ถอดบทเรียน 'Datadog' ใช้ AI อย่างไรให้คุ้ม ลดต้นทุน สร้างมูลค่าธุรกิจ

การนำ AI มาใช้ในองค์กรกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว แต่การเพิ่มจำนวนโมเดลและขยายการใช้งานไม่ได้หมายความว่าธุรกิจจะได้รับผลตอบแทนเพิ่มขึ้นตามไปด้วย โจทย์สำคัญจึงอยู่ที่การควบคุมต้นทุน ควบคู่กับการรักษาประสิทธิภาพ ความเสถียร และความปลอดภัยของระบบ

ผลสำรวจความพร้อมการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ขององค์กรไทยในประเทศไทยปี 2569 ซึ่งจัดทำโดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) ภายใต้ สวทช. พบว่า 53.7% ขององค์กร 574 แห่งที่เข้าร่วมการสำรวจนำ AI มาใช้งานแล้ว เพิ่มขึ้นจาก 17.8% ในปี 2567

อย่างไรก็ตาม มีองค์กรเพียง 13.6% ที่สามารถวัดผลลัพธ์เชิงบวกจากการลงทุนได้อย่างชัดเจน โดยผลลัพธ์ส่วนใหญ่เป็นการลดต้นทุนและลดระยะเวลาทำงาน

ข้อมูลดังกล่าวชี้ถึงช่องว่างระหว่างการนำ AI มาใช้กับการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้ ขณะที่การขยายการใช้งานยังเพิ่มความท้าทายด้านต้นทุน ความน่าเชื่อถือของระบบ และความมั่นคงปลอดภัย ซึ่งเป็นประเด็นที่องค์กรต้องบริหารจัดการควบคู่กัน

ชาญ อาริยะกุล ผู้อำนวยการระดับภูมิภาคฝ่ายลูกค้าเอ็นเตอร์ไพรส์ บริษัท Datadog ประเทศไทย กล่าวว่า ในระยะเวลาเพียง 2 ปี องค์กรไทยได้นำ AI มาใช้งานเพิ่มขึ้นมากกว่า 3 เท่า เมื่อการใช้งาน AI ขยายตัว องค์กรจำเป็นต้องเข้าใจมากกว่าปริมาณการใช้งาน โดยต้องมองเห็นต้นทุน ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือของระบบ รวมถึงประเมินได้ว่าการลงทุนสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจริงหรือไม่

Datadog เคยเผชิญความท้าทายลักษณะเดียวกันภายในองค์กร โดยหลังจากเพิ่มการมองเห็นภาพรวมการใช้งาน AI และปรับการเลือกโมเดลกับการตั้งค่าให้เหมาะสม บริษัทสามารถระบุแนวทางปรับปรุงที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้าน AI ได้มากกว่า 1 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 33 ล้านบาทต่อเดือน

เริ่มจากรู้ว่าต้นทุน AI อยู่ตรงไหน

เมื่อองค์กรใช้ AI ผ่านหลายโมเดลและผู้ให้บริการ รวมถึงมีเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลาย การติดตามต้นทุนจึงทำได้ยากขึ้น Datadog จึงติดตามค่าใช้จ่ายของแต่ละโมเดล ปริมาณการใช้ Token และ AI Workloads เพื่อให้ทีมงานเห็นว่าการใช้ทรัพยากรส่วนใดมีต้นทุนสูงขึ้น และต้นทุนที่เพิ่มขึ้นนั้นทำให้ประสิทธิภาพดีขึ้นจริงหรือไม่

การบริหารต้นทุนไม่ได้หมายถึงการเลือกโมเดลที่มีราคาถูกที่สุด เนื่องจากงานแต่ละประเภทต้องการขีดความสามารถแตกต่างกัน ขณะที่การลดต้นทุนอาจกระทบประสิทธิภาพในบางด้าน องค์กรจึงต้องเข้าใจข้อแลกเปลี่ยนและเลือกโมเดล รวมถึงการตั้งค่าที่เหมาะสมกับงานแต่ละประเภท

เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการดำเนินธุรกิจมากขึ้น องค์กรไม่ควรมองแค่ว่ากำลังลงทุนไปมากน้อยเพียงใด แต่ยังต้องมองให้เห็นด้วยว่าการลงทุนดังกล่าวสร้างผลลัพธ์ให้กับธุรกิจอย่างไร

เป้าหมายจึงไม่ใช่แค่การลดค่าใช้จ่าย แต่เป็นการรักษาสมดุลระหว่างต้นทุน ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือ เพื่อให้การใช้ AI เหมาะสมกับลักษณะงานและผลลัพธ์ที่ต้องการ

ใช้หลายโมเดล เพิ่มโจทย์บริหารต้นทุน

รายงาน State of AI Engineering 2026 ของ Datadog ระบุว่า 70% ขององค์กรใช้งาน AI ตั้งแต่ 3 โมเดลขึ้นไป ขณะที่การนำ Agent Frameworks มาใช้เพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่าเมื่อเทียบกับปีก่อน

การขยายการใช้งานทำให้ต้นทุน AI ไม่สามารถแยกออกจากความน่าเชื่อถือของระบบได้ เพราะโมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่า แต่อาจก่อให้เกิดข้อผิดพลาด การส่งคำขอซ้ำ (Retries) หรือความล่าช้า (Latency) มากขึ้น ก็อาจไม่ได้มีประสิทธิภาพโดยรวมดีกว่า

เช่นเดียวกับการใช้ Token ในปริมาณสูง หรือการใช้ทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ ซึ่งอาจเพิ่มค่าใช้จ่ายโดยไม่ทำให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจดีขึ้น

สำหรับองค์กรไทย ประเด็นนี้มีความสำคัญมากขึ้นเมื่อการใช้งาน AI กำลังขยับจากการทดลองในระยะแรกไปสู่การใช้งานในวงกว้าง

Datadog ระบุว่า บทสนทนาในกลุ่มองค์กรไทยเริ่มเปลี่ยนไปสู่การหาวิธีขยายการใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพ โดยต้องมองเห็นทั้งการใช้ทรัพยากรและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

3 มิติสำคัญในการบริหาร AI

การบริหาร AI ให้มีประสิทธิภาพต้องอาศัยข้อมูลที่เชื่อมโยงกันใน 3 ด้านหลัก ได้แก่

ประสิทธิภาพและความเสถียร: มองเห็นความเชื่อมโยงระหว่าง AI แอปพลิเคชัน และโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมตรวจจับปัญหาก่อนกระทบต่อการดำเนินธุรกิจ

ต้นทุนและการใช้ทรัพยากร: ระบุว่าทรัพยากรถูกใช้ไปกับส่วนใด และค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นสร้างผลลัพธ์ตามเป้าหมายหรือไม่

ความปลอดภัยและการกำกับดูแล: เฝ้าระวังพฤติกรรมผิดปกติของแอปพลิเคชันและ AI Agents ปกป้องข้อมูลสำคัญ และรักษาการกำกับดูแลให้เหมาะสม

หากบริหารจัดการแต่ละด้านแยกจากกัน องค์กรอาจมองไม่เห็นความเชื่อมโยงของปัญหา จึงจำเป็นต้องมีข้อมูลครอบคลุมสภาพแวดล้อมเทคโนโลยี เพื่อประเมินว่าการเปลี่ยนแปลงด้านต้นทุน ประสิทธิภาพ หรือความเสี่ยง ส่งผลกระทบต่อด้านอื่นอย่างไร

เปลี่ยน 'ข้อมูล' เป็น 'การตัดสินใจทางธุรกิจ'

การมองเห็นข้อมูลจะมีประโยชน์เมื่อสามารถนำไปสู่การปรับปรุงการทำงานได้จริง ประสบการณ์ของ Datadog แสดงให้เห็นว่า ข้อมูลเชิงลึกจากการใช้งาน AI ช่วยให้ทีมระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ประเมินทางเลือก และติดตามผลได้ว่าการปรับเปลี่ยนช่วยให้ผลลัพธ์เป็นไปตามเป้าหมายหรือไม่

การมองเห็นข้อมูลจึงไม่ใช่เพียงการเพิ่มแดชบอร์ด แต่ต้องเชื่อมโยงข้อมูลจากระบบต่าง ๆ ในสภาพแวดล้อม AI เพื่อให้ทีมเข้าใจภาพรวมและใช้ประกอบการตัดสินใจได้ แต่ต้องช่วยให้ทีมเข้าใจภาพรวมและใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับองค์กรไทย การพัฒนา AI ในระยะต่อไปจึงไม่ควรวัดจากจำนวนโมเดลหรือเครื่องมือที่นำมาใช้เพียงอย่างเดียว แต่ต้องพิจารณาว่าระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เสถียร และปลอดภัย พร้อมสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้หรือไม่