ผลการรับรู้ประโยชน์และการรับรู้ว่าใช้งานง่ายต่อความตั้งใจซื้อบริการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เชิงสร้างสรรค์ของผู้มีงานทำในเขตภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ประเทศไทย

ผู้แต่ง

  • พรปวีณ์ ฝ่าวิบาก คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยวงษ์ชวลิตกุล
  • ชุติญาภัค วาฤทธิ์ คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยวงษ์ชวลิตกุล
  • วรญา โรจนาปภาพร คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยวงษ์ชวลิตกุล

คำสำคัญ:

การรับรู้ว่ามีประโยชน์, การรับรู้ว่าใช้งานง่าย, ความตั้งใจซื้อ, เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลทางตรงของตัวแปรการรับรู้ว่ามีประโยชน์และการรับรู้ว่าใช้งานง่ายที่มีผลต่อความตั้งใจซื้อบริการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ของผู้มีงานทำ ในเขตภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ประเทศไทย 2) เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลทางอ้อมของตัวแปรคุณภาพการบริการอิเล็กทรอนิกส์ ความไว้วางใจ และความเพลิดเพลินที่มีผลต่อความตั้งใจซื้อบริการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ของผู้มีงานทำ ในเขตภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ประเทศไทย ผ่านตัวแปรคั่นกลาง คือ การรับรู้ว่ามีประโยชน์และการรับรู้ว่าใช้งานง่าย กลุ่มตัวอย่างคือ ผู้มีงานทำในจังหวัดนครราชสีมาและขอนแก่นที่สนใจหรือเคยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์อย่างน้อยหนึ่งครั้ง จำนวน 260 คน วิธีการสุ่มตัวอย่างเป็นแบบหลายขั้นตอน เก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคโมเดลสมการโครงสร้าง

 ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลองที่นำเสนอสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (equation= 258.45, equation/df = 244, p-value = 0.25, = 1.06, CFI = 1.00, NFI = 0.95, GFI = 0.93, TLI = 1.00, AGFI = 0.90 RMSEA = 0.02, RMR = 0.02) ปัจจัยที่มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อความตั้งใจซื้อบริการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ได้แก่ การรับรู้ว่ามีประโยชน์
(equation= 0.71) และการรับรู้ว่าใช้งานง่าย (equation= 0.35) ส่วนปัจจัยคุณภาพการบริการอิเล็กทรอนิกส์ ความเพลิดเพลิน มีอิทธิพลทางอ้อมต่อความตั้งใจซื้อผ่านตัวแปรคั่นกลางการรับรู้ว่ามีประโยชน์และการรับรู้ว่าใช้งานง่าย ผลการวิจัยนี้เป็นประโยชน์สำหรับผู้ประกอบการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์จึงควรปรับปรุงคุณภาพของระบบให้สนับสนุนการรับรู้ประโยชน์และความง่ายในการใช้งาน รวมถึงการสร้างประสบการณ์ที่ดีและความเพลิดเพลินแก่ผู้ใช้จะช่วยเสริมศักยภาพเชิงพาณิชย์ในระยะยาว

เอกสารอ้างอิง

กรมการปกครอง กระทรวงมหาดไทย. (2567). ข้อมูลประชากร วัยทำงาน จำแนกรายเพศ แบ่งตามช่วงอายุ วัยทำงานตอนต้น/ ตอนกลาง/ตอนปลาย. กรมการปกครอง. https://dashboard.anamai.moph.go.th/population/pop-workingage

กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม และกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2565). แผนปฏิบัติการด้าน ปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ.2565–2570). https://ai.in.th/about-ai-thailand/

กระทรวงแรงงาน. (2568). นโยบาย/ วิสัยทัศน์/ พันธกิจ. กระทรวงแรงงาน. https://www.mol.go.th/แนะนำกระทรวงแรงงาน/policy_vision_mission

จิรนันท์ แสงเรือง, วัชรพงศ์ อยู่ขวัญ, กฤษณะ ชินสาร, และครรชิต มาลัยวงศ์. (2567). พัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ในประเทศไทย. จุลสารสำนักวิทยาศาสตร์ ราชบัณฑิตยสภา, 3(2), น.43-49.

ณัฐฐา ถิรโสภี และชัยวัฒน์ อุตตมากร. (2562). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการใช้เทคโนโลยีเว็บพอร์ทัลของการเรียนการสอนในระบบเปิด Thai MOOC. วารสารมหาวิทยาลัยศิลปากร, 39(5), 96-116.

บิวณิชา พุทธเกิด. (2565). ผลกระทบของคุณภาพบริการอิเล็กทรอนิกส์และความไว้วางใจต่อการรับรู้ประโยชน์ในการซื้อสินค้า ออนไลน์ในประเทศไทยผ่านช่องทางอิเล็กทรอนิกส์มาร์เก็ตเพลส. วารสารปัญญาภิวัฒน์, 14(1), 12-23.

บีดีโอ กรุงเทพ จำกัด. (2563). คนไทย 73.84% ใช้ AI ในชีวิตประจำวัน ยิ่งรายได้สูง ยิ่งใช้ AI เยอะ. บีดีโอ กรุงเทพ จำกัด. https://www.uni.net.th/index.php/uncategorized/8012/

ประพันธ์ วงศ์บางโพ. (2566). ความตั้งใจซื้อและบุพปัจจัยที่มีผลต่อการซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภคกลุ่ม Silver Generation ในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสารดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์, 13(2), 542-556.

ปาริชาติ ปัญญาประชุม และกาญจนา หินเธาว. (2565). การยอมรับเทคโนโลยีและพฤติกรรมผู้บริโภคออนไลน์ที่มีผลต่อการตัดสินใจ ซื้อกาแฟเพื่อสุขภาพแบบออนไลน์ของกลุ่ม Gen X ในประเทศไทย. วารสารมหาวิทยาลัยภาคตะวันออกเฉียงเหนือ, 12(4), 225-237.

พิสิฐ ทางธนกุล. (2567). PwC ประเทศไทย ชี้พนักงานขาดทักษะเป็นอุปสรรคสำคัญในการนำ AI มาใช้กับธุรกิจ. ThaiPR. https://www.ryt9.com/s/prg/3521665

วรรณิดา กอเงินกลาง, ศรัณย์ธร ศศิธนากรแก้ว, และภานนท์ คุ้มสุภา. (2567). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับและพฤติกรรมการใช้ งานปัญญาประดิษฐ์แชทจีพีทีอย่างต่อเนื่อง. วารสารมหาจุฬานาครทรรศน์, 11(2), 120-129.

สปริงนิวส์ คอร์ปอเรชั่น จำกัด (2567). 10 อันดับ Gen AI ทั้ง Web และ Mobile App ปัญญาประดิษฐ์ตัวไหนฮิต ปี 2024. https://www.springnews.co.th/digital-tech/technology/848651

สุมนา บุษบก, ณัฐพร เพ็ชรพงษ์ และจีรนุช สิงโตแก้ว. (2563). การพัฒนาแอปพลิเคชัน Chatbot สำหรับงานบริการนักศึกษา กรณีศึกษากองพัฒนา นักศึกษา มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ. วารสารมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ, 19(2), 85-94.

สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์. (2564). ปัญญาประดิษฐ์ในการให้บริการของภาครัฐ. https://www.etda.or.th/th/Useful- Resource/Knowledge-Sharing/Articles/AI-in-Government-Services.aspx

สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2566) รายงานประจำปี 2566. https://www.mhesi.go.th/images/THANWARAT/เอกสารเผยเเพร่ภายนอก/รายงานประจำปี_2566_ของสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ.pdf

อังคาร คะชาวังศรี, อนพัทย์ พัฒนวงศ์วรัณ และวรลักษณ์ เขียวมีส่วน (2568). แนวทางการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ เพื่อการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในธุรกิจพาณิชอิเล็กทรอนิกส์. วิทยาการจัดการวไลยอลงกรณ์ปริทัศน์, 6(1), 1-22.

Abdalla, R. A. M. (2024). Examining awareness, social influence, and perceived enjoyment in the TAM framework as determinants of ChatGPT: Personalization as a moderator. Journal of Open Innovation, Technology, Market, and Complexity, 10(3), 1-11.

Al Shamsi, J. H., Al-Emran, M., & Shaalan, K. (2022). Understanding key drivers affecting students’ use of artificial intelligence-based voice assistants. Education and Information Technologies, 27, 8071–8091.

Arora, S., & Babu Damarla, R. (2025). A review on generative AI‑powered talent management, employee engagement and retention strategies: Applications, benefits, and challenges. Procedia Computer Science, 260, 683-691.

Athapaththu, J. C., & Kulathunga, K. (2018). Factors affecting online purchase intention: Effects of technology and social commerce. International Business Research, 11(10), 111-128.

Browne, W. S., Anita, E., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of asses fit. In K.AA. Bollen and J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models. (pp. 136-162). Sage.

Carol, K., & Joe, P. (2009). The web experience: Trends in eService. Cranfield School of Management.

Chen, S., & Ye, J. (2023). Understanding consumers’ intentions to purchase smart clothing using PLS-SEM and fsQCA. Plos One, 18(9), 1-25.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 13, 319-340.

Davis, F., Bagozzi, R., & Warshaw, P. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management Science, 35, 982-1003.

Fakhri, M. M., Fadhilatunisa, D., Yuanita, B., Nur Rahmah Sari, & Rosidah. (2022). The use of the extended Technology Acceptance Model (TAM) to measure behavioral intention users of Zahir accounting software. Assets: Jurnal Ekonomi, Manajemen dan Akuntansi, 12(1), 107–123.

Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., & Zschech, P. (2023). Generative AI. Bus Inf Syst Eng, 66(1), 111-126.

Foster, G. M. (1973). Tradition Societies and Technological Change. Harper and Row Publishers.

Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Inexperience and experience with online stores: the importance of TAM and trust. IEEE Transactions on Engineering Management, 50(3), pp.307-321.

George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for windows step by step: A Simple Guide and Reference (4th ed.). Allyn & Bacon.

Gillespie, N., Lockey, S., Curtis, C., Pool, J., & Akbari, N. A. (2023). Trust in artificial intelligence: A global study. The University of Queensland and KPMG Australia.

Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A., & Hassed, G. (2025). Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025. The University of Melbourne and KPMG.

Guo, L., & Cai, Y. (2024). An analysis of the impact of text‑based AI chatbot on consumer purchase intentions in online shopping platforms. International Journal of Sociologies and Anthropologies Science Reviews, 4(6), 399-416.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.

Jerez-Jerez, M. J. (2025). A study of employee attitudes towards AI, its effect on sustainable development goals and non-financial performance in independent hotels. International Journal of Hospitality Management, 124, 1-9.

Johnson, D. S., & Lowe, B. (2015). Emotional support, perceived corporate ownership and skepticism toward out-groups in virtual communities. Journal of Interactive Marketing, 29, 1-10.

Kim, S., & Pysarchik, D. T. (2000). Predicting purchase intentions for uni-national and Binational products. International Journal of Retail & Distribution Management, 28(6), 280-292.

Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.

Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing management (15th ed.). Pearson.

Lee, V., Park, S., & Lee, D. (2022). The effect of e‑commerce service quality factors on customer satisfaction, purchase intention, and actual purchase in Uzbekistan. Global Business & Finance Review, 27(3), 56-74.

Lim, W. M., Gunasekara, A., Pallant, J. L., Pallant, J. I., & Pechenkina, E. (2023). Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators. The International Journal of Management Education, 21(2), 1-13.

Mujiyati, M., & Achyari, D. (2008). The Role of Perceived Enjoyment on Motivating the Internet Use. Benefit: Jurnal Manajemen dan Bisnis, 12(1), 132-145.

Nguyen, C. D. (2024). The Impact of AI Adoption on Consumer Purchase Intention and Marketing Effectiveness in Vietnam’s Online Retail Industry. International of Education, Business and Economics Research (IJEBER), 4(6), 33-59.

Nguyen, T. T., Truong, H. T. T., & Le-Anh, T. (2023). Online purchase intention under the integration of theory of planned behavior and Technology Acceptance Model. SAGE Open, 13(4), 1-16.

Noonpakdee, W. (2024). User Adoption of Generative AI for Government Information Services in Thailand. Rajapark Journal, 18(60), 1-20.

Octavia, A. C. B., & Nugraha, J. (2024). Influence of Enjoyment and Trust on the Use of Artificial Intelligence-based Voice Assistant in Vocational Students Using Technology Acceptance Model (TAM). Journal of Information Technology Education, 4(1), 10-23.

Oluwagbenro, M. B. (2024). Generative AI: definition, concepts, applications, and future prospects. TechRxiv.

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Malhotra, A. (2005). E-S-QUAL: A multiple-item scale for assessing electronic service quality. Journal of Service Research, 7(3), 213–233.

Primanda, R., Setyaning, A. N. A., Hidayat, A., & EkaSari, S. R. (2020) The Role of Trust on Perceived Usefulness and Perceived Ease of Use toward Purchase Intention among Yogyakarta’s Students. Jurnal Inovasi Bisnis dan Manajemen Indonesia, 3(3), 316-326.

Reuters. (2025). 2025 Generative AI in Professional Services Report. Thomson Reuters Institute. https://www.thomsonreuterscom/en/reports/2025-generative-ai-in-professional-services-report

Sharma, V., Jangir, K., Gupta, M., & Rupeika-Apoga, R. (2024). Does service quality matter in FinTech payment services? An integrated SERVQUAL and TAM approach. International Journal of Information Management Data Insights, 4(2), 1-16.

Namahoot, K. S. (2024). Adoption and impact of Chat-GPT in Thailand: Analyzing service quality and technology acceptance through a structural equation modeling approach. SSRN. https://ssrn.com/abstract=4898056

Takyar, A. (2025). Creative AI in e-commerce: Use cases, solutions, and implement actions. LeewayHertz. https://www.leewayhertz.com/generative-ai-in-ecommerce/

Tırpan, C. E., & Bakırtaş H. (2020). Technology Acceptance Model 3 in Understanding Employee’s Cloud Computing Technology. Global Business Review, 25(1), 117-136.

Turner, R. C., & Carlson, L. (2003). Indexes of item-objective congruence for multidimensional items. International Journal of Testing, 3(2), 163-171.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

United Nations Development Programme (2019). Using AI to help achieve Sustainable Development Goals. https://www.undp.org/blog/using-ai-help-achieve-sustainable-development-goals

Vasquez L. (2024). Workplace adoption of generative AI. NBER working paper 32966. https://www.nber.org/digest/202412/workplace-adoption-generative-ai

Venkatesh, V., & Davis, F. (2000). A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46, 186-204.

Wang, C., Ahmad, S. F., Ayassrah, A. Y. A. B. A., Awwad, E. M., Irshad, M., Ali, Y. A., Al-Razgan, M., Khan, Y., & Han, H. (2023). An empirical evaluation of Technology Acceptance Model for Artificial Intelligence in E-commerce. Heliyon, 9(8), 1-20.

Tilahun, M., Berhan, E., & Tesfaye, M. (2023). Determinants of consumers’ purchase intention on digital business model platform: Evidence from Ethiopia using partial least square structural equation model (PLS-SEM) technique. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 12(1), 1-28.

Youn, S.-Y., & Lee, K.-H. (2019). Proposing value-based technology acceptance model: testing on paid mobile media service. Fashion and Textiles, 6(1), 13.

Zhang, Y., Ahmad, A., Azman, N., & Mingxia, W. (2023). The effect of perceived usefulness, perceived ease of use, and social influence toward purchase intention mediated by trust in live streaming platform. Journal of Law and Sustainable Development, 11(9), 1-22.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

20-05-2026

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย