ทำไม Big Data & AI ถึงไม่ใช่เรื่องไกลตัว และเกี่ยวอะไรกับคนทำงานทุกคน

หลายคนอาจคิดว่าเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเรื่องของฝ่ายไอทีเท่านั้น แต่ในความเป็นจริง ทุกวันนี้แทบทุกองค์กรกำลังเจอปัญหาเดียวกันคือ “ข้อมูลมีเยอะมากจนหาอะไรไม่ค่อยเจอ และไม่รู้จะเอามาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจยังไง” 

การนำ Big Data และ AI มาใช้ร่วมกัน จึงเปรียบเสมือนการนำเครื่องมืออัจฉริยะมาช่วยคัดกรอง จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และไม่เหนื่อยกับงานเอกสารที่ไม่จำเป็น ซึ่งสอดคล้องกับรายงาน The State of AI: Global Survey โดย McKinsey & Company และงานศึกษา The Economic Potential of Generative AI โดย McKinsey & Company ที่ระบุว่า องค์กรที่เริ่มปรับตัวและใช้งาน AI ในงานประจำวันสามารถเพิ่มผลงานและพัฒนาการทำงานได้อย่างก้าวกระโดด 

4 ประโยชน์ที่องค์กรและคนทำงานจะได้รับ: 

1. ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ไม่ต้องคอยเดา มีข้อมูลช่วยยืนยันและช่วยคาดการณ์แนวโน้มล่วงหน้า ทำให้วางแผนงานได้ตรงเป้าหมาย 

2. ลดงานน่าเบื่อ งานซ้ำซาก ให้ AI ช่วยคัดแยกเอกสาร บันทึกข้อมูลเบื้องต้น และตรวจสอบตัวเลข ช่วยประหยัดเวลาการทำงานไปได้หลายชั่วโมง 

3. ตอบโจทย์ผู้รับบริการหรือลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจความต้องการที่แท้จริง ทำให้บริการหรือนำเสนอสิ่งที่ตรงใจได้ถูกคน ถูกเวลา 

4. เห็นความผิดปกติก่อนเกิดปัญหา ตรวจจับข้อผิดพลาดในเอกสาร บัญชี หรือระบบการทำงานได้ทันที ช่วยป้องกันความเสียหายก่อนบานปลาย 

สรุป 5 เทรนด์ Big Data & AI ในปี 2027 ที่คนทำงานต้องรู้ 

เมื่อมองไปข้างหน้าจนถึงปี 2027 เทคโนโลยีจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว โดยรายงานจาก Gartner Top 10 Strategic Technology Trends และข้อสังเกตจาก Gartner เกี่ยวกับโครงการ Agentic AI ได้สรุปประเด็นสำคัญที่คนทำงานควรรู้ไว้ 5 เรื่อง: 

1. AI ช่วยลงมือทำงานจริง (Agentic AI) ต่อไป AI จะไม่ได้มีไว้แค่ถาม-ตอบในกล่องแชต แต่เราสามารถสั่งงานเป็นเป้าหมาย แล้ว AI จะไปวางแผน เชื่อมต่อระบบ และทำงานจนเสร็จได้เอง 

2. ระบบข้อมูลเชื่อมต่อกันแบบไร้รอยต่อ (Real-Time Data Fabric) ข้อมูลจากฝ่ายต่างๆ จะคุยกันรู้เรื่อง ไม่ต้องคอยดาวน์โหลดไฟล์ข้ามไปข้ามมาให้เสียเวลา 

3. โมเดล AI ขนาดเล็กที่ทำงานเฉพาะเรื่อง (Small Language Models) องค์กรจะหันมาใช้โมเดลขนาดเล็กที่เก่งเฉพาะงานของตัวเองมากขึ้น เพราะทำงานเร็ว ประหยัดค่าใช้จ่าย และเก็บข้อมูลเป็นความลับได้ดีกว่า 

4. การดูแลความปลอดภัยข้อมูลของตัวเอง (Sovereign AI) องค์กรจะใส่ใจเรื่องการเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในระบบที่ตัวเองควบคุมได้ เพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลออกไปภายนอก 

5. ความถูกต้องและปลอดภัยที่ไว้ใจได้ (AI TRiSM) ตามรายงาน McKinsey เกี่ยวกับ State of AI Trust ในยุค Agentic ระบุว่า ก่อนจะนำ AI มาใช้ องค์กรต้องมั่นใจว่าผลลัพธ์นั้นถูกต้อง อธิบายที่มาที่ไปได้ และไม่ละเมิดสิทธิใคร 

คนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนและนำไปใช้ได้จริงในที่ทำงาน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้แบ่งแนวทางปรับตัวตามระดับหน้าที่ของคนทำงานไว้ 3 กลุ่ม

1. ระดับผู้บริหาร (Executive: C-Suite, ผู้อำนวยการ, หัวหน้าหน่วยงาน) 

บทบาทใหม่ 

• ผู้นำที่ใช้ข้อมูลจริง และผู้กำหนดทิศทางการใช้ AI อย่างปลอดภัย 

แนวทางปรับตัว 

• เลิกตัดสินใจตามความเคยชิน หันมามองข้อมูลและตัวเลขจริงเป็นหลัก (Data-Driven) 

• ใช้ AI ช่วยประเมินทางเลือกและคาดการณ์ผลลัพธ์ล่วงหน้าก่อนอนุมัติโครงการหรืองบประมาณ 

• วางกฎกติกาและนโยบายการใช้งาน AI ให้ชัดเจน เพื่อความปลอดภัยของข้อมูลองค์กร 

• เปิดโอกาสให้คนในทีมได้ทดลองใช้เครื่องมือใหม่ๆ โดยไม่กลัวความผิดพลาด 

สิ่งที่ต้องพัฒนา 

• Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม) ฝึกตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์กับข้อมูล อ่านรายงานสรุปและแดชบอร์ดพยากรณ์ให้เข้าใจ 

• Reskill (เสริมทักษะใหม่) เข้าใจเรื่องจริยธรรมข้อมูลและการบริหารความเสี่ยงด้านเทคโนโลยี 

2. ระดับผู้จัดการและหัวหน้างาน (Manager: หัวหน้าฝ่าย, หัวหน้ากลุ่มงาน)

บทบาทใหม่ 

• ผู้จัดกระบวนการทำงานร่วมกับ AI และผู้ดูแลคุณภาพข้อมูลของแผนก 

แนวทางปรับตัว 

• เป็นตัวกลางนำทิศทางจากผู้บริหาร มาออกแบบเป็นขั้นตอนการทำงานจริงให้ทีมใช้ AI ได้อย่างราบรื่น 

• บริหารทีมที่มีทั้งคนและ AI ช่วยงาน รู้ว่างานแบบไหนควรให้คนทำ และงานแบบไหนส่งต่อให้ AI ทำ 

• ดูแลข้อมูลในแผนกให้ถูกต้องและเป็นระเบียบ เพราะข้อมูลที่สะอาดย่อมทำให้ AI ทำงานได้แม่นยำ 

• ช่วยรับฟังและลดความกังวลของลูกทีม คอยแนะนำวิธีใช้เครื่องมือใหม่ๆ ให้การทำงานง่ายขึ้น 

สิ่งที่ต้องพัฒนา 

• Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม) เรียนรู้วิธีตั้งค่าระบบทำงานอัตโนมัติแบบง่ายๆ (No-Code Automation) และการวิเคราะห์ผลงานของทีมผ่านตัวเลข 

• Reskill (เสริมทักษะใหม่) ฝึกการออกแบบขั้นตอนการทำงานร่วมกับ AI และการดูแลความถูกต้องของข้อมูลในฝ่าย  

3. ระดับปฏิบัติการและเจ้าหน้าที่ (Officer Level: พนักงานทั่วไป, เจ้าหน้าที่หน้างาน, นักวิชาการ) 

บทบาทใหม่ 

• คนทำงานที่ทำงานคู่กับ AI และคอยตรวจทานความถูกต้อง 

แนวทางปรับตัว 

• ส่งต่องานเอกสาร งานพิมพ์ งานค้นหาข้อมูล หรือการร่างข้อความให้ AI ช่วยทำเป็นฉบับร่าง 

• ใช้ประสบการณ์และความเข้าใจในงานหน้างาน เป็นคนสั่งการและป้อนข้อมูลที่ถูกต้องให้ AI 

• ทำหน้าที่เป็น “ด่านตรวจคนสำคัญ” คอยตรวจทานว่าผลลัพธ์ที่ AI ทำออกมาถูกต้อง ครบถ้วน และเหมาะสมหรือไม่ ก่อนนำไปใช้งานจริง 

• เอาเวลาที่เหลือไปเน้นการพูดคุยดูแลผู้รับบริการ การประสานงาน และการคิดสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ 

สิ่งที่ต้องพัฒนา 

• Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม) รู้วิธีสั่งงาน AI ให้ได้คำตอบที่ต้องการ (Prompting), มีความรู้เรื่องการเก็บรักษาความลับขององค์กร และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) 

• Reskill (เสริมทักษะใหม่) ฝึกทักษะการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นเพื่อแก้ปัญหาหน้างาน 

สรุปแนวทาง Upskill & Reskill สำหรับคน 3 ระดับ 

ระดับตำแหน่ง	สิ่งที่ต้องเน้น	Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม)	Reskill (เพิ่มทักษะใหม่ที่จำเป็น)
Executive (ผู้บริหาร)	การมองภาพรวม การตัดสินใจ และความปลอดภัย	• ดูแดชบอร์ดสรุปข้อมูลและคาดการณ์ล่วงหน้า  • ตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์กับข้อมูล  • ประเมินความคุ้มค่าของการใช้ AI	• การกำกับดูแลการใช้ AI อย่างถูกต้องและปลอดภัย  • การสร้างวัฒนธรรมที่กล้าทดลองสิ่งใหม่
Manager (ผู้จัดการ)	การจัดขั้นตอนทำงาน การแบ่งงาน และการดูแลทีม	• ออกแบบระบบงานอัตโนมัติแบบง่ายๆ  • ติดตามและวัดผลงานทีมผ่านข้อมูล  • ดูแลและกระตุ้นให้ลูกทีมใช้ AI ช่วยงาน	• วิธีจัดกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI  • การตรวจเช็กคุณภาพข้อมูลของแผนก
Officer (เจ้าหน้าที่)	การลดงานซ้ำซ้อน การใช้เครื่องมือ และการตรวจทาน	• ใช้ AI ช่วยร่างเอกสาร สรุปรายงาน และค้นหาข้อมูล  • สั่งงาน AI ได้ตรงจุด ชัดเจน เข้าใจง่าย  • ระมัดระวังเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลและความปลอดภัย	• ทักษะการตรวจสอบความถูกต้องของงานที่ AI ทำ  • การนำข้อมูลมาใช้อธิบายและตอบคำถามในการบริการ

3 ข้อคิดในการพาองค์กรเดินหน้า เพื่อให้การปรับตัวเป็นไปอย่างราบรื่น

การพาคนในองค์กรให้เปิดรับเทคโนโลยี ไม่ใช่แค่การซื้อโปรแกรมใหม่มาติดตั้ง แต่คือการสร้างความมั่นใจในการทำงานร่วมกัน

• เริ่มจากปัญหาจริงที่อยากแก้ อย่าเพิ่งมองหาเทคโนโลยีแพงๆ ให้เริ่มคุยกันในทีมว่า “งานตรงไหนที่เสียเวลาที่สุดและน่าเบื่อที่สุด” แล้วค่อยหาเครื่องมือมาช่วย 

• ไม่ทิ้งใครไว้ข้างหลัง ให้ความมั่นใจกับคนทำงานว่า AI เข้ามาเพื่อช่วยผ่อนแรง ไม่ได้มาแย่งงาน และเปิดโอกาสให้ทุกคนได้ฝึกฝนอย่างค่อยเป็นค่อยไป 

• ตรวจสอบความถูกต้องเสมอ อย่าเชื่อข้อมูลจาก AI ทั้งหมด 100% คนทำงานยังต้องเป็นคนตรวจทานและตัดสินใจขั้นสุดท้ายเสมอ 

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) มีบริการอะไรบ้าง และเข้ามาช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร

สำหรับองค์กรที่อยากเริ่มนำ Big Data และ AI มาใช้ แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร หรือติดปัญหาเรื่องความพร้อมของข้อมูลและบุคลากร สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI พร้อมทำหน้าที่เป็น “เพื่อนคู่คิดทางเทคโนโลยีและข้อมูล” เพื่อช่วยให้องค์กรทั้งภาครัฐและเอกชนสามารถเดินหน้าได้อย่างมั่นใจ โดยมี 4 บริการหลักที่ตอบโจทย์ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ: 

5 บริการหลักของ BDI เพื่อขับเคลื่อนองค์กร

1. บริการให้คำปรึกษาเชิงยุทธศาสตร์ (Consulting)

• ช่วยประเมินความพร้อมขององค์กร (AI & Data Readiness), ช่วยค้นหาโจทย์การทำงานที่ทำแล้วเห็นผลจริงและคุ้มค่าที่สุด (Quick Wins), วางแผนกลยุทธ์ข้อมูล และให้คำแนะนำเรื่องการดูแลข้อมูลให้ถูกต้องตามกฎหมายและหลักธรรมาภิบาล (Data Governance & PDPA) 

2. บริการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics)

• มีทีมผู้เชี่ยวชาญช่วยเปลี่ยนข้อมูลดิบที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นแบบจำลองพยากรณ์ (Predictive Model) และแดชบอร์ดสรุปข้อมูลที่เข้าใจง่าย ช่วยให้ผู้บริหารและทีมงานมองเห็นแนวโน้มและตัดสินใจได้แม่นยำขึ้นในทุกมิติ 

3. บริการด้านวิศวกรรมข้อมูลและพัฒนาระบบ (Data and Information Technology)

• ช่วยออกแบบ วางโครงสร้างระบบ และพัฒนาแพลตฟอร์มจัดเก็บและเชื่อมโยงข้อมูล (Big Data Platform & Data Sharing) บนมาตรฐานความปลอดภัยระดับสากล เพื่อให้ข้อมูลของแต่ละฝ่ายสามารถส่งต่อถึงกันได้อย่างราบรื่น ปลอดภัย และพร้อมนำไปใช้งานต่อกับ AI 

4. บริการฝึกอบรมและพัฒนาบุคลากร (Training & Capacity Building)

• จัดอบรมเพื่อยกระดับทักษะคนทำงานครบทุกระดับ ทั้งหลักสูตรผู้บริหาร (เช่น LEAD Next และ Executive Courses), หลักสูตรเข้มข้นเฉพาะทาง (Data Scientist, Data Engineer, AI), และการจัดอบรมภายในองค์กร (In-house Training) พร้อมการเรียนรู้จากการลงมือแก้โจทย์จริง เพื่อสร้าง “คนทำงานตัวจริง” ให้อยู่คู่กับองค์กรอย่างยั่งยืน 

5. บริการพัฒนาและประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI Solutions & Process Optimization)  

• พัฒนาแชตบอตอัจฉริยะ (AI Chatbot) สร้างระบบผู้ช่วยตอบคำถามอัตโนมัติที่เชื่อมโยงกับฐานข้อมูลความรู้ภายในองค์กร เพื่อให้บริการประชาชนหรือลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงอย่างถูกต้อง แม่นยำ และปลอดภัย 

• ยกระดับกระบวนการทำงานให้เร็วและมีประสิทธิภาพขึ้น นำ AI เข้าไปช่วยลดขั้นตอนที่ยุ่งยาก เช่น การคัดแยกและสรุปประเด็นเอกสารอัตโนมัติ การตรวจจับข้อผิดพลาดในข้อมูล และการเชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบงานเดิมเพื่อลดภาระงานซ้ำซากของเจ้าหน้าที่ 

ทำไมต้องร่วมงานกับ BDI

• ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและ AI กว่า 100 คน คอยให้คำแนะนำอย่างใกล้ชิด 

• เน้นโจทย์จริงที่นำไปใช้ได้ทันที ไม่ติดหล่มการทดลอง แต่เน้นทำระบบที่สร้างประโยชน์ให้งานบริการและงานธุรกิจได้จริง 

• สร้างความยั่งยืนให้คนในองค์กร ไม่ใช่แค่เข้ามารับจ้างพัฒนาระบบแล้วจากไป แต่เน้นถ่ายทอดองค์ความรู้เพื่อให้ทีมงานขององค์กรสามารถดูแลและต่อยอดระบบเองได้ในระยะยาว 

หากองค์กรของคุณต้องการเริ่มต้นพูดคุย ปรึกษาโจทย์การทำงาน หรือสอบถามข้อมูลบริการ สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ของสถาบันฯ ที่ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อข้อมูลที่พร้อมขับเคลื่อนประเทศ BDI หรือติดตามสาระความรู้ด้านข้อมูลและ AI ได้ทางช่องทางสื่อสารทางการของ BDI  

แหล่งอ้างอิง

• Gartner, Inc. (2025, October 20). Gartner identifies the top strategic technology trends for 2026. Gartner Newsroom. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-10-20-gartner-identifies-the-top-strategic-technology-trends-for-2026 

• Gartner, Inc. (2025, June 25). Gartner predicts over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027. Gartner Newsroom. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027 

• Gartner, Inc. (2026). Top strategic technology trends 2026. Gartner Information Technology Research. https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2026 

• McKinsey & Company. (2023, June 14). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Tech Forward. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier 

• McKinsey & Company. (2026, August 25). The state of AI: Global survey 2026. McKinsey QuantumBlack AI. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai 

• McKinsey & Company. (2026, March 25). State of AI trust in 2026: Shifting to the agentic era. McKinsey Insights. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/tech-forward/state-of-ai-trust-in-2026-shifting-to-the-agentic-era 

• World Economic Forum. (2025, January 7). The future of jobs report 2025. World Economic Forum Publications. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/ 

• World Economic Forum. (2025, January 7). Future of jobs report 2025: 78 million new job opportunities by 2030, but urgent upskilling needed to prepare workforces. World Economic Forum Press Releases. https://www.weforum.org/press/2025/01/future-of-jobs-report-2025-78-million-new-job-opportunities-by-2030-but-urgent-upskilling-needed-to-prepare-workforces/