×

Warning

JUser: :_load: Unable to load user with ID: 802

JUser: :_load: Unable to load user with ID: 840

JUser: :_load: Unable to load user with ID: 806

การตัดสินใจทางธุรกิจไม่ว่าจะเป็นทางด้านการตลาด การขาย การเงิน หรือว่าการผลิตให้ประสบความสำเร็จจะต้องมีข้อมูลเพื่อใช้ประกอบในการตัดสินใจเพื่อให้เป็นไปตามวัตถุประสงค์และบรรลุวิสัยทัศน์ขององค์กรได้อย่างถูกต้องและทันต่อเวลา อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจทางธุรกิจนั้นเป็นทั้งศาสตร์และศิลป์ในการดำเนินงานของผู้บริหารทั้งในด้านการวางแผนเชิงกลยุทธ์ การกำหนดแผนงาน และการแก้ไขปัญหาต่างๆ ในองค์กร กล่าวคือ การตัดสินใจที่ดีนอกจากจะต้องอาศัยความรู้ ความสามารถ ความคิดสร้างสรรค์ ประสบการณ์ และทักษะของผู้บริหารแต่ละคนแล้วนั้น ยังต้องมีกระบวนการตัดสินใจที่เป็นระบบ มีหลักเกณฑ์และทฤษฎีตามหลักของวิทยาศาสตร์ เพื่อที่จะลดข้อผิดพลาดจากปัจจัยที่เกิดจากสภาพแวดล้อมทั้งภายในและภายนอกองค์กร และทำให้ผลของการตัดสินใจมีความน่าเชื่อถือเพิ่มมากขึ้น ผู้บริหารจำเป็นต้องเข้าใจอาการของปัญหาว่ามีประเด็นอะไรที่จำเป็นต้องตัดสินใจแก้ไข อะไรเป็นปัจจัยแวดล้อมของปัญหาและทำการวินิจฉัยสาเหตุของปัญหาที่เกิดขึ้น ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในกระบวนการตัดสินใจของผู้บริหาร นักวิเคราะห์คงเคยได้ยินสำนวนที่ว่า “เกาไม่ถูกที่คัน” ที่องค์กรส่วนใหญ่มักประสบความล้มเหลวในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นในองค์กร ทั้งๆ ที่วิธีการแก้ปัญหาก็ถูกต้องตามหลักทฤษฎีและวิธีปฏิบัติที่มีมาตรฐาน ปัญหาหลักๆ ที่ถูกมองข้ามก็คือ การแก้ปัญหาไม่ตรงจุดและตรงประเด็น

การตัดสินใจให้ประสบความสำเร็จได้นั้นต้องคำนึงถึงตัวชี้วัดทั้ง 2 ตัว คือ ประสิทธิภาพ (Efficiency) และประสิทธิผล (Effectiveness) ของการตัดสินใจ ประสิทธิผลจะเป็นตัวชี้วัดว่าผู้บริหารตัดสินใจในเรื่องที่ถูกต้องหรือไม่ (Doing the Right Things) ในขณะที่ประสิทธิภาพจะเป็นตัวสะท้อนให้เห็นว่าผู้บริหารตัดสินใจด้วยวิธีการที่ถูกต้องเหมาะสมหรือไม่ (Doing the Things Right) นอกจากนี้ การตัดสินใจระดับผู้บริหารก็ยังแบ่งออกเป็น 3 ระดับ1 ได้แก่

1.การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (Strategic Decision Making) จะเป็นเรื่องของการกำหนดทิศทางและนโยบายขององค์กรในระยะยาวทั้งในเรื่องของการวางแผนเชิงกลยุทธ์ การจัดสรรทรัพยากรด้านการเงินและบุคลากร เป็นต้น

2.การตัดสินใจในระดับการบริหารงาน (Managerial Decision Making) จะเป็นหน้าที่หลักของผู้บริหารระดับกลาง ในการวางแผนปฏิบัติงานตามทิศทางและนโยบายขององค์กร รวมถึงการติดตามการทำงาน การตรวจสอบและการประเมินผลงานตามแผนปฏิบัติงาน และการตรวจสอบการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ว่ามีประสิทธิภาพตามแผนงานหรือไม่ เป็นต้น

3.การตัดสินใจในระดับการปฏิบัติงาน (Operational Decision Making) จะเป็นหน้าที่ของผู้บริหารระดับล่างซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจตามระเบียบ กฎเกณฑ์และแบบแผนที่ผู้บริหารระดับสูงกำหนดไว้ให้ได้ประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากที่สุด

ในยุคที่เต็มไปด้วยข้อมูลมหาศาล มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ข้อมูลมีความหลากหลายและมาจากหลายช่องทาง หรือ Big Data หลายๆ องค์กรจำเป็นต้องปรับตัวนำระบบเทคโนโลยีสารสนเทศเข้ามาช่วยในการตัดสินใจขององค์กรทั้งในระดับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ระดับการบริหารงาน และระดับปฏิบัติงาน ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) และการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ (Business Analytics) จึงถูกพัฒนาขึ้นและเข้ามามีบทบาทสำคัญเพื่อช่วยให้การตัดสินใจขององค์กรเป็นไปอย่างมีระบบและเป็นแบบอัตโนมัติเพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตาม วิวัฒนาการของเทคโนโลยีในปัจจุบันมีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือที่เรียกสั้นๆ ว่า AI สามารถเพิ่มศักยภาพในการเรียนรู้และการประมวลผลข้อมูล รวมถึงการสร้างแบบจำลองเพื่อการทำนายข้อมูลที่มีความแม่นยำมากขึ้น ซึ่งจะทำให้ระบบการตัดสินใจในยุคใหม่ขององค์กรเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง

โดยปกติแล้วทุกๆ 10 ปี เราจะได้เห็นการพัฒนาและความก้าวหน้าของเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบช่วยในการตัดสินใจของหลายๆ ภาคธุรกิจและอุตสาหกรรม (จากภาพที่ 1)

 

ภาพที่ 1: วิวัฒนาการของระบบการตัดสินใจ2

 

ในยุค 1980’ s หลายๆ บริษัทเริ่มมีการพัฒนาระบบสารสนเทศหรือซอฟต์แวร์เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support System) ของผู้บริหารให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้น โดยให้ความสำคัญกับการจัดการฐานข้อมูล (Database Management) การสร้างแบบจำลองเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล (Model Management) และการพัฒนาส่วนเชื่อมต่อประสานงานของผู้ใช้งานกับระบบสารสนเทศ (User Interface Management)

ในยุค 1990’ s เมื่อข้อมูลขององค์กรมีขนาดใหญ่มากขึ้น ระบบการจัดการฐานข้อมูล (Database Management) เริ่มมีการพัฒนามากขึ้น จากการจัดเก็บข้อมูลทั่วไปขององค์กรแบบแยกตามประเภท เช่น ข้อมูลรายละเอียดของสินค้า ข้อมูลการซื้อขาย หรือข้อมูลของลูกค้าและพนักงาน เป็นต้น มาเป็นการจัดการคลังข้อมูล (Data Warehousing) ซึ่งจะเป็นการเก็บข้อมูลในหลายมิติ และถูกออกแบบมาให้เหมาะแก่การนำข้อมูล (Query) ไปใช้ในการวิเคราะห์ได้รวดเร็วและง่ายขึ้น ในขณะที่คำสั่งที่ใช้ในการจัดการข้อมูลจะมีความยาวและซับซ้อนน้อยลง

ในยุค 2000’ s การจัดการคลังข้อมูลถูกพัฒนาเพื่อตอบโจทย์ผู้บริหารมากขึ้น มีการอัปเดตข้อมูลทั้งในปัจจุบันและข้อมูลย้อนหลังซึ่งทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงข้อมูลในระบบได้โดยตรง หลายมุมมอง และทันท่วงที สามารถวิเคราะห์และดำเนินการเรียกข้อมูลตามระยะเวลาที่ต้องการ และสามารถรองรับการใช้งาน Workload ระดับองค์กรใหญ่ๆ ได้รวดเร็ว นอกจากนี้ระบบคลังข้อมูลยังมีความยืดหยุ่นในการตอบโต้กับผู้ใช้งาน การตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลและการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจสามารถทำได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น

ในยุคปัจจุบัน 2010’ s เป็นยุคของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) เน้นในเรื่องของการพัฒนาระบบการตัดสินใจในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลดิบในการหาความรู้ใหม่ๆ และสามารถนำความรู้เหล่านั้นมาประยุกต์ให้เกิดเป็นแผนงานที่เป็นรูปธรรม หลายๆ บริษัทซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่มีการพัฒนาระบบ Data Warehouse และ Big Data บน Cloud เพื่อลดต้นทุนในการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือ แอปพลิเคชัน หรือระบบที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Real-Time Data Analytics) หรือการทำ Data Visualization ซึ่งสามารถรองรับข้อมูลที่มหาศาลและข้อมูลที่เป็นแบบโครงสร้าง (Structured Data) และไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ภาพที่ 2 แสดงตารางความเสี่ยงและผลตอบแทนของการลงทุนระบบการวิเคราะห์ข้อมูล (Big Data Analytics) ในอดีตที่ผ่านมา การลงทุน Big Data Projects ใช้เงินลงทุนค่อนข้างสูงและมีความเสี่ยงสูงมากที่จะประสบความล้มเหลวเนื่องจากข้อจำกัดทางด้านเทคโนโลยี การสร้างคน และการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร แต่ในปัจจุบันมีกรณีศึกษาและงานวิจัยมากมายที่แสดงให้เห็นแล้วว่า Big Data Projects สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันและนำไปสู่ความยั่งยืนให้กับองค์กรในระยะยาวได้ ดังนั้นในยุค 2010’ s จึงถือได้ว่าการประยุกต์นำแนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และ Big Data เข้ามาใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของผู้บริหารสามารถให้ผลตอบแทนที่สูงและความเสี่ยงของการลงทุนที่ต่ำลง (Low-Risk/High-Return)

ภาพที่ 2: Risk and Return (Analytics Roadmap)3

 

พร้อมหรือยังกับระบบการตัดสินใจในยุค 2020’ s

ในอนาคต สิ่งหนึ่งที่ผู้บริหารจำเป็นจะต้องคำนึงถึงก็คือ การเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากเทคโนโลยีดิจิทัล (Digital/Technology Disruption) ที่ทำให้เกิดนวัตกรรมและรูปแบบธุรกิจใหม่ๆ ทำให้สภาพการแข่งขันเข้มข้นมากขึ้น และพฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว ซึ่งส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมหรือรูปแบบการทำธุรกิจแบบเดิมๆ อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้เลย หลายๆ องค์กรต้องประสบปัญหาทางด้านการเงิน เกิดการควบรวมกิจการ หรือประสบกับภาวะล้มละลาย โดยที่ปัญหาส่วนใหญ่เกิดเนื่องจากผู้บริหารเหล่านั้นมีการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่ล่าช้า ยึดติดกับการตัดสินใจในรูปแบบเดิมๆ และไม่ได้มีการเตรียมทรัพยากรขององค์กรให้พร้อมต่อโอกาสหรือความท้าทายในการตอบสนองต่อ Technology Disruptions ดังกล่าว

เทคโนโลยีทางด้าน Cloud Computing วิทยาการด้านระบบหุ่นยนต์ (Robotics) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ระบบ Sensor Network และ Internet of Thins (IoT) เป็นตัวอย่างของ Technology ที่ถูกนำมาพัฒนาและประยุกต์ใช้งานเพื่อให้เป็นส่วนหนึ่งของระบบการตัดสินใจยุคใหม่ เช่น

- การเปลี่ยนรูปแบบการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของระบบ Cloud มากขึ้น เพื่อให้องค์กรมีความยืดหยุ่นในการใช้งาน ลดความเสี่ยงของการลงทุนระบบ และเป็นการใช้ทรัพยากรที่มีขององค์กรได้อย่างเหมาะสม รวมทั้งสามารถควบคุมต้นทุนได้ง่าย เช่น การจ่ายเงินตามลักษณะการใช้งานจริง (Pay-As-You-Go) เป็นต้น ซึ่งในปัจจุบันการใช้งานของระบบ Cloud สามารถแบ่งออกเป็น 3 ระบบหลักๆ คือ 1. Infrastructure as a Service (IaaS) 2. Platform as a Service (PaaS) และ 3. Software as a Service (SaaS) เป็นต้น

- การเก็บรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าผ่านระบบ Robotics Sensor Network และ IoT แบบ Real-Time ผ่านทางอุปกรณ์ต่างๆ เช่น โทรศัพท์มือถือ สมาร์ตโฟน นาฬิกา แท็บเล็ต ยานพาหนะ หรือแม้แต่เครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้านที่ถูกเชื่อมต่อและสื่อสารถึงกันได้ผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น ลดขั้นตอนในการทำงาน หรือลดต้นทุนในการผลิต

- การนำ AI มาเป็นส่วนหนึ่งในการสร้างแบบจำลองเพื่อการทำนาย (Predictive Modeling) เพื่อแยกแยะข้อมูลที่ซับซ้อน เพิ่มศักยภาพในการประมวลผล เรียนรู้ ลดอุปสรรคของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และข้อผิดพลาดในการทำนาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่เป็นลักษณะแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข ประเภท ภาพ เสียง ข้อความ หรือข้อมูลที่มาจากระบบ Sensor Network และ IoT เป็นต้น การพัฒนาระบบ AI เพื่อให้สามารถตอบคำถามหรือโต้ตอบกับลูกค้าที่โทรเข้ามาที่ Call Center การประยุกต์นำศาสตร์ของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ เช่น Machine Learning มาใช้ในการวิเคราะห์ภาพ เสียง ภาพเคลื่อนไหว และภาษามนุษย์ เช่น การพัฒนาระบบตรวจจับใบหน้าของกล้อง CCTV แบบ Real-Time โดยการนำ Graphics Processing Units (GPU) เข้ามาใช้ โดยกระบวนการสอนและอัลกอริทึมที่ใช้ในการสอน AI จะช่วยเรียนรู้ ตรวจจับ และทำนายใบหน้าได้อย่างถูกต้องและแม่นยำมากขึ้น การนำระบบ AI มาช่วยพัฒนาระบบประมวลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) เช่น ระบบแชตบอต (Chatbot) เพื่อใช้ตอบสนองผู้ใช้งาน รวมถึงการตอบโต้ด้วยเสียง (Speech Recognition) หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์แนวโน้มของการลงทุน การทำนายราคาที่เหมาะสมของหุ้นรายวัน การจัดอันดับความเสี่ยงของลูกค้าธนาคาร หรือการประมาณแนวโน้มยอดขายและความต้องการของสินค้า เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้การตัดสินใจของผู้บริหารทำได้ง่ายขึ้นอีกด้วย

ดังนั้นระบบช่วยในการตัดสินใจของผู้บริหารในอนาคตก็จะต้องมีการปรับเปลี่ยนรูปแบบทั้งในด้านการลงทุนระบบ Platform ในการเข้าถึงข้อมูล ความรวดเร็วในการเข้าถึงข้อมูล รูปแบบและความรวดเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูล และความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูล

 

References:

1. Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2011) . Business Intelligence: A Managerial Approach. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.

2. Watson, HJ (2017) . Preparing for the cognitive generation of decision support. MIS Q Exec 16 (13) : 153–169

3. Lund, V (2017) . Teradata Partners Conference, Anaheim, CA Oct 23-26, 2017

 

รศ.ดร.จงสวัสดิ์ จงวัฒน์ผล

 

 

 

เรื่องโดย รองศาสตราจารย์ ดร.ประดิษฐ์ วรรณรัตน์ อธิการบดี สถาบัน บัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ หรือ NIDA

“อาจารย์ที่เป็นคนเก่ง ชอบทำงานวิจัย อยู่ NIDA มีความสุขเพราะมีผลงานวิจัย ส่วนอาจารย์ที่ไม่เก่ง มาอยู่ NIDA จะลำบาก ถ้ามาอยู่เกินเวลาแล้วไม่มีผลงานวิชาการ อาจารย์จะถูกประเมินไม่ผ่าน” รองศาสตราจารย์ ดร.ประดิษฐ์ วรรณรัตน์ อธิการบดี สถาบัน บัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ หรือ NIDA กล่าวถึง สิ่งที่ เป็น ยุทธศาสตร์การสรรหา/ คัดเลือก และพัฒนาบุคคลทุกกลุ่มให้มีขีดความสามารถสูง (Talented People) ซึ่งเป็นหนึ่งในแปดยุทธศาสตร์การพัฒนาระยะยาวของ NIDA 2551 – 2565

ยังมีอีก 7 ยุทธศาสตร์ ประกอบด้วย

- ยุทธศาสตร์การระดมทรัพยากร เพื่อการพัฒนาสถาบัน

- ยุทธศาสตร์การพัฒนาระบบ บริหารงานต่างๆ ของสถาบัน ให้เอื้อต่อ การปฏิบัติภารกิจไปสู่ความเป็นเลิศทาง วิชาการ

- ยุทธศาสตร์การสร้างเครือข่าย ความร่วมมือกับองค์การภายนอก ทั้งใน ระดับประเทศและระดับนานาชาติ

- ยุทธศาสตร์การเสริมสร้างภาพ ลักษณ์ของสถาบันใหม่ (Rebranding)

- ยุทธศาสตร์การรักษาความเป็น เลิศทางวิชาการด้านหลักสูตร งานวิจัย และการบริการวิชาการที่มีความโดดเด่น และสอดคล้องกับความต้องการของ สังคม

- ยุทธศาสตร์การเสริมสร้างบทบาท และความรับผิดชอบต่อสังคม

- ยุทธศาสตร์การพัฒนาความเข้ม แข็งของศูนย์พัฒนาวิชาการต่างๆ ของ สถาบัน

เพื่อให้บรรลุวิสัยทัศน์ “สถาบันชั้นนำแห่งชาติที่สร้างผู้นำ และองค์ความรู้เพื่อการ เปลี่ยนแปลงในระดับสากล” และเพื่อเป็นเสาหลักในการพัฒนาศาสตร์การบริหารของประเทศ และสร้างนักบริหารที่มีคุณภาพออกมารับใช้สังคมและประเทศชาติต่อไป อธิการบดี NIDA อธิบาย บทบาทในการพัฒนาศาสตร์การบริหารของประเทศให้เห็นภาพที่ง่าย และชัดเจน

“สร้างจุดขายบนจุดแข็งที่เรามี”

“หมายถึง การที่ประเทศสามารถสร้างจุดแข็ง และจุดขาย ไม่ใช่จุดแข็งอย่างเดียว ถ้าประเทศสามารถมีจุดแข็ง แต่ไม่สามารถนำจุดแข็งมาเป็นจุดขายได้ ก็ไม่เกิดความสามารถในการแข่งขันได้เลย เช่น ทรัพยากรบางอย่างมี และมีค่ามากของโลก แต่ไม่สามารถนำจุดแข็ง หรือทรัพยากรนั้นมาเป็นจุดขายได้นั้น ชาวโลกก็ไม่ได้สนใจเพราะฉะนั้นต้องสามารถสร้างจุดแข็งและจุดขายบนทรัพยากรที่มีอยู่ในประเทศ ได้อย่างสำเร็จ มีประสิทธิภาพ และยั่งยืนด้วย”

ตัวอย่างจุดแข็งที่จะเป็นจุดขายของไทย คือ ภาคเกษตรกรรม/อาหาร และภาคการท่องเที่ยว

ภาคเกษตรกรรมและอาหาร เป็นจุดแข็ง ของไทยที่ทั้งโลกยอมรับ 12 เดือนในหนึ่งปี ไทยมีผลผลิตด้านการเกษตรได้ทุกเดือน สัดส่วนต้นทุนในการบริโภคอาหารต่อรายได้ของคนไทยอยู่ในเกณฑ์ต่ำมาก เนื่องจากไม่ต้องนำเข้าอาหารหลักและยังสามารถส่งออกผลผลิตทางการเกษตรเป็นอันดับหนึ่ง หรืออันต้นๆ ของโลก อาทิ ข้าว น้ำ ตาล ยางพารา มันสำ ปะหลัง ปลาทูน่ากระป๋อง กุ้ง และผลไม้ต่างๆ

มองไปอีก 50 ปีข้างหน้าประเทศไทยจะอยู่ในจุดได้เปรียบที่ประเทศต่างๆ ต้องให้ความสำคัญเหมือนกับกลุ่มประเทศโอเปคเมื่อสามสิบปีก่อนที่มีทรัพยากรน้ำมัน ซึ่งอนาคตคงแทบจะลดความสำคัญไปมาก ซึ่งเป็นผลจากพลังงานทดแทนในรูปแบบต่างๆ มีมากขึ้นในต้นทุนที่ถูกกว่า ซึ่งแตกต่างกับประเทศไทยที่มั่งคั่งด้วยทรัพยากรอาหาร และเป็นสิ่งสำคัญในการดำรงชีพ ที่ไม่สามารถหาสิ่งอื่นมาทดแทนได้ อีกทั้งประชากรโลกยังคงขยายตัวเพิ่มมากขึ้น จนสุ่มเสี่ยงภาวะขาดแคลนอาหารในอนาคต

แต่สิ่งที่เป็นจุดอ่อนคือการส่งออกสินค้าเกษตรและอาหาร ล้วนเป็นขายวัตถุดิบทั้งสิ้น ต้นทุนการผลิตวัตถุดิบส่วนใหญ่คือ แรงงาน ซึ่งมีกำไรไม่มาก จึงไม่คุ้มค่ากับทรัพยากรที่สูญเสียไป ในขณะที่แรงงานของประเทศจำนวนเกือบร้อยละห้าสิบอยู่ในภาคเกษตร จึงเป็นผลให้คนส่วนใหญ่ในประเทศมีฐานะทางเศรษฐกิจอยู่ในเกณฑ์ต่ำ

ดังนั้นจึงต้องให้ความสำคัญกับการแปรรูปผลิตผลภาคเกษตร เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มได้หลายเท่าของต้นทุน เป็นการเพิ่มรายได้และสร้างงานให้เกิดขึ้น ซึ่งภาครัฐ และมหาวิทยาลัยสามารถเข้ามามีบทบาทสนับสนุนได้

ภาคการท่องเที่ยวของไทย ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีศักยภาพสูงมาก

ล่าสุดในปี 2560 ที่ผ่านมา มีนักท่องเที่ยวต่างชาติเดินทางเข้ามาใน ประเทศไทยประมาณ 35 ล้านคน มีรายได้จากการท่องเที่ยวปีละเกือบสองล้านล้านบาท สูงกว่าสินค้าส่งออกอันดับหนึ่งคือยานยนต์และชิ้นส่วนยานยนต์ และคาดว่า 10 ปีหลังจากนี้ จำนวนนักท่องเที่ยวต่างชาติจะแตะที่ 50 ล้านคน รายได้ด้านการท่องเที่ยวจะมากกว่าปัจจุบัน 2-3 เท่าตัว 

จุดแข็งด้านการท่องเที่ยวของไทยเกิดจากแหล่งท่องเที่ยวที่หลากหลาย ไม่ซ้ำซาก ซึ่งกระจายตัวอยู่ทั่วประเทศ ในขณะที่ค่าใช้จ่ายต่ำ โดยเฉพาะค่าที่พัก และค่าอาหาร ทำให้นักท่องเที่ยวสามารถพำนักอยู่ได้หลายวัน เมื่อคูณเข้ากับจำนวนนักท่องเที่ยวแล้ว จะส่งผลให้ไทยมีรายได้จากการท่องเที่ยวสูงมาก ซึ่งภาคการศึกษาต้องเตรียมบุคลากรเพื่อรองรับให้เพียงพอ

สำหรับจุดอ่อนของประเทศที่ต้องได้รับการแก้ไขคือ ความอ่อนแอของสถาบันการเมือง ซึ่งสะท้อนออกมาให้เห็นถึงความวุ่นวายทางการเมือง ความไม่ต่อเนื่องในการดำเนินนโยบายรัฐธรรมนูญอายุสั้นและปัญหาคอร์รัปชัน คอร์รัปชันจะมีความสัมพันธ์กับปัญหาความยากจนของคนในประเทศ ยิ่งความยากจนยิ่งมาก โอกาสเกิดคอร์รัปชันก็ยิ่งง่าย การศึกษาจะมีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหาคอร์รัปชัน เพราะทำให้มีชีวิตความเป็นอยู่ที่ดีขึ้น เพราะโดยพื้นฐานแล้ว มนุษย์จะไม่ทำสิ่งที่ผิดหากไม่จำเป็น

“หลักของสถาบันการศึกษาคือ สร้างจุดแข็งของเราให้ยั่งยืน เพื่อให้ประเทศไทยมีขีดความสามารถการแข่งขันในอนาคตที่ดี ขึ้น ช่วยกันขจัดจุดอ่อนของประเทศไทย NIDA มีปรัชญาวิสัยทัศน์ต้องการเป็นสถาบันชั้นนำแห่งชาติที่สร้างผู้นำ และ องค์ความรู้เพื่อการเปลี่ยนแปลงในระดับสากล ต้องการสร้างผู้นำที่มีวิสัยทัศน์ และองค์ความรู้เพื่อการเปลี่ยนแปลงในระดับสากล สิ่งที่ทำมา 50 ปี ทำแบบนี้มาตลอด” องค์ความรู้ที่ NIDA สร้างขึ้น จึงมีสองส่วน คือ องค์ความรู้เพื่อการเปลี่ยนแปลงในระดับสากล และองค์ความรู้เพื่อเป็นเสา หลักในการพัฒนาศาสตร์การบริหารของประเทศ

สะท้อนออกมาให้เห็นจากงานวิจัยที่ แบ่งชัดเจนว่าส่วนหนึ่งคืองานวิจัยเพื่อไปสู่สากลให้ได้ ซึ่งต้องเกี่ยวข้องกับบริบทของโลก อาทิ เรื่องเทคโนโลยีเรื่องระบบเศรษฐกิจโลก ขณะเดียวกันอีกกลุ่มเป็นวิจัยพื้นฐานเพื่อการพัฒนาประเทศเกี่ยวข้องกับบริบทของสังคมไทย อาทิ การเมืองการปกครองกฎหมายไทยต่างๆ

“เหล่านี้ เราก็ชัดเจนคือ จะไปโฟกัสอันหนึ่งและทิ้งอีกอันหนึ่งก็ไม่ได้ บางทีเราก็ต้องการขึ้นไปให้ชาวโลกได้เห็น NIDA ต้องไปทำวิจัยที่สามารถตีพิมพ์วารสารนานาชาติได้ ถ้าให้อาจารย์ทำงานวิจัย แต่ไม่เคยได้ตีพิมพ์วารสารนานาชาติ ชื่อเสียงเราระดับโลกก็ไม่ได้ พอเราไปเกียร์ทางนั้น ใส่น้ำมันไปทางนั้นหมด งานวิจัยที่เป็นพื้นฐานในการพัฒนาประเทศก็ไม่เกิดขึ้นก็ถือว่า ไม่ได้ช่วยประเทศในการที่เราจะทำให้ปัญหาในประเทศลดลงได้ หรือสร้างความเข้มแข็งชุมชนได้ ดังนั้นวันนี้ งานวิจัย NIDA จะมีสองส่วนส่วนหนึ่งคือ เน้นที่เป็นสากลของโลก อีกส่วนเน้นในท้องถิ่นแต่ละคณะจะรับผิดชอบต่างกัน”

“NIDA สถาปนาขึ้นจากพระราชประสงค์ของพระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว รัชกาลที่ 9 เพื่อให้เป็นสถาบันการศึกษาชั้นสูง ให้ความรู้กับประชาชนคนไทยออกไปบริหารพัฒนาประเทศชาติ เราก็ทำหน้าที่นี้มาตลอด พัฒนาและเปลี่ยนหมุนไปกับการเปลี่ยนแปลงของทั้งโลก และภายในประเทศไทย ตัวหลักสูตรก็ต้องเปลี่ยนตลอดเวลา วิธีการสอนก็ต้องเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีที่เอาเข้ามาใช้ก็ต้องเปลี่ยนตลอดเวลา”

การพัฒนาและเปลี่ยนแปลงที่ไม่หยุดนิ่ง เพื่อให้ก้าวไปสู่การเป็นสถาบันอุดมศึกษาระดับสากล (World Class University) หมายความว่ามหาวิทยาลัยต้องมีองค์ความรู้ที่ทันสมัยทันโลก ทุกคณะของ NIDA ได้รับการรับรองมาตรฐานคุณวุฒิระดับ อุดมศึกษาของชาติ และการประเมินในระดับดีมาก และสถาบันยังได้รับคะแนนการประเมินการดำเนินงานจากหลากหลายองค์กรในระดับสูงที่สุดในประเทศไทย ส่วนในด้านของบุคลากร สถาบันมีคณาจารย์และบุคลากรระดับชั้นแนวหน้าของประเทศ โดยจัดเป็นสถาบันการศึกษาที่มีสัดส่วนอาจารย์วุฒิปริญญาเอก และสัดส่วนอาจารย์ที่มีตำแหน่งทางวิชาการสูงที่สุดในประเทศไทย

ในโลกนี้ มีมหาวิทยาลัยหลายพันแห่งที่เปิดหลักสูตรบริหารธุรกิจสถาบันรับรองมาตรฐานการศึกษาทางด้านบริหารธุรกิจ และการบัญชี (Association to Advance Collegiate Schools of Business : AACSB) คือ หน่วยงานที่ทำหน้าที่เป็นองค์กรกลางใน การรับรองและประกันคุณภาพให้กับสถาบันการศึกษาด้านธุรกิจ หรือ Business Schools ทั่วโลก ปัจจุบันมีเพียงร้อยละ 30 ของสถาบัน ในสหรัฐอเมริกา และร้อยละ 5 ของสถาบันการศึกษาทั่วโลกที่ ได้รับการรับรองนี้ ซึ่ง NIDA คือ หนึ่งสถาบันที่ AASCB ให้การรับรอง

“ถ้าดูกันอย่างผิวเผิน NIDA เล็กมาก เพราะมีนักศึกษา ประมาณ 7 พันคน เทียบกับอีกหลายแห่งที่มีนักศึกษา 4 - 5 หมื่นคน NIDA มีอาจารย์ไม่ถึง 200 คน ที่อื่นมีอาจารย์หลายพันคน แต่พอดูลึกลงไป เช่น ด้านงานวิจัย สัดส่วนผลงานวิจัย อาจารย์ NIDA เปรียบเทียบต่ออาจารย์ จำนวนตีพิมพ์ หารด้วยอาจารย์ในสถาบันนิด้าเป็นอันดับหนึ่งของทั้งประเทศ ถึง NIDA จะเล็กก็จริง แต่มีขีดความสามารถสูง เรามี Facility ที่ทันสมัย มีเครือข่ายมีแหล่งข้อมูลที่ดี ใครก็ตามที่เคยมาประเทศไทยแล้ว แวะเข้ามาดู NIDA ไม่มีมหาวิทยาลัยไหนที่จะปฏิเสธจับมือกับเรา”

นั่นคือสิ่งที่เชื่อมโยงเข้ากับ ยุทธศาสตร์การสร้างเครือข่ายความร่วมมือกับองค์การภายนอก ทั้งในระดับ ประเทศและระดับนานาชาติเป็นอีกหนึ่งยุทธศาสตร์เพื่อเข้าถึงพันธมิตรที่มีความโดดเด่น ในสิ่งที่สถาบันขาดแคลน แต่ NIDA เองก็ต้องมี ความโดดเด่นมากพอที่จะดึงดูดมหาวิทยาลัยชั้นนำระดับโลกมาสร้าง Collaboration ร่วมกัน

บุคลากร คือ หัวใจสำคัญของทุกสถาบัน เช่น เดียวกับ NIDA ที่ได้กำหนดยุทธศาสตร์การสรรหา/ คัดเลือก และพัฒนาบุคคลทุกกลุ่มให้มีขีดความสามารถสูง (Talented People) เพื่อให้แน่ใจว่าคนที่มีคุณภาพที่ดีที่สุดจะเลือกมาทำงานที่ NIDA มีความก้าวหน้าและผลตอบแทนที่พึงพอใจ มั่นคง แข่งขันได้ในทุกระดับ

อาจารย์ของ NIDA กว่าร้อยละ 90 จบการศึกษาระดับปริญญาเอกเทียบกับค่าเฉลี่ยของ ประเทศที่ระดับร้อยละ 30 และมีความแอคทีฟ ด้านงานวิจัย ซึ่งเป็นพื้นฐานการสร้างองค์ความรู้ที่ทันโลกมาสอนนักศึกษา ความแอคทีฟนี้พิจารณาได้จากตำแหน่งทางวิชาการ ผู้ช่วย ศาสตราจารย์ รองศาสตราจารย์ และศาสตราจารย์ ซึ่ง NIDA มีสัดส่วนอาจารย์ที่มีตำแหน่งทางวิชาการกว่าร้อยละ 80 เปอร์เซ็นต์ เป็นอันดับหนึ่งของประเทศ

“มหาวิทยาลัยก็ต้องมี Incentive กระตุ้นให้อาจารย์ได้ทำวิจัยชั่วโมงการทำงาน NIDA โชคดี เพราะไม่มีปริญญาตรีดังนั้นจำนวนชั่วโมงงานสอนของอาจารย์จะน้อย NIDA เราก็จะมี Requirement ขั้นต่ำ ในหนึ่งปีต้องมีงานวิจัยกี่ชิ้นงานวิจัยต้อง ตีพิมพ์อะไรบ้าง อาจารย์ทุกคนต้องทำตามเกณฑ์เดียวกันหมด อาจารย์ที่เป็นคนเก่ง ชอบทำงานวิจัยอยู่ NIDA มีความสุข เพราะมีผลงานวิจัย มีเวลาทำวิจัย ได้ค่าตอบแทนคุ้มค่า ส่วนอาจารย์ ที่ไม่เก่ง มาอยู่ NIDA จะลำบาก เพราะถูกบังคับให้ทำวิจัย ถูกบังคับทำผลงานวิชาการ อาจารย์คนไหนถ้ามาอยู่นิด้าแล้วไม่มีผลงานวิชาการ ก็จะถูกประเมินไม่ผ่าน เพราะฉะนั้นถ้าอาจารย์ไม่เก่ง มาอยู่นิด้า อาจจะอยู่ไม่ได้ อยู่ได้ปีหนึ่งก็ต้องออก” เช่นเดียวกับบุคลากรเจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุน จำ นวนมากจบปริญญาโท และมีผลตอบแทนใน ระดับเดียวกับภาคเอกชนมีความก้าวหน้า และมีสภาพแวดล้อมในการทำงานที่ดี เป็นพลังสำคัญในระยะยาวขององค์กร

สิ่งเหล่านี้สร้างความเชื่อมั่นว่า NIDA จะก้าวไปสู่การเป็นมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก หรือ World Class University พร้อมทั้งเป็นเสาหลักในการพัฒนาศาสตร์การบริหารของประเทศ และสร้างนักบริหารที่มีคุณภาพออกมารับใช้สังคม และประเทศชาติ ท่ามกลางความท้าทายของการเปลี่ยนแปลงที่กำลังเกิดขึ้น

“ทุกวันนี้ออนไลน์ก็เข้ามาถึงเราหมดแล้ว คนไทยก็สามารถหาความรู้ได้ จากการที่มองจอ ไม่ต้องเข้าคลาสเรียนในมหาวิทยาลัย แต่ว่าอะไรคือการันตีว่าคนนี้มีความรู้จริง แม้แคนดิเดตตอนรับสมัครงานมี 10 คนมาสัมภาษณ์งาน ปรากฏ 5 คนมีวุฒิการศึกษาจบมหาวิทยาลัยที่ดี มีชื่อเสียง อีกห้าคนไม่มีวุฒิการศึกษา เขาก็บอกว่า เขาเก่ง องค์กรจะเสี่ยงไหม ผมว่าคนไทยยังให้ความสำคัญกับการเข้าเรียนในสถาบันการศึกษา เพียงแต่ไม่ได้เป็นใบเบิกทางที่ใช้ได้เหมือนเมื่อก่อน ดังนั้นสถาบันก็ต้องพัฒนาหลักสูตรให้เกิดความมั่นใจกับ หน่วยงานคนที่รับบัณฑิตที่จบจากเราไปทำงาน” ก็เหมือนกับเรารับอาจารย์ เรารับคนไม่จบปริญญาเอกก็ได้ ถ้ามีคนมาสมัครค่าตอบแทนถูกกว่าด้วยซ้ำ คราวนี้ คำถามว่าแล้วเรามั่นใจได้อย่างไร ว่าเราจะได้อาจารย์ที่มีองค์ความรู้ในศาสตร์ด้านนั้น และทักษะในการทำงานวิจัยที่แท้จริง

การตัดสินใจของมนุษย์เป็นเรื่องที่ซับซ้อน ที่สามารถแบ่งออกเป็นได้สามระดับ

X

Right Click

No right click