85% ของโครงการ AI ล้มเหลว — แต่องค์กรของคุณไม่จำเป็นต้องเป็นหนึ่งในนั้น
- AI Transformation Readiness
- 28 พ.ค.
- ยาว 3 นาที
อัปเดตเมื่อ 24 มิ.ย.
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นแกนกลางของกลยุทธ์การทรานส์ฟอร์มองค์กรในเกือบทุกอุตสาหกรรมองค์กรต่างทุ่มงบประมาณจำนวนมากไปกับการพัฒนา AI โดยคาดหวังว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาดที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว
อย่างไรก็ตาม จากงานวิจัยของ Gartner และบริษัทที่ปรึกษาชั้นนำระดับโลก พบว่า
กว่า 85% ของโครงการ AI ล้มเหลว ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยี AI ไม่มีศักยภาพแต่เพราะองค์กร “ยังไม่พร้อม” ที่จะนำ AI ไปใช้งานอย่างแท้จริง
บทความนี้จะพาท่านไปทำความเข้าใจถึง สาเหตุสำคัญที่ทำให้โครงการ AI ล้มเหลว พร้อมนำเสนอแนวทางปฏิบัติที่สามารถนำไปใช้ได้จริง เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดเหล่านั้นและสร้างความสำเร็จในการเปลี่ยนผ่านด้วย AI อย่างยั่งยืน
สารบัญ
ความจริงที่ควรรู้: ปัญหาไม่ใช่เทคโนโลยี — แต่คือ “ความไม่พร้อม”
จากการวิเคราะห์โครงการที่ล้มเหลวจำนวนมาก พบว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่อัลกอริธึมผิดพลาด หรือเครื่องมือที่ใช้ไม่ดีพอแต่กลับมาจาก ความไม่พร้อมขององค์กร ในการนำ AI มาใช้อย่างเป็นระบบและเชื่อมโยงกับเป้าหมายธุรกิจ
กรอบแนวคิด AI Transformation Readiness จึงถูกพัฒนาขึ้น เพื่อประเมินความพร้อมขององค์กรใน 8 มิติหลักซึ่งแต่ละมิติ ล้วนมีผลโดยตรงต่อความสำเร็จหรือความล้มเหลวของการเปลี่ยนผ่านด้วย AI
สาเหตุของความล้มเหลวและแนวทางแก้ไขเชิงกลยุทธ์ของโครงการ AI
No. | Dimensions | Why Failure ❌ | Solutions ✅ |
1 | Data Readiness ความพร้อมด้านข้อมูล | คุณภาพข้อมูลต่ำ ระบบแยกส่วน ไม่มีข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้ | จัดทำธรรมาภิบาลข้อมูล รวมศูนย์โครงสร้างพื้นฐาน และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว |
2 | Data Readiness ความพร้อมด้านข้อมูล | ไม่มีมาตรฐานข้อมูลร่วมกัน | กำหนดมาตรฐานข้อมูลและ metadata ร่วมกันในทุกฝ่าย |
3 | Data Readiness ความพร้อมด้านข้อมูล | ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ | ใช้แพลตฟอร์มคลาวด์เพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ |
4 | Organizational Culture & Collaboration วัฒนธรรมองค์กรและความร่วมมือ | พนักงานกังวลว่า AI จะมาแทนที่งาน | สื่อสารคุณค่าและประโยชน์ของ AI ย้ำว่าเป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ตัวแทน |
5 | Organizational Culture & Collaboration วัฒนธรรมองค์กรและความร่วมมือ | ผู้นำไม่ให้ความสำคัญกับ AI | ให้ความรู้แก่ผู้นำ และบูรณาการ AI เข้าสู่กลยุทธ์องค์กร |
6 | Organizational Culture & Collaboration วัฒนธรรมองค์กรและความร่วมมือ | ทีมงานทำงานแยกส่วน ขาดความร่วมมือ | สร้างทีมข้ามสายงานที่รวมธุรกิจ เทคโนโลยี และข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนโครงการ AI |
7 | Human Capital Development การพัฒนาทัพยากรมนุษย์ | ทีมงานทำงานแยกส่วน ขาดความร่วมมือ | จัดโครงการพัฒนาทักษะใหม่และยกระดับทักษะให้ตรงเป้าหมาย |
8 | Human Capital Development การพัฒนาทัพยากรมนุษย์ | ไม่มีผู้เชี่ยวชาญ AI ภายในองค์กร | ว่าจ้างหรือร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จากภายนอก |
9 | Human Capital Development การพัฒนาทัพยากรมนุษย์ | ไม่มีระบบแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ | สร้างศูนย์กลางความรู้ด้าน AI ภายในองค์กรหรือเครือข่ายการเรียนรู้ |
10 | Stakeholder Engagement & Alignment การมีส่วนร่วมและความสอดคล้องของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย | ผู้บริหารไม่เข้าใจคุณค่าของ AI | จัดทำ Business Case ที่ชัดเจน พร้อมแสดงผลตอบแทนจากการลงทุน |
11 | Stakeholder Engagement & Alignment การมีส่วนร่วมและความสอดคล้องของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย | ไม่มีการจัดแนวร่วมระหว่างฝ่ายธุรกิจและไอที | กำหนดเป้าหมายและ KPI ร่วมกันผ่านเวิร์กช็อปแบบบูรณาการ |
12 | Stakeholder Engagement & Alignment การมีส่วนร่วมและความสอดคล้องของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย | พนักงานไม่มีส่วนร่วมในโครงการ AI | ให้พนักงานมีส่วนร่วมตั้งแต่การออกแบบ ทดลอง และเสนอความคิดเห็น |
13 | Ethics, Governance & Compliance จริยธรรม การกำกับดูแล และการปฏิบัติตามกฎหมาย | โมเดล AI มีอคติหรือไม่โปร่งใส | จัดทำนโยบาย Responsible AI พร้อมกลไกตรวจจับอคติ |
14 | Ethics, Governance & Compliance จริยธรรม การกำกับดูแล และการปฏิบัติตามกฎหมาย | ไม่มีการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมาย | ดำเนินการตรวจสอบตามรอบ และปฏิบัติตามกฎหมายด้านข้อมูลอย่างเคร่งครัด |
15 | Ethics, Governance & Compliance จริยธรรม การกำกับดูแล และการปฏิบัติตามกฎหมาย | ไม่มีกรอบกำกับดูแลโครงการ AI | จัดตั้งคณะกรรมการกำกับดูแล AI เพื่อกำหนดนโยบายและตรวจสอบความเสี่ยง |
16 | Business Alignment & Impact การสอดคล้องกับธุรกิจและผลกระทบ | โครงการ AI เริ่มต้นโดยไม่มีเป้าหมายธุรกิจ | เริ่มจากปัญหาหรือ Pain Point ที่แท้จริงในธุรกิจ |
17 | Business Alignment & Impact การสอดคล้องกับธุรกิจและผลกระทบ | ไม่มีระบบติดตามผลลัพธ์หรือ ROI | กำหนด KPI ที่วัดผลได้ และติดตามผลอย่างสม่ำเสมอ |
18 | Business Alignment & Impact การสอดคล้องกับธุรกิจและผลกระทบ | ไม่สามารถขยายผลโครงการจากระยะนำร่อง | ออกแบบระบบให้สามารถขยายผลได้ตั้งแต่ต้น |
19 | Technology & Tools Readiness ความพร้อมด้านเทคโนโลยีและเครื่องมือ | ระบบเดิม (Legacy System) ไม่รองรับเครื่องมือ AI | ปรับปรุงระบบ IT และรองรับการเชื่อมต่อผ่าน API |
20 | Technology & Tools Readiness ความพร้อมด้านเทคโนโลยีและเครื่องมือ | เลือกใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนหรือไม่เหมาะกับองค์กร | เลือกเครื่องมือที่สอดคล้องกับความสามารถของทีมและบริบทการใช้งาน |
21 | Technology & Tools Readiness ความพร้อมด้านเทคโนโลยีและเครื่องมือ | ไม่มีพื้นที่สำหรับการทดลองใช้งาน AI | สร้างสภาพแวดล้อมแบบ Sandbox สำหรับทดสอบต้นแบบ AI |
22 | AI Project Delivery Efficiency ประสิทธิภาพในการส่งมอบงาน AI | โครงการล่าช้าและงบประมาณบานปลาย | ใช้วิธีการแบบ Agile และแบ่งการส่งมอบเป็นรอบ (Sprint) |
23 | AI Project Delivery Efficiency ประสิทธิภาพในการส่งมอบงาน AI | ไม่มีผู้รับผิดชอบโครงการ AI อย่างชัดเจน | แต่งตั้งเจ้าของผลิตภัณฑ์หรือผู้จัดการโครงการ AI ที่มีอำนาจตัดสินใจ |
24 | AI Project Delivery Efficiency ประสิทธิภาพในการส่งมอบงาน AI | ขาดระบบ Feedback และแนวทางการปรับปรุง | ใช้แดชบอร์ดและสรุปบทเรียนของโครงการต่างๆ เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน |
AI ไม่ได้ล้มเหลว แต่ องค์กรต่างหากที่ยังไม่พร้อม
แม้ว่า AI จะมีศักยภาพมหาศาล แต่ความสำเร็จไม่ได้เกิดจากการแค่ซื้อโมเดลล้ำสมัย หรือจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงเท่านั้น ความสำเร็จของ AI จำเป็นต้องมาพร้อมการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ ทั้งในด้านบุคลากร กระบวนการ ความเป็นผู้นำ ข้อมูล และวิธีคิดขององค์กร
องค์กรที่ลงทุนในการสร้าง “ความพร้อมด้านการเปลี่ยนแปลงด้วย AI” (AI Transformation Readiness) ครอบคลุมทั้ง 8 มิติหลัก มีแนวโน้มสูงกว่ามากในการเปลี่ยน AI จากเพียงคำฮิต ให้กลายเป็นคุณค่าที่วัดผลได้และยั่งยืนจริง
เริ่มต้นจากคำถามที่ใช่ และวางรากฐานที่มั่นคง
อย่าเริ่มต้นด้วย AI ที่ล้ำหน้าที่สุดเสมอไป แต่ควรให้ AI กลายเป็น “ตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงอย่างยั่งยืน” ที่แท้จริงในองค์กรของคุณ
List of References
Gartner. (2019, January 21). Gartner says 85 percent of AI projects will deliver erroneous outcomes through 2022. Gartner. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-01-21-gartner-says-85-percent-of-ai-projects-will-deliver-erroneous-outcomes-through-2022
McKinsey & Company. (2021). The state of AI in 2021. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2021
Microsoft. (2024). Work Trend Index Annual Report: 2025 Will Be the Year of AI at Work. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-annual-report
Harvard Business Review. (2018). Why so many data science projects fail to deliver. https://hbr.org/2018/02/why-so-many-data-science-projects-fail-to-deliver
MIT Sloan Management Review. (2020). Expanding AI’s impact with organizational learning. https://sloanreview.mit.edu/article/expanding-ais-impact-with-organizational-learning/
Accenture. (2022). AI maturity: Advancing AI maturity to accelerate growth. https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence/ai-maturity-research
BCG Henderson Institute. (2023). AI at scale: Solving the last mile problem. https://www.bcg.com/publications/2023/ai-scale-solutions-for-business
Deloitte. (2020). State of AI in the enterprise: 3rd edition. https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/cognitive-technologies/state-of-ai-and-intelligent-automation-in-business-survey.html
Di Pietro, G. (2024, July 3). Why 85% of AI projects fail and how Dynatrace can save yours. Dynatrace. https://www.dynatrace.com/news/blog/why-ai-projects-fail/Dynatrace
NTT DATA. (2024). Between 70–85% of GenAI deployment efforts are failing to meet their desired ROI. https://www.nttdata.com/global/en/insights/focus/2024/between-70-85p-of-genai-deployment-efforts-are-failing
Reiff, B. (2024, December 30). Why more than 85% of AI projects fail—and it's not about the data. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/why-more-than-85-ai-projects-fail-and-its-data-brian-reiff-5emxcLinkedIn
ExperiencePoint. (2024, October 9). 85% of AI projects fail—is your training to blame? https://blog.experiencepoint.com/85-percent-of-ai-projects-failblog.experiencepoint.com
Sourcing Innovation. (2024, October 25). Two and a half decades of project failure. https://sourcinginnovation.com/wordpress/2024/10/25/two-and-a-half-decades-of-project-failure/
พร้อมหรือยังที่จะสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ให้กับองค์กรของคุณ?
ปลดล็อกการเติบโตในอนาคต ก้าวสู่ผู้นำในการเปลี่ยนผ่าน AI อย่างมั่นใจ และเร่งความสำเร็จของคุณตั้งแต่วันนี้
📍 AI Transformation Readiness Assessment:
เครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรตรวจสอบระดับความพร้อมของตนในทุกมิติที่ AI มีผลกระทบ ตั้งแต่เทคโนโลยี ข้อมูล บุคลากร วัฒนธรรมองค์กร ไปจนถึงกลยุทธ์ธุรกิจ โดยสามารถเปรียบเทียบกับองค์กรชั้นนำ
🧭 AI Transformation Executive Leadership Program
หลักสูตร In-House Training ทรานส์ฟอร์มธุรกิจในยุค AI สำหรับผู้บริหาร เตรียมความพร้อมองค์กรสู่ความสำเร็จที่ยั่งยืนด้วยแนวทางที่เป็นระบบในการนำ AI มาใช้งาน โดยออกแบบเส้นทางการเปลี่ยนผ่าน (AI Transformation Journey) อย่างครอบคลุม ผ่านกระบวนการเชิงกลยุทธ์ตั้งแต่ต้นจนจบ ผสมผสานระหว่างมุมมองเชิงปฏิบัติและเครื่องมือที่นำไปใช้ได้จริง เพื่อผลักดันความสำเร็จทางธุรกิจผ่านการใช้ AI อย่างแท้จริง
