AI Thailand Hackathon 2025 ผลักดัน AI Model คนไทยสู่บริการจริงบน AI for Thai และเปิดโอกาสให้ SME ไทยใช้ AI ภาษาไทยในธุรกิจได้ง่ายขึ้น
AI Thailand Hackathon 2025: โอกาสทอง SME ไทยต่อยอด AI สู่บริการจริง
วันที่ 2/8/2568 มีมากกว่า 70 ทีมจากทั่วประเทศยกทีมกันไปที่บ้านวิทยาศาสตร์สิรินธร จ.ปทุมธานี เพื่อแข่งกันแปลง AI Model ฝีมือคนไทย ให้กลายเป็น บริการจริงบนแพลตฟอร์ม AI for Thai ในงาน AI Thailand Hackathon 2025
ส่วนใหญ่คนมักคิดว่า AI Hackathon คือเวทีโชว์โมเดล วัดคะแนน benchmark แล้วก็จบ แต่ปีนี้เนคเทค สวทช. กลับตั้งโจทย์ต่างออกไปอย่างชัดเจน — ไม่ใช่แค่ "โมเดลดี" แต่ต้องกลายเป็น Service API ที่เอาไปใช้จริงได้ และต่อยอดเป็นธุรกิจได้
สำหรับเจ้าของธุรกิจ SME สตาร์ทอัพ หรือองค์กรไทยที่กำลังคิดเรื่อง Digital Transformation นี่คือสัญญาณชัด ๆ ว่า ยุคของ “มีโมเดล” ผ่านไปแล้ว กำลังเข้าสู่ยุคของ “มีบริการ AI ที่ลูกค้าใช้จริง”
บทความนี้จะพาไล่จากเวทีแข่งขัน ไปสู่มุมที่ SME และธุรกิจไทยเอาไปใช้ได้จริง:
- ทำไม AI Thailand Hackathon 2025 ถึงสำคัญต่อธุรกิจ
- แนวคิด From AI Model to Service แปลเป็นภาษาธุรกิจคืออะไร
- SME ไทยจะใช้ AI for Thai ยังไงให้คุ้ม แบบไม่ต้องมีทีม Data Scientist เต็มตัว
- ถ้าคิดจะเริ่ม AI Project ในปี 2568–2569 ควรวางหมากแบบไหน
AI Thailand Hackathon 2025 คืออะไร และสำคัญอย่างไรต่อธุรกิจไทย
หัวใจของ AI Thailand Hackathon 2025 คือการผลักดันให้ AI Model ฝีมือคนไทย กลายเป็นบริการ AI ที่ใช้ได้จริงบนแพลตฟอร์ม AI for Thai ไม่ใช่แค่โปรเจ็กต์จบในงานประกวด
จากเวทีงานปีนี้:
- มีผู้สมัครกว่า 70 ทีม จากทั่วประเทศ
- ผ่านเข้ารอบสุดท้าย 25 ทีม 70 คน
- 14 ทีม มาจากอันดับสูงสุดของ AI Thailand Benchmark 2025
- 11 ทีม จากการสมัครตรง
โจทย์ของปีนี้ชัดมาก:
พัฒนา Service API จาก AI Model ของตัวเอง และต้องมี แอปพลิเคชันที่เชื่อมผู้ใช้จริงกับบริการนั้น พร้อมคิดมุมธุรกิจไปด้วย
พูดง่าย ๆ คือ เนคเทคไม่ได้มองแค่ความเก่งเชิงเทคนิค แต่ต้องการเห็น เส้นทางจากงานวิจัย → บริการบน AI for Thai → ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้จริง
สำหรับฝั่งธุรกิจ นี่คือข่าวดีสองชั้น:
- คุณกำลังจะมีบริการ AI ฝีมือคนไทย เพิ่มขึ้นอีกหลายตัวบน AI for Thai ทั้งภาษาไทย ภาพ เสียง ฯลฯ
- คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลเองทั้งหมด แค่รู้ว่าจะ "ต่อ" และ "ออกแบบบริการ" รอบ ๆ โมเดลยังไง ก็สามารถสร้างโซลูชัน AI ของตัวเองได้
จาก Model สู่ Service: ก้าวที่ SME ไทยมักพลาด
ส่วนใหญ่ธุรกิจมักหยุดอยู่ที่ POC (ทดลองให้ดูได้) แต่ไม่ไปถึงบริการจริงที่ลูกค้าจ่ายเงินใช้ นี่คือจุดที่ AI Thailand Hackathon 2025 พยายามแก้
ดร.ศวิต กาสุริยะ จากเนคเทค ย้ำชัดว่า เป้าหมายของงานปีนี้คือ
เปลี่ยน AI Model ให้กลายเป็นบริการที่ ยั่งยืน ใช้งานจริงได้ ไม่ใช่แค่เดโม
Model ดีอย่างเดียวไม่พอ ถ้าไม่มี 4 อย่างนี้
จากประสบการณ์ที่เห็นหลายโปรเจ็กต์ AI ในองค์กรไทยติดหล่ม ผมว่ามี 4 เรื่องที่มักถูกมองข้าม:
-
Service API ที่เสถียรและรองรับการใช้งานจริง
- Model ทำงานดีในโน้ตบุ๊ก แต่พอเจอผู้ใช้จริงหลายร้อยคนก็ล่ม
- ไม่มีระบบจัดการโหลด, ไม่มี logging, ไม่มี monitoring
-
การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) รอบ ๆ AI
- AI ทายเก่ง แต่หน้าจอใช้งานงง ลูกค้าไม่เข้าใจผลลัพธ์
- ไม่มีข้อความอธิบายกรณี AI มั่นใจน้อย ทำให้ผู้ใช้ไม่กล้าเชื่อ
-
Model Business ที่ชัดเจน
- จะเก็บเงินแบบไหน? รายครั้ง รายเดือน Freemium?
- ลูกค้ากลุ่มไหนที่ "ปวด" กับปัญหานี้มากพอที่จะจ่าย
-
การดูแลและอัปเดตโมเดลระยะยาว
- ข้อมูลเปลี่ยน ภาษาเปลี่ยน พฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยน
- ถ้าไม่มีแผนอัปเดต โมเดลจะค่อย ๆ เสื่อมคุณภาพลง
เวที Hackathon ปีนี้เลยไม่ได้มีแค่การเขียนโค้ด แต่มี Hackathon Clinic ช่วยทีมใน 3 ด้านหลัก:
- การพัฒนานวัตกรรม (Innovation)
- กลยุทธ์เชิงธุรกิจ (Business Strategy)
- การนำเสนอผลงาน (Pitching)
นี่คือ mindset แบบเดียวกับที่ SME ควรใช้เวลาเริ่มทำโครงการ AI: ไม่ใช่ถามว่า “จะใช้โมเดลอะไรดี?” แต่ควรถามว่า “จะทำบริการอะไรให้ลูกค้าได้บ้าง โดยอาศัย AI เป็นไส้ใน”
AI for Thai: เครื่องมือ AI ภาษาไทยที่ SME ใช้ได้เลย
AI for Thai คือแพลตฟอร์มบริการ AI ภาษาไทยที่เนคเทค สวทช. เปิดให้คนไทยใช้งานผ่าน API เหมาะกับ SME และสตาร์ทอัพที่ไม่อยากเริ่มตั้งแต่ศูนย์
ในแง่ธุรกิจ ให้ลองมอง AI for Thai เป็นเหมือน "โครงสร้างพื้นฐาน AI ภาษาไทย" ที่คุณเอาไปต่อยอดสร้างบริการของตัวเองได้เลย เช่น:
- การรู้จำเสียงพูดไทย (Speech to Text)
- การวิเคราะห์ข้อความไทย (Sentiment, Intent, Classification)
- การสกัดคีย์เวิร์ด สรุปเนื้อหา
- การประมวลผลภาพ (OCR ภาษาไทย, ตรวจจับวัตถุ ฯลฯ)
และหลังจบ AI Thailand Hackathon 2025 เราจะมี Service API ใหม่ ๆ จากทีมแข่งขัน เพิ่มขึ้นมาอีกบนแพลตฟอร์มนี้ด้วย
ตัวอย่างการประยุกต์ AI for Thai กับ SME ไทย
ลองดูตัวอย่างง่าย ๆ ในภาคธุรกิจ:
-
ร้านค้าออนไลน์ / Social Commerce
- ใช้ AI วิเคราะห์ข้อความแชตลูกค้า แยกประเภทคำถาม เช่น สินค้ามีไหม, ขอเลขพัสดุ, ขอเปลี่ยนสินค้า
- ต่อเข้ากับ chatbot ภาษไทย ให้ตอบอัตโนมัติ 60–70% ของคำถามซ้ำ ๆ
-
ธุรกิจบริการ (คลินิกเสริมความงาม ฟิตเนส สถาบันกวดวิชา)
- ใช้ AI วิเคราะห์รีวิว/คอมเมนต์จาก Facebook, LINE OA, Google Maps ว่าลูกค้าชมอะไร บ่นอะไร
- ดึง insight จริง ๆ จากเสียงลูกค้าไปปรับบริการ เช่น เวลาเปิด–ปิด การจองคิว การดูแลหลังบริการ
-
ธุรกิจที่ใช้เอกสารจำนวนมาก (กฎหมาย ประกัน การเงิน)
- ใช้ OCR + NLP ภาษาไทยดึงข้อมูลจากเอกสาร เช่น เลขบัตร ป.ป.ช., เลขกรมธรรม์, ชื่อ–สกุล
- ลดเวลาคีย์ข้อมูลจาก 10–15 นาทีต่อฉบับ เหลือไม่ถึง 1 นาที
- สื่อออนไลน์ / คอนเทนต์มาร์เก็ตติ้ง
- ใช้ AI สรุปบทความยาว ๆ เป็นโพสต์สั้น ๆ หลายรูปแบบ
- ดึงคำหลัก (keyword) ภาษาไทยสำหรับ SEO
จุดแข็งของ AI for Thai สำหรับ SME คือ ไม่ต้องมีทีมวิจัย AI แค่มีโปรแกรมเมอร์ 1–2 คนก็เริ่มต่อ API ได้แล้ว ส่วน SME ที่ไม่มีทีมเทคโนโลยีเลย ก็สามารถหาพาร์ทเนอร์หรือฟรีแลนซ์มาช่วยต่อยอดให้กลายเป็นโซลูชันของตัวเองได้
บทเรียนจากเวที Hackathon ที่ SME ควรเอาไปใช้
ถ้ามอง AI Thailand Hackathon 2025 ในมุมธุรกิจ เราจะดึงบทเรียนที่ใช้ได้จริงออกมาได้หลายข้อ โดยเฉพาะสำหรับคนที่กำลังเริ่มทำ Digital Transformation ในปี 2568–2569
1. เริ่มจากปัญหาชัด ๆ ก่อนค่อยเลือก AI
ทีมที่ไปได้ไกลมักเริ่มจากคำถามว่า
ลูกค้ากำลังเจอปัญหาอะไร ที่วันนี้แก้ด้วยคนแล้ว "เปลืองเวลา เปลืองแรงงาน หรือผิดพลาดบ่อย"?
ตัวอย่างโจทย์ที่มักเวิร์ก:
- งานหลังบ้านที่ซ้ำ ๆ เช่น ตรวจสอบเอกสาร, จัดหมวดหมู่ข้อมูล, กรอกแบบฟอร์ม
- งานบริการลูกค้าที่ทำซ้ำ ๆ เช่น ตอบคำถามเดิม ๆ, เช็กสถานะ, ปรับข้อมูลพื้นฐาน
- งานวิเคราะห์ข้อมูลที่คนทำไม่ทัน เช่น อ่านคอมเมนต์วันละเป็นพันข้อความ
เมื่อปัญหาชัด การเลือกว่าจะใช้ AI ประเภทไหน (Text, Speech, Vision, Recommendation ฯลฯ) จะง่ายขึ้นมาก และลดโอกาสทำโปรเจ็กต์หลงทาง
2. คิดเรื่องการใช้งานจริง ตั้งแต่วันแรก
บนเวที Hackathon ทีมถูกบังคับให้คิดเรื่องเหล่านี้ตั้งแต่ต้น:
- ผู้ใช้จะเข้ามาใช้งานผ่านช่องทางไหน? เว็บ, แอป, LINE, ระบบหลังบ้าน?
- ถ้า AI ทายผิด ผู้ใช้จะจัดการยังไง? มีปุ่มแก้ไข มีที่ให้ feedback ไหม?
- จะวัดความสำเร็จยังไง? ลดเวลาทำงานกี่เปอร์เซ็นต์ ลดต้นทุนต่อเคสได้เท่าไร
สำหรับ SME ผมแนะนำว่า ก่อนเริ่มทำ AI Project ให้ตอบคำถาม 3 ข้อนี้ลงกระดาษให้ได้:
- งานอะไรที่อยากลดเวลาลง 50% ภายใน 6 เดือน
- ใครในทีมจะเป็นเจ้าของโปรเจ็กต์ (ไม่ใช่ฝากไอทีอย่างเดียว)
- ถ้าโปรเจ็กต์สำเร็จ จะวัดด้วยตัวเลขอะไรได้ทันที
3. อย่าทำ AI คนเดียว หาพาร์ทเนอร์ให้เป็น
ทีมแข่งขันในเวทีนี้ไม่ได้เก่งแต่ AI แต่มีคนที่เข้าใจธุรกิจ เข้าใจการนำเสนอผลงาน และได้รับคำปรึกษาจากนักวิจัยเนคเทคผ่าน Hackathon Clinic
ฝั่ง SME ก็เหมือนกัน:
- คุณไม่จำเป็นต้องสร้างทีม AI เต็มรูปแบบตั้งแต่วันแรก
- ใช้บริการจากแพลตฟอร์มอย่าง AI for Thai + ที่ปรึกษา/พาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยี
- ค่อย ๆ ขยับจาก "ใช้บริการคนอื่น" → "มีทีมอินเฮาส์บางส่วน" ถ้าโครงการเริ่มโต
ถ้าอยากเริ่มใช้ AI for Thai ในธุรกิจวันนี้ ควรเริ่มตรงไหน
สำหรับเจ้าของกิจการหรือผู้บริหารที่อ่านมาถึงตรงนี้แล้วอยากเริ่ม ผมขอแนะนำลำดับง่าย ๆ 5 ขั้นที่ใช้ได้จริงกับ SME ไทยส่วนใหญ่
ขั้นที่ 1: เลือก 1 ปัญหาที่กระทบค่าใช้จ่ายชัดที่สุด
มองหา process ที่
- ใช้คนเยอะ
- ทำซ้ำ ๆ
- เกิดข้อผิดพลาดได้บ่อย
ตัวอย่าง:
- การตอบแชตลูกค้า
- การกรอกข้อมูลจากเอกสาร
- การอ่านรีวิว/คอมเมนต์ลูกค้าจำนวนมาก
ขั้นที่ 2: เช็กว่ามีบริการ AI บน AI for Thai ที่ตอบโจทย์ไหม
โดยทั่วไป กลุ่มที่ใช้ได้ดีคือ
- วิเคราะห์ข้อความภาษาไทย (แชต, รีวิว, คอมเมนต์)
- รู้จำเสียงพูดภาษาไทย
- OCR ภาษาไทยสำหรับเอกสารแบบฟอร์ม
ถ้ามีบริการที่ใกล้เคียงอยู่แล้ว แปลว่า คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลเอง แค่ต่อ API แล้วออกแบบระบบรอบ ๆ ก็เริ่มใช้งานได้เลย
ขั้นที่ 3: ทำ POC เล็ก ๆ กับงานจริง 1 ส่วน
- ไม่ต้องทำทั้งองค์กร เริ่มจากแผนกเดียว หรือทีมเล็ก ๆ
- ลองวัดตัวเลข เช่น ใช้เวลาต่อเคสน้อยลงกี่นาที ลดจำนวนเคสที่คนต้องมาแก้เองกี่เปอร์เซ็นต์
เป้าหมายคือพิสูจน์ให้ได้ว่า AI ช่วยลดต้นทุนจริง หรือเพิ่มรายได้จริง ไม่ใช่แค่เท่
ขั้นที่ 4: เก็บ feedback แล้วปรับรอบ ๆ AI
ส่วนที่ต้องปรับบ่อยที่สุดไม่ใช่โมเดล แต่คือ
- ขั้นตอนการทำงานของทีม (workflow)
- หน้าจอและประสบการณ์ผู้ใช้
- กติกา/เงื่อนไขการใช้ผลลัพธ์ของ AI
ถ้าตรงนี้ดี AI ไม่ต้องแม่น 100% ก็ยังช่วยลดงานคนได้เยอะ
ขั้นที่ 5: วางแผนต่อยอดเป็นบริการถาวร
ถ้า POC ได้ผลดี ให้คิดต่อว่า
- จะเอาเข้าเป็นส่วนหนึ่งของระบบหลักของบริษัทอย่างไร
- ใครเป็นเจ้าของข้อมูล ใครดูแลคุณภาพโมเดลระยะยาว
- จะมีบริการใหม่อะไรที่เอา AI ตัวเดิมไปใช้ต่อได้อีก (เช่น จาก chatbot ฝั่งลูกค้า → chatbot ฝั่งพนักงาน)
มองไปข้างหน้า: จาก Hackathon สู่นิเวศ AI สำหรับธุรกิจไทย
AI Thailand Hackathon 2025 ไม่ใช่แค่งานแข่งโค้ดสั้น ๆ 3 วัน แต่เป็นสัญญาณว่า ประเทศไทยกำลังขยับจาก “มีงานวิจัย AI” ไปสู่ “มีบริการ AI ที่ธุรกิจใช้ได้จริง”
สำหรับ SME และองค์กรไทย โอกาสคือ:
- ใช้ AI ภาษาไทยคุณภาพสูงโดยไม่ต้องลงทุนสร้างตั้งแต่ศูนย์
- ทดลองบริการใหม่ ๆ ได้เร็วขึ้น ต้นทุนต่ำลง
- สร้างความต่างจากคู่แข่งที่ยังใช้วิธีเดิม ๆ อยู่
ถ้าคุณกำลังวางแผนปี 2569 ลองตั้งเป้าให้ธุรกิจตัวเองมีอย่างน้อย 1 บริการหรือ 1 กระบวนการหลักที่ขับเคลื่อนด้วย AI บน AI for Thai แล้ววัดกันชัด ๆ ว่ามันช่วยประหยัดต้นทุนหรือเพิ่มรายได้ได้เท่าไร
AI ไม่ได้เป็นเรื่องขององค์กรใหญ่เท่านั้นอีกต่อไป และเวทีอย่าง AI Thailand Hackathon 2025 กำลังช่วยปูทางให้ SME ไทยมี "วัตถุดิบ AI" พร้อมใช้มากขึ้นเรื่อย ๆ เหลือแค่คำถามเดียวที่คุณต้องตอบให้ตัวเอง:
จะรอให้คนอื่นใช้ AI for Thai จนกลายเป็นมาตรฐานตลาดก่อน หรือจะเริ่มทดลองใช้ตอนที่ต้นทุนยังต่ำและช่องว่างยังเปิดกว้างอยู่ตอนนี้