พงศ์พรหม ยามะรัต ชี้ ‘Small AI’ คือโอกาสทางเศรษฐกิจครั้งสำคัญสำหรับสตาร์ทอัพและประเทศขนาดเล็กถึงขนาดกลางอย่างไทย แต่มีกรอบเวลาจำกัดเพียง 3-5 ปี ก่อนที่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่จะเข้ามาแข่งขัน
KEY POINTS
- พงศ์พรหม ยามะรัต ชี้ ‘Small AI’ คือโอกาสทางเศรษฐกิจครั้งสำคัญสำหรับสตาร์ทอัพและประเทศขนาดเล็กถึงขนาดกลางอย่างไทย แต่มีกรอบเวลาจำกัดเพียง 3-5 ปี ก่อนที่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่จะเข้ามาแข่งขัน
- ชี้ว่าไทยมีบุคลากรที่มีศักยภาพ แต่ภาครัฐยังสนับสนุนได้จำกัด ดังนั้นภาคเอกชนและสื่อควรต้องร่วมมือกันสร้างเวทีและชุมชนเพื่อผลักดันโอกาสนี้
- บทบาทของ Small AI คือการเป็นเครื่องมือช่วยเร่งความเร็วในการทำงานและลดต้นทุนทางธุรกิจ ไม่ใช่การเปลี่ยนวิธีคิดทางธุรกิจใหม่ทั้งหมด ดังตัวอย่างการนำไปใช้ในธุรกิจ Health AI
การใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างหลากหลายในปัจจุบัน ทำให้เกิดความตื่นตัวในระดับนานาชาติว่าแต่ละประเทศจะได้ประโยชน์จากการพัฒนาของเทคโนโลยี AI อย่างไร โดยเฉพาะในกลุ่มประเทศขนาดเล็ก หรือประเทศกำลังพัฒนาที่ไม่ได้อยู่หัวแถวของการพัฒนาเทคโนโลยีต้นน้ำเกี่ยวกับ AI
ล่าสุดในการประชุม IMF World bank 2026 ที่ประเทศไทยเป็นเจ้าภาพ นายอาเจย์ บังกา (Ajay Banga) ประธานกลุ่มธนาคารโลก ได้นำเสนอแนวคิด "Small AI" หรือ ปัญญาประดิษฐ์ขนาดเล็กในเวทีเสวนาหัวข้อ “Small AI: More and Better Jobs” ที่ประเทศต่างๆ จะสามารถนำเอาไปประยุกต์ใช้
“กรุงเทพธุรกิจ” พูดคุยกับ “พงศ์พรหม ยามะรัต” อดีตรองหัวหน้าพรรคกล้า และ อดีตรองโฆษกพรรคสร้างอนาคตไทย ที่ปัจจุบันสวมบทบาท นักธุรกิจผู้บริหารด้านเทคโนโลยีไอที สุขภาพ ควบคู่กับเป็นที่ปรึกษาพัฒนานโยบายสาธารณะด้านนวัตกรรมและอนาคตศาสตร์ ที่ใช้เทคโนโลยี AI ในการทำธุรกิจอย่างเข้มข้น
เขามองว่าโอกาสของ “Small AI” สำหรับประเทศไทย ถือว่าเป็นเรื่องที่สำคัญเพราะปัจจุบันช่องว่างความรู้และการใช้งาน AI ระหว่างภาครัฐหรือองค์กรใหญ่กับประชาชนทั่วไปยังคงห่างกันมาก ทำให้ Small AI เป็นโอกาสทองของสตาร์ทอัพและประเทศขนาดเล็กถึงขนาดกลาง
อย่างไรก็ตาม “หน้าต่างโอกาส” หรือ Market Window นี้จะอยู่เพียงแค่ 3–5 ปีเท่านั้น เพราะในที่สุดบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง Google, DeepSeek หรือ Huawei จะเริ่มปรับตัวลงมารับบริการในตลาดที่เป็น Small AI เช่นกัน เพราะในมุมมองของนักลงทุน Small AI จึงเป็นโมเดลธุรกิจที่มีความเซ็กซี่ ดึงดูดเม็ดเงินลงทุนได้ง่าย และให้ผลตอบแทน (ROI) ได้รวดเร็ว
ปรากฏการณ์นี้เหมือนกับยุค "Dot-Com Boom" ที่ผู้เล่นกลุ่มแรกซึ่งสร้างรากฐานได้แข็งแกร่งอย่าง Amazon หรือ Alibaba จะเติบโตและอยู่รอดได้ ส่วนผู้เล่นที่ตามมาทีหลังมักจะไม่สามารถแข่งขันได้และต้องล้มเลิกไป ในที่สุด
เมื่อถามว่าระบบนิเวศของไทย ควรปรับตัวอย่างไร ทั้งในแง่ของภาครัฐ ภาคเอกชน และแหล่งเงินทุน เพื่อสร้างโอกาสจาก Small AI พงศ์พรหมให้แนวคิดว่าในแง่บุคลากร ประเทศไทยมีกลุ่มคนรุ่นใหม่ช่วงอายุประมาณ 35 ปีหรือบวกลบจากช่วงอายุนี้ ที่มีทั้งศักยภาพและความเชี่ยวชาญพร้อมเป็นกำลังหลักในคลื่นเทคโนโลยีลูกนี้
สำหรับภาครัฐ ควรทำหน้าที่เป็นผู้บ่มเพาะและสนับสนุน (Incubator) เหมือนในอดีตยุคกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (DE) ทำหน้าที่นี้ แต่ในปัจจุบันมาตรการภาครัฐยังคงมีข้อจำกัดและนำมาใช้ประโยชน์ได้น้อย ดังนั้นภาคเอกชนและสื่อมวลชน จึงควรร่วมมือกันสร้าง Forum และ Community ขึ้นมา เพื่อเปิดพื้นที่แลกเปลี่ยนและสร้างโอกาสทางธุรกิจ ส่วนเรื่องเงินทุนไม่ได้เป็นอุปสรรค เพราะมีกองทุนระดับสากลทั้งในสิงคโปร์ ดูไบ และโตเกียว ที่พร้อมสนับสนุนโครงการที่มีศักยภาพ
เผยแนวทาง AI ต่อยอดธุรกิจ
พงศ์พรหม ยังมองว่าการต่อยอดให้ AI หรือ Small AI เป็นประโยชน์กับเศรษฐกิจ ต้องเข้าใจการใช้ประโยชน์จาก AI ว่าไม่ใช่การเปลี่ยนวิธีคิดหรือเปลี่ยนการมองโอกาสทางการตลาดใหม่ เพราะวิธีคิดทางธุรกิจยังคงเหมือนเดิม แต่ AI เข้ามาทำหน้าที่เร่งความเร็วในการทำงาน (Accelerate) และช่วยลดต้นทุนลงอย่างมหาศาล
ตัวอย่างของธุรกิจสุขภาพ (Health AI) ที่กำลังขับเคลื่อนอยู่ โดยเราพัฒนา AI ให้ทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษา (Advisor) ในการติดตามข้อมูลสุขภาพ เพื่อแนะนำวิธีปฏิบัติตนที่ไม่ให้คนไข้เกิดการป่วยหนัก
หัวใจสำคัญคือมนุษย์ทั่วโลกมีโครงสร้างทางพันธุกรรม (DNA) เหมือนกันถึง 99% ไม่ว่าจะเป็นคนไทยหรือคนชาติไหน หากมีพฤติกรรมบริโภคน้ำตาลเท่ากัน ขาดการออกกำลังกาย หรือมีปริมาณไขมันสะสมในช่องท้อง (Visual Fat) เท่ากัน ตัวแปรเหล่านี้จะนำไปสู่ผลลัพธ์ทางสุขภาพที่คล้ายคลึงกันทั้งหมด เราจึงนำข้อมูลตรงนี้มาสร้างฐานความรู้ (Knowledge Base) ของตนเองขึ้นมามากกว่า 20,000 ชุดข้อมูล ซึ่งสามารถประเมินความเสี่ยงการเกิดโรคเบาหวานและโรคหัวใจล่วงหน้าได้ถึง 10 ปี ระบุออกมาเป็นเปอร์เซ็นต์อย่างแม่นยำ โดยมีคณะแพทย์ ผู้เชี่ยวชาญร่วมกำกับดูแลและให้คำปรึกษาอย่างใกล้ชิด
เมื่อถามว่าการพัฒนาเทคโนโลยีที่ซับซ้อนขนาดนี้ ต้องใช้ทรัพยากรและทีมงานมากน้อยแค่ไหน พงศ์พรหม บอกว่าในอดีตการสร้างระบบลักษณะนี้ต้องใช้เงินทุนและกำลังคนจำนวนมาก แต่ปัจจุบันทีมงานของเรามีเพียงประมาณ 20 คนเท่านั้น และเกือบครึ่งหนึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญระดับปริญญาเอก (PhD) หลักการทำงานคือโครงสร้างฐาน (Foundation) จะไม่พึ่งพา AI เลย เพื่อรับประกันว่าจะไม่มีข้อผิดพลาด (Zero Error) จากนั้นจึงนำ Generative AI หรือ LLMs เข้ามาช่วยต่อยอดสร้างโมดูลได้อย่างรวดเร็ว
“สิ่งสำคัญคือทีมงานและแพทย์ต้องร่วมกันตรวจสอบข้อมูลอย่างละเอียดตลอดเวลา เพื่อป้องกันไม่ให้ AI สร้างข้อมูลเท็จหรือ "มั่วข้อมูล" (Hallucination) ซึ่งแนวทางนี้ช่วยประหยัดเวลาและลดการใช้บุคลากรเพิ่มลงได้มากกว่า 30 คน โดยผู้พัฒนาจะต้องมีความตั้งใจและทุ่มเทลงมาตรวจเช็กงานด้วยตนเองทุกวันจนถึงช่วงดึก เพื่อให้ได้ระบบที่มีคุณภาพสูงสุด”
เมื่อถามถึงเป้าหมายในการเติบโตของบริษัทที่กำลังปลุกปั้นอยู่ในขณะนี้ เขาบอกว่าล่าสุดบริษัทได้มีการปรับโครงสร้างธุรกิจ โดยมีพันธมิตรอย่าง JAS เข้ามาร่วมถือหุ้นประมาณ 30% เป้าหมายของเราคือการขยายสเกลธุรกิจไปสู่ระดับ 1,000 ล้านบาท โดยเน้นการพัฒนาโมเดล AI ให้แข็งแกร่ง โดยในอนาคตอาจพิจารณาถึงการนำไปเชื่อมต่อ (Plug-in) กับธุรกิจอื่น เช่น ธุรกิจประกันสุขภาพ (Health Insurance) เพื่อสร้างการเติบโตและต่อยอดมูลค่าทางเศรษฐกิจต่อไป
