1) ความเสี่ยงด้านข้อมูล (Data Privacy & Security)

AI Automation ต้องเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายระบบ
หากไม่มีการควบคุมที่เหมาะสม
อาจเกิดปัญหา เช่น

• ข้อมูลรั่วไหล
• ใช้ข้อมูลเกินขอบเขตที่ได้รับอนุญาต
• แชร์ข้อมูลสำคัญไปยังระบบภายนอกโดยไม่ตั้งใจ

โดยเฉพาะข้อมูลลูกค้า
หรือข้อมูลเชิงพาณิชย์ขององค์กร

2) ความเสี่ยงจาก Automation ที่ไม่มีการควบคุม

Automation ที่ทำงานอัตโนมัติ
หากตั้งค่าไม่รอบคอบ
อาจ

• ส่งข้อมูลผิดพลาดซ้ำ ๆ
• แจ้งข้อมูลผิดไปยังหลายระบบ
• ทำงานผิดเงื่อนไขโดยไม่รู้ตัว

ความผิดพลาดเล็ก ๆ
อาจถูกขยายผลในระดับองค์กรได้อย่างรวดเร็ว

3) การพึ่งพา AI โดยขาดการตรวจสอบจากมนุษย์

การใช้ AI ช่วยประมวลผล
หากไม่มีการกำหนดบทบาทของคนให้ชัดเจน
อาจนำไปสู่

• ข้อมูลสรุปผิดบริบท
• การตัดสินใจจากข้อมูลที่ยังไม่สมบูรณ์
• ความเข้าใจผิดในการสื่อสารกับลูกค้า

AI ควรเป็น “ผู้ช่วย”
ไม่ใช่ “ผู้ตัดสินใจแทนมนุษย์ทั้งหมด”

4) ความเสี่ยงด้านการ Audit และการตรวจสอบย้อนหลัง

หลายองค์กรเริ่มใช้ Automation
แต่ไม่ได้เก็บ Log หรือประวัติการทำงาน
เมื่อเกิดปัญหา
ไม่สามารถตรวจสอบได้ว่า

• ข้อมูลมาจากที่ใด
• ใครตั้งค่า Workflow
• ระบบทำงานผิดพลาดตรงจุดไหน

สิ่งนี้เป็นความเสี่ยงด้านการกำกับดูแล (Governance)

กำหนดนโยบายการใช้ AI Automation

องค์กรควรกำหนดให้ชัดเจนว่า

• ข้อมูลใดอนุญาตให้นำไปใช้กับ AI
• Workflow ใดต้องผ่านการอนุมัติ
• ใครเป็นผู้รับผิดชอบแต่ละ Automation

นโยบายที่ชัดเจน
ช่วยลดความเสี่ยงเชิงระบบได้มาก

ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงระบบ

Make AI ควรถูกใช้งานโดย

• ผู้มีสิทธิ์และหน้าที่ชัดเจน
• แยกสิทธิ์ตามบทบาท (Role-based Access)
• จัดการ API Key อย่างปลอดภัย

ช่วยป้องกันการเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต

เริ่มจาก Automation ขนาดเล็ก

แทนการทำ Automation ใหญ่ในครั้งเดียว
องค์กรควร

• เริ่มจาก Workflow ขนาดเล็ก
• ทดสอบผลลัพธ์
• ตรวจสอบความถูกต้อง
• ค่อย ๆ ขยายการใช้งาน

ช่วยลดผลกระทบหากเกิดความผิดพลาด

เก็บ Log และตรวจสอบการทำงานสม่ำเสมอ

องค์กรควร

• บันทึกการทำงานของ Workflow
• ตรวจสอบผลลัพธ์เป็นระยะ
• ปรับปรุง Automation ตามการใช้งานจริง

Automation
ต้องมีการดูแลเหมือนระบบ IT อื่น ๆ