ทำไม AI ถึงกำลังเปลี่ยนผ่านจากเครื่องมือสู่ระบบที่องค์กรต้องเป็นเจ้าของเอง

AI ไม่ได้เป็นแค่กระแสชั่วคราวอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นโครงสร้างหลักของการดำเนินธุรกิจยุคใหม่ หลายองค์กรในวันนี้ได้ขยับจากการทดลองใช้โมเดล AI อย่างจำกัด ไปสู่ความพยายามในการนำ AI มาใช้งานจริงในระบบที่มีอยู่ แต่สิ่งที่เริ่มเห็นชัดคือ การพัฒนา AI เพื่อใช้งานเชิงธุรกิจไม่สามารถพึ่งเพียงเครื่องมือแยกส่วนหรือการทดสอบเฉพาะกิจได้อีกต่อไป มันต้องการการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างอย่างลึกซึ้ง

ที่ผ่านมา ความสามารถในการทดลองอย่างอิสระด้วย AI แบบโอเพนซอร์ส ช่วยให้องค์กรสามารถเรียนรู้และพัฒนานวัตกรรมได้อย่างรวดเร็ว แต่เมื่อมาถึงจุดที่ AI ต้องนำไปใช้เพื่อสร้างคุณค่าจริง การทดลองเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรจำเป็นต้องมี “ระบบ” ที่สามารถควบคุม ปรับขยาย และบริหารจัดการ AI ได้ตั้งแต่ต้นจนจบ นั่นหมายถึงการมีแพลตฟอร์ม AI ที่เป็นของตนเอง  ไม่ใช่แค่ใช้โซลูชันสำเร็จรูปจากผู้ให้บริการภายนอกอีกต่อไป

ความท้าทายขององค์กรในวันนี้สร้าง AI ไม่ยาก แต่ทำให้ใช้จริงได้ยากยิ่งกว่า

องค์กรจำนวนมากสามารถสร้างโมเดล AI ได้สำเร็จ แต่เมื่อต้องการนำไปใช้จริง กลับพบปัญหามากมายที่ยากจะควบคุม ตั้งแต่การบูรณาการ AI เข้ากับระบบธุรกิจ การวัดผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างชัดเจน ไปจนถึงการคงประสิทธิภาพเมื่อใช้งานในวงกว้าง ความซับซ้อนเหล่านี้ไม่ได้มาจากตัวโมเดล AI เองเสมอไป แต่เกิดจากความไม่พร้อมของระบบที่อยู่รอบข้าง AI

การใช้เครื่องมือ AI หลายประเภทในแต่ละแผนก ซึ่งไม่มีมาตรฐานกลาง ทำให้เกิดปัญหาในการขยายผลและจัดการอย่างเป็นระบบ นอกจากนี้ การที่ผลลัพธ์จาก AI มีความไม่แน่นอนสูง ยิ่งทำให้การควบคุมคุณภาพและการตัดสินใจตามข้อมูลเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยหรือกฎระเบียบของรัฐอย่างเคร่งครัด

อีกหนึ่งอุปสรรคใหญ่คือ โครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะเมื่อองค์กรจำเป็นต้องใช้งาน AI ทั้งในคลาวด์ ภายในองค์กร และรูปแบบไฮบริด นำไปสู่ภาระในการบริหารจัดการและต้นทุนที่ยากจะควบคุมได้หากไม่มีแนวทางที่ชัดเจน

การสร้าง AI Platform คือคำตอบ ไม่ใช่แค่โซลูชันเสริม

สิ่งที่องค์กรต้องการในวันนี้ ไม่ใช่เครื่องมือ AI ใหม่ ๆ เพิ่มเติม แต่คือการสร้างระบบกลางที่สามารถจัดการ AI ได้แบบครบวงจร แพลตฟอร์ม AI ที่ดีจะทำให้องค์กรสามารถควบคุมวงจรชีวิตของ AI ได้ทั้งหมด ตั้งแต่การจัดการข้อมูล การฝึกโมเดล การใช้งานจริง ไปจนถึงการตรวจสอบผลลัพธ์อย่างโปร่งใส

ระบบนี้จะต้องยืดหยุ่นพอที่จะทำงานร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้ ไม่ว่าจะเป็นในคลาวด์หรือในองค์กร รองรับการทำงานหลายรูปแบบ พร้อมทั้งสามารถกำหนดเวิร์กโฟลว์ที่มีมาตรฐาน เพื่อให้การนำ AI มาใช้งานสามารถทำซ้ำได้ และขยายผลได้ตามความต้องการของธุรกิจ

ที่สำคัญที่สุด แพลตฟอร์มนี้ควรเปิดโอกาสให้องค์กรสามารถควบคุม roadmap และต้นทุนของตนเองได้อย่างแท้จริง โดยไม่ต้องขึ้นอยู่กับ vendor ใดรายหนึ่ง และสามารถเลือกเทคโนโลยีหรือโมเดลที่เหมาะสมกับบริบทเฉพาะขององค์กรได้อย่างเสรี

AI ที่ใช้งานได้จริง ต้องพร้อมตั้งแต่วันแรก

การรอรอบพัฒนาเป็นเวลานานไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป โมเดล AI ที่พร้อมใช้งานจริงตั้งแต่ต้นต้องสามารถนำไปผนวกกับระบบธุรกิจได้ทันที ไม่ว่าจะเป็นกระบวนการทางการเงิน โลจิสติกส์ การผลิต หรือการบริการลูกค้า การตัดสินใจของ AI ควรเป็นแบบเรียลไทม์ สอดคล้องกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา และสามารถให้เหตุผลหรือคำอธิบายได้เสมอเมื่อถูกตรวจสอบ

นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม AI ที่ดีต้องสามารถขยายไปใช้งานในหลายบริบทได้ ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล การคาดการณ์ความต้องการ หรือแม้แต่การใช้ Generative AI เพื่อสร้างประสบการณ์ใหม่ให้กับลูกค้า โดยไม่ต้องเริ่มต้นใหม่ทุกครั้ง

เปลี่ยนจากการทดลอง สู่การสร้างมูลค่าจริงด้วย AI ที่คุณเป็นเจ้าของ

AI จะไม่มีวันสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง หากยังคงเป็นเพียงโครงการแยกส่วนที่ทดลองกันเฉพาะภายในแผนก แต่จะเริ่มเห็นผลเมื่อองค์กรสามารถเปลี่ยนจากแนวคิด “ทดลองใช้” ไปสู่ “ระบบที่มีโครงสร้าง ชัดเจน และขยายได้”

นั่นคือเหตุผลที่องค์กรยุคใหม่ต้องเปลี่ยนบทสนทนาใหม่ — จาก “เราจะลองใช้ AI อย่างไรดี?” ไปสู่ “เราจะสร้างระบบ AI ของเราเองให้ใช้ได้จริงและคุ้มค่าอย่างไร?” เพราะอนาคตของการใช้ AI อย่างยั่งยืน ไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าเรามีเครื่องมือเก่งแค่ไหน แต่อยู่ที่ว่าเรามี “ระบบ” ที่พร้อมให้เครื่องมือเหล่านั้นแสดงศักยภาพได้เต็มที่หรือไม่

วิเคราะห์ส่งท้ายไทยเราพร้อมที่จะนำ AI เข้าสู่องค์กรแล้วหรือยัง?

แม้ประเทศไทยจะยังไม่ใช่ผู้พัฒนาเทคโนโลยี AI ระดับโลก แต่ก็มีหลายปัจจัยที่สามารถต่อยอดให้กลายเป็นผู้นำในระดับภูมิภาคได้ หากมีกลยุทธ์และการขับเคลื่อนที่ถูกจุด

จุดแข็งของเรามีโครงสร้างพื้นฐาน Cloud และ Data Center ในไทยมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทั้ง AWS, Azure, Google Cloud มีศูนย์ในประเทศแล้ว และยังมีบุคลากรด้าน Data & DevOps เริ่มมีความรู้ในการใช้เครื่องมือ AI โดยเฉพาะสายงาน ML Engineer, Data Engineer 

ส่วนของความท้าทาย ยังขาดแพลตฟอร์มกลางระดับองค์กรองค์กรส่วนใหญ่ใช้เครื่องมือกระจัดกระจาย ขาดการรวมศูนย์ และVendor Lock-in สูงมาก หลายองค์กรพึ่งพาผู้ให้บริการระบบจากต่างประเทศโดยไม่มีแผนการควบคุมเอง และการกำกับดูแลและความปลอดภัยด้านข้อมูล ยังอยู่ในช่วงตั้งไข่ โดยเฉพาะในภาคอุตสาหกรรมที่ข้อมูลค่อนข้างละเอียดอ่อน