AI กับกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ เพื่อความก้าวหน้าของธุรกิจ

ในโลกธุรกิจที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว และเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่แม่นยำและทันเวลา คือ หัวใจสำคัญของความอยู่รอดและความเติบโต ที่ผู้นำองค์กรในอดีตอาจต้องพึ่งพาสัญชาตญาณ และประสบการณ์อันยาวนาน แต่ในปัจจุบัน “ปัญญาประดิษฐ์” (AI) ได้ก้าวเข้ามาเปลี่ยนเกม ด้วยการมอบความชัดเจน ความเร็ว และวิสัยทัศน์ที่ก้าวหน้า ซึ่งมนุษย์เพียงลำพังไม่สามารถทำได้อีกต่อไป

AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสนับสนุนที่เป็น “พันธมิตรทางยุทธศาสตร์” (Strategic Partner) ที่เสริมพลังให้กับการเป็นผู้นำไปเรียบร้อยแล้ว และในบทความนี้ ผมจะพาผู้อ่านไปเจาะลึกกรณีศึกษา (Case Studies) ถึงความสำเร็จจากองค์กรระดับโลก ที่ได้นำ AI มาใช้ในการกำหนดกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์กันครับ

Case Study กับความสำเร็จของการใช้ AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

Pfizer กับการใช้ AI ในการค้นพบและการพัฒนายา

เนื่องด้วยกระบวนการพัฒนายาแบบดั้งเดิม ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง Pfizer ได้ใช้ AI ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (Vast Datasets) เพื่อเร่งกระบวนการค้นพบและพัฒนาตัวยาใหม่ๆ ซึ่งเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มีผลต่ออนาคตของบริษัท AI-Driven Platforms ของ Pfizer ทำหน้าที่เป็น “นักวิจัยอัจฉริยะ” ที่ประมวลผลข้อมูลทางพันธุกรรม ข้อมูลผลการทดลองทางคลินิก และข้อมูลโมเลกุลยาต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว โดย AI ได้เข้ามาช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับว่า “โมเลกุลยาใดที่มีโอกาสประสบความสำเร็จในการรักษาโรคสูงสุด” โดยสามารถระบุตัวยาที่น่าจะมีประสิทธิภาพ และมีความเสี่ยงต่อผลข้างเคียงต่ำ ได้เร็วกว่าวิธีการเดิมหลายเท่า

ผลลัพธ์ที่ได้ ก็คือ Pfizer ได้เร่งการพัฒนาตัวยาใหม่ และลดความเสี่ยง ในการลงทุนวิจัยและพัฒนาที่ไม่ประสบผลสำเร็จ ทำให้บริษัทสามารถเข้าถึงตลาดด้วยนวัตกรรมยาได้เร็วยิ่งขึ้น และยังมีผลลัพธ์อื่นๆของการนำ AI มาใช้อีก เช่น

• สามารถลดระยะเวลาค้นหาสารประกอบที่มีแนวโน้มเป็นยา (Promising Molecules) จากหลายปี เหลือเพียง 30 วันหรือน้อยกว่า โดยใช้ศูนย์วิจัย Machine Learning (ML) เชิงทำนาย (Predictive ML Research Hub)
• อัตราความสำเร็จของการพัฒนายาในระยะคลินิกของ Pfizer เพิ่มเป็น 21% ในปี 2020 ซึ่งเพิ่มขึ้น 10 เท่าจาก 2% ในปี 2010 และสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม (ประมาณ 11%)
• ลดเวลาเฉลี่ยจากการเริ่มต้นจนสิ้นสุดการทดลองทางคลินิก จาก 8.6 ปี (ในปี 2019) เหลือ 4.8 ปี (ในปี 2022)
• โครงการ PACT (Pfizer AI/ML) ที่ร่วมมือกับ AWS ได้ช่วยนักวิทยาศาสตร์ ประหยัดเวลาการค้นหาข้อมูลวิจัยได้ถึง 16,000 ชั่วโมงต่อปี โดยใช้ Generative AI (เช่น Anthropic’s Claude)

Image Source: https://thesiliconreview.com/2025/03/pfizer-ai-antibiotic-discovery

---

Google กับการลงทุนเชิงกลยุทธ์และพัฒนากลุ่มผลิตภัณฑ์

AI Model ของ Google ช่วยจัดลำดับความสำคัญว่า นวัตกรรมและการเข้าซื้อกิจการใด ที่จะขับเคลื่อนการเติบโตในระยะยาว โดยการวิเคราะห์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่เป็นไปได้ การเปลี่ยนแปลงของตลาด และเส้นโค้งการยอมรับของผู้บริโภค (Consumer Adoption Curves) โดย AI จะทำหน้าที่เป็นเหมือน “นักวิเคราะห์กลยุทธ์” ที่ประเมินโอกาสต่างๆด้วยความรวดเร็วและเป็นกลาง AI Model จะเปรียบเทียบโครงการพัฒนาผลิตภัณฑ์ หรือบริษัทเป้าหมายกับเป้าหมายระยะยาวของ Google เช่น การขยายตลาดคลาวด์ หรือการคงความเป็นผู้นำด้าน AI โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดตลาดที่มีศักยภาพ ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ และความสามารถในการรวม ให้เข้ากับระบบนิเวศปัจจุบันของ Google

ผลลัพธ์ที่ได้ ก็คือ การบริหารจัดการกลุ่มผลิตภัณฑ์อย่างชาญฉลาด ที่ช่วยให้ Google ยังคงครองความเป็นผู้นำในตลาดด้านการค้นหา (Search) ระบบคลาวด์ (Cloud) และโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และยังมีผลลัพธ์อื่นๆของการนำ AI มาใช้อีก เช่น

• ใช้ Smart Bidding ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเสนอราคาแบบเรียลไทม์ ทำให้ผู้ลงโฆษณาได้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงสุดจากงบประมาณโฆษณา
• ใช้ Gemini ใน Sheets, Docs, และ Slides เพื่อวิเคราะห์และจัดระเบียบข้อมูลทางการเงิน ร่างเอกสาร และสร้างงานนำเสนอ ช่วยให้พนักงานสามารถตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ได้เร็วขึ้น
• Google ได้นำเสนอแพลตฟอร์ม Vertex AI ที่รวมโมเดล AI กว่า 200+ โมเดล (รวมไปถึง Gemini) เพื่อให้ลูกค้าสามารถสร้างและปรับใช้โมเดล Machine Learning (ML) ของตนเองได้อย่างรวดเร็ว
• เกิด Google Ventures (GV) ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านการลงทุนของ Alphabet Inc. เน้นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ในบริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น Tessl (การปรับปรุงซอฟต์แวร์ด้วย AI), Synthesia (การผลิตวิดีโอด้วย AI), Lightmatter (การสร้างหน่วยประมวลผลที่เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น)
• มีการลงทุนในบริษัทอย่าง Isomorphic Labs (บริษัทในเครือ Alphabet ที่มุ่งเน้นการค้นพบยาด้วย AI) และ Accent Therapeutics

---

JPMorgan Chase กับการบริหารความเสี่ยงทางการเงินและการจัดสรรเงินทุน

สถาบันการเงินระดับโลกอย่าง JPMorgan Chase ใช้ AI เพื่อประเมินความผันผวนของตลาด ความเสี่ยงที่เกิดจากลูกค้า และความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ ซึ่งเป็นแนวทางในการตัดสินใจของผู้บริหารว่า จะนำเงินทุนไปใช้หรือถอนออกในเชิงกลยุทธ์ที่ใด โดย AI ของ JPMorgan Chase ใช้ Machine Learning (ML) ในการตรวจสอบรูปแบบพฤติกรรมทางการเงินที่ไม่ปกติ หรือสัญญาณเริ่มต้นของภาวะวิกฤตเศรษฐกิจในตลาดโลกอย่างต่อเนื่อง และประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับเงินทุนของธนาคารในส่วนต่างๆ ซึ่งทำให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วว่าจะ “เพิ่มทุนสำรอง” หรือ “ลดการปล่อยสินเชื่อ” ในกลุ่มอุตสาหกรรมหรือภูมิภาคที่มีความเสี่ยงสูง

ผลลัพธ์ที่ได้ คือ ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นในการตัดสินใจลงทุนเชิงกลยุทธ์ และการป้องกันความเสี่ยงทางการเงินที่เป็นระบบ (Systemic Financial Risks) ได้อย่างแข็งแกร่งยิ่งขึ้น และยังมีผลลัพธ์อื่นๆของการนำ AI มาใช้อีก เช่น

• ระบบ AI จัดการคำขอของลูกค้าได้ 800,000 คำขอต่อเดือน ด้วยความแม่นยำ 85% และเวลาตอบสนองน้อยกว่า 1 นาที
• ลดเวลาการประมวลผลเอกสารลง 40% โดยใช้ Natural Language Processing (NLP) ในการดึงข้อมูลจากเอกสารทางการเงิน 10,000 ฉบับต่อปี
• ใช้ Neural Networks วิเคราะห์ข้อมูลกว่า 100 ล้านจุด เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงด้วยความแม่นยำ 95%
• การใช้ Reinforcement Learning ในการเทรดช่วยเพิ่มอัตราการชนะ (Trading Win Rate) จาก 52% เป็น 63% และประหยัดต้นทุน Slippage ได้ 25 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

Image Source: https://www.reuters.com

---

Procter & Gamble (P&G) กับการตัดสินใจขยายตลาด

P&G ผสานรวมการวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้บริโภค (Consumer Sentiment Analysis) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และแบบจำลองการทำนายข้อมูลประชากร เพื่อระบุภูมิภาคที่มีแนวโน้มดีที่สุดสำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ โดย AI จะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ออนไลน์ และแบบสำรวจขนาดใหญ่ เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้บริโภคในประเทศต่างๆ รู้สึกอย่างไรกับผลิตภัณฑ์ในหมวดหมู่เดียวกัน รวมถึงทำนายการเติบโตของประชากร และกำลังซื้อในแต่ละพื้นที่อย่างละเอียด ทำให้ P&G ทราบว่าควรเปิดตัวสินค้าประเภทใด ในขนาดบรรจุภัณฑ์แบบใด และในราคาเท่าใดในตลาดใหม่

ผลลัพธ์ที่ได้ ก็คือ กลยุทธ์การเข้าสู่ตลาดที่อิงตามข้อมูล ซึ่งมีอัตราความสำเร็จสูงขึ้น และลดความเสี่ยงที่ผลิตภัณฑ์จะล้มเหลว และยังมีผลลัพธ์อื่นๆของการนำ AI มาใช้อีก เช่น

• ลดเวลาการนำโมเดล AI ไปใช้งาน (Deployment Time) ในโรงงานลงได้ สูงสุดถึง 90% ผ่านการใช้ Azure IoT Operations ของ Microsoft
• ตั้งเป้าหมายในการ “ลดต้นทุนการดำเนินงาน” ในการผลิต และปรับปรุงกระบวนการได้ 5 ถึง 10 เปอร์เซ็นต์ ลดต้นทุนการซ่อมบำรุงและประกันคุณภาพลงได้ สูงสุด 50%
• แอปพลิเคชันอย่าง Pampers’ My Perfect Fit ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อช่วยผู้ปกครอง เลือกขนาดผ้าอ้อมที่เหมาะสม มีความแม่นยำ 90%
• การใช้เครื่องมือ AI ภายในที่ชื่อ “Project Genie” เพื่อช่วยตัวแทนบริการลูกค้ากว่า 800 คน ในการเรียบเรียงคำตอบที่เป็นมิตรกับผู้บริโภค ทำให้ลดเวลาในการจัดการคำถาม
• ส่วนในบราซิลการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลดอัตราสินค้าขาดสต็อกลงได้ 15 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นการปรับปรุงที่สำคัญมากในอุตสาหกรรมนี้

Image Source: https://www.businesslive.co.za

---

Shell กับการวางแผนการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน

Shell ใช้ AI เพื่อสร้างแบบจำลองความต้องการพลังงานระยะยาว นโยบายด้านสภาพอากาศ และปัจจัยห่วงโซ่อุปทาน เพื่อกำหนดทิศทางการเคลื่อนย้ายการลงทุนไปยังพลังงานหมุนเวียน การเปลี่ยนผ่านจากเชื้อเพลิงฟอสซิลเป็นพลังงานสะอาด ถือเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มีความซับซ้อนและมีมูลค่ามหาศาล โดย AI จะช่วยจำลองสถานการณ์หลายพันแบบ เช่น หากรัฐบาลต่างๆเร่งออกนโยบาย Net-Zero เร็วกว่าที่คาดไว้ จะส่งผลกระทบต่อราคาเชื้อเพลิงและผลกำไรอย่างไร Shell ได้ใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจว่า ควรลงทุนในโครงการกังหันลม โซลาร์เซลล์ หรือไฮโดรเจน ในสัดส่วนเท่าใดและเมื่อใด

ผลลัพธ์ที่ได้ ก็คือ การวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่ยั่งยืนยิ่งขึ้น สอดคล้องกับเป้าหมาย Net-Zero ทั่วโลก และความคาดหวังของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ และยังมีผลลัพธ์อื่นๆของการนำ AI มาใช้อีก เช่น

• สร้างโมเดล AI/ML ที่สามารถศึกษาการกักเก็บคาร์บอนไดออกไซด์ในชั้นใต้ดินได้ เร็วกว่าการจำลองแบบฟิสิกส์ทั่วไปถึง 100,000 เท่า ทำให้ประเมินโครงการ CCS ได้เร็วขึ้นมาก
• บรรลุเป้าหมายลดการปล่อยก๊าซจากปฏิบัติการไปแล้วกว่า 60% (เทียบกับปี 2016) ณ สิ้นปี 2023 โดย AI เป็นหนึ่งในกลไกสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ
• ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลเซนเซอร์จากอุปกรณ์ ทำให้สามารถคาดการณ์ความล้มเหลว ที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้าได้ด้วยความแม่นยำ 90%
• AI ช่วยลดต้นทุนการบำรุงรักษาลง 20% ซึ่งประหยัดได้ประมาณ 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯต่อปี และลดเวลาที่เครื่องจักรหยุดทำงานโดยไม่คาดคิดลง 35%

---

Airbnb กับการกำหนดราคากลยุทธ์ และการวางตำแหน่งทางการตลาดแบบไดนามิก

Airbnb ใช้การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ เกี่ยวกับการกำหนดราคาตลาด แรงจูงใจสำหรับโฮสต์ และการขยายตลาดทั่วโลก โดย AI ของ Airbnb ไม่ได้แค่ตั้งราคาที่เหมาะสมสำหรับคืนนี้เท่านั้น แต่ยังช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในระยะยาวด้วย เช่น หาก Airbnb ต้องการขยายฐานลูกค้าในเมือง A พวกเขาอาจใช้ AI เพื่อกำหนด “ราคาจูงใจ” ที่ต่ำกว่าปกติในบางพื้นที่ พร้อมกับ “ข้อเสนอพิเศษ” ให้กับโฮสต์ เพื่อเพิ่มจำนวนที่พักในเครือข่าย นี่คือ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มุ่งสร้างส่วนแบ่งการตลาด ที่ไม่ใช่แค่ทำกำไรสูงสุดในแต่ละวัน

ผลลัพธ์ที่ได้ ก็คือ ความสามารถในการแข่งขันที่แข็งแกร่งขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำกำไร ผ่านการตลาดแบบเรียลไทม์ และยังมีผลลัพธ์อื่นๆของการนำ AI มาใช้อีก เช่น

• ระบบ AI/ML วิเคราะห์ปัจจัยตลาดมากกว่า 200 ปัจจัยต่อวัน เพื่อปรับราคาอย่างต่อเนื่อง ตลอด 24 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
• ที่พักที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI มีแนวโน้มที่จะปรากฏในหน้าแรก ของผลการค้นหาเพิ่มขึ้น 25%
• รายการที่พักที่ได้รับการปรับปรุงเนื้อหาอย่างสม่ำเสมอ ได้รับการเข้าชมเพิ่มขึ้นถึง 30% เมื่อเทียบกับรายการที่นิ่งอยู่กับที่

---

Sources:
https://www.klover.ai/pfizer-ai-strategy-analysis-of-dominance-in-pharma/
https://point.co/implementing-ai-powered-google-solutions-for-smarter-decision-making/
https://ijsret.com/wp-content/uploads/2024/01/IJSRET_V10_issue1_138.pdf
https://aiexpert.network/ai-at-procter-and-gamble/
https://bernardmarr.com/the-future-of-energy-how-shell-is-harnessing-ai-to-transform-the-energy-sector/
https://www.autorank.com/blog/airbnb-ai-strategies-to-optimize-listings

---