When AI Meets Corporate Real Estate: การเปลี่ยนผ่านจากเทคโนโลยีสู่กลยุทธ์
- Chakrapan Pawangkarat
- 2 days ago
- 2 min read
จักรพันธ์ ภวังคะรัตน์
Head of Property Management, JLL Thailand
เลขาธิการ สมาคมบริหารทรัพย์สินแห่งประเทศไทย
3 November 2025
🧭 บทนำ: จุดเปลี่ยนของ Corporate Real Estate ในยุคปัญญาประดิษฐ์
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกธุรกิจถูกเขย่าโดยคำว่า “AI” — ปัญญาประดิษฐ์ที่เคยเป็นเพียงแนวคิดในห้องวิจัย วันนี้กลายเป็นกลไกสำคัญขององค์กรทั่วโลก ตั้งแต่โรงงานการผลิต การเงิน ไปจนถึงอสังหาริมทรัพย์องค์กร หรือ Corporate Real Estate (CRE)
สำหรับหลายทศวรรษที่ผ่านมา CRE ถูกมองเป็นเพียง “ทรัพย์สินที่ต้องดูแล” หรือ “พื้นที่ต้นทุน” ขององค์กร แต่เมื่อ AI เข้ามา มุมมองนี้กำลังเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง — อสังหาริมทรัพย์ไม่ได้เป็นเพียงสถานที่ แต่คือ แพลตฟอร์มข้อมูล ที่สามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้
รายงาน Global Real Estate Technology Survey 2025 สะท้อนการเปลี่ยนแปลงนี้ได้อย่างชัดเจนที่สุด:
“ในเวลาเพียงสามปี อัตราองค์กรที่ทดลองใช้ AI เพื่อบริหารอสังหาริมทรัพย์เพิ่มขึ้นจาก 5% เป็น 92%แต่มีเพียง 5% เท่านั้นที่บรรลุผลลัพธ์ที่ตั้งไว้”
นี่ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีไม่ดีพอ —แต่เพราะองค์กรส่วนใหญ่ “ยังไม่รู้ว่าต้องการอะไรจากมัน”
AI จึงไม่ได้ทดสอบความสามารถของเครื่องจักรแต่กำลังทดสอบ “วิธีคิดของคน” ในการสร้างคุณค่าจากเทคโนโลยี
🤖 1. จากการทดลองสู่ความเข้าใจ: จุดเริ่มต้นของ AI ต้องมาจากคำถาม ไม่ใช่เครื่องมือ
หลายองค์กรในปัจจุบันเริ่มใช้ AI ด้วยแรงบันดาลใจจากเทรนด์ เช่น “เราต้องมีระบบ AI เหมือนคู่แข่ง” หรือ “เราควรมี Chatbot เพื่อให้ดูทันสมัย”แต่สิ่งที่ขาดคือ โจทย์ที่แท้จริงของธุรกิจ
การนำ AI เข้ามาโดยไม่มีเป้าหมายชัดเจน มักจบลงด้วย “Pilot Projects” ที่ไม่ต่อยอด เช่น
ระบบ AI ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลพลังงาน แต่ไม่มีใครนำผลลัพธ์ไปใช้ตัดสินใจจริง
Chatbot ที่ตอบคำถามผู้ใช้อาคารได้ดี แต่ไม่เชื่อมโยงกับระบบจัดการข้อร้องเรียน
Dashboard ที่สวยงามแต่ไม่มี KPI ที่บอกได้ว่า “มันช่วยให้อาคารดีขึ้นอย่างไร”
องค์กรที่ประสบความสำเร็จแตกต่างตรงนี้ — พวกเขาเริ่มจาก “Why” ก่อน “What”
พวกเขาออกแบบ AI เพื่อแก้ปัญหาเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่เพื่อโชว์ศักยภาพเทคโนโลยี
เช่น
ตั้งเป้า “ลดการใช้พลังงานรวมของพอร์ตอสังหาฯ ลง 10% ภายในสองปี”
ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการใช้พื้นที่และออกแบบ Workplace ใหม่ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น 20%
พัฒนาโมเดลคาดการณ์เพื่อปรับแผนซ่อมบำรุงก่อนเกิดเหตุเสียจริง
องค์กรเหล่านี้จึงสร้าง AI Roadmap ที่มีตัวชี้วัดชัดเจนในทุกระยะและที่สำคัญ — พวกเขามีวัฒนธรรมที่ยอมรับ “การเรียนรู้จากความล้มเหลว” ของโครงการแรก ๆ ด้วย
🏗️ 2. Legacy Tech คือกำแพงของนวัตกรรม
แม้หลายองค์กรจะตื่นตัวเรื่อง AI แต่ความจริงที่เจ็บปวดคือ กว่า 81% ขององค์กรทั่วโลกยังติดอยู่กับระบบเทคโนโลยีเดิม (Legacy Systems)
ระบบเหล่านี้มักถูกสร้างขึ้นเพื่อรองรับ “ภารกิจในอดีต” ไม่ใช่ “ความยืดหยุ่นในอนาคต”ผลลัพธ์คือข้อมูลที่กระจัดกระจาย คนแต่ละแผนกถือข้อมูลไว้คนละแบบ และไม่มีมาตรฐานกลางในการเก็บ วิเคราะห์ หรือเชื่อมโยงกัน
ตัวอย่างเช่น
ข้อมูลการใช้พลังงานอยู่ในระบบหนึ่ง
ข้อมูลซ่อมบำรุงอยู่ในอีกระบบหนึ่ง
ข้อมูลค่าเช่าอยู่ในระบบบัญชีที่เข้าถึงยาก
AI ไม่สามารถเรียนรู้ได้จากข้อมูลที่ไม่เชื่อมโยงและองค์กรไม่สามารถ “ตัดสินใจด้วยข้อมูล” ถ้าไม่รู้ว่าข้อมูลไหนคือความจริง
ดังนั้น “การยกเครื่องโครงสร้างข้อมูล” (Data Infrastructure Modernization) จึงเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดของการเดินทางสู่ AI
องค์กรต้องวางรากฐานของระบบที่ เชื่อมโยง ปลอดภัย และอัปเดตได้แบบเรียลไทม์ พร้อมสร้าง “Data Governance” ที่ชัดเจน เพื่อให้ข้อมูลทุกชุดเชื่อถือได้เท่ากันในทุกระดับของการตัดสินใจ
AI จึงไม่ใช่เรื่องของการซื้อซอฟต์แวร์ใหม่แต่คือการ “ออกแบบระบบประสาทขององค์กรใหม่ทั้งหมด”
💡 3. คนไม่หายไป แค่ต้องเก่งขึ้น: AI คือเครื่องมือเสริมมนุษย์ ไม่ใช่แทนมนุษย์
คำถามที่หลายคนกลัวคือ “AI จะมาแทนงานของเราไหม?” แต่รายงานนี้ย้ำชัดว่า AI จะไม่แทนคน แต่จะยกระดับคนที่ใช้มันได้อย่างมีความเข้าใจ
AI ที่ดีที่สุดไม่ได้ตัดสินใจแทนคนแต่มันทำให้ “การตัดสินใจของคน” ดีขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น
ตัวอย่างเช่น
ผู้จัดการอาคารสามารถใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้เช่าและวางแผนปรับปรุงพื้นที่ให้เหมาะสมกับการใช้งานจริง
วิศวกรสามารถใช้ Machine Learning วิเคราะห์แนวโน้มการเสียของระบบเครื่องกลล่วงหน้า
ฝ่ายการเงินสามารถใช้ข้อมูลจาก AI เพื่อคำนวณมูลค่าพลังงานที่ประหยัดได้จากการปรับปรุงระบบ
องค์กรที่เข้าใจเรื่องนี้จะไม่ใช้ AI เพื่อลดจำนวนคนแต่ใช้เพื่อ “เพิ่มขีดความสามารถของคน” ให้ทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
ดังนั้น การ Upskill และ Reskill จึงเป็นหัวใจของการเปลี่ยนผ่านจากพนักงานที่ “ทำตามระบบ” ไปสู่ “ผู้ออกแบบระบบ” ที่เข้าใจทั้งข้อมูลและผลลัพธ์ธุรกิจ
🔍 4. จาก Operation สู่ Strategy: เมื่ออสังหาริมทรัพย์กลายเป็นฐานข้อมูลขององค์กร
ในอดีต การบริหารอสังหาริมทรัพย์มักเน้นเรื่อง “ประสิทธิภาพในการดูแล” เช่น ควบคุมพลังงาน ลดค่าใช้จ่าย ซ่อมให้ไว แต่ในวันนี้ ข้อมูลจากอาคารกลับกลายเป็น “สินทรัพย์เชิงกลยุทธ์”
องค์กรสามารถใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และวางแผนในระดับพอร์ตโฟลิโอ เช่น
พยากรณ์อัตราการเช่าล่วงหน้าโดยใช้ข้อมูลตลาดและข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้อาคาร
ประเมินความคุ้มค่าของการรีโนเวตเทียบกับการขาย
วางแผนการลงทุนในพื้นที่ใหม่ตามข้อมูลการเติบโตของเมือง
AI ยังสามารถประเมิน “ความพร้อมของอาคาร” ต่อเป้าหมาย Net Zero คำนวณศักยภาพในการลดการปล่อยคาร์บอนของแต่ละโครงการและแปลงข้อมูลเหล่านี้เป็น กลยุทธ์การลงทุนเพื่อความยั่งยืน (Sustainable Investment Strategy)
ดังนั้น ผู้บริหารอสังหาริมทรัพย์ยุคใหม่จึงไม่ใช่เพียง “ผู้จัดการอาคาร”แต่คือ “นักวิเคราะห์ข้อมูลเชิงกลยุทธ์” ที่ใช้เทคโนโลยีเพื่อวางแผนอนาคตของสินทรัพย์ทั้งหมด
🌐 5. Data-Driven Mindset: สร้างองค์กรที่ “คิดได้” ด้วยข้อมูลที่ “เรียนรู้ได้”
หัวใจของ AI ไม่ใช่การคำนวณ แต่คือ “การเรียนรู้” และการเรียนรู้เกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลถูกเก็บและใช้ซ้ำอย่างมีระบบ
องค์กรที่มีระบบข้อมูลแข็งแรงจะสร้าง “วงจรแห่งการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง”:
ข้อมูล → การวิเคราะห์ → การตัดสินใจ → การลงมือทำ → ข้อมูลใหม่
เมื่อวงจรนี้หมุนอย่างต่อเนื่ององค์กรจะไม่หยุดอยู่กับเดิม แต่จะพัฒนา “ตัวเอง” ทุกวัน
ในเชิงอสังหาริมทรัพย์ นี่หมายถึงการบริหารสินทรัพย์ที่ไม่เพียงรักษาสภาพ แต่ “เรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้”เช่น อาคารสามารถปรับระบบปรับอากาศอัตโนมัติจากพฤติกรรมการเข้าใช้งานหรือสามารถคาดการณ์ความต้องการซ่อมบำรุงก่อนเกิดเหตุจริง
องค์กรที่สร้างวัฒนธรรมการตัดสินใจบนฐานข้อมูล (Data-Driven Culture) จะได้เปรียบอย่างมหาศาล เพราะทุกการตัดสินใจไม่ใช่ “คาดเดา” แต่ “คำนวณจากหลักฐานจริง”
🧩 6. วัฒนธรรมคือหัวใจของการเปลี่ยนผ่าน
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของการเปลี่ยนผ่านสู่โลก AI ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่ “คนและวัฒนธรรม”
การนำ AI เข้ามาในองค์กรคือการเปลี่ยนระบบคิด — จาก “ทำตามประสบการณ์” ไปสู่ “ทำตามข้อมูล” และจาก “แผนงานที่แก้ปัญหาเฉพาะหน้า” ไปสู่ “กลยุทธ์ที่สร้างคุณค่าอย่างยั่งยืน”
องค์กรที่สำเร็จในรายงานนี้มีลักษณะร่วมกันคือ
เปิดรับการทดลอง
ยอมรับข้อผิดพลาด
และให้รางวัลกับ “ความรู้ใหม่” มากกว่า “ความถูกต้องเก่า”
พวกเขาไม่ได้ใช้ AI เพื่อควบคุมพนักงานแต่ใช้ AI เพื่อเปิดพื้นที่ให้พนักงานคิดและตัดสินใจได้ดีขึ้น
🔭 7. The AI Paradox of Corporate Real Estate
“AI จะไม่มาแทนคน แต่จะมาแทนองค์กรที่ไม่เข้าใจ AI”
นี่คือสัจธรรมที่องค์กรทุกแห่งควรตระหนัก
การใช้ AI ไม่ใช่เรื่องของการ “ทันเทคโนโลยี” แต่คือการสร้าง ความเข้าใจใหม่ต่อคุณค่าของข้อมูล และ การตัดสินใจอย่างมีหลักฐาน
องค์กรที่เข้าใจจะใช้ AI เป็น “กล้องส่องอนาคต” เพื่อมองเห็นแนวโน้มก่อนคนอื่นหนึ่งก้าวในขณะที่องค์กรที่มอง AI เป็นแค่ “ของเล่นราคาแพง” จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังในเวลาไม่กี่ปี
🌱 8. อนาคตของ Corporate Real Estate
ในอีก 5–10 ปีข้างหน้า เราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการนี้:
อาคารจะมี “ระบบสมองกลาง” ที่สามารถวิเคราะห์และตอบสนองได้แบบเรียลไทม์
ผู้บริหารจะตัดสินใจจาก “ข้อมูลของพอร์ตทั้งหมด” แทนที่จะดูแต่ละโครงการแยกกัน
การบริหารพลังงานจะเชื่อมโยงกับเป้าหมาย ESG และ Net Zero โดยตรง
และที่สำคัญ — การบริหารอสังหาริมทรัพย์จะกลายเป็น “เครื่องมือขับเคลื่อนกลยุทธ์องค์กร”
ในโลกใหม่ของ CRE อาคารที่ดีจะไม่ใช่แค่ “ตึกที่ยืนอยู่ได้” แต่ต้องเป็น “ตึกที่เรียนรู้และเติบโตได้พร้อมกับองค์กร”
✳️ สรุปส่งท้าย
AI ไม่ได้เปลี่ยนเพียงเครื่องมือ แต่กำลังเปลี่ยน “วิธีคิดของคนที่บริหารอสังหาริมทรัพย์”
องค์กรที่เข้าใจ AI อย่างแท้จริง จะไม่ถามว่า “จะใช้มันอย่างไร”แต่จะถามว่า “จะสร้างคุณค่าใหม่จากมันได้อย่างไร”
และนั่นคือจุดเริ่มต้นของ ยุคใหม่ของ Corporate Real Estate —จากทรัพย์สินที่หยุดนิ่ง สู่สินทรัพย์ที่เรียนรู้ได้ตลอดเวลา
