Riyadh Air x IBM กำลังสร้างสายการบิน AI-first ตัวอย่างชัดว่าธุรกิจท่องเที่ยวไทยควรออกแบบข้อมูล ระบบ และประสบการณ์ลูกค้าใหม่อย่างไร
Riyadh Air x IBM: ทำไม “สายการบิน AI-first” ถึงสำคัญกับไทย
ส่วนใหญ่คนในวงการท่องเที่ยวมักเริ่มจากระบบเดิม ปรับไปเรื่อย ๆ จนกลายเป็นแพตช์ทับแพตช์ แต่ Riyadh Air เลือกเดินอีกทางหนึ่งเลย คือประกาศตัวเป็น สายการบิน AI‑native ตั้งแต่วันแรก ร่วมมือกับ IBM วางสถาปัตยกรรมทุกอย่างให้หมุนรอบข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
นี่ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยีสวยหรู มันคือ “พิมพ์เขียวใหม่” ว่าองค์กรท่องเที่ยวสมัยนี้จะออกแบบประสบการณ์ลูกค้า การจัดการรายได้ และการทำงานของพนักงานอย่างไรในยุคที่ AI กลายเป็นตัวหลัก
สำหรับผู้บริหารโรงแรม สายการบิน และธุรกิจท่องเที่ยวไทย ช่วงไฮซีซันปลายปี 2568 แบบนี้ คือเวลาที่ต้องมองให้ไกลกว่าแค่ยอดจองปีนี้ แต่คือการวางโครงสร้าง AI สำหรับอีก 3–5 ปีข้างหน้า บทความนี้จะพาแยกส่วนว่าทำไมโมเดลของ Riyadh Air ถึงน่าสนใจ และแปลงเป็น แนวทางปฏิบัติที่ใช้ได้จริงในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทย
Riyadh Air คืออะไร และ “AI‑native airline” หมายถึงแบบไหน
Riyadh Air เป็นสายการบินใหม่ของซาอุดีอาระเบียที่เลือกตั้งต้นแบบบริษัทดิจิทัลเต็มตัว ไม่มีภาระระบบเก่า (legacy) และใช้ AI เป็นฐานของทุกการตัดสินใจร่วมกับ IBM Consulting
องค์ประกอบหลักของสายการบิน AI‑native
จากสิ่งที่เปิดตัวในงาน IBM Think Riyadh 2025 โมเดลของ Riyadh Air มีจุดเด่นหลัก ๆ ดังนี้
- Embedding AI ในทุกจุดสัมผัส (touchpoint)
ทั้งฝั่งพนักงานและผู้โดยสาร ตั้งแต่ HR, การปฏิบัติการ, คอลเซ็นเตอร์ จนถึงการสื่อสารส่วนบุคคล - Digital workplace ที่ขับเคลื่อนด้วย AI agents
พนักงานใช้ agent ช่วยทำงาน routine เช่น ขอวันลา, ติดตามเคสลูกค้า, ดึงข้อมูลเที่ยวบิน แบบ self-service - AI voice bot + agent assist
ระบบตอบกลับด้วยเสียงและตัวช่วยเจ้าหน้าที่ที่ดึงประวัติลูกค้า สถานะเที่ยวบิน โปรโมชั่นที่เหมาะสมขึ้นมาให้ทันที ทำให้คุยกับลูกค้าได้ตรงจุดมากขึ้น - Enterprise performance management ที่รวมทุกดาต้าไว้ที่เดียว
การเงิน การปฏิบัติการ และข้อมูลเชิงพาณิชย์ถูกรวมในแพลตฟอร์มเดียว ช่วยให้การวางแผน การคาดการณ์ และการวิเคราะห์ ทำแบบ real-time ได้จริง
IBM ระบุว่ามีมากกว่า 59 workstreams และพันธมิตรกว่า 60 รายร่วมกัน ตั้งแต่ Adobe, Apple, Microsoft ไปจนถึง FLYR (สาย data & revenue optimization) พูดง่าย ๆ คือไม่ได้ซื้อ “ระบบก้อนเดียว” แต่วางทั้ง ecosystem รอบ AI
สำหรับธุรกิจท่องเที่ยวไทย ประเด็นไม่ได้อยู่ที่เราจะทำตามทุกอย่าง แต่คือ เราจะหยิบหลักคิดแบบ AI‑native มาใช้ในบริบทไทยได้ยังไง
4 บทเรียนจาก Riyadh Air ที่ธุรกิจท่องเที่ยวไทยเอาไปใช้ได้ทันที
แก่นของ Riyadh Air คือการถามตัวเองชัด ๆ ว่า “จะเป็นสายการบินแบบเก่า หรือจะสร้างบนแพลตฟอร์มของทศวรรษหน้า” คำถามนี้ใช้กับโรงแรมและธุรกิจท่องเที่ยวไทยได้เหมือนกัน
1) เริ่มจากข้อมูล (data) ก่อน ไม่ใช่เริ่มจาก buying software
สิ่งที่ Riyadh Air ทำคือวางโครงสร้างข้อมูลให้รวมศูนย์ก่อน แล้วค่อยเอา AI ไปต่อยอด เช่น การรวม data การเงิน ปฏิบัติการ และพาณิชย์เข้าไว้ในชุด EPM เดียว ทำให้
- ปรับตารางบินหรือราคาได้จากภาพรวมจริง ไม่ใช่แค่จากแผนเดิม
- เห็นผลกระทบของโปรโมชันต่อกำไร และโหลดแฟคเตอร์แบบเกือบ real-time
กับโรงแรม/ท่องเที่ยวไทยควรเริ่มยังไง?
- รวมดาต้าหลักให้อยู่ที่เดียว (หรือเชื่อมกันได้จริง) เช่น PMS, CRS, Channel Manager, POS, CRM
- กำหนด data standard เบื้องต้น เช่น ชื่อประเทศ, แหล่งที่มา, segment ลูกค้า ให้เรียกเหมือนกันทุกระบบ
- เริ่มใช้ BI หรือ dashboard กลางให้ทีม revenue, sales, marketing และ ops เห็นภาพเดียวกัน
ส่วน AI ระดับสูงอย่าง predictive analytics หรือ dynamic pricing ค่อยตามมาทีหลัง แต่ถ้าดาต้าแตกกระจาย ต่อให้ซื้อ AI แพงแค่ไหน ก็จะได้ผลลัพธ์ครึ่ง ๆ กลาง ๆ
2) ฝัง AI ในงานประจำวันของพนักงาน ก่อนจะไปสู่โปรเจ็กต์ใหญ่
Riyadh Air ใช้ AI agents ช่วยสร้าง digital workplace ที่ให้พนักงานจัดการเรื่องต่าง ๆ ได้เอง เช่น HR self-service, การค้นหาข้อมูลภายใน และ workflow ต่าง ๆ แบบอัตโนมัติ
สำหรับธุรกิจท่องเที่ยวไทย แนวทางที่ทำได้เลยโดยไม่ต้องรอคือ:
- HR & Training
ใช้ AI chatbot ภายในตอบคำถามเรื่องสวัสดิการ กฎบริษัท ตารางอบรม ลดภาระทีม HR - Knowledge base สำหรับ front-line
สร้างระบบถาม‑ตอบภาษาไทยให้พนักงานฟรอนท์หรือ call center ใช้ค้นข้อมูล package, นโยบาย, ขั้นตอนแก้ปัญหาแทนการเปิดเอกสารหลายไฟล์ - ช่วยงานเอกสารและรายงาน
ใช้ AI สรุปรายงานยอดขายประจำวัน ทำ minutes การประชุม หรือร่างอีเมลภาษาอังกฤษให้ทีมขายต่างประเทศ
ผมมักแนะนำว่า ถ้าอยากให้พนักงานเปิดใจเรื่อง AI ให้เริ่มจากสิ่งที่ “ช่วยเขาเบาแรง” ก่อน พอทุกคนรู้สึกว่า AI ทำให้ชีวิตง่ายขึ้น การเดินสู่โปรเจ็กต์ใหญ่จะต้านน้อยลงมาก
3) ยกระดับ Customer Experience ด้วย AI ให้เกินกว่าการแค่ตอบแชท
Riyadh Air ไม่ได้ใช้ AI แค่ใน chatbot แต่รวมถึง mobile app ที่ให้บริการแบบ personalized และระบบ voice bot ที่ให้ข้อมูลตามบริบทของลูกค้าอย่างแท้จริง
ในบริบท AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทย เราเริ่มเห็นตัวอย่างแล้ว เช่น
- Chatbot หลายภาษาของการท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย หรือเอกชนด้านทัวร์ ที่ช่วยตอบคำถามนักท่องเที่ยวต่างชาติ 24 ชั่วโมง
- โรงแรมที่ใช้ AI แนะนำห้องหรือแพ็กเกจจากพฤติกรรมการค้นหาในเว็บ ไม่ใช่เสนอโปรเหมือนกันทุกคน
สิ่งที่น่าเอาอย่างจาก Riyadh Air คือ “มองภาพรวมทั้ง journey” ไม่ใช่มองแค่จุดเดียว ลองไล่ดูว่า AI จะเข้าไปช่วยจุดไหนได้บ้าง:
- ก่อนเดินทาง – ใช้ AI ทำ recommendation เส้นทาง แพ็กเกจ หรือบริการเสริมตาม budget ภาษา และความสนใจของนักท่องเที่ยว
- ระหว่างการเข้าพัก/การเดินทาง – ใช้ app หรือ LINE OA เชื่อมกับ AI ช่วยจัดกิจกรรม แนะนำร้านอาหาร คิวรถ เรียกแท็กซี่ หรือเสนอส่วนลดเฉพาะคนที่น่าจะสนใจ
- หลังจบทริป – ส่งรีวิวแบบ smart (ถามเฉพาะประเด็นที่เกี่ยวข้อง) และใช้ AI วิเคราะห์ sentiment เพื่อเอาไปใช้ปรับบริการจริง
เมื่อเชื่อมข้อมูลพวกนี้เข้ากับระบบ CRM และ revenue management ธุรกิจจะเริ่มเห็นผลที่ชัดเจนทั้งด้าน ประสบการณ์ลูกค้า และ รายได้ต่อหัว (RevPAC / ancillary)
4) ตัดใจจาก “มรดกระบบเก่า” ให้ชัดเจนกว่าที่คิด
ประโยคของ CFO Riyadh Air ที่ว่า
“เรามีสองทางเลือก – จะเป็นสายการบินสุดท้ายที่สร้างบนเทคโนโลยีเก่า หรือเป็นสายการบินแรกที่สร้างบนแพลตฟอร์มของทศวรรษหน้า”
สะท้อนสิ่งที่หลายองค์กรไทยกำลังเผชิญ: จะ “ทนอยู่กับระบบเดิม” หรือ “กล้าทำคลีนอัพใหญ่” แล้วออกแบบใหม่ให้รองรับ AI
แน่นอนว่าธุรกิจไทยส่วนใหญ่ไม่ได้เริ่มจากศูนย์แบบ Riyadh Air แต่เราปรับทิศได้ เช่น
- ทำ ระบบกลางเชื่อม legacy แทนการพยายามแก้ทุกตัวพร้อมกัน
- วางโรดแมป 3 ปี ว่าระบบไหนต้องเลิกใช้ ระบบไหนต้อง migrate ขึ้น cloud เพื่อรองรับ AI และ data integration
- ประเมินซอฟต์แวร์ทุกตัวด้วยคำถามว่า “รองรับ API และต่อกับ AI model ได้แค่ไหน” ไม่ใช่ดูแต่ฟีเจอร์หน้า UI
องค์กรที่ตัดสินใจตรงนี้ได้เร็ว จะได้เปรียบเรื่องต้นทุนและความเร็วในการนำ AI มาใช้แบบเป็นระบบมากกว่า
แปลงโมเดล AI‑native ให้เข้ากับอุตสาหกรรมท่องเที่ยวไทย
Reality ของไทยคือเรามีทั้งโรงแรมขนาดใหญ่ระดับเครือ และที่พักขนาดกลาง‑เล็ก ผู้ประกอบการทัวร์ รถเช่า ร้านอาหาร แหล่งท่องเที่ยวท้องถิ่น คำถามคือใครจะเริ่มตรงไหนได้บ้าง
สำหรับโรงแรมและรีสอร์ต
โฟกัส 3 เรื่องนี้ก่อนจะเห็นผลชัดที่สุด:
- Revenue Management + AI
- ใช้ AI วิเคราะห์ demand ตามฤดูกาล งานอีเวนต์ เทรนด์การจองล่วงหน้า
- เริ่มจาก rule‑based dynamic pricing แล้วค่อยขยับสู่ machine learning model
- Guest Personalization
- เก็บ preference ลูกค้า (ประเภทหมอน, อาหาร, แพ็กเกจที่จองบ่อย) ไว้ใน CRM กลาง
- ใช้ AI ช่วยออกข้อเสนอส่วนบุคคลทางอีเมลหรือ LINE ก่อนเช็คอินและหลังเช็คเอาท์
- AI chatbot หลายภาษา
- รองรับอย่างน้อย ไทย‑อังกฤษ‑จีน เพื่อรับนักท่องเที่ยวหลักของเรา
- ต่อเข้ากับระบบจองห้องและ payment เพื่อปิดการขายได้เลย ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม
สำหรับสายการบินและสนามบินไทย
โมเดลของ Riyadh Air ใกล้ตัวมาก โดยเฉพาะ:
- AI‑enabled contact center ที่ช่วยเจ้าหน้าที่ดูข้อมูลเที่ยวบิน การเปลี่ยนแปลง และประวัติลูกค้าแบบ real-time
- Predictive operations เช่น คาดการณ์ดีเลย์ ความหนาแน่นที่จุดตรวจคนเข้าเมือง หรือโหลดสัมภาระ แล้วแจ้งเตือนผู้โดยสารผ่านแอปหรือ LINE
สนามบินไทยโดยเฉพาะเมืองท่องเที่ยวอย่างภูเก็ต เชียงใหม่ สมุย ถ้าทำ AI dashboard ดู real-time crowd + prediction จะช่วยจัดการ peak season ได้ดีขึ้นมาก ทั้งเรื่องความปลอดภัยและประสบการณ์ผู้โดยสาร
สำหรับผู้ประกอบการทัวร์ และธุรกิจท่องเที่ยวท้องถิ่น
งบอาจไม่ได้ใหญ่ แต่ AI วันนี้มีเครื่องมือที่ใช้ได้ในระดับ SME แล้ว สิ่งที่ผมแนะนำคือ:
- ใช้ AI ช่วยทำ content หลายภาษา (ญี่ปุ่น เกาหลี จีน) ให้เข้าใจและเหมาะกับวัฒนธรรมแต่ละตลาด
- ติดตั้ง chatbot บนเว็บหรือ Facebook Page เพื่อตอบคำถามเรื่องโปรแกรมทัวร์ และเก็บ lead เข้า CRM อย่างเป็นระบบ
- ใช้ AI วิเคราะห์รีวิวจากหลายแพลตฟอร์ม แยกเป็นหมวด ๆ เพื่อรู้ว่าลูกค้าชอบอะไร ไม่ชอบอะไร แล้วเอาไปปรับโปรแกรมจริง
จุดแข็งของผู้ประกอบการไทยคือความเข้าใจพื้นที่และวัฒนธรรมท้องถิ่น ถ้าเอา AI มาช่วยเรื่องการเข้าถึงลูกค้าและการจัดการข้อมูล จะยิ่งขยายผลได้เร็ว
จะเริ่มสร้าง “เส้นทาง AI” ขององค์กรท่องเที่ยวไทยอย่างเป็นขั้นตอน
การเห็นตัวอย่าง Riyadh Air ทำให้เรารู้ทิศว่าอนาคตของ AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทย จะไปทางไหน แต่การเริ่มต้องเป็นขั้นตอน ไม่ใช่หวังจะกระโดดทีเดียวถึงระดับ AI‑native
แนวทางที่ผมใช้แนะนำองค์กรคือ:
- ตั้งเป้าชัด 1–2 ด้านก่อน
เช่น “เพิ่มรายได้ต่อห้อง 10%” หรือ “ลดเวลาตอบลูกค้าเหลือน้อยกว่า 2 นาที” แล้วค่อยเลือก AI use case ที่ตอบเป้านั้น - ทำ data foundation เบื้องต้น
ตรวจว่าข้อมูลกระจายอยู่ที่ไหน รูปแบบอะไร ใครเป็นเจ้าของ แล้วกำหนดวิธีรวม/เชื่อม - เริ่มจากโครงการนำร่อง (pilot) ขนาดเล็ก
เช่น AI chatbot สำหรับ 1 ภาษา, dynamic pricing เฉพาะบาง room type, หรือ BI dashboard สำหรับ 1 ทีมงาน - วัดผลและขยาย
เก็บตัวเลขจริง เช่น conversion rate, upsell per booking, AHT call center, คะแนนรีวิว แล้วใช้เป็นฐานขยายไป use case ถัดไป - ลงทุนกับคนพอ ๆ กับเทคโนโลยี
เทรนทีมงานเรื่อง data literacy และ AI literacy ให้เข้าใจว่าระบบคิดยังไง ข้อจำกัดคืออะไร จะร่วมงานกันยังไงอย่างปลอดภัย
องค์กรที่จริงจังกับ 5 ข้อนี้ แม้จะไม่ได้เริ่มแบบ “สะอาด” เหมือน Riyadh Air ก็ยังเดินไปสู่โมเดล AI‑driven ได้ใน 2–3 ปี
มองไปข้างหน้า: จาก Riyadh สู่กรุงเทพฯ และเมืองท่องเที่ยวไทย
เคส Riyadh Air x IBM ทำให้เห็นชัดว่าธุรกิจท่องเที่ยวที่กล้าคิดแบบ AI‑first จะไม่มอง AI เป็นแค่เครื่องมือเสริม แต่เป็นโครงสร้างหลักขององค์กร
สำหรับไทย นี่คือจังหวะทอง: นักท่องเที่ยวกำลังกลับมา เศรษฐกิจกำลังฟื้น และผู้เล่นทั่วโลกต่างเร่งใช้ AI ใครเริ่มวางฐานข้อมูล ออกแบบ customer journey รอบ AI และยอมปรับระบบเก่าออกทีละก้อน จะกลายเป็นตัวอย่าง “AI‑driven travel brand แบบไทย ๆ” ที่แข่งขันในระดับภูมิภาคได้จริง
คำถามคืออีก 3–5 ปีข้างหน้า อุตสาหกรรมท่องเที่ยวไทยอยากถูกมองว่าเป็นประเทศที่ “ตามใช้ AI” หรือ “ออกแบบประสบการณ์ท่องเที่ยวแบบใหม่ด้วย AI ของตัวเอง” ซึ่งคำตอบนั้น เริ่มจากการตัดสินใจในปีนี้เอง