AI Trend 2026: กับอนาคตงานสถาปัตยกรรม เมือง และอสังหาริมทรัพย์

26 ธ.ค. 2025

ใช้เวลาอ่าน 2 นาที

จากเครื่องมือช่วยออกแบบ สู่โครงสร้างใหม่ของการพัฒนาเมืองอย่างยั่งยืนในยุค AI

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) ไม่ได้เข้ามาเปลี่ยนเพียงวิธีการทำงานของบางวิชาชีพ หากแต่กำลังค่อยๆ เปลี่ยน “โครงสร้างการตัดสินใจ” ของทั้งอุตสาหกรรม ตั้งแต่งานสถาปัตยกรรม การพัฒนาอสังหาริมทรัพย์ ไปจนถึงการวางผังเมืองและระบบแรงงานในภาพรวม

หากย้อนกลับไปเพียงสิบปีก่อน การออกแบบอาคารหรือโครงการอสังหาริมทรัพย์ยังต้องอาศัยประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญเฉพาะตัว และการลองผิดลองถูกของมนุษย์เป็นหลัก นักออกแบบต้องสร้างแบบทีละทางเลือก ประเมินผลจากความรู้ที่สั่งสมมา และตัดสินใจภายใต้ข้อมูลที่มีอยู่อย่างจำกัด แต่ในวันนี้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ในเวลาอันสั้น คาดการณ์ผลลัพธ์ล่วงหน้า และเสนอทางเลือกเชิงออกแบบพร้อมกันหลายร้อยแบบ บทบาทของมนุษย์จึงเริ่มขยับจาก “ผู้ลงมือทำทุกขั้นตอน” ไปสู่ “ผู้กำหนดกรอบและชั่งน้ำหนักการตัดสินใจ” อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

บทความนี้ LAD เรียบเรียงและสังเคราะห์จากงานวิจัยระดับนานาชาติ งาน Systematic Review ปี 2025 ด้าน AI กับสถาปัตยกรรมและเมือง รวมถึงแนวโน้มแรงงานและ AI Trend 2026 เพื่อชวนตั้งคำถามสำคัญว่า การเปลี่ยนผ่านครั้งนี้กำลังส่งผลต่อเมือง อสังหาริมทรัพย์ และโลกการทำงานของไทยอย่างไร และใครคือผู้ได้เปรียบในโครงสร้างใหม่ที่กำลังก่อตัวขึ้น

เมื่อ AI ไม่ได้เปลี่ยนแค่เครื่องมือ แต่เปลี่ยน “วิธีคิด”

สิ่งที่หลายองค์กรเริ่มตระหนักตรงกันคือ AI ไม่ได้เข้ามาเพียงเพื่อทำให้งานเร็วขึ้น แต่กำลังเปลี่ยนวิธีคิดของกระบวนการออกแบบและการตัดสินใจ จากเดิมที่พึ่งพาสัญชาตญาณและประสบการณ์เป็นหลัก ไปสู่การออกแบบที่ตั้งอยู่บนฐานข้อมูล (data-driven design)

เทคโนโลยีอย่าง Machine Learning, Deep Learning และ Generative AI ทำให้การออกแบบสามารถอ้างอิงข้อมูลเชิงลึกได้มากขึ้น ตั้งแต่พฤติกรรมการใช้พื้นที่ รูปแบบการอยู่อาศัย สภาพภูมิอากาศ พลังงาน ต้นทุน วัสดุ ไปจนถึงอายุการใช้งานอาคาร ผลลัพธ์คือการตัดสินใจที่มีหลักฐานรองรับ ลดความเสี่ยง และมองผลกระทบในระยะยาวได้ชัดขึ้น

ในบริบทของประเทศไทย ซึ่งหลายเมืองกำลังเผชิญทั้งความหนาแน่น ภัยพิบัติ และต้นทุนพลังงานที่สูงขึ้น AI จึงไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีล้ำสมัย แต่กำลังกลายเป็นเครื่องมือเชิงกลยุทธ์ สำหรับการวางแผนเมืองและการลงทุนอสังหาริมทรัพย์

Generative Design: เมื่อ AI สร้างทางเลือก และมนุษย์ต้องตัดสินใจ

หนึ่งในภาพสะท้อนที่ชัดเจนที่สุดของการเปลี่ยนผ่านนี้คือ Generative Design แนวคิดที่ AI เข้ามามีบทบาทในการ “สร้างทางเลือก” แทนมนุษย์ จากเดิมที่ทีมออกแบบต้องพัฒนาแบบทีละทางเลือก วันนี้ AI สามารถสร้างแบบนับร้อยหรือนับพันแบบพร้อมกัน พร้อมประเมินสมรรถนะด้านพื้นที่ พลังงาน และต้นทุน ก่อนคัดกรองแบบที่เหมาะสมที่สุดตามเงื่อนไขที่กำหนด

สำหรับผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์ Generative Design ช่วยให้เห็นภาพชัดขึ้นว่า ผังอาคารแบบใดให้ผลตอบแทนสูงสุด Layout ใดสอดคล้องกับพฤติกรรมผู้ใช้งานจริง หรือแนวทางใดช่วยลดต้นทุนก่อสร้างและพลังงานในระยะยาว การตัดสินใจเชิงธุรกิจจึงพึ่งพาข้อมูลมากกว่าการคาดเดา

อย่างไรก็ตาม งานวิจัยจำนวนมากชี้ตรงกันว่า AI ยังไม่สามารถตัดสินใจแทนมนุษย์ในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับบริบททางสังคม วัฒนธรรม อัตลักษณ์ และจริยธรรมได้ บทบาทของนักออกแบบจึงไม่ได้หายไป แต่กลับขยับไปสู่การเป็น ผู้กำกับทิศทาง ที่ต้องชั่งน้ำหนักระหว่างคำตอบที่ “ดีที่สุดตามข้อมูล” กับคุณค่าที่ไม่สามารถแปลงเป็นตัวเลขได้

จากอาคารสู่เมือง: AI, Smart City และการรับมือภัยพิบัติ

การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่ระดับอาคาร แต่ขยายไปสู่ระดับเมืองอย่างชัดเจน AI ถูกนำมาใช้ในการคาดการณ์การจราจร การจัดการพลังงานระดับย่านและระดับเมือง การวิเคราะห์ความเสี่ยงน้ำท่วม คลื่นความร้อน และภัยพิบัติ รวมถึงการสร้าง Digital Twin ของเมืองเพื่อจำลองนโยบายและโครงการก่อนลงมือจริง

แพลตฟอร์มจำลองเมืองด้วย AI เช่น ระบบ environmental simulation และ microclimate modeling ทำให้ผังเมืองไม่ใช่เพียง “ภาพสวยบนกระดาษ” แต่เป็นแบบจำลองที่สามารถทดสอบได้ว่า หากวางมวลอาคารแบบนี้ ลมจะไหลอย่างไร พื้นที่ไหนจะร้อนเกินไป หรือจุดใดเสี่ยงต่อการเกิดน้ำท่วมซ้ำซาก เมืองจึงขยับจากการแก้ปัญหาเมื่อเกิดเหตุ ไปสู่การออกแบบเพื่อรับมือความเสี่ยงตั้งแต่ต้น

สำหรับประเทศไทย ซึ่งหลายเมืองเผชิญทั้งน้ำท่วมซ้ำซาก ความร้อนเมือง และสภาพอากาศสุดขั้ว เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้เมือง “มองอนาคตได้ชัดขึ้น” และลดความไม่แน่นอนในการตัดสินใจ ในมุมของภาคอสังหาริมทรัพย์ เมืองที่สามารถคาดการณ์ได้มากขึ้น หมายถึงความเสี่ยงโครงการที่ลดลง การวางแผนที่แม่นยำขึ้น และความเชื่อมั่นของนักลงทุนที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

AI กับข้อจำกัดเชิงจริยธรรม: เมื่ออำนาจการตัดสินใจไม่ควรถูกฝากไว้กับระบบ

แม้ AI จะเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการออกแบบและการวางแผนเมือง แต่ก็พ่วงมาด้วยคำถามสำคัญด้านจริยธรรม อคติของข้อมูล (algorithmic bias) อาจทำให้ระบบตอกย้ำความเหลื่อมล้ำเชิงพื้นที่โดยไม่รู้ตัว ขณะที่การเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ในระดับอาคารและเมืองก็เปิดประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัวและอำนาจในการใช้ข้อมูล

บทสรุปจากงานวิจัยจึงไม่ใช่การปฏิเสธ AI แต่คือการย้ำว่า AI ควรเป็น "ผู้ช่วยเชิงปัญญา" ไม่ใช่ผู้ตัดสินแทนมนุษย์ เพราะสถาปัตยกรรมและการพัฒนาเมืองยังเกี่ยวข้องกับอารมณ์ ความหมาย และความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนกับพื้นที่ ซึ่งไม่สามารถถอดออกมาเป็นอัลกอริทึมได้ทั้งหมด

ปี 2026: จุดเปลี่ยนของ “สถาปัตยกรรม AI”

เมื่อ AI เข้ามารับภาระงานเชิงเทคนิค งานซ้ำซาก และงานที่ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ระบบอุตสาหกรรมการออกแบบและอสังหาริมทรัพย์จึงเริ่มปรับตัวในระดับโครงสร้าง หนึ่งในสัญญาณที่เห็นชัดคือการเปลี่ยนวิธีคัดเลือกและพัฒนาบุคลากร องค์กรจำนวนมากเริ่มลดความสำคัญของวุฒิการศึกษา และหันมาใช้การประเมินทักษะ (Skill Assessment Platforms) มากขึ้น ผู้สมัครอาจต้องทำงานจำลอง อาทิ

การวิเคราะห์สถานการณ์แล้วอธิบายแนวทางการตัดสินใจ
การจัดทำแผนงานหรือโครงร่างโครงการ
การเสนอและอธิบายวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

นี่หมายความว่าพอร์ทโฟลิโอรวมผลงาน หรือภาพเรนเดอร์เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป สิ่งที่ถูกประเมินมากขึ้นคือ “วิธีคิด” และ “การตัดสินใจ” ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่สวยงาม

เมื่อบทบาทของมนุษย์ในโลกการทำงานขยับจากผู้ปฏิบัติการ ไปสู่ผู้กำกับทิศทางและตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์ กลไกการทำงานของ AI เองก็ไม่อาจคงรูปแบบเดิมได้อีกต่อไป ระบบที่เคยทำหน้าที่เพียงตอบคำถามหรือสร้างเนื้อหา กำลังพัฒนาไปสู่ระบบที่สามารถเข้าใจบริบท วางแผน และทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างซับซ้อนมากขึ้น การเปลี่ยนผ่านนี้ทำให้ปี 2026 ไม่ได้เป็นเพียงจุดเปลี่ยนของเทคโนโลยีใหม่ แต่เป็นจุดเปลี่ยนของ “รูปแบบการใช้งาน AI” ซึ่งสามารถสรุปออกมาเป็น 3 แนวโน้มสำคัญ

1) สิ้นสุดยุคโมเดลเดียวตอบโจทย์ทุกอย่าง

โลก AI กำลังก้าวพ้นแนวคิดแบบ One Size Fits All ที่แพลตฟอร์มเดียวพยายามตอบทุกโจทย์ ปี 2026 จะเป็นช่วงเวลาที่ “ความหลากหลายของโมเดล” (Diversity of Models) กลายเป็นเรื่องปกติ องค์กรและผู้ใช้งานที่เข้าใจเทคโนโลยีจะเปลี่ยนจากการเลือกแพลตฟอร์ม มาเป็นการออกแบบชุดเครื่องมือ AI (Hybrid Use / AI Portfolio) โดยเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานในแต่ละขั้นตอน

โมเดลเฉพาะทาง (Specialized Models) จึงเข้ามามีบทบาทในฐานะเครื่องมือที่ถูกเลือกใช้อย่างมีเป้าหมาย ไม่ใช่เพราะเก่งที่สุด แต่เพราะเหมาะสมที่สุดกับโจทย์นั้น ๆ อนาคตของ AI จึงไม่ใช่การแข่งขันเพื่อหาผู้ชนะเพียงรายเดียว แต่คือการทำงานร่วมกันของหลายโมเดลภายในระบบเดียว

2) Multimodal AI และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

อีกหนึ่งพัฒนาการสำคัญคือ AI ที่ก้าวพ้นการประมวลผลข้อความ ไปสู่ความสามารถแบบ Multimodal อย่างเต็มรูปแบบ สามารถรับรู้และเชื่อมโยงข้อมูลจากภาพ เสียง และวิดีโอได้พร้อมกัน ทำให้เข้าใจบริบทของสถานการณ์ได้ลึกขึ้น ไม่ใช่เพียงการอ่านคำอธิบาย แต่เป็นการ “รับรู้” สภาพแวดล้อมใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น

ในระดับองค์กร แนวโน้มนี้ผลักดันให้เกิดการลงทุนใน Domain-specific AI หรือโมเดลที่ถูกฝึกให้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน แทนการพึ่งพาโมเดลขนาดใหญ่ที่รู้ทุกเรื่อง แนวทางดังกล่าวช่วยเพิ่มความแม่นยำ ลดต้นทุน และที่สำคัญคือเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากสามารถใช้งานภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรเอง

3) Agentic AI: เมื่อ AI กลายเป็นผู้ลงมือทำ

แกนกลางของ AI ในปี 2026 คือการก้าวจาก Generative AI ไปสู่ Agentic AI ซึ่งไม่ได้ทำหน้าที่เพียงตอบคำถามหรือสร้างเนื้อหา แต่สามารถคิด วางแผน และดำเนินการจนงานเสร็จสมบูรณ์ รูปแบบปฏิสัมพันธ์จึงเปลี่ยนจากการสั่งงานทีละขั้น (Command-based) ไปสู่การกำหนด “เป้าหมาย” (Goal-based) แล้วให้ AI เป็นผู้จัดการกระบวนการทั้งหมด

บทบาทของมนุษย์จึงค่อยๆ เปลี่ยนจากผู้ลงมือทำ มาเป็นผู้กำกับ ตรวจสอบ และตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์ พร้อมเตรียมรับการทำงานระหว่าง AI ด้วยกันเอง (Agent-to-Agent: A2A) ซึ่งจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศดิจิทัลในอนาคต

จากการ “สั่งงาน” สู่การ “กำหนดเป้าหมาย”

ท่ามกลางความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ ประเด็นสำคัญที่สุดอาจไม่ใช่การไล่ตามเทคโนโลยี หากแต่คือการยกระดับบทบาทของมนุษย์ให้กลับมามีความหมายมากขึ้น โลกการทำงานในปี 2026 กำลังให้คุณค่ากับทักษะจริงมากกว่าวุฒิการศึกษา และให้ความสำคัญกับความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจภายใต้ความซับซ้อน มากกว่าการปฏิบัติงานตามขั้นตอน กลายเป็นหัวใจของการทำงานยุคใหม่ องค์กรและผู้นำที่ขยับบทบาทจากการ “สั่งงาน” ไปสู่การ “กำหนดเป้าหมาย” จะสามารถใช้ศักยภาพของ AI ได้อย่างเต็มที่ โดยไม่สูญเสียแก่นของการตัดสินใจเชิงมนุษย์

ท้ายที่สุด การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI จึงไม่ใช่การแข่งขันว่าใครใช้เทคโนโลยีได้เร็วกว่า แต่คือการแข่งขันด้าน “คุณภาพของการตัดสินใจ” เมือง องค์กร และผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์ที่ได้เปรียบในปี 2026 อาจไม่ใช่ผู้ที่มีข้อมูลหรืออัลกอริทึมล้ำหน้าที่สุด หากแต่เป็นผู้ที่เข้าใจอย่างชัดเจนว่าเรื่องใดควรให้ AI จัดการ และเรื่องใดควรถูกตัดสินโดยมนุษย์ ภายใต้โลกที่โมเดล AI หลากหลายขึ้น ระบบอัตโนมัติทำงานได้ลึกขึ้น และเทคโนโลยีรับรู้บริบทได้มากขึ้น ความได้เปรียบจึงไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ความสามารถในการผสานเทคโนโลยีเข้ากับบริบท คุณค่า และความหมายของเมืองอย่างกลมกลืน

ขอขอบคุณข้อมลและรูปภาพ :

https://www.thestorythailand.com/เจาะ-8-เทรนด์-ai-2026-สู่ยุค-agentic-ai-และ/

https://www.bangkokbiznews.com/tech/ai/1212918

https://areetechnology.co.th/article/will-ai-replace-outsourcing-in-2026-or-will-it-become-a-key-tool/

https://www.creativethailand.org/article-read?article_id=34951

https://www.forbes.com/sites/drsamanthamadhosingh/2025/11/28/ai-and-human-connection-lead-top-5-work-trends-for-2026/

https://blogs.goucher.edu/magazine/generation-ai/

https://illustrarch.com/artificial-intelligence/29241-ai-generated-architecture.html

https://www.meer.com/en/82283-ai-in-architecture-transforming-design-and-construction

https://www.ube.ac.uk/whats-happening/articles/how-ai-is-reshaping-professional-services/#:~:text=Artificial%20intelligence%20is%20no%20longer,time%2C%20augmenting%20managers'%20oversight

https://www.part3.io/blog/how-ai-is-disrupting-architecture#

https://link.springer.com/article/10.1007/s43995-025-00186-1#:~:text=Artificial%20Intelligence%20(AI)%20is%20increasingly,2%2C3%2C4%5D