KBTG Techtopia งานอัปเดตทิศทางเทคโนโลยีประจำปีของ KBTG ซึ่งจัดขึ้นเพื่อถ่ายทอดวิสัยทัศน์ของ KBTG และพันธมิตรว่า กำลังมองเห็นการเปลี่ยนแปลงอะไรในโลกเทคโนโลยี และมีพันธกิจที่จะนำเทคโนโลยีเหล่านั้นไปสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจ เศรษฐกิจ สังคม และชีวิตของผู้คนอย่างไร ขณะเดียวกัน งานยังเปิดพื้นที่ให้ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้ ทดลอง และแลกเปลี่ยนมุมมอง เพื่อร่วมก้าวให้ทันความเปลี่ยนแปลงที่กำลังเกิดขึ้น
ในปี 2026 KBTG Techtopia จัดขึ้นภายใต้แนวคิด Human of Tomorrow ชวนมองอนาคตของมนุษย์ในวันที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือถามตอบ แต่สามารถวางแผน ใช้เหตุผล และลงมือทำงานได้มากขึ้น เนื้อหาภายในงานจึงไม่ได้มุ่งนำเสนอว่าเทคโนโลยีกำลังพัฒนาไปได้ไกลเพียงใดเท่านั้น แต่ตั้งคำถามต่อว่า ประเทศ องค์กร และมนุษย์ควรใช้ความสามารถเหล่านี้สร้างคุณค่าอย่างไร โดยยังรักษาอำนาจในการกำหนดเป้าหมาย ขอบเขต และทิศทางไว้กับมนุษย์
ภาพของ Human of Tomorrow ถูกถ่ายทอดผ่าน Conference Stage 3 เวที ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ทิศทางประเทศและองค์กร การนำ AI ไปใช้จริง เทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานของโลกอนาคต ไปจนถึงคำถามเรื่องความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี นอกจากนี้ยังมี Workshop ที่เปิดให้ผู้ร่วมงานทดลองใช้เครื่องมือและแนวคิดกับโจทย์จริง Community Circle ที่เชื่อมเรื่องเทคโนโลยีกลับมาสู่การทำงาน การเติบโต และการใช้ชีวิต ตลอดจนพื้นที่จัดแสดงเทคโนโลยีจาก KBTG และพันธมิตรจำนวนมาก
แม้ KBTG จะเป็นผู้จัดงาน แต่ KBTG Techtopia ไม่ได้ถ่ายทอดอนาคตผ่านมุมมองขององค์กรเพียงแห่งเดียว งานได้รับความร่วมมือจากพันธมิตรทั้งภาครัฐ ภาคธุรกิจ เทคโนโลยี การเงิน การศึกษา นักวิจัย นักออกแบบ และชุมชน ซึ่งเข้ามามีส่วนร่วมในฐานะวิทยากร ผู้จัด Workshop และผู้ออกบูธแสดงเทคโนโลยี ทำให้ผู้ร่วมงานได้เห็นทั้งวิสัยทัศน์ระดับประเทศและองค์กร เทคโนโลยีที่กำลังถูกพัฒนา ตลอดจนแนวทางนำไปใช้จริงภายในพื้นที่เดียวกัน
KBTG ขยับ AI จากเครื่องมือไปสู่ Digital Workforce
สำหรับ KBTG คำตอบต่ออนาคตเริ่มจากการขยับ AI จากเครื่องมือช่วยงานไปสู่ Digital Workforce โดยนำ AI Agent เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานจริง วรนุช เดชะไกศยะ Executive Chairman กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) กล่าวว่า AI กำลังเปลี่ยนจาก Chatbot ไปสู่ Agent ที่สามารถวางแผน ใช้เหตุผล ลงมือทำงาน และเรียนรู้เพื่อปรับปรุงการทำงานได้
KBTG จึงพัฒนา Multi-Agent Platform ภายใต้ชื่อ Athena Mind ปัจจุบันพนักงาน KBTG และธนาคารกสิกรไทยกว่า 90% สามารถนำ AI มาปรับใช้กับงานจริง และ KBTG ขยายการใช้ AI มากกว่า 80 โครงการ พร้อมนำ AI เข้าไปในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ผ่าน AI SDLC โดยตั้งเป้าลดต้นทุนการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ End-to-End ลง 15% ภายในปี 2028
ยิ่ง AI ลงมือทำงานได้มากขึ้น การกำหนดขอบเขตยิ่งมีความสำคัญ KBTG จึงวางหลัก “Human First x AI First” รักษา Human-in-the-Loop ในระบบสำคัญ พร้อมมี Control Tower กำหนดบทบาทและอำนาจของ Agent, AI Kill Switch สำหรับหยุดระบบจากภายนอก และ Red Team สำหรับทดสอบขีดจำกัด เป้าหมายไม่ใช่การมี AI หรือ Use Case ให้มากที่สุด แต่คือทำให้ AI สร้าง Business Value โดยมนุษย์ยังควบคุมทิศทาง
“เราจะต้องเป็น Master ของ AI ไม่ใช่ให้ AI เป็น Master เรา” วรนุช กล่าว
3 เวทีมอง Human of Tomorrow จากประเทศองค์กรเทคโนโลยีถึงมนุษย์
KBTG Techtopia ปีนี้ วางเนื้อหาผ่าน 3 เวที โดยแต่ละเวทีเปิดมุมมองต่ออนาคตของมนุษย์ในโลกเทคโนโลยีแตกต่างกัน Stage 1 เชื่อมภาพใหญ่ของประเทศ ธุรกิจ และมนุษย์ ตั้งแต่ทิศทางประเทศไทยด้าน R&D และนวัตกรรม การเปลี่ยนองค์กรด้วย AI การวัดผลตอบแทนจาก AI หลังผ่านช่วง Pilot ไปจนถึง Technology and Trust, Agentic AI Accountability และอนาคตของระบบการเงิน ขณะเดียวกันยังพาเรื่องกลับมาที่มนุษย์ผ่าน Cyborg Psychology จิตวิทยาของการตกเป็นเหยื่อ การเรียนรู้ในโลกที่ไม่ได้ดำเนินเป็นเส้นตรง และคำถามว่า เมื่อเทคโนโลยีทำอะไรแทนเราได้มากขึ้น อะไรคือคุณค่าที่มนุษย์ควรรักษาไว้
Stage 2 ลงลึกไปที่การทำให้เทคโนโลยีเกิดขึ้นจริงในองค์กร ตั้งแต่ Agentic AI, AI Ecosystem, Data, Infrastructure และการ Scale AI ไปจนถึงคุณภาพของระบบที่มีความไม่แน่นอน การเปลี่ยนแปลงของ Banking Infrastructure และ Enterprise Innovation เนื้อหาสะท้อนว่า การมี AI หรือสร้าง Agent ขึ้นมาได้ยังไม่ใช่ปลายทาง องค์กรต้องมี Data, Infrastructure, Governance, Security และกระบวนการตรวจสอบคุณภาพรองรับ เพื่อให้เทคโนโลยีขยายจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริงได้
ส่วน Stage 3 ขยายภาพออกไปสู่เทคโนโลยีและโครงสร้างของโลกอนาคต ตั้งแต่ Quantum Computing, Smart City, AI Agent, Hybrid Cloud, Cyber Security, Blockchain, Natural and Artificial Brain ไปจนถึง Human-AI Experiences, Community และ Autonomous World ทำให้ Human of Tomorrow ไม่ได้ถูกมองเฉพาะผ่าน AI แต่รวมถึงคำถามว่า เมือง ระบบดิจิทัล ชุมชน และโครงสร้างพื้นฐานควรถูกออกแบบอย่างไร เมื่อโลกทางกายภาพและโลกเทคโนโลยีเชื่อมเข้าหากันมากขึ้น
เมื่อมองทั้ง 3 เวทีร่วมกัน ภาพของ Human of Tomorrow จึงครอบคลุมตั้งแต่ระดับประเทศที่ต้องสร้างความสามารถด้านเทคโนโลยีของตัวเอง ระดับองค์กรที่ต้องเปลี่ยน AI จากโครงการทดลองไปสู่ผลลัพธ์จริง ระดับระบบที่ต้องมี Infrastructure, Governance, Security และ Trust รองรับ ไปจนถึงระดับปัจเจกบุคคลที่ต้องเรียนรู้ว่าจะใช้ชีวิต ทำงาน ตัดสินใจ และรักษาความเป็นมนุษย์ไว้อย่างไร
ประเทศไทยต้องขยับจากผู้ใช้ AI ไปสู่ผู้สร้าง
เมื่อขยาย Human of Tomorrow จากองค์กรไปสู่ระดับประเทศ โจทย์ไม่ได้อยู่ที่ทำอย่างไรให้คนไทยใช้ AI มากขึ้นเท่านั้น แต่คือประเทศไทยจะสร้างเทคโนโลยี นวัตกรรม ธุรกิจ และคนสำหรับเศรษฐกิจใหม่ได้อย่างไร
ศ.ดร.ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ รองนายกรัฐมนตรี และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม วางทิศทางภายใต้แนวคิด “Tech for Thailand” โดยมองว่า ประเทศไทยต้องใช้ R&D และนวัตกรรมยกระดับคุณภาพและ Productivity ของอุตสาหกรรมเดิม พร้อมสร้างอุตสาหกรรมมูลค่าสูงเป็นเครื่องยนต์เศรษฐกิจใหม่ ซึ่งต้องเชื่อมงานวิจัย เทคโนโลยี คน เงินทุน และภาคธุรกิจเข้าด้วยกัน รวมถึงอัปสกิลและรีสกิลคนเข้าสู่อุตสาหกรรมที่มีมูลค่าสูงขึ้น เพื่อให้งานวิจัยสร้างนวัตกรรมและรายได้ ก่อนนำรายได้กลับมาสร้าง R&D รอบใหม่
ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เปิดเผยข้อมูล AI Readiness Survey 2026 ว่า องค์กรที่ใช้ AI เพิ่มจาก 17% ในปี 2024 เป็น 58% ในปี 2026 แต่ความสามารถด้าน Technology ยังเป็นจุดอ่อน ประเทศไทยจึงต้องขยับจาก “Super User” ไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีและสร้างธุรกิจจาก AI โดยเสนอ “Big Program” ที่กำหนดโจทย์ระดับประเทศและดึงหลายหน่วยงานมาทำงานร่วมกัน เพื่อให้งานวิจัยไม่จบเพียง Proof of Concept แต่ Scale ไปเป็นธุรกิจและตลาดภูมิภาคได้ การพัฒนาต้องเดินคู่กับ Governance ที่ครอบคลุมตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำและง่ายพอให้ SME รวมถึงผู้ใช้ทั่วไปนำไปใช้จริง
ขณะที่ ดร.กริชผกา บุญเฟื่อง ผู้อำนวยการสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ หรือ NIA (National Innovation Agency) มองว่า ไทยมีศักยภาพในการนำ AI มาพัฒนาเป็นโซลูชันและธุรกิจ แต่ต้องเชื่อมงานวิจัย เทคโนโลยี สตาร์ตอัป และตลาดเข้าด้วยกัน พร้อมสร้างความเชื่อมั่นและเปิดพื้นที่ให้นวัตกรรมไทยได้ทดลองและเติบโต เพราะ “ถ้าเราไม่ให้โอกาสคนไทย นวัตกรรมไทย เราจะเป็น User ตลอดไป”
เมืองแห่งอนาคตต้องเริ่มจากชีวิตของคน
Human of Tomorrow ไม่ได้เกี่ยวข้องเฉพาะเศรษฐกิจหรือกำลังคน แต่รวมถึงเมืองที่มนุษย์จะใช้ชีวิต ดร.การดี เลียวไพโรจน์ สมาชิกสภาผู้แทนราษฎร ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี อนาคตศึกษา เศรษฐกิจดิจิทัล นวัตกรรม และการออกแบบนโยบาย มองว่า Smart City ไม่ควรเริ่มจากเทคโนโลยี แต่ต้องเริ่มจากความเข้าใจว่าคนในอนาคตจะใช้ชีวิตอย่างไร เมื่อครอบครัวเล็กลง คนอายุยืนขึ้น เด็กเกิดน้อยลง รูปแบบการทำงานเปลี่ยนไป และเมืองต้องรับมือทั้งความร้อน น้ำท่วม และสังคมสูงวัย
การออกแบบเมืองจึงต้องใช้ Nature-Based Planning นำข้อมูลสภาพภูมิอากาศและเงื่อนไขของพื้นที่มาวางผังเมือง พร้อมแนวคิด 15-Minute City เพื่อให้คนเข้าถึงโรงพยาบาล โรงเรียน และบริการพื้นฐานได้ใกล้บ้าน แต่เทคโนโลยีไม่สามารถแก้ปัญหาเมืองแทนคนได้ทั้งหมด Civic Co-creation และ Open Data จึงสำคัญต่อการเปิดให้ประชาชนเข้าถึงข้อมูล ตรวจสอบ เสนอแนะ และร่วมออกแบบเมือง เทคโนโลยีใน Smart City จึงเป็นเครื่องมือสร้างเมืองที่รองรับชีวิตของคน ไม่ใช่เป้าหมายในตัวเอง
หมดยุคแข่งกันมี AI โจทย์คือสร้างผลลัพธ์ให้ธุรกิจ
ในระดับองค์กร ความท้าทายเปลี่ยนจากการเริ่มใช้ AI ไปสู่การทำให้ AI สร้างผลต่อธุรกิจจริง เรืองโรจน์ พูนผล ผู้ร่วมก่อตั้ง House of Wisdom ตั้งคำถามว่า เมื่อองค์กรมีทั้ง AI เงินลงทุน และ Use Case จำนวนมากแล้ว “Impact อยู่ไหน Transformation อยู่ไหน” เพราะหลายแห่งยังเกิด Zero P&L Impact เขาเรียกภาวะที่องค์กรมี Copilot, Agent, Chatbot, AI Lab และ Use Case จำนวนมาก แต่ยังไม่สร้างผลต่อธุรกิจว่า “AI Theater”
แนวทางจึงเป็น “Do less อย่า Do more” เลือกเพียง 1–3 Domain สำคัญแล้วทำให้ลึกและกว้างจนเกิดผลจริง เปลี่ยนจาก Use Case Factory ไปสู่ Domain Transformation เพราะการนำ AI ไปใส่ในบริษัทเดิมและกระบวนการเดิมอาจเป็นเพียงการ “Automate the Past” ขณะที่ AI-Native Transformation ต้องกลับไปคิดใหม่ว่า หากสร้างองค์กรขึ้นวันนี้ด้วยความสามารถของ AI ที่มีอยู่ องค์กรควรถูกออกแบบอย่างไร
อโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด มองในทิศทางเดียวกันว่า ความแตกต่างระหว่างองค์กรที่สร้างคุณค่าจาก AI ได้กับองค์กรที่ยังติดอยู่ใน Pilot ไม่ได้อยู่ที่งบประมาณ บุคลากร หรือขนาดโมเดล แต่อยู่ที่ Mindset ของผู้นำว่าจะมอง AI เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ หรือเป็นโอกาสออกแบบวิธีดำเนินธุรกิจใหม่ การเป็น AI First Enterprise จึงต้องขยับจาก Experiment ไปสู่ Integration เชื่อม AI เข้ากับ Application, Data, Workflow, Automation, Security, Governance รวมถึง People and Skill ก่อนเดินไปสู่ Transformation ที่เปลี่ยนกระบวนการ Business Model และสร้างโอกาสการเติบโต
จาก AI Agent สู่ Workforce ขององค์กร
เมื่อ AI เปลี่ยนจากการถามตอบไปสู่ Agent ที่รับเป้าหมาย แตกงาน และทำงานต่อเนื่องได้ วัตสัน ถิรภัทรพงศ์ ผู้จัดการประจำประเทศไทย Amazon Web Services (AWS) มองว่า โจทย์ใหญ่ไม่ได้อยู่ที่การสร้าง Agent ตัวแรก แต่อยู่ที่การทำให้ Agent หลายตัวทำงานร่วมกัน ทั้งการเชื่อมข้อมูลข้ามระบบ การประสานงาน การกำหนดสิทธิ์เข้าถึง และการตรวจสอบเมื่อเกิดข้อผิดพลาด
องค์กรจึงต้องบริหาร Agent เสมือนพนักงาน มี Policy และ Identity กำหนดว่า Agent แต่ละตัวเข้าถึงข้อมูลหรือระบบใดได้ และตรวจสอบย้อนหลังได้ว่าทำอะไร คำถามของ Agentic AI จึงเปลี่ยนจากสร้าง Agent ได้หรือไม่ ไปสู่ทำอย่างไรให้ Agent หลายตัวทำงานร่วมกันเป็น Workforce ขององค์กรได้จริง
เมื่อ AI เข้าไปอยู่ในกระบวนการทำงานมากขึ้น วิธีประกันคุณภาพต้องเปลี่ยนตาม ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล Managing Director, KBTG มองว่า การประกันคุณภาพต้องเปลี่ยนจาก One-time Certification สู่ Lifetime Evaluation ติดตาม ทดสอบ และตรวจสอบคุณภาพตลอดวงจรชีวิตของ AI รวมถึงใช้ AI ช่วยประเมิน AI ผ่าน Sai JAI ซึ่งเป็น LLM Judge แต่ยังต้องอยู่ภายใต้การกำกับของมนุษย์ บทบาทของ Tester จึงขยับไปสู่ Quality Guardian ขณะที่การตัดสินใจและความรับผิดชอบด้านคุณภาพยังอยู่กับมนุษย์
Scale AI ต้องพร้อมทั้ง Data, Platform, Governance และคน
การนำ AI จาก Pilot ไปสู่ระดับองค์กรไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลเพียงอย่างเดียว ณัฐกิจ ฐิติอัทธินันท์ Associate Consultant บริษัท ทาทา คอนซัลแทนซี เซอร์วิสเซส (ประเทศไทย) จำกัด กล่าวว่า แม้องค์กรจำนวนมากเริ่มใช้ AI แต่มีเพียงส่วนน้อยที่สามารถสร้างมูลค่าได้จริง องค์กรที่ประสบความสำเร็จจึงไม่ใช่องค์กรที่เริ่มก่อน แต่เป็นองค์กรที่เตรียมความน่าเชื่อถือของ AI, Infrastructure ที่ Scale ได้ และ Governance สำหรับควบคุมการใช้งาน
ธีสัข ชินไพโรจน์ Head of Enterprise Digital Platform, AIS มองว่า Data และ Platform คือฐานของการ Scale โดยต้องตรวจสอบได้ว่าข้อมูลอยู่ที่ไหน ใช้ระบบใด และเชื่อมต่อกับใคร พร้อมตอบตั้งแต่ต้นว่าจะสร้าง Financial Impact, Productivity Impact รวมถึง Adoption and Trust อย่างไร ส่วน วรเทพ ว่องธนาการ ผู้จัดการ บริษัท ยิบอินซอย เน็กซ์ จำกัด ชี้ว่า เมื่อ AI ขยับไปสู่ Agentic AI ความปลอดภัยยิ่งสำคัญ เพราะคนที่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลก็สามารถกลายเป็นช่องทางโจมตีได้ Awareness จึงต้องเดินคู่กับ Zero Trust และ Security เพราะ Cyber Security คือ “License to Scale” ที่ทำให้องค์กรขยาย AI โดยยังรักษาความปลอดภัยและความเชื่อมั่นได้
อนาคตการเงินจาก Payment สู่ Asset, Information และ Infrastructure
ในโลกการเงิน วรฉัตร ลักขณาโรจน์ ประธานกรรมการบริหาร กลุ่มบริษัท ทูซีทูพี บาย แอนทอม กล่าวว่า Cross-Border Payment ไม่ใช่อนาคต แต่เกิดขึ้นแล้ว ขณะที่ Payment กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของ Embedded Digital Lifestyle และ AI-Native ไม่ใช่การนำ AI มาทำให้งานเดิมเร็วขึ้น แต่ต้องย้อนกลับไปถามว่างานหรือขั้นตอนใดไม่จำเป็นต้องมี
ฉัตรชัย ดุษฎีโหนด กรรมการผู้จัดการ บริษัท เนชั่นแนล ไอทีเอ็มเอ๊กซ์ จำกัด มองว่า โจทย์ต่อจาก Payment คือการใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์มากขึ้น โดยปรับระบบข้อความสู่ ISO 20022 ขยาย Cross-Border Payment และเตรียม Infrastructure ให้รองรับรูปแบบการเงินและผู้ให้บริการที่หลากหลายขึ้น
ขณะที่ ดร.กรินทร์ บุญเลิศวณิชย์ รองผู้จัดการใหญ่ ธนาคารกสิกรไทย กล่าวว่า บทบาทของธนาคารจะขยายจากการจัดการ “เงิน” ไปสู่ Asset, Information และ Infrastructure เมื่อเงิน สินทรัพย์ และข้อมูลมีรูปแบบใหม่และเชื่อมโยงกันมากขึ้น
เมื่อ AI รับงานปฏิบัติการได้มากขึ้น คุณค่าของคนจะขยับไปอยู่ที่การคิดว่าอะไรมีคุณค่าต่อมนุษย์และจะนำสิ่งนั้นไปถึงผู้ใช้ได้อย่างไร การใช้ AI จึงต้องมาพร้อม Open Mindset, Growth Mindset และความสามารถในการตรวจสอบว่าข้อมูลหรือคำตอบที่ AI ให้มาถูกต้องหรือไม่
เมื่อ AI เก่งขึ้นมนุษย์ต้องไม่คิดเองน้อยลง
เมื่อ AI เข้าไปอยู่ตั้งแต่ระดับประเทศ เมือง องค์กร ไปจนถึงกระบวนการทำงาน คำถามของ Human of Tomorrow จึงย้อนกลับมาที่มนุษย์ว่า ในวันที่เครื่องจักรทำสิ่งที่เราเคยทำได้มากขึ้น เราควรรักษาความสามารถอะไรไว้
ดร.พัทน์ ภัทรนุธาพร นักเทคโนโลยี แห่ง MIT Media Lab, ผู้ก่อตั้งและหัวหน้ากลุ่มวิจัย Cyborg Psychology ตั้งคำถามว่า ความเสี่ยงของ AI อาจไม่ใช่ภาพหุ่นยนต์ฆ่ามนุษยชาติ แต่อาจเป็นการทำลายบางส่วนของความเป็นมนุษย์ เมื่อคนคิดเอง เรียนรู้เอง และตัดสินใจด้วยตัวเองน้อยลง งานด้าน Cyborg Psychology จึงศึกษาว่า AI เปลี่ยนจิตวิทยา การเรียนรู้ การตั้งคำถาม การตัดสินใจ และความสัมพันธ์ของมนุษย์อย่างไร พร้อมเปลี่ยนมุมมองจากการทำให้ AI ฉลาดขึ้นไปสู่ Intelligence Augmentation หรือการใช้เทคโนโลยีทำให้มนุษย์ฉลาดและเก่งขึ้น และนำไปสู่ AI for Human Flourishing ที่ช่วยให้มนุษย์เติบโตในหลายมิติ
ธนา เธียรอัจฉริยะ กรรมการและประธานกรรมการ บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) มองว่า ในวันที่ AI เก่งขึ้นเรื่อย ๆ มนุษย์อาจไม่จำเป็นต้องแข่งขันด้วยการรู้เทคโนโลยีให้มากกว่า AI แต่ควรสะสม “จุด” จากทักษะ ประสบการณ์ และผู้คน ผ่านการเรียนรู้หลายด้านแบบ Skill Stacking เพราะจุดเหล่านี้สามารถเชื่อมกลับมาเป็นไอเดีย ความเข้าใจตัวเอง และความสามารถในการแก้ปัญหา
สิ่งที่มนุษย์ควรรักษาไว้จึงมีทั้ง Curiosity ความอยากรู้ด้วยตัวเองโดยไม่ปล่อยให้อัลกอริทึมกำหนดความสนใจ Discipline การมีวินัยทำสิ่งต่าง ๆ จนเกิดเป็นทักษะ และ Empathy ความเข้าใจผู้คน เพราะคุณค่าของคนไม่ได้มีเพียงความสามารถ แต่รวมถึงความสัมพันธ์และการทำให้คนรอบตัวรู้สึกว่าโชคดีที่มีเราอยู่ในชีวิตด้วย
เมื่อ AI ช่วยให้มนุษย์ทำงานได้เร็วขึ้น สราวุธ เฮ้งสวัสดิ์ นักเขียนและเจ้าของเพจ Roundfinger ชวนตั้งคำถามต่อว่า เวลาที่เทคโนโลยีช่วยประหยัดให้เรา สุดท้ายถูกนำไปใช้ทำงานเพิ่มขึ้น หรือถูกคืนกลับมาเป็นเวลาของชีวิต เพราะหากงานเสร็จเร็วขึ้น แต่พื้นที่ว่างทั้งหมดถูกเติมด้วยงานใหม่ มนุษย์ก็ยังติดอยู่ในวงจรของการเร่งประสิทธิภาพที่ไม่มีวันสิ้นสุด AI จึงไม่ควรถูกใช้เพื่อเพิ่มผลผลิตเพียงอย่างเดียว แต่ควรคืนเวลาให้มนุษย์ได้กลับไปใช้ชีวิตและเชื่อมโยงกับผู้คนรอบตัว
เมื่อ AI ปลอมได้ทั้งภาพและเสียงมนุษย์ต้องรู้ทันอารมณ์ตัวเอง
ความสามารถที่มนุษย์ต้องรักษาไว้ยังรวมถึงการควบคุมการตัดสินใจของตัวเอง โดยเฉพาะเมื่อ AI สามารถสร้างภาพ เสียง และตัวตนที่เหมือนจริงขึ้นเรื่อย ๆ จนสิ่งที่เห็นหรือได้ยินอาจไม่เพียงพอสำหรับใช้ตัดสินว่าอะไรจริงหรือปลอม
ดร.ตฤณห์ โพธิ์รักษา ผู้ช่วยคณบดีฝ่ายบริการวิชาการ คณะสังคมศาสตร์และมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล อธิบายว่า คนฉลาดหรือมีการศึกษาสูงก็ยังตกเป็นเหยื่อมิจฉาชีพได้ เพราะ “มิจฉาชีพไม่ได้เล่นกับ IQ ของคุณ แต่เล่นกับ EQ” เมื่อความกลัว ความโลภ หรือความหลงถูกกระตุ้น ความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และชั่งน้ำหนักเหตุผลจะลดลงชั่วคราว เปิดช่องให้ Social Engineering เข้ามาควบคุมการตัดสินใจ
AI ทำให้กลไกนี้ทรงพลังขึ้น โดยเฉพาะ Deepfake ที่สามารถนำภาพและเสียงของบุคคลไปสร้างตัวตนปลอม สำหรับ Human of Tomorrow ทักษะสำคัญจึงไม่ใช่เพียงรู้จักใช้ AI แต่ต้องรู้เท่าทันสิ่งที่เทคโนโลยีสามารถทำกับการรับรู้และอารมณ์ของตัวเอง ตฤณห์เสนอให้ฝึก “สติ” เพื่อดึงตัวเองออกจากอารมณ์และกลับมาคิดก่อนตัดสินใจ เพราะเมื่อของปลอมเหมือนจริงขึ้น มนุษย์ยิ่งต้องรักษาความสามารถในการหยุด คิด และไม่ปล่อยให้อารมณ์ตัดสินแทนตัวเอง
ยิ่งเทคโนโลยีมีอำนาจ Trust ยิ่งต้องสร้างตั้งแต่ต้น
การรู้เท่าทัน AI ในระดับบุคคลเพียงอย่างเดียวไม่พอ เมื่อ AI และเครื่องจักรสามารถตัดสินใจและทำงานได้ด้วยตัวเองมากขึ้น ระบบเทคโนโลยีก็ต้องถูกออกแบบให้มนุษย์ตรวจสอบและไว้วางใจได้
Jessica Rosenworcel, Executive Director, MIT Media Lab และอดีตประธานคณะกรรมการกลางกำกับดูแลกิจการสื่อสารของสหรัฐฯ (FCC) กล่าวว่า อินเทอร์เน็ตยุคแรกถูกสร้างบนสมมุติฐานว่าทุก node ในเครือข่ายไว้วางใจได้ แต่โลกวันนี้ไม่สามารถถือว่า Trust มีอยู่แล้ว โดยเฉพาะเมื่อเครื่องจักรกำลังทำงานได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์อยู่ในกระบวนการ ขณะที่ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ข้อมูลเท็จ AI การสูญเสียงาน และการนำเทคโนโลยีไปใช้เป็นอาวุธ กำลังทำให้ความไว้วางใจต่อเทคโนโลยีลดลง
Trust จึงต้องประกอบด้วย Credibility ที่ทำให้ผลลัพธ์ตรวจสอบได้ Reliability ที่ทำให้ระบบพึ่งพาได้ และ Safety ที่ทำให้ใช้งานได้อย่างปลอดภัย พร้อมเครื่องมือที่ช่วยให้มนุษย์มีข้อมูลเพียงพอในการตรวจสอบระบบและตัดสินใจว่าเทคโนโลยีใดควรเข้ามาอยู่ในชีวิตและการทำงาน ความไว้วางใจจึงต้องเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนาเทคโนโลยี ไม่ใช่สิ่งที่ค่อยเติมเข้ามาภายหลัง
จากเวทีสู่การลงมือทำและแลกเปลี่ยน
นอกจาก Conference Stage ทั้ง 3 เวที KBTG Techtopia ยังขยายแนวคิด Human of Tomorrow ไปสู่ Playground Workshop และ Community Circle โดย Workshop เน้นให้ผู้เข้าร่วมทดลองใช้เทคโนโลยีและวิธีคิดกับโจทย์จริง ขณะที่ Community Circle เปิดพื้นที่พูดคุยเรื่องการทำงาน การใช้ชีวิต และการพัฒนาตัวเองในโลกที่ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น
ฝั่ง Workshop มีทั้งการสร้างแอปด้วย Google AI Studio และ Google Stitch ตั้งแต่การเขียน Prompt การทำ Product Requirements Document ไปจนถึงการสร้าง Prototype การใช้ AI ช่วยปรับปรุง Legacy Code และสร้าง AI Agent Skill ด้วย IBM Bob รวมถึงการใช้ Splunk AI Assistant และ Splunk MCP Server กับงานด้าน Security และ Compliance
เนื้อหายังลงลึกถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกับ AI ตั้งแต่การวางแผนจนถึง Deployment ผ่าน AI-Driven Development Lifecycle ด้วย Kiro ซึ่งยังให้มนุษย์ควบคุมการตัดสินใจสำคัญ ตลอดจนการเรียนรู้จากทีม MAKE by KBank ตั้งแต่ Prompting ไปสู่การสร้าง AI Agent และการทำงานกับ Agent หลายระดับ
Workshop ไม่ได้มองเฉพาะความสามารถทางเทคนิค แต่ยังครอบคลุมการออกแบบผลิตภัณฑ์ AI ให้มีคุณภาพและน่าเชื่อถือผ่าน The Taste Gap ของ Beacon Interface รวมถึง Designing Psychologically Safe AI Products จาก MIT Media Lab | Cyborg Psychology ที่ให้ผู้เข้าร่วมมองความเสี่ยงจากประสบการณ์ของผู้ใช้และออกแบบใหม่ให้ปลอดภัยทางจิตวิทยามากขึ้น ขณะที่ House of Wisdom พาออกจากหน้าจอไปฝึกการฟังอย่างเข้าอกเข้าใจ การสร้างความไว้วางใจ และการสนทนาที่มีความหมาย ผ่านหัวข้อ Listen Like Leaders: Building Trust That AI Could Never
Community Circle พา Human of Tomorrow กลับมาที่ชีวิตของคน
หาก Workshop ตอบคำถามว่าเราจะลงมือทำงานกับเทคโนโลยีอย่างไร Community Circle พาเรื่องกลับมาที่คำถามว่า มนุษย์จะทำงาน เติบโต และใช้ชีวิตอย่างไรในโลกที่เปลี่ยนไป โดยเริ่มจาก สราวุธ เฮ้งสวัสดิ์ หรือ Roundfinger ในหัวข้อ Being Human of Tomorrow in the Age of AI ชวนมองทั้งโอกาสและความท้าทายจาก AI และแลกเปลี่ยนว่าจะอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีอย่างไร ขณะที่หัวข้อ The Year of Doing Hard Things ชวนออกจากพื้นที่คุ้นเคย และ Rewire Yourself นำ Behavioral Science มาช่วยสร้างพฤติกรรมใหม่ให้เกิดการเปลี่ยนแปลงจริง
เรื่องงานและชีวิตถูกขยายต่อผ่าน Choose Your Game(s): Build a Career Portfolio ซึ่งตั้งคำถามถึงทางเลือกระหว่าง Corporate, Startup และการเป็นนายตัวเองในวันที่เทคโนโลยีและ AI เปิดโอกาสใหม่ ตามด้วย Build a Life You Won’t Want to Escape From ที่ชวนกลับมาทบทวนคุณค่าของตัวเองและออกแบบ Personal Strategy แทนการใช้ความสำเร็จของคนอื่นเป็นมาตรวัดชีวิต
Community Circle ยังครอบคลุมการดูแลตัวเองในโลกที่ต้องเชื่อมต่อและรับข้อมูลตลอดเวลา เพื่อรักษาพลังงานและลดความเสี่ยงจาก Burnout การแยกสิ่งที่ใช้ได้จริงออกจากกระแส AI ผ่าน AI Playbook 2026 ตลอดจนการสร้าง One-Person Business การสร้างเครือข่ายความสัมพันธ์อย่างจริงใจ และการทำงานร่วมกับคนต่างวัย ต่างความคิด และต่างความเข้าใจ
บูธพันธมิตรเชื่อมแนวคิดกับเทคโนโลยีที่นำไปใช้จริง
ภายในงานยังมีการออกบูธจากพันธมิตรด้านเทคโนโลยีจำนวนมาก อาทิ IBM, Fortinet, Nutanix, AIS Business, Databricks, Huawei, G-Able, AWS และ Cisco เป็นต้น ซึ่งต่างนำเทคโนโลยีมาให้ผู้ร่วมงานได้สัมผัส พร้อมถ่ายทอดทิศทางและประเด็นที่แต่ละองค์กรให้ความสำคัญ ทำให้ภาพของ KBTG Techtopia 2026 ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะจากเนื้อหาบนเวที แต่ยังขยายไปสู่พื้นที่จัดแสดงที่เชื่อมแนวคิดเข้ากับเทคโนโลยีและการนำไปใช้งานจริง
หนึ่งในเนื้อหาจากบูธ KBTG ที่สะท้อนการนำ AI มาใช้ภายในองค์กรอย่างเป็นรูปธรรม คือ AI SDLC ซึ่งนำ AI เข้ามาช่วยตลอดสายการพัฒนาซอฟต์แวร์
AI SDLC เมื่อ AI เข้ามาช่วยตลอดสายการพัฒนาซอฟต์แวร์
AI SDLC เริ่มต้นในชื่อโครงการ AI Augmented SDLC ช่วงปลายปี 2024 ถึงต้นปี 2025 จากแนวคิดนำ AI มาเสริมการทำงานตลอด Software Development Life Cycle เป้าหมายไม่ใช่เร่งเฉพาะขั้นตอน Coding แต่ทำให้กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งสายเร็วขึ้น โดยยังรักษาคุณภาพและให้มนุษย์อยู่ในทุกขั้นตอนสำคัญ
กระบวนการเริ่มจาก BA Agent ช่วยแปลง Requirement ของ Business Unit เป็น Functional Specification ก่อนที่ Sora Agent จะพัฒนาเป็น Technical Specification และแตกออกมาเป็นงานย่อย จากนั้น Classification Agent จะประเมินว่างานใดเหมาะให้ Coding Agent หรือ Devflow ทำต่อ ส่วนงานที่ AI ยังรับมือไม่ได้จะส่งให้มนุษย์ทำโดยมี AI Coding Assistant ช่วย เมื่อเกิด Merge Request แล้ว ทั้ง Code Review Agent และมนุษย์จะร่วมกันตรวจสอบ ก่อนส่งต่อไปยัง “ไฉไล” เพื่อช่วยสร้าง Test Case
ผลด้านความเร็วขึ้นอยู่กับลักษณะงาน งาน Coding บางประเภทอาจลดเวลาจากประมาณสองวันเหลือหนึ่งชั่วโมง ขณะที่งาน Design ซึ่งต้องอาศัยการคิดและตัดสินใจร่วมกันเร็วขึ้นเพียงระดับหลัก 10% ปัจจุบัน Agent บางตัวถูกใช้งานจริงทั่วทั้งบริษัทแล้ว แต่บางส่วน โดยเฉพาะงาน Requirement ยังอยู่ในช่วง Pilot หลักสำคัญจึงยังเป็น Human-in-the-Loop ให้ AI รับงาน Routine และช่วยค้นหาสิ่งที่คนอาจมองข้าม ขณะที่มนุษย์ตรวจสอบ ตัดสินใจ และโฟกัสกับงานที่ยากและสร้างคุณค่ามากกว่า ไม่ใช่การแทนที่คน แต่เป็นการ “เพิ่มลูกน้องให้มนุษย์ทุกคน”
Human of Tomorrow เมื่อมนุษย์ต้องเป็นผู้กำหนดทิศทาง
ภาพที่ต่อกันจาก KBTG Techtopia ปีนี้ ไม่ได้บอกเพียงว่า AI กำลังจะเก่งขึ้นเพียงใด แต่ชี้ไปยังการเปลี่ยนแปลงหลายระดับที่ต้องเกิดขึ้นพร้อมกัน ประเทศไทยต้องขยับจากการเป็นผู้ใช้ไปสู่การสร้างเทคโนโลยีและนวัตกรรมของตัวเอง พร้อมเชื่อม R&D คน เงินทุน สตาร์ตอัป และภาคธุรกิจเข้าด้วยกัน เมืองต้องใช้เทคโนโลยีตอบโจทย์ชีวิตของคนและเปิดให้ประชาชนมีส่วนร่วม องค์กรต้องผ่านช่วงทดลอง AI ไปสู่การสร้างผลต่อธุรกิจจริง โดยมี Data, Platform, Security และ Governance รองรับ
ขณะเดียวกัน Agentic AI และ Digital Workforce ทำให้มนุษย์ต้องขยับจากผู้ลงมือทำทุกขั้นตอนไปสู่ผู้กำหนดเป้าหมาย ตรวจสอบ ตัดสินใจ และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ สำหรับ KBTG ทิศทางนี้กำลังถูกนำมาใช้จริงตั้งแต่ Multi-Agent Platform, AI SDLC ไปจนถึงระบบ Governance ที่รองรับ Digital Workforce ภายใต้หลัก Human-in-the-Loop เพราะการให้อำนาจ AI มากขึ้นต้องมาพร้อมความสามารถของมนุษย์ในการกำหนดขอบเขต ตรวจสอบ และหยุดระบบได้
ในระดับปัจเจกบุคคล Human of Tomorrow จึงไม่ได้หมายถึงคนที่ใช้ AI เก่งที่สุด แต่คือคนที่ยังคิดเอง ตั้งคำถาม ตรวจสอบสิ่งที่ AI ให้มา รักษาความอยากรู้ วินัย ความเข้าใจผู้อื่น ประสบการณ์ และความสัมพันธ์ รู้เท่าทันอารมณ์ของตัวเอง และรู้ว่าเมื่อใดควรใช้เทคโนโลยีเพื่อเพิ่มความสามารถ และเมื่อใดควรวางเทคโนโลยีลงเพื่อคืนพื้นที่ให้กับชีวิต
เมื่อ AI เปลี่ยนจากเครื่องมือไปสู่ระบบที่สามารถคิด วางแผน และลงมือทำได้มากขึ้น Human of Tomorrow จึงไม่ใช่มนุษย์ที่ต้องพยายามทำทุกอย่างให้เหมือน AI หรือวิ่งแข่งกับความสามารถของ AI แต่คือมนุษย์ที่รู้ว่าจะใช้ความสามารถของ AI ไปสร้างอะไร และยังรักษาอำนาจในการกำหนดทิศทางไว้กับตัวเอง
จุดหมายของเทคโนโลยีจึงไม่ใช่การทำให้ AI เป็น Master ของมนุษย์ แต่เป็นการทำให้มนุษย์สามารถใช้ AI สร้างคุณค่าให้ธุรกิจ เศรษฐกิจ สังคม และชีวิต โดยยังเป็น “Master ของ AI” ตามทิศทางที่ KBTG วางไว้ตั้งแต่ต้น
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
AI at Scale บทเรียน KBTG ใช้ AI Governance สร้าง Value จาก AI
KBTG กางสูตรลับ V=(P+P+P)E ปลดล็อกมูลค่าองค์กรยุค Beyond ROI
