รู้จัก Dario อดีตมันสมอง OpenAI

เส้นทางของ Dario Amodei (ดาริโอ อโมเดอี) คือเส้นทางของนักวิทยาศาสตร์สายแข็ง ที่มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจระบบที่ซับซ้อน ทั้งในระดับชีววิทยาและฟิสิกส์ Dario จบการศึกษาจาก California Institute of Technology (Caltech) ซึ่งเป็นมหาวิทยาลัยชั้นนำด้านวิทยาศาสตร์ของโลก และได้รับปริญญาเอกจาก Princeton University ในปี 2011 โดยงานวิจัยของเขามุ่งเน้นไปที่เรื่อง วงจรประสาท (Neural circuits) ซึ่งจุดนี้เองที่เป็นรากฐานสำคัญที่ทำให้เขาเข้าใจการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ใน AI อย่างลึกซึ้ง

จากนั้น Dario ได้ร่วมงานกับ Baidu (2014 – 2015) ในบทบาทนักวิจัยอาวุโส ในทีม Silicon Valley AI Lab ภายใต้การนำของ Andrew Ng หนึ่งในผู้เชี่ยวชาญ AI ชื่อดังระดับโลก ที่นี่เขาได้ร่วมพัฒนาโปรเจกต์สำคัญอย่าง Deep Speech 2 ซึ่งเป็นระบบจดจำเสียงที่ก้าวล้ำมากในขณะนั้น

ต่อมา เขาได้ย้ายไปร่วมงานกับ Google ในตำแหน่งนักวิจัย (Research Scientist) โดยเน้นไปที่การใช้ AI เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์หลักของ Google ให้ฉลาดขึ้น จากนั้นในปี 2016 เขาก็เข้าร่วมกับ OpenAI ในตำแหน่ง Team Lead for AI Safety เพื่อสร้างเข็มทิศจริยธรรมให้กับเครื่องจักร 

จากนั้น เขาขยับขึ้นเป็น Research Director (กันยายน 2018 – ธันวาคม 2019) และก้าวสู่ตำแหน่ง Vice President of Research (ธันวาคม 2019 – ธันวาคม 2020) ที่กำหนดทิศทางทั้งหมดของ OpenAI      โดยเขาถือเป็นผู้กุมบังเหียนทีมวิจัยในการสร้าง GPT-2 และ GPT-3 ซึ่งถือเป็นเมล็ดพันธุ์ของ ChatGPT ที่ใช้กันทุกวันนี้

อย่างไรก็ตาม หนึ่งในสิ่งที่เขากังวลที่สุดคือ ความเสี่ยงของ AI โดยเขาเป็นหนึ่งในผู้ร่วมเขียนบทความวิชาการที่เป็นหมุดหมายสำคัญชื่อ Concrete Problems in AI Safety ซึ่งตั้งคำถามว่า เราจะสร้างระบบ AI ที่ทำงานได้อย่างถูกต้องและไม่เกิดผลข้างเคียงที่เป็นอันตรายต่อมนุษย์ได้อย่างไร

การแตกหักที่ OpenAI

จนกระทั่งในปี 2020 เมื่อ Dario และน้องสาวเขา Daniela Amodei (แดนเนียลา อโมเดอี) อดีต VP of Safety and Policy พร้อมทีมงานระดับสำคัญประมาณ 10 คน ตัดสินใจ ลาออก หลังจากที่บริษัท ตัดสินใจรับเงินลงทุนมหาศาลจาก Microsoft เพื่อเร่งให้ OpenAI รีบนำ AI ออกสู่เชิงพาณิชย์ ซึ่งทั้ง Dario และ Daniela กังวลว่าการตัดสินใจดังกล่าวอาจ ละเลยมาตรฐานความปลอดภัย (Safety Alignment) 

หลังจากนั้นเพียง 1 เดือน พวกเขาได้ก่อตั้งบริษัท Anthropic ซึ่งจดทะเบียนในรูปแบบ บริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะ โดยมีพันธกิจที่เรียบง่ายแต่ทะเยอทะยาน คือ

1. สร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ล้ำสมัยที่สุด
2. ใช้มาตรฐานความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อกดดันให้คู่แข่งต้องทำตาม
3. เผยแพร่สิ่งที่เรียนรู้สู่สาธารณะ (ยกเว้นรายละเอียดทางเทคนิคเชิงลึก)

จากนั้น Anthropic ก็เปิดตัว Claude (คลอดด์) AI ChatBot ที่มีความต่างจากคู่แข่งคือแนวคิด Constitutional AI (CAI) ที่แทนจะพึ่งพาการให้คะแนนจากมนุษย์ (RLHF) เพียงอย่างเดียว ซึ่งมักมีอคติ และสเกลยาก แต่ให้ AI ฝึกฝนกันเองภายใต้ รัฐธรรมนูญ ที่ประกอบด้วยหลักการจากปฏิญญาสากลว่าด้วยสิทธิมนุษยชน และกฎเกณฑ์ความปลอดภัยที่ร่างขึ้นอย่างรัดกุมให้ AI ยึดเป็นหลัก ผลลัพธ์คือ AI ที่มีเหตุผล ลดการโต้เถียงที่ไร้สาระ และมีความปลอดภัยในระดับโครงสร้าง 

เส้นทางระดมทุน 2 หมื่นล้านเหรียญ

แน่นอนว่า Anthropic จะไม่สามารถเติบใหญ่ได้หากไม่มี เงินทุน โดย Eric Schmidt อดีตซีอีโอของ Google ถือเป็นหนึ่งในนักลงทุนรายแรก ๆ ที่ลงทุนกับบริษัท โดยเขาให้เหตุผลว่า เขาลงทุนในตัวบุคคลมากกว่าแนวคิด

“ในระดับนี้ คุณแทบไม่มีข้อมูลอะไรเลย รายได้เท่าไหร่? ตลาดเป็นยังไง? ผลิตภัณฑ์คืออะไร? คุณไม่รู้หรอก ดังนั้นคุณต้องตัดสินใจจากตัวคน และ Dario คือนักวิทยาศาสตร์ที่ฉลาดมาก” Eric Schmidt เล่า

นอกจากนี้ ยังมี Sam Bankman-Fried (SBF) อดีตซีอีโอของ FTX ที่ล่มสลายไปแล้ว โดยเขาเคยทุ่มเงินกว่า 500 ล้านดอลลาร์เพื่อถือหุ้น 13.56% ซึ่ง Amodei เล่าว่า ตอนนั้น SBF ดูเป็นพวกบ้าพลังเรื่อง AI และสนใจเรื่องความปลอดภัยซึ่งดูเข้ากันได้ดี แต่เขาก็เห็น สัญญาณอันตราย บางอย่าง จึงให้หุ้นแบบไม่มีสิทธิ์ออกเสียงและไม่ให้ตำแหน่งในบอร์ดบริหาร 

ซึ่งการล่มสลายของ FTX ทำให้หุ้นดังกล่าวกลายเป็นสินทรัพย์ล้ำค่าที่เหล่าบิ๊กเทคแย่งชิง จนนำไปสู่การอัดฉีดเงินครั้งประวัติศาสตร์ นำโดย Amazon (8 พันล้านดอลลาร์) Google (3 พันล้านดอลลาร์) และจุดเปลี่ยนสำคัญคือ ช่วงต้นปี 2025 ที่ Anthropic ตกอยู่ในสภาวะกระหายเงินทุนอย่างหนัก เพราะความต้องการขยายสเกลทำให้ค่าสร้างศูนย์ข้อมูลและค่าประมวลผลพุ่งสูงขึ้นเป็นประวัติการณ์ ในขณะที่ยักษ์ใหญ่อย่าง Google และ Meta ก็ใช้กำไรมหาศาลของตัวเองไล่บี้กดดัน

Anthropic มีความกดดันเป็นพิเศษที่ต้องสร้างโมเดลให้ใหญ่และเก่งที่สุดเสมอ เพราะพวกเขาไม่มีแอปฯ ที่คนติดงอมแงมอย่าง ChatGPT ถ้าโมเดลของพวกเขาไม่ล้ำหน้าคู่แข่งอย่างน้อย 6 เดือนถึง 1 ปี ลูกค้าธุรกิจก็พร้อมจะย้ายค่ายทันที

ด้วยเหตุนี้ บริษัทจึงหันไปหา Ravi Mhatre พาร์ทเนอร์จาก Lightspeed Ventures เพื่อนำการระดมทุนรอบ 3.5 พันล้านดอลลาร์ Mhatre เล่าว่า เขาเคยเซ็นเช็คแค่ 5-10 ล้านดอลลาร์ แต่ครั้งนี้มันต่างออกไป แต่ท้ายที่สุด Mhatre ก็ตัดสินใจครั้งใหญ่โดย โอนเงิน 1 พันล้านดอลลาร์ เพื่อลงทุนกับ Anthropic ปัจจุบัน Anthropic สามารถระดมทุนได้เกือบ 2 หมื่นล้านดอลลาร์

SaaSpocalypse ที่เกิดเพราะ Anthropic 

หนึ่งในจุดขายที่ทำให้ Anthropic สามารถชนะใจนักลงทุน ไม่ใช่แค่วิสัยทัศน์ของ Amodei แต่เป็นบิสซิเนสโมเดลที่ต่างออกไป ในขณะที่ OpenAI มุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้งานทั่วไป (Consumer) ผ่าน ChatGPT แต่ Amodei เลือกทางที่ต่างออกไปคือ เน้นขายธุรกิจ (B2B) เขาเชื่อว่าการพัฒนา AI ให้เก่งระดับปริญญาเอกด้านชีวเคมี อาจไม่ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปตื่นเต้น แต่มันมีค่ามหาศาลสำหรับบริษัทอย่าง Pfizer

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้ Anthropic โด่งดังจริง ๆ กลับเป็นผลิตภัณฑ์ฝั่ง Consumer อย่างแชทบอท Claude  ที่เปิดตัวในเดือนกรกฎาคม 2023 ซึ่งได้รับคำชมอย่างล้นหลามในเรื่องของ บุคลิกที่มีความฉลาดทางอารมณ์สูง (High-EQ) ซึ่งเป็นผลพลอยได้จากการเน้นเรื่องความปลอดภัย จุดนี้เองที่ทำให้บริษัทขยายตัวอย่างมาก จากเดิมที่พยายามคุมพนักงานให้ไม่เกิน 150 คน กลายเป็นต้องรับพนักงานใหม่ในวันเดียวมากกว่าที่เคยรับทั้งปีในช่วงเริ่มต้นเสียอีก

แต่จุดเปลี่ยนสำคัญจริง ๆ คือช่วงต้นปี 2026 ที่เปิดตัวเครื่องมือที่ชื่อว่า Claude Cowork ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI สำหรับงานออฟฟิศที่ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่ ลงมือทำงานจริงแทนพนักงาน เหตุการณ์นี้ทำให้มูลค่าหุ้นในกลุ่มเทคโนโลยีหายไปกว่า 285,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในวันซื้อขายเดียว จนถูกเรียกว่า SaaSpocalypse หรือ วันสิ้นโลกของ SaaS

เดิมที Anthropic มีฟีเจอร์ Claude Code สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์นั้น ถูกผู้ใช้นำไปใช้งานเขียนโค้ด ซึ่งบริษัทได้ต่อยอดจากแนวคิดดังกล่าวมาสู่ Claude Cowork เพื่อให้ทุกคน ไม่ใช่แค่นักพัฒนา สามารถทำงานร่วมกับ Claude ในรูปแบบเดียวกันได้ โดยความแตกต่างสำคัญจากแชทบอททั่วไปคือ Claude สามารถเข้าถึงโฟลเดอร์ในคอมพิวเตอร์ได้โดยตรง และสามารถอ่าน แก้ไข หรือสร้างไฟล์ได้เองโดยอัตโนมัติ เช่น จัดระเบียบโฟลเดอร์ดาวน์โหลด สร้างสเปรดชีตค่าใช้จ่ายจากภาพถ่ายใบเสร็จ หรือเขียนรายงานร่างแรกจากโน้ตที่กระจัดกระจาย

พูดให้เข้าใจง่ายขึ้น ถ้า Claude แบบเดิมเปรียบเหมือนการถามผู้ช่วยที่ฉลาด Claude Cowork ก็เหมือนการจ้างพนักงานที่เข้ามานั่งทำงานจริงในคอมพิวเตอร์ของคุณ แถม Anthropic ยังได้เปิดตัว plugin สำเร็จรูปสำหรับหลายแผนกในองค์กร หรือจะสร้าง Plugin ส่วนตัวที่ปรับแต่งให้เหมาะกับบริษัทตนเองก็ได้ 

ล่าสุด Anthropic ได้กำหนดมาตรฐานใหม่ของวงการด้วยพลังการประมวลผลระดับสูง:

• Claude 3.7 Sonnet (Hybrid Model): โมเดลตัวแรกที่มาพร้อมระบบ Adaptive Thinking AI สามารถเลือกได้เองว่าจะตอบทันทีในเรื่องง่าย หรือจะหยุด “ใช้ความคิด” (Thinking Process) ในโจทย์ที่ซับซ้อน เพื่อลดความผิดพลาด (Hallucination) ได้ดีขึ้น
• Claude 4 (Opus & Sonnet): โมเดลเจเนอเรชันล่าสุดที่เน้น Agentic Workflow เต็มรูปแบบ มันไม่ใช่แค่ผู้ช่วยที่ตอบคำถาม แต่เป็นเพื่อนร่วมงาน ที่สามารถวางแผนงานยาว ๆ และสั่งการแอปพลิเคชันต่าง ๆ ในคอมพิวเตอร์เพื่อปิดโปรเจกต์ให้ได้โดยอัตโนมัติ

รายได้โต 10 เท่าทุกปี

จากจุดเริ่มต้นในปี 2021 บริษัทไม่สามารถทำรายได้ได้เลย จนกระทั่งในปี 2023 ที่สามารถทำรายได้ได้ 100 ล้านดอลลาร์ และเติบโตเป็น 1 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2024 และเติบโตอย่างก้าวกระโดดเป็นเกือบ 4.5 พันล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม 2025 โดย Anthropic มีดีลระดับ 8 และ 9 หลัก เพิ่มขึ้นถึง 3 เท่าในปี 2025 และลูกค้าธุรกิจมียอดใช้จ่ายเฉลี่ยเพิ่มขึ้นถึง 5 เท่า มูลค่าบริษัทล่าสุดอยู่ที่ 3.8 แสนล้านดอลลาร์ 

อย่างไรก็ตาม Anthropic ต้องใช้เงินมหาศาลในการฝึกสอนและรันโมเดล ทำให้เกิดคำถามเรื่องความยั่งยืน เพราะบริษัท ยังห่างไกลจากคำว่ากำไร โดยคาดว่าจะ ขาดทุนประมาณ 3 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ และมีรายงานว่าอัตรากำไรขั้นต้นยังต่ำกว่าบริษัทซอฟต์แวร์คลาวด์ทั่วไป

คงต้องรอดูกันว่า Anthropic จะไปได้ไกลแค่ไหน ในวันที่การแข่งขันด้าน AI ทวีความรุนแรงขึ้น ผู้เล่นแต่ละรายต่างก็ใส่เงินลงทุนกันไปไม่ยั้ง ท่ามกลางสมรภูมิที่เผาเงินระดับหมื่นล้าน การเดิมพันครั้งนี้จึงไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่คือการวัดใจว่าอุดมการณ์ของ Dario จะต้านทานแรงเสียดทานของโลกทุนนิยมได้นานเพียงใด

medium / The Verge / Fortune

จากการศึกษาของ Kantar ปี 2568 บอกชัดเจนว่าคนไทยนิยมสื่อสารกับธุรกิจผ่านแชทมากขึ้นเรื่อย ๆ

• 81% ของผู้บริโภคไทยส่งข้อความหาธุรกิจอย่างน้อยสัปดาห์ละครั้ง
• 80% ใช้การส่งข้อความเป็นช่องทางหลักในการติดต่อแบรนด์
• 68% มองว่าการตอบกลับจาก AI มีประโยชน์และตอบโจทย์
• 95% ของธุรกิจไทยที่ใช้ระบบ Messaging ระบุว่าประสบการณ์ลูกค้าดีขึ้น

แต่ในวันที่ลูกค้าไถมือถือแทบทั้งวันทั้งคืน เกิดตี 2 มีลูกค้าส่งข้อความมาถามราคาสินค้า แต่คุณนอนหลับอยู่ พอตื่นมาตอนเช้า ลูกค้าคนนั้นซื้อของจากร้านอื่นไปแล้ว แสดงว่า เราเพิ่งเสียโอกาสในการขายไป และนี่คือปัญหาที่ธุรกิจออนไลน์ไทยเจอกันทุกวัน

แน่นอนว่าที่ผ่านมา Meta เองก็มีฟีเจอร์ไว้ช่วยซัพพอร์ตร้านค้า อย่าง Auto Reply และ Chatbot แต่นั่นก็ยังมีข้อจำกัดในด้านการสนทนา ดังนั้น เพื่อแก้ปัญหานี้ให้ดียิ่งขึ้น Meta จึงได้พัฒนา Business AI on Messenger โดยไทยถือเป็น 2 ประเทศแรกในโลก ร่วมกับฟิลิปปินส์ ที่ได้ใช้งานฟีเจอร์นี้ก่อนใคร เนื่องจากถือเป็น Top 10 ด้าน Conversational Commerce ของโลก

Business AI คืออะไร?

Business AI คือ ผู้ช่วยขายอัตโนมัติบน Messenger ที่ทำงานแทนคุณตลอด 24 ชั่วโมง ไม่ใช่แค่แชทบอทตอบคำถามง่าย ๆ แต่เป็น AI ที่เรียนรู้ข้อมูลจากธุรกิจของคุณ ไม่ว่าจะเป็นจากโพสต์บน Facebook Page แคตตาล็อกสินค้า หรือเนื้อหาบนเว็บไซต์ แล้วนำมาตอบลูกค้าในแบบที่ สะท้อนความเป็นแบรนด์ ได้อย่างแม่นยำ

สำหรับการใช้งาน ให้เข้าไปที่ >> Meta Business Suite >> คลิกที่ “เพิ่มเติม” (ไอคอนสามขีดแนวนอน) >> ในเมนูด้านซ้าย เลือก Business AI เมื่อคุณเข้าไปที่ Business AI คุณจะได้รับคำแนะนำตลอดขั้นตอนการตั้งค่าง่าย ๆ ดังนี้

• เริ่มการตั้งค่า: จะเห็นข้อความแจ้งว่า “สร้างตัวแทนของคุณเองที่สามารถตอบลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง” พร้อมตัวเลือกต่าง ๆ เช่น “ไม่พลาดการสนทนา” และ “ปรับแต่ง AI ของคุณ” คลิก “ลองใช้งาน” หรือ “ตั้งค่า AI ของคุณ”
• ตรวจสอบข้อมูล: ระบบจะแจ้งให้คุณตรวจสอบและให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ซึ่งรวมถึงข้อมูลพื้นฐาน ข้อมูลผลิตภัณฑ์และนโยบาย และคำถามที่พบบ่อย ฯลฯ ซึ่ง AI จะใช้ในการตอบคำถามของลูกค้า
• การชำระเงินและการจัดส่ง: รายละเอียดที่เกี่ยวข้องสำหรับคำถามเกี่ยวกับการทำธุรกรรม
• ทดสอบ AI ของคุณ: หลังจากให้ข้อมูลที่จำเป็นแล้ว คุณจะสามารถทดสอบผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อให้แน่ใจว่า AI สะท้อนความรู้ทางธุรกิจและน้ำเสียงของแบรนด์ได้อย่างถูกต้อง

นุก – ฐิติพันธ์ จินาจันทร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัล จากเพจ Digital Nook เล่าให้ฟังว่า การตอบแชททันที เป็นเรื่องสำคัญมากของ Conversational Commerce เพราะถ้าตอบช้า ลูกค้าพร้อมจะไปซื้อกับแบรนด์ที่ตอบก่อนทันที เนื่องจากผู้บริโภคยุคนี้ใจร้อน รอไม่ได้

“แค่ยิงแอด ทำให้แบรนด์จนเป็นที่สนใจ นั่นแค่ทำให้เขาเห็นเรา มาเจอเรา แต่จะปิดการขายต้องมาคุยกัน หลายแบรนด์ตกม้าตายตรงนี้ เพราะถ้าตอบดี ถูกจริต ก็จะปิดการขายได้ แต่ถ้าได้ประสบการณ์ไม่ดี เขาก็จะไม่ซื้อ แถมยังไปบอกคนอื่นว่าตอบไม่ดีอีก”

ฐิติพันธ์ แนะนำว่า การจะใช้งานฟีเจอร์ Business AI จุดสำคัญคือ การเทรนนิ่ง AI ดังนั้น ข้อมูลไหนที่คิดว่ามีโอกาสผิดพลาด เช่น ราคา หรือช่วงปิดการขายที่อาจต้องการครอสเซลล์ ก็ควรใช้คนตอบ เป็นต้น

สำหร้ับการใช้ Business AI เหมาะกับแทบทุกธุรกิจที่รับออเดอร์หรือตอบคำถามผ่าน Messenger ไม่ว่าจะเป็นร้านค้าออนไลน์, แบรนด์แฟชั่น, ร้านอาหาร, คลินิกความงาม หรือธุรกิจ B2B ที่ต้องการ qualify ลูกค้าก่อนส่งให้ทีมขาย

ใช้ฟรี แค่ตอนนี้

เบื้องต้น แพร ดำรงค์มงคลกุล Country Director ประจำ Facebook ระบุว่า ฟีเจอร์ Business AI เปิดให้ทดลองใช้ฟรี แต่จะมีการชำระเงินเป็นระบบ Subscription ในอนาคต และไม่ใช่ทุกเพจที่จะใช้ฟีเจอร์ Business AI ได้ แต่ต้องมีการประวัติการซื้อขายจริง เพื่อป้องกันเพจมิจฉาชีพใช้งาน แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น ผู้ใช้เองต้องคอยระวังตัวด้วย

สภาดังกล่าว จะผลักดันไปใน 4 อุตสาหกรรมหลัก ได้แก่  

1.อุตสาหกรรมการผลิตขั้นสูง – ตั้งเป้าสร้างโรงงานอัจฉริยะระดับโลก

2.ระบบการคมนาคมและโลจิสติกส์ – เสริมความแข็งแกร่งในฐานะศูนย์กลางโลจิสติกส์โลก

3.การเงิน – ตอกย้ำการเป็น Hub การเงินโลก

4.สาธารณสุข – รับมือสังคมสูงวัย และยกระดับคุณภาพชีวิตประชาชน

รวมถึงยังเตรียมสร้าง AI Park ศูนย์กลางนวัตกรรมที่รวมภาครัฐและเอกชนไว้ด้วยกัน โดยจะมีการอัดฉีดสิทธิประโยชน์ทางภาษีแบบจัดเต็ม เพื่อเปลี่ยนจาก ‘ผู้ใช้’ ให้เป็น ‘ผู้สร้าง’ อย่างเต็มตัว

สำหรับสิงคโปร์ การผลักดันเรื่องสภา AI แห่งชาติ ถือเป็นยุทธศาสตร์ใหม่ของการขับเคลื่อนประเทศ โดยดูได้จากการที่ผู้นำประเทศอย่างลอว์เรนซ์ หว่อง ลงมานั่งตำแหน่งประธานสภาฯ ทำให้การตัดสินใจและการสอดประสานงานเป็นไปอย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ ยังวางบทบาท AI ให้เป็นเครื่องมือช่วยแก้ปัญหาและทลายข้อจำกัดของประเทศ ไม่ว่าจะเป็นทรัพยากรที่มีอยู่จำกัด คนทำงานไม่พอ ยกระดับความสามารถของแรงงาน และการก้าวสู่สังคมผู้สูงอายุ ฯลฯ โดยต้องทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพสูงขึ้นได้จริงในระยะยาว ไม่ใช่หวังผลแค่ชั่วคราว

ที่สำคัญ ใช้เศรษฐกิจเป็นที่ตั้ง ซึ่งทุกโครงการที่ทำ ต้องสามารถวัดผลได้จริง ไม่ใช่แค่ทำเพื่อสร้างภาพลักษณ์ แต่ต้องสร้างรายได้และเพิ่ม GDP

เป้าหมายของยุทธศาสตร์ใหม่นี้ นายกรัฐมนตรีสิงคโปร์ กล่าวว่า ไม่ใช่การแทนที่คน แต่เป็นการขับเคลื่อนอย่างมีทิศทาง เพื่อยกระดับขีดความสามารถทางการแข่งขันของประเทศ และความหวาดกลัวการแทนที่แรงงาน การแพร่กระจายข้อมูลเท็จหรือความกังวลด้านจริยธรรม ไม่ควรเป็นเหตุให้ประเทศชะลอการพัฒนา ซึ่งจะทำให้ประเทศเสียเปรียบในเวทีโลกที่แข่งขันรุนแรงยิ่งขึ้น

อ้างอิง

https://www.businesstimes.com.sg/singapore/budget-2026-singapore-establish-national-ai-council-chaired-pm-wong-launch-national-ai-missions

https://www.channelnewsasia.com/singapore/budget-2026-national-artificial-intelligence-council-ai-lawrence-wong-5925886?

จ้างงานในจุดที่ AI ทำได้ แต่ใช้ “ความเป็นมนุษย์” นำทาง

Nickle LaMoreaux หัวหน้าฝ่ายทรัพยากรบุคคล (CHRO) ของ IBM ยืนยันว่า ตำแหน่งงานที่จะเปิดรับนั้นรวมถึงกลุ่มงานที่หลายฝ่ายมองว่า AI สามารถทำแทนได้แล้ว แต่ความน่าสนใจอยู่ที่ การปรับเปลี่ยนนิยามของงาน โดย IBM ได้ทำการรื้อเกณฑ์การจ้างงานและรายละเอียดงาน (Job Description) ใหม่ทั้งหมด โดยมีกลยุทธ์หลักดังนี้:

• ลดงานซ้ำซ้อนที่ AI ทำได้: เช่น การเขียนโค้ดเบื้องต้น (Coding) หรือการจัดการข้อมูลพื้นฐาน
• เพิ่มทักษะที่ต้องใช้คน (People-forward): เน้นไปที่การสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และการสื่อสารที่ต้องใช้ความเห็นอกเห็นใจ

ทำไมต้องจ้างคนเพิ่ม ในเมื่อ AI เก่งขึ้น?

เหตุผลเบื้องหลังกลยุทธ์นี้ไม่ใช่แค่เรื่องของปริมาณงาน แต่คือ การสร้างอนาคต โดย IBM มองว่าแม้ในวันนี้ AI จะช่วยแบ่งเบาภาระงานไปได้มาก แต่บริษัทจำเป็นต้องมีพนักงานรุ่นใหม่เพื่อเข้ามาบ่มเพาะทักษะ เพราะหากไม่มีพนักงานระดับเริ่มต้นในวันนี้ บริษัทก็จะขาดแคลนบุคลากรที่มีประสบการณ์เพื่อก้าวขึ้นสู่ตำแหน่งระดับบริหาร หรือตำแหน่งที่ซับซ้อนกว่าในอนาคต

รายงานนี้สอดคล้องกับสถานการณ์โลกที่กำลังเปลี่ยนผ่าน ข้อมูลจาก MIT ในปี 2025 ระบุว่างานกว่า 11.7% เริ่มถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ และนักลงทุนส่วนใหญ่ต่างจับตามองว่าปี 2026 จะเป็นปีที่เห็นผลกระทบของ AI ต่อตลาดแรงงานอย่างชัดเจนที่สุด

Source

คนไทยรู้จัก AI แต่ไม่ได้ใช้เต็มที่

จากการสำรวจพบว่า ผู้บริโภคไทย 90% กว่า รู้จัก AI และมากกว่า 80% ใช้งาน AI เป็นประจำอยู่แล้ว (แม้จะไม่รู้ว่ากำลังใช้ AI อยู่ก็ตาม เช่น อัลกอริทึมแนะนำฟีดของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่าง ๆ) แต่ที่น่าสนใจคือ มีแค่ 16% เท่านั้นที่เป็น ผู้ใช้ AI เต็มศักยภาพ ส่วนใหญ่ยังอยู่ในระดับ ใช้แบบจำกัด เพื่อความสะดวก หรือ เห็นว่าดี แต่ยังไม่กล้าเชื่อ 100%

ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีช่องว่างใหญ่มากระหว่าง “การใช้งาน” กับ “ความเข้าใจและความไว้ใจ”

ทำไมคนไทยถึงยังไม่กล้าใช้ AI เต็มที่?

แม้ 74% จะยอมรับว่า AI ช่วยเพิ่ม Productivity ได้จริง และคนไทย 70% เชื่อว่า AI จะช่วยทำให้เก่งขึ้น    แต่ลึก ๆ แล้ว ไม่ใช่ว่าจะไม่มีความกังวลเลยโดย

• 66% กลัว AI ถูกนำไปใช้ในเรื่องผิด ๆ เช่น ใช้ทำ Deepfakes, Fake News เป็นต้น
• 57% กลัวตกงาน กลัวถูก AI มาแทนที่
• 55% กังวลเรื่องความปลอดภัยข้อมูลส่วนตัว 
• 44% กังวลเรื่องผลลัพธ์ของ AI มีอคติ

รู้จัก 4 กลุ่มคนไทยยุค AI ที่แบรนด์ต้องเข้าใจ

จากการศึกษา SCBX แบ่งผู้บริโภคไทยออกเป็น 9 กลุ่ม แต่มี 4 กลุ่มหลัก ที่เป็นกลุ่มใหญ่และแบรนด์ต้องให้ความสนใจ ได้แก่

• Smart Minimalist (36%)

ลักษณะ: ใช้เท่าที่เห็นประโยชน์จริง ไม่ได้คลั่ง AI

สิ่งที่ต้องการ: ความปลอดภัยเป็นอันดับหนึ่ง ต้องการให้ AI ช่วยทำงานน่าเบื่อซ้ำ ๆ ให้แต่ต้องมั่นใจว่าข้อมูลปลอดภัย

• Skeptical Practitioner (34%)

ลักษณะ: เปิดรับ AI แต่ยังระแวงในบางแง่มุม แม้จะใช้งานเป็นประจำ แต่ยังไม่กล้าวางใจผลลัพธ์

สิ่งที่ต้องการ: ต้องการความมั่นใจว่าผลลัพธ์ถูกต้อง ถ้าแบรนด์ทำให้กลุ่มนี้เชื่อใจได้ จะกลายเป็นลูกค้าที่ดีมาก

• Life Optimizer (5%)

ลักษณะ: เป็น “AI-believers” ที่มีความเชื่อมั่นและไว้ใจใน AI สูง ส่วนใหญ่เป็นพนักงานออฟฟิศ หรือเจ้าของธุรกิจ SME ในเขตกรุงเทพฯ และปริมณฑล

สิ่งที่ต้องการ: อยากได้ AI ที่จัดการแทนให้เลย (Do-It-for-Me) โค้ชช่วยวางแผนความมั่งคั่ง และระบบแจ้งเตือนอัจฉริยะ (Smart Forecast)

• Pro-formance (8%)

ลักษณะ: นักสร้างผลงานด้วย AI โดยใช้ AI เป็นเครื่องมือสร้างผลลัพธ์และความสำเร็จ ส่วนใหญ่เป็นกลุ่มมืออาชีพหรือคนทำงานที่พึ่งพา AI อย่างจริงจัง

สิ่งที่ต้องการ: ไม่กังวลเรื่องความเชื่อมั่น เพราะใช้ทุกวัน แต่ปัญหาหลักคือ AI ที่ใช้ยังไม่ฉลาดพอสำหรับเป็นเพื่อนคู่คิดเชิงรุก

อย่างไรก็ตาม ถ้าอยากให้ AI ประสบความสำเร็จ ควรออกแบบให้ตอบโจทย์กลุ่ม Smart Minimalist + Skeptical Practitioner โดยเฉพาะเรื่อง ความปลอดภัย ความง่าย และความโปร่งใส เนื่องจากคิดเป็นสัดส่วนถึง 70% ของตลาดทั้งหมด

ใช้ AI กับเรื่องเงินได้ไม่เต็มที่เพราะกลัว

จริง ๆ แล้ว คนไทยใช้ผลิตภัณฑ์ทางการเงินดิจิทัลเป็นเรื่องปกติในชีวิตประจําวัน ด้วยแอปธนาคารหรือ e-wallet แต่กลับกัน คนไทยกลับรู้จัก Al แต่การนํามาใช้งานทางการเงิน ต่ำกว่าศักยภาพ มีเพียง 13% เท่านั้น ที่ใช้งาน Al ได้เต็มศักยภาพ โดยมีปัจจัยหลัก ๆ มาจากความกังวลเรื่อง ความปลอดภัย เช่น กลัวโดนมิจฉาชีพดูดเงิน หรือโอนเงินเข้าบัญชีม้า 

อีกความกังวลคือ ความยุ่งยาก ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่าง ๆ รวมถึงความยากของศัพท์ด้านการเงิน

ดังนั้น จุดสำคัญคือ คนไทยไม่ได้อยากได้ฟีเจอร์อะไรที่ใช้งานยากจนปวดหัว แต่แค่ต้องการให้ AI ช่วย ลดความซับซ้อน ลดงานน่าเบื่อ และเพิ่มความปลอดภัย ได้แก่

• On-Demand Resolution: แก้ปัญหาได้ทันที หากมีข้อผิดพลาดหรือพบธรกรรมที่ติดขัด
• Simplified Everyday Finance: ทําให้การเงิน ประจําวันง่ายขึ้น งานซ้ำ ๆ ในชีวิต เช่น การออม รายเดือน การจัดการค่าใช้จ่าย ต้องสามารถ จัดการได้แบบอัตโนมัติ
• Better Convenience: ความสะดวกที่มากกว่า Al ต้องช่วยลดขั้นตอนที่ผัใช้งานต้องทําเอง เช่นเปรียบเทียบโปรโมชัน ชําระบิล หรือเก็บข้อมูล ค่าใช้จ่าย

3 หลักการง่าย ๆ สร้าง AI ให้คนไทยยอมรับ

SCBX แนะนำว่า ถ้าอยากเป็น AI-first Organization จริงๆ ต้องโฟกัส 3 เรื่องนี้:

1. Trust Design – สร้างความไว้ใจตั้งแต่ออกแบบ

คนไทยยังต้องการ “คนจริงๆ ที่สามารถช่วยได้” ไม่ใช่เพราะไม่เชื่อ AI แต่เพราะรู้สึกมั่นใจกว่าถ้ามีคนดูแลอยู่ด้วย การมี Human-in-the-loop จะทำให้คนยอมรับง่ายกว่า

2. Human Validation – ผสมผสานคนกับเทคให้ลงตัว

AI ในบริการการเงินต้องมีคนร่วมตรวจสอบ โดยเฉพาะในเรื่องที่มีความเสี่ยงสูง การออกแบบต้องเริ่มจากความเชื่อใจและความง่ายก่อน

3. Meaningful Simplicity – ซับซ้อนได้ แต่ต้องเข้าใจง่าย

คนไทยไม่กลัวเทคโนโลยีที่ซับซ้อน แต่กลัวประสบการณ์ที่เข้าใจยาก การใช้ภาษาธรรมดา รองรับหลายสำเนียง และเชื่อมต่อบริการได้ลื่นไหล คือกุญแจสำคัญ

จึงเกิดคำถามว่า ปี 2026 เทรนด์วัฒนธรรมองค์กรจะเปลี่ยนไปในทิศทางไหน ? และควรเตรียมรับมืออย่างไรบ้าง ? และนี่คือการคาดการณ์ 5 เทรนด์สำคัญที่คนทำงานต้องรู้

1.เลิกกลัว AI แย่งงาน ต้องรู้จักใช้

ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นพาดหัวข่าวอยู่เสมอว่า ‘AI จะเข้ามาแย่งงาน’ แต่ผลวิจัยจาก Budget Lab ในปี 2025 ของมหาวิทยาลัยเยล ระบุว่า หลังจาก ChatGPT เปิดตัวมา 2-3 ปี ตลาดแรงงานโดยรวมยังไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างอย่างชัดเจน ซึ่งงานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่า บทบาทของ AI อาจส่งผลกระทบในเชิงลบน้อยกว่าที่คาดการณ์

อย่างไรก็ตาม AI ยังเป็นหนึ่งในตัวแปรสำคัญของปี 2026 และอีกหลายปีในอนาคต ซึ่งสิ่งที่น่าจับตามองไม่ใช่ว่า AI จะมาแทนที่มนุษย์เมื่อไหร่ แต่เป็นเราจะใช้ AI ทำงานกันอย่างไรมากกว่า

2.ที่ทำงานต้องเป็นพื้นที่ปลอดภัยทางใจ

ข้อมูลจาก Workmonitor ของ Randstad ปี 2025 ระบุว่า มีพนักงานเพียง 49% ที่ยังไว้ใจนายจ้างว่าจะสามารถสร้างวัฒนธรรมในที่ทำงานที่เอื้อให้ทุกคนเติบโตได้ และตอกย้ำจากงานวิจัยของ Mental Health First Aid England ที่สะท้อนให้เห็นว่า การปรับลดนโยบายและโครงการต่าง ๆ ทำให้พนักงานไม่สามารถเป็นตัวเองในที่ทำงานได้อย่างเต็มที่

ดังนั้น ในปี 2026 หากองค์กรละเลยต่อเรื่องสร้างความไว้วางใจ และทำให้พนักงานรู้สึกว่า ‘ที่นี่คือพื้นที่ปลอดภัย’ อาจกระทบต่อความเชื่อมั่นและจงรักภักดีต่อองค์กรให้น้อยลง

3.เสียงของพนักงานดังขึ้นเรื่อยๆ

ในปี 2026 ไม่มีอีกแล้วสำหรับคำว่า ‘อดทน’ ซึ่งเราจะเห็นพนักงานจำนวนมากเริ่มใช้เสียงของตัวเองผลักดันให้เกิดความเปลี่ยนแปลงมากขึ้น ทั้งการเรียกร้องสิทธิ การรวมตัวประท้วง หรือการใช้โซเชียลมีเดียเป็นกระบอกเสียง หากรู้สึกว่า องค์กรปฏิบัติไม่เป็นธรรม

โดยในหลายประเทศอาจเห็นกฎหมายที่เอื้อต่อการจัดตั้งสหภาพแรงงานในอุตสาหกรรมใหม่ๆ มากขึ้น ดังนั้นองค์กรต้องเตรียมรับมือกับความเปลี่ยนแปลงนี้ไว้ด้วย

4.ค่านิยมองค์กรต้องสอดคล้องกับคนทำงาน

รายงาน Workmonitor ปี 2025 ของ Randstad ชี้ให้เห็นว่า ผู้ตอบแบบสอบถามเกือบครึ่ง พร้อมปฏิเสธงานขององค์กรนั้นๆ หากค่านิยมของบริษัทไม่ตรงกัน โดยเฉพาะเรื่องสังคมและสิ่งแวดล้อม ซึ่งแนวโน้มดังกล่าวเพิ่มสูงขึ้นจากปี 2024 และ 29% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า ‘เคยลาออก’ เพราะรับไม่ได้กับมุมมองหรือทัศนคติของผู้บริหาร

ดังนั้น ในปี 2026 องค์กรจึงควรคุณค่าและนโยบาย การบริการ และผู้นำไปในทิศทางสอดคล้องกับคนทำงาน เพราะพวกเขาต้องการทำงานกับองค์กรที่เห็นคุณค่าและมีความจริงใจมากกว่าคำสวยหรู

5.ภาพลักษณ์องค์กร ต้องสะท้อนตัวตนแบรนด์

รายงาน Brand Trust 2025 ของ Edelman’s ยืนยันว่า ผู้บริโภคต้องการสนับสนุนแบรนด์ที่มีคุณค่าเดียวกับตน และปฏิเสธไม่ซื้อหรือคว่ำบาตร หากแบรนด์ทำอะไรที่ขัดหรือไม่สอดคล้องกับกับค่านิยม

หากแบรนด์เพิกเฉยต่อเสียงผู้บริโภค ก็มักจะพบกับผลกระทบแบบหลีกเลี่ยงไม่ได้ เนื่องจากภาพลักษณ์มีผลต่อองค์กร ทั้งในสายตาของพนักงาน ผู้สมัครงาน และผู้บริโภค

สรุปแล้ว ทิศทางของโลกการทำงาน ปี 2026 จะไม่ใช่ปีที่แค่ต้องอัปสกิลหรือโฟกัสด้านเทคโนโลยีเท่านั้น ยังต้องคำนึงถึงเรื่อง การสร้างวัฒนธรรมการทำงานที่ยุติธรรม ปลอดภัย และโอบรับความแตกต่าง รวมถึงมีสภาพแวดล้อมการทำงานที่สอดคล้องกับการทำงานยุคใหม่ ซึ่งจะสร้างความได้เปรียบกับองค์กรได้

ที่มา : https://www.forbes.com/sites/janicegassam/2025/11/16/5-trends-that-will-shape-workplace-culture-in-2026/

ในสนามรบทางธุรกิจยุคดิจิทัล ข้อมูลเพียงอย่างเดียวอาจไม่ใช่คำตอบอีกต่อไป แต่คือความเร็ว และความแม่นยำในการนำข้อมูลมาใช้งาน ล่าสุด Manao Software ผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับสากล ได้เผยเบื้องหลังการออกแบบโซลูชัน AI ที่ผสมผสานเทคโนโลยีชั้นสูงอย่าง RAG (Retrieval-Augmented Generation) เข้ากับ Workflow Automation เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันให้กับองค์กร

Manao Software ก่อตั้งขึ้นในปี 2007 และเติบโตขึ้นจากรากฐานของคุณภาพ ความน่าเชื่อถือ และความพิถีพิถันในการพัฒนา คือค่านิยมที่สะท้อนจิตวิญญาณแบบเดนมาร์กและความมุ่งมั่นระยะยาวในการดูแลลูกค้าอย่างต่อเนื่อง ตลอดระยะเวลากว่า 18 ปีที่ผ่านมา บริษัทได้ร่วมมือกับทั้งองค์กรไทยและต่างประเทศในการพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์เฉพาะทาง และวางกลยุทธ์ระบบอัตโนมัติที่ตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจของแต่ละองค์กรได้อย่างแม่นยำและยั่งยืน

คริสโตเฟอร์ มอสซ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Manao Software กล่าวว่า

“Manao Software ให้ความสำคัญกับ AI ที่เข้าใจธุรกิจอย่างแท้จริง ซึ่งจะแตกต่างจาก AI ทั่วไป ที่จะมีความเข้าใจ และรายละเอียดน้อยกว่า การมี AI ที่ถูกออกแบบมาให้รู้จักกระบวนการทำงานเฉพาะทาง คำศัพท์เฉพาะในองค์กร รวมถึงลักษณะการดำเนินงานที่เป็นเอกลักษณ์ของบริษัทนั้นๆ มันคือการฝังความเข้าใจในตัวธุรกิจจริงๆ ลงไปในตัวโมเดล เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ชนะองค์กรอื่นๆ ได้ ในสนามรบที่ทุกคนใช้ AI เหมือนกัน”

RAG อาวุธลับที่ทำให้ AI ไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ต้องถูกต้อง

หัวใจสำคัญที่ Manao Software นำมาใช้คือเทคโนโลยี RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็นส่วนขยายที่ทำให้ AI สามารถเข้าถึงคลังข้อมูลดิบภายในองค์กรได้โดยตรง ข้อได้เปรียบที่ทำให้ธุรกิจได้เปรียบคือการกำจัดปัญหาเรื่อง AI ให้ข้อมูลที่ผิดพลาด

ในองค์กรที่มีข้อมูลมหาศาล AI แบบดั้งเดิมอาจจะจมกองข้อมูล หรือสร้างคำตอบที่ดูทั่วไปเกินไป แต่ในทางกลับกัน RAG จะคัดเฉพาะข้อมูลความรู้ที่เกี่ยวข้องที่สุดของบริษัทขึ้นมาแบบเรียลไทม์ ในขณะที่มันกำลังประมวลผลคำตอบ นั่นหมายความว่าคำตอบที่ได้จาก AI จะไม่ใช่แค่ความถูกต้องตามหลักภาษาเท่านั้น แต่ยังมีความเกี่ยวข้องกับบริบท และความต้องการปัจจุบันขององค์กรอย่างแม่นยำด้วย

สรุปสั้นๆ คือ RAG ช่วยเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างคลังข้อมูลภายในที่กว้างขวาง กับข้อมูลเชิงลึกเฉพาะเจาะจงที่สำคัญในขณะนั้นเข้าด้วยกัน

ระบบที่ Manao Software ออกแบบจะทำหน้าที่เป็นบรรณารักษ์ส่วนตัวที่คัดกรองเฉพาะข้อมูลที่ถูกต้อง และเป็นปัจจุบันที่สุดมาให้ AI ประมวลผลก่อนตอบคำถาม ทำให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจบนฐานข้อมูลที่แม่นยำ 100% ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการขาย กฎระเบียบภายใน หรือวิจัยตลาดที่ซับซ้อน

Workflow Automation เมื่อ AI ไม่ได้แค่คิด แต่ลงมือทำแทนคุณ

ลำพังแค่ AI ที่ตอบคำถามได้อาจยังไม่เพียงพอ Manao Software จึงได้ออกแบบเทคโนโลยีที่นำ AI ไปฝังอยู่ใน Workflow Automation ซึ่งเปรียบเสมือนการสร้างพนักงานดิจิทัลที่ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง โดยตัวอย่างที่เห็นผลชัดเจนคือกระบวนการจัดการ ลูกค้าสัมพันธ์ ที่ AI สามารถประเมินความสำคัญ แยกประเภทข้อมูล และอัปเดตระบบ CRM ได้อัตโนมัติ กระบวนการนี้ช่วยให้ทีมขายเข้าใจและตอบสนองต่อผู้ที่สนใจรายใหม่ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ก้าวล้ำหน้าไปหนึ่งก้าวเสมอ และมั่นใจได้ว่าทุกโอกาสจะถูกจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ

พูดง่ายๆ ก็คือ Manao Software ไม่ได้ทำแค่ออกแบบระบบการส่งต่ออีเมลอัตโนมัติเท่านั้น แต่กำลังใช้ AI ในการบริหารจัดการกระบวนการคัดกรองกลุ่มเป้าหมายทั้งหมดอย่างชาญฉลาด เพื่อให้ทีมสามารถทุ่มเทเวลาไปกับโอกาสทางธุรกิจที่มีมูลค่าสูงสุดได้ทันที ช่วยให้องค์กรสามารถขยายขนาดธุรกิจได้อย่างก้าวกระโดด โดยมีต้นทุนคงที่ในขณะที่ผลผลิตเพิ่มขึ้นเป็นทวีคูณ

ความปลอดภัยระดับองค์กร คือหัวใจสำคัญ

สิ่งที่ทำให้ Manao Software แตกต่างจากผู้ให้บริการรายอื่น คือการให้ความสำคัญกับ AI Governance และ Security โดยการออกแบบระบบ RAG ที่มีเลเยอร์การตรวจสอบสิทธิ์ (Permission Layer) อย่างเข้มงวด ข้อมูลลับของบริษัทจะถูกปกป้องไม่ให้รั่วไหลแม้จะใช้งานผ่าน AI ทำให้มั่นใจได้ว่าความสะดวกสบายจะไม่มาพร้อมกับความเสี่ยง

นอกจากนี้ Manao Software เน้นย้ำแนวคิดการออกแบบระบบแบบ Modular หรือการสร้างระบบที่ยืดหยุ่น  เหมือนเลโก้ เพื่อให้องค์กรสามารถปรับเปลี่ยนเทคโนโลยี AI รุ่นใหม่ๆ เข้าไปได้เสมอโดยไม่ต้องรื้อถอนระบบเดิมทิ้ง เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า และยั่งยืนในระยะยาว

สรุป 4 ปัจจัย ที่ทำให้องค์กรโดดเด่นในยุค AI ด้วย Smarter Operations จาก Manao Software

1. AI ที่เข้าใจ ไม่ใช่แค่จำ : Manao Software เปลี่ยน AI ทั่วไปให้เป็น AI เฉพาะทางสำหรับธุรกิจคุณ โดยการสอนให้ AI เข้าใจกฎเกณฑ์ และข้อยกเว้นที่เกิดขึ้นจริงในองค์กร ทำให้ AI ทำงานได้สอดคล้องกับกลยุทธ์บริษัท 100%
2. RAG ความแม่นยำระดับสูงสุด : ใช้เทคโนโลยี RAG เพื่อดึงข้อมูลภายในองค์กรมาใช้ตอบคำถามแบบเรียลไทม์ ลดปัญหาข้อมูลมหาศาลที่กระจัดกระจาย และกำจัดความผิดพลาดของ AI ทำให้ทุกการตัดสินใจอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันที่สุด
3. Workflow Automation : ขยายธุรกิจได้แบบไม่จำกัด นำ AI เข้าไปฝังในกระบวนการทำงานจริง (เช่น การจัดการ Lead หรือ CRM) เพื่อลดงาน Manual ที่ซ้ำซ้อน ช่วยให้องค์กรขยายฐานลูกค้าได้มหาศาลโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงานในสัดส่วนที่เท่ากัน
4. ความปลอดภัยและการออกแบบที่ยืดหยุ่น : วางโครงสร้างแบบ Modular ที่สลับเปลี่ยนโมเดลได้ในอนาคต พร้อมระบบควบคุมสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่เข้มงวด มั่นใจได้ว่าข้อมูลลับจะไม่รั่วไหลแม้จะทำงานผ่าน AI

โดยสรุปแล้วเมื่อองค์กรผสมผสาน AI เข้ากับระบบ Workflow Automation สามารถคาดหวังผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างชัดเจนหลายประการ ประการแรก AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถ ขยายขีดความสามารถในการดำเนินงาน (Scale) ได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น แทนที่จะต้องจ้างพนักงานใหม่จำนวนมากเพื่อจัดการกับงานที่ทำซ้ำๆ หรือจัดการด้วยมือ AI สามารถรับภาระงานเหล่านั้นไปได้ส่วนใหญ่ นั่นหมายความว่าสามารถขยายฐานลูกค้า หรือผู้ใช้งานได้โดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มจำนวนพนักงานในสัดส่วนที่เท่ากัน ซึ่งถือเป็นข้อได้เปรียบอย่างมากในด้านประสิทธิภาพของต้นทุน

นอกเหนือจากการขยายตัวแล้ว องค์กรยังมีประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น อัตราความผิดพลาดที่ลดลง และระยะเวลาในการประมวลผลที่เร็วขึ้น แต่หนึ่งในประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือ AI จะช่วยให้ทีมงานที่เป็นมนุษย์ ให้สามารถไปโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์ที่มีมูลค่าสูงกว่าเดิม ซึ่งนำไปสู่นวัตกรรม และคุณภาพการบริการที่ดีขึ้น

“Manao Software ไม่ได้สร้างแค่ AI แต่เราสร้างรากฐานดิจิทัลที่ช่วยให้คุณ Scale ธุรกิจได้อย่างยั่งยืน และปลอดภัย เป้าหมายของเรา คือการสร้าง Smarter Operations ที่ทำงานแทนคุณได้จริง” คริสโตเฟอร์ ทิ้งท้ายถึงกุญแจสำคัญที่จะทำให้ธุรกิจในไทยก้าวขึ้นเป็นผู้นำในยุค AI Transformation นี้

สามารถติดตามเรื่องราวและบริการของ Manao Software เพิ่มเติมได้ที่ www.manaosoftware.co.th และ www.manaosoftware.com

ติดตามช่องทางโซเชียลของ Manao Software:

• Facebook: facebook.com/manaosoftware
• LinkedIn: linkedin.com/company/manaosoftware
• TikTok: tiktok.com/@manao.software
• Instagram: instagram.com/manao_software
• Email: hello@manaosoftware.com
• Tel : +66 2460 9240

อเล็กซ์ เดอ ฟรีส-เกา (Alex de Vries-Gao) นักวิชาการชาวดัตช์และผู้ก่อตั้ง Digiconomist บริษัทที่วิจัยเกี่ยวกับผลกระทบที่คาดไม่ถึงจากกระแสทางดิจิทัล ได้เปิดเผยถึง การวัดผลกระทบเฉพาะของ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่การใช้ AI Chatbot อย่าง ChatGPT ของ OpenAI และ Gemini ของ Google พุ่งสูงขึ้นในปี 2025

โดย อเล็กซ์ ระบุว่า Carbon Footprint ของระบบ AI ในปี 2025 อาจสูงถึง 80 ล้านตัน หรือ มากกว่า 8% ของการปล่อยก๊าซจากการบินทั่วโลก ในขณะที่ปริมาณน้ำที่ใช้อาจสูงถึง 7.65 แสนล้านลิตร หรือมีปริมาณมากกว่า ความต้องการน้ำดื่มบรรจุขวดทั่วโลกรวมกัน เสียอีก ขณะที่ สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (International Energy Agency: IEA) คาดว่าการบริโภคไฟฟ้าของ Data Center จะเพิ่มขึ้นมากกว่า สองเท่า ภายในปี 2030

ด้วยข้อมูลที่น่าตกใจนี้ อเล็กซ์ จึงเรียกร้องให้โลกมีข้อกำหนดที่เข้มงวดขึ้น เพื่อให้บริษัทเหล่านี้มีความโปร่งใสเกี่ยวกับผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศมากขึ้น 

“ต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมนี้ถือว่ามหาศาลมากในเชิงปริมาณ ในตอนนี้สังคมกำลังเป็นผู้จ่ายต้นทุนเหล่านี้ ไม่ใช่บริษัทเทคโนโลยี คำถามคือ: มันยุติธรรมหรือไม่? หากพวกเขากำลังกอบโกยผลประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ ทำไมพวกเขาถึงไม่ควรเป็นผู้จ่ายต้นทุนบางส่วนบ้าง?”

อีกหนึ่งความท้าทายที่ อเล็กซ์ มองก็คือ ความโปร่งใส เนื่องจากการเปิดเผยข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมของบริษัทเทคโนโลยีมัก ไม่เพียงพอต่อการประเมินผลกระทบรวมของ Data Center และยิ่งยากต่อการแยกเฉพาะการใช้ AI โดยเขาตั้งข้อสังเกตว่า ที่ Google รายงานผลกระทบของ Gemini AI บริษัทไม่ได้รวมปริมาณน้ำที่ใช้ในกระบวนการผลิตไฟฟ้าเพื่อนำมาเลี้ยงระบบ

แม้ Google จะรายงานว่าในปี 2024 สามารถลดมลพิษทางพลังงานจากศูนย์ข้อมูลลงได้ 12% เนื่องจากแหล่งพลังงานสะอาดใหม่ ๆ แต่บริษัทก็ได้ยอมรับในช่วงฤดูร้อนนี้ว่า การบรรลุเป้าหมายด้านสภาพภูมิอากาศนั้น “ซับซ้อนและท้าทายมากขึ้นในทุกระดับ” โดยอุปสรรคสำคัญคือการขยายตัวของเทคโนโลยีพลังงานปลอดคาร์บอนที่ล่าช้ากว่าที่ควรจะเป็น 

ปัจจุบัน สหรัฐอเมริกา ครองส่วนแบ่งการใช้ไฟฟ้าในศูนย์ Data Center มากที่สุด (45%) ตามด้วยจีน (25%) และยุโรป (15%) โดยศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่แห่งใหม่เพียงแห่งเดียวใน สหราชอาณาจักร สามารถ สร้างมลพิษเท่ากับสนามบินนานาชาติหลายแห่งรวมกัน และในสหราชอาณาจักรมีโครงการที่อยู่ระหว่างวางแผนถึง 100-200 แห่ง

ขณะที่ใน อินเดีย กำลังจะมีการลงทุน 3 หมื่นล้านดอลลาร์ในศูนย์ข้อมูล แต่มีความกังวลว่าระบบโครงข่ายไฟฟ้าที่ไม่เสถียรจะทำให้ต้องใช้ เครื่องปั่นไฟดีเซลขนาดใหญ่ เป็นแหล่งพลังงานสำรอง ซึ่งจะกลายเป็น ภาระคาร์บอนมหาศาล

Source

เฉพาะในเดือนตุลาคม นายจ้างในสหรัฐฯ ประกาศลดตำแหน่งงานไป 153,000 ตำแหน่ง และในเดือนพฤศจิกายนอีกกว่า 71,000 ตำแหน่ง ซึ่งในจำนวนของเดือนพฤศจิกายนนี้ มีกว่า 6,000 ตำแหน่งที่ระบุว่าสาเหตุมาจาก AI  ดังนั้น ไปดูกันว่า บริษัทชั้นนำที่อ้างถึง AI ในกลยุทธ์การปรับโครงสร้างปี 2025 นี้ มีใคร และลดไปเท่าไหร่บ้าง

Amazon

ในเดือนตุลาคม Amazon ประกาศเลิกจ้างพนักงานครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ โดยตัดลดตำแหน่งงานในระดับองค์กรถึง 14,000 ตำแหน่ง เพื่อนำงบประมาณไปลงทุนในสิ่งที่บริษัทให้ความสำคัญที่สุด ซึ่งรวมถึง AI

โดย Beth Galetti รองประธานอาวุโสของ Amazon ระบุว่า AI ยุคนี้คือ เทคโนโลยีที่เปลี่ยนโลกที่สุดนับตั้งแต่มีอินเทอร์เน็ต ทำให้บริษัทต้องปรับตัวให้คล่องตัวขึ้น (Lean) และลดขั้นตอนการทำงานซ้ำซ้อน

Microsoft

ลดพนักงานไปแล้วประมาณ 15,000 ตำแหน่ง ในปี 2025 โดยล่าสุดในเดือนกรกฎาคมมีการเลิกจ้าง 9,000 ตำแหน่ง โดย Satya Nadella ซีอีโอระบุว่า บริษัทจำเป็นต้อง จินตนาการพันธกิจใหม่ สำหรับยุค AI โดยเปลี่ยนจากโรงงานผลิตซอฟต์แวร์ไปสู่ Intelligence Engine

Meta

Meta ยังคงมีการปรับลดคนอย่างมีนัยสำคัญในปี 2025 โดยมีการลดจำนวนพนักงานลงประมาณ 3,600 ตำแหน่ง (หรือราว 5% ของพนักงานทั้งหมด) ในช่วงต้นปี และมีการเลิกจ้างเพิ่มอีกประมาณ 600 ตำแหน่ง ในหน่วยงานด้าน AI เมื่อเดือนตุลาคมที่ผ่านมา

โดย Mark Zuckerberg ซีอีโอเน้นการ “ยกระดับมาตรฐาน” โดยเลิกจ้างพนักงานที่มีผลงานไม่ผ่านเกณฑ์ เพื่อนำงบประมาณไปจ้างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI โดยเฉพาะ นอกจากนี้ยังมีการปรับโครงสร้างในทีม Fundamental AI Research (FAIR) เพื่อให้การวิจัยเชื่อมโยงกับผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานจริงได้เร็วขึ้น

Google

Google ยังคงเดินหน้าลดตำแหน่งงานต่อเนื่องเพื่อสนับสนุนการแข่งขันในสงคราม AI กับคู่แข่งอย่าง Microsoft และ OpenAI โดยตลอดปี 2025 มีการลดพนักงานหลายรอบ รวมถึงพนักงานในส่วน Cloud, ฮาร์ดแวร์ และทีมงานด้านการโฆษณา นอกจากนี้ยังมีการปลดพนักงานสัญญาจ้าง (Contractors) ที่ทำงานด้าน AI อย่าง Gemini ไปกว่า 200 ราย โดย Sundar Pichai ระบุชัดเจนว่าต้องการลดลำดับชั้นการบริหาร (Layers) ลงกว่า 1 ใน 3 เพื่อให้บริษัทตัดสินใจและพัฒนา AI ได้รวดเร็วขึ้น

Apple 

โดยปกติ Apple จะเป็นบริษัทที่เลิกจ้างพนักงานน้อยที่สุดในกลุ่ม Big Tech แต่ในปี 2025 ก็เริ่มมีการขยับตัวเพียงแต่ไม่มีการระบุจำนวน โดยมีการเลิกจ้างใน ฝ่ายขาย (Sales) และ ฝ่ายบริการดิจิทัล (เช่น Apple Books และ Apple News) เพื่อปรับโครงสร้างทีมขายให้ทันสมัยขึ้น

Tesla

มีการตัดลดพนักงานไปมากกว่า 14,000 ตำแหน่ง ทั่วโลก เพื่อลดต้นทุนที่ซ้ำซ้อนและการเตรียมความพร้อมสำหรับยุคการขนส่งอัตโนมัติ (Autonomous) และหุ่นยนต์ ซึ่งต้องใช้การลงทุนด้าน AI และซูเปอร์คอมพิวเตอร์อย่างหนัก

Salesforce

Marc Benioff ซีอีโอ ยืนยันในเดือนกันยายนว่า ได้ลดพนักงานฝ่ายสนับสนุนลูกค้าลง 4,000 ตำแหน่ง ด้วยความช่วยเหลือของ AI โดยเขาระบุว่า AI ทำงานในบริษัทไปแล้วกว่า 50%

IBM

Arvind Krishna ซีอีโอของ IBM เผยว่า AI Chatbot ได้เข้ามาทำงานแทนที่พนักงานฝ่ายบุคคล (HR) ไปบางส่วนแล้ว อย่างไรก็ตาม IBM ยังคงมีการจ้างงานเพิ่มในด้านที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์สูง เช่น วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การขาย และการตลาด

CrowdStrike

บริษัทซอฟต์แวร์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ประกาศเลิกจ้างพนักงาน 5% หรือประมาณ 500 คน ในเดือนพฤษภาคม โดยระบุโดยตรงว่าเป็นผลมาจาก AI ซึ่งช่วยให้บริษัทพัฒนานวัตกรรมได้เร็วขึ้นและลดภาระงานส่วนหลัง (Back office)

Workday

แพลตฟอร์มด้าน HR เป็นกลุ่มแรกๆ ที่ประกาศลดพนักงาน 8.5% (ประมาณ 1,750 ตำแหน่ง) ในเดือนกุมภาพันธ์ เพื่อจัดลำดับความสำคัญใหม่และนำทรัพยากรไปทุ่มให้กับ AI

AI เป็นเหตุผลจริง หรือแค่ “แพะรับบาป”?

ในสภาวะที่อัตราเงินเฟ้อพุ่งสูง ภาษีนำเข้าทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น และบริษัทต่าง ๆ กำลังมองหาวิธีลดต้นทุน AI จึงกลายเป็นทางออกระยะสั้นที่น่าดึงดูดใจ ผลการศึกษาจาก MIT ในเดือนพฤศจิกายนชี้ให้เห็นว่า AI สามารถทำงานแทนที่แรงงานในสหรัฐฯ ได้แล้วถึง 11.7% และช่วยประหยัดค่าจ้างได้มหาศาลถึง 1.2 ล้านล้านดอลลาร์ ในกลุ่มธุรกิจการเงิน สาธารณสุข และบริการวิชาชีพอื่น ๆ

อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกคนที่เชื่อว่า AI คือสาเหตุที่แท้จริง Fabian Stephany ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้าน AI และการทำงานจาก Oxford Internet Institute ให้ความเห็นกับ CNBC ว่า AI อาจเป็นเพียงข้ออ้าง

เขากล่าวว่า หลายบริษัทที่เติบโตดีในช่วงแพร่ระบาดได้ จ้างคนเกินความจำเป็น (Overhired) และการเลิกจ้างในช่วงนี้อาจเป็นเพียงการ ล้างไพ่ ในตลาดแรงงานเท่านั้น

“มันเป็นการไล่คนที่บริษัทไม่มีแผนรองรับในระยะยาวออก แทนที่จะยอมรับว่า ‘เราคำนวณพลาดเมื่อ 2-3 ปีก่อน’ 

อย่างไรก็ตาม ผลวิจัย Silver Age Technology Adoption ของ ‘วิทยาลัยการจัดการ มหาวิทยาลัยมหิดล’ (CMMU) ได้เผยถึงข้อมูลสุดเซอร์ไพรส์ที่จะลบภาพจำ ‘ผู้สูงวัยตามเทคไม่ทัน’ โดยระบุว่า

กลุ่ม Silver Age หรือคนอายุ 50+ เป็น ‘ผู้บริโภคดิจิทัลเต็มรูปแบบ’ ด้วยการใช้สมาร์ตโฟนถึง 95%, 61% ใช้ Tablet เป็นอุปกรณ์หลักในชีวิตประจำวัน และ 83% สนใจผลิตภัณฑ์เทคโนโลยี ใช้ LINE และ Facebook เป็นช่องทางหลักในการสื่อสาร ขณะที่ YouTube และ Netflix เป็นแพลตฟอร์มบันเทิงยอดนิยม

ที่น่าสนใจ คือ การยอมรับเทคโนโลยี AI โดย 94% ของคนกลุ่มนี้เคยใช้งาน AI แล้ว ซึ่ง AI Tools ที่มีผู้ใช้งานมากที่สุด ได้แก่

-ChatGPT 72%

-Google Gemini 49%

-Microsoft Copilot 25%

ส่วนเหตุผลที่ใช้ 82% ใช้เพื่อค้นหาข้อมูล 62% สำหรับเรียนรู้ และ 37% ช่วยงาน

นอกจากนี้ ปัจจุบันมีผู้สูงอายุ 50 ปีขึ้นไปกว่า 19.6 ล้านคนที่ใช้งานอุปกรณ์ดิจิทัลในชีวิตประจำวันและใช้เวลาออนไลน์เฉลี่ยสูงถึง 4 ชั่วโมงต่อวัน

‘ความกังวล’ ปัจจัยการตัดสินใจใช้

แม้ผลการวิจัยจะชี้ให้เห็นว่ากลุ่ม Silver Age พร้อมเปิดรับเทคโนโลยีและนวัตกรรม แต่การตัดสินใจใช้งานถูกขับเคลื่อนจาก ‘ความกังวล’ เป็นหลัก ซึ่งเมื่อเจาะลึกจะพบว่า อุปสรรคหลัก 3 อันดับของการยอมรับเทคโนโลยีของคนกลุ่มนี้ ได้แก่

ความซับซ้อนของระบบและฟังก์ชัน 69%

ปัญหาทางกายภาพ เช่น ตัวหนังสือเล็กเกินไป 67%

ความกลัวข้อมูลรั่วไหล-ถูกหลอก 57%

นอกจากนี้พบ 75.6% กลัวใช้งานผิดพลาดหรือทำข้อมูลหาย และ 72.7% รู้สึกว่าเทคโนโลยีซับซ้อนเกินไป

4 กลยุทธ์หลักเพื่อเป็นแนวทางสำหรับมัดใจตลาด Silver Age ทลายกำแพงความกังวลได้ดีที่สุด

1) ออกแบบให้ง่าย แต่สร้างให้ไว้ใจได้ เพื่อสร้างความมั่นใจและทลายความกังวล

2) โฟกัสที่สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี ตอบโจทย์การดูแลสุขภาพเชิงรุกและความปลอดภัยในชีวิตประจำวัน

3) สร้างตัวตนที่น่าเชื่อถือ โดยเฉพาะช่องทาง Official ของแบรนด์ ควบคู่กับการส่งเสริมรีวิวจากผู้ใช้งานจริง

4) Empower ให้ผู้ใช้งาน สื่อสารกับผู้มีอำนาจตัดสินใจตัวจริง พร้อมต่อยอดเป็น 5A Star metrix Framework กรอบแนวคิดเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้ประกอบการเทคโนโลยี นักพัฒนา AI และนักนวัตกรรม เพื่อใช้ในการออกแบบและสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์และบริการได้ตอบโจทย์ชาว Silver Age ได้อย่างแท้จริง

Accessibility (การเข้าถึง): เทคโนโลยีต้องถูกออกแบบมาให้ทุกคนใช้งานง่าย และเป็นมิตรกับผู้ใช้ทุกระดับประสบการณ์ เพราะอุปสรรคสำคัญของ Silver Age ไม่ใช่ทัศนคติที่ต่อต้านเทคโนโลยี แต่คือประสบการณ์ในอดีตที่ยุ่งยากจนทำให้ไม่กล้าลองสิ่งใหม่ การออกแบบที่เข้าใจผู้ใช้จึงเป็นจุดตั้งต้นของการยอมรับ

Assurance (ความมั่นใจ): เทคโนโลยีต้องสร้างความเชื่อมั่นผ่านคำแนะนำจากบุคคลในครอบครัว มีการรับรองจากผู้เชี่ยวชาญและรีวิวที่ตรวจสอบได้

Autonomy (ความเป็นอิสระ): เทคโนโลยีควรเป็นเครื่องมือที่เสริมพลัง และช่วยให้มีอิสระในการใช้ชีวิต ช่วยให้ผู้สูงวัยสามารถจัดการสุขภาพเชิงรุกและดูแลตนเองได้ เพราะสิ่งที่ผู้สูงวัยกลัวที่สุดไม่ใช่โรคภัยแต่คือ การสูญเสียความสามารถในการดูแลตัวเอง

Affordability (ความคุ้มค่า): Silver Age ไม่ได้มองหาเทคโนโลยีที่ถูกที่สุด แต่ต้องการราคาที่สมเหตุสมผล สอดคล้องกับคุณค่าที่ได้รับ การสื่อสารให้เห็นความคุ้มค่าอย่างชัดเจนและมีทางเลือกที่ยืดหยุ่น คือกุญแจสำคัญของการตัดสินใจซื้อ

Affinity (ความผูกพัน): เทคโนโลยีที่ประสบความสำเร็จต้องเชื่อมโยงผู้สูงวัยกับครอบครัว ผ่านฟีเจอร์ที่ใช้งานร่วมกันได้ เช่น บัญชีหลายผู้ใช้หรือแดชบอร์ดสำหรับครอบครัว เพราะผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์ ‘เพื่อทั้งบ้าน’ มีโอกาสถูกตัดสินใจซื้อมากกว่าผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์เฉพาะผู้สูงวัยเพียงคนเดียว

สำหรับการทำวิจัย Silver Age Technology Adoption ของ CMMU มีกลุ่มตัวอย่าง 621 คน จากกรุงเทพมหา นครและปริมณฑล โดยส่วนใหญ่อยู่ในช่วงอายุ 50–65 ปี มีสถานะสมรส การศึกษาสูงกว่าปริญญาตรี หน้าที่การงานมั่นคง และมีรายได้ตั้งแต่ 50,000 ขึ้นไปจนถึงมากกว่า 150,000 บาท