AWS ชี้ ‘ข้อมูลไม่ดี-เป้าหมายไม่ชัด’ หลุมพรางที่ทำให้องค์กรไทยพังกับเอไอ

“เอไอตอนนี้เข้ามาอยู่ในทุกที่แล้วครับ” วิทยา ธรรมรัตนากร Data & AI Sales Specialist บริษัท อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (ประเทศไทย) จำกัด กล่าวเปิดเวทีการบรรยายพิเศษให้กับผู้บริหารในหลักสูตร AiM : AI Strategy for Management ซึ่งจัดโดยกรุงเทพธุรกิจ ร่วมกับ Skooldio 

“ช่วงสามปีที่ผ่านมาเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของเทคโนโลยีเอไอจากยุค Machine Learning สู่ Generative AI และในปี 2568 โลกจะเข้าสู่ Agentic AI หรือเอไอที่สามารถคิด วางแผน และทำงานบางอย่างแทนมนุษย์ได้จริง” วิทยา กล่าว

วิทยา อธิบายเพิ่มเติมว่า 2566 เป็นปีที่องค์กรเริ่มทดลองใช้เอไอ ปี 2567 คือช่วงที่เริ่มนำไปใช้จริง และปี 2568 จะเป็นปีที่ทุกคนหันมามองเรื่อง คุณค่าทางธุรกิจของเอไอ มากกว่าความตื่นเต้นกับเทคโนโลยี

อย่างไรก็ตาม แม้เอไอจะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวาง แต่อัตราความสำเร็จของการนำมาใช้จริงยังไม่สูงนัก เพราะหลายองค์กร “เริ่มผิดจุด”

“มีโครงการประมาณ 30% ที่ล้มเหลว เพราะข้อมูลไม่ดี อีกส่วนหนึ่งคือไม่มีเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน พอขึ้นไปขอเงินบอร์ด เขาจะถามแค่สองคำถาม ทำไปทำไม? แล้วได้อะไร? ถ้าตอบไม่ได้ มันก็จบตั้งแต่ตรงนั้น” เขากล่าวอย่างตรงไปตรงมา พร้อมยกตัวอย่างให้เห็นว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือหรือโมเดลที่เลือกใช้ แต่อยู่ที่ความเข้าใจขององค์กรต่อโจทย์จริง

วิทยายังกล่าวติดตลกว่า คนไทยจำนวนมากรู้จัก ChatGPT และนิยมใช้ดูดวงหรือถามเรื่องชีวิตประจำวัน “ซึ่งก็ไม่ผิดครับ มันแสดงว่าเอไอเข้ามาในชีวิตจริงของคนแล้ว แต่โจทย์ขององค์กรคือจะทำยังไงให้มันสร้างคุณค่าได้จริง”

เขาแนะนำว่า การเริ่มต้นทำเอไอที่ถูกต้องไม่ใช่การถามว่า จะใช้โมเดลของใคร แต่ต้องเริ่มจาก “เรามีปัญหาอะไรที่อยากแก้” แล้วค่อยวางรากฐานให้ครบทั้งสี่ด้าน โดยข้อมูลต้องมีคุณภาพ คนต้องเข้าใจและพร้อมเปลี่ยนทัศนคติ ต้องมีระบบและกระบวนการที่ชัดเจน รวมถึงเทคโนโลยีที่พร้อมต่อการเปลี่ยนแปลง 

“เอไอไม่ใช่เวทมนตร์ มันทำงานบนความน่าจะเป็น ไม่มีทางถูก 100% แต่ช่วยให้ตัดสินใจเร็วและแม่นยำขึ้นได้”

เพื่อให้เห็นภาพชัด วิทยายกตัวอย่างการใช้เอไอที่จับต้องได้จากลูกค้า AWS ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ กรณีแรก คือ Grab บริษัทเทคโนโลยีด้านการขนส่งและบริการเดลิเวอรี ใช้เอไอวิเคราะห์ธุรกรรมกว่า 42 ล้านรายการต่อวัน เพื่อสร้างระบบแนะนำเฉพาะบุคคล ส่งผลให้ผู้ใช้แต่ละคนเห็นโฆษณาและแคมเปญไม่เหมือนกัน ระบบนี้ช่วยเพิ่มรายได้ให้บริษัทโดยตรง

อีกกรณีคือ 7-Eleven ประเทศไทย ที่มีสาขากว่า 17,000 แห่ง และลูกค้าเข้าออกกว่า 13 ล้านคนต่อวัน พวกเขาใช้เอไอเพื่อ “คาดการณ์การเติมสินค้าในแต่ละสาขา” ลดเวลาทำงานของพนักงานรวมแล้วกว่า 500 ล้านบาทต่อปี และลดความสูญเสียจากสต็อกสินค้า

วิทยาทิ้งท้ายว่า “เอไอไม่ได้มาจากฟ้า เอไอคือเงิน” เพราะทุกการลงทุนต้องสร้างผลตอบแทน ไม่ว่าจะเป็นการลดต้นทุนหรือเพิ่มรายได้ 

“ถ้ามองว่า เอไอเป็นของเล่น มันก็จะเป็นของเล่นราคาแพง แต่ถ้ามองว่าเป็นการลงทุน มันจะสร้างคุณค่าได้จริง” พร้อมเสริมว่า อนาคตของการทำงานจะเป็นยุคที่มนุษย์ทำงานร่วมกับเอไอในทุกสายอาชีพ จากเครื่องมือช่วยงาน สู่การเป็นเพื่อนร่วมงานอย่างแท้จริง