Tag: DigiTech

ในบทความนี้ ผมจะมาสรุป 7 ประเด็น AI transformation จาก 7 speakers บนเวที Global Tech Conference ในงาน DigiTech ASEAN Thailand 2025 เมื่อวันที่ 19 พ.ย. ที่ผ่านมา:

1. Future trends: แนวโน้ม AI ในโลกอนาคต
2. How to AI transformation: แนวคิดในการทำ AI transformation ในองค์กร
3. Factors to consider: ปัจจัยที่ควรพิจารณาในการทำ AI transformation
4. People management: การบริหารพนักงานในองค์กรในยุคของ AI
5. Risks to consider: ความเสี่ยงในการทำ AI transformation
6. AI solution showcases: ตัวอย่าง AI solutions จาก SCBX และ KBTG
7. Surviving in the age of AI: แนวคิดในการเอาตัวรอดในยุค AI

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

1. 🚀 Topic 1. Future Trends
   1. 🤖 AI Is Here to Stay.
   2. 😎 AI, More Agentic
   3. 🤝 Human-AI Collaboration
2. 👷 Topic 2. How to AI Transformation
   1. 🫨 Pain Points
   2. 💪 Prioritise, Relentlessly
   3. ⛰️ Set Goal & Plan
   4. 👄 Communicate
   5. 📋 Track Success
3. ☝️ Topic 3. Factors to Consider
4. 🤠 Topic 4. People Management
   1. ♥️ Mindset
   2. 😈 Building Culture
   3. 👶 Generation Gap
5. 🚨 Topic 5. Risks to Consider
6. 👾 Topic 6. AI Solution Showcases: SCBX & KBTG
   1. 🟣 SCBX
7. 🟢 KBTG
8. 💡 Topic 7. Surviving in the Age of AI
9. 🎤 List of Sessions
10. 🔗 Related Links

🚀 Topic 1. Future Trends

ประเด็นในเรื่อง future trends มีอยู่ 3 เรื่อง ได้แก่:

1. AI is here to stay
2. AI, more agentic
3. Human-AI collaboration

.

🤖 AI Is Here to Stay.

AI ก็เหมือนกับคอมพิวเตอร์ในยุคก่อน เราไม่มีทางที่จะย้อนกลับไปในยุคที่ไม่มี AI อีกแล้ว และเราต้องเรียนรู้ที่จะอยู่ร่วมกับ AI

.

😎 AI, More Agentic

การใช้งาน AI เปลี่ยนจากการใช้ GenAI มาเป็น agentic AI มากขึ้นเรื่อย ๆ (สอดคล้องกับเวทีในปีก่อนที่บอกว่า การใช้ AI ในปี 2025 จะกลายมาเป็น agentic AI)

.

🤝 Human-AI Collaboration

มนุษย์จะยังคงเป็นส่วนสำคัญในโลก แต่บทบาทของมนุษย์จะเปลี่ยนแปลงไป แต่เปลี่ยนแปลงไปยังไง ยังไม่มีใครรู้แน่ชัด

👷 Topic 2. How to AI Transformation

แนวคิดในการทำ AI transformation ในองค์กรมีอยู่ 5 ขั้นตอน ได้แก่:

1. Pain points
2. Prioritise, relentlessly
3. Set goal and plan
4. Communicate
5. Track success

.

🫨 Pain Points

เราไม่ควร transform เพียงเพราะองค์กรอื่นทำได้ เพราะแต่ละองค์กรมีบริบทที่แตกต่างกัน การที่ Amazon ทำได้ ไม่ได้หมายความว่า Google หรือเราจะทำได้ด้วยวิธีการเดียวกัน

AI transformation ไม่มี one-size-fits-all และสิ่งที่เราต้องการหา pain point ให้เจอ: อะไรคือปัญหาที่เราต้องการแก้ในองค์กรของเรา?

วิธีหนึ่งที่ช่วยให้เรามองเห็นปัญหาได้ คือ การลงไปดูหน้างานจริง

ยกตัวอย่าง Makro ที่พบว่า พนักงานมีปัญหาในการยกถุงผงซักฟองลงจากชั้นวาง เพราะพนักงานส่วนใหญ่เป็นผู้หญิงและถุงผงซักฟองมีน้ำหนักมาก Makro จะไม่เห็นปัญหานี้เลยถ้าผู้จัดการนั่งอยู่แต่ในออฟฟิศ เพราะบนรายงานการขาย เราจะเห็นแค่ว่าผงซักฟองเป็นสินค้าขายดี

.

💪 Prioritise, Relentlessly

ในองค์กร เราอาจจะมีปัญหามากมายที่เราต้องการแก้ไข:

• เพิ่ม productivity
• พัฒนา product ใหม่
• เพิ่ม engagement กับลูกค้า

แต่ด้วยเวลาและงบประมาณ เราจะต้องเลือกว่าจะจัดการปัญหาไหนก่อน

เราจะต้องคอยจัดลำดับความสำคัญอย่างไม่ลดละเพื่อไม่ให้เราหลงทางในยุคที่การเปลี่ยนแปลงและปัญหาเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

เรามี 3 frameworks ที่ช่วยเราได้:

Framework #1. Impact: ดูว่า AI solution ที่เราจะทำ สามารถใช้ได้ทั้งในระดับกลุ่ม (group level) และบริษัท (company level) ไหม

Framework #2. Priority: ดูความเป็นไปได้ในการประยุกต์ใช้ (feasibility) และคุณค่าทางธุรกิจ (business value) ที่เราจะได้รับ

Framework #3. Innovation: ดูว่า AI solution ที่เราต้องการมีคนทำอยู่แล้วไหม (off-the-shelf solution) และระดับความต้องการของเรา (need)

.

⛰️ Set Goal & Plan

เมื่อเราได้ปัญหาที่เราต้องการแก้ไขแล้ว สิ่งต่อไปที่เราต้องทำ คือ กำหนดเป้าหมายและวางแผน

เราอาจจะวางแผน 1 ปี, 3 ปี, 5 ปี ซึ่งยิ่งแผนระยะยาวเท่าไร ก็ยิ่งมีโอกาสจะเปลี่ยนได้ง่าย เพราะเทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว อย่างแผน 5 ปีในปีนี้อาจแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงกับแผน 5 ปีในปีหน้า

แต่มีแผนดีกว่าไม่มีแผน เพราะอย่างน้อย เราจะรู้ว่าเราจะต้องทำอะไร และแม้แผนจะเปลี่ยน แต่เป้าหมายเรายังเหมือนเดิม

.

👄 Communicate

การตั้งเป้าหมายไม่พอ เรายังต้องสื่อสารและทำให้แน่ใจว่า ทุกคนเห็นและเข้าใจเป้าหมายเดียวกัน

ถ้าเราทำให้ทุกคนเห็นเป้าหมายเดียวกันได้ แม้ต่างคนต่างจะมี job to be done ที่แตกต่างกัน แต่ทุกคนก็จะยังเดินไปในทิศทางเดียวกัน

.

📋 Track Success

สุดท้าย เราจะต้องคอยติดตามผลความคืบหน้า เพื่อให้เราปรับเปลี่ยนวิธีการตามหน้างาน และทำให้แน่ใจว่า เรายังมุ่งหน้าไปในทิศที่เราต้องการอยู่

☝️ Topic 3. Factors to Consider

เรามีปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการทำ AI transformation มีอยู่ 4 อย่าง ได้แก่:

1. People: พนักงานและลูกค้าของเรา
2. Culture: วัฒนธรรมขององค์กร
3. Systems/tools/tech: ระบบ เครื่องมือ และเทคโนโลยี
4. Finance: เงิน (เพราะองค์กรอยู่ได้ด้วยเงินทุน)

People เป็นสิ่งที่เราต้องให้ความสำคัญเป็นอันดับแรก เพราะถ้าเราโฟกัสที่ technology แต่พนักงานหรือลูกค้าไม่พร้อมที่จะใช้เครื่องมือใหม่ เราอาจจะได้ AI solution ที่ไม่มีใครใช้

🤠 Topic 4. People Management

การบริหารพนักงานในยุคของ AI มีอยู่ 3 หัวข้อ ได้แก่:

1. Mindset
2. Building culture
3. Generation gap

.

♥️ Mindset

สิ่งที่เราต้องการในพนักงาน คือ mindset เพราะถ้าขาด mindset ที่เหมาะสม ไม่ว่าเราจะทำ AI transformation ดีขนาดไหน ก็อาจจะไม่สำเร็จ

Mindset อาจจะเริ่มที่ตัวเราก่อน เช่น ถ้าเราอยากทำ AI transformation แต่เราไม่ชอบ AI เราต้องหันกลับมามองว่า ถ้า AI เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เป็นเราหรือเปล่าที่จะต้องเปลี่ยน

ถ้าเราไม่เปลี่ยน โลกก็จะเคลื่อนไปข้างหน้าโดยไม่มีเรา

.

😈 Building Culture

สิ่งที่เราต้องการในองค์กร คือ diversity

เราไม่ต้องการพนักงานที่มีลักษณะนิสัยเหมือนกันหมด เพราะ culture ที่มีคนแบบเดียวกัน คือ culture ที่จะหยุดนิ่ง เปลี่ยนแปลงได้ยาก

ในการคัดเลือกพนักงาน เราไม่ควรปล่อยให้หัวหน้างานเลือกพนักงานเอง แต่ควรมีกระบวนการที่จะช่วยให้เราคัดเลือกพนักงานอย่างไม่ลำเอียงได้ เช่น มีการสัมภาษณ์หลายครั้งเพื่อให้ได้ความเห็นจากหลายมุมมอง

นอกจากนี้ เราควรบอกว่า คนที่เป็น “ขบถ” หรือแตกต่าง มากกว่ามองหา “ขนมเปี๊ยะ” หรือคนที่ดูภายนอกหน้าตาเหมือนกันไปหมด

.

👶 Generation Gap

Generation gap เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงได้ยาก โดยเฉพาะในองค์กรขนาดใหญ่

แต่ละ generation มีมุมมอง จุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกันไป ซึ่งบางทีก็ทำให้เกิด conflict ระหว่างพนักงานได้

ถ้าเราอยากทำให้เกิด collaboration แทน เราจะต้องโฟกัสไปที่จุดแข็งของแต่ละ generation เช่น:

• Generation ที่อายุมากกว่า อาจจะไม่เชี่ยวชาญเทคโนโลยีเท่ากับรุ่นใหม่ แต่มีประสบการณ์และความเชี่ยวชาญมากกว่า
• Generation ที่อายุน้อยกว่า แม้จะไม่มีประสบการณ์เท่ากับคนรุ่นก่อน แต่ก็มีความเชี่ยวชาญและคุ้นชินกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ มากกว่า

ถ้าเราสามารถดึงจุดแข็งของแต่ละรุ่นขึ้นมา เราก็จะทำให้เกิด collaboration ระหว่างพนักงานในองค์กรได้

🚨 Topic 5. Risks to Consider

ความเสี่ยงในการทำ AI transformation มีอยู่ 8 ข้อ ได้แก่:

1. Cybersecurity threat: ความปลอดภัยของระบบ
2. Employee resistance: การต่อต้านของพนักงาน
3. Cost overrun: ใช้งบประมาณเกินกำหนด
4. Data loss: การสูญเสียข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลที่สำคัญต่อองค์กร
5. Vendor lock-in: การพึ่งพา vendor แค่เจ้าเดียว
6. Compliance issues: ปัญหาการปฏิบัติตามกฎ ระเบียบ และข้อบังคับต่าง ๆ
7. System downtime: ระบบหยุดทำงานและส่งผลต่อการทำงานของพนักงาน
8. Integration challenges: ความท้าทายในการเชื่อมต่อกับระบบอื่น ๆ

👾 Topic 6. AI Solution Showcases: SCBX & KBTG

.

🟣 SCBX

SCBX นำเสนอ 2 ตัวอย่างการใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาในองค์กร ได้แก่:

1. ARIS (Advanced Reputation Intelligence System)
2. PITAG (Predictive Intelligence for Tactical Anti-fraud Guardian)

Case 1. ARIS เป็นระบบตรวจจับ incident หรือเหตุการณ์ที่อาจสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงขององค์กร ซึ่งช่วยให้ SCBX สามารถรับรู้และรับมือ incident ต่าง ๆ (เช่น ข่าวว่าแอป SCB ถูกแฮ็ก) ได้อย่างทันท่วงที

ARIS มีการทำงาน 4 ขั้นตอน:

1. Data pruning: คัดกรอง content บนอินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้องกับ SCBX (เช่น แอป SCB)
2. Sentiment analysis: แยกประเภท content เป็นเขียว เหลือง และแดง พร้อมจับกลุ่ม content ที่อยู่ในหัวข้อเดียวกัน (เช่น แอป SCB ขัดข้อง)
3. Incident detection: ประเมินว่า แต่ละหัวข้อ (แอป SCB ขัดข้อง) เป็น incident ไหม และถ้าใช่ เป็น incident ระดับไหน
4. Real-time dashboard: แสดงผลบนหน้าจอ เพื่อให้พนักงานรับรู้ถึง incident ได้แบบ real-time

Case 2. PITAG เป็น agentic AI สำหรับตรวจจับ fraud และแบ่งการทำงานเป็น 4 ขั้นตอน:

1. Data collector agent: รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า ทั้งข้อมูลบนระบบ และข้อมูลจากแหล่งอื่น ๆ (เช่น หน่วยงานทางการเงินที่เกี่ยวข้อง)
2. Investigator agent: ตรวจสอบข้อมูลและประเมินแนวโน้มที่จะเป็น fraud
3. Executor agent: จัดการกับเคสความเสี่ยง (เช่น โทรขอข้อมูลเพิ่มเติมจากลูกค้า หรือจำกัดวงเงินในการใช้งาน)
4. Governance agent: กำกับการทำงานของ agents ให้เป็นไปตามกฎระเบียบข้อบังคับ

.

🟢 KBTG

KBTG นำเสนอ 6 AI use cases ในองค์กร ได้แก่:

1. Increase revenue: เพิ่มรายได้ให้กับองค์กร เช่น เพิ่มยอด sales leads, เพิ่มยอด conversion ผ่าน product และ promotion recommendation
2. Reduce risk: ลดความเสี่ยงในการทำธุรกรรม เช่น การประเมิน credit score
3. Streamline operation: ลดเวลาในการทำงาน เช่น ใช้ AI ช่วยประเมินความเสียหายของรถยนต์ และปรับแต่งรูปอสังหาริมทรัพย์เพื่อลงประกาศขาย
4. Protect customers: รักษาความปลอดภัยให้กับลูกค้า เช่น AINU ระบบยืนยันตัวตนด้วย AI
5. Improve productivity: เพิ่ม productivity เช่น ใช้ AI ช่วยเขียน code ซึ่งลดเวลาจากหลายชั่วโมงเหลือไม่กี่นาที
6. New products/services: พัฒนา products ใหม่ ๆ เช่น แอปเหมียวจด และ Future You แอปสำหรับพัฒนาตัวเองผ่านการพูดคุยกับตัวเองในอนาคต

💡 Topic 7. Surviving in the Age of AI

ผมขอทิ้งท้ายบทความด้วย 10 ข้อคิดดี ๆ ในการเอาตัวรอดในยุค AI:

1. Focus on one problem at a time. If you focus on many problems, a year from now you’ll still be where you are now.
2. Break your goal into smaller ones. Get the small wins first.
3. Don’t be afraid to fail; if you are, you’ve already failed.
4. ผิดพลาดได้ แต่สิ่งที่สำคัญ คือ จะทำยังไงให้ไม่ผิดซ้ำ
5. Be resilient, be persistent.
6. เราไม่ต้องกลัว AI แทนที่เรา ถ้าเรายังพัฒนาตัวเองอยู่เสมอ
7. คนที่จะมาแทนที่เราไม่ใช่ AI แค่คือคนที่ใช้ AI เก่งกว่าเรา
8. สร้าง blue ocean ของตัวเอง ด้วยการทำสิ่งที่ไม่เหมือนใคร
9. ทำงานเร็วจะต้องตั้งอยู่บนความเป็นจริงและตรงเป้าหมาย ไม่อย่างนั้น ก็จะเป็นความเร็วไร้ทิศทางที่ทำให้เราพังเร็วขึ้น
10. ความเร็วไม่ใช่ทุกอย่าง แต่ละคนเก่งไม่เหมือนกัน เราจะต้องหาให้เจอว่า ใครทำอะไรได้ดีและหางานนั้นให้เขาทำ

🎤 List of Sessions

7 หัวข้อบนเวที Global Tech Conference:

1. ดิจิทัลไม่ใช่แค่ฝ่าย IT แต่คือภารกิจของ CEO ในการขับเคลื่อนองค์กร โดย คุณสุธีรพันธุ์ สักรวัตร, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาด, SCBX
2. จากวิสัยทัศน์สู่ความเร็ว: คู่มือทรานส์ฟอร์มองค์กรสู่ยุคเรียลไทม์ โดย ดร.ธีรเดช ดำรงค์พลาสิทธิ์, หัวหน้าคณะผู้บริหารด้านกลุ่มธุรกิจองค์กร, True Corporation
3. Technology & Talent Transformation โดย คุณ Shaun Wong, Chief Corporate Planning Officer, CP Axtra
4. พลิกมุมคิด ผู้นำ ธุรกิจยุคใหม่: ทรานส์ฟอร์มองค์กรอย่างไรให้รอดในปี 2030 โดย คุณกานติมา เลอเลิศยุติธรรม, รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ด้านธุรธิจองค์กร, AIS
5. Smart CEO in AI Era: ผู้นำองค์กรต้องปรับตัวอย่างไรในโลกที่ AI วิ่งเร็วกว่าเรา โดย ดร.ธรรม์ธีร์ สุกโชติรัตน์, CEO, JIB AI
6. จากดิจิทัลสู่ความอัจฉริยะ: ก้าวต่อไปของเทคโนโลยีธุรกิจยุคใหม่ โดย ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล, กรรมการผู้จัดการ, KBTG
7. The New Corporate DNA: สร้างองค์กรไว ปรับง่ายโตได้ทุกจังหวะ โดย คุณเปา พีรดนย์ เหมยากร, ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ก่อตั้ง, iHAVECPU

🔗 Related Links

• 36 สิ่งที่ได้เรียนรู้จากงาน DigiTech ASEAN Thailand 2025 ในวันที่ทุกธุรกิจต้องวิ่งด้วย “เทคโนโลยี + ความเร็ว”
• DigiTech ASEAN Thailand
• Day 1 video summary
• Day 2 video summary
• Day 3 video summary