STT GDC ชี้องค์กรไทยเร่งใช้ AI แต่ติดปัญหาคอขวดงบ-คน-โครงสร้างพื้นฐาน

กระแสการนำปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI มาใช้ในภาคธุรกิจไทยกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว แต่ความท้าทายสำคัญไม่ได้อยู่ที่การเริ่มต้นทดลองใช้งานอีกต่อไป หากอยู่ที่การยกระดับ AI ให้เข้าไปอยู่ในกระบวนการดำเนินงานจริง และสามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างยั่งยืน

บริษัท เอสที เทเลมีเดีย โกลบอล ดาต้าเซ็นเตอร์ หรือ STT GDC ผู้ให้บริการดาต้าเซ็นเตอร์ระดับไฮเปอร์สเกลในประเทศไทย เปิดเผยรายงานฉบับใหม่ “Mind the Gap: Bridging the AI Infrastructure Readiness Divide” ซึ่งสำรวจองค์กรและผู้นำด้านดิจิทัลในประเทศไทยจำนวน 60 ราย พบว่า องค์กรไทยส่วนใหญ่มีวิสัยทัศน์และแรงขับเคลื่อนด้าน AI ชัดเจน แต่ยังเผชิญข้อจำกัดด้านความพร้อมในการขยายการใช้งานจริง

78% อยู่ในระดับ “สร้างรากฐาน” ขยับจากการทดลองใช้ AI

ผลสำรวจระบุว่า องค์กรไทย 78% อยู่ในระดับ “สร้างรากฐาน” หรือ Builder สะท้อนว่าองค์กรส่วนใหญ่เริ่มขยับจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การวางโครงสร้างและแนวทางการใช้งานที่ชัดเจนมากขึ้น ขณะที่มีเพียง 8% เท่านั้นที่อยู่ในระดับ “บูรณาการ” หรือ Integrator ซึ่งเป็นขั้นที่ AI ถูกนำไปใช้ในกระบวนการดำเนินงานจริงภายในองค์กร

ขณะเดียวกัน ยังไม่มีองค์กรใดในประเทศไทยที่ก้าวไปถึงระดับ “ผู้นำ” หรือ Leader ซึ่งสะท้อนว่าองค์กรไทยยังไม่สามารถต่อยอดการใช้ AI จากระยะเริ่มต้นไปสู่การสร้างมูลค่าและผลลัพธ์ทางธุรกิจในระยะยาวได้อย่างเต็มรูปแบบ

นางสาวบุศรินทร์ ประดิษฐยนต์ Country Head บริษัท เอสที เทเลมีเดีย โกลบอล ดาต้าเซ็นเตอร์ ประเทศไทย  หรือ STT GDC กล่าวว่า ปัจจุบันองค์กรไทยมีความก้าวหน้าอย่างมากในการนำ AI มาใช้งาน จากเดิมที่หลายองค์กรอาจอยู่ในขั้นทดลองใช้ แต่โจทย์สำคัญขณะนี้คือ ทำอย่างไรให้ AI สร้างคุณค่าและตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้อย่างยั่งยืน

ทั้งนี้ การแก้โจทย์ดังกล่าวจำเป็นต้องปรับแนวทางการลงทุนให้สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่ชัดเจน ควบคู่กับการมีบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ และรูปแบบโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการขยายการใช้งานได้รวดเร็ว พร้อมคาดการณ์ต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

งบประมาณ-ROI ตัวฉุดองค์กรไทยขยาย AI

รายงานระบุว่า ข้อจำกัดด้านการเงินเป็นอุปสรรคสำคัญที่สุดต่อการขยายการใช้งาน AI ขององค์กรไทย โดย 57% ขององค์กรที่สำรวจระบุว่า ข้อจำกัดด้านงบประมาณและความยากในการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI เป็นอุปสรรคอันดับต้น ๆ สูงกว่าข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานซึ่งอยู่ที่ 50%

ประเด็นดังกล่าวสะท้อนผ่านพฤติกรรมการลงทุนขององค์กรไทย โดยองค์กรถึง 76% จัดสรรงบประมาณด้านไอทีให้กับการพัฒนา AI เพียง 5% หรือน้อยกว่านั้น แม้หลายองค์กรจะมองเห็นโอกาสจาก AI แต่ความไม่ชัดเจนของผลตอบแทนและต้นทุนที่ต้องใช้ ยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้การลงทุนเพื่อขยายผลเกิดขึ้นอย่างจำกัด

นอกจากนี้ องค์กรไทยไม่ถึง 10% ระบุว่ามีความพร้อมในการขยายขีดความสามารถการประมวลผลของ AI workloads สะท้อนช่องว่างระหว่างความต้องการนำ AI มาใช้ กับความพร้อมของระบบปฏิบัติการหลังบ้านที่ต้องรองรับการใช้งานจริงในระดับองค์กร

ขาดผู้เชี่ยวชาญ AI อีกโจทย์ใหญ่ขององค์กร

นอกจากข้อจำกัดด้านงบประมาณแล้ว ปัญหาขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทางยังเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ทำให้การนำ AI ไปใช้จริงภายในองค์กรยังไม่สามารถขยายตัวได้เต็มที่

ผลสำรวจพบว่า 38% ขององค์กรไทยยอมรับว่ายังขาดผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กรที่จะเข้ามาบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐาน และสนับสนุนการดำเนินงานที่มีความซับซ้อน ขณะที่มีเพียง 8% เท่านั้นที่นำปัจจัยเรื่องความเชี่ยวชาญมาเป็นเงื่อนไขสำคัญอันดับแรกในการเลือกพันธมิตรด้านโครงสร้างพื้นฐาน

ความย้อนแย้งนี้สะท้อนว่า แม้องค์กรไทยจำนวนมากรับรู้ถึงปัญหาการขาดแคลนบุคลากร แต่การตัดสินใจลงทุนหรือเลือกพันธมิตรยังไม่ได้มุ่งแก้ไขข้อจำกัดดังกล่าวอย่างตรงจุด ส่งผลให้การออกแบบ บริหารจัดการ และขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังไม่พร้อมต่อการขยายผลเชิงธุรกิจ

โครงสร้างพื้นฐานยังเป็นคอขวด AI ไทย

ด้านโครงสร้างพื้นฐาน รายงานระบุว่า องค์กรมากกว่าครึ่งยังเผชิญข้อจำกัดด้านขีดความสามารถในการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และระบบเครือข่าย ขณะที่มีองค์กรเพียงส่วนน้อยที่มีระบบรับส่งข้อมูลความเร็วสูง ความหน่วงต่ำ และแบนด์วิดท์ที่พร้อมรองรับการประมวลผล AI ขั้นสูง

ข้อจำกัดดังกล่าวทำให้องค์กรจำนวนมากยังติดอยู่กับการแก้ปัญหาโครงสร้างพื้นฐานในระดับรากฐาน แม้บางองค์กรจะสามารถนำโซลูชัน AI ไปใช้งานได้สำเร็จแล้ว แต่ยังต้องเผชิญความท้าทายในการขยายระบบให้มีเสถียรภาพและคุ้มค่าต้นทุน

สถานการณ์นี้ตอกย้ำความจำเป็นของการมีพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ที่สามารถสนับสนุนทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐาน ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง และการบริหารจัดการระบบ เพื่อให้องค์กรสามารถปลดล็อกการใช้ AI ในระดับที่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง

ลงทุน GPU แต่ยังไม่พร้อมด้านระบบระบายความร้อน

รายงานยังชี้ให้เห็นความเสี่ยงด้านการดำเนินงานในระยะยาว โดยแม้องค์กรไทย 50% จะลงทุนในฮาร์ดแวร์ AI ประสิทธิภาพสูง เช่น GPU แต่มีเพียง 15% เท่านั้นที่เริ่มใช้งานหรือกำลังศึกษาเทคโนโลยีระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว หรือ Liquid Cooling สำหรับเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งมีความสำคัญต่อการรองรับการประมวลผล AI ขั้นสูง

ขณะเดียวกัน องค์กรไทย 78% ระบุว่า ประเด็นด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล หรือ ESG ยังเป็นเรื่องรองเมื่อเทียบกับประสิทธิภาพและต้นทุน สะท้อนว่าการเร่งสร้างขีดความสามารถด้าน AI ในระยะสั้น อาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านต้นทุน ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่นของระบบในระยะยาว

ความปลอดภัยข้อมูลยังเป็นโจทย์ใหญ่

อีกประเด็นที่น่าจับตาคือ ความเชื่อมั่นด้านธรรมาภิบาลข้อมูลและความปลอดภัย โดยรายงานระบุว่า ไม่มีองค์กรไทยรายใดที่มั่นใจอย่างเต็มที่ว่า ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจะปลอดภัยเมื่ออยู่ในระบบ AI

ประเด็นนี้สะท้อนความกังวลขององค์กรต่อการบริหารจัดการความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความซับซ้อนของระบบปฏิบัติการ โดยเฉพาะในช่วงที่องค์กรต้องนำ AI ไปใช้งานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายมากขึ้น

กุญแจสำคัญสู่การขยาย AI

รายงานของ STT GDC ระบุว่า องค์กรที่สามารถก้าวข้ามจากระดับ Builder ไปสู่การบูรณาการ AI ได้สำเร็จ ส่วนใหญ่ใช้แนวทางร่วมกันใน 3 มิติ ได้แก่ การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการขยายการใช้งาน การวางสถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและรองรับกฎเกณฑ์ข้อบังคับ และการเข้าถึงความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในการดำเนินงาน

แนวทางดังกล่าวจะช่วยให้องค์กรสามารถคาดการณ์ต้นทุน ลดความเสี่ยงด้านการดำเนินงาน และเปิดโอกาสให้ทีมงานภายในองค์กรให้ความสำคัญกับการพัฒนา AI เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้มากขึ้น