TDRI จี้รัฐเร่งปลดล็อก Small AI ช่วย SME ไทย ลดต้นทุน เพิ่มผลิตภาพ

การประชุม IMF–World Bank Annual Meetings 2026 ที่มีการพูดถึงบทบาทของ Small AI ในการพัฒนาเศรษฐกิจ โดยเฉพาะประเทศกำลังพัฒนา รวมถึงผลกระทบต่อการจ้างงานและผู้ประกอบการ คำถามสำคัญสำหรับประเทศไทยคือความพร้อม และข้อจำกัดมีมากน้อยแค่ไหน

ดร.สลิลธร ทองมีนสุข นักวิชาการอาวุโส สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ระบุว่า Small AI ไม่ได้หมายถึงเพียงโมเดล AI ขนาดเล็ก แต่เป็นเครื่องมือที่มีต้นทุนต่ำ เข้าถึงง่าย และนำไปแก้ปัญหาทางธุรกิจได้จริง โดยเฉพาะ SME ที่มีข้อจำกัดด้านเงินทุน บุคลากร และเทคโนโลยี

“ประเทศไทยไม่ได้ขาดเทคโนโลยี AI แต่ยังขาดกลไกที่จะเปลี่ยนเทคโนโลยีเหล่านั้นให้กลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มผลิตภาพให้กับ SME ในวงกว้าง” ดร.สลิลธร กล่าว

AI ช่วยทำงานเร็วขึ้น แต่ไม่ได้รับประกันธุรกิจโต

งานวิจัยต่างประเทศพบว่า Generative AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพงานบริการลูกค้าได้ราว 15% เพิ่มผลงานนักพัฒนาซอฟต์แวร์ประมาณ 26% และลดเวลาทำงานเขียนเชิงวิชาชีพได้ราว 40% อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพระดับบุคคลไม่ได้หมายความว่าผลิตภาพของธุรกิจและเศรษฐกิจจะเพิ่มขึ้นในสัดส่วนเดียวกัน เพราะองค์กรยังต้องลงทุนปรับระบบข้อมูล กระบวนการทำงาน และทักษะแรงงาน

ข้อมูลธนาคารโลกปี 2026 ยังพบว่า บริษัทไทยราว 80% ไม่เห็นผลิตภาพเพิ่มขึ้นจากการใช้ AI ขณะที่มีบริษัทนำ AI มาใช้ประมาณ 12% เทียบกับสหรัฐฯ ที่ 43% และมีเพียง 4% ของบริษัทไทยที่จ่ายเงินซื้อเครื่องมือ AI เทียบกับ 23% ในสหรัฐฯ สะท้อนข้อจำกัดในการเปลี่ยนเทคโนโลยีให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจ

เปิดผลวิจัยยืนยัน AI ไม่ช่วยธุรกิจโตเสมอไป

งานวิจัยจากต่างประเทศพบว่า Generative AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานบางประเภทได้อย่างมีนัยสำคัญ เช่น งานศึกษาของ Brynjolfsson และคณะในปี 2025 พบว่า การนำ AI มาช่วยพนักงานบริการลูกค้าทำให้สามารถแก้ไขปัญหาได้เพิ่มขึ้นเฉลี่ยประมาณ 15% ต่อชั่วโมง

ขณะที่งานศึกษาของ Cui และคณะในปี 2026 พบว่า นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถทำงานสำเร็จได้เพิ่มขึ้นประมาณ 26% และงานศึกษาของ Noy และ Zhang พบว่า AI ช่วยลดเวลาที่ใช้ในงานเขียนเชิงวิชาชีพได้ประมาณ 40%

สิ่งที่น่าสนใจคือ ผู้ที่ได้รับประโยชน์จาก AI มากที่สุดในหลายกรณีกลับเป็นแรงงานที่มีประสบการณ์น้อย โดยในการศึกษาด้านบริการลูกค้า กลุ่มแรงงานที่มีทักษะต่ำที่สุดมีผลิตภาพเพิ่มขึ้นถึงประมาณ 36% (Brynjolfsson et al. 2025) สะท้อนว่า AI สามารถช่วยลดช่องว่างด้านทักษะระหว่างแรงงานได้ หากมีการออกแบบเครื่องมือให้เหมาะสม 

อย่างไรก็ตาม การที่ AI ช่วยให้พนักงานทำงานเร็วขึ้น ไม่ได้หมายความว่าผลิตภาพของธุรกิจหรือเศรษฐกิจโดยรวมจะเพิ่มขึ้นในสัดส่วนเดียวกัน

การนำ AI มาใช้ในระดับองค์กรจำเป็นต้องลงทุนเพิ่มเติม ทั้งการจัดระบบข้อมูล การปรับกระบวนการทำงาน และการพัฒนาทักษะบุคลากร ซึ่งอาจทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นและผลิตภาพลดลงในช่วงแรก ก่อนที่จะเริ่มเห็นผลตอบแทนในระยะยาว หรือที่เรียกว่า Productivity J-Curve

การประเมินของ Acemoglu ในปี 2025 พบว่า AI อาจเพิ่มผลิตภาพรวมของเศรษฐกิจได้ไม่ถึง 0.7% ในช่วง 10 ปี ซึ่งแตกต่างจากตัวเลขการเพิ่มประสิทธิภาพระดับงานที่มักถูกนำมาอ้างถึง

ไทยพัฒนา AI แต่ขาดเครื่องมือสำหรับ SME

ดร.สลิลธร ระบุว่า ไทยมีพื้นฐานด้าน AI ภาษาไทย รวมถึงโมเดล ThaiLLM ขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์ในรูปแบบ Open-weight ซึ่งสามารถนำไปพัฒนาต่อยอดให้เหมาะกับภาษาและงานเฉพาะทางได้ โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนสร้างโมเดลขนาดใหญ่ขึ้นใหม่ทั้งหมด

แต่ปัญหาคือ แม้มีโมเดล AI ภาษาไทยแล้ว แต่ยังมีแอปพลิเคชันที่ SME สามารถนำไปใช้เพิ่มผลิตภาพได้จริงค่อนข้างจำกัด โดยปัจจุบันยังไม่พบหลักฐานที่ชัดเจนว่ามีการต่อยอด ThaiLLM ไปสู่แอปพลิเคชันสำหรับ SME อย่างแพร่หลาย

ทั้งนี้ การเข้าถึง AI ไม่ได้ทำให้ธุรกิจเติบโตโดยอัตโนมัติ เพราะผู้ประกอบการต้องมีทักษะในการประเมินคำแนะนำและนำไปปรับใช้ ขณะที่ธุรกิจขนาดใหญ่ซึ่งมีเงินทุน ข้อมูล และบุคลากรพร้อมกว่า อาจได้รับประโยชน์จาก AI ได้รวดเร็วกว่า และยิ่งเพิ่มช่องว่างการแข่งขันกับ SME

ชงรัฐ 3 แนวทาง ปลดล็อก Small AI

หากต้องการให้ Small AI เป็นเครื่องมือยกระดับเศรษฐกิจไทย ดร.สลิลธร เสนอแนะให้ภาครัฐดำเนินนโยบายอย่างน้อย 3 เรื่อง ได้แก่

1. การสนับสนุนแอปพลิเคชันที่ SME ใช้ได้จริง

โดยส่งเสริมให้ผู้พัฒนาเทคโนโลยีนำโมเดลภาษาไทยที่มีอยู่มาต่อยอดเป็นเครื่องมือเฉพาะงาน และเชื่อมต่อกับระบบที่ SME ใช้อยู่แล้ว เช่น ระบบขายหน้าร้าน ซอฟต์แวร์บัญชี และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ 

2. ลดต้นทุนการปรับตัวของ SME

ซึ่งต้นทุนที่แท้จริงรวมถึงการจัดระเบียบข้อมูล การปรับกระบวนการทำงาน และการฝึกอบรมบุคลากร ภาครัฐจึงควรใช้มาตรการสนับสนุนที่มีอยู่ เช่น โครงการร่วมจ่ายค่าบริการพัฒนาธุรกิจของสำนักงานส่งเสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (สสว.) ให้ครอบคลุมการเตรียมข้อมูลและการนำ AI ไปใช้ในกระบวนการทำงานจริง

โดยควรวัดผลจากผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นหรือต้นทุนที่ลดลง ไม่ใช่เพียงจำนวนผู้ประกอบการที่เข้าร่วมโครงการ

3. ไม่สร้างกฎเกณฑ์ที่เพิ่มภาระแก่ SME เกินความจำเป็น

ปัจจุบันประเทศไทยอยู่ระหว่างการพัฒนากฎหมาย AI ซึ่งมีแนวทางกำหนดหน้าที่ในการบริหารความเสี่ยงสำหรับผู้ใช้งาน AI ความเสี่ยงสูงด้วย

ภาครัฐจึงควรกำหนดขอบเขตของ AI ความเสี่ยงสูงให้ชัดเจน จัดทำแนวปฏิบัติที่ SME สามารถนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง และกำหนดภาระการปฏิบัติตามกฎหมายให้ได้สัดส่วนกับความเสี่ยง

ทั้งนี้ SME ไทยมีการจ้างงานประมาณ 13.4 ล้านคน หรือเกือบ 70% ของการจ้างงานทั้งหมด การส่งเสริม Small AI จึงไม่ใช่เพียงเรื่องเทคโนโลยี แต่เกี่ยวข้องกับผลิตภาพ รายได้แรงงาน และความสามารถในการแข่งขันของเศรษฐกิจไทยในระยะยาว 

สำหรับประเทศไทย ยังมีอัตราการนำ AI มาใช้ค่อนข้างต่ำ ผลกระทบต่อการจ้างงานในระยะสั้นจึงอาจเกิดขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไป และยังไม่มีหลักฐานเชิงประจักษ์เพียงพอที่จะสรุปว่า AI จะทำให้การจ้างงานสุทธิเพิ่มขึ้นหรือลดลงเท่าใด

สิ่งที่ควรให้ความสำคัญอีกประการคือ ความเสี่ยงที่ช่องว่างระหว่างธุรกิจขนาดใหญ่กับ SME จะเพิ่มขึ้น เพราะบริษัทขนาดใหญ่มีความพร้อมด้านเงินทุน ข้อมูล และบุคลากรมากกว่า จึงสามารถนำ AI ไปเพิ่มผลิตภาพและลดต้นทุนได้รวดเร็วกว่า

หาก SME ไทยไม่สามารถปรับตัวได้ทัน SME อาจสูญเสียความสามารถในการแข่งขันให้กับธุรกิจที่ใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า ซึ่งท้ายที่สุดย่อมส่งผลต่อโอกาสการจ้างงาน และรายได้ของแรงงานไทย