AI Thailand Hackathon 2025 ส่งสัญญาณชัด: ถึงเวลาที่ SME ไทยต้องคิดแบบ “บริการ AI”

AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation••By 3L3C

AI Thailand Hackathon 2025 ส่งสัญญาณชัดว่าไทยกำลังขยับจากแค่ทำโมเดล AI ไปสู่บริการที่ใช้ได้จริง โอกาสทองของ SME ไทยในยุค Digital Transformation.

AI Thailand HackathonAI for ThaiSME ไทยDigital Transformationปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยบริการ AI สำหรับธุรกิจ
Share:

การแข่งขัน AI Thailand Hackathon 2025 ไม่ได้มีแค่ถ้วยรางวัลและเงินรางวัลหลักแสน แต่เป็นสัญญาณชัด ๆ ว่า “อนาคตของ AI ไทย” กำลังขยับจากแค่ทำโมเดลเก่ง ๆ ไปสู่การสร้าง บริการ AI ที่ใช้ได้จริงบนแพลตฟอร์ม AI for Thai และนี่คือจุดที่ SME ไทยควรหูผึ่งที่สุด

สำหรับซีรีส์ AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation บทความนี้จะชวนมองเวทีแข่งนี้ในมุมคนทำธุรกิจ ไม่ใช่แค่มุมสายเทคนิค ว่าแนวคิด “From AI Model to Service” ที่เนคเทค สวทช. ดันอย่างจริงจัง แปลว่าอะไรสำหรับร้านค้า แบรนด์โลคัล หรือบริษัท SME ไทย ที่อยากใช้ AI แบบคุ้มค่าจริง ๆ ในปี 2568–2569

จากสนามแข่งสู่สนามจริง: แก่นของ AI Thailand Hackathon 2025

หัวใจของ AI Thailand Hackathon 2025 คือการบังคับให้นักพัฒนา คิดเกินกว่าโมเดล ต้องพาโมเดล AI กลายเป็น Service API ที่คนใช้จริงได้บนแพลตฟอร์ม AI for Thai ซึ่งตรงกับโจทย์ SME แบบเป๊ะ ๆ เพราะเจ้าของกิจการไม่ได้อยากได้ “งานวิจัย” แต่อยากได้ “บริการที่เสียบใช้ได้เลย”

ดร.ศวิต กาสุริยะ จากเนคเทค สวทช. เน้นชัดว่าจุดมุ่งหมายคือการยกระดับโมเดล AI ไทยให้กลายเป็นบริการที่แข็งแรงและต่อยอดเชิงพาณิชย์ได้จริง

การแข่งขันปี 2568 มีทีมสมัครกว่า 70 ทีม และคัดเหลือ 25 ทีมสุดท้าย รวม 70 คน มาพัฒนาโซลูชันกันแบบมาราธอน 3 วัน 2 คืน รวมกว่า 40 ชั่วโมง ภายใต้ธีม “From AI Model to Service on AI for Thai” พร้อมตัวช่วยเป็น Hackathon Clinic จากนักวิจัยด้าน AI ที่ให้คำปรึกษาทั้งมุมเทคนิคและมุมธุรกิจ

สิ่งที่น่าสนใจคือโจทย์ของปีนี้ไม่ได้ถามแค่ว่า “โมเดลแม่นแค่ไหน” แต่ถามเพิ่มอีกสามข้อใหญ่ ๆ ที่ SME ทุกเจ้าควรถามเวลาเริ่มคิดทำ AI:

  • ระบบแข็งแรงพอไหม (Robust) ใช้จริงแล้วไม่งอแง
  • เชื่อมต่อผู้ใช้จริงได้หรือยัง (ผ่านแอป / เว็บ / ระบบหลังบ้าน)
  • มีศักยภาพต่อยอดเป็นธุรกิจหรือบริการแบบที่ลูกค้ายอมจ่ายไหม

นี่แหละคือกรอบคิดแบบ “AI เป็นบริการ” ที่ SME ไทยควรหยิบมาใช้ตรง ๆ เวลาคิด Digital Transformation ของตัวเอง

ทำไมเนคเทคถึงย้ำคำว่า “Robust” และมันเกี่ยวอะไรกับ SME

คำที่ถูกพูดซ้ำในเวทีนี้คือคำว่า “Robust” – ระบบที่แข็งแรง ใช้จริงได้ ไม่ใช่โมเดลที่เทสแล้วสวย แต่พอเจอข้อมูลโลกจริงก็งอแงพังง่าย

ดร.กริช นาสิงขันธุ์ จากเนคเทค สวทช. อธิบายโจทย์ไว้ว่าผู้เข้าแข่งต้อง

  • มี AI Model ที่ทำงานได้ดี
  • พัฒนาเป็น Service API ให้คนอื่นเรียกใช้ได้
  • สร้าง แอปหรือบริการ ที่เชื่อมผู้ใช้งานจริงกับ API นั้น

นี่คือภาพเดียวกับที่ SME จะเจอเมื่อเริ่มใช้ AI ในธุรกิจ เช่น

  • ร้านค้าออนไลน์ใช้ AI วิเคราะห์รีวิวลูกค้า ถ้าโมเดลแปลภาษาผิด ๆ ถูก ๆ เวลาเจอภาษาวัยรุ่นหรือคำด่าแบบบ้าน ๆ ทั้งแนะนำสินค้าผิด และวิเคราะห์ความรู้สึกลูกค้าพลาด
  • คลินิกความงามใช้ Chatbot ตอบคำถามคนไข้ ถ้าระบบล่มช่วงโปรแรง ลูกค้าแห่แชทเข้าแต่บอทค้าง ธ意เสียหายทันที

Robust AI สำหรับ SME คืออะไรในโลกความจริง?

สำหรับธุรกิจเล็ก–กลาง ผมมองว่าระบบที่ “แข็งแรงพอ” ควรมีอย่างน้อย 4 เรื่องนี้:

  1. ตอบสนองเร็วพอใช้จริง
    ไม่ต้อง 0.01 วินาทีแบบ Big Tech แต่ลูกค้าไม่ควรรอแชทบอทเกิน 3–5 วินาทีจนหงุดหงิด

  2. ไม่พังง่ายเมื่อข้อมูลเละกว่าในสไลด์
    ทั้งสแปม, ข้อความพิมพ์ผิด, รูปถ่ายมืดบ้าง เบลอบ้าง ระบบควรยังให้คำตอบที่ “โอเค” ไม่ใช่ล้มทั้งระบบ

  3. จัดการเคสที่ตอบไม่ได้อย่างฉลาด
    เช่น โยนเคสให้แอดมิน, ขอข้อมูลเพิ่ม, หรือเก็บเป็นเคสให้ทีมงานตามกลับในภายหลัง

  4. มีวิธีตรวจสอบ และปรับปรุงได้
    เก็บตัวอย่างเคสที่พลาดไว้เทรนเพิ่ม หรือส่งให้นักพัฒนาปรับโมเดลให้ดีขึ้น

สิ่งที่เนคเทคพยายามฝังลงไปในนักพัฒนาผ่าน Hackathon ก็คือทักษะคิดครบวงจรแบบนี้ และ SME ไทยคือคนที่ได้ประโยชน์เต็ม ๆ ถ้าเลือกใช้บริการที่เกิดจาก mindset ประเภทนี้

AI for Thai: โครงสร้างพื้นฐาน AI ภาษาไทยที่ SME ใช้ได้ทันที

หลายธุรกิจ SME อยากเริ่มใช้ AI แต่ติดสามด่านคลาสสิก: ไม่มีทีมเทคนิค, ไม่มีงบวิจัย, ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน นี่แหละที่ทำให้แพลตฟอร์ม AI for Thai มีความหมายมากในบริบทของ Digital Transformation ไทย

ในเวที Hackathon นี้ เนคเทคให้ทุกทีมเอาโมเดลของตัวเองมา “ปรุง” เป็นบริการบน AI for Thai ซึ่งในเชิงธุรกิจ มีนัยสำคัญแบบนี้:

  • แทนที่แต่ละทีมจะต้องดูแลเซิร์ฟเวอร์เองทั้งหมด ก็ใช้โครงสร้างพื้นฐานร่วมของ AI for Thai
  • ผู้ใช้ปลายทาง (รวมถึง SME) เข้าถึง AI บริการต่าง ๆ ได้ผ่าน API เดียวกันในระบบที่มีมาตรฐาน
  • เกิด “ระบบนิเวศ AI ไทย” ที่มีคนทำโมเดล, คนทำแอป, และคนใช้บริการ (เช่น SME) อยู่ในแพลตฟอร์มเดียวกัน

SME จะใช้ AI for Thai ทำอะไรได้บ้าง

แม้บทความต้นทางจะโฟกัสการแข่งขัน แต่ถ้าเทียบกับพอร์ตบริการของ AI for Thai ในช่วงหลัง เราพอจะเห็นตัวอย่างแนวคิดสำหรับ SME ได้หลายแบบ เช่น

  • บริการรู้จำภาษาไทย
    ใช้วิเคราะห์รีวิว, คอมเมนต์, ฟีดแบ็กลูกค้าอัตโนมัติ ช่วยทีมการตลาด SME รู้ว่าคนชอบ–ไม่ชอบอะไร โดยไม่ต้องมานั่งไล่อ่านเองทีละคอมเมนต์

  • แปลงเสียงเป็นข้อความภาษาไทย
    เหมาะกับคอลเซ็นเตอร์, ร้านที่รับออร์เดอร์ทางโทรศัพท์ แล้วอยากเก็บข้อมูลเป็นข้อความเพื่อนำไปวิเคราะห์ต่อ

  • การวิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment)
    ร้านอาหาร, คาเฟ่, คลินิก, โรงแรมขนาดเล็ก ใช้วัดความรู้สึกลูกค้าจากโซเชียล แยกเป็นพอใจ / ไม่พอใจ / กลาง ๆ เพื่อเอาไปจัดการรีวิวเชิงลบหรือต่อยอดคนที่รักแบรนด์

  • Chatbot ภาษาไทยคุณภาพดี
    ยุคที่ LLM ทำให้บอทเก่งขึ้นอย่างชัดเจน SME สามารถใช้โมเดลไทยที่เข้าใจบริบทท้องถิ่น คำแสลง หรือภาษาพูดจริงของลูกค้าได้ดีขึ้น

ข้อดีสำคัญคือ ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ แต่เริ่มจากบริการที่มีอยู่แล้วบนแพลตฟอร์ม แปลว่างบเริ่มต้นถูกลงเยอะ และไม่ต้องจ้าง Data Scientist เต็มทีมก็เริ่มได้

บทเรียนจาก Hackathon ที่ SME นำไปใช้ได้ทันที

ถึงคุณจะไม่ใช่นักพัฒนา แต่หลายแนวคิดจาก AI Thailand Hackathon 2025 เอาไปใช้วางแผน AI สำหรับธุรกิจ SME ได้ตรง ๆ โดยเฉพาะถ้าคุณกำลังคิดเรื่อง Digital Transformation ในปี 2569–2570

1. เริ่มจาก “ปัญหาในธุรกิจ” ไม่ใช่ “เทคโนโลยีเท่ ๆ”

ทีมที่ไปได้ดีใน Hackathon มักเริ่มจากโจทย์ชัด ๆ ว่าจะช่วยผู้ใช้แก้ปัญหาอะไร ไม่ใช่จะโชว์ว่าโมเดลแม่นแค่ไหน

สำหรับ SME ไทย คุณควรถามตัวเองแบบนี้ก่อน:

  • ลูกค้าบ่นเรื่องอะไรซ้ำ ๆ ที่คุณแก้ไม่ทัน
  • งานไหนที่ทีมคุณเสียเวลาไปกับงานเดิม ๆ ทุกวัน
  • ข้อมูลอะไรที่มีอยู่แล้วแต่ไม่ได้ใช้ให้เป็นประโยชน์

แล้วค่อยถามคำว่า “มี AI ตัวไหนช่วยลดเวลา ลดต้นทุน หรือเพิ่มยอดได้ไหม” แทนที่จะเริ่มจาก “อยากใช้ AI ทำแชทบอท” แต่ไม่รู้จะเอาไปตอบอะไร

2. คิดเรื่อง “บริการ” ตั้งแต่วันแรก

คีย์เวิร์ดของปีนี้คือ “From AI Model to Service” ซึ่งสะท้อน mindset ที่ SME ควรมีเหมือนกัน: อย่าคิดแค่ฟีเจอร์ ให้คิดเป็นบริการ

ตัวอย่างเช่น:

  • แทนที่จะคิดว่า “อยากใช้ AI วิเคราะห์รีวิว”
    ให้คิดเป็นบริการว่า “ระบบสรุปเสียงลูกค้าทุกสัปดาห์ ส่งเข้าไลน์ผู้บริหารโดยอัตโนมัติ”

  • แทนที่จะคิดว่า “อยากลอง ChatGPT”
    ให้คิดเป็น “ผู้ช่วยตอบคำถามลูกค้าบนเว็บและไลน์ ที่มีเกณฑ์ส่งต่อให้แอดมินเมื่อเกินขอบเขต”

เมื่อคิดแบบบริการ คุณจะมองเห็นเรื่องพวกนี้ชัดขึ้น:

  • ใครคือผู้ใช้งานหลัก (พนักงาน, ลูกค้า, เจ้าของ)
  • ใช้ผ่านช่องทางไหน (LINE OA, Facebook, เว็บไซต์, ระบบหลังบ้าน)
  • วัดความสำเร็จยังไง (เวลาที่ลดลง, คำถามที่ตอบได้เอง, จำนวนเคสที่ปิดได้เร็วขึ้น)

3. อย่ามองข้าม “ประสบการณ์ผู้ใช้” และ “การนำเสนอ”

ใน Hackathon แต่ละทีมต้องพรีเซนต์ผลงานต่อกรรมการจากทั้งภาครัฐ เอกชน และวงการสตาร์ทอัพ เช่น ผู้อำนวยการกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์จากเนคเทค, CTO จากบริษัทเทค, ตัวแทนสมาคม AI ไทย ฯลฯ

สิ่งที่ผมเห็นชัดจากเวทีแบบนี้คือ:

  • งานที่โคตรเทคนิคแต่ UI ใช้ยาก คนไม่เข้าใจ ก็ไปได้ไม่ไกล
  • โปรเจกต์ที่เล่าให้คนสายธุรกิจฟังแล้ว “เห็นภาพทันทีว่ามันช่วยอะไร” จะได้เปรียบมาก

ในโลก SME ก็เหมือนกัน ถ้าคุณอยากให้ทีมงานยอมใช้ระบบใหม่ หรืออยากขายบริการ AI ให้ลูกค้า ต้องคิดตั้งแต่แรกว่า:

  • หน้าจอใช้งานง่ายพอไหม
  • คนที่ไม่ได้สายเทคเข้าใจภายใน 1–2 นาทีไหม
  • มีเดโมหรือสตอรี่ที่เล่าผลลัพธ์ให้เห็นชัด ๆ ไหม

ก้าวต่อไปของ AI ไทย และโอกาสสำหรับ SME ในปี 2569

พิธีปิด AI Thailand Hackathon 2025 มี ดร.เทพชัย ทรัพย์นิธิ จากเนคเทค สวทช. มาย้ำอีกครั้งว่า การทำโมเดลเก่ง ๆ อย่างเดียวไม่พอ ต้องไปถึงจุดที่ “ใช้งานได้จริงและยั่งยืน” ซึ่งสอดคล้องกับทิศทาง AI ทั่วโลกที่เริ่มโฟกัสจากงานวิจัยไปสู่การใช้งานในภาคธุรกิจทุกขนาด

สำหรับ SME ไทย ผมมองว่านี่คือช่วงเวลาที่เหมาะมากจะเริ่มใช้ AI ในการทำ Digital Transformation เพราะ:

  • โครงสร้างพื้นฐานอย่าง AI for Thai เริ่มพร้อมและโตขึ้นเรื่อย ๆ
  • คนไทยรุ่นใหม่ที่ผ่านเวทีแบบ Hackathon เริ่มมีทักษะ “คิดแบบบริการ” มากขึ้น ไม่ใช่แค่สายวิจัย
  • เครื่องมือ AI เชิงพาณิชย์ทั้งไทยและต่างประเทศเริ่มใช้ง่ายขึ้น ราคาจับต้องได้ขึ้น

ถ้าอยากเริ่มแบบไม่เสี่ยงเกินไป ผมแนะนำให้ SME ลอง 3 ขั้นตอนนี้:

  1. เลือกแค่ 1 ปัญหาหลัก ที่เจอทุกวัน เช่น ตอบแชทช้า, ไม่รู้ลูกค้าคิดยังไงกับแบรนด์, หรือเสียเวลาพิมพ์รายงาน
  2. หา บริการ AI ที่มีอยู่แล้ว (เช่น แนวเดียวกับบริการบน AI for Thai หรือแพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์อื่น ๆ) มาทดลองในวงเล็ก ๆ ก่อน
  3. วัดผลแบบง่าย ๆ เช่น เวลาที่ประหยัดได้, จำนวนคำถามที่ระบบตอบแทนคนได้, ความพึงพอใจของลูกค้า แล้วจึงค่อยขยาย

ซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” ที่คุณกำลังอ่านอยู่นี้ จะค่อย ๆ เจาะลึกตัวอย่างจริง วิธีเลือกใช้ AI ให้คุ้ม และกรณีศึกษา SME ไทยที่เริ่มใช้ AI แล้วเห็นผลชัด ไม่ว่าจะเป็นงานบริการลูกค้าอัตโนมัติ การตลาดอัจฉริยะ หรือการวิเคราะห์ธุรกิจ

AI Thailand Hackathon 2025 แสดงให้เห็นชัดว่าความสามารถด้าน AI ของคนไทยไม่ได้แพ้ใคร คำถามต่อไปจึงไม่ใช่ว่า “ไทยมี AI เก่ง ๆ ไหม” แต่คือ “SME ไทยจะหยิบศักยภาพเหล่านี้มาเปลี่ยนเป็นยอดขายและประสิทธิภาพในธุรกิจตัวเองได้ยังไง”

คำตอบเริ่มต้นอาจเรียบง่ายกว่าที่คิด: เริ่มจากปัญหาจริงของคุณ เลือกใช้บริการ AI ที่มีอยู่แล้วบนแพลตฟอร์มที่ไว้ใจได้ แล้วค่อย ๆ ปรับจนมันกลายเป็นส่วนหนึ่งของวิธีทำธุรกิจยุคใหม่ของคุณเอง