รายงาน “Global AI Adoption in 2025: A Widening Digital Divide” ที่ถูกรายงานโดย The Nation Thailand เมื่อปลายเดือนพฤษภาคม 2026 ชี้ตัวเลขที่หลายคนในวงการอุตสาหกรรมไทยควรหยุดอ่านสักครู่ — อัตราการใช้ AI ของคนไทยอยู่ที่เพียง 10.7% ของประชากรทั้งหมด ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยโลกที่ 16.3% และส่งผลให้ไทยติดอันดับ 89 ของโลก ในครึ่งหลังของปี 2025
ตัวเลขนี้ไม่ใช่แค่สถิติ แต่คือ “สัญญาณเตือน” สำหรับภาคการผลิตของไทย เมื่อเพื่อนบ้านใน ASEAN กำลังวิ่งไปข้างหน้าเร็วกว่าที่คิด
ตารางเปรียบเทียบ: ไทยอยู่ตรงไหนในสนาม AI ของภูมิภาค?
| ประเทศ | อัตราการใช้ AI | อันดับโลก | เทียบกับไทย (10.7%) |
|---|---|---|---|
| สิงคโปร์ | 60.9% | 2 | สูงกว่าไทยเกือบ 6 เท่า |
| เวียดนาม | 23.5% | 38 | สูงกว่าไทย 2.2 เท่า |
| มาเลเซีย | 19.7% | – | สูงกว่าไทย 1.8 เท่า |
| ฟิลิปปินส์ | 18.3% | – | สูงกว่าไทย 1.7 เท่า |
| อินโดนีเซีย | 12.7% | – | สูงกว่าไทยเล็กน้อย |
| ไทย | 10.7% | 89 | — |
ที่มา: รายงาน “Global AI Adoption in 2025: A Widening Digital Divide” รายงานโดย The Nation Thailand (พ.ค. 2026)
ทำไมตัวเลข 10.7% ถึงสำคัญกับโรงงานไทยมากกว่าที่คิด
หลายฝ่ายอามแย้งว่า “AI adoption” ที่รายงานวัดจากประชากรทั้งหมด ไม่ได้วัดที่ระดับองค์กร แต่ประเด็นสำคัญอยู่ที่ว่า คนที่จะใช้ AI ในโรงงาน ก็มาจากกลุ่มประชากรนี้แหละ เมื่อฐานคนใช้ AI ทั้งประเทศเล็ก ย่อมหมายความว่า:
- พนักงานสายเทคนิคที่คุ้นเคย AI หายากขึ้น — โรงงานที่ต้องการเริ่มใช้ machine learning ตรวจสอบคุณภาพ หรือ predictive maintenance จะพบว่า talent pool ในตลาดแคบกว่าที่คาด
- ช่องว่างระหว่างพูดถึงกับใช้จริงกว้างขึ้น — รายงานระบุชัดว่า ขณะที่ AI ถูกพูดถึงมากขึ้นทั่วประเทศ การใช้งานจริงของประชาชนยังจำกัด
- เกือบ 90% ของคนไทยยังไม่ใช้ AI หรือไม่มีโอกาสเข้าถึง — นี่คือ digital divide ที่จะกลายเป็น skills divide ของภาคการผลิตในอีกไม่กี่ปี
บทวิเคราะห์: กลยุทธ์รับมือของโรงงานไทยใน 4 ระดับ
จากประสบการณ์ของทีมงาน Honey Corporation ที่ทำงานกับโรงงานอุตสาหกรรมหลายแห่งในไทย เราสังเกตเห็นรูปแบบชัดเจนว่าโรงงานที่พัฒนาการใช้เทคโนโลยีได้ไว มักเป็นกลุ่มที่วางแผนเป็นระดับ ไม่ใช่ซื้อเทคโนโลยีเป็นชิ้นๆ ตามกระแส สามารถแบ่งได้เป็น 4 ระดับ ดังนี้:
- ระดับ 1 — เริ่มจากข้อมูลก่อน AI (Foundation First): ติดตั้ง IIoT sensor รวบรวมข้อมูลอุณหภูมิ ความสั่นสะเทือน พลังงาน และ production count ให้ครบก่อน เพราะ AI ที่ไม่มีข้อมูลเท่ากับเครื่องยนต์ที่ไม่มีน้ำมัน
- ระดับ 2 — ใช้ AI ที่พร้อมใช้ก่อน (Quick Wins): เริ่มจากงานที่ pattern ชัด เช่น ตรวจจับความผิดปกติของเครื่องจักร (anomaly detection) หรือการพยากรณ์การใช้พลังงาน ซึ่งให้ผลตอบแทนชัดเจนภายใน 3-6 เดือน
- ระดับ 3 — ขยายสู่ระดับกระบวนการ (Process Level): เมื่อมี data pipeline ที่เชื่อถือได้ จึงขยายไปสู่การเพิ่มผลผลิตจาก AI โรงงานที่ข้ามขั้น 1-2 ไปทำ AI ขั้นสูงทันที มักล้มเหลวกลางทาง
- ระดับ 4 — คนต้องพร้อมก่อนเทคโนโลยี (Human-Ready): อบรมทีมให้ตีความ dashboard และ alert ได้ มิฉะนั้นระบบจะกลายเป็น “จอสวยงามที่ไม่มีใครดู” ซึ่งเป็นสิ่งที่พบบ่อยที่สุดในโครงการที่ล้มเหลว
Key Takeaways — สรุปสำหรับผู้บริหารโรงงาน
- 10.7% vs 16.3% — อัตราการใช้ AI ของไทยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยโลก และต่ำกว่าเพื่อนบ้าน ASEAN ทุกราย โดยเวียดนามแซงหน้าที่อันดับ 38 ของโลก (23.5%)
- อันดับ 89 ของโลก ไม่ใช่แค่ตัวเลข แต่สะท้อน structural challenges ด้านทักษะ การเข้าถึงเทคโนโลยี และการนำไปใช้จริงในภาคเศรษฐกิจ
- เกือบ 90% ของคนไทยยังไม่ใช้ AI — นี่คือความเสี่ยงที่จะแปลงเป็นช่องว่างทักษะในสายการผลิตภายในไม่กี่ปี
- โรงงานไม่ควรรอ AI สำเร็จรูป — ควรเริ่มจากฐานข้อมูล IIoT ให้มั่นคงก่อน แล้วค่อยขยายสู่ AI แบบทีละขั้น ตามแนวทาง 4 ระดับข้างต้น
- การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานอย่างเดียวไม่พอ — รายงานชี้ว่าการลงทุน data center และ cloud ไม่สามารถแก้ปัญหาได้ ถ้าขาดการสร้างทักษะและการเข้าถึงจริงของคนในองค์กร
- สำหรับโรงงานส่งออก — ลูกค้าที่ปรับใช้ AI กับ supplier ที่มี data capability สูงกว่า กำลังกลายเป็นเกณฑ์ใหม่ในการคัดเลือกห่วงโซ่อุปทาน
แหล่งข้อมูล
- The Nation Thailand — Thailand ranks 89th globally for AI adoption as usage trails the world average (29 พ.ค. 2026)
- รายงาน Global AI Adoption in 2025: A Widening Digital Divide
Honey Corporation พร้อมให้คำปรึกษา
ทีมงานของเรามีความเชี่ยวชาญด้านระบบ IIoT และระบบเก็บข้อมูลการผลิต พร้อมออกแบบและติดตั้งระบบให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ
📞 โทร: 09-23242995 | อีเมล: support@honey.co.th
เว็บไซต์: www.honey.co.th