ถอดบทเรียนโครงการปัญญาไท: พา SME ไทยเข้าสู่ AI Economy

บทนำ: จาก Buzzword สู่เศรษฐกิจ AI ที่ SME ไทยต้องไม่ตกขบวน

ในปี 2025 นี้ แทบทุกงานสัมมนาและบทความด้านธุรกิจในไทยมีคำว่า AI โผล่มาเสมอ แต่สำหรับ SME จำนวนมาก คำถามจริง ๆ ไม่ใช่ว่า AI ล้ำแค่ไหน แต่อยู่ที่ว่า

• “ลงทุนแล้วจะเห็นอะไรเป็นรูปธรรม?”
• “ธุรกิจเล็กอย่างเราจะเริ่มตรงไหน?”
• “มีตัวอย่างธุรกิจไทยที่ใช้แล้วเวิร์กจริงหรือยัง?”

การเปิดตัวโครงการ “ปัญญาไท (PanyaThAI)” ของ Google Cloud จึงน่าสนใจมาก เพราะไม่ใช่แค่การขายเทคโนโลยี แต่เป็นการวางรากฐาน AI Economy ให้กับประเทศไทย โดยมีตัวเลขประเมินมูลค่าทางเศรษฐกิจที่อาจสูงถึง 730,000 ล้านบาทภายในปี 2030 หากธุรกิจไทย โดยเฉพาะ SME สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทความนี้อยู่ในซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” เราจะไม่เพียงสรุปว่าโครงการปัญญาไทคืออะไร แต่จะตีความให้เป็นภาษา SME ว่า

• โครงสร้างพื้นฐาน คน และโครงการนำร่องของ “ปัญญาไท” แปลว่าโอกาสอะไรสำหรับ SME
• กรณีศึกษาอย่าง Thai Wacoal, TISCO และมุมมอง Accenture บอกอะไรเราบ้าง
• SME ไทยจะใช้แนวคิดจากโครงการนี้ไปเริ่มทำ AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกและบริการ ของตัวเองได้อย่างไร

---

1. ทำความเข้าใจ “AI Economy” และที่มาของโครงการปัญญาไท

AI Economy คืออะไรในมุม SME ไทย

AI Economy ไม่ใช่ศัพท์เท่ ๆ แต่คือการที่ เทคโนโลยี AI กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของเศรษฐกิจ คล้ายกับอินเทอร์เน็ตเมื่อ 20 ปีก่อน ความหมายสำหรับ SME คือ:

• แม้คุณจะไม่พัฒนา AI เอง แต่คุณต้อง ใช้ AI ให้เป็น ไม่ต่างจากการใช้โซเชียลมีเดียหรือระบบ POS
• คู่แข่งที่ใช้ AI จัดการสต็อก วิเคราะห์ลูกค้า หรือทำการตลาดอัจฉริยะ จะ วิ่งได้เร็วกว่า ต้นทุนต่ำกว่า
• ลูกค้าคาดหวังประสบการณ์แบบ เรียลไทม์ ส่วนตัว และตอบเร็ว ซึ่งมนุษย์ล้วน ๆ ทำไม่ไหวแล้วในหลายกรณี

จุดเปลี่ยนสำคัญคือ AI ไม่ได้เป็นของเล่นขององค์กรใหญ่หรือทีม IT อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น “เครื่องมือมาตรฐาน” ของทั้งองค์กร

ทำไม Google Cloud ต้องทำ “ปัญญาไท” แบบโครงการระดับชาติ

ผลวิจัยโดย Public First ชี้ว่า หากองค์กรไทยใช้ AI อย่างจริงจัง จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้ประมาณ 730,000 ล้านบาท ภายในปี 2030 แต่ตอนนี้ไทยยังติด 3 ด่านใหญ่:

1. ทำให้ AI ให้คำตอบ ถูกต้องและน่าเชื่อถือสม่ำเสมอ
2. ขาด ข้อมูลที่พร้อมใช้กับ AI (ไม่เป็นโครงสร้าง ไม่สะอาด หรือกระจัดกระจาย)
3. ขาด คนที่เข้าใจการจัดการข้อมูลและ AI ทั้งระดับเทคนิคและระดับธุรกิจ

โครงการ ปัญญาไท จึงถูกออกแบบมาเป็น “แพลตฟอร์มร่วม” ระหว่าง Google Cloud กับองค์กรไทย เพื่อ

• วางรากฐานโครงสร้างพื้นฐาน AI ในประเทศ
• ยกระดับทักษะคนไทยด้าน AI และ Data
• สร้างโครงการนำร่อง (Flagship Projects) ที่วัดผลจริงได้

สำหรับ SME ประเด็นสำคัญคือ: คุณไม่ต้องเริ่มจากศูนย์คนเดียวอีกต่อไป มีทั้งโครงสร้างพื้นฐาน ความรู้ และเคสตัวอย่างให้จับต้องได้มากขึ้น

---

2. 3 รากฐานสำคัญของ AI Economy และโอกาสสำหรับ SME

2.1 Infrastructure – เมื่อ Data Center อยู่ในไทย ธุรกิจเล็กก็ได้ประโยชน์

Google Cloud ประกาศลงทุน Data Center ในประเทศไทยกว่า 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ จุดนี้สำคัญอย่างไรกับ SME?

• การประมวลผล AI มี Latency ต่ำลง ใช้งานได้ใกล้เคียงเรียลไทม์
• การใช้บริการ Cloud, AI Chatbot, ระบบ Recommendation หรือ Analytics จะ ลื่นไหลขึ้น
• ประเทศไทยกลายเป็นหนึ่งใน Hub ด้าน AI และ Data Center ของภูมิภาค ทำให้บริการ AI จากผู้ให้บริการต่าง ๆ ใน ecosystem จะเข้ามาในไทยมากขึ้น

ในเชิงปฏิบัติ SME จะเริ่มเห็นโซลูชัน AI สำหรับ

• ระบบตอบลูกค้าอัตโนมัติ (Customer Service AI)
• การตลาดอัจฉริยะ (AI Marketing: Personalization, Recommendation)
• ระบบวิเคราะห์ยอดขาย-สต็อกเรียลไทม์ (AI Analytics)

ที่ทำงานได้เร็วขึ้น เสถียรขึ้น และต้นทุนต่อการใช้งาน (per use) ถูกลงกว่ายุคที่ทุกอย่างต้องวิ่งออกนอกประเทศ

2.2 People – AI ไม่ใช่เรื่องของ IT อย่างเดียวอีกต่อไป

หัวใจของ Digital Transformation ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือ คนและ Mindset โครงการปัญญาไทจึงเน้นหนักมากด้านการพัฒนาทักษะ เช่น

• โปรแกรม Sai Yot GCP & AI Certification เน้นสร้างมาตรฐานทักษะด้าน AI และ Cloud
• แพลตฟอร์ม Google Skill ที่มีคอร์สฟรีเกี่ยวกับ AI, DeepMind, เทคโนโลยี และธุรกิจมากกว่า 3,000 คลาส

สำหรับ SME นี่คือโอกาสทอง เพราะคุณสามารถ

• ให้ เจ้าของกิจการหรือผู้จัดการ เข้าไปเรียนเพื่อเข้าใจภาพใหญ่ของ AI Economy
• ให้ ทีมการตลาด / ฝ่ายปฏิบัติการ / ฝ่ายบริการลูกค้า เรียนรู้การใช้ AI เป็น “เครื่องมือประจำวัน”
• เริ่มสร้าง AI Literacy ในองค์กร โดยไม่ต้องมีงบฝึกอบรมก้อนใหญ่แบบองค์กรระดับชาติ

2.3 Flagship Projects – เคสจริงที่พิสูจน์ว่า AI สร้าง ROI ได้

หัวใจข้อที่สามคือการสร้าง “ปัญญาไท Flagship Projects” ร่วมกับองค์กรไทยกว่า 15 แห่งในหลายอุตสาหกรรม เพื่อให้เห็นผลจริง เช่น

• การเงิน (เช่น TISCO)
• ค้าปลีกและแฟชั่น (เช่น Thai Wacoal)
• การผลิตและการศึกษา

จุดเด่นคือ โครงการเหล่านี้ไม่ได้วัดเฉพาะ กำไรโดยตรง แต่รวมถึง

• การลดต้นทุน
• การลดเวลาทำงานซ้ำ ๆ (Automation)
• การลดของเสีย (Waste)
• การยกระดับ Productivity ของคน

จากข้อมูลระดับโลก องค์กรที่ใช้ AI ของ Google Cloud อย่างจริงจัง สามารถสร้าง ROI เฉลี่ย 727% ภายใน 3 ปี และ คืนทุนภายในประมาณ 8 เดือน ซึ่งเป็นตัวเลขที่ทำให้ SME เริ่มคิดได้ว่า “AI ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายอย่างเดียว แต่เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า หากออกแบบดีและวัดผลเป็น”

---

3. แผน 5 ขั้นตอนจาก “ปัญญาไท” ที่ SME นำไปใช้ได้ทันที

โครงการปัญญาไทไม่ได้ทำ AI แบบลองผิดลองถูก แต่ใช้กรอบคิด 5 ขั้นตอนที่ SME สามารถหยิบไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจตัวเองได้เลย

3.1 AI Planning – วางเป้าหมายธุรกิจให้ชัดก่อนคิดเรื่องเทคโนโลยี

อย่าเริ่มจากคำถามว่า “จะใช้ AI อะไรดี” แต่เริ่มจาก

• ปัญหาอะไรที่ หนักที่สุด ในตอนนี้?
• ค่าใช้จ่าย/เวลาสูญเปล่าก้อนใหญ่ที่สุดอยู่ตรงไหน?
• ถ้าแก้ได้ จะมีผลกับ กำไรหรือประสบการณ์ลูกค้า แค่ไหน?

ตัวอย่างคำถามสำหรับ SME ค้าปลีกและบริการ:

• จะทำอย่างไรให้ลูกค้า กลับมาซื้อซ้ำ มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มงบโฆษณามาก
• จะลดเวลาที่พนักงานตอบแชตลูกค้าลง 50% ได้อย่างไร
• จะมองเห็นเทรนด์สินค้าขายดีล่วงหน้า 1-2 เดือนเพื่อบริหารสต็อกได้อย่างไร

เป้าหมายที่ชัดเจนจะช่วยให้เลือกประเภท AI/โซลูชันได้ตรงจุด และวัดผลได้จริง

3.2 Use Case & Solution – เริ่มจากเคสเล็ก แต่กระทบธุรกิจสูง

เมื่อรู้เป้าหมายแล้ว ขั้นต่อไปคือ ออกแบบ Use Case ที่เฉพาะกับธุรกิจของคุณ เช่น

• ร้านแฟชั่นออนไลน์: ใช้ AI แนะนำสินค้าเสริม (Upsell / Cross-sell) ในหน้า Line OA หรือเว็บ
• ร้านอาหาร/คาเฟ่: ใช้ AI วิเคราะห์รีวิวและคอมเมนต์เพื่อปรับเมนูและบริการ
• คลินิก/สถาบันการศึกษา: ใช้ AI ช่วยตอบคำถามพื้นฐานและนัดหมายอัตโนมัติ

หลักคิดคือ ไม่ต้องทำทุกอย่างพร้อมกัน ให้เลือก 1–2 Use Case ที่

• วัดผลได้ง่าย (เช่น เวลาทำงานที่ลดลง ยอดขายที่เพิ่มขึ้น)
• ไม่เสี่ยงเกินไป หากมีข้อผิดพลาด
• มีคนในทีมพร้อมเป็นเจ้าของโปรเจกต์

3.3 Deployment – ทดลองใช้จริงกับกลุ่มเล็กก่อนขยาย

การนำ AI ไปใช้จริง (Deployment) สำหรับ SME ควรใช้แนวคิดแบบ ทดลอง-เรียนรู้-ปรับปรุง

• เริ่มจากใช้งานกับ บางสาขา / บางช่องทาง / ลูกค้ากลุ่มเล็ก
• เก็บ Feedback จากทั้งลูกค้าและพนักงาน
• ปรับ Prompt, ปรับ Workflow และเพิ่ม/ลดฟีเจอร์ตามผลที่ได้

การทำแบบนี้ช่วยลดความเสี่ยง และทำให้ทีม “คุ้นมือ” กับการทำงานร่วมกับ AI มากขึ้นเรื่อย ๆ

3.4 Responsible AI – ใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและโปร่งใส

แม้จะเป็นธุรกิจเล็ก แต่เรื่องความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูลสำคัญมาก

SME ควรคิดเรื่องนี้ตั้งแต่วันแรก:

• แจ้งลูกค้าอย่างชัดเจนเมื่อใช้ Chatbot หรือ Agentic AI ตอบคำถาม
• เก็บและใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างโปร่งใส และจำกัดการเข้าถึงเท่าที่จำเป็น
• ตั้งขอบเขตให้ชัดว่า AI ตอบอะไรได้ และอะไรที่ต้องให้ “คนจริง” เป็นผู้ตัดสินใจ

3.5 Measurable Results – วัดผลให้เป็น ไม่ใช่แค่ “รู้สึกว่าดี”

หนึ่งในข้อผิดพลาดของหลายองค์กรคือ ใช้ AI แล้ววัดแค่ “ความรู้สึก” ว่าดีขึ้น แต่ไม่ผูกกับตัวเลข

ตัวชี้วัดที่ SME ควรติดตาม เช่น

• เวลาทำงานที่ลดลง (เช่น พนักงานแอดมินตอบแชตเร็วขึ้น 50%)
• ต้นทุนที่ลดลง (เช่น ลดการจ้างโอที ลดการจ้างเอเจนซีทำงานบางส่วน)
• รายได้ที่เพิ่มขึ้น (เช่น อัตราการซื้อซ้ำสูงขึ้น ยอดขายต่อบิลเพิ่มขึ้น)
• คะแนนความพึงพอใจลูกค้า (CSAT / NPS) ดีขึ้น

การวัดผลเหล่านี้จะทำให้คุณตัดสินใจได้ว่า ควรขยาย, ปรับปรุง หรือหยุดโครงการ AI ตัวไหน

---

4. เคสจริงจากโครงการปัญญาไท: บทเรียนที่ SME นำไปใช้ได้

4.1 Thai Wacoal: ใช้ Creative Agent + VTO ย่นเวลาและสร้างประสบการณ์ใหม่

Thai Wacoal ใช้เทคโนโลยี Creative Agent ร่วมกับ Virtual Try-On (VTO) บนแพลตฟอร์มของ Google Cloud เพื่อแก้ปัญหาที่ธุรกิจแฟชั่นจำนวนมากเจอเหมือนกันคือ

• ถ่ายภาพสินค้าไม่ทัน ตามความถี่การออกแบบสินค้าใหม่
• ต้องใช้เวลาและต้นทุนสูงในการเปลี่ยนสี/ทำภาพกราฟิกประกอบ

ด้วย Creative Agent ทำให้สามารถ

• สร้างภาพสินค้าในหลายสี หลายดีไซน์ได้เร็วขึ้นมาก
• ทดลองคอนเซปต์สินค้าใหม่และทำแคมเปญออนไลน์ได้คล่องตัว
• เปิดทางสู่การผลิตแบบ Made-to-Order หรือการ Personalization ในอนาคต

บทเรียนสำหรับ SME ค้าปลีก/แฟชั่น:

• คุณอาจเริ่มจาก ใช้ AI สร้างภาพสินค้า / ปรับสี / ทำ Mockup เพื่อให้ทำคอนเทนต์การตลาดเร็วขึ้น
• ใช้ VTO หรือ AR อย่างง่ายในอนาคต เพื่อให้ลูกค้าลองสินค้าบนออนไลน์ก่อนตัดสินใจซื้อ ช่วยลดการคืนสินค้า และเพิ่ม Conversion

4.2 TISCO: “Agent Coach” เก็บ DNA คนเก่งให้กลายเป็นความรู้ขององค์กร

TISCO Bank เริ่มต้นใช้ AI ในบทบาทที่เรียกว่า “Agent Coach” คือให้ AI

• เรียนรู้จากพนักงานที่มีผลงานดี
• สกัดขั้นตอน วิธีคิด และเทคนิคการทำงาน
• เก็บเป็นองค์ความรู้ให้พนักงานรุ่นใหม่ใช้ต่อได้

พร้อมกันนั้นยังใช้ AI เพื่อ

• ลดงานซ้ำซ้อน (Automation)
• เพิ่ม Productivity โดยไม่เน้นแทนที่คน แต่ทำให้คนมีเวลาทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น

บทเรียนสำหรับ SME:

• ธุรกิจที่ “เจ้าของเก่งคนเดียว” เสี่ยงมาก หากความรู้ทั้งหมดอยู่ในหัวคนเดียว
• คุณสามารถใช้ AI ช่วย
  • สรุปขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อนให้พนักงานใหม่
  • สร้างคู่มืออบรมจากเอกสาร/คลิปที่มีอยู่แล้ว
  • รวมคำถาม-คำตอบจากประสบการณ์จริงของทีมขาย/ทีมซัพพอร์ต ให้กลายเป็นฐานความรู้กลาง

4.3 3 คำเตือนจาก Accenture ที่ SME ไทยควรรู้

ฝั่งที่ปรึกษาอย่าง Accenture สรุปประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการใช้ AI ในไทยไว้ 3 ข้อ ซึ่งใช้ได้กับ SME เช่นกัน:

1. อย่าคาดหวังให้ AI แทนที่ 100%

   • มองว่า AI ทำได้ดีประมาณ 70–80% ส่วนอีก 20–30% ให้คนเติมเต็ม โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ดุลยพินิจสูง

2. AI เป็นเรื่องของทุกคน ไม่ใช่แค่ IT

   • ให้แผนกที่มีปัญหาจริง เช่น ฝ่ายขาย การตลาด ฝ่ายปฏิบัติการ เป็นคนเสนอ Use Case แล้วให้ทีม IT หรือที่ปรึกษามาช่วยหาวิธีใช้ AI แก้ปัญหา

3. Drive ต้องมากกว่า Resistance

   • การเปลี่ยนแปลงจะเจอแรงต้านเสมอ ทั้งจากความกลัวตกงาน หรือความไม่คุ้นชิน
   • หากเจ้าของ/ผู้บริหารระดับสูงไม่หนุนชัดเจน โครงการ AI มักไปไม่ถึงฝั่ง

---

5. Roadmap สั้น ๆ: SME ไทยจะเริ่มใช้ AI แบบ “ปัญญาไท” ได้อย่างไร

เพื่อให้เชื่อมโยงเข้ากับซีรีส์ AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation นี่คือ Roadmap แบบย่อยง่ายสำหรับ 6–12 เดือนข้างหน้า:

1. เดือนที่ 1–2: สร้าง Mindset และความรู้พื้นฐาน

   • เลือกคน 3–5 คน (เจ้าของ, ผู้จัดการ, หัวหน้าทีมหลัก) ไปเรียนคอร์ส AI พื้นฐาน
   • เวิร์กช็อปภายใน 1 ครั้ง ว่าองค์กรมี Pain Point อะไรที่อยากให้ AI ช่วย

2. เดือนที่ 3–4: เลือก Use Case แรกและตั้งเป้าหมายชัดเจน

   • เช่น Chatbot ตอบคำถามลูกค้าพื้นฐาน, ระบบแนะนำสินค้าอัตโนมัติ, ระบบช่วยสรุปรายงานยอดขาย
   • ตั้งเป้าหมายแบบวัดได้ เช่น ลดเวลางานแอดมิน 30%, เพิ่มยอดขายเฉลี่ยต่อบิล 10%

3. เดือนที่ 5–6: ทดลองใช้งานจริง (Pilot)

   • ใช้เครื่องมือ AI ที่มีในตลาด (รวมถึงบน Cloud) ทดลองกับกลุ่มลูกค้าบางส่วน
   • เก็บ Feedback และปรับปรุงทุก 2–4 สัปดาห์

4. เดือนที่ 7–12: ขยายผลและสร้างมาตรฐาน

   • หาก Use Case แรกได้ผลดี ให้ขยายสเกล และเริ่ม Use Case ที่สอง
   • สร้างคู่มือการใช้ AI ภายใน และตั้ง Policy เรื่องข้อมูลและ Responsible AI

เมื่อเดินครบหนึ่งรอบ คุณจะเริ่มเห็นว่า AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัว แต่เป็น ส่วนหนึ่งของการทำงานประจำวัน ที่ช่วยให้ธุรกิจมีความสามารถในการแข่งขันสูงขึ้นอย่างชัดเจน

---

สรุป: ปัญญาไทคือสัญญาณเตือนให้ SME เร่ง “ลงมือใช้” ไม่ใช่แค่ “ตามข่าว”

โครงการ ปัญญาไท (PanyaThAI) ของ Google Cloud แสดงให้เห็นชัดว่า โลกธุรกิจกำลังเดินหน้าเข้าสู่ AI Economy อย่างจริงจัง ผ่าน 3 รากฐานสำคัญคือ

• โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เร็วและปลอดภัยขึ้นในไทย
• การพัฒนาคนให้ใช้ AI เป็น ไม่ใช่ปล่อยให้เป็นเรื่องของ IT
• โครงการนำร่องและกรอบคิด 5 ขั้นตอนที่วัดผลได้จริง

สำหรับ SME ไทย โดยเฉพาะธุรกิจค้าปลีกและบริการ หากยังรอให้ทุกอย่าง “พร้อมสมบูรณ์” ก่อน อาจกลายเป็นการรอให้คู่แข่งวิ่งนำไปไกลแล้ว การเริ่มจาก Use Case เล็ก ๆ แต่มีผลกับธุรกิจสูง คือทางเลือกที่เหมาะสมที่สุดในตอนนี้

ในซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” ตอนถัดไป เราจะลงลึกไปที่ตัวอย่าง การใช้ AI ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า สำหรับร้านค้าปลีกและบริการในไทย พร้อมตัวอย่าง Workflow ที่คุณสามารถนำไปปรับใช้ได้ทันที

คำถามที่เหลือจึงไม่ใช่ “ควรใช้ AI หรือไม่” แต่คือ “คุณจะเริ่มใช้ AI กับส่วนไหนของธุรกิจใน 3 เดือนจากนี้?”