ใช้ AI ให้ปลอดภัย ไม่ให้ความลับรั่ว: คู่มือเชิงลึกฉบับคนไทย ปี 2026

บทนำ: เมื่อ AI คือ “ดาบสองคม” ของธุรกิจไทย

ในอดีต ผู้ประกอบการ SME ไทยอาจมองว่า “ความปลอดภัยไซเบอร์” เป็นเรื่องของธนาคารหรือบริษัทข้ามชาติ แต่ในยุค 2026 ที่ร้านกาแฟใช้ระบบ CRM เก็บเบอร์โทรลูกค้า และโรงงานผลิตใช้ AI วิเคราะห์ไลน์การผลิต “ข้อมูล” ได้กลายเป็นทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดและมีความเสี่ยงที่สุด

คุณรู้หรือไม่? จากรายงาน AI Governance ปี 2568 ของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) พบว่า พนักงาน SME ไทยกว่า 40% ใช้ GenAI (เช่น ChatGPT) ในการทำงานทุกวัน แต่ 90% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายควบคุมการใช้งาน [1] สถานการณ์นี้สร้างความเสี่ยงระดับวิกฤตที่เรียกว่า “Shadow AI” ซึ่งข้อมูลสำคัญอย่าง ฐานข้อมูลลูกค้า สูตรลับทางการค้า หรือแบบแปลนสินค้า อาจรั่วไหลไปสู่โมเดล AI สาธารณะ และตกไปอยู่ในมือคู่แข่งหรือแฮกเกอร์ได้ในเสี้ยววินาที

บทความนี้ไม่ใช่คู่มือพื้นฐาน แต่เป็นการเจาะลึกกลยุทธ์ ใช้ AI ให้ปลอดภัย ในระดับองค์กร (Enterprise Grade) โดยผสานแนวคิด Zero Trust และ Data Security Lifecycle เข้ากับการแก้ปัญหาหน้างานจริง เพื่อให้ SME ไทยใช้ AI เป็น “อาวุธ” ทางธุรกิจ ไม่ใช่ “ช่องโหว่” ที่ทำลายองค์กร

ทำไมเรื่อง “ความปลอดภัย AI” ถึงเป็นวาระแห่งชาติของ SME ไทย

พื้นที่ความเสี่ยงที่ขยายตัว (Expanding Risk Surface)

จากเดิมข้อมูลบริษัทถูกเก็บอยู่ใน Server หรือ Cloud ที่มี Firewall ป้องกัน แต่ปัจจุบัน ข้อมูลถูกป้อนเข้าสู่ Prompt ของ AI ซึ่งเปรียบเสมือนการส่งข้อมูลออกนอกองค์กรทันที

• สถานการณ์จริง: โรงงานชิ้นส่วนยานยนต์ใน EEC ประสบปัญหาข้อมูลรั่วไหล เมื่อวิศวกรใช้ ChatGPT รุ่นฟรีแปลเอกสารแบบแปลน (Blueprints) จากภาษาญี่ปุ่นเป็นไทย ข้อมูลดังกล่าวถูกนำไปเทรนโมเดลสาธารณะ ทำให้คู่แข่งในต่างประเทศสามารถเข้าถึงโครงสร้างสินค้าสำคัญได้ สร้างความเสียหายมูลค่ากว่า 20 ล้านบาท [1]

กฎหมาย PDPA กับระเบิดเวลาทางดิจิทัล

การนำข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า (ชื่อ, เบอร์โทร, พฤติการซื้อ) ไปใส่ใน AI สาธารณะโดยไม่ได้รับความยินยอม ถือเป็นการละเมิด พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) มาตรา 27

• ความเสี่ยง: หากเกิด Data Breach และไม่รายงานต่อ สคส. (PDPC) ภายใน 72 ชั่วโมง โทษปรับอาจพุ่งสูงถึง 1-5 ล้านบาท ไม่รวมความเสียหายทางชื่อเสียง [2]

สถิติที่คุณต้องตระหนัก (ETDA Survey 2568)

• 40% ของ SME ไทยมีการใช้ AI ในกระบวนการทำงาน
• 65% ของพนักงานยอมรับว่าใช้ “Shadow AI” (AI ที่บริษัทไม่อนุญาต) เป็นรายสัปดาห์
• 90% ของ SME ยังไม่มีนโยบาย (AI Policy) ที่ชัดเจน [1]

💡 Insight: ปัญหาไม่ใช่การ “ห้ามใช้ AI” เพราะนั่นคือการปิดกั้นศักยภาพ แต่คือการสร้าง Guardrails (ราวกันตก) เพื่อให้พนักงานใช้ AI ได้อย่างปลอดภัย

Shadow AI: ภัยเงียบที่ร้ายแรงกว่า Shadow IT

นิยามเชิงลึกและการทำงาน

Shadow AI คือการที่พนักงานใช้เครื่องมือ AI (โดยเฉพาะ GenAI แบบ Public/Free Tier) ในการทำงานโดยที่ฝ่ายไอทีหรือผู้บริหารไม่รับรู้ ความเสี่ยงสำคัญคือ Data Retention Policy ของผู้ให้บริการ AI ฟรี มักระบุชัดเจนว่า “ข้อมูลที่ป้อนเข้ามา จะถูกนำไปใช้เพื่อการฝึกฝนและพัฒนาโมเดล” (Model Training) [3]

3 Scenarios ความเสี่ยงในบริบทไทย

          1. ฝ่ายขาย (Sales):

• Action: ก๊อปปี้ตาราง Excel ยอดขายและข้อมูลลูกค้าลง ChatGPT เพื่อให้ช่วยวิเคราะห์แนวโน้ม
• Risk: ข้อมูล PII (Personally Identifiable Information) ของลูกค้ารั่วไหล ผิด PDPA เต็มประตู
  
  2. ฝ่ายบุคคล (HR):

• Action: ให้ AI ช่วยร่างสัญญาจ้างงาน โดยระบุชื่อพนักงานใหม่ เงินเดือน และเงื่อนไขสวัสดิการ
• Risk: ข้อมูล Sensitive Data รั่วไหล และอาจถูกนำไปใช้ใน Phishing Attack เป้าหมายเจาะจง
  
   3. ฝ่ายวิศวกรรม (R&D):

• Action: ใช้ AI แปล Code หรือ Debug Software ที่พัฒนาขึ้นเอง
• Risk: ทรัพย์สินทางปัญญา (Source Code) กลายเป็นข้อมูลสาธารณะ (Public Domain) สูญเสียความลับทางการค้า

ระดับความรุนแรงของข้อมูลรั่วไหล (Leakage Severity)

• Level 1 – Model Absorption: ข้อมูลถูกดูดเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของความรู้ AI (แก้ไขยากที่สุด)
• Level 2 – Prompt Injection: แฮกเกอร์หรือคู่แข่งใช้วิคนิค “หลอกถาม” AI เพื่อให้คายข้อมูลลับที่พนักงานเราเคยป้อนไว้
• Level 3 – Compliance Breach: การผิดกฎหมาย PDPA หรือสัญญา NDA กับคู่ค้า
  
  

AI ฟรี vs AI Enterprise: เจาะลึกโครงสร้างความปลอดภัย

ผู้ประกอบการหลายรายตั้งคำถามว่า “ทำไมต้องจ่ายเงินปีละเป็นล้าน ในเมื่อของฟรีก็ใช้ได้?” คำตอบอยู่ที่ Architecture ของการจัดการข้อมูล

ตารางเปรียบเทียบเชิงเทคนิค (Technical Comparison 2026)

ที่มา: OpenAI Enterprise Spec 2026 [3], Microsoft Copilot Security [4]

เจาะลึก: “Zero Data Retention” คือกุญแจสำคัญ

ในเวอร์ชัน Enterprise ผู้ให้บริการ (OpenAI/Microsoft/Google) จะทำสัญญาทางกฎหมายว่าจะ ไม่นำข้อมูล Input และ Output ของเราไปฝึกฝนโมเดล (Training) ข้อมูลจะถูกประมวลผลและลบทิ้งทันที หรือถูกเก็บไว้ใน “ถังข้อมูลส่วนตัว” (Private Instance) ของบริษัทเราเท่านั้น นี่คือเหตุผลที่ธุรกิจขนาดใหญ่ยอมจ่ายเพื่อแลกกับความปลอดภัยของ Trade Secrets

กรณีศึกษา: การปฏิรูปความปลอดภัยโรงงานยานยนต์ (The Zero Trust Approach)

บริบท: โรงงานรับจ้างผลิต (OEM) ในนิคมฯ ชลบุรี พนักงาน 150 คน ปัญหา: ตรวจพบ Shadow AI ขั้นรุนแรง วิศวกร 15 คนใช้ AI สาธารณะช่วยงาน R&D เสี่ยงสูญเสียทรัพย์สินทางปัญญา (IP) มูลค่า 50 ล้านบาท

แนวทางการแก้ปัญหา (The Solution):

1. เฟส 1: Discovery & Classification (สัปดาห์ที่ 1)
   + ใช้เครื่องมือ Audit Log ตรวจสอบ Traffic พบว่ามีการเข้าถึงโดเมน openai.com และ bard.google.com สูงผิดปกติ
   + ทำ Data Classification แบ่งข้อมูลเป็น 3 ระดับ:
         –  Public: ข้อมูลทั่วไป (ใช้ AI ฟรีได้)
         –  Internal: ข้อมูลภายใน (ใช้ AI Enterprise ได้)
         –  Confidential: สูตรลับ/พิมพ์เขียว (ห้ามใช้ AI หรือใช้เฉพาะ On-premise AI)
   
   
2. เฟส 2: Implementation (เดือนที่ 1)
   + สมัคร ChatGPT Enterprise: เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมปิด (Sandbox) สำหรับข้อมูล Internalทำ Identity-to-Data
   + Mapping: กำหนดสิทธิ์ว่าใคร (Role) สามารถใช้ฟีเจอร์ AI ตัวไหนได้บ้างผ่านระบบ SSO
   
   
3. เฟส 3: Culture & Training (ต่อเนื่อง)
   + จัด Workshop “AI Data Privacy” อบรมกฎเหล็ก: “ถ้าเรื่องไหนไม่กล้าเล่าให้เพื่อนฟัง ห้ามเล่าให้ AI ฟัง”
   + ประกาศ AI Usage Policy ที่ชัดเจนและมีบทลงโทษ

ผลลัพธ์ (Results):

• Shadow AI ลดลงเหลือ 0% ภายใน 3 เดือน
• ความลับทางการค้าปลอดภัย 100% ภายใต้สัญญา Enterprise
• Productivity ของวิศวกรเพิ่มขึ้น 30% จากการใช้ AI ช่วยแปลและสรุปงานได้อย่างถูกต้องตามหลักเกณฑ์ [5]
  

5 กลยุทธ์ขั้นสูง: ใช้ AI อย่างไรให้ปลอดภัย (Advanced Strategies)

การเขียน Policy ใส่กระดาษนั้นไม่เพียงพอ คุณต้องวางระบบควบคุม (Technical Controls) ควบคู่ไปด้วย

1. ใช้หลักการ “Least Privilege” กับ AI Agents

หากคุณเริ่มใช้ AI Agents (AI ที่ทำงานอัตโนมัติแทนคน) ต้องจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลให้น้อยที่สุด อย่าให้ AI เข้าถึง Folder “เงินเดือน” หรือ “สัญญา” โดยไม่จำเป็น เพื่อป้องกันกรณี AI Hallucination หรือถูกเจาะระบบ

2. สร้าง AI Usage Policy แบบ Dynamic

อย่าก๊อปปี้ Template ฝรั่งมาใช้ทั้งดุ้น แต่ให้ปรับตามบริบทไทยและ PDPA

• สิ่งที่ต้องมีใน Policy:
        –  รายชื่อเครื่องมือที่ “อนุญาต” (Whitelisted) และ “ไม่อนุญาต” (Blacklisted)
        –  ประเภทข้อมูลที่ห้ามป้อนลง AI เด็ดขาด (PII, IP, Passwords)
        –  ขั้นตอนการแจ้งเหตุ (Incident Response) เมื่อสงสัยว่าข้อมูลรั่ว

3. ลงทุนใน Enterprise Grade Tools (ถ้าไหว)

หากธุรกิจคุณมีรายได้เกิน 50-100 ล้านบาท การลงทุนปีละ 3-4 แสนบาทกับ Microsoft 365 Copilot หรือ ChatGPT Team ถือเป็นเบี้ยประกันที่คุ้มค่ากว่าค่าปรับ PDPA

• เครื่องมือแนะนำ 2026:
        –  Microsoft 365 Copilot: ดีที่สุดสำหรับ Office User มีระบบป้องกันข้อมูลรั่วไหล (DLP) ในตัว
        –  ChatGPT Team/Enterprise: ดีที่สุดสำหรับงาน Creative และ Coding
        –  Claude for Work (Anthropic): โดดเด่นเรื่องความปลอดภัยและ Constitutional AI เหมาะกับงานกฎหมาย [6]

4. อบรมพนักงานด้วย “Prompt Engineering for Security”

สอนพนักงานให้เขียน Prompt แบบนิรนาม (Anonymization)

• ❌ ผิด: “ช่วยวิเคราะห์ยอดขายของ บริษัท ABC ที่มียอด 5 ล้านบาท…”
• ✅ ถูก: “ช่วยวิเคราะห์ยอดขายของ บริษัทลูกค้ารายหนึ่ง ในกลุ่มอุตสาหกรรมยานยนต์…”

5. Monitor และ Audit สม่ำเสมอ

ใช้เครื่องมืออย่าง Microsoft Purview หรือ Google Workspace Admin เพื่อตรวจสอบว่ามีการแชร์ข้อมูล Sensitive ผ่าน AI หรือไม่ และตั้ง Alert เตือนเมื่อพฤติกรรมผิดปกติ

สรุป: เปลี่ยน AI จาก “ความเสี่ยง” เป็น “ความได้เปรียบ”

SME ไทยในปี 2026 หนีไม่พ้นการใช้ AI แต่ทางเลือกมีเพียง 2 ทาง คือ ใช้แบบมักง่าย (Shadow AI) ซึ่งเหมือนการนั่งทับระเบิดเวลา หรือ ใช้แบบมืออาชีพ (Secure AI) ซึ่งจะสร้างเกราะป้องกันที่แข็งแกร่ง

Checklist สำหรับผู้บริหาร (Action Plan):

1. [ ] วันนี้: สั่งทำ Audit ตรวจสอบว่าพนักงานใช้ AI อะไรบ้างในบริษัท
2. [ ] สัปดาห์หน้า: ประกาศ AI Policy เบื้องต้น (ห้ามใส่ PII/IP ลง AI ฟรี)
3. [ ] เดือนหน้า: พิจารณางบประมาณสำหรับ License AI แบบ Enterprise หรือ Business

# ความปลอดภัยไซเบอร์ในยุค AI ไม่ใช่แค่การป้องกันแฮกเกอร์ แต่คือการป้องกันไม่ให้เราเผลอยื่นกุญแจบ้านให้คนแปลกหน้าด้วยมือของเราเอง

เครื่องมือและทรัพยากรสำหรับคนไทย (Thai Resources)

• ETDA AI Governance Hub: ศูนย์รวมมาตรฐานและคู่มือธรรมาภิบาล AI (www.etda.or.th/ai-governance)
• PDPC (สคส.): แนวปฏิบัติเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลสำหรับ SME (www.pdpc.or.th)
• FusionSol: ตัวแทนจำหน่ายและที่ปรึกษา Private ChatGPT สำหรับธุรกิจไทย [7]
• ThaiCERT: แจ้งเหตุภัยคุกคามและช่องโหว่ความปลอดภัย (www.thaicert.or.th)

พร้อมที่จะยกระดับความปลอดภัย AI ในองค์กรของคุณหรือยัง?

การรู้ถึงอันตรายของ Shadow AI เป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่การลงมือป้องกันคือสิ่งที่แยก “ธุรกิจที่อยู่รอด” ออกจาก “ธุรกิจที่เสี่ยงวิกฤต” อย่ารอให้ข้อมูลรั่วไหลจนเกิดความเสียหายหลักล้าน หรือโดนปรับจาก PDPA เริ่มต้นสร้างเกราะป้องกันให้ธุรกิจของคุณวันนี้ เพื่อให้พนักงานใช้ AI ได้อย่างมั่นใจและปลอดภัย

ตัวเลือกที่ 1: ดาวน์โหลดชุดเครื่องมือป้องกันภัย AI (ฟรี) รับทันที “AI Usage Policy Template 2026” ฉบับภาษาไทย พร้อมรายการ Checklist ตรวจสอบความปลอดภัย

• สิ่งที่คุณจะได้รับ: ไฟล์ Word แก้ไขได้สำหรับประกาศนโยบาย และคู่มือตั้งค่า ChatGPT ให้ปลอดภัย
• [👉 ดาวน์โหลด AI Policy Template ฟรี]

ตัวเลือกที่ 2: ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน AI Security หากคุณต้องการระบบ Enterprise Grade หรือ Microsoft 365 Copilot แต่ไม่รู้จะเริ่มอย่างไร ปรึกษาทีมงานเพื่อวางระบบ Zero Trust

• สิ่งที่คุณจะได้รับ: การประเมินความเสี่ยงเบื้องต้น และคำแนะนำโซลูชันที่เหมาะกับงบประมาณ SME
• [👉 ขอรับคำปรึกษาฟรี]

ทรัพยากรแนะนำ: ศึกษาคู่มือ AI Governance เพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ ETDA (www.etda.or.th)

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

1. Shadow AI คืออะไร และน่ากลัวอย่างไรสำหรับ SME ไทย?

Shadow AI คือการที่พนักงานนำเครื่องมือ AI (โดยเฉพาะแบบฟรี) มาใช้ในการทำงานโดยที่บริษัทไม่ได้รับรู้หรือไม่อนุญาต ความน่ากลัวคือ AI สาธารณะเหล่านี้มักมีนโยบายนำข้อมูลที่เราป้อนไปใช้ “ฝึกฝนโมเดล” (Model Training) ต่อ

สำหรับ SME ไทย นี่คือระเบิดเวลา เพราะข้อมูลสำคัญ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า สูตรการผลิต หรือแบบแปลนสินค้า อาจถูกดูดเข้าไปในระบบและกลายเป็นข้อมูลสาธารณะที่คู่แข่งสามารถเข้าถึงได้ผ่านการ Prompt ถาม AI นอกจากนี้ยังเสี่ยงต่อการละเมิดกฎหมาย PDPA หากมีการนำข้อมูลส่วนบุคคลลูกค้าไปใส่โดยไม่ระวัง

2. การใช้ AI ให้ปลอดภัย (Secure AI) ตามมาตรฐาน Zero Trust คืออะไร?

การใช้ AI ให้ปลอดภัยแบบ Zero Trust คือแนวคิดที่ว่า “อย่าไว้ใจระบบหรือผู้ใช้งานคนใดโดยอัตโนมัติ” แม้จะเป็นพนักงานภายในบริษัทก็ตาม ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์ (Verify) ทุกครั้งก่อนเข้าถึงข้อมูล

ในบริบทของการใช้ AI หมายถึงการจำกัดสิทธิ์ไม่ให้ AI เข้าถึงข้อมูลทั้งหมดของบริษัท (Least Privilege) เช่น AI ของฝ่ายการตลาดไม่ควรเข้าถึงฐานข้อมูลเงินเดือนของ HR และต้องมีการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) ทั้งตอนเก็บและตอนส่ง เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลความลับจะไม่รั่วไหลแม้ระบบจะถูกเจาะ

3. ChatGPT Enterprise กับแบบฟรี ต่างกันอย่างไรในแง่ความปลอดภัย?

ความแตกต่างสำคัญที่สุดคือ “ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล” (Data Privacy) ChatGPT แบบฟรีจะเก็บข้อมูลการสนทนาของคุณไปใช้เทรนโมเดลของ OpenAI ทำให้ข้อมูลมีความเสี่ยงที่จะรั่วไหลสู่สาธารณะ

ในขณะที่ ChatGPT Enterprise หรือ Team Plan จะมีสัญญา “Zero Data Retention” คือไม่เก็บข้อมูลของคุณไปเทรนโมเดล ข้อมูลถือเป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทคุณ 100% นอกจากนี้ยังมีระบบจัดการสิทธิ์ผู้ใช้ (Admin Console) มาตรฐานความปลอดภัยระดับ SOC 2 และการเข้ารหัสข้อมูลที่เข้มงวดกว่า เหมาะสำหรับการใช้งานในองค์กรธุรกิจ

4. ถ้าเผลอใส่ข้อมูลลูกค้าหรือความลับลงใน ChatGPT ไปแล้ว ต้องทำอย่างไร?

ต้องรีบดำเนินการทันทีเพื่อลดความเสียหาย:

1. หยุดใช้งานและเปลี่ยนรหัสผ่าน หากมีการแชร์ Credential
2. Opt-out: เข้าไปที่ Settings > Data Controls ใน ChatGPT แล้วปิด “Chat History & Training” เพื่อหยุดการเก็บข้อมูลใหม่ (แม้ข้อมูลเก่าอาจถูกดูดไปแล้ว)
3. ประเมินความเสี่ยง: ตรวจสอบว่าข้อมูลที่หลุดเป็นข้อมูลส่วนบุคคล (PII) หรือไม่ ถ้าใช่ ตามกฎหมาย PDPA คุณต้องแจ้งเหตุละเมิดต่อ สคส. (PDPC) ภายใน 72 ชั่วโมง เพื่อเลี่ยงโทษปรับที่รุนแรง
   
   

5. Microsoft 365 Copilot ปลอดภัยกว่า AI ทั่วไปไหม?

ปลอดภัยกว่ามากสำหรับองค์กรที่ใช้ Microsoft 365 อยู่แล้ว เพราะ Copilot ทำงานอยู่ภายใต้ “Microsoft 365 Trust Boundary” ซึ่งเป็นขอบเขตความปลอดภัยเดียวกับอีเมลและไฟล์งานของบริษัท

ข้อมูลของคุณจะไม่ถูกส่งไปฝึกโมเดลสาธารณะของ OpenAI และระบบจะเคารพสิทธิ์การเข้าถึงไฟล์ที่มีอยู่เดิม (Permissions) เช่น ถ้าพนักงานไม่มีสิทธิ์ดูไฟล์งบการเงิน Copilot ก็จะไม่ดึงข้อมูลนั้นมาตอบคำถามให้พนักงานคนนั้นเห็น ถือเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยระดับ Enterprise Grade

6. การใช้ AI แปลเอกสารสัญญาหรือแบบแปลน ถือว่าผิด PDPA หรือไม่?

มีความเสี่ยงสูงที่จะผิด PDPA และสูญเสียความลับทางการค้า หากคุณใช้เครื่องมือแปลภาษา AI แบบฟรี (Public AI) เพราะถือว่าเป็นการส่งข้อมูลออกนอกองค์กรไปยังเซิร์ฟเวอร์สาธารณะโดยไม่มีสัญญาคุ้มครองข้อมูล (Data Processing Agreement)

กรณีศึกษาโรงงานยานยนต์ในไทยเคยสูญเสียมูลค่ากว่า 20 ล้านบาทจากการใช้ AI ฟรีแปลแบบแปลน ดังนั้น หากจำเป็นต้องแปลเอกสารสำคัญ ควรใช้ AI เวอร์ชัน Enterprise ที่มีสัญญาไม่เปิดเผยข้อมูล หรือใช้เครื่องมือแปลแบบ Offline (On-premise)

7. วิธีตรวจสอบว่าพนักงานแอบใช้ AI (Shadow AI) ในบริษัทต้องทำอย่างไร?

สามารถตรวจสอบได้ผ่านการดู Traffic ของเครือข่ายบริษัท (Network Audit Log) โดยดูประวัติการเข้าถึงเว็บไซต์กลุ่ม AI เช่น openai.com, bard.google.com, หรือ claude.ai

หากบริษัทใช้ Microsoft 365 หรือ Google Workspace สามารถใช้เครื่องมือบริหารจัดการ (เช่น Microsoft Purview) เพื่อตรวจสอบและแจ้งเตือนเมื่อมีการแชร์ข้อมูลที่มีลักษณะเป็นความลับ (Sensitive Info Types) ออกไปภายนอก หรือสังเกตพฤติกรรมการทำงานที่เร็วผิดปกติวิสัยมนุษย์และคุณภาพงานที่เปลี่ยนไป

8. การลงทุนระบบ AI Enterprise ต้องใช้งบประมาณเท่าไหร่ คุ้มค่าสำหรับ SME ไหม?

ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นประมาณ 1 ล้านบาทต่อปี (สำหรับ ChatGPT Enterprise ขั้นต่ำ 50 users) หรือประมาณ 900 บาท/คน/เดือน สำหรับ Microsoft 365 Copilot ซึ่งอาจดูสูงสำหรับ SME ขนาดเล็ก

อย่างไรก็ตาม หากเทียบกับ ค่าปรับ PDPA สูงสุด 5 ล้านบาท หรือความเสียหายจากการที่สูตรลับรั่วไหลไปสู่คู่แข่ง การลงทุนนี้ถือว่า “คุ้มค่า” มากสำหรับธุรกิจที่มีข้อมูลสำคัญ หรือธุรกิจ B2B ที่ต้องรักษาความลับลูกค้า หากงบจำกัด แนะนำให้ซื้อ License เฉพาะพนักงานกลุ่มเสี่ยง (เช่น R&D, HR, ผู้บริหาร) แทนการซื้อให้ทุกคน

9. บริษัทต้องมีนโยบายการใช้ AI (AI Policy) อย่างไรให้ครอบคลุมปี 2026?

AI Policy ที่ดีต้อง “ยืดหยุ่นแต่รัดกุม” ไม่ควรห้ามใช้แบบเหมารวม แต่ควรกำหนดชัดเจนว่า:

1. เครื่องมือที่อนุญาต (Whitelist): ระบุชื่อแอป AI ที่บริษัทอนุมัติให้ใช้
2. ข้อมูลที่ห้ามใส่ (Prohibited Data): เช่น ข้อมูล PII ลูกค้า, รหัสผ่าน, Source Code, สูตรการผลิต
3. แนวปฏิบัติ (Guidelines): ต้องทำ Anonymization (ปิดบังตัวตนข้อมูล) ก่อนใส่ AI ทุกครั้ง
4. บทลงโทษ: ระบุผลที่จะตามมาหากฝ่าฝืน เพื่อสร้างความตระหนักรู้
   
   

10. มีขั้นตอนการป้องกันข้อมูลรั่วไหลจาก AI อย่างไรบ้าง?

สามารถทำได้ตามขั้นตอน Data Security Lifecycle:

1. Discovery: ค้นหาและระบุว่าพนักงานใช้ AI ตัวไหนบ้าง
2. Classification: แยกประเภทข้อมูลบริษัท (ข้อมูลสาธารณะใช้ AI ฟรีได้, ข้อมูลลับใช้ AI Enterprise)
3. Protection: ติดตั้งเครื่องมือป้องกัน (DLP) หรือซื้อ License AI ที่ปลอดภัย
4. Monitoring: ตรวจสอบการใช้งานอย่างสม่ำเสมอ
5. Training: อบรมพนักงานให้ตระหนักถึงความเสี่ยง เพราะ “คน” คือจุดอ่อนที่สุดของระบบความปลอดภัย

อ้างอิง (References)

1. สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA). (2568). รายงานสถานการณ์และธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ (AI Governance) ประเทศไทย ปี 2568. สืบค้นจาก https://www.etda.or.th [เข้าถึงเมื่อ: 31 มกราคม 2569]
2. คณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPC). (2568). แนวทางการรายงานเหตุละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลสำหรับผู้ประกอบการ. สืบค้นจาก https://www.pdpc.or.th
3. OpenAI. (2026). ChatGPT Enterprise Privacy Policy & Security Specs. สืบค้นจาก https://openai.com/enterprise-privacy [เข้าถึงเมื่อ: 31 มกราคม 2569]
4. Microsoft. (2025). Data, Privacy, and Security for Microsoft 365 Copilot. สืบค้นจาก https://learn.microsoft.com/en-us/copilot
5. ETDA. (2568). กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ AI ในภาคอุตสาหกรรมไทย (AI Use Cases in Thai Industry).
6. Anthropic. (2026). Claude for Work: Security and Compliance. สืบค้นจาก https://www.anthropic.com
7. FusionSol. (2568). Private ChatGPT Solutions for Thai Business. สืบค้นจาก https://www.fusionsol.com

โดย: คุณภูวรา (Khun Phuwara) – ที่ปรึกษาอาวุโสด้านกลยุทธ์ธุรกิจและ Legal-Tech แห่ง The Kooru

Focus Keyword:  “ใช้ AI ให้ปลอดภัย”
Secondary Keywords (LSI):  “ChatGPT ความปลอดภัย”, “AI รั่วไหลข้อมูล”, “Shadow AI คืออะไร”, “ปกป้องข้อมูลจาก AI”, “AI Enterprise คืออะไร”.