ข้อมูลตรวจสอบ ณ 10 กันยายน ค.ศ. 2026 เวลา 14:45 น. ตามเวลาในประเทศไทย
ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) เผยแพร่รายงาน AI Readiness 2026 ซึ่งสะท้อนภาพรวมความพร้อมและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในภาคธุรกิจและหน่วยงานต่าง ๆ ในประเทศไทย ผลสำรวจพบว่า องค์กรไทยมีการเปิดรับ AI มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทว่าระดับความพร้อมในการบริหารจัดการในภาพรวมยังต้องการการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลและกรอบกำกับดูแล
รายงานดังกล่าวชี้ให้เห็นว่า การนำ AI มาใช้อย่างยั่งยืนและเกิดผลิตภาพสูงสุด ไม่เพียงแต่อาศัยการจัดหาโมเดลหรือซอฟต์แวร์ประมวลผลเท่านั้น แต่จำเป็นต้องสร้างความพร้อมด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) การพัฒนาโมเดลภาษาไทย (Thai LLM) และการบริหารความเสี่ยงทางธุรกิจควบคู่กันไป [1]
ผลสำรวจ 53.7% องค์กรไทยใช้ AI แต่ความพร้อมยังหยุดอยู่ที่ขั้น Aware
จากการประเมินของ เนคเทค สวทช. พบว่าองค์กรไทย 53.7% ได้นำ AI เข้ามาประยุกต์ใช้ในกระบวนการทำงานจริงแล้ว เช่น การประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าอัตโนมัติ และการประเมินความเสี่ยง ผลิตภาพ หรือคุณภาพผลิตภัณฑ์ [1], [2] อย่างไรก็ตาม แม้อัตราการนำ AI มาใช้จะเกินครึ่งหนึ่งขององค์กรที่ทำการสำรวจ แต่ระดับ AI readiness ส่วนใหญ่ยังถูกจัดอยู่ในกลุ่ม “Aware” เท่านั้น [2]
การอยู่ในระดับ Aware หมายถึง องค์กรมีความตระหนักรู้ถึงประโยชน์ของ AI และมีการทดลองใช้งานในเบื้องต้น แต่ยังไม่ได้บูรณาการเทคโนโลยีเข้ากับระบบงานหลักอย่างต่อเนื่องและทรงประสิทธิภาพ ทั้งยังขาดการวัดผลตอบแทนเชิงธุรกิจ (ROI) ที่ชัดเจน [1], [2]
4 แกนหลักยกระดับ AI Readiness สำหรับภาคธุรกิจไทย
เพื่อยกระดับองค์กรไทยจากขั้นรับรู้ไปสู่ขั้นการใช้งานจริงที่สร้างผลกระทบเชิงบวก รายงาน AI Readiness 2026 เสนอกรอบแนวทางปฏิบัติที่สำคัญ 4 ประการ ดังนี้ [1], [2]
- การสร้างกรอบธรรมาภิบาล AI (AI Governance): จัดทำนโยบายความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และความโปร่งใสในการตัดสินใจของระบบ AI เพื่อลดความเสี่ยงทางจริยธรรม [2]
- การบริหารจัดการและยกระดับคุณภาพข้อมูล (Data Quality & Management): เน้นกระบวนการทำ Data Cleansing, Data Lineage และ Data Catalog เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง พร้อมใช้งานสำหรับฝึกฝนและทดสอบโมเดล AI [1], [2]
- การผลักดัน Thai LLM และ Open-Source AI: สนับสนุนการใช้และพัฒนาโมเดลภาษาไทย open-source เพื่อยกระดับความยืดหยุ่น ประหยัดต้นทุน และลดการพึ่งพาแพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์จากต่างประเทศ [1]
- การทดสอบและการวัดผลลัพธ์เชิงธุรกิจ: กำหนดดัชนีชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) ของการนำ AI มาใช้ เช่น การเพิ่มผลิตภาพ (Productivity) การลดต้นทุน และการปรับปรุงประสบการณ์ผู้บริโภค [1]
ความหมายและผลกระทบต่อภาคธุรกิจและโครงสร้างพื้นฐาน AI ในไทย
แนวทางจากรายงานฉบับนี้ชี้ให้เห็นว่า สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ สตาร์ทอัพ และผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ระดับองค์กร การนำ AI มาประยุกต์ใช้ในระบบบริหารจัดการความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM) และระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) จำเป็นต้องวางระบบกำกับดูแลข้อมูลให้สอดคล้องกับกฎหมาย [2] ในขณะเดียวกัน ภาครัฐ สถาบันการศึกษา และภาคเอกชนจำต้องร่วมมือกันสร้างข้อมูลกลาง (Data Commons) และพัฒนาโมเดลภาษาไทย เพื่อรองรับความต้องการใช้งานในอุตสาหกรรมในประเทศได้อย่างตรงจุด [1]
การสำรวจ AI Readiness 2026 ของ เนคเทค สวทช. ถือเป็นหมุดหมายสำคัญในการฉายภาพจริงของเทคโนโลยี AI ในประเทศไทย แม้จะมีองค์กรใช้งานถึง 53.7% แต่การเปลี่ยนผ่านจากระดับ Aware ไปสู่ระดับที่ส่งผลต่อผลิตภาพอย่างมีนัยสำคัญยังคงต้องอาศัยการยกระดับธรรมาภิบาลและคุณภาพข้อมูลอย่างเป็นระบบ สิ่งที่ภาคธุรกิจต้องติดตามต่อไปคือความคืบหน้าของแนวทางกำกับดูแล AI จากภาครัฐ รวมถึงความก้าวหน้าในการพัฒนา Thai LLM สำหรับองค์กรไทยในอนาคต [1], [2]
แหล่งข้อมูล
- [1] GlobeNewswire. Thailand moves forward with AI readiness roadmap for sustainable productivity of industries in Thailand (2 กันยายน 2026). https://www.globenewswire.com/news-release/2026/09/02/3354827/0/th/
- [2] NECTEC สวทช. รายงานสรุปผลสำรวจ AI Readiness 2026 ขององค์กรไทย (กันยายน 2026).