Confluent ชี้ AI ไทยไม่ได้ติดที่โมเดล แต่ติดที่ข้อมูลไม่ทันเวลา

องค์กรไทยกำลังตื่นตัวกับ AI อย่างมาก โดยเฉพาะ Agentic AI หรือ AI ที่สามารถวิเคราะห์ วางแผน และตัดสินใจดำเนินงานได้ด้วยตัวเอง แต่รายงานล่าสุดจาก Confluent กลับพบความย้อนแย้งที่น่าสนใจ เพราะแม้องค์กรไทยจะนำ AI มาใช้งานสูงกว่าค่าเฉลี่ยโลก แต่กลับเผชิญปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานมากที่สุดเช่นกัน

ข้อมูลจาก 2026 Data Streaming Report ระบุว่า องค์กรไทยใช้งาน Agentic AI แล้ว 39% สูงกว่าค่าเฉลี่ยทั่วโลกที่ 32% ขณะที่ผู้นำไอทีในประเทศไทยถึง 84% ยอมรับว่าโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำ AI มาใช้งานจริง

AI Paradox ของไทยคืออะไร?

Shaun Clowes ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Confluent อธิบายว่า ปัญหาของหลายองค์กรไม่ได้อยู่ที่ขาดโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพ แต่อยู่ที่ระบบข้อมูลเบื้องหลังยังไม่พร้อมรองรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์

พูดง่าย ๆ คือ องค์กรอาจมี AI ที่ทำงานได้รวดเร็วและฉลาด แต่ข้อมูลที่ส่งเข้าไปยังล่าช้า กระจัดกระจาย หรือไม่น่าเชื่อถือ ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่แม่นยำอย่างที่คาดหวัง

รายงานพบว่าอุปสรรคสำคัญขององค์กรไทยประกอบด้วย

• ความน่าเชื่อถือของระบบ AI 68%
• คุณภาพของข้อมูล 66%
• ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน 84% ซึ่งสูงที่สุดในกลุ่มประเทศที่สำรวจ

ทำไมข้อมูลแบบเดิมไม่ทันกับ Agentic AI?

ระบบข้อมูลของหลายองค์กรยังใช้วิธีประมวลผลแบบ Batch Processing ซึ่งรวบรวมข้อมูลเป็นชุดและนำไปประมวลผลตามช่วงเวลา เช่น ทุกชั่วโมงหรือทุกคืน วิธีนี้อาจเพียงพอกับงานรายงานทั่วไป แต่ไม่เหมาะกับ AI ที่ต้องตอบสนองต่อเหตุการณ์ทันที

ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ หากได้รับข้อมูลล่าช้าหลายนาทีหรือหลายชั่วโมง อาจไม่สามารถหยุดความเสียหายได้ทัน หรือระบบแนะนำสินค้าอาจนำเสนอโปรโมชันจากพฤติกรรมเก่าที่ไม่สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าในเวลานั้น

Batch Processing กับ Data Streaming ต่างกันอย่างไร?

หัวข้อ	Batch Processing	Data Streaming
การประมวลผล	ทำงานเป็นรอบตามเวลาที่กำหนด	ประมวลผลต่อเนื่องเมื่อข้อมูลเกิดขึ้น
ความสดของข้อมูล	อาจล่าช้าหรือเป็นข้อมูลเก่า	ใกล้เคียงเวลาจริง
บริบทของ AI	อาจไม่ทันต่อเหตุการณ์	รับรู้สถานการณ์ล่าสุดได้มากกว่า
งานที่เหมาะสม	รายงานและวิเคราะห์ย้อนหลัง	AI, ตรวจจับความเสี่ยง และตอบสนองทันที

Data Streaming ช่วยธุรกิจได้อย่างไร?

Data Streaming Platform หรือแพลตฟอร์มที่ช่วยส่งและประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ถูกมองว่าเป็นหนึ่งในรากฐานสำคัญของระบบ AI ยุคใหม่ เพราะช่วยให้ข้อมูลจากหลายระบบถูกนำมาใช้งานได้รวดเร็วและเป็นปัจจุบันมากขึ้น

จากรายงาน องค์กรที่ลงทุนใน Data Streaming ระบุว่าได้รับประโยชน์สำคัญ ได้แก่

• 97% ช่วยพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้า
• 93% สนับสนุนการสร้างนวัตกรรม AI
• 93% เพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยไซเบอร์และการจัดการความเสี่ยง
• 89% ช่วยลดระยะเวลาในการนำผลิตภัณฑ์หรือบริการออกสู่ตลาด

ตัวอย่างการใช้งาน ได้แก่ การแนะนำโปรโมชันตามพฤติกรรมล่าสุดของลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกงระหว่างทำรายการ และการปรับการทำงานของ AI Agent ตามเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริง

ลงทุนกับ Data Streaming คุ้มแค่ไหน?

รายงานระบุว่า 88% ขององค์กรที่นำ Data Streaming Platform มาใช้ ได้ผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างน้อย 2 เท่า ขณะที่ครึ่งหนึ่งขององค์กรที่สำรวจระบุว่าได้รับผลตอบแทนตั้งแต่ 5 เท่าขึ้นไป

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขผลตอบแทนจริงย่อมแตกต่างกันตามขนาดองค์กร ระบบเดิม คุณภาพข้อมูล และรูปแบบการนำเทคโนโลยีไปใช้ จึงไม่ควรมองว่าเพียงติดตั้งแพลตฟอร์มแล้วจะสร้างผลลัพธ์ได้ทันที แต่ต้องปรับกระบวนการจัดการข้อมูลและการทำงานขององค์กรควบคู่กัน

องค์กรควรเริ่มจากตรงไหน?

Shaun Clowes มองว่าองค์กรไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการซื้อโมเดล AI ที่ใหญ่หรือแพงที่สุด แต่ควรตรวจสอบรากฐานข้อมูลก่อนว่า สามารถส่งข้อมูลที่ถูกต้อง ทันเวลา และตรวจสอบที่มาได้หรือไม่

• แยกให้ออกว่างานใดต้องใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์จริง
• ลดการเก็บข้อมูลแยกกันในหลายระบบที่เชื่อมต่อถึงกันไม่ได้
• กำหนดมาตรฐานด้านคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล
• เริ่มทดลองจากกรณีใช้งานที่วัดผลได้ เช่น ตรวจจับความเสี่ยงหรือบริการลูกค้า
• ออกแบบระบบความปลอดภัยและสิทธิ์การเข้าถึงตั้งแต่ต้น

สุดท้ายก่อนจาก

ภาพรวมจากรายงานของ Confluent สะท้อนว่า ประเทศไทยไม่ได้ขาดความสนใจหรือความพร้อมในการทดลองใช้ AI แต่ยังติดปัญหาเรื่องระบบข้อมูลที่ล่าช้า กระจัดกระจาย และไม่สม่ำเสมอ

สำหรับ Agentic AI ที่ต้องตัดสินใจและตอบสนองได้ด้วยตัวเอง ความสดและความน่าเชื่อถือของข้อมูลจึงสำคัญไม่แพ้ความสามารถของโมเดล หากองค์กรต้องการนำ AI ไปใช้ให้เกิดผลลัพธ์จริง การลงทุนกับรากฐานข้อมูลและระบบ Data Streaming อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญกว่าการรีบเลือก AI รุ่นใหม่ที่สุดเพียงอย่างเดียว