สภาพแวดล้อม AI ที่ปลอดภัย 2026 — ค่าใช้จ่าย 9 ใน 10 ส่วนไม่ได้อยู่ที่ค่าใช้โมเดล

แจกระเบียบการใช้งาน Generative AI ไปแล้ว แต่หน้างานก็ยังใช้บัญชีส่วนตัวเหมือนเดิม เหตุที่ห้ามแล้วไม่หยุดคือทางเข้าอย่างเป็นทางการช้ากว่าบัญชีส่วนตัว การตัดสินใจว่าจะสร้าง สภาพแวดล้อม AI ที่ปลอดภัย สำหรับ Generative AI ด้วยรูปแบบใด จึงไม่ได้ถูกกำหนดด้วยความเข้มงวดของระเบียบ แต่ถูกกำหนดด้วยความเร็วของทางเข้า บทความนี้ใช้ฐานการผลิตสัญชาติญี่ปุ่นในชลบุรีเป็นแบบจำลอง (พนักงาน 620 คน ในจำนวนนี้เป็นพนักงานสำนักงาน 120 คน และประเมินว่าผู้ที่ใช้ Generative AI ในงานประจำวันมี 60 ที่นั่ง) แล้ววางยอดรวม 5 ปีของ 3 รูปแบบเรียงกันเพื่อเปรียบเทียบ อัตราแลกเปลี่ยนคิดที่ 1 USD เท่ากับ 35 บาท และจำนวนเงินทั้งหมดเป็นสกุลบาท

เหตุใดแจกระเบียบไปแล้วจึงยังหยุดไม่ได้ — มอง Shadow AI ด้วยตัวเลข

บริษัทที่แจกระเบียบซึ่งมีข้อความว่าห้ามป้อนข้อมูลของงานเข้าสู่ Generative AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา ถึงอย่างนั้น เมื่อลงไปสอบถามภายในองค์กร คำตอบที่ได้กลับเหมือนกันแทบทุกแห่ง ว่าสรุปรายงานการประชุมด้วยบัญชีส่วนตัว หรือแปลภาษาอังกฤษด้วยเครื่องมือที่เร็วกว่า ไม่ใช่ว่าไม่รู้ว่าถูกห้าม แต่ รู้อยู่แล้วยังเลือกทางที่เร็วกว่า

สภาพเช่นนี้ปัจจุบันเรียกในวงการว่า Shadow AI หมายถึงการใช้ Generative AI ที่บริษัทไม่รับรู้ นั่นคือสภาพที่ข้อมูลของงานถูกประมวลผลอยู่ในบัญชีซึ่งไม่ได้อยู่ใต้การกำกับของฝ่ายสารสนเทศ และเมื่อเข้าสู่ปี 2026 เรื่องนี้ก็ไม่ใช่เรื่องของพนักงานที่ไม่มีระเบียบวินัยอีกต่อไป แต่ถูกจัดวางไว้ในลำดับต้นของความเสี่ยงระดับองค์กร

ข้อมูลปฐมภูมิ 3 ชิ้นชี้ไปทางเดียวกัน

หน่วยงานส่งเสริมเทคโนโลยีสารสนเทศแห่งประเทศญี่ปุ่น (IPA) เผยแพร่รายงาน 10 ภัยคุกคามด้านความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ ประจำปี 2026 เมื่อ วันที่ 29 มกราคม 2026 โดยฝั่งองค์กร อันดับ 1 คือการโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ อันดับ 2 คือการโจมตีที่มุ่งเป้าไปยังห่วงโซ่อุปทานและผู้รับจ้างช่วง และ อันดับ 3 คือความเสี่ยงไซเบอร์ที่เกิดจากการใช้ AI ซึ่งติดอันดับเป็นครั้งแรก การติดอันดับครั้งแรกแล้วขึ้นมาอยู่อันดับ 3 ทันที สะท้อนความเร็วของการเปลี่ยนแปลงในรอบ 1 ปีที่ผ่านมาได้ชัดเจน

หากมองจากฝั่งอัตราการใช้งาน สมุดปกขาวด้านสารสนเทศและการสื่อสาร ฉบับปี 2026 ของกระทรวงกิจการภายในและการสื่อสารของญี่ปุ่น (เผยแพร่ วันที่ 24 กรกฎาคม 2026) รายงานว่าอัตราผู้เคยใช้ Generative AI ในญี่ปุ่นขึ้นมาถึง 58.8% จากการสำรวจในปี 2024 ที่อยู่ที่ 26.7% เท่ากับเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัว สมุดปกขาวฉบับเดียวกันระบุว่าจีนอยู่ที่ 93.6% ญี่ปุ่นจึงยังจัดว่าอยู่ในกลุ่มที่ต่ำ แต่โดยรวมก็เข้าสู่ระยะที่คนมากกว่าครึ่งเคยสัมผัสเครื่องมือประเภทนี้แล้ว ส่วนความกังวลของฝั่งองค์กรนั้น รองจากข้อที่ว่าไม่รู้วิธีใช้ให้เกิดผลจริง ก็คือความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอย่างการรั่วไหลของข้อมูลภายใน คนใช้เพิ่มขึ้น แต่ความกังวลยังคงอยู่ คือจุดที่เรายืนอยู่ตอนนี้

แล้วก็มาถึงมูลค่าความเสียหาย รายงาน Cost of a Data Breach Report 2025 ของ IBM ระบุว่าเหตุการละเมิดข้อมูลที่สำรวจมานั้น 20% ผ่านทาง Shadow AI หรือ 1 ใน 5 กรณี ยิ่งไปกว่านั้น เหตุที่ Shadow AI เข้ามาเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญ จะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มจากเหตุละเมิดตามปกติเฉลี่ย 670,000 USD (23,450,000 บาท) รายงานฉบับเดียวกันระบุว่าค่าเฉลี่ยทั่วโลกของค่าใช้จ่ายจากเหตุละเมิดอยู่ที่ 4,440,000 USD (155,400,000 บาท) กล่าวคือเมื่อมี Shadow AI เข้ามาเกี่ยวข้อง จะมีเงินอีก 23,450,000 บาท ทับเข้าไปบนยอดนั้น และรายงานยังชี้อีกประเด็นที่สำคัญไม่แพ้กัน คือ เหตุละเมิดที่เกี่ยวข้องกับ AI ถึง 97% ขาดการควบคุมการเข้าถึงที่เหมาะสม

การไม่ทำอะไรเลยไม่ได้แปลว่า 0 บาท

สิ่งที่ต้องจับให้มั่นตรงนี้คือการเทียบกับยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ A ซึ่งจะกล่าวถึงต่อไป และอยู่ที่ 5,180,000 บาท เมื่อนำส่วนที่เพิ่มขึ้นจากการมี Shadow AI เข้ามาเกี่ยวข้อง 23,450,000 หารด้วย 5,180,000 จะได้ ประมาณ 4.5 เท่า พูดอีกอย่างคือ อุบัติเหตุเพียงครั้งเดียวก็ทำให้เสียเงินเท่ากับ 4.5 เท่าของค่าใช้จ่ายที่ใช้สร้างและดูแลทางเข้าอย่างเป็นทางการตลอด 5 ปี และนี่ยังเป็นแค่ส่วนที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น ค่าใช้จ่ายของตัวเหตุละเมิดเองยังคิดแยกอีกต่างหาก

การเลื่อนการตัดสินใจออกไปไม่ใช่ตัวเลือกที่ไม่มีค่าใช้จ่าย จะตัดสินใจว่ายอมรับความเสี่ยงเพราะโอกาสเกิดต่ำก็เป็นไปได้ แต่ถึงอย่างนั้นก็ควรบันทึกไว้เป็นลายลักษณ์อักษรว่ายอมรับอะไรไว้บ้าง การแจกแต่ระเบียบแล้วถือว่าจัดการเรียบร้อยแล้วนั้น ไม่ใช่การยอมรับความเสี่ยง แต่คือการเลิกวัดความเสี่ยง

เหตุใดระเบียบจึงหยุดไม่ได้

เหตุผลเรียบง่ายมาก ระเบียบห้ามพฤติกรรม แต่ไม่ได้เตรียมทางเลือกอื่นไว้ให้ สำหรับผู้รับผิดชอบที่หน้างาน สถานการณ์ที่ต้องตอบอีเมลภาษาอังกฤษซึ่งเข้ามาเช้าวันจันทร์ให้เสร็จภายใน 10 นาที ก็ยังไม่เปลี่ยน ถ้าเป็นบัญชีส่วนตัวก็เปิดใช้ได้ใน 15 วินาที ในทางกลับกัน ถ้าทางเข้าอย่างเป็นทางการต้องยื่นเรื่องแล้วรอ 3 วันทำการ ต้องเดินไปที่เครื่องเฉพาะทาง และใช้ได้เฉพาะบางแผนก ต่อให้ระเบียบเข้มงวดเพียงใดก็สู้ไม่ได้

ดังนั้นเงื่อนไขที่จะหยุด Shadow AI จึงมีเพียงข้อเดียว ทางเข้าอย่างเป็นทางการต้องเร็วกว่าและสะดวกกว่าบัญชีส่วนตัว ตราบใดที่ยังไม่เข้าเงื่อนไขนี้ ไม่ว่าจะใส่รูปแบบใดเข้าไป ช่องทางการรั่วไหลที่ 1 ซึ่งจะกล่าวถึงในภายหลังก็ปิดไม่ลง หรือพูดกลับกันคือ เกณฑ์ในการคัดเลือกรูปแบบไม่ใช่ความปลอดภัยสูงสุด แต่คือปลอดภัยไปพร้อมกับเร็ว ส่วนวิธีร่างตัวระเบียบเอง เราแยกเรียบเรียงไว้ที่ วิธีจัดทำระเบียบการใช้งาน Generative AI แต่ระเบียบเป็นสิ่งที่ออกฤทธิ์หลังจากมีทางเข้าแล้ว ไม่ใช่สิ่งที่ใช้แทนทางเข้าได้

3 รูปแบบของสภาพแวดล้อม Generative AI ที่ปลอดภัย — A B และ C ต่างกันอย่างไร

วิธีสร้างทางเข้าอย่างเป็นทางการ ในทางปฏิบัติสรุปได้เหลือ 3 แบบ เลือกแบบใดจะเปลี่ยนทั้งโครงสร้างของค่าใช้จ่าย และเปลี่ยนขอบเขตของความเสี่ยงที่ปิดได้

รูปแบบ A แบบควบคุมเทแนนต์ SaaS — ใส่กุญแจให้ทางเข้าที่ซื้อมาแล้ว

เป็นวิธีทำสัญญานิติบุคคลกับบริการ AI ที่สร้างเสร็จอยู่แล้ว และทำให้พนักงานทั้งบริษัทใช้เฉพาะช่องทางนั้น สิ่งที่สร้างจึงไม่ใช่แอปพลิเคชัน แต่คือ กลไกของการกำกับดูแล ใช้ SSO กับการเข้าถึงแบบมีเงื่อนไขเพื่อกันไม่ให้เข้าจากบัญชีอื่นนอกจากบัญชีที่บริษัทออกให้ ใช้ DLP กับป้ายกำกับชั้นความลับเพื่อควบคุมการวางข้อความจากเอกสารลับ และเก็บบันทึกการใช้งานเพื่อให้ตามได้ว่าใครใช้ทำอะไร

ข้อดีที่สุดคือความเร็ว หน้าจอมีอยู่แล้ว คุณภาพก็มีผู้ให้บริการปรับปรุงให้ต่อเนื่อง ระยะเวลาตั้งแต่เริ่มนำเข้ามาจนเริ่มใช้งานสั้นที่สุด และในสายตาของหน้างาน ความรู้สึกตอนใช้ก็มักจะใกล้เคียงบัญชีส่วนตัวมากที่สุดด้วย รูปแบบนี้จึงเป็นรูปแบบที่ตอบเงื่อนไขว่าทางเข้าอย่างเป็นทางการต้องเร็วได้อย่างตรงไปตรงมาที่สุด

จุดอ่อนคือค่าใช้จ่ายต่อที่นั่งเป็นค่าคงที่ที่ต้องจ่ายเสมอ และที่จัดเก็บข้อมูลโดยหลักอยู่ในเทแนนต์ของผู้ให้บริการ ถ้ายก Microsoft 365 Copilot มาเป็นตัวอย่าง ราคาอยู่ที่ 30 USD ต่อผู้ใช้ 1 คนต่อเดือน (สัญญารายปี และต้องมี Microsoft 365 ฐานแยกต่างหาก) เมื่อคิดที่ 35 บาทจะเท่ากับเดือนละ 1,050 บาท ราคาต่อหน่วยนี้จะทบขึ้นไปตามจำนวนที่นั่งทั้งหมด

รูปแบบ B แบบห่อหุ้ม API — สร้างทางเข้าด้วยตัวเอง

เป็นวิธีทำสัญญาใช้ API ของโมเดลสำหรับองค์กร แล้ววางหน้าจอแชตของบริษัทเองทับลงไป การยืนยันตัวตนเชื่อกับ ID ภายในองค์กร สิทธิของแต่ละแผนกนิยามเองโดยบริษัท และบันทึกการตรวจสอบก็ลงไปเก็บในสตอเรจของบริษัทเอง การผนวก RAG ที่ค้นเอกสารภายในมาใช้ตอบ ก็เป็นรูปทรงที่พบบ่อยของรูปแบบนี้

ข้อดีมี 3 ข้อ ข้อแรก เพิ่มที่นั่งแล้วสิ่งที่เพิ่มตามมีเพียงค่าใช้โทเคน ยิ่งขนาดใหญ่ยิ่งได้เปรียบ ข้อที่สอง ทำการเชื่อมต่อกับเอกสารภายในหรือฝังเข้าไปในสายอนุมัติซึ่งเป็นงานเฉพาะขององค์กรได้ ข้อที่สาม เลือกภูมิภาคที่จัดเก็บข้อมูลได้เอง

จุดอ่อนคือทั้งหน้าจอ ทั้งสิทธิ ทั้งบันทึก ต้องสร้างเองทั้งหมด สร้างมากเท่าไรค่าใช้จ่ายเริ่มต้นก็สูงขึ้นเท่านั้น และเมื่อสร้างเสร็จก็ยังมีงานบำรุงรักษาต่อเนื่อง ส่วนการสร้าง RAG นั้น เราเขียนถึงระดับของแรงงานที่ต้องใช้ไว้อย่างเป็นรูปธรรมใน การสร้าง RAG สำหรับความรู้ในโรงงาน

รูปแบบ C แบบปิดวงและโฮสต์เอง — ไม่ปล่อยโทเคนออกนอกองค์กร

เป็นวิธีรัน LLM แบบ open-weight บนเซิร์ฟเวอร์ GPU ของบริษัทเอง โดยไม่ปล่อยทั้งข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ออกนอกเครือข่ายภายใน ในทางเทคนิคถือว่าแยกส่วนได้แข็งแรงที่สุด

อย่างไรก็ตาม ดังที่จะเห็นในหัวข้อถัดไป ค่าใช้จ่ายเป็น 2.1 เท่าของรูปแบบ A ขณะที่ความเสี่ยงซึ่งปิดเพิ่มได้จากส่วนต่างนั้นมีเพียง 1 ช่องทางจาก 5 ช่องทางการรั่วไหล C ไม่ใช่รูปแบบที่เลือกด้วยเหตุผลเรื่องการคืนทุน แต่เป็นสิ่งที่เลือกในฐานะค่าใช้จ่ายที่จำเป็น เมื่อมีข้อจำกัดจากฝั่งสัญญาหรือกฎระเบียบอยู่จริงว่าข้อมูลชุดนี้ออกนอกประเทศไม่ได้ ถ้าไม่มีข้อจำกัดแล้วยังเลือก C ก็จะได้ผลลัพธ์ที่แย่ที่สุดทั้งสองทาง คือค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นอย่างเดียว แถมความสะดวกในสายตาหน้างานยังด้อยกว่า A และ B

เปรียบเทียบยอดรวม 5 ปี — 5,180,000 กับ 5,728,100 และ 10,863,040

จากนี้ไปเป็นเรื่องจำนวนเงิน แบบจำลองใช้เงื่อนไขของฐานการผลิตที่กล่าวไว้ตอนต้น นั่นคือตั้งอยู่บนสมมติฐานว่ามี 60 ที่นั่งที่ใช้ Generative AI ยอดรวม 5 ปีคำนวณจากค่าใช้จ่ายเริ่มต้นบวกด้วยค่าใช้จ่ายรายปีคูณ 5 จำนวนเงินสกุลบาททั้งหมดต่อจากนี้ เป็นการประมาณการจากแบบจำลองที่ TOMAS TECH ประกอบขึ้นจากราคาตลาดของงานจริง ไม่ใช่ตัวเลขจากสถิติภาครัฐหรือผลสำรวจอุตสาหกรรม ขอให้อ่านในฐานะไม้บรรทัดสำหรับเทียบกับใบเสนอราคาขององค์กรท่านเอง

รูปแบบ A แบบควบคุมเทแนนต์ SaaS

ค่าไลเซนส์คิดจาก 60 ที่นั่ง คูณ 1,050 บาท คูณ 12 เดือน เท่ากับ 756,000 บาทต่อปี คิดเป็น 5 ปีเท่ากับ 3,780,000 เมื่อเทียบกับยอดรวม 5 ปีที่ 5,180,000 จะได้ 3,780,000 หารด้วย 5,180,000 เท่ากับ 73% พูดอีกอย่างคือ ค่าใช้จ่ายของรูปแบบ A นั้นเกิน 7 ใน 10 ส่วนเป็นค่าไลเซนส์ ส่วนตัวกลไกการกำกับดูแลเอง (เริ่มต้น 680,000 และรายปี 144,000) คิดเป็น 5 ปีก็เพียง 680,000 บวก 720,000 เท่ากับ 1,400,000 เท่านั้น

รูปแบบ B แบบห่อหุ้ม API

ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นสูงเกือบ 3.4 เท่าของ A แต่ค่าใช้จ่ายรายปีอยู่ที่ 685,620 ซึ่งต่ำกว่า 900,000 ของ A จึงเป็น โครงสร้างที่จ่ายไปก่อนตอนเริ่มต้นแล้วค่อยเอาคืนจากค่าใช้จ่ายรายปี

รูปแบบ C แบบปิดวงและโฮสต์เอง

ค่าไฟฟ้าตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าเดินเครื่อง 2 เครื่อง เฉลี่ยเครื่องละ 1.2 kW รวม 2.4 kW ตลอด 8,760 ชั่วโมงต่อปี คำนวณได้ 2.4 คูณ 8,760 เท่ากับ 21,024 kWh คูณด้วย 4.5 บาทต่อ kWh เท่ากับ 94,608 บาทต่อปี สำหรับเซิร์ฟเวอร์ GPU แล้ว รายการที่ใหญ่กว่าค่าไฟมากคือค่าบำรุงรักษาและค่าบุคลากรปฏิบัติการ

เมื่อวางยอดรวม 5 ปีเรียงกัน จะได้ 10,863,040 หารด้วย 5,180,000 เท่ากับ 2.1 เท่า ส่วนต่างคือ 5,683,040 บาท

ผลลัพธ์และการคืนทุน — สมมติฐานร่วมของทั้ง 3 รูปแบบ

ทั้ง 3 รูปแบบคิดผลลัพธ์ที่ได้จากหน้างานเป็นสิ่งเดียวกันโดยพื้นฐาน ถ้าสมมติว่า 60 ที่นั่งลดเวลาทำงานลงได้วันละ 15 นาที จะได้ดังนี้

• 60 ที่นั่ง คูณ 15 นาที คูณ 20 วันต่อเดือน คูณ 12 เดือน เท่ากับ 216,000 นาทีต่อปี หรือ 3,600 ชั่วโมงต่อปี
• คิดค่าแรงต่อชั่วโมงของพนักงานสำนักงานที่ 320 บาท จะได้ 3,600 คูณ 320 เท่ากับ 1,152,000 บาทต่อปี

นำผลลัพธ์รายปีนี้ลบด้วยค่าใช้จ่ายรายปีของแต่ละรูปแบบ จะได้ผลสุทธิต่อปี แล้วนำค่าใช้จ่ายเริ่มต้นหารด้วยผลสุทธินั้นก็จะได้จำนวนปีที่คืนทุน

เมื่อแสดงการคำนวณ A คือ 680,000 หารด้วย 252,000 เท่ากับ 2.7 ปี B คือ 2,300,000 หารด้วย 466,380 เท่ากับ 4.9 ปี และ C คือ 5,340,000 หารด้วย 47,392 เท่ากับ 112.7 ปี ตัวเลขของ C ไม่ได้พิมพ์ผิด เพราะเมื่อเทียบผลลัพธ์รายปี 1,152,000 กับค่าใช้จ่ายรายปีที่ 1,104,608 แล้ว จะเหลือปีละเพียง 47,392 จึงคืนค่าใช้จ่ายเริ่มต้น 5,340,000 ไม่หมด C จึงเป็นรูปแบบที่แทบไม่คืนทุน ขอย้ำอีกครั้งว่าเหตุผลที่เลือก C ไม่ใช่การคืนทุน แต่คือค่าใช้จ่ายที่จำเป็นเมื่อมีสัญญาหรือกฎระเบียบที่ทำให้ส่งข้อมูลข้ามพรมแดนไม่ได้

ค่าใช้จ่าย 9 ใน 10 ส่วนอยู่นอกค่าใช้โมเดล

ตรงนี้คือแก่นของบทความ ในยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ B ที่ 5,728,100 นั้น ท่านคิดว่าค่าใช้โมเดลเป็นเงินเท่าไร

ไล่ประกอบค่าใช้โมเดลของรูปแบบ B ตั้งแต่ระดับโทเคน

คำนวณตามสมมติฐานในบัญชีตัวเลข

• 60 ที่นั่ง คูณ 300 คำขอต่อเดือน คูณ 12 เดือน เท่ากับ 216,000 คำขอต่อปี
• กำหนดค่าเฉลี่ยต่อ 1 คำขอที่ นำเข้า 3,000 โทเคน และผลลัพธ์ 700 โทเคน
• โทเคนนำเข้าต่อปี เท่ากับ 216,000 คูณ 3,000 เท่ากับ 648,000,000 โทเคน
• โทเคนผลลัพธ์ต่อปี เท่ากับ 216,000 คูณ 700 เท่ากับ 151,200,000 โทเคน
• ราคาต่อหน่วยของนำเข้าคือ 2.50 USD ต่อ 1 ล้านโทเคน เมื่อคิดที่ 35 บาทเท่ากับ 87.5 บาทต่อ 1 ล้านโทเคน
• ราคาต่อหน่วยของผลลัพธ์คือ 10.00 USD ต่อ 1 ล้านโทเคน เมื่อคิดที่ 35 บาทเท่ากับ 350 บาทต่อ 1 ล้านโทเคน
• ค่าใช้จ่ายฝั่งนำเข้า เท่ากับ 648 คูณ 87.5 เท่ากับ 56,700 บาท
• ค่าใช้จ่ายฝั่งผลลัพธ์ เท่ากับ 151.2 คูณ 350 เท่ากับ 52,920 บาท
• รวม เท่ากับ 56,700 บวก 52,920 เท่ากับ 109,620 บาทต่อปี

คิดเป็น 5 ปีเท่ากับ 548,100 บาท สัดส่วนต่อยอดรวม 5 ปี 5,728,100 คือ 548,100 หารด้วย 5,728,100 เท่ากับ 9.6%

ส่วนที่เหลืออีก 90.4% ไม่ใช่ค่าใช้โมเดล แต่คือการสร้างหน้าจอแชต (850,000) การยืนยันตัวตนและสิทธิ (230,000) บันทึกการตรวจสอบและตัวกรอง DLP (340,000) การเชื่อมต่อ RAG (620,000) การทดสอบยืนยันและการอบรม (260,000) รวมถึงระบบฐานบนคลาวด์รายปี (216,000) และการบำรุงรักษาปรับปรุง (360,000) ทั้งหมดนี้คือ ค่าใช้จ่ายเพื่อรวบทางเข้าให้เหลือช่องทางเดียวแล้วกำกับดูแลได้

ข้อเท็จจริงนี้ออกฤทธิ์ในทางปฏิบัติ เพราะการถกเถียงภายในองค์กรมักไหลไปทางคำถามว่าโมเดลไหนถูกกว่า ต่อให้ราคาต่อหน่วยของโมเดลลดลงครึ่งหนึ่ง ยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ B ก็ลดจาก 5,728,100 ลงมาเหลือ 5,454,050 เท่านั้น (ส่วนที่ลดคือครึ่งหนึ่งของ 548,100 หรือ 274,050) คิดเป็นอัตราการลดเพียง 4.8% การตัดสินใจว่าจะสร้างหน้าจอ สิทธิ และบันทึกไปถึงระดับไหน ออกฤทธิ์ต่อค่าใช้จ่ายมากกว่าการเลือกโมเดลประมาณ 9.4 เท่า (90.4% หารด้วย 9.6%)

ที่ 70 ที่นั่ง อันดับของ A กับ B จะสลับกัน

รูปแบบ A จะทบค่าไลเซนส์ต่อที่นั่งขึ้นไปเรื่อย ๆ ส่วนรูปแบบ B ต่อให้เพิ่มที่นั่ง สิ่งที่เพิ่มก็มีแต่ค่าใช้โทเคน ดังนั้นคำตอบว่าแบบไหนถูกกว่าจึงถูกกำหนดด้วยจำนวนที่นั่ง ถ้าให้จำนวนที่นั่งเป็น n จะเขียนเป็นสมการได้ดังนี้

• ยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ A เท่ากับ 1,400,000 + 63,000n
• ส่วนคงที่คือ เริ่มต้น 680,000 บวกการเฝ้าระวังบันทึกรายปี 144,000 คูณ 5 ปี เท่ากับ 1,400,000
• ส่วนผันแปรคือ 1,050 บาท คูณ 12 เดือน คูณ 5 ปี เท่ากับ 63,000 บาทต่อที่นั่ง
• ยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ B เท่ากับ 5,180,000 + 9,135n
• ส่วนคงที่คือ เริ่มต้น 2,300,000 บวก (ระบบฐานบนคลาวด์ 216,000 บวกการบำรุงรักษา 360,000) คูณ 5 ปี เท่ากับ 5,180,000 ซึ่งบังเอิญเป็นตัวเลขเดียวกับยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ A
• ส่วนผันแปรคือ 109,620 หารด้วย 60 ที่นั่ง เท่ากับ 1,827 บาทต่อที่นั่งต่อปี คิดเป็น 5 ปีเท่ากับ 9,135 บาทต่อที่นั่ง

จุดที่ทั้งสองเท่ากันคือ 63,000n ลบ 9,135n เท่ากับ 5,180,000 ลบ 1,400,000 นั่นคือ 53,865n เท่ากับ 3,780,000 จึงได้ n เท่ากับ 70.2 หรือ ประมาณ 70 ที่นั่งคือจุดแบ่ง

ถ้าฐานการผลิตที่มี 30 ที่นั่งเลือกรูปแบบ B ก็เท่ากับจ่ายเงินเกินไป 2,164,050 บาทในรอบ 5 ปี ในทางกลับกัน ถ้าฐานการผลิตที่มี 100 ที่นั่งเลือกรูปแบบ A ก็เท่ากับปล่อยเงิน 1,606,500 บาทในรอบ 5 ปีให้หลุดมือ คำตอบที่ถูกต้องชุดเดียวกันจึงพลิกกลับได้ตามฐานการผลิต

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติที่ได้จากตรงนี้คือ อย่าตัดสินจากฐานการผลิตในประเทศไทยเพียงแห่งเดียว ถ้ารวมกันในภูมิภาคแล้วได้ 105 ที่นั่ง เช่น ไทย 50 ที่นั่ง เวียดนาม 30 ที่นั่ง และอินโดนีเซีย 25 ที่นั่ง การตั้งรูปแบบ B ร่วมกันทั้งภูมิภาคเพียงชุดเดียวจะถูกกว่าการทำสัญญารูปแบบ A แยกรายฐานการผลิต จุดแบ่งที่ 70 ที่นั่งจึงไม่ได้นับจากจำนวนที่นั่งของฐานการผลิตเดียว แต่ให้นับจากจำนวนที่นั่งที่ใช้ทางเข้าเดียวกันได้ ส่วนการเปรียบเทียบที่รวมความต่างของฟังก์ชันในแต่ละบริการ เราสรุปไว้ที่ การเปรียบเทียบบริการ Generative AI สำหรับองค์กร

5 ช่องทางการรั่วไหล และขอบเขตที่แต่ละรูปแบบปิดได้

พูดเรื่องค่าใช้จ่ายไปแล้ว ลำดับถัดไปคือคำถามว่าเงินจำนวนนั้นปิดอะไรได้บ้าง การรั่วไหลของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI ในทางปฏิบัติจัดได้เป็น 5 รูปแบบ

ช่องทางที่ 1 การนำข้อมูลออกไปยังบัญชีส่วนตัว — คำว่าปิดได้มีเงื่อนไขแฝงอยู่

ทั้ง 3 รูปแบบปิดได้ แต่มีเงื่อนไข คือเฉพาะกรณีที่ทางเข้าอย่างเป็นทางการเร็วกว่าบัญชีส่วนตัวเท่านั้น ถ้าสร้างทางเข้าที่ต้องยืนยันตัวตนสองปัจจัยทุกครั้งที่ล็อกอิน เปิดได้จากโน้ตบุ๊กที่บริษัทออกให้เท่านั้น และตอบกลับช้าถึง 20 วินาที หน้างานก็จะกลับไปหาบัญชีส่วนตัวอย่างเงียบ ๆ ยิ่งกว่านั้น ตอนนั้นสภาพจะแย่กว่าก่อนนำระบบเข้ามาเสียอีก เพราะทั้งไม่ทำตามระเบียบและทั้งไม่เหลือร่องรอยในบันทึก

ตัวชี้วัดที่ต้องวัดเพื่อให้เข้าเงื่อนไขนี้มี 3 ข้อ จำนวนวินาทีตั้งแต่เปิดทางเข้าจนได้คำตอบแรก การใช้งานจากสมาร์ตโฟนที่บริษัทออกให้ได้หรือไม่ และจำนวนวันตั้งแต่ยื่นเรื่องจนเริ่มใช้งานได้ การจะเขียนคำว่าปิดได้ลงในช่องทางที่ 1 ของตารางได้หรือไม่ ถูกตัดสินด้วย 3 ข้อนี้ ไม่ใช่ด้วยการเลือกโครงสร้างทางเทคนิค

ช่องทางที่ 2 การส่งข้อมูลนำเข้าข้ามพรมแดน — เลือกที่จัดเก็บได้หรือไม่

มีเพียง C ที่ปิดได้โดยไม่มีเงื่อนไข เหตุที่ A และ B เป็นแบบมีเงื่อนไขก็เพราะขึ้นอยู่กับว่า เลือกที่ตั้งของการจัดเก็บข้อมูล (data residency) ได้หรือไม่ และขึ้นอยู่กับเนื้อหาของสัญญา

ยกตัวอย่างรูปธรรม บริการของ OpenAI เลือกที่จัดเก็บได้ในญี่ปุ่น อินเดีย สิงคโปร์ และเกาหลีใต้ (ครอบคลุม ChatGPT Enterprise, Edu และ API) แต่ ไม่ครอบคลุมการจัดเก็บภายในประเทศไทย นั่นแปลว่าเมื่อใช้งานที่ฐานการผลิตในไทย ข้อมูลนำเข้าที่มีข้อมูลส่วนบุคคลจะออกนอกประเทศเสมอ และตรงนี้เองที่เข้าสู่เรื่องการโอนข้อมูลข้ามพรมแดนตาม PDPA มาตรา 28 และมาตรา 29 ซึ่งจะอธิบายละเอียดในหัวข้อถัดไป

ช่องทางที่ 3 การอ่านเอกสารภายในเกินสิทธิ — ไม่ตรวจสอบสิทธิก็ปิดไม่ลง

เหตุที่ A เป็นแบบมีเงื่อนไข เพราะผู้ช่วย AI แบบ SaaS จะรับสิทธิของโฟลเดอร์ที่แชร์กันอยู่เดิมหรือของ SharePoint มาทั้งชุด การออกแบบคือ เอกสารที่เจ้าตัวเปิดได้ AI ก็อ่านและสรุปให้ได้ ตัวการออกแบบนี้ถูกต้องอยู่แล้ว ปัญหาอยู่ที่หลายบริษัทมีสิทธิของโฟลเดอร์แชร์ที่ไม่ตรงกับสภาพจริง

ถ้าเป็นแฟ้มกระดาษ แทบไม่มีทางที่คนนอกจะบังเอิญเปิดตารางเงินเดือนซึ่งวางอยู่ลึกในโฟลเดอร์ของฝ่ายบุคคล แต่ผู้ช่วย AI จะตอบคำถามว่าแนวโน้มโบนัสปีที่แล้วเป็นอย่างไร ด้วยการอ่านข้ามไฟล์ทุกไฟล์ที่มีสิทธิ รูโหว่ของสิทธิจึงถูกเปิดโปงขึ้นมาพร้อมกันทีเดียว จากการที่ความสามารถในการค้นหาดีขึ้น

เหตุที่ B ระบุว่าปิดได้ เพราะเมื่อประกอบ RAG ขึ้นเอง จะมีการนิยามชุดเอกสารที่ AI อ้างอิงได้อย่างชัดเจนตามวัตถุประสงค์ของงาน แต่ก็ไม่ใช่ว่าเกิดขึ้นอัตโนมัติ ขอให้เข้าใจว่านี่ ไม่ใช่ความต่างของรูปแบบ แต่คือความต่างว่าได้ตรวจสอบและจัดระเบียบสิทธิแล้วหรือยัง ถึงเป็น A ถ้าตรวจสอบสิทธิแล้วก็ปิดได้เช่นกัน

ช่องทางที่ 4 การเชื่อผลลัพธ์โดยไม่ตรวจสอบ — ไม่มีรูปแบบใดปิดได้

ข้อนี้ปิดด้วยเทคโนโลยีไม่ได้ ต่อให้รันบนเซิร์ฟเวอร์ GPU ในวงปิด โมเดลก็ยังให้ผลลัพธ์ที่มีเนื้อหาผิดออกมาด้วยประโยคที่อ่านลื่นเหมือนเดิม ยิ่งกว่านั้น ถ้าเกิดความรู้สึกแบบ C ว่าข้อมูลไม่ได้ออกนอกองค์กรจึงปลอดภัย การตรวจสอบผลลัพธ์ก็จะหย่อนลง และความเสี่ยงกลับสูงขึ้น

ในหน้างานของภาคการผลิต สถานการณ์ที่กลายเป็นความเสียหายจริงมักเป็นแบบนี้ เชื่อบทสรุปของข้อกำหนดจำเพาะโดยไม่ตรวจ แล้วใส่ค่าพิกัดความเผื่อในแบบผิด ถาม AI เรื่องพิกัดศุลกากร (HS code) ของเอกสารส่งออกแล้วยื่นสำแดงไปตามนั้น หรือให้ AI สรุปเงื่อนไขความสอดคล้องของมาตรฐาน แล้วนำไปใส่ในเกณฑ์การตรวจสอบโดยไม่ได้เปิดต้นฉบับ ทั้งหมดนี้คือย่านที่ Generative AI ผิดอย่างแนบเนียนจนดูน่าเชื่อถือ

มาตรการมีเพียงขั้นตอนการตรวจสอบยืนยันเท่านั้น ในทางรูปธรรมคือกำหนดเป็นเอกสาร 3 ข้อ ข้อแรก แยกให้ชัดว่างานใดนำผลลัพธ์ของ AI ออกไปนอกองค์กรได้เลย และงานใดต้องให้คนเทียบกับต้นฉบับทุกครั้ง ข้อที่สอง งานที่ต้องเทียบต้นฉบับให้บันทึกชื่อผู้เทียบและวันที่ไว้ในหลักฐาน ข้อที่สาม ข้อมูล 4 ประเภทคือ ตัวเลข กฎหมาย มาตรฐาน และหมายเลขรุ่น ต้องยืนยันกับข้อมูลปฐมภูมิเสมอแม้จะปรากฏอยู่ในผลลัพธ์แล้วก็ตาม

ทั้ง 3 ข้อนี้แทบไม่ปรากฏเป็นก้อนเงินในตารางค่าใช้จ่าย แต่คือ ข้อเดียวใน 5 ช่องทางที่แก้ด้วยเงินไม่ได้ และบริษัทที่ใช้เวลาไปกับการถกเรื่องรูปแบบมากเท่าไร ก็ยิ่งมักเริ่มใช้งานจริงโดยที่ช่องนี้ยังว่างอยู่

ช่องทางที่ 5 สิทธิเข้าถึงที่ค้างอยู่ของผู้ลาออกและผู้รับจ้างช่วง

ทั้ง 3 รูปแบบปิดได้ แต่ปิดได้เฉพาะเมื่อ ผูกทางเข้าของ AI ไว้กับ ID ภายในองค์กรเท่านั้น ถ้าใช้วิธีสร้างบัญชีกลางของแผนกไว้ 1 บัญชีแล้วเวียนกันใช้ ก็จะเหลือสภาพที่ผู้ลาออกยังใช้ต่อได้ และถึงเปิดบันทึกดูก็ไม่รู้ว่าใครเป็นคนใช้ ตัวเลขที่ IBM ชี้ว่าเหตุละเมิดที่เกี่ยวข้องกับ AI ถึง 97% ขาดการควบคุมการเข้าถึง ก็หมายถึงจุดนี้โดยตรง

ส่วนผู้รับจ้างช่วงต้องจัดการจากฝั่งสัญญา คือระบุให้ชัดในสัญญาจ้างว่าห้ามนำข้อมูลที่ได้จากงานที่รับจ้างไปใช้ฝึกโมเดล AI และกำหนดความถี่ของการตรวจสอบบัญชีผู้ใช้ฝั่งผู้รับจ้าง 2 ข้อนี้ใช้ร่วมกันได้กับทุกรูปแบบ

4 ประเด็นที่เพิ่มเข้ามาสำหรับฐานการผลิตในประเทศไทย

ที่ผ่านมาเป็นเรื่องที่ใช้ได้แม้อยู่ในประเทศญี่ปุ่น แต่เมื่อมีฐานการผลิตในประเทศไทย จะมีประเด็นเพิ่มขึ้นอีก 4 ข้อ

ประเด็นที่ 1 การโอนข้อมูลข้ามพรมแดนตาม PDPA มาตรา 28 และมาตรา 29

พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของไทย (PDPA) กำกับการส่งข้อมูลส่วนบุคคลออกนอกราชอาณาจักรไว้ในมาตรา 28 และมาตรา 29 สิ่งที่เป็นปัญหาในทางปฏิบัติคือ รายชื่อประเทศที่ได้รับการรับรองว่ามีมาตรฐานคุ้มครองที่เพียงพอยังไม่ถูกประกาศออกมา ดังนั้น ณ ปัจจุบันจึงต้องใช้ข้อสัญญามาตรฐาน (SCC) นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลภายในเครือกิจการ (BCR) หรือความยินยอมโดยชัดแจ้ง อย่างใดอย่างหนึ่ง

มีความคืบหน้าที่ดีอยู่เหมือนกัน คณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPC) ได้ อนุมัติ BCR เมื่อเดือนเมษายน 2026 ทำให้ BCR อยู่ในสภาพที่ใช้งานได้จริงในทางปฏิบัติ สำหรับบริษัทญี่ปุ่นซึ่งมีโครงสร้างการรับส่งข้อมูลกับสำนักงานใหญ่ที่ญี่ปุ่นภายในเครือ BCR จึงเป็นทางเลือกที่มีน้ำหนัก

สิ่งที่สำคัญเมื่อโยงกับ Generative AI คือ การป้อนข้อมูลเข้าสู่บริการ AI อาจเข้าข่ายการโอนข้อมูลข้ามพรมแดน ดังที่กล่าวในหัวข้อก่อนหน้า ที่ตั้งการจัดเก็บข้อมูลของ OpenAI ไม่ครอบคลุมประเทศไทย จึงขอให้ตรวจสอบเป็นรายบริการที่ทำสัญญาว่าวางที่จัดเก็บไว้ในประเทศไทยได้หรือไม่ กรณีเลือกรูปแบบ A หรือ B จำเป็นต้องคัดกรองว่างานใดบ้างที่มีข้อมูลส่วนบุคคลอยู่ในข้อมูลนำเข้า แล้วกำหนดล่วงหน้าว่างานนั้นจะอ้างฐานด้วย SCC, BCR หรือความยินยอมโดยชัดแจ้ง

ประเด็นที่ 2 ร่างแนวปฏิบัติด้าน AI ของ PDPC (กุมภาพันธ์ 2026)

PDPC เผยแพร่ร่างแนวปฏิบัติว่าด้วยการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลในการพัฒนาและการใช้ AI เมื่อ เดือนกุมภาพันธ์ 2026 ข้อชี้แนะที่ออกฤทธิ์ในทางปฏิบัติมี 2 ข้อ ข้อแรก ให้ใส่ข้อห้ามนำข้อมูลไปใช้ฝึกโมเดลไว้ในสัญญาประมวลผลข้อมูล ข้อที่สอง ให้จัดทำการประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (DPIA) สำหรับ AI ที่มีความเสี่ยงสูง

ข้อแรกจบได้ด้วยการตรวจสัญญากับผู้ให้บริการเพียงบรรทัดเดียว โดยปกติแผนสำหรับนิติบุคคลจะระบุไว้ชัดว่าไม่นำข้อมูลนำเข้าไปใช้ฝึกโมเดล แต่ขอให้แยกให้ออกว่า สิ่งที่ระบุไว้นั้นอยู่ในข้อกำหนดการใช้บริการ หรืออยู่ในสัญญาที่ทำกับบริษัทของท่านเอง ส่วน DPIA ในข้อหลังจะออกฤทธิ์เมื่อใช้ AI ในงานที่กระทบสิทธิของบุคคล เช่น การประเมินผลงานพนักงานหรือการพิจารณาสินเชื่อ ถ้าเป็นการใช้งานอย่างการสรุปรายงานการประชุมหรือการแปลภาษา โดยทั่วไปจะไม่เข้าข่ายความเสี่ยงสูง

ประเด็นที่ 3 แนวปฏิบัติด้านความมั่นคงปลอดภัย AI ของ สกมช. (กันยายน 2025)

สำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช. หรือ NCSA) ได้แสดงแนวปฏิบัติด้านความมั่นคงปลอดภัยของ AI ไว้เมื่อ เดือนกันยายน 2025 เนื้อหาถูกประกอบขึ้นในรูปที่สอดคล้องกับ ISO/IEC 42001:2023 และ NIST AI RMF จึงมีลักษณะเป็นสะพานเชื่อมไปสู่มาตรฐานสากลมากกว่าจะเป็นข้อกำหนดเฉพาะของไทย

ความหมายในทางปฏิบัติคือ ถ้าเก็บบันทึกการบริหารจัดการ AI ไว้ตาม ISO/IEC 42001 ก็นำไปใช้อธิบายกับฝั่งไทยได้เลย บริษัทที่สำนักงานใหญ่กำลังดำเนินการขอรับรองหรือจัดวางระบบตาม ISO/IEC 42001 อยู่แล้ว จึงไม่จำเป็นต้องสร้างระบบแยกอีกชุดที่ฐานการผลิตในไทย

ประเด็นที่ 4 ร่าง พ.ร.บ. ปัญญาประดิษฐ์ของไทยยังไม่มีผลบังคับใช้

ตรงนี้เป็นจุดที่เข้าใจผิดกันมาก สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ได้ เผยแพร่ร่างฉบับใหม่ (Draft Act on Artificial Intelligence) เมื่อวันที่ 2 กรกฎาคม 2026 และเปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะประมาณ 30 วัน ณ เวลานี้กฎหมายฉบับนี้ยังไม่ผ่านการตราเป็นกฎหมาย ยังอยู่ในขั้นร่างเท่านั้น

เนื้อหาที่ร่างวางไว้ประกอบด้วยการจัดประเภทตามระดับความเสี่ยง หน้าที่ด้านความโปร่งใสของสิ่งที่ AI สร้างขึ้น ความรับผิดต่อความเสียหายที่เกิดจาก AI และค่าปรับที่คาดว่าจะอยู่ระหว่าง 1,000,000 ถึง 5,000,000 บาท

สิ่งที่อยากให้ระวังคือ นี่เป็นคนละฉบับกับกฎหมาย AI ของเวียดนาม มีบทวิเคราะห์ที่ปนสองเรื่องนี้เข้าด้วยกันแพร่กระจายอยู่ และพบเอกสารที่ยกเรื่องฝั่งเวียดนามมาอ้างเป็นเรื่องของไทย ถ้าพบเอกสารที่เขียนว่ากฎหมาย AI ของไทยมีผลบังคับใช้แล้ว ขอให้ตรวจสอบแหล่งที่มาและวันที่ก่อนเป็นอันดับแรก

ในทางปฏิบัติแล้ว ไม่จำเป็นต้องออกแบบให้สอดคล้องกับกฎหมายที่ยังไม่ผ่านการตรา อย่างไรก็ตาม ทิศทางที่ร่างแสดงไว้คือการจัดประเภทความเสี่ยง ความโปร่งใส ความรับผิด และการเก็บบันทึก ก็ไม่ได้ขัดแย้งกับ ISO/IEC 42001 หรือร่างแนวปฏิบัติของ PDPC ในสาระสำคัญ สิ่งที่ควรจัดเตรียมตอนนี้จึงไม่ใช่การรองรับตัวบทกฎหมาย แต่คือสภาพที่อธิบายได้ว่าใช้ AI ในงานใด ใครเป็นผู้ตรวจสอบผลลัพธ์ และเก็บบันทึกไว้ที่ไหน ถ้าทำได้ครบเท่านี้ เมื่อกฎหมายผ่านแล้วก็เหลือเพียงการปรับส่วนต่าง

ลำดับการสร้างทางเข้าอย่างเป็นทางการภายใน 90 วัน

เป็นเรื่องหลังจากเลือกรูปแบบได้แล้ว ตรงนี้หลักการก็ยังเหมือนเดิม คือ การทำให้ทางเข้าอย่างเป็นทางการเร็วกว่าบัญชีส่วนตัวคือสิ่งที่สำคัญที่สุด ถ้าลำดับผิด การกำกับดูแลจะตั้งขึ้นมาก่อนแล้วหน้างานจะถอยห่างออกไป

วันที่ 1 ถึง 30 วัดสภาพจริงและตัดสินใจเลือกรูปแบบ

สิ่งแรกที่ต้องทำไม่ใช่การแก้ระเบียบ แต่คือการวัด

ข้อแรก นับจำนวนที่นั่ง ไม่ใช่นับพนักงานทั้งบริษัท แต่คือจำนวนคนที่ใช้ Generative AI ในงานประจำวัน ในฐานการผลิตแบบจำลอง จากพนักงาน 620 คน เป็นพนักงานสำนักงาน 120 คน และประเมินไว้ที่ 60 ที่นั่ง ส่วนพนักงานในโรงงานไม่นับรวมเพราะไม่มีเครื่องปลายทางประจำตัว จำนวนที่นั่งที่นับได้ตรงนี้จะอยู่ฝั่งใดของจุดแบ่ง 70 ที่นั่งในหัวข้อก่อนหน้า แทบจะเป็นตัวตัดสินไปแล้วว่าจะเป็น A หรือ B

ข้อที่สอง สอบถามว่าตอนนี้ใช้ทำอะไรอยู่บ้าง โดยประกาศให้ชัดว่าจะไม่นำไปใช้เป็นเหตุลงโทษ แล้วเก็บรวบรวมการใช้งานเป็นรายแผนก ส่วนใหญ่แล้ว 4 อย่างคือการแปล การสรุป การร่างอีเมล และรายงานการประชุม จะกินสัดส่วนเกือบทั้งหมด ทั้ง 4 อย่างนี้จะหมุนได้เร็วหรือไม่ คือสิ่งที่ตัดสินความสำเร็จของทางเข้า

ข้อที่สาม คัดกรองงานที่เข้าข่ายการโอนข้อมูลข้ามพรมแดน ระบุงานที่มีข้อมูลส่วนบุคคลอยู่ในข้อมูลนำเข้า เช่น งานบุคคล ข้อมูลผู้ติดต่อของผู้ขาย และข้อมูลติดต่อของลูกค้า แล้วกำหนดว่าจะอ้างฐานด้วย SCC, BCR หรือความยินยอมโดยชัดแจ้ง เฉพาะข้อนี้ต้องดึงฝ่ายกฎหมายและฝ่ายบุคคลเข้ามาร่วม จึงขอให้เริ่มแต่เนิ่น ๆ

วันที่ 31 ถึง 60 สร้างทางเข้าและตรวจสอบสิทธิ

ถ้าเป็นรูปแบบ A ก็คือการตั้งค่า SSO การเข้าถึงแบบมีเงื่อนไข DLP และระบบฐานสำหรับบันทึก ถ้าเป็นรูปแบบ B ก็จะเดินงานสร้างหน้าจอ การยืนยันตัวตน บันทึก และ RAG ไปพร้อมกัน

สิ่งที่ต้องทำควบคู่กันอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้คือ การตรวจสอบและจัดระเบียบสิทธิของช่องทางที่ 3 ขอบเขตที่ AI อ่านได้จะเท่ากับขอบเขตที่พนักงานอ่านได้ ให้จัดทำรายการสิทธิของโฟลเดอร์แชร์และ SharePoint เป็นรายแผนกว่าตอนนี้ใครเปิดได้บ้าง แล้วแก้ส่วนที่ไม่ตรงกับสภาพจริง งานนี้ดูไม่หวือหวา แต่ ถ้าไม่ทำ ช่องทางที่ 3 ก็ปิดไม่ลงไม่ว่าจะเลือกรูปแบบใด

และในช่วงเวลานี้ให้จัดทำ ขั้นตอนการตรวจสอบยืนยันของช่องทางที่ 4 เป็นเอกสาร ประกอบด้วยรายการงานที่ต้องเทียบกับต้นฉบับ วิธีเก็บหลักฐาน และกฎว่าข้อมูล 4 ประเภทคือ ตัวเลข กฎหมาย มาตรฐาน และหมายเลขรุ่น ต้องยืนยันกับข้อมูลปฐมภูมิเสมอ เขียนแค่ 1 หน้าก็เพียงพอ

วันที่ 61 ถึง 90 วัดความเร็ว แล้วค่อยปรับระเบียบตามทีหลัง

เมื่อทางเข้าเริ่มเดินแล้ว สิ่งแรกที่ต้องวัดไม่ใช่อัตราการใช้งาน แต่คือความเร็ว จำนวนวินาทีตั้งแต่ล็อกอินจนได้คำตอบแรก การใช้งานจากสมาร์ตโฟนที่บริษัทออกให้ได้หรือไม่ และจำนวนวันตั้งแต่ยื่นเรื่องจนเริ่มใช้งานได้ ถ้า 3 ข้อนี้ยังไม่ชนะบัญชีส่วนตัว อัตราการใช้งานก็จะไม่ขึ้น และถ้าไปเพิ่มความเข้มงวดของระเบียบทั้งที่อัตราการใช้งานยังไม่ขึ้น ผลก็คือกลับไปสู่ Shadow AI เท่านั้น

การแก้ไขระเบียบอยู่ท้ายสุด ให้ทางเข้าเดินก่อน แล้วจึงเขียนระเบียบในฐานะวิธีใช้ทางเข้านั้น ถ้าสลับลำดับกัน สิ่งที่ถูกแจกออกไปก่อนจะมีแต่ข้อห้าม และหน้างานก็จะใช้บัญชีส่วนตัวต่อไปโดยไม่มีทางเลือกอื่น

เงื่อนไขว่าครบ 90 วันแล้วถือว่าเสร็จ คือสภาพที่มีครบ 4 ข้อต่อไปนี้ ข้อแรก ทางเข้าเหลือช่องทางเดียว ข้อที่สอง ตามได้จากบันทึกว่าใครใช้ทำอะไร ข้อที่สาม การตรวจสอบสิทธิเสร็จสิ้นแล้ว ข้อที่สี่ ขั้นตอนการตรวจสอบยืนยันของช่องทางที่ 4 เป็นเอกสารแล้ว และผู้รับผิดชอบของงานที่เกี่ยวข้องได้อ่านแล้ว

คำถามที่พบบ่อย

สภาพแวดล้อม AI ที่ปลอดภัยคืออะไร

คือสภาพแวดล้อมที่บริษัทรวบทางเข้าซึ่งพนักงานใช้ Generative AI ให้เหลือช่องทางเดียว และทำให้บริษัทรับรู้ได้ทั้งการยืนยันตัวตน สิทธิ บันทึก และที่จัดเก็บข้อมูล สิ่งสำคัญคือ นี่ไม่ใช่กลไกของการห้าม แต่คือการจัดหาทางเลือกอื่นให้ ถ้าทางเข้าอย่างเป็นทางการไม่เร็วกว่าและสะดวกกว่าบัญชีส่วนตัว ต่อให้สร้างสภาพแวดล้อมขึ้นมาก็จะไม่มีคนใช้ และ Shadow AI ก็จะยังเหลืออยู่

การสร้างระบบ AI ภายในองค์กรมีค่าใช้จ่ายเท่าไร

ในฐานการผลิตแบบจำลองที่มี 60 ที่นั่ง ประมาณการยอดรวม 5 ปีได้ที่รูปแบบ A (แบบควบคุมเทแนนต์ SaaS) 5,180,000 บาท รูปแบบ B (แบบห่อหุ้ม API) 5,728,100 บาท และรูปแบบ C (แบบปิดวงและโฮสต์เอง) 10,863,040 บาท อย่างไรก็ตาม นี่คือแบบจำลองสมมติของ TOMAS TECH ไม่ใช่สถิติที่เผยแพร่อย่างเป็นทางการ เวลาอ่านใบเสนอราคาขององค์กรท่านเอง ขอให้ดู ว่านอกจากค่าใช้โมเดลแล้วมีอะไรรวมอยู่เท่าไร มากกว่าจะดูที่ยอดรวม ในรูปแบบ B นั้น 90.4% ของยอดรวม 5 ปีคือค่าใช้จ่ายที่อยู่นอกค่าใช้โมเดล

แบบปิดวงและโฮสต์เอง (LLM บนเครื่องของตัวเอง) จำเป็นหรือไม่

ส่วนใหญ่แล้วไม่จำเป็น รูปแบบ C มียอดรวม 5 ปี 10,863,040 คิดเป็น 2.1 เท่า ของรูปแบบ A (ส่วนต่าง 5,683,040) แต่สิ่งที่ปิดเพิ่มได้จากส่วนต่างนั้นมีเพียงช่องทางที่ 2 คือการส่งข้อมูลนำเข้าข้ามพรมแดน 1 ช่องทางจาก 5 ช่องทาง ระยะคืนทุนอยู่ที่ 112.7 ปี ซึ่งเท่ากับแทบไม่คืนทุน สิ่งที่ทำให้ C มีความชอบธรรมคือกรณีที่มีข้อจำกัดจากสัญญาหรือกฎระเบียบอยู่จริงว่าข้อมูลชุดนี้ออกนอกประเทศไม่ได้ ถ้าไม่มีข้อจำกัดแล้วเลือกแบบปิดวง ค่าใช้จ่ายจะเพิ่มเป็น 2.1 เท่า แถมความสะดวกของหน้างานยังลดลงด้วย

ระเบียบการใช้งาน Generative AI อย่างเดียวไม่พอหรือ

ไม่พอ เพราะระเบียบห้ามพฤติกรรมแต่ไม่ได้จัดหาทางเลือกอื่นให้ รายงานปี 2025 ของ IBM ระบุว่า 20% ของเหตุละเมิดผ่านทาง Shadow AI และเหตุที่ Shadow AI เข้ามาเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญจะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเฉลี่ย 670,000 USD (23,450,000 บาท) ซึ่งคิดเป็น 4.5 เท่า ของยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ A ที่ 5,180,000 ระเบียบเป็นสิ่งที่ออกฤทธิ์หลังจากมีทางเข้าแล้ว ไม่ใช่สิ่งที่ใช้แทนทางเข้าได้

กฎหมาย AI ของไทยต้องปฏิบัติตามแล้วหรือยัง

ณ เดือนสิงหาคม 2026 กฎหมาย AI ของไทยยังไม่ผ่านการตราเป็นกฎหมาย อยู่ในขั้นที่ ETDA เผยแพร่ร่างฉบับใหม่ (Draft Act on Artificial Intelligence) เมื่อวันที่ 2 กรกฎาคม 2026 และเปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะประมาณ 30 วัน ในร่างวางไว้ว่าจะมีการจัดประเภทตามระดับความเสี่ยง หน้าที่ด้านความโปร่งใสของสิ่งที่ AI สร้างขึ้น ความรับผิดต่อความเสียหายที่เกิดจาก AI และค่าปรับ 1,000,000 ถึง 5,000,000 บาท อนึ่ง นี่เป็นคนละฉบับกับกฎหมาย AI ของเวียดนามซึ่งเข้าสู่ขั้นบังคับใช้แล้ว จึงขออย่าสับสน สิ่งที่มีหน้าที่ต้องปฏิบัติตามอยู่ตอนนี้คือ PDPA (รวมถึงการโอนข้อมูลข้ามพรมแดนตามมาตรา 28 และมาตรา 29) ส่วนแนวปฏิบัติด้าน AI ที่ PDPC เผยแพร่เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ยังอยู่ในขั้นร่าง

สร้างสภาพแวดล้อม Generative AI ที่ฐานการผลิตในต่างประเทศก่อนได้หรือไม่

ทำได้ แต่ต้องระวังวิธีนับจำนวนที่นั่ง จุดแบ่งที่รูปแบบ A กับ B สลับกันอยู่ที่ประมาณ 70 ที่นั่ง และตัวเลขนี้ให้นับจาก จำนวนที่นั่งที่ใช้ทางเข้าเดียวกันได้ ถ้าไทยแห่งเดียวมี 50 ที่นั่ง A จะได้เปรียบ แต่ถ้ารวมเวียดนาม 30 ที่นั่งกับอินโดนีเซีย 25 ที่นั่งแล้วได้ 105 ที่นั่ง การตั้งรูปแบบ B ร่วมกันทั้งภูมิภาคเพียงชุดเดียวจะถูกกว่าในรอบ 5 ปี (ในการเปรียบเทียบที่ 100 ที่นั่ง B ถูกกว่า 1,606,500) ในทางกลับกัน ถ้าสร้างรูปแบบ B แยกกันคนละชุดในแต่ละฐานการผลิต ค่าใช้จ่ายเริ่มต้น 2,300,000 ก็จะซ้ำซ้อนตามจำนวนฐานการผลิต จะสร้างก่อนก็ไม่มีปัญหา แต่ขอแนะนำให้ ทำในรูปที่รองรับฐานการผลิตอื่นเข้ามาเพิ่มภายหลังได้

สรุป

Shadow AI หยุดไม่ได้ด้วยระเบียบ สิ่งที่หยุดได้คือตอนที่ทางเข้าอย่างเป็นทางการเร็วกว่าและสะดวกกว่าบัญชีส่วนตัวเท่านั้น สิ่งที่ต้องตัดสินใจจึงไม่ใช่ความเข้มงวดของระเบียบ แต่คือจะสร้างทางเข้าอย่างเป็นทางการด้วยรูปแบบใด

และส่วนต่างของค่าใช้จ่ายระหว่างรูปแบบ ก็ไม่ได้ปรากฏที่ค่าใช้โมเดลอย่างที่หลายคนจินตนาการ ในยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ B (แบบห่อหุ้ม API) ที่ 5,728,100 นั้น ค่าใช้โมเดลมีเพียง 548,100 หรือ 9.6% ส่วนที่เหลืออีก 90.4% คือการยืนยันตัวตน บันทึก สิทธิ RAG และการบำรุงรักษา นั่นคือ ค่าใช้จ่ายของการกำกับดูแลเพื่อรวบทางเข้าให้เหลือช่องทางเดียว ในทางกลับกัน รูปแบบ A (แบบควบคุมเทแนนต์ SaaS) มี 73% (3,780,000) ของยอดรวม 5 ปี 5,180,000 เป็นค่าไลเซนส์ ความต่างของโครงสร้างนี้ทำให้เกิดการสลับอันดับตามจำนวนที่นั่ง โดย ความได้เปรียบเสียเปรียบของ A กับ B จะสลับกันที่ประมาณ 70 ที่นั่ง (ที่ 30 ที่นั่ง A ถูกกว่า 2,164,050 และที่ 100 ที่นั่ง B ถูกกว่า 1,606,500)

รูปแบบ C (แบบปิดวงและโฮสต์เอง) มียอดรวม 5 ปี 10,863,040 คิดเป็น 2.1 เท่า ของรูปแบบ A ระยะคืนทุน 112.7 ปี ซึ่งแทบไม่คืนทุน ทั้งที่เป็นเช่นนั้น สิ่งที่ปิดเพิ่มได้ก็มีเพียงช่องทางที่ 2 คือการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน 1 ช่องทางจาก 5 ช่องทาง และช่องทางที่ 4 คือการเชื่อผลลัพธ์โดยไม่ตรวจสอบนั้น ปิดไม่ได้ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบ A B หรือ C วิธีปิดไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือขั้นตอนการตรวจสอบยืนยันว่าใครตรวจอะไรก่อนนำเข้าสู่งาน

ในอีกด้านหนึ่ง การไม่ทำอะไรเลยก็ไม่ได้แปลว่า 0 บาท รายงานปี 2025 ของ IBM ระบุว่า 20% ของเหตุละเมิดผ่านทาง Shadow AI และเหตุที่มี Shadow AI เข้ามาเกี่ยวข้องจะมีเงินเพิ่มเฉลี่ย 23,450,000 บาททับเข้าไป คิดเป็น 4.5 เท่าของยอดรวม 5 ปีของรูปแบบ A เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว อันดับก็พลิกกลับ

TOMAS TECH ยินดีรับปรึกษา แม้เพียงเรื่องการแยกแยะว่ารูปแบบใดเหมาะกับองค์กรของท่าน วิธีนับจำนวนที่นั่ง การคัดกรองงานที่เข้าข่ายการโอนข้อมูลข้ามพรมแดน และเรื่องที่ว่าสิทธิของ SharePoint ที่มีอยู่เดิมจะไหลเข้าสู่ AI อย่างไร หากได้ฟัง 3 เรื่องนี้ เราพอจะคุยได้ในระดับหนึ่งทันทีว่าระหว่าง A กับ B แบบใดเหมาะสมกว่า และมีเหตุผลที่ต้องพิจารณา C อยู่จริงหรือไม่ จะเป็นขั้นตอนที่ยังไม่ตัดสินใจนำเข้ามาใช้ก็ได้ ติดต่อเราได้ที่ แบบฟอร์มติดต่อสอบถาม

แหล่งอ้างอิง

1. IPA (Information-technology Promotion Agency, Japan) รายงาน 10 ภัยคุกคามด้านความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ ประจำปี 2026 เผยแพร่วันที่ 29 มกราคม 2026

https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2025/press20260129.html

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า ในหมวดสำหรับองค์กร อันดับ 1 คือการโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ อันดับ 2 คือการโจมตีที่มุ่งเป้าไปยังห่วงโซ่อุปทานและผู้รับจ้างช่วง และอันดับ 3 คือความเสี่ยงไซเบอร์ที่เกิดจากการใช้ AI ซึ่งติดอันดับเป็นครั้งแรก (เอกสารต้นฉบับเป็นภาษาญี่ปุ่น)

2. IBM “Cost of a Data Breach Report 2025”

https://www.ibm.com/reports/data-breach

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า 20% ของเหตุละเมิดเกิดผ่านทาง Shadow AI เหตุที่ Shadow AI เข้ามาเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเฉลี่ย 670,000 USD ค่าเฉลี่ยทั่วโลกของค่าใช้จ่ายจากเหตุละเมิดอยู่ที่ 4,440,000 USD และเหตุละเมิดที่เกี่ยวข้องกับ AI ถึง 97% ขาดการควบคุมการเข้าถึงที่เหมาะสม

3. กระทรวงกิจการภายในและการสื่อสารของญี่ปุ่น (MIC) สมุดปกขาวด้านสารสนเทศและการสื่อสาร ฉบับปี 2026 เผยแพร่วันที่ 24 กรกฎาคม 2026

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่าอัตราผู้เคยใช้ Generative AI ในญี่ปุ่นขึ้นมาถึง 58.8% (การสำรวจปี 2024 อยู่ที่ 26.7%) จีนอยู่ที่ 93.6% และความกังวลของฝั่งองค์กรรองจากข้อที่ว่าไม่รู้วิธีใช้ให้เกิดผลจริง คือความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอย่างการรั่วไหลของข้อมูลภายใน (เอกสารต้นฉบับเป็นภาษาญี่ปุ่น)

4. Mondaq “Thailand Releases New Draft Artificial Intelligence Act”

https://www.mondaq.com/it-and-internet/1811290/thailand-releases-new-draft-artificial-intelligence-act

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า ETDA เผยแพร่ร่างฉบับใหม่เมื่อวันที่ 2 กรกฎาคม 2026 และเปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะประมาณ 30 วัน กฎหมายยังไม่ผ่านการตราเป็นกฎหมาย และร่างวางไว้ว่าจะมีการจัดประเภทตามระดับความเสี่ยง หน้าที่ด้านความโปร่งใสของสิ่งที่ AI สร้างขึ้น ความรับผิดต่อความเสียหายที่เกิดจาก AI และค่าปรับระหว่าง 1,000,000 ถึง 5,000,000 บาท

5. Tilleke & Gibbins “Comprehensive Policy — Thailand’s AI Governance Framework”

https://www.tilleke.com/insights/comprehensive-policy-thailands-ai-governance-framework/

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า คณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPC) เผยแพร่ร่างแนวปฏิบัติว่าด้วยการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลในการพัฒนาและการใช้ AI เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2026 โดยเสนอให้ใส่ข้อห้ามนำข้อมูลไปใช้ฝึกโมเดลไว้ในสัญญาประมวลผลข้อมูล และให้จัดทำการประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (DPIA) สำหรับ AI ที่มีความเสี่ยงสูง

6. Tilleke & Gibbins (แหล่งเดียวกับข้อ 5) แนวปฏิบัติด้านความมั่นคงปลอดภัย AI ของสำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช. หรือ NCSA)

https://www.tilleke.com/insights/comprehensive-policy-thailands-ai-governance-framework/

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่าแนวปฏิบัติด้านความมั่นคงปลอดภัย AI ที่ สกมช. แสดงไว้เมื่อเดือนกันยายน 2025 ถูกประกอบขึ้นในรูปที่สอดคล้องกับ ISO/IEC 42001:2023 และ NIST AI RMF

7. Baker McKenzie “Thailand — PDPC Approved BCRs for Cross-Border Transfers”

https://www.bakermckenzie.com/en/insight/publications/2026/04/thailand-pdpc-approved-bcrs-for-cross-border-transfers

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า PDPC อนุมัตินโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลภายในเครือกิจการ (BCR) เมื่อเดือนเมษายน 2026 ทำให้ใช้งานได้จริงในทางปฏิบัติ และเนื่องจากรายชื่อประเทศที่ได้รับการรับรองว่ามีมาตรฐานคุ้มครองเพียงพอยังไม่ถูกประกาศ ในทางปฏิบัติจึงต้องใช้ข้อสัญญามาตรฐาน (SCC) BCR หรือความยินยอมโดยชัดแจ้ง ทั้งนี้ PDPA มาตรา 28 และมาตรา 29 เป็นบทบัญญัติที่กำกับการโอนข้อมูลข้ามพรมแดน

8. OpenAI “Introducing data residency in Asia”

https://openai.com/index/introducing-data-residency-in-asia/

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า ChatGPT Enterprise, Edu และ API เลือกที่จัดเก็บข้อมูลได้ในญี่ปุ่น อินเดีย สิงคโปร์ และเกาหลีใต้ แต่ไม่ครอบคลุมการจัดเก็บข้อมูลภายในประเทศไทย

9. Microsoft “Microsoft 365 Copilot”

https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/business

บทความนี้อ้างอิงประเด็นที่ว่า Microsoft 365 Copilot มีราคา 30 USD ต่อผู้ใช้ 1 คนต่อเดือน (สัญญารายปี และต้องมี Microsoft 365 ฐานแยกต่างหาก) และนำมาคิดที่ 35 บาทได้เป็นเดือนละ 1,050 บาท เพื่อใช้เป็นราคาต่อหน่วยของค่าไลเซนส์ในรูปแบบ A