ไทยพร้อมแค่ไหนกับ Enterprise AI ในปี 2026 และองค์กรที่พร้อมแล้วทำอะไรต่างออกไป

EN

เมื่อต้นเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา Microsoft ได้เปิดเผยว่า ประเทศไทยเป็นประเทศที่มีอัตราการเติบโตของการนำ AI มาใช้งานสูงเป็นอันดับ 2 ของโลก  ตามหลังแค่เกาหลีใต้

นี่เป็นสัญญาณเชิงบวกต่อทิศทางการพัฒนาด้าน AI ของประเทศไทย อย่างไรก็ตาม เมื่อมองลงมาที่ระดับองค์กร ความพร้อมในการนำ AI ไปสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจริงอาจยังเป็นอีกโจทย์หนึ่งที่หลายองค์กรกำลังเผชิญอยู่

อันดับ 2 วัดจากอะไร ?

สิ่งที่ทำให้ประเทศไทยได้อันดับ 2 มาครองมาจากปัจจัยหลายด้าน  ไม่ว่าจะเป็นการมีนโยบาย AI ระดับชาติที่เริ่มผลักดันอย่างเป็นรูปธรรมก่อนหลายประเทศ การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง และการที่ภาคธุรกิจเริ่มทดลองและนำ AI ไปใช้จริงเร็วกว่าหลายประเทศในภูมิภาค

ความสำเร็จในระดับประเทศไม่ได้หมายความว่าองค์กรส่วนใหญ่จะมีความพร้อมในระดับเดียวกัน

ถ้ามองลงมาที่ระดับ Enterprise ภาพของความพร้อมด้าน AI กลับไม่ได้สดใสเท่ากับตัวเลขในระดับประเทศ เพราะความพร้อมขององค์กรวัดไม่ได้วัดจากนโยบายหรือโครงสร้างพื้นฐานเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงความสามารถในการ Scale จากช่วง Pilot ไปสู่การใช้งานจริงในระดับ Production, คุณภาพและความพร้อมของข้อมูลภายในองค์กร และที่สำคัญที่สุดคือความสามารถของบุคลากรในการปรับตัวและทำงานร่วมกับ AI  ในเหล่าด้านนี้ องค์กรในไทยยังถือว่ามีช่องว่างให้พัฒนาอีกมาก

Readiness Gap ที่แท้จริง

จาก Logicalis CIO Report 2026 ที่สำรวจ CIO กว่า 1,000 คนทั่วโลก พบว่ากว่าครึ่งหนึ่งของผู้นำองค์กรเชื่อว่า AI adoption นั้นเกินกว่าที่บริษัทจะสามารถจัดการฝึกอบรมเพื่อพัฒนาทักษะให้ทันได้ ซึ่งนั่นไม่ใช่แค่ปัญหาของพนักงาน แต่รวมถึงตัว leader ในระดับ C-Suite จำนวนไม่น้อยที่ยังขาดความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับ AI มากพอจะตัดสินใจได้อย่างแม่นยำว่าจะลงทุนด้านไหน เมื่อไหร่และในระดับไหน

ผลคือองค์กรจำนวนมากมักติดอยู่กับช่วง pilot ที่มักสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ แต่ไม่สามารถขยายไปสู่การใช้งานจริงได้ 

3 อุปสรรคที่ทำให้ AI ยังไปไม่ถึงระดีบ Production 

1. Data Foundation ยังไม่แข็งแกร่งพอ 

แม้จะเป็นเรื่องพื้นฐาน แต่ปัญหาด้านข้อมูลยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้องค์กรจำนวนมากไม่สามารถขยายการใช้งาน AI ได้

ที่การทดสอบ AI ใน sandbox มักทำได้ง่ายเพราะข้อมูลถูกคัด จัดระเบียบ และอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ แต่เมื่อต้องเอา AI ไปใช้จริงใน live operations ความท้าทายที่ซ่อนอยู่ก็จะเริ่มเห็นได้ชัดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่กระจายอยู่ใน silo ต่างๆ ระบบ Cloud ที่แยกส่วนกัน หรือแอปพลิเคชันที่ยังไม่ได้ปรับปรุงให้มีรองรับการทำงานแบบใหม่ ปัจจัยเหล่านี้ล้วนกลายเป็นอุปสรรคที่ทำให้ AI หยุดอยู่ในขั้นทดลอง 

2. AI ที่ไม่เข้าใจธุรกิจ

อุปสรรคสำคัญอีกอย่างไม่ได้อยู่ที่ตัว model  แต่อยู่ที่ AI เข้าใจองค์กรมากน้อยแค่ไหน

แม้ Generative AI จะมีความรู้กว้างขวาง แต่มันกลับไม่รู้ว่ากระบวนภายในองค์กรอย่างการอนุมัติสินเชื่อของธนาคารต้องทำงานอย่างไร ข้อยกเว้นใน SOP ของฝ่าย Compliance คืออะไร หรือรายงานสำคัญที่พนักงานค้นหาทุกวันถูกเก็บอยู่ที่ไหน 

เพราะแบบนี้ Enterprise Knowledge Base จึงไม่ใช่แต่ nice-to-have อีกต่อไป แต่คือสิ่งที่ทำให้ AI ตอบโจทย์การทำงานจริงๆ 

3. คนและวัฒนธรรมองค์กรยังปรับตัวไม่ทัน

อุปสรรคสุดท้ายเป็นเรื่องคนและวัฒนธรรมองค์กร หลายองค์กรยังประเมินการเปลี่ยนแปลงที่ AI นำเข้ามาต่ำกว่าความเป็นจริง การนำ AI มาใช้ไม่ได้จบลงที่การติดตั้งระบบใหม่ แต่หมายถึงการออกแบบ Workflow (กระบวนการทำงาน) ใหม่ การพัฒนาทักษะของพนักงาน และการสร้างแนวทางกำกับดูแลที่เหมาะสม

องค์กรที่ทำสำเร็จ ทำอะไรต่างกัน?

อีกตัวเลขที่น่าสนใจจากการสำรวจของ IBM คือ องค์กรทีใช้งาน AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพมีโอกาสสร้างผลตอบแทนสูงกว่าคู่แข่งถึง 3.5 เท่า  แต่สิ่งที่น่าสนใจกว่าตัวเลขคือ วิธีคิดที่ต่างออกไปขององค์กรเหล่านี้

องค์กรที่ก้าวผ่านช่วง Pilot ได้ ไม่ได้มอง AI เป็นแค่เครื่องมือที่เอามาเชื่อมต่อเข้ากับระบบเดิมแต่มองว่า AI คือ intelligence layer ถูกผสานเข้าไปในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจทางธุรกิจ พวกเขาไม่ได้ใช้ AI เพื่อทำสิ่งเดิมให้เร็วขึ้นเท่านั้น แต่เลือกออกแบบวิธีการทำงานใหม่ โดยมี AI หัวใจของกระบวนการตั้งแต่ต้น 

ที่สำคัญ องค์กรเหล่านี้ยึดแนวคิด “Human in the Lead” มากกว่า “Human in the Loop” ซึ่งแม้จะต่างกันแค่คำเดียว  แต่มันกลับเป็นสะท้อนถึงแนวคิดที่ต่างกันไปโดยสิ้นเชิง 

Human in the Loop คือการให้มนุษย์เข้ามาตรวจสอบหรืออนุมัติผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้น ขณะที่ Human in the Lead หมายถึงการที่มนุษย์ยังคงเป็นผู้กำหนดเป้าหมาย วางทิศทางทางธุรกิจ และใช้วิจารณญาณในการตัดสินใจ โดยมี AI เป็นผู้ช่วยในการวิเคราะห์และเสนอทางเลือก

แล้วองค์กรที่อยากก้าวไปข้างหน้าควรทำยังไง? 

สิ่งแรกที่องค์กรต้องทำคือการตั้งคำถามว่า การจะวางรากฐานที่ถูกต้องอย่างไรเพื่อให้ AI ที่ลงทุนไปสร้างผลลัพธ์จริงได้

ที่ Sertis เรามองว่าโจทย์สำคัญของ Enterprise AI อยู่ที่การทำให้องค์กรสามารถนำ AI ไปใช้งานได้จริง นั่นจึงเป็นที่มาของการพัฒนา KMAI และ Private LLM เพื่อช่วยแก้ปัญหาพื้นฐานเหล่านี้โดยตรง

Sertis KMAI (Knowledge Management AI)

KMAI ถูกออกแบบมาเป็นแหล่งข้อมูลกลางขององค์กร (Single Source of Truth) โดยรวบรวม จัดระเบียบ และเชื่อมโยงองค์ความรู้จากแหล่งต่าง ๆ ให้สามารถเข้าถึงได้จากจุดเดียว  ไม่ว่าจะเป็นนโยบายภายใน เอกสาร SOP ฐานความรู้ขององค์กร หรือบน SharePoint รวมถึงรายงานที่กระจายอยู่ตามทีมต่างๆ KMAI สามารถทำให้พนักงานทุกระดับ ตั้งแต่ Operational Team ไปจนถึงผู้บริหาร ค้นหาข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว พร้อมแหล่งที่มาที่ตรวจสอบได้

Private LMM 

ขณะที่ Private LLM ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อตอบโจทย์อีกหนึ่งอุปสรรคสำคัญ นั่นคือเรื่องความปลอดภัยและการกำกับดูแลข้อมูล โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดด้านข้อมูลเข้มงวด เช่น Banking, Healthcare และ Manufacturing เป็นต้น

พูดอีกแบบคือ Private LLM ทำให้องค์กรสามารถประมวลผลข้อมูลทั้งหมดภายในระบบปิดขององค์กร ทั้ง on-premise หรือ private cloud ขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาการควบคุมข้อมูลและข้อกำหนดด้านความปลอดภัยตามมาตราฐาน Enterprise Data Security 

เมื่อรวมความสามารถด้าน Enterprise Knowledge และ Data Security เข้าด้วยกัน องค์กรจะมีรากฐานที่มั่นคงพอสำหรับการขยาย AI จากโครงการทดลองไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร

เพราะสุดท้ายความสำเร็จของ Enterprise AI ไม่ได้เกิดจากการมีโมเดลที่ล้ำหน้าที่สุด แต่เกิดจากการมีโครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล และองค์ความรู้ที่พร้อมรองรับการใช้งานในระยะยาว

อยากรู้เพิ่มเติมว่า KMAI และ Private LLM จะช่วยองค์กรของคุณได้ยังไง : Contact us