เมื่อ AI ไม่ได้แค่ช่วยเขียนคอนเทนต์ แต่กำลังรื้อระบบองค์กรทั้งโลก
ข่าวที่สะเทือนตลาดคือหุ้น IBM ร่วง 13% หลังนักลงทุนกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนที่งาน Modernization ระบบ COBOL บนเมนเฟรมที่เป็นรายได้หลักของบริษัทมายาวนาน บทเรียนนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือสัญญาณเตือนเจ้าของธุรกิจทุกคนว่า “ต้นทุนที่เคยสูง อาจไม่สูงอีกต่อไป” และใครที่พึ่งพาโมเดลรายได้แบบเดิมอาจต้องคิดใหม่ทันที.
COBOL คืออะไร และทำไมมันคือเงินก้อนใหญ่ขององค์กร
COBOL คือภาษาคอมพิวเตอร์อายุหลายสิบปีที่ยังรันระบบธนาคาร ประกันภัย และรัฐบาลทั่วโลก การอัปเกรดหรือย้ายระบบเหล่านี้เคยมีต้นทุนสูงมาก จึงทำให้บริษัทที่เชี่ยวชาญอย่าง IBM มีรายได้จากการดูแลระบบอย่างต่อเนื่อง ปัญหาคือ เมื่อ AI สามารถช่วยแปล โครงสร้าง วิเคราะห์ และย้ายโค้ดได้เร็วขึ้น “กำแพงต้นทุน” ที่เคยสูงจึงเริ่มพังลง.
Anthropic ชี้ให้เห็นภาพใหม่ของ AI ในองค์กร
บล็อกของ Anthropic อธิบายว่า AI สามารถช่วยองค์กรลดต้นทุนการ Modernization ระบบเก่าได้อย่างมีนัยสำคัญ จากที่ต้องใช้ทีมผู้เชี่ยวชาญจำนวนมาก กลายเป็นใช้ AI ช่วยวิเคราะห์และแปลงโค้ดได้เร็วขึ้นหลายเท่า เมื่อความซับซ้อนถูกลดลง ราคาค่าบริการก็มีแนวโน้มลดลง และนั่นคือเหตุผลที่ตลาดกังวลต่อรายได้ระยะยาวของ IBM.
ผลกระทบที่แท้จริง ไม่ใช่แค่หุ้นตก แต่คือโครงสร้างธุรกิจที่เปลี่ยน
การร่วงของหุ้น IBM สะท้อนความกลัวว่า AI จะทำให้บริการบางประเภทกลายเป็น Commodity เร็วกว่าที่คิด ธุรกิจที่พึ่งพาความซับซ้อนเป็นเกราะกำบังต้องถามตัวเองว่า “ถ้า AI ทำงานแทนทีมคุณได้ 40–60% โมเดลรายได้ยังเหมือนเดิมไหม” นี่คือคำถามที่เจ้าของกิจการทุกคนควรถามก่อนคู่แข่งจะถามแทน.
บทเรียนสำหรับ SME และองค์กรไทย
อย่ารอให้ AI มากระทบคุณก่อนค่อยปรับตัว เจ้าของธุรกิจควรเริ่ม Audit งานที่มีต้นทุนสูงและทำซ้ำ เช่น งานเอกสาร งานวิเคราะห์ข้อมูล งานพัฒนาโค้ด หรือแม้แต่การตลาด หลายกระบวนการสามารถลดต้นทุนได้ทันที 20–50% หากใช้ AI อย่างถูกจุด การเริ่มทดลองเล็ก ๆ วันนี้ อาจช่วยประหยัดงบหลักล้านในอีก 1–2 ปีข้างหน้า.
ข้อคิดเชิงกลยุทธ์: ปรับจาก “ขายแรงงาน” เป็น “ขายผลลัพธ์”
ถ้าคุณอยู่ในธุรกิจที่เคยคิดค่าบริการตามจำนวนคนหรือชั่วโมงทำงาน ต้องเริ่มออกแบบบริการใหม่ให้คิดตาม “Value Outcome” แทน เพราะเมื่อ AI ลดเวลาการทำงานลง ราคาตามชั่วโมงจะถูกกดดัน ธุรกิจที่รอดคือธุรกิจที่ออกแบบแพ็กเกจตามผลลัพธ์ ไม่ใช่ตามแรงงาน.
สรุปสำหรับนักธุรกิจ: วิกฤตของ IBM คือโอกาสของคนที่เตรียมตัว
ตลาดไม่ได้กลัว AI แต่กลัวบริษัทที่ไม่ปรับตัวทัน สิ่งที่เกิดขึ้นกับ IBM คือสัญญาณว่าโลกกำลังย้ายจาก “กำแพงต้นทุนสูง” ไปสู่ “ความเร็วและความยืดหยุ่น” ใครที่เริ่มทดลอง AI วันนี้ จะมีต้นทุนต่ำกว่าคู่แข่งในวันพรุ่งนี้ และนั่นคือข้อได้เปรียบที่เงินซื้อไม่ได้.
