ทำไมองค์กรไทย 73% อยากใช้ AI แต่ยังไม่ได้เริ่ม? พร้อมวิธีแก้ปัญหาอย่างมีทิศทาง

องค์กรไทยส่วนใหญ่ที่ยังไม่ได้ใช้ AI ไม่ได้ติดที่งบประมาณหรือเทคโนโลยี แต่ติดที่ ไม่รู้จะเริ่มยังไง จากการสำรวจของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ร่วมกับ สวทช. องค์กรไทยถึง 73.3% วางแผนจะนำ AI มาใช้ แต่มีเพียง 17.8% เท่านั้นที่ใช้งานจริงแล้ว ส่วนใหญ่ยังอยู่ในขั้น “ศึกษาข้อมูล” เพราะยังไม่รู้ว่าจะนำ AI มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของตัวเองอย่างไร นี่คือปัญหาเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่ปัญหาเชิงเทคนิค และแก้ได้ด้วยการเริ่มต้นให้ถูกจุดตั้งแต่ขั้นตอนแรก 

มีองค์กรไทยกี่แห่งที่อยากใช้ AI แต่ยังไม่ได้เริ่ม 

มากกว่าครึ่งหนึ่งของทั้งหมด จากผลสำรวจ “ความพร้อมด้าน AI” ของ ETDA ร่วมกับ สวทช. ปี 2024 องค์กรไทย 73.3% ระบุว่าวางแผนจะนำ AI มาใช้ (เพิ่มขึ้นจาก 56% ในปีก่อนหน้า) ขณะที่มีเพียง 17.8% เท่านั้นที่ใช้งาน AI แล้วจริง และมีเพียง 8.9% ที่ยังไม่มีแผนใช้ AI เลย (ลดลงจาก 28.2%) 

ตัวเลขนี้สอดคล้องกับข้อมูลของ Deloitte Southeast Asia ที่พบว่า องค์กรไทยถึง 44% ยังอยู่ในขั้นสำรวจ Use Case หรือทำ Proof of Concept (POC) เท่านั้น ยังไม่เคยลงมือทำโครงการ AI จริงจังสักโครงการ พูดง่ายๆ คือ กลุ่ม “อยากใช้ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไง” ไม่ใช่กลุ่มเล็กๆ แต่เป็นองค์กรส่วนใหญ่ของประเทศไทยในตอนนี้ 

ทำไมหลายองค์กรจึงยังติดอยู่ที่ “ศึกษา AI” แต่ไม่ได้เริ่มจริง

องค์กรหลายแห่งยังไม่รู้ว่าจะนำ AI ไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจของตัวเองอย่างไร ถึงแม้คิดว่าอยากจะนำ AI มาใช้ก็ตาม ETDA ระบุชัดเจนว่า เหตุผลอันดับหนึ่งที่องค์กรไทยยังไม่เริ่มใช้ AI คือ “ยังอยู่ในช่วงของการศึกษาข้อมูล เนื่องจากยังไม่ทราบว่าจะนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างไร” ตามมาด้วยการรอนโยบายและทิศทางที่ชัดเจนจากผู้บริหาร และความไม่แน่ใจเรื่องงบประมาณกับผลตอบแทนที่จะได้กลับมา (ROI) 

สังเกตว่าทั้งสามเหตุผลนี้ไม่มีข้อไหนเกี่ยวกับ “เทคโนโลยีไม่พร้อม” เลย นั่นเพราะปัญหาที่แท้จริงของกลุ่มนี้อยู่ที่ความชัดเจนเชิงกลยุทธ์ องค์กรรู้ว่าอยากใช้ AI แต่ไม่มีกรอบที่ช่วยตอบคำถามว่า “ควรเริ่มจาก Use Case ไหนก่อน” และ “จะวัดความคุ้มค่าได้อย่างไร” เมื่อไม่มีคำตอบ การศึกษาข้อมูลจึงยืดเยื้อไปเรื่อยๆ โดยไม่เกิดการลงมือทำจริง 

ถ้าวันนี้ CEO ถามว่า “AI ของเราควรเริ่มจากตรงไหน?” คุณตอบได้หรือยัง?   

1. Business Priority ที่ AI ควรช่วยในปีนี้คืออะไร? 
2. Process ไหนกำลังเสียเวลา เสียต้นทุน หรือมีงาน Manual สูง? 
3. Use Case ไหนสามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจ ได้จริง? 
4. ข้อมูลและระบบที่มีอยู่รองรับ Use Case นั้นหรือไม่? 
5. ถ้ามีหลาย Use Case อะไรควรทำก่อน และอะไรควรรอ? 

ถ้ายังตอบคำถามเหล่านี้ได้ไม่ชัดเจน องค์กรอาจยังไม่จำเป็นต้องรีบเลือก AI Solution แต่ควรเริ่มจากการสร้าง AI Direction ให้ชัดก่อน 

ความกังวลอะไรที่ทำให้องค์กรลังเลก่อนเริ่ม AI

ส่วนใหญ่คือความกังวลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลและความไว้ใจในเทคโนโลยี ไม่ใช่ความสามารถของ AI เอง งานวิจัย IBM Global AI Adoption Index พบรูปแบบที่ชัดเจนว่า องค์กรที่ยังไม่เริ่มสำรวจ AI เลย มักให้เหตุผลเรื่องความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความไว้ใจในระบบเป็นอันดับต้นๆ ต่างจากองค์กรที่เริ่มลงมือทำแล้วซึ่งกังวลเรื่องทักษะและการเชื่อมต่อระบบแทน 

ความกังวลเหล่านี้เป็นเรื่องจริงที่ต้องวางแผนรองรับ เพราะไม่อย่างนั้นสิ่งนี้อาจจะกลายเป็นเหตุผลให้เลื่อนการเริ่มต้นออกไปเรื่อยๆ องค์กรที่มีกรอบการกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัยที่ชัดเจนตั้งแต่ต้น จะสามารถเริ่มสำรวจ AI ได้อย่างมั่นใจกว่าองค์กรที่รอให้ทุกความเสี่ยงหมดไปก่อนจะเริ่มโครงการ 

จะเริ่มใช้ AI จำเป็นต้องเริ่มจากทีม Data หรือ IT ไหม

องค์กรไม่จำเป็นต้องมีทีม Data Science หรือ AI โดยเฉพาะก่อนถึงจะเริ่มได้ ไม่ว่าองค์กรจะใช้ระบบ SAP หรือ ERP อื่น มีแพลตฟอร์ม BI/Data อยู่แล้ว มีระบบ Automation ที่ใช้งานอยู่ หรือยังทำงานด้วยสเปรดชีตและกระบวนการแบบ manual ก็ตาม 

สิ่งที่จำเป็นจริงๆ ในจุดเริ่มต้นคือความชัดเจนว่าธุรกิจต้องการแก้ปัญหาอะไร ไม่ใช่ทีมเทคนิคที่พร้อมสมบูรณ์แบบ การประเมินความพร้อมที่ดีจะช่วยระบุว่าองค์กรขาดอะไรจริงๆ ระหว่างทาง แล้วค่อยตัดสินใจว่าจะสร้างทีมภายใน จ้างผู้เชี่ยวชาญเพิ่ม หรือทำงานร่วมกับที่ปรึกษาภายนอก 

องค์กรที่อยากใช้ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไง ควรทำอะไรเป็นอันดับแรก

ควรทำสองอย่างตามลำดับ คือ ประเมินความพร้อมขององค์กรอย่างเป็นระบบก่อน แล้วจึงวิเคราะห์ว่าองค์กรควรนำ AI ไปใช้กับจุดไหนก่อน ข้อควรระวังคือ หากองค์กรเลือก Use Case ตามความรู้สึกหรือตามกระแสที่เห็นจากที่อื่น โครงการ AI อาจจะไม่สำเร็จหรือไม่ตรงความต้องการจริงขององค์กร  

สองขั้นตอนนี้คือทางออกของปัญหา “อยากใช้ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไง” เพราะตอบทั้งคำถามว่าองค์กรพร้อมแค่ไหน และควรเริ่มจากตรงไหนก่อน ในกระบวนการเดียวกัน 

ขั้นที่ 1: ประเมินความพร้อมให้ครบทุกมิติ ไม่ใช่แค่ด้านเทคโนโลยี (AI Readiness Assessment)

การประเมินความพร้อมที่ใช้ได้จริงต้องมองให้ครบทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่ถามว่า “มีระบบไอทีรองรับหรือยัง” โดยทั่วไปควรครอบคลุมอย่างน้อย 8 ด้าน ได้แก่  

1. กลยุทธ์และทิศทางธุรกิจ: AI ควรสนับสนุน Business Priority ข้อไหนก่อน
2. ความพร้อมของข้อมูล: คุณภาพ ความครบถ้วน และการเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นต่อ Use Case ที่สนใจ
3. ระบบและการเชื่อมต่อ: ERP/SAP, Data Platform และ Application ที่มีอยู่พร้อมเชื่อม AI เข้าไปแค่ไหน
4. กระบวนการและโอกาสระบบอัตโนมัติ: มีขั้นตอนไหนที่มี Potential สำหรับ Automation หรือ AI
5. ความพร้อมด้านคนและทิศทางองค์กร: ความเข้าใจเรื่อง AI ของทีมงานและแรงสนับสนุนจากผู้บริหาร
6. ปัญหาหน้างานจริง: Pain Point ที่สร้าง Business Impact ได้จริงในระยะสั้น
7. ธรรมาภิบาลและความปลอดภัยของข้อมูล: องค์กรมีแนวทางรองรับ Data Privacy, Security และ AI Governance อย่างไร
8. การจัดลำดับความสำคัญเบื้องต้น: เมื่อประเมินครบทุกด้าน ผู้บริหารจะเห็นภาพว่าองค์กรอยู่ตรงไหนและควรพัฒนาด้านใดเพิ่มก่อนลงมือทำจริง

ผลลัพธ์ที่สำคัญจึงไม่ควรเป็นเพียง AI Readiness Score แต่ต้องช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจได้ว่าเราอยู่ ณ จุดไหน, AI สร้างคุณค่าที่จุดไหนได้, และเราควรทำอะไรก่อน

ขั้นที่ 2: วิเคราะห์ว่าควรนำ AI ไปใช้กับจุดไหนก่อน 

หลังประเมินความพร้อมแล้ว ขั้นตอนถัดมาคือวิเคราะห์เชื่อมโยงผลประเมินทั้ง 8 ด้านเข้าด้วยกัน เพื่อหาว่า Use Case ใดที่องค์กร “ทำได้จริง” และ “คุ้มค่าที่จะทำก่อน” โดยใช้เกณฑ์ร่วมสองด้าน คือ Business Value (ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จะได้รับ) และ Feasibility (ความเป็นไปได้จริงตามความพร้อมด้านข้อมูลและระบบที่มีอยู่) การวิเคราะห์แบบนี้ช่วยให้องค์กรไม่หลงไปโฟกัสกับ Use Case ที่ดูน่าตื่นเต้นแต่ยังทำไม่ได้จริงในตอนนี้ และไม่พลาดโอกาสที่ใกล้ตัวแต่สร้างผลลัพธ์ได้เร็ว 

ผลลัพธ์ของทั้งสองขั้นตอนนี้ควรออกมาเป็นเอกสารที่ผู้บริหารใช้ตัดสินใจได้ทันที ไม่ใช่แค่คะแนนความพร้อมที่เป็นตัวเลข ตัวอย่างเช่น Executive AI Readiness Assessment ของ ZyGen ร่วมกับ Hubino พันธมิตรด้านเทคโนโลยี AI ที่ออกแบบมาสำหรับองค์กรกลุ่มนี้โดยเฉพาะ  

• ส่งมอบเป็น Executive AI Readiness Report ครอบคลุม 8 หัวข้อ 
• พร้อม Executive Briefing 1 ชั่วโมงเพื่ออธิบายผลให้ทีมผู้บริหารเห็นภาพตรงกัน ทำให้การเริ่มต้นครั้งแรกมีทิศทางชัดเจน แทนที่จะเดาหรือลองผิดลองถูกเอง 

เพื่อให้ผู้บริหารไม่ได้เพียงคำตอบว่า “องค์กรพร้อมใช้ AI แค่ไหน?” แต่สามารถนำผลไปประกอบการตัดสินใจต่อว่า อะไรควรเริ่มก่อน อะไรควรเตรียมเพิ่มเติม และอะไรยังไม่ควรลงทุนในตอนนี้

จะรู้ได้อย่างไรว่า AI Readiness Assessment เหมาะกับองค์กรของคุณ?

• ผู้บริหารมีนโยบายให้นำ AI มาใช้ แต่ยังไม่มี AI Roadmap ที่ชัดเจน  
• แต่ละแผนกมีไอเดียในการทำ AI จำนวนมาก แต่ไม่รู้ว่าควรเริ่มจาก Use Case ไหน  
• เคยทดลอง AI, Copilot หรือ Proof of Concept แล้ว แต่ยังไม่เห็นประโยชน์ทางธุรกิจที่ชัดเจน  
• มีงาน Manual จำนวนมาก แต่ยังไม่แน่ใจว่าควรแก้ด้วย AI, Automation หรือการปรับกระบวนการ 
• มี ERP / SAP / Data อยู่แล้ว แต่ยังไม่รู้ว่าจะต่อยอด AI จากระบบที่มีอย่างไร  
• กังวลเรื่อง ROI, ความปลอดภัยด้านข้อมูล หรือความเสี่ยงจากการเลือก Use Case ผิด 

คำถามที่พบบ่อย

หากคุณเป็นองค์กรที่มีวิสัยทัศน์ด้าน AI และต้องการนำ AI ไปใช้ให้เกิดประโยชน์ทั่วทั้งองค์กรอย่างแท้จริง ZyGen และ Hubino พร้อมเป็นพาร์ทเนอร์ช่วยประเมินความพร้อม และแนะนำแนวทางที่เหมาะสมกับคุณที่สุด ปรึกษาเบื้องต้นกับ AI Advisor ฟรีวันนี้