DM AI engineer

ทำไมความต้องการ วิศวกรAI ในประเทศไทยถึงเติบโตอย่างต่อเนื่อง

Date Post
07.10.2024
Post Views

Key
Takeaways
  • บทบาทของวิศวกร AI และเทคโนโลยีสำคัญ วิศวกร AI พัฒนาเทคโนโลยี เช่น Machine Learning (ML) และ Deep Learning เพื่อสร้างระบบ AI ที่สามารถเรียนรู้และทำงานได้อย่างชาญฉลาด
  • ความต้องการวิศวกร AI ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ AI ถูกนำไปใช้ในภาคการเงิน การแพทย์ และอีคอมเมิร์ซของไทย เพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลและการป้องกันการฉ้อโกง ส่งผลให้ความต้องการผู้เชี่ยวชาญ AI เติบโต
  • อนาคตและความท้าทาย อนาคต AI ในไทยมีศักยภาพสูง แต่ยังมีความท้าทายด้าน AI Ethics การพัฒนาทักษะ AI ในแรงงาน การวิจัยและพัฒนาที่จำเป็น

เรื่องราวของวิศวกรรม AI

วิศวกร AI (AI Engineer) คือ ผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบและพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) โดยใช้เทคโนโลยี เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning – ML) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และอัลกอริทึมที่ซับซ้อนอื่น ๆ ในการทำงาน

AI สามารถแบ่งออกเป็นหลายระดับตามความซับซ้อนของการเรียนรู้ ดังนี้

  • Machine Learning คือ กระบวนการที่ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูล โดยไม่ต้องมีการเขียนโค้ดคำสั่งแบบชัดเจน ระบบ ML ใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองทำนายผล
  • Deep Learning เป็นหนึ่งในรูปแบบของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งประกอบด้วยหลายชั้นในการทำงาน เพื่อเรียนรู้ข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
  • AI Ethics กำลังกลายเป็นหัวข้อสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้ โดยเฉพาะเมื่อระบบ AI ต้องมีการตัดสินใจที่ส่งผลกระทบต่อมนุษย์

ความต้องการวิศวกร AI ในประเทศไทย และตัวอย่างอุตสาหกรรมที่มีการนำ AI ไปใช้ประโยชน์

ความต้องการวิศวกร AI ในประเทศไทยเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากภาคอุตสาหกรรมต้องการการเปลี่ยนแปลงสู่ยุคดิจิทัลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ในปัจจุบันหลายบริษัทในไทยได้เริ่มนำ AI มาประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และพัฒนาแอปพลิเคชันอัจฉริยะ ตัวอย่าง

  • ภาคการเงินและธนาคาร ธนาคารใหญ่ในประเทศไทย เช่น SCB และ KBank นำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า การคาดการณ์การใช้จ่ายของผู้ใช้ และการป้องกันการฉ้อโกงผ่านการตรวจสอบรูปแบบพฤติกรรมการทำธุรกรรม
  • ภาคการแพทย์ โรงพยาบาลชั้นนำในกรุงเทพฯ ได้นำ AI มาใช้ในการวินิจฉัยโรค เช่น การใช้เทคโนโลยี AI ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อตรวจหามะเร็งตั้งแต่ระยะเริ่มต้น
  • ภาคอีคอมเมิร์ซ เช่น Shopee และ Lazada ใช้ AI ในการแนะนำสินค้าที่ตรงตามความต้องการของลูกค้า การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง และการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

จากรายงานการวิจัยเชิงเศรษฐกิจ ความต้องการวิศวกร AI ในประเทศไทยมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างมากในอนาคต ทั้งนี้มีความท้าทายอยู่ที่การขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทางในการพัฒนาและใช้งานเทคโนโลยี AI อย่างเต็มประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ AI ในประเทศไทย

การประยุกต์ใช้ AI ในประเทศไทยได้ขยายตัวอย่างรวดเร็วในหลายภาคอุตสาหกรรม โดยมีการนำ AI มาใช้ในลักษณะต่าง ๆ ดังนี้

  • Smart City ประเทศไทยได้พัฒนาโครงการเมืองอัจฉริยะในหลายพื้นที่ เช่น โครงการระเบียงเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ซึ่ง AI ถูกนำมาใช้ในการบริหารจัดการการจราจร ตรวจจับเหตุการณ์ผิดปกติในเมือง และควบคุมการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ
  • AI ในการศึกษา ระบบการเรียนรู้แบบปรับตัว (Adaptive Learning) ใช้ AI ในการปรับเนื้อหาและวิธีการสอนให้เหมาะสมกับความสามารถและความสนใจของผู้เรียน เช่น การเรียนออนไลน์ที่แนะนำเนื้อหาที่เหมาะสมตามความก้าวหน้าของนักเรียน
  • การเกษตรอัจฉริยะ (Smart Farming) เกษตรกรในประเทศไทยเริ่มนำ AI มาใช้ในการบริหารจัดการพืชผล การตรวจสอบสภาพดินและการทำนายสภาพอากาศ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ

วิศวกร AI เป็นอาชีพที่มีความสำคัญมากขึ้นในประเทศไทย เนื่องจาก AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาประสิทธิภาพของอุตสาหกรรมหลายภาคส่วน ตั้งแต่การเงิน การแพทย์ อีคอมเมิร์ซ ไปจนถึงการขนส่งและเกษตรกรรม นอกจากนี้ การสนับสนุนจากภาครัฐและการขยายตัวของการใช้งาน AI ทำให้เกิดความต้องการบุคลากรที่มีความสามารถในการพัฒนาและจัดการ AI อย่างต่อเนื่อง

อนาคตของ AI ในประเทศไทย

ในอนาคต อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI จะมีบทบาทมากขึ้น ไม่เพียงแต่ในด้านเทคโนโลยี แต่ยังเกี่ยวข้องกับการส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัลและการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ในด้านนี้ ดังนั้น สิ่งที่ควรได้รับการสำรวจเพิ่มเติม คือ

  1. AI Ethics และการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ การใช้ AI ในการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์ เช่น การจ้างงาน การวินิจฉัยทางการแพทย์ หรือการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจ จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีความไม่เป็นธรรมและไม่ละเมิดสิทธิ์ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
  2. การพัฒนาทักษะ AI ภาคการศึกษาควรเพิ่มหลักสูตรเกี่ยวกับ AI, Machine Learning และ Data Science ในการศึกษาระดับอุดมศึกษาและระดับมัธยม เพื่อเตรียมพร้อมแรงงานที่มีทักษะในการพัฒนาเทคโนโลยีนี้
  3. การวิจัยและพัฒนา (Research and Development – R&D) การส่งเสริมการลงทุนในงานวิจัยและพัฒนาทางด้าน AI เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ประเทศไทยสามารถพัฒนาเทคโนโลยีในประเทศและแข่งขันในเวทีระดับโลกได้
  4. ความร่วมมือระหว่างประเทศ การสร้างความร่วมมือกับประเทศอื่น ๆ เช่น ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ หรือสิงคโปร์ ที่มีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI จะเป็นการเสริมสร้างโอกาสในการแลกเปลี่ยนความรู้และการพัฒนา AI ที่ทันสมัย

อนาคตของ AI ในประเทศไทยมีศักยภาพอย่างมาก หากมีการพัฒนาบุคลากรและส่งเสริมนโยบายที่สนับสนุนการเติบโตของเทคโนโลยีนี้ เพื่อให้เท่าทันการเติบโตในการใช้เทคโนโลยีของประเทศชั้นนำทั่วโลก

แหล่งข้อมูลประกอบบทความเพิ่มเติม

Logo-Company
Logo-Company
Logo-Company
logo-company
Pisit Poocharoen
Former field engineer seeking to break free from traditional learning frameworks. อดีตวิศวกรภาคสนามที่ต้องการหลุดออกจากกรอบการเรียนรู้แบบเดิม ๆ