ตัวเลขที่พลิกความเชื่อ

 

ถ้าถามผู้บริหารในไทยว่าปีนี้ลงทุนอะไรเพิ่มขึ้นที่สุด คำตอบที่ได้มักเป็น AI เกือบทุกคน — และนั่นไม่ใช่เรื่องผิด

แต่ Deloitte เพิ่งเปิดเผยข้อมูลที่ควรทำให้ผู้บริหารทุกคนหยุดคิด

 

รายงาน 2026 Global Human Capital Trends สำรวจ business และ HR leaders กว่า 9,000 คนใน 89 ประเทศ ร่วมกับ Oxford Economics พบว่า:

• 59% ขององค์กรกำลังใช้ tech-focused approach — ลงทุนใน AI เป็นหลัก
• กลุ่มนี้มีโอกาส 1.6 เท่า ที่จะ ไม่ได้ ROI จาก AI ตามที่คาดหวัง เมื่อเทียบกับองค์กรที่ใช้ human-centric approach
• 7 ใน 10 ผู้นำ ระบุว่ากลยุทธ์หลักใน 3 ปีข้างหน้าคือ “fast and nimble” แต่ยังไม่รู้ว่าจะ build capability นั้นได้อย่างไร

Deloitte เรียกสถานการณ์นี้ว่า “From Tensions to Tipping Points” — ความตึงเครียดที่เคยบริหารจัดการได้ตามเวลา กำลังกลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ต้องตัดสินใจ ตอนนี้

วิเคราะห์: 3 Tipping Points ที่กำลังเขย่าองค์กรในปี 2026

 

Tipping Point 1: จาก Human + Machine สู่ Human × Machine

 

เป็นเวลาหลายปีที่องค์กรพูดถึง “human-AI collaboration” แต่ในทางปฏิบัติ สิ่งที่เกิดขึ้นส่วนใหญ่คือการวาง AI ไว้ข้างๆ คน (human + machine) — ไม่ใช่การออกแบบให้ทั้งสองเสริมกำลังกัน (human × machine)

Deloitte ระบุว่าองค์กรส่วนใหญ่ “ยังไม่ได้ intentionally design ว่ามนุษย์และ AI จะ interact กันอย่างไร” และนั่นคือเหตุผลหลักที่ผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่หวัง

คำถามที่องค์กรหลีกเลี่ยงไม่ได้อีกต่อไปมีสามข้อ:

 

• วัฒนธรรมองค์กรเปลี่ยนอย่างไร? เมื่อ AI เป็น “เพื่อนร่วมทีม” นิยามของ effort, ownership, และ fairness กำลังเปลี่ยน พนักงานตั้งคำถามว่า “อะไรคืองานของฉัน?” และ “ถ้า AI ทำได้ ทำไมฉันต้องทำ?” ถ้าองค์กรไม่มีคำตอบที่ชัดเจน จะเกิด “cultural debt” — ความไม่ไว้วางใจที่สะสมเงียบๆ
• ใครตัดสินใจและรับผิดชอบ? เมื่อ AI มีส่วนใน recommendation หรือ execution ของ decisions accountability structure แบบเดิมใช้ไม่ได้ Deloitte แนะนำให้มองการตัดสินใจเป็น “strategic discipline” — ออกแบบอย่างตั้งใจว่า human judgment และ AI ทำงานร่วมกันอย่างไร และใครมีสิทธิ์ override อะไร
• ข้อมูลที่ใช้ตัดสินใจเชื่อถือได้แค่ไหน? AI กำลัง blur authorship และ erode trust ในข้อมูล — Deloitte เตือนว่าองค์กรต้องขยาย focus จาก cybersecurity ไปสู่ “disinformation security” ด้วย

Tipping Point 2: จาก Cost Efficiency สู่ Value Creation

 

แรงกดดันด้านต้นทุนผลักให้หลายองค์กรมอง AI เป็นเครื่องมือ cut cost โดยหลัก — automate งาน ลด headcount ลด overhead

Deloitte เตือนว่านี่คือกับดัก: องค์กรที่ automate เพื่อประหยัดเงิน กำลัง “staying on the same curve” ขณะที่คู่แข่งที่ฉลาดกว่ากำลังนำ efficiency ที่ได้จาก AI ไป reinvest ในการสร้าง value ใหม่

ยิ่งกว่านั้น demographic shifts กำลังทำให้ human capacity กลายเป็น scarce resource — องค์กรที่ automate เร็วที่สุดอาจพบว่าตัวเองขาดคนที่มีทักษะสูงที่จำเป็นสำหรับ next curve ในอนาคตอันใกล้

Tipping Point 3: จาก Static Plans สู่ Dynamic Orchestration

 

ข้อมูลที่ striking ที่สุดในรายงานนี้คือ 7 ใน 10 ผู้นำ บอกว่ากลยุทธ์หลักของตนในอีก 3 ปีคือ “fast and nimble” — แต่เมื่อดูโครงสร้างองค์กร กระบวนการ planning และ incentive systems ยังถูกออกแบบมาสำหรับโลกที่ predictable และ sequential

S-curve ของการเติบโตกำลัง compress เร็วขึ้น — cycle ที่เคยใช้เวลา 5 ปีตอนนี้เหลือ 2 ปี และจะสั้นลงอีก องค์กรที่ยึดติดกับ long planning cycles กำลังเสียเปรียบอย่างเป็นระบบ

Deloitte แนะนำ 3 สิ่งที่องค์กรต้องสร้าง: ระบบสำหรับ perpetual learning, ความสามารถในการ experiment อย่างรวดเร็ว, และ workforce ที่ไม่แค่ adapt กับการเปลี่ยนแปลง แต่ shape มันได้

แนวทางที่ควรทำ: จาก Tipping Points สู่ Human Advantage

 

1. เปลี่ยนจาก AI Adoption Metrics เป็น Human Capability Metrics

 

หยุดวัดความสำเร็จจากจำนวน AI tools ที่ deploy แล้ว และเริ่มวัดว่าองค์กรและ workforce สามารถ learn, adapt, และสร้าง value ใหม่ได้เร็วแค่ไหน

ตัววัดที่ควรเริ่มติดตาม:

• Time-to-competency: คนสามารถ master new skills ได้เร็วแค่ไหน?
• Decision quality: ความถูกต้องของการตัดสินใจดีขึ้นหรือแย่ลงหลัง AI?
• Innovation rate: ไอเดียใหม่ที่ถูก test และ implement ต่อไตรมาส

2. Intentionally Design Human-AI Work Systems

 

ไม่ใช่แค่ “ให้คนใช้ AI” แต่ต้องออกแบบอย่างตั้งใจว่า:

• งานใดที่ AI ทำได้ดีกว่า และ human effort ควรถูก redirect ไปที่ไหน
• Decision rights: ใครตัดสินใจอะไร และ AI มีบทบาทแค่ไหนในกระบวนการนั้น
• Accountability: เมื่อผลลัพธ์ไม่ดี ใครรับผิดชอบ — และระบบรองรับสิ่งนี้อย่างไร

 

3. Rebuild Trust ก่อน Scale

 

“cultural debt” กำลังสะสมในองค์กรที่ deploy AI เร็วโดยไม่สนใจผลกระทบต่อ trust และ culture สิ่งที่ทำได้ตอนนี้: สร้าง forum ให้พนักงานแสดงความกังวลเกี่ยวกับ AI อย่างปลอดภัย, สื่อสารชัดเจนเกี่ยวกับ AI ethics ขององค์กร, และ celebrate การที่ AI ช่วยคน — ไม่ใช่แค่ที่ AI แทนคน

4. ปรับ Org Structure ให้รองรับ Speed

 

หาก strategy คือ “fast and nimble” แต่ structure ยังเป็น hierarchy ที่ approval ต้องผ่านหลายชั้น จะไม่มีทางทำได้จริง พิจารณา:

• ลด approval layers สำหรับ decisions ที่มีผลกระทบต่ำ-กลาง
• สร้าง cross-functional “capability pods” ที่มี autonomy ในการทดลองสิ่งใหม่
• ปรับ KPI ให้ incentivize experimentation ไม่ใช่แค่ predictable execution

Next Steps สำหรับองค์กร

 

ภายใน 30 วัน — Diagnose:

ทำ Human-AI Approach Audit: ประเมินอย่างตรงไปตรงมาว่าการลงทุน AI ปัจจุบัน 60% ขึ้นไปอยู่ใน technology หรืออยู่ใน people + process + culture?

ภายใน 90 วัน — Design:

เลือก 1 function หรือ 1 process ที่สำคัญ แล้ว intentionally redesign วิธีที่คนและ AI ทำงานร่วมกัน — กำหนด accountability, decision rights, และ success metrics ที่ชัดเจน

ภายใน 6 เดือน — Build:

สร้าง continuous learning infrastructure ที่ช่วยให้คน learn in the flow of work ไม่ใช่แค่ training ปีละครั้ง — เพราะ pace ของการเปลี่ยนแปลงไม่รอ annual training cycles อีกต่อไป

Pragma & Will Group ช่วยได้อย่างไร

 

Deloitte นิยาม human advantage ว่าคือ “adaptivity, creativity, and judgement amid uncertainty” — และเราทำงานร่วมกับองค์กรเพื่อ build สิ่งเหล่านี้อย่างเป็นระบบ ไม่ใช่แค่เป็น concept

• Human-AI Work Redesign — ช่วยออกแบบ roles, workflows, และ accountability structures ให้รองรับ human × machine collaboration อย่างตั้งใจ
• Org Effectiveness Assessment — วิเคราะห์ว่า structure, culture, และ incentives ปัจจุบัน enable หรือ block การเป็น fast and nimble organization
• Leadership Development for the AI Era — พัฒนาผู้นำให้สามารถ navigate ambiguity, build trust ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลง และ lead teams ที่ทำงานร่วมกับ AI
• Continuous Learning Architecture — ออกแบบระบบ learning ที่ช่วยให้ workforce adapt ได้ใน real time ไม่ใช่แค่ respond ต่อ disruption หลังจากที่มันเกิดแล้ว

เราไม่ได้ทิ้งลูกค้าไว้กับ framework — แต่อยู่กับองค์กรตลอดกระบวนการสร้าง human advantage ที่วัดผลได้จริง

References

1. Deloitte. 2026 Global Human Capital Trends: From Tensions to Tipping Points — Choosing the Human Advantage. 4 มีนาคม 2026. https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/talent/human-capital-trends.html
2. Deloitte Insights2Action. Scaling Your Human Edge. 27 ตุลาคม 2025. https://action.deloitte.com/insight/4740/the-path-to-achieving-value-from-ai-scaling-your-human-edge

 

ติดตามบทความที่เกี่ยวข้อง

• • อัพเดทล่าสุดเรื่อง AI ในงาน HR ปี 2026 จะไปทางไหน Read More
  • คุณภานุวัฒน์ ร่วมเป็นคณะกรรมการ งาน Thai Mind Awards รุ่นที่ 2 Read More
  • Pragma x JUMP+ Program ยกระดับองค์กรจดทะเบียนไทยด้วยกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนได้จริง ผ่าน Growth Plan Read More