To Achieve Faster, Consistent, and Explainable Decisions at Scale, CIOs Must Pivot to Decision-Centric Operating Models, While Safeguarding Public Trust
At least 80% of governments will deploy AI agents to automate routine decision-making, enhancing efficiency and service delivery by 2028, according to Gartner, Inc. a business and technology insights company.
“Government CIOs are under growing pressure to embed AI into decision-making capabilities rapidly and responsibly,” said Daniel Nieto, Sr. Director Analyst at Gartner. “The rise of multimodal AI, alongside conversational and agentic systems, has expanded what public organizations can automate, understand, and anticipate.”
However, one of the most persistent barriers to AI value in government is fragmentation. According to a Gartner survey of 138 respondents from government organizations worldwide between July and September 2025, 41% of respondents cited siloed strategies and 31% cited legacy systems as key challenges to adopting and implementing digital solutions.“Technology modernization alone has not resolved these issues,” said Nieto.
Governance Must Shift From Models to Decisions
As AI transitions from experimentation to being deeply embedded in decision-making, governance approaches must also evolve. Traditionally, AI governance has centered on managing models, data, and algorithms.
However, decision intelligence (DI) shifts this focus toward the governance of decisions themselves, for example on how they are designed, executed, monitored, and audited. This shift in governance is especially critical in government, where public legitimacy relies on transparency and fairness.
The Gartner survey found that 39% of respondents cited improved service and citizen satisfaction as primary reasons to invest in building citizen trust. DI offers a structural foundation for operationalizing this trust by making decision pathways explicit and auditable.
“By governing decisions, rather than just isolated AI components, governments can better balance automation with human judgment, particularly in high-stakes or rights-impacting contexts,” said Nieto. “Regulated industries and governments cannot rely on opaque ‘black box’ systems for consequential decisions. DI elevates explainability from a technical requirement to a governance imperative.”
Because of the need for transparency in decision-making, Gartner predicts that by 2029, 70% of government agencies will require explainable AI (XAI) and human-in-the-loop (HITL) mechanisms for all automated decisions that impact citizen service delivery. XAI and HITL designs are foundational to public-sector DI. These mechanisms ensure that decision logic can be inspected, explained, and challenged. Because of XAI and HITL, humans also retain authority over exceptions, appeals, and high-risk cases and accountability is preserved even as automation increases.
Citizen Experience Becomes a Qualitative Measure of AI Value
While efficiency remains important, citizen trust in the government’s ability to provide effective services is becoming a key driver of digital transformation. Fifty percent of government respondents cited improved citizen experience as one of their top three priorities.
“As AI and decision intelligence increasingly automate and streamline service delivery, the traditional notion of ‘citizen experience’ evolves,” said Nieto “When citizens receive what they need from the government automatically, direct interactions may decrease making trust in the system’s reliability, fairness, and transparency even more critical. Because trust is so imperative in these situations, the predictive capacity to anticipate potential needs that could reshape how government digital services are delivered.”
DI enables governments to redesign decision flows across citizen-facing services, shifting from reactive, process-driven interactions to proactive and personalized engagement. This not only improves consistency and reduces delays but also enhances perceived fairness and builds public trust, even as direct contact with government staff becomes less frequent.
CIO ต้องเปลี่ยนโมเดลดำเนินงานไปสู่ ‘Decision-Centric’ พร้อมรักษาความเชื่อมั่นจากประชาชน เพื่อให้บรรลุเป้าหมายการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว สอดคล้องกัน และตรวจสอบได้ในระดับมหภาค
การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำด้านธุรกิจและเทคโนโลยี เผยว่าภายในอีกสองปีข้างหน้า (ปี 2571) หน่วยงานรัฐบาลอย่างน้อย 80% จะใช้ AI Agents เพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจในงานประจำให้เป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมยกระดับการให้บริการแก่ประชาชน
ดาเนียล นีเอโต ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “บรรดา CIO ของหน่วยงานภาครัฐกำลังเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการเร่งนำ AI เข้ามาผสานรวมกับกระบวนการตัดสินใจอย่างมีธรรมาภิบาล โดยการอุบัติขึ้นของ Multimodal AI พร้อมด้วยระบบการสนทนา (Conversational System) และระบบเอเจนต์ (Agentic System) ได้ขยายขีดความสามารถให้องค์กรภาครัฐสามารถทำงานแบบอัตโนมัติ เข้าถึงข้อมูลเชิงลึก และคาดการณ์สถานการณ์ต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น”
อย่างไรก็ตาม อุปสรรคเรื้อรังที่สุดประการหนึ่งในการสร้างมูลค่าจาก AI ขององค์กรภาครัฐคือการปฏิบัติตามกลยุทธ์ที่มีความกระจัดกระจาย หรือ Fragmentation โดยผลสำรวจของการ์ทเนอร์จากกลุ่มตัวอย่าง 138 รายในองค์กรภาครัฐทั่วโลกระหว่างเดือนกรกฎาคมถึงกันยายน ปี 2568 พบว่าอุปสรรคสำคัญในการปรับใช้โซลูชันดิจิทัล 41% มาจากกลยุทธ์การดำเนินงานแบบไซโล (Siloed Strategies) และ 31% มาจากระบบเดิมที่ล้าสมัย (Legacy Systems) “ลำพังเพียงการปรับปรุงเทคโนโลยีให้ทันสมัย ไม่สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้” นีเอโตกล่าวเสริม
ธรรมาภิบาลต้องปรับเปลี่ยนจากการคุม ‘โมเดล’ สู่การคุม ‘การตัดสินใจ’
เมื่อ AI เปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การเป็นส่วนประกอบสำคัญในกระบวนการตัดสินใจ แนวทางการกำกับดูแลจึงจำเป็นต้องวิวัฒนาการตามไปด้วย จากเดิมที่การกำกับดูแล AI มักเน้นไปที่การบริหารจัดการตัวโมเดล ข้อมูล และอัลกอริทึมเป็นหลัก
อย่างไรก็ตาม Decision Intelligence (DI) หรือวิทยาการด้านการตัดสินใจ ได้เปลี่ยนโฟกัสไปสู่การกำกับดูแลที่ “ตัวการตัดสินใจ” โดยตรง เช่น การออกแบบกระบวนการ การบังคับใช้ การติดตามผล และการตรวจสอบการตัดสินใจ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงแนวทางธรรมาภิบาลนี้ถือเป็นเรื่องสำคัญมากของหน่วยงานภาครัฐ เนื่องจากความชอบธรรมต่อสาธารณะนั้นต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของความโปร่งใสและความเป็นธรรม
ผลสำรวจการ์ทเนอร์พบว่า 39% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า การยกระดับบริการและความพึงพอใจของประชาชนคือแรงจูงใจหลักในการลงทุนเพื่อสร้างความเชื่อมั่นจากภาคสาธารณะ ซึ่ง Decision Intelligence (DI) จะเข้ามาเป็นฐานรากเชิงโครงสร้างที่ช่วยให้ความเชื่อมั่นนี้เกิดขึ้นได้จริงในทางปฏิบัติ ผ่านการทำให้เส้นทางการตัดสินใจมีความชัดเจน โปร่งใส และสามารถตรวจสอบได้
นีเอโตกล่าวเพิ่มเติมว่า “การกำกับดูแลที่การตัดสินใจ แทนที่จะเป็นเพียงการควบคุมองค์ประกอบของ AI แยกส่วนกัน จะช่วยให้ภาครัฐสามารถสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการใช้ดุลยพินิจของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในบริบทที่มีความเสี่ยงสูงหรือส่งผลกระทบต่อสิทธิพลเมือง”
“อุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลรวมถึงหน่วยงานภาครัฐ ไม่สามารถพึ่งพาระบบแบบกล่องดำ (Black Box System) ที่ขาดความโปร่งใสในการตัดสินใจเรื่องสำคัญ ๆ ได้ ซึ่ง DI จะช่วยยกระดับ ‘ความสามารถในการอธิบาย’ จากเดิมที่เป็นเพียงข้อกำหนดทางเทคนิค ให้กลายเป็นหัวใจสำคัญของธรรมาภิบาล” เขากล่าวเสริม
ด้วยเหตุผลความจำเป็นด้านความโปร่งใส การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2572 หน่วยงานรัฐ 70% จะกำหนดให้มีระบบ AI ที่อธิบายได้ หรือ Explainable AI (XAI) และเพิ่มกลไกให้มนุษย์มีส่วนร่วม หรือ Human-in-the-Loop (HITL) สำหรับทุกการตัดสินใจที่เป็นอัตโนมัติและส่งผลต่อการให้บริการประชาชน ซึ่ง XAI และ HITL คือรากฐานสำคัญของ DI ในภาครัฐ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าตรรกะเบื้องหลังการตัดสินใจสามารถตรวจสอบ อธิบายและโต้แย้งได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้มนุษย์ยังมีอำนาจตัดสินใจในกรณีเกิดข้อยกเว้น การอุทธรณ์ หรือในเคสที่มีความเสี่ยงสูง ทำให้ความรับผิดชอบยังคงอยู่แม้ระบบอัตโนมัติจะเพิ่มขึ้นก็ตาม
ประสบการณ์ของภาคประชาชนกลายเป็นมาตรวัดเชิงคุณภาพของคุณค่า AI
แม้ว่า “ประสิทธิภาพ” จะยังเป็นเรื่องสำคัญ แต่ “ความเชื่อมั่นของประชาชน” ต่อขีดความสามารถของภาครัฐในการให้บริการอย่างมีประสิทธิผล กำลังกลายเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล โดยผลสำรวจพบว่า 50% ของผู้ตอบแบบสอบถามจากภาครัฐฯ ยกให้ “การยกระดับประสบการณ์ของประชาชน” เป็นหนึ่งในสามลำดับความสำคัญสูงสุด
“เมื่อ AI และ Decision Intelligence เข้ามาทำให้การบริการเป็นอัตโนมัติและคล่องตัวมากขึ้น นิยามของ ‘ประสบการณ์ประชาชน‘ ก็จะเปลี่ยนไป เมื่อประชาชนได้รับสิ่งที่ต้องการจากรัฐโดยอัตโนมัติ การติดต่อสื่อสารกันโดยตรงอาจลดลง ส่งผลให้ความเชื่อมั่นในความน่าเชื่อถือ ความเป็นธรรมและความโปร่งใสของระบบมีความสำคัญมากยิ่งขึ้นกว่าเดิม และเนื่องจากความเชื่อมั่นหรือ Trust เป็นสิ่งจำเป็น ศักยภาพในการคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าจึงจะกลายเป็นปัจจัยที่กำหนดรูปแบบการส่งมอบบริการดิจิทัลของภาครัฐในอนาคต”
DI ช่วยให้รัฐบาลสามารถออกแบบกระบวนการตัดสินใจใหม่กับบริการที่ต้องติดต่อกับประชาชน โดยเปลี่ยนจากการมีปฏิสัมพันธ์เชิงรับตามขั้นตอน ไปสู่การมีส่วนร่วมเชิงรุกที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคล ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความสม่ำเสมอและลดความล่าช้า แต่ยังยกระดับการรับรู้ถึงความเป็นธรรมและสร้างความเชื่อมั่นต่อสาธารณะ แม้ว่าการติดต่อกับเจ้าหน้าที่รัฐโดยตรงจะมีแนวโน้มลดลงก็ตาม
