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 ขณะที่การลงทุนและความมุ่งมั่นในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ Digital Transformation ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้เท่านั้น แต่รวมถึงความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานและความสามารถในการบริหารจัดการระบบที่มีความซับซ้อนให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

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

AI ล้ำแค่ไหนก็ต้องมีระบบรองรับ

AI ไม่สามารถชดเชยข้อจำกัดของสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีพื้นฐานได้ แม้เป็นโมเดลที่มีความสามารถสูง แต่หากขาดรากฐานด้านการปฏิบัติการที่เหมาะสม ก็อาจไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเสถียรเมื่อนำไปขยายการใช้งานจริง

องค์กรจึงต้องมี Visibility ที่ครอบคลุมทั้งระบบ แอปพลิเคชัน และ Data Flows เพื่อให้ติดตามและบริหารประสิทธิภาพ ควบคุมต้นทุน รวมถึงตรวจจับและรับมือปัญหาได้ก่อนส่งผลกระทบต่อลูกค้า

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 อาจทำให้ระบบทำงานช้าลงและกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า

องค์กรจึงต้องสามารถระบุได้ว่าความล่าช้าเกิดขึ้นในขั้นตอนใดของระบบ เพื่อปรับปรุงการส่งผ่านและประมวลผลข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. Detection ตรวจจับปัญหาก่อนกระทบลูกค้า

Datadog พบว่าเกือบ 1 ใน 20 ของ AI Requests เกิดความล้มเหลวในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง ขณะที่ระบบมีความซับซ้อนและกระจายตัวมากขึ้น ปัญหาเล็กๆ ในส่วนหนึ่งของระบบสามารถขยายผลไปยังแอปพลิเคชันและ Workflow หลายส่วนได้

การมี Observability จึงไม่ได้จำกัดอยู่ที่การตรวจสอบว่าระบบยังทำงานอยู่หรือไม่ แต่ต้องช่วยให้ทีมงานตรวจจับความผิดปกติและระบุสาเหตุของปัญหาได้เร็วขึ้น 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 ขององค์กรต้องสามารถผสานและบริหารโมเดลที่หลากหลาย 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

โจทย์ขององค์กรจึงขยับจากการตรวจพบปัญหาไปสู่การป้องกันและแก้ไขปัญหาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดย Datadog ระบุถึงความสามารถใหม่ที่ใช้ AI เข้ามาสนับสนุนการดำเนินงาน ได้แก่

• Bits AI ตรวจจับและวิเคราะห์สาเหตุ รวมถึงช่วยแก้ไขปัญหาด้าน Infrastructure โดยติดตามการทำงานของซอฟต์แวร์ตั้งแต่ระดับ Source Code จนถึงการใช้งานจริง และเชื่อมต่อกับเครื่องมืออย่าง Slack ได้โดยตรง
• AI Guard ตรวจจับและป้องกันการโจมตีที่มุ่งเป้าไปยัง AI Agents รวมถึงภัยคุกคามอย่าง Prompt Injection หรือความพยายามเข้าถึงข้อมูลสำคัญ โดยวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบในแต่ละขั้นตอน
• Bring Your Own Cloud ช่วยให้องค์กรประมวลผลและจัดทำ Index Data บน Cloud Object Storage ขององค์กรเอง ขณะที่ยังสามารถติดตามข้อมูลผ่านแพลตฟอร์ม Datadog ได้
• Bits Agent Builder and Agent Console ช่วยให้ทีมสร้างและบริหาร AI Agents ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการขององค์กร พร้อมติดตาม Performance การใช้งาน และต้นทุน

รากฐานระบบเป็นโจทย์คู่กับการขยาย AI

การขยาย AI ในองค์กรจึงเกี่ยวข้องทั้งกับเทคโนโลยีและความสามารถในการบริหารระบบ ตั้งแต่ Visibility ของโครงสร้างทั้งหมด ความสามารถในการรองรับการเปลี่ยนแปลง ความมั่นคงปลอดภัย ไปจนถึงการบริหารหลายโมเดล

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

ท้ายที่สุด การนำ AI จากการทดลองไปสู่การสร้างมูลค่าทางธุรกิจต้องอาศัยความสามารถในการควบคุมระบบในระดับปฏิบัติการ หรือ Operational Control ควบคู่ไปกับการพัฒนาและประยุกต์ใช้ AI