ดีลอยท์ หวั่นศก.ไทยปี 69 โตต่ำกว่า 2% รับแรงกดดันจากหนี้ครัวเรือน - ท่องเที่ยวยังไม่ฟื้นเต็มที่ - ศก.ชะลอตัว มองการใช้ AI ถูกจับตาในฐานะตัวแปรสำคัญช่วยภาคธุรกิจและศก. 

ดร.นเรนทร์ ชุติจิรวงศ์ ผู้อำนวยการบริหาร แผนก Growth และ นางสาวทัศดา แสงมานะเจริญ ผู้ช่วยผู้จัดการ แผนก Growth ดีลอยท์ ประเทศไทย เปิดเผยว่า ก้าวเข้าสู่ปีม้ากับท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างก้าวกระโดด ทำให้เกิดคำถามว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเข้ามามีบทบาทอย่างไรต่อ “แนวโน้มเศรษฐกิจไทย 2569” ซึ่งกำลังเผชิญกับความท้าทายรอบด้าน

โดยนักวิเคราะห์หลายฝ่ายประเมินว่า โอกาสที่เศรษฐกิจปี 2569 จะเติบโตเกินกว่า 2% นั้นลดน้อยลงอย่างเห็นได้ชัด โดยธนาคารแห่งประเทศไทยคาดการณ์ว่าจีดีพี (GDP) ปี 2568 2569 และ 2570 จะอยู่ที่ 2.2%, 1.5% และ 2.3% ตามลำดับ

*** ความท้าทายที่กดดันเศรษฐกิจไทย

เศรษฐกิจไทยในปี 2568 ยังคงต้องเผชิญกับปัจจัยกดดันสำคัญหลายด้านที่ฉุดรั้งการเติบโต อาทิ

หนี้ครัวเรือนสูง: ข้อมูลจากธนาคารแห่งประเทศไทยระบุว่า แม้สัดส่วนหนี้ครัวเรือนต่อ GDP ปรับตามฤดูกาลจะทยอยลดลงตั้งแต่ต้นปี 2567 จนถึงไตรมาส 2 ปี 2568 ที่ 87% อย่างไรก็ตาม เกือบ 30% ยังมาจากการอุปโภคบริโภคส่วนบุคคล การแบกรับภาระหนี้ที่สูงยังคงจำกัดกำลังซื้อ และการบริโภคภายในประเทศ

การฟื้นตัวของภาคการท่องเที่ยวที่ไม่สม่ำเสมอ: ข้อมูลจากธนาคารโลกระบุว่า ภาคการท่องเที่ยวมีมูลค่าราว 20% ของ GDP ประเทศไทย แม้การท่องเที่ยวเริ่มฟื้นตัว แต่ข้อมูลจากกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬาแสดงให้เห็นว่า จำนวนนักท่องเที่ยวต่างชาติรายเดือนตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ จนถึงเดือนพฤศจิกายน 2568 น้อยกว่าปี 2567 ทุกเดือน และจำนวนนักท่องเที่ยวต่างชาติสะสมในช่วงเดือนมกราคมถึงเดือนพฤศจิกายน 2568 ยังลดลงเกือบ 8% เมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อน ซึ่งนักท่องเที่ยวชาวจีนลดลงไปกว่า 1 ใน 3 แม้จะมีชาวอินเดียเพิ่มขึ้นมากกว่า 16% แต่การฟื้นตัวยังคงมีความไม่แน่นอนและต้องอาศัยเวลา

ภาวะเศรษฐกิจโลกชะลอตัว: ความต้องการสินค้าและบริการจากตลาดโลกที่ลดลงส่งผลกระทบต่อภาคการส่งออก ซึ่งเป็นกลไกหลักของประเทศไทยเกือบร้อยละ 60 ของ GDP

ความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์และภัยพิบัติ: สถานการณ์โลกและภายในประเทศที่ไม่แน่นอนยังเป็นปัจจัยเสี่ยงที่ต้องเฝ้าระวังในทุกภาคส่วน

ดร.นเรนทร์ ชุติจิรวงศ์ ผู้อำนวยการบริหาร แผนก Growth ดีลอยท์ ประเทศไทย ให้ข้อสังเกตเพิ่มเติมว่า แม้การส่งออกจะเติบโต แต่ข้อมูลจากกระทรวงพาณิชย์ระบุว่า มูลค่าสินค้าส่งออกของไทยในช่วงเดือนมกราคมถึงเดือนตุลาคม ปี 2568 ปรับเพิ่มขึ้น 13% เมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อน โดยมีสัดส่วนมูลค่าการส่งออกสินค้าอุตสาหกรรมมากที่สุดกว่า 81% หรือประมาณ 7.6 ล้านล้านบาท ซึ่งส่งไปยังสหรัฐฯ มากที่สุดที่สัดส่วนกว่า 23% รองลงมาเป็นสินค้าการเกษตรกว่า 8% หรือประมาณ 7.8 แสนล้านบาท ซึ่งส่งไปยังจีนมากที่สุดที่สัดส่วนกว่า 39% แต่ทั้งนี้แรงกระตุ้นในปีถัดไปอาจลดลงเนื่องจากปัจจัยการ Front-loading ของผู้ส่งออกเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบจากภาษีสหรัฐฯ

นางสาวทัศดา แสงมานะเจริญ ผู้ช่วยผู้จัดการ แผนก Growth ดีลอยท์ ประเทศไทย กล่าวเสริมว่า ทิศทางของภาคการผลิตไม่ได้ขยายตัวไปในทิศทางเดียวกันกับภาคการส่งออก โดยค่าเฉลี่ยของดัชนีผลผลิตภาคอุตสาหกรรม (MPI) ในช่วงเดือนมกราคมถึงเดือนตุลาคม ปี 2568 ลดลง 1% เมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อน นอกจากนี้ ข้อมูลจากสำนักงานเศรษฐกิจอุตสาหกรรม ระบุว่า ประมาณการ MPI ปี 2568 อาจลดลง 0.75% โดยปี 2569 อาจขยายตัวอยู่ที่ 1-2%

ทั้งนี้ ยังคงต้องเฝ้าระวังการนำเข้าสินค้าราคาที่ถูกกว่าจากต่างประเทศ โดยเฉพาะเครื่องใช้ไฟฟ้า นอกจากนี้ อัตราการใช้กำลังการผลิต (CapU) ยังลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยค่าเฉลี่ยของดัชนีรวมปรับฤดูกาลของ CapU มีมูลค่าประมาณ 64% ในปี 2565, 60% ในปี 2566 และ 59% ในปี 2567 โดยค่าเฉลี่ยของดัชนีดังกล่าวในช่วงเดือนมกราคมถึงเดือนตุลาคม ปี 2568 นั้นเกือบถึง 59%

*** AI และธุรกิจไทยในปี 2569

จากความตั้งใจสู่การลงมือปฏิบัติ AI เป็นหัวข้อที่มีการพูดคุยในห้องประชุมบอร์ดบริหารมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ ความท้าทายที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การนำ AI มาใช้ แต่เป็นการเปลี่ยนความสนใจให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรม

AI มักเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพ การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น และการมอบประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น แต่ในทางปฏิบัติ องค์กรไทยหลายแห่งยังคงมีความระมัดระวังในการนำ AI มาใช้งาน จากผลสำรวจ Digital Transformation Survey 2025 ของดีลอยท์ ประเทศไทย พบว่า มีองค์กรเพียงไม่ถึง 20% ที่นำ AI มาใช้เต็มรูปแบบแล้ว ขณะที่องค์กรส่วนใหญ่ยังอยู่ในขั้นตอนการวางแผนหรือทดลองใช้ ซึ่งชี้ให้เห็นว่า ในขณะนี้ AI เป็นเพียงปัจจัยด้านการดำเนินงานมากกว่าเป็นตัวขับเคลื่อนทางผลตอบแทน

แม้ข้อมูลจาก We Are Social แสดงให้เห็นว่า คนไทยมีการเข้าเว็บไซต์ ChatGPT เกือบ 41 ล้านครั้งต่อเดือน สะท้อนให้เห็นถึงความตื่นตัวและการยอมรับเทคโนโลยีในระดับผู้บริโภค แต่สำหรับผู้นำองค์กร ความได้เปรียบทางการแข่งขันไม่ได้มาจากการทดลองใช้เครื่องมือ AI เพียงอย่างเดียว แต่มาจากการบูรณาการเครื่องมือเหล่านั้นให้เข้ากับกระบวนการที่มีอยู่แล้ว ซึ่งในขั้นตอนถัดไปต้องอาศัยการใช้งานที่ชัดเจนยิ่งขึ้น พร้อมเชื่อมโยงกับคุณค่าทางธุรกิจ เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานแนวหน้า การเสริมสร้างการบริหารความเสี่ยง หรือการสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหาร มากกว่าที่จะเป็นเพียงโครงการ “การเปลี่ยนแปลงด้วย AI” ในภาพกว้าง

ข้อจำกัดเชิงปฏิบัติอีกประการหนึ่งคือ ความพร้อมของบุคลากร ทั้งนี้ ช่องว่างด้านทักษะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลและการกำกับดูแล AI ยังคงเป็นอุปสรรคต่อความก้าวหน้า แทนที่จะกังวลว่า AI จะมาทดแทนงานจำนวนมาก องค์กรควรเน้นไปที่การพัฒนาทักษะเฉพาะด้าน และการกำหนดบทบาทใหม่ที่มนุษย์และเทคโนโลยีสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในส่วนของด้านธุรกิจต่างๆ ดีลอยท์สรุปความท้าทายสำคัญในปี 2569 ดังนี้

ความกดดันของความเป็นเลิศในการดำเนินงาน (Operational Excellence): ท่ามกลางความกดดันในด้านการจัดการต้นทุนและทรัพยากรที่มีอย่างจำกัด องค์กรควรทำให้พนักงานเห็นคุณค่าในสิ่งที่มอบให้ลูกค้าได้ชัดเจน เพื่อให้เกิดความเข้าใจ และบริหารจัดการได้ดีและเร็วขึ้น ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายลดลงอย่างยั่งยืนกว่าการเน้นไปที่การลดต้นทุนตั้งแต่แรก

ความไม่แน่นอนจากปัจจัยภายนอก: ความท้าทายทางภูมิรัฐศาสตร์ สงคราม ภัยธรรมชาติ และนโยบายภาษีสหรัฐฯ ล้วนเป็นปัจจัยที่ทำให้องค์กรต้องปรับตัวเพื่อให้ดำเนินต่อไปได้ องค์กรควรให้ความสำคัญกับห่วงโซ่อุปทาน ความสามารถในการแข่งขัน และการจำลองสถานการณ์ เพื่อให้พร้อมรับมือด้านการเงินและการดำเนินงาน

AI Reality Adoption - เปลี่ยนจากทดลองในสิ่งที่มีอยู่แล้วสู่การประยุกต์บนความเป็นจริง: หลายธุรกิจไม่สามารถประยุกต์ใช้ AI ได้เนื่องจากยังคงนำ AI มาใช้บนพื้นฐานของกระบวนการทำงานเดิม ธุรกิจต้องก้าวข้ามจากเพียงแค่ “การทดลองใช้ AI” ไปสู่การออกแบบกระบวนการทำงานและกรอบการจัดการใหม่สำหรับการทำงานด้านดิจิทัล เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในภาวะที่การขยายตัวของรายได้ทำได้ยากขึ้น

ในปี 2569 AI จะไม่ได้เปลี่ยนแปลงเศรษฐกิจไทยด้วยตัวเอง แต่ปัจจัยสำคัญที่จะทำให้ AI สร้างความแตกต่างในเศรษฐกิจอย่างแท้จริงคือ ประสิทธิภาพในการเปลี่ยนจากความตั้งใจไปสู่การปฏิบัติของธุรกิจ โดยอาศัยการลงทุนอย่างมีวินัย ความพร้อมของกำลังคน และความคาดหวังที่เป็นจริง