Story of Business • Technology • Sustainability
Share on
×

Share

Google Cloud ชู ‘AI Ready’ ผสานความปลอดภัย ดัน Agentic AI ลุยงานจริงในองค์กร

Google Cloud ชู 'AI Ready' ผสานความปลอดภัย ดัน Agentic AI ลุยงานจริงในองค์กร

กูเกิล คลาวด์ ประเทศไทย ประกาศทิศทาง AI องค์กรภายใต้เป้าหมายการเปลี่ยนผ่านจากระยะทดลองสู่การสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้จริง โดยวางกรอบการดำเนินงาน 3 ระดับ ตั้งแต่วิสัยทัศน์องค์กร การบริหารจัดการความเสี่ยงทางไซเบอร์ ไปจนถึงการปรับใช้ AI Agent ในกระบวนการทำงานจริง

เมื่อ “ลองใช้” ไม่พออีกต่อไป

สรุจ ทิพเสนา Country Manager ของ Google Cloud ประเทศไทย เปิดเผยว่า องค์กรไทยต้องก้าวจากการเป็นผู้ใช้งานคลาวด์ไปสู่การนำ AI มาแก้ปัญหาทางธุรกิจในระดับโครงสร้าง ทั้งนี้ Gemini Enterprise สำหรับองค์กรมีความแตกต่างจาก Gemini เวอร์ชันทั่วไปตรงที่ข้อมูลภายในจะไม่ถูกนำออกไปฝึกฝนภายนอก

พร้อมกันนี้ ได้เสนอแนวคิด Institutional AI ประกอบด้วย 3 หัวใจสำคัญ ได้แก่ 1) การวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างชัดเจน 2) การนำ AI เข้าไปอยู่ในกระบวนการทำงานจริง (Business Process) และ 3) การเข้าถึงข้อมูลองค์กรได้อย่างปลอดภัย

ต้นทุนที่ควบคุมได้ และรากฐานที่มองไม่เห็น

เพื่อบริหารจัดการงบประมาณอย่างยั่งยืน Google Cloud รองรับการใช้โมเดลตามความซับซ้อนของงาน โดยเลือกใช้โมเดลขนาดเล็กสำหรับงานทั่วไป และใช้โมเดลขนาดใหญ่เฉพาะงานที่ต้องการความละเอียดสูง เพื่อควบคุมค่าใช้จ่ายจากการใช้งานโทเคน (Token)

นอกจากนี้ ยังมีแพลตฟอร์ม GEAP สำหรับสร้างและบริหารจัดการ AI Agent ให้ทำงานร่วมกันเป็นทีม ขณะที่ Cloud Region ในประเทศไทยช่วยลดระยะเวลาการประมวลผล (Latency) และรองรับการปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ทั้ง PDPA ของไทย และ GDPR ของยุโรป โดยศูนย์ข้อมูลของ Google มีประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูงกว่ามาตรฐานทั่วไป 83%

ความเร็วที่กลายเป็นอาวุธ

สตีฟ เลดเซียน CTO ของ Google Cloud Security และ Mandiant ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก

ด้าน สตีฟ เลดเซียน CTO ของ Google Cloud Security และ Mandiant ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ชี้ว่า AI ทำให้ผู้ไม่ประสงค์ดีลดระยะเวลาค้นหาช่องโหว่จากระดับสัปดาห์เหลือเพียงหลักนาทีถึงชั่วโมง ขณะที่จำนวนช่องโหว่ทั่วโลกเพิ่มขึ้นจาก 20,000 เป็น 60,000 ช่องโหว่

Google Cloud จึงนำเสนอโซลูชัน Google AI Threat Defense ซึ่งทำงานร่วมกับ Wiz ในการจัดลำดับความเสี่ยง และ Mandiant พร้อมเปิดตัว CodeMender ซึ่งเป็น AI Agent บน Gemini ที่ช่วยสแกนหาช่องโหว่ในโค้ด ลดผลบวกลวง และสร้างแพตช์อุดช่องโหว่อัตโนมัติ โดยมีกรณีศึกษาจาก Morgan Stanley ที่สามารถลดเวลาตรวจจับช่องโหว่จาก 45 นาที เหลือเพียง 90 วินาที

ตัวเลขที่สะท้อนผลลัพธ์ชัดเจนที่สุดมาจากกรณีของ Morgan Stanley ซึ่งนำเทคโนโลยี AI Threat Defense มาใช้ และลดระยะเวลาการตรวจจับช่องโหว่จาก 45 นาที เหลือ 90 วินาที

เมื่อ Agent ต้องอ่านสลิปเงินเดือนแทนคน

สุทธิรักษ์ นาคพันธุ์ Customer Solutions Consultant และ Head of Customer Engineering, Google Cloud Thailand แสดงให้เห็นว่า Gemini Enterprise ต่างจาก Gemini ทั่วไปตรงที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลหลังบ้านขององค์กรได้โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น Gmail, Google Drive หรือแหล่งข้อมูลผู้สมัครงาน

ตัวอย่างแรกคือ HR Agent ที่ทำหน้าที่คัดกรองเรซูเม่ผู้สมัครงาน โดย AI อ่านไฟล์เอกสารแนบและประเมินว่าคุณสมบัติของผู้สมัครตรงกับตำแหน่งงานที่เปิดรับ เช่น Frontend Web Developer คิดเป็นสัดส่วนกี่เปอร์เซ็นต์ พร้อมสรุปผลให้ทันที งานที่เคยใช้เวลาหลายวันในการอ่านเรซูเม่ทีละฉบับจึงย่นเหลือเพียงไม่กี่นาที

ตัวอย่างที่สองพาไปไกลกว่านั้น เมื่อ Agent ต้องทำหน้าที่วิเคราะห์สินเชื่อ (Credit Approval) ซึ่งเบื้องหลังตัวเลขอนุมัติหรือไม่อนุมัติ คือชีวิตของคนคนหนึ่งที่กำลังรอผ่อนบ้านหรือผ่อนรถ AI จะอ่านและดึงข้อมูลจากบัตรประชาชน สลิปเงินเดือน และสเตทเมนต์ย้อนหลัง 6 เดือนซึ่งอาจยาวถึง 200 หน้า เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของรายได้ ตรวจสอบความน่าเชื่อถือของบริษัทต้นสังกัดจากเว็บไซต์ของกรมพัฒนาธุรกิจการค้า (DBD) และวิเคราะห์พฤติกรรมทางการเงินเพื่อประเมินการอนุมัติสินเชื่อในเบื้องต้น

กระบวนการเหล่านี้ไม่ได้ทำงานเดี่ยว แต่ตั้งค่าให้ Agent หลายตัวทำงานเชื่อมต่อกันโดยอัตโนมัติ ตามตารางเวลาหรือเมื่อมีอีเมลส่งเข้ามา และยังคงเปิดช่องให้บุคคลเข้ามาร่วมตัดสินใจหรือกดอนุมัติในขั้นตอนสำคัญ ซึ่งเป็นแนวทางที่เรียกว่า Human in the Loop เพื่อไม่ให้การตัดสินใจทั้งหมดตกอยู่ในมือเครื่องจักรเพียงฝ่ายเดียว

แม้แต่ในระดับปฏิบัติการเช่นนี้ เรื่องต้นทุนก็ยังถูกคำนึงถึง สุทธิรักษ์ระบุว่าการตั้งค่า Workflow สามารถเลือกให้งานที่ซับซ้อนใช้โมเดลระดับ Pro ขณะที่งานที่ไม่ซับซ้อนใช้โมเดลระดับ Flash เพื่อควบคุมต้นทุนให้เหมาะสมกับลักษณะงานแต่ละประเภท

การพัฒนาบุคลากรควบคู่เทคโนโลยี

Google Cloud ประเทศไทย ยังเดินหน้าโครงการ “ปัญญาไทย” ซึ่งได้อบรมทักษะด้าน AI ให้กับบุคลากรไทยไปแล้วกว่า 150,000 ราย เพื่อเตรียมความพร้อมให้คนสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งการขับเคลื่อนสู่ “AI Ready” ต้องดำเนินไปพร้อมกันทั้งโครงสร้างพื้นฐาน ระบบความปลอดภัย เครื่องมือปฏิบัติงาน และบุคลากร

ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ

The Story Forum 2026 ประกาศยุค ‘AI Realism’ ชี้ไทยต้องเลิกฝัน สร้างโมเดลแข่งบิ๊กเทค

เอปสันยกระดับประกัน EcoTank 5 ปี รายแรกในไทย เปิดตัว 8 รุ่นใหม่ ลุยตลาดโฮมยูสและ SOHO

×

Share

ผู้เขียน

Sona Satta Avatar