ขายบ้านหลักสิบล้าน ใช้ AI ช่วยอย่างไร? บทเรียนธุรกิจจาก แสนสิริ และ Salesforce เมื่อ AI เริ่มทำงานแทนคน

เมื่อ AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่การตอบคำถามหรือช่วยร่างอีเมล แต่เริ่มวางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำงานหลายขั้นตอนแทนมนุษย์ สิ่งที่ธุรกิจต้องเปลี่ยนอาจไม่ใช่แค่เครื่องมือที่ใช้ แต่อาจเป็นวิธีทำงานของคนทั้งองค์กร

ประเด็นสำคัญ

• จาก AI ที่ช่วยคิด สู่ AI ที่ได้รับมอบหมายให้ทำงาน
• ทำไมบางองค์กรใช้ AI แล้วไปได้ไกล ขณะที่บางองค์กรยังติดอยู่กับจุดเดิม
• บทเรียนจากแสนสิริ: AI จะทำงานได้ดี ต้องเข้าใจธุรกิจ ไม่ใช่แค่เข้าใจคำสั่ง
• คุณค่าที่แท้จริงของ AI = คืนเวลาให้คนทำงาน
• เมื่อ AI ทำงานได้มากขึ้น อะไรคือสิ่งที่มนุษย์ยังต้องรับผิดชอบ

ภาพนี้กำลังกลายเป็นโจทย์ที่องค์กรทั่วโลกต้องเผชิญ เมื่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเคลื่อนจากยุคที่มนุษย์ป้อนคำสั่งเพื่อให้ AI สร้างคำตอบ ไปสู่ยุคที่ AI สามารถทำงานตามเป้าหมายและดำเนินการหลายขั้นตอนภายใต้ขอบเขตที่กำหนดได้

ระหว่างงาน Dreamforce 2026 ที่เมืองซานฟรานซิสโก THE STANDARD WEALTH มีโอกาสได้สัมภาษณ์ผู้บริหาร 2 ท่าน จาก Salesforce ทั้ง Paul Carvouni รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป Salesforce ภูมิภาคอาเซียน, อภิสิทธิ์ คุปรัตน์ กรรมการผู้จัดการ Salesforce ประเทศไทย ผู้เห็นความพร้อมของลูกค้าองค์กรไทย รวมทั้งการสัมภาษณ์พิเศษ กวิน มโนมัยอุดม ประธานผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยีและสารสนเทศ บริษัท แสนสิริ จำกัด (มหาชน) ผู้ลงมือใช้งานเทคโนโลยี AI เข้ามาผสมผสานกับการทำธุรกิจจริง

Paul มองว่า การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่บางอุตสาหกรรมหรือองค์กรขนาดใหญ่ เพราะ AI กำลังสร้างผลกระทบในวงกว้าง ตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่

แต่เมื่อ AI มีความสามารถมากขึ้น คำถามที่น่าสนใจจึงไม่ใช่แค่ ‘เราจะใช้ AI ทำอะไรได้บ้าง’ แต่เป็น ‘เราจะออกแบบการทำงานอย่างไร เมื่อ AI สามารถลงมือทำงานบางส่วนแทนเราได้แล้ว’

จาก AI ที่ช่วยคิด สู่ AI ที่ได้รับมอบหมายให้ทำงาน

สิ่งที่กำลังเปลี่ยนไปคือความสามารถของ AI Agent ซึ่งไม่ได้มีหน้าที่เพียงตอบคำถาม แต่สามารถทำงานต่อเนื่องตามเป้าหมาย ใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ดำเนินการตามขั้นตอนที่กำหนด และส่งต่อให้มนุษย์เมื่อพบเรื่องที่ต้องใช้การตัดสินใจ

Paul มองว่าองค์กรต้องเปลี่ยนวิธีคิดจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การตั้งเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจนขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มโอกาสในการขาย ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า หรือลดต้นทุนการดำเนินงาน

อย่างไรก็ตาม การมี AI Agent ไม่ได้หมายความว่าองค์กรจะทำงานได้ดีขึ้นโดยอัตโนมัติ เพราะการมอบหมายงานให้ AI ต้องอาศัยมากกว่าความสามารถของโมเดล AI เพียงอย่างเดียว

AI จำเป็นต้องรู้ว่ากำลังทำงานให้ใคร มีข้อมูลอะไรอยู่ในมือ มีกฎเกณฑ์ใดที่ต้องปฏิบัติตาม และเมื่อใดควรหยุดเพื่อขอให้มนุษย์ตัดสินใจ

ทำไมบางองค์กรใช้ AI แล้วไปได้ไกล ขณะที่บางองค์กรยังติดอยู่กับจุดเดิม

Paul มองว่าองค์กรที่เดินหน้าได้เร็วไม่ได้ให้ความสำคัญเฉพาะเทคโนโลยี แต่ต้องพิจารณาองค์ประกอบอื่นควบคู่กัน ทั้งคน กระบวนการทำงาน และการนำไปใช้อย่างต่อเนื่อง

แม้จะมีเครื่องมือที่มีความสามารถสูง แต่ถ้าข้อมูลขององค์กรกระจัดกระจาย พนักงานยังทำงานแบบแยกส่วน และกระบวนการเดิมไม่เอื้อต่อการทำงานร่วมกับ AI เทคโนโลยีที่ลงทุนไปก็อาจไม่สามารถสร้างคุณค่าได้เต็มที่

ประเด็นนี้สอดคล้องกับมุมมองของอภิสิทธิ์ ผู้บริหาร Salesforce ในไทย ที่ชี้ให้เห็นความสำคัญของการออกแบบระบบให้สอดคล้องกับวิธีทำงานของคนในแต่ละตลาด

สำหรับองค์กรที่กำลังเริ่มต้น อาจไม่จำเป็นต้องตั้งเป้าว่าจะเปลี่ยนทุกแผนกให้เป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในทันที แต่ควรเริ่มจากคำถามที่เฉพาะเจาะจงกว่าเดิม เช่น งานส่วนใดใช้เวลามากแต่สร้างมูลค่าเพิ่มไม่มาก งานใดมีขั้นตอนซ้ำๆ หรือกระบวนการใดที่ลูกค้าต้องรอนานเกินไป

เมื่อระบุปัญหาได้ชัดเจน องค์กรจึงค่อยพิจารณาว่า AI จะเข้ามาช่วยในขั้นตอนไหน และจะวัดผลอย่างไร

ท้ายที่สุด ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่ว่าองค์กรหนึ่งมีเครื่องมือ AI มากกว่าอีกองค์กรหนึ่ง แต่อยู่ที่ว่าองค์กรนั้นสามารถนำเทคโนโลยีไปแก้ปัญหาที่สำคัญได้จริงหรือไม่

บทเรียนจากแสนสิริ: AI จะทำงานได้ดี ต้องเข้าใจธุรกิจ ไม่ใช่แค่เข้าใจคำสั่ง

กวิน ผู้บริหารที่คุมทิศทางเทคโนโลยีของแสนสิริ เล่าว่า บริษัทเริ่มใช้ Salesforce ตั้งแต่ปี 2017 ในช่วงที่กำลังเดินหน้าทำ Digital Transformation ก่อนจะนำระบบต่างๆ มาใช้ในกระบวนการทำงานขององค์กรในปี 2018 ทั้งด้านการขาย การตลาด และการบริการลูกค้า

เมื่อ AI มีความสามารถมากขึ้น โจทย์ของแสนสิริจึงไม่ได้หยุดอยู่ที่การนำ AI มาใช้เป็นรายกรณี แต่กำลังมุ่งไปสู่การเชื่อมโยง AI เข้ากับกระบวนการทำงานที่ต่อเนื่องกัน หรือที่เรียกว่า Agentic Workflow

“คำถามสำคัญในวันนี้ไม่ใช่เราจะสร้าง AI Agent ได้อย่างไร แต่คือ เราจะสร้าง AI Agent ที่เข้าใจบริบทของแสนสิริ และสามารถวัดผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างไร’” กวินกล่าว

ตัวอย่างหนึ่งคือการทดลองใช้ Agentforce ทำ Virtual PMR (Property Management and Rentals) หรือนิติบุคคลเสมือนจริง สำหรับโครงการที่ไม่มีสำนักงานนิติบุคคลประจำ ซึ่งกวินระบุว่าช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างเป็นรูปธรรม

แต่สินค้าอย่างบ้านราคาหลักสิบล้านบาทต้องอาศัยความไว้วางใจสูงมาก กวินยอมรับว่าลูกค้าไทยคุ้นเคยกับการคุยกับ AI เพื่อสอบถามข้อมูลมากขึ้น แต่เมื่อถึงการตัดสินใจซื้อบ้านหรือธุรกรรมการเงินที่ซับซ้อน ลูกค้าส่วนใหญ่ยังต้องการคำแนะนำจากคน แสนสิริจึงเลือกแนวทาง ‘ใช้ AI เพื่อสร้าง Human Trust’ มากกว่าใช้ AI แทนคน

ในทางปฏิบัติ AI ทำหน้าที่รวบรวมบริบทและองค์ความรู้ด้านบริการหลังการขาย ให้พนักงานนิติบุคคลตอบคำถามลูกบ้านได้แม่นยำและเร็วขึ้น ลูกค้ายังคุยกับคน แต่คนมีข้อมูลครบกว่าเดิม ผลคือเวลาตอบสนองลูกค้า ลดลง 30% และความพึงพอใจของลูกค้า เพิ่มขึ้น 25% ซึ่งกวินมองว่าจะต่อยอดไปสู่โอกาสเปลี่ยนผู้เช่าให้เป็นผู้ซื้อ และการบอกต่อไปยังลูกค้ารายใหม่

คุณค่าที่แท้จริงของ AI = คืนเวลาให้คนทำงาน

คุณค่าของ AI ไม่ได้อยู่ที่ความสามารถในการสร้างข้อความหรือแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีทำอะไรได้บ้าง แต่อยู่ที่การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับลูกค้าและพนักงานหลังนำไปใช้

กวินบอกว่า อีกตัวอย่างหนึ่งคือการใช้เทคโนโลยี OCR หรือ Optical Character Recognition เทคโนโลยีที่ใช้แปลงข้อความในรูปแบบรูปภาพ เพื่อช่วยประมวลผลและจับคู่ใบแจ้งหนี้จากผู้รับเหมา ซึ่งมีปริมาณมากกว่า 50,000 ใบต่อเดือน ครอบคลุมกว่า 600 โครงการ

หากต้องดำเนินการกับเอกสารจำนวนมากด้วยขั้นตอนที่ต้องทำซ้ำๆ พนักงานย่อมต้องใช้เวลาและพลังงานไปกับงานประมวลผลข้อมูล ขณะที่ระบบอัตโนมัติสามารถเข้ามาช่วยลดภาระในขั้นตอนเหล่านี้ ทำให้คนมีเวลาไปทำงานที่ต้องใช้ทักษะและการตัดสินใจมากขึ้น

การลดภาระจากงานซ้ำๆ ยังมีส่วนช่วยลดความเครียดของพนักงาน และบริษัทมองว่าการใช้เทคโนโลยีเป็นหนึ่งในปัจจัยที่สนับสนุนการรักษาบุคลากรไว้กับองค์กร

บทเรียนสำคัญสำหรับธุรกิจอื่นจึงไม่ใช่การนำตัวเลขของแสนสิริไปเป็นเป้าหมายโดยตรง แต่คือการเริ่มต้นจากการระบุว่าปัญหาที่ต้องการแก้คืออะไร และจะรู้ได้อย่างไรว่าการนำ AI เข้ามาช่วยทำให้สถานการณ์ดีขึ้นจริง

หากเป็นธุรกิจค้าปลีก อาจเริ่มจากเวลาที่ใช้ตอบคำถามลูกค้า หากเป็นสำนักงานบัญชี อาจพิจารณางานตรวจสอบเอกสารที่ต้องทำซ้ำ หากเป็นทีมขาย อาจวัดเวลาที่ใช้เตรียมข้อมูลก่อนพบลูกค้า

เมื่อมีเป้าหมายที่ชัดเจน การประเมินความคุ้มค่าของ AI ก็จะไม่จำกัดอยู่แค่จำนวนชั่วโมงที่ประหยัดได้ แต่รวมถึงคุณภาพของงาน ประสบการณ์ของลูกค้า ต้นทุน ความเสี่ยง และความสามารถในการขยายธุรกิจด้วย

เมื่อ AI ทำงานได้มากขึ้น อะไรคือสิ่งที่มนุษย์ยังต้องรับผิดชอบ

ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ AI นำมาซึ่งคำถามที่คนทำงานจำนวนไม่น้อยกังวล นั่นคือ เมื่อระบบสามารถทำงานได้มากขึ้น บทบาทของมนุษย์จะเปลี่ยนไปอย่างไร

คำตอบจากทั้งมุมของ Salesforce และแสนสิริไม่ได้อยู่ที่การแบ่งงานแบบง่ายๆ ว่า AI จะทำทุกอย่างที่เป็นงานซ้ำๆ และมนุษย์จะทำเฉพาะงานสร้างสรรค์ เพราะในโลกจริง งานจำนวนมากประกอบด้วยทั้งข้อมูล กฎเกณฑ์ การสื่อสาร และการตัดสินใจที่ต้องพิจารณาหลายด้าน

แต่สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ การให้ AI ลงมือทำงานแทนมนุษย์มากขึ้น ไม่ได้ทำให้ความรับผิดชอบของมนุษย์หายไปโดยอัตโนมัติ

กวินมองว่า งานที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดกลยุทธ์ ความสัมพันธ์กับลูกค้า การเจรจา ความเห็นอกเห็นใจ และการตัดสินใจในสถานการณ์ซับซ้อน ยังคงต้องอาศัยมนุษย์ โดยเฉพาะกรณีที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากกระบวนการปกติ หรือมีผลกระทบสูงหากตัดสินใจผิดพลาด

ตัวอย่างเช่น AI อาจช่วยรวบรวมข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจเกี่ยวกับลูกค้าได้ แต่การอนุมัติเรื่องสำคัญหรือการจัดการกับสถานการณ์ที่ละเอียดอ่อนยังต้องมีผู้รับผิดชอบที่ชัดเจน

ในทำนองเดียวกัน การให้ AI จัดการคำถามทั่วไปของลูกค้าอาจช่วยเพิ่มความรวดเร็ว แต่เมื่อเกิดปัญหาที่ต้องใช้ความเข้าใจความรู้สึก การเจรจา หรือการหาทางออกที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล มนุษย์ยังมีบทบาทสำคัญ

ดังนั้น องค์กรที่ต้องการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพจึงต้องกำหนดให้ชัดเจนว่า AI สามารถเข้าถึงข้อมูลใด ทำอะไรได้บ้าง ต้องขออนุมัติเมื่อใด และกรณีใดต้องส่งต่อให้มนุษย์