NRC ยุค Gen-AI เพื่อการกำกับและบริหารแบบบูรณาการอย่างยั่งยืน

ปรากฏการณ์ Gen-AI กับองค์กรยุคใหม่

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะ Generative AI หรือ Gen-AI ได้เข้ามามีบทบาทอย่างลึกซึ้งต่อการดำเนินงานขององค์กรทั้งภาครัฐและเอกชน การที่ AI สามารถสร้างเนื้อหา วิเคราะห์ข้อมูล และเรียนรู้พฤติกรรมผู้ใช้อย่างชาญฉลาด ทำให้เกิดคำถามสำคัญว่า องค์กรกำกับนโยบายอย่าง NRC (National Research Council หรือองค์กรในลักษณะคล้ายกัน) ควรปรับตัวอย่างไรท่ามกลางกระแสเทคโนโลยีที่ก้าวกระโดด

NRC ในฐานะองค์กรที่มีภารกิจด้านการส่งเสริม วิจัย พัฒนา หรือแม้แต่กำกับดูแลระดับประเทศ จำเป็นต้องก้าวสู่บทบาทใหม่ที่ไม่ได้เป็นเพียงแค่ผู้กำหนดนโยบาย แต่ต้องเป็น “ผู้นำเชิงระบบ” (System Enabler) ที่สามารถเชื่อมโยงการบริหาร กำกับ และสร้างความยั่งยืนในทุกมิติ ผ่านการใช้ศักยภาพของ AI อย่างรับผิดชอบและมีจริยธรรม

NRC ยุค Gen-AI: เมื่ออัลกอริทึมกลายเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจ

การพูดถึง NRC ยุค Gen-AI ไม่ใช่เพียงการเพิ่มเครื่องมือเทคโนโลยีเข้าไปในกระบวนการ แต่คือการ “ยกระดับบทบาท” ขององค์กร โดยมอง AI เป็นพลังสนับสนุน (enabler) ให้กับพันธกิจเดิม ได้แก่ การวิจัย การวิเคราะห์เชิงนโยบาย และการกำกับดูแล

ในยุคนี้ NRC ควรมีลักษณะสำคัญ 3 ประการ:

  1. AI-Augmented Organization: ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล วิจัยเชิงลึก และกำกับติดตามได้อย่างแม่นยำ
  2. Evidence-Based Governance: ตัดสินใจโดยอิงข้อมูลแบบ real-time จากแหล่งข้อมูลหลากหลายที่เชื่อมโยงกัน
  3. Agile Policy & Regulatory Lab: เป็นพื้นที่ทดลองเชิงนโยบายและการกำกับที่ยืดหยุ่น คล่องตัว ทันต่อการเปลี่ยนแปลง

การกำกับและบริหารแบบบูรณาการ: แนวคิดและความจำเป็น

ปัญหาในหลายองค์กรคือการบริหารที่แยกส่วน (Silo-Based) ซึ่งขัดต่อการจัดการเชิงระบบในยุคที่ปัญหามีความซับซ้อนสูง ดังนั้น NRC ควรนำแนวคิด “Integrated Governance” มาใช้ ซึ่งครอบคลุมทั้ง 5 มิติ ได้แก่:

  • Policy: เชื่อมโยงเป้าหมายเชิงนโยบายกับแผนปฏิบัติการ
  • People: ส่งเสริมทักษะดิจิทัลและ AI แก่บุคลากร
  • Platform: ลงทุนในเทคโนโลยีที่สนับสนุนการทำงานแบบเปิด
  • Process: ปรับกระบวนการให้ยืดหยุ่นและอิงข้อมูล
  • Performance: มีระบบติดตามผลแบบใกล้ชิดและต่อเนื่อง

การใช้ AI ในการผนวกมิติเหล่านี้จะช่วยให้องค์กรสามารถบริหารเชิงกลยุทธ์ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

กรอบแนวคิด GRC + ESG + Digitalization

GRC (Governance, Risk, Compliance) เป็นโครงสร้างสำคัญของการบริหารองค์กรสมัยใหม่ เมื่อผนวกกับ ESG (Environment, Social, Governance) และ Digital Transformation จะเกิดเป็นแนวคิด “GRC-D” หรือ “GRC for Digital Era” ซึ่งมีองค์ประกอบดังนี้:

  • Governance: AI ต้องมีกรอบกำกับเพื่อความโปร่งใส ตรวจสอบได้ และมีจริยธรรม
  • Risk: ต้องประเมินความเสี่ยงเชิงเทคโนโลยี เช่น bias, cyber threat, model drift
  • Compliance: สอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมายและแนวทางสากล
  • Sustainability: ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างผลกระทบที่ยั่งยืนต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม

NRC ควรเป็นต้นแบบองค์กรที่สามารถประยุกต์ใช้แนวคิดนี้ในระดับยุทธศาสตร์

ตัวอย่าง Use Case: NRC ใช้ AI เพื่อการกำกับอย่างชาญฉลาด

ตัวอย่างที่เป็นไปได้ของการใช้ AI ใน NRC ได้แก่:

  • AI for Research Prioritization: วิเคราะห์เทรนด์งานวิจัยทั่วโลกเพื่อกำหนดเป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์
  • Policy Simulation: ใช้ AI จำลองผลกระทบนโยบายต่าง ๆ ก่อนนำไปใช้จริง
  • Regulatory Monitoring: ตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบในแบบเรียลไทม์ผ่านระบบอัตโนมัติ
  • Knowledge Automation: สร้าง Chatbot หรือระบบสนับสนุนการตัดสินใจให้กับผู้บริหาร

การจัดการความเสี่ยงและจริยธรรมในยุค AI

แม้ AI จะทรงพลัง แต่ก็แฝงความเสี่ยง ทั้งด้านจริยธรรม ความเอนเอียงของข้อมูล และความไม่โปร่งใสในการตัดสินใจ NRC ควรมีแนวทางดังนี้:

  • กำหนด AI Governance Framework ภายใน
  • ส่งเสริมการใช้ Explainable AI (XAI) เพื่ออธิบายผลลัพธ์
  • มีระบบ AI Audit ตรวจสอบการใช้ AI ทั้งในเชิงเทคนิคและจริยธรรม

สร้าง จรรยาบรรณ AI สำหรับบุคลากร

เปลี่ยนผ่านจาก Digital Transformation สู่ Gen-AI: NRC ต้องปรับตัวอย่างไร?

Digital Transformation คือการวางรากฐานดิจิทัล เช่น ERP, Cloud และ RPA ส่วน Gen-AI คือการนำความฉลาดของข้อมูลมาใช้สร้างคุณค่า NRC ต้องเข้าใจการใช้ข้อมูลและ AI ในมุมมองของ “ศักยภาพผู้นำ” และ “ความสามารถปรับตัวต่อเทคโนโลยี” เช่น NRC ต้องเรียนรู้แนวโน้มผู้นำที่สามารถผสาน ESG และ AI ไปด้วยกัน เช่น CEO ที่ผลักดัน Carbon Neutral ด้วย Digital Twin

แผนที่ทางการเปลี่ยนผ่าน (Transformation Roadmap)

การเปลี่ยนผ่านของ NRC ไปสู่ยุค AI ไม่ใช่เพียงเรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร โดยสามารถแบ่งได้เป็น 3 ระยะ:

ระยะสั้น (1 ปี): Digitalization พื้นฐาน เช่น ระบบจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล

ระยะกลาง (2–3 ปี): AI Integration เช่น การใช้ AI ในงานวิเคราะห์และติดตามนโยบาย

ระยะยาว (4–5 ปี): สร้างระบบกำกับนโยบายและการวิจัยแบบบูรณาการด้วย AI (AI Ecosystem)

ข้อเสนอเชิงนโยบายและแนวปฏิบัติ

  • NRC ควรเป็น AI Policy Lab แห่งชาติ: พัฒนานโยบายต้นแบบโดยใช้ AI เป็นเครื่องมือ
  • สร้าง Data Sharing Platform ระหว่างหน่วยงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการกำกับ
  • ตั้งหน่วยงานย่อยด้าน AI Governance ภายใน NRC เพื่อควบคุม ตรวจสอบ และสร้างมาตรฐาน

กำหนดยุทธศาสตร์ NRC 5 ปี โดยมี AI และความยั่งยืนเป็นแกนกลาง

NRC ยุค Gen-AI: ผู้นำแห่งการสรรหา ค่าตอบแทน และคุณค่าที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและจริยธรรม

NRC กับความรับผิดชอบเชิงบูรณาการ: สร้างสมดุลระหว่างมนุษย์กับอัจฉริยะเทียม

ในยุคของ Generative AI (Gen-AI) ที่องค์กรต่างแสวงหาความสามารถของเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความเร็ว และนวัตกรรม คณะกรรมการสรรหาและกำหนดค่าตอบแทน (Nomination and Remuneration Committee: NRC) กำลังเผชิญกับบทบาทที่ลึกซึ้งยิ่งกว่าการคัดเลือกผู้บริหารหรือการออกแบบแพ็กเกจเงินเดือน

NRC กลายเป็นฟันเฟืองสำคัญ ที่ต้องเข้าใจทั้งบริบทของ “มนุษย์” และ “อัจฉริยะเทียม” เพื่อสร้างสมดุลระหว่างการใช้ศักยภาพของ AI กับการรักษาหลักจริยธรรม ความโปร่งใส และคุณค่าทางวัฒนธรรมขององค์กร

NRC ต้องกำกับทั้งผู้นำมนุษย์และการใช้เทคโนโลยี AI อย่างมีจริยธรรม ต้องมีหลักเกณฑ์ว่าการใช้ AI ต้องไม่ละเมิดสิทธิ์ หรือทำลายคุณค่าความเป็นมนุษย์ อย่างเช่น ในการสรรหาผู้บริหารฝ่าย HR, NRC พิจารณาความสามารถในการใช้ AI คัดเลือกบุคลากรโดยไม่ลำเอียงทางเชื้อชาติหรือเพศ

เมื่อข้อมูล (Data) และความรู้ (Knowledge) คือทุนใหม่: NRC ต้องเข้าใจอย่างไร?

ในอดีต ความสามารถ ทักษะ และประสบการณ์ เป็นทรัพยากรหลักในการสรรหาผู้บริหาร แต่ในวันนี้ “ข้อมูล” (Data) และ “ความรู้” (Knowledge) ได้กลายเป็นทุนใหม่ที่มีค่า NRC ต้องพิจารณาผู้นำที่สามารถจัดการ Data Governance และนำความรู้มาใช้สร้างนวัตกรรม

NRC ต้องปรับมุมมองจากการวัดคุณสมบัติแบบเดิม มาเป็นการเข้าใจ “ศักยภาพการบริหารข้อมูล” ของผู้สมัคร เช่น การใช้ data-driven decision, การเรียนรู้จากข้อมูล (learning agility) และความสามารถในการสร้างความรู้จากข้อมูลในองค์กร สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ส่งผลต่อการสรรหา แต่ยังรวมถึงการกำหนดค่าตอบแทนตามศักยภาพในการใช้ “ทุนข้อมูล” เพื่อสร้างคุณค่าองค์กรในอนาคต

ตัวอย่างเช่น NRC ประเมิน CEO candidate โดยดูความสามารถในการนำ ISO 30401 มาใช้จัดการความรู้ในองค์กรขนาดใหญ่

จริยธรรมของ AI ในกระบวนการสรรหา: NRC ต้องตั้งคำถามอะไรบ้าง?

แม้ AI จะช่วยให้กระบวนการสรรหาแม่นยำและรวดเร็วขึ้น แต่ NRC ต้องไม่ลืมมองผ่านแว่นของจริยธรรม (Ethics)

  • อัลกอริธึมเลือกผู้สมัครอย่างเป็นธรรมจริงหรือไม่?
  • มีอคติฝังลึกในข้อมูลที่ใช้เทรน AI หรือไม่?
  • ผู้สมัครมีสิทธิรู้ว่าตนถูกประเมินอย่างไรหรือไม่?

คำถามเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องของ IT เท่านั้น แต่เป็นความรับผิดชอบทางธรรมาภิบาลที่ NRC ต้องตั้งขึ้นเพื่อรักษาความยุติธรรม ความเท่าเทียม และความโปร่งใสในการใช้เทคโนโลยี

เช่น AI คัดเลือกผู้สมัครโดยอคติหรือไม่? มีความโปร่งใสในการตั้งเกณฑ์หรือไม่? NRC ต้องตรวจสอบ Algorithm และตั้งคำถามอย่างมีหลักการ

ตัวอย่างเช่น NRC ขอให้ฝ่าย HR อธิบาย Training Data ของ AI ที่ใช้คัดเลือกผู้บริหารระดับสูง ว่าครอบคลุมความหลากหลายเพียงใด

AI for NRC: เครื่องมือที่ช่วยให้การสรรหามีประสิทธิภาพและโปร่งใสมากขึ้น

AI ไม่ได้เป็นเพียงวัตถุแห่งการกำกับ แต่เป็น “เครื่องมือ” ที่ NRC สามารถใช้เพื่อเพิ่มความสามารถของตนเอง

AI สามารถช่วย:

  • วิเคราะห์โปรไฟล์ผู้สมัครจากแหล่งข้อมูลหลากหลาย
  • ประเมินทักษะพฤติกรรมผ่านการวิเคราะห์การสื่อสาร
  • คัดกรองผู้สมัครที่สอดคล้องกับค่านิยมองค์กร
  • ตรวจสอบความสอดคล้องของค่าตอบแทนกับแนวโน้มตลาด

ด้วยการใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ NRC สามารถยกระดับมาตรฐานการสรรหาให้มีความชัดเจน ตรวจสอบได้ และตอบสนองอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล NRC ควรรู้จัก Talent Intelligence, AI Interview Analysis, Leadership Simulation ที่ใช้ AI ช่วยให้เห็นศักยภาพผู้นำได้รอบด้าน ตัวอย่าง การใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมและภาษาในการสัมภาษณ์ เพื่อเสริมการตัดสินใจของคณะกรรมการแบบไม่เอนเอียง

ค่าตอบแทนแบบไหนจึงจะดึงดูดผู้นำยุค AI?

ผู้นำในยุค AI ไม่ได้มองค่าตอบแทนเพียงในรูปของเงินเดือนหรือโบนัส แต่ให้ความสำคัญกับ “ความหมายของงาน” (Purpose), “ความยืดหยุ่น” (Flexibility) และ “โอกาสในการเติบโตทางวิชาชีพ” ซึ่งหมายรวมถึง Learning Allowance, Innovation Bonus หรือแม้กระทั่ง AI Research Budget สำหรับผู้นำ

NRC ต้องออกแบบระบบค่าตอบแทนที่เป็น:

  • Value-Based Compensation: สะท้อนคุณค่าที่สร้างจริง ไม่ใช่แค่ตำแหน่ง
  • Long-Term Incentive: เชื่อมโยงเป้าหมายระยะยาวขององค์กรกับผลงาน
  • Non-Financial Rewards: เช่น การเรียนรู้ต่อเนื่อง การมีส่วนร่วมในนวัตกรรม

การดึงดูดและรักษาผู้นำที่เข้าใจโลกดิจิทัล จำเป็นต้องคิดใหม่เกี่ยวกับ “รางวัล” และ “แรงจูงใจ” ในมุมมองแบบองค์รวม ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคใช้ระบบพิจารณา “ค่าตอบแทนตามผลลัพธ์ของ AI Initiatives” เช่น หากโครงการ AI ลดต้นทุนได้จริง ผู้นำได้ Bonus เพิ่มขึ้น

NRC ในฐานะผู้นำการสร้างวัฒนธรรมองค์กรแห่งอนาคต

การสรรหาผู้นำไม่เพียงเป็นเรื่องของทักษะ แต่คือการคัดเลือก “ผู้ถ่ายทอดวัฒนธรรม”

NRC มีบทบาทในการขับเคลื่อนวัฒนธรรมองค์กรให้ทันสมัย สอดคล้องกับโลกที่เปลี่ยนแปลง โดยคำนึงถึงความยั่งยืน ความหลากหลาย (DEI) และนวัตกรรม

NRC ยังมีบทบาทเลือกผู้นำที่สร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้ การทดลอง และความโปร่งใส เพื่อสร้างองค์กรที่เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง (self-adaptive)

ผู้นำที่ NRC เลือก ควรเป็นผู้สร้าง “สภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเติบโตของ AI และคนร่วมกัน” ไม่ใช่คนใดคนหนึ่ง

ตัวอย่าง: NRC เลือก CFO ที่สนับสนุนระบบ Knowledge Graph เพื่อให้พนักงานทุกระดับเข้าถึงข้อมูลเชิงกลยุทธ์

ร่วมมือกับคณะกรรมการอื่นอย่างไร เพื่อการกำกับแบบ End-to-End

องค์กรไม่สามารถสร้างการกำกับที่ดีได้ด้วยคณะกรรมการชุดเดียว NRC ต้องทำงานหรือประสานงานร่วมกับ:

  • คณะกรรมการความเสี่ยง (Risk Committee) เพื่อประเมินความเสี่ยงจากการใช้ AI
  • คณะกรรมการบรรษัทธรรมาภิบาล (CG Committee) เพื่อวางกรอบจริยธรรม
  • คณะกรรมการเทคโนโลยี (Technology Committee) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลและนวัตกรรม

การสร้าง “การกำกับแบบ End-to-End” คือการประสานกลยุทธ์ กฎหมาย ข้อมูล และคน ให้เป็นหนึ่งเดียวภายใต้เป้าหมายองค์กร

ตัวอย่าง: NRC ทำงานร่วมกับคณะกรรมการไอที ในการกำหนดค่าตอบแทน CTO ที่สามารถทำ Digital Risk Assessment ร่วมกับทีมตรวจสอบภายใน

จาก NRC สู่องค์กรแห่งคุณค่าเพิ่ม (Value-Centric Organization)

NRC ที่เข้าใจการเปลี่ยนผ่านของโลกดิจิทัลจะไม่เพียงสรรหาคนเก่ง แต่จะสรรหาคนที่สร้าง “คุณค่าเพิ่ม”

NRC ต้องเปลี่ยนบทบาทจากแค่ “คัดเลือกและกำหนดค่าตอบแทน” ไปเป็น “ผู้ออกแบบคุณค่าองค์กรผ่านคน” โดยเฉพาะในยุคที่ AI คือผู้ช่วยสำคัญ การกำหนดค่าตอบแทนที่สะท้อนผลกระทบที่ผู้บริหารมีต่อ Stakeholder อย่างแท้จริง คือรากฐานของการขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตอย่างมีจริยธรรมและยั่งยืน นี่คือบทบาทของ NRC ที่ก้าวข้ามจาก “ผู้ประเมินผลงาน” ไปสู่ “ผู้สร้างผลกระทบ”

ตัวอย่าง: NRC ออกแบบค่าตอบแทนผู้นำตาม KPI ที่เกี่ยวกับ Innovation, ESG, Customer-Centricity และ AI Adoption

NRC ยุค Gen-AI: เมื่อการสรรหาไม่ใช่แค่เรื่องของคน แต่เป็นเรื่องของข้อมูลและคุณค่า

สุดท้าย NRC ในยุค Gen-AI ต้องมองการสรรหาและค่าตอบแทนไม่ใช่แค่การบริหาร “คน” แต่คือการบริหาร “ข้อมูล” และ “คุณค่า” เพราะคนที่ใช่ในตำแหน่งสำคัญ ไม่ได้ถูกเลือกแค่ด้วยเรซูเม่หรือประวัติ แต่ด้วย “หลักฐานเชิงข้อมูล” ที่มีความหมาย และ “กรอบจริยธรรม” ที่ชัดเจน องค์กรที่มี NRC ที่เข้าใจสิ่งนี้ คือองค์กรที่พร้อมก้าวสู่อนาคตด้วยความมั่นใจ โปร่งใส และยั่งยืน

ยุคนี้ NRC ต้องรู้ว่า ข้อมูลและคุณค่า (Value) นั้น เดินไปพร้อมกัน NRC ที่ดีจึงไม่ใช่แค่เลือกคนเก่ง แต่ต้องเลือกคนที่สร้างคุณค่าจากข้อมูลได้อย่างยั่งยืน ทั้งด้านธุรกิจ มนุษย์ และสังคม

สรุป NRC ในยุค Gen-AI ต้องเปลี่ยนบทบาทจากผู้กำกับหรือส่งเสริมวิจัยแบบเดิม มาเป็นผู้สร้างระบบนิเวศของการกำกับ วิจัย และพัฒนาที่ยั่งยืน โดยใช้พลังของ AI อย่างมีจริยธรรม บูรณาการ และเน้นผลลัพธ์ที่ตอบโจทย์สังคมอย่างแท้จริง

บทความหน้าจะเป็นเรื่องเกี่ยวกับอะไร โปรดติดตามกันนะครับ สวัสดีครับ

This entry was posted on วันอังคารที่ 17 มิถุนายน 2025 at 10:29 am and is filed under AI กับ GRC. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. You can leave a response, or trackback from your own site.

ใส่ความเห็น