แม้ในปัจจุบัน ภาคธุรกิจไทยจะตื่นตัวกับการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาปรับใช้งานในองค์กรอย่างเห็นได้ชัด แต่ความจริงที่อยู่เบื้องหลังการลงทุนนั้น กลับสะท้อนให้เห็นถึงช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างความคาดหวังกับผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงในการดำเนินธุรกิจ
จากผลสำรวจการเปลี่ยนผ่านทางดิจิทัลของประเทศไทย ปี 2569 ของดีลอยท์ ประเทศไทย ที่จัดทำต่อเนื่องเป็นปีที่ 6 สะท้อนให้เห็นข้อมูลที่น่าสนใจว่า องค์กรไทยก้าวหน้าในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอย่างรวดเร็ว โดยกลุ่มธุรกิจที่ขยับขึ้นมาอยู่ในระดับขั้นความพร้อมที่เริ่มลดการทำงานแบบแยกส่วนและนำดิจิทัลเข้ามาเชื่อมโยงการทำงานอย่างเป็นระบบ (Becoming Digital) มีสัดส่วนเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดจากร้อยละ 28 เป็นร้อยละ 42 ภายในระยะเวลาเพียงปีเดียว ขณะเดียวกัน สัดส่วนการนำ AI เข้ามาใช้งานในภาพรวมก็พุ่งสูงขึ้นถึงร้อยละ 61 จากปีก่อนหน้าที่อยู่ที่ร้อยละ 47
แต่เมื่อเจาะลึกไปที่ผลลัพธ์ของการนำ AI มาใช้งานจริง กลับพบสถิติที่น่ากังวลอย่างยิ่ง
- 81% ขององค์กรไทย ยังคงติดอยู่เฉพาะในขั้นทดลองหรือทำได้เพียง “โครงการนำร่อง” (Pilot Project) เท่านั้น และมีเพียงร้อยละ 19 ที่สามารถขยายผลการใช้งาน AI ไปสู่หน่วยงานต่าง ๆ ทั่วทั้งองค์กรได้สำเร็จ
- 71% ยอมรับว่าผลลัพธ์ที่ได้จาก AI นั้น บรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้เพียงแค่ “บางส่วน” เท่านั้น
- 9% คือสัดส่วนอันน้อยนิดขององค์กรที่ระบุว่า AI สามารถช่วยสร้างรายได้ใหม่ ๆ ให้แก่ธุรกิจได้จริง ขณะที่ส่วนใหญ่อีกร้อยละ 50 นำ AI มาใช้เพียงเพื่อช่วยลดต้นทุน และร้อยละ 48 ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและผลิตภาพในการทำงานทั่วไปเท่านั้น
คำถามสำคัญคือ อะไรคืออุปสรรคที่ขัดขวางไม่ให้องค์กรไทยก้าวข้ามขีดจำกัดนี้ไปได้?
เมื่อ AI ยังเป็นเรื่องของฝ่ายไอทีจุดเริ่มต้นของความล้มเหลวในการสร้างมูลค่า
ปัญหาเชิงโครงสร้างที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือ องค์กรไทยเกือบร้อยละ 70 ยังคงมองว่าเรื่อง AI เป็นเพียงความรับผิดชอบของฝ่ายไอทีเป็นหลัก แทนที่จะกำหนดให้เรื่องนี้เป็นวาระร่วมกันของทุกฝ่ายในองค์กรที่ต้องช่วยกันขับเคลื่อนเพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ
โรเบิร์ต กัลลาเกอร์ ลีดเดอร์ ด้านเทคโนโลยีสื่อและโทรคมนาคม ดีลอยท์ ประเทศไทย ได้อธิบายถึงช่องว่างนี้ว่า การที่หลายองค์กรยังไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กรได้นั้น มาจากความท้าทายเชิงโครงสร้าง เนื่องจาก AI มักถูกมองว่าเป็นโครงการของฝ่ายไอที มากกว่าจะเป็นวาระสำคัญที่ขับเคลื่อนโดยภาคธุรกิจ
“ตราบใดที่ผู้นำธุรกิจไม่ได้เข้ามามีบทบาทในการกำหนดทิศทางและการประยุกต์ใช้ AI และปล่อยให้ฝ่ายไอทีทำหน้าที่สนับสนุนด้านเทคโนโลยีและผลักดันการนำไปปฏิบัติ ช่องว่างระหว่างความคาดหวังกับผลลัพธ์ก็จะยังคงอยู่” คุณโรเบิร์ต กล่าว
นอกจากนี้ การลงทุนในระยะถัดไปจำเป็นต้องเปลี่ยนบทบาทจากเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ไปสู่ขีดความสามารถเชิงกลยุทธ์ที่ช่วยพลิกโฉมรูปแบบธุรกิจ โดยองค์กรจำเป็นต้องสร้างรากฐานที่เอื้อต่อการใช้ AI ให้เกิดคุณค่าทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพและนำไปใช้ได้จริง การปรับรูปแบบการทำงานให้สอดรับกับ AI และกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน เพื่อที่จะสามารถเชื่อมโยงโครงการ AI ต่าง ๆ ให้ทำงานร่วมกันภายใต้รูปแบบการดำเนินงานเดียวกัน และต่อยอดไปสู่โอกาสในการสร้างแหล่งรายได้ใหม่ ๆ ได้ในระยะยาว
AI สร้างคุณค่ามากกว่าลดต้นทุนไม่ใช่เครื่องมือลดคน
นอกจากนี้ การมองหาผลลัพธ์จากการนำ AI เข้ามาใช้เพียงเพราะต้องการลดพนักงานหรือลดต้นทุนนั้น อาจไม่ใช่แนวทางที่ถูกต้องสำหรับการปลดล็อกมูลค่าที่แท้จริงของเทคโนโลยีนี้
เทวินทร์ ทัศนเจริญ ผู้อำนวยการบริการด้านเทคโนโลยีและการปฏิรูปองค์กร ดีลอยท์ ประเทศไทย ชี้แจงว่า แม้องค์กรที่เริ่มนำ AI มาใช้ก่อน จะสามารถสร้างผลลัพธ์ระยะสั้นจากการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดต้นทุนได้แล้ว แต่หัวใจสำคัญของการสร้างคุณค่าจาก AI ไม่ใช่มองเป็นเพียงเครื่องมือหรือซอฟต์แวร์ใหม่ แต่กำลังนำ AI มาปรับโฉมกระบวนการดำเนินงาน รูปแบบธุรกิจ และจุดเชื่อมต่อกับลูกค้า โดยใช้จุดแข็งของ AI เป็นตัวขับเคลื่อน
“การยกระดับทักษะของบุคลากรเป็นก้าวแรกที่สำคัญ แต่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของสมการเท่านั้น องค์กรที่สามารถสร้างคุณค่าจาก AI ได้อย่างแท้จริง กำลังนำ AI มาปรับโฉมกระบวนการดำเนินงาน รูปแบบธุรกิจ และจุดเชื่อมต่อกับลูกค้า โดยใช้จุดแข็งของ AI เป็นตัวขับเคลื่อน ทั้งนี้ โอกาสสำคัญสำหรับธุรกิจไทยในระยะต่อไป คือการนำ AI มาใช้สร้างประสบการณ์ลูกค้ารูปแบบใหม่ และขับเคลื่อนการเติบโตอย่างก้าวกระโดด” คุณเทวินทร์ เน้นย้ำ
ดังนั้น สิ่งที่องค์กรต้องทำคือการจัดสรรและออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ เพื่อให้มนุษย์และ AI สามารถทำงานร่วมกันและเสริมจุดแข็งของกันและกัน โดยให้มนุษย์มุ่งเน้นไปที่งานที่สร้างมูลค่าสูง ขณะที่ AI ช่วยจัดการงานที่เป็นกิจวัตรและงานที่มีลักษณะซ้ำซ้อน
เปิดโผอุปสรรคสำคัญและบทเรียนจากกลุ่มที่ “รุ่ง” และ “ร่วง”
เมื่อพิจารณาในรายละเอียดพบว่า อุปสรรคหลักที่ฉุดรั้งองค์กรไทยในการนำ AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ประกอบไปด้วย
- การขาดแคลนบุคลากรและทักษะด้านเทคนิค (71%) ซึ่งเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุด อีกทั้งองค์กรไทยส่วนใหญ่ยังจัดการฝึกอบรมด้าน AI ให้กับพนักงานไม่ถึงร้อยละ 30 ของจำนวนพนักงานทั้งหมด
- ความท้าทายในการระบุกรณีการใช้งาน (Use Cases) ที่เหมาะสม (40%)
- ความไม่พร้อมของข้อมูล (38%) และความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI (38%)
หากมองภาพความสำเร็จในประเทศไทย กลุ่มอุตสาหกรรมที่เป็นผู้นำในการนำ AI มาประยุกต์ใช้และประสบความสำเร็จสูงสุด ได้แก่ กลุ่มธุรกิจการเงินการธนาคารและประกันภัย กลุ่มธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค (Retail/Consumer Food/FFG) และกลุ่มผู้ให้บริการโทรศัพท์มือถือ (Telecom) โดยมีการนำ Use Case สำคัญในปัจจุบันอย่าง Hyper Personalization เข้ามาช่วยจับพฤติกรรมหรือกิจกรรมบางอย่างของลูกค้าในเสี้ยววินาที เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาประยุกต์กับประวัติการซื้อ คิด วิเคราะห์ หรือดูในอดีต แล้วเสนอแคมเปญ ผลิตภัณฑ์ หรือข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดผ่านช่องทางที่เหมาะสมที่สุดเพื่อสร้าง Conversion ให้ได้มากที่สุด เช่น การลดช่องว่างให้ธุรกิจประกันภัย ด้วยการเสนอความคุ้มครองในเวลาที่ตรงใจที่สุดของช่วงชีวิต (Life Stage) เช่น เมื่อลูกเพิ่งคลอด ป่วย หรือย้ายงาน รวมถึงการนำ AI เข้ามาช่วยตรวจสอบความเสี่ยงในการพิจารณาปล่อยสินเชื่อของสถาบันการเงินและกลุ่ม Virtual Bank
ในทางตรงกันข้าม กลุ่มธุรกิจที่ยังคงเผชิญความท้าทายคือธุรกิจประเภท B2B ที่ไม่มีการปฏิสัมพันธ์กับผู้บริโภครายย่อยโดยตรง และยังคุ้นเคยกับกระบวนการทำงานแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ กลุ่มธุรกิจโรงพยาบาลและบริการสุขภาพ ก็ยังคงขยับตัวได้ยากเนื่องจากอุปสรรคด้านช่องทางการขายทางตรง ความละเอียดอ่อนของข้อมูล กฎหมายควบคุมความเป็นส่วนตัวอย่าง PDPA และข้อจำกัดทางกฎหมายในการนำข้อมูลผู้ป่วยขึ้นระบบคลาวด์
ในอนาคต ประเทศไทยมีแนวโน้มที่จะเป็นผู้เลือกรับเทคโนโลยีมาปรับใช้ (Adopter) มากกว่าที่จะเป็นผู้คิดค้นนวัตกรรมใหม่ (Innovator) เนื่องจากเรายังคงต้องเช่าใช้เทคโนโลยีจากฝั่งตะวันตกและจีนเป็นหลัก อย่างไรก็ตาม แนวโน้มการลงทุนสร้างคลังข้อมูล (Data Center) ในประเทศไทยที่เพิ่มขึ้นในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา จะเป็นตัวช่วยสำคัญในการลดต้นทุนการประมวลผลข้อมูลในประเทศ และช่วยจัดการข้อจำกัดทางกฎหมายได้ดีขึ้น
ท้ายที่สุดนี้ บทเรียนสำคัญสำหรับองค์กรธุรกิจไทยคือ AI จะไม่สามารถแสดงศักยภาพสูงสุดหรือสร้างเม็ดเงินใหม่ ๆ ให้กับธุรกิจได้เลย ตราบใดที่ผู้นำธุรกิจยังผลักภาระให้เป็นเพียงงานของฝ่ายไอที และยังไม่เริ่มปฏิรูปโครงสร้างเพื่อเปิดทางให้ “คน” และ “เทคโนโลยี” ทำงานร่วมกันได้อย่างแท้จริง
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
Physical AI ไม่ได้แย่งแค่งานออฟฟิศ… แต่มันกำลังจะเปลี่ยนเศรษฐกิจโลก
เนคเทคก้าวสู่ทศวรรษที่ 5 จัด NECTEC ACE 2026 ขับเคลื่อนนวัตกรรมไทยสู่อนาคต
