ผู้เชี่ยวชาญของ Power Ladder แก้โจทย์ธุรกิจอย่างไร เมื่อมี AI เป็นเครื่องมือ
อัปเดตเมื่อ 6 วันที่ผ่านมา
เริ่มจากโจทย์จริงหนึ่งข้อ
ลองนึกภาพเจ้าของธุรกิจคนหนึ่งเดินมาคุยกับผมด้วยโจทย์แบบนี้ครับ
ลูกค้าพร้อมสั่งเพิ่ม ซัพพลายเออร์ให้ส่วนลดถ้าซื้อล็อตใหญ่ ยอดขายก็กำลังโต แต่เงินก้อนที่จะเอาไปซื้อของรอบนี้ ก็มีที่อื่นรอใช้อยู่เหมือนกัน
ควรซื้อเท่าไหร่ดี?
ทุกวันนี้ถามคำถามนี้กับ AI ก็ได้คำตอบภายในไม่กี่วินาที แต่คำตอบจะมีประโยชน์จริงก็ต่อเมื่อมีคนเช็กสามเรื่อง คือ โจทย์ที่ถามตรงกับสิ่งที่ต้องตัดสินใจจริงไหม หลักฐานที่ใช้เชื่อได้แค่ไหน และใครรับผิดชอบถ้าผลออกมาไม่เป็นอย่างที่คิด
สามเรื่องนี้แหละครับที่เป็นงานของผู้เชี่ยวชาญ ส่วน AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ทำได้เร็วขึ้น
วิดีโอประกอบบทความ
Jenny and the Deal Before Dawn เป็นเรื่องเล่าจำลองที่ช่วยอธิบายบทบาทของผู้เชี่ยวชาญในการตัดสินใจด้านสต็อก
เมื่อวันที่ 16 ตุลาคมที่ผ่านมา ผมได้เข้าร่วม Workshop ของ Snowflake ที่ May Phang ตำแหน่ง Technical Architect, AI/ML เป็นผู้บรรยาย มีสไลด์หนึ่งที่ผมจำได้ทันที เพราะตรงกับสิ่งที่ผมเจอกับลูกค้ามาตลอด
"Every AI is a pipeline - and people own most of it" ทุกระบบ AI คือกระบวนการทำงาน และคนเป็นเจ้าของงานส่วนใหญ่ในกระบวนการนั้น — May Phang, Snowflake (หมายเหตุ 1)
May แบ่งกระบวนการนี้เป็น 6 ขั้น คือ Frame, Prompt, Retrieve, Reason, Respond และ Act และบอกว่าบทบาทของคนที่อยู่ใกล้ธุรกิจคือ "Direct what AI does, for whom, and why." หรือเป็นคนกำหนดว่า AI ทำอะไร ทำให้ใคร และทำไปเพื่ออะไร
หลายคนมอง AI เป็นกล่องที่ใส่คำถามเข้าไปแล้วได้คำตอบออกมา แต่ May ชี้ว่าระหว่างทางมีหลายขั้น และขั้นส่วนใหญ่ยังต้องมีคนตัดสินใจ ผมจึงนำแนวคิดนี้มาพัฒนาขั้นตอนการให้บริการของ Power Ladder ใหม่ โดยกำหนดให้ชัดว่าแต่ละขั้นใครเป็นเจ้าของ และ AI เข้ามาช่วยตรงไหน
ประโยชน์ที่ลูกค้าได้มีสามข้อครับ ข้อแรก ลูกค้ารู้ตั้งแต่วันแรกว่าใครรับผิดชอบงานส่วนไหน ไม่มีช่วงที่ปล่อยให้ AI ตัดสินใจแทนโดยไม่มีใครดู ข้อสอง AI ถูกใช้ในงานที่มันทำได้ดี เช่น หาหลักฐานและคำนวณหลายสถานการณ์ งานจึงเร็วขึ้นโดยไม่ลดการตรวจ ข้อสาม ข้อเสนอที่ส่งถึงผู้บริหารตรวจย้อนกลับได้ทุกขั้น ว่ามาจากโจทย์อะไร ใช้หลักฐานอะไร และใครเป็นคนยืนยัน
ผมเอาแนวคิดนี้มาแบ่งงานใน Business Play แบบนี้ครับ
ขั้น | งาน | ใครรับผิดชอบ |
|---|---|---|
Frame | เลือกโจทย์ที่จะตัดสินใจ | ลูกค้า + ผู้เชี่ยวชาญธุรกิจ |
Prompt | ให้บริบทและข้อจำกัด | ผู้เชี่ยวชาญธุรกิจ |
Retrieve | หาหลักฐานที่เกี่ยวข้อง | ผู้เชี่ยวชาญข้อมูล + AI |
Reason | วิเคราะห์ทางเลือก | ผู้เชี่ยวชาญธุรกิจและข้อมูล + AI |
Respond | ตรวจข้อเสนอแนะ | ผู้เชี่ยวชาญธุรกิจ |
Act | อนุมัติ ลงมือ และทบทวน | ลูกค้า + ผู้เชี่ยวชาญเชื่อมระบบ |
ลำดับขั้นมาจากการนำเสนอของ May Phang ส่วนการแบ่งผู้รับผิดชอบเป็นการประยุกต์ของ Power Ladder
จะเห็นว่า AI ช่วยได้มากในขั้นกลาง แต่หัวกับท้ายของงานยังเป็นของคนครับ
ทำไมต้องมีผู้เชี่ยวชาญสามด้าน
โจทย์ซื้อของล็อตนี้ดูเหมือนเรื่องเดียว แต่จริงๆ แล้วแตะทั้งกลยุทธ์ การเงิน ข้อมูลยอดขายกับสต็อก และระบบจัดซื้อที่ใช้อยู่ คนคนเดียวมองไม่ครบ ผมจึงแบ่งความรับผิดชอบเป็นสามด้าน และตกลงกับลูกค้าตั้งแต่วันแรกว่าใครดูส่วนไหน
ด้านกลยุทธ์และธุรกิจ ช่วยผู้บริหารตั้งโจทย์ให้ชัด ตั้งคำถามกับสมมติฐาน และอ่านว่าแต่ละทางเลือกกระทบเงินสด ลูกค้า และซัพพลายเออร์อย่างไร
ด้านข้อมูลและ AI เช็กว่าตัวเลขแต่ละตัวมีความหมายตรงกับที่ธุรกิจใช้จริง เตรียมการวิเคราะห์ใน Snowflake ของลูกค้า และบอกได้ว่าผลวิเคราะห์เชื่อได้แค่ไหน
ด้านการเชื่อมระบบและการส่งมอบ เอาทางที่ลูกค้าอนุมัติไปต่อเข้ากับระบบเดิม กำหนดว่าใครทำอะไร ใครอนุมัติ และกลับมาทบทวนเมื่อไหร่
นี่คือบทบาทที่งานต้องมี ไม่ใช่จำนวนคน การจัดทีมจริงขึ้นกับขอบเขตงาน และบางส่วนอาจทำร่วมกับพาร์ทเนอร์
สามด้านนี้ส่งงานกันไปมาตลอดครับ คำถามจากฝั่งธุรกิจกลายเป็นสิ่งที่ฝั่งข้อมูลต้องไปเช็ก และข้อจำกัดที่ฝั่งข้อมูลเจอ ก็ย้อนกลับมาปรับข้อเสนอแนะ ก่อนที่ฝั่งเชื่อมระบบจะเอาไปใช้จริง
Business Play: หนึ่งการตัดสินใจ สามทางเลือก
Business Play คือวิธีที่ผมใช้กับสถานการณ์ธุรกิจแต่ละแบบ เริ่มจากเรื่องที่สำคัญที่สุดของผู้บริหารตอนนั้น แล้วเลือก Play ที่เหมาะกับโอกาสหรือความเสี่ยงที่อยู่ตรงหน้า
สิ่งที่ลูกค้าได้ไม่ใช่คำตอบเดียว แต่เป็นข้อเสนอที่ตรวจสอบได้ คือมีทางเลือก หลักฐาน สมมติฐาน ข้อจำกัด และสิ่งที่แนะนำให้ทำ ถ้าให้คะแนน Play ไหน ผมต้องอธิบายได้ว่าทำไม และบอกได้ว่าถ้าเงื่อนไขอะไรเปลี่ยน คำแนะนำก็จะเปลี่ยนตาม
กลับมาที่โจทย์ซื้อของ Play ที่ใช้คือ Calculated Ambition ซึ่งดูสองเรื่องคู่กัน คือ โอกาส (Opportunity) กับ ความพร้อมทางการเงิน (Financial Readiness) ตลาดน่าสนใจแค่ไหน และเรามีกำลังเงินพอจะลงมือหรือเปล่า
ทางเลือก | ได้อะไร | ต้องระวังอะไร |
|---|---|---|
ซื้อเต็มล็อตตอนนี้ | ของพร้อมขาย อาจได้ส่วนลด | ใช้เงินสดเยอะ เสี่ยงของเหลือ |
ทยอยซื้อ | ยืดหยุ่น เงินสดไม่ตึง | ต้นทุนต่อชิ้นอาจสูงขึ้น หรือของขาดบางช่วง |
รอก่อน | เก็บเงินสดไว้ระหว่างหาหลักฐานเพิ่ม | อาจเสียยอดขาย |
ตัวอย่างเพื่ออธิบายแนวคิด ทางที่เหมาะจริงขึ้นกับหลักฐาน กำลังเงิน และเงื่อนไขของซัพพลายเออร์
เคสจริง: Business Play ที่ Belly Thailand
Belly Thailand เป็นตัวอย่างจากธุรกิจเต็นท์แกลมปิงของผู้เขียน โจทย์คือควรเลือกซื้อสินค้าอะไร และผูกเงินสดกับสต็อกได้เท่าไร Business Play เชื่อมโอกาสขาย สินค้าคงเหลือ และความพร้อมทางการเงิน เพื่อให้เจ้าของธุรกิจเทียบทางเลือกก่อนอนุมัติการซื้อ
หน้าเคสมีเดโมสำหรับทดลองแยกต่างหาก ซึ่งใช้ข้อมูลจำลองเพื่อการเรียนรู้ ไม่ใช่ข้อมูลลูกค้าหรือการเชื่อมต่อ Snowflake แบบสด
มองให้เห็นก่อนที่ตัวเลขในงบจะบอก
ช่วงนี้ผมอ่าน Abundance Economics ของ John Leslie Millar อยู่ครับ บทที่ 9 มีประเด็นที่ตรงกับโจทย์นี้มาก ผู้เขียนบอกว่าการเปลี่ยนแปลงด้านต้นทุนและการแข่งขันมักเกิดขึ้นก่อนที่เราจะเห็นในงบการเงิน หัวข้อ 9.1 จึงชวนให้สังเกตสัญญาณจากคู่แข่งและห่วงโซ่อุปทาน ส่วนหัวข้อ 9.2.1 The Impact Audit ชวนให้ตรวจว่าสมมติฐานของเราจะพังตรงไหน ถ้าต้นทุน ราคาขาย หรือความต้องการของลูกค้าเปลี่ยน (อ้างอิง 7)
เอามาใช้กับโจทย์ซื้อของ คำถามก็จะชัดขึ้นครับ ถ้าราคาขายในตลาดลดเร็วกว่าที่คิด โอกาสนี้ยังคุ้มไหม และระหว่างรอขายของ ธุรกิจแบกเงินสดไหวแค่ไหน คำตอบสองข้อนี้ย้อนกลับไปปรับคะแนนทั้ง Opportunity และ Financial Readiness แล้วลูกค้าก็จะมีเหตุผลรองรับว่าจะซื้อเต็ม ทยอย หรือรอ พร้อมจุดที่ต้องกลับมาทบทวนก่อนจะใส่เงินเพิ่ม
แต่ละด้านช่วยชั่งได้เสียอย่างไร
ฝั่งข้อมูลและ AI เริ่มจากตัวเลขที่การตัดสินใจนี้ต้องใช้ คือ ความต้องการซื้อแกว่งแค่ไหน กำไรหลังหักต้นทุนผันแปรเหลือเท่าไหร่ ของในสต็อกมีอยู่เท่าไหร่ และเงินสดจะลงไปต่ำสุดที่จุดไหน AI ช่วยคำนวณหลายสถานการณ์ได้เร็วมาก แต่ก่อนจะเชื่อตัวเลข ต้องมีคนยืนยันก่อนว่าข้อมูลแต่ละชุดหมายถึงสิ่งที่ธุรกิจใช้จริง
ฝั่งกลยุทธ์และธุรกิจ เอาผลมาอ่านว่าแต่ละทางเหมาะเมื่อไหร่ ส่วนลดทำให้ราคาต่อชิ้นดีขึ้นก็จริง แต่เงินสดก็ตึงขึ้นด้วย ถ้ายอดขายยังไม่แน่นอนและเงินสดมีจำกัด การทยอยซื้ออาจคุ้มกว่าส่วนลด แต่ถ้าหลักฐานเรื่องความต้องการชัดขึ้น หรือเงื่อนไขการจ่ายเงินเปลี่ยน คำตอบก็เปลี่ยนได้
ฝั่งเชื่อมระบบ คุยกับฝ่ายจัดซื้อว่าทางที่เลือกทำได้จริงไหม ซัพพลายเออร์ส่งของตามรอบได้หรือเปล่า ใครเป็นคนอนุมัติ และถ้าเงื่อนไขเปลี่ยน ระบบจะเตือนทีมได้อย่างไร
ผลที่ลูกค้าได้คือ รู้ก่อนจะใส่เงินว่าอะไรต้องเป็นจริง อะไรผิดพลาดได้ และต้องกลับมาดูอีกทีเมื่อไหร่
สี่คำถามที่ผมใช้กำกับงานของ AI
เพื่อให้การแบ่งงานระหว่างคนกับ AI ชัดทุกครั้ง ผมประยุกต์ AI Fluency Framework ของ Rick Dakan และ Joseph Feller (สื่อการเรียนรู้พัฒนาร่วมกับ Anthropic) ซึ่งพูดถึงความสามารถของคน 4 ด้าน ผมแปลงเป็นคำถาม 4 ข้อที่ใช้คุยกับลูกค้า (อ่านกรอบแนวคิด)
ด้าน | คำถาม |
|---|---|
Delegation | งานไหนควรเป็นของคน งานไหนให้ AI ทำ |
Description | เป้าหมาย บริบท และข้อจำกัดชัดแล้วหรือยัง |
Discernment | หลักฐานอะไรทำให้ข้อเสนอนี้น่าเชื่อ |
Diligence | ใครรับผิดชอบการตรวจ การใช้ และการติดตาม |
ทำไมต้องคิดเรื่องนี้ให้ละเอียด งานวิจัยของ Michelle Vaccaro, Abdullah Almaatouq และ Thomas Malone ปี 2024 ตอบไว้น่าสนใจครับ พวกเขารวมผลการทดลองหลายชิ้นแล้วพบว่า โดยเฉลี่ยคนที่ทำงานกับ AI ทำได้ดีกว่าคนที่ทำคนเดียว แต่ยังไม่ดีไปกว่าฝ่ายที่เก่งกว่าระหว่างคนกับ AI เมื่อแยกกันทำ ผลยังต่างกันไปตามประเภทงาน และการทดลองส่วนใหญ่ก็เกิดก่อน AI รุ่นปัจจุบัน (Nature Human Behaviour)
สำหรับผม ข้อนี้บอกว่า แค่เอาคนกับ AI มาทำงานด้วยกันยังไม่พอ ต้องทดสอบด้วยว่าการแบ่งงานแบบนั้นทำให้คุณภาพดีขึ้นจริงในโจทย์นั้น
ลูกค้าต้องเห็นว่าใครรับผิดชอบอะไร
ในบทที่ 7 หัวข้อ 7.3 ของ Abundance Economics Millar เขียนว่างานบางประเภทยังต้องมีคน เพราะตัวคนเป็นส่วนหนึ่งของคุณค่าที่ผู้รับบริการต้องการ เช่น การตัดสินใจที่อ่อนไหว ซึ่งต้องมีคนรับผิดชอบและอธิบายได้เสียของแต่ละทาง ข้อเสนอนี้มีขอบเขตของมันนะครับ ไม่ได้แปลว่างานที่ปรึกษาทุกแบบจะอยู่รอดโดยไม่ต้องเปลี่ยน (อ้างอิง 7)
ผมเอามุมนี้มาใช้แบบตรงไปตรงมา คือลูกค้าควรรู้ว่าใครตรวจหลักฐาน ใครอธิบายเหตุผลและข้อจำกัด และใครมีอำนาจอนุมัติ คุณค่าของผู้เชี่ยวชาญจึงอยู่ในงานที่ลูกค้าตรวจสอบได้ ตั้งแต่ชั่งได้เสียไปจนถึงทบทวนเมื่อสถานการณ์เปลี่ยน
จากคำแนะนำ ไปจนถึงงานที่ใช้ได้จริง
Power Ladder ทำงานเป็นที่ปรึกษาธุรกิจและเชื่อมระบบ (Consulting & Systems Integration) คำแนะนำที่ดีแค่ไหนก็ไม่มีประโยชน์ถ้าเอาไปใช้ไม่ได้ อย่างข้อเสนอให้ทยอยซื้อ จะใช้ได้จริงก็ต่อเมื่อข้อมูลสต็อกกับเงินสดถูกต้อง มีเจ้าของงานจัดซื้อ มีจุดอนุมัติ และมีวิธีจับได้เมื่อเงื่อนไขเปลี่ยน
ขั้น | ลูกค้าได้อะไร | ใครนำ |
|---|---|---|
ตั้งโจทย์ | ข้อตกลงว่าจะตัดสินใจเรื่องอะไร ใครเป็นเจ้าของ และวัดความสำเร็จอย่างไร | ผู้เชี่ยวชาญธุรกิจ |
เทียบทางเลือก | ข้อเสนอที่มีหลักฐาน สมมติฐาน ได้เสีย และจุดทบทวน | ธุรกิจ + ข้อมูลและ AI |
เชื่อมการทำงาน | กระบวนการที่ทีมใช้ได้ พร้อมคำนิยามข้อมูลและจุดอนุมัติ | ผู้เชี่ยวชาญเชื่อมระบบ |
ติดตามผล | ผลจริงเทียบกับฐานเดิม และรอบถัดไปที่วัดได้ | ทั้งสามด้าน + ลูกค้า |
ผมตกลงตัววัดกับลูกค้าตั้งแต่ต้น เช่น ใช้เวลาเตรียมข้อเสนอเท่าไหร่ หลักฐานครบแค่ไหน ยังมีขั้นตอนที่ต้องส่งงานด้วยมือกี่จุด แล้วค่อยติดตามผลทางการเงินและการดำเนินงานเทียบกับฐานเดิม เพื่อดูว่าสิ่งที่เอาไปใช้ช่วยการตัดสินใจได้จริงหรือเปล่า
AI ต้องเข้าใจความหมายของข้อมูลก่อน
AI จะช่วยตัดสินใจได้ ต้องเข้าใจก่อนว่าข้อมูลแต่ละตัวหมายถึงอะไรในธุรกิจ ตัวอย่างที่ผมชอบคือ Wally ของ Walmart ที่ประกาศเมื่อมีนาคม 2025 Walmart อธิบายว่าสร้าง Semantic Layer ขึ้นมาเพื่อให้ผู้ช่วย AI เข้าใจข้อมูลการขายภายใน และช่วยทีมดูผลงานของสินค้า (ประกาศของ Walmart)
เวลาผมทำ Business Play ใน Snowflake ของลูกค้า งานแรกจึงเป็นการตกลงความหมายของข้อมูล แล้วค่อยเชื่อมแหล่งข้อมูลและทดสอบผลตามโจทย์ Cortex Agents ช่วยตรงนี้ได้ เพราะถามข้อมูลที่เป็นตารางกับค้นเอกสารได้พร้อมกันภายใต้สิทธิ์ที่กำหนด และมีเครื่องมือประเมินคำตอบ ลูกค้าจึงได้ทั้งข้อเสนอ และรู้ว่าข้อเสนอนั้นอิงข้อมูลกับเงื่อนไขอะไร (Cortex Agents · การประเมิน Agent)
Closer to the Business
สำหรับผม Closer to the Business หมายถึงการยึดโจทย์ของลูกค้าไว้ตลอดงาน ช่วยเลือกเรื่องที่สำคัญ ทำให้เห็นได้เสียของแต่ละทาง แล้วพาการตัดสินใจที่อนุมัติแล้วไปใช้ได้จริง โดยมี AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เร็วขึ้น
แล้วในธุรกิจของคุณ มีโจทย์ไหนที่ควรมีคนช่วยวางทางเลือก ตรวจหลักฐาน และพาไปใช้ได้จริงบ้างครับ?
Interactive Quiz: ถ้าเป็นคุณ จะตัดสินใจอย่างไร?
ลองตอบ 5 คำถามจากโจทย์การสั่งซื้อสินค้า แล้วทบทวนว่าควรตรวจหลักฐาน เงินสด และเงื่อนไขใดก่อนอนุมัติ เป็นแบบฝึกจากข้อมูลจำลองเพื่อฝึกตัดสินใจ ไม่ใช่คำแนะนำซื้อสินค้าจริง เลือก TH สำหรับภาษาไทย หรือ EN สำหรับภาษาอังกฤษ
หรือเล่าให้เราฟังว่าคุณกำลังตัดสินใจเรื่องอะไร มีข้อจำกัดอะไร และมีข้อมูลอะไรอยู่แล้ว หากธุรกิจของคุณยังไม่ได้ใช้ Snowflake ให้เริ่มด้วย Discovery Consulting เพื่อกำหนดโจทย์ ตรวจหลักฐาน ความพร้อมของข้อมูล และทางเลือกในการนำไปใช้ ส่วนการส่งมอบ Business Play ที่อธิบายในบทความนี้ทำใน Snowflake ของลูกค้า โดยตกลงขอบเขตและความพร้อมก่อนเริ่มดำเนินการ
แหล่งอ้างอิงและเครดิต
การประยุกต์เป็น Business Play การแบ่งบทบาท และตัวอย่างสมมติ เป็นแนวทางของ Power Ladder
May Phang · Workshop ของ Snowflake ข้อความจากสไลด์ที่ผู้เขียนเข้าร่วมและนำมาอ้างอิง 16 ตุลาคม 2569 ลิงก์เป็นหน้ารายการสัมมนา
Rick Dakan และ Joseph Feller · AI Fluency Framework สื่อการเรียนรู้พัฒนาร่วมกับ Anthropic คำถามในบทความเป็นการประยุกต์ของ Power Ladder
Vaccaro, Almaatouq และ Malone · Nature Human Behaviour (2024) When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. DOI: 10.1038/s41562-024-02024-1
Walmart · ประกาศ Wally 18 มีนาคม 2025 ไม่เกี่ยวข้องกับโครงการหรือความสัมพันธ์ใดกับ Power Ladder
Snowflake · Cortex Agents ต้องตั้งค่า เตรียมข้อมูล และทดสอบให้ตรงกับงาน
John Leslie Millar · Abundance Economics: The Economic Mechanisms of the AI Age Abundance Economics Press บทที่ 7 หัวข้อ 7.3 "Where Human Employment Persists" และบทที่ 9 หัวข้อ 9.1 "The Recognition Gap for Existing Companies" กับ 9.2.1 "The Impact Audit" อ้างจากภาพหน้าหนังสือที่ผู้เขียนจัดให้ 27 ตุลาคม 2569 ข้อเสนอในหนังสือกับการประยุกต์เป็น Business Play เป็นคนละส่วนกัน
ความคิดเห็น