By Dean Lacheca, VP analyst at Gartner
The promise of generative AI (GenAI) in government is vast, but the reality is far more complex.
According to a recent Gartner survey, 80% of government CIOs will increase funding for GenAI by 2026, an increase of 38% from 2025. This suggests mounting pressure to scale its use to deliver faster, more efficient public services – even as agencies grapple with tighter budgets and political scrutiny.
Yet despite increased investment, bureaucratic environments constrained by regulation and legacy systems mean early productivity gains rarely translate into measurable outcomes. Time saved on routine tasks is quickly absorbed elsewhere, with little effect on service delivery, costs or mission impact.
The true value of GenAI emerges when it is applied to bottlenecks that limit government performance, such as lengthy approval workflows, repetitive data entry or compliance heavy processes. By addressing these systemic inefficiencies, governments can move beyond isolated wins to unlock broader organisational benefits.
Shifting focus from productivity alone to financial efficiency and mission impact is critical. To deliver a real return on investment, GenAI use cases must be tied directly to strategic priorities, such as mitigating risk, strengthening workforce capabilities and achieving mission-critical objectives.
Reduce double handling
Double handling of paperwork, such as applications or submissions, due to communication errors or unnecessary steps, delays service delivery, creates cost overruns and slows work queues. The rejection of submissions costs stakeholders time and money, negatively reflecting on government services.
GenAI excels at identifying patterns and correlating disparate data with accuracy. If used as part of a preprocessing or triaging step for submissions, it will reduce internal processing costs and overall costs to the community. Examples of this have already been implemented in the building application processing space by state and local governments across Australia.
All historical submission data, relevant policies, guidelines, regulations and legislation must be secured and curated so the GenAI model works from an accurate, up-to-date knowledge base. It’s equally important to track the time reduction of submission cycles and the cost reduction of internal processing, as well as where these time and cost savings get reinvested.
Lower cost of access
Many government agencies remain burdened by manual processes and sprawling workforces, which drive up operating expenses and slow down program delivery. GenAI offers a scalable alternative by automating routine tasks, generating content and translating communications at speed.
By embedding GenAI into existing digital infrastructure, technology shifts from a cost centre into a value creator, enabling faster program rollouts, higher citizen engagement and more inclusive service delivery.
In addition, clear metrics – reduced processing times, error rates, wait times or increased service usage – must be established to quantify improvements in efficiency, accessibility and overall reach.
Increase operational efficiency
Government employees spend countless hours on record keeping and report writing, such as file notes for case managers, incident reports from regulatory inspectors, clinical notes in hospitals, all the way to ministerial briefings . This delays critical services and drives up labour costs.
GenAI, combined with deterministic AI models, can transform audio and video feeds into accurate, structured text in real-time and across multiple languages. This can reduce human requirements, directly impacting tangible savings of time spent on report writing and transcribing. As models improve, so will output accuracy. This will overcome challenges such as misinterpreting words and contextual misalignment.
Compliance monitoring must be established to triage risk and data classifications, while maintaining security measures to protect sensitive information. As AI adoption increases, “human in the loop” should also be prioritised for explainability.
Pursue cost reduction within IT
Gartner research indicates that outsourcing represents over 15% of IT budgets on average. GenAI offers government CIOs the opportunity to renegotiate contracts based on the benefits service providers are gaining. By using it as a bargaining chip, price cuts of 5-20% can be secured in areas such as application support and service desk operations.
A good place to start is to benchmark existing supplier agreements and performance metrics. Seek alternative providers at lower price points that can capitalise on scale efficiencies in implementing productivity programs. Once armed with competitive bids, negotiate price cuts from incumbent vendors – it’s more attainable when strong alternative offers are in hand!
Reduce third party variables
Many government agencies rely on small, variable-cost contracts for specialty work such as design and communication campaigns. Though each invoice may be modest, the cumulative impact strains tight budgets.
GenAI provides on-demand expertise in areas that are currently given out to external specialists. Whether drafting a standard contract or generating content for communication campaigns, GenAI tools let internal teams handle these tasks immediately. Those direct cost reductions are real and measurable. As employees grow more comfortable using GenAI, internal capacity expands and reliance on outside vendors shrinks, compounding savings over time.
Enforce a strict internal policy on spend reduction, which sees internal teams consult GenAI first. If they can resolve a request, then no external contract is engaged. Mechanisms must be put in place to monitor adherence regularly, otherwise they’ll risk losing momentum.
Stronger contracts and cost inflation reduction
Inflated costs, caused by weak contract terms, poor compliance or unenforced pricing adjustments, are a significant drain on government finances. This impacts revenue and creates compliance and reputational risks.
GenAI provides a scalable fix. It can digest thousands of past contracts, case rulings and billing records, then instantly highlight vague language, overlooked penalty or escalation clauses and signs of underbilled invoices.
Government CIOs can partner with legal and finance teams to use GenAI tools to identify ambiguous language, missed escalation clauses and unenforced penalty terms. They can then renegotiate stronger clauses or enforce existing provisions and uncover unpaid revenue.
โดย Dean Lacheca รองประธานนักวิเคราะห์ การ์ทเนอร์
แม้ศักยภาพ GenAI กับงานในองค์กรภาครัฐนั้นมีมหาศาล แต่ความจริงกลับซับซ้อนกว่าที่คิด
จากการสำรวจของการ์ทเนอร์ล่าสุดพบว่าภายในปีหน้า (2026) 80% ของผู้บริหารงานด้านสารสนเทศหรือ CIO ในองค์กรภาครัฐจะเพิ่มงบประมาณไปกับ GenAI ขึ้นอีก 38% เมื่อเทียบกับปีนี้ (2025) บ่งชี้ให้เห็นถึงแรงกดดันในการขยายการใช้งาน GenAI ที่เพิ่มขึ้น สำหรับนำเสนอบริการสาธารณะที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น แม้หน่วยงานต่าง ๆ จะต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านงบประมาณและการตรวจสอบที่เข้มงวดก็ตาม
แม้จะมีการใช้งบประมาณเพิ่มขึ้น ทว่าสภาพแวดล้อมการทำงานของหน่วยงานราชการยังถูกจำกัดด้วยกฎระเบียบและการใช้ระบบแบบเดิม ๆ (Legacy Systems) ทำให้แทบไม่เห็นประสิทธิผลที่วัดผลได้ตามมา และเวลาจากงานประจำที่ประหยัดได้มักจะถูกใช้ไปอย่างรวดเร็วกับงานอื่น ๆ โดยแทบไม่มีผลต่อการให้บริการ งบประมาณ หรือต่อภารกิจ
คุณค่าของ GenAI ที่แท้จริงจะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อนำไปใช้ในจุดที่เป็นคอขวดของการทำงาน หรือจุดที่จำกัดประสิทธิภาพองค์กร อาทิ ขั้นตอนการอนุมัติที่ยาวนาน การกรอกข้อมูลซ้ำ ๆ หรืองานที่ต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างเข้มงวด หากใช้ GenAI จัดการกับความไร้ประสิทธิภาพเชิงระบบเหล่านี้ จะช่วยให้รัฐบาลสามารถปลดล็อกผลประโยชน์วงกว้างให้กับองค์กร ก้าวข้ามความสำเร็จเฉพาะจุด
การเปลี่ยนโฟกัสจากแค่เพียงการเพิ่มผลิตภาพ หรือ Productivity ไปสู่ การเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงินและขยายผลกระทบต่อภารกิจ นั้นเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้เกิดผลตอบแทนจากการลงทุนที่แท้จริง ยูสเคสการใช้งาน GenAI จะต้องสอดรับกับลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ อาทิ การลดความเสี่ยง การเสริมสร้างศักยภาพของบุคลากร และการบรรลุเป้าหมายที่สำคัญต่อภารกิจ
ลดงานซ้ำซ้อน (Reduce Double Handling)
งานเอกสารที่ซ้ำซ้อน เช่น ใบสมัครหรือคำร้อง ที่เกิดจากข้อผิดพลาดในการสื่อสารหรือขั้นตอนที่ไม่จำเป็น ทำให้การให้บริการล่าช้า ใช้งบประมาณสูงเกินจริง และการรันคิวงานช้าลง โดยการปฏิเสธคำร้องทำให้ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องในงานเสียเวลาและค่าใช้จ่าย ซึ่งส่งผลแง่ลบต่อบริการภาครัฐ
GenAI มีความสามารถโดดเด่นในการระบุรูปแบบและเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่แตกต่างกันด้วยความแม่นยำสูง หากใช้เป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลล่วงหน้า (Preprocessing) หรือการคัดแยก (Triaging) คำร้อง จะช่วยลดต้นทุนการประมวลผลภายในและต้นทุนโดยรวม เช่น หน่วยงานราชการท้องถิ่นและรัฐบาลในออสเตรเลียที่ได้ใช้ในกระบวนการประมวลผลคำขอใบอนุญาตก่อสร้าง
ข้อมูลคำร้องในอดีตทั้งหมด นโยบาย แนวทางปฏิบัติ กฎระเบียบ และกฎหมายที่เกี่ยวข้อง จะต้องได้รับการรักษาความปลอดภัยและจัดระเบียบอย่างดี เพื่อให้โมเดล GenAI ทำงานจากพื้นฐานความรู้ที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน สิ่งสำคัญคือการติดตามรอบเวลาการยื่นคำร้องที่ลดลงและการลดต้นทุนการประมวลผลภายใน รวมถึงการติดตามว่ามีการนำเงินและเวลาที่ประหยัดได้เหล่านี้ไปลงทุนเพิ่มที่ใด
ลดต้นทุนการเข้าถึง (Lower Cost of Access)
หลายหน่วยงานภาครัฐยังมีภาระงานที่เกิดจากกระบวนการที่ใช้แรงงานคนและบุคลากรจำนวนมาก ก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายการดำเนินงานสูงขึ้นและทำให้การส่งมอบโครงการล่าช้า GenAI เสนอทางเลือกที่ปรับขนาดได้ (Scalable) โดยสามารถทำให้การทำงานประจำ การสร้างเนื้อหา และการแปลข้อมูลสื่อสารรวดเร็วเป็นอัตโนมัติ
ด้วยการฝัง GenAI เข้าไปในโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่มีอยู่ เทคโนโลยีจะเปลี่ยนจาก Cost Centre ของหน่วยงานหรือแผนกภายในที่ไม่ได้สร้างรายได้ตรง และมีหน้าที่รับผิดชอบควบคุมงบประมาณเพื่อให้การดำเนินงานเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ อาทิ ฝ่ายบัญชี, ฝ่ายทรัพยากรบุคคล (HR), ฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT), ไปสู่การเป็น Value Creator ซึ่งช่วยให้สามารถเริ่มภารกิจหรือแผนงานได้เร็วขึ้น สร้างการมีส่วนร่วมกับภาคประชาชนสูงขึ้น และให้บริการครอบคลุมมากขึ้น
นอกจากนี้ จะต้องมีการกำหนดตัวชี้วัดที่ชัดเจน เช่น ลดเวลาการประมวลผล ลดอัตราการเกิดข้อผิดพลาด ลดระยะเวลารอคอย หรือมีการใช้บริการที่เพิ่มขึ้น เพื่อหาปริมาณการปรับปรุงที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการเข้าถึงในภาพรวม
เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน (Increase Operational Efficiency)
บุคลากรหน่วยงานภาครัฐใช้เวลาหลายชั่วโมงกับการเก็บบันทึกและเขียนรายงาน เช่น บันทึกข้อความสำหรับผู้บังคับบัญชาตามสายงาน หรือ Case Managers เพื่อรายงานเหตุการณ์จากผู้ตรวจสอบด้านกฎระเบียบ ไปจนถึงการบันทึกข้อมูลทางการแพทย์ สิ่งนี้ทำให้บริการสำคัญล่าช้าและเพิ่มต้นทุนค่าใช้จ่ายสูงขึ้น
เมื่อรวม GenAI เข้ากับโมเดล Deterministic AI จะสามารถเปลี่ยนฟีดข้อมูลเสียงและวิดีโอให้เป็นข้อความที่มีโครงสร้างและแม่นยำได้เรียลไทม์ รองรับหลายภาษา สิ่งนี้สามารถลดความต้องการด้านบุคลากรลง และช่วยประหยัดเวลาในการเขียนรายงานและการถอดความได้โดยตรงแบบจับต้องได้ เมื่อโมเดลพัฒนายิ่งขึ้น ผลลัพธ์จะแม่นยำยิ่งขึ้น สามารถเอาชนะความท้าทายต่าง ๆ ได้ อาทิ การตีความคำผิดพลาด หรือความไม่สอดคล้องกันของบริบท
จะต้องมีการตั้งระบบติดตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อคัดแยกความเสี่ยงและการจัดประเภทข้อมูล พร้อมทั้งรักษามาตรการความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เมื่อมีการนำ AI มาใช้มากขึ้น ควรให้ความสำคัญกับ “การให้มีมนุษย์ร่วมตรวจสอบ (Human In The Loop)” เพื่อให้สามารถอธิบายผลลัพธ์ได้ (Explainability)
มุ่งลดต้นทุนไอที (Pursue Cost Reduction Within IT)
งานวิจัยของการ์ทเนอร์ ระบุว่า โดยเฉลี่ยแล้วการจัดจ้างงานภายนอก (Outsourcing) คิดเป็นกว่า 15% ของงบประมาณไอทีของหน่วยงานภาครัฐ โดย GenAI เปิดโอกาสให้ CIO ภาครัฐสามารถเจรจาต่อรองสัญญาใหม่โดยอิงจากผลประโยชน์ที่ผู้ให้บริการได้รับ และการใช้ GenAI เป็นเครื่องมือต่อรองจะช่วยให้สามารถลดราคาลงได้ 5-20% ในด้านต่าง ๆ เช่น การสนับสนุนแอปพลิเคชันและการปฏิบัติการของฝ่ายบริการ (Service Desk)
จุดเริ่มต้นที่ดีคือการจัดทำเกณฑ์มาตรฐาน (Benchmark) ให้เป็นข้อตกลงร่วมกันกับซัพพลายเออร์ปัจจุบันและกำหนดตัวชี้วัดด้านประสิทธิภาพ พร้อมหาผู้ให้บริการที่เสนอราคาต่ำกว่าเป็นทางเลือก เมื่อมีข้อมูลการเสนอราคาที่สามารถแข่งขันได้อยู่ในมือแล้ว ให้เจรจาต่อรองเพื่อขอลดราคาจากผู้ขายรายเดิม ซึ่งจะทำได้ง่ายกว่าเมื่อมีข้อเสนอทางเลือกที่น่าสนใจ
ลดตัวแปรที่เกิดจากบุคคลที่สาม (Reduce Third Party Variables)
หน่วยงานภาครัฐหลายแห่งต้องพึ่งพาการทำสัญญาขนาดเล็กที่มีต้นทุนผันแปรไปกับงานเฉพาะทาง เช่น งานออกแบบและแคมเปญการสื่อสาร แม้ว่าใบแจ้งหนี้แต่ละฉบับจะดูไม่มากนัก แต่ผลกระทบสะสมก็เป็นภาระต่อภาครัฐที่มีงบประมาณจำกัด
GenAI มอบประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญแบบออนดีมานด์ (On-Demand) ด้านต่าง ๆ แบบเดียวกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก ไม่ว่าจะเป็นการร่างสัญญามาตรฐาน หรือการสร้างเนื้อหาสำหรับแคมเปญการสื่อสาร เครื่องมือ GenAI ช่วยให้ทีมภายในสามารถจัดการงานเหล่านี้ได้ทันที ลดค่าใช้จ่ายงบประมาณโดยตรงและวัดผลได้ เมื่อบุคลากรเริ่มคุ้นชินกับการใช้ GenAI ขีดความสามารถภายในองค์กรก็จะขยายตัวตามไปด้วย และการพึ่งพาจากภายนอกก็จะลดลง ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
บังคับใช้นโยบายภายในที่เข้มงวดลดค่าใช้จ่าย โดยให้ทีมภายในปรึกษา GenAI ก่อนเป็นอันดับแรก หากสามารถแก้ไขปัญหาได้ ก็ไม่จำเป็นต้องทำสัญญากับภายนอก แต่ต้องมีกลไกเพื่อติดตามการปฏิบัติตามอย่างสม่ำเสมอ มิฉะนั้นอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียสมดุลหรือโมเมนตัมการปฏิบัติหน้าที่ขององค์กร
สัญญาครอบคลุมและการลดภาวะงบประมาณที่สูงขึ้น (Stronger Contracts and Cost Inflation Reduction)
ต้นทุนที่สูงขึ้น (Inflated Costs) เกิดจากข้อกำหนดในสัญญาที่อ่อนแอ การปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ไม่ดี หรือการไม่บังคับใช้การปรับราคาตามที่ตกลงไว้ ซึ่งเป็นภาระทางการเงินที่สำคัญของภาครัฐ สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่องบประมาณและสร้างความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและชื่อเสียงของหน่วยงาน
GenAI มอบวิธีแก้ไขที่สามารถปรับขนาดได้อย่างเหมาะสม สามารถประมวลผลสัญญาในอดีต คำวินิจฉัยคดี และบันทึกการเรียกเก็บเงินนับพันรายการ จากนั้นจะสามารถตีความภาษาที่คลุมเครือ ข้อกำหนดค่าปรับหรือการเพิ่มค่าธรรมเนียมที่ถูกมองข้าม และส่งสัญญาณเมื่อมีการเรียกเก็บเงินต่ำกว่าความเป็นจริงได้ทันที
CIO ภาครัฐสามารถทำงานร่วมกับทีมกฎหมายและการเงินเพื่อใช้เครื่องมือ GenAI ในการระบุภาษาที่กำกวม ข้อกำหนดค่าปรับ ค่าธรรมเนียมที่ขาดหายไป และเงื่อนไขการลงโทษที่ไม่ได้มีการบังคับใช้ จากนั้นพวกเขาสามารถเจรจาต่อรองข้อกำหนดให้เข้มแข็งขึ้น หรือบังคับใช้ข้อกำหนดที่มีอยู่ และให้ครอบคลุมงบประมาณที่ยังไม่ได้เบิกจ่าย
