กลยุทธ์จากผู้บริหาร True ในวันที่ AI เร็วแรงดุจซูเปอร์คาร์จึงต้องมีวิธีใช้งานที่ยั่งยืน

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เร่งสปีดการพัฒนาได้เร็วขึ้น พร้อมศักยภาพที่ทรงพลังเหนือกว่าเทคโนโลยีอื่นๆ ที่โลกเคยมีมา 

หนึ่งในความท้าทายที่ภาคธุรกิจต้องเผชิญ นั่นคือ ‘ทำอย่างไรจึงจะประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ได้อย่างปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และสร้างความไว้วางใจให้เกิดขึ้นได้?’

สำหรับ ซิกเว่ เบรกเก้ ประธานคณะผู้บริหารกลุ่ม บมจ. ทรู คอร์ปอเรชั่น นี่คือจุดเปลี่ยนสำคัญ (shift) ที่ธุรกิจจะต้องปรับตัวให้ทัน จากเดิมที่คอยตั้งรับความเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี สู่การสร้างระบบกำกับดูแล (governance) การพัฒนาขีดความสามารถ และรักษาไว้ซึ่งบทบาทของมนุษย์ในการตัดสินใจ (human oversight)

เพราะขณะที่ประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่สังคมดิจิทัลเต็มรูปแบบ ในอนาคต ‘ความไว้วางใจ’ (trust) จะกลายเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูงไม่แพ้ตัวเทคโนโลยีเอง

เมื่อการเติบโตของ AI รวดเร็วดุจรถซูเปอร์คาร์ คนทำงานจะมีวิธีบังคับให้รถยนต์คันนี้ขับไปบนท้องถนนได้อย่างปลอดภัยและเสถียรด้วยวิธีไหนนั้น เราชวนมาหาคำตอบพร้อมกัน

เร็วและดี?

บนเวที GCNT Expo 2026 ซิกเว่เปิดประเด็นในหัวข้อ From Algorithmic Shock to Ethical Shift: Why Trust is the Currency of Thailand’s Digital Future ด้วยการเปรียบเทียบเทคโนโลยี AI กับรถซูเปอร์คาร์บนถนนที่กำลังพุ่งทะยานด้วยความเร็วสูงสุด โดยไร้สัญญาณไฟจราจร ขีดจำกัดความเร็ว หรือกฎเกณฑ์ใดๆ มาควบคุม

ความรวดเร็วและศักยภาพของ AI ส่งผลให้มีจำนวนผู้ใช้งาน AI มากกว่า 4 พันล้านคนต่อเดือน หรือเกือบครึ่งหนึ่งของประชากรโลก ขณะที่ Generative AI มีอัตราการใช้งาน 53% ภายใน 3 ปี ซึ่งเป็นอัตราการเปิดรับเทคโนโลยีที่เร็วกว่ายุคอินเทอร์เน็ตถึง 1.8 เท่า และเร็วกว่าคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (PC) ถึง 2.7 เท่า เมื่อเปรียบเทียบในช่วงเวลาเดียวกันหลังการเปิดตัวสู่ตลาดวงกว้าง

แม้ว่าในช่วงแรกของการนำ AI มาใช้ ธุรกิจล้วนพุ่งเป้าไปที่ ‘ความเร็วในการประยุกต์ใช้ AI’ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่วันนี้ จะเห็นพวกเขาเริ่มตั้งคำถามเชิงธรรมาภิบาลมากขึ้น เช่น “ใครต้องรับผิดชอบต่อผลกระทบจากความเสี่ยงที่เกิดขึ้นโดย AI’

ซิกเว่มองว่า การปรับโฟกัสจาก ‘ความเร็ว’ (speed) สู่ ‘การกำกับดูแลอย่างมีความรับผิดชอบ’ (stewardship) สะท้อนถึงการเปลี่ยนผ่านกระบวนทัศน์ (paradigm shift) จากเดิมที่เน้น ‘ผลการเติบโตระยะสั้น’ มาเป็น ‘การสร้างคุณค่าที่ยั่งยืน’ ซึ่งเป็นคุณค่าที่จะเติบโตบนรากฐานของ ‘ความไว้วางใจ’ (trustworthiness) ของผู้คนในสังคม

ดังนั้น หากเราไม่มีแนวนโยบายการใช้ AI ที่เหมาะสม ผลกระทบและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นก็ยากที่จะหลีกเลี่ยง ไม่ว่าจะเป็นอคติของระบบ ข้อมูลที่บิดเบือน การละเมิดความเป็นส่วนตัว และความมั่นคงปลอดภัย รวมถึงอาจทำลายความเชื่อมั่นต่อระบบนิเวศดิจิทัล (digital ecosystem) ในระยะยาว

ปรากฏการณ์ ‘ไม่ไว้วางใจ AI’

จากผลสำรวจปี 2025 โดยมหาวิทยาลัยเมลเบิร์นร่วมกับ KPMG ในกลุ่มตัวอย่าง 48,000 คน จาก 47 ประเทศ พบว่า 66% ของผู้ตอบแบบสำรวจใช้งาน AI ในชีวิตประจำวัน แต่มีเพียง 46% ของผู้ใช้งานเหล่านั้นที่ระบุว่า เชื่อมั่นในผลลัพธ์ของ AI สะท้อนให้เห็นถึง ‘ช่องว่างแห่งความไว้วางใจ’ (trust gap) ระหว่างการใช้งาน AI กับระดับความเชื่อมั่นที่มีต่อเทคโนโลยี

ซิกเว่เสนอว่า ธุรกิจไม่สามารถมองข้ามช่องว่างดังกล่าวได้อีกต่อไป เพราะเรากำลังปล่อยให้ AI เข้ามามีบทบาทอย่างใกล้ชิดกับข้อมูลสำคัญทางธุรกิจ การให้บริการลูกค้า ตลอดจนการตัดสินใจที่ส่งผลโดยตรงต่อผู้คน ขณะที่ตัวเทคโนโลยีเองกลับไม่ได้สมบูรณ์แบบอย่างที่คาดหวัง

“AI อาจสามารถแก้โจทย์ที่ซับซ้อนได้ในพริบตา แต่กลับล้มเหลวในเรื่องพื้นฐานที่ดูเหมือนง่าย ขณะที่อีกด้านหนึ่ง AI ยังมีแนวโน้มที่จะตอบในสิ่งที่ผู้ใช้อยากได้ยิน มากกว่าตั้งคำถามเพื่อท้าทายสมมติฐานเดิมของผู้ใช้งาน และนี่คือสิ่งที่อันตราย เมื่อเราพึ่งพา AI มากเกินไป เราอาจสูญเสียทักษะในการคิดวิเคราะห์เชิงวิพากษ์ (critical thinking) ไปได้”

ดังนั้นผู้บริหารองค์กรจึงต้องเข้าใจถึงข้อจำกัดของ AI เพื่อกำหนดขอบเขตการใช้งาน โดยให้มนุษย์อยู่ในกระบวนการตัดสินใจและมีปฏิสัมพันธ์ร่วมกับเครื่องจักรเสมอ (human-in-the-loop)

“นี่คือเหตุผลที่ผมเชื่อว่า วิจารณญาณ (human judgement) คือหนึ่งในทรัพยากรที่สำคัญที่สุดของทศวรรษนี้ เพราะมันเป็นสิ่งที่กำหนดขอบเขตการใช้เทคโนโลยี โดยต้องมาพร้อมความรับผิดชอบที่ชัดเจนว่า ใครคือผู้ที่พร้อมจะเหยียบเบรกเพื่อหยุด หรือหมุนพวงมาลัยเพื่อเปลี่ยนทิศทาง”

สูตรเร่งโต (scale) อย่างยั่งยืน

อีกหนึ่งผลสำรวจที่น่าสนใจระบุว่า 77% ของคนไทยมีมุมมองเชิงบวกต่อ AI และเห็นว่า AI มีประโยชน์มากกว่าโทษ ซึ่งสะท้อนถึงการเปิดรับเทคโนโลยีใหม่ของคนไทย และช่วยให้ธุรกิจมองเห็นความเป็นไปได้อีกมากมาย

อย่างไรก็ตาม ทัศนคติเชิงบวกที่ปราศจากวินัยในการกำกับดูแลก็อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ยากจะรับมือได้เช่นกัน

ยุทธศาสตร์การนำ AI มาใช้อย่างรับผิดชอบของ True จึงเริ่มจาก ‘การประเมินความเสี่ยงรอบด้าน’ โดยเฉพาะประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (data privacy) และความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ (cybersecurity) ซึ่งซิกเว่ย้ำว่า หลักคิดนี้เป็นวินัยที่ควรเกิดขึ้นในทุกองค์กร ไม่เว้นแม้แต่ภาครัฐหรือสตาร์ทอัพขนาดเล็ก

“ปัจจุบันทุกองค์กรกำลังทดลองนำ AI ไปใช้ในหลากหลายกรณี แต่คุณค่าที่แท้จริงของ AI ไม่ได้อยู่ตรงนั้น เราจะต้องนำ AI มาใช้อย่างเป็นระบบ และตอบโจทย์ทั้งองค์กรได้แบบองค์รวม ดังนั้นสิ่งแรกที่ต้องทำคือ การจัดตั้ง AI Centre of Excellence ภายในองค์กรหรือหน่วยงานภาครัฐ โดยมีผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เป็นผู้นำ อย่าง True เองก็มี Chief AI & Data Officer อยู่ในทีม และถือเป็นบริษัทแรกในประเทศไทยที่มีตำแหน่งนี้”

รู้ว่าเสี่ยง…​ จึงต้องมี Responsible AI

ด้วยเหตุนี้ การกำกับดูแล AI อย่างมีความรับผิดชอบ (Responsible AI) ของ True จะถูก ‘ฝังไว้ในกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์’ (built-in by design) ตั้งแต่แรก

ดังนั้นก่อนเปิดใช้งานโซลูชั่น AI ทาง True จะประเมินทั้งระดับการกำกับดูแลโดยมนุษย์ (human oversight) ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และความเสี่ยงจากพันธมิตรภายนอก ผ่านการพิจารณาของ AI Council ที่รวบรวมผู้บริหารระดับสูงของ True และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน มาร่วมกันตอบคำถามสำคัญว่า ‘ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นนั้น คุ้มค่ากับประโยชน์ที่จะได้รับหรือไม่’

ซิกเว่ยกตัวอย่าง บริการ AI Pet Camera ของ True ที่ช่วยดูแลสัตว์เลี้ยงผ่านกล้องอัจฉริยะ ซึ่งก่อนเปิดให้บริการจริง ทีมงานต้องพิจารณาประเด็นเชิงจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้น เช่น หากกล้องจับภาพใบหน้าของคนในบ้าน ระบบควรเบลอใบหน้าโดยอัตโนมัติหรือไม่ ข้อมูลวิดีโอควรถูกจัดเก็บไว้นานเท่าใด และควรกำหนดระบบลบข้อมูลอัตโนมัติยังไง

“การนำ AI มาใช้อย่างรับผิดชอบไม่สามารถแยกออกจากการสร้างนวัตกรรมได้ เราต้องคิดถึงเรื่องนี้ตั้งแต่แรก ผมมองว่ากระบวนการนี้มีอยู่ 3 ขั้นตอน เริ่มจาก Learn คือทำความเข้าใจความสามารถขององค์กร ข้อมูล และความเสี่ยงต่างๆ จากนั้น, Test คือ การทดลองในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ เพื่อให้เราสามารถเรียนรู้และปรับแก้ได้อย่างปลอดภัย และสุดท้ายคือ Scale ขยายผลเมื่อระบบพร้อมที่จะนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบในวงกว้าง”

ปรับ-เปลี่ยน เพื่ออนาคตที่เป็นไปได้

เส้นทางจาก algorithmic shock สู่ ethical shift จึงหมายถึงการเปลี่ยนผ่านในหลายมิติ ตั้งแต่การทดลองใช้ สู่ ‘การบริหารจัดการอย่างเป็นระบบ’ จากการตั้งคำถามว่า AI ทำอะไรได้บ้าง สู่การพิจารณาว่า ‘AI ควรทำอะไร’ และจากการวัดคุณค่าจากความสามารถทางเทคโนโลยี สู่ ‘การสร้างความไว้วางใจในระยะยาว’

ซิกเว่สรุปทิ้งท้ายว่า ภาคธุรกิจไม่จำเป็นต้องชะลอการเปิดรับ AI แต่ต้องรอบคอบและไตร่ตรองมากขึ้น เพราะศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI มาพร้อมกับความรับผิดชอบ ทั้งในมิติของความเป็นส่วนตัว ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ การกำกับดูแลโดยมนุษย์ และผลกระทบต่อระบบนิเวศดิจิทัลโดยรวม

เปรียบเสมือน ‘ซูเปอร์คาร์’ รถยนต์สมรรถนะสูงที่ไม่ได้มีอันตรายในตัวเอง แต่ความเสี่ยงที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อรถคันนั้นวิ่งไปโดยไร้กฎเกณฑ์ ไร้ระบบเบรก และขาดผู้ขับขี่ที่รู้วิธีควบคุม