไปจนถึงการบริการลูกค้า เป็นผู้นำตลาดที่เกิดขึ้น

ฝัง AI ในทุกฟังก์ชัน

แนวทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการรวม AI เกี่ยวข้องกับการกระจายความรับผิดชอบมากกว่าการควบคุมที่มุ่งเน้น แทนที่จะสร้างโครงสร้างลำดับชั้นใหม่รอบๆ AI องค์กรที่มีวิสัยทัศน์กำลังให้อำนาจผู้นำผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมที่มีอยู่ในการสร้างความสามารถ AI โดยตรงเข้าไปในโดเมนของตน

แนวทางที่เน้นผลิตภัณฑ์นี้ตระหนักว่าคุณค่าของ AI ไม่ได้อยู่ในความซับซ้อนของเทคโนโลยี แต่อยู่ในความสามารถในการแก้ปัญหาธุรกิจที่แท้จริง บริษัทที่มีกลยุทธ์ AI อย่างเป็นทางการรายงานอัตราความสำเร็จในการนำ AI ไปใช้ 80% เมื่อเทียบกับเพียง 37% สำหรับองค์กรที่ไม่มีกลยุทธ์ที่ครอบคลุม แสดงให้เห็นว่าการรวมกลยุทธ์ทั่วฟังก์ชันเอาชนะแนวทางที่แยกออกจากกัน

ความเสี่ยงในการแข่งขันของกลยุทธ์การแยกออก

ผลกระทบในการแข่งขันของการแยก AI ออกไปนอกเหนือจากความไร้ประสิทธิภาพภายใน ในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการปรับเปลี่ยนความสามารถ AI ให้เข้ากับความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงบ่อยเป็นตัวกำหนดตำแหน่งในตลาด บริษัทที่มีความสามารถ AI ที่กระจายสามารถเปลี่ยนและทำซ้ำได้เร็วกว่าบริษัทที่ต้องได้รับการอนุมัติระหว่างแผนกและความเกี่ยวข้องกับทีมที่เชี่ยวชาญสำหรับการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับ AI ทุกครั้ง

รายงาน MIT ปี 2025 เปิดเผยว่าในขณะที่ 95% ของการนำ AI ที่สร้างสรรค์ไปใช้ในบริษัทต่างๆ ไม่สามารถส่งมอบผลกระทบทางธุรกิจที่วัดได้ บริษัทที่ซื้อเครื่องมือ AI จากผู้ขายที่เชี่ยวชาญและสร้างความสัมพันธ์ประสบความสำเร็จประมาณ 67% ของเวลา ในขณะที่การสร้างภายในประสบความสำเร็จเพียงหนึ่งในสามเท่านั้น ความได้เปรียบด้านความเร็วที่เพิ่มขึ้นนี้สะสมเมื่อเวลาผ่านไป ทำให้เกิดช่องว่างการแข่งขันที่กว้างขึ้นสำหรับองค์กรที่เคลื่อนไหวช้ากว่าในการข้าม

นอกจากนี้ ลูกค้าเริ่มต้องคาดหวังประสบการณ์ที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI เป็นมาตรฐานมากกว่าที่เป็นข้อเสนอพรีเมียม บริษัทที่รักษา AI เป็นวิชาชีพที่แยกออกมักต้องดิ้นรนเพื่อตอบสนองความคาดหวังที่เปลี่ยนแปลงไป เนื่องจากทีมผลิตภัณฑ์หลักขาดความเป็นอิสระและความเชี่ยวชาญในการนำคุณลักษณะ AI ไปใช้อย่างอิสระ

ความท้าทายในการรวมเข้าด้วยกันทำให้แนวทางที่มีการจัดกลางต้องทนทุกข์

อุปสรรคที่สำคัญที่สุดในการนำ AI ไปใช้สำเร็จคือความซับซ้อนในการรวมระบบ AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรที่มีอยู่ การวิจัยองค์กรล่าสุดเปิดเผยว่า 42% ของบริษัทต้องการการเข้าถึงแหล่งข้อมูลข้อมูล 8 รายการขึ้นไปเพื่อนำ AI ไปใช้สำเร็จ โดยมีข้อกังวลด้านความปลอดภัยเกิดขึ้นเป็นความท้าทายที่สำคัญที่สุดสำหรับทั้งผู้นำและผู้ปฏิบัติงาน

เกือบ 60% ของผู้นำ AI ระบุการรวมเข้ากับระบบ遗产 และการแก้ไขข้อกังวลด้านความเสี่ยงและความสอดคล้องเป็นความท้าทายหลักในการนำเทคโนโลยี AI ไปใช้ ความซับซ้อนในการรวมนี้ยิ่งซับซ้อนมากขึ้นเมื่อความสามารถ AI ถูกจัดกลางในทีมที่มุ่งเน้นที่ขาดความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับกระบวนการทางธุรกิจและโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคที่มีอยู่

องค์กรที่มีความสามารถ AI ที่กระจายมีตำแหน่งที่ดีกว่าในการแก้ไขความท้าทายในการรวมนี้ เนื่องจากทีมที่นำ AI ไปใช้เป็นทีมเดียวกับที่เข้าใจกระบวนการทางธุรกิจและข้อจำกัดทางเทคนิคที่ซ่อนอยู่

การสร้างความรู้ AI ทั่วทั้งองค์กร

แทนที่จะรวมความเชี่ยวชาญ AI ในบทบาทเดียว องค์กรควรเน้นการสร้างความรู้ AI ทั่วทั้งตำแหน่งผู้นำทุกตำแหน่ง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการช่วยให้ผู้บริหารเข้าใจไม่เพียงแต่สิ่งที่ AI สามารถทำได้ แต่ยังรวมถึงวิธีการรวม AI เข้ากับโดเมนเฉพาะของตนเพื่อสร้างคุณค่าให้กับลูกค้า

การวิจัย บ่งชี้ว่า 72% ของ C-suite รายงานว่าบริษัทของตนเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญในเส้นทางการนำ AI ไปใช้ รวมถึงการดิ้นรนเพื่ออำนาจ สงครามและซิลโลที่เกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงท้าทายกระบวนการทำงานที่มีอยู่ ความตึงเครียดขององค์กรเหล่านี้มักจะรุนแรงขึ้นเมื่อ AI ถูกมองว่าเป็นโดเมนเอกสิทธิ์เฉพาะของบทบาทที่เชี่ยวชาญ

องค์กรที่ระบุและให้อำนาจผู้เชี่ยวชาญ AI จากแผนกต่างๆ แทนที่จะพึ่งพาการเป็นผู้นำ AI ที่มุ่งเน้นเพียงอย่างเดียว มีอัตราการทำงานร่วมกันที่สูงขึ้นและมีผลลัพธ์การนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จมากขึ้น เมื่อผู้จัดการผลิตภัณฑ์เข้าใจความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อผู้นำฝ่ายปฏิบัติการเข้าใจศักยภาพของการวิเคราะห์เชิงทำนาย และเมื่อผู้อำนวยการฝ่ายบริการลูกค้าเข้าใจถึงการประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ AI การรวมกันจะกลายเป็นเรื่องธรรมชาติมากกว่าการบังคับ

ความเป็นเลิศที่กระจายมากกว่าการควบคุมที่มุ่งเน้น

แนวทางที่ประสบความสำเร็จที่สุดในการเป็นผู้นำ AI เกี่ยวข้องกับการสร้างความรับผิดชอบโดยไม่มีขอบเขตที่ไม่จำเป็น แทนที่จะแต่งตั้ง Chief AI Officers องค์กรควรสร้างมาตรฐานความสามารถ AI สำหรับบทบาทผู้นำที่มีอยู่และให้ทรัพยากรที่จำเป็นในการบรรลุมาตรฐานเหล่านั้น

การวิจัยของ McKinsey ปี 2025 เน้นย้ำว่าเกือบบริษัททั้งหมดกำลังลงทุนใน AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่เชื่อว่าตนเองได้ถึงความเป็นมาตรฐานของ AI ซึ่งเน้นย้ำถึงช่องว่างระหว่างการลงทุนและการรวมที่ประสบความสำเร็จ ช่องว่างนี้มักกว้างที่สุดในองค์กรที่พึ่งพาการเป็นผู้นำ AI ที่มุ่งเน้นมากกว่าความสามารถที่กระจาย

องค์กรที่ประสบความสำเร็จติดตาม “กฎ 10-20-70” โดยจัดสรรเพียง 10% ของความพยายามให้กับอัลกอริทึม 20% สำหรับเทคโนโลยีและข้อมูล และ 70% ที่สำคัญให้กับคนและกระบวนการ แนวทางนี้ยอมรับว่าเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายได้ และต้องมีการเป็นเจ้าของที่กระจายทั่วทั้งองค์กร

บางบริษัทกำลังทดลองกับ “บทบาท AI ลิแอชัน” – ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคที่หมุนเวียนผ่านแผนกต่างๆ เพื่อช่วยฝังความสามารถ AI ในขณะที่ยังคงความภักดีหลักต่อทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ การดำเนินงาน หรือทีมประสบการณ์ลูกค้า แนวทางนี้รักษามุมมองข้ามฟังก์ชันที่จำเป็นสำหรับการนำ AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงความเสี่ยงของการแยกตัวออกจากกันของการเป็นผู้นำ AI ที่มุ่งเน้น

การรวมเข้าด้วยกันมากกว่าการแยกตัวออก

เมื่อ AI กลายเป็นศูนย์กลางของความได้เปรียบในการแข่งขันมากขึ้น องค์กรที่ต้านทานความ诱惑ในการสร้างบทบาทการเป็นผู้นำ AI ที่เชี่ยวชาญโดยเลือกความสามารถที่กระจายไปทั่วทุกฟังก์ชันจะประสบความสำเร็จมากที่สุด

รุ่นต่อไปของ AI ระดับองค์กรจะไม่ได้ถูกกำหนดโดยโมเดลที่ใหญ่ขึ้นหรือการแสดงผลที่น่าประทับใจมากขึ้น แต่โดยผลลัพธ์จริงที่ได้รับจากการรวมเข้าด้วยกันทั่วฟังก์ชันทางธุรกิจ บริษัทที่เจริญรุ่งเรืองในยุค AI จะไม่ใช่บริษัทที่มีตำแหน่ง Chief AI Officer ที่น่าประทับใจที่สุด แต่เป็นบริษัทที่ความคิด AI ทั่วทุกการตัดสินใจ ทุกคุณลักษณะผลิตภัณฑ์ และทุกการโต้ตอบกับลูกค้า

แทนที่จะถามว่า “ใครควรเป็นผู้นำความพยายาม AI ของเรา?” คำถามที่สำคัญกว่าคือ “เราจะรับประกันว่าการพิจารณา AI ถูกฝังอยู่ในทุกการตัดสินใจของผู้นำได้อย่างไร?”

บริษัทสามารถเลือกรักษา AI เป็นวิชาชีพที่ต้องการการดูแลที่มุ่งเน้น หรือสามารถยอมรับ AI เป็นความสามารถพื้นฐานที่เป็นตัวแทนของ AI ได้ ผู้ที่เลือกการรวมเข้าด้วยกันมากกว่าการแยกตัวออกจะแซงหน้าผู้ที่ยังคงถูกขังอยู่ในซิลโล AI ที่มีการจัดกลาง