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

แหล่งข่าวใกล้ชิดเปิดเผยเมื่อวันอาทิตย์ที่ผ่านมาว่า บริษัทใหม่นี้จะเกิดจากการรวมตัวกันของบริษัทประมาณ 10 แห่ง รวมถึง SoftBank Group Corp โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาแบบจำลอง AI พื้นฐาน (Base AI Model) ที่ใหญ่ที่สุดของประเทศ ผ่านความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน

โดยโครงการสนับสนุนดังกล่าว จะเริ่มขึ้นในปีงบประมาณ 2026 หรือในเดือนเมษายนปีหน้า โดยบริษัทด้าน AI ใหม่ที่จะเกิดขึ้นนี้ คาดว่าจะมี ทีมวิศวกรประมาณ 100 คน จากทั้ง SoftBank และบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI อย่าง Preferred Networks Inc. เข้าร่วมในบริษัทใหม่นี้ และหวังว่าจะสามารถจัดหาทรัพยากรที่จำเป็น โดยเฉพาะการจัดซื้อ เซมิคอนดักเตอร์ ภายใต้การสนับสนุนจากรัฐบาล

ทั้งนี้ การเคลื่อนไหวของญี่ปุ่นในการพัฒนา AI ของตนเองนี้ เกิดขึ้นจากความหวังที่จะ แข่งขันกับจีนและสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นผู้นำในเทคโนโลยีด้านนี้ เนื่องจาก AI ส่งผลกระทบโดยตรงต่อความมั่นคงของชาติ และปัจจุบันญี่ปุ่นยังตามหลังในการใช้งาน AI รัฐบาลจึงตั้งเป้าที่จะจัดทำแผนแม่บทพื้นฐาน ซึ่งคาดว่าจะได้รับอนุมัติจากคณะรัฐมนตรีในเร็ว ๆ นี้

โดยแผนดังกล่าวจะเน้นที่ การพัฒนา AI ในประเทศ และการรักษาฐานข้อมูล (Data Centers) เพื่อเสริมสร้างอำนาจของชาติและลดการขาดดุลทางดิจิทัล อีกส่วนคือ การพัฒนา Physical AI ซึ่งเป็นการผสมผสานเทคโนโลยี AI เข้ากับหุ่นยนต์ (Robotics) โดยระบุไว้ในร่างแผนว่าเป็นกลยุทธ์สำคัญสำหรับญี่ปุ่นที่ยังตามหลังในด้านนี้อยู่

ก่อนหน้านี้ รัฐบาลเกาหลีใต้ ก็พึ่งประกาศแผนพัฒนา AI ของประเทศ โดยมีเป้าหมายเป็น 1 ใน 3 ประเทศชั้นนำด้านเทคโนโลยี AI ของโลก (G3 AI Power) โดยต่อยอดจากความแข็งแกร่งด้านเซมิคอนดักเตอร์ (Samsung/SK Hynix) มาเป็นฐานในการครองตลาด AI พร้อมประกาศลงทุน 9.4 ล้านล้านวอน (ประมาณ 6.9 พันล้านดอลลาร์) ภายในปี 2027

Source

จนล่าสุด Meta ก็ได้วางแผนที่จะ ลดงบประมาณสำหรับโครงการ Metaverse ลงถึง 30% ตามรายงานของ Bloomberg News ส่งผลให้ราคาหุ้นของบริษัทเพิ่มขึ้น +4% เนื่องจากช่วยคลายความกังวลของนักลงทุนบางส่วนเกี่ยวกับการเดิมพันขนาดใหญ่ของ Mark Zuckerberg ซีอีโอ ที่ เผาผลาญเงินไปแล้วกว่า 6 หมื่นล้านดอลลาร์ตั้งแต่ปี 2020 กับ Metaverse 

แม้ว่าจะเป็นข่าวดีของนักลงทุน แต่อาจไม่ใช่ข่าวดีของพนักงาน เพราะการลดงบประมาณที่สูงขนาดนี้ น่าจะรวมถึงการเลิกจ้างพนักงานด้วย ซึ่งอาจจะเกิดขึ้นเร็วที่สุดในเดือนมกราคม ปี 2569

Craig Huber นักวิเคราะห์จาก Huber Research Partners กล่าวว่า เป็นการเคลื่อนไหวที่ฉลาด แต่มาช้าไป และนี่ดูเหมือนเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เพื่อปรับค่าใช้จ่ายให้สอดคล้องกับแนวโน้มรายได้จาก Metaverse ที่ไม่ได้สดใสเท่าที่ผู้บริหารคิดไว้เมื่อหลายปีก่อน

กลุ่ม Metaverse นี้อยู่ภายใต้ Reality Labs ซึ่งเป็นหน่วยงานที่ผลิตชุดหูฟัง Mixed-Reality รุ่น Quest ของบริษัท, แว่นตาอัจฉริยะที่ทำร่วมกับ EssilorLuxottica’s (ESLX.PA) Ray-Ban และแว่นตา Augmented-Reality ที่กำลังจะมาจะปล่อยออกมาในอนาคต

ที่ผ่านมา Meta ยังคงพยายามขยายตลาดของอุปกรณ์เหล่านี้ให้ไปไกลกว่ากลุ่มผู้เล่นเกมเฉพาะทาง แต่ก็ยังไม่ได้ง่ายขนาดนั้น อย่างไรก็ตาม Meta ยังถือว่าอยู่ในตำแหน่งได้เปรียบในตลาดแว่นตาอัจฉริยะ เนื่องจากคู่แข่งอย่าง Google ของ Alphabet, Apple และ Snap ยังบุกตลาดไม่สำเร็จ

ทั้งนี้ รายงานเกี่ยวกับการลดงบการลงทุนใน Metaverse ออกมาในช่วงเวลาที่ Meta กำลังเร่งรีบเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันด้าน AI หลังจากที่โมเดล Llama 4 ของบริษัท ได้รับการตอบรับที่ไม่ดีนัก

เพื่อสนับสนุนเป้าหมายที่ทะเยอทะยานเหล่านี้ Meta ได้ให้คำมั่นที่จะ ลงทุนด้านงบประมาณ (Capital Spending) สูงถึง 7.2 หมื่นล้านดอลลาร์ ในปีนี้ โดยรวมแล้ว คาดว่าบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่จะใช้จ่ายไปกับ AI ประมาณ 4 แสนล้านดอลลาร์ ในปีนี้

Source

จากสถิติพบว่า มูลค่าการจองท่องเที่ยวออนไลน์ในอาเซียนเกิน 59,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และในระยะอันใกล้อัตราการใช้บริการออนไลน์อาจแตะ 74% ขณะที่ตลาดเทคโนโลยีการท่องเที่ยวทั่วโลกมีมูลค่าราว 11,100 ล้านดอลลาร์ และอาจขยายสู่ระดับ 18,700 ล้านดอลลาร์ ตามการเติบโตของบริการเชิงประสบการณ์

การเติบโตดังกล่าวถือเป็นโอกาสทางธุรกิจที่มหาศาล จึงทำให้เกิดสตาร์ทอัพเพื่อให้บริการท่องเที่ยวออนไลน์มากขึ้น รวมถึง TripBuilder สตาร์ทอัพด้าน AI Travel Assistant จากเกาหลีที่เตรียมตัวมาเปิดตลาดในประเทศไทย เนื่องจากมองเห็นศักยภาพการเป็นศูนย์กลางการเดินทางและท่องเที่ยวในบ้านเรา

ฮูเยน Marketer ของ TripBuilder เล่าว่า จุดเริ่มต้นของสตาร์ทอัพแห่งนี้ บริษัทฯ มาจาก ‘คิม มยองจุน’ ซึ่งเป็น    ผู้ก่อตั้งขึ้นและก่อตั้ง TripBuilder ชอบท่องเที่ยว แต่การไปทริปแต่ละครั้งต้องพบกับไม่สะดวกมากมายทั้งตั๋ว    เครื่องบิน โรงแรม การเดินทางในเมือง และกิจกรรมที่กระจัดกระจายอยู่หลายที่ ผู้ใช้ต้องเปรียบเทียบและตัดสินใจ ซ้ำไปซ้ำมา

TripBuilder จึงเริ่มต้นขึ้นมา เพื่ออยากแก้ปัญหาความยุ่งยากดังกล่าว ด้วยการใช้เทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI เข้ามาช่วยแก้ปัญหา ภายใต้จุดเด่น คือ การใช้ Data วิเคราะห์ตั้งแต่เที่ยวบิน โรงแรม การเดินทางภายในพื้นที่ กิจกรรมท้องถิ่น รูปแบบการเดินทาง

โดยดูจากงบประมาณ เวลาที่มี รูปแบบการเดินทาง ความชอบส่วนตัว ไปจนถึงพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้ใช้แต่ละคน และสามารถปรับแผนได้ตลอดเวลา เช่น ถ้าฝนตก ร้านปิด คนแน่น หรือเวลาไม่พอ AI จะเสนอทางเลือกใหม่ที่เหมาะกับสถานการณ์นั้นทันที

เป้าหมาย เพื่อให้สามารถนำเสนอทริปการเดินทางที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้ในช่วงเวลานั้นจริง ๆ ไม่ใช่แค่โชว์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการจองไฟลท์บินและโรงแรม แนะนำร้านอาหาร สถานที่ท่องเที่ยว และกิจกรรมต่าง ๆ แบบ one stop service ให้ผู้ใช้ควบคุมทุกขั้นตอนของการเดินทางได้ในหน้าจอเดียวจริง ๆ

“OTA หรือ แพลตฟอร์มจองท่องเที่ยวแบบเดิม ทำแค่แสดงข้อมูลให้เลือก แต่ AI ของเราจะเข้าใจสถานการณ์และความต้องการของผู้ใช้ แล้วคัดตัวเลือกที่เหมาะที่สุดให้ทันที ดังนั้น AI ในวันนี้ไม่ได้เป็นแค่ตัวช่วยเสริม แต่เป็นหัวใจหลักของการวางแผนท่องเที่ยวยุคใหม่ ทำให้บทบาทของนักท่องเที่ยวเปลี่ยนจากการหาข้อมูล มาเป็นการใช้เวลาไปกับการเดินทางจริง ๆ มากขึ้น”

ไทยประเทศแห่งโอกาส

ฮูเยน กล่าวว่า สำหรับ TripBuilder แล้ว ประเทศไทยเป็นประเทศแห่งโอกาส เพราะเป็นหนึ่งในปลายทางที่ได้รับความนิยมสูงจากนักท่องเที่ยวต่างชาติ และเป็นตลาดที่เปิดโอกาสให้เกิดความร่วมมือหลากหลายด้านเทคโนโลยีการเดินทาง

ดังนั้น จึงต้องการร่วมสร้าง ecosystem ด้านการท่องเที่ยวในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ร่วมกับพาร์ทเนอร์ท้องถิ่น ทั้งด้านการคมนาคม โรงแรม กิจกรรมท่องเที่ยว ประกันภัย และการชำระเงิน โดยจะเห็นความเคลื่อนไหวในปี 2026

“เราไม่ใช่แค่การเป็นเพียงแพลตฟอร์มเท่านั้น แต่เราตั้งใจจะเป็นบริษัทที่สร้างมาตรฐาน AI ด้านการเดินทางระดับโลก นักท่องเที่ยวในอนาคตจะไม่ต้องค้นหาเอง เพราะ AI จะเตรียมให้ล่วงหน้า เข้าใจบริบท และเสนอเส้นทางที่ดีที่สุด”