AI Scalability Challenge: โจทย์ใหญ่ที่องค์กรไทยต้องก้าวข้าม เพื่อปลดล็อกศักยภาพธุรกิจด้วยปัญญาประดิษฐ์  

การประสบความสำเร็จใน AI Scalability องค์กรต้องให้ความสำคัญกับ ‘คน กระบวนการ และเทคโนโลยี’ มากกว่าแค่การปรับใช้เทคโนโลยี   

ปัจจุบัน บริษัทชั้นนำของประเทศต่างยกระดับแผนงานด้าน AI Transformation ให้เป็นวาระสำคัญระดับองค์กร แต่การมี “AI” อยู่ในแผนกลยุทธ์ไม่ได้รับประกันว่าองค์กรจะ “ขับเคลื่อนด้วย AI” ได้อย่างแท้จริง การเปลี่ยนผ่านด้านเทคโนโลยีในระดับองค์กรต้องอาศัยความพร้อมที่สมดุลใน คน กระบวนการ และเทคโนโลยี เพื่อรองรับการ ขยายขอบเขตการใช้งาน AI (Scalability) ได้อย่างมีประสิทธิภาพและต่อเนื่องทั่วทั้งองค์กร 

แม้องค์กรไทยจำนวนมากจะเริ่มปรับใช้ AI แล้วในหลายฟังก์ชัน แต่การใช้งานยังคงจำกัดอยู่ในกรอบของการเพิ่มประสิทธิภาพและการลดต้นทุนเป็นหลัก ทั้งที่ “คุณค่าของ AI (AI Value)” จะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อองค์กรสามารถขยายการใช้งานให้ครอบคลุมทั้งระบบ (Scalability) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสู่ การสร้างนวัตกรรม เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน และเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารความเสี่ยงระดับองค์กรอย่างแท้จริง 

แม้องค์กรเริ่มใช้ AI แล้ว…แต่ส่วนใหญ่ติดที่ไม่สามารถ Scale   

ผลสำรวจ “Thailand’s AI-Driven Leardership Report 2025” (โดยบริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน), บริษัท เดอะสแตนดาร์ด จำกัด และบริษัท ซอส สกิลส์ จำกัด) ซึ่งเก็บข้อมูลจากองค์กรธุรกิจชั้นนำกว่า 100 แห่งทั่วประเทศ สะท้อนภาพรวมของการปรับใช้ AI ในภาคธุรกิจไทยอย่างเป็นระบบ 

ผลสำรวจพบว่า:  

• องค์กรไทยกว่า 97% เริ่มปรับใช้ AI  แล้ว  

• กว่าครึ่งขององค์กรที่ปรับใช้ AI ยังอยู่ระหว่างทดลองใช้งาน (Pilot Project)  

• ในขณะที่ 16% อยู่ในขั้นตอนการศึกษาและประเมิน Use Cases 

• มีเพียง 29% เท่านั้นที่สามารถขยายผล (Scale) การใช้งาน AI ในองค์กร 

ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนว่าองค์กรไทยส่วนใหญ่ให้ความสำคัญและเริ่มปรับใช้ AI ในองค์กร แต่ยังไม่สามารถเชื่อมโยงให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบการทำงานหลักได้อย่างเต็มรูปแบบ 

ผลสำรวจนี้ส่งสัญญาณบวกชัดเจนแล้วว่า AI กำลังถูกยกระดับจาก “โครงการเชิงเทคนิค (Technical Project)” สู่ “วาระเชิงกลยุทธ์ (Strategic Agenda)” ที่้ระดับผู้บริหารองค์กรให้ความสนใจ  

จาก “การเพิ่มประสิทธิภาพ” สู่ “การสร้างคุณค่าด้วย AI” 

แม้องค์กรไทยส่วนใหญ่เริ่มปรับใช้ AI ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา แต่เป้าหมายหลักในปัจจุบันยังคงมุ่งไปที่การยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงานและการลดต้นทุน (Operational Efficiency & Cost Reduction) ซึ่งถือเป็น “ก้าวแรก” ของการเดินทางสู่ AI Transformation 

หมุดหมายต่อไป ของ AI Transformation ในองค์กร คือ การขยายบทบาทของ AI จากเครื่องมือช่วยงาน ไปสู่ “กลไกขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กร” โดยมีเป้าหมายสำคัญ 4 ประการ คือ 

1. เพิ่ม Productivity และศักยภาพของบุคลากรในทุกระดับ 

2. บูรณาการ AI เข้ากับธุรกิจหลัก (Integrated in Core Business) เพื่อสร้างกระบวนการที่ฉลาดและยืดหยุ่น 

3. สร้างนวัตกรรม (Create Innovation) ผ่านผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ 

4. ยกระดับการตัดสินใจ (AI-Driven Decision-Making) ด้วยข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึกแบบเรียลไทม์ 

โลก AI กำลังยืนอยู่บนจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ —  จากการ “ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ” ไปสู่การ “ใช้ AI เพื่อสร้างคุณค่าอย่างแท้จริง” และองค์กรจะต้องเลือกว่าตนเองจะเป็น “องค์กรที่ทำได้เพียงปรับใช้ AI” หรือ “องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างแท้จริง” 

People: เมื่อความเข้าใจและทักษะ คือ จุดเริ่มต้น AI Transformation ในองค์กร 

แม้ผู้นำองค์กรจะตระหนักถึงความสำคัญของ AI มากขึ้น แต่การขับเคลื่อนให้ AI ทำงานได้จริงในระดับองค์กรยังเผชิญข้อจำกัดจาก “ช่องว่างด้านคนและทักษะ” 

ผลสำรวจชี้ว่า 

• 40% ของโครงการ AI ในไทยถูกนำโดยฝ่าย IT หรือ CIO/CTO 

• มีเพียง 11% เท่านั้น ที่มีผู้นำเฉพาะด้าน AI (เช่น Chief AI Officer หรือ AI Strategy Team) 

ผลสำรวจนี้สะท้อนให้เห็นว่า ความสำเร็จของการใช้ AI จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อ “ผู้นำ” และ “บุคลากร” เข้าใจทิศทางเดียวกัน เพราะทักษะทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรต้องมีผู้นำที่สามารถเชื่อมโยงมิติของกลยุทธ์ ธุรกิจ และเทคโนโลยีเข้าด้วยกันอย่างสมดุล 

Process: การบริหารจัดการ คือเครื่องมือขยายผล 

แม้องค์กรส่วนใหญ่จะนำ AI มาใช้เพื่อยกระดับประสิทธิภาพ แต่การขยายผลให้ครอบคลุมทั่วทั้งองค์กรจำเป็นต้องมี “Governance (ระบบกำกับดูแลการใช้ AI ที่ดีในองค์กร)” ที่โปร่งใสและยืดหยุ่นสำหรับการรองรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว 

ผลสำรวจพบว่ามีเพียง 15% ขององค์กรไทย ที่มีกรอบการกำกับดูแลด้าน AI ที่ชัดเจน ในขณะที่ 40% ยังอยู่ระหว่างพัฒนา และ 18% อ้างอิงแนวทางจาก Third-party Guidelines แต่ประเด็นที่น่าสนใจ คือ 30% ขององค์กรที่ตอบแบบสอบถามระบุว่า การบริหารความเสี่ยงด้าน AI ยังไม่ใช่เรื่องสำคัญเร่งด่วนขององค์กร  

บลูบิคชี้ว่า องค์กรที่ขาดการกำกับดูแลการใช้ AI มักนำไปสู่ความเสี่ยงหลัก ๆ ดังนี้ 

1. การปฏิบัติตามกฎหมายและหลักจริยธรรมด้านข้อมูล (Regulatory Compliance) 

2. ความเชื่อมั่นจากลูกค้า (Customer Trust) 

3. ความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล (Cybersecurity) 

นับจากนี้ Governance จะเป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ดังนั้น องค์กรที่ต้องการขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างแท้จริงเป็นต้องให้ความสำคัญกับ Governance ตั้งแต่ริเริ่มโครงการด้าน AI ซึ่งครอบคลุมทั้งด้านการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governmance), การบริหารความเสี่ยง (Risk Management), และการปฏิบัติตามกฎหมายและข้อกำหนด (Regulartory Alignment)  

นอกจากนี้ อีกหนึ่งข้อจำกัดของการเปลี่ยนผ่านองค์กรด้วย AI คือ การวัดผลความสำเร็จ เพราะองค์กรส่วนใหญ่ยังคงประเมินความสำเร็จของ AI จากอัตราการเพิ่มผลิตภาพ (Productivity) และผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment – ROI) ขณะที่ประสบการณ์ลูกค้า นวัตกรรม และการปฏิบัติตามกฎหมายยังคงเป็นลำดับรองลงมา 

การวัดผล “คุณค่าของ AI” ควรพิจารณาในมิติอื่นด้วย เช่น ประสบการณ์ผู้บริโภค (Customer Experience), การยอมรับและการนำไปใช้ของพนักงาน (Employee Adoption) และศักยภาพในการสร้างนวัตกรรมใหม่ (Innovation Impact) เป็นต้น ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์เชิงคุณค่า (Value Creation) มากกว่าการให้นำ้หนักกับผลลัพธ์ทางการเงินที่อาจวัดผลยากหรือต้องใช้ระยะในการแสดงผลนาน 

Technology: AI พลิกบทบาทจาก เครื่องมือ สู่กลไกสร้างขีดความสามารถหลักขององค์กร 

แม้เทคโนโลยีเป็นปัจจัยที่องค์กรไทยให้ความสำคัญและขยายตัวมากที่สุด แต่ในขณะเดียวกันส่วนใหญ่ยังต้องพึ่งพาเทคโนโลยีภายนอก  

การพึ่งพาเทคโนโลยีจากภายนอกช่วยให้องค์กรเริ่มต้นได้เร็ว แต่ในระยะยาวอาจทำให้องค์กรขาด “ขีดความสามารถหลัก (Core Capability)” ในการต่อยอดและควบคุมคุณภาพโมเดลได้เอง 

บลูบิคแนะนำให้องค์กรสร้าง Core AI Capabilities ของตนเอง ผ่าน 4 แนวทางดังนี้: 

1. National infrastructure Ownership: ประเทศไทยควรมีโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีระดับประเทศ (Infrastructure) เป็นของตนเองเพื่อรักษาอธิปไตยทางเทคโนโลยี อาทิ Data Storage  และ AI Model Infrastructure เป็นต้น หรือเพิ่มเงื่อนไขการควบคุมข้อมูลสำหรับการใช้บริการด้านโครงสร้างพื้นฐานของบุคคลที่สาม ในกรณีฉุกเฉิน เช่น ภาวะสงครามหรือวิกฤตการณ์ต่าง ๆ   

2. Foundation Model Development: การพัฒนา Large Language Model (LLM) เพื่อแข่งขันกับต่างประเทศอาจไม่คุ้ม แต่องค์กรไทยสามารถสร้าง Small Language Model ที่ตอบโจทย์ตลาดนิช (Niche Market) และส่งเสริมการใช้ Open-Source Frameworks ในบางส่วนเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและลดต้นทุนการพัฒนา 

3. Model Customization: องค์กรควรมีขีดความสามารถ (Capability) ในการ Fine-Tune และปรับโมเดลให้เหมาะกับภาษาและบริบทของประเทศ นอกจากนี้การปรับแต่งเพิ่มเติมยังช่วยสร้างความแตกต่างและตอบโจทย์ธุรกิจหรือความต้องการเฉพาะขององค์กรได้ 

4. AI Application Integration: นอกเหนือจากการพึ่งพาโซลูชันสำเร็จรูปแล้ว องค์กรควรสร้าง AI Applications ที่ฝังในกระบวนการธุรกิจเอง เพราะการพัฒนาด้วยเองจะช่วยสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์และความยืดหยุ่นให้องค์กร 

องค์กรที่สามารถยกระดับขีดความสามารถด้าน AI ได้จากภายใน จะไม่เพียง “ใช้เทคโนโลยีได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ” แต่จะ “ขับเคลื่อนองค์กรด้วยเทคโนโลยี” ได้อย่างยั่งยืนอีกด้วย  

บทสรุป: จากการเริ่มต้นใช้ สู่การบูรณาการอย่างแท้จริง 

จากผลสำรวจนี้สะท้อนให้เห็นว่า แม้องค์กรไทยส่วนใหญ่เข้าสู่กระบวนการ “ปรับใช้ AI” แล้ว แต่ความท้าทายที่องค์กรต้องก้าวข้ามให้ได้ คือ “Scalability เพื่อทำให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบองค์กรในทุกมิติ ครอบคลุมตั้งแต่ คน กระบวนการ และ เทคโนโลยี 

การเดินทางขององค์กรไทยในยุค AI จึงไม่จบที่การเริ่มต้น แต่เพิ่งเป็นปฐมบทของการบูรณาการ ที่ต้องอาศัยการทำงานร่วมกันของทุกภาคส่วน ตั้งแต่ผู้นำที่กล้ากำหนดทิศทาง ไปจนถึงบุคลากรที่พร้อมปรับตัว และระบบเทคโนโลยีที่สามารถรองรับการเติบโตในระยะยาว 

AI Transformation ที่แท้จริงไม่ได้วัดเพียงจำนวนโครงการ หรือผลตอบแทนจากการลงทุนในเทคโนโลยี  แต่คือความสามารถขององค์กรในการ เชื่อมโยงคน กระบวนการ และเทคโนโลยีเข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ  เพื่อสร้างคุณค่าทำให้ “องค์กรสามารถขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแท้จริง”