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 จากองค์กรภาครัฐ และเอกชนรวม 574 แห่ง ครอบคลุม 10 กลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมาย 

ตามแนวทางการขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ เพื่อสะท้อนสถานะการนำ AI ไปใช้จริงในองค์กร รวมถึงความพร้อมในมิติต่างๆ ได้แก่

ด้านยุทธศาสตร์ ด้านข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน 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” ซึ่งหมายถึงองค์กรมีความตระหนัก และเริ่มใช้ 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

มีข้อมูล และบุคลากรที่พร้อม วัดผลลัพธ์ได้ และมีกลไกกำกับดูแลที่สร้างความเชื่อมั่น โดยเฉพาะในช่วงที่ Generative AI และ Agentic AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบการทำงานขององค์กรอย่างรวดเร็ว” 

จากการสำรวจ โดยใช้กรอบความพร้อม 5 ด้านขององค์กร ได้แก่ (1) ด้านยุทธศาสตร์ และความสามารถขององค์กร (2) ด้านข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน (3) ด้านบุคลากร (4) ด้านเทคโนโลยี และ (5) ด้านธรรมาภิบาล พบว่า

ด้านข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานมีคะแนนความพร้อมสูงสุด 51.0% รองลงมาคือ ด้านบุคลากร 45.9% ด้านยุทธศาสตร์ และความสามารถขององค์กร 41.8% ขณะที่ด้านเทคโนโลยีอยู่ที่ 32.2% และด้านธรรมาภิบาลต่ำสุดที่ 28.9% 

สะท้อนรูปแบบที่ชัดเจนว่าจุดแข็งอยู่ที่สิ่งที่องค์กรจัดหาได้ด้วยการลงทุน ขณะที่ช่องว่างอยู่ที่สิ่งที่ต้องสร้างด้วยกระบวนการภายใน และใช้เวลา

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

จึงกล่าวได้ว่าองค์กรไทยเริ่มมีฐานข้อมูล และคนที่รองรับการใช้งานมากขึ้น แต่ยังมีช่องว่างในการต่อยอดเทคโนโลยี การบริหารความเสี่ยง การกำกับดูแลโดยมนุษย์ และการนำหลักธรรมาภิบาล AI ไปใช้เป็นกระบวนการขององค์กรอย่างเป็นรูปธรรม

สำหรับการใช้งาน AI และความพร้อมรายอุตสาหกรรม พบว่า กลุ่มอุตสาหกรรมการผลิตเป็นกลุ่มที่มีการใช้ AI  สูงที่สุด รองลงมาเป็นกลุ่มการศึกษา

ในขณะที่ในด้านความพร้อม กลุ่มการแพทย์ และสุขภาวะ  กลุ่มการใช้งาน และบริการของภาครัฐ และการศึกษา เป็นกลุ่มที่มีความพร้อมในการใช้ AI สูงที่สุด โดยมีคะแนนเฉลี่ยที่ 53.1%, 50.8% และ 47.1% ตามลำดับ

ขณะที่กลุ่มพลังงาน และสิ่งแวดล้อมเป็นกลุ่มที่มีความพร้อมน้อยที่สุด โดยความต่างระหว่างกลุ่มสูงสุด และต่ำสุดกว้างถึง 33.5 จุด

สะท้อนความแตกต่างของความพร้อมระหว่างสาขาอย่างชัดเจน และชี้ว่ามาตรการของภาครัฐควรออกแบบให้สอดคล้องกับบริบท และระดับความพร้อมของแต่ละอุตสาหกรรม 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%

ความต่างนี้สอดคล้องกับการที่ภาคธนาคารมีหน่วยงานกำกับดูแล และแนวปฏิบัติด้านข้อมูลรองรับอยู่แล้ว 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 ซึ่งส่วนใหญ่เป็นหน่วยงานภาครัฐ และสถาบันการศึกษาที่ไม่มีรายได้ตามเกณฑ์กรมพัฒนาธุรกิจการค้า มีคะแนน 49.2% สูงที่สุดในทุกกลุ่ม สอดคล้องกับการที่กลุ่มนี้มีระเบียบราชการรองรับอยู่แล้ว

ทั้งนี้ ด้านธรรมาภิบาลเป็นจุดอ่อนที่สุดของทุกกลุ่มขนาดธุรกิจ แม้แต่องค์กรขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรมาก จึงสะท้อนว่า “การเข้าถึงเครื่องมือ” เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ

ภาครัฐต้องช่วยให้องค์กร โดยเฉพาะ SMEs สามารถระบุ Use case ที่คุ้มค่า เตรียมข้อมูล และกระบวนการ พัฒนาทักษะ และวัดผลตอบแทนจากการใช้ AI ได้

ช่องว่างเชิงนโยบาย: 86% ยังตอบไม่ได้เรื่อง ROI – สปีดการใช้เร็วกว่าการเตรียม "ธรรมาภิบาล"

ผลสำรวจยังชี้ช่องว่างเชิงนโยบายอีกหลายจุด ที่สำคัญที่สุดคือ องค์กรที่ใช้ AI แล้วถึง 86.4% ยังตอบไม่ได้ว่าได้ผลลัพธ์อะไรจากการใช้งาน (49.4% ยังไม่เคยวัดผล และ 37.0% อยู่ระหว่างเก็บข้อมูล) มีเพียง 13.6% ที่วัดผลแล้ว และพบผลลัพธ์เชิงบวกอย่างชัดเจน

โดยพิสูจน์คุณค่าได้ชัดเจนเฉพาะมิติลดต้นทุน และระยะเวลาทำงาน แต่ยังพิสูจน์ไม่ได้ว่าช่วยเพิ่มรายได้หรือส่วนแบ่งตลาด 

ช่องว่างที่ยังต้องการสนับสนุนอีกด้านคือ 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 แต่คือ กลไกที่ทำให้ความสนใจของผู้บริหารกลายเป็นข้อผูกพันเชิงงบประมาณ และโครงสร้างองค์กรอย่างแท้จริง 

“GenAI แพร่หลาย ขณะที่ Agentic AI เริ่มเข้ามาใน Workflow”

ในกลุ่มองค์กรที่เริ่มใช้ AI แล้ว การใช้ Generative AI พบมากในงานด้านการตลาด การขาย และบริการลูกค้า 74.7% ด้านกลยุทธ์องค์กร 69.8% และด้านพัฒนาสินค้าหรือบริการ/วิจัย และพัฒนา 68.8%

ขณะที่ Agentic AI ซึ่งสามารถรับเป้าหมาย วางแผน ตัดสินใจ และดำเนินงานหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยพบการใช้งานสูงสุดในด้านพัฒนาสินค้า/วิจัย และพัฒนา 21.4% ด้านกลยุทธ์องค์กร 20.8% และด้านการตลาด การขาย และบริการลูกค้า 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)

เพื่อให้องค์กรสามารถออกนโยบายภายใน และบริหารความเสี่ยงจากการใช้ 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 ที่ภาครัฐ และหน่วยงานที่เกี่ยวข้องควรเร่งดำเนินการ 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 พลังงาน และสิ่งแวดล้อม การเงิน (ไม่รวมธนาคาร) และความมั่นคง และปลอดภัย 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 ได้อย่างปลอดภัย และสร้างมูลค่า

 “ประเทศไทยมีการขยายตัวการใช้งาน AI (AI Adoption) อย่างก้าวกระโดดถึง 3 เท่าในเวลาเพียง 2 ปี มาตรการต่อจากนี้ต้องวัดความสำเร็จจากการใช้งานจริง และผลลัพธ์ที่องค์กรได้รับ ไม่ใช่เพียงจำนวนหน่วยงานที่ใช้งาน และหลักสูตรหรือจำนวนผู้เข้าอบรม

เป้าหมายของประเทศควรเป็นการทำให้องค์กรสามารถขยับจากการรับรู้ และทดลองใช้ 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)

 

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์  ศิลาวงษ์