ทำไมมหาวิทยาลัยไทยต้องมีระบบประเมินความพร้อม AI ก่อนลงทุนจริง? บทความนี้สรุปสิ่งที่ต้องวัด ขั้นตอนใช้ผล และโอกาสต่อยอดสู่ SME ไทย
ระบบประเมินความพร้อมใช้ AI ในมหาวิทยาลัยไทย ทำไปเพื่ออะไร และเริ่มตรงไหนดี?
งบลงทุนด้านดิจิทัลและ AI ของสถาบันการศึกษาทั่วโลกโตเฉลี่ยมากกว่า 20% ต่อปี แต่ในไทย หลายมหาวิทยาลัยยังไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่า “เราอยู่ระดับไหนกันแน่” นี่แหละคือเหตุผลว่าทำไม “ระบบประเมินความพร้อมการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในมหาวิทยาลัย” ที่พัฒนาในประเทศไทยถึงน่าสนใจมากในช่วงปลายปี 2568 นี้
ส่วนใหญ่ทุกคนพูดถึง ChatGPT, ระบบตรวจการลอกงาน, ระบบแนะนำรายวิชา แต่ถ้าไม่รู้จุดตั้งต้น ไม่รู้ว่าพร้อมแค่ไหน การทำ AI Transformation ในมหาวิทยาลัยมักจบด้วยโครงการทดลองเล็กๆ ที่ไม่ต่อยอดจริงจัง
บทความนี้จะชวนมองให้ครบทั้งภาพ – ทำไมการประเมินความพร้อมด้าน AI จึงสำคัญ มหาวิทยาลัยควรรู้อะไรจากระบบประเมินแบบนี้ และจะเอาผลไปใช้ขับเคลื่อนทั้งการเรียนการสอน งานวิจัย และการบริหาร รวมถึงโอกาสต่อยอดสู่การบริการภาคธุรกิจและ SME ไทยในอนาคตได้อย่างไร
ทำไมมหาวิทยาลัยไทยต้องมี “ระบบประเมินความพร้อม AI” ก่อนลงทุนจริง
หัวใจคือ มหาวิทยาลัยต้องรู้สถานะตัวเองอย่างชัดเจนก่อนกำหนดแผน AI ไม่เช่นนั้นจะ “ซื้อของเกินหรือซื้อน้อยเกินไป” ทั้งงบประมาณ บุคลากร และระบบ
ระบบประเมินความพร้อมการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในมหาวิทยาลัย ช่วยตอบ 3 คำถามใหญ่ที่ผู้บริหารมักคาใจ:
- ตอนนี้มหาวิทยาลัยเราอยู่ระดับไหน เมื่อเทียบกับมาตรฐานที่ควรเป็น
- จุดแข็ง–จุดอ่อนด้าน AI อยู่ตรงไหนกันแน่ (ไม่ใช่คิดเอาเองจากเคสสวยๆ แค่ 1–2 โครงการ)
- ถ้าจะเดินหน้า 1–3 ปีข้างหน้า ควรโฟกัสอะไรเป็นลำดับแรก
ผมมองว่าการมีระบบประเมินแบบเป็นทางการ ทำให้การคุยเรื่อง AI ไม่ใช่การคุยเชิง “ของเล่นเทคโนโลยี” อีกต่อไป แต่กลายเป็นเรื่องยุทธศาสตร์มหาวิทยาลัย ที่เชื่อมกับแผนงบประมาณ แผนบุคลากร และพันธกิจบริการวิชาการอย่างเป็นระบบ
“AI ที่ดีในมหาวิทยาลัย ไม่ใช่มีให้ใช้เยอะที่สุด แต่คือใช้ถูกที่ ถูกงาน และตอบโจทย์พันธกิจของสถาบัน”
ระบบประเมินความพร้อม AI ในมหาวิทยาลัยควรวัดอะไรบ้าง
คำตอบสั้นๆ คือ ต้องวัดทั้ง “เทคโนโลยี–คน–กระบวนการ–ธรรมาภิบาล” ไม่ใช่ดูแค่มี GPU หรือมีห้อง Lab เท่าไร
1. โครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยี (Infrastructure & Tools)
ระบบประเมินที่ดีจะดูรายละเอียดอย่างน้อยประเด็นเหล่านี้:
- ความพร้อมของศูนย์ข้อมูล, Cloud, GPU/TPU สำหรับงาน AI
- ระบบจัดการข้อมูลกลางของมหาวิทยาลัย (ข้อมูลนักศึกษา บุคลากร งานวิจัย ฯลฯ)
- การเชื่อมต่อระบบเดิม (เช่น SIS, LMS, ERP) กับบริการ AI
- ซอฟต์แวร์ AI ที่ใช้งานอยู่แล้ว ทั้งเชิงวิจัยและเชิงบริหารจัดการ
ถ้ามหาวิทยาลัยยังไม่มี Data Platform กลาง การกระโดดไปทำ AI เชิงลึก เช่น ระบบแนะนำรายวิชาอัตโนมัติ มักจะสะดุดกลางทาง เพราะ “ข้อมูลหายากกว่าโมเดล” เสมอ
2. คนและทักษะ (People & Skills)
AI ไม่ได้เป็นเรื่องของคณะวิทย์หรือคอมพิวเตอร์อย่างเดียว ระบบประเมินควรถามให้ลึกถึง:
- สัดส่วนอาจารย์และบุคลากรที่เข้าใจ AI ระดับใช้งาน–ออกแบบหลักสูตร
- การอบรม Reskill / Upskill ด้าน AI ที่จัดเป็นประจำหรือไม่
- มีทีมกลางด้าน Data & AI หรือยังแตกกระจายตามหน่วยงาน
- ความพร้อมของนักศึกษาในการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ
ถ้ามีเทคโนโลยีดี แต่คนไม่มั่นใจ ไม่กล้าใช้ หรือใช้ผิดวัตถุประสงค์ สุดท้ายโครงการก็ไม่เกิดผลจริง
3. กระบวนการและการนำไปใช้ (Processes & Use Cases)
ระบบประเมินจะสะท้อนว่า AI ถูกฝังในกระบวนการหลักมากน้อยแค่ไหน เช่น
- ใช้ AI ในการรับนักศึกษา การแนะแนว การลงทะเบียนเรียน หรือยังทำทุกอย่างมือ
- ระบบ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลนักศึกษาเพื่อป้องกันการ Drop-out หรือไม่
- ใช้ AI ช่วยงานสารบรรณ การเงิน พัสดุ งานบุคคล แค่ไหน
- มี Sandbox หรือพื้นที่ทดลองโครงการ AI ใหม่ๆ ร่วมกับคณะ–ศูนย์วิจัยหรือไม่
ผมมักแนะนำมหาวิทยาลัยว่า เริ่มจาก “3–5 Use Case ที่ได้ผลเชิงธุรกิจชัดเจน” ดีกว่ากระจายทำสิบทิศแล้ววัดผลไม่ได้สักทาง
4. ธรรมาภิบาล ข้อมูล และจริยธรรม (Governance & Ethics)
จุดนี้หลายแห่งมองข้าม แต่เป็นตัวแปรสำคัญว่ามหาวิทยาลัยจะใช้ AI ได้ยั่งยืนไหม:
- มีนโยบายการใช้ AI ในการเรียนการสอนและงานวิจัยหรือยัง
- มีกระบวนการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ที่ชัดเจนหรือไม่
- มีคณะกรรมการ Data / AI Governance ระดับมหาวิทยาลัยหรือไม่
- มีแนวทางเรื่อง Bias, ความโปร่งใส, การอธิบายผลของโมเดล (Explainability) หรือไม่
ถ้าประเมินส่วนนี้แล้วพบว่าช่องว่างเยอะ ควรจัดลำดับทำควบคู่ไปกับการลงทุนเทคโนโลยี ไม่อย่างนั้นจะติดปัญหาด้านกฎหมายและความเชื่อมั่นของสังคมตามมา
ขั้นตอนการใช้ระบบประเมินความพร้อม AI ให้ได้ประโยชน์สูงสุด
การทำแบบประเมินให้ “ครบ” ยังไม่พอ ต้องออกแบบกระบวนการให้ “ใช้ผลลัพธ์ได้จริง” ด้วย ผมขอแนะนำขั้นตอนที่ใช้ได้กับมหาวิทยาลัยส่วนใหญ่:
ขั้นตอนที่ 1: ตั้งทีมเจ้าภาพและกำหนดขอบเขต
- แต่งตั้งคณะทำงานระดับมหาวิทยาลัย มีตัวแทนจากฝ่ายวิชาการ ไอที งานทะเบียน งานบุคคล งานแผน และฝ่ายประกันคุณภาพ
- กำหนดขอบเขตให้ชัดว่า รอบนี้ประเมินเพื่ออะไร เช่น จัดทำแผน AI 3 ปี หรือวิเคราะห์ความพร้อมก่อนขอรับทุน
- เลือกตัวชี้วัดหลัก (KPI) ที่อยากเห็นหลังจากใช้ AI เช่น ลดเวลางานเอกสาร 30% หรือเพิ่มอัตราการสำเร็จการศึกษาอีก 5%
ขั้นตอนที่ 2: ทำแบบประเมินแบบ “หลายมุมมอง”
อย่าให้เป็นงานของฝ่ายไอทีล้วนๆ เพราะจะได้ภาพที่เอนเอียงทางเทคนิคเกินไป แนะนำให้:
- แบ่งแบบประเมินตามกลุ่มบทบาท เช่น ผู้บริหารส่วนกลาง หัวหน้าคณะ/สำนัก อาจารย์ นักวิจัย บุคลากรสายสนับสนุน
- เปิดเวทีสั้นๆ ให้เขาอธิบายเบื้องหลังคำตอบ จะได้เข้าใจบริบทจริง ไม่ใช่แค่ตัวเลขคะแนน
- เก็บตัวอย่าง Use Case ปัจจุบันไว้ด้วย เพื่อใช้เป็นฐานให้ขยายผลต่อได้ทันที
ขั้นตอนที่ 3: วิเคราะห์ผลและจัดระดับความพร้อม
จากผลแบบประเมิน มหาวิทยาลัยควรได้ภาพรวมประมาณนี้:
- ระดับความพร้อมรวม (เช่น อยู่ระดับเริ่มต้น–กำลังพัฒนา–ก้าวหน้า)
- คะแนนรายมิติ: เทคโนโลยี, คน, กระบวนการ, ธรรมาภิบาล
- ช่องว่าง (Gap) ที่เห็นชัด เช่น มี Infrastructure ดีมาก แต่ไม่มีคนรับผิดชอบดูแล AI แบบเต็มเวลาเลย
การจัดระดับแบบนี้ช่วยให้ผู้บริหารคุยกับสภามหาวิทยาลัย หรือหน่วยงานต้นสังกัดได้ง่ายขึ้น เพราะมีหลักฐานเชิงระบบ ไม่ใช่ความรู้สึกส่วนตัว
ขั้นตอนที่ 4: แปลงผลประเมินเป็นแผนปฏิบัติการ AI 1–3 ปี
จุดที่หลายแห่งพลาดคือ ทำแบบประเมินเสร็จแล้ว “วางแฟ้มเข้าตู้” แทนที่จะเอาไปต่อยอดเป็น Roadmap จริง ๆ ผมแนะนำให้:
- เลือก 3–5 โครงการ Quick Win ที่ใช้ทรัพยากรไม่มาก แต่สร้างผลลัพธ์ชัดเจน เช่น
- Chatbot ตอบคำถามการลงทะเบียนเรียน
- ระบบช่วยตรวจงานเขียนเบื้องต้นสำหรับอาจารย์
- AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล Drop-out ของนักศึกษา
- วางแผนเสริมโครงสร้างพื้นฐาน/ทักษะที่จำเป็นไปพร้อมกัน เช่น
- จัดอบรม AI Literacy ให้อาจารย์ทุกคณะ
- วาง Data Platform กลางสำหรับข้อมูลนักศึกษาและวิชาการ
- เขียนเป็นแผนปฏิบัติการ พร้อมงบประมาณและตัวชี้วัด
ถ้าใช้ผลประเมินต่อแบบนี้ AI จะไม่ใช่โครงการเฉพาะกิจ แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของแผนพัฒนามหาวิทยาลัยอย่างแท้จริง
จากมหาวิทยาลัยสู่ภาคธุรกิจ: โอกาสต่อยอด AI เพื่อ SME ไทย
หนึ่งในเป้าหมายใหญ่ของแผน AI แห่งชาติ คือให้มหาวิทยาลัยไทยไม่ใช่แค่ “ผู้ใช้ AI” ภายใน แต่เป็น “ผู้พัฒนาและส่งต่อความรู้ AI” ให้ภาคธุรกิจ โดยเฉพาะ SME ในภูมิภาคต่างๆ
ถ้ามหาวิทยาลัยประเมินความพร้อมด้าน AI ได้ชัด และค่อยๆ ยกระดับตนเอง มันจะเปิดโอกาสต่อยอดแบบนี้ได้ทันที:
1. หลักสูตรระยะสั้น AI สำหรับ SME ในท้องถิ่น
เมื่อระบบและบุคลากรภายในพร้อม มหาวิทยาลัยสามารถจัด:
- อบรม AI สำหรับเจ้าของกิจการ SME เช่น ร้านอาหาร โรงแรม โรงงานขนาดเล็ก
- เวิร์กช็อปปรับใช้ AI ในงานบัญชี การตลาด การบริการลูกค้า
ระบบประเมินช่วยให้มหาวิทยาลัยรู้ว่าตัวเองมีจุดแข็งด้านไหน เช่น ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลภาพ หรือด้าน Chatbot แล้วออกแบบหลักสูตรให้ตรงจุด
2. โครงการบริการวิชาการเชิงลึก
มหาวิทยาลัยที่มีทีม AI แข็งแรง สามารถจับมือกับ SME ในจังหวัดหรือภูมิภาค ทำโครงการร่วม เช่น
- สร้างโมเดลคาดการณ์ยอดขายจากข้อมูลหน้าร้าน
- พัฒนาระบบตรวจคุณภาพสินค้าอัตโนมัติด้วย Computer Vision
การมีผลประเมินความพร้อมจากระบบระดับชาติ ช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้ภาคธุรกิจ ว่ามหาวิทยาลัยมีศักยภาพจริง ไม่ใช่แค่ทำวิจัยตีพิมพ์ แต่ทำงานร่วมกับธุรกิจได้
3. สร้าง Talent ด้าน AI ป้อนตลาดแรงงาน
เมื่อมหาวิทยาลัยใช้ AI ในงานจริงภายในองค์กร นักศึกษาก็จะได้เรียนจากเคสจริง ไม่ใช่แค่แบบฝึกหัดในห้องเรียน ซึ่งตอบโจทย์ความต้องการแรงงานด้าน AI และ Data ของ SME และองค์กรไทยในช่วง 3–5 ปีข้างหน้าแบบตรงจุดมาก
ผมเชื่อว่ามหาวิทยาลัยที่กล้าเริ่มประเมินและวางแผน AI ตั้งแต่ตอนนี้ จะกลายเป็นศูนย์กลางด้าน AI ของภูมิภาคตัวเองได้ไม่ยากเลย
ข้อผิดพลาดที่มหาวิทยาลัยมักเจอ เมื่อเดินหน้าด้าน AI
พอได้คุยกับหลายมหาวิทยาลัย จะเห็น pattern ที่ซ้ำๆ กัน ซึ่งระบบประเมินความพร้อมช่วยป้องกันได้พอสมควร:
-
ซื้อระบบใหญ่ก่อนประเมินความพร้อม
ลงทุน LMS, ระบบวิเคราะห์ข้อมูล หรือแพลตฟอร์ม AI ราคาแพง แต่ไม่มีทีมดูแล ไม่มีคนใช้เป็น สุดท้ายกลายเป็น “ระบบโชว์ในงานเปิดตัว” มากกว่าของที่ใช้งานจริง -
คิดว่า AI คือเรื่องของคณะเทคนิคอย่างเดียว
ถ้าไม่มีอาจารย์สายสังคมศาสตร์ มนุษยศาสตร์ หรือสายบริหารเข้าร่วมวางแผน AI ตั้งแต่ต้น มหาวิทยาลัยจะเจอแรงต้านจากผู้ใช้จริงในภายหลัง -
ไม่มีนโยบายและกติกาเรื่องการใช้ AI ในการเรียน
นักศึกษาใช้ AI ช่วยทำรายงาน แต่ขาดแนวทางชัดเจนว่าอะไรคือการใช้ที่เหมาะสม อะไรคือการทุจริตทางวิชาการ ทำให้เกิดปัญหาความน่าเชื่อถือของผลงาน -
มองข้ามเรื่อง Data Governance
ข้อมูลนักศึกษาและบุคลากรคือข้อมูลอ่อนไหว ถ้าไม่มีนโยบายและระบบจัดการที่ดี การใช้ AI อาจกระทบ PDPA และความเชื่อมั่นของผู้ปกครอง–สังคมได้ง่าย
ระบบประเมินความพร้อมที่ออกแบบดี จะช่วยให้มหาวิทยาลัยเห็นความเสี่ยงเหล่านี้ตั้งแต่ต้น แล้ววางมาตรการรับมือได้ทันก่อนลงทุนใหญ่
ก้าวต่อไปของมหาวิทยาลัยไทยกับการประเมินความพร้อม AI
ถ้ามองแบบตรงไปตรงมา มหาวิทยาลัยไทยไม่ได้ขาดโอกาสด้าน AI แต่ขาด “ภาพรวมที่ชัดเจน” และ “ลำดับขั้น” ในการเดินหน้า ระบบประเมินความพร้อมการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในมหาวิทยาลัยที่พัฒนาขึ้นในประเทศจึงตอบโจทย์จุดเจ็บนี้เต็มๆ
มหาวิทยาลัยที่เริ่มจากการประเมินความพร้อมอย่างจริงจัง จะได้ 3 อย่างพร้อมกัน:
- ภาพชัดว่าตัวเองอยู่ตรงไหนและควรไปทางไหน
- เหตุผลรองรับการของบประมาณและจัดทีมงาน AI อย่างเป็นระบบ
- โอกาสต่อยอดสู่การบริการวิชาการและการสนับสนุน SME ไทยด้าน AI
ถ้าคุณเป็นผู้บริหารมหาวิทยาลัย หรือนั่งในคณะทำงานด้านดิจิทัลของสถาบัน ผมชวนให้เริ่มจากคำถามง่ายๆ ว่า
“วันนี้ เราพร้อมใช้ AI แค่ไหนจริงๆ — จากมุมมองของทั้งเทคโนโลยี คน กระบวนการ และธรรมาภิบาล?”
คำตอบที่ได้จากระบบประเมินความพร้อม AI จะไม่ใช่แค่ตัวเลขคะแนน แต่เป็นเข็มทิศ ที่ช่วยให้มหาวิทยาลัยไทยเดินหน้าสู่การใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างรับผิดชอบ ยั่งยืน และต่อยอดประโยชน์สู่ภาคธุรกิจและสังคมไทยได้มากที่สุดในช่วง 3–5 ปีข้างหน้า