วันนี้ ภายในงาน Leaders' Connect 2026 สรุจ ทิพเสนา Country Manager คนใหม่ของ Google Cloud ประเทศไทย ได้เผยวิสัยทัศน์ในการสนับสนุนองค์กรไทยให้เร่งการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค Agentic AI เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการทำงานของบุคลากร เพิ่มประสิทธิผลในการดำเนินงาน และสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานได้อย่างเฉพาะบุคคลมากยิ่งขึ้น ภายใต้แนวคิดการเปลี่ยนผ่านจาก "Cloud First" สู่ "AI Ready" Google Cloud ได้นำเสนอศักยภาพในการช่วยให้องค์กรสามารถรองรับ AI workloads ที่มีความซับซ้อนในระดับประเทศ ควบคู่ไปกับระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง การบริหารจัดการต้นทุนที่แม่นยำ และการกำกับดูแลที่ครอบคลุม
สรุจ ทิพเสนา Country Manager ของ Google Cloud ประเทศไทย กล่าวว่า “โอกาสขององค์กรในวันนี้ไม่ใช่แค่การทดลองใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เพียงอย่างเดียว แต่คือการนำ AI มาใช้แก้ปัญหาทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจริงภายในองค์กร และสามารถต่อยอดสู่การใช้งานระดับโครงสร้างได้อย่างเป็นรูปธรรม ความสำเร็จในยุค AI ไม่ได้วัดจากการมี AI อยู่ในบางส่วนขององค์กร แต่ต้องสามารถเชื่อมโยง AI เข้ากับกระบวนการทำงานหลัก เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างชัดเจน โดย Google Cloud นำเสนอ AI Stack แบบครบวงจร พร้อมแพลตฟอร์ม Gemini Enterprise ที่ช่วยลดความซับซ้อนจากการเชื่อมต่อระบบที่กระจัดกระจาย (Integration Tax) ทำให้องค์กรขนาดใหญ่ในประเทศไทยสามารถยกระดับระบบเดิม (Legacy Infrastructure) จัดการต้นทุนการใช้งาน AI หรือ Tokenomicsได้อย่างแม่นยำ และขยายการใช้งาน AI Agent จากการทดลองสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กรได้อย่างปลอดภัย พร้อมสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่เป็นรูปธรรม”
ถอดรหัสความสำเร็จ: 3 ตัวอย่างแบรนด์ไทยที่สร้างมูลค่าจริงด้วย Cloud และ AI
องค์กรชั้นนำในประเทศไทยได้เริ่มสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้จากการทำงานร่วมกับ Google Cloud ในหลากหลายอุตสาหกรรม ได้แก่
· Minor Hotels:อยู่ในช่วงพัฒนาแพลตฟอร์มยุคใหม่ที่ออกแบบขึ้นเพื่อรองรับธุรกิจโรงแรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยวางรากฐานสำหรับการมอบประสบการณ์การเข้าพักที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคลมากยิ่งขึ้น สามารถคาดการณ์ความต้องการของผู้เข้าพักล่วงหน้า และตอบสนองได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น แพลตฟอร์มดังกล่าวพัฒนาขึ้นบนสถาปัตยกรรมแบบ Full-stack ของ Google Cloud ที่มีความเปิดกว้างและปลอดภัย พร้อมรวบรวมข้อมูลผู้เข้าพักจากทุกแบรนด์ ทุกภูมิภาค และทุกช่องทางดิจิทัลไว้บนแพลตฟอร์มเดียว ก้าวข้ามการใช้งาน AI ในรูปแบบการถาม-ตอบแบบเดิม ไปสู่การประสานการทำงานของ Agentic Orchestration ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาศัยข้อมูลที่เชื่อมโยงเป็นหนึ่งเดียว AI Agent จะสามารถบริหารจัดการการจอง วางแผนโปรแกรมการเดินทาง และตอบสนองต่อคำขอที่มีความซับซ้อนของผู้เข้าพักได้อย่างแม่นยำและแบบเรียลไทม์
- Bitazza:ในภาคบริการทางการเงิน Bitazza ต้องการแพลตฟอร์มที่สามารถขยายขีดความสามารถ เพื่อรวบรวมข้อมูลจากตลาดซื้อขายหลายแห่ง สินทรัพย์ดิจิทัล สกุลเงินทั่วไป และแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อรองรับปริมาณธุรกรรมและความซับซ้อนของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง บริษัทจึงพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Centralized Data Platform) บน BigQuery ซึ่งช่วยลดระยะเวลาในการจัดทำงบการเงินลงได้ถึง 75% จากเดิมที่ใช้เวลาประมาณ 1 ปี เหลือเพียง 3 เดือน นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังรองรับการจัดทำรายงานเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแลได้แบบเกือบเรียลไทม์ (Near Real-time) และช่วยให้ทีมข้อมูลสามารถพัฒนาและบริหารจัดการ CI/CD Pipeline ได้ด้วยตนเอง โดยไม่จำเป็นต้องมีวิศวกร DevOps ประจำทีม
- Wisesight:บริษัทที่ปรึกษาด้านการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียของประเทศไทย ได้นำ Gemini บน Google Cloud มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเสียงสะท้อนบนสื่อสังคมออนไลน์ ในปริมาณมหาศาล เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และส่งมอบคุณค่าให้แก่ลูกค้า ส่งผลให้งานด้านการวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและการสร้างสรรค์คอนเทนต์ ซึ่งเดิมใช้เวลาประมาณ 2 วัน สามารถดำเนินการแล้วเสร็จได้ภายในเวลาราว 30 นาที ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกไปใช้ประกอบการตัดสินใจและขับเคลื่อนการดำเนินธุรกิจได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
หมดยุคงบบานปลาย: บริหารต้นทุน AI อย่างแม่นยำเพื่อผลกำไรที่คาดการณ์ได้
เมื่อองค์กรเปลี่ยนผ่านจากขั้นทดลองใช้งาน AI หรือช่วง Pilots ไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร การบริหารต้นทุนและความสามารถในการคาดการณ์ค่าใช้จ่ายของ AI Workload ที่มีความซับซ้อน จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ ทั้งนี้ Google Cloud จึงเข้ามาแก้ปัญหานี้โดยตรง โดยการมอบทั้งทางเลือกและการควบคุม ให้กับองค์กรในการบริหารจัดการ Tokenomics อย่างมีประสิทธิภาพ
· ทางเลือก:การนำ Gemini Enterprise มาช่วยให้องค์กรสามารถเลือกใช้โมเดล AI ที่เหมาะสมกับแต่ละภารกิจ พร้อมประเมินต้นทุนของ Workflow และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างแม่นยำ เนื่องจาก Google Cloud เป็นเจ้าของเทคโนโลยีแบบครบวงจร ตั้งแต่ Tensor Processing Units (TPUs) ไปจนถึงโมเดล Gemini จึงสามารถส่งต่อข้อได้เปรียบด้านต้นทุนให้แก่ลูกค้าโดยตรง พร้อมช่วยให้องค์กรบริหารและลดต้นทุนต่อ Token ได้อย่างมีประสิทธิผล
· การควบคุม:เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถบริหารค่าใช้จ่ายจากการใช้งานโทเคนได้อย่างมีประสิทธิภาพและหลีกเลี่ยงต้นทุนที่ไม่คาดคิด Gemini Enterprise มาพร้อมเครื่องมือด้าน FinOps และ Governance ที่ช่วยให้ผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยีและการเงินสามารถติดตามประสิทธิภาพการทำงานของ AI Agent และต้นทุนได้อย่างละเอียด โดยความโปร่งใสนี้ ช่วยให้องค์กรในไทยสามารถขยายขนาดการใช้งานได้อย่างปลอดภัย ตั้งแต่ Use Case เฉพาะจุดไปจนถึงการใช้งานอย่างแพร่หลายทั่วทั้งองค์กร
เสริมความมั่นคงปลอดภัยให้องค์กรในยุค Agentic AI ด้วย Google AI Threat Defense
เมื่อองค์กรนำ AI Agent แบบอัตโนมัติมาใช้งานในกระบวนการดำเนินงานหลักของธุรกิจมากขึ้น การสร้างความมั่นคงปลอดภัยสำหรับองค์กรในยุค Agentic AI จำเป็นต้องก้าวข้ามแนวทางการแก้ไขช่องโหว่เมื่อเกิดปัญหา ไปสู่ระบบป้องกันภัยคุกคามที่ทำงานได้อย่างต่อเนื่องและขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติ
วันนี้ Google Cloud ยังได้ประกาศเปิดตัว Google AI Threat Defense ระบบรักษาความปลอดภัยแบบอัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบ เฝ้าระวัง และหยุดยั้งภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างต่อเนื่อง ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจ โดยการผสานพลังระหว่าง การจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงตามบริบท (Contextual Risk Prioritization) ของ Wiz, ความสามารถในการแก้ไขโค้ดของ CodeMender, ความอัจฉริยะของ Gemini และความเชี่ยวชาญหน้างานของ Mandiant ทำให้ Google Cloud สามารถส่งมอบโครงสร้างที่จำเป็นต่อการรับมือกับความเร็วของฝ่ายโจมตี (Adversary) นอกจากนี้ AI Threat Defense ยังใช้งานโมเดลที่หลากหลายผ่าน Gemini Enterprise Agent Platformเพื่อช่วยให้องค์กรค้นพบช่องโหว่ได้ครอบคลุมที่สุด ควบคู่ไปกับการบริหารจัดการต้นทุน ช่วยให้สามารถสแกน แก้ไข และบำรุงรักษาสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ได้อย่างต่อเนื่อง
สตีฟ เลดเซียน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) ของ Google Cloud Security และ Mandiant ประจำประเทศญี่ปุ่นและภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กล่าวว่า “AI ได้ปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ของภัยคุกคาม (Threat Landscape) ไปอย่างสิ้นเชิง การโจมตีที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ในอดีต ตอนนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาทีหรือชั่วโมง เพื่อป้องกันภัยคุกคามที่หลากหลายนี้ องค์กรต้องการมากกว่าแค่โมเดลหรือ Agent ตัวเดียว แต่จำเป็นต้องใช้กลุ่มโมเดลเพื่อตรวจสอบหลายรอบ (Multiple Passes) และโซลูชันที่สามารถวิเคราะห์ระบบ จัดลำดับความสำคัญของภัยคุกคามที่ร้ายแรงที่สุด อุดช่องโหว่ได้อย่างรวดเร็ว และเฝ้าระวังการโจมตีใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง”