PanyaThAI กับโอกาสใหม่ของ Agentic AI สำหรับ SME ไทย

ตัวเลข 727% คือค่า ROI เฉลี่ยใน 3 ปีขององค์กรที่ใช้ชุดเทคโนโลยี AI ของ Google Cloud แบบเต็มระบบ และคืนทุนเฉลี่ยภายในแค่ 8 เดือน นี่ไม่ใช่ตัวเลขจากซิลิคอนวัลเลย์ แต่มาจากเคสการใช้งานจริงที่วันนี้เริ่มเกิดขึ้นในธุรกิจไทยแล้ว

ซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจ SME ไทย: Digital Transformation” ตอนนี้เลยโฟกัสไปที่อีกก้าวสำคัญของวงการ คือโครงการ PanyaThAI ของ Google Cloud ที่ตั้งใจผลักองค์กรไทยเข้าสู่ยุค Agentic AI หรือ AI ที่ “ลงมือทำงาน” ให้เราได้จริง ไม่ใช่แค่ตอบคำถามสวย ๆ บนหน้าจอ

สำหรับเจ้าของกิจการและผู้บริหาร SME ปลายปีแบบนี้คือช่วงสรุปผลทั้งปี และวางแผน 2569–2570 ว่าอะไรจะช่วยให้รอดทั้งยุคดอกเบี้ยสูง คู่แข่งออนไลน์ และลูกค้าที่เปลี่ยนพฤติกรรมทุกไตรมาส ผมมองว่า Agentic AI คือหนึ่งในเครื่องมือที่ “คุ้มต่อเม็ดเงิน” ที่สุด ถ้าเข้าใจวิธีใช้ให้ถูกจุด

บทความนี้เลยจะชวนดูว่า PanyaThAI คืออะไร เกี่ยวอะไรกับ SME และเราจะเริ่มใช้แนวคิดแบบเดียวกับองค์กรใหญ่ โดยไม่ต้องมีทีม Data Scientist หลายสิบคนได้อย่างไร

---

PanyaThAI คืออะไร และทำไม Agentic AI ถึงสำคัญกับ SME

หัวใจของ PanyaThAI คือการเอาเทคโนโลยี AI แบบ Full-Stack ของ Google มาประกอบเป็น “สูตรสำเร็จ” ให้ธุรกิจไทยเอาไปใช้แบบเห็นผลจริง ไม่ติดหล่ม PoC ยาวเป็นปีแต่ไม่เคยขึ้นโปรดักชัน

Agentic AI ต่างจาก AI ทั่วไปยังไง

Agentic AI คือ AI ที่ไม่ได้แค่ “ตอบ” แต่ วางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำบางขั้นตอนแทนคน ได้ เช่น

• ไม่ใช่แค่สรุปคำถามลูกค้า แต่ช่วยจัดลำดับเคสเร่งด่วน ส่งต่อทีมที่เกี่ยวข้อง และอัปเดตสถานะในระบบ CRM ให้ครบ
• ไม่ใช่แค่แปลสินค้าเป็น 2 ภาษา แต่สร้างคอนเทนต์หลายเวอร์ชัน ทดสอบ A/B และเสนอว่าควรยิงตัวไหนกับกลุ่มลูกค้าแบบไหน
• ไม่ใช่แค่บอกว่าร้านคุณยอดตกเดือนนี้ แต่ช่วยจำลองสถานการณ์ ถ้าปรับโปรโมชัน / ลดต้นทุน /เพิ่มแคมเปญออนไลน์ ผลลัพธ์น่าจะเป็นยังไง

ถ้าพูดแบบคนทำธุรกิจ Agentic AI คือการเอา AI มาเป็น “พนักงานดิจิทัล” ที่ทำงานประจำซ้ำ ๆ ให้เรา แล้วคนในทีมเอาเวลาไปคิดกลยุทธ์แทน

ส่วนผสมเทคโนโลยีใน PanyaThAI

เบื้องหลังโครงการนี้ Google เอาเครื่องมือหลายชั้นมารวมกัน เช่น

• โมเดล Gemini 3, Veo 3.1 สำหรับข้อความและวิดีโอ
• โมเดลขนาดเล็กอย่าง Nano / Banana Pro สำหรับรันบนอุปกรณ์หรือระบบที่ต้องการความเร็วสูง
• แพลตฟอร์มองค์กรอย่าง Vertex AI และ Gemini Enterprise สำหรับต่อเชื่อมข้อมูลจริง ระบบหลังบ้าน และการควบคุมความปลอดภัย

พูดง่าย ๆ คือ จากเดิมที่ SME ต้องนั่งเลือกเองว่าจะใช้โมเดลอะไร ต่อยังไง เก็บข้อมูลตรงไหน วันนี้มี “สแต็ก” ที่ออกแบบมาให้เอาไปใช้ทั้งชุดได้เลย ลดเวลาเรียนรู้ระบบลงเยอะมาก

---

บทเรียนจากองค์กรไทย: เอา Agentic AI ไปใช้แล้วเกิดอะไรขึ้น

ข่าวดีคือ PanyaThAI ไม่ได้อยู่ในสไลด์ แต่เริ่มมีองค์กรไทยใช้งานจริงแล้ว และหลายเคสผมว่ามีประโยชน์กับ SME โดยตรง

1) SE-ED: ค้นหาที่เข้าใจความหมาย ลูกค้าหาหนังสือเจอมากขึ้น

SE-ED เอา Agentic AI ไปทำระบบค้นหาหนังสือบนออนไลน์ใหม่ แต่แทนที่จะค้นจาก “คีย์เวิร์ดตรงตัว” ก็ให้ AI เข้าใจ “เจตนา” ของประโยค เช่น ลูกค้าพิมพ์ว่า:

• “หาหนังสือเรียนคณิต ม.ปลาย สำหรับเตรียมสอบเข้ามหา’ลัย”
  ระบบจะมองออกว่าควรเสนอหนังสือประเภทไหน ระดับไหน ไม่ใช่แค่คำว่า “คณิตศาสตร์” หรือ “สอบเข้ามหาวิทยาลัย” แบบทื่อ ๆ

ผลลัพธ์ที่ได้

• Conversion Rate ขึ้นจาก 12% → 27%
• Bounce Rate ลดเหลือ 10%

สำหรับ SME E-commerce ไทย เคสนี้ชัดมากว่า แค่ “ทำให้ลูกค้าหาของเจอ” ยอดขายก็เพิ่มโดยไม่ต้องทุ่มงบโฆษณาเพิ่มเลย

สิ่งที่ SME ทำตามได้ทันที

• ถ้าคุณใช้แพลตฟอร์มสำเร็จรูป ให้เช็กฟีเจอร์ AI Search หรือ Plugin ที่รองรับภาษาไทย
• เก็บคำค้นยอดนิยมของลูกค้า แล้วทดสอบว่า AI เข้าใจคำธรรมชาติแบบไทย ๆ เช่น “เดรสออกงานอวบ”, “ครีมหน้าใสไม่แพง” ดีแค่ไหน
• ปรับโครงสร้างหมวดหมู่ และคำอธิบายสินค้าให้สอดคล้องกับภาษาที่ลูกค้าใช้จริง

2) ไทยวาโก้: ลดต้นทุนคอนเทนต์สินค้า ด้วย Generative Media

แบรนด์แฟชั่นเจอปัญหาเดียวกันเกือบทุกเจ้า คือ ต้นทุนการถ่ายภาพสินค้า โดยเฉพาะเวลามีสีใหม่ ลายใหม่ ต้องถ่ายภาพใหม่ทั้งหมด ทั้งสตูดิโอ โมเดล ตัดต่อ

ไทยวาโก้ใช้เครื่องมือ Generative Media ของ Google ให้ AI ช่วย:

• “ย้อมสี” เสื้อผ้าในภาพให้ตรงกับสีจริงของสินค้า
• สร้างวิดีโอ 360 องศา จากภาพสินค้าเพียงไม่กี่มุม

ผลลัพธ์คือ กระบวนการทำคอนเทนต์ออนไลน์เร็วขึ้นหลายเท่า เปิดตัวสินค้าใหม่บน E-commerce และโซเชียลได้ไวขึ้นมาก โดยไม่ต้องขยายทีมครีเอทีฟ

SME ไทยที่ขายออนไลน์เอาไปต่อยอดยังไงได้บ้าง

• ร้านเสื้อผ้าออนไลน์ ใช้ AI เปลี่ยนสี / ลาย / ฉากหลัง โดยไม่ต้องถ่ายใหม่ทุกครั้ง
• ร้านเฟอร์นิเจอร์ ให้ลูกค้าเห็นมุมมอง 360 องศา หรือเปลี่ยนสีโซฟาให้เข้ากับห้องตัวอย่าง
• แบรนด์ความงาม สร้างภาพก่อน-หลังในกรอบที่ควบคุมได้ โดยยังยึดข้อมูลจริงเป็นหลัก

หัวใจคือจัดระบบให้ ภาพต้นฉบับมีคุณภาพพอ แล้วค่อยให้ AI สร้างเวอร์ชันย่อยออกมาอีกที แทนที่จะฝืนให้ AI สร้างทุกอย่างจากศูนย์

3) TIPH: ประกันภัยใช้ AI ลดต้นทุนกว่า 70%

ฝั่งประกันภัยก็มีเคสที่น่าสนใจอย่าง TIPH ซึ่งเคยใช้เวลาหลายวันกับงานตรวจสภาพรถและงานเอกสาร ก่อนทำประกันและเคลมต่าง ๆ

พอใช้ Agentic AI เข้าไปช่วย

• ลูกค้าถ่ายวิดีโอรถ AI ประเมินสภาพเบื้องต้นได้ในไม่กี่นาที
• ระบบช่วยคัดกรองเคส ตรวจข้อมูล และส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องแบบอัตโนมัติ
• มี AI Assistant ภายในองค์กร ให้พนักงานทุกแผนกค้นเอกสาร นโยบาย ขั้นตอนการทำงาน ได้ทันที

ผลคือ ลดต้นทุนกว่า 70% แถมกระบวนการโปร่งใสขึ้น เพราะทุกอย่างถูกบันทึกในระบบ

สำหรับ SME ไทยที่ทำงานเอกสารเยอะ เช่น โลจิสติกส์ โรงพยาบาลสัตว์ คลินิก สถาบันศึกษา หรือโรงงาน การเอา AI มาช่วยอ่านเอกสาร, ทำแบบฟอร์มอัตโนมัติ, ตรวจข้อมูลซ้ำซ้อน สามารถประหยัดเวลาได้เป็นชั่วโมงต่อวันต่อคน

---

ทำไม SME ไทยยังติดอยู่แค่ “ลองใช้ AI” มากกว่า “ใช้แล้วเห็นเงิน”

แม้เคสตัวอย่างจะสวย แต่ความจริงคือธุรกิจไทยส่วนใหญ่ยังใช้ AI แบบกระจัดกระจาย ผลงานวิจัยจาก Public First ประเมินว่า ถ้าไทยใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ จะสร้างมูลค่าเพิ่มทางเศรษฐกิจได้ราว 730,000 ล้านบาทภายในปี 2030 แต่สิ่งที่ขวางอยู่มี 3 เรื่องหลัก

1) คุณภาพคำตอบของ AI ยังไม่นิ่ง

หลายคนลองใช้ AI ฟรี ๆ เจอคำตอบเพี้ยนบ้าง ไม่อัปเดตบ้าง ก็สรุปว่า “AI ไทยยังไม่พร้อม” ทั้งที่ในระดับองค์กร ถ้า

• ผูก AI เข้ากับ ข้อมูลจริงของกิจการ
• ตั้ง กติกา ความปลอดภัย และสิทธิการเข้าถึงข้อมูล ให้ชัด

คุณภาพคำตอบจะต่างจากการใช้งานเวอร์ชันฟรีทั่วไปอย่างชัดเจน

2) ข้อมูลยังไม่พร้อมใช้

SME ไทยส่วนใหญ่กระจายข้อมูลไว้หลายที่มาก เช่น

• ข้อมูลลูกค้าใน Excel ส่วนตัว
• รายการขายในระบบ POS คนละเจ้า
• สต๊อกส่วนหนึ่งใน LINE อีกส่วนใน Google Sheet

AI จะฉลาดได้เท่าข้อมูลที่ป้อนให้ ถ้าข้อมูลสะเปะสะปะ ก็ยากที่ Agentic AI จะทำงานอัตโนมัติให้ครบลูปได้

3) คนด้าน Data/AI ยังขาด

ไม่ใช่ทุก SME จะมี Data Engineer หรือ Machine Learning Engineer เต็มทีม PanyaThAI เลยออกแบบมาให้

• ใช้ เครื่องมือแบบ Low-Code / No-Code มากขึ้น
• มีพาร์ตเนอร์และที่ปรึกษา คอยช่วยตั้งต้นโครงการ

มุมของผมคือ SME ไม่จำเป็นต้องมีทีม Data เต็มรูปแบบตั้งแต่วันแรก แต่ควรมี “คนกลาง” อย่าง Business Analyst หรือ IT Manager ที่เข้าใจทั้งฝั่งธุรกิจและเทคโนโลยีมาดูแลโปรเจกต์

---

แผนเริ่มต้น Agentic AI สำหรับ SME ไทยใน 90 วัน

คำถามที่มักตามมาคือ: แล้ว SME ต้องเริ่มตรงไหน ถ้าไม่ได้อยู่ใน 15 องค์กรแรกของ PanyaThAI?

นี่คือกรอบการเริ่มต้นที่ผมมองว่าใช้ได้กับส่วนใหญ่ โดยไม่ต้องลงทุนเกินตัว

ขั้นที่ 1: เลือก “ปัญหาเดียว” ที่มีตัวเลขชัด

อย่าเริ่มจากเทคโนโลยี เริ่มจากปัญหาและตัวเลข เช่น

• แชทลูกค้าเยอะ ตอบช้า ทำให้ปิดการขายไม่ได้ → โฟกัสที่ AI สำหรับบริการลูกค้าอัตโนมัติ
• ต้นทุนคอนเทนต์สูง ทีมงานทำไม่ทัน → โฟกัสที่ Generative AI สำหรับผลิตคอนเทนต์สินค้า
• งานเอกสารซ้ำซ้อน เสียเวลาทั้งวัน → โฟกัสที่ AI อ่านเอกสารและทำ Workflow อัตโนมัติ

ตั้งเป้าให้ชัด เช่น อยากลดเวลาเฉลี่ยตอบลูกค้าจาก 30 นาที เหลือไม่เกิน 5 นาที ภายใน 3 เดือน

ขั้นที่ 2: เก็บและจัดระเบียบข้อมูลให้พอใช้

ไม่ต้องถึงขั้น Data Warehouse ใหญ่โต แต่ควรมีอย่างน้อย

• ฐานข้อมูลลูกค้า/รายการขายที่เก็บเป็นระบบเดียวกัน
• ตัวอย่างแชท/อีเมล/เอกสารที่ดีและไม่ดี ให้ AI เรียนรู้สไตล์ตอบ
• กติกาความเป็นส่วนตัวและการใช้งานข้อมูลที่ชัดเจนในทีม

แค่ก้าวนี้ก็มักทำให้ธุรกิจเห็น “ภาพรวมจริง ๆ” ของตัวเองชัดขึ้นแล้ว

ขั้นที่ 3: ทดลองกับเครื่องมือ AI ระดับองค์กรแบบทีละส่วน

แม้ SME อาจยังไม่กระโดดเข้า PanyaThAI เต็มรูปแบบ แต่แนวคิดเดียวกันใช้ได้กับการเลือกเครื่องมือ AI อื่น ๆ เช่น

• ใช้แพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อกับระบบที่ใช้อยู่แล้ว (POS, CRM, Line OA, ระบบบัญชี)
• เริ่มจาก Pilot เล็ก ๆ ที่คนใช้งานจริงทุกวัน เช่น ฝ่าย Call Center, ฝ่ายขายออนไลน์, แอดมินเพจ
• วัดผลทุกเดือน แล้วตัดสินใจว่าจะขยายหรือลดขอบเขต

ขั้นที่ 4: เปลี่ยนจาก “ช่วยตอบ” เป็น “ลงมือทำงานแทน” อย่างระมัดระวัง

นี่คือจุดที่ Agentic AI ต่างจากแค่ Chatbot ทั่วไป

• ช่วงแรก ให้ AI แค่ เสนอคำตอบ ให้พนักงานกดส่งต่อ
• เมื่อมั่นใจพอ ค่อยให้ AI ดำเนินการอัตโนมัติในเคสที่เสี่ยงต่ำ เช่น แจ้งเลขพัสดุ ตอบคำถาม FAQ
• สำหรับเคสซับซ้อน เช่น เคลม, ปัญหาการเงิน, เคสลูกค้าโวยหนัก ให้ทีมงานเป็นคนตัดสินใจสุดท้ายเสมอ

โครงนี้ทำให้ทีมมั่นใจว่า AI เป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “เจ้านายใหม่” ที่จะมาแทนที่ทุกคน overnight

---

ทำไมปี 2569–2570 คือจังหวะทองที่ SME ควรจริงจังกับ Agentic AI

จากเทรนด์ทั้งโลกและในไทย ผมเชื่อว่าช่วง 2–3 ปีข้างหน้า จะเป็นช่วงที่ช่องว่างระหว่างธุรกิจที่ใช้ AI เก่ง กับธุรกิจที่ไม่แตะเลย กว้างขึ้นแบบเห็นได้ชัด

โครงการอย่าง PanyaThAI ส่งสัญญาณชัดเจนว่า “ของพร้อมแล้ว” ทั้งโมเดลภาษาไทย เครื่องมือสำหรับองค์กร และเคสใช้งานจริงในธุรกิจไทยทั้งค้าปลีก การเงิน การศึกษา และอสังหาฯ

สำหรับ SME ไทย นี่คือโอกาสที่จะใช้ AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย และภาคบริการอื่น ๆ เพื่อ:

• ทำ บริการลูกค้าอัตโนมัติ ให้ตอบเร็วและเป็นส่วนตัวขึ้น
• ทำ การตลาดอัจฉริยะ ยิงคอนเทนต์ถูกคน ถูกเวลา โดยไม่ต้องเพิ่มคนในทีม
• ใช้ เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ เพื่อดูภาพรวมยอดขาย สต๊อก และลูกค้าแบบเรียลไทม์

สุดท้ายแล้ว AI ไม่ได้เป็นเรื่องขององค์กรใหญ่เท่านั้น แต่เป็นเรื่องของการจัดลำดับปัญหาให้ถูก และเริ่มลงมือกับโปรเจกต์เล็ก ๆ ที่มีตัวเลขวัดผลได้ชัดเจน

คำถามที่น่าสนใจกว่าคือ ภายในวันที่ 31/12/2026 ธุรกิจของคุณอยากมี “พนักงานดิจิทัล” กี่คนในทีม และจะให้เขารับผิดชอบงานอะไรบ้าง ถ้าคุณเริ่มวางแผนตั้งแต่วันนี้ คำตอบนั้นอาจกลายเป็นข้อได้เปรียบสำคัญที่สุดในการแข่งขันรอบใหม่ของ SME ไทยก็ได้