องค์กรไทยยังติดหล่มระบบเก่า 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

1. Lagging องค์กรที่ยังไม่มีการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ หรือยังอยู่ในขั้นทดลองเล็กน้อย
2. Exploring เริ่มเห็นการทดลองใช้เทคโนโลยี เช่น ใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลออนไลน์ หรือทดลอง CRM
3. Doing Digital เริ่มนำเทคโนโลยีมาใช้ในบางฟังก์ชัน เช่น ฝ่ายบัญชี การเงิน ฝ่ายผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะจุด
4. Becoming Digital เริ่มเชื่อมโยงข้อมูลข้ามฝ่าย ใช้ระบบ ERP, BI และเทคโนโลยี Data Analytics อย่างเป็นระบบ
5. 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% ขององค์กรทั้งหมด

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

1. ขาดบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทางด้านเทคโนโลยีและ AI โดยเฉพาะในด้าน Data Engineer, AI Developer, Prompt Engineer และ Digital Strategist ที่ยังเป็นตำแหน่งใหม่และหายากในตลาดแรงงานไทย แม้จะมีการ Reskill หรือ Upskill ภายในองค์กร แต่ก็ยังไม่เพียงพอกับความต้องการที่เติบโตเร็ว
   
   
2. ขาดงบประมาณและทรัพยากรสนับสนุน องค์กรจำนวนมากยังติดข้อจำกัดด้านงบประมาณ โดยเฉพาะกลุ่ม SME ที่แม้จะเห็นความสำคัญของเทคโนโลยี แต่ไม่สามารถจัดสรรเงินทุนเพื่อซื้อเครื่องมือหรือจ้างผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเต็มที่ นอกจากนี้ยังพบว่าโครงการเทคโนโลยีบางส่วนไม่มี ROI ชัดเจนในระยะสั้น ทำให้ผู้บริหารลังเลที่จะลงทุนต่อเนื่อง
   
   
3. 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

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

1. Strategy - วางยุทธศาสตร์ดิจิทัลให้ชัดเจน ต้องตอบให้ได้ว่าองค์กรจะใช้ AI และเทคโนโลยีเพื่อสร้างประโยชน์ด้านใด จะเพิ่มประสิทธิภาพ หรือจะสร้างผลิตภัณฑ์/บริการใหม่ ต้องมีวิสัยทัศน์ที่ทุกฝ่ายเข้าใจตรงกัน และสามารถวัดผลได้เป็นรูปธรรม
   
   
2. Talent - มีคนที่ “เข้าใจและใช้เป็น” คือหัวใจสำคัญ ทักษะใหม่ที่องค์กรต้องเริ่มพัฒนาได้แก่ Prompt Engineering, AI Governance, Data Literacy และ Digital Communication พร้อมทั้งปรับวัฒนธรรมการทำงานให้สนับสนุนการเรียนรู้ร่วมกันในทีมข้ามสายงาน
   
   
3. Process - ระบบงานเดิมต้องได้รับการปรับโครงสร้างให้เหมาะสมกับยุค AI ไม่ว่าจะเป็นการนำ Automation มาใช้ในงานซ้ำ ๆ หรือการออกแบบกระบวนการใหม่ที่สามารถรับ input จากโมเดล AI และแปลงเป็น output ที่สร้างมูลค่าได้จริง
   
   
4. Data - ข้อมูลยังคงเป็นเชื้อเพลิงของการเปลี่ยนแปลง ทุกองค์กรต้องมีระบบการจัดเก็บ บริหาร และปกป้องข้อมูลที่รัดกุม พร้อมรองรับการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การจัดทำ Data Lake การเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างฝ่าย และระบบ Data Governance ที่ชัดเจน
   
   
5. Technology - เลือกเทคโนโลยีต้องไม่ใช่แค่ตามกระแส แต่ต้องคำนึงถึงความเหมาะสมกับอุตสาหกรรม ความปลอดภัย และความสามารถในการขยายต่อ เช่น การเลือกใช้ AI-as-a-Service, การพัฒนา Private LLM หรือการใช้ระบบ Cloud ที่ผ่านการรับรองด้านกฎระเบียบ

ติดตามเพจ Facebook: Thairath Money ได้ที่ลิงก์นี้ - https://www.facebook.com/ThairathMoney