Confluent ชี้ AI ไทยไม่ได้ติดที่โมเดล แต่ติดที่ข้อมูลไม่ทันเวลา

Confluent เผยองค์กรไทยใช้ Agentic AI สูงกว่าค่าเฉลี่ยโลก แต่ 84% ยังเจอปัญหาโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมชี้ Data Streaming คือรากฐานสำคัญของ AI แบบเรียลไทม์องค์กรไทยกำลังตื่นตัวกับ AI อย่างมาก โดยเฉพาะ Agentic AI หรือ AI ที่สามารถวิเคราะห์ วางแผน และตัดสินใจดำเนินงานได้ด้วยตัวเอง แต่รายงานล่าสุดจาก Confluent กลับพบความย้อนแย้งที่น่าสนใจ เพราะแม้องค์กรไทยจะนำ AI มาใช้งานสูงกว่าค่าเฉลี่ยโลก แต่กลับเผชิญปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานมากที่สุดเช่นกันข้อมูลจาก 2026 Data Streaming Report ระบุว่า องค์กรไทยใช้งาน Agentic AI แล้ว 39% สูงกว่าค่าเฉลี่ยทั่วโลกที่ 32% ขณะที่ผู้นำไอทีในประเทศไทยถึง 84% ยอมรับว่าโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำ AI มาใช้งานจริงs__45015060_0_0AI Paradox ของไทยคืออะไร?Shaun Clowes ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Confluent อธิบายว่า ปัญหาของหลายองค์กรไม่ได้อยู่ที่ขาดโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพ แต่อยู่ที่ระบบข้อมูลเบื้องหลังยังไม่พร้อมรองรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์พูดง่าย ๆ คือ องค์กรอาจมี AI ที่ทำงานได้รวดเร็วและฉลาด แต่ข้อมูลที่ส่งเข้าไปยังล่าช้า กระจัดกระจาย หรือไม่น่าเชื่อถือ ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่แม่นยำอย่างที่คาดหวังรายงานพบว่าอุปสรรคสำคัญขององค์กรไทยประกอบด้วยความน่าเชื่อถือของระบบ AI 68%คุณภาพของข้อมูล 66%ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน 84% ซึ่งสูงที่สุดในกลุ่มประเทศที่สำรวจs__45015062_0_0ทำไมข้อมูลแบบเดิมไม่ทันกับ Agentic AI?ระบบข้อมูลของหลายองค์กรยังใช้วิธีประมวลผลแบบ Batch Processing ซึ่งรวบรวมข้อมูลเป็นชุดและนำไปประมวลผลตามช่วงเวลา เช่น ทุกชั่วโมงหรือทุกคืน วิธีนี้อาจเพียงพอกับงานรายงานทั่วไป แต่ไม่เหมาะกับ AI ที่ต้องตอบสนองต่อเหตุการณ์ทันทีตัวอย่างเช่น ระบบตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ หากได้รับข้อมูลล่าช้าหลายนาทีหรือหลายชั่วโมง อาจไม่สามารถหยุดความเสียหายได้ทัน หรือระบบแนะนำสินค้าอาจนำเสนอโปรโมชันจากพฤติกรรมเก่าที่ไม่สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าในเวลานั้นBatch Processing กับ Data Streaming ต่างกันอย่างไร?หัวข้อ Batch Processing Data Streaming การประมวลผล ทำงานเป็นรอบตามเวลาที่กำหนด ประมวลผลต่อเนื่องเมื่อข้อมูลเกิดขึ้น ความสดของข้อมูล อาจล่าช้าหรือเป็นข้อมูลเก่า ใกล้เคียงเวลาจริง บริบทของ AI อาจไม่ทันต่อเหตุการณ์ รับรู้สถานการณ์ล่าสุดได้มากกว่า งานที่เหมาะสม รายงานและวิเคราะห์ย้อนหลัง AI, ตรวจจับความเสี่ยง และตอบสนองทันทีData Streaming ช่วยธุรกิจได้อย่างไร?Data Streaming Platform หรือแพลตฟอร์มที่ช่วยส่งและประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ถูกมองว่าเป็นหนึ่งในรากฐานสำคัญของระบบ AI ยุคใหม่ เพราะช่วยให้ข้อมูลจากหลายระบบถูกนำมาใช้งานได้รวดเร็วและเป็นปัจจุบันมากขึ้นจากรายงาน องค์กรที่ลงทุนใน Data Streaming ระบุว่าได้รับประโยชน์สำคัญ ได้แก่97% ช่วยพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้า93% สนับสนุนการสร้างนวัตกรรม AI93% เพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยไซเบอร์และการจัดการความเสี่ยง89% ช่วยลดระยะเวลาในการนำผลิตภัณฑ์หรือบริการออกสู่ตลาดตัวอย่างการใช้งาน ได้แก่ การแนะนำโปรโมชันตามพฤติกรรมล่าสุดของลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกงระหว่างทำรายการ และการปรับการทำงานของ AI Agent ตามเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงลงทุนกับ Data Streaming คุ้มแค่ไหน?รายงานระบุว่า 88% ขององค์กรที่นำ Data Streaming Platform มาใช้ ได้ผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างน้อย 2 เท่า ขณะที่ครึ่งหนึ่งขององค์กรที่สำรวจระบุว่าได้รับผลตอบแทนตั้งแต่ 5 เท่าขึ้นไปอย่างไรก็ตาม ตัวเลขผลตอบแทนจริงย่อมแตกต่างกันตามขนาดองค์กร ระบบเดิม คุณภาพข้อมูล และรูปแบบการนำเทคโนโลยีไปใช้ จึงไม่ควรมองว่าเพียงติดตั้งแพลตฟอร์มแล้วจะสร้างผลลัพธ์ได้ทันที แต่ต้องปรับกระบวนการจัดการข้อมูลและการทำงานขององค์กรควบคู่กันองค์กรควรเริ่มจากตรงไหน?Shaun Clowes มองว่าองค์กรไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการซื้อโมเดล AI ที่ใหญ่หรือแพงที่สุด แต่ควรตรวจสอบรากฐานข้อมูลก่อนว่า สามารถส่งข้อมูลที่ถูกต้อง ทันเวลา และตรวจสอบที่มาได้หรือไม่แยกให้ออกว่างานใดต้องใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์จริงลดการเก็บข้อมูลแยกกันในหลายระบบที่เชื่อมต่อถึงกันไม่ได้กำหนดมาตรฐานด้านคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูลเริ่มทดลองจากกรณีใช้งานที่วัดผลได้ เช่น ตรวจจับความเสี่ยงหรือบริการลูกค้าออกแบบระบบความปลอดภัยและสิทธิ์การเข้าถึงตั้งแต่ต้นสุดท้ายก่อนจากภาพรวมจากรายงานของ Confluent สะท้อนว่า ประเทศไทยไม่ได้ขาดความสนใจหรือความพร้อมในการทดลองใช้ AI แต่ยังติดปัญหาเรื่องระบบข้อมูลที่ล่าช้า กระจัดกระจาย และไม่สม่ำเสมอสำหรับ Agentic AI ที่ต้องตัดสินใจและตอบสนองได้ด้วยตัวเอง ความสดและความน่าเชื่อถือของข้อมูลจึงสำคัญไม่แพ้ความสามารถของโมเดล หากองค์กรต้องการนำ AI ไปใช้ให้เกิดผลลัพธ์จริง การลงทุนกับรากฐานข้อมูลและระบบ Data Streaming อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญกว่าการรีบเลือก AI รุ่นใหม่ที่สุดเพียงอย่างเดียว