เทรนด์ AI ปี 2026: ผลกระทบของ AI จะตามมาหลังจากการรวม AI

แม้ว่าโครงการนำร่องด้าน AI จะพุ่งสูงขึ้นในองค์กรต่างๆ แต่ผลตอบแทนจากการลงทุนเหล่านั้นยังคงไม่มากนัก จาก การศึกษา สถานะ AI ในธุรกิจปี 2025 ของ MIT NANDA พบ ว่า 95% ขององค์กรไม่ได้รับผลตอบแทนเป็นศูนย์จากการนำร่อง AI ของตน 5% ที่ประสบความสำเร็จมีคุณลักษณะที่กำหนดร่วมกัน: พวกเขาบูรณาการ AI อย่างลึกซึ้งเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีมูลค่าสูง

นั่นคือจุดที่บริษัทส่วนใหญ่ขาดตลาด ไม่ใช่ว่าผู้คนไม่ได้ใช้ AI; หากมีสิ่งใด พวกเขากำลังใช้มันมากกว่าที่ผู้นำจะตระหนัก รายงาน Superagency ในที่ทำงานของ McKinsey พบว่าพนักงานใช้เครื่องมือ AI บ่อยกว่าที่ผู้จัดการคิดเกือบสามเท่า ปัญหาคือ การใช้ AI จะเกิดขึ้นที่ไหนและอย่างไรพนักงานส่วนใหญ่พึ่งพาแชทบอตระดับผู้บริโภคทั่วไปที่อยู่นอกขั้นตอนการทำงานปกติ พวกเขาต้องสลับแท็บ คัดลอกและวางบริบท และ "ถาม" เพื่อขอความช่วยเหลือด้วยตนเอง

ขั้นตอนการทำงานที่หยุดชะงักนี้ถือเป็นตัวทำลายประสิทธิภาพการทำงานตัวแรก ประการที่สองคือเครื่องมือแบบสแตนด์อโลนเหล่านี้ไม่มีความเข้าใจในสิ่งที่คุณกำลังทำอยู่ พวกเขาจะถูกตัดการเชื่อมต่อจากระบบ ข้อมูล และเป้าหมายของคุณ หากไม่มีการเข้าถึงบริบทที่ถูกต้อง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกของลูกค้าใน Salesforce ข้อความ Slack ที่เกี่ยวข้อง หรือเอกสารโครงการก่อนหน้านี้ AI จะไม่สามารถให้คำแนะนำที่ได้รับการปรับแต่ง แม่นยำ หรือดำเนินการได้ ผลลัพธ์ที่ได้คือกิจกรรม AI มากมาย แต่มีผลกระทบน้อยมาก

AI ที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพการทำงานจริงดูแตกต่างออกไป มันฝังอยู่ในขั้นตอนการทำงาน โดยสามารถดึงข้อมูลจากบริบทจริงและดำเนินการให้สอดคล้องกับเครื่องมือที่ผู้คนใช้อยู่แล้ว เมื่อ AI ทำงานในสถานที่ที่ผู้คนทำงานอยู่แล้ว จะช่วยลดแรงเสียดทานและประสิทธิภาพการผลิตแบบผสม แทนที่จะแยกส่วน

เราเคยเห็นรูปแบบนี้มาก่อน Superhuman Mail สร้างขึ้นจากการรับรู้ว่าอีเมลเป็นปัญหาด้านประสิทธิภาพการทำงานที่ใหญ่ที่สุดที่ซ่อนอยู่ เราใช้เวลากับอีเมลมากกว่าในแอปงานอื่นๆ แม้จะมีการลงทุนดังกล่าว แต่เรามักจะตอบช้าหรือพลาดข้อความโดยสิ้นเชิง ซึ่งทำให้ข้อตกลง กำหนดเวลา และการตัดสินใจช้าลง ปัญหาไม่ใช่ความพยายาม มันเป็นแรงเสียดทาน อีเมลไม่ได้พัฒนามานานหลายทศวรรษแล้ว และมืออาชีพก็เสียเวลาหลายชั่วโมงในแต่ละวันไปกับการสลับบริบทและภาระงานมากเกินไป เราแก้ไขปัญหานั้นด้วยการสร้างอีเมลขึ้นใหม่เพื่อลดเวลาและมุ่งเน้นเรื่องภาษี ไม่ใช่โดยการขอให้ผู้คนเปลี่ยนวิธีการทำงาน

ไดนามิกเดียวกันนี้กำลังเล่นกับ AI ในปัจจุบัน AI ไม่ได้ดิ้นรนเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์เพราะมันขาดความกระตือรือร้นหรือศักยภาพ เป็นเพราะมันนั่งอยู่นอกเหนือวิธีการทำงานของผู้คนจริงๆ

พยากรณ์ปี 2569

บริษัทที่จะเห็นผลกระทบที่วัดผลได้จาก AI ไม่ใช่บริษัทที่บังคับให้ใช้ AI มากขึ้นเท่านั้น พวกเขาคือคนที่บูรณาการเข้ากับกระบวนการทำงานตามธรรมชาติ โดยพบปะผู้คนที่พวกเขาทำงานอยู่แล้ว แทนที่จะขอให้พวกเขาทำงานเกี่ยวกับ AI

อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบันคือพนักงานต้องจำไว้ว่าต้องใช้ AI และรู้วิธีใช้อย่างถูกต้อง พวกเขาต้องเลือกแชทบอทที่จะใช้งาน สร้างข้อความเตือนที่ดี จากนั้นย้ายเอาต์พุตกลับไปสู่ขั้นตอนการทำงานจริง โมเดล “AI detour” นี้จำกัดผลกระทบ คุณค่าระลอกแรกจะมาจากแพลตฟอร์มการผลิตแบบ AI ที่แพร่หลาย เชิงรุก และเชื่อมโยงกัน ประสิทธิภาพการทำงานที่แท้จริงจะมาจาก AI ที่ทำงานได้ทุกที่ คาดการณ์ความต้องการโดยไม่ต้องถาม และเข้าใจบริบทของข้อมูลและระบบของคุณ

ความแพร่หลายเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากจะกำจัดโมเดล “AI detour” โดยการบูรณาการ AI เข้ากับสถานที่ที่พนักงานทำงานอยู่แล้ว แต่การแพร่หลายเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงจะมาจาก AI เชิงรุก: ตัวแทนที่ช่วยเหลือโดยไม่ต้องถูกถาม แทนที่จะรอการแจ้งเตือน AI จะรู้ว่าคุณต้องการอะไรและเมื่อใด โดยอาศัยสัญญาณจากเครื่องมือ นิสัย และความชอบของคุณ

ลองนึกภาพได้รับข้อความ Slack จากผู้จัดการของคุณขอให้คุณกำหนดเวลา QBR ก่อนที่คุณจะเปิดปฏิทินได้ AI ของคุณจะแสดงเวลาที่พร้อมใช้งาน ตัวชี้วัดการขายล่าสุดจาก Salesforce และสำรับของไตรมาสที่แล้ว หรือลองนึกภาพการเปิดกล่องจดหมายของคุณในตอนเช้าเพื่อค้นหาอีเมลทุกฉบับที่คุณได้รับจับคู่กับการตอบกลับฉบับร่างแล้ว บางฉบับอาจส่งโดยอัตโนมัติเมื่อคุณสร้างความไว้วางใจในระบบเพียงพอแล้ว เป็นหลักการเดียวกันที่ทำให้ Grammarly มีพลังมาก: แทนที่จะรอให้คุณขอความช่วยเหลือ Grammarly จะปรับปรุงสิ่งที่อยู่ตรงหน้าคุณในเชิงรุก การขยายหลักการดังกล่าวในทุกขั้นตอนการทำงานผ่านเวิร์กโฟลว์ AI แบบบูรณาการที่แพร่หลายและเชิงรุก จะเปลี่ยนกิจกรรม AI ที่แยกออกมาให้กลายเป็นผลกระทบที่มีความหมายและวัดผลได้

รายการดำเนินการสำหรับผู้นำทางธุรกิจ

การเปลี่ยนนักบิน AI ที่ส่งคืนศูนย์ให้กลายเป็นโปรแกรม AI ที่มีผลกระทบที่วัดผลได้นั้นต้องการมากกว่าความกระตือรือร้น มันต้องการการบูรณาการ AI ที่รอบคอบ ผู้นำควรมุ่งเน้นไปที่การลดความขัดแย้ง สร้างความไว้วางใจ และบูรณาการ AI ในที่ที่มีงานเกิดขึ้นแล้ว

• สร้างสู่ความแพร่หลายอย่าให้เครื่องมือเพิ่มเติมแก่พนักงานในการเยี่ยมชม ให้นำ AI ไปยังที่ที่พวกเขาทำงานอยู่แล้วแทน ระบุวิธีที่พวกเขาใช้แชทบอททั่วไปในปัจจุบันและรวมคุณค่านั้นเข้ากับระบบที่มีอยู่ เลือกเครื่องมือที่ใช้ AI ซึ่งช่วยลดการสลับบริบทและทำให้ทีมลื่นไหล
• จัดลำดับความสำคัญของกิจกรรมเชิงรุกคุณค่าของ AI ไม่ควรขึ้นอยู่กับว่าบุคคลสามารถเขียนข้อความแจ้งได้ดีเพียงใด เลือกเครื่องมือที่แนะนำพนักงาน โดยที่ข้อความแจ้งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์แทนที่จะปลดล็อก และแสดงความช่วยเหลือเมื่อจำเป็น
• เชื่อมต่อบริบทAI ไม่ควรสร้างไซโลใหม่ แต่ทำลายไซโลเก่า เชื่อมโยงเครื่องมือเพื่อให้ AI สามารถดึงข้อมูลจากระบบที่ใช้ร่วมกัน เช่น CRM และเครื่องมือติดตามโครงการ และให้คำแนะนำที่หยั่งรากจากความรู้ขององค์กรที่แท้จริง
• กำหนดความพร้อมของ AI ใหม่ก้าวไปไกลกว่าการฝึกอบรมแบบทันท่วงที จัดเตรียมพนักงานด้วยเครื่องมือ AI ที่ฝังอยู่ในขั้นตอนการทำงานในแต่ละวัน และสอนวิธีทำงานร่วมกับระบบเหล่านี้อย่างเป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพ

การบูรณาการเป็นจุดที่คำมั่นสัญญาของ AI กลายเป็นประสิทธิภาพ เมื่อ AI อยู่ในกระแสงาน AI จะวางรากฐานสำหรับการคิดใหม่เกี่ยวกับขั้นตอนการทำงานที่ขับเคลื่อนองค์กรยุคใหม่

นี่เป็นเพียงเทรนด์หนึ่งที่สร้างรากฐานของงาน AI-native สำรวจทั้งสามรายการในรายการสั้นของ AI ปี 2026: 3 เทรนด์ที่กำหนดยุคถัดไปของประสิทธิภาพการผลิตแบบเนทีฟของAI