Blendata เผยทิศทาง AI ปี 2026 องค์กรเดินหน้าสู่ยุค AI Maturity เปลี่ยนผ่านจาก POC สู่ Production [Guest Post]

ตลอดช่วงหลายปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการทรานส์ฟอร์มองค์กรทั่วโลก จากเดิมที่ถูกนำมาใช้ในฐานะนวัตกรรมสำหรับการทดลอง วันนี้ AI กำลังเปลี่ยนบทบาทสู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรต้องมี เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม ทั้งในมิติของการเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และการขยายการใช้งานในระดับ Production โดยปี 2026 ถูกมองว่าเป็นจุดเปลี่ยนเชิงโครงสร้าง เมื่อองค์กรจำนวนมากก้าวข้ามช่วง POC และเริ่มตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการขับเคลื่อนองค์กรระยะยาว

 

รายงาน The state of AI ของ McKinsey พบว่ามากกว่า 3 ใน 4 ขององค์กรผู้ตอบแบบสอบถามใช้งาน AI อย่างน้อยในหนึ่งฟังก์ชันธุรกิจ และองค์กรจำนวนมากเริ่มปรับโครงสร้างภายใน เช่น การออกแบบ Workflow ใหม่ การกำกับดูแล และการฝึกอบรมบุคลากร เพื่อรองรับการนำ AI ไปใช้งานจริงอย่างเป็นระบบ สอดคล้องกับการสำรวจโดย Gartner ระบุว่ามี 45% ขององค์กรที่มี AI Maturity สูง สามารถรักษาโครงการ AI ให้อยู่ในระดับ Production ต่อเนื่องอย่างน้อย 3 ปี จากผลสำรวจดังกล่าว สามารถวิเคราะห์ได้ว่าองค์กรที่เตรียมพร้อมด้านข้อมูล ระบบ และการบริหารจัดการ มีแนวโน้มที่จะก้าวข้ามช่วงทดลองและสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณกัน ณัฐนภัส รชตะวิวรรธน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท Blendata จำกัด กล่าวว่า ปี 2026 เป็นช่วงเวลาสำคัญที่แนวคิดเรื่อง AI Maturity เริ่มสะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนในภาคธุรกิจ ความท้าทายขององค์กรจึงเปลี่ยนจากการตั้งคำถามว่า AI สามารถทำได้หรือไม่ ไปสู่ประเด็นเชิงการดำเนินงาน ไม่ว่าจะเป็นความต่อเนื่องของระบบ การเชื่อมต่อกับโครงสร้าง IT เดิม และการควบคุมต้นทุนเมื่อมีการขยายการใช้งานในระดับองค์กร ความพร้อมด้าน Data และ Operation จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดว่า AI จะสามารถเติบโตจากโครงการทดลอง ไปสู่ระบบงานหลักขององค์กรได้อย่างแท้จริง ซึ่งเครื่องมือที่ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการ Data และ AI จะมีบทบาทสำคัญในการผลักดันการนำ AI ไปใช้งานจริงอย่างยั่งยืน

จากภาพรวมดังกล่าว สามารถสรุปทิศทางการใช้งาน AI ในปี 2026 ออกมาเป็น 4 เทรนด์สำคัญที่องค์กรควรจับตา

 

สรุป 4 เทรนด์ AI ปี 2026

เทรนด์ที่ 1: AI เข้าสู่ Maturity Stage หลังผ่านช่วง POC อย่างเข้มข้น

องค์กรทั่วโลกเริ่มเรียนรู้จากประสบการณ์จริงว่า ไม่ใช่ทุก Use Case ของ AI จะสร้างคุณค่าได้ในระดับ Production ปี 2026 จึงเป็นช่วงเวลาของการ “คัดเลือกเชิงกลยุทธ์” องค์กรจะมุ่งเน้นเฉพาะ Use Case ที่เชื่อมโยงกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงาน AI ในบริบทนี้ถูกมองเป็นเครื่องมือเชิงธุรกิจที่ต้องตอบโจทย์ด้านความคุ้มค่าและความสามารถในการขยายผล มากกว่าการทดลองเทคโนโลยีใหม่

เทรนด์ที่ 2: ความท้าทายของการขยาย AI สู่ Production อยู่ที่ Data และ Operation

แม้หลายองค์กรจะประสบความสำเร็จในการทำ POC แต่กลับเผชิญข้อจำกัดเมื่อต้องขยาย AI สู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร ปัญหาที่พบซ้ำ ๆ ได้แก่ ข้อมูลที่กระจัดกระจาย ระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน และต้นทุนในการดูแลโครงสร้างพื้นฐานที่สูงเกินคาด ปี 2026 จึงเป็นช่วงเวลาที่องค์กรเริ่มมองหาแพลตฟอร์มที่สามารถจัดการ Data และ AI ได้แบบ End-to-End รองรับการทำงานร่วมกับระบบเดิม ลดความซับซ้อนในการดูแลระบบ และช่วยควบคุมต้นทุนในระยะยาว

เทรนด์ที่ 3: Cost Efficiency กลายเป็นแกนหลักของการตัดสินใจลงทุนด้าน AI

เมื่อ AI ถูกนำมาใช้งานในระดับองค์กรอย่างจริงจัง ต้นทุนในการดำเนินงาน (Operational Cost) กลายเป็นประเด็นสำคัญ องค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับ Total Cost of Ownership (TCO) มากกว่าค่าใช้จ่ายเริ่มต้นเพียงอย่างเดียว

AI ถูกคาดหวังให้ช่วยลดต้นทุนในหลายมิติ ตั้งแต่การทำ Automation เพื่อลดงานซ้ำซ้อน การเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ ไปจนถึงการลดความผิดพลาดจากกระบวนการที่ต้องพึ่งพามนุษย์ สิ่งเหล่านี้ทำให้ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ แต่เป็นกลไกสำคัญในการบริหารต้นทุนในยุคเศรษฐกิจผันผวน

เทรนด์ที่ 4: Workforce Transformation เปลี่ยนบทบาทของคนในองค์กร

AI ในปี 2026 จะไม่ถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีที่เข้ามาแทนที่คน แต่เป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนวิธีการทำงานของคนอย่างสิ้นเชิง พนักงานจะใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล การวางแผน และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงนี้จะเกิดขึ้นไม่ได้ หากองค์กรไม่ลงทุนพัฒนาทักษะของบุคลากร การสร้าง AI Literacy และ Data Literacy ให้กับทีมงานทุกระดับจึงเป็นปัจจัยสำคัญไม่แพ้การลงทุนด้านเทคโนโลยี

มุมมองของ Blendata: Data Readiness และ Unified Platform คือหัวใจของ AI Maturity

Blendata มองว่า ความสำเร็จของ AI ในยุคถัดไปจะไม่ได้วัดกันที่ความล้ำหน้าของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่จะขึ้นอยู่กับความพร้อมของข้อมูล และความสามารถในการบริหารจัดการระบบในภาพรวม องค์กรที่สามารถจัดการ Data ได้อย่างเป็นระบบ เชื่อมต่อการทำงานของ Analytics และ AI เข้าด้วยกัน และควบคุมต้นทุนการดำเนินงานได้ จะมีความพร้อมในการขยาย AI จากโครงการทดลองไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร

ในบริบทนี้ Unified Platform ที่รวมความสามารถด้าน Data Lakehouse, Analytics และ AI เข้าไว้ด้วยกัน จะช่วยให้องค์กรลดความซับซ้อนของโครงสร้างเทคโนโลยี เพิ่มความต่อเนื่องในการดำเนินงาน และสนับสนุนการนำ AI ไปสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างยั่งยืน

องค์กรควรเตรียมพร้อมอย่างไรในปี 2026

เพื่อก้าวสู่ยุค AI Maturity องค์กรควรเริ่มจากการวางรากฐานที่แข็งแรง ได้แก่

• การสร้าง Data Pipeline และ Data Lakehouse ที่รองรับทั้งข้อมูลปัจจุบันและอนาคต
• การตั้ง Governance และ Security เพื่อรองรับการใช้งาน AI ในระดับองค์กร
• การเลือกแพลตฟอร์มที่ช่วยลดภาระการดูแลระบบและควบคุมต้นทุน
• การ Upskill ทีมงานให้สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ปี 2026 จะเป็นปีแห่งการตัดสินใจด้าน AI อย่างแท้จริง เมื่อองค์กรทั่วโลกก้าวข้ามการทดลองและนำ AI เข้าสู่ระบบงานหลัก โดยมี Cost Efficiency และ Automation เป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการลงทุน ขณะที่โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลจะกลายเป็นตัวแปรหลักที่กำหนดความสำเร็จของการใช้งาน AI ในระยะยาว และสำหรับองค์กรที่เตรียมความพร้อมตั้งแต่วันนี้ AI จะไม่ใช่เพียงเทคโนโลยีแห่งอนาคต แต่จะกลายเป็นกลไกสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจในโลกที่การแข่งขันขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและความเร็ว