องค์กรไทยกำลังต้องเร่งใช้ Cloud & AI แต่ติดข้อจำกัดด้านคน งบ และ PDPA บทความนี้สรุปโซลูชัน Ricoh Cloud & AI และแปลงเป็นโรดแมปลงมือทำได้จริง.
องค์กรไทยจำนวนมากกำลังเจอแรงกดดันสองด้านพร้อมกันในปี 2568–2569: ต้องคุมต้นทุนให้รอดยุคเศรษฐกิจผันผวน แต่ในขณะเดียวกันก็ต้องเร่งทรานส์ฟอร์มสู่องค์กรดิจิทัลและใช้ AI ให้ทันคู่แข่งในภูมิภาค
ส่วนใหญ่รู้ว่าต้องไปทาง “Cloud + AI” แต่ติดที่ความจริงโหดร้าย 3 ข้อ: คนไอทีไม่พอ งบจำกัด และไม่มั่นใจเรื่องความปลอดภัยกับ PDPA เลยผลักโปรเจ็กต์ไปเรื่อย ๆ จนคู่แข่งแซงหน้าไปหลายก้าว
บทความนี้ชวนมาดูเคสที่จับต้องได้จาก Ricoh ประเทศไทย ที่ประกาศทิศทางใหม่ “Cloud & AI Solutions” แบบครบวงจร ร่วมมือพันธมิตรอย่าง Sertis และ DailiTech แล้วแปลงให้เป็นมุมมองเชิงกลยุทธ์ ว่าองค์กรไทยจะใช้ของเหล่านี้ยังไงให้เกิดผลจริง ไม่ใช่แค่ POC สวย ๆ ในสไลด์
Cloud & AI Solutions คือภาพใหญ่ขององค์กรไทยยุคใหม่
คำตอบที่ชัดสำหรับองค์กรไทยตอนนี้คือ: ต้องคิด Cloud และ AI เป็นแพ็กเดียวกัน ไม่ใช่แยกโปรเจ็กต์ ทำ Cloud ก่อนค่อยคุย AI ทีหลัง เพราะทุกอย่างผูกกันตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล ไปจนถึงเวิร์กโฟลว์
กรอบคิดจาก Ricoh แบ่งออกเป็น 3 แกนหลักที่องค์กรไทยเอาไปใช้เป็นโรดแมปได้ทันที:
- Managed Cloud as a Service (MCaaS) – ให้ทีมผู้เชี่ยวชาญมาดูแล Cloud, Backup, File Sharing, DR แทนการลงทุนทีมใหญ่ในองค์กร
- Enterprise AI Solutions – เอา AI มาผูกกับเวิร์กโฟลว์จริง เช่น งานเอกสาร การจัดการความรู้ การตรวจสอบโครงสร้างอาคาร ไม่ใช่แค่แชตบ็อตถาม–ตอบ
- Smart Document & Workflow Management – ลดกระดาษ ลดขั้นตอนที่ใช้คนเดินเอกสาร เชื่อมเอกสารเข้ากับระบบดิจิทัลและ AI
ถ้าให้สรุปแบบตรงไปตรงมา: นี่คือ “โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล + สมองกลสำหรับองค์กร” ที่ออกแบบมาให้ทีม IT ไทยที่คนไม่เยอะก็ใช้ได้จริง
Managed Cloud as a Service: จากเซิร์ฟเวอร์ยุ่งเหยิงสู่โครงสร้างพื้นฐานที่ดูแลง่าย
Managed Cloud as a Service (MCaaS) เหมาะกับองค์กรที่ไม่อยากเสียเวลาและคนไปกับงานดูแลระบบพื้นฐาน แต่ต้องการมาตรฐานระดับองค์กรใหญ่
1) Cloud Migration ที่มีคนจับมือทำครบวงจร
Ricoh วางกระบวนการย้ายขึ้นคลาวด์ไว้ 4 ขั้นที่ค่อนข้างชัดเจน:
- Consult & Design – วิเคราะห์ระบบเดิม ออกแบบสถาปัตยกรรมให้เหมาะกับ Workload จริง ทั้ง Performance และ Security
- Provide & Prepare – เตรียมเครื่องมือและสภาพแวดล้อมให้พร้อมทดสอบ
- Migrate & Optimize – ย้ายระบบขึ้น Cloud พร้อมปรับจูนการทำงาน
- Manage & Support – มีทีมดูแล 24/7 หลังขึ้นระบบแล้ว
สำหรับองค์กรไทยโดยเฉพาะ SME หรือองค์กรรัฐวิสาหกิจที่ทีม IT เล็ก วิธีนี้ช่วยลดความเสี่ยงจาก “ย้ายแล้วล่ม” หรือ “ค่าใช้จ่ายบน Cloud บานปลาย” ได้มาก
2) DRaaS ที่มี SLA ชัด ไม่ใช่แค่แผนบนกระดาษ
องค์กรไทยเจอทั้งภัยไซเบอร์และเหตุไม่คาดฝัน เช่น ไฟไหม้ น้ำท่วม ศูนย์ข้อมูลล่ม Disaster Recovery as a Service (DRaaS) ของ Ricoh ชูประเด็นที่น่าสนใจคือ:
- การันตี RTO 4 ชั่วโมง / RPO 24 ชั่วโมง ตาม SLA
- มีบริการทดสอบแผน DR ปีละ 1 ครั้ง (หลายองค์กรมี DR Plan แต่ไม่เคยเทสต์จริง)
- รองรับทั้ง Remote และ On-site Support
นี่ต่างจากการซื้อโซลูชัน DR เองแล้วปล่อยให้ทีมภายในต้องบริหารต่อ เพราะ DR ที่ไม่เคยเทสต์ เท่ากับไม่มี DR
3) Cloud File Sharing บน AWS Thailand Region
หลายองค์กรยังแชร์ไฟล์ผ่าน File Server เก่า ๆ หรือ Cloud ฟรีแบบไม่รู้เลยว่าเสี่ยงต่อ PDPA แค่ไหน
โซลูชัน Cloud File Sharing ของ Ricoh วางบน AWS Region ในไทย มาพร้อม:
- มาตรฐานความปลอดภัย ISO 27001, 27017, 27018
- รองรับ PDPA, GDPR และมาตรฐานด้านข้อมูลอื่น ๆ
- มี Antivirus/Anti-Malware แบบเรียลไทม์, Audit Log ย้อนหลัง 30 วัน, Backup อัตโนมัติทุกวัน
- ไม่ต้องลงทุน Hardware เอง พร้อมใช้งานได้ภายในประมาณ 7 วัน
องค์กรที่อยากเลิกแชร์ไฟล์ผ่าน NAS เก่าหรือแฟลชไดรฟ์วนในออฟฟิศ นี่คือจุดเริ่มที่ง่ายและเห็นผลเร็ว
4) Cloud Backup ที่คิดครบทั้ง Ransomware และ Onsite Support
Cloud Backup รองรับทั้ง Workstation, Physical Server และ VM (VMware/Hyper-V) จุดที่ผมชอบคือแนวคิด “ป้องกันก่อนเกิดเหตุ”:
- เข้ารหัสตั้งแต่ต้นทาง ลดโอกาสข้อมูลถูกดักหรือแก้ไขกลางทาง
- ระบบตรวจสุขภาพ Backup อัตโนมัติ 24/7 แจ้งเตือนเชิงรุก
- มี Onsite Support ในกรุงเทพฯ และปริมณฑลภายใน 4 ชั่วโมง
สำหรับผู้บริหารที่กลัว Ransomware แต่งบไม่ถึงระดับ SOC เต็มรูปแบบ การมี Backup ที่ออกแบบมารับมือ Ransomware โดยตรงช่วยลดโอกาสธุรกิจหยุดชะงักได้มาก
Enterprise AI Solutions: จากแชตบ็อตสู่ Agentic RAG และ AI ระดับองค์กร
หลายองค์กรไทยเริ่มลอง AI ผ่านแชตบ็อตหรือการใช้ Public LLM ทั่วไป ปัญหาคือข้อมูลหลุด ควบคุมสิทธิ์ไม่ได้ และคำตอบยังมั่วบ่อย
Ricoh ขยับไปอีกขั้นด้วย Enterprise AI Solutions ที่เน้น 3 เรื่อง: ความฉลาด, การลงมือทำงานให้จริง และความปลอดภัยของข้อมูลระดับองค์กร
Workflow AI (AiYU AI) – Agentic RAG ที่ “ทำงานแทน” ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม
หัวใจคือแนวคิด Agentic RAG – AI ที่ไม่ได้แค่ดึงข้อมูลมาตอบ แต่สามารถ ลงมือทำตามเวิร์กโฟลว์ ที่ออกแบบไว้ เช่น
- รับอีเมลลูกค้า → อ่านเนื้อหา → ดึงข้อมูลจากระบบภายใน → ร่างคำตอบ → บันทึกเคสใน CRM
- พนักงานใช้ Chat ถามระเบียบ HR → AI ค้น Policy ภายใน → ตอบพร้อมอ้างอิงหน้าเอกสาร → ส่งฟอร์มที่เกี่ยวข้อง
จุดเด่นของ AiYU AI คือ:
- เชื่อมต่อผ่าน Chat, Email, Voice ได้เลย
- ลดงานซ้ำ ๆ ของทีม Back-office และ Contact Center
- ติดตั้งได้ทั้งบน Cloud และ On-premise เพื่อองค์กรที่เข้มเรื่องข้อมูล
Building Inspection AI (Alpha AI) – ใช้โดรน + AI ตรวจอาคารแทนการส่งคนขึ้นที่สูง
สำหรับธุรกิจอสังหา โครงสร้างพื้นฐาน หรืองานซ่อมบำรุง Alpha AI ให้ภาพที่ต่างออกไปชัดเจน:
- ใช้ Cross-modal AI วิเคราะห์ทั้งภาพปกติและภาพความร้อน หาแตกร้าว ความชื้น หรือจุดเสี่ยงที่ตาเปล่าไม่เห็น
- ใช้ Temporal AI เปรียบเทียบภาพข้ามช่วงเวลา ทำ Predictive Maintenance
- ลดต้นทุนการตรวจสอบได้ราว 40–60% และลดความเสี่ยงอุบัติเหตุของช่างภาคสนาม
ถ้ามองในมุมธุรกิจ นี่คือการเปลี่ยนงาน “บำรุงรักษาตามรอบ” ไปสู่ “บำรุงรักษาเมื่อจำเป็น” ที่ใช้ข้อมูลจริงมาช่วยตัดสินใจ
Learning AI (Lango AI) – AI สำหรับการเรียนภาษาแบบที่กล้าพูดจริง
องค์กรที่ลงทุนอบรมภาษาอังกฤษให้พนักงานมักเจอปัญหาเดิม ๆ: เรียนจบไม่กล้าพูด ไม่ได้ใช้ต่อ
Lango AI มาช่วยใน 3 มิติ:
- ฝึกพูดกับ AI (Speaking Practice) ให้พนักงานลองผิดลองถูกโดยไม่เขิน
- เรียนคำศัพท์ผ่าน Gamification ทำให้ต่อเนื่องกว่าเรียนจากหนังสือ
- มี Chat Buddy ให้ซ้อมสถานการณ์จริง เช่น คุยกับลูกค้าต่างชาติ
องค์กรที่มีแผน Upskill บุคลากรด้านภาษาในปี 2569–2570 ผมมองว่าการใช้ Learning AI เสริมคลาสเรียนปกติจะคุ้มกว่าส่งไปเรียนออฟไลน์อย่างเดียว
KMAI + Private LLM – ศูนย์รวมความรู้ที่ปลอดภัยสำหรับองค์กร
ส่วนนี้สำคัญมากสำหรับองค์กรที่กังวล PDPA และข้อมูลลับ แต่ก็อยากใช้ AI ในงานเอกสารและงานความรู้ภายใน
โซลูชัน KMAI + Private LLM ทำหน้าที่เป็น Single Source of Truth ของความรู้ทั้งองค์กร:
- AI ตอบคำถามจากข้อมูลภายในเท่านั้น ไม่ดึงจาก Public Internet
- ระบุแหล่งอ้างอิงถึงระดับหน้าเอกสาร (Page-level Citation)
- กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลได้ละเอียด และมี Guardrails กันข้อมูลอ่อนไหว
- เชื่อมกับ SharePoint และไฟล์อย่าง PDF, DOCX, XLSX ได้โดยตรง
ใช้เทคโนโลยี RAG (Retrieval-Augmented Generation) มาช่วยให้คำตอบแม่นขึ้น แถมตรวจสอบย้อนกลับได้ ลดปัญหา “AI แต่งเอง” ที่ผู้บริหารหลายคนกลัว
Smart Document & Workflow: จากแฟ้มเอกสารสู่ Digital Workplace
ในหลายองค์กรไทย ทุกอย่างเริ่มและจบที่ “แฟ้มเอกสาร” ไม่ว่าจะเป็นใบแจ้งหนี้ เอกสารจัดซื้อ หรือเอกสาร HR ผลคือช้า ติดขัด และหาข้อมูลลำบาก
Ricoh ใช้ 2 โซลูชันหลักมาจัดระเบียบพื้นที่นี้:
DocuWare – ECM ที่ทำให้ Paperless เป็นเรื่องจริง
DocuWare คือแพลตฟอร์ม Enterprise Content Management (ECM) ที่เน้น 3 เรื่อง:
- Intelligent Indexing – ใช้ AI อ่านเอกสารและสร้างดัชนีอัตโนมัติ ลดเวลาคีย์ข้อมูลและลด Human Error
- Workflow Automation – ยกงานเอกสารที่ต้องเซ็น/อนุมัติ เช่น Invoice, เอกสารจัดซื้อ, เอกสารลางาน ขึ้นมาทำบนดิจิทัล
- ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎหมาย – เหมาะกับองค์กรที่ต้องการรองรับ PDPA และการทำงานแบบ Work from Anywhere
ตัวอย่างง่าย ๆ: องค์กรที่ตอนนี้ยังมี “โต๊ะรอเซ็นเอกสาร” แน่นทุกวัน ถ้ายกกระบวนการเหล่านี้ขึ้น DocuWare จะเห็นผลเรื่องความเร็วและการติดตามสถานะทันที
RICOH Kintone plus – Low-code/No-code ที่แปลง Excel เป็นแอปธุรกิจ
หลายองค์กรไทยใช้ Excel ทำทุกอย่าง ตั้งแต่ CRM ไปจนถึงคลังสินค้า ผลที่ตามมาคือไฟล์ซ้ำ ข้อมูลไม่ตรงกัน และทำ Report ยาก
RICOH Kintone plus ช่วยแปลงสิ่งเหล่านี้ให้กลายเป็นแอปบน Cloud โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหนัก:
- สร้างแอปสำหรับงานเฉพาะ เช่น CRM, ระบบแจ้งซ่อม, ระบบบริหารคลังสินค้า, ระบบติดตามงานโครงการ
- รวมข้อมูลไว้ที่เดียวให้ทีมทำงานร่วมกันได้แบบเรียลไทม์
- สแกนเอกสารจากเครื่องมัลติฟังก์ชันของ Ricoh เข้าสู่ Workflow ได้โดยตรง
สำหรับองค์กรที่รู้ตัวว่าตอนนี้ “ติดอยู่ในโลกของไฟล์ Excel” นี่คือทางออกที่เปลี่ยนได้ทีละส่วน ไม่ต้องรื้อระบบใหญ่ทั้งองค์กร
พลังของพันธมิตร: Sertis, DailiTech และสิ่งที่สะท้อนกับผู้บริหารไทย
ที่น่าสนใจไม่แพ้ตัวโซลูชันคือรูปแบบพันธมิตร:
- Sertis – ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI & Data ในไทย โดดเด่นเรื่องการออกแบบ AI ให้ตรงกับบริบทธุรกิจจริง
- DailiTech – ที่ปรึกษา AWS ระดับสูง ได้รางวัล AWS Partner of the Year 3 ปีติด (2023–2025)
สิ่งที่ผมเห็นจากภาพนี้คือ โมเดลที่องค์กรไทยควรเอาเป็นตัวอย่าง:
ให้ผู้เชี่ยวชาญ Cloud ดูแลโครงสร้างพื้นฐาน ให้ผู้เชี่ยวชาญ AI ดูแลโมเดลและเวิร์กโฟลว์ แล้วเลือกพาร์ตเนอร์ที่เข้าใจบริบทไทยมาประสานให้เข้ากัน
ถ้าองค์กรพยายามทำทุกอย่างเอง ตั้งแต่ซื้อฮาร์ดแวร์ ตั้งค่า Cloud ไปจนถึงเทรนโมเดล AI เอง ทั้งช้ากว่าและเสี่ยงกว่ามาก โดยเฉพาะในบริบทที่คนไอทีหายากอย่างทุกวันนี้
แล้วองค์กรไทยควรเริ่มต้นอย่างไรดีในปี 2569?
สำหรับผู้บริหารที่กำลังวางแผนปีงบประมาณใหม่ ผมแนะนำให้มองเป็น 3 เฟสแบบเป็นรูปธรรม:
-
เฟสโครงสร้างพื้นฐาน (3–6 เดือนแรก)
- เลือก Workload ที่พร้อมย้ายขึ้น Cloud ก่อน เช่น File Server, ระบบ Backup
- วาง DRaaS ให้ครอบคลุมระบบสำคัญ
- เป้าหมายคือ “ลดความเสี่ยง” และ “รู้ต้นทุน IT แบบชัดเจน”
-
เฟสเอกสารและเวิร์กโฟลว์ (6–12 เดือน)
- เริ่มจากงานที่ปวดหัวที่สุด เช่น ใบแจ้งหนี้ หรือเอกสารจัดซื้อ
- ใช้ DocuWare + Kintone plus สร้างเวิร์กโฟลว์ดิจิทัล
- วัดผลจากเวลาอนุมัติงานที่ลดลง และจำนวนงานเอกสารที่ทำอัตโนมัติ
-
เฟส AI เชิงลึก (หลังจากมีข้อมูลและเวิร์กโฟลว์พร้อม)
- นำ Workflow AI (AiYU AI) และ KMAI + Private LLM มาเสริมงาน Support, HR, Finance
- ทดลองใช้ AI ในโดเมนเฉพาะ เช่น Building Inspection หรือ Learning AI
- วัดผลจากชั่วโมงงานคนที่ลดลง คุณภาพการตัดสินใจ และความพึงพอใจของพนักงาน/ลูกค้า
แน่นอนว่าแต่ละองค์กรมีจังหวะไม่เท่ากัน แต่รูปแบบนี้ช่วยให้คุณไม่โดดไปเล่น AI ก่อนที่ระบบพื้นฐานยังไม่พร้อม ซึ่งผมเห็นมาหลายเคสแล้วว่าจบที่ “สวยในเดโม แต่ใช้จริงไม่ได้”
องค์กรที่ชนะในยุคเศรษฐกิจ AI ไม่ใช่องค์กรที่เริ่มก่อนเสมอไป แต่คือองค์กรที่ “วางรากฐานดี + เลือกพาร์ตเนอร์ถูก + ใช้ AI กับปัญหาจริงของตัวเอง”
โซลูชัน Cloud & AI ของ Ricoh ประเทศไทยที่จับมือกับ Sertis และ DailiTech แสดงให้เห็นภาพทางเลือกหนึ่งที่ค่อนข้างครบและลงมือทำได้เลย โดยเฉพาะสำหรับองค์กรที่อยากเดินให้ไกลกว่าการแค่ลองใช้ Public AI ระดับทดลอง
คำถามที่เหลือจริง ๆ ไม่ใช่ว่า จะใช้ Cloud & AI ดีไหม แต่คือ จะเริ่มที่ระบบไหน แผนกไหน และกับพาร์ตเนอร์คนไหนในไตรมาสหน้า มากกว่า