เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
บทนำ: ความล้มเหลวไม่ใช่ปัญหาทางเทคโนโลยี
ในประเทศไทย โครงการดิจิทัลขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นมักเผชิญข้อจำกัดเชิงโครงสร้างและการบริหาร เช่น ระเบียบจัดซื้อจัดจ้างที่ซับซ้อน ความรับผิดชอบที่กระจายอยู่ระหว่างหน่วยงานส่วนกลางและท้องถิ่น รวมถึงการพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอกในระยะยาว
ในหลายประเทศทั่วโลก โครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐล้มเหลว ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีล้ำหน้าจนเกินไป แต่เป็นเพราะ ระบบไม่ได้ถูกออกแบบให้รองรับความเป็นจริงของการทำงาน
งบประมาณถูกใช้ไป ระบบถูกส่งมอบ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นคือ
- เจ้าหน้าที่ยังคงกลับไปใช้ Excel
- ประชาชนยังต้องมาติดต่อที่เคาน์เตอร์
- ข้อมูลซ้ำซ้อนระหว่างหน่วยงาน
- การเชื่อมโยงระบบไม่เกิดขึ้นจริง
ความจริงที่มักถูกมองข้ามคือ
โครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐส่วนใหญ่ล้มเหลว ตั้งแต่ก่อนมีการเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว
5 สาเหตุหลักที่โครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐล้มเหลว
1. เริ่มต้นที่เทคโนโลยี แทนที่จะเริ่มจากปัญหา
หลายโครงการเริ่มต้นด้วยแนวคิดว่า
- “ต้องการระบบอัจฉริยะ”
- “ต้องมีแอปพลิเคชันมือถือ”
- “ควรใช้ AI / คลาวด์ / บล็อกเชน”
แต่ไม่ได้เริ่มจากคำถามว่า
- การตัดสินใจใดควรถูกปรับปรุง
- งานใดถูกทำซ้ำอยู่ในปัจจุบัน
- ข้อมูลใดมาถึงช้าเกินไป
การเลือกเทคโนโลยีโดยไม่กำหนดโจทย์ที่ชัดเจน มักนำไปสู่ความผิดหวังเสมอ
2. ข้อกำหนดถูกเขียนเพื่อการจัดซื้อ ไม่ใช่เพื่อการใช้งานจริง
เอกสารข้อกำหนดของโครงการภาครัฐมักมีลักษณะ
- ระบุฟังก์ชันละเอียดมาก
- แต่ไม่สะท้อนขั้นตอนการทำงานจริง
- มุ่งตอบโจทย์ระเบียบจัดซื้อ มากกว่าผู้ใช้งาน
ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือ
- ผู้รับจ้างพัฒนาตามเอกสารอย่างเคร่งครัด
- เจ้าหน้าที่ใช้งานจริงได้ยาก
- คำขอปรับแก้เพิ่มขึ้นหลังระบบเปิดใช้
ระบบที่ตรงตามเอกสาร แต่ไม่ตรงกับการทำงานจริง ยังคงถือเป็นระบบที่ล้มเหลว
3. มองข้ามหรือประเมินระบบเดิมต่ำเกินไป
องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นในประเทศไทยส่วนใหญ่มีระบบเดิมอยู่แล้ว เช่น
- ระบบการเงิน
- ระบบบุคลากร
- ฐานข้อมูลทะเบียน
- ระบบ GIS หรือรายงาน
โครงการใหม่มักสมมติว่า ระบบเหล่านี้สามารถ
- ถูกแทนที่ได้ง่าย
- ย้ายข้อมูลได้โดยไม่มีปัญหา
- หรือไม่จำเป็นต้องคำนึงถึง
ในความเป็นจริง การบูรณาการระบบคือส่วนที่ยากที่สุด และการมองข้ามประเด็นนี้แทบจะรับประกันความล้มเหลว
4. วัดความสำเร็จจาก “การส่งมอบ” ไม่ใช่ “การใช้งานจริง”
หลายโครงการถูกสรุปว่าสำเร็จเมื่อ
- ระบบถูกติดตั้ง
- มีการอบรมผู้ใช้งาน
- มีการลงนามรับมอบงาน
แต่ความสำเร็จที่แท้จริงควรถามว่า
- เจ้าหน้าที่ยังใช้งานอยู่หลัง 6 เดือนหรือไม่
- งานเอกสารถูกลดลงจริงหรือไม่
- การตัดสินใจดีขึ้นหรือรวดเร็วขึ้นหรือไม่
หากไม่มีการใช้งานจริง การส่งมอบย่อมไม่มีความหมาย
5. ไม่มีเจ้าของระบบหลังเปิดใช้งาน
ในหลายโครงการภาครัฐของไทย ความรับผิดชอบของระบบจะไม่ชัดเจนหลังงบประมาณสิ้นสุดหรือมีการโยกย้ายบุคลากร
หลังจากระบบเปิดใช้งาน
- ผู้รับจ้างยุติบทบาท
- ทีมโครงการยุบตัว
- ความรู้เกี่ยวกับระบบสูญหาย
หากขาด
- ผู้รับผิดชอบที่ชัดเจน
- เอกสารระบบ
- แผนบำรุงรักษาระยะยาว
ระบบจะค่อย ๆ เสื่อมสภาพ จนต้องเริ่มโครงการใหม่อีกครั้ง
การป้องกันความล้มเหลว ก่อนเริ่มเขียนโค้ด
flowchart TB
subgraph Current_State["สภาพปัจจุบัน (ที่พบได้บ่อย)"]
Citizens["ประชาชน / ภาคธุรกิจ"] --> Channels["ช่องทางบริการ
(เคาน์เตอร์ / โทรศัพท์ / เว็บ)"]
Channels --> Forms["แบบฟอร์มและการกรอกข้อมูลด้วยมือ"]
Forms --> DeptApps["ระบบของแต่ละหน่วยงาน
(การเงิน / บุคคล / ทะเบียน / GIS)"]
DeptApps --> Excel["ไฟล์ Excel และกระบวนงานนอกระบบ"]
Excel --> Reports["รายงานล่าช้าและข้อมูลซ้ำซ้อน"]
end
Current_State -->|"ไม่มีการออกแบบการเชื่อมโยง"| Pain["ภาระงานสูง
การใช้งานต่ำ และต้องแก้ไขซ้ำ"]
subgraph Target_State["สภาพเป้าหมาย (ออกแบบตามความเป็นจริง)"]
Citizens2["ประชาชน / ภาคธุรกิจ"] --> Channels2["ช่องทางบริการที่สอดคล้องกัน
(เคาน์เตอร์ / โทรศัพท์ / เว็บ)"]
Channels2 --> Case["ชั้นงานบริการ / เวิร์กโฟลว์
(กระบวนการมาตรฐาน)"]
Case --> API["ชั้นการเชื่อมโยงระบบ
(API / ข้อความ)"]
API --> Core["ระบบหลักเดิม
(การเงิน / บุคคล / ทะเบียน / GIS)"]
API --> Data["โครงสร้างข้อมูลร่วม
และธรรมาภิบาลข้อมูล"]
Data --> Dash["รายงานและร่องรอยการตรวจสอบที่ทันเวลา"]
end
Pain --> Principles["หลักการออกแบบเชิงป้องกัน
(เริ่มจากการตัดสินใจ, ทำความเข้าใจเวิร์กโฟลว์,
ทดสอบด้วย POC, และการดูแลระยะยาว)"]
Principles --> Target_State
ขั้นตอนที่ 1: เริ่มจากการตัดสินใจ ไม่ใช่หน้าจอระบบ
ควรถามก่อนว่า
- ระบบนี้สนับสนุนการตัดสินใจใด
- ใครเป็นผู้ตัดสินใจ
- ต้องใช้ข้อมูลอะไร และเมื่อใด
หน้าจอและฟังก์ชันควรตามมาทีหลัง
ขั้นตอนที่ 2: ทำความเข้าใจกระบวนงานจริงข้ามหน่วยงาน
ก่อนเริ่มจัดซื้อ
- สังเกตการทำงานจริงของเจ้าหน้าที่
- ระบุจุดส่งต่อระหว่างหน่วยงาน
- บันทึกจุดที่มีการกรอกข้อมูลซ้ำหรือเกิดความล่าช้า
สิ่งเหล่านี้ช่วยให้เห็นความจำเป็นในการเชื่อมโยงระบบตั้งแต่ต้น
ขั้นตอนที่ 3: มองระบบเดิมเป็นทรัพยากร ไม่ใช่อุปสรรค
ระบบเดิมประกอบด้วย
- ความรู้เชิงสถาบัน
- ข้อมูลย้อนหลัง
- งานหลักที่ขาดไม่ได้
การออกแบบที่ดีควรเชื่อมโยงระบบเหล่านี้อย่างปลอดภัย แทนการรื้อทิ้งโดยไม่จำเป็น
ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็ก (POC)
ก่อนขยายผลทั้งระบบ
- ทดสอบสมมติฐานในขอบเขตจำกัด
- ตรวจสอบแนวทางการเชื่อมโยงระบบ
- รับฟังข้อเสนอแนะจากผู้ใช้งานจริง
POC ขนาดเล็กสามารถป้องกันความล้มเหลวขนาดใหญ่ได้
ขั้นตอนที่ 5: ออกแบบเพื่อใช้งาน 10 ปี ไม่ใช่เพียงวาระเดียว
ระบบขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นต้องรองรับ
- การเปลี่ยนนโยบาย
- การปรับโครงสร้างองค์กร
- การเปลี่ยนผู้รับจ้าง
สิ่งนี้ต้องอาศัย
- มาตรฐานเปิด
- เอกสารที่ชัดเจน
- การถ่ายทอดความรู้ได้
บทบาทของที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีในโครงการภาครัฐ
บทบาทของที่ปรึกษาไม่ได้อยู่ที่การขายซอฟต์แวร์
แต่คือการ
- ลดความเสี่ยง
- แปลงนโยบายให้เป็นระบบที่ใช้งานได้จริง
- คุ้มครองการลงทุนของภาครัฐ
การให้คำปรึกษาที่มีคุณค่า ควรเกิดขึ้น ก่อน การเขียน TOR ไม่ใช่หลังจากเกิดปัญหาแล้ว
บทสรุป
สำหรับองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นในประเทศไทย การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลไม่ใช่เรื่องของการตามกระแส หรือการใช้เทคโนโลยีที่ดูทันสมัย
แต่คือการสร้างระบบที่
- เชื่อถือได้
- ยั่งยืน
- เป็นประโยชน์ต่อเจ้าหน้าที่และประชาชน
และงานนั้นต้องเริ่มต้นตั้งแต่ก่อนการเขียนโค้ด
Get in Touch with us
Related Posts
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- หลัง AI Hype ซาลง: อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป (และทำไมธุรกิจไทยต้องสนใจ)
- ทำไม AI ในธุรกิจรีไซเคิลจึงล้มเหลว หากไม่มี System Integration
- ISA-95 vs RAMI 4.0: โรงงานไทยควรใช้แบบไหน (และทำไมควรใช้ทั้งสอง)
- ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
- ผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวมากที่สุดในปี 2025 — และเหตุผลที่แท้จริงเบื้องหลังความล้มเหลว
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — ทางเลือกที่องค์กรไทยควรรู้
- AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล
- AI Accelerators ในระบบ Industrial AI ทำไม Software Framework จึงสำคัญกว่าแค่ชิปประมวลผล
- พัฒนาระบบสำหรับประเทศไทย: เชื่อมต่อ EC–ERP ด้วย AI และ Workflow ที่เชื่อถือได้
- ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของระบบ ‘อัจฉริยะ’ ที่ทำงานไม่เสถียร
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน
- LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย
- แปลคำศัพท์ Cybersecurity ให้เข้าใจแบบนักพัฒนา Software
- การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกในยุค AI
- SimpliPOSFlex. POS สำหรับธุรกิจที่อยู่บนความจริงของหน้างาน
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิก: บทเรียนที่เรายังได้เรียนรู้จาก Kernighan & Pike
- ก่อนจะเริ่มเขียนโค้ด: 5 คำถามที่เราถามลูกค้าทุกครั้ง













