ผลสำรวจของ McKinsey จากองค์กรประมาณ 500 แห่งทั่วโลกในช่วงปลายปี 2025 ถึงต้นปี 2026 พบว่า ระดับความพร้อมด้าน Responsible AI โดยรวมดีขึ้น โดยคะแนน maturity เฉลี่ยเพิ่มจาก 2.0 เป็น 2.3 อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้านี้ยังไม่สมดุล เพราะมิติที่ยังล้าหลังชัดเจนคือ strategy, governance และ agentic AI governance and controls ซึ่งมีเพียงราว 30% ขององค์กรเท่านั้นที่ไปถึงระดับ maturity 3 ขึ้นไป สะท้อนว่า แม้องค์กรจำนวนมากกำลังพัฒนาเทคโนโลยีและการจัดการความเสี่ยงเชิงเทคนิคได้ดีขึ้น แต่โครงสร้างการกำกับดูแลและการจัดวางบทบาทความรับผิดชอบยังตามไม่ทันความเร็วของการนำ AI ไปใช้จริง

อีกประเด็นสำคัญคือ รายงานยืนยันว่า การลงทุนด้าน Responsible AI ไม่ได้เป็นต้นทุนที่ถ่วงนวัตกรรม แต่เป็นปัจจัยสนับสนุนให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง องค์กรที่ลงทุนด้าน RAI ในระดับสูงมีแนวโน้มจะมี maturity สูงกว่า และมีโอกาสเห็นผลกระทบเชิงบวกต่อ EBIT เกิน 5% มากกว่าองค์กรที่ลงทุนน้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ นี่ทำให้ AI Trust ควรถูกมองเป็น “ตัวเร่งมูลค่าทางธุรกิจ” มากกว่าจะมองเป็นเพียงงานด้าน compliance หรือ risk control

ในด้านความเสี่ยง รายงานสะท้อนภาพที่น่ากังวลสำหรับยุค Agentic AI โดยเฉพาะ security and risk concerns ซึ่งถูกระบุว่าเป็นอุปสรรคอันดับหนึ่งต่อการขยาย AI ที่มีความเป็นอิสระสูง รองลงมาคือความเสี่ยงจาก inaccuracy และ cybersecurity ซึ่งยังเป็นความเสี่ยงหลักแม้เทคโนโลยีจะพัฒนาไปมากแล้ว นอกจากนี้ รายงานยังพบช่องว่างสำคัญระหว่าง “การตระหนักรู้ความเสี่ยง” กับ “การลงมือควบคุมความเสี่ยงจริง” โดยเฉพาะในเรื่อง ทรัพย์สินทางปัญญา และ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล หมายความว่า หลายองค์กรรู้ว่าความเสี่ยงมีอยู่ แต่ยังไม่มี control, process และ tooling ที่เพียงพอในการจัดการ

รายงานยังระบุด้วยว่า แม้สัดส่วนองค์กรที่รายงานว่าเคยเกิด AI incident จะคงที่อยู่ที่ประมาณ 8% แต่ความเชื่อมั่นต่อความสามารถในการตอบสนองต่อเหตุการณ์กลับลดลง โดยเกือบ 60% ของผู้ที่เคยเผชิญเหตุเห็นว่าการตอบสนองขององค์กรอยู่ในระดับเพียงพอหรือต่ำกว่าที่ควรจะเป็น สะท้อนว่า ความซับซ้อนของระบบ AI ในปัจจุบัน โดยเฉพาะ agentic AI กำลังเติบโตเร็วกว่าความพร้อมขององค์กรในการรับมือเหตุการณ์จริง

ในด้านการบริหารจัดการภายใน รายงานพบว่าอุปสรรคใหญ่ที่สุดของการนำ Responsible AI ไปใช้ไม่ใช่เพียงเรื่องงบประมาณ แต่คือ ช่องว่างด้านความรู้และการฝึกอบรม โดยเกือบ 60% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุว่าปัญหาหลักคือทีมงานยังขาดความเข้าใจและทักษะที่จำเป็น ขณะเดียวกัน องค์กรที่กำหนด ความรับผิดชอบอย่างชัดเจน สำหรับ Responsible AI เช่น มีหน่วยงานหรือบทบาทเฉพาะด้าน AI governance, audit หรือ ethics จะมี maturity สูงกว่าอย่างชัดเจน โดยมีคะแนนเฉลี่ย 2.6 เทียบกับ 1.8 ในองค์กรที่ยังไม่มีเจ้าภาพชัดเจน ข้อนี้สะท้อนว่า “ownership” ไม่ใช่รายละเอียดเชิงโครงสร้างเล็กน้อย แต่เป็นตัวแปรเชิงยุทธศาสตร์ของความพร้อมด้าน AI Trust

หนึ่งในข้อค้นพบที่สำคัญที่สุดของรายงานคือ องค์กรเริ่มมอง AI Trust เป็น business enabler มากกว่า compliance exercise มากขึ้น กล่าวคือ AI Trust ไม่ได้มีไว้เพื่อหลีกเลี่ยงบทลงโทษหรือทำตามข้อกำหนดเพียงอย่างเดียว แต่เป็นเงื่อนไขที่ทำให้องค์กรสามารถขยายการใช้ AI ได้เร็วขึ้น มั่นคงขึ้น และได้รับความไว้วางใจจากลูกค้า ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และตลาดมากขึ้น องค์กรที่สร้าง trust ได้จึงไม่เพียงลดความเสี่ยง แต่ยังเพิ่มความเร็วในการ scale AI ไปพร้อมกัน

ข้อสรุป

สาระสำคัญของรายงานนี้คือ ในยุค Agentic AI ความเสี่ยงไม่ได้อยู่แค่ “AI พูดผิด” แต่ขยับไปสู่ “AI ลงมือทำผิด” และยิ่ง AI ถูกฝังใน workflow สำคัญมากขึ้นเท่าไร ต้นทุนของ governance gap ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น องค์กรที่ยังไม่มีโครงสร้างกำกับดูแลที่ชัดเจน ไม่มีเจ้าภาพรับผิดชอบ ไม่มีระบบติดตามควบคุม และยังมอง AI Trust เป็นเพียงเรื่อง compliance มีแนวโน้มจะเจอทั้งการขยายตัวที่ช้าลง incident ที่รุนแรงขึ้น และความเชื่อมั่นจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ลดลง ในทางกลับกัน องค์กรที่มอง AI Trust เป็นขีดความสามารถเชิงกลยุทธ์ จะมีโอกาสสร้างมูลค่าและขยาย AI ได้เต็มศักยภาพมากกว่าอย่างชัดเจน

ประเด็นที่ผู้บริหารควรถามองค์กรของตนทันที

• องค์กรของเรามี เจ้าภาพรับผิดชอบ AI Governance อย่างชัดเจนหรือยัง
   

• เรามี control สำหรับ agentic AI ที่มากพอ ไม่ใช่แค่สำหรับ generative AI แบบเดิมหรือไม่
   

• ความเสี่ยงด้าน privacy, cybersecurity, inaccuracy และ incident response ถูกบริหารเชิงรุกแล้วหรือยัง
   

• และที่สำคัญ เรามอง AI Trust เป็นเพียงเรื่อง compliance หรือมองเป็น โครงสร้างพื้นฐานของการสร้างมูลค่าจาก AI

จาก “AI Trust” สู่ “AI Governance” ที่องค์กรต้องลงมือทำจริง

สาระสำคัญของรายงานนี้คือ เมื่อองค์กรกำลังก้าวจากการใช้ Gen AI ไปสู่ Agentic AI ซึ่งสามารถแนะนำ ตัดสินใจ เรียกใช้เครื่องมือ และลงมือทำในระบบงานจริงได้ ความเสี่ยงก็เปลี่ยนจาก “AI พูดผิด” ไปสู่ “AI ทำผิด” อย่างมีนัยสำคัญ ในบริบทเช่นนี้ AI Governance จึงไม่ใช่งานด้านกำกับดูแลที่ทำภายหลัง แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานของการนำ AI ไปใช้ให้เกิดผลจริงอย่างปลอดภัยและยั่งยืน เพราะรายงานพบว่า แม้ maturity โดยรวมดีขึ้น แต่ strategy, governance และ agentic AI controls ยังเป็นมิติที่อ่อนที่สุด และมีเพียงประมาณ 30% ขององค์กรเท่านั้นที่มีความพร้อมระดับสูงในด้านเหล่านี้

ทำไมองค์กรต้องทำ AI Governance

องค์กรต้องทำ AI Governance เพราะรายงานยืนยันชัดว่า ความเชื่อมั่นต่อ AI ไม่ได้เป็นเพียงเรื่อง compliance แต่เป็นเงื่อนไขของ การสร้างมูลค่าจาก AI ในระดับธุรกิจจริง องค์กรที่ลงทุนด้าน Responsible AI มากกว่า มี maturity สูงกว่า และมีโอกาสเห็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ขณะเดียวกัน หากขาด governance ที่ชัดเจน องค์กรจะเผชิญความเสี่ยงสำคัญ 4 ด้านพร้อมกัน คือ
หนึ่ง ขยาย AI ไม่ได้เต็มศักยภาพ เพราะความกังวลด้าน security และ risk เป็นอุปสรรคอันดับหนึ่งต่อการ scale agentic AI
สอง ควบคุมความเสี่ยงไม่ทัน เพราะความเสี่ยงด้าน inaccuracy และ cybersecurity ยังเป็นความเสี่ยงหลัก และการลดความเสี่ยงเชิงรุกยังตามหลังการรับรู้ความเสี่ยงแทบทุกหมวด
สาม ตอบสนองต่อ incident ได้ไม่ดีพอ แม้จำนวน incident จะไม่ได้เพิ่มขึ้น แต่ความเชื่อมั่นในความสามารถในการรับมือกลับลดลง
และสี่ สูญเสียความไว้วางใจจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ทั้งลูกค้า พนักงาน นักลงทุน และ regulator

กล่าวอีกอย่างหนึ่ง AI Governance คือคำตอบเชิงโครงสร้างต่อคำถามเดียวกันที่เกิดขึ้นทั้งในเวทีโลกและในภาคธุรกิจจริง นั่นคือ เมื่อ AI มีอำนาจมากขึ้น ใครเป็นผู้รับผิดชอบ ใครกำหนดขอบเขต ใครตรวจสอบ และใครหยุดระบบได้เมื่อเกิดความผิดพลาด

องค์กรควรทำ AI Governance อย่างไร

จากรายงาน McKinsey คำตอบไม่ได้อยู่ที่การออกนโยบายสวยงามเพียงอย่างเดียว แต่ต้องสร้าง ระบบกำกับดูแลที่ทำงานได้จริง ผ่านองค์ประกอบอย่างน้อย 5 เรื่อง

1. เริ่มจากการประเมินสถานะปัจจุบันขององค์กร
องค์กรควรทำ benchmark ความพร้อมของตนเองอย่างเป็นระบบ ทั้งด้านโครงสร้างองค์กร นโยบาย กลไกควบคุม และการปฏิบัติจริง เพื่อมองเห็นช่องว่างระหว่าง “ความทะเยอทะยานในการใช้ AI” กับ “ความพร้อมด้าน trust และ governance” ของตน

2. กำหนดความรับผิดชอบให้ชัดเจน
รายงานพบว่าองค์กรที่มีเจ้าภาพด้าน Responsible AI ชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นบทบาทเฉพาะด้าน AI governance ทีม audit หรือ ethics function มี maturity สูงกว่าองค์กรที่ไม่มีเจ้าภาพอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้น AI Governance ต้องมี owner ที่ชัด, decision rights ที่ชัด, escalation path ที่ชัด ไม่ใช่กระจายความรับผิดชอบจนไม่มีใครรับผิดชอบจริง

3. เชื่อม governance เข้ากับ risk, data และ technology controls
AI Governance ที่ดีต้องไม่แยกจาก data governance, cybersecurity และ model risk management แต่ต้องทำงานร่วมกัน โดยเฉพาะในยุค agentic AI ที่ระบบสามารถเรียกใช้เครื่องมือหรือดำเนินการใน workflow สำคัญได้จริง องค์กรจึงต้องมี control ครอบคลุมตั้งแต่การเข้าถึงข้อมูล การใช้ข้อมูลส่วนบุคคล การกำกับสิทธิ์ของระบบ การทดสอบความถูกต้อง การติดตามการตัดสินใจ ไปจนถึงการหยุดหรือย้อนกลับการทำงานเมื่อเกิดเหตุผิดปกติ

4. ลดการพึ่งพากระบวนการ manual และเปลี่ยน governance ให้เป็น digital-first
McKinsey ชี้ว่าหลายองค์กรยังใช้วิธี manual ในการทำ compliance และ AI controls ซึ่งทำให้ต้นทุนสูง ซ้ำซ้อน และไม่ทันต่อความเร็วของ AI องค์กรจึงควร digitalize controls ให้มากขึ้น เช่น การตรวจจับ PII อัตโนมัติ การตรวจสอบข้อยกเว้น การทำ audit trail การติดตาม model behavior และ continuous monitoring เพื่อให้ governance มีประสิทธิภาพและ scale ได้จริง

5. ลงทุนเรื่องความรู้ ทักษะ และ change management
อุปสรรคใหญ่ที่สุดของ Responsible AI ไม่ใช่แค่เงิน แต่คือ ช่องว่างด้านความรู้และการฝึกอบรม ซึ่งเกือบ 60% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุว่าเป็นปัญหาหลัก นั่นแปลว่า AI Governance จะเกิดขึ้นไม่ได้หากผู้บริหาร ทีมงาน risk, legal, IT, data และ business ยังไม่เข้าใจบทบาทของตนเองอย่างเพียงพอ

เมื่อทำ AI Governance แล้ว องค์กรจะได้อะไร

ประโยชน์ของ AI Governance ตามรายงานนี้มีอย่างน้อย 4 ด้าน และทุกด้านเชื่อมตรงกับผลสำรวจ

หนึ่ง สร้างมูลค่าจาก AI ได้มากขึ้น
รายงานพบชัดว่า องค์กรที่ลงทุนด้าน Responsible AI สูงกว่า มีทั้ง maturity สูงกว่าและมีโอกาสสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีกว่า ดังนั้น AI Governance ไม่ใช่ “ต้นทุนป้องกันความเสี่ยง” อย่างเดียว แต่เป็น ตัวเร่งให้ AI scale ได้จริงและสร้างผลตอบแทนได้มากขึ้น

สอง ขยายการใช้ AI ได้เร็วขึ้นและมั่นใจขึ้น
เมื่อความกังวลด้าน security และ risk เป็นอุปสรรคอันดับหนึ่งต่อ agentic AI องค์กรที่มี governance ชัดจะสามารถขยับจาก pilot ไปสู่ deployment ในงานสำคัญได้เร็วกว่า เพราะมี guardrails รองรับอยู่แล้ว

สาม ลดโอกาสเกิด incident และลดผลกระทบเมื่อ incident เกิดขึ้น
AI Governance ที่ดีช่วยให้องค์กรไม่เพียงลดโอกาสเกิดความผิดพลาด แต่ยังตอบสนองได้ดีกว่าเมื่อเกิดเหตุจริง ผ่านการมี accountability, monitoring, escalation และ control mechanisms ที่พร้อมใช้

สี่ สร้าง trust จากลูกค้า ผู้ถือหุ้น regulator และสังคม
รายงานย้ำว่าผลลัพธ์เชิงบวกจาก AI Trust ไม่ได้มีแค่ด้าน operational efficiency แต่รวมถึง customer trust และความสามารถในการเป็นองค์กรที่ scale AI ได้โดยไม่ทำลายความเชื่อมั่นของตลาด นี่คือข้อได้เปรียบระยะยาวในยุคที่ AI กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของธุรกิจ

สรุปเชิงยุทธศาสตร์สำหรับผู้บริหาร

หากสรุปให้ชัดที่สุด รายงานนี้กำลังบอกผู้บริหารว่า
AI Governance ไม่ใช่เบรกของนวัตกรรม แต่เป็นเงื่อนไขที่ทำให้นวัตกรรมไปได้ไกลกว่าเดิม
องค์กรที่ยังมอง governance เป็นเพียง compliance จะใช้ AI ได้แบบระวังตัวและติดข้อจำกัดตลอดเวลา แต่องค์กรที่สร้าง AI Governance ให้เป็นขีดความสามารถหลักของธุรกิจ จะสามารถใช้ AI ได้เร็วกว่า มั่นใจกว่า และสร้างมูลค่าได้มากกว่า

ในยุค agentic AI คำถามจึงไม่ใช่แค่ว่า “เรามี AI หรือยัง”
แต่คือ “เรามี AI Governance ที่ดีพอสำหรับ AI แบบใหม่หรือยัง”