เปิด '4 โจทย์' ธุรกิจไทย สเกล AI ให้รอด ยุคเศรษฐกิจดิจิทัล

การนำ AI มาใช้ในองค์กรไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐาน การบริหารระบบ และการมองเห็นข้อมูลตลอดการทำงาน กำลังกลายเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อธุรกิจขยาย AI จากการทดลองไปสู่การใช้งานจริง

ชาญ อาริยะกุล ผู้อำนวยการระดับภูมิภาค ฝ่ายลูกค้า Enterprise บริษัท Datadog กล่าวว่า ในปี 2569 เศรษฐกิจประเทศไทยกำลังเติบโตสู่มูลค่ากว่า 5.6 ล้านล้านบาท ตามข้อมูลจากสำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ ขณะที่การลงทุน และความมุ่งมั่นในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ Digital Transformation ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้เท่านั้น แต่รวมถึงความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐาน และความสามารถในการบริหารจัดการระบบที่มีความซับซ้อนให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อ AI และ Data เข้ามามีบทบาทในหลายอุตสาหกรรม องค์กรจึงต้องขับเคลื่อนให้เร็วขึ้น คำถามสำคัญจึงไม่ได้อยู่เพียงว่าจะนำ AI มาใช้หรือไม่ แต่เป็นการนำ AI มาใช้โดยไม่เพิ่มต้นทุน ความซับซ้อน หรือความเสี่ยงในการดำเนินงานจนเกินความสามารถในการบริหารจัดการ

AI ล้ำแค่ไหนก็ต้องมีระบบรองรับ

AI ไม่สามารถชดเชยข้อจำกัดของสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีพื้นฐานได้ แม้เป็นโมเดลที่มีความสามารถสูง แต่หากขาดรากฐานด้านการปฏิบัติการที่เหมาะสม ก็อาจไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ และเสถียรเมื่อนำไปขยายการใช้งานจริง

องค์กรจึงต้องมี Visibility ที่ครอบคลุมทั้งระบบ แอปพลิเคชัน และ Data Flows เพื่อให้ติดตาม และบริหารประสิทธิภาพ ควบคุมต้นทุน รวมถึงตรวจจับ และรับมือปัญหาได้ก่อนส่งผลกระทบต่อลูกค้า

ข้อมูลจากรายงาน State of AI Engineering 2026 ของ Datadog ระบุ 4 ปัจจัยด้านการดำเนินงานที่องค์กรควรให้ความสำคัญเมื่อต้องการขยายการใช้งาน AI

1.) Latency คุมความล่าช้า ไม่ให้กระทบลูกค้า

ปริมาณข้อมูลที่ส่งไปยัง AI ในแต่ละคำขอ หรือ Request เพิ่มขึ้นต่อเนื่อง โดย Datadog พบว่า ปริมาณข้อมูลเฉลี่ยหรือ Token ที่ส่งต่อในแต่ละ Request ของกลุ่มผู้ใช้งานหลักเพิ่มขึ้นถึง 4 เท่า

เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น การจัดเส้นทางข้อมูล หรือ Routing และการประมวลผลจึงมีผลโดยตรงต่อความเร็วของแอปพลิเคชัน หากบริหารจัดการไม่ดี อาจทำให้ระบบทำงานช้าลง และกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า

องค์กรจึงต้องสามารถระบุได้ว่า ความล่าช้าเกิดขึ้นในขั้นตอนใดของระบบ เพื่อปรับปรุงการส่งผ่าน และประมวลผลข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

2.) Detection ตรวจจับปัญหาก่อนกระทบลูกค้า

Datadog พบว่าเกือบ 1 ใน 20 ของ AI Requests เกิดความล้มเหลวในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง ขณะที่ระบบมีความซับซ้อน และกระจายตัวมากขึ้น ปัญหาเล็กๆ ในส่วนหนึ่งของระบบสามารถขยายผลไปยังแอปพลิเคชัน และ Workflow หลายส่วนได้

การมี Observability จึงไม่ได้จำกัดอยู่ที่การตรวจสอบว่าระบบยังทำงานอยู่หรือไม่ แต่ต้องช่วยให้ทีมงานตรวจจับความผิดปกติ และระบุสาเหตุของปัญหาได้เร็วขึ้น ก่อนพัฒนาไปสู่เหตุขัดข้องที่กระทบลูกค้าโดยตรง

3.) Flexibility รองรับหลายโมเดลโดยไม่เพิ่มความซับซ้อน

การใช้งาน AI กำลังเปลี่ยนไปสู่สภาพแวดล้อมแบบ Multi-Model โดย Datadog พบว่า 69% ของบริษัทใช้งาน AI อย่างน้อย 3 โมเดลขึ้นไป และมักทำงานร่วมกับผู้ให้บริการอย่าง OpenAI, Gemini และ Anthropic

การใช้หลายโมเดลช่วยให้องค์กรเลือก AI ให้เหมาะกับลักษณะงานแต่ละประเภท แต่ในอีกด้านหนึ่งก็เพิ่มความซับซ้อนในการบริหารจัดการ

ดังนั้น Architecture ขององค์กรต้องสามารถผสาน และบริหารโมเดลที่หลากหลาย โดยไม่เพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินงานโดยไม่จำเป็น และไม่ทำให้ Visibility ของระบบโดยรวมลดลง

4.) Adaptability รับมือปริมาณใช้งานที่เปลี่ยนเร็ว

การเร่งนำ AI มาใช้งาน หากไม่มีการควบคุมด้านการดำเนินงานที่เพียงพอ อาจเพิ่มความเสี่ยงต่อเสถียรภาพของระบบ

ข้อมูลจาก Datadog ระบุว่า ความล้มเหลวของการใช้งาน AI เกือบ 60% มีสาเหตุมาจากข้อจำกัดของระบบในการรองรับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้น หรือ Spikes in Demand

โครงสร้างพื้นฐานจึงต้องมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะรองรับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว รวมถึง Workflow ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยไม่กระทบต่อเสถียรภาพของระบบ จาก Visibility สู่การรับมือปัญหาเชิงรุก

เมื่อบริการดิจิทัลกลายเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินธุรกิจ เหตุขัดข้องที่เกิดขึ้นเป็นเวลานานสามารถกระทบต่อรายได้ ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความไว้วางใจของลูกค้า

โจทย์ขององค์กรจึงขยับจากการตรวจพบปัญหาไปสู่การป้องกัน และแก้ไขปัญหาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดย Datadog ระบุถึงความสามารถใหม่ที่ใช้ AI เข้ามาสนับสนุนการดำเนินงาน ได้แก่

• Bits AI ตรวจจับ และวิเคราะห์สาเหตุ รวมถึงช่วยแก้ไขปัญหาด้าน Infrastructure โดยติดตามการทำงานของซอฟต์แวร์ตั้งแต่ระดับ Source Code จนถึงการใช้งานจริง และเชื่อมต่อกับเครื่องมืออย่าง Slack ได้โดยตรง

• AI Guard ตรวจจับ และป้องกันการโจมตีที่มุ่งเป้าไปยัง AI Agents รวมถึงภัยคุกคามอย่าง Prompt Injection หรือความพยายามเข้าถึงข้อมูลสำคัญ โดยวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบในแต่ละขั้นตอน

• Bring Your Own Cloud ช่วยให้องค์กรประมวลผล และจัดทำ Index Data บน Cloud Object Storage ขององค์กรเอง ขณะที่ยังสามารถติดตามข้อมูลผ่านแพลตฟอร์ม Datadog ได้

• Bits Agent Builder and Agent Console ช่วยให้ทีมสร้าง และบริหาร AI Agents ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการขององค์กร พร้อมติดตาม Performance การใช้งาน และต้นทุน

 

รากฐานระบบเป็นโจทย์คู่กับการขยาย AI

 

การขยาย AI ในองค์กรจึงเกี่ยวข้องทั้งกับเทคโนโลยี และความสามารถในการบริหารระบบ ตั้งแต่ Visibility ของโครงสร้างทั้งหมด ความสามารถในการรองรับการเปลี่ยนแปลง ความมั่นคงปลอดภัย ไปจนถึงการบริหารหลายโมเดล

Datadog ระบุว่าองค์กรที่ต้องการขยายการใช้งาน AI ควรให้ความสำคัญกับ 4 ปัจจัยพื้นฐาน ได้แก่ Visibility, Resilience, Security และ Flexibility เพื่อรองรับความซับซ้อนของระบบ และการขยายการใช้งาน AI

ท้ายที่สุด การนำ AI จากการทดลองไปสู่การสร้างมูลค่าทางธุรกิจต้องอาศัยความสามารถในการควบคุมระบบในระดับปฏิบัติการ หรือ Operational Control ควบคู่ไปกับการพัฒนา และประยุกต์ใช้ AI

 

 

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์  ศิลาวงษ์