เบื้องหลังโปรเจกต์ AI ที่ประสบความสำเร็จ ไม่ได้มีแค่เทคโนโลยี แต่เต็มไปด้วยเรื่องราวของ “คน” ตั้งแต่ผู้บริหารที่ต้องกล้าเดิมพันเหมือนงานวิจัย ไปจนถึงพนักงานที่ต้องเห็นประโยชน์ส่วนตนจึงจะยอมรับการเปลี่ยนแปลง โดยในงาน Community Meetup ของกลุ่ม AI เพื่อธุรกิจและสังคม สองผู้เชี่ยวชาญต่างขั้วอย่าง นพ.รัฐภูมิ สุวรรณรัตน์ แพทย์ออร์โธปิดิกส์ แพทย์ผู้แก้ปัญหาจริงหน้างาน และ ณัฐพล ธรรมสังวาล CEO ของ Go digit ผู้วางกลยุทธ์ทางธุรกิจ ได้มาแลกเปลี่ยนมุมมองและเผยเบื้องลึกว่าทำไมโปรเจกต์ AI จำนวนมากถึง “ร่วง” และมีเพียงไม่กี่โปรเจกต์ที่ “รอด”
สองเส้นทางสู่คลื่น AI
แม้จะมุ่งสู่เป้าหมายเดียวกัน แต่จุดเริ่มต้นของทั้งสองท่านกลับแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งสะท้อนวิธีคิดในการเข้าหาเทคโนโลยีได้เป็นอย่างดี
ในฝั่งของ Tech Provider ณัฐพล ยอมรับว่าท่ามกลางกระแสความตื่นตัวหลังการมาถึงของ ChatGPT ในช่วงปี 2023 บริษัทของเขากลับเลือกที่จะเล็งอยู่ห่างๆ และยังไม่กระโดดเข้าร่วมในทันที เหตุผลนั้นเรียบง่ายและเป็นหัวใจสำคัญของโลกธุรกิจ นั่นคือ เงินมันยังไม่มา
เขาอธิบายว่า แม้เทคโนโลยีจะน่าตื่นเต้น แต่ในวันนั้นองค์กรส่วนใหญ่ยังอยู่ในช่วงทดลองและยังไม่พร้อมที่จะใส่เม็ดเงินลงทุนอย่างจริงจัง GoDigit จึงใช้เวลารอคอย สังเกตการณ์จนกระทั่งตลาดเริ่มออกดอกออกผล และองค์กรต่าง ๆ เริ่มมีความเข้าใจและตระหนักรู้ถึงคุณค่าของ AI มากขึ้นในช่วงปลายปี 2024 จึงเป็นจังหวะที่เหมาะสมในการเข้าสู่ตลาดเต็มตัว
“AI ตอนนี้มันเหมือนเวฟของคลื่นน้ำใหญ่ ๆ มากเลย สิ่งที่เราทำไม่ต้องทำอะไรมาก ต่อให้เราว่ายน้ำไม่เป็น แค่กระโดดลงไปในคลื่น เดี๋ยวคลื่นจะพาเราไปในทิศทางที่ถูกต้องเอง จะว่ารอดหรือไม่รอดไม่รู้ แต่เราจะเคลื่อนที่แน่นอน” คุณณัฐพล กล่าว ซึ่งสะท้อนถึงกลยุทธ์ที่เน้นการจับจังหวะตลาดที่เหมาะสมมากกว่าการเป็นคนแรก
ในทางกลับกัน นพ.รัฐภูมิ ผู้เป็น Domain Expert และนิยามตัวเองว่าเป็น Non-Tech กลับเลือกเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยความอยากรู้ส่วนตัว เขามีความคิดแบบ Futuristic ที่ต้องการไล่ตามเทรนด์ให้ทัน จึงเริ่มต้นศึกษา AI ด้วยตัวเองมาอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่การลงเรียนคอร์สออนไลน์ต่าง ๆ เช่น Udemy เพื่อทำความเข้าใจพื้นฐาน ก่อนยุคของ ChatGPT เขาต้องลองผิดลองถูกกับการเขียนโค้ด พยายามสร้างโมเดลสำหรับงานเฉพาะทางอย่างการทำ Object Detection เพื่อหาจุดกระดูกหักในภาพเอ็กซเรย์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน
แต่เมื่อ ChatGPT เปิดตัว มันได้กลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้นอย่างก้าวกระโดด ผลลัพธ์ของการลงมือทำก่อนใคร คือการที่เขาสามารถสร้างโซลูชันเล็ก ๆ ที่แก้ปัญหาหน้างานได้จริงด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องไปรบกวนทีมเทคโนโลยีของโรงพยาบาลเลย
เมื่อ AI ถูกใช้จริง: จากห้องผ่าตัดสู่สมรภูมิธุรกิจ
สิ่งที่น่าสนใจที่สุดคือตัวอย่างการใช้งาน (Use Case) ที่จับต้องได้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือวิเศษที่ซับซ้อน แต่เป็นโซลูชันที่สามารถนำมาแก้ปัญหาในชีวิตประจำวันได้อย่างน่าทึ่ง
จากแนวหน้าในโรงพยาบาล โดย นพ.รัฐภูมิ สุวรรณรัตน์:
Pain Point แรกที่ นพ.รัฐภูมิ ลงมือแก้คือ งานเอกสารที่ซ้ำซ้อนและเสียเวลา อย่างการเขียนบันทึกการผ่าตัด (Operative Note) ที่ต้องทำทุกเคส เขาจึงสร้างเครื่องมือง่าย ๆ ที่ให้แพทย์เพียงแค่คลิกเลือกรายละเอียดของการผ่าตัด จากนั้นระบบที่เชื่อมต่อกับ ChatGPT ก็จะทำการ Generate บันทึกฉบับร่างออกมาให้ทันที โดยมีแพทย์เป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องเป็นขั้นตอนสุดท้าย นับเป็นการแก้ปัญหาที่ตรงจุดและปลดล็อกเวลาของบุคลากรทางการแพทย์ได้มหาศาล
จากนั้นคุณหมอได้ขยับไปแก้ปัญหาที่ส่งผลกระทบในวงกว้างขึ้น นั่นคือ ความวิตกกังวลของคนไข้ในการรอคิว ในโรงพยาบาลรัฐที่มีผู้ป่วยจำนวนมาก ซึ่งมักจะเดินไปถามคิวกับพยาบาลทุก 10 นาที ทำให้การทำงานติดขัด เขาจึงพัฒนาระบบแสดงคิวแบบเรียลไทม์ที่ผู้ป่วยสามารถดูได้เองผ่าน LINE ของแผนก
นอกจากนี้ เพื่อแก้ปัญหาผู้ป่วยที่นัดผ่าตัดล่วงหน้าแล้วหายไป หรือขาดการนัดติดตามผล ซึ่งอาจเป็นอันตรายถึงชีวิต คุณหมอได้ใช้เครื่องมืออย่าง Airtable และ Make.com สร้างระบบ Automation ที่คอยตรวจสอบสถานะผู้ป่วยโดยอัตโนมัติ และส่งแจ้งเตือนไปยัง Telegram ของทีมงานทันทีเมื่อมีผู้ป่วยขาดนัด
และก้าวที่ไกลที่สุด คือการใช้ AI สร้างบริการเชิงรุก นพ.รัฐภูมิ ได้พัฒนาเครื่องมือแนะนำวัคซีนส่วนบุคคล ที่ให้ผู้ป่วยกรอกข้อมูลพื้นฐาน เช่น อายุ เพศ โรคประจำตัว แล้ว AI จะประมวลผลและสร้างรายงานแนะนำวัคซีนที่เหมาะสมให้ เป็นการเปลี่ยนจากการตั้งรับเป็นการให้ความรู้เชิงป้องกัน และอาจนำไปสู่การสร้างรายได้ใหม่ ๆ ให้กับโรงพยาบาลอีกด้วย
ในโลกธุรกิจ ณัฐพลพบว่า หนึ่งในปัญหาใหญ่ขององค์กรคือ “การมี AI หลายโมเดลเกินไปจนเลือกไม่ถูก” จึงได้พัฒนาแพลตฟอร์ม “Chat X” ที่รวมเอา AI ชั้นนำหลาย ๆ ตัวมาไว้ในที่เดียว ทำให้องค์กรสามารถสมัครใช้บริการเพียงครั้งเดียว แต่เลือกใช้โมเดลที่หลากหลายได้ ซึ่งโซลูชันนี้ได้รับการตอบรับอย่างดีเยี่ยมจากกลุ่มสถานศึกษา
อีกหนึ่ง Pain Point สำคัญคือ “ความไม่ไว้วางใจที่ผู้ใช้มีต่อ Chatbot” ซึ่งมักจะคุยไม่รู้เรื่องและสร้างความหงุดหงิด จนสุดท้ายผู้ใช้ร้องขอที่จะคุยกับคน เขาจึงแก้ปัญหานี้ด้วยระบบ “Human in the Loop” ที่ออกแบบให้ AI เป็นด่านหน้า แต่เมื่อใดก็ตามที่บทสนทนาเริ่มตึงเครียดหรือ AI ตอบไม่ได้ ระบบจะแจ้งเตือนให้พนักงานที่เป็นมนุษย์เข้ามาดูแลการสนทนาต่อได้อย่างราบรื่น เปรียบเสมือนนักบินที่เข้ามาควบคุมเครื่องบินเมื่อระบบ Autopilot เจอกับสภาพอากาศที่เลวร้าย
อย่างไรก็ตาม เขายังได้ให้บทเรียนสำคัญว่า ไม่ใช่ทุก Use case จะสามารถสร้างเป็นธุรกิจได้จริง กรณีที่พบบ่อยที่สุดคือ ระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร (Knowledge Management) ซึ่งเป็นสิ่งที่แทบทุกบริษัท “อยากได้ แต่ไม่จ่ายเงิน” เพราะถูกมองว่าเป็นสิ่งที่ดีแต่ยังไม่จำเป็นเร่งด่วน
ปัจจัยชี้ขาด: ทำไมบางโปรเจกต์ “รอด” และบางโปรเจกต์ “ร่วง”
บทสนทนาได้ให้คำตอบที่ชัดเจนว่าเทคโนโลยีเป็นเพียงส่วนหนึ่ง แต่ปัจจัยชี้ขาดความสำเร็จที่แท้จริงคือ “คน” และ “วิธีคิด” ณัฐพลชี้ว่าโปรเจกต์ที่ประสบความสำเร็จมักมีจุดร่วมเดียวกันคือ การสนับสนุนจากผู้บริหารที่กล้าตัดสินใจ และมองว่าการลงทุนใน AI ในช่วงแรกเปรียบเสมือน งบประมาณเพื่อการวิจัยและพัฒนา (R&D) ที่ไม่จำเป็นต้องเห็นผลตอบแทน (ROI) ที่ชัดเจนในทันที
“เคสที่ผู้บริหารยอมเสี่ยง ตั้งบัดเจ็ตโดยที่ไม่รู้ว่า ROI คืออะไรด้วย อันนั้นน่ะสำเร็จแน่นอน” เขากล่าว ในทางตรงกันข้าม โปรเจกต์ที่มักจะไปไม่รอดคือโปรเจกต์ที่ถูกตั้งคำถามว่า “ROI ยังไม่ชัดเจนแล้วจะให้พี่จ่ายเงินได้ยังไง” ซึ่งเป็นกำแพงที่ทำให้นวัตกรรมจำนวนมากไม่สามารถเกิดขึ้นได้
ในขณะเดียวกัน นพ.รัฐภูมิ ได้ให้บทเรียนจากประสบการณ์ตรงถึงสาเหตุของความล้มเหลวที่สำคัญที่สุด นั่นคือการที่ผู้พัฒนา “ตกหลุมรักเทคโนโลยีของตัวเอง แต่ไม่ได้แก้ปัญหาที่แท้จริงของผู้ใช้งาน” เขาได้ยกตัวอย่างโปรเจกต์ Chatbot ซักประวัติคนไข้ที่ต้องพับเก็บไป แนวคิดเริ่มต้นนั้นดูดีมาก คือให้ AI ช่วยซักประวัติคนไข้ขณะรอตรวจ เพื่อสรุปข้อมูลให้แพทย์อ่านก่อน แต่ในความเป็นจริง Chatbot ทำงานได้ดีเกินไป จนรวบรวมข้อมูลมามหาศาล กลายเป็นว่าแทนที่จะช่วยประหยัดเวลา กลับสร้างภาระให้แพทย์ต้องมานั่งอ่านข้อมูลที่ยาวเกินความจำเป็น
“เราไปชอบสิ่งที่เราสร้างขึ้นมา แต่เราไม่ได้ไปมองว่าปัญหาจริงๆ ของ User คืออะไร” นพ.รัฐภูมิสรุป ซึ่งเป็นบทเรียนสำคัญว่าโซลูชันที่ล้ำสมัยที่สุดก็ไร้ค่า หากมันไม่ได้ช่วยให้ชีวิตของผู้ใช้งานง่ายขึ้นจริง
อนาคตใน 3 ปีข้างหน้า
ในอีก 3 ปีข้างหน้า บทสนทนาเรื่อง AI จะเปลี่ยนไป ผู้บริหารจะไม่ถามว่า “AI ทำอะไรได้บ้าง” แต่จะถามว่า “ทำอย่างไรให้ AI ช่วยลดต้นทุน Customer Service ลงครึ่งหนึ่งได้” หรือ “ลดงบการตลาด 50 ล้าน ให้เหลือ 20 ล้านได้ไหม”
ในขณะเดียวกัน การผลักดันให้เกิดการใช้งาน (Adoption) ในองค์กรคือความท้าทายที่สุด คุณณัฐพลย้ำว่า “70% ของเรื่องนี้คือเรื่องคน” และกุญแจสำคัญคือการทำให้พนักงานเห็นว่า AI มีประโยชน์ต่อ “ตัวเขา” อย่างไร
“เราต้องเปลี่ยนโจทย์จากเรื่องของบริษัท มาเป็นเรื่องของเขา ถ้า AI ทำให้คุณประหยัดเวลาทำงานได้ 1 ชั่วโมง และคุณสามารถกลับบ้านไปหาลูกได้เร็วขึ้น ไปออกกำลังกายได้ หรือแม้แต่ไปดื่มกับเพื่อนได้เร็วขึ้น นั่นคือประโยชน์ที่จับต้องได้”
สุดท้าย นพ.รัฐภูมิ ได้ทิ้งท้ายข้อคิดสำคัญไว้ว่า หัวใจของการนำ AI ไปใช้ให้สำเร็จนั้นมี 3 ประการ คือต้องเริ่มต้นจากการแก้ปัญหาที่มีอยู่จริง สร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างคนกับเครื่องจักร และมุ่งสร้างคุณค่าที่จับต้องได้ เพราะหากทำได้เช่นนี้แล้ว โซลูชันที่สร้างขึ้นจะมีคนยอมรับและใช้งานในที่สุด
AI สร้างภาพ: ใครคือเจ้าของลิขสิทธิ์? กฎหมายยุคดิจิทัลที่ศิลปินต้องรู้
AI มาแรง! กวาดรางวัลใหญ่เวที TICTA 2025 สะท้อนศักยภาพเทคไทย
