Identifying and Scaling AI Use Cases

---

Identifying and Scaling AI Use Cases

เริ่มต้นใช้ AI ในองค์กรอย่างได้ผลจริง โดย OpenAI

📌 Connect with me and follow our journey: Linkedin, Facebook

บทความนี้สรุปเนื้อหาสำคัญจากหนังสือ “Identifying and Scaling AI Use Cases” โดย OpenAI สำหรับผู้ที่สนใจสามารถดาวน์โหลดเอกสารฉบับเต็มได้ที่: https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/identifying-and-scaling-ai-use-cases.pdf

Figure: ภาพจาก Identifying and Scaling AI Use Cases

🚀 AI ไม่ใช่เทรนด์ชั่วคราว แต่เป็นเครื่องมือที่สร้างความแตกต่าง

AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป! ปัจจุบันชาวอเมริกัน 39% เคยใช้งาน AI มาแล้ว ซึ่งเติบโตเร็วกว่ายุคบุกเบิกอินเทอร์เน็ตเสียอีก และมีข้อมูลที่น่าสนใจ: องค์กรที่นำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพมักมีผลประกอบการที่โดดเด่น ทั้งการเติบโตของรายได้ ผลตอบแทนที่สูงขึ้นสำหรับผู้ถือหุ้น และ ROI ที่คุ้มค่า

แต่ความจริงที่น่าตกใจคือ มีถึง 99% ของบริษัทที่ยังไม่รู้สึกว่าการลงทุนใน AI นั้นให้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง… แล้วอะไรคือสิ่งที่ขาดหายไป?

Figure: ภาพจาก Identifying and Scaling AI Use Cases

📋 กระบวนการนำ AI มาใช้ในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ

OpenAI แนะนำ 3 ขั้นตอนสำคัญในการระบุและพัฒนาการใช้งาน AI ที่สร้างคุณค่าจริง:

• ค้นหาโอกาสที่ AI จะช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างเป็นรูปธรรม
• พัฒนาความเข้าใจในรูปแบบการใช้งาน AI พื้นฐาน 6 ประเภท (AI Use Case Primitives)
• รวบรวมและจัดลำดับความสำคัญของ Use Cases ที่มีศักยภาพสูง

1️⃣ หาโอกาสในการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ

เริ่มต้นด้วยการมองหา “ปัญหาเดิมๆ” ในกระบวนการทำงาน แล้วพิจารณาว่า AI จะช่วยแก้ไขได้อย่างไร:

Figure: ภาพจาก Identifying and Scaling AI Use Cases

• งานซ้ำซาก: เช่น การเขียนรายงานประเภทเดิมๆ, การค้นหาข้อมูลซ้ำๆ, การตอบคำถามในรูปแบบเดียวกัน → มอบหมายให้ AI จัดการ
• ช่องว่างทางทักษะ: เช่น ต้องการสร้าง Dashboard แต่ไม่มีนักพัฒนา → ใช้ AI เขียนโค้ดช่วย
• งานที่ต้องการจุดเริ่มต้น: เช่น การคิดแคมเปญใหม่, การประมวลข้อมูลจำนวนมาก → ให้ AI ช่วยเป็นจุดเริ่มต้นความคิด

💡 กิจกรรมที่แนะนำ: จัด Workshop หรือ Hackathon ด้วยคำถามกระตุ้นความคิด

ชวนทีมงานร่วมระดมความคิดด้วยคำถามเหล่านี้:

• งานอะไรที่คุณทำแล้วรู้สึกเบื่อหน่าย หรือไม่มีใครเห็นคุณค่า?
• งานไหนที่คุณต้องรอคนอื่นช่วยก่อนจึงจะดำเนินการต่อได้?
• งานไหนที่คุณไม่รู้จะเริ่มต้นอย่างไร?

หรือลองใช้ Prompt นี้กับ ChatGPT:

I am a [ตำแหน่งงาน] ที่ [ชื่อบริษัท]. เพิ่งเริ่มใช้ ChatGPT ที่องค์กร อยากรู้ว่ามี use case อะไรเหมาะกับตำแหน่งของฉันบ้าง?

2️⃣ รูปแบบการใช้งาน AI พื้นฐาน 6 ประเภท (Six Use Case Primitives)

หลังจากค้นพบโอกาสในการใช้งาน AI ขั้นตอนสำคัญคือการทำความเข้าใจรูปแบบการใช้งานพื้นฐาน 6 ประเภทที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในแทบทุกแผนกขององค์กร:

1️⃣ Content Creation — การสร้างเนื้อหาด้วย AI

AI สามารถช่วยได้ เช่น:

• เขียนอีเมล, รายงาน, blog, เอกสารนโยบาย, คู่มือสินค้า
• ปรับสำนวนให้เป็นไปตาม style บริษัท
• แปลภาษา, ย่อ/ขยายเนื้อหา, หรือเขียนให้เข้ากับกลุ่มเป้าหมายต่างๆ

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้:

• Marketing: สร้าง Campaign, เขียน Headline, ร่าง Email, ปรับเนื้อหาให้เหมาะกับช่องทางต่างๆ
• Finance: ร่างเอกสารนโยบาย, เขียน Memo ทางบัญชี
• Product: เขียน Product Requirement Docs, สร้าง Product Descriptions, เขียน Release Notes
• Sales: สร้าง Account Plan, เขียน Script โทรศัพท์, เขียน Follow-up Email

📊 กรณีศึกษา: Promega บริษัทใช้ ChatGPT ในการเขียนอีเมลการตลาดและปรับข้อความเป็นโฆษณาสำหรับช่องทางต่างๆ ส่งผลให้ประหยัดเวลาได้ถึง 135 ชั่วโมงภายในระยะเวลาเพียง 6 เดือน

2️⃣ Research — AI ผู้ช่วยค้นคว้า

AI สามารถช่วย:

• ค้นหาบทความ ข่าว และข้อมูลคู่แข่ง
• อ่านและสรุปเอกสารข้อมูลขนาดใหญ่
• จัดรูปแบบการนำเสนอข้อมูล เช่น ตาราง, หัวข้อย่อย หรือรายงานมืออาชีพ

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้:

• Sales & Marketing: วิเคราะห์อุตสาหกรรมใหม่ๆ, เข้าใจคู่แข่ง, ศึกษา Audience
• Finance: หา Benchmark จากบริษัทอื่นๆ, ศึกษา Target การควบรวมกิจการ, ศึกษามาตรฐานทางบัญชี
• Product: ประเมินขนาดตลาด, วิเคราะห์คู่แข่ง, หา Trend, วิเคราะห์ Feedback จากผู้ใช้
• IT: ค้นหา Vendor ใหม่ๆ, ประเมินจุดแข็งจุดอ่อนของ Products
• Software Engineering: Review API Endpoints, ศึกษาเอกสารภายนอก

✨ ฟีเจอร์ใหม่: Deep Research ช่วยให้ ChatGPT ดำเนินการวิจัยแบบหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ สามารถค้นหาและสรุปข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลายได้เสมือนนักวิเคราะห์มืออาชีพ

3️⃣ Coding — เขียนโค้ดด้วย AI (แม้ไม่ใช่นักพัฒนา)

AI ช่วยอะไรได้บ้าง:

• ช่วยเขียนหรือแปลโค้ด (ข้ามภาษาก็ได้ เช่น Python → Bash)
• ตรวจสอบโค้ด, หา Bug
• เขียน SQL / Python ง่ายๆ สำหรับคนไม่ใช่สายไอที
• สร้าง prototype เว็บไซต์หรือ dashboard

ตัวอย่างการใช้งาน:

• Software Engineer: Debug Code, แปลง Code, ศึกษา API Endpoints
• Marketing: สร้าง Charts และ Visualizations แบบ Interactive, เขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
• Finance: เขียน Python Script เพื่อ Automate งานปิดบัญชี
• Product: สร้าง Prototype แบบ Interactive เพื่อทดลองไอเดียใหม่ๆ

📱 กรณีศึกษา: Tinder ทีมใช้ ChatGPT เขียน Bash Script และโค้ดอื่นๆ ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและลดความรู้สึกเบื่อหน่ายกับงานที่ซับซ้อน

4️⃣ Data Analysis — วิเคราะห์ข้อมูลแม้ไม่เชี่ยวชาญ Excel หรือ SQL

AI สามารถช่วย:

• อ่านไฟล์ Excel หลายไฟล์พร้อมกัน
• ดูแนวโน้ม, สรุปข้อมูล, แนะนำกราฟ
• แปลข้อมูลภาพหน้าจอ Dashboard ให้เป็น insight
• สรุปค่าใช้จ่าย, ดูแนวโน้มค่าใช้จ่าย

ตัวอย่างการใช้งาน:

• Marketing: วิเคราะห์ข้อมูล Webinar, สรุป Trend จาก Dashboard
• Product: วิเคราะห์ Trend, วิเคราะห์ Social Media Feedback, วิเคราะห์ Feature Request
• Sales: วิเคราะห์รายชื่อ Account, หา Lead ที่มี Potential
• Finance: วิเคราะห์ค่าใช้จ่าย, หา Trend จาก Spreadsheet ต่างๆ

💼 กรณีศึกษา: Poshmark ใช้ AI สร้าง Python Script เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากสเปรดชีตหลายล้านแถว และสร้างรายงานสรุปสำหรับผู้บริหารทุกสัปดาห์

5️⃣ Ideation & Strategy — การระดมไอเดีย และวางกลยุทธ์

AI ช่วยได้ตั้งแต่การคิดไอเดีย ไปจนถึงวางแผนงาน เช่น:

• คิดหัวข้อ blog หรือแคมเปญการตลาด
• โครงร่างเอกสาร / วางโครงกลยุทธ์
• ให้ feedback ตามเป้าหมายของทีม

ตัวอย่างการใช้งาน:

• Marketing: ระดมสมองหาไอเดีย Campaign ใหม่ๆ, วิเคราะห์ Marketing Brief, วางแผน Go-to-Market สำหรับ Product Launch
• Finance: วางแผนขยายตลาดในภูมิภาคใหม่ โดยพิจารณาคู่แข่ง, ความเสี่ยง, โอกาส, และความต้องการทรัพยากร
• Product: วางแผน Launch ที่สะท้อนถึงความเชื่อมโยงและความเสี่ยง, วิเคราะห์ Product Requirements Document (PRD) และหาจุดอ่อนก่อนนำเสนอผู้บริหาร
• Sales: ฝึกซ้อม Pitch หรือทักษะการ Discovery ด้วย Voice Mode

เทคโนโลยีใหม่ช่วยให้ AI พัฒนาไปมาก: ตอนนี้ AI ฟังเสียงได้ เห็นภาพได้ (Multimodal) เหมือนคุยกับเพื่อนร่วมงาน

🔍 กรณีศึกษา: Match Group ใช้ GPT-4 จำลองกลุ่มทดสอบโดยอัปโหลดต้นแบบหน้าจอและให้ AI แสดงตัวเป็นผู้ใช้ที่มีลักษณะเฉพาะเพื่อประเมินประสบการณ์ผู้ใช้

6️⃣ Automation — การทำงานอัตโนมัติ

AI ไม่ได้แค่ช่วยคิดหรือวิเคราะห์ แต่ยังสามารถทำงานซ้ำๆ ให้คุณได้ เช่น:

• สร้างรายงานสรุปอัตโนมัติ
• แปลง meeting notes เป็นสรุปส่งใน Slack
• สร้าง update รายสัปดาห์ หรือเตือนความเสี่ยงที่ควรระวัง

ตัวอย่างการใช้งาน:

• Marketing: สร้างรายงานและ Visualizations สำหรับสรุปข้อมูล Webinar, สรุป Meeting Notes หรือ Transcript ลงใน Slack
• Product: สรุปข้อมูลการ Update Product, สรุป Weekly Customer Insights, แปลง Meeting Notes เป็น Post ใน Slack สำหรับผู้บริหาร
• Finance: สรุปข้อมูลทางการเงินประจำสัปดาห์, แจ้งเตือนเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงที่ต้องให้ความสนใจ
• IT: วิเคราะห์ Software Architecture, หา Dependency, ความเสี่ยง, และโอกาสในการ Optimize

เทคนิค: การใช้ “Custom GPT”, “Memory”, และ “Instruction ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า” ช่วยให้ AI ทำงานแบบอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

🏦 กรณีศึกษา: BBVA Bank ใช้ GPT ช่วยนักวิเคราะห์สินเชื่อดึงข้อมูลจากเอกสารหลากหลาย เช่น รายงาน ESG, ข่าว และรายงานประจำปี

วิธีทำให้ทีมเข้าใจและลงมือใช้ AI ได้จริง

• สอนทีมงาน: สอนให้ทีมงานเข้าใจหลักการพื้นฐานของ Use Case แต่ละประเภท (Primitives) และยกตัวอย่างการใช้งานในแต่ละแผนก เพื่อให้ทุกคนเห็นภาพว่า AI ช่วยงานอะไรได้บ้าง
• ระดมสมองหาไอเดีย: จัดกิจกรรมระดมสมอง (Brainstorming), Hackathon หรือการแข่งขันภายในองค์กร เพื่อให้ทุกคนช่วยกันคิด Use Case ใหม่ๆ ที่จะสร้างผลกระทบต่อองค์กร
• ศึกษา “Bain’s Use Case Olympics”: เรียนรู้วิธีการจัดลำดับความสำคัญของ Use Case จาก Bain & Company ซึ่งเป็นบริษัทที่ปรึกษาชื่อดัง โดย Bain’s Use Case Olympics เป็น Framework ที่ช่วยในการประเมินและเลือก Use Case ที่เหมาะสม
• สร้างที่เก็บไอเดีย: สร้าง Spreadsheet หรือ Channel ใน Slack เพื่อรวบรวม Use Case ที่ทีมงานคิดค้นขึ้นมา เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและนำไปพิจารณาต่อ

💼 กรณีศึกษา: Estée LauderEstée Lauder พัฒนา AI solutions ผ่านกระบวนการ 5 ขั้นตอนที่มีประสิทธิภาพ:Design → Prepare → Build/Test → Launch → Scale
มีทั้งคนธุรกิจ, ผู้เชี่ยวชาญ, และฝ่ายเทคนิคทำงานร่วมกัน

Figure: ภาพจาก Identifying and Scaling AI Use Cases

สรุปบทเรียนจาก Bain’s Use Case Olympics

บริษัทที่ปรึกษาชั้นนำ Bain & Company ประสบความสำเร็จในการนำ AI มาใช้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ด้วย 3 ปัจจัยหลัก:

1️⃣ สร้างการมีส่วนร่วมของพนักงานอย่างแท้จริง

• เริ่มจากโครงการนำร่องที่ตอบโจทย์งานประจำวัน (เช่น การใช้ ChatGPT เขียน Python หรือทำ Excel automation)
• ส่งเสริมให้พนักงานสร้าง AI tools เฉพาะทางของตนเอง (MyGPT)
• จัดการแข่งขัน “GPT Olympics” เพื่อกระตุ้นนวัตกรรมจากฐานราก

ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ: ภายในเพียง 2 สัปดาห์หลังเปิดตัว ChatGPT Enterprise เกิดอัตราการใช้งานสูงถึง 60%

2️⃣ พัฒนาคู่มือการปฏิบัติ (Playbook) เพื่อขยายผลทั่วทั้งองค์กร

Bain มีขั้นตอนที่ชัดเจน เช่น:

• การขออนุมัติจากผู้บริหารระดับสูงพร้อมการสื่อสารที่โปร่งใส
• การให้พนักงานลงนามใน AI Code of Conduct
• การแต่งตั้ง AI Champions ประจำสำนักงานต่างๆ
• การจัดการฝึกอบรมอย่างทั่วถึงและบูรณาการ AI เข้ากับหลักสูตรที่มีอยู่
• การสร้าง “AI Marketplace” เพื่อรวบรวมเครื่องมือและนวัตกรรมทั้งหมด

จุดเน้น: มุ่งเน้นที่ “ความพร้อมขององค์กร” มากกว่าเพียงแค่การเปิดโอกาสให้ทดลองใช้เครื่องมือ

3️⃣ เชื่อมโยงกับ Ecosystem ของ AI ภายนอก

• ร่วมมือกับ OpenAI, SAP, Microsoft เพื่อนำฟีเจอร์ใหม่มาใช้งานได้ทันที
• พัฒนา roadmap ร่วมกับพาร์ตเนอร์ และถ่ายทอดให้ลูกค้าใช้ประโยชน์ได้ด้วย

ประโยชน์: องค์กรไม่จำเป็นต้องพัฒนาทุกอย่างเอง และพร้อมรับการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีได้ตลอดเวลา

🧭 การเลือก Use Case ที่ควรเริ่มทำก่อน

หลังจากทุกทีมเริ่มหาไอเดียได้แล้ว ปัญหาต่อมาคือ “จะเริ่มที่อันไหนดี?”
ใช้ Impact vs Effort Framework ในการจัดลำดับความสำคัญ:

Figure: ภาพจาก Identifying and Scaling AI Use Cases

ข้อควรรู้:

• 62% ของคุณค่าจาก AI อยู่ใน Core Business Functions: หมายความว่า AI สามารถสร้างประโยชน์ได้มากที่สุด เมื่อนำไปใช้กับงานหลักขององค์กร
• ประเมินผลเป็นประจำ: ควรประเมิน Use Case เหล่านี้ใหม่ทุกไตรมาส เพราะ Technology เปลี่ยนไปเร็ว Use Case ที่เคยต้องใช้ความพยายามสูง อาจจะกลายเป็นเรื่องง่ายในอนาคต

Action Items (สิ่งที่ควรทำ):

• เผยแพร่ Framework: อธิบาย Impact/Effort Framework ให้ทุกคนในองค์กรเข้าใจ และนำไปใช้ในการประชุมทีม
• สนับสนุน High-Value/High-Effort: พิจารณาการสร้าง Custom GPT เพื่อช่วยในการ Scope งาน
• ผู้นำต้องสนับสนุน: ให้ผู้บริหารสนับสนุน Use Case ที่สร้างผลกระทบต่อทั้งแผนก การสนับสนุนจากบนลงล่าง (Top-Down Support) เป็นสิ่งสำคัญ
• ประเมินผลสม่ำเสมอ: ประเมินผล Use Case ทุกไตรมาส เพราะ Technology เปลี่ยนเร็ว

🗺️การยกระดับ: จากการใช้งานเฉพาะจุดสู่กระบวนการทำงานทั้งระบบ

การพัฒนาตามลำดับขั้น

• ระยะเริ่มต้น: ใช้ AI กับงานย่อยๆ เช่น
  - เขียนโพสต์
  - สรุปประชุม
  - เขียนเอกสาร
• ระดับก้าวหน้า: บูรณาการ AI เข้ากับทั้งกระบวนการทำงาน (End-to-End Workflow)

Figure: ภาพจาก Identifying and Scaling AI Use Cases

ตัวอย่าง: กระบวนการทำงานของทีมการตลาด

1. Research — ค้นหาแนวโน้มตลาดด้วย Deep Research
2. Data Analysis — วิเคราะห์ขนาดตลาดและกลุ่มเป้าหมาย
3. Ideation & Strategy — ระดมไอเดียแคมเปญ + วางแผน
4. Content Creation — เขียนข้อความโฆษณา
5. Automation — แปลและจัดการเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละช่องทาง

✅ Action Suggestion:
ชวนทีมลอง “แยกขั้นตอนงานออกมา” แล้วดูว่าแต่ละขั้นจะใช้ Primitive ใดช่วยได้บ้าง

🚀 สรุป: สามขั้นตอนสู่ความสำเร็จในการประยุกต์ใช้ AI

• ขั้นที่ 1: ระบุจุดที่ AI สร้างมูลค่าเพิ่ม
  - วิเคราะห์งานที่ใช้เวลานาน ต้องทำซ้ำ หรือต้องการทักษะเฉพาะทาง
  - เริ่มใช้ AI เป็น “ผู้ช่วย” ในงานเหล่านั้น
• ขั้นที่ 2: สอนทีมให้เข้าใจ Use Case พื้นฐาน
  - ใช้ Primitive ทั้ง 6 เพื่อให้ทุกคนเริ่มจากจุดที่เข้าใจง่ายและเห็นผลเร็ว
• ขั้นที่ 3: จัดลำดับความสำคัญว่าจะทำ Use Case ไหนก่อน
  - ใช้ Framework “Impact vs Effort”
  - เริ่มจากจุดที่ “ง่าย + ให้ผลเร็ว” เพื่อสร้างความมั่นใจ

AI ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยี แต่เป็น “โอกาสในการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่” ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น การเริ่มต้นไม่จำเป็นต้องซับซ้อน เพียงสังเกตปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ และค่อยๆ ใช้ AI แก้ไขทีละจุด จากจุดเล็กๆ เหล่านี้จะสร้างการเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่ในอนาคต

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณมองเห็นแนวทางการเริ่มต้นใช้งาน AI ในองค์กรได้ชัดขึ้นนะครับ หากชอบเนื้อหาแบบนี้ หรือกำลังมองหาแนวคิดเกี่ยวกับ AI, Use Case, และการประยุกต์ใช้จริงในองค์กร ฝากติดตามงานเขียนต่อๆ ไปด้วยนะครับ 😊

---

Data Science Explore the world of data science with Donato_Story

Dashboard Discover the power of data visualization with Donato_Story

Donato_Journey Join me on my journey (Thai version)

Course_Review Discover the training courses with Donato_Story (Thai version)

Let’s Connect!

Your thoughts and feedback are invaluable. Feel free to share them in the comments or connect with me on

• 🌐 Medium: medium.com/donato-story
• 📘Facebook: web.facebook.com/DonatoStory
• 💼 Linkedin: linkedin.com/in/nattapong-thanngam