ก่อนจะพูดเรื่อง AI ผมอยากเล่าเรื่องเมื่อกว่า 20 ปีก่อน
สมัยที่ผมทำงานด้านพัฒนาระบบที่ธนาคาร มีฝ่ายวิจัยและวางแผนที่ขึ้นตรงกับผู้ช่วยผู้จัดการใหญ่
จุดแข็งของหน่วยงานนี้คือ มีอำนาจมากพอที่จะผลักดันการเปลี่ยนแปลงทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่เปลี่ยนโปรแกรม แต่ต้องปรับทั้งโครงสร้างองค์กร จำนวนคน หน้าที่งาน และกระบวนการทำงานไปพร้อมกัน
ผลลัพธ์คือ ธนาคารสามารถพัฒนาระบบและมาตรฐานข้อมูลกลางที่หน่วยงานต่าง ๆ ใช้ร่วมกันได้สำเร็จ
แต่เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น ความต้องการของแต่ละสายงานก็ซับซ้อนและเฉพาะทางมากขึ้น ส่วนกลางเริ่มตามไม่ทัน
สุดท้ายจึงยุบหน่วยงานส่วนกลาง และให้แต่ละสายงานพัฒนาระบบของตัวเอง
ข้อดีคือคล่องตัวขึ้น ตอบโจทย์งานได้เร็วขึ้น
แต่ผลที่ตามมาก็คือ…
แต่ละหน่วยงานเริ่มมีระบบของตัวเอง ฐานข้อมูลของตัวเอง และนิยามข้อมูลของตัวเอง
จากปัญหาเดิมที่ว่า
“ส่วนกลางช้าเกินไป”
กลายเป็นปัญหาใหม่ที่ว่า
“ทุกฝ่ายเร็วขึ้น แต่ข้อมูลเริ่มคุยกันไม่รู้เรื่อง”
—
วันนี้โลกกำลังตื่นตัวกับ AI, Copilot, Power BI และ Data Analytics
แต่จากประสบการณ์ที่ผ่านมา ผมรู้สึกว่า AI ไม่ได้ติดปัญหาเรื่องความฉลาด
AI ติดปัญหาเรื่อง “ข้อมูล”
ถ้าลูกค้าคนเดียวกันมีหลายรหัส
ถ้ายอดขายแต่ละฝ่ายมีคนละนิยาม
ถ้าข้อมูลกระจายอยู่คนละระบบ
ต่อให้ AI เก่งแค่ไหน ก็ยากที่จะสร้างคำตอบที่ทุกคนเชื่อถือได้
—
สิ่งแรกที่ต้องเปลี่ยนเพื่อให้ AI ใช้งานได้จริง อาจไม่ใช่ AI
แต่อาจเป็นวิธีจัดการข้อมูลของทั้งองค์กรต่างหาก
และจากประสบการณ์ที่ผมเคยเจอ…
การเปลี่ยนแปลงระดับนี้ไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยี
แต่เป็นเรื่องของอำนาจในการกำหนดกติกากลางให้ทั้งองค์กร
**AI อาจเป็นเรื่องของเทคโนโลยี**
แต่ Data Governance เพื่อกำหนดข้อมูลส่วนกลาง เป็นเรื่องของอำนาจ
และคำถามที่ผมยังหาคำตอบไม่ได้จนถึงวันนี้คือ…
ใครมีอำนาจมากพอที่จะทำให้ทั้งองค์กรยอมใช้ “ความจริงชุดเดียวกัน” ? 
