ทำไมระบบที่ทำกำไรได้ อาจไม่มีคุณค่าที่แท้จริง
ประยุกต์แนวคิดจากหนังสือ Good Strategy / Bad Strategy กับธุรกิจพัฒนาระบบ ซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และงานที่ปรึกษา ในบริบทประเทศไทย
บทนำ: กำไร ไม่ใช่คุณค่าเสมอไป
ผู้ประกอบการไทยจำนวนมากมักพูดด้วยความภูมิใจว่า:
“ระบบของเราทำเงินได้”
ซึ่งฟังดูสมเหตุสมผล เพราะในโลกธุรกิจ รายได้และกำไร คือสิ่งที่วัดผลได้ชัดเจนที่สุด
แต่ Richard Rumelt ผู้เขียนหนังสือ Good Strategy / Bad Strategy ชวนให้เราตั้งคำถามกับความเชื่อนี้ ผ่านตัวอย่างเชิงความคิดที่โด่งดัง — เครื่องจักรจาก UFO ที่สร้างรายได้ปีละ 10 ล้านดอลลาร์
ประเด็นสำคัญคือ:
แม้เครื่องจักรจะสร้างเงินสดได้จริง แต่กลับมี คุณค่าเชิงกลยุทธ์ต่ำมาก หากเปลี่ยนมือไปอยู่กับนักลงทุนรายอื่น
แนวคิดนี้สะท้อนความจริงของธุรกิจพัฒนาระบบในประเทศไทยได้อย่างชัดเจน
เครื่องจักร UFO กับธุรกิจพัฒนาระบบในโลกจริง
ลองนึกภาพระบบหนึ่งที่:
- สร้างรายได้ปีละหลายล้านบาท
- มีลูกค้าใช้งานจริง
- ทีมอื่นสามารถพัฒนาตามได้ภายใน 6–12 เดือน
บนกระดาษ ระบบนี้ดู “มีคุณค่า”
แต่ในเชิงกลยุทธ์ อาจไม่ต่างจากเครื่องจักร UFO — ทำเงินได้ แต่ไม่มีเหตุผลเชิงกลยุทธ์ที่ทำให้มันอยู่รอดได้นาน
ทำไมกำไรอย่างเดียวจึงเป็นสัญญาณที่อ่อน
แนวคิดทางธุรกิจแบบดั้งเดิมมักวัดคุณค่าด้วย:
- รายได้ (Revenue)
- การเติบโต (Growth)
- กำไร (EBITDA)
- มูลค่าประเมิน (Valuation)
แต่ Rumelt ชี้ว่า กลยุทธ์ที่ดีต้องถามลึกกว่านั้น:
กำไรนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร และเหตุใดคู่แข่งจึงยังลอกเลียนแบบไม่ได้?
หากตอบคำถามนี้ไม่ได้อย่างชัดเจน กำไรนั้นอาจเป็นเพียงชั่วคราว
การทดสอบคุณค่าแบบง่าย: เมื่อเปลี่ยนเจ้าของแล้วเกิดอะไรขึ้น
วิธีทดสอบคุณค่าที่ทรงพลังมากคือ:
หากระบบนี้เปลี่ยนเจ้าของ ความได้เปรียบยังอยู่หรือไม่?
ถ้าการขายระบบหมายถึง:
- ลูกค้าไม่ตามไป
- กำไรลดลงทันที
- ความแตกต่างหายไป
แสดงว่า คุณค่าไม่ได้อยู่ที่ตัวระบบเพียงอย่างเดียว แต่ผูกติดกับบริบท
คุณค่าแบบธรรมดา vs คุณค่าที่น่าสนใจ
คุณค่าแบบธรรมดา (Boring Value)
- ระบบทั่วไปที่ใครก็ทำได้
- แข่งขันด้วยฟีเจอร์
- แตกต่างยาก
- แข่งราคาสูง
นี่คือคุณค่าแบบเครื่องจักร UFO — มีกำไร แต่เปราะบาง
คุณค่าที่น่าสนใจ (More Interesting Value)
คุณค่าที่แท้จริงมักเกิดจาก ความไม่สมมาตร:
- ความรู้เฉพาะทาง
- ตำแหน่งทางธุรกิจที่คนอื่นเข้าไม่ถึง
- บริบทการใช้งานที่ซับซ้อน
ในงานพัฒนาระบบ มักปรากฏในรูปแบบ:
- ระบบที่ฝังอยู่ในกระบวนการทำงานจริง
- ข้อมูลสะสมที่ทำให้ระบบดีขึ้นเรื่อย ๆ
- ความเข้าใจธุรกิจลูกค้าเชิงลึก
- ข้อจำกัดด้านกฎหมาย วัฒนธรรม หรืออุตสาหกรรม
ตัวอย่างคุณค่าที่น่าสนใจในบริบทไทย
1. ระบบที่ฝังอยู่ในหน้างานจริง
เช่น:
- ระบบ MES ในโรงงาน
- ระบบบัญชีที่ผูกกับกฎหมายไทย
- ระบบที่ต้องเชื่อมกับฮาร์ดแวร์ เครื่องจักร หรือ IoT
การเปลี่ยนระบบเหล่านี้มีต้นทุนสูง — และต้นทุนนั้นคือคุณค่า
2. ข้อมูลที่ยิ่งใช้ยิ่งมีค่า
เมื่อการใช้งานสร้างข้อมูลที่:
- ปรับปรุงกระบวนการ
- ช่วยตัดสินใจได้ดีขึ้น
- เพิ่มต้นทุนในการย้ายระบบ
คุณค่าจะสะสมตามเวลา ไม่สามารถขายเป็น “โค้ดอย่างเดียว” ได้
3. ความสัมพันธ์และความเชื่อใจ
ธุรกิจระบบในไทยจำนวนมากประสบความสำเร็จเพราะ:
- ความไว้ใจระยะยาว
- การดูแลหลังการใช้งาน
- ความเข้าใจหน้างานจริง
ซอฟต์แวร์เป็นเพียงส่วนหนึ่ง — คุณค่าที่แท้อยู่ที่ความสัมพันธ์
graph LR
A["ระบบที่ทำกำไรได้ ≠ คุณค่าเชิงกลยุทธ์"]
A --> B["กระแสเงินสด"]
B --> B1["รายได้"]
B --> B2["กำไร"]
B --> B3["ผลระยะสั้น"]
A --> C["คุณค่าแบบธรรมดา"]
C --> C1["ระบบทั่วไป"]
C --> C2["ลอกเลียนแบบได้"]
C --> C3["แข่งขันราคา"]
C --> C4["เครื่องจักร UFO"]
A --> D["คุณค่าที่น่าสนใจ"]
D --> D1["ความไม่สมมาตร"]
D1 --> D1a["ความรู้เฉพาะทาง"]
D1 --> D1b["ตำแหน่งทางธุรกิจ"]
D1 --> D1c["บริบทเฉพาะ"]
D --> D2["ระบบฝังหน้างาน"]
D2 --> D2a["ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์"]
D2 --> D2b["กระบวนการทำงาน"]
D --> D3["ข้อมูลและการเรียนรู้"]
D3 --> D3a["ข้อมูลสะสม"]
D3 --> D3b["ระบบดีขึ้นตามเวลา"]
D --> D4["ความสัมพันธ์"]
D4 --> D4a["ความเชื่อใจ"]
D4 --> D4b["การดูแลระยะยาว"]
A --> E["การทดสอบเชิงกลยุทธ์"]
E --> E1["เปลี่ยนเจ้าของ"]
E1 --> E1a["ความได้เปรียบยังอยู่หรือไม่"]
คำถามเชิงกลยุทธ์ที่ผู้ประกอบการควรถามตัวเอง
ก่อนจะเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ ลองถามว่า:
ปีหน้าระบบนี้จะถูกแทนที่ได้ยากกว่าปีนี้หรือไม่?
หากตอบไม่ได้ชัดเจน กำไรอาจไม่ยั่งยืน
บทสรุป: สร้างตำแหน่ง ไม่ใช่แค่สร้างระบบ
บทเรียนจากเครื่องจักร UFO คือ:
เงินเป็นผลลัพธ์ ไม่ใช่กลยุทธ์
ธุรกิจพัฒนาระบบที่ยั่งยืนในประเทศไทย ไม่ได้ชนะด้วยฟีเจอร์ แต่ชนะด้วย ตำแหน่ง ความเข้าใจ และบริบท
ระบบที่มีคุณค่าจริงมัก:
- อธิบายยาก
- โอนย้ายยาก
- แทนที่ยาก
และนั่นคือเหตุผลที่มันอยู่ได้นาน
แรงบันดาลใจจากแนวคิดของ Richard Rumelt ในหนังสือ Good Strategy / Bad Strategy
Get in Touch with us
Related Posts
- การประเมินทิศทางราคาช่วงสั้นด้วย Heuristics และ News Sentiment (Python)
- Rust vs Python: เลือกภาษาให้เหมาะกับระบบในยุค AI และระบบขนาดใหญ่
- ซอฟต์แวร์ช่วยเกษตรกรจันทบุรีฟื้นอำนาจการกำหนดราคาผลไม้อย่างไร
- AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร
- วิธีใช้งานโมเดล ONNX ใน React Native และ Mobile App Framework อื่น ๆ
- อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไร: จากกล้องสู่การตัดสินใจ
- Smart Farming Lite: เกษตรดิจิทัลที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องพึ่งพาเซนเซอร์
- ทำไม MES แบบสั่งพัฒนาจึงตอบโจทย์โรงงานไทยมากกว่า MES สำเร็จรูป
- เมื่อ AI เข้ามาแทนที่การค้นหา: นักเขียนและผู้เชี่ยวชาญจะอยู่รอดอย่างไร
- วิธีคาดการณ์ราคาโลหะสำหรับธุรกิจรีไซเคิล
- Smart Farming ทุเรียนแบบต้นทุนต่ำ (ประเทศไทย)
- ใครย้ายชีสของฉันไป?
- การออกแบบระบบ E-Commerce แบบเฉพาะสำหรับประเทศไทย
- Anti-Patterns ที่การใช้ AI ทำให้ระบบพัง
- ทำไมเราไม่ได้แค่พัฒนาซอฟต์แวร์ — แต่ทำให้ระบบทำงานได้จริง
- ชุด Prompt สำหรับผู้ดูแล Wazuh ที่มีประโยชน์
- เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง













