Generative AI คืออะไร ทำอะไรได้บ้าง และแนวโน้มการใช้งานในองค์กรปี 2026

ในที่ประชุมภายในบริษัท มีคนพูดขึ้นมาว่า “เราน่าจะลองใช้ Generative AI บ้างไหม” ข่าวเองก็พูดถึงเรื่องนี้แทบทุกวัน แต่ถ้าถามว่าอธิบายให้คนอื่นฟังได้หรือไม่ว่า Generative AI คืออะไรกันแน่ และต่างจาก AI ที่ใช้กันมาก่อนหน้านี้อย่างไร หลายคนก็ยังไม่มั่นใจ ในโรงงานและสำนักงานของบริษัทญี่ปุ่นที่ตั้งฐานอยู่ในประเทศไทย ก็มีผู้บริหารและหัวหน้างานจำนวนไม่น้อยที่ยังหยุดอยู่ตรงจุดนี้ บทความนี้เขียนขึ้นสำหรับผู้ที่กำลังทำความเข้าใจความหมายของคำนี้ โดยเรียงลำดับจากนิยาม สิ่งที่ทำได้ การใช้งานในองค์กร สถานการณ์ในประเทศไทย และวิธีเริ่มต้น

Generative AI คืออะไร – AI ที่สร้างสิ่งใหม่ขึ้นมาจากข้อมูลที่เรียนรู้

เริ่มจากนิยามก่อน เพราะเมื่อเข้าใจจุดนี้แล้ว เรื่องที่เหลือทั้งหมดจะเชื่อมโยงกันได้ทันที

นิยามของ Generative AI คือ AI ที่สร้างคอนเทนต์ใหม่ขึ้นมา

Generative AI หรือ AI เชิงสร้างสรรค์ คือชื่อเรียกรวมของ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล แล้วนำรูปแบบที่จับได้จากข้อมูลเหล่านั้นมาสร้างคอนเทนต์ใหม่ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ ภาพ เสียง หรือโค้ดโปรแกรม

จุดสำคัญอยู่ที่คำว่า “สร้าง” สิ่งที่ Generative AI ส่งออกมาไม่ใช่ข้อความที่ไปค้นหาแล้วดึงมาจากคลังข้อมูลตรง ๆ แต่เป็นสิ่งที่ประกอบขึ้นใหม่ในขณะนั้น จากรูปแบบที่มันเรียนรู้มาว่า “ในบริบทแบบนี้ มักจะตามด้วยคำแบบนี้” หรือ “คำสั่งแบบนี้ มักจะให้องค์ประกอบภาพแบบนี้” ด้วยเหตุนี้ แม้จะป้อนคำสั่งเดิมซ้ำ ก็ไม่จำเป็นว่าจะได้คำตอบเหมือนเดิมทุกครั้ง และในทางกลับกัน มันก็สร้างข้อความที่ไม่มีอยู่ที่ใดเลยในข้อมูลที่เรียนรู้มาได้เช่นกัน

คุณสมบัติข้อนี้เองคือต้นเหตุของอาการ hallucination ที่จะกล่าวถึงในภายหลัง นั่นคือการที่ AI ให้ข้อมูลที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ผิดพลาด หากเข้าใจว่า Generative AI ไม่ใช่ “เครื่องมือที่ไปค้นหาคำตอบที่ถูกต้อง” แต่เป็น “เครื่องมือที่ประกอบคำตอบซึ่งดูสมเหตุสมผลขึ้นมา” ก็จะมองเห็นทั้งจุดที่ควรใช้และจุดที่ต้องระวังได้ง่ายขึ้น

AI แบบเดิมมีไว้เพื่อตัดสินและจำแนก

ในภาคการผลิต AI ถูกนำมาใช้ตั้งแต่ก่อนที่ Generative AI จะเป็นที่พูดถึงเสียอีก เช่น การตรวจสอบด้วยภาพเพื่อแยกชิ้นงานดีออกจากชิ้นงานเสีย การจับสัญญาณความผิดปกติจากข้อมูลการสั่นสะเทือนของเครื่องจักร หรือการพยากรณ์ความต้องการของเดือนถัดไปจากยอดสั่งซื้อในอดีต AI ที่ใช้ในงานลักษณะนี้มักถูกเรียกว่า AI เชิงจำแนก หรือ AI เชิงพยากรณ์

หน้าที่ของ AI เชิงจำแนกคือการคืนค่า “ป้ายกำกับ” หรือ “ตัวเลข” ให้กับสิ่งที่ป้อนเข้าไป ป้อนภาพเข้าไปก็ได้คำตอบว่าเป็นของดีหรือของเสีย ป้อนข้อมูลเซนเซอร์เข้าไปก็ได้คะแนนที่บอกระดับความผิดปกติ ทางเลือกของผลลัพธ์ถูกออกแบบไว้ล่วงหน้าในกรอบที่จำกัด และจะไม่มีอะไรนอกกรอบนั้นออกมา

Generative AI ต่างจากตรงนี้อย่างสิ้นเชิง สิ่งที่ตอบกลับมาไม่ใช่ป้ายกำกับหรือตัวเลข แต่เป็น “คอนเทนต์ที่มีเนื้อหาข้างใน” เช่น ข้อความหรือภาพ รูปแบบของผลลัพธ์ไม่ได้ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า และเปลี่ยนไปตามวิธีสั่งงาน จะให้ออกมาเป็นรายงานการประชุม ร่างอีเมล หรือคู่มือขั้นตอนการทำงานก็ได้

พูดอีกอย่างคือ AI เชิงจำแนกเป็น AI ที่ตอบคำถามซึ่งถูกกำหนดไว้แล้ว ส่วน Generative AI เป็น AI ที่รูปแบบของคำตอบเปลี่ยนไปตามวิธีตั้งคำถาม ดังนั้นแม้โรงงานจะมี AI เชิงจำแนกใช้งานอยู่แล้ว ก็ยังคุ้มค่าที่จะพิจารณา Generative AI ในฐานะเครื่องมือคนละชิ้นกัน

RPA คือการทำซ้ำตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ และไม่ใช่ AI

อีกสิ่งหนึ่งที่มักถูกเข้าใจปะปนกันคือ RPA หรือ Robotic Process Automation ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ทำงานประจำที่คนทำบนคอมพิวเตอร์ซ้ำโดยอัตโนมัติตามขั้นตอนที่บันทึกไว้ล่วงหน้า เช่น ดาวน์โหลดรายการคำสั่งซื้อจากระบบหลัก คัดลอกลง Excel แล้วส่งอีเมลไปยังผู้รับที่กำหนดไว้

จุดแข็งของ RPA คือทำซ้ำตามขั้นตอนได้อย่างเที่ยงตรง ไม่เหนื่อย และรวดเร็ว แต่ในทางกลับกัน มันทำสิ่งที่ไม่ได้อยู่ในขั้นตอนไม่ได้เลย หากหน้าจอต้นทางเปลี่ยนเลย์เอาต์ กระบวนการก็หยุด และมันไม่สามารถตัดสินได้ว่า “คำสั่งซื้อรายการนี้เนื้อหาดูผิดปกติ ควรตรวจสอบก่อน” RPA ไม่มีแนวคิดเรื่องการเรียนรู้ และหากพูดอย่างเคร่งครัดแล้วก็ไม่ใช่ AI

สิ่งที่ Generative AI ถนัดคือขอบเขตที่ RPA ไม่ถนัดพอดี งานที่เนื้อหาเปลี่ยนไปทุกครั้ง เขียนเป็นคู่มือขั้นตอนไม่ได้ทั้งหมด แต่ถ้าให้คนทำก็กินเวลา งานแบบนี้เหมาะกับ Generative AI ตัวอย่างที่พบบ่อยคือการสรุปรายงานการประชุม การร่างอีเมลตอบลูกค้า และการทำร่างแรกของเอกสารข้อกำหนด

จุดเปลี่ยนของการแพร่หลายคือการสั่งงานด้วยภาษาพูดได้

ในเชิงเทคโนโลยี Generative AI ถูกวิจัยมานานแล้ว แต่สิ่งที่ทำให้การใช้งานในองค์กรขยายตัวอย่างรวดเร็วคือการที่เราสั่งงานด้วยภาษาที่ใช้ในชีวิตประจำวันได้ ไม่ว่าจะเป็นภาษาไทย ภาษาอังกฤษ หรือภาษาญี่ปุ่น

การนำ AI เชิงจำแนกเข้ามาใช้ในงานต้องผ่านขั้นตอนรวบรวมข้อมูลสำหรับฝึกสอน ติดป้ายกำกับ สร้างโมเดล และเชื่อมเข้ากับระบบ ซึ่งย่อมต้องใช้บุคลากรเฉพาะทางและระยะเวลาพอสมควร ในขณะที่ Generative AI ในปัจจุบันเพียงพิมพ์ลงในช่องกรอกข้อความบนเบราว์เซอร์ว่า “ช่วยสรุปรายงานการประชุมนี้ให้เหลือ 300 ตัวอักษร โดยแยกข้อสรุปกับงานที่ค้างออกจากกัน” ก็ทำงานได้แล้ว ไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม และไม่ต้องผ่านขั้นตอนสร้างโมเดล

คุณสมบัติที่ว่า “ใครก็ใช้ได้” นี้เอง ทำให้เกิดสถานการณ์ที่หน้างานเริ่มใช้กันเองโดยไม่ผ่านฝ่ายระบบสารสนเทศ โครงสร้างที่การใช้งานแพร่ไปก่อนที่บริษัทจะกำหนดนโยบายได้นี้ เชื่อมโยงโดยตรงกับประเด็นการวางกฎภายในองค์กรที่จะกล่าวถึงในภายหลัง

Generative AI ทำอะไรได้บ้าง – จัดกลุ่มเป็น 5 ประเภท

ถ้าจะไล่เรียง “สิ่งที่ Generative AI ทำได้” คงไม่มีที่สิ้นสุด แต่หากมองในมุมของการใช้งานในองค์กร สามารถจัดกลุ่มใหญ่ได้เป็น 5 ประเภท

ประเภทที่ 1 – การเขียน สรุป และตรวจแก้ข้อความ

เป็นขอบเขตที่มีการใช้งานมากที่สุด ครอบคลุมการเรียบเรียงข้อความที่ถอดจากเสียงในที่ประชุมให้เป็นรายงานการประชุม การย่อรายงานฉบับยาวให้เหลือแต่ประเด็นสำคัญ การทำร่างอีเมลตอบลูกค้า และการให้ AI ชี้จุดที่สะกดผิดหรือใช้คำซ้ำซ้อนในข้อความที่เขียนไว้

ในบริษัทญี่ปุ่นที่มีฐานอยู่ในประเทศไทย มีเอกสารที่ใช้ภาษาไทย ภาษาอังกฤษ และภาษาญี่ปุ่นปะปนกันอยู่มาก จึงมีการใช้งานควบคู่กับการแปลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ อย่างไรก็ตาม แนวปฏิบัติที่พบทั่วไปคือไม่นำผลการแปลออกไปใช้ภายนอกโดยตรง แต่ใช้เป็นร่างแปลเพื่อทำความเข้าใจเนื้อหา แล้วให้คนเป็นผู้ตรวจขั้นสุดท้าย

ประเภทที่ 2 – การสร้างภาพและแผนภาพ

ใช้สร้างภาพจากคำสั่งที่เป็นข้อความ เปลี่ยนบางส่วนของภาพเดิม หรือทำร่างแผนภาพอย่างง่าย ในภาคการผลิตมีการนำไปใช้กับภาพประกอบในเอกสารภายใน แผนภาพประกอบการอบรม และภาพบรรยากาศในหน้าแนะนำผลิตภัณฑ์

ในทางกลับกัน มันไม่สามารถใช้แทนภาพถ่ายผลิตภัณฑ์จริงหรือแบบเขียนได้ เพราะภาพที่ Generative AI สร้างขึ้นเป็นเพียงสิ่งที่ “ดูเหมือนจะใช่” และไม่มีอะไรรับประกันความถูกต้องของขนาดหรือสเปก

ประเภทที่ 3 – การสร้างโค้ดโปรแกรม

ใช้อธิบายข้อกำหนดเป็นคำพูดแล้วให้ AI ร่างโค้ดให้ ให้อธิบายความหมายของโค้ดที่มีอยู่ หรือให้คาดเดาสาเหตุของข้อผิดพลาด เป็นขอบเขตที่เห็นผลได้ชัดสำหรับฝ่ายระบบสารสนเทศ และสำหรับผู้ดูแลงานวางแผนการผลิตที่เขียนมาโครใน Excel เองอยู่แล้ว

อย่างไรก็ตาม ควรหลีกเลี่ยงการนำโค้ดที่สร้างขึ้นไปใส่ในระบบจริงโดยตรง เพราะอาจเกิดกรณีที่ดูเหมือนทำงานได้แต่ขาดการจัดการข้อยกเว้น หรือพิจารณาด้านความปลอดภัยไม่รอบด้าน ควรมองว่าเป็นเครื่องมือที่ใช้บนสมมติฐานว่าจะมีคนตรวจทานเสมอ

ประเภทที่ 4 – การสนทนา (แชตบอตและการตอบคำถามภายในองค์กร)

เป็นการให้ AI อ่านระเบียบภายในหรือคู่มือขั้นตอนการทำงานไว้ก่อน แล้วให้ตอบคำถามของพนักงาน เหมาะกับคำถามประเภทที่คำตอบมีเขียนอยู่ในเอกสารสักแห่ง แต่การไปตามหานั้นยุ่งยาก เช่น “กำหนดยื่นลาพักร้อนคือเมื่อไร” หรือ “ขั้นตอนตรวจเช็กเครื่องจักรตัวนี้ก่อนเริ่มงานมีอะไรบ้าง”

ในฐานที่ใช้หลายภาษา ยังสร้างกลไกให้ถามเป็นภาษาไทยแล้วได้คำตอบเป็นภาษาไทยได้ด้วย จึงเกิดผลพลอยได้คือพนักงานไทยเข้าถึงระเบียบภายในที่เขียนไว้เป็นภาษาญี่ปุ่นได้ง่ายขึ้น

ประเภทที่ 5 – ผู้ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล

ใช้ป้อนข้อมูลในรูปตารางแล้วให้อธิบายแนวโน้ม ให้เสนอมุมมองในการวิเคราะห์ หรือให้เขียนคำบรรยายประกอบกราฟ มากกว่าจะยกงานวิเคราะห์ทั้งก้อนให้ AI ทำ มักถูกใช้เป็นตัวช่วยเร่งงานของผู้รับผิดชอบการวิเคราะห์มากกว่า

ในสถานการณ์ที่ความถูกต้องของตัวเลขเป็นเรื่องคอขาดบาดตาย วิธีที่ปลอดภัยกว่าคือไม่ให้ Generative AI คำนวณ แต่ให้ระบบเดิมหรือ Excel คำนวณ แล้วให้ Generative AI เขียนคำอธิบายผลลัพธ์นั้นแทน

การใช้งานจริงในองค์กรกระจุกตัวอยู่ที่ 3 อันดับแรก

แม้จะแบ่งได้ 5 ประเภท แต่การใช้งานจริงกลับเอนไปทางการใช้งานบางแบบอย่างชัดเจน จากผลสำรวจแนวโน้มการใช้ Generative AI ในองค์กร (มีนาคม 2026) ที่ Teikoku Databank เผยแพร่เมื่อวันที่ 14 พฤษภาคม 2026 การใช้งานของบริษัทในญี่ปุ่นที่ใช้ Generative AI อยู่เป็นดังนี้

ผลสำรวจนี้มีกลุ่มเป้าหมายเป็นบริษัทในประเทศญี่ปุ่น และมีคำตอบที่ใช้ได้ 10,312 บริษัท จะเห็นได้จากตัวเลขว่า “การเขียน สรุป และตรวจแก้เอกสาร” ซึ่งมากที่สุดอยู่ที่ 45% นั้นโดดออกมาชัดเจน และห่างจากอันดับสองอย่าง “การรวบรวมข้อมูล” ที่ 22% มากกว่าเท่าตัว ยิ่งไปกว่านั้น หากดูเฉพาะบริษัทขนาดใหญ่ สัดส่วนของ “การเขียน สรุป และตรวจแก้เอกสาร” จะสูงขึ้นไปอยู่ที่ 46.5% ถึง 47.8% ซึ่งสูงกว่าภาพรวม

พูดง่าย ๆ คือสิ่งที่ให้ผลลัพธ์จริงในองค์กรไม่ใช่การใช้งานหวือหวา แต่เป็นการใช้งานที่ทำให้งานเอกสารประจำวันเบาลง หากยังลังเลว่าจะวางก้าวแรกไว้ตรงไหน การกระจายตัวนี้ถือเป็นเบาะแสที่ใช้ได้จริง

ทำไมการใช้ Generative AI ในองค์กรจึงเข้าสู่ช่วงจริงจังในปี 2026

คำว่า Generative AI มีใช้กันมาหลายปีแล้ว แต่ในแง่การใช้งานจริงขององค์กร ปี 2026 ถือเป็นหมุดหมายหนึ่ง ลองดูจากตัวเลขกัน

อัตราการใช้งานของบริษัทในญี่ปุ่นอยู่ที่ 34.5%

ผลสำรวจของ Teikoku Databank ที่กล่าวถึงข้างต้น เก็บข้อมูลระหว่างวันที่ 17 ถึง 31 มีนาคม 2026 กับกลุ่มเป้าหมายประมาณ 23,349 บริษัท ได้คำตอบที่ใช้ได้ 10,312 บริษัท คิดเป็นอัตราการตอบกลับ 44.2% ในผลสำรวจนี้ บริษัทที่ตอบว่า “ใช้งาน” Generative AI อยู่ที่ 34.5% แบ่งเป็น “ใช้งานอย่างมาก” 4.4% และ “ใช้งานอยู่บ้าง” 30.2%

การอ่านตัวเลข 34.5% ต้องระวังสักหน่อย เพราะอ่านได้ทั้งแบบ “มีเพียง 1 ใน 3 บริษัทที่ใช้” และแบบ “1 ใน 3 บริษัทใช้กันแล้ว” แต่ในมุมของคนที่ต้องพิจารณาเรื่องนี้ภายในองค์กร ความหมายที่สำคัญคือแบบหลัง หากคู่แข่งในอุตสาหกรรมเดียวกัน 1 ใน 3 รายใช้ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งอยู่แล้ว การตัดสินใจว่า “ขอดูสถานการณ์ไปก่อน” ก็อาจกลายเป็นความล่าช้าเชิงเปรียบเทียบได้

87% ของบริษัทที่ใช้งานอยู่รู้สึกถึงผลลัพธ์

ในผลสำรวจเดียวกัน บริษัทที่ใช้ Generative AI อยู่ 87% ตอบว่ารู้สึกถึงผลลัพธ์ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง ตัวเลขนี้ถูกนำไปรายงานในสื่อด้วยพาดหัวทำนองว่าเกือบ 9 ใน 10 ของบริษัทที่ใช้ Generative AI รู้สึกถึงผลลัพธ์

คำถามคือควรตีความตัวเลขที่สูงถึง 87% นี้อย่างไร สิ่งที่ต้องระวังคือมันไม่ได้หมายความว่า “ถ้านำ Generative AI เข้ามาใช้ จะได้ผลด้วยความน่าจะเป็น 9 ใน 10” เพราะประชากรของตัวเลขนี้คือ “บริษัทที่ใช้งานอยู่” ซึ่งไม่รวมบริษัทที่นำเข้ามาแล้วไม่มีใครใช้จนเลิกไป และบริษัทที่ล้มเลิกตั้งแต่ขั้นพิจารณา การอ่านที่เหมาะสมคือ “ในบริษัทที่ใช้ต่อเนื่องได้ มักรู้สึกถึงผลลัพธ์”

ถึงอย่างนั้นก็ยังมีนัยที่ใช้ได้ นั่นคือหากพาองค์กรไปถึงจุดที่ใช้ได้อย่างต่อเนื่อง โอกาสที่จะรู้สึกถึงผลลัพธ์ก็สูง หรือกลับกันก็คือ จุดชี้ขาดไม่ได้อยู่ที่ตัวเทคโนโลยี แต่อยู่ที่การทำให้มันกลายเป็นรูปแบบที่ใช้ต่อเนื่องได้

ประเด็นเปลี่ยนจาก “จะเอามาใช้หรือไม่” เป็น “จะใช้ให้เป็นได้อย่างไร”

การที่อัตราการใช้งานอยู่ที่ 34.5% และ 87% ของบริษัทที่ใช้อยู่รู้สึกถึงผลลัพธ์ สะท้อนว่าความสนใจขององค์กรในปี 2026 อยู่ตรงไหน เมื่อไม่กี่ปีก่อน คำถามหลักยังเป็นคำถามเชิงเทคนิคว่า Generative AI ใช้กับงานจริงได้หรือไม่ ปัจจุบันความสามารถในการใช้งานกลายเป็นข้อตั้งไปแล้ว และประเด็นย้ายไปที่คำถามเชิงปฏิบัติว่าจะให้ใครใช้กับงานไหน ภายใต้กฎกติกาแบบใด

ดังที่กล่าวไว้ในหัวข้อก่อนหน้า ในบริษัทขนาดใหญ่ การใช้งานด้าน “การเขียน สรุป และตรวจแก้เอกสาร” อยู่ที่ 46.5% ถึง 47.8% ซึ่งสูงกว่าภาพรวม อ่านได้ว่ายิ่งองค์กรมีขนาดใหญ่ รูปแบบการใช้งานก็ยิ่งตกผลึกในงานที่เป็นรูปธรรมอย่างงานเอกสาร

ความเปลี่ยนแปลงนี้กลับเป็นข่าวดีสำหรับบริษัทที่เพิ่งจะเริ่มพิจารณา เพราะข้อมูลว่าบริษัทที่เริ่มก่อนสะดุดตรงไหนถูกแบ่งปันออกมาแล้ว จึงหลีกเลี่ยงความผิดพลาดแบบเดียวกันได้ง่ายขึ้น

การใช้ Generative AI ในไทยและอาเซียนไปถึงไหนแล้ว

ที่ผ่านมาเป็นตัวเลขในประเทศญี่ปุ่น สำหรับผู้ที่ทำงานอยู่ในฐานประเทศไทย สถานการณ์ในพื้นที่น่าจะใกล้ตัวกว่า

องค์กรไทยกว่า 70% นำมาใช้แล้วหรือมีแผนจะนำมาใช้

ตามรายงานภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่องค์กรส่งเสริมการลงทุนญี่ปุ่น-จีน (JCIPO) เผยแพร่เมื่อวันที่ 2 เมษายน 2026 องค์กรในประเทศไทยกว่า 70% ได้นำ Generative AI มาใช้แล้วหรือมีแผนจะนำมาใช้ โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและยกระดับรายได้

ตรงนี้ขอย้ำเรื่องการใช้ตัวเลขสักเล็กน้อย ตัวเลข 34.5% ของ Teikoku Databank ในหัวข้อก่อนหน้ามาจากการสำรวจบริษัทในประเทศญี่ปุ่น ส่วนตัวเลขกว่า 70% นี้มาจากรายงานที่มีกลุ่มเป้าหมายเป็นองค์กรในประเทศไทยโดยรวม เมื่อผู้จัดทำ ประชากร และนิยามต่างกัน จึงเปรียบเทียบทำนองว่า “ไทยก้าวหน้ากว่าญี่ปุ่นสองเท่า” ไม่ได้ หากจะอ้างอิงในเอกสารภายในองค์กร กรุณาระบุเสมอว่าเป็นตัวเลขจากผลสำรวจใดและประชากรกลุ่มใด

สิ่งที่ควรอ่านจากตรงนี้จึงไม่ใช่อัตราส่วนเปรียบเทียบ แต่เป็นแนวโน้มที่ว่าในประเทศไทย การนำ Generative AI มาใช้ไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อีกต่อไปแล้ว

กรณีที่ 1 – การใช้งานในงานการตลาด

หนึ่งในตัวอย่างที่รายงานฉบับเดียวกันหยิบยกขึ้นมาคือแคมเปญไลฟ์คอมเมิร์ซของแบรนด์เครื่องดื่ม Evian โดย AnyMind Group ซึ่งระบุว่าการนำอวตาร AI มาใช้ในการไลฟ์ช่วยลดต้นทุนการถ่ายทอดลงได้ 90% พร้อมกับเพิ่มยอดขายเป็นกว่า 3.5 เท่าเมื่อเทียบกับเดิม

จุดน่าสนใจของกรณีนี้คือการลดต้นทุนและการเพิ่มยอดขายเกิดขึ้นพร้อมกัน การเปลี่ยนงานไลฟ์ที่เคยใช้คนมาเป็นอวตาร AI ทำให้ข้อจำกัดด้านจำนวนครั้งและช่วงเวลาในการถ่ายทอดหายไป จึงน่าจะทำให้โอกาสในการเข้าถึงลูกค้าเพิ่มขึ้นตามไปด้วย เป็นตัวอย่างที่ผลของ Generative AI ปรากฏออกมาไม่ใช่แค่ในรูปของ “ทำงานเดิมให้ถูกลง” แต่เป็น “ทำสิ่งที่เคยทำในเชิงปริมาณไม่ไหวให้ทำได้”

กรณีที่ 2 – การใช้งานในภาคการเงิน

ธนาคารไทยพาณิชย์ (SCB) ระบุว่าได้ย่นระยะเวลาของงานพิจารณาสินเชื่อมณีทันใจให้เหลือภายใน 10 นาที

งานพิจารณาสินเชื่อคือการสะสมกันของกระบวนการที่ต้องใช้วิจารณญาณ ทั้งการตรวจสอบเนื้อหาใบสมัคร การตรวจทานเอกสารประกอบ และการเทียบกับข้อมูลในอดีต หากสามารถจัดระเบียบข้อมูลที่ผู้รับผิดชอบต้องอ่านแล้วนำเสนอในสภาพที่พร้อมพิจารณา ก็น่าจะทำให้เวลาถูกใช้ไปกับการตัดสินใจจริง ๆ ได้มากขึ้น และเนื่องจากต้องรับมือกับข้อมูลที่รูปแบบและเนื้อหาไม่คงที่ จึงถือเป็นตัวอย่างงานที่ RPA รับมือไม่ไหว

กรณีที่ 3 – การใช้งานในงานแบ็กออฟฟิศ

สำนักงานคณะกรรมการกฤษฎีกา (OCS) ระบุว่าได้ทำงานแปลที่เดิมคาดว่าจะใช้เวลา 7 ถึง 10 ปี ให้เสร็จภายใน 6 เดือน

นี่อาจเป็นตัวอย่างที่ฝ่ายบริหารจัดการของภาคการผลิตนึกภาพตามได้ง่ายที่สุด งานแปลเอกสารกฎหมายมีลักษณะคือปริมาณมหาศาล ต้องใช้คำศัพท์ให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน แต่ความยากในการตัดสินใจของแต่ละชิ้นไม่ได้สูงนัก เพราะเป็นงานที่ติดขัดด้วยปริมาณล้วน ๆ เมื่อใช้แรงคน จึงนำไปสู่การย่นเวลาที่ต่างกันเป็นหลักเท่าตัวได้

หากฐานปฏิบัติการใดมีงานแปลระเบียบภายใน มาตรฐานการปฏิบัติงาน หรือคู่มือคุณภาพจากภาษาญี่ปุ่นไปเป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษค้างอยู่ ก็มีความเป็นไปได้ที่โครงสร้างแบบเดียวกันนี้จะใช้ได้

ควรดูความท้าทายที่เกิดขึ้นในพื้นที่ควบคู่ไปด้วย

รายงานฉบับเดียวกันระบุความท้าทายหลักของการใช้ Generative AI ในประเทศไทยไว้ 3 ข้อ ได้แก่ การปฏิบัติตาม PDPA หรือพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของไทย การคำนึงถึงบริบททางวัฒนธรรม และการป้องกัน hallucination ของ AI

โดยเฉพาะเรื่อง PDPA เป็นประเด็นที่บริษัทซึ่งตั้งฐานอยู่ในประเทศไทยหลีกเลี่ยงไม่ได้ คำถามคือการนำข้อมูลที่มีข้อมูลพนักงานหรือข้อมูลลูกค้าไปป้อนเข้าบริการภายนอกนั้นทำได้ในขอบเขตแค่ไหน เรื่องนี้ไม่ใช่ปัญหาทางเทคนิค แต่เป็นปัญหาของระเบียบภายในและเงื่อนไขสัญญา

รายงานฉบับเดียวกันยังเสนอ 3 ขั้นตอนสู่ความสำเร็จ ตามลำดับคือ การทดลองใช้ในขนาดเล็กกับโจทย์เฉพาะ การเชื่อมต่อระบบและปรับให้เข้ากับท้องถิ่น และการขยายผลทั่วทั้งองค์กรพร้อมปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ประเด็นที่ว่าไม่ควรเริ่มจากการขยายผลทั่วองค์กรทันทีนั้น เชื่อมโยงโดยตรงกับเรื่อง “เริ่มจากอะไรดี” ที่จะกล่าวถึงต่อไป

สรุปความต่างของ Generative AI, AI แบบเดิม และ RPA ในรูปตาราง

ต่อไปนี้คือการนำความต่างของทั้งสามอย่างที่อธิบายมาข้างต้นมาเรียงบนแกนเดียวกัน จัดไว้ในรูปแบบที่หยิบไปใช้อธิบายภายในองค์กรได้ทันที

ทั้งสามอย่างนี้ไม่ได้แข่งขันกัน เพียงแต่ลักษณะของงานที่รับผิดชอบต่างกันเท่านั้น ในหน้างานจริงจึงอยู่ร่วมกันได้ เช่น ให้ AI เชิงจำแนกดูแลการตรวจสอบ ให้ RPA ดูแลการคัดลอกผลลัพธ์ และให้ Generative AI ร่างรายงานการดำเนินการแก้ไข

ด้วยเหตุนี้ ตารางถัดไปจึงเป็นการจัดกลุ่มว่างานใกล้ตัวแต่ละอย่างเหมาะกับเครื่องมือใด

ที่ใส่บรรทัดสุดท้ายไว้ก็มีเหตุผล เพราะ Generative AI ไม่ถนัดการคำนวณ งานที่ “คำตอบมีเพียงหนึ่งเดียวและผิดพลาดไม่ได้” อย่างการรวบรวมตัวเลขหรือการคำนวณต้นทุน ควรปล่อยให้เป็นหน้าที่ของระบบแบบเดิมต่อไป

ควรเริ่มต้นใช้ Generative AI จากตรงไหน

สำหรับผู้ที่อ่านมาถึงตรงนี้แล้วกำลังคิดว่า “แล้วบริษัทเราควรทำอะไร” ต่อไปนี้คือภาพรวมของแนวทางที่ใช้กันทั่วไป

ลำดับคือทดลองเล็ก ๆ เพิ่มคนที่ใช้เป็น แล้วจึงทำเองภายใน

ลำดับที่หลายบริษัทเดินผ่านมีอยู่ 3 ขั้น

ขั้นที่ 1 คือการทดลองในขนาดเล็ก โดยจำกัดขอบเขตไว้ที่งานหนึ่งงานของแผนกหนึ่งแผนก แล้วลองใช้บริการที่มีอยู่แล้วตามสภาพ การทดลองขนาดเล็กเพื่อยืนยันผลลัพธ์และปัญหาก่อนนำมาใช้จริงเต็มรูปแบบนี้ โดยทั่วไปเรียกว่า PoC หรือการพิสูจน์แนวคิด ซึ่งตรงกับขั้นแรกในสามขั้นตอนที่รายงานของ JCIPO เสนอไว้ นั่นคือการทดลองใช้ในขนาดเล็กกับโจทย์เฉพาะ เป้าหมายของขั้นนี้ไม่ใช่การสร้างผลลัพธ์ แต่คือการรู้ว่าเมื่อนำมาใช้กับงานของบริษัทตัวเองแล้วอะไรจะกลายเป็นอุปสรรค ทั้งการจัดการข้อมูลลับ การเชื่อมต่อกับระบบเดิม และการยอมรับของหน้างาน อุปสรรคที่ไม่ลองแล้วจะไม่มีทางรู้ย่อมโผล่ออกมาแน่นอน

ขั้นที่ 2 คือการเพิ่มจำนวนคนที่ใช้เป็น ต่อให้ผลการทดลองออกมาดี แต่ถ้าคนที่ใช้เป็นมีเพียงไม่กี่คนในฝ่ายระบบสารสนเทศ งานก็จะไม่เปลี่ยนไป ตรงนี้จึงต้องมีการอบรมและการขยายผลภายในองค์กร ตัวเลขจากผลสำรวจของ Teikoku Databank ในหัวข้อก่อนหน้าที่ว่า 87% ของบริษัทที่ใช้งานอยู่รู้สึกถึงผลลัพธ์นั้น เมื่อพลิกกลับด้านก็คือเรื่องของ “บริษัทที่พาตัวเองไปถึงสภาพที่ใช้ต่อเนื่องได้” เท่านั้น

ขั้นที่ 3 คือการทำเองภายใน เป้าหมายคือสภาพที่บริษัทปรับการตั้งค่าและการใช้งานเองได้ตามความเปลี่ยนแปลงของงาน แทนที่จะต้องขอความช่วยเหลือจากภายนอกทุกครั้ง

วิธีดำเนินการและค่าใช้จ่ายอยู่ในบทความแยกต่างหาก

ทั้งหมดข้างต้นเป็นเพียงภาพรวม เมื่อเข้าสู่ขั้นพิจารณาที่เป็นรูปธรรม เช่น จะเริ่มจากงานไหน จะใช้เวลาและงบประมาณกับ PoC เท่าไร หรือจะวางเกณฑ์ตัดสินใจขยายผลอย่างไร เราได้สรุปแนวทางการดำเนินการรายขั้นตอนและวิธีคิดเรื่องค่าใช้จ่ายไว้แล้วในบทความเรื่องขั้นตอนและค่าใช้จ่ายในการนำ Generative AI มาใช้ เชิญอ่านเพิ่มเติมได้ที่นั่น บทความนี้มีเป้าหมายอยู่ที่ขั้นก่อนหน้านั้น คือขั้นทำความเข้าใจว่า Generative AI คืออะไร จึงไม่ลงรายละเอียดเรื่องค่าใช้จ่าย

มีทางเลือกอะไรบ้างสำหรับผู้ให้คำปรึกษาและแนวทางดำเนินการ

หากรู้สึกว่าเดินหน้าด้วยตัวเองลำบาก ก็ยังมีทางเลือกในการปรึกษาหน่วยงานภายนอก ในที่นี้จะกล่าวถึงเพียงว่ามีทางเลือกอะไรอยู่บ้างอย่างกระชับ

ผู้ให้คำปรึกษาแบ่งได้เป็นหลายประเภท ทั้งแบบที่ปรึกษาซึ่งช่วยคิดตั้งแต่ขั้นเรียบเรียงโจทย์ บริษัทพัฒนาระบบที่รับงานสร้างหลังจากข้อกำหนดนิ่งแล้ว ช่องทางติดต่อของผู้ให้บริการคลาวด์ที่ใช้อยู่ และแบบสนับสนุนการทำเองภายในซึ่งช่วยพัฒนาบุคลากรของบริษัท ไม่ใช่ว่าแบบใดดีกว่าแบบใด แต่คู่สนทนาที่เหมาะสมจะเปลี่ยนไปตามขั้นที่บริษัทอยู่ในขณะนั้น การไปปรึกษาบริษัทพัฒนาระบบตั้งแต่ข้อกำหนดยังไม่นิ่งแล้วคุยกันไม่ลงตัว ถือเป็นรูปแบบการสะดุดที่พบบ่อย

เมื่อคัดผู้ให้บริการเหลือไม่กี่รายแล้ว เรื่องที่ว่าควรดูตรงไหนในเงื่อนไขสัญญาและใบเสนอราคานั้น เราได้อธิบายไว้ในบทความเรื่องวิธีเลือกบริษัทพัฒนา AI และจุดสำคัญของสัญญากับใบเสนอราคา กรุณาตรวจสอบเมื่อเดินมาถึงขั้นก่อนสั่งงานจริง

อีกทางเลือกหนึ่งคือการอบรม ซึ่งเป็นความพยายามที่มุ่งให้คนของบริษัทใช้งานเป็นเอง แทนที่จะให้ภายนอกทำให้ จึงเข้ากันได้ดีกับขั้นที่ 2 อย่างไรก็ตาม การอบรมไม่ได้แปลว่าจัดแล้วจะติดเสมอไป สาเหตุที่ทำให้เลิกใช้หลังจัดอบรมไปแล้วนั้น เราได้เรียบเรียงไว้ในบทความเรื่อง 4 สาเหตุที่การอบรม Generative AI ไม่ติดตัวพนักงาน หากกำลังพิจารณาเรื่องการอบรม การอ่านไว้ก่อนจะช่วยลดความสูญเปล่าได้

บทความนี้ขอจบไว้เพียงการชี้ให้เห็นว่ามีทางเลือกในการปรึกษาอยู่ และจะไม่ลงลึกในรายละเอียดของวิธีเลือก ขอให้เริ่มจากการตรวจสอบว่าโจทย์ของบริษัทตัวเองถูกเรียบเรียงออกมาเป็นคำพูดแล้วหรือยัง

กระแสถัดไป – จาก Generative AI สู่ AI Agent

เมื่อเข้าใจ Generative AI แน่นแล้ว ขอกล่าวถึงเรื่องที่อยู่ถัดไปสักเล็กน้อย

Generative AI ที่อธิบายมาทั้งหมดนั้น โดยพื้นฐานคือเครื่องมือที่ “รับคำสั่ง แล้วตอบกลับในทันที” ขอให้สรุปก็ได้บทสรุป ขอให้ร่างก็ได้ร่าง คำสั่งกับการตอบสนองจับคู่กันแบบหนึ่งต่อหนึ่ง

ในทางตรงข้าม สิ่งที่ได้รับความสนใจในปี 2026 คือ AI Agent ซึ่งหมายถึงกลไกที่รับเป้าหมายมาแล้วแตกงานที่จำเป็นออกเอง จัดลำดับเอง และเดินหน้ากระบวนการทำงานไปพร้อมกับสั่งการหลายระบบ ไม่ใช่คำสั่งแบบ “ช่วยสรุปข้อความนี้” แต่เป็นคำสั่งที่คร่อมหลายขั้นตอน เช่น “ช่วยตรวจงานค้างของสัปดาห์นี้ จัดเรียงงานที่ใกล้ครบกำหนดตามผู้รับผิดชอบ แล้วทำร่างข้อความแจ้งให้ด้วย”

หาก Generative AI คือเครื่องมือที่ช่วยงาน AI Agent ก็อาจเรียกได้ว่าเป็นทิศทางที่ขยับเข้าใกล้การเป็นผู้รับผิดชอบส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงาน อย่างไรก็ตาม ยิ่งขอบเขตที่มอบหมายกว้างขึ้นเท่าใด ผลกระทบต่องานเมื่อตัดสินใจผิดก็ยิ่งใหญ่ขึ้นเท่านั้น การออกแบบว่าจะให้เดินหน้าอัตโนมัติได้ถึงไหน และจะให้คนตรวจสอบตรงจุดใด จึงเป็นเรื่องสำคัญ

สถานะปัจจุบันและความเป็นไปได้ในการนำมาใช้กับภาคการผลิตอย่างเป็นรูปธรรมนั้น เราได้อธิบายไว้อย่างละเอียดในบทความเรื่องแนวโน้มล่าสุดของ AI Agent ปี 2026 ส่วนบทความนี้ขอจบไว้เพียงการวางตำแหน่งว่ามีกระแสเช่นนี้อยู่บนเส้นทางต่อจาก Generative AI

3 ข้อควรรู้ก่อนเริ่มนำมาใช้

หลังจากไล่เรียงสิ่งที่คาดหวังได้มาแล้ว ต่อไปขอเรียบเรียงประเด็นที่ควรรู้ก่อนเริ่มด้วย

ข้อควรระวังที่ 1 – การจัดการข้อมูลลับและข้อมูลส่วนบุคคล

เป็นประเด็นพื้นฐานที่สุด ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปในบริการภายนอกจะถูกจัดการอย่างไรนั้น เงื่อนไขต่างกันไปตามบริการและตามแพ็กเกจสัญญา บางกรณีมีการตั้งค่าไม่ให้นำสิ่งที่ป้อนเข้าไปใช้ในการเรียนรู้ บางกรณีก็ไม่มี

หากเป็นฐานปฏิบัติการในประเทศไทย ต้องพิจารณาการปฏิบัติตาม PDPA ที่กล่าวถึงข้างต้นควบคู่ไปด้วย ทั้งเอกสารที่มีข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงาน เอกสารที่ระบุเงื่อนไขการค้ากับลูกค้า และข้อมูลทางเทคนิคอย่างแบบเขียนหรือเงื่อนไขกระบวนการผลิต จำเป็นต้องกำหนดไว้ก่อนเริ่มใช้ว่าจะอนุญาตให้ป้อนได้ถึงระดับไหน

จุดตั้งต้นที่ทำได้จริงคือเริ่มจากกฎง่าย ๆ ว่า “ห้ามป้อนข้อมูลที่จัดชั้นความลับสูง” แล้วค่อยขยายขอบเขตหลังจากเห็นความจำเป็นในงานชัดเจนขึ้นและตรวจสอบเงื่อนไขสัญญาแล้ว

ข้อควรระวังที่ 2 – ความเสี่ยงจาก hallucination หรือผลลัพธ์ที่ผิดพลาด

ดังที่กล่าวไว้ตอนต้น Generative AI คือกลไกที่ “ประกอบเนื้อความที่ดูสมเหตุสมผลต่อจากคำสั่ง” จึงเกิดกรณีที่มันยกเลขมาตรฐานที่ไม่มีอยู่จริง อ้างมาตราของกฎหมายที่ไม่มีอยู่ หรือสลับตัวเลขได้ ยิ่งไปกว่านั้น ผลลัพธ์เหล่านั้นยังถูกนำเสนอออกมาอย่างมั่นใจในรูปข้อความที่เรียบร้อยสวยงาม

หลักการรับมือคือถือว่าผลลัพธ์ของ Generative AI เป็นเพียงร่างตั้งต้น และให้คนตรวจสอบส่วนที่เกี่ยวกับข้อเท็จจริงกับแหล่งข้อมูลปฐมภูมิ โดยเฉพาะเอกสารที่จะออกไปภายนอก ข้อความที่เกี่ยวกับกฎหมายหรือมาตรฐาน และข้อความที่มีตัวเลข ต้องตรวจสอบทุกครั้ง

ในทางกลับกัน ในสถานการณ์ที่ “คนถือข้อมูลต้นทางอยู่แล้ว” อย่างการสรุปหรือการทำร่าง ความเสี่ยงนี้จะเล็กลงโดยเปรียบเทียบ ซึ่งก็เป็นหนึ่งในเหตุผลที่งานเขียนและงานสรุปเอกสารมักถูกเลือกเป็นจุดเริ่มต้น

ข้อควรระวังที่ 3 – กฎภายในองค์กรมักตามหลังการใช้งาน

เพราะ Generative AI เป็นสิ่งที่ใครก็ใช้ได้ จึงเกิดสถานการณ์ที่หน้างานเริ่มใช้กันก่อนที่บริษัทจะกำหนดนโยบาย ไม่ใช่เพราะเจตนาไม่ดี แต่เพราะสะดวกก็เลยใช้เท่านั้นเอง

หากเริ่มจากการ “ห้าม” ผลที่ได้คือมีการแอบใช้อยู่ดี และการควบคุมจะยิ่งยากขึ้น การกำหนดอย่างน้อย 3 ข้อให้เป็นลายลักษณ์อักษร ได้แก่ ขอบเขตงานที่ใช้ได้ ประเภทข้อมูลที่ห้ามป้อน และขั้นตอนตรวจสอบก่อนนำผลลัพธ์ไปใช้กับงาน แล้วจึงแจ้งว่าใช้ได้ ย่อมมีผลในทางปฏิบัติมากกว่า

กฎไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบตั้งแต่แรก การปรับปรุงให้สอดคล้องกับข้อสงสัยจริงที่โผล่ขึ้นมาในขั้นทดลอง จะทำให้กฎตรงกับสภาพจริงของหน้างานมากกว่า

เช็กลิสต์ – บริษัทของคุณอยู่ในขั้นรู้จักหรือขั้นทดลอง

ปิดท้ายด้วยรายการสำหรับตรวจสอบว่าบริษัทของคุณอยู่ในขั้นใดในตอนนี้

หากไม่เข้าข่ายสองข้อแรก แสดงว่ายังอยู่ในขั้นรู้จัก สิ่งที่ควรทำในขั้นนี้ไม่ใช่การไปปรึกษาภายนอกหรือการกันงบประมาณ แต่คือการให้คนสักไม่กี่คนได้ลองใช้จริงก่อน แม้จะเป็นการลองในขอบเขตที่ใช้ได้ฟรี ก็จับความรู้สึกได้ว่าเมื่อนำมาใช้กับงานของบริษัทแล้วจะเป็นอย่างไร

เมื่อเริ่มเข้าข่ายตั้งแต่ข้อที่ 3 เป็นต้นไป แสดงว่าอยู่ในขั้นทดลองแล้ว หากมาถึงจุดนี้ ก็พร้อมจะเดินหน้าไปสู่การพิจารณาแนวทางดำเนินการและค่าใช้จ่ายที่เป็นรูปธรรมได้

คำถามที่พบบ่อย

Generative AI คืออะไร

คือชื่อเรียกรวมของ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล แล้วสร้างคอนเทนต์ใหม่อย่างข้อความ ภาพ เสียง และโค้ดขึ้นมาจากรูปแบบที่เรียนรู้ได้ ต่างจาก AI แบบเดิมที่คืนค่าเป็นป้ายกำกับหรือตัวเลข เช่น การจับความผิดปกติหรือการแยกของดีของเสีย เพราะสิ่งที่ Generative AI ส่งออกมาคือคอนเทนต์ที่มีเนื้อหาข้างใน และกลไกของมันยังต่างจาก RPA ที่ทำซ้ำตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ด้วย

Generative AI ทำอะไรได้บ้าง

ในงานขององค์กร จัดกลุ่มได้เป็น 5 ประเภท คือการเขียน สรุป และตรวจแก้ข้อความ การสร้างภาพและแผนภาพ การสร้างโค้ดโปรแกรม การตอบคำถามภายในองค์กรผ่านการสนทนา และการเป็นผู้ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้งานจริงกระจุกตัวอยู่ที่งานเอกสาร โดยผลสำรวจของ Teikoku Databank ระบุว่าในบรรดาบริษัทที่ใช้งานอยู่ในญี่ปุ่น 45% ยกให้ “การเขียน สรุป และตรวจแก้เอกสาร” รองลงมาคือ “การรวบรวมข้อมูล” 22% และ “การระดมไอเดียในขั้นวางแผน” 11%

การใช้ Generative AI ในงานจริงไปถึงไหนแล้ว

ตามผลสำรวจที่ Teikoku Databank เผยแพร่เมื่อวันที่ 14 พฤษภาคม 2026 อัตราการใช้ Generative AI ของบริษัทในประเทศญี่ปุ่นอยู่ที่ 34.5% แบ่งเป็น “ใช้งานอย่างมาก” 4.4% และ “ใช้งานอยู่บ้าง” 30.2% นอกจากนี้ 87% ของบริษัทที่ใช้งานอยู่ตอบว่ารู้สึกถึงผลลัพธ์ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง ส่วนประเทศไทย รายงานของ JCIPO ระบุว่าองค์กรกว่า 70% นำมาใช้แล้วหรือมีแผนจะนำมาใช้ แต่เนื่องจากประชากรของการสำรวจต่างกัน จึงนำไปเทียบกับตัวเลขของญี่ปุ่นโดยตรงไม่ได้

ควรแบ่งการใช้งานระหว่าง Generative AI กับ RPA อย่างไร

งานที่ทำซ้ำตามขั้นตอนเดิมทุกครั้งเหมาะกับ RPA ส่วนงานใช้ความคิดที่เนื้อหาเปลี่ยนไปทุกครั้งและเขียนเป็นคู่มือขั้นตอนไม่ได้ทั้งหมดเหมาะกับ Generative AI เกณฑ์คร่าว ๆ คือการคัดลอกข้อมูลตามแบบแผนจากระบบหลักให้ RPA ส่วนการสรุปรายงานการประชุมหรือการร่างประกาศให้ Generative AI ทั้งนี้ งานที่ความถูกต้องของตัวเลขสำคัญเป็นอันดับแรก อย่างการรวบรวมตัวเลขหรือการคำนวณต้นทุน ควรยกให้ระบบเดิมหรือ Excel จะปลอดภัยกว่า ไม่ใช่ทั้งสองอย่างข้างต้น

ควรเริ่มใช้ Generative AI ในธุรกิจจากตรงไหน

เริ่มจากการทดลองในขนาดเล็กโดยจำกัดไว้ที่งานหนึ่งงานของแผนกหนึ่งแผนก รายงานของ JCIPO เองก็เสนอ 3 ขั้นตอน คือการทดลองใช้ในขนาดเล็กกับโจทย์เฉพาะ การเชื่อมต่อระบบและปรับให้เข้ากับท้องถิ่น และการขยายผลทั่วทั้งองค์กรพร้อมปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง หากมุ่งขยายผลทั่วองค์กรตั้งแต่แรก อุปสรรคอย่างการจัดการข้อมูลลับและการยอมรับของหน้างานจะประดังเข้ามาพร้อมกันจนหยุดชะงักได้ง่าย

สรุป

ขอเรียบเรียงประเด็นสำคัญของบทความนี้

Generative AI คือ AI ที่สร้างคอนเทนต์ใหม่ขึ้นมาจากรูปแบบของข้อมูลที่เรียนรู้ ลักษณะงานที่รับผิดชอบต่างจาก AI แบบเดิมที่ทำหน้าที่ตัดสินและจำแนก และต่างจาก RPA ที่ทำซ้ำตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ สิ่งที่ทำได้จัดกลุ่มเป็น 5 ประเภท คือเอกสาร ภาพ โค้ด การสนทนา และผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล แต่การใช้งานจริงในองค์กรเอนไปทางการเขียน สรุป และตรวจแก้เอกสารอย่างมาก

ณ ปี 2026 ผลสำรวจของ Teikoku Databank ระบุว่าอัตราการใช้งานของบริษัทในญี่ปุ่นอยู่ที่ 34.5% และ 87% ของบริษัทที่ใช้งานอยู่รู้สึกถึงผลลัพธ์ ส่วนประเทศไทย รายงานของ JCIPO ระบุว่าองค์กรกว่า 70% นำมาใช้แล้วหรือมีแผนจะนำมาใช้ พร้อมรายงานผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมในด้านการตลาด การเงิน และงานแบ็กออฟฟิศ ประเด็นได้ย้ายจาก “จะเอามาใช้หรือไม่” ไปสู่ “จะใช้ให้เป็นได้อย่างไร” แล้ว

ลำดับของการเริ่มต้นมี 3 ขั้น คือทดลองเล็ก ๆ เพิ่มคนที่ใช้เป็น แล้วจึงทำเองภายใน และก่อนเริ่ม หากจับหลัก 3 ข้อไว้ให้มั่น ได้แก่ การจัดการข้อมูลลับ การเตรียมรับมือ hallucination และการวางกฎภายในองค์กร ก็จะลดการต้องย้อนกลับไปแก้ในภายหลังได้

หากรู้สึกว่ายังอยู่ในขั้นรู้จัก สิ่งที่ควรทำต่อไปไม่ใช่การตัดสินใจลงทุนก้อนใหญ่ แต่คือการให้คนสักไม่กี่คนได้ลองใช้จริง

แม้จะยังอยู่ในขั้นที่เพิ่งเริ่มศึกษาเรื่อง Generative AI และยังนึกภาพไม่ออกว่าจะนำมาใช้กับงานของบริษัทในประเทศไทยอย่างไร ก็ไม่เป็นไร TOMAS TECH ยินดีให้คำปรึกษาตั้งแต่ขั้นเรียบเรียงว่าควรเริ่มพิจารณาจากงานใดจึงจะเป็นไปได้จริง บนพื้นฐานความเข้าใจหน้างานของโรงงานญี่ปุ่นในประเทศไทย หากอยู่ในขั้นที่อยากลองฟังรายละเอียดดูก่อน ติดต่อเราได้ตามสะดวกผ่านหน้าติดต่อสอบถาม

แหล่งอ้างอิง

• Teikoku Databank “ผลสำรวจแนวโน้มการใช้ Generative AI ในองค์กร (มีนาคม 2026)” เผยแพร่วันที่ 14 พฤษภาคม 2026
• Nikkei “การใช้ Generative AI ในองค์กร เกือบ 9 ใน 10 รู้สึกถึงผลลัพธ์”
• องค์กรส่งเสริมการลงทุนญี่ปุ่น-จีน (JCIPO) รายงานภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ “Generative AI ในธุรกิจไทย” เผยแพร่วันที่ 2 เมษายน 2026