ฝันร้ายของ Deep Tech

ฝันร้ายของ Deep Tech

เรากำลังอยู่ในยุคที่ใครๆก็พูดถึงการสร้าง Deep Tech เพราะนวัตกรรมที่ใช้เทคโนโลยีเชิงลึกอาจจะเป็นแสงสว่างที่ปลายอุโมงค์ของ Deep Problem

ปัญหาที่เป็น Deep Problem ที่โลกใบนี้กำลังเผชิญอยู่ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องพลังงาน อาหาร สุขภาพ และ ความเท่าเทียมทางสังคม ในขณะที่เราเริ่มเห็นสัญญาณที่ดีของการขยับตัวจากภาครัฐและภาคเอกชนในประเทศเพื่อสนับสนุนและขับเคลื่อนให้เกิด Deep Tech สตาร์ทอัพที่สามารถนำเอานวัตกรรมไปใช้งานจริงในภาคอุตสาหกรรม

 ข้อมูลสถิติจาก Technology & Innovation report 2021 ของ UNCTAD องค์กรภายใต้สหประชาชาติว่าด้วยการค้าและพัฒนา ระบุว่าประเทศไทยอยู่ในอันดับที่ 46  จาก 158 ประเทศในการคำนวณดัชนีความพร้อมทางด้าน Frontier Technologies ซึ่งเรายังตามหลังสิงคโปร์ที่อยู่ในอันดับ 5 มาเลเซียอันดับที่ 31 และ ฟิลิปปินส์อันดับที่  44

ทั้งนี้ การจัดอันดับเป็นการคำนวณผลลัพธ์จากความพร้อมของประเทศในการใช้และพัฒนา เทคโนโลยีเชิงลึก ซึ่งประกอบไปด้วยทักษะทางเทคโนโลยีและ ICT ความสามารถทางด้าน R&D รวมถึงความพร้อมของภาคอุตสาหกรรม ถึงแม้ประเทศไทยจะยังวิ่งไล่ตามสิงคโปร์และมาเลเซียในเรื่องของดัชนีความพร้อมในการใช้และพัฒนาเทคโนโลยีเชิงลึก แต่ก็ยังถือว่าเรายังอยู่ในอันดับต้นๆ ในกลุ่มประเทศรายได้ปานกลาง

 แต่สิ่งที่น่ากังวลมากกว่า กลับกลายเป็นปัจจัยในด้านความพร้อมของภาคอุตสาหกรรมในการนำเอาเทคโนโลยีเชิงลึกมาใช้งาน ซึ่งข้อมูลระบุว่าเรายังตามหลังประเทศเพื่อนบ้านอยู่ค่อนข้างมาก

ความเป็นจริงในภาคอุตสาหกรรมก็คือยังมีบริษัทไทยจำนวนมากที่ไม่สามารถลงทุนกับการพัฒนานวัตกรรมที่ใช้เทคโนโลยีเชิงลึกโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน 4 ด้านหลักที่อยู่ในเทรนด์การเติบโตสูงสุดของกลุ่มเทคโนโลยีเชิงลึกนั่นคือ 1) AI 2) Robotics 3) IoT 4) Biotech  

ผู้บริหารหน่วยงานพัฒนานวัตกรรมองค์กรส่วนใหญ่มองว่า อุปสรรคของการลงทุนในเทคโนโลยีใหม่หรือกับสตาร์ทอัพสาย Deep Tech โดยส่วนใหญ่แล้วเกิดจากข้อจำกัดในเชิงโครงสร้างและระบบงานขององค์กรเอง ในเวลานี้องค์กรขนาดใหญ่ต่างมีหน่วยงานที่ทำหน้าที่ Scout หรือแสวงหาเทคโนโลยีใหม่เข้ามาเติมเต็มใน Portfolio แต่ในที่สุดมักจะไปติดปัญหาที่เป็นคอขวดเช่น

1) ขาดผู้เชี่ยวชาญและกระบวนการภายในองค์กรที่จะประเมินศักยภาพทางด้านเทคโนโลยีของสตาร์ทอัพ เพราะ Deep Tech ในหลายสาขาเป็นเรื่องใหม่และมีความซับซ้อนเช่น ชีวนวัตกรรม( SynBio ) หรือ Advanced AI Platform  ข้อจำกัดนี้ทำให้การตัดสินใจลงทุนใช้เวลายาวนานจนหลายครั้งไม่สามารถเดินหน้าต่อได้  

2) ความไม่สอดคล้องของ  KPI ระหว่างหน่วยธุรกิจ (BU) และหน่วยงานที่รับผิดชอบการลงทุนในนวัตกรรมใหม่ ฝั่งหนึ่งโฟกัสที่ผลลัพธ์ระยะสั้นในขณะที่อีกฝั่งมุ่งเป้าหมายระยะยาว

3) ความไม่ลงรอยระหว่างหน่วยงาน R&D เดิมกับหน่วยงานการลงทุนในนวัตกรรมใหม่ ในหลายกรณี Deep Tech สตาร์ทอัพถูกมองว่าเป็นคู่แข่งในสายตาของทีม Corporate R&D

           การจะเปลี่ยนฝันร้ายให้กลายเป็นดีของการขับเคลื่อนเทคโนโลยีเชิงลึก ความสำเร็จมักเกิดจากการตัดสินใจของผู้นำองค์กรแบบ Top Down คือ เลือกที่จะเสี่ยงกับการลงทุนเพียงเพื่อจะทำให้องค์กรเกิดความก้าวหน้าในการเรียนรู้สิ่งใหม่ และลดความคาดหวังในการขับเคลื่อนธุรกิจในระยะสั้น

            สูตรสำเร็จที่จะตามมาจากการเริ่มต้นเรียนรู้ก็คือความสามารถขององค์กรที่จะ Use-Adopt-Adapt  เทคโนโลยีเชิงลึกเพื่อนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สร้างโอกาสใหม่และพลิกโฉมอุตสาหกรรม.