PanyaThAI และ Agentic AI โอกาสใหม่ของธุรกิจค้าปลีกไทย

ตัวเลข 727% ROI ภายใน 3 ปี กับระยะคืนทุนแค่ 8 เดือน ไม่ใช่ตัวเลขจากกองทุนหรือคริปโต แต่มาจากเคสองค์กรที่ใช้โซลูชัน AI เต็มสแตกของ Google Cloud จริง ๆ และนี่คือเหตุผลว่าทำไมโครงการ PanyaThAI ที่เพิ่งเปิดตัวในปลายปี 2568 กำลังถูกจับตาอย่างหนักในวงการธุรกิจไทย โดยเฉพาะค้าปลีกและรีเทลที่กำลังแข่งขันกันดุเดือดทั้งหน้าร้านและออนไลน์

ช่วงปลายปีแบบนี้ แบรนด์ค้าปลีกไทยกำลังวิ่งชนไฮซีซัน ตั้งแต่เทศกาล 12.12 ไปจนถึงปีใหม่ 2569 ยอดสั่งซื้อถาโถม ต้นทุนการตลาดสูง ลูกค้าเปลี่ยนใจเร็วกว่าเดิม การใช้งาน Agentic AI ให้ช่วยคิด วางแผน และลงมือทำงานแทนมนุษย์บางส่วน จึงไม่ใช่เรื่องแฟนซีอีกต่อไป แต่กลายเป็นเรื่อง “ได้เปรียบหรือเสียเปรียบ” แบบตรง ๆ

บทความนี้จะเล่าให้ฟังแบบจับต้องได้ว่า PanyaThAI คืออะไร Agentic AI ทำอะไรให้ธุรกิจไทยได้บ้าง โดยโฟกัสไปที่ ธุรกิจค้าปลีกไทย เป็นหลัก พร้อมแตกเคสการใช้งานจากองค์กรจริง แล้วต่อให้คุณยังไม่ได้ใช้ Google Cloud เลย คุณก็จะเห็นภาพชัดว่าควรเริ่มตรงไหนก่อน

---

PanyaThAI คืออะไร และทำไม Agentic AI ถึงสำคัญกับธุรกิจไทย

PanyaThAI คือโครงการจาก Google Cloud ที่ออกแบบมาเป็น “สูตรสำเร็จ” สำหรับองค์กรไทยที่อยากใช้ AI แล้วต้องเห็นผลจริง ไม่ใช่ติดอยู่แค่ PoC หรือโปรเจกต์ทดลองที่จบสไลด์แต่ไม่จบที่ตัวเลขกำไรขาดทุน

แกนกลางของโครงการคือการเอาเทคโนโลยีแบบ Full-Stack AI ของ Google มาทำให้ใช้งานได้จริงในองค์กรไทย ได้แก่

• โมเดล Gemini 3, Veo 3.1, Nano Banana Pro สำหรับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และงานบนอุปกรณ์ปลายทาง
• แพลตฟอร์มองค์กรอย่าง Vertex AI และ Gemini Enterprise ที่จัดการเรื่องข้อมูล ความปลอดภัย และการเชื่อมต่อระบบเดิมขององค์กร

Google เคลมว่า เมื่อองค์กรใช้สแตกนี้แบบจริงจัง จะสร้าง ROI เฉลี่ย 727% ใน 3 ปี และคืนทุนได้ในราว 8 เดือน ตัวเลขนี้สะท้อนอย่างเดียวเลยคือ ถ้าองค์กรวางโจทย์และโครงสร้างให้ดี AI ไม่ได้เป็นแค่ของเล่น แต่เป็น “เครื่องจักรสร้างมูลค่า” แบบมีที่มาที่ไป

แล้ว “Agentic AI” ต่างจาก AI ปกติยังไง

Agentic AI ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่สามารถ

• วางแผน (plan)
• ตัดสินใจ (decide)
• ลงมือทำ task ต่อเนื่อง (act)

บนชุดข้อมูลและกติกาที่องค์กรกำหนดได้ เช่น ระบบ AI ที่ไม่ได้แค่แนะนำโปรโมชั่น แต่สามารถ

1. วิเคราะห์สต๊อกและพฤติกรรมลูกค้า
2. เลือกดีลที่คุ้มที่สุด
3. สร้างคอนเทนต์โปรโมต
4. ส่งเข้าโพสต์ หรือส่งต่อให้ทีมคอนเฟิร์มก่อนเผยแพร่

นี่คือมุมที่ต่างจากการใช้ Gen AI แค่ช่วยเขียนแคปชันหรือสรุปเอกสาร Agentic AI เริ่มเข้าไปอยู่ใน “workflow จริง” ของธุรกิจ และนั่นคือจุดที่มูลค่ามันพุ่ง

---

ช่องว่างใหญ่ของธุรกิจไทย 3 เรื่อง ที่ PanyaThAI เข้ามาอุด

งานศึกษาของ Public First ประเมินว่า ถ้าองค์กรไทยใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ จะสร้างมูลค่าเพิ่มให้เศรษฐกิจไทยราว 730,000 ล้านบาทภายในปี 2573 แต่ภาพปัจจุบันยังห่างไกล เพราะธุรกิจส่วนใหญ่ชนกำแพงเดิม ๆ อยู่ 3 เรื่อง

1. คุณภาพคำตอบของ AI ยังไม่น่าเชื่อถือ
   หลายองค์กรทดลองใช้ LLM แบบสแตนด์อะโลน ไม่ผูกกับข้อมูลภายใน ผลคือคำตอบ “ดูเก่งแต่ใช้จริงไม่ได้” พอเอาไปใช้กับงานหน้าบ้าน เช่น แชตกับลูกค้า ก็เสี่ยงผิดข้อมูล หรือให้คำแนะนำผิดนโยบายบริษัท

2. ข้อมูลภายในยังไม่พร้อม
   ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายระบบ เก็บแบบไม่เป็นโครงสร้าง หรือไม่มีการทำ data governance ที่ชัดเจน AI เลยเข้าไม่ถึง context สำคัญที่ทำให้คำตอบมีคุณภาพ

3. คนด้านข้อมูลและ AI ยังไม่พอ
   Data engineer, ML engineer, prompt engineer ขาดแคลนทั้งจำนวนและประสบการณ์ ทำให้แม้จะมีเครื่องมือดี แต่ไม่มีทีมที่เอาไปใช้งานต่อ

PanyaThAI เลยถูกออกแบบให้เป็น “สะพาน” เชื่อมช่องว่างนี้ ผ่าน 3 มุมหลักที่ผมมองว่าสำคัญมากกับองค์กรไทย:

• มี เทมเพลตโซลูชัน ที่ออกแบบแล้วว่าใช้กับงานจริงได้ ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์
• มี ทีมผู้เชี่ยวชาญ Google Cloud และพาร์ตเนอร์ในไทย คอยโค้ชตั้งแต่ออกแบบ use case ไปจนถึงวัดผลลัพธ์
• มีโครงสร้างที่เน้น integrate กับระบบเดิม เช่น ERP, CRM, POS ไม่ใช่แค่ทำเดโมแยกข้างนอก

สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย นี่แทบจะตรง pain point: ระบบหน้าร้าน – หลังบ้าน – ออนไลน์ ที่แยกกันมานาน ข้อมูลอยู่คนละเกาะ พนักงานหน้าร้านกดของไม่ตรงสต๊อกในคลัง E-commerce ไม่รู้โปรหน้าร้านจริง ฯลฯ ถ้า Agentic AI จะทำงานได้ มันต้อง “มองเห็นภาพเดียวกัน” ก่อน ซึ่ง PanyaThAI เล็งเป้าตรงนี้พอดี

---

เคสจริงจากองค์กรไทย: ใช้ Agentic AI แล้วได้อะไรเป็นตัวเลข

จุดที่ผมชอบของ PanyaThAI คือเขาไม่ได้พูดเชิงวิสัยทัศน์อย่างเดียว แต่มีเคสไทยจริง ๆ ให้ดู ตัวเลขจริง ๆ ให้เทียบ นี่คือ 3 ตัวอย่างที่น่าสนใจ และมีบทเรียนตรง ๆ ให้ค้าปลีกเอาไปต่อยอดได้

1) SE-ED: เปลี่ยนระบบค้นหา ยอดซื้อพุ่งขึ้นเท่าตัว

SE-ED พัฒนาระบบค้นหาใหม่บนแพลตฟอร์มออนไลน์ให้ AI เข้าใจ “ความหมายของประโยค” ไม่ใช่แค่จับคำคีย์เวิร์ด เช่น ลูกค้าพิมพ์ว่า

“หนังสือสำหรับเตรียมสอบเข้ามหิดล อินเตอร์ สายวิทย์”

ระบบเก่าอาจดึงคำว่า “หนังสือ, มหิดล, วิทย์” ไปจับคู่แบบหลวม ๆ แล้วโชว์ผลลัพธ์ที่ไม่ตรงใจ แต่ระบบใหม่ใช้ semantic search + LLM เข้าใจเจตนาว่า คนค้นต้องการ “หนังสือเตรียมสอบเข้า” ที่เกี่ยวกับ “โครงการอินเตอร์ของมหิดล สายวิทย์” ผลเลยตรงกว่า เหมือนคุยกับพนักงานแนะนำหนังสือในร้าน

ผลลัพธ์:

• Conversion Rate จาก 12% เป็น 27%
• Bounce Rate ลดเหลือ 10%

สำหรับรีเทล นี่คือกรณีศึกษาชัดมากว่า การปรับ “จุดสัมผัสเดียว” ให้ฉลาดขึ้น สามารถดันยอดขายทั้งเว็บขึ้นได้มหาศาล โดยไม่ต้องเพิ่มงบโฆษณาแม้แต่นิดเดียว

ธุรกิจค้าปลีกเอาไปประยุกต์ยังไงได้บ้าง?

• E-commerce ฟังก์ชันค้นหาสินค้าด้วยประโยคยาว ๆ เช่น “กระโปรงทำงานใส่สัมภาษณ์งานแบบสุภาพ” แทนการบังคับให้ลูกค้ากดฟิลเตอร์เอง
• ระบบค้นหาสินค้าใน Chat หรือ Line OA ให้ลูกค้าพิมพ์แบบภาษาคนได้
• ระบบแนะนำสินค้า (recommendation) ที่เข้าใจบริบทมากกว่า “คนอื่นซื้ออันนี้ต่อจากอันนั้น” แบบเดิม

2) ไทยวาโก้: ลดต้นทุนคอนเทนต์สินค้าด้วย Generative Media

วงการแฟชั่นและค้าปลีกเสื้อผ้ารู้ดีว่า “ค่าถ่ายภาพสินค้า” คือค่าใช้จ่ายก้อนใหญ่ ทุกครั้งที่มีเฉดสีใหม่ หรือดีไซน์แตกไลน์ ต้องจัดถ่ายใหม่ทั้งหมด ทั้งค่าเช่าสตูดิโอ ช่างภาพ นางแบบ ช่างแต่งหน้า ฯลฯ

ไทยวาโก้ใช้ Generative Media ของ Google ทำ 2 อย่างหลัก ๆ:

• ย้อมสีเสื้อผ้าในภาพ ให้ตรงกับสีจริงของสินค้ารุ่นใหม่ จากภาพฐานเพียงไม่กี่รูป
• สร้าง วิดีโอ 360 องศา จากสินค้าจริงแค่ชุดเดียว แล้วนำไปต่อยอดใช้บนเว็บไซต์และโซเชียล

ผลคือ

• ลดเวลาและต้นทุนการถ่ายภาพลงอย่างมาก
• เปิดตัวสินค้าออนไลน์ได้เร็วขึ้นหลายเท่าตัว

สำหรับค้าปลีกไทยที่มี SKU เยอะ เช่น ร้านแฟชั่น มาร์เก็ตเพลส หรือโฮมแวร์ วิธีคิดแบบนี้ทำให้ “ทีมคอนเทนต์เล็ก ๆ” ทำงานได้ในสเกลที่ใหญ่กว่ามาก โดยยังคุมภาพลักษณ์แบรนด์ได้ เพราะใช้เป็นเครื่องมือช่วยทีมครีเอทีฟ ไม่ใช่แทนทั้งหมด

3) กลุ่ม TIPH: เคลมประกันเหลือแค่ไม่กี่นาที ต้นทุนลด 70%

สายประกันอาจดูไกลจากค้าปลีก แต่บทเรียนเรื่อง “workflow automation ด้วย AI” เอามาใช้ได้ตรง ๆ

TIPH เอา AI มาใช้ในกระบวนการตรวจสภาพรถก่อนทำประกันผ่านวิดีโอ ลูกค้าถ่ายวิดีโอส่งเข้า AI เพื่อประเมินสภาพรถ

ผลลัพธ์:

• งานที่ใช้เวลาหลายวัน เหลือแค่ ไม่กี่นาที
• ต้นทุนกระบวนการ ลดลงกว่า 70%
• โปร่งใสขึ้น เพราะทุกอย่างอยู่ในระบบดิจิทัล ตรวจสอบย้อนหลังได้

นอกจากนี้ TIPH ยังมี AI Assistant ภายในองค์กร ช่วยพนักงานค้นข้อมูลและจัดการเอกสารทุกแผนก ลดเวลางาน routine ลงไปได้มาก

สำหรับค้าปลีก ภาพเดียวกันนี้คือ:

• AI ช่วยตรวจสอบเอกสารการเปิดสาขาใหม่ การอนุมัติโปรโมชั่น หรือตรวจสต๊อกจากวิดีโอ/รูปถ่าย
• AI Assistant ให้พนักงานหน้าร้านถามข้อมูลสินค้า โปรโมชัน คู่มือการบริการลูกค้า แบบภาษาพูด แล้วได้คำตอบทันที

---

ทำไมโครงการแบบ PanyaThAI ถึงเหมาะกับธุรกิจค้าปลีกไทยตอนนี้

สำหรับผู้บริหารค้าปลีกไทย สิ่งที่กดดันตอนนี้มีอย่างน้อย 4 เรื่อง: ต้นทุนแรงงานสูงขึ้น ค่าเช่าและโลจิสติกส์ไม่ลด คู่แข่งออนไลน์บุกหนัก และลูกค้าคาดหวังประสบการณ์ที่ “ส่วนตัว” มากขึ้น แต่พร้อมเทจเร็วมากถ้าไม่ถูกใจ

Agentic AI ที่ออกแบบดีสามารถช่วยใน 4 มิติหลักต่อไปนี้ได้ทันที

1) เพิ่มยอดขายจากฐานลูกค้าเดิม

• ระบบแนะนำสินค้าแบบส่วนบุคคล ทั้งหน้าร้านและออนไลน์
• แคมเปญการตลาดที่ AI ช่วยออกแบบข้อเสนอให้เหมาะกับแต่ละกลุ่ม
• ระบบค้นหาสินค้าที่ฉลาดขึ้น ทำให้ลูกค้าหาสิ่งที่ต้องการเจอง่ายขึ้นแบบเคส SE-ED

2) ลดต้นทุนการดำเนินงานซ้ำ ๆ

• ใช้ AI อ่านและจัดหมวดหมู่เอกสาร เช่น ใบสั่งซื้อ ใบเคลม ใบรับสินค้า
• ใช้คอมพิวเตอร์วิชันตรวจสต๊อกจากกล้อง หรือช่วยตรวจการจัดเรียงสินค้า
• ใช้ Generative Media ลดค่าใช้จ่ายถ่ายภาพและวิดีโอสินค้าแบบไทยวาโก้

3) เร่งเวลาออกสู่ตลาด

• ให้ AI ช่วยสร้างแบบร่างคอนเทนต์ โปรโมชัน ป้ายโฆษณา แล้วให้ทีมการตลาดมาเกลาอีกที
• ใช้ Agentic AI ทำ workflow: จากไอเดียแคมเปญ → เขียนบรీఫ → สร้างคอนเทนต์หลายเวอร์ชัน → เตรียมโพสต์ร่างบนช่องทางต่าง ๆ

4) ยกระดับประสบการณ์ลูกค้าแบบ Omnichannel

• Chatbot ที่ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่ช่วยเลือกสินค้า เช็กสต๊อกสาขาใกล้บ้าน และออกคูปองส่วนตัว
• AI ที่ช่วยพนักงานหน้าร้านรู้ประวัติลูกค้า สิ่งที่ลูกค้าเคยซื้อ และข้อเสนอที่ควรแนะนำ

ความพีคคือ หลายอย่างที่เล่ามา “มีตัวอย่างแล้ว” ในองค์กรไทยผ่าน PanyaThAI เพียงแต่ยังไม่ได้ถูก เอามาใช้เต็มแรงในวงการรีเทลเท่านั้นเอง

---

ถ้าเป็นธุรกิจค้าปลีกไทย วันนี้ควรเริ่มยังไงดี

ผมมองว่าธุรกิจค้าปลีกที่อยากใช้ AI ให้เกิดผลแบบ PanyaThAI ควรเริ่มแบบเป็นขั้นเป็นตอน จะลดโอกาสหลุดเป็นโปรเจกต์โชว์มากกว่าช่วยงานจริง

ขั้นที่ 1: เลือกโจทย์ที่มีตัวเลขชัดเจนก่อน

โฟกัส use case ที่ตอบคำถามได้ตรง ๆ ว่า “สำเร็จคืออะไร วัดยังไง” เช่น

• เพิ่มอัตราแปลง (conversion rate) ในการค้นหาสินค้าออนไลน์
• ลดเวลาเฉลี่ยในการตอบคำถามลูกค้า
• ลดต้นทุนการถ่ายภาพสินค้า/จัดทำคอนเทนต์ต่อ SKU

ขั้นที่ 2: เคลียร์ข้อมูลให้พร้อมในขอบเขตเล็ก ๆ

แทนที่จะพยายามจัดระเบียบข้อมูลทั้งองค์กรในทีเดียว ให้

• เลือกระบบเดียวก่อน เช่น ข้อมูลสินค้า + พฤติกรรมการค้นหา
• จัดโครงสร้างข้อมูลให้ AI เรียกใช้ง่าย และตั้งกติกาการเข้าถึงให้ปลอดภัย

PanyaThAI มีเครื่องมือบน Vertex AI ที่ช่วยเรื่องนี้ แต่แม้คุณยังไม่ได้เข้าร่วมโครงการ ไอเดียสำคัญคือ “เริ่มจาก data mart เล็ก ๆ ที่ตอบโจทย์หนึ่งเรื่อง” แทนที่จะรื้อทั้งบ้านทีเดียว

ขั้นที่ 3: ฝึกทีมให้คิดแบบ Human + AI

องค์กรที่ใช้ AI แล้วรุ่ง มักมี mindset แบบนี้:

• ให้ AI ทำงานที่ซ้ำ ๆ เยอะ ๆ หรือใช้แรงคิดเชิงกลเยอะ ๆ
• ให้คนโฟกัสเรื่องกลยุทธ์ ความคิดสร้างสรรค์ และความเข้าใจลูกค้าเชิงลึก

ในบริบทค้าปลีก นั่นแปลว่า

• ให้ AI ร่างคอนเทนต์ 10 เวอร์ชัน แต่ให้ทีมการตลาดเลือกและเกลาหนึ่งเวอร์ชันที่ตรงกับแบรนด์จริง ๆ
• ให้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า แต่ให้ทีม CRM ตัดสินใจสุดท้ายว่าจะคุยกับลูกค้ากลุ่มไหนยังไง

---

จากกราฟในสไลด์ สู่ความได้เปรียบจริงในสนามแข่งขันค้าปลีกไทย

PanyaThAI เป็นสัญญาณชัดเจนว่า การใช้ AI ในองค์กรไทยกำลังก้าวจากโหมดทดลอง มาเป็นโหมด “ทำงานจริง สร้างตัวเลขจริง” แล้ว โดยเฉพาะในกลุ่มธุรกิจที่ข้อมูลหนาแน่นและแข่งดุอย่างค้าปลีก

สำหรับผู้บริหารรีเทลไทย กลางไฮซีซันปลายปี 2568 – ต้นปี 2569 แบบนี้ คือจังหวะทองในการเริ่มต้น เพราะคุณมีทั้ง

• ข้อมูลลูกค้าจำนวนมากให้ AI เรียนรู้
• แคมเปญการตลาดที่เกิดขึ้นจริงทุกสัปดาห์ให้วัดผล

คำถามจึงไม่ใช่ว่า “จะใช้ AI ดีไหม” แต่คือ “จะเริ่มตรงไหน แล้วจะทำให้เกิดผลลัพธ์เหมือนเคสที่ ROI 700% ได้ยังไง”

ถ้าคุณเริ่มจากโจทย์เล็กที่ชัด เช่น ระบบค้นหาสินค้าที่ฉลาดขึ้น หรือการลดต้นทุนคอนเทนต์ด้วย Generative Media แล้วค่อยขยายไปสู่ Agentic AI เต็มรูปแบบ คุณจะได้ทั้งชัยชนะระยะสั้น และฐานข้อมูลรวมถึงทีมงานที่พร้อมสำหรับเกมระยะยาว

ปี 2569 น่าจะเป็นปีที่เราจะเห็นความแตกต่างชัดเจนขึ้นระหว่างรีเทลที่มี AI เป็น “ทีมงานจริง ๆ” กับรีเทลที่ยังใช้ AI แค่เป็นของเล่นในแคมเปญเฉพาะกิจ คุณอยากอยู่ฝั่งไหน ก็เริ่มกำหนดตั้งแต่วันนี้ได้เลย