ยิ่ง AI ทำงานแทนคนได้มากขึ้น ธุรกิจก็ยิ่งต้องรู้ว่ามันเข้าถึงข้อมูลอะไร ตัดสินใจเรื่องไหน และตรวจสอบย้อนหลังได้อย่างไร บนเวที Secure & Resilient AI / เมื่อ AI สร้างความเสี่ยงใหม่ ธุรกิจจะรับมืออย่างไร ในงาน THE STANDARD ECONOMIC FORUM 2026 ตัวอย่างตั้งแต่การจำกัดสิทธิ์แชร์ไฟล์ภายใน Microsoft ไปจนถึงการให้ AI มีบัตรพนักงานของตัวเอง ช่วยอธิบายว่าองค์กรควรวางระบบความปลอดภัยอย่างไร เพื่อให้มอบหมายงานแก่ AI ได้อย่างมั่นใจขึ้น
ทำไมต้องปกป้องข้อมูล ก่อนให้ AI ช่วยทำงาน?
ความเสี่ยงจาก AI อาจเริ่มจากพนักงานที่ต้องการทำงานให้ดีขึ้น วสุพล ธารกกาญจน์ รองกรรมการผู้จัดการ สายงานการปฏิบัติการและการขาย บริษัท ไมโครซอฟท์ (ประเทศไทย) จำกัด ยกตัวอย่างการนำแผนเปิดตัวสินค้าใหม่หรือข้อมูลการค้าไปถาม AI ภายนอก เพื่อช่วยคิดและทำงานให้เร็วขึ้น โดยไม่ทันตระหนักว่าข้อมูลสำคัญกำลังถูกส่งออกนอกบริษัท เขาจึงเสนอให้ธุรกิจกลับมาดู Data Security หรือความปลอดภัยของข้อมูล ตั้งแต่ว่าใครเข้าถึงได้ ไปจนถึงนำข้อมูลนั้นไปใช้อย่างไรได้บ้าง
ตัวอย่างที่วสุพลเล่าจากการทำงานภายใน Microsoft คือการปรับค่าเริ่มต้นของไฟล์ให้มีข้อจำกัดการเข้าถึงไว้ก่อน ผู้สร้างไฟล์ต้องเป็นฝ่ายปรับสิทธิ์เมื่อจำเป็นต้องเปิดให้คนอื่นเข้าถึง แนวปฏิบัติที่เขาเล่ายังจำกัดการแชร์ไว้เฉพาะบุคคลที่ระบุชื่อด้วย การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ผู้ใช้ต้องพิจารณาสิทธิ์ก่อนแชร์ และลดโอกาสเปิดข้อมูลกว้างเกินความจำเป็น
พลสุธี ธเนศนิรัตศัย ผู้อำนวยการสายงาน Cybersecurity & Digital Trust บริษัท บลูบิค ไททันส์ จำกัด เสริมว่า องค์กรควรเริ่มจากการทำ Data Inventory หรือบัญชีรายการข้อมูล ให้รู้ว่าข้อมูลลูกค้า ฝ่ายขาย หรือฝ่ายบุคคลอยู่ที่ไหน สำคัญแค่ไหน และได้รับการป้องกันเพียงพอหรือยัง เมื่อเห็นภาพแล้วจึงเลือกลงทุนเพิ่มในส่วนที่จำเป็น เพื่อให้เครื่องมือความปลอดภัยที่ซื้อมาเหมาะกับข้อมูลที่ต้องปกป้องจริง
องค์กรรู้หรือยังว่ามี AI กี่ตัว และแต่ละตัวทำอะไร?
พลสุธียกตัวอย่างสมมติของ AI Agent ที่ช่วยรับเรื่องเคลมสินค้า เริ่มจากคุยกับลูกค้า ขอข้อมูล เข้าถึงฐานข้อมูลการขาย และรวบรวมหลักฐานว่าสินค้ามีปัญหาอย่างไร ก่อนสรุปรายการที่ต้องคืนเงินส่งให้พนักงานดูแลกระบวนการนั้นต่อ ตัวอย่างนี้ทำให้เห็นว่า Agent เข้าไปเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนของงาน และต้องได้รับสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลภายในเพื่อทำงานให้สำเร็จ
เมื่อแต่ละแผนกสามารถพัฒนา Agent เพื่อช่วยงานของตัวเอง สิ่งที่ต้องตามมาคือ AI Inventory หรือบัญชีรายการ AI พลสุธีเสนอให้สำรวจว่าองค์กรสร้าง Agent อะไรขึ้นมาแล้วบ้าง แต่ละตัวทำหน้าที่อะไร เข้าถึงข้อมูลใด และตัดสินใจเรื่องใดได้บ้าง จากนั้นจึงประเมินว่า หากมันทำงานผิดไปจากที่กำหนด ความเสียหายสูงสุดจะกระทบธุรกิจแค่ไหน แล้วค่อยวางมาตรการควบคุมให้เหมาะสม
วสุพลขยายว่า บัญชีนี้ต้องใช้ดูแล AI ตลอดช่วงที่ใช้งาน รวมถึงช่วยตัดสินใจว่า Agent ตัวใดหมดความจำเป็นและควรปิดไปแล้ว การรู้ว่าใครเป็นผู้สร้างและทีมใดเป็นเจ้าของจึงสำคัญพอๆ กับการรู้ว่ามี AI กี่ตัว เพราะองค์กรต้องตามหาผู้รับผิดชอบและปรับสิทธิ์ได้เมื่อการใช้งานเปลี่ยนไป
จะให้สิทธิ์ AI อย่างไร ให้ตามรอยการทำงานได้?
เมื่อรู้แล้วว่ามี Agent อะไรอยู่ในองค์กร ขั้นต่อไปคือกำหนดตัวตนให้มัน พลสุธีเปรียบเทียบว่า ธุรกิจควรมอง AI Agent เหมือนพนักงานใหม่คนหนึ่ง มี ID ของตัวเอง และได้รับสิทธิ์ที่เหมาะสมกับหน้าที่ หากต้องเข้าถึงฐานข้อมูลหรือพื้นที่ทำงานใด ก็ควรมีบันทึกทั้งสิทธิ์ที่มอบให้และกิจกรรมที่เกิดขึ้น คล้ายการใช้บัตรพนักงานผ่านเข้าออกห้องต่างๆ
แนวคิด AI Identity เชื่อมการอนุญาตเข้ากับการตรวจสอบย้อนหลัง เมื่อเกิดปัญหา องค์กรจะตามรอยได้ว่า Agent ตัวใดเข้าถึงข้อมูลอะไร ไปทำงานส่วนไหน หรือตัดสินใจอะไรไปแล้ว ขณะที่วสุพลอธิบายระบบดูแล Agent ในภาพรวมไว้สามด้านที่ต้องทำงานร่วมกัน
มองเห็น: รู้ว่ามี AI อะไรอยู่ที่ไหนในองค์กร เพื่อให้ติดตามและบริหารจัดการได้
กำกับดูแล: รู้ว่าใครสร้าง ทำอะไรได้ และเข้าถึงข้อมูลใดได้บ้าง พร้อมกำหนดขอบเขตให้เหมาะกับงาน
ป้องกัน: ดูแลตัว Agent จากการเจาะระบบและภัยคุกคามภายนอก เช่นเดียวกับที่องค์กรต้องดูแลความปลอดภัยของแอปพลิเคชันและอุปกรณ์พนักงาน
วสุพลมองว่า AI สำหรับองค์กรต้องมีทั้งความสามารถในการเข้าใจบริบทธุรกิจและความน่าไว้วางใจ ระบบควบคุมเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจขยายการใช้งานได้ โดยยังรู้ว่า Agent จำนวนมากกำลังทำอะไรและอยู่ภายใต้สิทธิ์ของใคร
เมื่อผู้โจมตีใช้ AI ธุรกิจจะป้องกันให้ทันได้อย่างไร?
ผู้โจมตีสามารถใช้ AI เพิ่มความเร็วในการทำงานได้เช่นเดียวกับคนในองค์กร วสุพลเล่าว่า Microsoft นำ AI มาใช้ในฝั่งป้องกันด้วย ทั้งการใช้ Agent หลายตัวและหลายโมเดลช่วยค้นหาช่องโหว่ ตลอดจนทดสอบความปลอดภัยของโค้ดและระบบ เป้าหมายคือค้นพบจุดอ่อนแล้วแก้ไขให้เร็วขึ้น เพื่อลดโอกาสที่ผู้โจมตีจะเข้ามาใช้ประโยชน์จากช่องโหว่เหล่านั้น
สำหรับธุรกิจที่ยังไม่มีทรัพยากรลงทุนมาก พลสุธีเสนอให้กลับมาทบทวนมาตรการพื้นฐานก่อน เช่น พนักงานติดตั้งโปรแกรมบนเครื่องได้เองหรือไม่ มีระบบป้องกันมัลแวร์หรือยัง และรู้วิธีรับมือเมื่อได้รับอีเมลต้องสงสัยแค่ไหน สิ่งเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ SME สามารถตรวจสอบและปรับปรุงได้ โดยไม่จำเป็นต้องเริ่มจากโครงการขนาดใหญ่
เหตุผลที่บริษัทเล็กควรทำเรื่องนี้จริงจังคือ ผู้โจมตีอาจไม่ได้เลือกเป้าหมายจากขนาดธุรกิจ พลสุธีอธิบายว่า หากองค์กรใช้ซอฟต์แวร์ที่มีช่องโหว่เหมือนกับบริษัทอื่น ก็อาจถูกโจมตีไปพร้อมกันได้ เมื่อระบบให้บริการไม่ได้หรือข้อมูลเสียหาย ผลกระทบเหล่านั้นก็อาจถูกนำมาใช้ต่อรองเรียกค่าไถ่ได้เช่นกัน
ใครต้องรับผิดชอบความปลอดภัยของ AI?
วสุพลเสนอให้แบ่งความรับผิดชอบตามงานที่แต่ละฝ่ายดูแล เจ้าของโครงการหรือฝ่ายธุรกิจต้องพิจารณาว่าผลลัพธ์ของ AI ตรงตามที่ต้องการหรือไม่ ฝ่าย IT ดูแลให้แพลตฟอร์มปลอดภัยตามมาตรฐานองค์กร ฝ่าย Security ตรวจสอบการตั้งค่า ส่วนฝ่าย Risk และ Compliance พิจารณาความเสี่ยงและข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง โดยระดับการกำกับดูแลควรเหมาะกับลักษณะการใช้งานแต่ละกรณี
พลสุธีเสริมว่า องค์กรควรกำหนดนโยบายและความรับผิดชอบให้ชัด พร้อมติดตามว่า AI ทำงานและตัดสินใจตามเป้าหมายหรือไม่ การตรวจสอบนี้ยังรวมถึงประโยชน์ทางธุรกิจ เช่น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้จริงเพียงใด และคุ้มค่ากับการลงทุนหรือเปล่า เพื่อให้การกำกับดูแลเชื่อมกับเหตุผลที่องค์กรเลือกนำ AI เข้ามาใช้ตั้งแต่แรก
สำหรับผู้บริหาร จุดเริ่มต้นคือสำรวจงานและสิทธิ์ที่มอบให้ AI แล้วกำหนดคนรับผิดชอบให้ครบ ทุกครั้งที่เพิ่มความสามารถให้ Agent ควรพิจารณาวิธีควบคุมควบคู่กันไป เมื่อรู้ว่ามันทำอะไรได้ เข้าถึงอะไรได้ และตรวจสอบย้อนหลังอย่างไร ธุรกิจก็มีพื้นฐานที่ชัดเจนขึ้นสำหรับการมอบหมายงานขั้นต่อไป
