PanyaThAI กับโอกาส Agentic AI สำหรับธุรกิจไทย

PanyaThAI กับโอกาสใหม่ของ Agentic AI สำหรับ SME ไทย

ปี 2568 กลายเป็นปีที่คำว่า Agentic AI หรือ AI ที่ “ลงมือทำงานให้ครบวงจรเองได้” เริ่มเข้ามาอยู่ในวงสนทนาของผู้บริหารไทยมากขึ้น โดยเฉพาะหลังจากที่ Google Cloud เปิดตัวโครงการ PanyaThAI เพื่อผลักดันให้ธุรกิจไทยนำ AI ไปใช้จริง ไม่ใช่แค่ทดลองทำ POC แล้วจบในสไลด์

สำหรับผู้อ่านซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” บทความนี้จะพาเจาะลึกว่า PanyaThAI คืออะไร แนวคิด Agentic AI สำคัญอย่างไรต่อ SME และจะต่อยอดสู่การ ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า และการเติบโตของธุรกิจได้อย่างไรในช่วงโค้งสุดท้ายของปี 2568 ต่อเนื่องสู่ปี 2569

เราจะไม่หยุดแค่เล่าเคสองค์กรใหญ่ แต่จะแปลให้เป็นภาษาที่ SME นำไปใช้ได้จริง พร้อมแนวทางเริ่มต้นเป็นขั้น ๆ เหมาะกับธุรกิจค้าปลีก ร้านค้าออนไลน์ ไปจนถึงบริการ B2B ขนาดเล็ก-กลางในไทย

---

Agentic AI คืออะไร และทำไม SME ไทยไม่ควรมองข้าม

ก่อนเข้าเรื่อง PanyaThAI ต้องเข้าใจก่อนว่า Agentic AI ต่างจาก AI แบบเดิมอย่างไร

จาก “ตอบคำถาม” สู่ “ลงมือทำ” แทนคน

• AI รุ่นเดิม: เน้นการ “ตอบ” เป็นหลัก เช่น แชตบอตตอบคำถามลูกค้า สรุปเอกสาร แปลภาษา
• Agentic AI: ขยับจากการตอบคำถามมาเป็น ตัวแทน (Agent) ที่สามารถ
  • วางแผนงานย่อย ๆ เอง
  • รวบรวมข้อมูลจากหลายระบบ
  • ตัดสินใจบางอย่างภายใต้กติกาที่กำหนด
  • ลงมือทำงานซ้ำ ๆ แทนคนแบบอัตโนมัติ

พูดให้เห็นภาพในมุม SME: แทนที่คุณได้ “พนักงานฝึกงานดิจิทัล” คุณจะได้ “ผู้ช่วยหัวหน้าทีมดิจิทัล” ที่ทำงานได้ครบลูปมากขึ้น เช่น รับคำถามลูกค้า → ค้นข้อมูลจากระบบหลังบ้าน → สรุปตัวเลือก → เติมข้อมูลลงใบเสนอราคาเบื้องต้น → ส่งให้ทีมเซลส์ตรวจรอบเดียวแล้วปิดงาน

ตัวเลข ROI ที่น่าให้ความสนใจ

โครงการ PanyaThAI ใช้เทคโนโลยีเต็มสแตกของ Google Cloud ตั้งแต่โมเดลตระกูล Gemini ไปจนถึงแพลตฟอร์มระดับองค์กรอย่าง Vertex AI และ Gemini Enterprise โดยข้อมูลจาก Google ระบุว่า องค์กรที่ใช้ชุดเทคโนโลยีนี้แบบจริงจัง

สร้าง ROI เฉลี่ย 727% ภายใน 3 ปี และคืนทุนในเวลาเฉลี่ยเพียง 8 เดือน

สำหรับ SME ตัวเลขนี้ไม่ได้แปลว่าทุกคนจะได้เหมือนกัน แต่สะท้อนว่า “การลงทุน AI ที่ออกแบบดี” มีโอกาสเปลี่ยนจากต้นทุนเทคโนโลยีให้กลายเป็น “เครื่องผลิตกำไร” ได้จริง ไม่ใช่ของเล่นราคาแพง

---

PanyaThAI คืออะไร และมีประโยชน์กับ SME อย่างไร

PanyaThAI เป็นโครงการที่ Google Cloud ออกแบบมาเพื่อช่วยองค์กรไทยก้าวสู่ยุค Agentic AI แบบ “ใช้งานได้จริง” ไม่ใช่โครงการทดลองที่จบลงโดยไม่สร้างมูลค่าเพิ่ม

ในเฟสแรกมีองค์กรไทย 15 แห่งเข้าร่วม ตั้งแต่บริษัทเทคโนโลยี แพลตฟอร์มออนไลน์ มหาวิทยาลัย ไปจนถึงค้าปลีกและประกันภัย จุดร่วมสำคัญคือ ทุกองค์กรใช้ AI เพื่อ “แก้ปัญหาธุรกิจจริง” เช่น เพิ่มยอดขาย ลดต้นทุน ลดเวลาการทำงาน และสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ลื่นไหลกว่าเดิม

3 ช่องว่างใหญ่ที่ PanyaThAI ตั้งใจมาอุด

งานศึกษาระบุว่า ถ้าองค์กรไทยใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ จะสร้างมูลค่าเพิ่มให้เศรษฐกิจไทยกว่า 730,000 ล้านบาทภายในปี 2030 แต่วันนี้ธุรกิจส่วนใหญ่ยังติด 3 เรื่องหลัก ๆ

1. คุณภาพคำตอบของ AI ยังไม่น่าเชื่อถือ
   หลายธุรกิจลองใช้แชตบอตหรือโมเดลภาษาแล้วเจอปัญหาตอบไม่ตรง ถามอย่างตอบอย่าง หรือไม่เข้าใจบริบทไทย

2. ข้อมูลภายในองค์กรยังไม่พร้อม
   ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายระบบ บางส่วนอยู่ใน Excel บางส่วนอยู่ในระบบ ERP/CRM หรืออยู่ในหัวพนักงานอาวุโส ทำให้ต่อ AI เข้าไปก็ไม่ค่อยได้ประโยชน์

3. บุคลากรด้านข้อมูลและ AI ขาดแคลน
   SME ส่วนใหญ่ไม่มี Data Engineer หรือทีม AI โดยเฉพาะ ทำให้ไม่รู้จะเริ่มอย่างไร หรือกลัวลงทุนแล้วไม่คุ้ม

PanyaThAI เลยถูกออกแบบให้เป็น “สะพานเชื่อม” ระหว่างเทคโนโลยีระดับโลกกับข้อจำกัดจริงขององค์กรไทย ผ่าน 3 แนวคิดที่ SME สามารถนำไปประยุกต์ได้

• เน้น “สูตรสำเร็จ” use case ที่พิสูจน์มาแล้ว เช่น ค้นหาอัจฉริยะ, AI ช่วยงานเอกสาร, AI ช่วยทำคอนเทนต์ภาพ/วิดีโอ
• ช่วยจัดการข้อมูลให้พร้อมใช้งาน AI อย่างเป็นระบบ
• สร้างเครื่องมือที่ใช้ได้โดยคนทำงานสายธุรกิจ ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์เท่านั้น

---

เคสจริงจากองค์กรไทย: แปลเป็นบทเรียนสำหรับ SME

เคสองค์กรภายใต้ PanyaThAI น่าสนใจเพราะ “จับต้องได้” ลองมาดูทีละเคส แล้วตีความกลับมาที่บริบท SME

1) SE-ED: ปรับระบบค้นหาให้เข้าใจ “ความตั้งใจ” ของลูกค้า

SE-ED พัฒนาระบบค้นหาสินค้าบนแพลตฟอร์มออนไลน์ให้ไม่ยึดติดแค่คีย์เวิร์ด แต่เข้าใจ “ความหมาย” ของประโยคลูกค้า เช่น ลูกค้าพิมพ์ว่า “อยากได้หนังสือสอนลงทุนสำหรับมือใหม่” ระบบก็จะแนะนำหมวดและหนังสือที่ตรงเจตนามากกว่าแค่คำว่า “ลงทุน” หรือ “มือใหม่” แยกกัน

ผลลัพธ์สำคัญ

• Conversion Rate จาก 12% → 27%
• Bounce Rate ลดเหลือประมาณ 10%

บทเรียนสำหรับ SME ไทย

ถ้าคุณเป็น

• ร้านค้าออนไลน์ หรือแบรนด์ที่ขายผ่านเว็บไซต์ของตัวเอง
• แพลตฟอร์มจองบริการ เช่น ทัวร์ สปา คลินิก

สิ่งที่คุณทำได้คือเริ่มจาก

• ใช้ AI Search ที่เข้าใจภาษาธรรมชาติ เช่น ลูกค้าพิมพ์ “หาของขวัญให้คุณแม่อายุ 60 ชอบทำสวน” แล้วระบบช่วยจัดชุดสินค้า
• ผูกระบบค้นหากับข้อมูลสต๊อกและโปรโมชั่น ให้แนะนำสินค้าที่มีของและมีกำไรดีเป็นพิเศษ

นี่คือการใช้ Agentic AI มาช่วยในส่วน “ค้นหา + แนะนำ + กระตุ้นการตัดสินใจ” อย่างต่อเนื่องในหน้าเดียว

2) ไทยวาโก้: ใช้ Generative Media ลดต้นทุนคอนเทนต์สินค้า

ปัญหาคลาสสิกของแบรนด์แฟชั่นคือ ค่าใช้จ่ายและเวลาในการถ่ายภาพสินค้า โดยเฉพาะเวลามีสีใหม่ ลายใหม่ หรือไซส์ใหม่ ก็ต้องถ่ายภาพใหม่เกือบทั้งหมด

ไทยวาโก้ใช้เทคโนโลยี Generative Media ของ Google ช่วย

• “ย้อมสี” เสื้อผ้าในภาพให้ตรงกับสีจริงของสินค้าใหม่
• สร้างวิดีโอมุมมอง 360 องศาจากภาพสินค้าไม่กี่ภาพ

ผลคือ

• ลดเวลาเตรียมคอนเทนต์ลงอย่างมาก
• เปิดตัวสินค้าใหม่บนช่องทางออนไลน์ได้เร็วขึ้นหลายเท่าตัว

บทเรียนสำหรับ SME ไทย

ถ้าคุณเป็น

• แบรนด์เสื้อผ้า เครื่องประดับ เฟอร์นิเจอร์ ของแต่งบ้าน
• ร้านค้าออนไลน์ที่มี SKU เยอะมาก

คุณสามารถ

• ใช้ Generative AI ช่วยสร้างภาพเพิ่มเติมจากภาพที่มี เช่น เปลี่ยนสี เปลี่ยนฉากหลัง ให้เหมาะกับแต่ละแคมเปญ
• สร้างภาพแนวไลฟ์สไตล์ (เช่น เสื้อผ้าอยู่บนหุ่น/คนในฉากต่าง ๆ) จากภาพสินค้าจริงเพียงไม่กี่รูป เพื่อใช้ในโซเชียลมีเดียและโฆษณา

นี่คือการใช้ Agentic AI ในการ “ผลิตคอนเทนต์สินค้า” อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องเพิ่มคนทำงานจำนวนมาก

3) TIPH: ประกันภัยที่เร็วขึ้น โปร่งใสขึ้นด้วย AI

ในธุรกิจประกันภัย การตรวจสภาพรถก่อนรับประกันแต่เดิมใช้เวลาเป็นวัน ตั้งแต่ลูกค้าส่งรูป → เจ้าหน้าที่ประเมิน → ติดต่อลูกค้า → ปรับข้อมูลในระบบ

TIPH นำ AI เข้ามาช่วย

• ให้ลูกค้าถ่ายวิดีโอรถของตัวเอง
• ให้ AI ประเมินสภาพเบื้องต้นอัตโนมัติ
• ส่งผลให้เจ้าหน้าที่ตัดสินใจต่อได้อย่างรวดเร็ว

ผลลัพธ์

• เวลาจาก “หลายวัน” เหลือแค่ “ไม่กี่นาที”
• ลดต้นทุนกระบวนการได้กว่า 70%
• เพิ่มความโปร่งใส เพราะใช้เกณฑ์เดียวกันทั่วทั้งระบบ

เพิ่มเติมยังมี AI Assistant ภายในองค์กร ช่วยพนักงานทุกแผนก

• ค้นข้อมูลงานเก่า เอกสาร ข้อตกลงกรมธรรม์
• ช่วยจัดการงานเอกสารต่าง ๆ ลดเวลางาน routine

บทเรียนสำหรับ SME ไทย

ถ้าคุณเป็น

• คลินิก สถานเสริมความงาม ผู้รับเหมาก่อสร้าง ร้านซ่อมรถ ที่ต้องประเมินหน้างาน
• บริษัทบริการ B2B ที่มีเอกสารสัญญาและข้อมูลเยอะ

คุณสามารถ

• ใช้ AI ประเมินภาพ/วิดีโอจากลูกค้าเพื่อตีราคาเบื้องต้นหรือคัดกรองเคส
• ทำ AI Assistant ภายในองค์กรสำหรับ
  • ค้นสัญญาเก่า ใบเสนอราคาเก่า ๆ
  • ตอบคำถามพนักงานใหม่เกี่ยวกับนโยบายและขั้นตอนทำงาน

นี่คือ Agentic AI ที่ช่วยลดเวลาตั้งแต่ “ลูกค้าติดต่อ” จนถึง “เสนอราคา/ให้บริการจริง” แบบครบลูป

---

SME ไทยจะเริ่มใช้ Agentic AI อย่างไรให้คุ้มและไม่หลงทาง

สำหรับเจ้าของกิจการหรือผู้บริหาร SME หลายคน คำถามที่เจอบ่อยคือ “อยากใช้ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน” ลองใช้เฟรมเวิร์กสั้น ๆ นี้เป็นแนวทาง

ขั้นที่ 1: เลือก “จุดปวด” ทางธุรกิจให้ชัด

เริ่มจากคำถามง่าย ๆ ว่า

• ตอนนี้ธุรกิจเสียเวลา/ต้นทุนที่สุดที่ตรงไหน
• ขั้นตอนไหนที่ลูกค้าบ่นบ่อยที่สุด
• งานไหนที่ทีมบ่นว่า “น่าให้คอมทำแทนได้แล้ว”

ตัวอย่างจุดเริ่มต้นยอดนิยม

• ตอบแชทลูกค้าซ้ำ ๆ ทั้งวัน
• ทำเอกสารใบเสนอราคา/ใบแจ้งหนี้ซ้ำ ๆ
• ลูกค้าหาของในเว็บไม่เจอ ทำให้ทักถามในแชทเยอะ
• ทำรูป/คอนเทนต์สินค้าไม่ทันสต๊อกใหม่ที่เข้ามา

เลือกมาแค่ 1–2 เรื่องแรก ที่ถ้าทำได้จะ “รู้สึกว่าชีวิตดีขึ้นชัดเจน” แล้วค่อยไปขั้นถัดไป

ขั้นที่ 2: ตรวจสุขภาพข้อมูลแบบคนไม่มีทีม Data

ไม่ต้องคิดเรื่อง Data Warehouse ใหญ่โตในทันที แต่ให้ดูว่า

• ข้อมูลลูกค้า, สินค้า, การขาย อยู่ที่ไหนบ้าง (เช่น POS, Excel, ระบบบัญชี, Chat, LINE OA)
• สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับ use case ที่เลือกคืออะไร เช่น
  • ระบบตอบลูกค้าต้องเข้าถึง FAQ และเงื่อนไขโปรโมชั่น
  • ระบบค้นหาสินค้าต้องเข้าถึงข้อมูลสต๊อกและรายละเอียดสินค้า

จากนั้น

• รวมข้อมูลสำคัญที่สุดมาเก็บในที่เดียวที่เข้าถึงง่าย (เช่น Google Sheets, Database ง่าย ๆ, หรือระบบ POS/CRM ที่ใช้อยู่)
• กำหนดเจ้าของข้อมูล (Data Owner) แม้จะเป็นทีมเล็ก ๆ ก็ให้ชัดว่าใครดูแล

ขั้นที่ 3: เลือกเครื่องมือ AI ให้เหมาะกับทรัพยากร

สำหรับ SME ไม่จำเป็นต้องกระโดดไปใช้โซลูชันระดับเอนเตอร์ไพรส์ทันที แต่ควรมีหลักคิดเหล่านี้

• เลือกเครื่องมือที่ “เชื่อมต่อระบบอื่นได้ง่าย” เช่น ต่อกับ LINE OA, เว็บไซต์, ระบบขายที่ใช้อยู่
• เริ่มจากเวอร์ชันที่ไม่ต้องลงทุนสูงมาก หรือใช้โมเดลบนคลาวด์แบบจ่ายตามการใช้งาน
• ถ้าไม่มีทีม IT ให้เลือกโซลูชันที่มีอินเทอร์เฟซแบบ no-code/low-code หรือมีพาร์ตเนอร์ในไทยช่วยดูแลได้

ขั้นที่ 4: วัดผลจริง ไม่ใช่แค่เทสเล่น

ตั้งตัวชี้วัดตั้งแต่ก่อนเริ่ม เช่น

• ลดเวลาตอบลูกค้าจากเฉลี่ย 10 นาที เหลือ 1 นาที
• เพิ่ม Conversion Rate บนเว็บจาก 1% เป็น 2–3%
• ลดเวลาทำใบเสนอราคา/ใบแจ้งหนี้จาก 30 นาที เหลือ 5 นาที

แล้วทดสอบกับกลุ่มลูกค้าจริงจำนวนหนึ่ง ก่อนค่อยขยายให้ใช้งานเต็มระบบ เพื่อไม่ให้ทีมรู้สึกว่าถูก “ยัดเยียดระบบใหม่” โดยไม่เห็นประโยชน์

---

Agentic AI = เครื่องยนต์ใหม่ของการยกระดับประสบการณ์ลูกค้า

ถ้ามองให้ไกลกว่าแค่ “ลดต้นทุน” Agentic AI คือโอกาสใหญ่ในการ ออกแบบประสบการณ์ลูกค้าใหม่ทั้งเส้นทาง (Customer Journey) ตั้งแต่ก่อนรู้จักเรา จนกลายเป็นลูกค้าประจำ เช่น

• ลูกค้าค้นหาข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติแล้วระบบเข้าใจเจตนาได้ดี
• ระบบแนะนำสินค้า/บริการแบบเฉพาะบุคคลจากพฤติกรรมและประวัติการซื้อ
• เมื่อลูกค้ามีปัญหา AI สามารถช่วยแก้ไขปัญหาทั่วไปได้ทันที 24 ชั่วโมง และส่งต่อเคสซับซ้อนไปยังทีมที่เหมาะสมอย่างลื่นไหล

สำหรับซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” บทความนี้อยากชวนให้มองว่า PanyaThAI และเคสจากองค์กรใหญ่ เป็นเหมือน “ห้องทดลองล่วงหน้า” ให้ SME ดูแนวโน้ม แล้วเลือกหยิบ use case ที่เข้ากับตัวเองมาปรับใช้ในสเกลเล็กก่อน

วันนี้อาจเริ่มจาก AI ช่วยตอบลูกค้า ช่วยค้นข้อมูล หรือช่วยทำคอนเทนต์ แต่ในอีก 1–3 ปีข้างหน้า ธุรกิจที่ใช้ Agentic AI เป็น “ผู้ช่วยทำงานเต็มลูป” ตั้งแต่การดึงลูกค้าใหม่จนถึงการดูแลหลังการขาย จะมีแต้มต่อเหนือคู่แข่งที่ยังใช้แรงคนล้วน ๆ แบบเดิม

คำถามคือ ภายในสิ้นปีหน้า คุณอยากให้ AI เข้ามาช่วยงานตรงไหนในธุรกิจของคุณ แล้วจะเริ่มก้าวแรกในเดือนนี้ได้อย่างไรบ้าง?