ทำไมโครงสร้างดิจิทัลพร้อม แต่การใช้ AI ยังช้า และใครกำลังนำเกม

นิยามปัญหา AI adoption ไทย ทางหลวงดิจิทัลที่รถยังวิ่งไม่เต็มเลน

AI adoption ไทย คือระดับและรูปแบบที่องค์กรและแรงงานในประเทศนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในกระบวนการทำงาน การตัดสินใจ และการออกแบบบริการใหม่ ทั้งในภาคการเงิน การผลิต การค้าปลีก โลจิสติกส์ และเศรษฐกิจสร้างสรรค์ รวมถึงการใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบในระดับองค์กร ไม่ใช่แค่การทดลองใช้เครื่องมือ AI รายบุคคลในชีวิตประจำวัน

โจทย์ใหญ่วันนี้ไม่ใช่คำถามว่าโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลพร้อมหรือไม่ แต่คือเหตุใดการใช้ AI ในระบบเศรษฐกิจยังล้าหลังเมื่อเทียบกับศักยภาพ ประเทศมีโครงข่ายอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงและสัญญาณ 5G ครอบคลุม แถมถูกมองว่าเป็นเมืองยอดนิยมของคนทำงานสายดิจิทัลจากต่างชาติ ทว่าอันดับขีดความสามารถด้านดิจิทัลกลับอยู่เพียงที่ 37 จาก 70 ประเทศ และอยู่อันดับ 29 ด้านเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐาน ภาพนี้สะท้อนความขัดแย้งชัดเจน โครงสร้างพื้นฐานเดินหน้าไปไกล แต่ AI adoption ไทย ในระดับองค์กรยังช้ากว่าที่ควรจะเป็น

ทางหลวงดิจิทัลแต่ใช้ไม่คุ้ม ช่องว่างทักษะ AI ไทย การลงทุน และข้อมูล

ปัญหาหลักไม่ได้อยู่ที่สายไฟหรือเสาสัญญาณ แต่อยู่ที่คน ข้อมูล และเงินลงทุน เราสร้างทางหลวงดิจิทัลคุณภาพสูง เชื่อมต่อคลาวด์ขนาดใหญ่จากต่างชาติได้สำเร็จ แต่กลับใช้ทางหลวงเส้นนี้เป็นแค่ช่องทางซื้อบริการจากต่างประเทศมากกว่าจะสร้างผลิตภัณฑ์ของตัวเอง ทำให้เกิดภาวะที่ผู้บริหารด้านดิจิทัลเรียกว่า การรั่วไหลของมูลค่าทางเศรษฐกิจ เพราะบทบาทหลักของเรายังเป็นผู้บริโภครายใหญ่ที่ซื้อซอฟต์แวร์และใช้คลาวด์ต่างชาติ ส่งผลให้ผลิตภาพของภาคธุรกิจไม่โตเท่าที่ควร

ตัวเลขเรื่องทักษะ AI ไทย น่าเป็นห่วงยิ่งกว่า ประเทศต้องการบุคลากรด้านข้อมูลและ AI ถึง 100,000 คน แต่มีเพียง 20,000 คน และอัตราการเติบโตของบุคลากรกลุ่มนี้อยู่แค่ 1.4% ขณะที่ค่าเฉลี่ยโลกสูงถึง 13% งานวิจัยเชิงลึกด้าน AI ก็มีไม่มาก เมื่อรวมกับการขาดการลงทุนวิจัยและพัฒนา ทำให้อันดับความพร้อมสู่อนาคตของธุรกิจอยู่ที่ 45 นี่คือภาพของเศรษฐกิจดิจิทัลที่ด้านโครงสร้างพร้อม แต่ด้านคนและทุนยังเป็นคอขวด

กรณีศึกษา ธนาคารดิจิทัล AI กับบทเรียนจากการเป็น AI-First Bank

ในขณะที่หลายอุตสาหกรรมยังตั้งคำถามว่าจะเริ่ม AI อย่างไร ภาคการเงินกลับพิสูจน์แล้วว่า AI adoption ไทย ทำได้จริง หนึ่งในธนาคารใหญ่ประกาศยุทธศาสตร์ AI-First Bank และเดินเกมอย่างต่อเนื่อง จนคว้า 3 รางวัลระดับนานาชาติที่ยกย่องการใช้ AI และนวัตกรรมดิจิทัลในภาคการเงิน นี่ไม่ใช่แค่ถ้วยบนชั้นโชว์ แต่สะท้อนการยกเครื่องการทำงานทั้งองค์กร

หัวใจของการเป็นธนาคารดิจิทัล AI คือการนำ AI และข้อมูลมาเป็นแกนหลัก ตั้งแต่การเข้าใจลูกค้าเชิงลึก การออกแบบผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพงานหลังบ้าน และการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อบริหารความเสี่ยงและสินเชื่อ ผลคือประสบการณ์ดิจิทัลแบงก์กิ้งที่ไร้รอยต่อ และรายได้จากธุรกิจดิจิทัลคิดเป็น 24.3% ของรายได้รวมในปี 2568 พร้อมแนวโน้มเติบโตต่อเนื่อง กรณีนี้ชี้ชัดว่า เมื่อองค์กรกล้าลงทุนข้อมูล คน และระบบ ธนาคารดิจิทัล AI สามารถสร้างรายได้ใหม่ ไม่ใช่แค่ลดต้นทุน

โรงงานอัจฉริยะ กับภารกิจยกระดับจากสายการผลิตเดิมสู่ AI-Smart Manufacturing

ภาคการผลิตกำลังยืนอยู่หน้าประตูโอกาสใหม่จากกระแสลงทุนอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนชัดว่า การพึ่งภูมิรัฐศาสตร์หรือค่าแรงต่ำไม่ทำให้ฐานอุตสาหกรรมอยู่ได้ยาว สิ่งที่ต้องเร่งคือการสร้าง Talent และ Knowledge Workforce ควบคู่กับการยกระดับเทคโนโลยีในโรงงาน วันนี้โรงงานจำนวนมากยังใช้กระบวนการเดิมๆ โจทย์จึงไม่ใช่แค่เพิ่มจำนวนโรงงาน แต่คือการเปลี่ยนโรงงานให้เป็นโรงงานอัจฉริยะ

แนวคิด AI-Smart Manufacturing ไม่ได้หมายถึงการกระโดดไปลงทุนเทคโนโลยีแพงตั้งแต่ต้นน้ำ แต่เริ่มจากฐานที่มีแล้ว เช่น PCB หรือ Packaging แล้วค่อยต่อยอดไปสู่ Substrate PCB Advanced Packaging Photonics และ Power Devices แก่นสำคัญคือการนำ Automation และ AI เข้าไปแก้ปัญหาจริงในสายการผลิต เช่น ลดของเสีย ตรวจสอบคุณภาพ และเพิ่มประสิทธิภาพของสายการผลิต จุดนี้กระทบคนทำงานโดยตรง เพราะหากโรงงานทำได้จริง ผลคือรายได้ที่มั่นคงขึ้น งานที่ต้องใช้ทักษะสูงขึ้น และโอกาสเลื่อนจากแรงงานราคาถูกไปสู่ผู้เชี่ยวชาญในโรงงานอัจฉริยะ

หากไม่เร่งปิดช่องว่าง AI เศรษฐกิจดิจิทัลจะเสียมูลค่าให้ต่างชาติ

สัญญาณเตือนชัดเจนว่าประเทศกำลังเสี่ยงตกขอบยุค AI แม้ผู้ใช้ดิจิทัลล้นตลาด แต่อัตราการนำ AI มาใช้ในงานจริงต่ำที่สุดกลุ่มหนึ่งในภูมิภาค เมื่อผู้ใช้และข้อมูลไหลออกไปบนแพลตฟอร์มต่างชาติ ขณะที่ธุรกิจในประเทศยังไม่สร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลของตัวเอง มูลค่าทางเศรษฐกิจที่ควรเกิดในประเทศจึงไหลออกไปอย่างต่อเนื่อง การผลักดันเศรษฐกิจดิจิทัลจึงต้องหันโฟกัสจากการเป็นผู้ใช้ ไปสู่การเป็นผู้สร้าง

ยุทธศาสตร์ใหม่ด้านเศรษฐกิจดิจิทัลที่อยู่ระหว่างจัดทำจึงตั้งเป้าชัดว่าจะพัฒนาทุนมนุษย์ระดับสูงและยกระดับองค์กรสู่ธุรกิจดิจิทัลมูลค่าสูง เพื่อลดการรั่วไหลของมูลค่าไปต่างประเทศ หน่วยงานที่เกี่ยวข้องมอง 5 อุตสาหกรรมว่ามีสิทธิที่จะชนะ ได้แก่ การเงิน การผลิต โลจิสติกส์ ค้าปลีก และเศรษฐกิจสร้างสรรค์หรือคอนเทนต์ พร้อมวางแผนสร้างบุคลากร AI เร่งให้ SMEs ในภาคท่องเที่ยว เกษตร และบริการใช้ AI เพิ่มผลิตภาพ ลงทุนเทคโนโลยีอนาคตอย่างควอนตัมและหุ่นยนต์ อีกด้านมีการตั้งสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ การรวมศูนย์ข้อมูลภาครัฐ และการพัฒนา Thai LLM เพื่อรักษาอธิปไตยด้านภาษาและข้อมูล

บนเวทีโลก ภาคอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์จะมีเวทีสำคัญอย่าง Electronic Circuits World Convention ครั้งที่ 17 ที่ประเทศเป็นเจ้าภาพระหว่างวันที่ 18-20 สิงหาคม 2570 หากเชื่อมโลกวิจัยกับโรงงานได้ทัน ช่วงเวลานี้อาจกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการผลักดันโรงงานอัจฉริยะและเศรษฐกิจดิจิทัลมูลค่าสูง