การค้นหาเครื่องยนต์ทางเศรษฐกิจใหม่เพื่อขับเคลื่อนประเทศไทยไปข้างหน้า ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการจัดหาเทคโนโลยีที่ทันสมัยมาใช้งาน แต่หัวใจสำคัญอยู่ที่การวางรากฐานด้านข้อมูลและการเปลี่ยนสถานะจากผู้ใช้งาน (User) ไปสู่การเป็นผู้สร้าง (Builder) อย่างเต็มตัว
เวทีเสวนา “THE STORY TALKS: THE NEXT GROWTH ENGINE” ได้เปิดพื้นที่ระดมความคิดเห็นจากผู้นำระดับสูงขององค์กรชั้นนำ ได้แก่ บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย (IBM Thailand), สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI), เมืองนวัตกรรมอาหาร (Food Innopolis) และบริษัท iApp Technology เพื่อร่วมกันกำหนดทิศทางอนาคตที่ครอบคลุมทั้งมิติด้านเทคโนโลยี กลยุทธ์ทางธุรกิจ และความยั่งยืน โดยมีจุดมุ่งหมายเดียวกันคือการสร้างระบบนิเวศเศรษฐกิจที่แข็งแกร่งด้วยการผสานศักยภาพของมนุษย์เข้ากับปัญญาประดิษฐ์ ภายใต้ธรรมาภิบาลและการบริหารจัดการข้อมูลที่มีอธิปไตยเป็นของตนเอง
จากผู้ใช้งานสู่ผู้สร้าง: ปลดล็อกอธิปไตยทางข้อมูล
รากฐานสำคัญของการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัลให้เติบโตอย่างมั่นคง คือการปรับเปลี่ยนสถานะของประเทศไทยจากการเป็นเพียง “ผู้ใช้งาน” (User) ไปสู่การเป็น “ผู้สร้าง” (Builder) ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท iApp Technology และอดีตนายกสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT) เน้นย้ำว่าแม้คนไทยจะมีความเชี่ยวชาญในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี แต่การพึ่งพาแพลตฟอร์มต่างชาติเพียงอย่างเดีย ถือเป็นความเสี่ยงทั้งในด้านความยั่งยืนและโครงสร้างต้นทุนที่ผันผวน ประเทศไทยจึงมีความจำเป็นเร่งด่วนที่ต้องสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่มีอธิปไตยเป็นของตนเอง (Sovereign AI) โดยเฉพาะในส่วนงานราชการและหน่วยงานความมั่นคง เพื่อลดความเสี่ยงจากการที่ข้อมูลสำคัญถูกดึงออกนอกประเทศผ่านข้อกฎหมายต่างแดน เช่น กฎหมาย US Cloud Act ของสหรัฐอเมริกา
ปัจจุบันประเทศไทยมีความพร้อมทางด้านโครงสร้างพื้นฐานทางปัญญามากขึ้น โดยมีโมเดลภาษาไทย (Open Source Model) ที่มีคุณภาพ ซึ่งเกิดจากความร่วมมือของภาคส่วนต่าง ๆ อาทิ สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC), SCB 10X, สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) และสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT) ความร่วมมือนี้เปรียบเสมือนการสร้าง “พื้นที่ปลอดภัย” (Safe Zone) ให้นักพัฒนาไทยสามารถเริ่มต้นสร้างสรรค์นวัตกรรมได้โดยไม่ต้องใช้เงินลงทุนมหาศาล
นอกจากนี้ ในภาคเอกชนยังสามารถประยุกต์ใช้แนวคิดนี้ผ่านการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ภายในองค์กร (Local LLM) ซึ่งดร.กอบกฤตย์ ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีในปัจจุบันเอื้อให้องค์กรสามารถบริหารจัดการต้นทุนได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยงบประมาณสำหรับการลงทุนฮาร์ดแวร์ประมวลผลประสิทธิภาพสูง (เช่น การ์ดจอ RTX 4090 หรือ 5090) ในระดับราคาประมาณ 150,000 บาท ก็เพียงพอสำหรับการรันระบบช่วยงานภายใน เช่น การคัดกรองอีเมลหรือการสรุปงานประชุม ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในระยะยาวเมื่อเทียบกับการเช่าใช้บริการคลาวด์ต่างประเทศ แต่ยังรับประกันความปลอดภัยของข้อมูลองค์กรที่ไม่ต้องถูกส่งออกไปภายนอก
ในมิติของการบริหารจัดการข้อมูลระดับมหภาค ศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ระบุว่าอุปสรรคสำคัญของการรวมศูนย์ข้อมูล (Data Consolidation) ไม่ใช่ข้อจำกัดทางเทคนิค แต่เป็นเรื่องของ “กฎระเบียบและทัศนคติ” (Regulation & Attitude) ที่ต้องได้รับการแก้ไข ภาครัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนกรอบความคิดจากเดิมที่ยึดหลัก “ถ้ากฎหมายไม่เขียนว่าให้ทำ แปลว่าห้ามทำ” มาเป็น “ถ้ากฎหมายไม่ห้าม แปลว่าทำได้” เพื่อให้เกิดความคล่องตัวในการดำเนินงาน
ทั้งนี้ ภาครัฐมีหน้าที่สำคัญในการสร้างความชัดเจนและกลไกที่ทำให้ภาคเอกชนเกิดความมั่นใจ (Confidence) ในการแบ่งปันข้อมูล (Data Sharing Facilitation) โดยต้องวางมาตรฐานการจัดการข้อมูลที่รัดกุม ในภาวะปกติ ข้อมูลที่เปิดเผย (Open Data) หรือข้อมูลที่ส่งต่อให้ภาคเอกชนนำไปใช้ประโยชน์ จะต้องผ่านกระบวนการทำให้นิรนาม (Anonymization) หรือการปกปิดตัวตน (Masking) เพื่อคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลตามกฎหมายอย่างเคร่งครัด ซึ่งทั้งหมดนี้สอดคล้องกับบทสรุปเรื่องความยั่งยืนที่ว่า ความมั่นคงที่แท้จริงคือการที่ “ข้อมูลอยู่ที่เรา ปัญญาประดิษฐ์อยู่ที่เรา และสมองอยู่ที่เรา” อันจะนำไปสู่อธิปไตยทางเทคโนโลยีที่สมบูรณ์
กลยุทธ์ผสมผสานและการปรับเปลี่ยนตัวชี้วัดองค์กร
เมื่อเทคโนโลยีมีความพร้อม การจะเปลี่ยนเครื่องมือทางดิจิทัลให้กลายเป็นเม็ดเงินและความสำเร็จทางธุรกิจจำเป็นต้องอาศัยการวาง “กลยุทธ์” ที่แม่นยำและเหมาะสมกับบริบท อโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย เสนอแนวทางเชิงปฏิบัติว่า องค์กรไม่ควรยึดติดกับรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง แต่ควรใช้กลยุทธ์สถาปัตยกรรมแบบผสมผสาน (Hybrid Architecture) ในการขับเคลื่อนงาน โดยแบ่งแยกตามลักษณะการใช้งานอย่างชัดเจน กล่าวคือ สำหรับงานทั่วไปที่ต้องการประมวลผลประสิทธิภาพสูง อาจเลือกใช้เทคโนโลยีระดับโลก (Global Tech) แต่สำหรับงานที่ต้องการความปลอดภัยของข้อมูลขั้นสูงสุด หรือต้องการความเข้าใจบริบททางภาษาและวัฒนธรรมไทยอย่างลึกซึ้ง ซึ่งโมเดลต่างชาติอาจยังเข้าไม่ถึง การเลือกใช้เทคโนโลยีท้องถิ่น (Local Tech) จะเป็นทางเลือกที่ตอบโจทย์และปลอดภัยกว่า
นอกจากการเลือกใช้เครื่องมือแล้ว คุณอโณทัยยังชี้ให้เห็นถึง “กับดัก” สำคัญที่หลายองค์กรกำลังเผชิญ คือการมองปัญญาประดิษฐ์เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับการลดต้นทุน (Cost Reduction) หรือการเพิ่มประสิทธิภาพ (Efficiency) เท่านั้น ซึ่งมุมมองเช่นนี้อาจทำให้องค์กรพลาดโอกาสมหาศาล แนวทางที่ถูกต้องคือการปรับเปลี่ยนตัวชี้วัด (KPI) ใหม่ โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างรายได้ (Revenue Generation) การเพิ่มกำไร (Profitability) และการยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience) เป็นหลัก
เพื่อให้บรรลุเป้าหมายดังกล่าว การขับเคลื่อนโครงการเทคโนโลยีภายในองค์กรจำเป็นต้องเปลี่ยน “เจ้าภาพ” จากเดิมที่มักเป็นหน้าที่ของฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) มาสู่มือของเจ้าของธุรกิจ (Business Owner) เนื่องจากเจ้าของธุรกิจคือผู้ที่เข้าใจปัญหาและความต้องการของลูกค้าอย่างแท้จริง และสามารถมองเห็นโอกาสทางการตลาดที่จะนำเทคโนโลยีมาช่วยแก้ปัญหา เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการใหม่ในรูปแบบการขายสินค้าที่เกี่ยวเนื่อง (Cross-sell) หรือการยกระดับการขาย (Up-sell) ได้อย่างตรงจุด
ในด้านการบริหารจัดการความเสี่ยง องค์กรไม่ควรทุ่มงบประมาณทั้งหมดไปกับกรณีการใช้งานเพียงอย่างเดียว (Don’t bet on one use case) แต่ควรบริหารจัดการแบบพอร์ตโฟลิโอ (Portfolio Management) ที่ผสมผสานระหว่างโครงการความเสี่ยงต่ำที่สามารถลงมือทำและเห็นผลได้ทันที กับโครงการความเสี่ยงสูงที่ให้ผลตอบแทนสูง (High Risk, High Return) เพื่อให้ธุรกิจสามารถขยายผล (Scale) ความสำเร็จได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว
ขณะเดียวกัน ดร.กอบกฤตย์ ให้ข้อมูลเสริมถึงทิศทางการลงทุน (Investment Landscape) ว่าแม้ในช่วงที่ผ่านมากลุ่มธุรกิจสตาร์ตอัปจะเผชิญกับสภาวะการระดมทุนที่ยากลำบาก (VC Winter) แต่ปัจจุบันเริ่มมีสัญญาณบวกจากนักลงทุนต่างชาติ โดยเฉพาะจากฮ่องกงและสิงคโปร์ ที่เริ่มหันมาสนใจประเทศไทยมากขึ้น เนื่องจากตลาดเดิมเริ่มเข้าสู่ภาวะอิ่มตัว จึงถือเป็นโอกาสสำคัญของสตาร์ตอัปและผู้ประกอบการไทยที่จะดึงดูดเม็ดเงินลงทุนเพื่อสร้างการเติบโตในระลอกใหม่
นวัตกรรมอาหารและธรรมาภิบาลทางเทคโนโลยี
ในภาคอุตสาหกรรมอาหารซึ่งถือเป็นกระดูกสันหลังทางเศรษฐกิจของไทย ผู้อำนวยการฝ่ายเมืองนวัตกรรมอาหาร (Food Innopolis) ได้นำเสนอทิศทางใหม่ที่ผู้ประกอบการต้องเร่งปรับตัว โดยเน้นย้ำว่าไทยต้องก้าวข้ามโมเดลการขายวัตถุดิบราคาถูก ไปสู่การประยุกต์ใช้นวัตกรรมเชิงลึก (Deep Tech) เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่ม คำว่าอาหารแห่งอนาคต (Future Food) ในปัจจุบันไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแค่โปรตีนจากพืช (Plant-based) อีกต่อไป แต่ได้ก้าวหน้าไปถึงเทคโนโลยีการหมักแม่นยำ (Precision Fermentation) ซึ่งสามารถผลิตโปรตีนทางเลือกหรือโปรตีนนมได้โดยไม่ต้องผ่านการเลี้ยงสัตว์ ช่วยลดทรัพยากรการผลิตและตอบโจทย์ความยั่งยืน
กุญแจสำคัญที่จะช่วยให้ผู้ประกอบการไทยฝ่ากำแพงภาษีและข้อกีดกันทางการค้าระดับโลกได้ คือการดำเนินธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data Driven) ดร.เอกอนงค์ จางบัว ผู้อำนวยการฝ่ายเมืองนวัตกรรมอาหาร (Food Innopolis) ระบุว่า ภาคธุรกิจต้องใช้ข้อมูลเพื่อสร้างระบบการตรวจสอบย้อนกลับ (Traceability) และการรับรองมาตรฐาน (Standardization) ที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ นอกจากนี้ การนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยวิเคราะห์ความคุ้มค่า (Feasibility) และความโปร่งใสในห่วงโซ่อุปทาน จะช่วยยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันของสินค้าเกษตรและอาหารไทยในตลาดโลกได้อย่างมีนัยสำคัญ
อย่างไรก็ตาม การเร่งเครื่องทางเทคโนโลยีต้องดำเนินไปพร้อมกับความรัดกุมด้านธรรมาภิบาล คุณอโณทัย เสนอสมการความคุ้มค่าใหม่สำหรับองค์กรยุคใหม่ว่า ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ต้องไม่คำนวณจากมูลค่าที่ได้รับเพียงอย่างเดียว แต่ต้องคำนึงถึงต้นทุนความเสี่ยง (Risk Cost) ร่วมด้วย หากองค์กรดำเนินโครงการปัญญาประดิษฐ์โดยขาดธรรมาภิบาล (Governance) ความเสียหายที่เกิดขึ้นอาจมีมูลค่าสูงกว่ากำไรที่ได้รับถึง 3-4 เท่า ดังนั้น ธรรมาภิบาลจึงต้องถูกสร้างไว้ในกระบวนการทำงานตั้งแต่เริ่มต้น (Built-in) ไม่ใช่สิ่งที่นำมาเพิ่มเติมในภายหลัง (Add-on) โดยองค์กรต้องรักษาสมดุลระหว่างความเร็ว (Speed) และความเสี่ยง (Risk) หากเป็นโครงการที่มีความเสี่ยงต่ำควรอนุมัติให้ดำเนินการได้รวดเร็ว แต่หากเป็นโครงการความเสี่ยงสูงต้องมีคณะกรรมการกำกับดูแลอย่างใกล้ชิด
ในส่วนของกฎหมายควบคุมปัญญาประดิษฐ์ (AI Act) นั้น ดร.กอบกฤตย์ และ ศ.ดร.ธีรณี มีความเห็นสอดคล้องกันว่า ประเทศไทยยังไม่ควรเร่งรีบออกกฎหมายที่มีความเข้มงวดเกินไปตามแบบอย่างยุโรป เนื่องจากอาจกลายเป็นการสกัดกั้นนวัตกรรม (Innovation Block) แนวทางที่เหมาะสมคือการใช้กฎหมายที่มีอยู่เดิม เช่น กฎหมายแพ่งและพาณิชย์ ในการกำกับดูแล หรือหากจำเป็นต้องมีกฎหมายเฉพาะ ควรเน้นบังคับใช้เฉพาะกรณีการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง (High Risk Use Cases) ควบคู่ไปกับการเปิดพื้นที่ทดลอง (Sandbox) ให้ธุรกิจได้เรียนรู้และปรับตัว เพื่อให้ทั้งเทคโนโลยีและเศรษฐกิจสามารถเติบโตไปได้ก่อนที่จะมีมาตรการควบคุมที่เข้มงวด
“คน” คือกุญแจสู่ความยั่งยืน
แม้เทคโนโลยีจะก้าวล้ำไปเพียงใด แต่ปัจจัยชี้ขาดความสำเร็จในระยะยาวของเศรษฐกิจดิจิทัลยังคงเป็น “คน” (People) ศ.ดร.ธีรณี ชี้ให้เห็นว่าโจทย์ใหญ่ของประเทศคือการผลิตบุคลากรให้ทันต่อความต้องการในระดับมหภาค ซึ่งวิธีการเรียนการสอนในรูปแบบเดิมอาจไม่สามารถตอบโจทย์ได้ทันท่วงที ทางออกสำคัญคือการใช้ระบบการรับรองสมรรถนะย่อย (Micro-credentials) หรือหลักสูตรระยะสั้นที่เน้น “ทักษะเฉพาะเจาะจงและบริบทเฉพาะเจาะจง” (Skill-specific + Context-specific) เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้งานได้ทันที
แนวทางดังกล่าวสอดคล้องกับความต้องการในภาคอุตสาหกรรมจริง โดย ดร.เอกอนงค์ ยกตัวอย่างอุตสาหกรรมอาหารที่กำลังต้องการบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางสูง เช่น นักวิทยาศาสตร์ด้านกลิ่นรส (Flavorist) หรือผู้เชี่ยวชาญด้านการสกัดสาร (Extraction) ซึ่งปัจจุบันมีโครงการ STEM Plus ของสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) เข้ามาเป็นกลไกช่วยยกระดับทักษะแรงงานเหล่านี้
ในขณะเดียวกัน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ก็สามารถเข้ามามีบทบาทในการพัฒนาคนได้เช่นกัน ดร.กอบกฤตย์ เสนอแนวคิดการใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ช่องว่างทางทักษะ (Skill Gap) โดยนำรายละเอียดหน้าที่งาน (Job Description) มาประมวลผลเทียบกับประวัติการทำงาน (Resume) เพื่อระบุทักษะที่ยังขาดหายไป และแนะนำคอร์สเรียนระยะสั้นที่ตรงจุด ช่วยให้บุคลากรสามารถพัฒนาตนเองเพื่อเพิ่มเงินเดือนและประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างแม่นยำ
อย่างไรก็ตาม การจะนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ให้เกิดผลสัมฤทธิ์ ต้องอาศัยทัศนคติที่ถูกต้อง คุณอโณทัย เปิดเผยข้อมูลที่น่าสนใจว่า 64% ของประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) มองว่าการยอมรับเทคโนโลยีของคนในองค์กร (Adoption) มีความสำคัญยิ่งกว่าตัวเทคโนโลยีเสียอีก โดยอุปสรรคใหญ่ที่ขัดขวางการเปลี่ยนแปลงคือ “ความกลัว” ไม่ว่าจะเป็นความกลัวตกงาน หรือความกังวลเรื่องความคุ้มค่าในการลงทุน ดังนั้น ผู้นำองค์กรจึงมีหน้าที่สำคัญในการปรับทัศนคติ (Mindset) และต้องสื่อสารนโยบายจากระดับบนลงล่างให้ชัดเจน (Tone from the top) ว่าปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้เพื่อเป็นตัวช่วย ไม่ใช่เพื่อมาแทนที่มนุษย์
บทสรุปของความยั่งยืนจึงไม่ใช่เพียงเรื่องของสิ่งแวดล้อม แต่ครอบคลุมถึงการสร้างความมั่นคงทางโครงสร้างธุรกิจที่ “ข้อมูลอยู่ที่เรา ปัญญาประดิษฐ์อยู่ที่เรา และสมองอยู่ที่เรา” เพื่อให้มนุษย์ยังคงเป็นผู้ควบคุมทิศทางและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและยั่งยืน
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
พลิกโฉมแรงงานไทย: จาก Job Replacement สู่ Job Redesign
ดัน ‘Tech for Good’ ชู Edge AI พลิกโฉมสมาร์ทซิตี้ไทย
