ทำไมการมี AI ถึงยังไม่เพียงพอสำหรับการแข่งขันทางธุรกิจ
วันนี้ การเริ่มต้นใช้ AI อาจไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป หลายองค์กรนำ AI เข้ามาช่วยทำงาน ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูล สร้างคอนเทนต์ ตอบคำถามลูกค้า ไปจนถึงการทำงานอัตโนมัติที่ซับซ้อนขึ้น แต่คำถามสำคัญคือ เมื่อองค์กรลงทุนกับ AI ไปแล้ว เทคโนโลยีเหล่านี้สร้างผลลัพธ์ให้ธุรกิจได้จริงมากแค่ไหน?
ผลสำรวจ 2026 Organization AI Readiness Survey of Thailand โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เผยให้เห็นภาพที่น่าสนใจว่า แม้ 53.7% ขององค์กรที่เข้าร่วมการสำรวจจะเริ่มนำ AI มาใช้แล้ว แต่คะแนนความพร้อมด้าน AI Governance กลับอยู่ที่เพียง 28.9% ซึ่งต่ำที่สุดในบรรดา 5 มิติที่ประเมิน
ที่น่าจับตายิ่งกว่านั้นคือ 86.4% ขององค์กรที่ใช้ AI ยังไม่สามารถแสดงผลลัพธ์เชิงบวกจากการใช้งานได้อย่างชัดเจน
ตัวเลขเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า การนำ AI มาใช้กับการสร้างคุณค่าจาก AI เป็นคนละเรื่องกัน การมีเครื่องมือที่ทันสมัยอาจช่วยให้องค์กรเริ่มต้นได้เร็วขึ้น แต่หากขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจน ระบบกำกับดูแลที่เหมาะสม และวิธีวัดผล การลงทุนด้าน AI ก็อาจไม่สร้างผลลัพธ์ได้เต็มศักยภาพ
ในวันที่หลายองค์กรเข้าถึง AI ได้ ความได้เปรียบจึงไม่ได้อยู่ที่ว่าใครใช้ก่อนหรือใช้มากกว่า แต่อยู่ที่ว่าใครสามารถเปลี่ยน AI ให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง
จากการใช้ AI สู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ ต้องทำอย่างไร?
การนำ AI มาใช้ในองค์กรไทยเติบโตอย่างรวดเร็ว ผลสำรวจของ NECTEC ระบุว่า สัดส่วนองค์กรที่นำ AI มาใช้เพิ่มขึ้นถึง 3 เท่าระหว่างปี 2024–2026 โดยอยู่ที่ 53.7% ในปี 2026
อย่างไรก็ตาม องค์กรที่นำ AI มาใช้แล้วมีคะแนนความพร้อมเฉลี่ยเพียง 40.0% ซึ่งอยู่ในระดับ “AI Aware” สะท้อนว่า แม้หลายองค์กรจะเริ่มเห็นโอกาสและทดลองใช้เทคโนโลยีแล้ว แต่ยังมีอีกหลายด้านที่ต้องพัฒนาเพื่อให้ AI ทำงานร่วมกับกระบวนการขององค์กรได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
ความท้าทายจึงไม่ได้อยู่ที่การหาเครื่องมือ AI มาใช้เพิ่มเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การเลือกใช้ให้ตรงกับปัญหาของธุรกิจ เตรียมข้อมูลและระบบให้พร้อม รวมถึงทำให้ทุกฝ่ายเข้าใจเป้าหมายและแนวทางการใช้งานร่วมกัน
หากแต่ละทีมต่างเลือกเครื่องมือของตัวเอง ทดลองใช้โดยไม่มีทิศทางร่วมกัน หรือพัฒนาโครงการที่ไม่เชื่อมโยงกับเป้าหมายขององค์กร การใช้ AI ก็อาจหยุดอยู่แค่การทดลองเฉพาะจุด แทนที่จะต่อยอดเป็นโซลูชันที่สร้างผลลัพธ์ในวงกว้าง
สิ่งที่องค์กรควรเริ่มถามจึงไม่ใช่แค่ “เราจะใช้ AI อะไรดี?” แต่ควรเป็น “เราต้องการแก้ปัญหาอะไร และจะรู้ได้อย่างไรว่า AI ช่วยให้ธุรกิจดีขึ้นจริง?” เมื่อการใช้ AI วิ่งนำหน้าการกำกับดูแล ความเสี่ยงที่องค์กรต้องรับมือคืออะไร?
ลองนึกภาพว่าพนักงานนำเอกสารภายในไปให้ AI ช่วยสรุป โดยไม่รู้ว่าเครื่องมือดังกล่าวเหมาะกับข้อมูลประเภทนั้นหรือไม่ หรือทีมงานนำคำตอบจาก AI ไปใช้ตัดสินใจทันทีโดยไม่ได้ตรวจสอบความถูกต้อง ขณะที่แต่ละแผนกต่างใช้เครื่องมือคนละระบบและไม่มีมาตรฐานร่วมกัน
การใช้งานเหล่านี้อาจช่วยประหยัดเวลาในระยะสั้น แต่เมื่อขยายไปสู่การทำงานระดับองค์กร ความเสี่ยงก็อาจเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลรั่วไหล ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อน การละเมิดสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา หรือการขาดความชัดเจนว่าใครต้องรับผิดชอบเมื่อเกิดปัญหา
นี่คือเหตุผลที่ AI Governance ไม่ควรเป็นเรื่องที่องค์กรค่อยกลับมาจัดการเมื่อเกิดปัญหาแล้ว แต่ควรเป็นส่วนหนึ่งของการนำ AI มาใช้ตั้งแต่ต้น
ผลสำรวจของ NECTEC พบว่า คะแนนความพร้อมด้าน Governance ขององค์กรไทยอยู่ที่เพียง 28.9% ต่ำที่สุดใน 5 มิติที่ประเมิน ขณะที่คะแนนด้านอื่น ๆ ได้แก่ ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน 51.0% บุคลากร 45.9% กลยุทธ์และศักยภาพองค์กร 41.8% และเทคโนโลยี 32.2%
ช่องว่างนี้สะท้อนว่า การพัฒนาเทคโนโลยีให้พร้อมใช้งานเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ องค์กรยังต้องมีแนวทางที่ชัดเจนในการควบคุมการใช้งานและบริหารความเสี่ยงควบคู่กันไปด้วย
ในทางปฏิบัติ AI Governance ครอบคลุมตั้งแต่การกำหนดว่าเครื่องมือใดสามารถใช้กับงานประเภทไหน ข้อมูลแบบใดที่นำไปใช้กับ AI ได้ ใครมีหน้าที่ตรวจสอบผลลัพธ์ ไปจนถึงการกำหนดมาตรการควบคุมให้เหมาะสมกับความเสี่ยงของแต่ละกรณี
นอกจากนี้ การกำกับดูแล AI ยังควรเชื่อมโยงกับ Data Governance และแนวทางด้านความปลอดภัยขององค์กร เพื่อให้การจัดการข้อมูล การกำหนดสิทธิ์เข้าถึง และการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องเป็นไปในทิศทางเดียวกัน
สิ่งสำคัญคือ Governance ที่ดีไม่จำเป็นต้องหมายถึงการเพิ่มขั้นตอนอนุมัติจนพนักงานทำงานได้ช้าลง แต่ควรช่วยให้ทุกคนเข้าใจขอบเขตการใช้งาน ลดความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น และทดลองสิ่งใหม่ ๆ ได้อย่างมั่นใจมากขึ้น
เป้าหมายไม่ใช่การทำให้คนใช้ AI น้อยลง แต่คือการทำให้องค์กรใช้ AI ได้อย่างเหมาะสม ปลอดภัย และขยายผลได้อย่างมั่นใจ
จาก AI สู่คุณค่าทางธุรกิจ
อีกหนึ่งโจทย์สำคัญขององค์กรคือการเปลี่ยนการใช้งาน AI ให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่วัดผลได้ เพราะแม้ AI จะช่วยทำงานบางอย่างได้เร็วขึ้น แต่ความเร็วที่เพิ่มขึ้นไม่ได้หมายความว่าจะสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้เสมอไป
ผลสำรวจของ NECTEC พบว่า 86.4% ขององค์กรที่ใช้ AI ยังไม่สามารถแสดงผลลัพธ์เชิงบวกได้อย่างชัดเจน โดยแบ่งเป็น 49.4% ที่ยังไม่เคยวัดผลการใช้งาน และ 37.0% ที่อยู่ระหว่างการเก็บข้อมูล มีเพียง 13.6% ที่วัดผลแล้วและพบผลลัพธ์เชิงบวกอย่างชัดเจน
ตัวเลขนี้ชวนให้กลับมาทบทวนว่า หลายองค์กรอาจกำลังให้ความสำคัญกับการนำ AI มาใช้มากกว่าการกำหนดว่าความสำเร็จของการใช้งานนั้นควรหน้าตาเป็นอย่างไร
ตัวอย่างเช่น หากนำ AI มาใช้ตอบคำถามลูกค้า องค์กรควรพิจารณามากกว่าจำนวนคำตอบที่ระบบสร้างได้ แต่ควรดูด้วยว่า AI ช่วยลดเวลารอ เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า หรือช่วยให้ทีมบริการทำงานได้มีประสิทธิภาพขึ้นหรือไม่
เช่นเดียวกัน หากใช้ AI เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ก็ควรประเมินว่าระบบช่วยลดเวลาการทำงาน เพิ่มความแม่นยำ หรือทำให้ทีมตัดสินใจได้ดีขึ้นเพียงใด
การวัดผลจึงควรเริ่มตั้งแต่ก่อนพัฒนาโครงการ ด้วยการกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจ ตัวชี้วัดความสำเร็จ (KPIs) และผลลัพธ์ที่คาดหวังให้ชัดเจน จากนั้นจึงติดตามผล เปรียบเทียบกับเป้าหมาย และนำข้อมูลที่ได้มาปรับปรุงการใช้งานอย่างต่อเนื่อง
เมื่อองค์กรมีทั้งข้อมูลที่เหมาะสม เทคโนโลยีที่ตอบโจทย์ และแนวทาง Governance ที่ชัดเจน ก็จะสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นว่าโครงการใดควรพัฒนาต่อ โครงการใดควรปรับเปลี่ยน และโครงการใดมีศักยภาพมากพอที่จะขยายผลไปยังส่วนอื่นของธุรกิจ
ท้ายที่สุดแล้ว ความสำเร็จของ AI ไม่ได้อยู่ที่จำนวนเครื่องมือที่องค์กรมี แต่อยู่ที่ว่าเครื่องมือเหล่านั้นช่วยแก้ปัญหาและสร้างคุณค่าให้ธุรกิจได้มากเพียงใด
เมื่อ AI เริ่มลงมือทำงานเองได้มากขึ้น Governance ก็ยิ่งสำคัญ
ความท้าทายด้าน AI Governance จะยิ่งชัดเจนขึ้น เมื่อองค์กรเริ่มขยับจาก Generative AI ไปสู่ Agentic AI
AI ที่ใช้สร้างข้อความ สรุปข้อมูล หรือช่วยตอบคำถาม มักทำหน้าที่สนับสนุนผู้ใช้งานเป็นหลัก แต่ Agentic AI สามารถวางแผน ทำงานหลายขั้นตอน และเชื่อมต่อกับเครื่องมือหรือระบบต่าง ๆ เพื่อดำเนินงานตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ได้ ความสามารถนี้เปิดโอกาสให้องค์กรนำ AI ไปใช้กับกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนขึ้น และลดงานที่ต้องทำซ้ำได้มากกว่าเดิม
ผลสำรวจของ NECTEC ระบุว่า 26.0% ขององค์กรที่ใช้ AI เริ่มนำ Agentic AI มาใช้แล้ว อย่างไรก็ตาม เมื่อ AI ไม่ได้เพียงให้คำแนะนำ แต่สามารถดำเนินการบางอย่างผ่านระบบขององค์กรได้ ความเสี่ยงก็เปลี่ยนไปด้วยเช่นกัน
AI ที่ใช้แบบไร้ขอบเขตมีระดับความเสี่ยงต่างจาก AI Agent ที่เข้าถึงข้อมูลลูกค้า แก้ไขข้อมูลในระบบ หรือได้รับอนุญาตให้ดำเนินธุรกรรมได้โดยตรง หากไม่มีการกำหนดขอบเขตและสิทธิ์การทำงานอย่างเหมาะสม ความผิดพลาดเพียงครั้งเดียวก็อาจส่งผลกระทบต่อกระบวนการทำงานหรือข้อมูลสำคัญขององค์กรได้
ก่อนนำ Agentic AI มาใช้งานจริง องค์กรจึงควรพิจารณาว่าระบบสามารถเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือใดได้บ้าง งานประเภทไหนที่ดำเนินการได้เอง และขั้นตอนใดที่ต้องให้มนุษย์ตรวจสอบหรืออนุมัติก่อน รวมถึงต้องมีวิธีติดตามการทำงาน ตรวจสอบผลลัพธ์ และส่งต่อปัญหาให้ผู้รับผิดชอบเมื่อเกิดเหตุผิดปกติ
การเตรียมความพร้อมเหล่านี้ไม่ได้มีไว้เพื่อจำกัดศักยภาพของ AI แต่เพื่อให้ธุรกิจสามารถใช้ความสามารถที่เพิ่มขึ้นได้อย่างเหมาะสม โดยยังคงควบคุมความเสี่ยงและรักษาความรับผิดชอบในการตัดสินใจไว้ได้
เมื่อ AI ทำงานได้มากขึ้น บทบาทของมนุษย์จึงไม่ได้หายไป แต่เปลี่ยนไปสู่การกำหนดเป้าหมาย วางขอบเขต ตรวจสอบ และดูแลให้ระบบทำงานสอดคล้องกับสิ่งที่องค์กรต้องการ
อยากใช้ AI ให้เกิดผลจริง องค์กรควรเริ่มจากตรงไหน?
การเตรียมความพร้อมด้าน AI ไม่จำเป็นต้องหมายถึงการหยุดทุกโครงการจนกว่าระบบและกระบวนการทั้งหมดจะสมบูรณ์แบบ องค์กรสามารถเริ่มจากขอบเขตเล็ก ๆ ที่จัดการได้ เรียนรู้จากผลลัพธ์ และค่อย ๆ ขยายการใช้งานเมื่อมีความพร้อมมากขึ้น
สิ่งสำคัญคือการวางรากฐานให้การเลือกใช้เทคโนโลยีเชื่อมโยงกับเป้าหมายทางธุรกิจ พร้อมคำนึงถึงข้อมูล บุคลากร ความปลอดภัย และการกำกับดูแลตั้งแต่ต้น โดยมีแนวทางสำคัญ 5 ข้อดังนี้
Identify high-value business use cases: ก่อนตัดสินใจว่าจะใช้ AI Model หรือแพลตฟอร์มใด ควรระบุให้ชัดว่าต้องการแก้ปัญหาอะไร เช่น ลดต้นทุน เพิ่มผลิตภาพ ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า หรือช่วยให้การตัดสินใจแม่นยำขึ้น จากนั้นจัดลำดับความสำคัญของ Use Case โดยพิจารณาทั้งคุณค่าที่คาดว่าจะได้รับ ความเป็นไปได้ในการนำไปใช้ และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง
Establish clear AI Governance: กำหนดกติกาที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ AI การจัดการข้อมูล การตรวจสอบผลลัพธ์ และผู้รับผิดชอบในแต่ละขั้นตอน โดยปรับระดับการควบคุมให้เหมาะกับความเสี่ยงของงาน เพื่อให้พนักงานใช้งาน AI ได้อย่างมั่นใจโดยไม่สร้างภาระที่ไม่จำเป็น
Assess data and infrastructure readiness: ประเมินคุณภาพและความพร้อมของข้อมูล การกำหนดสิทธิ์เข้าถึง ความสามารถในการเชื่อมต่อกับระบบเดิม และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น เพราะแม้ AI จะมีความสามารถสูง แต่หากข้อมูลไม่เหมาะสมหรือระบบไม่รองรับ ก็อาจไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการได้อย่างสม่ำเสมอ
Select the right technology for the job: ไม่มี AI Model หรือแพลตฟอร์มใดที่เหมาะกับทุกกรณี การเลือกใช้จึงควรพิจารณาจากลักษณะงาน ประสิทธิภาพ ต้นทุน ความปลอดภัย และความสามารถในการทำงานร่วมกับระบบที่มีอยู่ เพื่อให้การลงทุนตอบโจทย์การใช้งานจริงมากกว่าการเลือกตามกระแส
Measure, learn, and scale: กำหนด KPIs ตั้งแต่ต้น ติดตามผลการใช้งาน และรับฟังความคิดเห็นจากผู้ใช้งานอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลที่ได้จะช่วยให้องค์กรมองเห็นทั้งสิ่งที่ทำได้ดีและจุดที่ต้องปรับปรุง ก่อนตัดสินใจขยายโครงการไปสู่กระบวนการอื่น
ทั้ง 5 ข้อนี้ไม่จำเป็นต้องดำเนินการตามลำดับตายตัว หรือรอให้ทุกอย่างพร้อม 100% ก่อนเริ่มใช้งาน AI องค์กรสามารถเริ่มจาก Use Case ที่มีขอบเขตชัดเจน กำหนดมาตรการควบคุมตามระดับความเสี่ยง ทดลองใช้งาน วัดผล และนำสิ่งที่เรียนรู้มาพัฒนาต่อ
วิธีนี้ช่วยให้องค์กรไม่เพียงเริ่มต้นใช้ AI ได้ แต่ยังมีแนวทางในการเรียนรู้ ปรับปรุง และขยายผลอย่างเป็นระบบในระยะยาว
เปลี่ยน AI จากเครื่องมือที่มี ให้เป็นความได้เปรียบที่สร้างผลลัพธ์ได้จริง
ผลสำรวจของ NECTEC สะท้อนให้เห็นว่า องค์กรไทยกำลังเดินหน้ารับ AI มาใช้มากขึ้น แต่การนำเทคโนโลยีมาใช้นั้นเป็นเพียงจุดเริ่มต้น สิ่งที่ยังต้องพัฒนาควบคู่กันคือความสามารถในการกำกับดูแลความเสี่ยง วัดผลลัพธ์ และนำ AI ไปเชื่อมโยงกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม
องค์กรที่พร้อมแข่งขันในระยะยาวจึงไม่ใช่เพียงองค์กรที่เข้าถึงเทคโนโลยีใหม่ได้เร็ว แต่เป็นองค์กรที่รู้ว่าจะนำ AI ไปใช้แก้ปัญหาใด ต้องเตรียมความพร้อมด้านไหน และจะทำอย่างไรให้เทคโนโลยีสร้างคุณค่าที่ตรวจสอบได้
ที่ Sertis เราช่วยองค์กรเปลี่ยนโอกาสจาก AI ให้เป็นโซลูชันที่ตอบโจทย์ธุรกิจ ตั้งแต่การค้นหา Use Case ที่มีศักยภาพ การวางกลยุทธ์ AI และแนวทาง AI Governance ไปจนถึงการเลือก AI Model และพัฒนาโซลูชันที่สอดคล้องกับกระบวนการทำงาน ข้อมูล และข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของแต่ละองค์กร
เราให้ความสำคัญกับการมองภาพรวมของการนำ AI ไปใช้ เพื่อให้เทคโนโลยีไม่ได้ทำงานแยกส่วน แต่สามารถเชื่อมโยงกับระบบและวิธีทำงานขององค์กร พร้อมมีแนวทางในการประเมินผลและพัฒนาต่อยอดได้อย่างต่อเนื่อง
เพราะการสร้างคุณค่าจาก AI ไม่ได้เกิดจากเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการทำให้กลยุทธ์ ข้อมูล บุคลากร เทคโนโลยี และ Governance ทำงานร่วมกันได้อย่างเหมาะสม
คำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ว่าองค์กรของคุณเริ่มใช้ AI แล้วหรือยัง แต่คือวันนี้คุณพร้อมแค่ไหนที่จะเปลี่ยน AI ให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้
Sertis พร้อมช่วยองค์กรวางรากฐานและพัฒนาแนวทางการใช้ AI ที่เหมาะกับเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อก้าวจากการทดลองใช้ไปสู่การสร้างคุณค่าทางธุรกิจอย่างเป็นระบบ มั่นใจ และยั่งยืน Source
