ท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนแปลงของโลก ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการกล่าวถึงว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของภาคอุตสาหกรรมในระดับโลก และจะเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนยุทธศาสตร์ประเทศไทย 4.0 ในรายงาน White Paper ฉบับล่าสุด ซึ่งเป็นความร่วมมือครั้งสำคัญระหว่างสถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) และ SAP ผู้นำตลาดซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรได้เปิดเผยถึงศักยภาพอันมหาศาลของ AI ในการยกระดับเศรษฐกิจไทยจากฐานการผลิตแบบดั้งเดิมไปสู่การขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมและเทคโนโลยีขั้นสูง
อย่างไรก็ตาม แม้ประเทศไทยจะมีศักยภาพในการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในภาคการผลิตได้มากถึง 300 กรณี เพื่อก้าวขึ้นเป็นผู้นำในระดับภูมิภาค แต่ปัจจุบันมีผู้ประกอบการภาคการผลิตเพียง 2% เท่านั้นที่สามารถเปลี่ยนผ่านสู่มาตรฐานอุตสาหกรรม 4.0 ได้อย่างเต็มรูปแบบ รายงานฉบับนี้ชี้ให้เห็นถึงช่องว่างและความท้าทายที่สำคัญที่องค์กรไทยต้องเร่งดำเนินการเพื่อปลดล็อกศักยภาพของ AI และขับเคลื่อนประเทศสู่เป้าหมายที่ตั้งไว้
AI: กลไกขับเคลื่อนเศรษฐกิจโลกและไทย
ดร. สลิลธร ทองมีนสุข นักวิชาการอาวุโสจาก TDRI ได้แถลงเปิดตัวรายงาน White Paper เรื่อง “การประยุกต์ใช้ AI สำหรับภาคธุรกิจในอุตสาหกรรมการผลิตของประเทศไทย” ว่า AI กำลังเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจโลก โดยคาดการณ์ว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแรงงานอย่างมีนัยสำคัญ และส่งผลให้ GDP โลกเติบโตได้มากถึง 15.7 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2030
สำหรับมูลค่าตลาด AI ของภาคการผลิตทั่วโลก คาดว่าจะขยายตัวจากประมาณ 6,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2024 ไปสู่ 230,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2034 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยสูงถึง 44% ต่อปี
ในส่วนของประเทศไทย ดร. สลิลธร กล่าวว่า ตลาด AI ของไทยคาดการณ์ว่าจะขยายตัวจาก 48,000 ล้านบาทในปี 2024 ไปสู่ประมาณ 130,000 ล้านบาทภายในปี 2030 หรือเติบโตเฉลี่ย 18% ต่อปี ซึ่งสะท้อนว่า AI กำลังเป็นกลไกเศรษฐกิจใหม่ของประเทศ
ความท้าทายในการนำ AI สู่การปฏิบัติจริง
แม้ AI จะมีศักยภาพมหาศาล แต่จากการสำรวจของ ETDA ในปี 2024 พบว่ามีเพียง 18% ขององค์กรไทยที่นำ AI มาใช้แล้ว ขณะที่ 73% กำลังพิจารณา และ 9% ยังไม่เห็นความจำเป็น
“ข้อมูลดังกล่าวชี้ให้เห็นว่า แม้ AI จะมีศักยภาพมหาศาล แต่องค์กรไทยจำนวนมากยังอยู่ในช่วงการเรียนรู้และทดลอง และยังไม่ค่อยมั่นใจว่าจะนำ AI มาใช้ในองค์กรให้เกิดประโยชน์สูงสุดอย่างไร ดังนั้น ประเทศไทยต้องเร่ง เสริมสร้างความเข้าใจและความมั่นใจ ให้กับผู้ประกอบการ นอกเหนือจากการส่งเสริมการลงทุนในเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว”
ประโยชน์และการประยุกต์ใช้ AI ในภาคการผลิต
ดร. สลิลธร ได้ยกตัวอย่างการใช้งาน AI ในภาคการผลิตซึ่งจะได้รับประโยชน์มหาศาล และคาดว่าภาคการผลิตจะมีการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้นถึง 60% ภายในปี 2025
- การจัดการห่วงโซ่อุปทาน AI ช่วยพยากรณ์ความต้องการสินค้า ลดความผิดพลาดในการคาดการณ์ได้ 30-40% และลดสต็อกสินค้าสำรองได้ถึง 20% รวมถึงการวางเส้นทางการจัดส่งแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนโลจิสติกส์ได้ถึง 15%
- การปรับปรุงกระบวนการผลิต AI Robotic สามารถเพิ่มปริมาณการผลิตได้ถึง 30% และลดความต้องการแรงงานลงได้ รวมถึงการพัฒนาสู่ระบบอัตโนมัติขั้นสูง เช่น การคัดแยกวัตถุอัตโนมัติที่แม่นยำขึ้น
- การควบคุมคุณภาพและการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน AI สามารถตรวจสอบข้อบกพร่องของสินค้าได้มากกว่า 99% ลดเวลาการหยุดทำงานของเครื่องจักรได้ 53% และลดต้นทุนการซ่อมบำรุงได้ 5-10% รวมถึงระบบความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ช่วยลดพฤติกรรมเสี่ยงในพื้นที่ทำงานได้มากกว่า 90%
5 ความท้าทายหลักและข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย
White Paper ได้ระบุถึง 5 ความท้าทายหลัก ที่องค์กรไทยเผชิญในการนำ AI มาใช้ ได้แก่
- ความพร้อมด้านทักษะและองค์ความรู้
- ข้อจำกัดด้านต้นทุนและความคุ้มค่า
- ความไม่แน่นอนของผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)
- ข้อจำกัดเชิงข้อมูล (Data Management) ข้อมูลในองค์กรยังกระจัดกระจายและขาดการเชื่อมโยง โดยพบว่าเกือบ 2 ใน 3 (65%) ขององค์กรการผลิตระบุความกังวลเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลว่าเป็นอุปสรรคสำคัญ
- ปัจจัยเรื่องพฤติกรรม ถ้าจะนำ AI มาใช้ต้องมีการเปลี่ยนกระบวนการทํางานที่ปัจจุบันมนุษย์เป็นคนทำ แต่คนที่ทํางานมักจะเผชิญกับความกังวลว่าจะถูก AI มาแทนที่ หรือไม่เคยชินกับการทํางานกับ AI องค์กรจึงต้องจัดการเชิงรุก เพื่อสร้างวัฒนธรรมขององค์กรที่จะปรับตัวให้ทันกับเทคโนโลยีด้วย
ดร. สลิลธร ยังเสนอว่าองค์กรจำเป็นต้องมียุทธศาสตร์การนำ AI มาใช้อย่างเป็นระบบ ครอบคลุมทั้งการวิเคราะห์ กำหนดทิศทาง และการนำไปปฏิบัติ รวมถึงการวางกรอบ AI Governance ที่เน้นความสำคัญของ Data Governance และการจัดตั้ง AI Governance Council หรือทีมผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กรมากํากับดูแล การพัฒนา AI ให้สอดคล้องกับจริยธรรมและข้อกฎหมาย
สำหรับบทบาทของภาครัฐ ดร. สลิลธร ได้เสนอแนะเพิ่มเติมว่าภาครัฐควร
- ลดช่องว่างทางความรู้ โดยการให้คำแนะนำและการสนับสนุนแบบเฉพาะเจาะจงแก่ผู้ประกอบการในแต่ละกลุ่มอุตสาหกรรม
- ส่งเสริมการ Re-skill และ Up-skill แรงงาน จัดตั้งศูนย์อบรม AI สำหรับแรงงานทั่วประเทศ โดยร่วมมือกับมหาวิทยาลัยและผู้นำอุตสาหกรรม พร้อมให้มาตรการจูงใจทางภาษีหรือเงินอุดหนุนแก่บริษัทที่ลงทุนในการฝึกอบรม
- สร้างความเชื่อมั่นและธรรมาภิบาล AI จัดตั้ง AI Sandbox เพื่อจำลองสถานการณ์จริงและประเมินความเสี่ยงก่อนนำ AI ไปใช้ รวมถึงยกระดับ ETDA ให้เป็นศูนย์ AI Governance ในระดับภูมิภาค
- ปรับปรุงมาตรการทางภาษี ขยายขอบเขตมาตรการลดหย่อนภาษีให้ครอบคลุมค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและค่าอบรมบุคลากร ซึ่งเป็นต้นทุนที่แท้จริงของการนำ AI มาใช้
“AI มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ส่งเสริมนวัตกรรม และทำให้เกิดการพัฒนาโรงงานอัจฉริยะ รวมถึงช่วยสนับสนุนเป้าหมายด้านความเป็นกลางทางคาร์บอนของประเทศไทย หากมีการนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลายในภาคการผลิต ประเทศไทยจะสามารถสร้างฐานการพัฒนาอุตสาหกรรมอย่างยั่งยืนและสอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของประเทศในการเป็นเศรษฐกิจที่มีความยืดหยุ่นและแข่งขันได้ในเวทีโลก” ดร. สลิลธร กล่าวสรุป
ด้าน ดร.ชัยชนะ มิตรพันธ์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ กล่าวเสริมว่า ข้อมูลเชิงลึกที่ปรากฏในรายงานฉบับนี้จะมีบทบาทสำคัญในการผลักดันการนำ AI มาใช้ในภาคการผลิต ซึ่งถือเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนยุทธศาสตร์ประเทศไทย 4.0 ความร่วมมือระหว่างภาครัฐและภาคเอกชนจะเป็นหัวใจสำคัญของความสำเร็จ โดยเฉพาะในด้านการกำกับดูแล AI ทั้งนี้ ความร่วมมือกับบริษัทชั้นนำอย่าง SAP สะท้อนถึงความมุ่งมั่นของเราในการส่งเสริมให้ภาคธุรกิจไทยได้รับประโยชน์จากนวัตกรรม AI อย่างเต็มที่
Business AI: กุญแจสู่ความเป็นผู้นำระดับโลกของไทย
ด้าน Wolfgang Dierker หัวหน้าฝ่ายกิจการรัฐบาลและ CSR ระดับโลกของ SAP กล่าวเน้นถึงความสำคัญของว่าการใช้ AI สำหรับภาคธุรกิจ (Business AI) ว่า การยอมรับว่า Business AI เป็นเทคโนโลยีหลักที่จะสร้างความแตกต่างให้กับธุรกิจได้ จะทำให้ประเทศไทยสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพทั้งหมดของ AI ได้ โดยทำให้เกิดผลกระทบในสังคมน้อยที่สุดและได้รับผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจสูงที่สุด
“ความคิดดังกล่าวจะทำให้เกิดนโยบายที่มีประสิทธิภาพและตรงเป้าหมาย ที่จะมาสนับสนุนการใช้ AI สำหรับภาคธุรกิจ และวางตำแหน่งประเทศไทยให้เป็นผู้นำระดับโลกด้านโซลูชัน AI สำหรับธุรกิจ” Dierker กล่าว
Business AI มีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนการทำธุรกิจเป็นหลัก โดยจะเน้นการขับเคลื่อนขั้นตอนและกระบวนการดำเนินธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทำให้การบริหารห่วงโซ่อุปทานมีประสิทธิภาพ การรักษาเสถียรภาพของการทำธุรกิจเป็นไปตามเป้าหมายที่ต้องการ และมีการจัดการทรัพยากรอย่างชาญฉลาด ไม่ว่าจะเป็นภาคการผลิต สาธารณสุข เกษตรกรรม และบริการสาธารณะ
“ธุรกิจแต่ละภาคส่วนสามารถบรรลุศักยภาพสูงสุดของตนเองหรือดำเนินธุรกิจให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้อย่างสะดวกรวดเร็วขึ้น หากมีการใช้ AI อย่างเหมาะสม หรือใช้ให้สอดคล้องกับความต้องการหรือบริบทเฉพาะของธุรกิจ มีการใช้ AI บนพื้นฐานที่น่าเชื่อถือ ใช้ AI ทำงานได้อย่างแม่นยำและสม่ำเสมอ และมีการใช้ AI ด้วยความรับผิดชอบ หรือสอดคล้องกับหลักจริยธรรมและค่านิยมของสังคม” Dierker กล่าวทิ้งท้าย
กฎหมาย AI: รับรองธุรกรรม-กำหนดความรับผิดชอบ
ดร. ชัยชนะ ยังกล่าวถึงความคืบหน้าของร่างกฎหมายเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีธรรมาภิบาลซึ่ง ETDA ได้รับมอบหมายให้ทบทวนว่า หลักการสำคัญของร่างกฎหมายฉบับนี้ คือ การส่งเสริมการใช้ AI และรับรองธุรกรรมที่ดำเนินการโดย AI เช่น การจัดการคลังสินค้า หรือการบริหารสต็อกสินค้าแบบอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าธุรกรรมเหล่านี้จะได้รับการยอมรับทางกฎหมาย และหากเกิดข้อพิพาทในชั้นศาล ศาลจะต้องรับฟังข้อมูลด้วย
ดร. ชัยชนะ ยอมรับว่าการทำงานของ AI ไม่สามารถควบคุมได้ 100% เนื่องจาก AI ทำงานโดยอิงจากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไป ดังนั้น ในร่างกฎหมายฉบับนี้จะมีการระบุหน้าที่ให้ชัดเจนขึ้นว่าแต่ละฝ่ายมีบทบาทและความรับผิดชอบอย่างไร “สิ่งสำคัญที่ร่างกฎหมายฉบับนี้จะให้ความสำคัญคือการจัดสรรความรับผิดชอบ เมื่อเกิดปัญหาจากการพัฒนาและการนำ AI ไปใช้งาน” ดร.ชัยชนะกล่าว ดร. ชัยชนะ ยกตัวอย่างกรณีรถยนต์ไร้คนขับว่า หากเกิดอุบัติเหตุหรือความเสียหายขึ้น จะต้องพิจารณาว่าความผิดพลาดเกิดจากสาเหตุใด เช่น อัลกอริทึมในการขับรถ การตรวจจับวัตถุมีปัญหา หรือเกิดจากความประมาทของผู้ขับขี่ที่นั่งอยู่ในรถ หรืออาจเป็นข้อผิดพลาดของกลไกการทำงาน “หากสามารถหาสาเหตุที่แท้จริงได้ การระบุความรับผิดชอบก็จะชัดเจนขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งที่ร่างกฎหมายฉบับนี้ต้องการทำให้เกิดความชัดเจน” ดร. ชัยชนะกล่าว
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
เมื่อ AI เข้าใกล้หัวใจมนุษย์มากเกินไป
ถอดรหัส 3 สตาร์ตอัพรุ่นใหม่: Graffity, One Charge, Carbonwize
