AI readiness องค์กรไทย: ใช้เยอะ แต่ยังแค่ระดับ Aware
ภาวะ AI readiness องค์กร หมายถึงระดับความพร้อมขององค์กรในการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจและคุณค่าต่อสังคมอย่างเป็นระบบ ครอบคลุมทั้งยุทธศาสตร์ ข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน บุคลากร เทคโนโลยี และธรรมาภิบาล เพื่อให้การใช้ AI มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย โปร่งใส และให้ผลตอบแทนคุ้มค่าต่อการลงทุนและความเสี่ยงที่เกิดขึ้น ข้อเท็จจริงที่ควรกระตุกต่อมคิดคือ ปัจจุบัน 53.7% ขององค์กรนำ AI มาใช้งานแล้ว ขณะที่อีก 36.6% มีแผนจะใช้ และเพียง 9.8% ที่ยังไม่มีแผนใช้เลย หากมองแค่ตัวเลขการใช้ เราอาจคิดว่าองค์กรไทยเดินหน้าเข้าสู่ยุค AI อย่างมั่นคง แต่เมื่อเจาะลึกเฉพาะองค์กรที่ใช้จริง 308 แห่ง คะแนนความพร้อมเฉลี่ยกลับอยู่เพียง 40.0% หรือระดับ AI Aware ซึ่งสะท้อนว่าหลายองค์กรกำลังใช้ AI ด้วยฐานที่ยังไม่มั่นคง ไม่ได้มีระบบรองรับครบวงจรตั้งแต่ข้อมูล สถาปัตยกรรมระบบ ไปจนถึงธรรมาภิบาลและการบริหารความเสี่ยง แนวโน้มนี้เกิดขึ้นในช่วงที่การใช้ Generative AI และ Agentic AI แพร่หลายอย่างรวดเร็ว ทำให้สปีดการนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในงานวิ่งแซงสปีดการจัดระเบียบภายในองค์กรและการวางกรอบกำกับดูแลที่ชัดเจน จึงไม่แปลกที่คำถามเรื่องการใช้ AI ประสิทธิภาพและความคุ้มจะดังขึ้นเรื่อย ๆ
ปริศนา ROI ปัญญาประดิษฐ์: ใช้ก่อนแล้วค่อยถามว่าคุ้มไหม
หัวใจของปัญหาการใช้ AI ประสิทธิภาพในองค์กรไทย ไม่ได้อยู่ที่จำนวนโปรเจกต์หรือเครื่องมือที่ติดตั้ง แต่อยู่ที่คำถามง่าย ๆ ว่า “ใช้แล้วเกิดผลจริงหรือไม่” ผลสำรวจชี้ชัดว่า ในกลุ่มองค์กรที่ใช้ AI แล้ว มีถึง 86.4% ที่ยังตอบไม่ได้ว่าได้ผลลัพธ์อะไรจากการใช้งาน โดย 49.4% ไม่เคยวัดผลเลย และ 37.0% อยู่ระหว่างเก็บข้อมูล มีเพียง 13.6% เท่านั้นที่วัดผลแล้วและพบผลลัพธ์เชิงบวกอย่างชัดเจน คำพูดจากผลสำรวจที่น่าจดจำคือ “องค์กรที่ใช้ AI แล้วถึง 86.4% ยังตอบไม่ได้ว่าได้ผลลัพธ์อะไรจากการใช้งาน” ซึ่งตีแสกหน้าวิธีคิดแบบทดลองใช้ไปก่อนแล้วค่อยว่าทีหลัง ที่สำคัญ สิ่งที่พิสูจน์ได้ชัดเจนยังจำกัดอยู่ที่การลดต้นทุนและระยะเวลาทำงาน ขณะที่การเพิ่มรายได้หรือส่วนแบ่งตลาดยังไม่อาจยืนยันอย่างเป็นรูปธรรม สถานการณ์นี้สะท้อนว่าองค์กรจำนวนมากนำ AI มาใช้โดยไม่มีกรอบคิดเรื่อง ROI ปัญญาประดิษฐ์ที่ชัดเจน ไม่มีการกำหนดตัวชี้วัดตั้งแต่ต้น และไม่ผูกการใช้ AI เข้ากับเป้าหมายธุรกิจอย่างแน่นแฟ้น
ธรรมาภิบาล AI: ช่องว่างที่เสี่ยงมากกว่าที่ผู้นำคิด
เมื่อพูดถึงธรรมาภิบาล AI หลายองค์กรยังมองว่าเป็นเรื่องไกลตัวหรือเป็นภาระ แต่ผลสำรวจบอกตรงกันว่าด้านนี้คือจุดอ่อนที่สุดของทุกขนาดธุรกิจ แม้แต่องค์กรใหญ่ที่มีทรัพยากรมากก็ยังติดกับดักเดียวกัน ตัวเลขที่น่าห่วงคือ 73.4% ขององค์กรยังไม่นำหลัก AI Ethics มาประยุกต์ใช้ และ 46.2% ยังไม่มีการประเมินความเสี่ยงหรือระบบกำกับดูแลจากการใช้ AI เลย ตรงกันข้าม กลุ่มธนาคารกลับเป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่า “กรอบกำกับดูแลที่ชัดเจนไม่ได้ทำให้ใช้ AI ช้าลง แต่ทำให้ใช้ได้มั่นใจขึ้น” เพราะมีคะแนนความพร้อมเฉลี่ยสูงถึง 70.7% อยู่ในระดับ Ready และมีคะแนนด้านธรรมาภิบาลสูงถึง 81.2% ในขณะที่สถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคารมีคะแนนความพร้อมเฉลี่ยเพียง 22.8% เท่านั้น ช่องว่างนี้สะท้อนว่าการเข้าถึงเครื่องมือไม่เพียงพอ หากปราศจากนโยบาย AI Governance ที่เป็นรูปธรรม ความเสี่ยงด้านข้อมูล อคติ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบจะทวีขึ้น พร้อมบั่นทอนความเชื่อมั่นทั้งภายในและภายนอกองค์กร
จากคนสู่องค์กร: ทำไม AI readiness เริ่มที่ทัศนคติและทักษะ
แม้ผลสำรวจสะท้อนช่องว่างด้านเทคโนโลยีและธรรมาภิบาล แต่สุดท้ายปัจจัยชี้ขาดว่าองค์กรจะใช้ AI ได้คุ้มหรือไม่คือ “คน” ผู้นำจากภาครัฐและธุรกิจเห็นตรงกันว่าหากคนไม่พร้อม ต่อให้ระบบพร้อมก็ไม่เกิดคุณค่า งานสัมมนา Mastering AI Beyond Borders ถูกจัดขึ้นเพื่อเชื่อมความร่วมมือจากภาครัฐ ภาคธุรกิจ ภาคการศึกษา และเทคโนโลยี เพื่อเตรียมคน องค์กร เมือง และระบบนิเวศให้พร้อมนำ AI ไปใช้สร้างผลลัพธ์จริง เสียงสะท้อนที่ตรงไปตรงมาที่สุดคือประโยคว่า “AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่คนที่ไม่ฉลาด แต่จะเข้ามาแทนที่คนที่ไม่ยอมพัฒนาตนเองแล้ว” ซึ่งชี้ว่าอันตรายไม่ได้อยู่ที่ AI แต่คือการหยุดเรียนรู้ของคนทำงาน อีกคำแนะนำสำคัญคือแนวคิด “รู้ AI รู้ I am ใช้ปัญญา สร้างปัญญา” ที่เน้นให้มนุษย์ตระหนักทั้งข้อดีและข้อเสี่ยงของ AI รู้จักจุดแข็งมนุษย์ที่เทคโนโลยีแทนไม่ได้ และใช้ปัญญาประดิษฐ์เสริมสร้างปัญญามนุษย์ไปพร้อมกับการใช้ปัญญามนุษย์กำกับ AI หากคนในองค์กรยังมอง AI เป็นของน่ากลัวหรือเป็นเวทมนตร์ การวางยุทธศาสตร์ การวัด ROI และการสร้างธรรมาภิบาลก็ยากจะลงหลักปักฐาน
บทสรุปเชิงยุทธศาสตร์: ใช้ AI ให้คุ้ม ต้องคุมทั้งคน ระบบ และธรรมาภิบาล
ภาพรวมวันนี้คือ เราเห็นการนำ AI ไปใช้เพิ่มขึ้น 3 เท่าจากการสำรวจก่อนหน้า แต่ระดับความพร้อมเฉลี่ยยังอยู่เพียงขั้นรับรู้ ทดลอง และกระจายตัวไม่เท่ากันระหว่างอุตสาหกรรม เป้าหมายของประเทศจึงไม่ควรหยุดแค่การผลักดันให้ทุกองค์กรมี AI ใช้ แต่ต้องทำให้องค์กรขยับจากการทดลองไปสู่การใช้ AI ที่สร้าง productivity business value และ public value ภายใต้กรอบธรรมาภิบาลที่เหมาะสม ข้อเสนอเชิงนโยบายที่ถูกหยิบขึ้นมามีทั้ง National AI Governance Pack เพื่อให้ทุกองค์กรมีมาตรการพื้นฐานด้าน AI Policy การจัดระดับความเสี่ยง การกำกับข้อมูล โมเดล และการกำกับโดยมนุษย์ Sectoral AI Readiness Clinics ที่ลงไปช่วยอุตสาหกรรมที่พร้อมต่ำด้วย Playbook use case การเตรียมข้อมูล และการวัดผล ROI รวมถึง AI Value Enabler ที่สนับสนุน SME และองค์กรขนาดกลางด้วย Sandbox Shared Datasets และโปรแกรมพัฒนาผู้นำให้เข้าใจ AI อย่างลึกซึ้ง หากผู้นำยังมอง AI เป็นเพียงของใหม่ให้ต้องตามเทรนด์ แทนที่จะเป็นเครื่องมือเชิงยุทธศาสตร์ที่ต้องคุมทั้งคน ระบบ และธรรมาภิบาล ปรากฏการณ์ “ใช้เยอะแต่ไม่รู้ว่าคุ้มไหม” จะยังอยู่กับเราไปอีกนาน การตัดสินใจวันนี้จึงไม่ใช่แค่จะใช้ AI หรือไม่ แต่คือจะใช้แบบมีสติ วัดผลได้ และรับผิดชอบต่อคนและสังคมอย่างไร
