ผ่าแนวคิดยักษ์สีฟ้า “ไอบีเอ็ม” ขยับลงสนาม “เอไอ” ขยายฐานลูกค้า

IBM
อโณทัย เวทยากร

การตื่นตัวด้านปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ) สำหรับองค์กร ทำให้สปอตไลต์สาดส่องไปยัง “บิ๊กเทค” หลายราย ไม่ว่าจะเป็น ไมโครซอฟท์ กูเกิล หรือแม้แต่ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์อย่าง เอ็นวิเดีย ในขณะที่ผู้เล่นรายใหญ่ในอุตสาหกรรมอย่าง IBM เจ้าของสมญา “ยักษ์ฟ้า” กำลังซุ่มทดสอบและวางโครงการขนาดใหญ่หลายอย่างสำหรับปรับใช้เอไอในองค์กรที่จะเริ่มเผยโฉมในปีถัดไป

“ประชาชาติธุรกิจ” ได้พูดคุยกับ “อโณทัย เวทยากร” กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด ถึงแนวโน้มการลงทุนและการขยับลงสู่สนามเอไอของไอบีเอ็ม ตลอดจนแผนการหาพันธมิตรนอกกรุงเทพฯ ไปยังหัวเมืองสำคัญ

สู่ปี 2025 ยักษ์ฟ้าลงสนามเอไอ

เมื่อถามว่าหลายปีมานี้ ไฮไลต์ของ “เอไอ” ไปโฟกัสอยู่ที่บริษัทเทคโนโลยีรุ่นใหม่ ๆ แต่ในมุมของยักษ์ “ไอบีเอ็ม” ที่มีอายุ 113 ปี และเป็นผู้วางโครงสร้างระบบคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่

“อโณทัย” กล่าวว่า ไอบีเอ็มอยู่กับเอไอมานานมากแล้ว และมีการตื่นตัวเป็นระยะ ในช่วงปี 2022 เห็นการตื่นตัวของ Generative AI ซึ่งเป็น เอไอสำหรับคอนซูเมอร์ทั่วไป ทำให้เกิดการระเบิดของเทคโนโลยีนี้อีกครั้ง ซึ่งในปี 2023 หลายองค์กรเริ่มคิดว่าจะไม่ทันขบวน เริ่มหาโอกาสและทดลองนำเอไอมาปรับใช้ในองค์กร กระทั่งปี 2024 นี้องค์กรต่าง ๆ โดยเฉพาะในฝั่งไฟแนนซ์ สุขภาพ และโรงงานอุตสาหกรรม เริ่มทำ Pilot โดยมีเพียง 5% ของโครงการนำร่องต่าง ๆ ที่นำไปสู่การ Deployed ใช้จริงได้

“ปัญหาที่เราเจอ คือ การตัดสินใจของผู้บริหารและนักลงทุนที่ยังไม่เห็นระยะเวลาในการเห็นผลตอบแทน หรือ ROI เพราะการลงทุนในเอไอไม่ใช่ Ready Made ทำทีเดียวแล้วเห็นผลทั้งหมด ไม่ได้มีระยะเวลาคืนทุนแบบ 6 เดือน 1 ปี ดังนั้นทางเลือกของหลายองค์กรจึงเป็นการทดสอบใช้กับส่วนเล็ก ๆ อย่างแชตบอต ที่ไม่กระทบต่อยุทธศาสตร์โดยรวม”

เมื่อมองไปในปี 2025 โลกจะหมุนไปในทางเอไอสำหรับองค์กรมากขึ้น องค์กรต้องใช้จริง และเริ่มเห็นว่าจะมี ROI เท่าไหร่ ซึ่งแนวโน้มการลงทุนจะไม่ใช่แค่ปรับใช้เอไอในส่วนงานเล็ก ๆ แต่จะเป็นการวาง Strategics AI ที่ส่งผลกระทบทั้งองค์กร ซึ่งจะต้องมีหลายส่วน สิ่งที่ตามมาคือต้องเป็นโมเดล เอไอขนาดเล็กหลายตัว มีการผสมผสานทั้งเอไอดั้งเดิม (ออโตเมชั่น-แมชีนเลิร์นนิ่ง) และเอไอรุ่นใหม่ (Generative AI) ที่มีธรรมาภิบาล และเชื่อถือได้

ADVERTISMENT

“จุดยืนของเราคือการบริการองค์กรขนาดใหญ่ เป็น Trusted AI สำหรับองค์กรใหญ่ ปกป้องข้อมูล และสืบย้อนซอร์ซโค้ดถึงต้นกำเนิดได้ เพื่อแสดงความรับผิดชอบต่อการใช้งาน”

ในหลายปีมานี้ บริษัทได้สร้างแพลตฟอร์ม Watsonx.gov เพื่อสร้างกรอบคิดเกี่ยวกับการใช้เอไออย่างมีธรรมาภิบาล โดยเป็นพันธมิตรกับ Amazon Web Service ที่ผู้ใช้ซอฟต์แวร์เอไอบนคลาวด์ใช้กรอบนี้เพื่อสร้างการทำงานที่มีธรรมาภิบาลตามมาตรฐานกฎหมายเอไอของสหภาพยุโรปได้

ADVERTISMENT

“สำหรับ IBM เราเป็นผู้ให้บริการเครื่องเมนเฟรมที่เก็บข้อมูลธุรกรรมกว่า 70% ของโลก และยังมีบริการซอฟต์แวร์ รวมถึงผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกว่า 500 รายการ ที่วางขายบนคลาวด์ จึงพร้อมรองรับการทำงานแบบไฮบริดของระบบหลักองค์กร ตอบสนององค์กรธุรกิจสำหรับรองรับเอไอในปีหน้า”

การลงทุนจะขยายสู่องค์กรเล็ก

“แม่ทัพไอบีเอ็ม” ประเทศไทย กล่าวว่า เวลาไปคุยกับลูกค้าเขาจะบอกว่า IBM แพง โดยเฉพาะในองค์กรที่มีขนาดไม่ใหญ่มาก ซึ่งเป็นภาพจำเก่า แต่วันนี้เรามี Software as a Services จำนวนมาก ที่รองรับองค์กรทุกขนาด โดยเฉพาะในส่วนของเอไอที่จะเป็นแนวโน้มสำคัญในปีหน้า คือ การลดขนาดของโมเดล เป็นโมเดลที่สร้างขึ้นเพื่อตอบวัตถุประสงค์เฉพาะเจาะจงขององค์กรทั้งใหญ่และเล็ก นอกจากค่าใช้จ่ายจะถูกลงแล้ว ยังจะเป็นที่ต้องการมากขึ้น รวมถึงโมเดลที่ออกแบบเฉพาะสำหรับภาษาท้องถิ่น ตอบโจทย์บริบทของแต่ละภูมิภาค และงานการคำนวณคอมพิวติ้งที่ซับซ้อนน้อยกว่า โดย “Rightsizing AI” นี้ จะใช้ข้อมูลในการเทรน AI น้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ และสร้างคาร์บอนฟุตพรินต์น้อยกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่

“IBM เล็งเห็นตรงนี้ และมีแผนที่จะขยายฐานลูกค้าจากองค์กรขนาดใหญ่ในเมืองไปสู่ภูมิภาค ล่าสุดร่วมกับโรงพยาบาลมหาราชนครเชียงใหม่ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ร่วมกับ ทีม IBM Client Engineering พัฒนาโมเดลด้วย watsonx.data และ watsonx.ai เพื่อสนับสนุนและผนวกการทํางานของระบบปฏิบัติการทางการแพทย์ หรือแล็บต่าง ๆ เข้าด้วยกัน เอื้อให้แพทย์ส่งคําสั่งตรวจแล็บเพิ่มเติมได้ทันทีโดยไม่ต้องผ่านการป้อนข้อมูลแบบ Manual”

ขณะเดียวกัน ระบบยังเชื่อมโยงตารางการให้บริการของแล็บอัตโนมัติ พร้อมบริหารจัดการผลตรวจให้พร้อมสําหรับการนัดหมายติดตามอาการของแพทย์ในครั้งต่อไปได้ ซึ่งระบบ watsonx.data และ watsonx.ai จะมีกรอบของ watsonx.gov ซึ่งให้ความสําคัญกับการวางรากฐานของข้อมูลที่ถูกต้องเชื่อถือได้อย่างปราศจากอคติ โดยมองถึงการนําระบบธรรมภิบาล AI มาใช้ตั้งแต่เริ่มต้น ส่งผลต่อความน่าเชื่อถือ และความแม่นยําของระบบ AI (Trustworthy AI) ทั้งในระยะสั้นและระยะยาว

watsonx จะเป็นตัวเชื่อม เอไอที่ใช้งานอย่างหลากหลายในองค์กรหนึ่งให้เป็นกรอบการใช้งานเดียว หรือ Unified AI ซึ่งเป็นแนวโน้มสำคัญในปีหน้า รวมถึงเป็นรากฐานให้เกิดการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่ถูกต้อง

สำหรับเป้าหมายที่จะขยายไปยังกลุ่มโรงงาน และขยายออกจากกรุงเทพฯก็สำคัญ มีองค์กรที่จำเป็นต้องใช้งานเอไออยู่มาก ทั้งโรงพยาบาล มหาวิทยาลัย หรือแล็บวิจัยต่าง ๆ อยู่ในช่วงทำโปรเจ็กต์นำร่อง

ทิศทางการลงทุนปีหน้า

จากรายงาน APAC AI Outlook 2025 ระบุว่า องค์กรในเอเชีย-แปซิฟิกกำลังข้ามระยะทดลองการใช้ AI สู่การสร้างผลลัพธ์สูงสุดจากการลงทุนด้าน AI โดยมากกว่าครึ่งหนึ่ง (54%) คาดหวังว่า AI จะนำมาซึ่งประโยชน์ระยะยาวแก่องค์กรธุรกิจ

การมองหาความสำเร็จระยะสั้นในช่วงเริ่มแรกของโครงการ Generative AI ทำให้องค์กรเข้าใจศักยภาพของ AI ลึกซึ้งมากขึ้น นำสู่การเปลี่ยนโฟกัสจากการใช้งานในรูปแบบงานที่มีความเสี่ยงต่ำและไม่เกี่ยวข้องกับธุรกิจหลักขององค์กร ไปสู่การใช้ Gen AI ในฟังก์ชั่นธุรกิจหลักเพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน และสร้าง ROI จากการลงทุน

รายงานที่จัดทำโดย IBM พบว่า เกือบ 60% ขององค์กรในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก คาดว่าตนจะได้รับ ROI จากการลงทุนด้าน AI ภายใน 2-5 ปี และมีเพียง 11% ที่คาดหวังจะได้รับผลตอบแทนภายใน 2 ปี

สำหรับประเทศไทย ในปี 2024 การลงทุน AI มุ่งเน้นที่การออโตเมตกระบวนการธุรกิจของส่วนงานแบ็กออฟฟิศ (29%) การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานด้านไอที (18%) รวมถึงการออโตเมตงานด้านการขายและการจัดการวงจรชีวิตของลูกค้า (16%) โดยมีความก้าวหน้าและเข้าถึงได้ง่ายขึ้นของเทคโนโลยี AI (42%) ความกดดันในแง่สิ่งแวดล้อมและความยั่งยืน (41%) รวมถึงความกดดันจากลูกค้า (39%) เป็นแรงผลักดันที่สำคัญ

“วันนี้ AI กำลังวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วจากการทดลองนำร่องสู่การนำไปใช้เชิงกลยุทธ์ ในปีหน้าองค์กรจะมองหาโมเดล ที่มีความเฉพาะด้านและมีขนาดเล็กลง มาพร้อมสถาปัตยกรรมแบบโอเพ่นซอร์ซที่ให้ความยืดหยุ่นในการใช้งาน เน้นความได้เปรียบในการแข่งขัน และการเพิ่ม ROI ซึ่งต้องอาศัยความสามารถในการบูรณาการแพลตฟอร์มได้แบบไร้รอยต่อ”

ในปีหน้าจะเห็นการลงทุนในเชิงกลยุทธ์มากขึ้น เพื่อปูทางไปสู่ Agentic AI แต่ปัจจัยสำคัญที่จะผลักดันให้เกิดขึ้นได้คือแนวทางการใช้ AI ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

Change Agent สู่องค์กร

ส่วนสำคัญในการปรับใช้เอไอในองค์กรอีกเรื่อง คือ กำลังคน ในภาพใหญ่ IBM มีแผนพัฒนาสกิลเอไอให้คนทั่วโลกราว 30 ล้านคน ภายในปี 2030 มีแพลตฟอร์มเรียนรู้ด้วยตนเองที่มีหลายหลักสูตร แต่ส่วนที่อยากเน้นย้ำ คือ การพัฒนาและสร้าง Change Agent ผู้นำการเปลี่ยนแปลงที่จะเชื่อมเทคโนโลยี และผลิตภัณฑ์หลายร้อยรายการเข้าไปปรับใช้กับองค์กรแต่ละแห่ง โดยส่วนตัวอยากสร้างคนกลุ่มนี้ให้มาก เพราะมีความเข้าใจคนในบริบทที่ทำงานและเทคโนโลยีที่มีมากที่สุด

“เทรนด์ในปีหน้าจะมีการผสานเอไอดั้งเดิม หรือออโตเมชั่น เข้ากับเอไอรุ่นใหม่อย่าง Gen AI กลายเป็น Agentic AI ที่นอกจากเป็นผู้ช่วยงานแล้วยังทำงานที่ซ้ำซากได้อัตโนมัติ ช่วยเสริมการตัดสินใจได้อย่างมีนัยสำคัญ จึงต้องมีคนจำวางกรอบแนวทางควบคุมภายใน และประเมินโมเดลที่รองรับอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้มีการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและรับผิดชอบ”

“อโณทัย” ย้ำว่า การนำนวัตกรรมมาใช้ โดยมนุษย์เป็นศูนย์กลาง จะขับเคลื่อนเฟสต่อไปของ AI แนวทาง “Human-Centric AI” จะกลายเป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับพนักงานในองค์กร ทั้งในแง่การสนับสนุนบทบาทหน้าที่ต่าง ๆ การช่วยออโตเมตงานต่าง ๆ รวมถึงการปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ ด้านความคิดสร้างสรรค์ และนวัตกรรม การให้ความสำคัญกับการออกแบบ AI ที่เข้าใจความรู้สึกจะช่วยให้องค์กรสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าและความภักดีต่อแบรนด์ได้อย่างแข็งแกร่งยิ่งขึ้น

AI Outlook 2025

รายงาน APAC AI Outlook 2025 ของ IBM เปิดเผยถึงเทรนด์สำคัญ เอไอ ในภาคธุรกิจ ด้วยมุมมองจาก 17 ผู้นำอุตสาหกรรมในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก รวมถึงในประเทศไทย เป็นการขยายความจากที่ “อโณทัย เวทยากร” กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด ได้อธิบายไว้ว่า ปี 2024 หลายอุตสาหกรรมได้เริ่มต้นกระบวนการ Pilot เอไอในองค์กรไปแล้ว และจะนำมาสู่การลงทุนในระดับยุทธศาสตร์ในปี 2025 ซึ่งจะมีแนวโน้มที่เกิดขึ้น 5 เทรนด์สำคัญ

ประกอบด้วย

1.Strategic AI

อุปสรรคที่เจอในปี 2024 คือ การลงทุนในเอไอ คาดหวังเรื่อง ROI ได้ยาก ทำให้ในปีหน้า องค์กรจะนำแนวทาง “Strategic เอไอ” มาใช้ โดยให้ความสำคัญกับโครงการต่าง ๆ บนพื้นฐานของความเป็นไปได้ และผลกระทบทางธุรกิจ สะท้อนให้เห็นถึงการตกผลึกว่าการพยายามสร้างความเชื่อมั่นและการยอมรับภายในองค์กรเพื่อความสำเร็จของโครงการ เอไอ ในระยะแรก ต้องสมดุลกับกลยุทธ์ ระยะยาว ความท้าทาย วันนี้คือการสเกล เอไอ ผ่านการใช้งานต่าง ๆ เพื่อสร้างโอกาสทางรายได้และ ROI สูงสุด

2.Rightsizing AI

“อโณทัย” กล่าว โมเดลเอไอที่ทำให้เกิดกระแสการตื่นตัวทุกวันนี้ คือ Generic เอไอ ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ไม่เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลและบริบทเฉพาะ ดังนั้น โมเดลภาษาของเอไอจะเล็กลง และใช้งานโมเดลโอเพ่นซอร์ซขนาดเล็ก เฉพาะทางจะเป็นทางเลือกที่ทรงพลัง มีการคำนวณคอมพิวติ้งที่ซับซ้อนน้อยกว่าและถูกลง

3.Unified AI

ส่วนนี้สำคัญที่สุด และเป็นแนวโน้มของปีหน้า เพราะในการทำงานในองค์กรย่อมไม่มีใครใช้ซอฟต์แวร์ หรือเอไอของใครรายเดียว แต่จะมีโมเดลเอไอหลายตัวที่ตอบสนองต่องานคนละประเภท แม้กระทั่งพนักงานบางคนก็อาจใช้โมเดลเอไอส่วนตัวในการทำงาน ซึ่งจะเสี่ยงต่อปัญหาความปลอดภัยในข้อมูล การละเมิดลิขสิทธิ์ และอื่น ๆ

ดังนั้น สิ่งที่องค์กรต้องการก็คือการบูรณาการเครื่องมือเอไอทั้งหมดให้อยู่ภายใต้กรอบการทำงานเดียว เพื่อสร้างความโปร่งใส รวมถึงกำกับดูแลและช่วยบูรณาการระบบเอไอแบบไร้รอยต่อ

4.Agentic AI

“โปรดักต์ด้านออโตเมชั่น ได้รับความนิยมอย่างมากในปีที่ผ่านมา เป็นเอไอแบบดั้งเดิม เมื่อมี Generative เอไอ เข้ามาจะช่วยให้มีหน้าต่างสื่อสาร เมื่อรวมเข้ากับเอไอดั้งเดิม จะทำให้เกิด เอไอ Agent ที่ช่วยทำหน้าที่ต่าง ๆ ได้หลายหน้าที่ ซึ่งองค์กรออกแบบได้ว่าต้องการ เอไอ Agent ไปทำงานอะไรบ้าง อาจมีหลายตัวในหนึ่งงาน”

และเอไอ Agent จะคอยสนับสนุน โดยทำงานร่วมกับพนักงานในองค์กรเพื่อสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจ และเสริมการตัดสินใจได้อย่างมีนัยสำคัญ

อย่างไรก็ตาม องค์กรจำเป็นต้องวางแนวทางกรอบควบคุมภายในและประเมินโมเดลที่รองรับอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้มั่นใจถึงการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและรับผิดชอบ

5.Human-Centric AI

“การใช้เอไอจำเป็นตั้งมีมนุษย์สอน ตรวจสอบ และกำกับดูแล นวัตกรรมที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางจะขับเคลื่อนเฟสต่อไปของ เอไอ แม้ปัจจุบันการใช้งานเอไออยู่ในฐานะการเป็นเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพ แต่ในอนาคตเมื่อทุกคนใช้เอไอเพิ่มผลิตภาพ ความแตกต่างจะอยู่ที่การใช้ประโยชน์เพื่อยกระดับประสบการณ์และความสามารถของมนุษย์”

รายงาน APAC AI Outlook 2025 ยังกล่าวถึงการใช้เอไอว่า จำเป็นต้องมองไปให้ไกลกว่า “ผลิตภาพ” ที่เอไอจะให้

ในอนาคต การออกแบบ เอไอ ที่เน้นที่มนุษย์จะมีความสำคัญสูงสุด การให้ความสำคัญกับความเห็นอกเห็นใจและการมีส่วนร่วมจะทำให้องค์กรต่าง ๆ สามารถส่งเสริมความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นกับลูกค้าและความภักดีต่อแบรนด์ได้

“โซลูชั่น เอไอ จะถูกปรับแต่งให้ตรงตามความต้องการและความชอบเฉพาะของลูกค้า โดยมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลที่กระตุ้นความพึงพอใจ การให้ความสำคัญกับความต้องการและความชอบของผู้ใช้”

โดยองค์กรต่าง ๆ จะต้องคำนึงถึงหลักการ ดังต่อไปนี้

1.การออกแบบที่เข้าอกเข้าใจ ทำความเข้าใจอารมณ์ แรงจูงใจ และปัญหาของผู้ใช้ เพื่อออกแบบโซลูชั่น เอไอ ที่ตรงใจ 2.ประสบการณ์ส่วนบุคคล ปรับแต่งประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย เอไอ ให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละราย 3.เอไอที่โปร่งใส ให้คำอธิบายที่ชัดเจนสำหรับผลลัพธ์ที่สร้างโดย เอไอ เพื่อสร้างความไว้วางใจ และความมั่นใจ 4.เอไอที่มีจริยธรรม ทำให้แน่ใจว่าระบบเอไอ มีความยุติธรรม ปราศจากอคติ และสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ และ 5.ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามความคิดเห็นของผู้ใช้และตัวชี้วัดประสิทธิภาพ