admin 
AIS Academy เสนอ 3 การเปลี่ยนผ่านสำคัญ จำเป็นต่อการสร้างความพร้อมในยุค AI เริ่มตั้งแต่การใช้ AI รายบุคคล สู่ระดับองค์กร การเรียนรู้สร้างทักษะ และ จากต่างคนต่างทำ สู่ AI Ecosystem ของประเทศ พร้อมเปิดพื้นที่ให้คนรุ่นใหม่ทดลองพัฒนา AI แก้โจทย์การศึกษาไทย ผ่าน AIS ACADEMY For THAIs 2026 ภายใต้แนวคิด “MASTERING AI BEYOND BORDERS”
จาก AI Access สู่ AI Capability เมื่อ “คน” กลายเป็นตัวแปรการแข่งขัน
การลงทุน AI อาจไม่เพียงพอที่จะสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ หากองค์กรยังขาด “คน” ที่สามารถใช้เทคโนโลยีสร้างผลลัพธ์จริง ท่ามกลางการขยายตัวอย่างรวดเร็วของ AI ประเทศไทยจึงกำลังเผชิญโจทย์ใหม่ในการเปลี่ยนจาก AI Access สู่ AI Capability ผ่านการยกระดับทักษะแรงงาน กระบวนการทำงาน และระบบนิเวศ AI
การมาถึงของ Generative AI และพัฒนาการของ AI ในขั้นต่อไป กำลังทำให้โจทย์ของภาคธุรกิจเปลี่ยนจาก “จะใช้ AI หรือไม่” ไปสู่ “จะใช้ AI อย่างไรให้สร้างผลลัพธ์”
ประเด็นนี้เป็นหนึ่งในแกนหลักของงาน AIS ACADEMY For THAIs 2026 ภายใต้แนวคิด “MASTERING AI BEYOND BORDERS” ซึ่งเชื่อมภาครัฐ ภาคธุรกิจ ภาคการศึกษา และพันธมิตรเทคโนโลยี เพื่อเตรียมความพร้อมตั้งแต่ระดับบุคคล องค์กร ไปจนถึงระบบนิเวศของประเทศ
กานติมา เลอเลิศยุติธรรม รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ด้านธุรกิจองค์กร AIS ระบุว่า ประเทศไทยกำลังขยับจาก AI Access ไปสู่ AI Capability ดังนั้น สิ่งที่ต้องเร่งสร้างจึงไม่ใช่เฉพาะโครงสร้างพื้นฐานหรือเครื่องมือ แต่รวมถึงคนที่สามารถเรียนรู้ ปรับตัว ตั้งคำถาม ตัดสินใจจากข้อมูล ทำงานร่วมกับ AI และใช้เทคโนโลยีอย่างรับผิดชอบ
ประเด็นดังกล่าวมีนัยสำคัญต่อภาคธุรกิจ เพราะความพร้อมด้าน AI ไม่ได้หมายถึงการซื้อเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว ในกรอบ AI Readiness Assessment ความพร้อมด้านบุคลากรและข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของการนำ AI มาใช้ โดยองค์กรจำเป็นต้องพัฒนาคนให้มีความรู้และทักษะ ขณะเดียวกันต้องมีข้อมูลที่ครบถ้วนและมีคุณภาพ เพื่อให้ AI สามารถนำไปใช้วิเคราะห์และสนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ภาพดังกล่าวสะท้อนว่า “AI Transformation” จึงเป็นทั้งโจทย์เทคโนโลยีและโจทย์การบริหารองค์กร
3 การเปลี่ยนผ่าน เมื่อ AI ต้องออกจากระดับบุคคลสู่ทั้งองค์กร
AIS Academy เสนอ 3 การเปลี่ยนผ่านที่มองว่าจำเป็นต่อการสร้างความพร้อมในยุค AI
ประการแรก คือ จากการใช้ AI เป็นรายบุคคล สู่การปรับวิธีทำงานทั้งองค์กร โดยองค์กรควรเริ่มจากโจทย์และผลลัพธ์ที่ต้องการ ก่อนเตรียมข้อมูล บุคลากร และกระบวนการทำงานให้รองรับ AI
ประการที่สอง คือ จากการเรียนรู้เครื่องมือ สู่การสร้างทักษะที่พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง เพราะเครื่องมือ AI สามารถเปลี่ยนได้ตลอดเวลา ทักษะที่คนทำงานต้องมีจึงไม่ได้จำกัดอยู่ที่การเขียน Prompt หรือใช้งานแพลตฟอร์ม แต่รวมถึงการคิดวิเคราะห์ การตั้งคำถาม การตัดสินใจจากข้อมูล ความคิดสร้างสรรค์ และความรับผิดชอบในการใช้เทคโนโลยี
ประการที่สาม คือ จากต่างคนต่างทำ สู่ AI Ecosystem ของประเทศ ผ่านความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ธุรกิจ การศึกษา ผู้พัฒนาเทคโนโลยี และประชาชน เพื่อกระจายทั้งองค์ความรู้และโอกาสในการใช้ AI
โจทย์เรื่องทักษะยิ่งมีความสำคัญ เมื่อเทียบกับพฤติกรรมของแรงงานไทยในปัจจุบัน
ข้อมูล Work Trend Index 2026 ของ Microsoft ซึ่งสำรวจผู้ใช้ AI 20,000 คนใน 10 ประเทศร่วมกับข้อมูลการใช้งาน Microsoft 365 พบว่า 32% ของคนทำงานไทยในกลุ่มที่สำรวจจัดอยู่ในกลุ่ม “Frontier Professionals” หรือผู้ใช้ AI ขั้นสูง เทียบกับค่าเฉลี่ยทั่วโลก 16%
อย่างไรก็ตาม มีคนทำงานไทยเพียง 53% ที่มองว่าการควบคุมคุณภาพผลลัพธ์จาก AI เป็นทักษะที่มีความสำคัญเพิ่มขึ้น และเพียง 45% ที่เห็นความสำคัญของ Critical Thinking ในการทำงานร่วมกับ AI
ตัวเลขนี้ชี้ให้เห็นช่องว่างสำคัญระหว่าง AI Adoption กับ AI Capability กล่าวคือ การใช้ AI มากขึ้นไม่ได้หมายความโดยอัตโนมัติว่าองค์กรจะสามารถเปลี่ยน AI เป็นผลิตภาพ นวัตกรรม หรือความได้เปรียบทางการแข่งขันได้
603 ทีม 2,504 คน ทดลองใช้ AI แก้โจทย์การศึกษาไทย
อีกด้านหนึ่งของการสร้าง AI Capability คือการเปิดพื้นที่ให้คนรุ่นใหม่เปลี่ยนความรู้เป็นการลงมือแก้ปัญหาจริง
JUMP Thailand Hackathon 2026 ภายใต้โจทย์ “AI for the Future of Thai Education: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อการศึกษาไทยในอนาคต” มีผู้สมัคร 603 ทีม รวม 2,504 คน จาก 67 สถาบันการศึกษาทั่วประเทศ ก่อนคัดเลือกเหลือ 10 ทีมเข้าสู่ Final Innovation Pitching
โจทย์คือการนำ AI มาออกแบบนวัตกรรมเพื่อยกระดับการเรียนรู้ เพิ่มโอกาสเข้าถึงการศึกษา และแก้ปัญหาที่ครูและผู้เรียนเผชิญจริง
กานติมา มองว่า คนรุ่นใหม่เติบโตมาพร้อมกับ AI และเทคโนโลยี หากมีพื้นที่ให้เชื่อมความสามารถเข้ากับโจทย์ของสังคม คนกลุ่มนี้สามารถกลายเป็นกำลังสำคัญของประเทศ
Prototype ที่เกิดขึ้นจะถูกเชื่อมต่อกับหน่วยงานภาครัฐ เพื่อหาโอกาสนำไปใช้ประโยชน์และต่อยอด โดยแนวทางของโครงการแต่ละปีจะเปลี่ยนตามโจทย์สังคม เช่น ปีก่อนให้ความสำคัญกับผู้สูงอายุในบริบทที่ไทยเข้าสู่สังคมสูงวัย ขณะที่ปีนี้ให้น้ำหนักกับการศึกษา
งานปีนี้ยังรวบรวม Speaker มากกว่า 30 คน และมี Workshop และ Masterclass มากกว่า 20 Sessions รวมถึง AI Interactive Experience เพื่อให้ผู้เข้าร่วมสามารถทดลองเทคโนโลยีและเห็น Use Case จริง แทนการเรียนรู้ผ่านการบรรยายเพียงอย่างเดียว
AI Skills กับความยั่งยืน เมื่อ Digital Transition ต้องไม่ทิ้งคนไว้ข้างหลัง
ในมิติความยั่งยืน การพัฒนา AI Skills ไม่ได้เป็นเพียงเรื่อง Digital Transformation แต่เกี่ยวข้องกับ Human Capital Development และ Digital Inclusion โดยตรง
ความเสี่ยงของการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจ AI คือ คน องค์กร หรือพื้นที่ที่เข้าถึงความรู้และทักษะไม่เท่ากัน อาจได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีแตกต่างกัน จึงเกิดคำถามสำคัญว่า การเพิ่มผลิตภาพด้วย AI จะสามารถเกิดขึ้นพร้อมกับการกระจายโอกาสได้หรือไม่
แนวทางที่ผ่านมา ไม่ได้จำกัดกิจกรรมอยู่เฉพาะกรุงเทพฯ แต่เคยขยายไปยังพื้นที่ต่างจังหวัด เช่น เชียงใหม่ ขอนแก่น และนครราชสีมา ภายใต้แนวคิดว่าการพัฒนาประเทศต้องสร้างโอกาสในการเข้าถึงองค์ความรู้ให้กับคนในภูมิภาคด้วย
ในมุมของ Sustainable Business ประเด็นนี้สะท้อนอีกด้านหนึ่งว่า Human Capital กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของ AI Transformation ไม่ต่างจาก Data และ Technology เพราะต่อให้บริษัทลงทุนเครื่องมือได้รวดเร็ว แต่หากบุคลากรไม่สามารถตั้งคำถาม ตรวจสอบคุณภาพผลลัพธ์ หรือตัดสินใจอย่างรับผิดชอบ การลงทุนดังกล่าวก็อาจไม่สามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้เต็มศักยภาพ
KPI ของ AI ต้องขยับจาก “เข้าถึง” ไปสู่ “ผลลัพธ์”
โจทย์ต่อไปของการพัฒนาทักษะ AI จึงไม่ใช่เพียงจำนวนผู้เข้าร่วมอบรม จำนวนหลักสูตร หรือจำนวนคนที่สามารถใช้เครื่องมือได้ แต่ควรขยับไปสู่การวัด Outcome ว่าความรู้เหล่านั้นสร้างการเปลี่ยนแปลงจริงเพียงใด
สำหรับองค์กร ตัวชี้วัดอาจขยับไปสู่ Productivity, Process Improvement, Quality, Innovation หรือความสามารถในการสร้างรายได้และลดต้นทุน ขณะที่ในระดับประเทศ ต้องมองทั้งความสามารถของแรงงาน การเข้าถึงโอกาสทางดิจิทัล และการกระจายทักษะออกจากเมืองใหญ่
กานติมา ระบุว่า KPI สำคัญของโครงการคือการเปิดโอกาสให้ประชาชนเข้าถึงองค์ความรู้ และยืนยันว่าไม่มีแผนพัฒนา Academy ไปเป็นสถาบันการศึกษาเชิงพาณิชย์ แต่ต้องการทำหน้าที่เชื่อมคนไทยเข้ากับแหล่งความรู้ รวมถึงสถาบันการศึกษาต่างประเทศ
อย่างไรก็ตาม หากต้องการประเมินผลกระทบในระยะยาว ประเด็นที่ควรติดตามต่อคือ จากการดำเนินงานราว 8 ปี มีประชาชนเข้าถึงองค์ความรู้สะสมเท่าใด มีผู้เรียนจำนวนเท่าใดที่นำทักษะไปสร้างผลลัพธ์จริง และ Prototype จากเวทีต่าง ๆ ถูกนำไปใช้งานจริงมากน้อยเพียงใด
เพราะการแข่งขันในยุค AI อาจไม่ได้ตัดสินกันที่ว่าใคร “มี AI” ก่อน แต่ขึ้นอยู่กับว่าใครสามารถเปลี่ยนเทคโนโลยีให้กลายเป็น ความสามารถของคน องค์กร และระบบเศรษฐกิจ ได้เร็วกว่ากัน
