เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
หน่วยงานภาครัฐในประเทศไทยมีความท้าทายร่วมกันอย่างหนึ่ง คือระบบสำคัญจำนวนมากถูกพัฒนามานานหลายสิบปี และยังคงทำหน้าที่ให้บริการหลักของรัฐอยู่จนถึงปัจจุบัน แม้ระบบเหล่านี้จะไม่สอดคล้องกับความคาดหวังด้านดิจิทัลในยุคปัจจุบันแล้วก็ตาม เมื่อปัญหาเริ่มส่งผลชัดเจน สิ่งที่มักเกิดขึ้นคือแนวคิดที่ดูเหมือนง่าย แต่มีความเสี่ยงสูงที่สุด:
“เปลี่ยนระบบเดิมใหม่ทั้งหมด”
ประสบการณ์จากหลายประเทศชี้ให้เห็นว่า แนวทางนี้ล้มเหลวบ่อยกว่าประสบความสำเร็จ การเข้าใจเหตุผลของความล้มเหลวคือก้าวแรกสู่แนวทางที่สมจริงและยั่งยืนกว่า
เหตุใดหน่วยงานรัฐจึงพยายามเปลี่ยนระบบ Legacy
ในมุมมองเบื้องต้น การเปลี่ยนระบบทั้งหมดดูเป็นเรื่องสมเหตุสมผล:
- ระบบเดิมดูแลรักษายาก
- ผู้พัฒนาหรือผู้ขายอาจเลิกสนับสนุน
- บุคลากรที่มีทักษะกำลังลดลง
- ประชาชนคาดหวังบริการดิจิทัลที่ทันสมัย
ในภาคเอกชน การเปลี่ยนระบบอาจสร้างความเจ็บปวดแต่ยังพอรับได้ อย่างไรก็ตาม ในบริบทของภาครัฐไทย แนวคิดเดียวกันมักนำไปสู่การใช้งบประมาณเกินแผน ความเสี่ยงด้านการตรวจสอบ ความล่าช้า แรงกดดันทางการเมือง หรือโครงการที่ค่อย ๆ หยุดชะงักโดยไม่มีการปิดโครงการอย่างเป็นทางการ
เหตุใดการเปลี่ยนระบบจึงล้มเหลวในบริบทภาครัฐไทย
1. ระบบ Legacy เป็นระบบสำคัญตามกฎหมายไทย
ระบบภาครัฐจำนวนมาก:
- ต้องทำงานต่อเนื่องตลอดเวลา
- รองรับภารกิจตามกฎหมายหรือระเบียบราชการ
- ไม่สามารถหยุดให้บริการได้
แม้การหยุดระบบเพียงช่วงสั้น ๆ ก็อาจส่งผลต่อความปลอดภัยของประชาชน รายได้ของรัฐ ความเชื่อมั่น และอาจนำไปสู่ปัญหาด้านกฎหมายหรือการตรวจสอบได้ ความเสี่ยงนี้ทำให้การเปลี่ยนระบบขนาดใหญ่มีความอันตรายโดยธรรมชาติ
2. องค์ความรู้เชิงสถาบันฝังอยู่ในระบบและองค์กร
ระบบ Legacy มักสะท้อน:
- การตัดสินใจเชิงนโยบายที่สั่งสมมาหลายทศวรรษ
- ข้อยกเว้น วิธีแก้ปัญหาเฉพาะหน้า และกรณีขอบ
- การตีความกฎหมายและระเบียบปฏิบัติ
องค์ความรู้เหล่านี้จำนวนมากไม่ได้ถูกบันทึกไว้อย่างเป็นทางการ แต่ฝังอยู่ในโค้ดหรืออยู่ในความทรงจำของบุคลากรเพียงไม่กี่คน การเขียนระบบใหม่จึงเสี่ยงต่อการสูญเสียความรู้เหล่านี้
3. ระบบจัดซื้อจัดจ้างและงบประมาณของไทยไม่สอดคล้องกับธรรมชาติของซอฟต์แวร์
กระบวนการจัดซื้อจัดจ้างของภาครัฐไทยโดยทั่วไป:
- ต้องกำหนดขอบเขตงานล่วงหน้าอย่างตายตัว
- ผูกสัญญาระยะยาวหลายปี
- ไม่เอื้อต่อการเปลี่ยนแปลงระหว่างทาง
ในขณะที่การพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ต้องอาศัยการเรียนรู้ การทดลอง และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โครงการเปลี่ยนระบบทั้งหมดจึงขัดแย้งกับความเป็นจริงนี้ตั้งแต่เริ่มต้น
4. ความเสี่ยงทางการเมืองและการตรวจสอบไม่สมดุล
สำหรับผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจ:
- ความล้มเหลวของโครงการเปลี่ยนระบบมักถูกมองเห็นชัดเจน
- ความสำเร็จมักถูกมองเป็นเรื่องปกติ
โครงสร้างแรงจูงใจเช่นนี้ทำให้การตัดสินใจเชิงกล้าหาญถูกหลีกเลี่ยง และนำไปสู่การประนีประนอมที่ไม่ตอบโจทย์ใครอย่างแท้จริง
5. การเปลี่ยนระบบแบบ Big-Bang แทบไม่เคยได้ผลในหน่วยงานหลายฝ่าย
การเปลี่ยนทุกอย่างพร้อมกันหมายถึง:
- การย้ายข้อมูลขนาดใหญ่
- การฝึกอบรมผู้ใช้งานทั้งหมดในเวลาเดียวกัน
- การเปลี่ยนกระบวนการทำงานข้ามหลายหน่วยงาน
หากเกิดความผิดพลาดในช่วงตัดเปลี่ยน ระบบบริการของรัฐอาจหยุดชะงักในวงกว้าง ความระมัดระวังเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะทำให้กลยุทธ์นี้สำเร็จ
อะไรที่ได้ผลแทน: การปรับปรุงระบบโดยไม่ต้องเปลี่ยนทั้งหมด (แนวทางที่เหมาะกับประเทศไทย)
สถาปัตยกรรมอ้างอิง: ปรับปรุงโดยไม่รื้อระบบเดิม
flowchart TB
Citizens["ประชาชน / ภาคธุรกิจ"]
Channels["ช่องทางดิจิทัล
(เว็บ / มือถือ / พอร์ทัล)"]
Gateway["API Gateway / ชั้นบูรณาการระบบ"]
Workflow["Workflow และ Case Management"]
Data["แบบจำลองข้อมูลกลาง
(Master Data)"]
Legacy["ระบบแกนหลักเดิม
(Mainframe / ERP / Registry)"]
Citizens --> Channels
Channels --> Gateway
Gateway --> Workflow
Workflow --> Data
Data --> Legacy
Gateway --> Legacy
สถาปัตยกรรมลักษณะนี้ช่วยให้หน่วยงานภาครัฐไทยสามารถเพิ่มบริการดิจิทัลใหม่ ๆ ได้ โดยยังคงความเสถียร ความสามารถในการตรวจสอบ และการดำเนินงานของระบบเดิม
แนวคิดหลัก: ปรับปรุงระบบโดยไม่สร้างความสะดุด
ทางเลือกไม่ใช่การหยุดนิ่ง แต่คือการ พัฒนาโดยไม่รบกวนภารกิจหลัก
1. เพิ่มชั้นดิจิทัล แทนการเขียนระบบแกนใหม่
แทนที่จะเปลี่ยนระบบ Legacy หน่วยงานสามารถ:
- รักษาระบบแกนหลักให้ทำงานต่อไป
- เพิ่มชั้นบูรณาการด้านบน
- เปิดการใช้งานผ่าน API
แนวทางนี้ช่วยให้ระบบใหม่ถูกพัฒนาได้โดยไม่กระทบเสถียรภาพของระบบเดิม
แนวคิดสำคัญ: เปลี่ยนวิธีที่ระบบสื่อสารกัน ก่อนเปลี่ยนวิธีทำงานภายใน
2. เปลี่ยนระบบแบบค่อยเป็นค่อยไป ให้สอดคล้องกับรอบงบประมาณ
ฟังก์ชันใหม่ควร:
- พัฒนานอกระบบเดิม
- ค่อย ๆ ย้ายภาระงานออกจากระบบเก่า
- เปลี่ยนทีละโมดูลตามเวลา
แนวทางนี้ช่วยลดความเสี่ยงและเปิดโอกาสให้เรียนรู้ระหว่างทาง
3. มาตรฐานข้อมูลต้องมาก่อนอินเทอร์เฟซ
หน้าจออาจดึงดูดความสนใจ แต่ข้อมูลคือสิ่งที่สร้างความยั่งยืน
สิ่งที่ควรให้ความสำคัญ ได้แก่:
- คำจำกัดความข้อมูลกลางร่วมกัน
- ความชัดเจนของเจ้าของข้อมูลหลัก
- กฎการตรวจสอบข้อมูลที่สอดคล้องกัน
เมื่อข้อมูลมีมาตรฐาน ระบบหลายชุดสามารถอยู่ร่วมและพัฒนาไปพร้อมกันได้อย่างปลอดภัย
4. มองระบบ Legacy เป็นบริการ ไม่ใช่อุปสรรค
ระบบเดิมสามารถ:
- ถูกห่อหุ้ม (wrap)
- แยกขอบเขต
- เฝ้าติดตาม
- ลดความซับซ้อนลงทีละขั้น
เมื่อมองระบบ Legacy เป็นบริการหนึ่งในระบบนิเวศ จะไม่กลายเป็นตัวถ่วงการพัฒนาอีกต่อไป
เป้าหมายที่สมจริงกว่าสำหรับ GovTech ไทย
เป้าหมายของการเปลี่ยนผ่านดิจิทัลภาครัฐไม่ควรเป็น:
“เปลี่ยนระบบเก่าให้หมด”
แต่ควรเป็น:
“ทำให้ระบบสามารถพัฒนาและปรับตัวได้”
ระบบที่ปรับตัวได้:
- ยอมรับว่าบางส่วนจะยังคงเก่า
- เพิ่มความสามารถใหม่ได้อย่างปลอดภัย
- ลดการพึ่งพาผู้ขายรายเดียว
- อยู่รอดได้แม้มีการเปลี่ยนแปลงผู้นำหรือโครงสร้าง
บทสรุป
ระบบ Legacy จะกลายเป็นปัญหา ก็ต่อเมื่อเรามองมันเป็นศัตรู ในความเป็นจริง ระบบเหล่านี้คือบันทึกขององค์ความรู้เชิงสถาบันและความต่อเนื่องของภารกิจรัฐ
การพัฒนา GovTech ที่ประสบความสำเร็จในประเทศไทย คือการเคารพความเป็นจริงนี้ และปรับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีให้สอดคล้องกับกฎหมาย ระเบียบจัดซื้อจัดจ้าง และความต่อเนื่องในระยะยาว โดยเน้นสถาปัตยกรรม การบูรณาการ และการเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไป
การเปลี่ยนทุกอย่างพร้อมกันอาจดูยิ่งใหญ่
แต่การทำให้ระบบพัฒนาได้ คือสิ่งที่ได้ผลจริง
Get in Touch with us
Related Posts
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง
- สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับระบบดิจิทัลระดับจังหวัด / เทศบาล
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
- 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













