เนคเทคเผยผลสำรวจ AI ไทยพุ่ง 3 เท่า! แต่ 86% ตอบไม่ได้ใช้แล้วคุ้มไหม?

เนคเทคเผยผลสำรวจ AI องค์กรไทยปี 2569 ครอบคลุม 10 อุตสาหกรรม

สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) โดย ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) เผยผลสำรวจความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในระดับองค์กรของประเทศไทย ปี พ.ศ. 2569 จากองค์กรภาครัฐและเอกชนรวม 574 แห่ง ครอบคลุม 10 กลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมาย 

ตามแนวทางการขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติฯ เพื่อสะท้อนสถานะการนำ AI ไปใช้จริงในองค์กร รวมถึงความพร้อมในมิติต่างๆ ได้แก่

ด้านยุทธศาสตร์ ด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน ด้านบุคลากร ด้านเทคโนโลยี และด้านธรรมาภิบาล ซึ่งจะใช้เป็นข้อมูลประกอบการออกแบบมาตรการส่งเสริมการใช้ AI ของประเทศให้เกิดประสิทธิภาพ ความคุ้มค่า และความรับผิดชอบต่อไป

ยอดใช้ AI พุ่ง 3 เท่าสู่ระดับกระแสหลัก แต่ความพร้อมเฉลี่ยยังอยู่แค่ระดับ "Aware"

ผลสำรวจพบว่า องค์กร 53.7% นำ AI มาใช้งานแล้ว 36.6% มีแผนที่จะใช้ และเพียง 9.8% ยังไม่มีแผนจะใช้ AI

ผลสำรวจสะท้อนว่า AI กำลังเข้าสู่กระแสหลักขององค์กรไทยอย่างรวดเร็ว เห็นได้จากร้อยละขององค์กรที่นำ AI มาใช้งานแล้ว (AI Adoption) ในปีพ.ศ. 2569  เพิ่มขึ้นเป็น 3 เท่าจากปีพ.ศ. 2567

  อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาเฉพาะองค์กรที่เริ่มใช้ AI แล้ว 308 แห่ง พบว่าคะแนนความพร้อมเฉลี่ยอยู่ที่ 40.0% หรือระดับ “AI Aware” ซึ่งหมายถึงองค์กรมีความตระหนักและเริ่มใช้ AI แล้ว แต่ยังต้องพัฒนาระบบรองรับอีกมากก่อนจะสามารถขยายการใช้งานได้อย่างเต็มรูปแบบ

ทั้งนี้ ดัชนีความพร้อมที่ลดลงจาก 55.1% ในปีพ.ศ. 2567 เป็นผลจากการที่ฐานผู้ใช้ขยายตัวจาก 103 องค์กรเป็น 308 องค์กร ทำให้องค์กรที่เพิ่งเริ่มต้นเข้ามาอยู่ในฐานคำนวณด้วย จึงมิใช่การถดถอยของความพร้อม แต่สะท้อนว่าการใช้งาน AI กำลังกระจายสู่วงกว้าง

เนคเทคชี้โจทย์ใหญ่: ต้องเร่งสร้างความพร้อมด้านข้อมูล บุคลากร และกลไกกำกับดูแล

ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) กล่าวว่า “ผลสำรวจปีนี้ชี้ว่าโจทย์ของประเทศไทยไม่ใช่เพียงทำให้องค์กรเริ่มใช้ AI แต่ต้องช่วยให้องค์กรสามารถเลือกใช้ AI ให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะด้าน

มีข้อมูลและบุคลากรที่พร้อม วัดผลลัพธ์ได้ และมีกลไกกำกับดูแลที่สร้างความเชื่อมั่น โดยเฉพาะในช่วงที่ Generative AI และ Agentic AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบการทำงานขององค์กรอย่างรวดเร็ว” 

จากการสำรวจฯ โดยใช้กรอบความพร้อม 5 ด้านขององค์กร ได้แก่ (1) ด้านยุทธศาสตร์และความสามารถขององค์กร (2) ด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน (3) ด้านบุคลากร (4) ด้านเทคโนโลยี และ (5) ด้านธรรมาภิบาล พบว่า

ด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานมีคะแนนความพร้อมสูงสุด 51.0% รองลงมา คือ ด้านบุคลากร 45.9% ด้านยุทธศาสตร์และความสามารถขององค์กร 41.8% ขณะที่ด้านเทคโนโลยีอยู่ที่ 32.2% และด้านธรรมาภิบาลต่ำสุดที่ 28.9% 

สะท้อนรูปแบบที่ชัดเจนว่าจุดแข็งอยู่ที่สิ่งที่องค์กรจัดหาได้ด้วยการลงทุน ขณะที่ช่องว่างอยู่ที่สิ่งที่ต้องสร้างด้วยกระบวนการภายในและใช้เวลา

โดยองค์กรมีระบบจัดเก็บข้อมูลพร้อมถึง 64.0% แต่คุณภาพข้อมูลที่พร้อมใช้กับ AI อยู่ที่ 40.8% และ 51.6% ยังไม่มีสถาปัตยกรรมระบบ AI (AI Architecture) รองรับการเชื่อมต่อและขยายผล

จึงกล่าวได้ว่าองค์กรไทยเริ่มมีฐานข้อมูลและคนที่รองรับการใช้งานมากขึ้น แต่ยังมีช่องว่างในการต่อยอดเทคโนโลยี การบริหารความเสี่ยง การกำกับดูแลโดยมนุษย์ และการนำหลักธรรมาภิบาล AI ไปใช้เป็นกระบวนการขององค์กรอย่างเป็นรูปธรรม

สำหรับการใช้งาน AI และความพร้อมรายอุตสาหกรรม พบว่า กลุ่มอุตสาหกรรมการผลิตเป็นกลุ่มที่มีการใช้ AI  สูงที่สุด รองลงมาเป็นกลุ่มการศึกษา

ในขณะที่ในด้านความพร้อม กลุ่มการแพทย์และสุขภาวะ  กลุ่มการใช้งานและบริการของภาครัฐ และการศึกษา เป็นกลุ่มที่มีความพร้อมในการใช้ AI สูงที่สุด โดยมีคะแนนเฉลี่ยที่ 53.1%, 50.8% และ 47.1% ตามลำดับ

ขณะที่กลุ่มพลังงานและสิ่งแวดล้อมเป็นกลุ่มที่มีความพร้อมน้อยที่สุด โดยความต่างระหว่างกลุ่มสูงสุดและต่ำสุดกว้างถึง 33.5 จุด

สะท้อนความแตกต่างของความพร้อมระหว่างสาขาอย่างชัดเจน และชี้ว่ามาตรการของภาครัฐควรออกแบบให้สอดคล้องกับบริบทและระดับความพร้อมของแต่ละอุตสาหกรรม ไม่ควรใช้มาตรการเดียวกันทั้งหมด

ธนาคารคว้าเกรด ‘Ready’ กลุ่มเดียวในประเทศ

ในกลุ่มการเงิน หากพิจารณาแยกเป็น “กลุ่มธนาคาร” และ “กลุ่มสถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคาร” ซึ่งประกอบด้วยบริษัทบริหารสินทรัพย์ ผู้ประกอบธุรกิจ Non-Bank บริษัทหลักทรัพย์ และประกันภัย จะพบความแตกต่างสูง

โดยกลุ่มธนาคารมีคะแนนความพร้อมเฉลี่ย 70.7% ซึ่งเป็นกลุ่มเดียวในการสำรวจที่ถึงระดับ “Ready” และมีคะแนนธรรมาภิบาลสูงถึง 81.2% ขณะที่กลุ่มสถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคารมีคะแนนความพร้อมเฉลี่ยเพียง 22.8%

ความต่างนี้สอดคล้องกับการที่ภาคธนาคารมีหน่วยงานกำกับดูแลและแนวปฏิบัติด้านข้อมูลรองรับอยู่แล้ว จึงเป็นตัวอย่างสำคัญว่ากรอบกำกับดูแลที่ชัดเจนช่วยยกระดับความพร้อมขององค์กรได้จริง และมิได้เป็นอุปสรรคต่อการใช้งาน 

ขนาดองค์กรกับความพร้อม: องค์กรใหญ่ใช้จริงเยอะกว่า แต่ยังติดกับดักด้าน "ธรรมาภิบาล"

เมื่อพิจารณาด้านขนาดองค์กร พบว่าองค์กรขนาดใหญ่มีสัดส่วนเริ่มใช้ AI แล้ว 67.2% สูงกว่าองค์กรขนาดกลาง 48.5% และขนาดเล็กที่ 43.8% แต่คะแนนความพร้อมของทุกกลุ่มขนาดองค์กรยังอยู่ในระดับ Aware เช่นเดียวกัน

(ขนาดใหญ่ 41.1% ขนาดเล็ก 35.9% และขนาดกลาง 34.0% ซึ่งสองกลุ่มหลังใกล้เคียงกัน)

ขณะที่กลุ่มไม่ระบุขนาด ซึ่งส่วนใหญ่เป็นหน่วยงานภาครัฐและสถาบันการศึกษาที่ไม่มีรายได้ตามเกณฑ์กรมพัฒนาธุรกิจการค้า มีคะแนน 49.2% สูงที่สุดในทุกกลุ่ม สอดคล้องกับการที่กลุ่มนี้มีระเบียบราชการรองรับอยู่แล้ว

ทั้งนี้ ด้านธรรมาภิบาลเป็นจุดอ่อนที่สุดของทุกกลุ่มขนาดธุรกิจ แม้แต่องค์กรขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรมาก จึงสะท้อนว่า “การเข้าถึงเครื่องมือ” เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ

ภาครัฐต้องช่วยให้องค์กร โดยเฉพาะ SMEs สามารถระบุ Use case ที่คุ้มค่า เตรียมข้อมูลและกระบวนการ พัฒนาทักษะ และวัดผลตอบแทนจากการใช้ AI ได้

ช่องว่างเชิงนโยบาย: 86% ยังตอบไม่ได้เรื่อง ROI – สปีดการใช้เร็วกว่าการเตรียม "ธรรมาภิบาล"

ผลสำรวจยังชี้ช่องว่างเชิงนโยบายอีกหลายจุด ที่สำคัญที่สุด คือ องค์กรที่ใช้ AI แล้วถึง 86.4% ยังตอบไม่ได้ว่าได้ผลลัพธ์อะไรจากการใช้งาน (49.4% ยังไม่เคยวัดผล และ 37.0% อยู่ระหว่างเก็บข้อมูล) มีเพียง 13.6% ที่วัดผลแล้วและพบผลลัพธ์เชิงบวกอย่างชัดเจน

โดยพิสูจน์คุณค่าได้ชัดเจนเฉพาะมิติลดต้นทุนและระยะเวลาทำงาน แต่ยังพิสูจน์ไม่ได้ว่าช่วยเพิ่มรายได้หรือส่วนแบ่งตลาด 

ช่องว่างที่ยังต้องการการสนับสนุนอีกด้านคือ ด้านธรรมาภิบาล องค์กร 73.4% ยังไม่นำหลัก AI Ethics มาประยุกต์ใช้ และ 46.2% ยังไม่มีการประเมินความเสี่ยงหรือการกำกับดูแลจากการใช้ AI

สะท้อนว่า องค์กรไทยใช้ AI เร็วกว่าการเตรียมความพร้อมด้านธรรมาภิบาล ขณะเดียวกัน แม้ผู้บริหาร 89.3% เริ่มให้ความสำคัญกับ AI แต่มีเพียง 8.4% ที่ผนวก AI ไว้ในยุทธศาสตร์องค์กรทุกระดับ และเพียง 2.9% ที่ผูกทักษะ AI เข้ากับ Competency ของพนักงานอย่างเป็นระบบ

ชี้ว่าโจทย์สำคัญไม่ใช่การสร้างความตระหนักรู้เพิ่มเติม แต่คือกลไกที่ทำให้ความสนใจของผู้บริหารกลายเป็นข้อผูกพันเชิงงบประมาณและโครงสร้างองค์กรอย่างแท้จริง 

“GenAI แพร่หลาย ขณะที่ Agentic AI เริ่มเข้ามาใน Workflow”

ในกลุ่มองค์กรที่เริ่มใช้ AI แล้ว การใช้ Generative AI พบมากในงานด้านการตลาด การขายและบริการลูกค้า 74.7% ด้านกลยุทธ์องค์กร 69.8% และด้านพัฒนาสินค้าหรือบริการ/วิจัยและพัฒนา 68.8%

ขณะที่ Agentic AI ซึ่งสามารถรับเป้าหมาย วางแผน ตัดสินใจ และดำเนินงานหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยพบการใช้งานสูงสุดในด้านพัฒนาสินค้า/วิจัยและพัฒนา 21.4% ด้านกลยุทธ์องค์กร 20.8% และด้านการตลาด การขายและบริการลูกค้า 20.5%

ทั้งนี้ ปัจจุบันมีองค์กรที่เริ่มใช้ Agentic AI แล้ว 26.0% ของกลุ่มที่ใช้ AI ซึ่งยังเป็นจำนวนที่อยู่ในวิสัยที่จะวางแนวปฏิบัติร่วมกันได้ทัน จึงเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมในการออกแบบกลไกการกำกับดูแลโดยมนุษย์ ก่อนที่การใช้งานจะขยายตัวในวงกว้าง

องค์กรต้องการ “กรอบกำกับ + ที่ปรึกษา + ความรู้ผู้บริหาร” เพื่อเร่งให้เกิดการใช้ AI

ผลสำรวจยังพบว่า สิ่งที่องค์กรต้องการไม่ใช่เพียงงบประมาณ แต่เป็นระบบสนับสนุนที่ช่วยลดความไม่แน่นอนในการนำ AI ไปใช้ โดยประเด็นสำคัญ ได้แก่ การมีกรอบกำกับดูแล AI ระดับชาติที่ชัดเจน (กฎหมาย มาตรฐาน แนวทางปฏิบัติ)

เพื่อให้องค์กรสามารถออกนโยบายภายในและบริหารความเสี่ยงจากการใช้ AI การมีศูนย์ให้คำปรึกษาการประยุกต์ใช้ AI และการอบรมผู้บริหารให้เข้าใจประโยชน์ ความคุ้มค่า ความเสี่ยง และแนวทางตัดสินใจลงทุน

ทั้งนี้ ในกลุ่มที่ยังไม่ได้เริ่มใช้ AI ความต้องการนี้ยิ่งชัดเจนขึ้น โดยกว่าครึ่ง (51.4%) ระบุว่าต้องการกรอบกำกับดูแลที่ชัดเจนเป็นอันดับแรก และ 48.6% ต้องการศูนย์ให้คำแนะนำ ซึ่งสูงกว่ากลุ่มที่ใช้ AI แล้วราว 13 จุด สะท้อนว่าองค์กรจำนวนมากพร้อมจะเริ่มใช้ AI เพียงแต่ยังรอความชัดเจนเพื่อประกอบการตัดสินใจ

เมื่อพิจารณาร่วมกับการสำรวจเมื่อปี พ.ศ. 2567 ซึ่งเคยชี้ช่องว่างด้านบุคลากร การขาด Use case และที่ปรึกษาธรรมาภิบาลที่ยังไม่เป็นรูปธรรม และต้นทุนในการเข้าถึงเทคโนโลยี พร้อมเสนอแนวทางด้าน AI Workforce, AI Consultancy & Services, AI Governance & Ethics และ Cost & Efficiency

จะเห็นว่าโจทย์หลักเหล่านี้ยังคงมีความสำคัญ แต่บริบทปี พ.ศ. 2569 มีความเร่งด่วนมากขึ้นจากการแพร่หลายของ Generative AI และการเริ่มใช้ Agentic AI 

จากผลการสำรวจ นำมาสู่ข้อเสนอเชิงนโยบาย 3 มาตรการเร่งด่วน ที่ภาครัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องควรเร่งดำเนินการ ได้แก่

1. National AI Governance Pack – จัดทำชุดมาตรฐานขั้นพื้นฐานสำหรับองค์กร เช่น AI Policy Template, การจัดระดับความเสี่ยง, Data/Model Governance, Human Oversight, Incident Reporting และแนวทางการจัดซื้อจัดจ้าง AI พร้อมพัฒนาแนวทางรายสาขาสำหรับอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงหรือผลกระทบสูง

2. Sectoral AI Readiness Clinics – ตั้งคลินิก AI รายอุตสาหกรรม โดยเน้นสาขาที่ Readiness ต่ำก่อน เช่น พลังงานและสิ่งแวดล้อม การเงิน (ไม่รวมธนาคาร) และความมั่นคงและปลอดภัย พร้อม Playbook use case การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูล (Data Readiness) และวัดผล ROI ก่อนขยายผลไปยังอุตสาหกรรมอื่น

3.  AI Value Enabler – สนับสนุน SME และองค์กรขนาดกลางด้วย Sandbox, Cloud/Compute Credits และ Shared Datasets พร้อม Talent Accelerator หลักสูตร Executive AI literacy และ Upskilling ที่ผูกกับ Use case จริง เพื่อให้องค์กรสามารถใช้ AI ได้อย่างปลอดภัยและสร้างมูลค่า

 “ประเทศไทยมีการขยายตัวการใช้งาน AI (AI Adoption) อย่างก้าวกระโดดถึง 3 เท่าในเวลาเพียง 2 ปี มาตรการต่อจากนี้ต้องวัดความสำเร็จจากการใช้งานจริงและผลลัพธ์ที่องค์กรได้รับ ไม่ใช่เพียงจำนวนหน่วยงานที่ใช้งานและหลักสูตรหรือจำนวนผู้เข้าอบรม

เป้าหมายของประเทศควรเป็นการทำให้องค์กรสามารถขยับจากการรับรู้และทดลองใช้ ไปสู่การใช้ AI ที่สร้างคุณค่าให้องค์กร เช่น productivity, business value และ public value ภายใต้กรอบธรรมาภิบาลที่เหมาะสม” ดร.ชัย กล่าวทิ้งท้าย 

สามารถติดตาม Results Dashboard ของผลสำรวจความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในระดับองค์กรของประเทศไทย ปี พ.ศ. 2569 ได้ที่ www.ai.in.th (เตรียมเผยแพร่ วันที่ 29 กันยายน 2569)