องค์กรไทย ยังติดหล่มระบบเก่า จะทรานส์ฟอร์มให้สำเร็จต้องมีทั้งคน ข้อมูล กลยุทธ์ ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี
ดีลอยท์ (Deloitte) ประเทศไทย เปิดเผยรายงานถอดรหัสทิศทางองค์กรไทยในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลและการก้าวสู่ยุค Generative AI โดยผลสำรวจ Thailand Digital Transformation Survey 2025 พบว่า ตลอดช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ได้สะท้อนให้เห็นทิศทางใหม่ที่องค์กรธุรกิจในประเทศไทยไม่เพียงแค่นำเทคโนโลยีมาใช้ แต่ยังเริ่มวางกลยุทธ์ระยะยาวที่ผสานทั้ง Data และ AI เข้ากับธุรกิจในระดับโครงสร้าง
ผลสำรวจครั้งนี้ดำเนินการโดยการเก็บแบบสอบถามจากองค์กรกว่า 300 แห่งทั่วประเทศ ครอบคลุมทั้งองค์กรขนาดเล็ก กลาง และใหญ่ โดยส่วนใหญ่คือกลุ่มธุรกิจ Consumer ที่ 38% ซึ่งรวมถึงอุตสาหกรรมยานยนต์ ขนส่ง บริการ และค้าปลีก ซึ่งมี 60-70% เป็นผู้บริหารระดับ C-Level และ Board ทำให้ข้อมูลที่ได้มีความลึกและสะท้อนกลยุทธ์ขององค์กรโดยตรง
ไทยอยู่ตรงไหนในเส้นทางดิจิทัล?
จากรายงานของดีลอยท์ ได้ทำการแบ่งระดับความพร้อมด้านดิจิทัล (Digital Maturity) ขององค์กรออกเป็น 5 ระดับ ได้แก่
- Lagging องค์กรที่ยังไม่มีการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ หรือยังอยู่ในขั้นทดลองเล็กน้อย
- Exploring เริ่มเห็นการทดลองใช้เทคโนโลยี เช่น ใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลออนไลน์ หรือทดลอง CRM
- Doing Digital เริ่มนำเทคโนโลยีมาใช้ในบางฟังก์ชัน เช่น ฝ่ายบัญชี การเงิน ฝ่ายผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะจุด
- Becoming Digital เริ่มเชื่อมโยงข้อมูลข้ามฝ่าย ใช้ระบบ ERP, BI และเทคโนโลยี Data Analytics อย่างเป็นระบบ
- Being Digital ทุกส่วนในองค์กรขับเคลื่อนด้วยดิจิทัล พนักงานทุกระดับมี digital mindset และกระบวนการทำงานฝังตัวอยู่กับเทคโนโลยี
ในปี 2025 พบว่าองค์กรไทยส่วนใหญ่ยังอยู่ในระดับที่ 3 คือ Doing Digital (คิดเป็น 44%) แต่มีแนวโน้มขยับขึ้นสู่ Becoming Digital เพิ่มขึ้นเล็กน้อย ขณะที่ระดับสูงสุด Being Digital ยังพบไม่เกิน 10% ขององค์กรทั้งหมด3
ที่น่าสนใจคือ เมื่อเปรียบเทียบกับปี 2021 ซึ่งเป็นช่วง COVID-19 หลายองค์กรเคยประเมินตนเองว่าอยู่ในระดับ 4-5 เนื่องจากมีการลงทุนเทคโนโลยีอย่างหนักเพื่อรองรับ Work from Home แต่ปัจจุบันกลับเริ่มถอยลงมาอยู่ระดับ 3 เพราะพบว่าการมีเครื่องมืออย่างเดียวไม่พอ ต้องมีคนที่ใช้ได้ดี มี Data ที่พร้อม และมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนด้วย
“เราเริ่มรู้ว่า Digital Maturity ไม่ได้อยู่ที่จำนวนโปรแกรมที่ใช้ แต่อยู่ที่การเชื่อมโยงเป็นระบบและสามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้จริง” ดร.นเรนทร์ ชุติจิรวงศ์ ผู้อำนวยการบริหาร แผนก Growth ดีลอยท์ ประเทศไทย กล่าว
องค์กรที่ประเมินตนเองว่าอยู่ในระดับ 4 และ 5 มักมีการวัดผลอย่างชัดเจน เช่น มี Dashboard รายวัน มีการทำ AI Recommendation หรือมีระบบ Customer 360 ที่สามารถวิเคราะห์และให้บริการลูกค้าแบบรายบุคคลได้
เทคโนโลยี Cloud ยังอยู่ และ Data & AI ยอดใช้งานพุ่ง
แม้ว่าเทคโนโลยีพื้นฐานอย่าง Web, Cloud และ Mobile จะยังคงเป็นหัวใจหลักของทุกองค์กร แต่เทคโนโลยีก้าวหน้า (Advanced Tech) อย่าง Data Analytics และ AI กลับเป็นพระเอกในปีนี้ โดยพบว่า 65% ขององค์กรยังใช้ Cloud เป็นโครงสร้างหลักสำหรับการจัดเก็บข้อมูลและรันระบบงานภายในองค์กร ในขณะที่ 44% ใช้ Web Application และ 57% ใช้งาน Mobile Application เพื่อเข้าถึงลูกค้าและบริหารงานจากทุกหนทุกแห่ง (Anywhere)
นอกจากนี้ เทคโนโลยีอย่าง Data Analytics ก็ถูกนำมาใช้งานในระดับองค์กรเพิ่มขึ้นกว่า 20% เมื่อเทียบกับปี 2024 โดยองค์กรใหญ่เริ่มใช้ Data Lake, Business Intelligence (BI) และ Real-Time Dashboard เพื่อติดตามผลงานแบบเรียลไทม์ ด้านองค์กรขนาดกลางและเล็กเริ่มใช้ Self-service Analytics เพื่อให้ทีมงานทั่วไปสามารถดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ได้ด้วยตนเอง
ความท้าทายเดิม ๆ ยังอยู่
ดีลอยท์ รายงานเพิ่มเติมว่า องค์กรในไทยยังคงติดปัญหาที่ทำให้การทำทรานสฟอร์เมชันขับเคลื่อนไปได้ช้า โดยได้สรุปออกมาเป็น 3 ปัญหาหลัก ได้แก่
- ขาดบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทางด้านเทคโนโลยีและ AI โดยเฉพาะในด้าน Data Engineer, AI Developer, Prompt Engineer และ Digital Strategist ที่ยังเป็นตำแหน่งใหม่และหายากในตลาดแรงงานไทย แม้จะมีการ Reskill หรือ Upskill ภายในองค์กร แต่ก็ยังไม่เพียงพอกับความต้องการที่เติบโตเร็ว
- ขาดงบประมาณและทรัพยากรสนับสนุน องค์กรจำนวนมากยังติดข้อจำกัดด้านงบประมาณ โดยเฉพาะกลุ่ม SME ที่แม้จะเห็นความสำคัญของเทคโนโลยี แต่ไม่สามารถจัดสรรเงินทุนเพื่อซื้อเครื่องมือหรือจ้างผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเต็มที่ นอกจากนี้ยังพบว่าโครงการเทคโนโลยีบางส่วนไม่มี ROI ชัดเจนในระยะสั้น ทำให้ผู้บริหารลังเลที่จะลงทุนต่อเนื่อง
- ติดกับดักระบบเก่า (Legacy System) องค์กรที่ใช้ระบบ On-Premise หรือระบบแบบเดิมมานานหลายปี มักเจอปัญหาในการเชื่อมต่อกับระบบใหม่ที่เน้น Cloud และ API ทำให้การรวมข้อมูลเป็นไปอย่างยากลำบาก ต้องใช้เวลาและงบประมาณในการเคลื่อนย้ายข้อมูลหรือออกแบบโครงสร้างระบบใหม่ทั้งชุด
นอกจากนี้ ยังมีอีก 2 ปัจจัยรองที่เป็นปัญหาและเริ่มถูกพูดถึงมากขึ้น ได้แก่
- Cultural Resistance หรือแรงต้านจากภายใน โดยเฉพาะองค์กรที่พนักงานมีอายุงานยาวนาน อาจไม่เปิดรับการเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยี หรือไม่มั่นใจใน AI จนนำไปสู่การใช้งานที่ไม่เต็มศักยภาพ
- ความไม่แน่นอนด้านกฎหมายและการคุ้มครองข้อมูล ผู้บริหารหลายคนยังไม่มั่นใจว่าเครื่องมือ AI และการเก็บ Data ที่ใช้ในวันนี้จะขัดกับ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) หรือแนวทางของภาครัฐหรือไม่ จึงมีแนวโน้ม “รอ” มากกว่า “ลุย” ในบางองค์กร
ทั้งหมดนี้ทำให้องค์กรไทยแม้จะมองเห็นคุณค่าของ Digital Transformation และ AI อย่างชัดเจน แต่เส้นทางก็ยังเต็มไปด้วยอุปสรรคที่ต้องใช้ทั้งเวลา ความเข้าใจ และการวางแผนที่ละเอียดรอบคอบเพื่อเปลี่ยนผ่านอย่างแท้จริง selfmatters
นอกจากนี้ ผลสำรวจยังชี้ให้เห็นอีกว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังไม่มีความเชี่ยวชาญด้าน Gen AI โดย 95% ของผู้บริหารไทยประเมินว่าตนเองยังอยู่ในระดับเบื้องต้นเมื่อเทียบกับระดับโลกซึ่งอยู่ที่ 56% อย่างไรก็ตาม 73% ขององค์กรในไทยมองว่า Digital Transformation ของตนประสบความสำเร็จและยั่งยืน
แนะ 5 แนวทางขับเคลื่อนองค์กรยุค AI
องค์กรไทยกำลังก้าวเข้าสู่จุดเปลี่ยนสำคัญของการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลอย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่การใช้เทคโนโลยี แต่คือการวางรากฐานใหม่ในทุกมิติขององค์กร เพื่อให้สามารถอยู่รอดและแข่งขันได้ในยุคที่ AI และ Data กลายเป็นกลไกหลักของธุรกิจ
รายงานชี้ให้เห็นว่า มี 5 มิติสำคัญที่องค์กรต้องให้ความสำคัญควบคู่กันไป ดังนี้
- Strategy – วางยุทธศาสตร์ดิจิทัลให้ชัดเจน ต้องตอบให้ได้ว่าองค์กรจะใช้ AI และเทคโนโลยีเพื่อสร้างประโยชน์ด้านใด จะเพิ่มประสิทธิภาพ หรือจะสร้างผลิตภัณฑ์/บริการใหม่ ต้องมีวิสัยทัศน์ที่ทุกฝ่ายเข้าใจตรงกัน และสามารถวัดผลได้เป็นรูปธรรม
- Talent – มีคนที่ “เข้าใจและใช้เป็น” คือหัวใจสำคัญ ทักษะใหม่ที่องค์กรต้องเริ่มพัฒนาได้แก่ Prompt Engineering, AI Governance, Data Literacy และ Digital Communication พร้อมทั้งปรับวัฒนธรรมการทำงานให้สนับสนุนการเรียนรู้ร่วมกันในทีมข้ามสายงาน
- Process – ระบบงานเดิมต้องได้รับการปรับโครงสร้างให้เหมาะสมกับยุค AI ไม่ว่าจะเป็นการนำ Automation มาใช้ในงานซ้ำ ๆ หรือการออกแบบกระบวนการใหม่ที่สามารถรับ input จากโมเดล AI และแปลงเป็น output ที่สร้างมูลค่าได้จริง
- Data – ข้อมูลยังคงเป็นเชื้อเพลิงของการเปลี่ยนแปลง ทุกองค์กรต้องมีระบบการจัดเก็บ บริหาร และปกป้องข้อมูลที่รัดกุม พร้อมรองรับการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การจัดทำ Data Lake การเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างฝ่าย และระบบ Data Governance ที่ชัดเจน
- Technology – เลือกเทคโนโลยีต้องไม่ใช่แค่ตามกระแส แต่ต้องคำนึงถึงความเหมาะสมกับอุตสาหกรรม ความปลอดภัย และความสามารถในการขยายต่อ เช่น การเลือกใช้ AI-as-a-Service, การพัฒนา Private LLM หรือการใช้ระบบ Cloud ที่ผ่านการรับรองด้านกฎระเบียบ
