เนคเทค เปิด AI Readiness 2026 องค์กรไทยใช้ AI 53.7% แต่พร้อมแค่ 40%

ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) เปิดผลการประเมินความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)ในระดับองค์กรของประเทศไทย ปี พ.ศ. 2569 จากองค์กรภาครัฐและเอกชน 574 แห่ง ครอบคลุม 10 กลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมาย ตามแนวทางการขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติฯ

การประเมินครั้งนี้พิจารณาความพร้อม 5 ด้าน ได้แก่ ยุทธศาสตร์และความสามารถองค์กร ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน บุคลากร เทคโนโลยี และธรรมาภิบาล เพื่อสะท้อนทั้งสถานะการนำ AI ไปใช้งานจริงและช่องว่างที่ต้องเร่งพัฒนา

ผลการศึกษาพบว่า สัดส่วนองค์กรที่ใช้ AI แล้วเพิ่มจาก 17.8% ในปี พ.ศ. 2567 เป็น 53.7% ในปี 2569 หรือเพิ่มขึ้นมากกว่า 3 เท่าในช่วง 2 ปี สะท้อนการเปลี่ยนผ่านจากการทดลองใช้ไปสู่การนำ AI มาใช้งานจริงมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ดัชนีความพร้อมเฉลี่ยขององค์กรกลับลดลงจาก 55.1% เหลือ 40.0% และยังอยู่ในระดับ “Aware” เนื่องจากฐานผู้ใช้ AI รายใหม่ยังมีช่องว่างด้านเทคโนโลยีและธรรมาภิบาล ซึ่งเป็นสองด้านที่มีคะแนนต่ำสุดที่ 32.2% และ 28.9% ตามลำดับ

ข้อมูลพร้อม แต่ธรรมาภิบาลยังเป็นจุดอ่อน

เมื่อพิจารณาความพร้อมทั้ง 5 ด้าน พบว่า ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานมีคะแนนสูงสุด 51.0% รองลงมาคือ บุคลากร 45.9% ยุทธศาสตร์และความสามารถองค์กร 41.8% เทคโนโลยี 32.2% และธรรมาภิบาล 28.9%

ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนว่าองค์กรไทยมีความพร้อมในส่วนที่สามารถจัดหาได้ด้วยการลงทุนมากกว่าองค์ประกอบที่ต้องอาศัยการปรับกระบวนการภายในและใช้เวลาในการพัฒนา

ด้านข้อมูล พบว่าองค์กร 64.0% มีระบบจัดเก็บข้อมูลพร้อมใช้งาน แต่คุณภาพข้อมูลที่พร้อมนำไปใช้กับ AI อยู่ที่ 40.8% ขณะที่ 51.6% ยังไม่มีสถาปัตยกรรมระบบ AI หรือ AI Architecture รองรับการเชื่อมต่อและขยายผล

ช่องว่างจึงไม่ได้อยู่เพียงการเข้าถึงเทคโนโลยี แต่รวมถึงการบริหารความเสี่ยง การกำกับดูแลโดยมนุษย์ และการนำหลักธรรมาภิบาล AI มาใช้เป็นกระบวนการภายในองค์กรอย่างเป็นรูปธรรม

ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการเนคเทค กล่าวว่า โจทย์ของประเทศไทยไม่ใช่เพียงทำให้องค์กรเริ่มใช้ AI แต่ต้องทำให้องค์กรสามารถเลือกใช้ AI ให้เหมาะกับความต้องการ มีข้อมูลและบุคลากรที่พร้อม วัดผลลัพธ์ได้ และมีกลไกกำกับดูแลที่สร้างความเชื่อมั่น โดยเฉพาะช่วงที่ Generative AI และ Agentic AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบการทำงานขององค์กรอย่างรวดเร็ว

86.4% ใช้ AI แต่ยังตอบไม่ได้ผลลัพธ์

ผลสำรวจยังพบช่องว่างสำคัญด้านการวัดผล โดย 86.4% ขององค์กรที่ใช้ AI แล้ว ยังไม่สามารถตอบได้ว่าได้รับผลลัพธ์อะไรจากการใช้งาน แบ่งเป็น 49.4% ที่ยังไม่เคยวัดผล และ 37.0% อยู่ระหว่างเก็บข้อมูล

มีเพียง 13.6% ที่วัดผลแล้วและพบผลลัพธ์เชิงบวกอย่างชัดเจน โดยสามารถพิสูจน์คุณค่าได้ชัดในด้านการลดต้นทุนและลดระยะเวลาทำงาน แต่ยังไม่สามารถพิสูจน์ได้อย่างชัดเจนว่า AI ช่วยเพิ่มรายได้หรือส่วนแบ่งตลาด

อีกช่องว่างสำคัญคือธรรมาภิบาล โดย 73.4% ขององค์กรยังไม่นำหลัก AI Ethics มาประยุกต์ใช้ และ 46.2% ยังไม่มีการประเมินความเสี่ยงหรือการกำกับดูแลจากการใช้ AI

ขณะเดียวกัน ผู้บริหาร 89.3% เริ่มให้ความสำคัญกับ AI แต่มีเพียง 23.4% ที่ลงทุนงบประมาณจริง ขณะที่มีเพียง 8.4% ที่ผนวก AI ไว้ในยุทธศาสตร์องค์กรทุกระดับ และ 2.9% ที่ผูกทักษะ AI เข้ากับ Competency ของพนักงานอย่างเป็นระบบ

ธนาคารกลุ่มเดียวแตะระดับ Ready

เมื่อแยกตามอุตสาหกรรม พบว่ากลุ่มการผลิตมีการใช้ AI สูงที่สุด รองลงมาคือการศึกษา ส่วนด้านความพร้อม กลุ่มการแพทย์และสุขภาวะมีคะแนนสูงสุด 53.1% ตามด้วยการใช้งานและบริการภาครัฐ 50.8% และการศึกษา 47.1%

ขณะที่กลุ่มพลังงานและสิ่งแวดล้อมมีความพร้อมต่ำที่สุด โดยช่องว่างระหว่างกลุ่มที่มีความพร้อมสูงสุดและต่ำสุดอยู่ที่ 33.5 จุด สะท้อนความแตกต่างของบริบทและระดับความพร้อมระหว่างอุตสาหกรรม

สำหรับภาคการเงินโดยรวมมีคะแนนความพร้อม 31.3% อยู่ในระดับ “Unaware” แต่เมื่อแยกเฉพาะกลุ่มธนาคาร พบว่ามีคะแนนความพร้อมเฉลี่ย 70.7% และเป็นกลุ่มเดียวในการสำรวจที่อยู่ในระดับ “Ready” พร้อมคะแนนด้านธรรมาภิบาลสูงถึง 81.2%

ส่วนกลุ่มสถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคาร ซึ่งประกอบด้วยบริษัทบริหารสินทรัพย์ ผู้ประกอบธุรกิจ Non-Bank บริษัทหลักทรัพย์ และธุรกิจประกันภัย มีคะแนนความพร้อมเฉลี่ยเพียง 22.8%

ผลดังกล่าวสะท้อนว่ากรอบกำกับดูแลและแนวปฏิบัติด้านข้อมูลที่ชัดเจนของภาคธนาคารมีส่วนช่วยยกระดับความพร้อม และไม่ได้เป็นอุปสรรคต่อการนำ AI มาใช้งาน

องค์กรใหญ่ใช้ AI มากกว่า แต่ยังอยู่ระดับ Aware

เมื่อพิจารณาตามขนาดองค์กร พบว่าองค์กรขนาดใหญ่เริ่มใช้ AI แล้ว 67.2% สูงกว่าองค์กรขนาดกลาง 48.5% และขนาดเล็ก 43.8%

อย่างไรก็ตาม คะแนนความพร้อมของทั้ง 3 กลุ่มยังอยู่ในระดับ “Aware” โดยองค์กรขนาดใหญ่มีคะแนน 41.1% ขนาดเล็ก 35.9% และขนาดกลาง 34.0%

ส่วนกลุ่มไม่ระบุขนาด ซึ่งส่วนใหญ่เป็นหน่วยงานภาครัฐและสถาบันการศึกษาที่ไม่มีรายได้ตามเกณฑ์กรมพัฒนาธุรกิจการค้า มีคะแนนความพร้อม 49.2% สูงที่สุดในทุกกลุ่ม

ด้านธรรมาภิบาลยังเป็นจุดอ่อนของทุกกลุ่มขนาดองค์กร สะท้อนว่าการเข้าถึงเครื่องมือ AI เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ โดยเฉพาะ SMEs ที่ต้องได้รับการสนับสนุนให้สามารถระบุ Use case ที่คุ้มค่า เตรียมข้อมูลและกระบวนการ พัฒนาทักษะ และวัดผลตอบแทนจากการใช้ AI

GenAI แพร่หลาย Agentic AI เริ่มเข้าสู่ Workflow

ในกลุ่มองค์กรที่เริ่มใช้ AI แล้ว พบการใช้ Generative AI มากที่สุดในงานการตลาด การขาย และบริการลูกค้า 74.7% ตามด้วยกลยุทธ์องค์กร 69.8% และการพัฒนาสินค้าหรือบริการ รวมถึงงานวิจัยและพัฒนา 68.8%

ส่วน Agentic AI ซึ่งสามารถรับเป้าหมาย วางแผน ตัดสินใจ และดำเนินงานหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยพบการใช้งานสูงสุดในด้านพัฒนาสินค้าและวิจัยและพัฒนา 21.4% กลยุทธ์องค์กร 20.8% และการตลาด การขาย และบริการลูกค้า 20.5%

ปัจจุบันมีองค์กรที่เริ่มใช้ Agentic AI แล้ว 26.0% ของกลุ่มที่ใช้ AI ซึ่งเนคเทคมองว่าเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมในการวางแนวทางกำกับดูแลโดยมนุษย์ ก่อนที่การใช้งานจะขยายตัวในวงกว้าง

องค์กรต้องการกรอบกำกับมากกว่าเงินสนับสนุน

ผลสำรวจพบว่า สิ่งที่องค์กรต้องการไม่ใช่เพียงงบประมาณ แต่เป็นระบบสนับสนุนที่ช่วยลดความไม่แน่นอนในการนำ AI ไปใช้ โดยต้องการทั้งกรอบกำกับดูแล AI ระดับชาติที่ชัดเจน ศูนย์ให้คำปรึกษาการประยุกต์ใช้ AI และการอบรมผู้บริหารให้เข้าใจประโยชน์ ความคุ้มค่า ความเสี่ยง และแนวทางตัดสินใจลงทุน

โดยเฉพาะกลุ่มที่ยังไม่ได้เริ่มใช้ AI พบว่า 51.4% ต้องการกรอบกำกับดูแลที่ชัดเจนเป็นอันดับแรก และ 48.6% ต้องการศูนย์ให้คำแนะนำ ซึ่งสูงกว่ากลุ่มที่ใช้ AI แล้วราว 13 จุด สะท้อนว่าองค์กรส่วนหนึ่งพร้อมเริ่มใช้ AI แต่ยังต้องการความชัดเจนด้านนโยบายเพื่อประกอบการตัดสินใจ

เนคเทคเสนอ 3 มาตรการเร่ง AI ไทย

จากผลการประเมิน เนคเทคเสนอ 3 มาตรการเชิงนโยบายที่ภาครัฐและหน่วยงานเกี่ยวข้องควรเร่งดำเนินการ

1. National AI Governance Pack จัดทำชุดมาตรฐานพื้นฐานสำหรับองค์กร ครอบคลุม AI Policy Template การจัดระดับความเสี่ยง Data/Model Governance, Human Oversight, Incident Reporting และแนวทางจัดซื้อจัดจ้าง AI พร้อมพัฒนาแนวทางรายสาขาสำหรับอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงหรือผลกระทบสูง

2. Sectoral AI Readiness Clinics จัดตั้งคลินิก AI รายอุตสาหกรรม โดยเน้นสาขาที่มีความพร้อมต่ำ เช่น พลังงานและสิ่งแวดล้อม การเงินที่ไม่รวมธนาคาร และความมั่นคงและปลอดภัย พร้อมจัดทำ Playbook สำหรับ Use case การเตรียมข้อมูล และการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI

3. AI Value Enabler สนับสนุน SMEs และองค์กรขนาดกลางด้วย Sandbox, Cloud/Compute Credits และ Shared Datasets รวมถึง Talent Accelerator หลักสูตร Executive AI Literacy และ Upskilling ที่เชื่อมโยงกับ Use case จริง

ดร.ชัย กล่าวว่า ประเทศไทยมีการขยายตัวของการใช้งาน AI หรือ AI Adoption เพิ่มขึ้น 3 เท่าในเวลาเพียง 2 ปี ดังนั้นมาตรการจากนี้ต้องวัดความสำเร็จจากการใช้งานจริงและผลลัพธ์ที่องค์กรได้รับ ไม่ใช่เพียงจำนวนหน่วยงานที่ใช้งาน หลักสูตร หรือจำนวนผู้เข้าอบรม

เป้าหมายของประเทศควรเป็นการทำให้องค์กรขยับจากการรับรู้และทดลองใช้ ไปสู่การใช้ AI ที่สร้างคุณค่าให้องค์กร ทั้ง Productivity, Business Value และ Public Value ภายใต้กรอบธรรมาภิบาลที่เหมาะสม