อนาคตของ AI ในงานบริหารอาคาร: เมื่อเทคโนโลยีเริ่มเข้าใจ “อสังหาริมทรัพย์” มากขึ้นทุกวัน

จักรพันธ์ ภวังคะรัตน์

Head of Property Management, JLL Thailand

เลขาธิการ สมาคมบริหารทรัพย์สินแห่งประเทศไทย

23 October 2025

ในช่วงเวลาเพียงไม่กี่ปีที่ผ่านมา “AI” กลายเป็นคำที่ทุกวงการพูดถึง แต่ในโลกของ อสังหาริมทรัพย์เพื่อการพาณิชย์ (Commercial Real Estate – CRE) คำถามที่แท้จริงไม่ใช่ “AI จะมาไหม” แต่คือ “เราพร้อมจะใช้ AI อย่างไรให้เกิดคุณค่าจริง”

รายงานล่าสุดจาก JLL: The future of AI in CRE, [https://www.jll.com/en-us/insights/the-future-of-ai-in-cre], ชี้ชัดว่า มากกว่า 90% ขององค์กรระดับโลก เตรียมบูรณาการ AI เข้าสู่การดำเนินงานด้านอสังหาริมทรัพย์ภายใน 5 ปีข้างหน้า ไม่ใช่แค่เพื่อความล้ำสมัย แต่เพราะ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ธุรกิจ ที่ช่วยให้การตัดสินใจ การบริหารต้นทุน และประสบการณ์ของผู้เช่าอยู่บนพื้นฐานของ “ข้อมูลจริง” มากกว่าความรู้สึก

บทความนี้จะพาไปสำรวจว่า AI กำลังเปลี่ยนภูมิทัศน์ของงานบริหารอาคารอย่างไร จาก “เทคโนโลยีในข่าว” สู่ “เครื่องมือในมือ” ของผู้จัดการอาคารยุคใหม่

🧠 1. จาก Hype สู่ Reality: AI กำลังเข้าสู่ช่วงที่ต้องพิสูจน์คุณค่า

AI สำหรับ CRE เคยอยู่ในช่วงที่เรียกว่า “peak of inflated expectations” — ทุกคนพูดถึงแต่ยังไม่ค่อยมีใครทำได้จริง หลายองค์กรทดลองใช้ Chatbot หรือ Dashboard อัจฉริยะ แต่ยังไม่ถึงขั้น “เปลี่ยนวิธีทำงาน”

วันนี้ โลกกำลังก้าวสู่ “ช่วงของความจริง” (Reality Phase) ที่ AI จะต้องพิสูจน์คุณค่าด้วย ผลลัพธ์เชิงธุรกิจที่จับต้องได้ เช่น การลดต้นทุนพลังงาน, การเพิ่มอัตราครองเช่า, หรือการยืดอายุการใช้งานอุปกรณ์หลักของอาคาร

JLL เรียกช่วงนี้ว่า “The Rise of Applied AI” — การเปลี่ยนจากเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้น สู่ เครื่องมือเชิงกลยุทธ์ที่ทำให้ตึกคิดได้เร็วกว่าเดิม

🏢 2. สองโลกของ AI: จาก Productivity Tools สู่ CRE-specific Intelligence

AI ในวงการอสังหาฯ แบ่งได้เป็นสองกลุ่มใหญ่:

🔹 1. Enterprise-level AI

คือ AI ที่เสริมประสิทธิภาพการทำงานทั่วไป เช่น

• ChatGPT หรือ Copilot ที่ช่วยร่างรายงาน ประมวลอีเมล วิเคราะห์เอกสาร

• CRM Plugins ที่ช่วยคาดการณ์แนวโน้มของผู้เช่า หรือช่วยทีม Leasing ทำงานเร็วขึ้น

เครื่องมือเหล่านี้เพิ่ม productivity ของทีมบริหาร แต่ยังไม่แตะ “แก่นของอาคาร”

🔹 2. CRE-specific AI

คือ AI ที่ฝังอยู่ในโครงสร้างของอาคาร เช่น

• AI ด้านพลังงาน ที่เรียนรู้พฤติกรรมโหลดไฟฟ้าและปรับตั้งระบบ HVAC ให้อัตโนมัติ

• AI ด้านการบริหารพื้นที่ ที่วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้อาคาร เพื่อปรับการใช้พื้นที่และทำ Workplace Optimization

• AI ด้าน predictive maintenance ที่ช่วยคาดการณ์ปัญหาเครื่องจักรก่อนเสียจริง

• AI ด้าน Portfolio Analytics ที่ช่วยผู้บริหารตัดสินใจขาย-เช่า-ปรับปรุงสินทรัพย์อย่างแม่นยำ

สิ่งเหล่านี้คือหัวใจของ Smart FM Ecosystem ที่กำลังเกิดขึ้นในอาคารระดับโลก — และเริ่มต้นในกรุงเทพฯ แล้วเช่นกัน

⚙️ 3. 4 ขั้นตอนสู่การนำ AI มาใช้จริงในงานบริหารอาคาร

JLL เสนอ “4 ขั้นตอนแห่งความสำเร็จ” ที่ทุกองค์กรควรทำก่อนลงทุนใน AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยั่งยืน ไม่ใช่แค่ “โครงการทดลองที่จบในสไลด์”

ขั้นตอนที่ 1: สร้างความเข้าใจที่ถูกต้อง (Debunk the myths)

AI ไม่ใช่เวทมนตร์ มันไม่สามารถแก้ทุกปัญหาได้ในคลิกเดียว สิ่งสำคัญคือทีมบริหารต้องเข้าใจว่า “AI ต้องการข้อมูลคุณภาพสูง” และ “ต้องมีเป้าหมายที่ชัดเจน”

ตัวอย่างเช่น การใช้ AI ควบคุมระบบชิลเลอร์จะไม่เกิดผลเลย ถ้าข้อมูล Sensor ในระบบยังไม่ถูกต้อง หรือมี Missing Data

🔍 AI ที่ดีเริ่มจาก Data ที่ดี ไม่ใช่ Code ที่ฉลาดที่สุด

ขั้นตอนที่ 2: เลือก Use Case ที่ตอบโจทย์ธุรกิจจริง

ไม่ใช่ทุกอย่างต้องใช้ AI แต่ควรเลือกจุดที่ AI สร้างคุณค่าได้มากที่สุด เช่น

• คาดการณ์ Maintenance ก่อนเกิดเหตุ (Predictive)

• วิเคราะห์ Energy Pattern เพื่อหาจุดสูญเสีย

• วิเคราะห์การใช้พื้นที่เช่าเพื่อลดต้นทุนพื้นที่ว่าง

แนวคิดคือ “Start Small, Scale Smart” — เริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ ที่ทำได้จริง แล้วขยายผล

ขั้นตอนที่ 3: สร้าง Business Case ที่วัดผลได้

ผู้บริหารต้องเห็นว่า AI ไม่ใช่ค่าใช้จ่าย แต่คือการลงทุนที่จะคืนทุนในรูปของ:

• ค่าไฟลดลง

• ทีมงานทำงานเร็วขึ้น

• ผู้เช่าพึงพอใจมากขึ้น

• อายุการใช้งานของระบบหลักยืดยาวขึ้น

ในมุม Property Management การทำ Business Case AI ที่ดีคือการ วัดผลเชิงมูลค่า (Value-driven) มากกว่าการวัดผลเชิงเทคนิค

ขั้นตอนที่ 4: ได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูง (Leadership Buy-in)

AI จะไม่เกิดผลถ้าไม่มี “Sponsor ที่เข้าใจภาพรวม”

เพราะการใช้ AI ในอาคารเกี่ยวข้องทั้งฝ่ายเทคนิค (FM), การเงิน, IT, และ Sustainability จึงต้องมี การสนับสนุนจากระดับ C-suite เพื่อให้เดินไปในทิศทางเดียวกัน

📊 4. จากข้อมูลสู่การตัดสินใจ: Data Infrastructure คือรากฐานของ AI

AI ไม่ได้สร้างคุณค่าจากอากาศ มันสร้างจาก “ข้อมูล” — และข้อมูลที่ดีต้องมาจากระบบที่มีมาตรฐาน

อาคารสมัยใหม่เริ่มเดินหน้าใช้มาตรฐาน Project Haystack, Brick Schema, ISO 19650 เพื่อให้ข้อมูลจากระบบ HVAC, Lighting, Security, BMS, CMMS เชื่อมโยงกันได้อย่างมีความหมาย

นี่คือพื้นฐานของ “AI-ready Building” ที่เคยพูดถึง — อาคารที่พร้อมให้ AI วิเคราะห์โดยไม่ต้องเสียเวลาทำ Data Cleansing ตลอดเวลา

อาคารที่ไม่มี Data Infrastructure ก็เหมือนคนที่ไม่มีระบบประสาทแม้จะมีกล้ามเนื้อใหญ่ แต่ขยับไม่ได้อย่างแม่นยำ

💡 5. อุปสรรคที่ซ่อนอยู่ และวิธีเปลี่ยนให้เป็นโอกาส

JLL ชี้ว่า องค์กรส่วนใหญ่ยังติดกับสามปัญหาหลักในการใช้ AI:

🔸 1. งบประมาณจำกัด

แทนที่จะรอเงินก้อนใหญ่ ให้เริ่มจาก Pilot Project ขนาดเล็ก เช่น AI ตรวจวิเคราะห์พลังงานของ AHU หนึ่งโซน เพื่อสร้างผลลัพธ์นำเสนอผู้บริหาร

🔸 2. คุณภาพข้อมูลต่ำ

ใช้การเริ่มต้นของ AI เป็นโอกาส “จัดระเบียบข้อมูล” เพราะการวางระบบ Data Governance ที่ดีวันนี้ จะกลายเป็น “ทรัพย์สินดิจิทัล” ขององค์กรในวันหน้า

🔸 3. ความกังวลด้าน Cybersecurity

แทนที่จะมองว่าเป็นอุปสรรค ให้สร้างระบบ “AI Governance Framework” ที่ปลอดภัย โปร่งใส และตรวจสอบได้ เพื่อเพิ่มความเชื่อมั่นต่อผู้เช่าและเจ้าของอาคาร

🏗️ 6. Hybrid 2.0: เมื่อคนและ AI ทำงานร่วมกันในอาคารเดียวกัน

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า งานบริหารอาคารจะไม่ใช่เรื่องของ “คนหรือเครื่อง” แต่คือ “คนกับเครื่อง” ที่ทำงานร่วมกันอย่างสอดประสาน

• AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและแจ้งเตือนล่วงหน้า

• แต่ “ผู้จัดการอาคาร” ยังคงเป็นคนตัดสินใจบนพื้นฐานของความเข้าใจบริบทจริง

• ทีมเทคนิคไม่ต้องใช้เวลาเช็กเครื่องทีละตัว แต่ใช้เวลา “คิดเชิงระบบ” มากขึ้น

นี่คือการเปลี่ยนผ่านจาก Reactive Management → Predictive Management → Prescriptive Managementและในที่สุด สู่ Cognitive Management — อาคารที่ “เรียนรู้และตัดสินใจร่วมกับคนได้”

🌍 7. AI กับความยั่งยืน: พลังของข้อมูลเพื่อ Net-Zero

อีกหนึ่งมิติที่ JLL เน้นย้ำคือ AI จะเป็นหัวใจของการขับเคลื่อนสู่ Net-Zero Building

• AI สามารถวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพรินต์แบบเรียลไทม์

• ช่วยปรับโหลดระบบ HVAC ให้เหมาะสมกับ Occupancy

• วางแผน Carbon Offset อัตโนมัติจากข้อมูลการใช้พลังงานจริง

สำหรับ Property Manager นี่คือเครื่องมือใหม่ที่จะช่วย ยกระดับ ESG Reporting และ Green Operation จากระดับ “Compliance” สู่ “Competitive Advantage”

🧭 8. Roadmap สำหรับผู้บริหารอาคารในยุค AI

ถ้าต้องวางแผน “AI Roadmap for Building Management” ขอเสนอแนวทาง 3 ระยะดังนี้:

ระยะที่ 1: Foundation – วางรากฐานข้อมูลและทีม

• สำรวจและเชื่อมต่อข้อมูลจากระบบ BMS, CMMS, Energy Meter

• สร้างทีม Data Champion ภายในฝ่ายบริหารอาคาร

• กำหนด Data Policy และเริ่มทำ Data Cleansing

ระยะที่ 2: Application – ทดลองใช้ AI เชิงกลยุทธ์

• เริ่ม Pilot Project เช่น AI ด้านพลังงาน หรือ Predictive Maintenance

• วัดผล ROI ทั้งเชิงต้นทุนและคุณภาพบริการ

• พัฒนา Dashboard เชิง Insight สำหรับผู้บริหาร

ระยะที่ 3: Transformation – ผสาน AI เข้ากับวัฒนธรรมการทำงาน

• สร้าง AI Assistant ภายในทีม เพื่อสนับสนุนงานประจำวัน

• ผสาน AI กับ CMMS และ Digital Twin เพื่อการบริหารแบบ Real-time

• ใช้ AI เป็นส่วนหนึ่งของการสื่อสารกับผู้เช่า เช่น ระบบแจ้งเตือนปัญหาอัตโนมัติ

🌇 9. กรุงเทพฯ กับโอกาสใหม่ของ AI ในอาคาร

กรุงเทพฯ กำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่อาคารสำนักงานและมิกซ์ยูสใหม่ ๆ ใช้ระบบอัจฉริยะตั้งแต่การออกแบบ เช่น

• ระบบ AI วิเคราะห์การใช้พลังงานตั้งแต่ Concept Stage

• ระบบ CMMS เชื่อมข้อมูลกับ Digital Twin

• ระบบ Occupancy Analytics เพื่อจัดการพื้นที่เช่า

อาคารที่สามารถใช้ AI สร้าง “ประสบการณ์ผู้เช่า” ที่เหนือกว่า จะเป็นผู้ชนะในตลาดที่การแข่งขันสูงขึ้นทุกวัน

ในอนาคต ค่าเช่าที่สูงไม่ได้มาจากโลเคชันเท่านั้นแต่มาจาก “คุณภาพของข้อมูล” และ “ความฉลาดของอาคาร” ด้วย

🏁 บทสรุป: AI จะไม่แทนที่ผู้จัดการอาคาร — แต่ผู้จัดการที่ใช้ AI จะชนะ

AI กำลังทำให้งานบริหารอาคารก้าวข้ามจาก “Reactive” ไปสู่ “Intelligent” จากการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า สู่การบริหารเชิงคาดการณ์ จากการมองอาคารเป็นต้นทุน สู่การมองอาคารเป็นสินทรัพย์ที่สร้างคุณค่า

ในโลกที่ข้อมูลไหลเวียนทุกวินาที ผู้จัดการอาคารยุคใหม่ต้องกลายเป็น “Data-driven Leader” ที่ใช้ AI เป็นเพื่อนร่วมงาน ไม่ใช่คู่แข่ง

และในไม่ช้า “อาคารที่ฉลาดที่สุด” อาจไม่ใช่อาคารที่มีเทคโนโลยีแพงที่สุด แต่คืออาคารที่ “มีทีมบริหารที่ใช้ข้อมูลได้ดีที่สุด”