การมาถึงของ AI สำหรับ Sea ไม่ได้หมายถึงการเพิ่มเครื่องมือใหม่ให้พนักงานใช้ แต่กำลังนำไปสู่การปรับวิธีทำงานของทั้งองค์กร ตั้งแต่ผู้บริหารระดับสูงลงมาถึงทีมงาน การสร้าง AI Agent เพื่อใช้กับงานจริง การพัฒนา LLM ของตัวเอง ไปจนถึงการนำ AI เข้าไปเปลี่ยนกระบวนการพัฒนาเกมและอีคอมเมิร์ซ
ดร.ศรุต วณิชพันธ์ Senior Director, Sea (Thailand) กล่าวว่า Sea มอง AI เป็นคลื่นเทคโนโลยีที่องค์กรต้องปรับตัวให้ทัน เช่นเดียวกับช่วงเปลี่ยนผ่านจากอินเทอร์เน็ตสู่สมาร์ทโฟนที่เคยเปลี่ยนทั้งพฤติกรรมผู้ใช้และธุรกิจเทคโนโลยีมาแล้ว
Sea เริ่มต้นจาก Garena ในปีพ.ศ. 2552 ก่อนขยายจากเกมบนพีซีสู่เกมมือถือ โดยมี RoV และ Free Fire เป็นเกมที่เป็นที่รู้จัก ต่อมาในปี 2558 จึงเข้าสู่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซผ่าน Shopee ซึ่งเติบโตในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ รวมถึงไต้หวันและบราซิล ส่วนธุรกิจการเงินของกลุ่มมีทั้ง ShopeePay และ SPayLater
เส้นทางที่ผ่านมา ไม่ได้เป็นการทำธุรกิจด้วยรูปแบบเดิมแล้วเติบโตต่อเนื่อง แต่ต้องเปลี่ยนตามพฤติกรรมของผู้ใช้ ตั้งแต่ Garena ที่ต้องขยับจากเกมพีซีมาสู่มือถือ Shopee ที่เริ่มจากพื้นที่ซึ่งใครก็เข้ามาขายสินค้าได้ ก่อนพัฒนาคุณภาพสินค้า เพิ่ม Shopee Mall และปรับระบบขนส่ง ไปจนถึงธุรกิจการเงินที่เริ่มจาก AirPay สำหรับเติมเงินเกม แล้วค่อยพัฒนามาสู่ ShopeePay และบริการ Digital Finance
“Adaptability” จึงเป็นสิ่งที่ ดร.ศรุตมองว่ามีส่วนสำคัญต่อการอยู่รอดของ Sea ท่ามกลางการแข่งขันของธุรกิจเทคโนโลยี และเมื่อ AI กลายเป็นคลื่นเทคโนโลยีลูกใหม่ องค์กรจึงเลือกปรับตัวตั้งแต่ภายใน แทนที่จะรอให้เทคโนโลยีเปลี่ยนตลาดก่อนแล้วจึงตามไปทีหลัง
–ยุทธศาสตร์ Shopee AI: พลิกโฉมอีคอมเมิร์ซด้วยระบบอัจฉริยะ เคียงข้างผู้ซื้อดันศักยภาพผู้ขาย
เริ่ม AI จาก CEO ก่อนขยายไปทั้งองค์กร
การเปลี่ยนแปลงเริ่มจากระดับ Founder และ CEO ซึ่งมองว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่จะเข้ามาสร้างความเปลี่ยนแปลง และหากบริษัทตามคลื่นนี้ไม่ทันก็อาจตกขบวนเหมือนองค์กรที่ปรับตัวไม่ทันเมื่อโลกเข้าสู่ยุค Mobile แนวคิดดังกล่าวถูกกำหนดเป็นนโยบายให้คนในองค์กรต้องเรียนรู้และลงมือใช้ AI
พนักงานได้รับเครื่องมือและการฝึกอบรม พร้อมสร้าง AI Community Hub แต่การเรียนรู้ไม่ได้จบลงเมื่อผ่านการอบรม ทุกคนต้องทดลองสร้าง Agent ของตัวเอง โดย CEO เรียกผู้บริหารระดับ C-Level มาประชุมทุกสัปดาห์เพื่อติดตามว่าแต่ละคนสร้าง Agent แล้วหรือยัง ก่อนที่แนวทางนี้จะถูกส่งต่อไปยังทีมต่าง ๆ
“ทุกคนในองค์กรต้องเริ่มเรียนรู้ ต้องเริ่มทำ AI ทุกคนได้ใช้ Tools AI แล้วก็มี Training ให้กับทุกคน Train แล้วต้องทำด้วย”
การขับเคลื่อนจึงเกิดขึ้นทั้งจาก Top Down และ Bottom Up พร้อมกัน ฝั่งหนึ่งคือแรงผลักจากผู้บริหาร อีกฝั่งคือการให้คนในองค์กรลงมือสร้างและทดลองใช้ AI กับงานของตัวเอง เพื่อให้เทคโนโลยีเข้าไปอยู่ในกระบวนการทำงานจริง
Sea ยังเปิดรับเครื่องมือ AI จากภายนอก ขณะเดียวกันก็พัฒนา LLM ของตัวเองสำหรับอีคอมเมิร์ซ เพื่อรองรับภาษาที่หลากหลายในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ รวมถึงสร้าง Agent ที่สามารถเชื่อมต่อกับระบบภายในองค์กรได้
ดร.ศรุตอธิบายว่า การปรับตัวจึงต้องมองทั้งเรื่องคน เทคโนโลยี และการลงมือใช้จริง เมื่อองค์ประกอบเหล่านี้เดินไปพร้อมกัน ผลของ AI จึงเริ่มปรากฏออกมาในผลิตภัณฑ์และบริการ
AI เปลี่ยนทั้งวิธีเล่นและวิธีสร้างเกม
ในธุรกิจเกม AI ถูกนำมาใช้ทั้งเพื่อยกระดับประสบการณ์ของผู้เล่นและช่วยให้การพัฒนาเกมทำได้เร็วขึ้น ตัวอย่างที่ ดร.ศรุตนำเสนอคือ EA Sports FC ซึ่งนำรูปแบบการเล่นของผู้เล่นมาฝึก AI ของผู้รักษาประตูผ่านสถานการณ์จำนวนมาก เพื่อให้รับมือกับรูปแบบการยิงประตูได้ดีขึ้น โดยระบุว่าสามารถเพิ่มการเซฟได้ประมาณ 10-20% ทำให้คู่แข่งในเกมมีความสามารถมากขึ้นและการเล่นสนุกขึ้น
อีกตัวอย่างคือ Gran Turismo 7 ซึ่งมี Rival AI ที่เรียนรู้วิธีขับจากผู้เล่นที่มีทักษะ ทั้งการเข้าไลน์ การบังไลน์ และการขับโดยไม่ชนผู้เล่นอื่น เพื่อนำมาสร้างคู่แข่งสำหรับผู้ที่เล่นเกมคนเดียว
ผลของ AI ไม่ได้อยู่เฉพาะสิ่งที่ผู้เล่นเห็นบนหน้าจอ แต่เข้าไปเปลี่ยนกระบวนการสร้างเกมด้วย เดิมการพัฒนาตัวละครใหม่ใน RoV หรือ Free Fire อาจใช้เวลาประมาณ 6 เดือน ตั้งแต่การสร้างโมเดล เทคนิค ไปจนถึงเอฟเฟกต์ ปัจจุบันเครื่องมือ AI ช่วยลดระยะเวลาลงเหลือประมาณ 1-2 เดือน และสามารถพัฒนาตัวละครหลายตัวพร้อมกันได้
สำหรับผู้พัฒนาเกมและสตาร์ตอัป นั่นหมายถึงระยะเวลาที่ใช้สร้างผลงานสั้นลง และเปิดโอกาสให้ทีมขนาดเล็กสามารถนำเครื่องมือ AI มาช่วยในกระบวนการพัฒนาได้มากขึ้น
Shopee ใช้ AI แก้โจทย์ทั้งคนซื้อและคนขาย
ฝั่งอีคอมเมิร์ซ AI ถูกนำไปใช้กับปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการซื้อขายโดยตรง โดยเฉพาะสินค้าแฟชั่นที่ผู้ซื้อไม่สามารถลองสินค้าเหมือนการซื้อจากหน้าร้าน Shopee จึงทดลองฟีเจอร์ AI Look ให้ผู้ใช้ใส่รูปของตัวเองเข้าไปในระบบ ก่อนสร้างภาพที่ผู้ใช้สวมเสื้อผ้าพร้อมฉากหลังหลายรูปแบบ เมื่อพบสินค้าที่ต้องการก็สามารถกดซื้อได้
สำหรับผู้ขาย โจทย์แตกต่างออกไป เพราะร้านค้าขนาดเล็กจำนวนหนึ่งไม่มีทรัพยากรสำหรับสร้างภาพสินค้า ไม่มีสตูดิโอ กล้อง หรือนายแบบนางแบบ Shopee จึงพัฒนา Shopee AI Optimizer ให้ผู้ขายนำภาพสินค้าที่มีอยู่มาสร้างภาพสำหรับใช้บนอีคอมเมิร์ซ ทั้งการสร้างฉากหลัง ภาพ Product Highlight หรือนำเสื้อผ้าไปสร้างภาพร่วมกับนายแบบ
เครื่องมือเหล่านี้ทำให้ผู้ขายที่มีทรัพยากรจำกัดสามารถสร้างภาพสินค้าเพื่อนำเสนอในร้านได้โดยไม่ต้องมีองค์ประกอบการผลิตครบเหมือนเดิม และเพิ่มทางเลือกในการทำหน้าร้านออนไลน์ของตัวเอง
จากค้นหาสินค้าสู่คุยกับ AI แล้วซื้อได้เลย
อีกความเปลี่ยนแปลงที่ Sea กำลังจับตามอง คือพฤติกรรมการค้นหาข้อมูล ผู้ใช้อาจไม่ได้ต้องการพิมพ์คำค้นแล้วเลื่อนดูรายการสินค้าทีละชิ้น แต่ต้องการอธิบายสิ่งที่กำลังหาให้ AI เข้าใจ และให้ระบบช่วยคัดสินค้าที่ตรงกับความต้องการ
Shopee จึงสามารถเชื่อมกับ ChatGPT เพื่อให้ผู้ใช้บอกความต้องการผ่านการสนทนา จากนั้นระบบค้นหาสินค้าใน Shopee มาแสดงเป็นรายการ และกดเข้าไปซื้อสินค้าได้โดยตรง
ดร.ศรุตยกกรณีการหารองเท้าหน้ากว้าง ซึ่งการค้นหาด้วยคำทั่วไปในแพลตฟอร์มอาจไม่ตอบโจทย์ทั้งหมด แต่การบอก AI เพิ่มเติมว่า ต้องการพื้นรองเท้าแบบมี Support ไม่ต้องการรองเท้าแบบ Flat หรือ Barefoot รวมถึงระบุช่วงราคา ช่วยให้การค้นหาละเอียดตามความต้องการมากขึ้น
ปัจจุบันการใช้งานรูปแบบนี้ยังไม่ได้มีจำนวนมาก แต่ Sea มองว่าพฤติกรรมการซื้อสินค้าออนไลน์อาจค่อย ๆ เปลี่ยนไป เมื่อผู้บริโภคสามารถสนทนากับ AI เพื่อช่วยค้นหาและเลือกสินค้าแทนการไล่ดูรายการสินค้าด้วยตัวเองทั้งหมด
AI ช่วยผู้ขายอ่านตลาดและขยายร้านข้ามประเทศ
ความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลสินค้าบนแพลตฟอร์มยังถูกนำไปใช้กับฝั่งผู้ขาย จากเดิมที่การเก็บข้อมูลตลาดต้องทำด้วยตัวเอง ผู้ขายสามารถใช้ AI ช่วยดึงข้อมูลสินค้าเพื่อนำมาวิเคราะห์ เช่น ต้องการศึกษาตลาดครีมกันแดด ก็สามารถดูว่ามีแบรนด์ใด สินค้าใดขายดี และนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ตลาดเพื่อประกอบการพัฒนาสินค้าของตัวเอง
AI ยังถูกนำมาใช้กับการขยาย Global Sales ของ Shopee เพื่อให้ผู้ขายในประเทศไทยสามารถขายสินค้าไปยังฟิลิปปินส์ มาเลเซีย และสิงคโปร์ โดยระบบช่วยทำร้านสำหรับตลาดต่างประเทศและแปลภาษาในการสื่อสารกับลูกค้า ผู้ขายสามารถตอบเป็นภาษาไทย ขณะที่ระบบแปลคำตอบเป็นภาษาของตลาดปลายทาง ช่วยลดข้อจำกัดในการบริหารร้านหลายประเทศพร้อมกัน
เมื่อการสร้างร้าน การสื่อสาร และการจัดการบางส่วนสามารถใช้ AI เข้ามาช่วยได้ การขยายตลาดต่างประเทศจึงไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการสร้างกระบวนการใหม่ทั้งหมดในแต่ละประเทศเหมือนที่ผ่านมา
จากใช้ AI ในบริษัทสู่สร้างนักพัฒนาในภูมิภาค
Sea ยังร่วมกับ OpenAI จัด Regional Hackathon ของ OpenAI Codex เพื่อสร้างบุคลากรและนักพัฒนาด้าน AI ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ โดยกิจกรรมที่จัดขึ้นในสิงคโปร์มีผู้สมัครประมาณ 1,400 ทีม ก่อนคัดเหลือ 40 ทีมเข้าแข่งขัน ผู้เข้าแข่งขันต้องเริ่มจากไอเดียในช่วงเช้าและพัฒนา Prototype ให้เสร็จภายในวันเดียว โดยการตัดสินพิจารณาจากผลงานที่สร้างขึ้นจริง ไม่ได้พิจารณาเฉพาะแนวคิด
ผลงานที่ได้รับรางวัลมีทั้ง AI สำหรับเกมที่ปรับความสามารถของ Boss ตามระดับของผู้เล่น ระบบที่นำคลิป Reels หรือวิดีโอสั้นมาใช้สร้างแผนการเดินทาง และเครื่องมือ AI สำหรับช่วยผู้ขายผ่าน Live ตอบคำถามในแชทโดยเรียนรู้ข้อมูลสินค้าและคำตอบที่เคยใช้
Sea มีแผนจัดกิจกรรมในประเทศต่าง ๆ ของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และระบุว่าจะมีการจัดในประเทศไทยด้วย เพื่อเปิดพื้นที่ให้นักพัฒนา AI สร้างผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริง
สิ่งที่เกิดขึ้นภายใน Sea จึงเริ่มจากคำถามที่ใหญ่กว่าการเลือกว่าจะใช้ AI ตัวใด เพราะองค์กรกำลังปรับพร้อมกันทั้งคน เครื่องมือ วิธีทำงาน และผลิตภัณฑ์ จากการกำหนดให้ผู้บริหารและพนักงานลงมือสร้าง Agent ไปจนถึงการใช้ AI ลดเวลาพัฒนาเกม สร้างเครื่องมือให้ร้านค้าขนาดเล็ก ค้นหาสินค้าด้วยการสนทนา วิเคราะห์ตลาด และช่วยผู้ขายขยายไปยังต่างประเทศ
สำหรับ Sea การรับคลื่น AI จึงเป็นการนำเทคโนโลยีเข้าไปอยู่ในงานจริง แล้วค่อยเปลี่ยนความสามารถของ AI ให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์และบริการที่ผู้ใช้สัมผัสได้ ซึ่งเป็นแนวทางเดียวกับที่องค์กรเคยใช้เมื่อโลกเปลี่ยนจากพีซีไปสู่มือถือ เพียงแต่คลื่นเทคโนโลยีรอบนี้กำลังเริ่มต้นจากการเปลี่ยนวิธีทำงานของคนทั้งองค์กรก่อน
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ธนวัฒน์ สุธรรมพันธุ์: Agentic AI เปลี่ยนโลกการทำงาน คนต้องรู้จัก ‘ขี่ AI’
อีสปอร์ตสร้างอาชีพ Garena Academy เตรียมเด็กไทยสู่ 18 อาชีพอนาคต
