“ETDA ร่วมกับ สวทช. เผยผลศึกษา การประยุกต์ใช้ AI (AI Adoption) และความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI Readiness) พบองค์รไทยใช้ AI เพียง 15.2% และความพร้อมใช้ AI ไม่ถึงครึ่ง
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (สพธอ.) หรือ ETDA กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ร่วมกับ สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม จัดแถลงผลการศึกษา การประยุกต์ใช้ AI (AI Adoption) และ ความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI Readiness) สำหรับบริการดิจิทัลอย่างมีธรรมาภิบาล
การประยุกต์ใช้ AI
ผลการศึกษาพบองค์รไทยใช้ AI เพียง 15.2%
ดร.กัลยา อุดมวิทิต รักษาการผู้ช่วยผู้อำนวยการ สวทช. หัวหน้าคณะผู้วิจัย รายงานว่า ผลการศึกษาและสำรวจการประยุกต์ใช้ AI พบว่า องค์กร/หน่วยงานในประเทศไทย ได้เริ่มมีการใช้งาน AI แล้ว และมีแนวโน้มใช้งานมากขึ้น
โดย องค์กรไทยมีการนำ AI มาใช้งานแล้วในองค์กรแล้ว 15.2% ขณะที่องค์กรที่ยังไม่ใช้ คือ มีแผนที่จะนำมาใช้ในอนาคต 56.65% และที่ยังไม่มีแผนที่จะใช้ AI 28.15% (เป็นตัวเลขที่น้อยกว่าค่าเฉลี่ยการนำ AI มาใช้ทั่วโลก 35%, จีน 58%, สิงคโปร์ 39% จากรายงาน Global AI Adoption Index 2022 ของ IBM)
องค์กรที่มีการนำ AI มาใช้งานแล้วในองค์กรแล้ว วางเป้าหมายของการนำ AI ไปประยุกต์ใช้ไว้คือ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการผลิต หรือบริการขององค์กร (50.0%), เพื่อประยุกต์ใช้สำหรับการบริหารจัดการภายในองค์กร (43.0%) และ เพื่อเพิ่มรายได้ให้กับองค์กร (36.0%)
ประเภทของการประยุกต์ใช้ AI ที่พบบ่อย
ผลการสำรวจพบว่าประเภทของการประยุกต์ใช้ AI ที่พบบ่อย มี 3 การใช้งานประกอบด้วย ประเภท Computer Vision คือใช้ AI ในการตรวจสอบคุณภาพสินค้า และกระบวนการผลิตให้ได้คุณภาพตามมาตรฐาน
ประเภท Data Analytic & Signal Processing มีสองรูปแบบคือ หนึ่ง ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลของสินค้าและเครื่องจักรภายในโรงงาน และสอง การนำข้อมูล CRM มาประมวลผลพฤติกรรมของ ลูกค้า/ผู้ใช้บริการเพื่อกิจกรรมส่งเสริมการขาย/ออกแบบ บริการต่างๆ
และประเภท Natural Language Processing คือการประมวลผลข้อมูล ข้อความ รูปภาพ และเสียง เพื่อรองรับระบบ ChatGPT/Chatbot ที่สามารถช่วยตอบคำถามพื้นฐาน และคำถามที่ถามบ่อย
หลายอุตสาหกรรมใช้ประโยชน์จาก AI
โดยมีการใช้งานในหลายๆ อุตสาหกรรม เช่น กลุ่มการเงินและการค้า มีการใช้งานด้าน Computer Vision and Image processing สำหรับตรวจสอบข้อมูล การแปลภาษา การอ่านข้อมูลต่างๆ ทั้งในรูปแบบข้อความการพิมพ์ การเขียน รูปภาพ และเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบข้อมูลดิจิทัล
มีการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้า ด้วยการประมวลผลพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้สถาบันการเงินสามารถประเมินความสามารถในการขอสินเชื่อ และการประเมินความเสี่ยงของลูกค้าได้
กลุ่มการแพทย์และสุขภาวะ ด้าน Computer Vision and Image processing สำหรับตรวจสอบข้อมูลจากภาพ เช่น การค้นหาเครื่องมือผ่าตัดการช่วยในการวินิจฉัยการแพทย์ เช่น วิเคราะห์ผลฟิล์ม ด้าน Signal Processing สำหรับการจับสัญญาณต่างๆ ของคนไข้ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลประกอบการรักษา ด้าน Data Analytic สำหรับวิเคราะห์พฤติกรรมของคนไข้
กลุ่มการศึกษา มีการด้าน Natural Language Processing สำหรับการประมวลผลข้อมูล เพื่อรองรับแอปพลิเคชัน ChatGPT หรือ Chatbot เพื่อให้ข้อมูลพื้นฐานแก่นักศึกษา/บุคคลภายนอก ด้าน Computer Vision and Image Processing สำหรับการวิจัยและบริการเชิงวิชาการของสถานศึกษา เช่น การแปลงข้อมูลภาพให้เป็นดิจิทัล เป็นต้น
การใช้งานและบริการภาครัฐ มีการใช้งานด้าน Computer Vision and Image processing เพื่อตรวจจับข้อมูลภาพต่างๆ และแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัล เพื่อเป็นข้อมูลกลางสาหรับใช้งานร่วมกันของหน่วยงานต่างๆ เช่นการอ่านข้อมูลทะเบียนรถ และข้อมูลตัวรถยนต์ที่เข้าออกทางด่วน เป็นต้น
มีการใช้ Data Analytics เพื่อประกอบการวางแผน พัฒนาบริการภาครัฐ และอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้บริการ เช่น การวิเคราะห์สภาพการจราจรแบบ Realtime, การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ประกอบการเพื่อการจัดเก็บภาษี
เหตุผลที่ยังไม่ใช้ AI
ในกลุ่มที่ยังไม่ได้ใช้ AI นั้น (84.8%) ให้เหตุผล 3 อันดับแรกที่ปัจจุบันยังไม่ใช้ AI คือ ประการแรก อยู่ในช่วงของการศึกษาหาข้อมูลเนื่องจากยังไม่ทราบว่าจะนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างไร (50.4%)
ประการที่สอง ยังไม่มีความจำเป็นในการนำ AI มาใช้ (19.3%) และประการที่สาม องค์กรยังขาดความพร้อมในด้านต่างๆ เช่น โครงสร้างพื้นฐานบุคลากร และงบประมาณ เป็นต้น (18.5%)
AI Readiness ฉบับแรกของประเทศไทย
ในการสำรวจครั้งนี้ยังมีการสำรวจ ความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI Readiness โดยเป็นการศึกษาที่ใช้ดัชนีการวัดความพร้อม 5 ด้าน ได้แก่ (1) ด้านยุทธศาสตร์และความสามารถขององค์กร (2) ด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน (3) ด้านบุคลากร (4) ด้านเทคโนโลยี และ (5) ด้านธรรมาภิบาล
ดำเนินการสำรวจหน่วยงานทั้งภาครัฐและภาคเอกชน จำนวน 10 กลุ่ม ตามที่ระบุในแผนปฏิบัติการ AI ได้แก่ เกษตรและอาหาร การใช้งานและบริการภาครัฐ การแพทย์และสุขภาวะ อุตสาหกรรมการผลิต พลังงานและสิ่งแวดล้อม การศึกษา ท่องเที่ยวและเศรษฐกิจสร้างสรรค์ ความมั่นคงและปลอดภัย โลจิสติกส์และการขนส่ง และการเงินและการค้า
องค์กรไทยตระหนักเรื่อง AI ไม่ถึงครึ่ง
ผลการสำรวจยังพบว่า องค์กรที่มีการนำ AI มาใช้งานแล้ว มีความพร้อมเฉลี่ยอยู่ที่ 45.3% ซึ่งหมายถึง องค์กรมีความตระหนักถึงความสำคัญของเทคโนโลยี AI และเริ่มนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้ในองค์กร
โดยเมื่อพิจารณาแยกลงไปในแต่ละด้าน พบว่า ด้านที่มีความเข้มแข็งมากที่สุด คือ ด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน (ประกอบด้วย รูปแบบและคุณภาพของข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลที่จำเป็นต่อการใช้งาน AI) โดยมีคะแนนเฉลี่ยความพร้อมในด้านนี้อยู่ที่ 61.8% (จัดอยู่ในระดับ มีความตระหนักและเริ่มนำ AI ไปใช้งานแล้ว) โดยกลุ่มที่มีความพร้อมอยู่ในระดับต้นๆ ได้แก่ กลุ่มการเงินและการค้า กลุ่มการใช้งานและบริการภาครัฐ และ กลุ่มการศึกษา
ทั้งนี้ การที่หน่วยงานมีความพร้อมโดยเฉพาะในด้านข้อมูลสูง สาเหตุหนึ่งมาจากในช่วงที่ผ่านมา ประเทศไทยมีความตื่นตัวในเรื่องของ Big Data และเห็นความสำคัญของการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ในมุมมองต่างๆ ตามที่องค์กรให้ความสนใจ สำหรับด้านที่มีคะแนนเฉลี่ยในระดับรองลงมาได้แก่ ด้านยุทธศาสตร์และความสามารถขององค์กร ด้านธรรมาภิบาล ด้านบุคลากร และด้านเทคโนโลยี ตามลำดับ
AI Readiness ด้านยุทธศาสตร์และความสามารถขององค์กร
ผลการสำรวจพบว่า ดัชนีความพร้อมด้านยุทธศาสตร์และความสามารถขององค์กร อยู่ที่ 55.4% ซึ่งหมายถึง องค์กรมีการวางแผน และกำหนดเป็นกลยุทธ์ในการนำ AI มาใช้งานโดยเฉพาะ เริ่มมีการนำ AI มาสร้างคุณค่า ทางธุรกิจอย่างจริงจัง สามารถใช้ Al Solution สำเร็จรูปได้
โดยช่องว่าง (Gap) ของด้านนี้คือ ขาดความรู้ ความเข้าใจ และประโยชน์ของการใช้เทคโนโลยี AI, ขาดการแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์ระหว่างผู้ประกอบการ, ขาดงบประมาณและการเข้าถึงแหล่งทุน รวมถึงผู้บริหารในหน่วยงาน/องค์กรยังไม่เห็นความสำคัญของการลงทุน
AI Readiness ความพร้อมด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน
ดัชนีความพร้อมด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน อยู่ที่ 61.8% (ด้านที่มีความเข้มแข็งมากที่สุด) หมายถึง องค์กรมีการเตรียมความพร้อม โครงสร้างพื้นฐานด้าน IT เพื่อรองรับการประยุกต์ใช้ AI มีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจัดเก็บ Data และมีความพร้อมด้านข้อมูล
โดยช่องว่าง (Gap) ของด้านนี้คือ ขาดมาตรฐานโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการทำงานของ AI และไม่สามารถนำมาเชื่อมโยงระหว่างกันได้, ขาดการจัดระเบียบข้อมูล และความร่วมมือในการเชื่อมโยงข้อมูลของภาครัฐและภาคเอกชนให้สามารถนำมาใช้ประโยชน์ต่อการพัฒนา AI ของประเทศให้มีประสิทธิภาพได้ และมีข้อจำกัดด้านภาษาอังกฤษในการใช้งานสำหรับคนไทยและบุคคลทั่วไป (Language barrier)
AI Readiness ความพร้อมด้านบุคลากร
ดัชนีความพร้อมด้านบุคลากร อยู่ที่ 39.4% หมายถึง ความรู้ความสามารถของบุคลากรในองค์กรและความตระหนักใน การนำ AI มาประยุกต์ใช้งาน รวมถึงการมีผู้เชี่ยวชาญด้าน AI โดยเฉพาะ
โดยช่องว่าง (Gap) ของด้านนี้คือ ขาดบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญสาขาเฉพาะด้าน เช่น Machine Learning, Software Development, Data Scientists และกลุ่มผู้มีความรู้ความเชี่ยวชาญด้าน AI มีอัตราการย้ายงานสูง
AI Readiness ความพร้อมด้านเทคโนโลยี
ดัชนีความพร้อมด้านเทคโนโลยี อยู่ที่ 26% ซึ่งต่ำที่สุดในการวัดความความพร้อม AI ซึ่งหมายถึงการพัฒนาเทคโนโลยีและแพลตฟอร์ม AI ใช้ในองค์กร
โดยช่องว่าง (Gap) คือ ขาดระบบนิเวศนวัตกรรมสำหรับเทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง, การวิจัยและพัฒนาด้าน AI ทำได้ยากขึ้น เนื่องจากขาดข้อมูลที่จะนำมาพัฒนาระบบ AI รวมถึงงบประมาณการลงทุนด้านวิจัยและพัฒนาของประเทศมีจำกัด ทุนวิจัยภาครัฐมีไม่เพียงพอต่อการพัฒนาเทคโนโลยี AI ของประเทศ
AI Readiness ความพร้อมด้านธรรมาภิบาล
ดัชนีความพร้อมด้านธรรมาภิบาล อยู่ที่ 43.8% ความพร้อมด้านนี้หมายถึง องค์กรต้องมีมาตรการควบคุมการใช้ และพัฒนา AI รวมถึงการกำหนดโครงสร้างธรรมาภิบาลด้าน AI ในองค์กร
ช่องว่าง (Gap) ของความพร้อมด้านธรรมาภิบาล คือ ขาดแนวปฏิบัติ กรอบแนวทางเกี่ยวกับการกำกับ ดูแล, ขาดเครื่องมือ/สัญลักษณ์แสดงความมีคุณภาพและมาตรฐานของผลิตภัณฑ์/บริการด้าน AI, ขาดศูนย์กลางของภาครัฐในการให้คำปรึกษาด้าน AI, ขาดกระบวนการเข้าถึงและการแบ่งปันข้อมูลให้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนา AI
ข้อเสนอแนะจากการวิจัย
จากผลการสำรวจดังกล่าว นำมาสู่ข้อเสนอแนะเพื่อเตรียมความพร้อมในด้านต่างๆ ได้แก่
AI PEOPLE หรือ การพัฒนาทักษะ AI ในทุกระดับ เช่น ผลิต AI Talent, ให้มี AI Academy, พัฒนาหลักสูตรที่เกี่ยวข้อง และพัฒนาคุณวุฒิวิชาชีพด้าน AI รวมถึงความตระหนักรู้ AI Governance เป็นต้น
AI DATA & INFRASTRUCTURE หรือ การเตรียมความพร้อมข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการใช้งาน AI เช่น การสนับสนุนการทำ Data Governance สำหรับ AI การพัฒนา Foundation AI Model การพัฒนาแนวทางการแบ่งปันข้อมูล Data Sharing เป็นต้น
AI GOVERNANCE หรือ ธรรมาภิบาล AI เช่น แนวปฏิบัติ AI Governance และ การพัฒนา AI Risk Management Framework เป็นต้น
AI INCLUSIVE หรือ การสร้างความตระหนักและสนับสนุนให้เกิดสภาพแวดล้อมที่รองรับการขยายตัวของ AI เช่น มีศูนย์บริการเฉพาะด้านเพื่อให้คำปรึกษา (AI Consulting Clinic), ศูนย์ทดสอบและขึ้นทะเบียนนวัตกรรม AI และ การทำ AI Readiness Measurement เป็นต้น
ข้อมูลสำหรับแผน AI แห่งชาติ
ดร.ศักดิ์ เสกขุนทด ที่ปรึกษาอาวุโส ETDA กล่าวว่า “ETDA ในฐานะหน่วยงานที่มีบทบาทสำคัญในการร่วมผลักดันให้คนไทยเกิดการประยุกต์ใช้งาน AI สอดคล้องตามหลักจริยธรรมและธรรมาภิบาล
ได้ร่วมกับ สวทช. โดย เนคเทค เดินหน้าโครงการศึกษาความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับบริการดิจิทัลอย่างมีธรรมาภิบาล”
“ในมิติที่สอดคล้องตาม แผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565- 2570) ที่จะเป็นกรอบในการดำเนินงานของทุกภาคส่วนเพื่อส่งเสริมให้ประเทศเกิดประยุกต์ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ และเป็นข้อมูลสำคัญที่ช่วยสะท้อนสถานะความพร้อมของการประยุกต์ใช้ AI ในประเทศได้อย่างชัดเจน”
ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ ในฐานะผู้ช่วยเลขาคณะกรรมการขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติฯ กล่าวเสริมว่า “ยุทธศาสตร์ทั้ง 5 ด้านในแผนฯ ได้แก่ หนึ่ง ด้านจริยธรรมและกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง ที่มุ่งเน้นการสร้างความตระหนักและให้มีศูนย์บริการให้คำปรึกษาด้าน AI
สอง ด้านโครงสร้างพื้นฐานและข้อมูลสำหรับ AI ที่เน้นพัฒนา AI Service Platform บนโครงข่ายระบบคลาวด์กลางภาครัฐ (GDCC) ที่จะสนับสนุนภาครัฐและภาคธุรกิจมากขึ้น สาม ด้านการพัฒนากำลังคน เพื่อเพิ่มผู้เชี่ยวชาญและวิศวกรด้าน AI ให้เพียงพอต่อการเติบโต”
สี่ ด้านวิจัยและพัฒนา ด้วยการกำหนด Flagship Project เช่น Thai Large Language Model (LLM) เพื่อสนับสนุนการใช้ Generative AI ในธุรกิจไทย และขึ้นทะเบียนผลงานนวัตกรรม AI และสุดท้าย ด้านการส่งเสริมและสนับสนุนการใช้งาน AI ได้แก่ การร่วมขับเคลื่อน Tech Startup เพื่อให้เกิดนวัตกรรมและการสร้างสรรค์งานบริการด้าน AI ในประเทศไทยให้เพิ่มขึ้น เป็นต้น” ดร.ชัย กล่าวปิดท้าย
Featured Image: Image by macrovector on Freepik
