กระบวนการธุรกิจแบบไหนควรใช้ AI ทำงานอัตโนมัติ

เจ้าของธุรกิจส่วนใหญ่ที่เราคุยด้วยไม่ได้ขาดไอเดียเรื่อง AI แต่ขาดวิธีเลือก ทุกอย่างดูเป็นไปได้ ผู้ขายก็บอกว่าทุกอย่างทำง่าย สุดท้ายโปรเจกต์แรกจึงกลายเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นที่สุด ไม่ใช่เรื่องที่มีประโยชน์ที่สุด

บทความนี้เสนอวิธีเลือกอย่างตรงไปตรงมา ได้แก่ กระบวนการแบบไหนเหมาะกับ AI แบบไหนไม่เหมาะ ให้คะแนนได้ภายในบ่ายเดียวอย่างไร และเริ่มต้นอย่างไรโดยไม่เสี่ยงต่อธุรกิจ

กระบวนการธุรกิจแบบไหนเหมาะกับการใช้ AI ทำงานอัตโนมัติ

เครื่องมือ AI ในปัจจุบันเก่งกับงานที่มีรูปแบบ แต่ไม่ได้มีสคริปต์ตายตัว ในทางปฏิบัติ กระบวนการที่คืนทุนได้เร็วมักมีลักษณะร่วมกัน 4 ข้อ คือ เกิดขึ้นบ่อย เกี่ยวข้องกับข้อความหรือเอกสาร มีกฎให้ทำตามร่วมกับการใช้วิจารณญาณบางส่วน และหากร่างออกมาคลาดเคลื่อนเล็กน้อยก็เสียหายน้อย เพราะมีคนตรวจต่อ

ตัวอย่างที่พบบ่อยใน SME ไทย

• ใบเสนอราคาและข้อเสนอโครงการ ประกอบร่างแรกจากบรีฟและจากงานในอดีตที่คล้ายกัน
• การคีย์ข้อมูลจากเอกสาร อ่านใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อ หรือแบบฟอร์ม แล้วกรอกข้อมูลเข้าระบบของคุณ
• ตอบคำถามลูกค้าที่ซ้ำกัน เช่น เวลาทำการ เงื่อนไขการจัดส่ง รายละเอียดสินค้า และกติกาการจอง
• การทำรายงาน เปลี่ยนข้อมูลดิบด้านยอดขาย สต็อก หรือการจอง ให้เป็นสรุปรายสัปดาห์ที่คนอ่านจริง
• การค้นหาบันทึกเก่า หาว่างานครั้งก่อนมีต้นทุนเท่าไร หรือใครเป็นผู้ส่งมอบอะไร โดยไม่ต้องเปิดไฟล์ 20 ไฟล์
• การร่างรายการสินค้าและเนื้อหา ชื่อสินค้า คำอธิบาย หมวดหมู่ และฉบับภาษาอังกฤษจากข้อความภาษาไทย

กระบวนการแบบไหนที่ไม่ควรใช้ AI ทำงานอัตโนมัติ

ควรระวังกับงานที่เกิดขึ้นนาน ๆ ครั้ง ความผิดพลาดครั้งเดียวมีราคาแพง และไม่มีใครตรวจผลลัพธ์ เช่น การเจรจาสัญญาปีละครั้ง การตัดสินใจรับคนเข้าทำงาน หรือพันธะทางกฎหมาย งานเหล่านี้มีข้อมูลให้เรียนรู้น้อย แต่ราคาของความผิดพลาดสูง AI ยังช่วยเป็นผู้ช่วยค้นคว้าได้ แต่ไม่ควรเป็นผู้ตัดสินใจ

นอกจากนี้ควรข้ามกระบวนการที่ยังไม่ชัดเจน หากผู้จัดการสองคนอธิบายงานเดียวกันไม่เหมือนกัน งานแรกคือตกลงกันว่างานนั้นทำอย่างไร ไม่ใช่ซื้อซอฟต์แวร์

วิธีให้คะแนนอย่างง่าย: ความถี่ × เวลา × ข้อมูล × ความเสี่ยง

คุณไม่จำเป็นต้องมีที่ปรึกษาเพื่อจัดอันดับ ให้ลิสต์กระบวนการทั้งหมด แล้วให้คะแนนแต่ละข้อ 1 ถึง 5 ตามคำถามสี่ข้อ

1. ความถี่ เกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน (1 = ไม่กี่ครั้งต่อปี, 5 = หลายครั้งต่อวัน)
2. เวลาต่องาน คนหนึ่งคนใช้เวลาต่อหนึ่งรอบนานเท่าไร (1 = ไม่กี่นาที, 5 = หลายชั่วโมงหรือหลายวัน)
3. ข้อมูลที่มี คุณมีเอกสาร ตัวอย่าง หรือบันทึกที่ AI จะใช้เรียนรู้หรืออ้างอิงอยู่แล้วหรือไม่ (1 = ไม่มี, 5 = มีมากและค่อนข้างเป็นระเบียบ)
4. ความปลอดภัยเมื่อผิดพลาด ถ้า AI ทำผิด จะเสียหายแค่ไหน (1 = เสียหายหนักหรือแก้ยาก, 5 = ไม่เป็นอันตรายและจับได้ตอนตรวจทาน)

นำคะแนนทั้งสี่ข้อมาคูณกันแล้วเรียงตามผลลัพธ์ กระบวนการที่ได้คะแนนสูงสุดคือรายการที่ควรพิจารณาก่อน ตารางด้านล่างเป็นเพียงตัวอย่างประกอบ กระบวนการเป็นกรณีทั่วไป และคะแนนสมมติขึ้นเพื่อแสดงวิธีการ ไม่ได้นำมาจากลูกค้ารายใด

กระบวนการ (ตัวอย่าง)	ความถี่	เวลาต่องาน	ข้อมูลที่มี	ความปลอดภัยเมื่อผิดพลาด	คะแนน
ร่างใบเสนอราคาจากงานในอดีต	3	5	4	4	240
ตอบคำถามลูกค้าที่ซ้ำกัน	5	2	4	4	160
คีย์ใบแจ้งหนี้ซัพพลายเออร์เข้าระบบ	4	3	5	3	180
รายงานยอดขายประจำสัปดาห์	2	3	5	5	150
เขียนคำอธิบายสินค้า	4	2	3	5	120
เงื่อนไขการต่อสัญญารายปี	1	4	2	1	8

อันดับที่ได้บอกสิ่งที่ความรู้สึกมักมองข้าม งานใบเสนอราคาดูเกิดขึ้นไม่บ่อยเท่าคำถามลูกค้า แต่ใบเสนอราคาแต่ละฉบับใช้เวลานานพอที่จะขึ้นอันดับหนึ่ง ส่วนการต่อสัญญาอยู่ท้ายตาราง ไม่ว่าเครื่องมือจะฉลาดเพียงใด

ให้ถือคะแนนเป็นจุดเริ่มต้นของการพูดคุย และควรให้คนที่ทำงานนั้นจริงเป็นผู้ให้คะแนน ไม่ใช่เฉพาะผู้จัดการ

ให้คนตรวจสอบเสมอ

รูปแบบที่ปลอดภัยที่สุดคือ AI เตรียมงาน แล้วคนเป็นผู้อนุมัติ TellSell ผลิตภัณฑ์ของเราทำงานในลักษณะนี้ เจ้าของร้านส่งรูปสินค้าใน LINE พร้อมบอกราคา จากนั้น AI เขียนชื่อสินค้า คำอธิบาย หมวดหมู่ และข้อความภาษาอังกฤษ และไม่มีอะไรขึ้นระบบจนกว่าเจ้าของร้านจะกดเผยแพร่ หากราคาดูผิดปกติ AI จะถามก่อนแทนที่จะเดา ผลลัพธ์คือเร็ว แต่เจ้าของร้านยังคุมทุกอย่าง อ่านวิธีออกแบบได้ในกรณีศึกษา TellSell

ควรกำหนดให้ชัดว่าในแต่ละกระบวนการ ขั้นตรวจสอบอยู่ตรงไหน ใครเป็นผู้ตรวจ และตรวจอะไร หากระบุผู้ตรวจไม่ได้ แปลว่ากระบวนการนั้นยังไม่พร้อม

เริ่มเล็ก วัดผล แล้วค่อยขยาย

โปรเจกต์แรกที่เหมาะสมควรแคบ คือ 1 กระบวนการ 1 ทีม 1 เจ้าของงาน และทดลองใช้งานจริงสองสามสัปดาห์ ก่อนเริ่มให้จดไว้ว่างานนั้นใช้เวลาเท่าไรในปัจจุบัน และต้องแก้ไขบ่อยแค่ไหน เมื่อครบหนึ่งเดือนให้วัดสองอย่างนี้อีกครั้ง

บางโปรเจกต์มีขนาดใหญ่กว่านั้น สำหรับบริษัทผู้ผลิตงานโปรดักชันที่มีใบแจ้งหนี้และใบเสนอราคาสะสมมาสิบปี เราสร้างรายการราคากลางและระบบสร้างข้อเสนอโครงการบนคลังข้อมูลของบริษัทเอง ทำให้ข้อเสนอโครงการเริ่มจากร่างที่มีราคาแล้ว ไม่ใช่หน้ากระดาษเปล่า ดูได้ในกรณีศึกษา Bangkok Productions ก้าวแรกของคุณไม่จำเป็นต้องใหญ่ขนาดนั้น

หากโปรเจกต์แรกได้ผล ให้ขยายไปยังกระบวนการที่ได้คะแนนสูงรองลงมาในรายการ โดยใช้ข้อมูลและความเคยชินที่สร้างไว้แล้วต่อยอด

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยเมื่อใช้ AI ทำงานอัตโนมัติ

• ทำให้กระบวนการที่พังอยู่เป็นอัตโนมัติ AI ทำให้กระบวนการที่ยุ่งเหยิงเร็วขึ้น แต่ไม่ได้ดีขึ้น ควรแก้ขั้นตอนก่อน
• ไม่มีเจ้าของงาน ต้องมีคนรับผิดชอบผลลัพธ์ ขั้นตรวจสอบ และการตัดสินใจว่าเมื่อไรต้องปรับเครื่องมือ การเป็นเจ้าของร่วมกันมักหมายถึงไม่มีใครเป็นเจ้าของ
• มองข้ามคุณภาพข้อมูล ข้อมูลซ้ำ ชื่อไม่สอดคล้องกัน และฟิลด์ที่ขาดหาย นำไปสู่คำตอบที่มั่นใจแต่ผิด ควรกันเวลาไว้ทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งมักเป็นส่วนที่ใหญ่ที่สุดของงาน คู่มือการเปลี่ยนคลังใบแจ้งหนี้และใบเสนอราคาให้เป็นฐานความรู้อธิบายวิธีทำไว้
• ลืมเรื่องความเป็นส่วนตัว ราคาจากซัพพลายเออร์ อัตรากำไร และข้อมูลลูกค้าต้องได้รับการดูแลเมื่อมีเครื่องมือ AI เข้ามาเกี่ยวข้อง ดูการใช้ AI กับข้อมูลบริษัทอย่างเป็นส่วนตัวและสอดคล้องกับ PDPA
• เริ่มจากไอเดียที่ใหญ่ที่สุด โปรเจกต์แรกที่ใหญ่มักชะงัก ส่วนโปรเจกต์เล็กจะสอนให้รู้ว่าทีมของคุณใช้อะไรได้จริง

ขั้นตอนถัดไป: คัดกระบวนการสามอันดับแรก

สัปดาห์นี้ ให้ลิสต์กระบวนการ 10 อย่าง ให้คะแนนด้วยคำถามสี่ข้อข้างต้น และเลือกสามอันดับแรก จากนั้นพูดคุยกับคนที่ทำงานเหล่านั้น หากต้องการความเห็นที่สอง หรืออยากรู้ว่าการสร้างเครื่องมือรองรับรายการที่คัดเลือกไว้ต้องใช้อะไรบ้าง บทความค่าพัฒนาแอปพลิเคชันธุรกิจแบบสั่งทำในไทยราคาเท่าไรอธิบายว่าอะไรกำหนดราคา และโปรเจกต์เว็บและแอปพลิเคชันบนหน้าแรกของเราแสดงงานที่เราทำ คุณยังส่งรายการที่คัดเลือกมาให้เราได้ แล้วเราจะบอกตามตรงว่ารายการไหนน่าสร้างก่อน