การนำ generative AI ไปใช้ในบริษัทลูกต่างประเทศ – โรดแมปและการกำกับดูแล

บริษัทที่มีฐานการผลิตในไทยและเวียดนามสอบถามเข้ามามากขึ้นว่า ควรเดินหน้าเรื่องการนำ generative AI หรือ AI เชิงสร้างสรรค์ ไปใช้ในบริษัทลูกต่างประเทศอย่างไร ความยากอยู่ตรงที่แต่ละฐานมีกฎหมายกำกับ ระดับความคืบหน้าของการใช้งาน และภาษาที่ใช้ในงานประจำวันไม่เหมือนกัน ถ้าสำนักงานใหญ่ออกกฎชุดเดียวแล้วแจกให้ทุกฐานใช้เหมือนกันหมด หน้างานก็จะใช้งานจริงไม่ได้ แต่ถ้าปล่อยให้แต่ละฐานตัดสินใจกันเอง การกำกับดูแลก็จะหลุดมือ บทความนี้จะเริ่มจากการตรวจสอบด้วยข้อมูลสาธารณะว่าไทยกับเวียดนามต่างกันตรงไหน แล้วจึงเรียบเรียงรูปแบบความล้มเหลวที่พบบ่อยเมื่อสำนักงานใหญ่ขยายผลไปหลายฐานพร้อมกัน โรดแมปตั้งแต่การเลือกแพลตฟอร์มกลางไปจนถึงการออกแบบการกำกับดูแล และประเด็นการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ต่างกันในแต่ละประเทศ

การใช้ generative AI ในบริษัทลูกต่างประเทศมีระดับความคืบหน้าต่างกันในแต่ละฐาน

เมื่อคิดจะขยายผลไปหลายฐาน สิ่งแรกที่ต้องทำไม่ใช่การเปรียบเทียบเครื่องมือ แต่คือการทำความเข้าใจว่าแต่ละฐานที่บริษัทมีอยู่นั้นตั้งอยู่ในสภาพแวดล้อมแบบใด แม้จะอยู่ในอาเซียนเหมือนกัน แต่สถานการณ์แวดล้อมของ generative AI ก็ต่างกันพอสมควรในแต่ละประเทศ และความต่างนั้นยังอธิบายด้วยแกนเดียวแบบ “ประเทศที่ก้าวหน้า” กับ “ประเทศที่ล้าหลัง” ไม่ได้

แม้แต่ในญี่ปุ่นเองก็มีช่องว่างตามขนาดองค์กรซ่อนอยู่ใต้ค่าเฉลี่ย

ก่อนจะพูดถึงช่องว่างระหว่างฐาน การมองสถานการณ์ภายในประเทศญี่ปุ่นก่อนจะช่วยให้เห็นโครงสร้างได้ชัดขึ้น จากผลสำรวจแนวโน้มองค์กรเกี่ยวกับ generative AI (มีนาคม 2026) ที่ Teikoku Databank เผยแพร่เมื่อวันที่ 14 พฤษภาคม 2026 พบว่าองค์กรที่ใช้งาน generative AI คิดเป็น 34.5% ของทั้งหมด โดยแยกเป็นกลุ่มที่ระบุว่า “ใช้งานอย่างมาก” 4.4% และ “ใช้งานอยู่บ้าง” 30.2% (ผลรวมไม่ตรงกับค่ารวมพอดีเพราะการปัดเศษ) การสำรวจครั้งนี้ส่งไปยังองค์กร 23,349 แห่ง และได้รับคำตอบที่ใช้ได้จริง 10,312 แห่ง

สิ่งที่ควรสังเกตคือสิ่งที่ซ่อนอยู่หลังค่าเฉลี่ย 34.5% นี้ เมื่อแยกตามขนาดองค์กร บริษัทขนาดใหญ่อยู่ที่ 46.5% วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมอยู่ที่ 32.4% และกิจการขนาดเล็กอยู่ที่ 28.0% ซึ่งต่างกันตามขนาด และเมื่อแบ่งตามจำนวนพนักงาน ช่องว่างยิ่งกว้างขึ้นไปอีก องค์กรที่มีพนักงานเกิน 1,000 คนอยู่ที่ 63.6% กลุ่ม 301 ถึง 1,000 คนอยู่ที่ 51.9% และกลุ่มไม่เกิน 5 คนอยู่ที่ 29.6% นั่นหมายความว่าระหว่างองค์กรที่มีพนักงานเกิน 1,000 คนกับองค์กรที่มีไม่เกิน 5 คน อัตราการใช้งานต่างกันมากกว่าสองเท่า

ตัวเลขชุดนี้เชื่อมโยงกับเรื่องการขยายไปต่างประเทศ เพราะโดยเนื้อแท้แล้ว “ฐานต่างประเทศ” ก็คือกลุ่มขององค์กรที่มีขนาดต่างกัน โครงสร้างที่พบได้ทั่วไปคือสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นมีพนักงานหลายร้อยคน ฐานในไทยมีร้อยกว่าคน และฐานในเวียดนามมีเพียงไม่กี่สิบคน ถ้าผลสำรวจภายในประเทศยังแสดงความต่างของอัตราการใช้งานตามขนาดได้ขนาดนี้ ก็เป็นธรรมดาที่จะคาดได้ว่าช่องว่างแบบเดียวกันเกิดขึ้นระหว่างสำนักงานใหญ่กับฐานต่างประเทศ หรือระหว่างฐานต่างประเทศด้วยกันเอง ในทางปฏิบัติ แม้ฝ่ายระบบสารสนเทศของสำนักงานใหญ่จะรู้สึกว่า “บริษัทเราใช้ generative AI ได้ดีพอสมควรแล้ว” ความรู้สึกนั้นก็มาจากองค์กรที่มีขนาดใหญ่ที่สุด และมักไม่ตรงกับความรู้สึกของคนที่ฐานเลย

ถ้าวางแผนขยายผลโดยดูแค่ค่าเฉลี่ย ช่องว่างนี้จะมองไม่เห็น สิ่งที่ต้องตรวจสอบก่อนในการออกแบบการขยายผลจึงไม่ใช่ค่าเฉลี่ยทั้งบริษัท แต่คือการกระจายตัวของแต่ละฐาน

ไทยมีการลงทุนนำหน้า ส่วนกฎระเบียบยังอยู่ระหว่างจัดทำ

ต่อมาลองดูสถานการณ์ในประเทศไทย สิ่งที่เด่นชัดในไทยคือความเคลื่อนไหวของเงินลงทุน ตามข้อมูลที่สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) เผยแพร่เมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม 2026 มูลค่าคำขอรับการส่งเสริมการลงทุนในครึ่งแรกของปี 2026 อยู่ที่ USD 43.6 billion หรือราว 1.47 ล้านล้านบาท จำนวน 1,299 โครงการ เติบโต 37% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน

ในจำนวนนี้ กลุ่มที่ใหญ่ที่สุดคือโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลและ AI ซึ่งคิดเป็น USD 33 billion หรือราว 1.12 ล้านล้านบาท เท่ากับว่ามูลค่าคำขอส่วนใหญ่ของครึ่งปีแรกกระจุกตัวอยู่ในสาขานี้ เมื่อเงินลงทุนไหลเข้าสู่ศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เช่นนี้ ก็ต้องยอมรับว่าฐานรากสำหรับการใช้งาน AI ในประเทศไทยกำลังแข็งแกร่งขึ้นอย่างรวดเร็ว

ในทางกลับกัน ฝั่งกฎระเบียบยังไม่ลงตัว สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) เปิดเผยร่างกฎหมาย AI เมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 และเปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะถึงวันที่ 14 สิงหาคม 2026 ร่างฉบับนี้เป็นการกำกับดูแลตามระดับความเสี่ยงในลักษณะคล้ายกับกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และมีรายงานว่ามีบทบัญญัติเรื่องการบังคับใช้นอกอาณาเขตด้วย อย่างไรก็ตาม ณ ปลายเดือนสิงหาคม 2026 ร่างฉบับนี้ยังไม่ได้ตราเป็นกฎหมาย ยังคงอยู่ในขั้นร่างเท่านั้น

สำหรับขั้นตอนการนำ AI ไปใช้เฉพาะภายในประเทศไทย เราได้เรียบเรียงไว้ในมุมมองแบบประเทศเดียวที่ คู่มือการนำ AI ไปใช้ในประเทศไทย ส่วนบทความนี้จะมองว่าเมื่อวางหลายฐานเรียงกันแล้ว ไทยอยู่ตรงตำแหน่งไหน

สรุปคือไทยอยู่ในสภาพที่การลงทุนและโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพตั้งต้นขึ้นมาก่อน แล้วระบบกฎหมายกำลังพยายามตามมาทีหลัง ถ้ามองจากมุมของสำนักงานใหญ่ ก็อ่านได้ว่านี่คือ “ฐานที่ตอนนี้ข้อผูกมัดทางกฎหมายยังหลวม แต่เงื่อนไขอาจเปลี่ยนได้ในอนาคตอันใกล้” ถ้าไม่จัดให้บันทึกได้ตั้งแต่ตอนนี้ว่าใช้อะไรอย่างไรบ้าง เมื่อกฎหมายมีผลบังคับใช้ก็จะต้องย้อนกลับไปรื้อจัดระเบียบใหม่ทั้งหมด

เวียดนามนำหน้าทั้งด้านการจัดทำกฎระเบียบและการใช้งาน

เวียดนามเดินมาในลำดับที่ตรงข้ามกับไทย เวียดนามตรากฎหมาย AI (Law on Artificial Intelligence, Law No. 134/2025/QH15) เมื่อวันที่ 10 ธันวาคม 2025 และมีผลบังคับใช้ไปแล้วตั้งแต่วันที่ 1 มีนาคม 2026 พร้อมกันนั้น กฎหมายว่าด้วยการปรับเปลี่ยนสู่ดิจิทัล (Law No. 148/2025/QH15) ก็มีผลบังคับใช้แล้วเมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 เท่ากับว่าเวียดนามออกกฎหมาย AI ในระดับประเทศเสร็จก่อนไทย

สภาพการใช้งานจริงก็นำหน้าเช่นกัน ตามการประมาณการของ Microsoft AI Economics Institute ที่อ้างอิงไว้ในเอกสารสรุป “Generative AI and jobs in Viet Nam” ซึ่งองค์การแรงงานระหว่างประเทศ (ILO) เผยแพร่ในเดือนเมษายน 2026 อัตราการใช้ generative AI ของเวียดนามเพิ่มขึ้นจาก 21.2% ในครึ่งแรกของปี 2025 เป็น 23.5% ในครึ่งหลัง เมื่อนำการประมาณการชุดเดียวกันมาเรียงเทียบประเทศในอาเซียน ไทยอยู่ที่ 10.7% อินโดนีเซียอยู่ที่ 12.7% และฟิลิปปินส์อยู่ที่ 18.3% เวียดนามจึงอยู่ในกลุ่มที่การใช้ generative AI ก้าวหน้ากว่าประเทศอื่นในอาเซียน ขณะที่ไทยอยู่ในตำแหน่งที่ค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกัน

เอกสารสรุปของ ILO ฉบับเดียวกันยังประเมินว่า 20.8% ของผู้มีงานทำในเวียดนาม หรือราว 11.5 ล้านคน ทำงานในลักษณะงานที่เปิดรับผลกระทบจาก generative AI ตัวเลขนี้ถูกนำเสนอในบริบทของผลกระทบต่อการจ้างงาน แต่ถ้าอ่านใหม่จากมุมของฝั่งองค์กร ก็แปลได้ว่า “ในเนื้องานมีงานจำนวนไม่น้อยที่ generative AI เข้าไปทดแทนหรือช่วยสนับสนุนได้”

มุมมองเรื่องการคัดเลือกพันธมิตรพัฒนาในเวียดนาม เราแยกไปเขียนไว้ต่างหากที่ วิธีเลือกบริษัทพัฒนา AI ในเวียดนาม ส่วนความสนใจของบทความนี้อยู่ที่ว่าความต่างรายประเทศเหล่านี้มีความหมายอย่างไรกับองค์กรที่มีหลายฐาน

อนึ่ง ในแง่ของการเปรียบเทียบข้ามประเทศ PwC Japan ก็เผยแพร่ผลสำรวจสภาพการใช้งาน generative AI ที่เปรียบเทียบหลายประเทศอย่างต่อเนื่องเช่นกัน แม้วิธีอ่านตัวเลขแต่ละตัวจะต่างกันไปตามแต่ละการสำรวจ แต่แนวโน้มที่ว่าระดับการแพร่หลายแตกต่างกันไปตามประเทศนั้น เป็นสิ่งที่ปรากฏร่วมกันในหลายการสำรวจ จึงควรจดจำแนวโน้มนี้ไว้

วางความแตกต่างของแต่ละฐานเรียงในหน้าเดียว

เมื่อนำตัวเลขทั้งหมดข้างต้นมาเรียงกัน ความต่างระหว่างไทยกับเวียดนามจะชัดเจนขึ้น

สิ่งที่อยากให้อ่านจากตารางนี้ไม่ใช่ว่าประเทศไหนดีกว่ากัน แต่คือความต่างของลำดับ ไทยเริ่มจากการลงทุนก่อนแล้วกฎระเบียบยังมาทีหลัง ส่วนเวียดนามจัดทำกฎระเบียบเสร็จก่อนและอัตราการใช้งานก็สูงกว่า แม้จะถูกเรียกรวมกันว่า “ฐานการผลิตในอาเซียน” เหมือนกัน แต่มาตรการที่สำนักงานใหญ่ควรใช้ก็ไม่เหมือนกัน

โครงสร้างแบบเดียวกันนี้ยังทับซ้อนกับข้อมูลในประเทศญี่ปุ่นของ Teikoku Databank ที่กล่าวถึงไปแล้ว เช่นเดียวกับที่ใต้ค่าเฉลี่ยรวม 34.5% มีทั้งกลุ่มพนักงานเกิน 1,000 คนที่ 63.6% และกลุ่มไม่เกิน 5 คนที่ 29.6% อยู่ปนกัน ค่าเฉลี่ยที่เหมารวมทุกอย่างไว้ใต้คำว่า “ฐานต่างประเทศ” แทบไม่มีประโยชน์ต่อการตัดสินใจเลย สิ่งที่สำนักงานใหญ่ควรดูคือการกระจายตัวรายฐาน และปรับลำดับกับน้ำหนักของการขยายผลให้เข้ากับการกระจายตัวนั้น

ภาพด้านบนแสดงให้เห็นว่า แม้จะเป็นฐานที่มีขนาดเท่ากัน แต่ความหนาของกรอบกติกาที่ล้อมรอบฐานนั้นก็ต่างกันไปตามประเทศ ฐานทางซ้ายคือประเทศที่กติกายังไม่ลงตัว ส่วนฐานทางขวาคือประเทศที่ออกกฎหมายเสร็จแล้ว ความต่างของความหนาของกำแพงสื่อถึงความต่างของระดับความคืบหน้าด้านกฎระเบียบระหว่างสองประเทศนี้ และนี่คือจุดตั้งต้นขององค์กรที่มีหลายฐาน

ความล้มเหลวที่พบบ่อยเมื่อสำนักงานใหญ่นำการขยาย generative AI

หลังจากเข้าใจสถานการณ์ของแต่ละฐานแล้ว ปัญหาที่เกิดขึ้นตอนลงมือขยายผลจริงมักซ้ำรูปแบบเดิม ในหัวข้อนี้เราจะเรียบเรียงความล้มเหลวที่พบบ่อยในองค์กรที่มีหลายฐาน

เครื่องมือคนละตัวผุดขึ้นแยกกันในแต่ละฐาน

กรณีนี้พบมากที่สุด คือก่อนที่สำนักงานใหญ่จะออกนโยบาย แต่ละฐานเริ่มใช้บริการที่สมัครเองด้วยเวอร์ชันฟรีหรืองบประมาณระดับแผนกไปแล้ว ฐานในไทยใช้บริการที่นิยมในท้องถิ่น ฐานในเวียดนามใช้บริการที่ทีมพัฒนาคุ้นมือ ส่วนสำนักงานใหญ่ใช้อีกบริการหนึ่งที่เน้นรองรับภาษาญี่ปุ่น แยกกันไปคนละทาง

สิ่งที่ทำให้สภาพนี้ยุ่งยากคือต้นทุนในการรวมกันทีหลังสูงกว่าที่คิดมาก เพราะหน้างานได้ฝังเครื่องมือเข้าไปในกระบวนการทำงานแล้ว พอจะรวมให้เป็นหนึ่งเดียวก็เกิดแรงต้านในลักษณะ “ของที่ใช้ได้อยู่แล้วกลับถูกยึดไป” นอกจากนี้ พรอมต์ การตั้งค่า และองค์ความรู้ในการทำงานยังสะสมแยกกันไปตามแต่ละบริการ พอเปลี่ยนเครื่องมือ ผลิตภาพของหน้างานจึงตกลงชั่วคราว

ในช่วงที่สำนักงานใหญ่ยังคิดว่า “คงยังไม่มีใครเริ่มอะไรหรอก” ความจริงคือหน้างานเริ่มขยับไปแล้วเสียมากกว่า ข้อนี้พออนุมานได้จากข้อมูลอัตราการใช้งานที่กล่าวถึงข้างต้น ในสภาพแวดล้อมที่อัตราการใช้งานขึ้นไปถึง 23.5% อย่างเวียดนาม การตั้งสมมติฐานว่าพนักงานได้สัมผัส generative AI ในระดับส่วนตัวไปแล้วจะใกล้เคียงกับความจริงมากกว่า

การพิจารณาเรื่องการส่งข้อมูลข้ามพรมแดนและความปลอดภัยถูกเลื่อนไปทีหลัง

รูปแบบที่พบรองลงมาคือ เรื่องวิธีใช้งานถูกพูดถึงก่อนอย่างเดียว ส่วนการพิจารณาว่าข้อมูลถูกส่งไปที่ไหนถูกเลื่อนไปทีหลัง บริการ generative AI นั้น ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปจะถูกประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ในประเทศใด ขึ้นอยู่กับรูปแบบการใช้งาน ในกรณีของฐานต่างประเทศ ยังมีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของประเทศนั้นและข้อจำกัดตามสัญญาเรื่องการจัดการข้อมูลทางธุรกิจเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย

ในประเทศที่กฎหมาย AI และกฎหมายว่าด้วยการปรับเปลี่ยนสู่ดิจิทัลมีผลบังคับใช้ไปแล้วอย่างเวียดนาม การมารู้ทีหลังว่า “ที่จริงยังไม่เข้าเกณฑ์” จะทำให้ต้องย้อนกลับไปแก้ในขอบเขตที่ใหญ่ ส่วนประเทศที่กฎหมายยังอยู่ในขั้นร่างอย่างไทย เมื่อร่างถูกถกเถียงในทิศทางของการกำกับตามระดับความเสี่ยงที่รวมการบังคับใช้นอกอาณาเขตไว้ด้วย การออกแบบบนสมมติฐานว่าเงื่อนไขจะเปลี่ยนหลังกฎหมายมีผลบังคับใช้ย่อมปลอดภัยกว่า

เมื่อมองจากหน้างาน การพิจารณาเรื่องนี้ดูเป็นเรื่องน่ารำคาญ แต่ถ้าเลื่อนไปทีหลัง สิ่งที่เกิดขึ้นคือการหยุดชะงักในแบบที่น่าเสียดายที่สุด นั่นคือ pilot ให้ผลดีแล้วแท้ ๆ แต่ฝ่ายกฎหมายมาเบรกเอาตอนก่อนจะขยายทั้งบริษัทพอดี

แจกระเบียบปฏิบัติที่เขียนบนสมมติฐานของญี่ปุ่นไปตรง ๆ

สำนักงานใหญ่จัดทำระเบียบการใช้ generative AI แล้วแปลเป็นภาษาอังกฤษแจกไปยังแต่ละฐาน ในเชิงขั้นตอนดูเป็นธรรมชาติ แต่ลำพังแค่นี้มักใช้งานไม่ได้จริง

เหตุผลมีสามข้อ ข้อแรก ระเบียบถูกเขียนบนสมมติฐานของกฎหมายญี่ปุ่นและระบบภายในองค์กรของญี่ปุ่น จึงไม่ได้แสดงความสัมพันธ์กับกฎระเบียบของประเทศนั้น ข้อสอง เนื้อหาเน้นการไล่เรียงข้อห้ามเป็นหลัก จนอ่านไม่ออกว่า “แล้วทำอะไรได้บ้าง” ข้อสาม รายละเอียดเล็กน้อยของเกณฑ์การตัดสินหล่นหายไประหว่างการแปล

ข้อที่สามมักถูกมองข้ามเป็นพิเศษ สมมติว่าเขียนไว้ว่า “ห้ามป้อนข้อมูลที่เป็นความลับ” เส้นแบ่งว่าอะไรนับเป็นข้อมูลที่เป็นความลับนั้น ใช้สามัญสำนึกของสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นสื่อสารไม่ได้ ผู้รับผิดชอบที่ฐานตัดสินเองไม่ได้ ผลคือแกว่งไปทางใดทางหนึ่ง ระหว่าง “ไม่เข้าใจก็เลยไม่ใช้” กับ “ใช้ไปโดยไม่สนใจ”

วิธีจัดทำระเบียบการใช้ generative AI เราเขียนไว้ที่ วิธีจัดทำระเบียบการใช้ generative AI แต่ในกรณีที่ต้องขยายไปยังฐานต่างประเทศ จำเป็นต้องเปลี่ยนความคิดจากการแปล มาเป็นการสร้างใหม่เป็นฉบับสำหรับพื้นที่นั้น

ทำ pilot เฉพาะที่สำนักงานใหญ่

ทดสอบผลลัพธ์ในหน่วยงานของสำนักงานใหญ่ ได้ผลดีจึงขยายไปยังฐานต่าง ๆ ลำดับแบบนี้ก็เป็นรูปแบบที่ล้มเหลวได้ง่ายเช่นกัน

งานของสำนักงานใหญ่นั้นมีเอกสารภาษาญี่ปุ่นครบถ้วน ผู้รับผิดชอบมีทักษะด้าน IT ค่อนข้างสูง และการเข้าถึงระบบภายในองค์กรก็จัดวางไว้เรียบร้อย ผลลัพธ์ที่ได้จากสภาพแวดล้อมแบบนี้จะไม่เกิดซ้ำในสภาพแวดล้อมของฐานในพื้นที่ ที่ฐานนั้น เอกสารที่ต้องจัดการปนกันทั้งภาษาไทยหรือภาษาเวียดนาม ภาษาอังกฤษ และภาษาญี่ปุ่น ความพร้อมของระบบภายในก็ต่างกัน และภูมิหลังของผู้รับผิดชอบก็หลากหลาย

เมื่อนำผลของ pilot ที่สำนักงานใหญ่ไปอธิบายให้ฐานฟัง ฝั่งพื้นที่จะรับสารว่า “มันสำเร็จเพราะเป็นงานของสำนักงานใหญ่เท่านั้นแหละ” เมื่อถูกรับไปในความหมายนี้แล้ว การขยายผลก็ยากขึ้นทันที

ตัวชี้วัดผลลัพธ์กระจัดกระจายไปคนละแบบในแต่ละฐาน

ถ้าแต่ละฐานวัดผลด้วยวิธีของตัวเอง สำนักงานใหญ่จะมองภาพรวมไม่ออก ฐานหนึ่งรายงานด้วย “ชั่วโมงงานที่ลดได้” อีกฐานรายงานด้วย “จำนวนผู้ใช้งาน” และอีกฐานรายงานด้วย “จำนวนงานที่นำไปใช้” เมื่อเป็นเช่นนี้ก็เทียบระหว่างฐานไม่ได้ และตัดสินใจไม่ได้ว่าควรลงทุนเพิ่มตรงไหน

การทำให้ตัวชี้วัดตรงกันไม่ได้มีไว้เพื่อประเมินฐาน แต่มีไว้เพื่อให้สำนักงานใหญ่ตัดสินใจเรื่องการลงทุน ถ้าไม่สื่อสารวัตถุประสงค์นี้ให้เข้าใจตรงกันก่อน ฝั่งพื้นที่จะมองว่ากำลัง “ถูกจับตามอง”

เดินหน้าโดยไม่ดึงฝ่าย IT ในพื้นที่เข้ามาร่วม

เมื่อฝ่ายระบบสารสนเทศของสำนักงานใหญ่เป็นผู้นำ ผู้รับผิดชอบด้าน IT ฝั่งฐานมักถูกกันออกนอกวงจนถึงขั้นตอนการติดตั้งใช้งาน แต่ในการใช้งานจริง การจัดการบัญชีผู้ใช้ การรับมือปัญหา และการตอบคำถามจากหน้างาน ล้วนเป็นภาระของผู้รับผิดชอบด้าน IT ในพื้นที่

ถ้าส่งมอบเฉพาะงานปฏิบัติการให้ทั้งที่พวกเขายังไม่เข้าใจเจตนาของการออกแบบ ก็จะตอบคำถามไม่ได้ และการใช้งานก็ไม่แพร่หลาย บางฐานมีผู้รับผิดชอบด้าน IT เพียงหนึ่งหรือสองคน ระดับความเข้าใจของคนคนเดียวนั้นจึงชี้ชะตาอัตราการใช้งานต่อเนื่องของทั้งฐาน

โรดแมปการขยาย generative AI ไปยังฐานต่างประเทศ

เมื่อรู้รูปแบบความล้มเหลวแล้ว มาเรียบเรียงกันว่าควรเดินหน้าตามลำดับใด ในที่นี้จะอธิบายโดยแบ่งเป็นสี่ขั้น

ขั้นที่ 1 กำหนดแพลตฟอร์มกลางที่ทุกฐานใช้ร่วมกันก่อน

สิ่งแรกที่ต้องทำไม่ใช่การทำ pilot และไม่ใช่การร่างระเบียบ แต่คือการกำหนดแพลตฟอร์มกลางที่ทุกฐานจะใช้ร่วมกัน ถ้าสลับลำดับแล้วรอดูผล pilot ก่อนจึงค่อยเลือกเครื่องมือ ระหว่างนั้นแต่ละฐานก็จะเริ่มนำเครื่องมือของตัวเองมาใช้ไปเรียบร้อยแล้ว

เงื่อนไขที่ควรดูเวลาเลือกแพลตฟอร์มกลาง ซึ่งสำคัญกว่าความหลากหลายของฟังก์ชัน มีดังนี้

อย่างแรก สำนักงานใหญ่ต้องตรวจสอบบันทึกการใช้งานได้ ถ้ามองไม่เห็นว่าใครใช้มากน้อยแค่ไหน ก็วัดทั้งความคืบหน้าและผลลัพธ์ของการขยายผลไม่ได้ อย่างที่สอง สถานที่ประมวลผลข้อมูลและนโยบายการเก็บรักษาต้องระบุไว้ชัดเจนในสัญญา ข้อนี้จะจำเป็นแน่นอนในขั้นตอนการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่จะตามมา อย่างที่สาม ต้องรองรับภาษาที่ใช้ทำงานของแต่ละฐาน ควรตรวจสอบล่วงหน้าว่าในสภาพแวดล้อมที่ปนกันทั้งภาษาไทย ภาษาเวียดนาม ภาษาอังกฤษ และภาษาญี่ปุ่นนั้น ใช้งานได้จริงถึงระดับไหน อย่างสุดท้าย การเพิ่มและลบบัญชีผู้ใช้ต้องทำได้แบบรวมศูนย์จากฝั่งสำนักงานใหญ่ ในฐานที่มีการเข้าออกของบุคลากรบ่อย ต้นทุนการจัดการส่วนนี้จะสะสมขึ้นเรื่อย ๆ

แทนที่จะไล่หาเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบด้านฟังก์ชัน การรีบตัดสินใจเลือกสิ่งที่ตอบสี่ข้อนี้ได้แล้วผลักให้ทุกฐานใช้เหมือนกัน จะทำให้การขยายผลเร็วกว่าในระยะยาว

ขั้นที่ 2 เลือกฐานนำร่องแล้วรันจริงในพื้นที่

เมื่อกำหนดแพลตฟอร์มกลางแล้ว ให้ทำ pilot ที่ฐาน ไม่ใช่ที่สำนักงานใหญ่ สิ่งสำคัญตรงนี้คือจะเลือกฐานไหน

เกณฑ์ที่ใช้ได้สะดวกมีสามข้อ ข้อแรก ผู้รับผิดชอบด้าน IT ในพื้นที่ต้องมีความเข้าใจและความตั้งใจในระดับหนึ่ง ถ้าจุดนี้อ่อน สำนักงานใหญ่ก็ต้องคอยประกบตลอดเวลา ข้อสอง งานที่เป็นเป้าหมายต้องมีอยู่ในฐานอื่นด้วยเหมือนกัน ถ้าได้ผลลัพธ์จากงานที่มีเฉพาะฐานนั้นก็ขยายต่อไม่ได้ ข้อสาม ควรเป็นประเทศที่สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบเข้มงวดกว่า การนำสิ่งที่สร้างในสภาพแวดล้อมที่เข้มงวดไปขยายในที่ที่หลวมกว่า ย้อนกลับมาแก้น้อยกว่าการนำสิ่งที่สร้างในสภาพแวดล้อมที่หลวมไปใส่ในที่ที่เข้มงวด

หากยึดเกณฑ์ข้อสาม การตัดสินใจเลือกเวียดนามซึ่งกฎหมาย AI มีผลบังคับใช้แล้วเป็นฐานนำร่องก็มีเหตุผลรองรับ เพราะเมื่อข้อจำกัดชัดเจน เส้นแบ่งว่าทำอะไรได้ถึงระดับไหนก็ลงตัวเร็วกว่า ในทางกลับกัน ถ้าไปรัน pilot ที่ไทยซึ่งกฎระเบียบยังอยู่ในขั้นร่าง ก็ยังมีความเป็นไปได้ที่เงื่อนไขจะเปลี่ยนหลังกฎหมายมีผลบังคับใช้จนต้องออกแบบใหม่

ขอบเขตของ pilot ให้จำกัดงานให้แคบเข้าไว้ อย่าพยายามสร้างผลลัพธ์ระดับทั้งบริษัท แต่ให้ความสำคัญกับการทำให้ผู้รับผิดชอบในพื้นที่พูดได้ว่า “งานนี้สบายขึ้นจริง” ในงานหนึ่งหรือสองงานก่อน

ขั้นที่ 3 ออกแบบการกำกับดูแลโดยแยกกฎกลางออกจากดุลพินิจของพื้นที่

สิ่งที่ต้องเดินคู่ขนานไปกับ pilot คือการออกแบบการกำกับดูแล แนวคิดหลักตรงนี้คืออย่ามัดทุกอย่างด้วยกฎของสำนักงานใหญ่

ให้ขีดเส้นแบ่งตั้งแต่ต้นว่าอะไรคือสิ่งที่สำนักงานใหญ่ต้องกำหนดร่วมกัน และอะไรคือสิ่งที่ควรมอบให้ฐานตัดสินใจ ถ้าแจกระเบียบออกไปโดยที่เส้นแบ่งนี้ยังคลุมเครือ ฐานจะตัดสินใจไม่ได้ แล้วคำถามก็จะกระจุกกลับมาที่สำนักงานใหญ่ หรือไม่ก็เงียบ ๆ ไหลไปทำตามวิธีของตัวเอง

ฝั่งซ้ายของตารางนี้คือส่วนที่ถ้าต่างกันไปในแต่ละฐานแล้วจะกำกับดูแลไม่ได้ ส่วนฝั่งขวาคือส่วนที่ต่างกันไปตามฐานได้เป็นเรื่องปกติ ถ้าสำนักงานใหญ่ก้าวล้ำเข้าไปถึงฝั่งขวา การใช้งานจริงจะเดินไม่ออก และถ้ามอบฝั่งซ้ายให้ฐาน การกำกับดูแลก็จะพัง

จุดที่ลังเลกันมากเป็นพิเศษตอนขีดเส้นแบ่งคือ “เกณฑ์การจำแนกข้อมูลที่ป้อนเข้าได้” ข้อนี้เป็นรายการที่สำนักงานใหญ่ควรกำหนดร่วมกัน แต่การแสดงเพียงหลักการนามธรรมจะใช้ไม่ได้ในพื้นที่ การจะทำให้ทำงานได้จริงต้องยกตัวอย่างประเภทของเอกสารที่ฐานนั้นรับส่งกันอยู่จริง แล้วชี้ให้เห็นเป็นตัวอย่างรูปธรรมว่าเอกสารแต่ละประเภทตกอยู่ในการจำแนกช่องไหน งานนี้ถ้าไม่ทำร่วมกับผู้รับผิดชอบในพื้นที่ก็จะได้ความแม่นยำไม่พอ

ขั้นที่ 4 ขยายผลออกไปและทำให้ใช้ต่อเนื่อง

เมื่อ pilot เริ่มเห็นผล ก็ขยายไปยังฐานอื่น สิ่งที่ได้ผลในขั้นนี้ไม่ใช่ตัวเลขผลลัพธ์ แต่คือคำอธิบายจากผู้รับผิดชอบในพื้นที่

เนื้อหาเดียวกันแท้ ๆ แต่การที่ผู้รับผิดชอบของสำนักงานใหญ่เป็นคนอธิบาย กับการที่ผู้รับผิดชอบในพื้นที่ของฐานนำร่องเป็นคนอธิบาย ให้ผลการรับสารต่างกัน เมื่อสารเปลี่ยนจาก “ทำเพราะสำนักงานใหญ่สั่ง” เป็น “ได้ยินว่าฐานข้าง ๆ ทำงานสบายขึ้นจริง” ความเร็วของการขยายผลก็จะสูงขึ้น และถ้าจัดพื้นที่ให้ผู้รับผิดชอบระหว่างฐานคุยกันเองได้โดยตรง ปริมาณงานที่สำนักงานใหญ่ต้องเข้าไปดูแลรายกรณีก็จะลดลง

ในขั้นของการทำให้ใช้ต่อเนื่อง ให้จัดตัวชี้วัดผลลัพธ์ให้ตรงกัน ตัวชี้วัดไม่จำเป็นต้องมีเยอะ ได้แก่ จำนวนผู้ใช้และความถี่ในการใช้ การเปลี่ยนแปลงของเวลาที่ใช้ในแต่ละงานเป้าหมาย และรายงานเชิงคุณภาพจากผู้รับผิดชอบในพื้นที่ ถ้าสามอย่างนี้ถูกรวบรวมในรูปแบบเดียวกันข้ามฐานได้ ก็ตัดสินใจได้แล้วว่าจะลงทุนที่ไหนต่อไป

เหตุผลที่ต้องรักษาลำดับของการขยายผล

ลำดับสี่ขั้นนี้มีเหตุผลรองรับ การกำหนดแพลตฟอร์มกลางก่อนก็เพื่อปิดตัวเลือกก่อนที่การนำเครื่องมือมาใช้แบบต่างคนต่างทำจะลุกลาม การทำ pilot ที่ฐานก็เพราะผลลัพธ์จากสภาพแวดล้อมของสำนักงานใหญ่ไม่เกิดซ้ำในที่อื่น การให้การกำกับดูแลเดินคู่ขนานไปกับ pilot ก็เพราะถ้าเขียนระเบียบให้เสร็จก่อนจะกลายเป็นเนื้อหาบนกระดาษ แต่ถ้าทำทีหลังหน้างานก็จะแข็งตัวไปกับวิธีของตัวเองแล้ว และการวางการขยายผลไว้ท้ายสุดก็เพราะถ้าพยายามขยายโดยไม่มีกรณีสำเร็จ แต่ละฐานจะต้องกลับไปเริ่มพิจารณาเรื่องเดิมใหม่ตั้งแต่ต้น

องค์กรที่เดินในลำดับตรงกันข้าม คือเริ่มจากการร่างระเบียบ ผ่าน pilot ที่สำนักงานใหญ่ แล้วค่อยเลือกเครื่องมือเป็นอย่างสุดท้าย ก็มีอยู่ไม่น้อย ลำดับแบบนี้จะทำให้เกิดการย้อนกลับไปแก้ถึงสามชั้น คือระเบียบไม่สอดคล้องกับสภาพจริงของหน้างาน ผล pilot ไม่เกิดซ้ำที่ฐาน และเมื่อถึงเวลาเลือกเครื่องมือ แต่ละฐานก็มีสัญญาของตัวเองไปแล้ว

ประเด็นด้านกฎระเบียบและภาษาที่ต้องดูเป็นรายฐาน

ในแต่ละขั้นของโรดแมป จำเป็นต้องผนวกเงื่อนไขเฉพาะของแต่ละฐานเข้าไปด้วย ในหัวข้อนี้จะยกไทยกับเวียดนามเป็นตัวอย่าง แล้วเรียบเรียงประเด็นที่ต้องตรวจสอบในทางปฏิบัติ

ไทย การรับมือกับร่างกฎหมาย AI และ PDPA

สิ่งที่แน่นอนแล้วในประเทศไทยตอนนี้คือพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) การป้อนข้อมูลเข้าสู่ generative AI จะถือเป็นการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลหรือไม่ และจะถือเป็นการเปิดเผยต่อบุคคลที่สามหรือไม่ ขึ้นอยู่กับเนื้อหาของข้อมูลที่จัดการและรูปแบบสัญญาของบริการที่ใช้ ถ้าต้องจัดการเอกสารที่มีข้อมูลบุคลากรหรือข้อมูลผู้ติดต่อของคู่ค้า จำเป็นต้องตรวจสอบเรื่องนี้ให้เสร็จก่อน

ส่วนกฎหมาย AI นั้น ร่างที่ ETDA เปิดเผยเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 อยู่ในขั้นที่เปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะถึงวันที่ 14 สิงหาคม 2026 และ ณ ปลายเดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่ได้ตราเป็นกฎหมาย ดังนั้นในปัจจุบันจึงยังไม่สามารถกำหนดแนวทาง “การปฏิบัติตามกฎหมาย AI ของไทย” ให้เป็นรูปธรรมได้

อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ได้หมายความว่าไม่ต้องทำอะไรเลย เมื่อร่างเป็นการกำกับตามระดับความเสี่ยงที่คล้ายกับกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และถูกถกเถียงในทิศทางที่รวมการบังคับใช้นอกอาณาเขตไว้ด้วย ก็พอคาดการณ์ได้ว่ารายการใดมีแนวโน้มสูงที่จะถูกกำหนดให้ต้องมีหลังกฎหมายมีผลบังคับใช้ ได้แก่ บันทึกการประเมินความเสี่ยงตามการใช้งานแต่ละแบบ รายการว่าใช้ AI ตัวใดกับงานใดบ้าง และการเก็บรักษาบันทึกการใช้งาน สามอย่างนี้เป็นการเตรียมการที่ยากจะสูญเปล่า ไม่ว่าเนื้อหาของกฎหมายจะลงเอยอย่างไรก็ตาม

สิ่งที่ฐานในไทยควรทำตอนนี้จึงไม่ใช่การรอให้กฎหมายมีผลบังคับใช้ แต่คือการเริ่มสร้างบันทึกที่ยื่นได้เมื่อกฎหมายมีผลบังคับใช้ ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น การลงทุนในไทยกระจุกตัวอยู่ที่โครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลและ AI โดยในคำขอรับการส่งเสริมการลงทุน USD 43.6 billion ของครึ่งแรกปี 2026 นั้น USD 33 billion อยู่ในสาขานี้ เมื่อสภาพแวดล้อมฝั่งโครงสร้างพื้นฐานจะพร้อมขึ้นเรื่อย ๆ อุปสรรคในการเริ่มใช้งานก็จะยิ่งลดลง และการมาต่อเติมกลไกการบันทึกทีหลังตอนที่ปริมาณการใช้งานเพิ่มขึ้นแล้วนั้นเป็นงานหนัก

เวียดนาม กฎหมาย AI ที่บังคับใช้แล้วและการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล

เวียดนามมีกฎหมาย AI (Law No. 134/2025/QH15) ที่บังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 1 มีนาคม 2026 อยู่แล้ว พร้อมกันนั้นกฎหมายว่าด้วยการปรับเปลี่ยนสู่ดิจิทัล (Law No. 148/2025/QH15) ก็มีผลบังคับใช้แล้วเมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 ต่างจากไทยตรงที่ฝั่งนี้ไม่ใช่สภาพ “กำลังจะกำหนด” แต่เป็นสภาพ “ถูกบังคับใช้อยู่แล้ว”

ด้วยเหตุนี้ การใช้ generative AI ที่ฐานในเวียดนามจึงต้องเริ่มจากการตรวจสอบข้อกำหนดของกฎหมายท้องถิ่นเป็นสมมติฐานก่อนจะจัดทำนโยบายภายในองค์กร ในเรื่องการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลก็เช่นกัน เวียดนามมีกฎระเบียบเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และบางกรณีก็มีขั้นตอนเกี่ยวกับการโอนข้อมูลข้ามพรมแดนเข้ามาเกี่ยวข้อง รูปแบบการใช้บริการ generative AI บางแบบจะเข้าข่ายประเด็นนี้

ในอีกด้านหนึ่ง สภาพการใช้งานจริงของเวียดนามก็นำหน้าเช่นกัน อัตราการใช้ generative AI เพิ่มจาก 21.2% ในครึ่งแรกของปี 2025 เป็น 23.5% ในครึ่งหลัง ซึ่งอยู่ในระดับสูงเมื่อเทียบกับไทยที่ 10.7% อินโดนีเซียที่ 12.7% และฟิลิปปินส์ที่ 18.3% นอกจากนี้ยังมีการประเมินในเอกสารสรุปของ ILO ว่า 20.8% ของผู้มีงานทำ หรือราว 11.5 ล้านคน ทำงานในลักษณะงานที่เปิดรับผลกระทบจาก generative AI

การผสมกันของการมีกฎระเบียบที่พร้อมและการใช้งานที่ก้าวหน้า มีด้านที่จัดการได้ง่ายเมื่อมองจากสำนักงานใหญ่ เพราะเกณฑ์ว่าทำอะไรได้บ้างชัดเจน และพนักงานในพื้นที่ก็คุ้นเคยกับ generative AI อยู่แล้ว เหตุผลที่การตัดสินใจเลือกเวียดนามเป็นฐานนำร่องดังที่กล่าวไว้ข้างต้นมีความสมเหตุสมผลก็มาจากจุดนี้

จะปิดช่องว่างด้านภาษาและทักษะ IT อย่างไร

สิ่งที่ส่งผลต่อการปฏิบัติงานเคียงคู่ไปกับกฎระเบียบคือภาษา เอกสารการทำงานของฐานต่างประเทศมักปนกันทั้งภาษาท้องถิ่น ภาษาอังกฤษ และภาษาญี่ปุ่นเป็นเรื่องปกติ เมื่อจะให้ generative AI ประมวลผลอะไรสักอย่าง การปนกันนี้ก็กลายเป็นโจทย์ของฝั่งข้อมูลนำเข้าโดยตรง

การสรุปเอกสารภาษาท้องถิ่นออกมาเป็นภาษาญี่ปุ่น การแปลงคู่มือปฏิบัติงานภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาท้องถิ่นเพื่อแจกที่หน้างาน และการอธิบายเอกสารทางเทคนิคภาษาอังกฤษเป็นภาษาท้องถิ่น การใช้งานลักษณะนี้มีความต้องการสูงที่ฐานในพื้นที่ แต่ก็ยังเหลือปัญหาว่าใครจะเป็นผู้ตรวจสอบคุณภาพของผลลัพธ์ ศัพท์เฉพาะทางและสำนวนเฉพาะขององค์กรนั้น ถ้าปล่อยไปตามที่ได้มาก็จะขาดความถูกต้อง

วิธีเดินที่สมจริงคือการจัดทำอภิธานศัพท์ไว้ก่อน ชื่อเครื่องจักร ชื่อกระบวนการผลิต การจำแนกประเภทสินค้า และชื่อตำแหน่งงานภายในองค์กร ถ้าจัดคำแปลคู่ของสิ่งเหล่านี้ไว้เป็นรายฐาน ความเสถียรของผลลัพธ์จะสูงขึ้น เป็นงานที่ดูไม่หวือหวา แต่การมีหรือไม่มีการเตรียมนี้ทำให้ความสะดวกในการใช้งานต่างกันชัดเจน

ส่วนช่องว่างด้านทักษะ IT การมอบรูปแบบการอบรมให้ฐานเป็นผู้กำหนดจะได้ผลดี สำนักงานใหญ่กำหนดสื่อการสอนกลางและระดับผลสัมฤทธิ์ ส่วนวิธีจัดให้เป็นเรื่องของพื้นที่ บางฐานเหมาะกับการบรรยาย บางฐานถ้าไม่ลงมือทำจริงบนหน้าจอการทำงานก็จะไม่ติด ผลสำรวจในประเทศญี่ปุ่นเองก็แสดงแนวโน้มว่าองค์กรยิ่งเล็กอัตราการใช้งานยิ่งต่ำ ในฐานที่มีคนน้อย การแจกสื่อการสอนอย่างเดียวจะไม่ทำให้อะไรขยับ เพราะการแพร่กระจายมักเกิดในรูปแบบที่มีใครสักคนใช้เป็นแล้วไปสอนคนรอบข้าง การมุ่งสร้างคนคนนั้นขึ้นมาก่อนจึงมีประสิทธิภาพกว่า

ประมาณการค่าใช้จ่ายและแนวคิดในการตั้งงบประมาณ

เรื่องค่าใช้จ่ายนั้น โครงสร้างจะเปลี่ยนไปตามจำนวนฐานและจำนวนผู้ใช้ ในที่นี้จะเรียบเรียงว่ามีรายการค่าใช้จ่ายประเภทใดเกิดขึ้นบ้างในภาพรวมของตลาดโดยทั่วไป เนื่องจากตัวเลขเฉพาะรายกรณีเปลี่ยนแปลงมากตามรูปแบบสัญญาและขนาด จึงขอให้อย่านำไปใช้เป็นตัวเลขที่แน่นอน

อย่างแรกคือค่าไลเซนส์หรือค่าสิทธิ์การใช้งานบริการ generative AI ที่เกิดขึ้นต่อเนื่อง บริการสำหรับองค์กรมักคิดค่าบริการรายเดือนต่อผู้ใช้หนึ่งราย และการรวมสัญญาข้ามฐานเข้าด้วยกันจะเปิดช่องต่อรองราคาต่อหน่วยได้ ในทางกลับกัน ถ้าทำสัญญาแยกรายฐาน ทั้งราคาต่อหน่วยและชั่วโมงงานในการบริหารจัดการจะสูงขึ้น นี่คือเหตุผลหนึ่งที่ควรกำหนดแพลตฟอร์มกลางก่อน

อย่างที่สองคือค่าใช้จ่ายในการติดตั้งใช้งานช่วงต้น ขนาดของค่าใช้จ่ายจะต่างกันไประหว่างกรณีที่ต้องเชื่อมต่อกับระบบภายในองค์กรที่มีอยู่ กรณีที่ต้องทำให้ค้นหาเอกสารภายในองค์กรได้ และกรณีที่ต้องฝังเข้าไปในกระบวนการทำงาน ถ้าเริ่มจากการใช้บริการทั่วไปโดยไม่มีการเชื่อมต่อระบบ ก็จะควบคุมค่าใช้จ่ายเริ่มต้นได้

อย่างที่สามคือค่าใช้จ่ายด้านการอบรมและการทำให้ใช้ต่อเนื่อง ส่วนนี้มองเห็นเป็นตัวเงินได้ยาก แต่ในความเป็นจริงกลับถูกมองข้ามมากที่สุด ทั้งเวลาของผู้รับผิดชอบที่ฐาน การแปลสื่อการสอนเป็นภาษาท้องถิ่น และโครงสร้างการตอบคำถาม ถ้าละเลยตรงนี้ ก็จะกลายเป็นสภาพที่จ่ายแต่ค่าไลเซนส์แล้วไม่มีใครใช้

อย่างที่สี่คือค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบเพื่อปฏิบัติตามกฎระเบียบ ได้แก่ การตรวจสอบทางกฎหมายในพื้นที่และการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญภายนอกตามความจำเป็น ในประเทศที่ระบบกฎหมายบังคับใช้แล้วอย่างเวียดนาม ค่าใช้จ่ายส่วนนี้จะเกิดขึ้นรวมกันในช่วงต้น ส่วนประเทศที่กฎหมายอาจมีผลบังคับใช้ในอนาคตอย่างไทย ควรมองตามความเป็นจริงว่าจะเกิดขึ้นอีกครั้งในจังหวะที่กฎหมายมีผลบังคับใช้

วิธีตั้งงบประมาณที่ใช้ได้จริงคือการแยกขั้น pilot ออกจากขั้นขยายผล ให้จำกัดขอบเขตของ pilot ให้แคบ ใช้คนน้อย และตัดเป็นช่วงเวลาสั้น การตั้งงบประมาณของขั้นขยายผลหลังจากยืนยันผลลัพธ์ตรงนี้แล้ว จะขออนุมัติผ่านง่ายกว่าการยื่นขอสำหรับทุกฐานรวดเดียว และความเสียหายเมื่อล้มเหลวก็จำกัดวงได้

อีกอย่างหนึ่งที่ได้ผลเมื่อมีฐานจำนวนมาก คือการเกลี่ยค่าใช้จ่ายด้วยลำดับของการขยายผล ถ้าเปิดใช้งานทุกฐานพร้อมกัน ภาระด้านการอบรมและการสนับสนุนจะกระจุกตัวในคราวเดียว การเดินตามลำดับจากฐานนำร่อง ไปยังฐานที่ขนาดใกล้เคียงกัน แล้วปิดท้ายด้วยฐานขนาดเล็ก จะทำให้ใช้โครงสร้างการสนับสนุนของฝั่งสำนักงานใหญ่ซ้ำได้

คำถามที่พบบ่อย

การนำ generative AI ไปใช้ในฐานต่างประเทศ ควรให้สำนักงานใหญ่นำหรือให้พื้นที่นำ

ทางที่สมจริงไม่ใช่เลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่คือการแบ่งตามขอบเขต การอนุมัติบริการที่ใช้ เกณฑ์การจำแนกข้อมูลที่ป้อนเข้าได้ และรูปแบบการเก็บรักษาบันทึกกับการรายงาน ให้สำนักงานใหญ่กำหนดร่วมกัน เพราะถ้าสิ่งเหล่านี้ต่างกันไปในแต่ละฐาน การกำกับดูแลจะไม่ทำงาน ในทางกลับกัน จะนำไปใช้กับงานใด จะอบรมด้วยภาษาอะไรและอย่างไร และจะวางข้อจำกัดเพิ่มเติมตามกฎหมายท้องถิ่นอย่างไร ให้มอบแก่ฐาน ถ้าสำนักงานใหญ่ลงไปกำหนดละเอียดถึงระดับการนำไปใช้กับงาน ก็จะไม่สอดคล้องกับสภาพจริงของหน้างานจนไม่มีใครใช้ ประเด็นสำคัญคือการเขียนเส้นแบ่งให้ชัดเจนเป็นลายลักษณ์อักษรตั้งแต่ต้น เพื่อให้ฐานรู้ว่าตัวเองตัดสินใจเองได้ในขอบเขตไหน

กฎระเบียบเรื่อง generative AI ของไทยกับเวียดนามต่างกันอย่างไร

ต่างกันที่ขั้นความคืบหน้า เวียดนามตรากฎหมาย AI (Law No. 134/2025/QH15) เมื่อวันที่ 10 ธันวาคม 2025 และมีผลบังคับใช้แล้วเมื่อวันที่ 1 มีนาคม 2026 กฎหมายว่าด้วยการปรับเปลี่ยนสู่ดิจิทัล (Law No. 148/2025/QH15) ก็มีผลบังคับใช้เมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 กล่าวคือมีกฎหมายที่บังคับใช้อยู่แล้ว ส่วนไทยนั้น ETDA เปิดเผยร่างกฎหมาย AI เมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 และอยู่ในขั้นที่รับฟังความคิดเห็นสาธารณะถึงวันที่ 14 สิงหาคม 2026 โดย ณ ปลายเดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่ได้ตราเป็นกฎหมาย ดังนั้นในไทยตอนนี้ กฎระเบียบที่แน่นอนแล้วจึงมีพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) เป็นหลัก ความต่างนี้ทำให้เกิดความต่างของวิธีเดินหน้า คือในเวียดนามให้จัดวิธีปฏิบัติงานบนสมมติฐานของข้อกำหนดตามกฎหมายท้องถิ่น ส่วนในไทยให้เตรียมบันทึกที่ยื่นได้หลังกฎหมายมีผลบังคับใช้ไว้ก่อน

ทำไมอัตราการใช้ generative AI จึงต่างกันมากในแต่ละฐาน

เพราะสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบ ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐาน และขนาดขององค์กรส่งผลพร้อมกัน ตามการประมาณการของ Microsoft AI Economics Institute อัตราการใช้ generative AI ของเวียดนามในครึ่งหลังของปี 2025 อยู่ที่ 23.5% ขณะที่ไทยอยู่ที่ 10.7% อินโดนีเซียอยู่ที่ 12.7% และฟิลิปปินส์อยู่ที่ 18.3% ซึ่งต่างกันชัดเจน นอกจากจะต่างกันขนาดนี้ในระดับประเทศแล้ว ยังมีความต่างตามขนาดองค์กรซ้อนทับเข้ามาอีก ในผลสำรวจภายในประเทศญี่ปุ่นของ Teikoku Databank อัตราการใช้งานโดยรวมอยู่ที่ 34.5% ขณะที่กลุ่มพนักงานเกิน 1,000 คนอยู่ที่ 63.6% และกลุ่มไม่เกิน 5 คนอยู่ที่ 29.6% ซึ่งห่างกันมากกว่าสองเท่า เนื่องจากฐานต่างประเทศมักมีขนาดเล็กกว่าสำนักงานใหญ่ ความต่างของประเทศและความต่างของขนาดจึงทำงานไปในทิศทางเดียวกัน จำเป็นต้องตรวจสอบสภาพจริงของแต่ละฐาน ไม่ใช่ตัดสินจากค่าเฉลี่ย

ควรเลือกฐานนำร่องอย่างไร

คัดกรองด้วยเกณฑ์สามข้อ คือผู้รับผิดชอบด้าน IT ในพื้นที่มีความเข้าใจและความตั้งใจ งานที่ตั้งเป็นเป้าหมายมีอยู่ในฐานอื่นเหมือนกัน และเป็นประเทศที่สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบเข้มงวดกว่า ข้อที่สามมักถูกมองข้ามแต่สำคัญ เพราะวิธีปฏิบัติงานที่สร้างในสภาพแวดล้อมที่ข้อจำกัดชัดเจนสามารถนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่หลวมกว่าได้ แต่ทางกลับกันทำไม่ได้ ในมุมนี้ การตัดสินใจเลือกเวียดนามซึ่งกฎหมาย AI บังคับใช้แล้วเป็นฐานนำร่องจึงมีเหตุผลรองรับ ขอให้จำกัดขอบเขตให้แคบ และให้ความสำคัญกับการทำให้ผู้รับผิดชอบในพื้นที่รู้สึกถึงผลลัพธ์ในงานหนึ่งหรือสองงานก่อน ถ้าตั้งเป้าผลลัพธ์ระดับทั้งบริษัทตั้งแต่แรก การพิสูจน์ผลจะใช้เวลานานเกินไปจนแรงส่งตก

แค่แปลระเบียบการใช้ generative AI ที่สำนักงานใหญ่จัดทำไว้แล้วแจกออกไปก็พอหรือไม่

ส่วนใหญ่แล้วไม่พอ เหตุผลมีสามข้อ คือระเบียบถูกเขียนบนสมมติฐานของกฎหมายญี่ปุ่นและระบบภายในองค์กรของญี่ปุ่น เนื้อหาเน้นไล่เรียงข้อห้ามจนอ่านไม่ออกว่าทำอะไรได้บ้าง และรายละเอียดเล็กน้อยของเกณฑ์การตัดสินหล่นหายไประหว่างการแปล โดยเฉพาะข้อความอย่าง “ห้ามป้อนข้อมูลที่เป็นความลับ” นั้น เส้นแบ่งว่าอะไรนับเป็นข้อมูลที่เป็นความลับเป็นสิ่งที่ตัดสินไม่ได้ในพื้นที่ การจะทำให้ใช้งานได้จริงต้องยกตัวอย่างประเภทของเอกสารที่ฐานนั้นจัดการอยู่จริง แล้วชี้ให้เห็นด้วยตัวอย่างรูปธรรมว่าแต่ละประเภทตกอยู่ในการจำแนกช่องไหน งานนี้ถ้าไม่ทำร่วมกับผู้รับผิดชอบในพื้นที่จะได้ความแม่นยำไม่พอ จึงควรวางตำแหน่งให้เป็นการสร้างใหม่เป็นฉบับสำหรับพื้นที่นั้น ไม่ใช่การแปล

สรุป

จุดที่สะดุดเป็นอย่างแรกในการนำ generative AI ไปใช้ที่ฐานต่างประเทศ คือการเหมารวมทุกฐานเข้าด้วยกัน เมื่อวางไทยกับเวียดนามเรียงกัน ลำดับของความคืบหน้าจะต่างกันอย่างชัดเจน ไทยมีการลงทุนนำหน้าในรูปของคำขอรับการส่งเสริมการลงทุน USD 43.6 billion ในครึ่งแรกของปี 2026 ซึ่งโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลและ AI คิดเป็น USD 33 billion ขณะที่กฎหมาย AI ยังอยู่ในขั้นที่ ETDA เปิดเผยร่างเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 และ ณ ปลายเดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่ได้ตราเป็นกฎหมาย ส่วนเวียดนามกลับกัน คือตรากฎหมาย AI (Law No. 134/2025/QH15) เมื่อวันที่ 10 ธันวาคม 2025 และบังคับใช้เมื่อวันที่ 1 มีนาคม 2026 กฎหมายว่าด้วยการปรับเปลี่ยนสู่ดิจิทัลก็บังคับใช้แล้วเมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 การจัดทำกฎระเบียบจึงเสร็จก่อน อัตราการใช้งานของเวียดนามก็เพิ่มจาก 21.2% ในครึ่งแรกปี 2025 เป็น 23.5% ในครึ่งหลัง ซึ่งนำหน้าเมื่อเทียบกับไทยที่ 10.7% อินโดนีเซียที่ 12.7% และฟิลิปปินส์ที่ 18.3%

ความต่างนี้มีโครงสร้างเดียวกับช่องว่างตามขนาดที่เห็นได้ภายในประเทศญี่ปุ่น ในผลสำรวจของ Teikoku Databank อัตราการใช้งานโดยรวมอยู่ที่ 34.5% โดยกระจายเป็นบริษัทขนาดใหญ่ 46.5% วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม 32.4% กิจการขนาดเล็ก 28.0% และกลุ่มพนักงานเกิน 1,000 คนอยู่ที่ 63.6% เทียบกับกลุ่มไม่เกิน 5 คนที่ 29.6% ค่าเฉลี่ยจึงไม่ใช่วัตถุดิบสำหรับการตัดสินใจ

ในแง่วิธีเดินหน้า ลำดับคือเลือกแพลตฟอร์มกลางให้เสร็จก่อนเพื่อปิดตัวเลือกก่อนที่การนำเครื่องมือมาใช้แบบต่างคนต่างทำจะลุกลาม รัน pilot ที่ฐานซึ่งสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบเข้มงวดแทนที่จะเป็นสำนักงานใหญ่ ออกแบบการกำกับดูแลโดยขีดเส้นแบ่งระหว่างกฎกลางของสำนักงานใหญ่กับดุลพินิจของพื้นที่ให้ชัด แล้วจึงขยายผลออกไปพร้อมกับกรณีสำเร็จ การรักษาลำดับนี้ไว้จะช่วยเลี่ยงการย้อนกลับไปแก้ ทั้งระเบียบที่กลายเป็นเรื่องบนกระดาษ ผล pilot ที่ไม่เกิดซ้ำ และการที่แต่ละฐานต้องกลับไปพิจารณาใหม่ ส่วนค่าใช้จ่าย ให้แยกประมาณการเป็นสี่รายการ คือค่าไลเซนส์ การติดตั้งใช้งานช่วงต้น การอบรมและการทำให้ใช้ต่อเนื่อง และการตรวจสอบเพื่อปฏิบัติตามกฎระเบียบ แล้วแยกงบประมาณระหว่าง pilot กับการขยายผล จึงจะใช้ได้จริง

การที่แต่ละฐานมีเงื่อนไขต่างกันเป็นเรื่องที่ต้องยอมรับเป็นสมมติฐาน แต่ถึงอย่างนั้นก็ยังออกแบบได้ว่าอะไรคือฐานรากที่ทำให้เหมือนกันได้ และเส้นแบ่งของส่วนที่ควรมอบให้ฐานอยู่ตรงไหน คำถามอย่างว่าควรเริ่มจากฐานไหน หรือกฎภายในองค์กรที่มีอยู่ตอนนี้ใช้ได้ถึงระดับไหน เราสามารถช่วยเรียบเรียงให้ได้หากได้ทราบโครงสร้างของฐานในปัจจุบันและสภาพของงาน TOMAS TECH ให้การสนับสนุนตั้งแต่ขั้นตอนการวางวิธีเดินหน้าโดยยืนอยู่ระหว่างสำนักงานใหญ่กับพื้นที่ จากประสบการณ์สนับสนุนฐานในอาเซียนซึ่งรวมถึงไทยและเวียดนาม แม้ยังอยู่ในขั้นพิจารณาที่นโยบายภายในองค์กรยังไม่ลงตัวก็ปรึกษาเข้ามาได้ หากสนใจพูดคุย ติดต่อสอบถามเข้ามาได้ตามสะดวกที่ หน้าติดต่อเรา

แหล่งอ้างอิง

• ผลสำรวจแนวโน้มองค์กรเกี่ยวกับ generative AI มีนาคม 2026 – Teikoku Databank (生成AIに関する企業の動向調査(2026年3月) – 帝国データバンク)
• Thailand Secures $43.6bn 1H 2026 Investment Surge as Big Tech Bets on Digital and AI – Thailand Board of Investment
• Thailand Draft AI Act – Seven Key Implications – Baker McKenzie
• Generative AI and jobs in Viet Nam – International Labour Organization
• ผลสำรวจสภาพการใช้งาน generative AI ฤดูใบไม้ผลิ 2026 เปรียบเทียบ 6 ประเทศ – PwC Japan (生成AIに関する実態調査2026春 6カ国比較 – PwC Japan)