องค์กรไทยใช้ AI แล้วกว่าครึ่ง แต่ 86% ยังบอกไม่ได้ว่าได้ผลอะไร

ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) ภายใต้ สวทช. เผยแพร่ผลสำรวจความพร้อมด้านปัญญาประดิษฐ์ขององค์กรไทยเมื่อต้นเดือนกันยายน 2569 โดยเก็บข้อมูลจาก 574 องค์กรทั้งภาครัฐและเอกชนใน 10 กลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมาย สอดคล้องกับแผนปฏิบัติการด้าน AI แห่งชาติ

ผลที่โดดเด่นคือ 53.7% ขององค์กรใช้ AI แล้ว อีก 36.6% มีแผนจะใช้ และมีเพียง 9.8% ที่ยังไม่มีแผน สัดส่วนผู้ใช้เพิ่มขึ้นราวสามเท่าจากปี 2567 ขนาดองค์กรยังเป็นตัวแบ่งที่ชัด องค์กรขนาดใหญ่ใช้แล้ว 67.2% ขนาดกลาง 48.5% และขนาดเล็ก 43.8%

แต่เมื่อดูเฉพาะ 308 องค์กรที่ใช้ AI อยู่ คะแนนความพร้อมเฉลี่ยอยู่ที่ 40.0% ซึ่งจัดอยู่ในระดับ “AI Aware” หรือแค่รับรู้ ตัวเลขนี้ต่ำกว่าดัชนีปี 2567 ที่ 55.1% แต่ผู้จัดทำอธิบายว่าเป็นเพราะกลุ่มผู้ใช้ใหม่ขยายตัวมาก ไม่ได้แปลว่าความพร้อมลดลง

ตัวเลขที่ควรหยุดอ่านช้า ๆ คือ 86.4% ขององค์กรที่ใช้ AI ยังระบุผลลัพธ์ที่ได้ไม่ได้ ในจำนวนนี้ 49.4% ไม่เคยวัดผลเลย และ 37.0% ยังอยู่ระหว่างเก็บข้อมูล มีเพียง 13.6% ที่วัดผลแล้วและเห็นผลบวกชัดเจน

คุณค่าที่พิสูจน์ได้ส่วนใหญ่อยู่ที่การลดต้นทุนและลดเวลา ส่วนผลต่อรายได้หรือส่วนแบ่งตลาดยังไม่มีหลักฐานชัด พูดอีกแบบคือองค์กรไทยใช้ AI เพื่อทำงานเดิมให้เร็วขึ้น มากกว่าใช้สร้างรายได้ใหม่

ภาพนี้สอดคล้องกับผลสำรวจ UOB Business Outlook Study 2026 ครึ่งปีแรก ที่สำรวจเจ้าของธุรกิจและผู้บริหารไทย 265 ราย พบว่า SME ไทยที่สำรวจกว่า 70% กำลังนำ AI มาใช้ และในกลุ่มผู้ใช้ 58% รายงานว่าต้นทุนลดลง ส่วน 44% รายงานว่าผลิตภาพดีขึ้น ทั้งสองแหล่งชี้ไปทางเดียวกันว่าประโยชน์ที่เห็นตอนนี้คือฝั่งประสิทธิภาพ

Generative AI ถูกใช้มากที่สุดในงานการตลาด การขาย และบริการลูกค้า (74.7% ของผู้ใช้) ตามด้วยงานวางกลยุทธ์องค์กร (69.8%) และการพัฒนาผลิตภัณฑ์หรืองานวิจัย (68.8%) ส่วน Agentic AI หรือ AI ที่ลงมือทำงานแทนได้หลายขั้นตอน มีผู้ใช้แล้ว 26.0%

เมื่อแยกความพร้อมเป็นห้าด้าน ด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานได้คะแนนสูงสุด 51.0% ตามด้วยบุคลากร 45.9% กลยุทธ์ 41.8% เทคโนโลยี 32.2% และธรรมาภิบาลต่ำสุดที่ 28.9% แม้ 64.0% ขององค์กรจะมีระบบจัดเก็บข้อมูล แต่มีเพียง 40.8% ที่มีข้อมูลพร้อมใช้กับ AI

ในระดับอุตสาหกรรม ธนาคารเป็นกลุ่มเดียวที่อยู่ระดับ “พร้อม” ด้วยคะแนน 70.7% และได้คะแนนธรรมาภิบาลสูงถึง 81.2% ขณะที่สถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคารเฉลี่ยเพียง 22.8% ช่องว่างนี้บอกว่าการมีกฎเกณฑ์กำกับเข้มช่วยผลักให้องค์กรวางระบบดูแล AI อย่างจริงจัง

ผู้อ่านอาจสงสัยว่าทำไม UOB บอกว่า SME ไทยใช้ AI กว่า 70% แต่ NECTEC พบว่าองค์กรขนาดเล็กใช้เพียง 43.8% คำตอบคือทั้งสองสำรวจคนละกลุ่ม คนละขนาดตัวอย่าง และน่าจะนิยามคำว่า “ใช้ AI” ต่างกัน การสำรวจหนึ่งอาจนับการใช้แชตบอตทั่วไปในงานประจำวัน อีกการสำรวจอาจหมายถึงการนำมาใช้ในกระบวนการขององค์กร

สิ่งที่ควรจับจากทั้งสองแหล่งจึงไม่ใช่ตัวเลขที่แน่นอน แต่เป็นทิศทางร่วม คือการใช้งานขยายตัวเร็ว ผลลัพธ์ที่วัดได้ยังอยู่ฝั่งต้นทุนและเวลา และระบบกำกับดูแลยังตามไม่ทัน

ในมุมของเรา ปัญหาของธุรกิจไทยส่วนใหญ่ไม่ใช่การเข้าไม่ถึงเครื่องมือ แต่คือการเริ่มใช้โดยไม่ได้ตั้งตัวชี้วัดไว้ก่อน เมื่อไม่มีตัวเลขก่อนเริ่ม ก็ไม่มีทางรู้ว่าดีขึ้นจริงหรือไม่ และยากจะตัดสินใจว่าควรลงทุนต่อ

งานที่เหมาะเริ่มก่อนคืองานที่วัดง่ายและทำซ้ำบ่อย เช่น การตอบคำถามลูกค้าที่ซ้ำกัน การร่างคำบรรยายสินค้า หรือการสรุปรายงาน งานเหล่านี้ตรงกับหมวดการตลาดและบริการลูกค้าที่ผลสำรวจพบว่ามีการใช้สูงสุด และวัดผลเป็นเวลาที่ประหยัดได้ชัดเจน

ด้านธรรมาภิบาลซึ่งเป็นจุดอ่อนที่สุด ธุรกิจขนาดเล็กไม่จำเป็นต้องมีนโยบายหนาเป็นเล่ม แต่ควรมีกติกาขั้นต่ำ เช่น ข้อมูลลูกค้าแบบไหนห้ามใส่ในเครื่องมือ AI ใครต้องตรวจงานก่อนเผยแพร่ และเครื่องมือไหนที่อนุญาตให้ใช้ เพราะเรื่องนี้เกี่ยวข้องกับ PDPA โดยตรง

NECTEC เสนอให้มีชุดเครื่องมือธรรมาภิบาล AI ระดับชาติ คลินิกความพร้อมรายอุตสาหกรรม และกลไกช่วย SME ระหว่างรอการสนับสนุนจากภาครัฐ ธุรกิจเริ่มเองได้ตามนี้

สิ่งสำคัญคือเริ่มเล็กแต่วัดได้ โครงการ AI ที่มีตัวเลขก่อนและหลังชัดเจนแม้เพียงงานเดียว มีประโยชน์ต่อการตัดสินใจมากกว่าการเปิดใช้เครื่องมือหลายตัวพร้อมกันโดยไม่รู้ว่าตัวไหนได้ผล

• เลือกงาน 1–2 อย่างที่ทำซ้ำบ่อยและวัดเวลาได้ แล้วจดตัวเลขก่อนเริ่ม
• กำหนดตัวชี้วัดที่ชัด เช่น เวลาตอบลูกค้า ต้นทุนต่อชิ้นงาน หรือจำนวนงานต่อสัปดาห์
• เขียนกติกาการใช้ AI หนึ่งหน้า ครอบคลุมข้อมูลต้องห้ามและการตรวจทาน
• จัดระเบียบข้อมูลที่มีอยู่ให้ค้นหาและใช้ซ้ำได้ ก่อนลงทุนเครื่องมือราคาแพง
• ทบทวนผลทุกไตรมาส แล้วค่อยตัดสินใจขยายหรือหยุด