ความจริงที่ต้องยอมรับ — AI เก่งกว่าคนจริงหรือ?

คำตอบสั้นๆ คือ "เก่งกว่า" ในบางเรื่อง และ "ไม่มีทางแทน" ในอีกหลายเรื่อง

งาน	AI ทำได้	คนทำได้ดีกว่า
สรุปเอกสาร 100 หน้า	ทำได้ในไม่กี่วินาที แม่นยำสูง	ใช้เวลาหลายชั่วโมง แต่เข้าใจบริบทลึกกว่า
วิเคราะห์ข้อมูลยอดขาย	หาแพทเทิร์นจากข้อมูลมหาศาลได้เร็ว	ตีความได้ว่า "ทำไม" ยอดขายเปลี่ยน
ร่างอีเมลตอบลูกค้า	ร่างได้สุภาพ ครบถ้วน รวดเร็ว	อ่านอารมณ์ลูกค้า แก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้
ตรวจสอบเอกสารซ้ำ	ไม่เหนื่อย ไม่ตกหล่น ทำได้ 24 ชั่วโมง	ใช้วิจารณญาณกับกรณีพิเศษที่เกินกฎ
ตัดสินใจเชิงนโยบาย	ให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจได้	รับผิดชอบผลลัพธ์ พิจารณาผลกระทบรอบด้าน
เจรจาต่อรอง	เตรียมข้อมูล จำลองสถานการณ์ให้ได้	อ่านสถานการณ์ สร้างความสัมพันธ์ สร้างความไว้วางใจ
แก้ปัญหาที่ไม่เคยเจอ	ทำได้ถ้ามีข้อมูลที่คล้ายกัน	คิดนอกกรอบ ดัดแปลง ประยุกต์จากประสบการณ์

สรุปง่ายๆ: AI เก่งเรื่อง "ทำซ้ำ ทำเร็ว ทำเยอะ" แต่คนยังเก่งกว่าเรื่อง "คิด ตัดสินใจ รับผิดชอบ สร้างสัมพันธ์"

มุมมองผู้บริหาร — จ้างคนเพิ่ม 1 คน vs ใช้ AI

นี่คือคำถามที่ผู้บริหารยุคนี้เริ่มถามตัวเองทุกครั้งที่มีตำแหน่งว่าง:

ปัจจัย	จ้างคนเพิ่ม 1 คน	ใช้ AI
ต้นทุน	เงินเดือน + สวัสดิการ + อบรม + พื้นที่ + อุปกรณ์ (~20,000–40,000 บาท/เดือน สำหรับเด็กจบใหม่)	ค่าบริการ AI (~700–7,000 บาท/เดือน ขึ้นกับระดับการใช้งาน)
ความเร็วเริ่มงาน	สัมภาษณ์ 2–4 สัปดาห์ + อบรม 1–3 เดือน	ตั้งค่าและเริ่มใช้ได้ภายในวัน
ปริมาณงาน	ทำงาน 8 ชม./วัน มีวันลา วันหยุด	ทำงาน 24/7 ไม่มีวันลา ไม่เหนื่อย
คุณภาพงาน	ขึ้นกับคน ช่วงแรกอาจผิดพลาดบ่อย	สม่ำเสมอ แต่อาจผิดแบบ "มั่นใจ" ถ้าไม่มีคนตรวจ
ความยืดหยุ่น	ทำงานนอกกรอบได้ ปรับตัวตามสถานการณ์	ทำได้เฉพาะสิ่งที่กำหนดไว้ หรือมีข้อมูลรองรับ
ความรับผิดชอบ	มีคนรับผิดชอบชัดเจน	ไม่มีคนรับผิดชอบ ถ้าผิดพลาดใครเป็นคนแก้?
การเติบโต	เรียนรู้ พัฒนาได้ อาจกลายเป็นคนสำคัญ	ไม่โต ไม่ลาออก แต่ก็ไม่สร้าง innovation

งานแบบไหนควรให้ AI ทำ — งานแบบไหนยังต้องใช้คน

ให้ AI ทำ (Automate)

• งานที่ทำซ้ำๆ เหมือนเดิมทุกวัน — คีย์ข้อมูล คัดลอกตัวเลข ส่งอีเมลแจ้งเตือน
• งานที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำ — ตรวจสอบเอกสารซ้ำ จับคู่ข้อมูล กระทบยอด
• งานที่ต้องประมวลผลข้อมูลมหาศาล — วิเคราะห์แนวโน้ม สร้างรายงาน สรุปข้อมูล
• งานที่ต้องทำนอกเวลา — ตอบคำถามลูกค้า 24 ชม. แจ้งเตือนอัตโนมัติ

ให้คนทำ (Human-only)

• งานที่ต้อง ตัดสินใจและรับผิดชอบ — อนุมัติ ลงนาม ตัดสินข้อพิพาท
• งานที่ต้อง สร้างความสัมพันธ์ — เจรจาต่อรอง ดูแลลูกค้า VIP บริหารทีม
• งานที่ต้อง ใช้จริยธรรมและวิจารณญาณ — ประเมินผลงาน ไล่ออก ตัดสินกรณีสีเทา
• งานที่ต้อง คิดสร้างสรรค์ — วางกลยุทธ์ ออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ สร้าง brand

ให้คน + AI ทำด้วยกัน (Augment)

• AI ร่าง → คนตรวจ — AI ร่างรายงาน คนตรวจความถูกต้องและเพิ่มมุมมอง
• AI วิเคราะห์ → คนตัดสินใจ — AI หาข้อมูลและแนวโน้ม คนตัดสินใจเชิงนโยบาย
• AI กรอง → คนเจาะลึก — AI คัดกรองข้อมูลเบื้องต้น คนเจาะลึกเฉพาะจุดที่ผิดปกติ
• AI ตอบ → คนดูแล — AI ตอบคำถามทั่วไป คนรับช่วงเมื่อปัญหาซับซ้อน

สิ่งที่ผู้บริหารต้องระวัง — กับดัก AI ที่หลายคนตกลงไป

1. "AI ถูกกว่า ดังนั้นแทนคนได้เลย"

AI ถูกกว่าจริงในแง่ต้นทุนต่อชิ้นงาน — แต่ AI ไม่มีความรับผิดชอบ ถ้า AI สร้างรายงานผิด ใครเป็นคนรับผิดชอบต่อผู้บริหาร ต่อผู้ตรวจสอบ ต่อกฎหมาย? คำตอบคือ "คน" ที่อนุมัติผลงานของ AI ดังนั้นต้องมีคนตรวจสอบเสมอ

2. "เด็กจบใหม่ทำอะไรไม่ได้เท่า AI แล้ว"

วันนี้อาจจริง — แต่เด็กจบใหม่คนนั้น จะเรียนรู้และเติบโต อีก 3 ปีข้างหน้าอาจเป็นหัวหน้าทีม อีก 5 ปีอาจเป็นผู้จัดการ AI ไม่มีวันเติบโตแบบนั้นได้ การจ้างคนคือการ ลงทุนระยะยาว ไม่ใช่แค่การซื้อแรงงานระยะสั้น

3. "ใช้ AI ไปก่อน ค่อยหาคนทีหลัง"

ถ้าปล่อยให้องค์กรพึ่งพา AI โดยไม่สร้างคน — เมื่อ AI มีปัญหา (ระบบล่ม เปลี่ยนนโยบาย ข้อจำกัดทางกฎหมาย) จะไม่มีคนที่เข้าใจกระบวนการจริงมารับช่วงต่อ นี่คือ ความเสี่ยงด้าน Knowledge Dependency

4. "AI จะทำให้พนักงานตกงาน"

ประวัติศาสตร์บอกเราว่า เทคโนโลยีทุกยุคเปลี่ยน "ประเภทงาน" ไม่ใช่ "จำนวนงาน" — เครื่องคิดเลขไม่ได้ทำให้นักบัญชีตกงาน แต่ทำให้นักบัญชีทำงานวิเคราะห์แทนงานบวกเลข AI จะเปลี่ยน "งานที่คนทำ" ไม่ใช่ "ว่าคนยังต้องมีหรือไม่"

แล้วองค์กรควรทำอย่างไร? — 5 แนวทางปฏิบัติ

1. สำรวจว่ามีงานอะไรที่ AI ทำได้ดีกว่า

เริ่มจากคำถามว่า "งานอะไรที่เราใช้คนทำซ้ำๆ ทุกวัน แต่ไม่ต้องใช้วิจารณญาณ?" นั่นคืองานที่ AI ทำได้ดีกว่าและถูกกว่า เช่น คีย์ข้อมูล สร้างรายงาน ส่งแจ้งเตือน ตรวจเอกสาร

2. อย่าแทนที่คน — ให้คนทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น

เมื่อ AI รับงานซ้ำซ้อนไป ให้คนทำงานที่สร้างมูลค่ามากขึ้น — วิเคราะห์ วางแผน ดูแลลูกค้า สร้างนวัตกรรม คนที่เคยคีย์ข้อมูล 8 ชม. อาจกลายเป็นคนที่ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลทั้งองค์กร

3. ลงทุนพัฒนาคนให้ "ทำงานกับ AI เป็น"

ทักษะสำคัญของคนในยุค AI ไม่ใช่ "ทำงานเร็ว" แต่คือ:

• Prompt Engineering — รู้วิธีสั่งงาน AI ให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
• Critical Thinking — ตรวจสอบผลงานของ AI ได้ว่าถูกหรือผิด
• Domain Expertise — เข้าใจงานลึกพอที่จะรู้ว่า AI พลาดตรงไหน
• Adaptability — ปรับตัวเมื่อเครื่องมือเปลี่ยน กระบวนการเปลี่ยน

4. วาง Policy การใช้ AI ในองค์กร

ต้องมีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน:

• ข้อมูลอะไร ห้าม ป้อนเข้า AI? (ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการเงิน ความลับทางธุรกิจ)
• ผลงานจาก AI ต้อง ผ่านการตรวจสอบ จากใครก่อนใช้งาน?
• เมื่อ AI ตัดสินใจผิด ใครเป็น ผู้รับผิดชอบ?
• จะ ติดตามและวัดผล การใช้ AI อย่างไร?

5. เริ่มจากจุดเล็กๆ แล้วค่อยขยาย

อย่าพยายามเปลี่ยนทั้งองค์กรพร้อมกัน เริ่มจากแผนกเดียว งานเดียว วัดผลให้ชัด แล้วค่อยขยาย — เหมือนกับหลักการ Implement ERP ที่ทำแบบ Phased Approach

AI + ERP = พลังทวีคูณ

AI จะทรงพลังที่สุดเมื่อมี ข้อมูลที่ดี ป้อนให้ — และระบบ ERP คือแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดขององค์กร เมื่อรวม AI เข้ากับ ERP จะเกิดความสามารถใหม่ๆ:

ERP อย่างเดียว	ERP + AI
รายงานยอดขายเดือนที่แล้ว	พยากรณ์ยอดขายเดือนหน้า พร้อมคำแนะนำ
แจ้งเตือนสินค้าหมดสต็อก	สั่งซื้ออัตโนมัติตามแพทเทิร์นการใช้
บันทึกบัญชีตามเอกสาร	ตรวจจับรายการผิดปกติอัตโนมัติ (Anomaly Detection)
รายงานค่าใช้จ่ายตามหมวด	วิเคราะห์และแนะนำจุดที่ลดต้นทุนได้
Workflow อนุมัติตามลำดับ	ประเมินความเสี่ยงของรายการก่อนส่งอนุมัติ
Generate ใบวางบิลอัตโนมัติ	วิเคราะห์พฤติกรรมการจ่ายเงินและแนะนำการติดตามหนี้

AI ไม่ได้มาแทนคน — แต่คนที่ใช้ AI เป็น จะแทนที่คนที่ใช้ AI ไม่เป็น สิ่งที่องค์กรต้องทำวันนี้คือทำให้คนของเรา "ใช้ AI เป็น" ไม่ใช่ "ถูก AI แทนที่"

- ทีมงาน Saeree ERP

สรุป

เราอยู่ในยุคที่ AI เก่งกว่าเด็กจบใหม่ในหลายด้าน — นี่คือความจริงที่ปฏิเสธไม่ได้ แต่คำตอบไม่ใช่การเลือกระหว่าง "จ้างคน" กับ "ใช้ AI" แต่คือการ ใช้ทั้งคู่อย่างชาญฉลาด ให้ AI ทำงานซ้ำซ้อน ให้คนทำงานที่ต้องใช้วิจารณญาณ ให้คน + AI ทำงานร่วมกันในจุดที่เสริมกัน

และที่สำคัญที่สุด — ข้อมูลที่ดีคือรากฐานของ AI ที่ดี ถ้าองค์กรยังไม่มีระบบที่จัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ AI ก็ไม่มีอะไรจะทำงานด้วย การมีระบบ ERP ที่ดีวันนี้ คือการเตรียมองค์กรให้พร้อมสำหรับ AI ในวันหน้า

หากสนใจใช้งาน Saeree ERP เพื่อวางรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กร สามารถติดต่อทีมงานของเราเพื่อปรึกษาแนวทางที่เหมาะกับองค์กรคุณ