PanyaThAI: Agentic AI โอกาสใหม่ของธุรกิจไทย

52% ของผู้บริหารทั่วโลกบอกว่าองค์กรตัวเองมีรายได้โตขึ้น 6–10% หลังเริ่มใช้ AI agent ระดับองค์กร ตัวเลขนี้ไม่ได้อยู่ไกลตัวอีกแล้ว เพราะตอนนี้ Google Cloud กำลังดันโครงการ “PanyaThAI” (ปัญญาไท) เพื่อให้บริษัทไทยทำแบบเดียวกันได้จริง ไม่ใช่แค่ PoC สวย ๆ ในสไลด์แล้วเงียบหาย

สำหรับเจ้าของกิจการ ผู้บริหาร หรือทีมดิจิทัลทรานส์ฟอร์มในไทย ช่วงโค้งสุดท้ายของปี 2025 จนเข้า 2026 คือจังหวะทองในการวางหมาก AI ใหม่ โดยเฉพาะ Agentic AI ที่ไม่ได้แค่ “ตอบคำถาม” แต่ “ลงมือทำงานแทนคน” ได้เป็นขั้นเป็นตอน

บทความนี้จะพาเก็บประเด็นสำคัญจากโครงการ PanyaThAI แล้วแปลงให้เป็นมุมมองเชิงธุรกิจแบบจับต้องได้ โดยเน้นคำถามเดียวตรง ๆ ว่า “ถ้าคุณเป็นองค์กรไทย จะเอา Agentic AI มาช่วยสร้างรายได้ ลดต้นทุน และเพิ่มประสบการณ์ลูกค้าอย่างไรได้บ้าง”

---

PanyaThAI คืออะไร และทำไมธุรกิจไทยควรสนใจ

PanyaThAI คือโครงการเรือธงของ Google Cloud ที่ตั้งใจทำให้ AI ไม่ใช่แค่ Pilot แต่สร้าง ROI จริงในองค์กรไทย

ชื่อโครงการเล่นคำจาก “ปัญญา + ไท” ชัดเจนมากว่าจุดโฟกัสไม่ใช่เทคโนโลยีอย่างเดียว แต่คือการเอาความเข้าใจคนไทย ธุรกิจไทย กฎระเบียบไทย มารวมกับเครื่องมือ AI ระดับโลก แล้วสร้างโซลูชันที่ใช้ได้จริงในสนามรบธุรกิจบ้านเรา

สิ่งที่โครงการยึดเป็นโจทย์ตั้งต้น มาจากงานวิจัยที่ประเมินว่า หากประเทศไทยใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เศรษฐกิจไทยอาจได้มูลค่าเพิ่มราว 730,000 ล้านบาทภายในปี 2030 แต่ตอนนี้องค์กรไทยติดอยู่กับ 3 ด่านใหญ่:

1. ทำยังไงให้ AI ตอบได้ถูกต้อง สม่ำเสมอ เชื่อถือได้
2. ข้อมูลในองค์กรกระจัดกระจาย ไม่พร้อมสำหรับงาน AI
3. ขาดคนที่เข้าใจทั้ง Data และ AI จริง ๆ

PanyaThAI พยายามกวาดทั้ง 3 ด่านนี้ออกจากทางให้มากที่สุด ผ่าน 3 แกนหลัก:

• เทคโนโลยีเต็ม Stack: ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน AI, โมเดล Gemini, Veo, Nano Banana Pro ไปจนถึงแพลตฟอร์มอย่าง Vertex AI และ Gemini Enterprise
• บริการและที่ปรึกษา: มีพันธมิตรอย่าง Accenture, Deloitte, MFEC, NTT DATA, Digithun, HoriXonT8, Skooldio, Tridorian มาช่วยลงสนาม
• การยกระดับคน: อบรมฟรีผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Google Skills และคอมมูนิตี้ ChaiyoGCP เพื่อสร้าง “ทีมในองค์กร” ที่ขับ AI ต่อเองได้ ไม่ต้องพึ่ง Vendor ตลอดเวลา

สำหรับธุรกิจไทย จุดสำคัญคือ PanyaThAI ไม่ได้มอง AI แยกขาด แต่เอาไปผูกกับ กลยุทธ์ธุรกิจ + Use Case + ROI อย่างเป็นระบบ

---

Agentic AI คืออะไรในมุมธุรกิจ (ไม่ใช่ศัพท์เทคนิค)

Agentic AI คือ AI ที่ไม่ได้แค่ตอบ แต่ “รันภารกิจ” ให้เราได้ตั้งแต่ต้นจนจบ

ถ้าจะพูดแบบภาษาเจ้าของกิจการ: มันคือ “พนักงานดิจิทัล” ที่คุณมอบหมายงานให้ได้ เช่น

• ให้ช่วยค้นหา-จัดเรียงคอนเทนต์ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้สำหรับลูกค้า
• ให้ช่วยเตรียมสื่อการตลาดสินค้าใหม่ทุกสี ทุกแบบ จากรูปแค่ไม่กี่รูป
• ให้ช่วยตรวจสภาพรถ ทำเคลม เรียกดูข้อมูลกรมธรรม์แบบอัตโนมัติ

จุดที่ Agentic AI ต่างจาก Chatbot รุ่นก่อน ๆ คือ:

• ไม่หยุดที่การตอบคำถามเดียว แต่ทำงานเป็นขั้น ๆ ตาม Workflow ที่ออกแบบไว้
• เชื่อมต่อกับระบบหลังบ้าน เช่น ERP, CRM, ระบบคลังสินค้า ระบบประกันภัย เพื่อ “ลงมือทำ” แทนคน
• เรียนรู้จากข้อมูลจริงขององค์กร (Enterprise Truth) ไม่ใช่ตอบจากข้อมูลลอย ๆ บนอินเทอร์เน็ต

นี่คือเหตุผลว่าทำไมองค์กรที่ใช้ AI จาก Google Cloud จริงจัง สามารถได้ ROI เฉลี่ยสูงถึง 727% ใน 3 ปี และจุดคุ้มทุนแค่ราว 8 เดือน เพราะมันเริ่มเข้าไปแทนงานที่เคยเสียทั้งเวลาและเงินซ้ำ ๆ ทุกวัน

---

โครงสร้างวิธีคิดของ PanyaThAI: ทำยังไงไม่ให้ AI ติดหล่ม Pilot

ส่วนใหญ่ธุรกิจพลาด เพราะเริ่มจาก “อยากใช้ AI เท่ ๆ” แทนที่จะเริ่มจาก “อยากให้ตัวเลขอะไรในงบดุลขยับ”

แนวทางของ PanyaThAI ช่วยจัดระเบียบกระบวนการคิดให้ธุรกิจไทยแบบ Step-by-step ดังนี้

1) เริ่มที่ AI Roadmap ผูกกับกลยุทธ์องค์กร

องค์กรที่เริ่มแบบถูกทางมักจะถามคำถามชุดนี้ก่อน:

• เราอยากเพิ่มรายได้จากช่องทางไหน? ลูกค้ากลุ่มไหน?
• เราอยากลดต้นทุนตรงจุดไหน? งานแบบไหนที่คนเสียเวลากับมันเยอะที่สุด?
• เรามีข้อมูลอะไรอยู่แล้วบ้าง? คุณภาพดีแค่ไหน? อยู่ที่ไหน?

จากนั้นค่อยออกแบบ AI Roadmap ที่เชื่อมกับเป้าหมาย เช่น

• ปี 2568: ใช้ Agentic AI เสริมการค้นหาสินค้าออนไลน์ เพิ่ม Conversion
• ปี 2569: ใช้ AI ลดต้นทุนกระบวนการถ่ายภาพสินค้า และเปิดทางสู่โมเดลผลิตแบบ made-to-order
• ปี 2570: ใช้ AI ทำ Risk Assessment / Claim Automation เต็มระบบ

2) เลือก Use Case ที่ “คุ้มที่สุด” ไม่ใช่ “เท่ที่สุด”

เกณฑาง่าย ๆ ที่ผมแนะนำเวลาเลือก Use Case แรก ๆ คือให้มอง 3 แกน:

1. ผลกระทบทางธุรกิจ – ถ้าโครงการเวิร์ก ยอดขายเพิ่มหรือต้นทุนลดได้ราวกี่เปอร์เซ็นต์
2. ความพร้อมของข้อมูล – มีข้อมูลมากพอ ไว้ใจได้แค่ไหน
3. ความง่ายในการ Roll-out – ต้องเปลี่ยนพฤติกรรมคนทั้งองค์กรไหม หรือเริ่มจากทีมเล็ก ๆ ได้

Use Case ที่ควรเริ่มมักจะอยู่ในโซน “ปานกลางถึงสูง” ทั้ง 3 แกน ไม่เน้นยากสุดแต่ผลกระทบสูงอย่างเดียว เพราะมักจบที่ Pilot แล้วล้ม

3) สร้างโซลูชันแบบเปิด ต่อได้ในอนาคต

PanyaThAI เน้นว่า AI ที่ดีต้อง เปิดและต่อยอดได้:

• ทำงานบนแพลตฟอร์มที่เชื่อมกับระบบเดิมได้ (API-first)
• ไม่ล็อกให้ใช้โมเดลเดียวตลอดไป ปรับเปลี่ยนได้ตาม Use Case
• แยก “ชั้นข้อมูลองค์กร” ออกจาก “ชั้นโมเดล” อย่างชัดเจน

สำหรับธุรกิจไทย จุดนี้สำคัญมาก เพราะคุณไม่อยากลงทุนหนักไปกับระบบที่อีก 2–3 ปีต่อไม่ได้ ต้องทิ้งแล้วทำใหม่หมด

4) ใส่กรอบกำกับดูแลตั้งแต่ Day 1

AI ที่ดีในองค์กรต้องตอบคำถาม 3 ข้อนี้ได้ชัด:

• ได้ข้อมูลมาจากไหน? เชื่อถือได้แค่ไหน?
• ใครรับผิดชอบถ้าเกิดความผิดพลาด?
• ป้องกันข้อมูลลูกค้า/ข้อมูลสำคัญรั่วไหลอย่างไร?

แนวทางของ PanyaThAI ใช้กรอบอย่าง Responsible AI และ Secure AI Framework (SAIF) รวมถึงเทคนิค Grounding ผูก AI เข้ากับ “ฐานข้อมูลความจริงขององค์กร” เพื่อลดอาการ AI แต่งเรื่อง และให้ตรวจสอบย้อนกลับได้

5) วัดผลเป็นตัวเลข ไม่ใช่ความรู้สึก

ทุกโครงการ AI ควรมี KPI แบบที่วัดได้ตรง ๆ เช่น:

• Conversion Rate จาก 12% ขึ้นเป็น 27% (เคส SE-ED)
• Bounce Rate ลดเหลือ 10%
• ต้นทุนการเดินทางและเวลาตรวจสภาพรถ ลดลงมากกว่า 70% (เคส TIP Smart Car Inspection)

ถ้าเริ่มต้นด้วยตัวเลขที่ชัด การขยายโครงการต่อก็จะง่ายขึ้นมาก เพราะผู้บริหารเห็นผลลัพธ์เป็นบาท-สตางค์ ไม่ใช่คำว่า “ศักยภาพ” ลอย ๆ

---

เคสจริงจาก PanyaThAI: 3 รูปแบบที่ SME ไทยลอกสูตรได้

องค์กรในโครงการ PanyaThAI ส่วนใหญ่เป็นรายใหญ่ แต่แนวคิดหลายอย่าง SME ไทยเอาไปใช้ได้ไม่ยาก แค่ปรับสเกลและเครื่องมือให้เหมาะสม

1) SE-ED: เปลี่ยนกล่องค้นหาให้กลายเป็น “บรรณารักษ์ AI”

SE-ED ใช้ Semantic Search + Gemini Embeddings + Gemini 2.5 Flash ทำให้การค้นหาหนังสือใน e-Marketplace ฉลาดขึ้นมาก

ประเด็นที่น่าสนใจสำหรับร้านค้าออนไลน์หรือแพลตฟอร์มเนื้อหาในไทยคือ:

• จากเดิมระบบค้นหาแค่จับคีย์เวิร์ด ตรงก็โชคดี ไม่ตรงก็จบ
• ตอนนี้เปลี่ยนเป็นค้นจาก “ความหมาย” เช่น พิมพ์ว่า “วิธีจัดการความกดดันในการทำงาน” ระบบก็จะหาหนังสือที่เกี่ยวกับการจัดการความคิด ความเครียด การบาลานซ์ชีวิตการทำงาน
• ผลที่เกิดขึ้นแบบชัด ๆ:
  • Conversion Rate เพิ่มจาก 12% → 27%
  • Bounce Rate เหลือ 10%
  • อัตราการทิ้งตะกร้าเหลือเพียง 6%

สำหรับ SME / ร้านออนไลน์ไทย แนวคิดที่ทำตามได้ทันทีคือ:

• เริ่มเก็บและจัดโครงสร้างข้อมูลสินค้า/เนื้อหาให้ดีขึ้น (หมวดหมู่, แท็ก, คำอธิบาย)
• ทดสอบใช้ AI Search/Recommendation ที่อ้างอิงความหมาย ไม่ใช่แค่คีย์เวิร์ด
• วัดผลก่อนและหลังทั้ง Conversion, Bounce Rate, เวลาเฉลี่ยในหน้าเว็บ

2) Thai Wacoal: ใช้ Generative Media ลดต้นทุน Photoshoot และแตกไลน์รายได้

Thai Wacoal ใช้ Creative AI Agent บน Vertex AI ช่วยแก้ปัญหาที่ในวงการแฟชั่นรู้กันดี: ถ้าออกสีใหม่ ต้องถ่ายภาพใหม่ทุกเฉดสี เสียทั้งงบ ทั้งเวลา

สิ่งที่เขาทำคือ:

• ถ่ายภาพสินค้าจริงไม่กี่ชุด
• ใช้โมเดลอย่าง Nano Banana Pro ปรับสีให้ตรงมาตรฐานโรงงาน โดยยังคงรูปทรง เนื้อผ้า แสงเงาให้สมจริง
• ใช้ Veo 3.1 แปลงภาพนิ่งเป็นวิดีโอ 360 องศาให้ลูกค้าเห็นสินค้าแบบรอบตัว

ผลลัพธ์ในเชิงกลยุทธ์:

• เปิดตัวสินค้าหลายเฉดสีออนไลน์ได้รวดเร็วขึ้นมาก
• ลดต้นทุนถ่ายภาพและเวลาทำแคมเปญอย่างมีนัยสำคัญ
• เปิดทางสู่โมเดล ผลิตปริมาณน้อย หรือ made-to-order เพราะไม่จำเป็นต้องสต็อกทุกสีไว้ก่อน

สำหรับแบรนด์แฟชั่นหรือสินค้าไลฟ์สไตล์ไทย:

• เริ่มจากจุดง่าย ๆ เช่น ใช้ AI ช่วยสร้าง Mockup สี/ลายใหม่ เพื่อทดสอบกระแสตลาดก่อนผลิตจริง
• ใช้ Virtual Try-On หรือภาพ 360 องศา ทำให้ลูกค้ากล้าซื้อออนไลน์มากขึ้น ลดการคืนสินค้า

3) TIPH: ใช้ AI ปรับประกันภัยให้เร็ว โปร่งใส และคุ้มค่าขึ้น

TIPH ผ่าน HoriXonT8 สร้าง 2 โซลูชันที่น่าจับตา:

1. TIP Smart Car Inspection – ลูกค้าถ่ายวิดีโอรถผ่าน LINE ระบบใช้ Gemini วิเคราะห์ความเสียหายแบบ Real-time แล้วเชื่อมต่อไปออกกรมธรรม์ทันที ลดต้นทุนและเวลาการเดินทางตรวจสภาพได้มากกว่า 70%
2. TIP AI – ผู้ช่วยภายในองค์กรแบบ Generative AI ทำงานใน Private Environment ให้พนักงานค้นข้อมูล นโยบาย เอกสาร ตอบคำถามลูกค้าได้เร็วขึ้น โดยยังคุม Data Privacy & Compliance

นี่คือภาพชัด ๆ ว่า AI ไม่ได้อยู่แค่ใน Chatbot ฝั่งลูกค้า แต่ยังเป็นเครื่องมือให้ “พนักงานข้างใน” ทำงานเร็วขึ้น และเปลี่ยน Customer Journey แบบทั้งเส้น

สำหรับธุรกิจประกันภัย, การเงิน, หรือธุรกิจที่มีการตรวจสอบ/อนุมัติจำนวนมาก:

• ลองมองหาจุดที่มีการ “ตรวจเช็คจากภาพ/เอกสาร” ซ้ำ ๆ (เช่น ตรวจสภาพ, ตรวจใบเสร็จ, ตรวจเอกสารสมัคร)
• ทดสอบใช้ Vision AI + Workflow Automation ลดเวลาและต้นทุนต่อเคส
• สร้าง AI Assistant ภายในให้พนักงานใช้ เพื่อดึงข้อมูล กฎ เงื่อนไข โดยไม่ต้องเปิดเอกสารหลายไฟล์

---

ถ้าอยากเริ่ม Agentic AI ในองค์กรไทย ควรทำอะไรภายใน 90 วันแรก

สำหรับเจ้าของกิจการหรือผู้นำดิจิทัลในองค์กรไทย ผมมองว่าช่วง 90 วันแรกควรโฟกัส 4 เรื่องนี้

1) ตั้งทีมเล็ก ๆ ที่มีทั้ง “คนธุรกิจ + คนเทค + คนข้อมูล”

• ไม่จำเป็นต้องใหญ่ แต่ต้องมีคนที่เข้าใจปัญหาหน้างานจริง
• คนเทคไม่จำเป็นต้องเป็น Data Scientist ระดับโลก แค่เข้าใจการต่อ API / ระบบหลังบ้าน
• ถ้าขาดทักษะบางส่วน ใช้พันธมิตรภายนอกช่วยในช่วงแรกได้

2) เลือก Use Case เดียวที่ “เจ็บจริง” แล้วลงมือทำ

ตัวอย่างจากประสบการณ์ที่มักเห็นว่าเวิร์กในไทย:

• ระบบค้นหาสินค้า/เนื้อหาที่ดีขึ้น → กระทบยอดขายทันที
• AI Assistant ภายในให้ทีมเซลส์/คอลเซ็นเตอร์ → ตอบลูกค้าเร็วขึ้น ลดเวลาต่อเคส
• AI ช่วยตรวจภาพ/เอกสาร → ลดงานแมนนวลซ้ำ ๆ

3) ผูก AI เข้ากับข้อมูลจริงขององค์กรตั้งแต่ต้น

• ทำ Data Inventory: มีข้อมูลอะไรบ้าง อยู่ที่ไหน รูปแบบไหน ใครเป็นเจ้าของ
• เริ่มจัดระเบียบข้อมูลสำคัญ เช่น สินค้า ลูกค้า เคสบริการ ให้ค้นได้ง่ายและเชื่อมต่อได้
• วาง Policy เรื่องสิทธิ์เข้าถึง ข้อมูลที่ใช้เทรน/ใช้ตอบ ต้องเคลียร์ตั้งแต่วันแรก

4) ตั้ง KPI ชัด แล้วสื่อสารกับผู้บริหารเป็นภาษา “ธุรกิจ”

ตัวอย่างเช่น:

• เพิ่ม Conversion X% ภายใน 3 เดือน
• ลดเวลาเฉลี่ยต่อเคสจาก Y นาที เหลือ Z นาที
• ลดต้นทุนตรวจสภาพ/ถ่ายภาพต่อเคสกี่บาท

ผู้บริหารจะกล้าผลักดันต่อ ถ้าเห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เทรนด์ แต่ทำให้ตัวเลขดีขึ้นจริง

---

ปัญญาไทอยู่ที่ไหน? อยู่ที่องค์กรไทยจะกล้าลงมือแค่ไหน

โครงการ PanyaThAI สะท้อนชัดว่า เทคโนโลยี AI ขั้นสูงไม่ใช่ปัญหาใหญ่ของไทยอีกต่อไป ปัญหาจริงคือวิธีคิด วิธีเลือกโจทย์ และการลงมือทำให้หลุดจาก Pilot

สำหรับองค์กรไทย ไม่ว่าจะเป็น SME หรือองค์กรขนาดใหญ่ คำถามที่ควรถามตัวเองในช่วงก่อนเข้า 2566 คือ:

• เรามี Use Case ไหนที่ถ้า AI มาช่วย จะ “เห็นผลเป็นเงิน” ภายใน 6–12 เดือน?
• ใครในองค์กรเหมาะจะเป็น “เจ้าของงาน AI” ตัวจริง ไม่ใช่แค่โปรเจกต์ชั่วคราว?
• เรากล้าพอไหมที่จะทดลองเล็ก ๆ แล้ววัดผลเป็นตัวเลขแบบตรงไปตรงมา?

AI ไม่ได้มาแทนคนในทันที แต่มาแทน “งานที่ไม่ควรให้คนทำมาตั้งนานแล้ว” องค์กรที่เริ่มก่อน มีแนวโน้มสูงมากที่จะเป็นคนกำหนดมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรมในช่วง 3–5 ปีข้างหน้า

ถ้าคุณกำลังคิดจะเริ่ม Agentic AI ช่วงนี้คือจังหวะเหมาะ เพราะโครงสร้าง เทคโนโลยี และเคสตัวอย่างในไทยเริ่มชัดเจนแล้ว เหลือแค่การตัดสินใจว่าจะใช้ “ปัญญาไท” ในองค์กรตัวเองอย่างจริงจังแค่ไหน