เจาะแกนคิดโครงการ “ปัญญาไท” ของ Google Cloud ว่าจะปูรากฐาน AI Economy ไทยอย่างไร และธุรกิจค้าปลีกจะเริ่มใช้ AI ให้คุ้มได้จากตรงไหน
ทำไมโครงการ “ปัญญาไท” ถึงสำคัญกับธุรกิจไทยตอนนี้
ตัวเลข 730,000 ล้านบาทภายในปี 2030 ไม่ใช่ตัวเลขจากแผนฟุ้งฝัน แต่คือมูลค่าเศรษฐกิจ AI Economy ที่งานวิจัย Public First ประเมินว่า “ประเทศไทยสามารถสร้างได้” ถ้าองค์กรไทยใช้ AI อย่างจริงจังและถูกจุด
ช่วงปลายปีแบบนี้ หลายธุรกิจค้าปลีกกำลังปิดงบ วางแผนปี 2569 กันอย่างเข้มข้น สิ่งที่ผมเห็นบ่อยมากคือ ทุกคน “อยากทำ AI” แต่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน ลงทุนอะไรก่อน และจะวัดผลยังไงให้ตอบ CEO ได้ว่าคุ้ม
นี่แหละคือช่องว่างที่ โครงการ “ปัญญาไท (PanyaThAI)” ของ Google Cloud เข้ามาเติมเต็ม มันไม่ใช่แค่การเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ของคลาวด์ แต่เป็นการวาง “โครงสร้างพื้นฐาน + คน + เคสใช้งานจริง” เพื่อดันทั้งประเทศเข้าสู่ AI Economy แบบเป็นระบบ โดยเฉพาะธุรกิจที่ต้องแข่งกันที่ประสบการณ์ลูกค้าอย่างค้าปลีกไทย
ในบทความนี้ ผมจะสรุปให้ชัดว่า:
- แกนคิดของโครงการปัญญาไทคืออะไร
- ธุรกิจค้าปลีกและบริการในไทยเอาไปใช้ยังไงได้บ้าง
- ถ้าคุณเป็นผู้บริหารหรือหัวหน้าดิจิทัล ควรเริ่มต้นจากจุดไหนวันนี้
3 แกนหลักของ “AI Economy” ที่ Google Cloud ปูให้ไทย
1. ลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน: ทำให้ AI เร็ว ปลอดภัย และอยู่ใกล้ลูกค้าจริงๆ
คำตอบสั้นๆ คือ ถ้าไม่มี โครงสร้างพื้นฐานที่ดี AI ก็กลายเป็นแค่เดโมสวยๆ ในสไลด์
Google Cloud เลือกเริ่มจากจุดที่ “หนักและยากสุด” คือการประกาศลงทุน Data Center ในประเทศไทยกว่า 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งมีผลชัดเจนกับธุรกิจโดยตรง:
-
Latency ต่ำลงอย่างเห็นได้ชัด
ไม่ว่าคุณจะใช้ AI ทำแชตตอบลูกค้า แนะนำสินค้า หรือวิเคราะห์สต๊อก ถ้าเซิร์ฟเวอร์อยู่ในไทย ประสบการณ์ที่ลูกค้าเห็นจะ “เร็วและลื่น” มาก ทั้งบนแอป, เว็บไซต์, POS หรือแม้กระทั่งระบบหลังบ้าน -
มาตรฐานความปลอดภัยระดับโลก แต่ข้อมูลอยู่ในเขตไทย
หลายธุรกิจค้าปลีกที่ทำ CRM, CDP หรือเก็บข้อมูลการทำธุรกรรม กังวลเรื่องที่ตั้งของข้อมูล Data Center ในไทยช่วยลดคำถามตรงนี้ไปเยอะ ตอบโจทย์ฝั่งกฎหมายและผู้บริหารได้ง่ายขึ้น -
ปูทางไทยเป็น Hub ด้าน AI และ Data ของภูมิภาค
สำหรับธุรกิจที่มีหลายประเทศในอาเซียน หรือรับนักท่องเที่ยวต่างชาติ Data Center ในไทยช่วยให้คุณออกแบบระบบที่ไทยเป็น “โหนดกลาง” ได้ไม่ยาก เช่น ระบบ Loyaty เดียวกันสำหรับหลายประเทศ การแนะนำสินค้าแบบ Cross-border ฯลฯ
สำหรับธุรกิจค้าปลีก นี่คือรากฐานที่ทำให้ Use Case อย่าง แนะนำสินค้าแบบเรียลไทม์, ระบบ Dynamic Pricing, ระบบวิเคราะห์สต๊อกอัตโนมัติ ทำงานได้จริงในระดับสาขาทั่วประเทศ ไม่ใช่แค่ในสำนักงานใหญ่
2. พัฒนาคน: จาก “ของเล่นแผนกไอที” สู่ “เครื่องมือของทุกทีม”
AI ไม่ได้ติดที่เทคโนโลยี ติดที่ “คนใช้ไม่เป็น หรือไม่กล้าใช้” มากกว่า
Google Cloud เลยผลัก 2 แนวทางหลักด้าน People Development:
2.1 Upskill เชิงลึกให้คนเทคนิค – Sai Yot GCP & AI Certification
โครงการนี้เน้นสร้าง บุคลากรที่ลงมือทำได้จริง ทั้งฝั่ง Data, AI Engineer, Cloud Architect ผ่านคอร์สอบรมและ Certification ของ Google Cloud
สำหรับองค์กรใหญ่ โดยเฉพาะค้าปลีกที่มีทั้งทีม Data, Martech, IT การมีคนในทีมถือใบรับรองเหล่านี้ช่วยได้สองอย่าง:
- ใช้ออกแบบโซลูชัน AI ได้อย่าง “เข้าใจข้อจำกัดจริง”
- คุยกับ Vendor, SI, หรือ Partner แบบรู้ทัน ไม่ถูกขายของเกินจำเป็น
2.2 สร้าง AI Literacy ให้ทั้งองค์กร – Google Skill กว่า 3,000 คลาส
Google เปิดแพลตฟอร์มการเรียนรู้ที่มีคลาสเกี่ยวกับ AI, DeepMind, เทคโนโลยี และธุรกิจ กว่า 3,000 คลาส ให้คนไทยเข้าใช้ฟรี
อันนี้สำคัญกับ แผนกที่อยู่ใกล้ลูกค้าที่สุด เช่น:
- ทีมการตลาดและ CRM ที่ต้องออกแบบแคมเปญ
- ทีมสาขา/หน้าร้านที่ต้องใช้ AI Assist หรือ Dashboard
- ทีม Customer Service ที่ทำงานร่วมกับ AI Agent
ผมมักแนะนำลูกค้าธุรกิจค้าปลีกว่า ถ้าคุณจะเริ่มใช้ AI จริงจัง ให้ตั้งเป้าแบบง่ายๆ ชัดๆ ว่า:
“ภายใน 6 เดือน พนักงานอย่างน้อย 30% ต้องเคยเรียนหลักสูตรพื้นฐาน AI อย่างน้อย 1 คอร์ส และทดลองใช้ AI ในงานของตัวเองจริง 1 Use Case”
การยกระดับความเข้าใจทั้งองค์กรแบบนี้ ทำให้โปรเจกต์ AI ไม่กลายเป็นของเล่นของทีมไอทีอย่างเดียว แต่ทุกแผนกเริ่มเสนอเคสการใช้งานจากปัญหาจริงของตัวเอง
3. โครงการเรือธง “ปัญญาไท”: จากแนวคิดสู่เคสที่วัด ROI ได้
โครงสร้างพื้นฐานพร้อม คนเริ่มเข้าใจแล้ว ขั้นต่อไปคือ พิสูจน์ให้เห็นว่า AI ทำเงิน ทำงาน และลดต้นทุนได้จริง
นี่คือที่มาของโครงการเรือธง “ปัญญาไท (PanyaThAI)” ที่ Google Cloud ทำร่วมกับองค์กรไทยกว่า 15 แห่งในหลายอุตสาหกรรม ทั้งการเงิน ค้าปลีก การผลิต การศึกษา ฯลฯ
เป้าหมายไม่ใช่แค่เอา AI มาใช้แบบ “โชว์ของ” แต่คือการสร้าง Agentic AI ระดับองค์กร ที่:
- ทำงานอัตโนมัติบางส่วนได้เอง
- ตัดสินใจตามกติกาธุรกิจที่วางไว้
- ส่งต่อให้คนดูเฉพาะเคสที่ซับซ้อน
จากประสบการณ์ลูกค้า Global ที่ใช้ AI บน Google Cloud อย่างจริงจัง ตัวเลขที่ Google แชร์คือ:
- ROI เฉลี่ย 727% ภายใน 3 ปี
- ระยะเวลาคืนทุนเฉลี่ยราว 8 เดือน
ผลตอบแทนเหล่านี้ไม่ได้มาจาก “รายได้ใหม่อย่างเดียว” แต่ส่วนใหญ่เกิดจาก:
- ลดเวลาทำงานซ้ำซ้อนของพนักงาน
- ลด Waste ทั้งด้านสต๊อก เวลา และงบโฆษณา
- เพิ่ม Productivity ของทีมที่ต้องทำงานข้อมูลจำนวนมาก
คำถามคือ ธุรกิจไทย โดยเฉพาะค้าปลีก จะออกแบบเส้นทางไปจุดนั้นยังไง
5 ขั้นตอนปฏิบัติจากโครงการ “ปัญญาไท” ที่องค์กรไทยทำตามได้เลย
Google Cloud กับพันธมิตร ออกแบบเฟรมเวิร์กการทำ AI แบบครบวงจรในโครงการปัญญาไท แบ่งเป็น 5 ขั้นตอน ที่ผมมองว่า pragmatic มากสำหรับธุรกิจไทย:
1) วางแผน AI จากเป้าหมายธุรกิจ ไม่ใช่จากเทคโนโลยี
เริ่มจากคำถามง่ายแต่เฉียบคม:
“ปีหน้า เราอยากเห็นตัวเลขอะไรดีขึ้นเพราะ AI?”
ตัวอย่างที่ชัดสำหรับค้าปลีก:
- เพิ่มอัตรา Conversion ออนไลน์ 15% ภายใน 12 เดือน
- ลดของหมดชั้นวาง (Out-of-stock) ในสาขาเหลือไม่เกิน 3%
- ลดเวลาตอบแชตลูกค้าลงครึ่งหนึ่ง โดยไม่ลดคะแนนความพึงพอใจ
พอมีเป้าหมายชัด การเลือกเทคโนโลยี AI, โมเดล, หรือแพลตฟอร์มก็จะง่ายขึ้นทันที
2) สร้าง Use Case และ Solution ที่เจาะปัญหาเฉพาะ
จากเป้าหมายธุรกิจ ให้แตกออกมาเป็น Use Case ที่ชัดเจน เช่น:
- ระบบแนะนำสินค้าแบบ Personalized ในแอปสมาชิก
- AI Agent ช่วยทีม Call Center หาคำตอบให้ลูกค้าเร็วขึ้น
- AI วิเคราะห์ข้อมูลยอดขาย + สภาพอากาศ + โปรโมชัน เพื่อคาดการณ์ยอดสั่งซื้อแต่ละสาขา
จุดที่สำคัญคือ ต้องร่วมออกแบบระหว่างทีมธุรกิจและทีมเทคนิค ไม่ใช่โยน Requirement ให้ไอทีไปทำเอง เพราะคนที่อยู่หน้างานจะรู้ดีว่ากระบวนการจริงหน้าตายังไง
3) นำไปใช้จริง (Deployment) ให้เกิดผลในสนาม ไม่ใช่แค่ในห้องประชุม
เมื่อได้ Solution แล้ว ขั้นตอน Deployment ต้องคิดตั้งแต่วันแรกว่า:
- จะเริ่มจากสาขานำร่องไหน หรือกลุ่มลูกค้าไหนก่อน
- ต้องเทรนพนักงานหน้าเคาน์เตอร์ยังไง
- ต้องมี Dashboard ตัวไหนให้ผู้บริหารดูผลแบบรายสัปดาห์
ประสบการณ์ที่ผมเห็นคือ โปรเจกต์ที่ “เริ่มเล็ก แต่ชัดเจน” มักเดินได้เร็วกว่าโปรเจกต์ใหญ่ๆ ที่พยายามครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่วันแรก
4) ใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและรับผิดชอบ (Responsible AI)
ในไทย ประเด็นนี้กำลังถูกจับตามากขึ้นเรื่อยๆ ทั้งเรื่อง:
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้า
- ความลำเอียงของโมเดล (เช่น แนะนำสินค้ากับบางกลุ่มมากเป็นพิเศษโดยไม่ตั้งใจ)
- ความโปร่งใส เมื่อใช้ AI ตัดสินใจเรื่องราคา เครดิต หรือข้อเสนอ
องค์กรที่วาง Guideline เรื่อง Responsible AI ตั้งแต่ต้น จะลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและภาพลักษณ์ได้มาก และสร้างความเชื่อมั่นระยะยาวกับลูกค้า
5) วัดผลอย่างจริงจัง มากกว่าแค่ “ใช้ AI แล้วเท่ขึ้น”
สุดท้ายคือการวัดผลแบบจับต้องได้ เช่น:
- ลดต้นทุนต่อคำถามลูกค้าได้กี่เปอร์เซ็นต์
- ลด Lead time การออกแคมเปญใหม่จาก 3 สัปดาห์ เหลือ 5 วัน
- เพิ่มยอดซื้อเฉลี่ยต่อบิลขึ้นกี่บาท หลังใช้ระบบแนะนำสินค้า
ถ้าคุณวัดได้แบบนี้ การขอ Budget เพิ่มรอบต่อไปจะง่ายมาก เพราะผู้บริหารเห็นภาพชัดว่า AI ไม่ใช่ของเล่น แต่คือ “เครื่องจักรทำ ROI” ตัวหนึ่งของบริษัท
เคสจริงจาก “ปัญญาไท” ที่ธุรกิจค้าปลีกไทยควรศึกษา
Thai Wacoal: ใช้ AI สร้างประสบการณ์ลองใส่เสื้อผ้าแบบเสมือน และเร่ง Speed การออกแบบ
Thai Wacoal ใช้ Creative Agent + Virtual Try-On (VTO) ของ Google Cloud มาแก้ปัญหาหลักๆ สองเรื่อง:
-
ลดภาระการถ่ายภาพสินค้าและงานกราฟิก
- เปลี่ยนสีผลิตภัณฑ์ในภาพได้อัตโนมัติ
- สร้างภาพสินค้าหลายรูปแบบโดยไม่ต้องถ่ายซ้ำ
- ทำให้ทีมออก Catalog หรือคอนเทนต์ได้ไวขึ้นมาก
-
เปิดทางสู่การผลิตแบบ Made-to-Order และ Personalization
เมื่อลูกค้าเห็นภาพลองใส่แบบเสมือน (VTO) และปรับสี/ดีไซน์ได้ตามใจ ระบบหลังบ้านสามารถเชื่อมไปถึงฝั่งการผลิตได้โดยตรง สร้างสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งคือจุดต่างที่ร้านค้าทั่วไปทำได้ยาก
สำหรับค้าปลีกแฟชั่นไทย นี่คือสัญญาณชัดว่า:
- AI ไม่ได้มาแย่งงานดีไซเนอร์ แต่ช่วยลดงานรูทีน ให้ทีมมีเวลาคิดงานครีเอทีฟมากขึ้น
- ประสบการณ์ลองสินค้าออนไลน์ ถ้าทำดีจริง ลูกค้าจะ “เชื่อถือและกล้าซื้อ” ใกล้เคียงกับหน้าร้านมากขึ้นเรื่อยๆ
TISCO Bank: สกัด “DNA คนเก่ง” เก็บไว้ในองค์กรด้วย AI Agent Coach
TISCO เลือกใช้ AI ในบทบาท “Agent Coach” ภายในองค์กร แทนที่จะเริ่มจากงานขายหน้าลูกค้าโดยตรง
แนวคิดคือ:
- ให้ AI ช่วยสกัด “วิธีคิด วิธีคุย วิธีแก้ปัญหา” ของพนักงานที่เก่งที่สุด
- แปลงเป็นฐานความรู้ที่ AI Agent ใช้ตอบคำถามหรือโค้ชพนักงานใหม่
- ใช้ AI ทำ Automation งานเอกสาร งานซ้ำซ้อน เพื่อให้คนมีเวลาทำงานคุณค่าสูงมากขึ้น
มุมมองนี้สำคัญกับทุกธุรกิจไทยที่กลัวว่า “AI จะมาแทนคน”
ฝั่ง Accenture ก็ย้ำจุดนี้ไว้ชัดใน 3 ข้อหลักที่ผมเห็นด้วยเต็มๆ:
-
อย่าคาดหวังให้ AI ทำแทน 100%
ในโลกความจริง AI ทำได้ดีราว 70–80% ส่วนอีก 20–30% คือบทบาทของมนุษย์ ทั้งการตัดสินใจเชิงจริยธรรม การดูเคสยาก และการสร้างสัมพันธ์กับลูกค้า -
AI เป็นเรื่องของทุกคน ไม่ใช่เรื่องของแค่แผนก IT
ทีมการตลาด, ทีมหน้าร้าน, ทีมปฏิบัติการ ต้องมีส่วนร่วมตั้งแต่คิด Use Case เพราะพวกเขาเห็นปัญหาหน้างานชัดที่สุด -
Drive ต้องชนะ Resistance
ถ้าคนในองค์กรกลัวเสียผลประโยชน์ หรือกลัวเครื่องมือใหม่ แรงต้านจะสูงมาก โครงการ AI ที่เดินได้จริงมักมี CEO หรือผู้บริหารระดับสูง “ลงมาเป็นเจ้าภาพ” ตั้ง KPI ชัด และสื่อสารกับทั้งองค์กรอย่างต่อเนื่อง
ถ้าคุณเป็นผู้บริหารค้าปลีกไทย วันนี้ควรเริ่มตรงไหน
นี่คือแผนเริ่มต้นแบบกระชับที่ผมแนะนำบ่อยๆ สำหรับองค์กรค้าปลีก/บริการในไทยที่อยากใช้โครงการและโครงสร้างจาก “ปัญญาไท” ให้เกิดผลจริง:
-
ตั้งเป้าธุรกิจปี 2569 ที่ผูกกับ AI ให้ชัด 1–3 ข้อ
เช่น ลดต้นทุนแคมเปญ 20%, เพิ่มยอดซื้อซ้ำ 15%, ลดการขาดสต๊อกครึ่งหนึ่ง -
ฟอร์มทีม AI Taskforce เล็กๆ ที่มีทั้ง Business + Data/IT
ไม่ต้องใหญ่ แต่ต้องมีคนจากฝ่ายที่ “เจ็บจริง” กับปัญหานั้น เช่น CRM, E-commerce, Operation สาขา -
ดัน AI Literacy ให้พนักงานหลักๆ ผ่านคอร์สออนไลน์ฟรี
เลือกคอร์ส AI เบื้องต้นให้ผู้จัดการสาขา หัวหน้าทีม และทีมคอนเทนต์เรียน แล้วให้ลองใช้ AI ช่วยงานจริงคนละ 1 โปรเจกต์เล็กๆ -
เลือก 1 Use Case นำร่องที่วัดผลได้ภายใน 3–6 เดือน
ตัวอย่างเช่น แชตบอตตอบคำถามซ้ำๆ, ระบบแนะนำสินค้าใน Line OA, AI วิเคราะห์รีวิวลูกค้าแบบอัตโนมัติ -
วัดผลแบบเป็นตัวเลข แล้วเล่า “เรื่องราวความสำเร็จ” ให้ทั้งองค์กรฟัง
เมื่อมีกรณีที่เห็นผลจริง จะช่วยให้ทั้งองค์กร “เชื่อ” ใน AI มากขึ้น แรงต้านจะเริ่มลดลงเอง
ถ้าธุรกิจไทยจับทิศให้ถูก ใช้โครงสร้างจาก Google Cloud + โครงการ “ปัญญาไท” เป็นฐาน แล้วต่อยอดด้วย Use Case ของตัวเอง โอกาสคว้าส่วนแบ่งจาก AI Economy มูลค่า 730,000 ล้านบาท ไม่ได้ไกลเกินเอื้อมเลย
สุดท้าย ผมมองว่า ผู้ชนะในยุค AI ไม่ใช่คนที่มีเทคโนโลยีแรงสุด แต่คือคนที่ “ลงมือเร็วที่สุด เรียนรู้ไวที่สุด และกล้าปรับวิธีทำงานทั้งองค์กร” มากกว่า คำถามสำคัญคือ วันที่ 07/12/2025 ธุรกิจของคุณเริ่มก้าวแรกไปหรือยัง