จากบันทึกที่ลงเมื่อวาน (ลิ้งค์)    ผมตั้งคำถามใหม่ ต่อเอกสารชิ้นเดิม  และได้คำตอบจากเอไอต่างกันดังนี้     

ผมถามสหายเอไอว่า “จากเอกสาร Thailand's AI Leadership Report 2026   กรุณาสรุปประเด็นสำคัญ ว่าขณะนี้องค์กรธุรกิจไทย ใช้เอไอ อย่างไรบ้าง   เมื่อเทียบกับประเทศที่ก้าวหน้าในการใช้เอไอในธุรกิจ   ประเทศไทยเราอยู่ในระดับใด    มีจุดแข็งจุดอ่อนอย่างไรบ้าง    ควรปรับตัวอย่างไร”    

 

Gemini

จากรายงาน Thailand's AI-Driven Leadership Report (มกราคม 2026) ซึ่งสำรวจผู้นำองค์กรกว่า 100 แห่งในประเทศไทย สรุปสถานะ การใช้งาน จุดแข็ง จุดอ่อน และแนวทางการปรับตัวของธุรกิจไทยได้ดังนี้ครับ

1. องค์กรธุรกิจไทยใช้ AI อย่างไรบ้าง? (Current Usage)

ปัจจุบันธุรกิจไทยตื่นตัวสูงมาก โดย 97% ขององค์กรระบุว่ามีการนำ AI มาใช้งานแล้ว แต่รูปแบบการใช้ยังมีลักษณะเฉพาะตัว ดังนี้:

  • เน้น "Generative AI" เป็นหลัก: เครื่องมือยอดนิยมอันดับ  1 คือ Generative AI (เช่น ChatGPT, Gemini, Copilot) ถูกนำมาใช้ในการสร้างคอนเทนต์ การตลาด และงานเอกสาร รองลงมาคือ Machine Learning (ML) และ  Robotic Process Automation (RPA)
  • ใช้เพื่อ "เพิ่มประสิทธิภาพ" (Efficiency First): วัตถุประสงค์หลักคือการลดเวลาทำงานซ้ำๆ (Routine tasks) และเพิ่มความรวดเร็ว มากกว่าการใช้นวัตกรรมเพื่อสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ (New Business Model)
  • ติดอยู่ในช่วงทดลอง: เกือบ 80% ขององค์กรยังอยู่ในช่วง "ทดลอง" (Exploring/Adopting) หรือเริ่มขยายผล (Scaling) แต่ยังไม่ได้ผนวกเป็นหัวใจหลักของธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ

2. เทียบกับระดับสากล ไทยอยู่จุดไหน? (Global Comparison)

หากเทียบกับประเทศผู้นำด้าน AI (เช่น สหรัฐฯ, จีน หรือยุโรปบางประเทศ) ประเทศไทยจัดอยู่ในกลุ่ม "ผู้ตามที่กระตือรือร้น" (Enthusiastic Adopter) แต่ยังไม่ถึงขั้น "ผู้นำ" (Leader)

  • ระดับความพร้อม: ในรายงานระบุว่ามีองค์กรไทยเพียง  5% เท่านั้นที่จัดอยู่ในระดับ "Leading" (ผู้นำ) คือมี AI ฝังอยู่ใน DNA ขององค์กรและสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้มหาศาล
  • ส่วนใหญ่ (45%) อยู่ในระดับ "Adopting": คือเริ่มใช้งานแล้วแต่ยังจำกัดอยู่ในบางแผนก หรือบางโปรเจกต์
  • ข้อแตกต่าง: ประเทศที่ก้าวหน้าจะใช้  AI ในระดับ Deep Tech และ Decision Making (การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์) มากกว่าไทยที่ยังหนักไปทาง Operational Support (ผู้ช่วยทำงานทั่วไป)

3. จุดแข็งและจุดอ่อนขององค์กรไทย (SWOT Analysis)

จุดแข็ง (Strengths)

  1. ผู้บริหารเอาด้วย (High Executive Buy-in): ผู้นำระดับ C-Level ของไทยให้ความสำคัญและมองเห็นศักยภาพของ AI สูงมาก
  2. งบประมาณพร้อม: องค์กรขนาดใหญ่ (รายได้ >1,000 ล้านบาท) มีความพร้อมในการลงทุนด้านเทคโนโลยี
  3. การยอมรับเทคโนโลยีไว: คนทำงานไทยเปิดรับเครื่องมือใหม่ๆ อย่าง Generative AI ได้เร็วเพราะใช้งานง่าย

จุดอ่อน (Weaknesses)

  1. กับดัก "ไซโล" (Silo Mentality): ปัญหาใหญ่สุดคือ "กำแพงระหว่างแผนก" ฝ่าย Business กับฝ่าย IT คุยกันไม่รู้เรื่อง หรือเป้าหมายขัดแย้งกัน (31%) ทำให้ AI ไม่ตอบโจทย์ธุรกิจจริง
  2. ขาดความเข้าใจที่ลึกซึ้ง (Lack of Deep Understanding): บุคลากรอาจใช้ AI เป็น (Use) แต่ไม่เข้าใจหลักการ (Understand) ทำให้เกิดความเข้าใจผิดเกี่ยวกับศักยภาพและข้อจำกัดของ AI (56.7%)
  3. ปัญหาหน้างานจริง (Integration Issues): การนำ AI ไปเสียบเข้ากับระบบงานเดิม (Legacy Workflow) ทำได้ยาก (48.5%) ทำให้หลายโครงการจบแค่ Pilot Project แต่ไปต่อไม่ได้

4. ควรปรับตัวอย่างไร? (Recommendations)

เพื่อให้หลุดพ้นจาก "กับดักการทดลอง" สู่ "ผู้นำที่แท้จริง" รายงานแนะนำให้ปรับตัว 3 ด้าน:

  1. People & Culture Over Tech (คนสำคัญกว่าเครื่องมือ):
    • เลิกทุ่มงบแค่ซื้อ Software แต่ให้ทุ่มงบกับการ Upskill/Reskill คน
    • สร้างวัฒนธรรมที่ Business และ IT ต้องทำงานเป็นทีมเดียวกัน (Cross-functional Team) เพื่อปิดช่องว่างการสื่อสาร
  2. From Pilot to Process (จากห้องทดลองสู่กระบวนการจริง):
    • อย่าทำ AI แค่เพื่อให้ดูทันสมัย แต่ต้อง Integrate เข้ากับ Core Business Process
    • โฟกัสที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ (Business Impact) ไม่ใช่แค่ความว้าวของเทคโนโลยี
  3. Governance as a Foundation (ธรรมาภิบาลคือรากฐาน):
    • ต้องวางกรอบ AI Governance ให้ชัดเจน เพื่อป้องกันความเสี่ยงเรื่องข้อมูลรั่วไหลหรือความลำเอียง
    • องค์กรที่มีธรรมาภิบาล AI ที่ดี จะสร้างความเชื่อมั่น (Trust) และขยายผลได้ยั่งยืนกว่าในระยะยาว

สรุปสั้นๆ: ธุรกิจไทย "มีของ" และ "มีเงิน" แต่ยังขาด "การเชื่อมโยงคนเข้ากับระบบ" หากแก้เรื่อง Silo และ Integrationได้ ไทยจะก้าวกระโดดจากผู้ตามเป็นผู้นำในภูมิภาคได้ไม่ยากครับ

 

ChatGPT

ต่อไปนี้เป็น สรุปเชิงวิเคราะห์จากเอกสาร Thailand’s AI Leadership Report 2026
เพื่อตอบคำถามว่า องค์กรธุรกิจไทยใช้ AI อย่างไร อยู่ระดับใดเมื่อเทียบประเทศผู้นำ และควรปรับตัวอย่างไร
(สังเคราะห์จากเนื้อหาในรายงานโดยตรง )

 

๑) ปัจจุบันองค์กรธุรกิจไทย “ใช้ AI อย่างไรบ้าง”

ภาพรวมการใช้ AI ในธุรกิจไทย

  • ใช้ AI เป็นหลักในลักษณะ  Efficiency-driven AI
    คือมุ่ง เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน เร็วขึ้น มากกว่าสร้างคุณค่าใหม่
  • การใช้งานที่พบบ่อย ได้แก่
    • Chatbot / Customer Service
    • Marketing personalization
    • Demand forecasting / supply chain
    • Document automation, HR screening
  • เริ่มใช้ Generative AI (เช่น LLM) อย่างรวดเร็ว แต่ยังเป็นระดับ ทดลอง–เฉพาะจุด (pilot / isolated use)

ลักษณะสำคัญ

  • AI มักถูกวางเป็น “เครื่องมือเสริมงาน”
  • ยังไม่ถูกผสานเป็น core of business model
  • การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ยังคงเป็น human-driven เป็นหลัก

 

๒) เมื่อเทียบกับประเทศผู้นำด้าน AI ไทยอยู่ระดับใด

รายงานจัดตำแหน่งไทยโดยนัยว่าอยู่ในกลุ่ม

“Fast Follower แต่ยังไม่ใช่ AI Leader”

เทียบ 3 ระดับ

ระดับประเทศ ลักษณะ
AI Leaders (เช่น US, China, บางส่วนของ EU) ใช้ AI สร้าง new value, new industry
Advanced Adopters (เช่น Singapore, Korea) AI = กลไกยุทธศาสตร์องค์กร
Emerging / Fast Followers (Thailand) ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ข้อสังเกตสำคัญ

  • ไทย “ตามทันเทคโนโลยี” แต่ยังไม่ “นำเชิงกลยุทธ์”
  • ช่องว่างไม่ได้อยู่ที่ เครื่องมือ แต่อยู่ที่  mindset, governance และ human capability

 

๓) จุดแข็งขององค์กรธุรกิจไทย

รายงานชี้จุดแข็งสำคัญ 4 ประการ

  1. ความเร็วในการทดลองใช้ (Adoption Speed)
    • ธุรกิจไทยกล้าลอง ใช้เร็ว โดยเฉพาะ GenAI
  2. ความยืดหยุ่นขององค์กร
    • โครงสร้างไม่แข็งตัวเท่าบางประเทศ
  3. ฐานข้อมูลลูกค้าและตลาดในประเทศขนาดใหญ่
    • โดยเฉพาะ retail, finance, telecom
  4. แรงงานที่ปรับตัวเก่ง
    • แม้ทักษะเชิงลึกยังไม่พอ แต่เรียนรู้ไว

 

๔) จุดอ่อนเชิงโครงสร้าง

จุดอ่อนสำคัญที่รายงานเน้นย้ำ

4.1 AI ถูกมองเป็น “โครงการ IT”

  • ไม่ได้เป็น organizational transformation
  • ขาดการนำโดย CEO / Board

4.2 ขาด AI Governance ที่จริงจัง

  • ไม่มีกรอบ
    • ethical AI
    • data responsibility
    • risk & long-term impact
  • เสี่ยง “ได้ประโยชน์ระยะสั้น–เสียระยะยาว”

4.3 Human capability gap

  • ขาด
    • AI translators (คนเชื่อมธุรกิจกับเทคโนโลยี)
    • leaders ที่เข้าใจ AI เชิงระบบ
  • การ upskill ยังเป็น  ad hoc

4.4 ใช้ AI แบบแยกส่วน (Siloed)

  • ไม่เกิด learning loop ระดับองค์กร
  • ไม่ต่อยอดเป็นความได้เปรียบเชิงยุทธศาสตร์

 

๕) ควรปรับตัวอย่างไร (ข้อเสนอจากรายงาน)

5.1 เปลี่ยนกรอบคิด

จาก  “ใช้ AI ให้เร็ว  เป็น   “ใช้ AI ให้ถูกทิศ ถูกจริยธรรม และยั่งยืน”

5.2 ยกระดับ AI จาก Tool → System

  • ผสาน AI กับ
    • strategy
    • people development
    • governance
  • AI = องค์กรเรียนรู้

5.3 ลงทุนใน “คน” มากกว่าเครื่องมือ

  • พัฒนา
    • AI literacy สำหรับผู้บริหาร
    • cross-functional teams
  • เชื่อมโยงกับ SEL / leadership / trust

5.4 วาง AI Governance ระดับองค์กร

  • Responsible AI
  • Transparency, accountability
  • Long-term social impact

5.5 ใช้ AI เพื่อ “ประโยชน์ส่วนรวม”

  • ไม่ใช่แค่ profit optimization
  • แต่รวมถึง
    • ลดความเหลื่อมล้ำ
    • เพิ่มคุณภาพงาน
    • สร้างความไว้วางใจในสังคม

 

๖) สรุปภาพใหญ่

รายงานสะท้อนสาระสำคัญว่า

ความท้าทายของไทยไม่ใช่ “ขาด AI”    แต่คือ “จะเป็นผู้นำ AI แบบมีคุณธรรมได้หรือไม่”

ถ้าองค์กรไทย

  • ผสาน AI กับ SEL, trust, governance
  • ใช้ AI เพื่อ ยกระดับคน ระบบ และสังคม

ประเทศไทยมีศักยภาพก้าวจาก  Fast Follower → Responsible AI Leader ในภูมิภาค

ซึ่งสอดคล้องอย่างยิ่งกับแนวคิด  AI + SEL + Social Trust = เส้นทางหลุดพ้นกับดักรายได้ปานกลางอย่างยั่งยืน

หากต้องการ

  • สรุปเชิง policy brief
  • หรือเชื่อมกับ All for SEL / AI for Well-being Framework
    ผมยินดีช่วยต่อยอดครับ

 

ตั้งคำถามต่างกัน จากข้อมูลเดียวกัน  ไม่ว่าถามตนเอง  ถามคนอื่น  หรือถาม เอไอ    ย่อมได้คำตอบต่างกันนะครับ 

ขอขอบคุณ ศ. นพ. สารเนตร ไวคกุล ที่กรุณาส่งรายงานนี้มาให้   

วิจารณ์ พานิช

๒๔ ม.ค. ๖๙