Deep Tech + AI ติดปีก Digital Transformation ให้ SME ไทย

ทำไม Deep Tech ถึงกลายเป็น “อาวุธลับ” ของ SME ไทย

ตัวเลขจากหลายสถาบันชี้ตรงกันว่า องค์กรที่ลงทุนด้าน AI และ Data อย่างจริงจัง มีโอกาสเพิ่มกำไร 20–30% ภายใน 2–3 ปี ถ้าดูรอบตัวตอนนี้ ธุรกิจไทยที่วิ่งได้ไวที่สุด มักมีคำว่า AI, Data, Automation, Cloud ซ่อนอยู่เบื้องหลังเสมอ

ปัญหาคือ SME ส่วนใหญ่ยังติดภาพว่า Deep Tech = เทคโนโลยีสุดยาก สำหรับบริษัทใหญ่เท่านั้น เลยยังไม่กล้าเริ่ม ทั้งที่ความจริงแล้ว ถ้ารู้วิธีวางโจทย์และเลือกใช้ให้ถูกบริบท Deep Tech นี่แหละคือทางลัดของ Digital Transformation สำหรับธุรกิจขนาดเล็กและกลางในไทย

บทความนี้หยิบอินไซต์จาก Techsauce Podcast ตอน “Deep Tech จะช่วยติดปีก Digital Transformation ขององค์กรได้อย่างไร?” มาต่อยอดเป็นคู่มือภาคปฏิบัติ สำหรับซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” เน้นว่า Deep Tech และ AI เอาไปใช้จริงอย่างไร ให้เรียบง่าย จับต้องได้ และสร้างยอดขายกับประสิทธิภาพแบบวัดผลได้

---

Deep Tech สำหรับ SME คืออะไร ต้องคิดให้ต่างจาก “แค่ใช้แอป”

สำหรับ SME Deep Tech ไม่ได้แปลว่าต้องสร้างเทคโนโลยีเอง แต่แปลว่า “ใช้เทคโนโลยีขั้นลึก เพื่อแก้ปัญหาเชิงลึกของธุรกิจ”

มอง Deep Tech แบบฉบับ SME

ในบริบทธุรกิจไทย Deep Tech ที่เกี่ยวกับ SME มักอยู่ใน 4 กลุ่มนี้

• AI / Machine Learning – ทำนายยอดขาย, แนะนำสินค้า, วิเคราะห์ลูกค้า, ตรวจจับทุจริต
• Data Science & Analytics – ดึงข้อมูลจากหลายระบบมาวิเคราะห์ ตัดสินใจจากข้อมูลจริงแทนการเดา
• Automation / RPA / Low-code – เอางานรูทีนที่ทำซ้ำไปซ้ำมาให้ระบบจัดการ เพื่อลดต้นทุนบุคลากร
• Data Security & Compliance (เช่น PDPA) – ทำให้การใช้ข้อมูลเป็นเรื่องปลอดภัยและถูกกฎหมาย

จุดต่างของ “ใช้ Deep Tech” กับ “แค่ใช้ดิจิทัล” คือ

ดิจิทัล = เปลี่ยนจากกระดาษเป็นออนไลน์

Deep Tech + AI = ใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมช่วยคิด แนะนำ ตัดสินใจ แทนแรงคนบางส่วน

SME ไม่จำเป็นต้องมีทีมวิจัยแบบบริษัทใหญ่ แค่รู้ว่าจะเอา Deep Tech ไปแก้ ปัญหาธุรกิจข้อไหนก่อน แล้วเลือกพาร์ตเนอร์หรือโซลูชันให้เหมาะ นั่นก็ถือว่าเดินสู่ Deep Tech แล้ว

---

3 โจทย์หลักที่ SME ไทยใช้ AI และ Deep Tech แล้วเห็นผลเร็ว

ถ้าเพิ่งเริ่มทำ Digital Transformation โฟกัส 3 เรื่องนี้ก่อน มักได้ผลลัพธ์เร็วและวัดได้ชัดเจน

1) การตลาดอัจฉริยะ (AI Marketing) – ใช้เงินโฆษณาเท่าเดิม แต่ลูกค้าเพิ่ม

ส่วนใหญ่ SME ยิงแอดแบบ “เดา” มากกว่า “วัด” ทั้งที่มีข้อมูลลูกค้าเต็มมือ

ตัวอย่างการใช้ AI และ Data Marketing แบบจับต้องได้:

• แบ่งกลุ่มลูกค้าอัตโนมัติ (Customer Segmentation) จากประวัติการซื้อ, พื้นที่, ความถี่
• แนะนำสินค้า (Recommendation) เช่น ร้านออนไลน์แนะนำสินค้าเสริมที่โอกาสซื้อสูง
• ช่วงเวลายิงแอดที่คุ้มที่สุด ใช้ข้อมูลยอดขายและการมีส่วนร่วมย้อนหลัง ช่วยระบุช่วงเวลาที่ลูกค้าตอบสนองดี

สำหรับ SME ไทย แนะนำให้เริ่มจาก:

1. รวบรวมข้อมูลลูกค้าให้เป็นที่ – เช่น จาก POS, Line OA, E-commerce, Facebook Page
2. ใช้เครื่องมือที่มี AI ฝังมาแล้ว – หลายแพลตฟอร์มโฆษณาและ CRM ที่รองรับ SME มีฟังก์ชันแนะนำกลุ่มเป้าหมายอัตโนมัติ ไม่ต้องเขียนโค้ดเอง
3. ตั้ง KPI ง่าย ๆ เช่น ROAS, ค่าใช้จ่ายต่อ Lead, ค่าเฉลี่ยต่อบิล แล้วดูว่าหลังใช้ AI เปลี่ยนไปแค่ไหน

จุดที่หลายเจ้าเข้าใจผิด: จะใช้ AI Marketing ไม่จำเป็นต้องเริ่มจาก “CDP” หรือ “Data Lake” ใหญ่ ๆ เสมอไป แค่เริ่มจากข้อมูล 2–3 แหล่งหลักที่กระทบยอดขายที่สุดก็เพียงพอแล้ว

2) บริการลูกค้าอัตโนมัติ – Chatbot ที่ทำยอดขาย ไม่ใช่ตอบแค่ FAQ

ในปี 2024–2025 ลูกค้าไทยคุ้นกับการแชทกับบอตมากขึ้น แต่ก็รำคาญบอตที่ตอบไม่ได้เรื่องเช่นกัน

Chatbot ที่ดีสำหรับ SME ควรทำได้ 3 อย่าง:

• ตอบคำถามพื้นฐานได้เอง (เวลาเปิด-ปิด, วิธีชำระเงิน, สถานะจัดส่ง)
• ดึงข้อมูลคำถามลูกค้ามาเป็น Insight – รู้ว่าลูกค้าถามเรื่องอะไรบ่อยที่สุด ควรแก้ที่ผลิตภัณฑ์หรือคอนเทนต์ตรงไหน
• ช่วยปิดการขาย – แนะนำสินค้า, สรุปยอด, ส่งลิงก์ชำระ หรือเชื่อมกับระบบสต็อก

ปัจจุบันมีแพลตฟอร์ม AI Chatbot ภาษาไทยหลายรายที่คิดค่าบริการรายเดือน ไม่ต้องลงทุนเซิร์ฟเวอร์เอง เหมาะกับ SME มาก

แนวทางเริ่มต้นสำหรับเจ้าของธุรกิจ:

1. เขียนลิสต์คำถามที่ลูกค้าถามบ่อยที่สุด 20–50 ข้อ
2. เลือกแพลตฟอร์ม Chatbot ที่เชื่อมกับ Line OA / Facebook / เว็บไซต์ได้
3. เชื่อม Bot กับข้อมูลคำสั่งซื้อ หรืออย่างน้อยกับระบบจอง/สต๊อก
4. ตั้งเป้าให้ Bot ช่วยลดภาระงานทีมแอดมินลงอย่างน้อย 30–40% ภายใน 3 เดือน

3) วิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analytics) – เลิกบริหารด้วย “ความรู้สึก”

ผู้บริหาร SME ไทยจำนวนมากยังตัดสินใจจากประสบการณ์ส่วนตัว ทั้งที่มีตัวเลขให้ดู แต่กระจัดกระจาย

การทำ Data Analytics ให้ SME ไม่จำเป็นต้องซับซ้อน:

• สร้าง Dashboard พื้นฐาน: ยอดขายรายวัน, ยอดขายตามช่องทาง, Top 20 สินค้าขายดี, ลูกค้าใหม่ vs ลูกค้าเก่า
• เชื่อมข้อมูลจาก POS / E-commerce / Line / บัญชี เข้าไว้ที่เดียว
• ใช้เครื่องมือ BI ที่ลากวางได้ ไม่ต้องเขียนโปรแกรม เช่น แพลตฟอร์ม BI ยอดนิยม หรือ BI ที่มากับระบบ ERP/บัญชี

สิ่งที่ผมเห็นบ่อยคือ SME ที่เริ่มทำ Dashboard จริงจังแค่ 2–3 เดือน จะเริ่มเจอ Insight ง่าย ๆ แต่โคตรมี impact เช่น

• มีสินค้า 10% แรกที่ทำยอดขายเกิน 50% ของทั้งร้าน แต่เจ้าของกลับทุ่มเวลาไปกับสินค้า Long-tail
• ลูกค้ากลุ่มเดิมซื้อซ้ำเยอะกว่าหาลูกค้าใหม่ แต่ทีมการตลาดเน้นแต่งบหาลูกค้าใหม่อย่างเดียว

Deep Tech ไม่ได้เริ่มจาก Quantum หรือ Blockchain สำหรับ SME มันเริ่มจาก “ดูตัวเลขให้เป็นภาพ” แล้วค่อยต่อยอด AI ทำนายอนาคตทีหลัง

---

เงื่อนไขสำคัญ: ข้อมูล (Data) และคน (Talent) ต้องเดินคู่กัน

Deep Tech, AI, Data Science ฟังดูอลังการ แต่ถ้าไม่มีคนในองค์กรเข้าใจโจทย์ธุรกิจเลย เทคโนโลยีก็ช่วยไม่ได้มาก

จัดระเบียบ Data ให้พร้อมใช้ AI

ก่อนจะคิดถึงโมเดล Machine Learning หรือโครงการ Deep Tech ซับซ้อน ผมแนะนำให้ SME ทำ 4 เรื่องนี้ก่อน:

1. กำหนดว่า “ข้อมูลสำคัญ” ของธุรกิจคืออะไร – เช่น ยอดขาย, สต๊อก, ต้นทุน, ข้อมูลลูกค้า, ค่าใช้จ่ายโฆษณา
2. รวมข้อมูลไปอยู่ที่เดียวหรืออย่างน้อยให้ง่ายต่อการดึง – ใช้ Cloud หรือระบบ ERP/บัญชีที่ต่อ API ได้
3. ตั้งมาตรฐานข้อมูล – ชื่อสินค้าเดียวกันต้องสะกดเหมือนกัน, ฟิลด์ลูกค้าควรมีรูปแบบที่ชัดเจน
4. วางเรื่อง PDPA และ Cybersecurity ให้เรียบร้อย – ข้อมูลส่วนบุคคลต้องเก็บ ใช้ และให้สิทธิตามกฎหมาย

หลายอย่างในนี้ Techsauce Podcast เคยพูดในตอนที่เกี่ยวกับ PDPA, Cybersecurity และ Cloud ซึ่งโยงกับ SME โดยตรง เพราะถ้าเก็บข้อมูลลูกค้าผิดวิธี ต่อให้ AI เก่งแค่ไหน สุดท้ายอาจต้องเสียค่าปรับหรือเสียความเชื่อมั่นลูกค้า

สร้าง Talent ด้านดิจิทัลในองค์กร ไม่ต้องเริ่มจาก Data Scientist

สำหรับ SME ขนาดเล็ก ถึงกลาง ผมมองว่า ไม่จำเป็นต้องรีบจ้าง Data Scientist แสนบาทต่อเดือน แต่ควรทำ 3 ขั้นนี้ก่อน:

• Upskill คนเดิม – เลือกพนักงานที่สนใจตัวเลขหรือเทคโนโลยี ส่งไปเรียนคอร์ส Data / AI พื้นฐาน และให้ลองทำโปรเจกต์เล็ก ๆ
• ตั้งบทบาท “Data Champion” – แต่งตั้งคนหนึ่งกลายเป็นเจ้าของเรื่องข้อมูล ทำหน้าที่เชื่อมระหว่างทีมธุรกิจกับทีมเทคนิคภายนอก
• ใช้ที่ปรึกษาหรือ Deep Tech Consulting แบบ Project-based – เหมือนโมเดลที่ Looloo Technology ทำ คือช่วยองค์กรวางโจทย์ ออกแบบโซลูชัน แล้วถ่ายทอดต่อให้ทีมภายในดูแลระยะยาว

Digital Transformation ไม่ใช่โปรเจกต์ของแผนกไอที แต่มันคือการเปลี่ยนวิธีคิดของทั้งองค์กร โดยมีเทคโนโลยีเป็นตัวช่วย

---

แผนลงมือ 90 วัน: Roadmap Deep Tech & AI สำหรับ SME ไทย

เพื่อให้บทความนี้ไม่ใช่แค่แรงบันดาลใจ ผมขอแปลงแนวคิดจาก Podcast มาเป็น Roadmap สั้น ๆ 90 วัน ที่ SME ทำได้จริง

ช่วง 0–30 วัน: เข้าใจปัญหาและเก็บข้อมูลให้เป็นระบบ

1. เขียนปัญหาธุรกิจ 5 ข้อที่หนักที่สุด เช่น
   • ต้นทุนพนักงานแอดมินสูง
   • ยิงโฆษณาแล้วไม่รู้ว่าคุ้มไหม
   • ไม่รู้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนกำไรสุด
2. จัดลำดับความสำคัญ เลือกมา 1–2 เรื่องที่ถ้าแก้ได้ จะมี impact สูงสุด
3. สำรวจระบบข้อมูลปัจจุบัน – ข้อมูลอยู่ที่ไหน ใช้ระบบอะไร ใครเป็นเจ้าของข้อมูล

ช่วง 31–60 วัน: ทดลองใช้ AI/Automation กับปัญหาจริง 1 เรื่อง

ตัวอย่าง:

• ถ้าปัญหาใหญ่คือภาระงานตอบลูกค้า: เริ่มใช้ Chatbot กับคำถาม Top 20 และเชื่อมกับ Line OA
• ถ้าปัญหาคือไม่รู้ว่าโฆษณาคุ้มไหม: ทำ Dashboard ง่าย ๆ ดูยอดขาย เทียบกับค่าโฆษณาแยกตามแคมเปญ
• ถ้าปัญหาคือไม่รู้ว่าควรสต็อกอะไร: ทำรายงาน Top สินค้าขายดี และใช้ AI ช่วยทำนายยอดขายเบื้องต้น

ตั้งเป้าหมายที่วัดได้ เช่น ลดเวลาตอบลูกค้า 30%, เพิ่ม Conversion จากแอด 20%, ลดของค้างสต็อก 15%

ช่วง 61–90 วัน: ขยายผล + วางโครงสร้างระยะยาว

เมื่อได้ผลจากโปรเจกต์นำร่องแล้ว ให้ทำสิ่งต่อไปนี้:

• สรุปบทเรียน: อะไรเวิร์ก อะไรไม่เวิร์ก ต้องปรับ Process ตรงไหน
• วางแผนขยายไปอีก 1–2 แผนก เช่น จาก Chatbot ฝั่งลูกค้า ไปสู่ Automation งานเอกสารภายใน
• ปรับ JD ของบางตำแหน่งให้มีทักษะดิจิทัลเพิ่ม เช่น พนักงานการตลาดต้องอ่าน Dashboard เป็น
• กำหนดงบประมาณด้าน AI / Data รายปี แทนการคิดเป็นครั้ง ๆ ตามโปรเจกต์

ถ้าเดินถึงจุดนี้ได้ SME จะเริ่มเห็นภาพชัดว่า Deep Tech และ AI ไม่ได้ไกลตัว และเริ่มกลายเป็น “ระบบประสาทดิจิทัล” ของธุรกิจจริง ๆ

---

ถ้าเป็น SME ไทยในปี 2568 ควรเริ่มตรงไหนวันนี้

Deep Tech ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อองค์กรใหญ่เท่านั้น แต่องค์กรที่ใช้ประโยชน์ได้มากที่สุด กลับมักเป็น SME ที่ตัดสินใจไว ทดลองจริง และปรับตัวเร็ว

ถ้าคุณกำลังพาธุรกิจเข้าสู่ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” ผมแนะนำให้เริ่มวันนี้ที่ 3 คำถามนี้:

1. ปัญหาไหนของธุรกิจที่ “เจ็บสุด” และน่าจะใช้ AI/Data มาช่วยได้
2. ข้อมูลอะไรที่เรามีอยู่แล้ว แต่ยังไม่ได้เอามาใช้คิดเชิงลึกเลย
3. ใครในทีมที่พร้อมจะเป็น “คนดูแลเรื่องดิจิทัลและข้อมูล” ให้เรา

ตอบคำถามให้ได้ แล้วเริ่มจากโปรเจกต์เล็ก ๆ ภายใน 90 วัน คุณจะเห็นเองว่า Deep Tech ไม่ได้เป็นเรื่องไกลตัว แต่มันคือ “ตัวคูณ” ที่ทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าดีขึ้น ต้นทุนต่อยอดขายลดลง และธุรกิจ SME ไทยมีโอกาสเติบโตเกินไซส์ตัวจริง ๆ

ธุรกิจไหนเริ่มก่อน ก็มีสิทธิ์นำหน้าในตลาดไทยก่อนเช่นกัน