อาเซียนก้าวนำ 'Trustworthy AI' เร่งใช้ Agentic AI แต่ ROI ยังสวนทาง

เมื่อ AI ขยับจากการช่วยงานไปสู่ระบบที่ทำงานอัตโนมัติมากขึ้น ความน่าเชื่อถือของ AI จึงมีบทบาทมากขึ้นควบคู่กับการลงทุนและการนำไปใช้งาน

รายงานฉบับใหม่จาก SAS พร้อมผลวิจัยเชิงลึกจาก IDC เผยว่า เอเชียตะวันออกเฉียงใต้เป็นภูมิภาคที่โดดเด่นด้าน AI ที่มีความน่าเชื่อถือ โดยทำคะแนนเหนือเกณฑ์มาตรฐานระดับโลก พร้อมเร่งนำระบบ AI แบบอัตโนมัติมาใช้งาน

รายงานประจำปี Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust ยังพบว่า องค์กรที่ลงทุนในมาตรการ AI ที่มีความน่าเชื่อถือ มีแนวโน้มที่จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่แข็งแกร่งหรืออยู่ในระดับสูงมากกว่าถึง 15 เท่า

Trustworthy AI ขยับขึ้น Trust gap แคบลง

ดัชนีความน่าเชื่อถือ หรือ Trustworthiness Index ของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เพิ่มขึ้น 8.8 จุด จาก 57.7 ในปี 2568 เป็น 66.5 ในปี 2569 ขณะที่ช่องว่างแห่งความไว้วางใจ หรือ Trust gap ลดลงจาก 14.6 จุด เหลือ 6.6 จุด

Trust gap หมายถึงความแตกต่างระหว่างสิ่งที่ผู้คนเชื่อว่า AI สามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือ กับสิ่งที่ AI สามารถพิสูจน์ให้เห็นได้ว่าสามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและปลอดภัยจริง

เอเชียตะวันออกเฉียงใต้เป็นตลาดเดียวในงานวิจัยที่ทำผลงานเหนือเกณฑ์มาตรฐานระดับโลกในทุกมิติของ AI ด้านความน่าเชื่อถือ

โดยรายงานระบุว่า ขั้นต่อไปคือการสร้างความมั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง และผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้ จะสามารถเติบโตทันกับการนำ AI มาใช้งาน

ไบรอัน แฮร์ริส ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) ของ SAS กล่าวว่า เมื่อ AI ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพจะสร้างผลลัพธ์ได้มาก แต่เอเจนต์ล้ำสมัยอาจมีอัตราความผิดพลาดสูงในงานที่มีความซับซ้อนถึงกว่า 25% ซึ่งไม่สามารถยอมรับได้สำหรับการตัดสินใจที่มีเดิมพันสูง

แฮร์ริส ระบุว่า องค์กรควรผสานความเชี่ยวชาญเฉพาะทางเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ พร้อมให้มนุษย์เป็นศูนย์กลางของการกำกับดูแลและการตรวจสอบ เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความสามารถในการทำซ้ำ

ด้าน ดีปัก รามานาธาน รองประธานฝ่าย Customer Advisory ของ SAS กล่าวว่า ความท้าทายขั้นต่อไปของภูมิภาคคือ การเปลี่ยนประเด็นด้านความน่าเชื่อถือให้เป็นผลลัพธ์ที่วัดผลได้จริง ขณะที่ความสามารถในการอธิบายความโปร่งใสของระบบ หรือ Explainability จะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อ AI แบบอัตโนมัติขยายตัว

ส่วน คริส มาร์แชล รองประธานจาก IDC กล่าวว่า เมื่อ AI ทำงานแบบอัตโนมัติมากขึ้น องค์กรต้องรักษาความเชื่อถือในระบบที่ผู้คนยังไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ โดยการกำกับดูแลที่เข้มข้นขึ้น ความสามารถในการอธิบายระบบ ความรับผิดชอบ และรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง กำลังกลายเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของการใช้งาน AI

พนักงานยังต้องเข้าแทรกแซง AI

ผลการศึกษาพบว่า พนักงานในหลายองค์กรมีความลังเลที่จะพึ่งพาระบบที่อาจให้ผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง หรือไม่สามารถอธิบายวิธีที่ AI ใช้ในการตัดสินใจขั้นสุดท้ายได้ เมื่อ AI มีความเป็นอิสระมากขึ้น ความรับผิดชอบและความเสี่ยงจึงเพิ่มขึ้นตาม ทำให้ความสามารถในการอธิบายระบบมีความสำคัญต่อการใช้งาน

ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ สาเหตุหลักที่ทำให้พนักงานไม่เชื่อคำแนะนำของ AI คือ คำอธิบายที่ไม่เพียงพอ 37.8% และ การขาดความเข้าใจบริบทตามสถานการณ์ 37%

เมื่อไม่เชื่อคำแนะนำของ AI พนักงานจะเข้าไปแทรกแซง ลบล้าง หรือแก้ไขด้วยตนเอง ซึ่งอาจทำให้องค์กรสูญเสียเวลา ประสิทธิภาพการทำงาน และความสามารถในการทำกำไร

รายงานระบุว่า การตัดสินใจของ AI จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลพื้นฐานที่มีคุณภาพ ทำให้การสร้างรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งเป็นปัจจัยสำคัญในการลดการแทรกแซงจากมนุษย์

ใช้ AI เร็วกว่าโครงสร้างพื้นฐาน

ดัชนีความน่าเชื่อถือของภูมิภาคเพิ่มจาก 57.7 ในปี 2568 เป็น 66.5 ในปี 2569 ขณะที่ความเชื่อถือเชิงประจักษ์ยังคงอยู่ที่ 73.1 ทำให้ช่องว่างแห่งความไว้วางใจที่ลดลงมาจากขีดความสามารถที่แข็งแกร่งขึ้น ไม่ใช่การลดความคาดหวัง

ทั้ง 5 มิติด้านความน่าเชื่อถือปรับตัวดีขึ้น ได้แก่

• คุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูล อยู่ที่ 66.7 เพิ่มขึ้น 10.7 จุด
• การกำกับดูแลและการตรวจสอบโมเดล อยู่ที่ 64.2 เพิ่มขึ้น 14 จุด
• ความสามารถในการอธิบายและความยุติธรรม อยู่ที่ 63.7 เพิ่มขึ้น 6.5 จุด
• นโยบาย AI ที่มีความรับผิดชอบ อยู่ที่ 71.2 เพิ่มขึ้น 9.8 จุด
• การตรวจสอบบัญชีและความรับผิดชอบ อยู่ที่ 70.5 เพิ่มขึ้น 11.3 จุด

แม้ความน่าเชื่อถือและความพร้อมด้าน AI จะเพิ่มขึ้น แต่โครงสร้างพื้นฐานของภูมิภาคพัฒนาในอัตราที่ช้ากว่า

ความพร้อมด้าน AI ขั้นสูงเพิ่มขึ้น 20.5 จุด ขณะที่ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้นเพียง 4.1 จุด ช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐานเป็นประเด็นที่ต้องจับตาในช่วงที่องค์กรกำลังก้าวไปสู่การใช้งาน Agentic AI

ด้านการลงทุน 65.6% ขององค์กรมีแผนเพิ่มงบประมาณด้าน AI เล็กน้อยในช่วง 12 เดือนข้างหน้า และ 14.8% มีแผนเพิ่มงบประมาณอย่างมาก

ความน่าเชื่อถือเพิ่ม แต่ ROI ลดลง

แม้ดัชนีความน่าเชื่อถือของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จะปรับตัวดีขึ้น แต่ดัชนีผลลัพธ์กลับแทบไม่เปลี่ยนแปลง โดยลดลงเล็กน้อยจาก 58.3 เป็น 58.0 ขณะที่สัดส่วนองค์กรที่ระบุว่าได้รับ ROI ที่คุ้มค่าและอยู่ในระดับสูง ลดลงจาก 36.7% เหลือ 28.7%

ผลการศึกษาพบว่า การลงทุนใน AI ที่มีความน่าเชื่อถือยังไม่สามารถแปลงเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างสม่ำเสมอ

รายงานยังระบุว่า ความน่าเชื่อถือไม่ได้เป็นเพียงประเด็นด้านข้อบังคับหรือธรรมาภิบาล แต่เกี่ยวข้องกับการนำ AI ไปใช้งานจริง การยกระดับการทำงาน และการสร้างมูลค่าทางธุรกิจ

การกำกับดูแลต้องตามการใช้งาน AI

แม้คะแนนด้านการตรวจสอบและความรับผิดชอบจะเพิ่มขึ้น 11.3 จุด เป็น 70.5 แต่สัดส่วนองค์กรที่ทำการตรวจสอบ AI หรือประเมินผลกระทบเป็นประจำกลับลดลงจาก 47.3% เหลือ 21.3%

เมื่อ AI ทำงานอัตโนมัติมากขึ้น องค์กรจึงจำเป็นต้องมีกรอบการกำกับดูแลควบคู่กับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้ระบบ AI ยังคงทำงานตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้

ผลการศึกษารายอุตสาหกรรมพบว่า 85% ของธนาคารที่เป็นผู้นำด้าน AI จัดตั้งกรอบการกำกับดูแลแล้ว เทียบกับ 29% ในกลุ่มที่ล้าหลัง

ส่วน 41% ของผู้นำในภาครัฐ กำลังเพิ่มการลงทุนใน AI ที่มีความน่าเชื่อถือมากกว่า 20% ในปีหน้า ขณะที่ 23% ขององค์กรด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ได้นำ AI ไปใช้งานทั่วทั้งบริษัทแล้ว ซึ่งเป็นสัดส่วนสูงที่สุดในบรรดาอุตสาหกรรมที่ศึกษา

ผลการศึกษาดังกล่าวมาจากการสำรวจผู้มีอำนาจตัดสินใจจำนวน 2,699 ราย ซึ่งมีความรู้หรือมีอิทธิพลต่อโครงการด้านข้อมูลและ AI ของบริษัท ครอบคลุม 28 ประเทศ และ 4 อุตสาหกรรมหลัก ได้แก่ การธนาคาร ประกันภัย วิทยาศาสตร์ชีวภาพ และภาครัฐ

สำหรับเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ รายงานใช้คะแนนแบบถ่วงน้ำหนักจาก สิงคโปร์ มาเลเซีย และไทย โดยอ้างอิงผู้ตอบแบบสอบถาม 120 รายในปี 2568 และ 122 รายในปี 2569