AI adoption rate แค่ 12% คือหัวใจของวิกฤติผลิตภาพ
AI adoption rate คือสัดส่วนธุรกิจที่นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในกระบวนการทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างมูลค่าใหม่ต่อแรงงานหนึ่งคน การยอมรับและใช้ AI ในระดับต่ำสะท้อนว่าสังคมธุรกิจยังไม่สามารถเปลี่ยนสมการการเติบโตจากการใช้จำนวนแรงงานไปสู่การเพิ่มผลิตภาพต่อคน ส่งผลให้เศรษฐกิจเสี่ยงเติบโตช้าลงในระยะยาวแม้จะมีเทคโนโลยีพร้อมใช้อยู่แล้ว \ ในเวที Thailand Economic Outlook 2027 นักเศรษฐศาสตร์จากธนาคารโลกเปิดตัวเลขตรงไปตรงมาว่า ภาคธุรกิจใช้ AI เพียงราว 12 เปอร์เซ็นต์ ขณะที่ภาคธุรกิจในสหรัฐอเมริกามีการใช้สูงถึง 43 เปอร์เซ็นต์ ตัวเลขนี้ไม่ใช่เพียงสถิติ แต่คือคำตัดสินว่าภาคธุรกิจยังเดินช้ากว่าประเทศพัฒนาแล้วเกือบสี่เท่า แม้จะอยู่ในห่วงโซ่อุปทานของสินค้า AI ก็ตาม ช่องว่างนี้กำลังขยายจากเทคโนโลยีไปสู่ช่องว่างผลิตภาพและความสามารถแข่งขัน
คนลด แรงงานหด เศรษฐกิจโตต่ำ สูตรเดิมใช้ต่อไม่ได้แล้ว
ภาพใหญ่ของเศรษฐกิจตอนนี้คือประชากรและแรงงานลดลง ขณะที่การเติบโตต่ำกว่าศักยภาพต่อเนื่องมากกว่าสิบปี นี่คือกับดักโตต่ำที่ทำให้ปัญหาอื่นอย่างหนี้ครัวเรือนปะทุขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ใช่ต้นเหตุแท้จริง แต่เป็นอาการของรายได้ที่ไม่โตทันต้นทุนการเงิน ถ้ายังใช้สูตรเดิมคือเพิ่มจำนวนคนทำงานหรือขยายพื้นที่ธุรกิจ เศรษฐกิจจะยิ่งติดหล่ม เพราะโครงสร้างประชากรไม่เอื้อให้ทำแบบนั้นอีกต่อไป \ คำถามจึงไม่ใช่จะหาแรงงานเพิ่มจากไหน แต่จะทำอย่างไรให้คนหนึ่งคนสร้างมูลค่ามากขึ้น กวินทร์ เอี่ยมสกุลรัตน์ชี้ชัดว่าเกมเศรษฐกิจต้องเปลี่ยนจาก Growth by Expansion ไปสู่ Growth by Value Creation ผ่าน Productivity per Worker หรือผลิตภาพต่อคนทำงาน หัวใจไม่ใช่การทำงานหนักขึ้น แต่คือการใช้ AI และเทคโนโลยีให้คนหนึ่งคนทำงานที่เคยต้องใช้คนหลายคนได้ ทำงานเสร็จเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสร้างมูลค่าเพิ่ม
ทำไมธุรกิจยังติดกับดัก AI implementation challenges
เมื่อมองลึกลงไป เหตุที่ AI adoption rate ยังต่ำไม่ใช่เพราะไม่มีเทคโนโลยีให้ใช้ แต่เพราะธุรกิจยังมองไม่เห็นทางไปสู่การใช้จริง ธนาคารโลกชี้ว่าปัจจัยหลักคือ ต้นทุน การขาดความรู้และความเข้าใจเชิงประยุกต์ และความกังวลเรื่องความปลอดภัยกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ที่น่ากังวลมากกว่าคือถึง 80 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจยังไม่แน่ใจว่าจะนำ AI มาใช้เพิ่มผลิตภาพอย่างไร การที่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหนทำให้หลายองค์กรหยุดอยู่ที่การทดลองเล็กๆ และมอง AI เป็นของไกลตัวสำหรับบริษัทเทคโนโลยีใหญ่เท่านั้น \ ผลคือเศรษฐกิจเสียโอกาสจากการใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่แล้วเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแข่งขันผ่านผลิตภาพ ธนาคารโลกย้ำว่าหนึ่งในสองเส้นทางสำคัญเพื่อยกระดับผลิตภาพคือการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีโดยเฉพาะ AI ควบคู่กับการแข่งขันที่จัดสรรทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพ ถ้าไม่แก้โจทย์ AI implementation challenges ช่องว่างผลิตภาพระหว่างธุรกิจในตลาดกำลังพัฒนาและตลาดพัฒนาแล้วจะถ่างออกไปเรื่อยๆ
บทบาทรัฐและยุทธศาสตร์ All in AI – AI in All
การรอให้ธุรกิจปรับตัวเองโดยไม่มีกรอบชัดเจนคือความเสี่ยงที่เศรษฐกิจจะติดอยู่ในกับดักโตต่ำถาวร ฝั่งนักเศรษฐศาสตร์และผู้กำหนดนโยบายเห็นตรงกันว่ารัฐต้องสร้างทั้งกรอบยุทธศาสตร์และสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการใช้ AI อย่างจริงจัง Franziska Ohnsorge เสนอสามบทบาทให้รัฐ คือเป็นผู้ใช้งาน AI ในบริการสาธารณะ เป็นผู้กำกับดูแลที่กำหนดกติกาด้านข้อมูลอย่างชัดและไม่ขวางนวัตกรรม และสร้าง Enabling Environment ที่มีทั้งทักษะแรงงาน พลังงานที่มั่นคง และสภาพธุรกิจที่คาดการณ์ได้ \ ด้านสันติธาร เสถียรไทยเสนอให้ยุทธศาสตร์ AI ถูกวางในสองมิติ All in AI คือการทุ่มเทดึงโครงสร้างพื้นฐานและการลงทุนด้าน AI เข้ามาในระบบเศรษฐกิจ ขณะที่ AI in All คือการผลักให้ AI เข้าไปอยู่ในทุกภาคส่วนรวมถึงเศรษฐกิจฐานราก แนวคิดนี้ไม่ใช่คำสวยหรู แต่คือการยอมรับว่าต้องรื้อและเขียนระบบปฏิบัติการของเศรษฐกิจใหม่ตั้งแต่บนลงล่าง
จากหาบเร่ถึง SME ทำไม AI คือทางออกการแข่งขันเศรษฐกิจ
หลายคนยังมอง AI เป็นเรื่องของโรงงานใหญ่และบริษัทเทคโนโลยี แต่แนวคิด AI in All ทำให้ภาพเปลี่ยนไปโดยตรงถึงฐานราก สันติธารยกตัวอย่างการฝัง AI ขนาดเล็กลงในระบบกระเป๋าเงินดิจิทัลบนแอปถุงเงินของพ่อค้าแม่ค้าที่ร่วมโครงการไทยช่วยไทยพลัส เมื่อ AI ช่วยวิเคราะห์ราคาวัตถุดิบ บันทึกยอดขาย และบอกช่วงเวลาทำรายได้ดี พ่อค้าแม่ค้าหาบเร่แผงลอยเริ่มเข้าถึงข้อมูลแบบเดียวกับธุรกิจใหญ่ ข้อมูลจากการทำธุรกิจจึงกลายเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและโอกาสเข้าถึงแหล่งเงินทุน ไม่ใช่เพียงสมุดบัญชีร้าน \ ในภาพของ SME ถ้าเทคโนโลยีช่วยให้ธุรกิจขยายตัวโดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนและจำนวนพนักงานตามสัดส่วน ก็เท่ากับเปิดประตูให้ธุรกิจเล็กสามารถสเกลได้ โดยไม่พึ่งแรงงานเพิ่มมากเท่าเดิม นี่คือจุดเชื่อมระหว่าง AI adoption rate กับ economic competitiveness เมื่อจำนวนคนทำงานเพิ่มไม่ได้ง่าย การเพิ่มผลิตภาพต่อคนผ่าน AI คือเครื่องยนต์ใหม่ที่จะพาเศรษฐกิจหลุดจากกับดักโตต่ำ และยังมีที่ยืนในเวทีโลก
