ManageEngine ชี้ ‘AI Governance’ กุญแจสู่ความได้เปรียบในการแข่งขัน
เมื่อ AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือช่วยเพิ่มประสิทธิภาพไปสู่เทคโนโลยีที่สามารถ ทำงานและตัดสินใจได้ด้วยตัวเองมากขึ้น โจทย์ของภาคธุรกิจไทยจึงกำลังขยับจากการนำ AI มาใช้งาน สู่การทำให้AI ขยายผลได้อย่างมีความรับผิดชอบ สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้และต่อยอดเป็นความสามารถในการแข่งขันขององค์กร
ณัฐวิชช์ ว่องสิทธิโรจน์ Regional Technical Head, ManageEngineกล่าวว่า จุดเปลี่ยนสำคัญของธุรกิจไม่ได้อยู่ที่การนำ AI มาใช้เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การเปลี่ยน AI จากเครื่องมือหรือโครงการเฉพาะจุดให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานที่สามารถสร้างคุณค่าในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อ AI กำลังพัฒนาจากการช่วยเหลือพนักงานไปสู่การตัดสินใจและดำเนินการโดยอัตโนมัติ ในบริบทนี้ AI Governanceจึงไม่ควรถูกมองเป็นเพียงกลไกควบคุมด้านไอทีหรือข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎ แต่ควรถูกยกระดับเป็นกรอบการดำเนินงานเชิงกลยุทธ์ของธุรกิจ ตั้งแต่การกำหนดว่า AI สามารถตัดสินใจเรื่องใดได้เงื่อนไขใดที่อนุญาตให้ทำงานโดยอัตโนมัติไปจนถึงการกำหนดผู้รับผิดชอบในแต่ละกระบวนการ ทั้งในมิติธุรกิจ ความเสี่ยง เทคโนโลยี และการกำกับดูแล ภาพการเปลี่ยนผ่านนี้เกิดขึ้นในช่วงที่การใช้ AI ในองค์กรไทยกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดย Thailand AI Readiness Assessment 2026 พบว่าสัดส่วนองค์กรที่นำ AI มาใช้เพิ่มจาก 17.8% ในปี 2567 เป็น 53.7% ในปี 2569 สะท้อนว่าโจทย์ขององค์กรกำลังเปลี่ยนจาก “จะเริ่มใช้ AI หรือไม่” ไปสู่ “จะขยายการใช้ AI อย่างไรให้เกิดคุณค่าและความพร้อมในระยะยาว”
จาก AI Adoption สู่ AI ที่สร้างมูลค่า
เมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในวงกว้างขึ้น ความสำคัญจึงไม่ได้อยู่ที่จำนวนเครื่องมือที่องค์กรนำมาใช้ แต่อยู่ที่ความสามารถในการกำหนดว่า AI แต่ละระบบควรมีอิสระในการทำงานมากเพียงใด และองค์กรจะทำให้การขยาย AI เกิดขึ้นได้โดยยังรักษาความรับผิดชอบและการควบคุมไว้ได้อย่างไร ManageEngine มองว่า Governance ควรถูกออกแบบตามระดับความเสี่ยงและระดับความเป็นอิสระของ AI โดย AI ที่ทำหน้าที่ให้คำแนะนำอาจต้องการการควบคุมน้อยกว่า AI Agent ที่สามารถเข้าถึงระบบและดำเนินการได้เอง การจำแนกระดับความเสี่ยงตั้งแต่ต้นจึงช่วยให้องค์กรออกแบบการควบคุมได้เหมาะสม และลดความจำเป็นในการกลับมาแก้โครงสร้างเมื่อ AI ถูกนำไปใช้งานในวงกว้างแล้ว Governance จึงสามารถเชื่อมโยงโดยตรงกับเป้าหมายทางธุรกิจได้ เมื่อองค์กรมีกรอบสำหรับประเมิน อนุมัติ และติดตามการใช้งาน AI อย่างเป็นระบบ ก็สามารถคัดกรอง Use Case ที่มีคุณค่าต่ำ และจัดสรรทรัพยากรไปยัง AI ที่มีศักยภาพในการสร้างประสิทธิภาพหรือสนับสนุนการเติบโตของธุรกิจได้มากขึ้น
เมื่อ AI Agents เริ่มลงมือทำ ความรับผิดชอบต้องชัดเจน
ความสำคัญของ Governance จะยิ่งเพิ่มขึ้นเมื่อ AI ก้าวจากการสร้างเนื้อหาหรือให้คำแนะนำไปสู่ AI Agentsที่สามารถเข้าถึงระบบและดำเนินการได้ด้วยตัวเอง เพราะความเสี่ยงไม่ได้อยู่เพียงที่ผลลัพธ์ของ AI
แต่อยู่ที่สิทธิ์และการกระทำที่ AI สามารถดำเนินการได้ ณัฐวิชช์ระบุว่า AI Agent แต่ละตัวควรมี Identity ที่ชัดเจน มีเจ้าของที่เป็นมนุษย์ และได้รับสิทธิ์เข้าถึงเฉพาะข้อมูลและระบบที่จำเป็นต่อหน้าที่ ตามหลัก Least Privilege หรืให้สิทธิ์เข้าถึงเท่าที่จำเป็นต่อการทำงานเท่านั้น
ขณะเดียวกัน องค์กรต้องสามารถตรวจสอบการทำงานของ AI ได้ ตั้งแต่ข้อมูลที่เข้าถึง วิธีการตัดสินใจ ไปจนถึงการดำเนินการที่เกิดขึ้นจริง ผ่าน Activity Logs พร้อมมีกลไกหยุดการทำงานเมื่อพบพฤติกรรมผิดปกติ
และมีจุดที่มนุษย์สามารถเข้ามาแทรกแซงได้ โดยเฉพาะการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูงหรือไม่สามารถย้อนกลับได้ อย่างไรก็ตาม การกำกับดูแลไม่จำเป็นต้องใช้มาตรฐานเดียวกับ AI ทุกประเภทงานที่มีความเสี่ยงต่ำและเป็นกิจวัตรสามารถให้อัตโนมัติได้มากกว่า ขณะที่ AI ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอ่อนไหว สิทธิ์ระดับผู้ดูแลระบบ หรือการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อลูกค้าควรอยู่ภายใต้การควบคุมที่เข้มงวดกว่า Governance ที่ดีต้องทำให้ธุรกิจเดินเร็วขึ้น
หัวใจสำคัญจึงอยู่ที่การเปลี่ยนมุมมองต่อ AI Governance จาก “ข้อจำกัด” มาเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้องค์กรขยาย AI ได้เร็วขึ้น เมื่อองค์กรมีกรอบการประเมิน อนุมัติ และติดตามการใช้งาน AI ที่ชัดเจน
การนำ Use Case ที่พิสูจน์แล้วไปขยายต่อจะทำได้รวดเร็วและสม่ำเสมอมากขึ้น Governance จึงไม่ได้มีหน้าที่เพียงลดความเสี่ยง แต่ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ว่า AI ใดควรเดินหน้าต่อ AI ใดควรปรับ และ AI ใดไม่ควรลงทุนเพิ่มเติม
นี่คือจุดที่ Governanceเปลี่ยนจากกลไกควบคุมไปสู่ความสามารถในการแข่งขัน เพราะองค์กรที่สามารถประเมินความเสี่ยง ควบคุม AI และขยาย Use Case ที่สร้างผลลัพธ์ได้อย่างเป็นระบบ จะมีพื้นฐานที่พร้อมนำ AI ไปสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ต่อเนื่อง ขณะเดียวกัน กรอบกำกับดูแลที่ชัดเจนยังช่วยสร้างความไว้วางใจจากพนักงาน ลูกค้าและพันธมิตร ซึ่งมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อ AIเข้ามามีบทบาทในกระบวนการทางธุรกิจความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่ใช้ AI มากที่สุด
ในระยะต่อไป การแข่งขันจึงอาจไม่ได้อยู่ที่ว่าองค์กรใดใช้เครื่องมือ AIได้มากที่สุด แต่อยู่ที่ว่าองค์กรใดสามารถปรับกระบวนการทำงาน ระบบข้อมูล Governance และรูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI
ให้พร้อมกับการตัดสินใจแบบอัตโนมัติมากขึ้นการเปลี่ยนแปลงนี้ยังหมายถึงการเตรียมบุคลากรให้สามารถทำงานร่วมกับ AI Agents ตรวจสอบผลลัพธ์ และรู้ว่าเมื่อใดควรให้ AI ดำเนินการต่อหรือเมื่อใดจำเป็นต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์ โดยข้อมูลในมุมมองของManageEngine ระบุว่า ภายในปี 2030 บุคลากร 59% จะต้องได้รับการReskill หรือ Upskill เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว
“ที่สุดแล้ว AI Governance จึงไม่ควรถูกวางไว้หลังนวัตกรรมแต่ต้องเดินไปพร้อมกับนวัตกรรมตั้งแต่ต้นเพราะเมื่อองค์กรสามารถกำหนดขอบเขตความรับผิดชอบควบคุมความเสี่ยง และสร้างความไว้วางใจได้ตั้งแต่การออกแบบก็จะมีพื้นฐานที่พร้อมขยาย AIจากโครงการทดลองไปสู่ความสามารถทางธุรกิจในระยะยาว”ณัฐวิชช์กล่าว
และนี่คือการสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันรูปแบบใหม่ของยุค AIไม่ใช่การใช้ AI มากที่สุด แต่คือการทำให้องค์กรสามารถขยาย AIได้อย่างรวดเร็ว มีความรับผิดชอบ และเปลี่ยนความสามารถของ AIให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง