จาก AI Adoption Trap สู่โจทย์ใหม่เรื่อง Trusted Execution
AI trusted execution คือแนวคิดที่เน้นให้การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในองค์กรเกิดขึ้นอย่างเป็นระบบ โปร่งใส และมีกำกับดูแลที่ชัดเจน เพื่อให้ผลลัพธ์จาก AI เชื่อถือได้ทั้งในเชิงธุรกิจและสังคม ไม่ใช่เพียงการทดลองใช้เครื่องมือ แต่คือการเชื่อมกลยุทธ์ ผู้นำ บุคลากร และข้อมูลเข้าด้วยกันภายใต้กรอบการบริหารและการเปลี่ยนผ่านที่รับผิดชอบต่อทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง ปัญหาที่องค์กรจำนวนมากกำลังเจอไม่ใช่การไม่มี AI แต่คือการติดกับ AI Adoption Trap ใช้เครื่องมือได้ ทดลองโครงการได้ แต่ไม่มีผลลัพธ์ที่ชัดเจนในเชิง Productivity หรือ Business Outcome ผศ ดร นพพร เรืองวานิช ชี้ว่า การมี AI Tools และ Pilots มากขึ้นไม่ได้แปลว่า Transformation จะเกิดขึ้นเอง ความท้าทายจึงขยับจากคำถามว่าใช้ AI หรือยัง ไปสู่คำถามว่าเราลงมือทำอย่างน่าเชื่อถือและขยายผลได้หรือไม่ นี่คือจุดที่แนวคิด AI trusted execution เริ่มสำคัญกว่าการนับว่ามีโครงการ AI กี่ตัว
TBS AIR ในฐานะแพลตฟอร์ม AI readiness platform ที่คิดแบบสหวิทยาการ
ศูนย์ TBS AIR ถูกออกแบบมาไม่ให้เป็นแค่แล็บเทคโนโลยี แต่เป็น AI readiness platform ที่รวมองค์ความรู้ งานวิจัย การประเมินความพร้อม และการกำกับดูแลเข้าด้วยกันภายใต้แนวคิด From AI Ready Organizations to an AI Ready Thailand รศ ดร สุรัตน์ ทีรฆาภิบาล ระบุชัดว่า บทบาทของคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ คือการเตรียมคน พัฒนาผู้นำ และยกระดับองค์กร ไม่ใช่เพียงสอนให้ใช้เครื่องมือ สิ่งที่ทำให้ TBS AIR น่าสนใจกว่าศูนย์ AI ทั่วไปคือการวางตัวเป็นแพลตฟอร์มกลางเชื่อมมหาวิทยาลัยกับภาคธุรกิจ ตั้งแต่ระดับบุคคล องค์กร สังคม ไปจนถึงระดับภูมิภาค ศูนย์นี้ช่วยให้ Board และ C Suite ตัดสินใจเรื่องการลงทุน AI ข้อมูล และเทคโนโลยีได้แม่นยำ พร้อมฝัง enterprise AI governance เข้าไปในกระบวนการคิดตั้งแต่ต้น เมื่อมีโครงสร้างดังกล่าว AI trusted execution จึงไม่ใช่คำสวยหรู แต่เป็นความสามารถเชิงระบบที่องค์กรสามารถตรวจสอบและปรับปรุงได้จริง
กรอบสี่เสาหลัก Research Readiness Leadership Transformation
หัวใจของ TBS AIR คือการเชื่อมสี่เสาหลักเข้าด้วยกันในแพลตฟอร์มเดียว เสาแรก Research คือการผลิตงานวิจัยเชิงประจักษ์เพื่อให้ผู้บริหารตัดสินใจบนข้อมูลที่มีน้ำหนัก ไม่ใช่ตามกระแส เสาที่สอง Readiness คือการพัฒนา AI adoption framework ที่ประเมินได้ว่าองค์กรพร้อมแค่ไหนในการสร้างคุณค่าจาก AI ทั้งในมิติคน กลยุทธ์ และข้อมูล เสาที่สาม Leadership มุ่งสร้างผู้นำที่มองว่า AI เป็น Organizational Capability ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีใหม่ ผู้นำต้องตอบได้ทั้งสามคำถามหลัก AI READY องค์กรพร้อมสร้างคุณค่าหรือไม่ INNOVATION AI จะต่อยอดมูลค่าใหม่ตรงไหน และ RESPONSIBLE TRANSFORMATION ขยายผลด้วยความน่าเชื่อถืออย่างไร เสาสุดท้าย Transformation คือการลงมือเปลี่ยนผ่านอย่างมี enterprise AI governance กำกับ ไม่ให้โครงการ AI กลายเป็นแค่ Pilot ที่จบในห้องทดลอง แต่เชื่อมกับเป้าหมายธุรกิจและตัวชี้วัดอย่างต่อเนื่อง
The 2026 AI in Asia Index ชี้โจทย์ใหม่คือการลงมือทำไม่ใช่แค่รู้จัก AI
รายงาน The 2026 AI in Asia Index Thailand ที่ TBS AIR เปิดตัวมีเป้าหมายชัดเจน ไม่ได้ต้องการสร้างอันดับประเทศ แต่ต้องการให้ผู้บริหารเห็นภาพความสามารถด้าน AI Transformation ขององค์กรตนเองเมื่อเทียบกับตลาดที่ทำธุรกิจด้วย นายธนพงศ์พรรณ ธัญญรัตตกุล อธิบายว่ารายงานนี้ใช้ข้อมูลจากผู้บริหารระดับสูงกว่า 4,120 คนใน 10 ตลาดสำคัญในเอเชีย เพื่อสกัดเป็น Insight ที่นำไปใช้ปฏิบัติได้จริง ผลวิจัยสะท้อนอย่างตรงไปตรงมาว่า ความท้าทายสำคัญในปัจจุบันไม่ใช่เรื่อง Awareness อีกต่อไป แต่คือ Execution ให้เห็นผลลัพธ์ ผลนี้สอดรับกับภาพที่หลายองค์กรมีโครงการ AI จำนวนมากแต่ไม่สามารถ scale ให้ครอบคลุมทั้งองค์กรได้ การที่ TBS AIR นำงานวิจัยมาวางไว้ในแพลตฟอร์มเดียวกับการประเมินความพร้อมและการกำกับดูแล ทำให้การผลักดัน AI trusted execution ไม่ใช่เรื่องความรู้สึก แต่มีหลักฐานรองรับให้เห็นว่าต้องปรับตรงไหนก่อนเพื่อก้าวข้าม AI Adoption Trap
ทำไมอนาคตองค์กรต้องเริ่มที่การจัดการความรู้และประเมินขีดความสามารถ AI
หากดูจากทิศทางของ TBS AIR จะเห็นชัดว่าองค์กรที่ต้องการเติบโตในยุค AI ไม่อาจพึ่งผู้นำคนเดียวหรือทีม IT เล็กๆ ได้อีกต่อไป สิ่งที่จำเป็นคือแพลตฟอร์มกลางด้านการจัดการความรู้ ที่เก็บรวมงานวิจัย กรอบการประเมิน และแนวทาง enterprise AI governance ให้ทุกระดับในองค์กรเข้าถึงและใช้ตัดสินใจร่วมกัน การมีศูนย์เดียวที่เชื่อม Research Readiness Leadership และ Transformation ทำให้องค์กรวัดและพัฒนา AI capability ได้ต่อเนื่อง ไม่ใช่ตัดสินจากโครงการเดี่ยว มุมมองที่ควรกล้าพูดคือ องค์กรที่ยังคิดว่า AI เท่ากับการซื้อเครื่องมือกำลังเสี่ยงล้าหลังอย่างรวดเร็ว เพราะคู่แข่งจะไม่แข่งกันด้วยจำนวนโมเดล แต่แข่งกันด้วยความสามารถในการเปลี่ยน AI ให้เป็น Productivity Innovation และ Trust ตามที่ รศ ดร สุรัตน์ กล่าวไว้ คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ใช้ AI หรือยัง แต่คือเราพร้อมและมีแพลตฟอร์มรองรับการเปลี่ยนผ่านสู่ trusted execution แล้วหรือไม่
