ดีลอยท์ชี้พลังงานไทยเจอโจทย์ใหญ่ รับมือเปลี่ยนผ่านพลังงาน ดาต้าเซ็นเตอร์บูม

ดีลอยท์เตือนภาคพลังงานไทยกำลังเจอทั้งแรงกดดันจากการเปลี่ยนผ่านพลังงาน และความต้องการไฟฟ้าที่พุ่งจากดาต้าเซ็นเตอร์ในเวลาเดียวกัน ย้ำภาวะนี้ไม่ใช่แนวโน้มไกลตัว แต่เป็นแรงกดดันเชิงโครงสร้างที่ต้องรับมือตอนนี้

นายคีธ เดวีส์ ลีดเดอร์ ด้านเทคโนโลยีและการฎิรูปองค์กร สำหรับธุรกิจพลังงาน ทรัพยากรธรรมชาติ และอุตสาหกรรม ดีลอยท์ เซาท์อีสต์เอเชีย กล่าวว่า ภาคพลังงานไทยกำลังเผชิญแรงกดดันสองด้านพร้อมกัน คือต้องปรับตัวรับการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน (energy transition) ไปพร้อม ๆ กับความต้องการไฟฟ้าที่พุ่งสูงอย่างไม่เคยเป็นมาก่อนจากดาต้าเซ็นเตอร์ โดยตัวเลขคาดการณ์พบว่าจะมีการใช้ไฟฟ้ารวมถึง 2.87 กิกะวัตต์ ซึ่งระบบโครงสร้างพื้นฐานเดิมไม่ได้ถูกออกแบบมารองรับ

"บริษัทพลังงานไทยกำลังปรับทิศทางการลงทุนโดยมุ่งเน้นไปที่ความพร้อมรับมือต่อความเปลี่ยนแปลง (Resilience) และผลตอบแทนจากการลงทุนเป็นหลักตลอดช่วงการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน ไม่ว่าจะเป็นพลังงานหมุนเวียน เทคโนโลยีดักจับคาร์บอน หรือโครงสร้างพื้นฐานด้านก๊าซธรรมชาติ องค์กรต่าง ๆ กำลังประเมินการลงทุนโดยพิจารณาจากผลกระทบต่อความมั่นคงทางพลังงานและความสามารถในการเข้าถึงพลังงานในราคาที่เหมาะสม"


ดีลอยท์ ยอมรับว่าดาต้าเซ็นเตอร์ คือตัวเร่งความต้องการพลังงานที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยที่ผ่านมา บริษัทพลังงานรายใหญ่ของไทยต่างทยอยปรับพอร์ตการลงทุน ทั้งการควบรวมกิจการเพื่อลดต้นทุน การเปิดรับนักลงทุนต่างชาติ และการถอนตัวจากธุรกิจที่ไม่ใช่แกนหลัก แต่โจทย์ใหม่ที่ท้าทายกว่าเดิมคือการหาสมดุลระหว่างการเปลี่ยนผ่านพลังงานกับความต้องการไฟฟ้าที่พุ่งทะยานจากเทคโนโลยี AI


ประเด็นที่น่าสนใจคือ แม้ AI จะเป็นตัวเร่งให้ความต้องการพลังงานเพิ่มขึ้น แต่ก็เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้บริษัทพลังงานรับมือกับต้นทุนที่สูงขึ้นได้เช่นกัน นายคีธกล่าวว่า AI กลายเป็นวาระระดับบอร์ดบริหารของบริษัทพลังงานไทยไปแล้ว แต่โจทย์จริงคือการเปลี่ยนความตื่นเต้นในช่วงทดลองให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้

***ยังติดขั้นทดลอง

ผลสำรวจ Thailand Digital Transformation Survey 2026 ของดีลอยท์ เผยตัวเลขที่สะท้อนภาพชัดเจนว่า องค์กรไทยยังไปไม่ถึงจุดที่ควรจะเป็น โดยมีเพียง 19% เท่านั้นที่สามารถขยายการใช้ AI ให้ครอบคลุมทั้งองค์กร ขณะที่อีก 81% ยังคงติดอยู่ในขั้นทดลองระดับหน่วยงานย่อย และมีถึง 71% ที่ยอมรับว่า AI สร้างผลลัพธ์ได้เพียงบางส่วนของเป้าหมายที่วางไว้

"โครงการนำร่องในระยะแรกได้พิสูจน์ให้เห็นถึงศักยภาพของ AI แต่ความท้าทายคือการขยายผลไปสู่การใช้งานในวงกว้าง" นายคีธ ระบ พร้อมแนะนำให้ลูกค้าในภาคพลังงานตรวจสอบให้มั่นใจว่า AI ใช้งานได้จริงกับกระบวนการทำงานที่มีอยู่ ก่อนจะเดินหน้าลงทุนเพิ่มในระยะต่อไป


หนึ่งในตัวอย่างการใช้งานจริงที่ดีลอยท์นำมาเปิดเผย คือการนำภาพถ่ายดาวเทียมผสานกับ AI เพื่อตรวจจับการรั่วไหลของก๊าซมีเทนตามแนวท่อส่งแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้บริษัทพลังงานรายใหญ่ระบุจุดรั่วไหลที่ระบบตรวจสอบแบบเดิมมองไม่เห็น ลดทั้งความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและค่าใช้จ่ายในการแก้ไขปัญหา

อีกกรณีหนึ่งที่น่าสนใจไม่แพ้กัน คือการนำระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) มาใช้กับหม้อไอน้ำในโรงไฟฟ้า เพื่อตรวจจับความเสี่ยงล่วงหน้าก่อนเครื่องจะพัง ช่วยลดโอกาสหยุดดำเนินงานแบบไม่ทันตั้งตัว และหลีกเลี่ยงค่าซ่อมแซมก้อนใหญ่ที่ไม่จำเป็น

นายมงคล สมผล ลีดเดอร์ ด้านพลังงาน ทรัพยากรธรรมชาติ และอุตสาหกรรม ดีลอยท์ ประเทศไทย กล่าวว่า บริษัทพลังงานกำลังหันมาใช้ AI ระบบอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงมากขึ้น เพื่อติดตามข้อมูล บริหารสินทรัพย์ และเสริมความยืดหยุ่นในการดำเนินงาน

"สิ่งที่ลูกค้าในภาคพลังงานต้องการคือ AI ที่สามารถสร้างผลกระทบต่อการบริหารจัดการสินทรัพย์และต้นทุนได้โดยตรงและวัดผลได้ ไม่ใช่นำมาใช้เพียงเพราะต้องการมีเทคโนโลยีใหม่" พร้อมชี้ว่าแรงกดดันที่แท้จริงของอุตสาหกรรมคือการที่ควบคุมราคาสินค้าโภคภัณฑ์ไม่ได้ แต่ควบคุมประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ ซึ่งนี่คือจุดที่ AI กำลังเข้ามามีบทบาทตั้งแต่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การตรวจสอบก๊าซเรือนกระจก ไปจนถึงห่วงโซ่อุปทาน


ก้าวต่อไปที่มองไว้คือการยกระดับจาก AI แบบใช้งานเฉพาะจุด ไปสู่ Agentic AI ที่ผสานเข้ากับกระบวนการดำเนินงานทั้งภาพรวม และสนับสนุนการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะกลายเป็นความได้เปรียบทางการแข่งขันในระยะยาว

ด้านนายอริยะ ฝึกฝน ลีดเดอร์ ด้านเทคโนโลยีและการฎิรูปองค์กร ดีลอยท์ ประเทศไทย กล่าวทิ้งท้ายว่า องค์กรที่จะก้าวขึ้นเป็นผู้นำในรอบธุรกิจถัดไป ต้องไม่มอง AI เป็นแค่ "โครงการเทคโนโลยี" แต่ต้องฝังมันเข้าไปในกระบวนการบริหารสินทรัพย์ การควบคุมต้นทุน และการตัดสินใจระดับผู้บริหาร ซึ่งต้องมาพร้อมการลงทุนใหม่ทั้งด้านข้อมูล บุคลากร และรูปแบบการทำงาน เพื่อรองรับการเติบโตที่ยั่งยืนในระยะยาว

"สิ่งที่ยังต้องจับตาคือความเร็วในการนำกลยุทธ์ไปสู่การปฏิบัติ องค์กรที่จะก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำในวัฏจักรธุรกิจครั้งถัดไป ต้องไม่มอง AI เป็นเพียงโครงการด้านเทคโนโลยี แต่เป็นขีดความสามารถในการดำเนินงานที่ฝังอยู่ในกระบวนการบริหารจัดการสินทรัพย์ การควบคุมต้นทุน และการตัดสินใจในระดับผู้บริหารและคณะกรรมการ ซึ่งการเปลี่ยนผ่านนี้จำเป็นต้องอาศัยการลงทุนในรูปแบบใหม่ ทั้งการวางรากฐานด้านข้อมูล การพัฒนาบุคลากร และการปรับเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงาน เพื่อสร้างขีดความสามารถที่รองรับการเติบโตอย่างยั่งยืน".