การสำรวจล่าสุดโดยบริษัทที่ปรึกษาบอสตัน (BCG) แสดงให้เห็นว่า ประสิทธิภาพของ AI ในองค์กรได้รับการปรับปรุงแล้ว แต่บริษัทหลายแห่งยังไม่ได้แปลงเวลาที่ประหยัดได้ให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างแท้จริง ปัญหาที่ชัดเจนกว่าไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือเอง แต่อยู่ที่การบริหารไม่ได้ชี้แจงว่าควรใช้ AI อย่างไร และควรนำเวลาที่ประหยัดไปใช้ที่ไหน
42% ของพนักงานประหยัดเวลาได้ 8 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
BCG ได้สำรวจพนักงานภาคสนามใกล้เคียง 12,000 คนในรายงาน “Global Workplace AI Report 2026” ผลการศึกษาแสดงว่า 42% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า การใช้งาน AI อย่างสม่ำเสมอช่วยประหยัดเวลาได้ประมาณ 8 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ หรือเทียบเท่ากับหนึ่งวันทำการ
แต่การเพิ่มประสิทธิภาพไม่ได้แปลงเป็นผลผลิตที่สูงขึ้นโดยอัตโนมัติ 66% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าบริษัทแทบไม่ได้ให้คำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้เวลาที่ประหยัดได้; อีกครึ่งหนึ่งระบุว่าเวลาเหล่านั้นไม่ได้ถูกนำไปใช้ในงานที่มีกลยุทธ์มากขึ้น
เดวิด มาร์ติน หัวหน้าธุรกิจทรัพยากรบุคคลและองค์กรทั่วโลกของ BCG กล่าวกับฟอร์จูนว่า ผู้บริหารระดับสูงของบริษัทจำนวนมากยังคงยากที่จะอธิบายกลยุทธ์และเป้าหมายด้าน AI อย่างชัดเจน ซึ่งจะทำให้ความกังวลของพนักงานรุนแรงขึ้น และชะลอการนำไปใช้และการร่วมมือในขั้นตอนถัดไป
บริษัทติดตามการใช้งานก่อนแล้วจึงคำนวณต้นทุน
บทความระบุว่า ในช่วงที่ผ่านมา บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งได้เน้นไปที่การเร่งเพิ่มการใช้งาน AI แต่วิธีการนี้กำลังเปิดเผยปัญหาด้านต้นทุน เนื่องจากค่าใช้จ่ายในการรันโมเดลสูง และรูปแบบการคิดค่าบริการตาม token ยังคงผลักดันค่าใช้จ่ายให้สูงขึ้น ต้นทุนด้าน AI ของบริษัทจึงเติบโตเร็วกว่าการปรับปรุงผลลัพธ์ในบางสถานการณ์
รายงานอ้างตัวอย่างจากบริษัทหลายแห่งว่า ไมโครซอฟท์ได้ยกเลิกการอนุญาตโดยตรงสำหรับเครื่องมือรหัส Claude บางส่วน; อูเบอร์ใช้เงินงบประมาณประจำปีสำหรับเครื่องมือเขียนโปรแกรมด้วย AI หมดไปภายในสี่เดือนแรกของปี 2026 นอกจากนี้ มุสตาฟา ซูเลย์แมน หัวหน้าด้าน AI ของไมโครซอฟท์ ยังระบุในสัปดาห์นี้ว่า ราคาของบริการจาก Anthropic สูงเกินไป และบริษัทกำลังมองหาทางเลือกอื่น
บryan catanzaro รองประธานฝ่ายการเรียนรู้เชิงลึกของนิวเดีย ยังระบุว่า สำหรับทีมของเขา ต้นทุนการประมวลผลได้สูงกว่าต้นทุนพนักงาน
การกระตุ้น “ขูดโทเค็น” เริ่มลดลง
ในบริบทที่บริษัทต่างๆ ขอให้พนักงานใช้ AI เพิ่มขึ้น บางบริษัทเคยตั้งปริมาณการใช้งานเป็นตัวชี้วัดการประเมินผล หนังสือพิมพ์ฟินานเชียลไทมส์ของอังกฤษรายงานเมื่อเดือนที่แล้วว่า พนักงานของแอมะซอนเคยมีพฤติกรรม “tokenmaxxing” คือการเรียกใช้งานโมเดลอย่างมากที่สุดเท่าที่จะทำได้เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย AI ภายในองค์กร บริษัทเช่น Meta ก็เคยใช้วิธีคล้ายกัน เช่น การจัดอันดับการใช้งาน AI
แต่วิธีการจูงใจนี้กำลังลดลง Martin มองว่าก่อนหน้านี้บริษัทเกือบทุกแห่งได้แจกเครื่องมือ AI ให้กับทุกคน โดยไม่ได้แยกแยะความต้องการตามตำแหน่งงาน หรือสร้างมาตรฐานผลตอบแทนทางธุรกิจที่ชัดเจน ตอนนี้บริษัทเริ่มทบทวนอีกครั้ง: ใครบ้างที่ต้องการสิทธิ์ การลงทุนคุ้มค่าหรือไม่ และเป้าหมายได้รับการบรรลุหรือยัง
ยังมีรายงานจากฟินานเชียลไทมส์ว่า อะเมซอนได้ยกเลิกการติดตามการใช้งาน AI ภายในเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว เนื่องจากพนักงานบางส่วนใช้หุ่นยนต์ AI เพื่อทำภารกิจที่ไม่มีคุณค่าจริง ผู้บริหารของอะเมซอนอย่างเดฟ ทรีดเวลล์ ถูกกล่าวว่าได้แจ้งพนักงานว่า อย่าใช้ AI เพียงเพื่อใช้งานมัน
พนักงานกังวลว่าจะชะลอการดำเนินการ
นอกเหนือจากต้นทุน ความกังวลของพนักงานเกี่ยวกับการถูกแทนที่ด้วยตำแหน่งงานก็มีผลต่อการขับเคลื่อน AI แมร์ตินระบุว่า หากองค์กรอธิบาย AI agent ว่าเป็น “พนักงานดิจิทัล” แทนที่จะเป็นเครื่องมือ พนักงานจะรู้สึกกดดันมากขึ้นว่าตนเองอาจถูกแทนที่ ซึ่งจะลดการแบ่งปันภายในทีม และเพิ่มการใช้งาน AI อย่างลับๆ ทำให้ความเร็วในการขับเคลื่อนขององค์กรโดยรวมช้าลง
เขาเชื่อว่าวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าคือการรวม AI เข้ากับรูปแบบการดำเนินงานโดยรวมขององค์กร พร้อมกับการฝึกอบรมอย่างเป็นระบบ หากพนักงานเข้าใจขอบเขตของเครื่องมือได้ชัดเจนขึ้น พวกเขาก็จะมีความสามารถในการใช้เครื่องมือใหม่ได้ดีขึ้น และมักจะยินดีแบ่งปันประสบการณ์และทรัพยากร
บทความยังอ้างความเห็นของผู้บริหารจาก Okta และ Rakuten International ว่า ปัจจุบันองค์กรจำนวนมากไม่ได้ขาดคำขวัญ “ขึ้น AI” แต่สิ่งที่ขาดจริงๆ คือการปรับโครงสร้างองค์กร การจัดสรรหน้าที่ และวิธีการจัดการ การใช้ AI สามารถประหยัดเวลาได้แล้ว แต่การที่องค์กรจะเปลี่ยนเวลาที่ประหยัดได้ให้กลายเป็นผลผลิตใหม่นั้น ยังขึ้นอยู่กับว่าผู้บริหารจะให้เส้นทางที่ชัดเจนหรือไม่