AI Thailand Hackathon 2025 ชี้อนาคต AI ไทย จากแข่งโมเดลสู่แข่งบริการ SME ไทยใช้โอกาสนี้ต่อยอด AI for Thai เข้าธุรกิจได้อย่างไร อ่านเลย
AI Thailand Hackathon 2025 โอกาสทอง SME ไทยต่อยอด AI เป็นบริการจริง
เกิน 70% ของโปรเจกต์ AI ในองค์กรทั่วโลกไม่เคยได้ถูกนำไปใช้จริงเกินระยะทดลอง แบบเดียวกับที่ SME ไทยจำนวนมากมี “โมเดลเท่ ๆ” แต่ไม่มีใครได้ใช้ในธุรกิจจริงสักที
งาน AI Thailand Hackathon 2025: From AI Model to Service on AI for Thai ที่เนคเทค สวทช. เปิดเวทีเมื่อวันที่ 2–4/08/2568 เลยน่าสนใจมาก เพราะเป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การทำโมเดลแม่นยำที่สุด แต่อยู่ที่ ทำอย่างไรให้โมเดลกลายเป็นบริการบนแพลตฟอร์ม AI for Thai และนำไปใช้ได้จริงในตลาด
สำหรับเจ้าของธุรกิจ SME และทีมดิจิทัลในไทย นี่คือกรณีศึกษาชัด ๆ ว่า “คนทำ AI แบบนักวิจัย” กำลังถูกผลักให้คิดแบบ “ผู้ประกอบการ” มากขึ้น และนั่นคือโอกาสที่ SME จะเข้าไปต่อยอดได้ทันที ไม่จำเป็นต้องเริ่มสร้างโมเดลเองตั้งแต่ศูนย์
บทความนี้จะชวนดูว่าเบื้องหลัง AI Thailand Hackathon 2025 กำลังบอกอะไรเราบ้างเกี่ยวกับอนาคต AI ไทย และ SME ควรใช้โอกาสนี้อย่างไรให้เกิดยอดขายและประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่ภาพลักษณ์ว่าเป็น “องค์กรที่ใช้ AI” เท่านั้น
AI Thailand Hackathon 2025 คือเวทีฝึกจากโมเดล สู่บริการจริง
หัวใจของ AI Thailand Hackathon 2025 คือการบังคับให้นักพัฒนาต้องคิดให้ครบทั้ง เทคโนโลยี + การใช้งานจริง + ความเป็นธุรกิจ แทนที่จะโฟกัสแต่คะแนนความแม่นยำของโมเดลเหมือนที่ผ่านมา
งานนี้จัดโดย เนคเทค สวทช. ภายใต้หัวข้อ “From AI Model to Service on AI for Thai” ที่บ้านวิทยาศาสตร์สิรินธร อุทยานวิทยาศาสตร์ประเทศไทย จ.ปทุมธานี มีทีมสมัครกว่า 70 ทีม จากทั่วประเทศ และผ่านเข้ารอบสุดท้าย 25 ทีม รวม 70 คน แบ่งเป็น
- ทีมที่มาจากรายการแข่งขัน AI Thailand Benchmark 2025 จำนวน 14 ทีม
- ทีมสมัครตรงอีก 11 ทีม
ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการเนคเทค ย้ำชัดว่า เป้าหมายคือการผลักดันโมเดลฝีมือคนไทยให้กลายเป็น Service API บนแพลตฟอร์ม AI for Thai เพื่อให้บริการได้จริงในวงกว้างและยั่งยืน
พูดง่าย ๆ คือ เวทีนี้ถามคำถามเดียวเลยว่า
“คุณจะเปลี่ยนโมเดลที่มี ให้กลายเป็นบริการที่คนยอมใช้ และธุรกิจยอมจ่ายได้อย่างไร?”
สำหรับโลก SME นี่คือโจทย์เดียวกับที่ทุกบริษัทควรถามตัวเองทุกครั้งเวลาคิดจะใช้ AI กับธุรกิจ
จากโมเดลสู่ Service API: ทำไม SME ต้องสนใจ
การเปลี่ยนโมเดล AI ให้เป็น Service API คือก้าวสำคัญที่สุดในการทำ AI ให้เกิดผลจริงในธุรกิจ เพราะมันทำให้ AI กลายเป็นฟังก์ชันที่ระบบอื่นเรียกใช้งานได้ตลอดเวลา เหมือนเสียบปลั๊กเพิ่มความฉลาดให้ระบบเดิม
ในงานนี้ ผู้เข้าแข่งขันต้องทำ 2 อย่างพร้อมกัน
- พัฒนา Service API จากโมเดลที่ตัวเองสร้าง
- สร้าง แอปพลิเคชันหรือระบบต้นแบบ ที่เชื่อม API นี้กับผู้ใช้จริง
ดร.กริช นาสิงขันธุ์ หัวหน้างาน LTSS เนคเทค สวทช. ระบุชัดว่า โจทย์ไม่ได้มองแค่เทคนิค แต่เน้นให้ระบบ
- มีความแข็งแรง (robust) ใช้จริงแล้วไม่พังง่าย
- มีโอกาสต่อยอดเชิงธุรกิจได้จริง
แล้ว SME ได้อะไรจากแนวคิดแบบ Hackathon นี้?
-
ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์
SME สามารถใช้โมเดลและบริการบน AI for Thai ที่มีอยู่แล้วมาเชื่อมกับระบบของตัวเองได้ เช่น- ใช้บริการรู้จำเสียงไทยช่วยแปลงเสียงคอลเซ็นเตอร์เป็นข้อความ
- ใช้บริการประมวลผลภาษาไทยช่วยวิเคราะห์รีวิวลูกค้า
-
คิดแบบบริการ ไม่ใช่โปรเจกต์ทดลอง
หากคุณจะลงทุน AI ควรถามตั้งแต่ต้นว่า- จะให้ใครใช้? (แผนกไหน ลูกค้ากลุ่มไหน)
- ใช้ทุกวันอย่างไรในงานจริง?
- มีคนรับผิดชอบดูแล ถ้าโมเดลพลาดจะทำอย่างไร?
-
เปลี่ยนต้นทุนเป็นรายได้หรือประสิทธิภาพวัดผลได้
ตัวอย่างเช่น- ใช้ AI ช่วยตอบคำถามลูกค้าบนไลน์/เฟซบุ๊ก ลดเวลางานแอดมินลง 40–60%
- ใช้ AI วิเคราะห์สต็อกและยอดขายย้อนหลัง ลดของค้างโกดัง หรือหมดสต็อกจนเสียโอกาส
ถ้า SME คิดแบบเดียวกับที่ Hackathon บังคับนักพัฒนาให้คิด คือโฟกัส “บริการ” มากกว่า “โมเดลเท่ ๆ” งบด้าน AI จะคุ้มค่าขึ้นชัดเจน
เบื้องหลังการแข่งขัน: เทคโนโลยี ธุรกิจ และการเล่าเรื่องต้องมาด้วยกัน
การแข่งขัน AI Thailand Hackathon 2025 ไม่ได้ปล่อยให้ทีมต่าง ๆ ลุยเองอย่างโดดเดี่ยว ระหว่างงานมี Hackathon Clinic จากนักวิจัยกลุ่มปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช. คอยให้คำปรึกษา 3 แกนหลัก ซึ่งจริง ๆ แล้วคือ “สูตรสำเร็จ” ที่ SME ก็ควรใช้เวลาออกแบบโซลูชัน AI ของตัวเอง
1) ด้านการพัฒนานวัตกรรม (Innovation)
หัวข้อที่มักถูกถามในเวทีแบบนี้ และ SME ก็ควรถามตัวเองคือ
- โจทย์ที่แก้มีความ “เฉพาะ” พอไหม ไม่กว้างเกินไป?
- ใช้ AI แล้ว ดีกว่า วิธีเดิมอย่างไร ไม่ใช่แค่ “เท่กว่า”
- สร้างคุณค่าอะไรใหม่ให้ลูกค้า หรือช่วยลด Pain Point อะไรได้ชัดเจนบ้าง?
ตัวอย่างสำหรับ SME ไทย
- ร้านอาหารเครือเล็ก ๆ ใช้ AI วิเคราะห์ยอดขาย + สภาพอากาศ + เทศกาล ช่วยคาดการณ์วัตถุดิบต่อวัน ลดของเสียลง 20–30%
- คลินิกความงามใช้ AI ช่วยประเมินสภาพผิวจากรูปถ่ายเบื้องต้น ก่อนให้ผู้เชี่ยวชาญเข้ามาให้คำปรึกษา ทำให้คิวแน่นแต่ใช้เวลาต่อเคสน้อยลง
2) ด้านกลยุทธ์เชิงธุรกิจ (Business Strategy)
นี่คือจุดที่คนทำเทคโนโลยีมักพลาดที่สุด และเป็นจุดที่ SME ถนัดกว่า เพราะรู้ตลาดดีอยู่แล้ว คำถามสำคัญคือ
- ใครคือลูกค้าจริง ๆ ของบริการนี้?
- เขา “ยอมจ่าย” เพื่ออะไร? ลดต้นทุน เพิ่มรายได้ หรือย่นเวลา?
- โมเดลรายได้คืออะไร: คิดเป็น Subscription, คิดเป็นครั้ง, รวมในแพ็กเกจบริการเดิม?
ถ้า SME จะใช้ AI ภายในองค์กรเอง แนะนำให้ตั้งตัวเลขเป้าหมายให้ชัด เช่น
- ต้องการลดเวลางานเอกสารลงอย่างน้อย 30%
- ต้องการลดงานซ้ำ ๆ ของทีมคอลเซ็นเตอร์ลง 40%
- ต้องเพิ่มอัตราการปิดการขายจากลีดที่มาจากออนไลน์อย่างน้อย 10%
เพราะถ้าวัดไม่ได้ เดี๋ยวจะกลายเป็น “โปรเจกต์โชว์ผลงาน” ไม่ใช่ “โครงการที่คืนทุนได้”
3) ด้านการนำเสนอผลงาน (Pitch & Storytelling)
แม้จะดูไกลตัวจาก SME แต่จริง ๆ แล้ว การนำเสนอ AI ให้คนในองค์กรเข้าใจและยอมใช้ สำคัญไม่แพ้ตัวเทคโนโลยีเอง
สิ่งที่ทีมใน Hackathon ต้องฝึก คือ
- เล่าให้คนไม่ใช่สายเทคนิคเข้าใจในไม่กี่นาที ว่า AI นี้ช่วยอะไร
- ใช้ตัวอย่างสถานการณ์จริง ไม่ใช่ศัพท์เทคนิคยาว ๆ
- โชว์ผลที่จับต้องได้ เช่น เวลาที่ลดลง จำนวนงานที่ทำได้มากขึ้น หรือความผิดพลาดที่ลดลง
SME ที่อยากใช้ AI ให้สำเร็จ ควรเริ่มจากการเล่าเรื่องให้ทีมงานในบริษัทเห็นภาพก่อน เช่น
“ถ้าเรานำ AI มาช่วยจัดการออเดอร์ คุณจะไม่ต้องพิมพ์ข้อมูลซ้ำ ๆ ซาก ๆ ทุกวัน แปลว่าเลิกโอทีเพิ่ม และมีเวลาดูเคสลูกค้ายาก ๆ แทน”
เมื่อคนในทีม “เห็นประโยชน์กับตัวเอง” การนำ AI เข้าองค์กรจะง่ายขึ้นมาก
บทเรียนจากเวที Hackathon สำหรับ SME ไทย
แม้คุณจะไม่ได้ลงแข่ง AI Thailand Hackathon 2025 แต่แนวคิดจากเวทีนี้เอาไปใช้ในธุรกิจได้ตรง ๆ โดยเฉพาะ SME ที่อยากเริ่ม AI ให้เร็ว แต่ไม่อยากจมทุน
1. เริ่มจากปัญหา ไม่ใช่เริ่มจากโมเดล
หลายธุรกิจเริ่มต้นผิดทางด้วยการถามว่า “จะใช้ AI อะไรดี?” แทนที่จะถามว่า “ตอนนี้ธุรกิจติดคอขวดตรงไหนที่สุด?”
ตัวอย่างปัญหาที่เหมาะกับ AI ของ SME ไทย
- ข้อมูลลูกค้ากระจัดกระจาย ตอบแชทไม่ทัน ตอบไม่ตรงกัน
- มีรีวิวและคอมเมนต์ออนไลน์จำนวนมาก แต่ไม่มีใครวิเคราะห์จริงจัง
- เอกสารเข้าออกเยอะ แป้นพิมพ์ร้อนทุกวัน แต่ไม่มีมูลค่าเพิ่ม
เมื่อรู้ปัญหาชัดแล้ว ค่อยดูว่า AI for Thai หรือโซลูชันไทยอื่น ๆ มีบริการอะไรตอบโจทย์อยู่แล้วบ้าง เช่น
- ระบบรู้จำเสียงไทย + สรุปใจความ ช่วยสรุปบทสนทนาจากคอลเซ็นเตอร์
- ระบบวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความภาษาไทย ช่วยประเมินฟีดแบ็กแบรนด์แบบอัตโนมัติ
2. ใช้แพลตฟอร์มสาธารณะเป็นฐาน แล้วต่อยอดเฉพาะของตัวเอง
คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลเองทั้งหมดเหมือนทีมที่ลงแข่ง Hackathon
วิธีที่ผมแนะนำสำหรับ SME คือ
- เลือกใช้ API จากแพลตฟอร์มอย่าง AI for Thai เป็น “สมองกลาง”
- สร้างระบบหรือแอปฯ บาง ๆ เชื่อมต่อให้เข้ากับงานจริงของคุณ เช่น ระบบหลังบ้าน, CRM, Chat, POS
- เก็บข้อมูลการใช้งานจริง ค่อย ๆ ปรับปรุงให้ตอบโจทย์เฉพาะของธุรกิจมากขึ้น
แนวคิดนี้จะช่วยลดทั้งเวลาและงบวิจัยโมเดลเองหลายสิบเปอร์เซ็นต์ แต่ยังได้ประโยชน์จาก AI เต็ม ๆ
3. คิดเรื่องความแข็งแรง (Robust) ตั้งแต่วันแรก
หนึ่งในโจทย์สำคัญของ Hackathon คือทำให้บริการ ทนมือทนเท้า ใช้งานจริงได้ ไม่ใช่แค่รันผ่านเคสตัวอย่าง
สำหรับ SME ควรเช็กอย่างน้อย 4 เรื่องนี้ก่อนปล่อยใช้จริง
- ถ้าอินเทอร์เน็ตล่ม หรือ API ล่ม ระบบหลักยังทำงานต่อได้ไหม?
- ถ้า AI ตอบผิด จะมีคนตรวจซ้ำหรือกระบวนการแก้ไขอย่างไร?
- เก็บ Log ไว้ตรวจสอบย้อนหลังได้หรือไม่?
- มีการสำรองข้อมูลและปกป้องข้อมูลลูกค้าเพียงพอหรือยัง?
ธุรกิจที่คิดเรื่องนี้ตั้งแต่แรก มักขยายการใช้งาน AI จาก Pilot ไปสู่ทั้งองค์กรได้เร็วกว่า
4. ผสม AI กับคนให้เหมาะสม
เวที Hackathon แม้จะเน้น AI แต่สุดท้ายหลายทีมก็ออกแบบระบบโดยให้คนเข้ามามีส่วนร่วมในจุดสำคัญ เช่น
- ให้คนตรวจคำตอบของ AI ในเคสที่มีความเสี่ยงสูง
- ให้พนักงานเลือกจากคำตอบที่ AI เสนอ แทนที่จะปล่อยให้ AI ตัดสินใจ 100%
SME ก็ใช้แนวคิดเดียวกันได้ เช่น
- ใช้ AI ร่างอีเมลตอบลูกค้า แล้วให้เซลส์แก้ไขเล็กน้อยก่อนส่ง
- ใช้ AI เสนอจำนวนสต็อกที่ควรสั่ง แล้วให้ฝ่ายจัดซื้ออนุมัติหรือแก้ไข
โมเดลอาจไม่ต้องแม่น 100% แต่เมื่อจับคู่กับคนที่เหมาะสม ประสิทธิภาพรวมจะดีขึ้นอย่างชัดเจน
ก้าวต่อไปของ AI ไทย และทางเลือกของ SME วันนี้
AI Thailand Hackathon 2025 เป็นภาพสะท้อนชัดเจนว่า ประเทศไทยกำลังขยับจากยุค “แข่งโมเดล” ไปสู่ยุค “แข่งบริการ” ใครที่เปลี่ยน AI ให้กลายเป็นบริการได้เร็วกว่า เข้าใจผู้ใช้มากกว่า จะเป็นฝ่ายได้เปรียบ
สำหรับ SME ไทย ณ ปลายปี 2568 ที่การแข่งขันดิจิทัลรุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ผมเชื่อว่ามี 3 ก้าวที่ควรทำทันที
- คุยกันภายในทีม ว่าตอนนี้งานส่วนไหนน่าใช้ AI ช่วยที่สุด เลือกมาแค่ 1–2 เคสก่อน เช่น งานเอกสาร งานตอบแชท งานวิเคราะห์ข้อมูล
- ลองใช้บริการ AI ภาษาไทยที่มีอยู่แล้ว เช่น บนแพลตฟอร์มสาธารณะ เพื่อดูว่าผลลัพธ์ใกล้เคียงกับที่ต้องการแค่ไหน โดยยังไม่ต้องลงทุนสร้างทีมวิจัยเอง
- ออกแบบให้กลายเป็น “บริการภายในองค์กร” เช่น บริการแปลงเสียงเป็นข้อความให้ทุกแผนกใช้ หรือบริการสรุปรีวิวออนไลน์รายวันให้ทีมมาร์เก็ตติ้ง
โลก AI ไทยกำลังมีคน “ปรุงโมเดล” กันอย่างจริงจัง บนเวทีอย่าง AI Thailand Hackathon 2025 หน้าที่ของ SME ไม่ใช่ไปแข่งเขียนโค้ดแข่งกับนักวิจัย แต่คือ เลือกใช้ วางโจทย์ให้ดี และเชื่อม AI เข้ากับธุรกิจของตัวเองให้เร็วที่สุด
เพราะสุดท้ายแล้ว ไม่ได้วัดกันที่ใครมีโมเดลเก่งที่สุด แต่วัดกันที่ใครเอา AI ไปสร้างรายได้ ประหยัดต้นทุน และทำให้ลูกค้ายิ้มได้มากที่สุดต่างหาก