ลองนึกภาพวันทำงานธรรมดาในบริษัทสมมติแห่งหนึ่ง สัญญาลูกค้าทั้งฉบับถูกวางลงในแชตบอตสาธารณะเพื่อให้ช่วยสรุป ตัวเลขยอดขายของไตรมาสถูกส่งให้ AI ช่วยทำสไลด์ ส่วนโค้ดของระบบภายในก็ถูกคัดลอกไปให้ AI ช่วยแก้บั๊ก โดยไม่มีใครในฝ่ายไอทีรู้ ฉากนี้เป็นเพียงตัวอย่างสมมติ แต่ก็ไม่ใช่เรื่องไกลตัว
รายงาน The SAP Value of AI Report 2026 ที่ SAP ทำร่วมกับ Oxford Economics พบว่า 74% ของธุรกิจไทยที่ร่วมสำรวจระบุว่าพนักงานใช้เครื่องมือ AI จากผู้ให้บริการภายนอกอย่างน้อยเป็นครั้งคราว โดยไม่ได้รับการอนุมัติหรืออยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ (SAP News Center, 15 ก.ย. 2569) การใช้ AI นอกการรับรองขององค์กรแบบนี้มักเรียกกันว่า Shadow AI และเป็นโจทย์ที่ผู้บริหารควรให้ความสำคัญ
ผลสำรวจ SAP บอกอะไรเกี่ยวกับธุรกิจไทย
ตามข่าวประชาสัมพันธ์ของ SAP รายงานนี้สำรวจผู้นำธุรกิจ 2,600 คนใน 13 ประเทศ ในจำนวนนี้มีผู้นำธุรกิจจากไทย 200 คน (SAP News Center) ตัวเลขที่เกี่ยวกับการใช้ AI อย่างรับผิดชอบมีดังนี้
- 74% ของธุรกิจไทยที่ร่วมสำรวจระบุว่าพนักงานใช้เครื่องมือ AI ภายนอกโดยไม่ผ่านการอนุมัติ อย่างน้อยเป็นครั้งคราว
- ผลสำรวจระบุผลกระทบที่พบ ได้แก่ 63% ระบุถึงผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอหรือไม่ถูกต้อง และ 62% รายงานถึงการรั่วไหลของข้อมูลหรือการเปิดเผยทรัพย์สินทางปัญญา (SAP News Center)
ตัวเลขทั้งหมดในบทความนี้อ้างจากข่าวประชาสัมพันธ์ของ SAP (เผยแพร่บน SAP News Center และ RYT9) ซึ่งไม่ได้ระบุฐานการคำนวณของตัวเลขผลกระทบไว้ และเราไม่พบรายงานฉบับประเทศไทยแบบเต็มที่เปิดให้ตรวจสอบได้
Shadow AI คืออะไร ทำไมเกิดขึ้นง่าย
Shadow AI คือการที่พนักงานใช้เครื่องมือ AI ภายนอก เช่น แชตบอต ตัวช่วยเขียน หรือตัวช่วยสรุปเอกสาร ในการทำงาน โดยที่องค์กรไม่ได้อนุมัติหรือไม่ได้ดูแล หลายครั้งอาจไม่ได้มาจากเจตนาร้าย แต่มาจากความอยากทำงานให้เสร็จเร็วขึ้น
ปัญหาคือเครื่องมือเหล่านี้หาง่ายและเปิดใช้ได้ทันที ถ้าองค์กรยังไม่มีช่องทาง AI ที่ “อนุญาต” ให้ใช้ หรือยังไม่มีกติกาที่ชัดว่าข้อมูลแบบไหนส่งออกไปได้ พนักงานก็มีแนวโน้มจะเลือกใช้สิ่งที่สะดวกที่สุด
Shadow AI เสี่ยงอะไรบ้าง
1. ข้อมูลและทรัพย์สินทางปัญญารั่วไหล
เมื่อพนักงานวางเอกสารภายใน ข้อมูลลูกค้า หรือซอร์สโค้ดลงในเครื่องมือภายนอก องค์กรจะควบคุมได้ยากว่าข้อมูลถูกเก็บไว้ที่ไหน นานแค่ไหน และใครเข้าถึงได้บ้าง ในผลกระทบที่ผลสำรวจระบุ มี 62% ที่รายงานถึงการรั่วไหลของข้อมูลหรือการเปิดเผยทรัพย์สินทางปัญญา (SAP News Center)
2. คำตอบผิดหรือไม่สม่ำเสมอ แต่ถูกนำไปใช้จริง
AI ตอบได้คล่อง แต่ไม่ได้ถูกเสมอไป ถ้าแต่ละคนใช้เครื่องมือต่างกันและไม่มีขั้นตอนตรวจทาน คำตอบที่ผิดอาจหลุดไปอยู่ในรายงาน อีเมลถึงลูกค้า หรือการตัดสินใจทางธุรกิจ ผลสำรวจระบุผลกระทบข้อนี้ไว้ที่ 63% ซึ่งระบุถึงผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอหรือไม่ถูกต้อง (SAP News Center)
3. ตรวจสอบย้อนหลังไม่ได้
ถ้าการใช้ AI เกิดขึ้นนอกระบบขององค์กร ก็จะไม่มีบันทึกว่าใครใช้ ใช้กับข้อมูลอะไร และเอาผลลัพธ์ไปทำอะไร เมื่อเกิดปัญหาก็ไล่หาต้นเหตุยาก ข่าวประชาสัมพันธ์เดียวกันยังระบุว่า มีธุรกิจเพียงประมาณ 1 ใน 10 ที่บอกว่าทักษะ (13%) หรือกระบวนการและกรอบการทำงาน (14%) ขององค์กรพร้อมเต็มที่สำหรับการกำกับดูแล AI (SAP News Center)
4. AI กระจัดกระจาย ข้อมูลไม่เชื่อมกัน
เมื่อแต่ละทีมใช้เครื่องมือของตัวเอง องค์กรก็จะได้ AI ที่แยกกันเป็นจุด ๆ ซึ่งต่อยอดได้ยาก ผลสำรวจพบว่าเกือบครึ่งขององค์กร (47%) ยังพึ่งพาการใช้ AI แบบแยกส่วน มากกว่าการใช้ทั่วทั้งองค์กร และ 70% ของธุรกิจไทยมองว่าปัญหาด้านคุณภาพหรือความพร้อมใช้งานของข้อมูลเป็นความท้าทายต่อการสร้างผลตอบแทนจาก AI ที่เพิ่มขึ้น (SAP News Center)
ทำไมการ “ห้ามใช้” อย่างเดียวไม่พอ
ปฏิกิริยาแรกของหลายองค์กรคือออกประกาศห้ามใช้ AI ภายนอก แต่ถ้าพนักงานยังมีงานที่ AI ช่วยได้จริง และองค์กรไม่มีทางเลือกอื่นให้ การห้ามอาจทำให้การใช้งานหลบไปอยู่ในมุมที่มองไม่เห็นมากกว่าเดิม
แนวทางที่เราแนะนำคือ เปิดช่องทางที่ถูกต้องให้ใช้ มีเครื่องมือ AI ที่องค์กรรับรอง กติกาชัดเจนว่าข้อมูลประเภทไหนใช้ได้ และมีระบบที่ช่วยให้ฝ่ายไอทีและผู้บริหารมองเห็นการใช้งาน ในข่าวเดียวกัน กุลวิภา ปิยวัฒนเมธา กรรมการผู้จัดการ SAP ประจำภูมิภาคอินโดจีน ก็ระบุว่า การกำกับดูแล AI มีบทบาทสำคัญในระดับพื้นฐานต่อการปลดล็อกมูลค่าจาก AI (SAP News Center)
ทางออก: สร้างช่องทาง AI ภายในองค์กร
ผู้ช่วย AI ภายในที่เชื่อมกับข้อมูลบริษัท
แทนที่พนักงานจะคัดลอกเอกสารไปวางในเครื่องมือภายนอก องค์กรสามารถมีผู้ช่วย AI ภายในที่ทำงานกับเอกสารและระบบของบริษัทเอง เช่น ถามตอบจากคู่มือและนโยบายภายใน สรุปรายงานจากระบบที่ใช้อยู่ หรือช่วยร่างเอกสารตามรูปแบบขององค์กร ข้อดีคือคำตอบอิงข้อมูลที่องค์กรเลือกเอง และควบคุมได้ว่า AI เข้าถึงข้อมูลส่วนไหนได้บ้าง
Local LLM เมื่อข้อมูลต้องอยู่ในบ้าน
สำหรับองค์กรที่มีข้อมูลอ่อนไหวสูง อีกทางเลือกคือ Local LLM หรือการติดตั้งโมเดลภาษาไว้ในเซิร์ฟเวอร์หรือคลาวด์ส่วนตัวที่องค์กรควบคุมเอง เพื่อให้ข้อมูลไม่ต้องออกไปนอกระบบของบริษัท
แต่ Local LLM ไม่ใช่คำตอบเดียวที่ใช้ได้กับทุกองค์กร ต้องชั่งหลายเรื่องประกอบกัน เช่น ความอ่อนไหวของข้อมูล งานที่ต้องการให้ AI ทำ คุณภาพคำตอบที่ยอมรับได้ ภาษาที่ใช้ ทรัพยากรเครื่อง และทีมที่จะดูแลระบบระยะยาว บางองค์กรอาจเหมาะกับแบบผสม คือใช้บริการ AI ภายนอกที่องค์กรรับรองกับข้อมูลทั่วไป และใช้ระบบภายในกับข้อมูลสำคัญ แนวทางที่เหมาะจึงควร ออกแบบร่วมกันหลังเก็บความต้องการให้ชัดก่อน ไม่ควรเริ่มจากการเลือกโมเดล
สิทธิ์การเข้าถึงและบันทึกการใช้งาน
ไม่ว่าจะเลือกแนวทางไหน ช่องทาง AI ขององค์กรควรมีสองอย่างนี้เป็นพื้นฐาน
- สิทธิ์การเข้าถึง (Permissions) พนักงานแต่ละตำแหน่งเห็นได้เฉพาะข้อมูลที่ตัวเองมีสิทธิ์ AI ไม่ควรกลายเป็นทางลัดให้เข้าถึงเอกสารที่ปกติเปิดดูไม่ได้
- บันทึกการใช้งาน (Usage logs) เก็บว่าใครใช้ เมื่อไร และใช้กับข้อมูลชุดไหน เพื่อตรวจสอบย้อนหลังและปรับปรุงกติกาได้
เช็กลิสต์: องค์กรจะเริ่มรับมือ Shadow AI อย่างไร
- สำรวจการใช้งานจริง ถามพนักงานตรง ๆ แบบไม่กล่าวโทษว่าใช้ AI ทำงานอะไรอยู่บ้าง
- แบ่งระดับข้อมูล แยกให้ชัดว่าข้อมูลแบบไหนเป็นข้อมูลทั่วไป ภายใน ความลับ หรือข้อมูลส่วนบุคคล
- เขียนนโยบายการใช้ AI ฉบับสั้นที่อ่านเข้าใจ ระบุว่าเครื่องมือไหนใช้ได้ กับข้อมูลระดับไหน
- เลือกงานนำร่อง 1–2 งาน ที่ได้ประโยชน์ชัดและความเสี่ยงต่ำ เช่น ถามตอบจากคู่มือภายใน
- ออกแบบช่องทาง AI ขององค์กร จะเป็นบริการภายนอกที่รับรอง ระบบภายใน หรือ Local LLM ให้ตัดสินจากความต้องการและระดับข้อมูล
- วางสิทธิ์และบันทึกการใช้งานตั้งแต่วันแรก ไม่ต้องรอเพิ่มทีหลัง
- กำหนดขั้นตอนตรวจทาน งานที่ส่งถึงลูกค้าหรือใช้ตัดสินใจสำคัญต้องมีคนตรวจก่อนเสมอ
- อบรมและทบทวนเป็นระยะ เครื่องมือ AI เปลี่ยนเร็ว นโยบายก็ควรปรับตามไปด้วย
สรุป
ตัวเลข 74% จากผลสำรวจของ SAP (SAP News Center) ชวนให้เห็นว่าคำถามสำหรับธุรกิจไทยไม่ใช่ “พนักงานใช้ AI หรือเปล่า” แต่คือ “ใช้ผ่านช่องทางไหน และองค์กรมองเห็นหรือไม่” Shadow AI เกิดจากความต้องการที่มีอยู่จริง ทางออกที่ยั่งยืนกว่าการห้ามจึงเป็นการเปิดช่องทางที่ปลอดภัยให้ใช้ พร้อมกติกา สิทธิ์ และบันทึกการใช้งานที่ชัดเจน
ถ้าองค์กรของคุณกำลังคิดเรื่องผู้ช่วย AI ภายใน การเชื่อม AI กับระบบงานเดิม หรืออยากประเมินว่า Local LLM เหมาะกับงานของคุณหรือไม่ ทีม SiamIT ยินดีช่วยเก็บความต้องการและออกแบบแนวทางร่วมกัน ดูบริการพัฒนาซอฟต์แวร์และระบบภายในองค์กรได้ที่ siamit.co.th/services ติดต่อได้ที่ siamit.co.th หรือโทร 097-191-4262 เริ่มจากเล่าโจทย์และข้อกังวลของทีมคุณก่อนได้เลย
แหล่งอ้างอิง
- SAP Southeast Asia News Center, “Thai businesses expect AI investment and return to accelerate, SAP research finds”, เผยแพร่ 15 ก.ย. 2569: https://news.sap.com/sea/2026/09/thai-businesses-expect-ai-investment-and-return-to-accelerate-sap-research-finds/
- RYT9 (ข่าวประชาสัมพันธ์ฉบับเดียวกัน), เผยแพร่ 15 ก.ย. 2569 เวลา 17:12 น. อ้างอิงรายงาน The SAP Value of AI Report 2026 โดย SAP SE และ Oxford Economics: https://www.ryt9.com/en/prg/12844201
