ก่อนหน้านี้ ทีมเทคซอสนำเสนอคอนเทนต์จากงาน Director’s Briefing 1/2025 ภายใต้หัวข้อ Future Economy 2025: Powered by Technology ไปแล้วหนึ่งหัวข้อ ในประเด็น ทรัมป์ - AI - เศรษฐกิจไทย 2025 สมรภูมิร้อนต้องรู้ สู้ความผันผวน บทความนี้เป็นการนำเสนออีก Panel Discussion ในประเด็น Thailand's Innovation Drive: How Boards Can Lead Competitive Transformation หรือ การขับเคลื่อนนวัตกรรมไทย: บอร์ดจะพาองค์กรทรานสฟอร์มเพื่อแข่งขันอย่างไรหลังจากนี้ โดยมี 5 ผู้ร่วมวงเสวนาที่ต่างก็มีบทบาทในสายงานบริหารและพร้อมถ่ายทอดประสบการณ์ให้บอร์ดหรือผู้บริหารระดับ Management นำไปปรับใช้ต่อได้ ดังนี้

• ดร.ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์
  Managing Director, Thailand Future และ CEO บริษัท ViaLink
• คุณพรทิพย์ กองชุน
  COO & Co-founder บริษัท จิตตะ ดอท คอม จำกัด
• ดร.สันติธาร เสถียรไทย
  กรรมการผู้ทรงคุณวุฒิ คณะกรรมการนโยบายการเงิน ธนาคารแห่งประเทศไทย
• คุณอรนุช เลิศสุวรรณกิจ
  CEO & Co-founder บริษัท เทคซอส มีเดีย จำกัด
• คุณปริชญ์ รังสิมานนท์
  Co-founder บริษัท ลูลู่ เทคโนโลยี จำกัด
• ดร.ณัฐวุฒิ กุลนิเทศ
  CEO บริษัท แอดเจส จำกัด เป็นผู้ดำเนินการเสวนา
  
  

ดร.ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์
Managing Director, Thailand Future และ CEO บริษัท ViaLink

• จากการเป็นที่ปรึกษาองค์กร พบว่าองค์กรเกินครึ่งมีปัญหาคอขวดกระจุกที่เรื่อง ‘บุคลากร’ โดยเฉพาะผู้บริหารระดับกลางถึงระดับสูง แต่ไปๆ มาๆ กลับกลายเป็นปัญหาที่มาในรูปของงานไอที เนื่องจากมีความพยายามในการนำเทคโนโลยีมาแก้ปัญหา ซึ่งอาจกลายเป็นปัญหาทวีคูณ ซีอีโอจึงต้องระบุเลยว่า งานไหนจะให้ใช้ระบบอัตโนมัติ

• เบื้องหลัง AI คือ Data ดังนั้น ไม่ว่า AI จะเก่งแค่ไหน องค์กรต้องหาคนที่รู้เรื่อง Data มาทำงาน รู้ว่าจะนำ Data ไปใช้ทำอะไร ไม่ปล่อยให้ Data เละเทะ ไม่อย่างนั้นธุรกิจอาจสะดุดได้

• องค์กรธุรกิจเท่านั้นที่รู้ว่าจะเอา AI Agents มาทําอะไร ถ้าเรามีปัญหาขาดคนตรงตำแหน่งไหน HR เปิดรับสมัครตําแหน่งนี้มา 7-8 เดือนแล้วไม่มีใครสมัคร ไม่มี Successor หรือคนที่มารับช่วงต่อ ตรงนี้เป็นจุดที่ควรเริ่มรู้ว่า อาจเป็นตำแหน่งที่ทำงานซ้ำๆ หรือกินเวลาคนเก่งๆ ทำให้คนเก่งลาออก อาจเปลี่ยนไปใช้ระบบอัตโนมัติ ด้วยการเช่าซื้อหรือใช้บริการ ซึ่งเงินที่ลงทุนก็ไม่ควรห่างจากอัตราเงินเดือนของตําแหน่งที่จะมาทํางานนั้น

• การใช้ AI เชื่อมเข้ากับระบบบริษัท ข้อดีคือ เชื่อมต่อได้เร็ว ข้อเสียคือ ต้องเดิมพันกับ Vendor ว่าจะรักษา Data Privacy ได้ดีแค่ไหน จะทิ้งงานหรือไม่

• เรื่องเม็ดเงินที่จะใช้ลงทุนใน AI ต้องดูว่า องค์กรต้องการใช้ AI ประเภทไหน แก้ปัญหาขนาดไหน จึงจะประเมินได้ว่า ต้องลงทุนเท่าไร หากใช้ AI ในระดับ Enterprise อย่างธนาคาร โอเปอเรเตอร์ ที่มีพนักงานเป็นหมื่นคน และต้องรองรับลูกค้าหลายสิบล้านคน แบบนี้ต้องใช้งบลงทุนจำนวนมาก แต่หากใช้ AI เพื่อเป็นคู่หูในการทำงาน หรือใช้ให้ทำงานอัตโนมัติ ลดภาระงานที่ทำซ้ำๆ ในธุรกิจขนาดเล็ก ค่าใช้จ่ายอาจอยู่ที่หลักหมื่นต่อเดือน อนาคตก็อาจจะอยู่ที่หลักพัน ไม่ต้องไปถึงหลักแสนหลักล้านถ้าสโคปธุรกิจมีขนาดเล็ก

• เรื่องการเทรนคนในองค์กรให้เก่ง AI จำเป็นแค่ไหน ดร.ณภัทรกล่าวว่า สำหรับองค์กรทั่วไป ไม่คิดว่าการเทรนคนให้เก่ง AI เป็นเรื่องจำเป็นที่สุด เพียงแค่ผู้ใช้ใช้ AI ได้บ้าง ติดตามข่าวสารบ้าง ไปเทรนบ้าง เป็นคนที่มีสุขภาพจิตดีก็น่าจะโอเค แต่ถ้าคุณอยู่ในบริษัทที่ต้องแข่งขันด้าน AI มองว่าต้องมีคนเก่ง AI ในองค์กร

คุณพรทิพย์ กองชุน 
COO & Co-founder บริษัท จิตตะ ดอท คอม จำกัด

• การใช้งาน AI บนโซลูชันหรือแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น ERP, Google Workspace มักมีค่าใช้จ่ายเพิ่ม หากบอร์ดคิดว่า ลงทุนแล้วจะทำให้เกิดความคุ้มค่าได้ทันทีหรือถึงจุดคืนทุน (ROI) ภายในปีเดียว ไม่สามารถทำได้ บอร์ดต้องมองว่า การลงทุนใช้ AI เป็นการลงทุนเพื่ออนาคต และต้องทำให้ทิศทางขององค์กรไปถึงจุดคืนทุน โดยบอร์ดอาจรอดูจุดคืนทุน 3-5 ปี เพราะเมื่อถึงเวลานั้น AI อาจทำให้ต้นทุนถูกลงอีก ดังที่ DeepSeek จากจีนพิสูจน์ให้เราเห็นว่า การพัฒนา AI ไม่ต้องลงทุนเยอะแบบเดิมแล้ว

• สิ่งที่องค์กรต้องลงทุนไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่ต้องลงทุนในคน (Invest in People) ด้วย โดยดูว่าคนในองค์กรมีทักษะในการเรียนรู้สูงแค่ไหน  ใช้ Agentic AI ได้หรือเปล่า เวลาเกิดความเปลี่ยนแปลง รับได้ไหม ยอมให้ระบบมาทำงานแทนได้หรือเปล่า ฯลฯ ด้วยการทำ Change Management เพื่อเปลี่ยนวิธีคิด เปลี่ยนวิธีทำงาน บอร์ดจะเพิ่มมูลค่า ซึ่งถ้าเป็นเด็กเจนใหม่จะทำได้เร็วมาก บางทีหาเรียนออนไลน์ได้ ไม่ต้องสอนเลย 

• ในฐานะที่เคยทำงานใน Google คุณพรทิพย์กล่าวว่า Google บอกเสมอว่า ‘Change is the only constant’ หมายถึง การเปลี่ยนแปลงคือสิ่งที่แน่นอนที่สุด และที่ Google จะผลักดันให้คนกูเกิล (Googler) มีความทะเยอทะยาน คิดการใหญ่ มุ่งสร้างการเติบโตแบบก้าวกระโดด (Exponential) ที่สำคัญ กล้าที่จะให้บุคลากรทดลองทำสิ่งต่างๆ และเปิดโอกาสให้ทำผิดพลาดได้ 

• เนื่องจากการพัฒนา AI ต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมาก ตำแหน่งบริหารก็ต้องหารายได้เข้าบริษัท คุณพรทิพย์ยกตัวอย่าง Sundar Pichai ซีอีโอและบอร์ดของ Alphabet บริษัทแม่ของ Google ผู้บริหารที่พนักงานเคยเกลียดมาก ซึ่งมีช่วงหนึ่งที่เขาไปโฟกัสการขายโฆษณาเพื่อหารายได้ เพิ่มกำไรเข้าบริษัท จนกระทั่ง OpenAI เปิดตัว จึงทราบว่าคนในทีมพัฒนา AI ของ Google ลาออกไปทำงานกับ OpenAI  ในฐานะผู้นำองค์กร Sundar จึงถูกต่อว่าอย่างหนัก และเมื่อเขารู้ตัวว่ามาผิดทาง ก็ปรับมายด์เซ็ตใหม่ แล้วกลับมาผลักดันเรื่อง AI ให้ Google อย่างเต็มที่ จนมี Gemini มี AI อยู่ในทุกผลิตภัณฑ์ทางธุรกิจ ฉะนั้น ซีอีโอหรือบอร์ดบริหารสามารถเรียนรู้วัฒนธรรมองค์กรของ Google จากเรื่องนี้ได้ ไม่ว่าจะเป็นการผลักดันให้พนักงานมีความทะเยอะทะยาน การเปิดโอกาสให้กล้าลองผิดลองถูก รวมทั้งการแบกรับความเสี่ยงเพื่อทำให้บริษัทเติบโตต่อไป

• คนรุ่นใหม่เรียนรู้ได้เร็วและมักจะ Learning by Doing หรือ เรียนรู้ด้วยการลงมือทำ บอร์ดหรือผู้บริหารจึงควรเปิดให้คนรุ่นใหม่ได้ทดลองใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ในขณะที่บอร์ดอาจไม่ได้เรียนรู้จากการใช้งาน (Execute) หรือทดลองทำ แต่บอร์ตต้องเข้าใจบริบทที่จะใช้งาน เช่น ถ้าจะใช้ CHAT AI ในองค์กร ก็ต้องส่งข้อมูลเข้าไปให้ AI เรียนรู้เพื่อให้ตอบคำถามได้ ส่วนบอร์ดก็ต้องเรียนรู้ว่า จะดูแล Data Privacy ดูแลความปลอดภัยของข้อมูลองค์กรระดับไหน มีกฎหมายอะไรเกี่ยวข้องบ้าง  

ดร.สันติธาร เสถียรไทย
กรรมการผู้ทรงคุณวุฒิ คณะกรรมการนโยบายการเงิน ธนาคารแห่งประเทศไทย

• ดร.สันติธารเล่าประสบการณ์ตอนที่เคยเป็นผู้บริหาร SEA บริษัทแม่ของ Shopee ในช่วง Shopee ที่เป็นคู่แข่งกับ Alibaba โดยตรง ทำให้รู้ว่า ในจีนมีการแข่งขันทางการค้าที่ดุเดือด โหดหิน และต้องปรับตัวตลอดเวลา เพราะถ้าทำธุรกิจแล้วไม่รอดก็เจ๊ง หรือถ้าชนะก็อาจจะมีบริษัทอื่นขึ้นมาแซงได้เสมอ และเมื่อกลับมามองสถานการณ์ตอนนี้ ความยากสำหรับคนทำธุรกิจไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่อง ‘Speed of Change’ ความเร็วในการเปลี่ยนแปลง โดยมีเทคโนโลยีเป็นตัวเร่ง

• ในด้านบทบาทของบอร์ด ฝาก Keyword ไว้ 3 คำ คือ ยืน กว้าง ไกล
  
  

  • ยืน - ถ้าเรายืนเป็นที่หนึ่ง เป็นแชมป์ในวงการ มีผลการทำงานดี แต่ถ้าโลกเปลี่ยนไป บอร์ดก็ต้องบริหารจัดการคนยืนให้ถูกที่ เล่นให้ถูกเกม อย่างที่ Shopee ไม่ได้จับเทรนด์ e-Commerce แต่จับเทรนด์ Mobile Commerce 

  • กว้าง - ในโลกที่เปลี่ยนแปลงเร็ว คู่แข่งที่มองไม่เห็น คือคู่แข่งที่น่ากลัวที่สุด และอาจไม่ได้อยู่ในอุตสาหกรรมเดียวกัน เช่น แพลตฟอร์มโซเชียล TikTok ที่ต่อมาเจาะตลาด Live Commerce และกลายมาเป็นคู่แข่ง Shopee ดังนั้น บอร์ดต้องมองให้เห็นคู่แข่งที่มองไม่เห็น 

  • ไกล - แม้เป็นผู้นำในตลาด ไม่มีคู่แข่ง บอร์ดก็ต้องคิดแล้วว่า ธุรกิจจะอยู่ได้อีกกี่ปี โตได้อีกเท่าไหร่ จะไปได้อีกไกลไหม และต้องมองให้ไกล มองให้เห็นโอกาสการเติบโต ที่อาจจะเป็น Care Economy หรือมองตลาดระดับ Regional, Global 

• เปรียบประเทศไทยเป็นนักกีฬา เราเป็นนักกีฬาสูงวัยที่ว่ายน้ำสู้เขาไม่ได้ แต่เราเป็นนักกีฬาโต้คลื่นได้ และต้องอ่านคลื่นให้ออก ไม่ว่าจะเป็นคลื่น AI Disruption, Geopolitics, Sustainablity เมื่อรู้ว่าอะไรเป็นความเสี่ยง ก็มองหาโอกาสและมิติที่ไทยได้เปรียบ เช่น ไทยเป็นประเทศที่ไม่ขัดแย้งกับใคร ไทยเป็นประเทศที่เชื่อมโยงกับประเทศอื่นได้ดี 

• มุมมองเรื่อง ‘กันดารเป็นสินทรัพย์’ ที่จีนพัฒนา DeepSeek ได้เพราะเขามีสินทรัพย์น้อย ส่วนไทยมีคนน้อย ขาดแคลนแรงงานมาก และจะขาดมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้น Automation (ระบบอัตโนมัติ) คือ คำตอบที่จะเข้ามาช่วยในเรื่องนี้

• ปัญหาหนึ่งที่เกิดขึ้นในองค์กร คือ ผู้บริหารใช้เวลามากเกินไปในการเปลี่ยนใจ ‘Change Resistors’ กล่าวคือ ใช้เวลานานในการเปลี่ยนมายด์เซ็ตคนที่ต่อต้านความเปลี่ยนแปลง คนที่พร้อมก็ต้องรอความเปลี่ยนแปลง รอเครื่องมือ รอนานก็หมดไฟได้ ดังนั้น บอร์ดหรือผู้บริหารอาจวางกลยุทธ์ใหม่ ดูว่ามี Change Maker หรือ คนที่สร้างความเปลี่ยนแปลงอยู่ส่วนไหนในองค์กร อาจเป็นคนที่คิดต่าง เป็นคนรุ่นใหม่หรือรุ่นกลาง แล้ว Empower ให้คนกลุ่มนี้ขึ้นมานำ แล้วจะมีคนตาม ดังที่ คุณปฐมา จันทรักษ์ กรรมการผู้จัดการ Accenture ประเทศไทย เปรียบเทียบการพาบุคลากรไปสู่การใช้เทคโนโลยีใหม่ กับการเรียกคนขึ้นรถบัส ถ้ามี 20 คนแรกขึ้นไปรอบนรถ ให้ล้อหมุนได้เลย แต่หมุนช้าหน่อยเพื่อรอและกระตุ้นอีก 80 คนให้วิ่งตามมา แต่ในความเป็นจริงอาจขึ้นรถไม่ครบ อาจมาอีก 60 คน อีก 20 คนไม่ตามมาก็ไม่เป็นไร เพราะทุกที่ก็จะมีแบบนี้

• Domain Knowledge (องค์ความรู้เฉพาะสาขา) เป็นสิ่งสำคัญ ถ้าองค์กรเจอ Change Maker แล้ว ให้เชื่อมคนทำงานเจนเก่าที่มี Domain Knowledge มาทำงานร่วมกันแบบ Co-existence เพราะไม่ว่า AI จะเก่งแค่ไหน คำตอบที่ได้จะถูกต้องหรือไม่นั้น ต้องให้คนที่อยู่ในอุตสาหกรรมหรือ Domain Expert พิจารณา ซึ่งถ้าคนรุ่นใหม่กับรุ่นเก่าทำงานร่วมกันได้ องค์กรจะอยู่รอดได้ในอนาคต 

คุณปริชญ์ รังสิมานนท์
Co-founder บริษัท ลูลู่ เทคโนโลยี จำกัด

• คุณปริชญ์เล่าปัญหาที่เจอจากการเป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านการทำทรานสฟอร์มให้องค์กรสู่การใช้ AI ว่า บอร์ด/ซีอีโอไม่รู้ว่าจะเอาเทคโนโลยีไปทำอะไร แต่กลัวตกรถไฟ คิดแต่ว่าบริษัทต้องมี AI นี่จึงเป็นการใช้ ‘เทคโนโลยี’ เป็นตัวนำ แทนที่จะใช้ ‘กลยุทธ์’ นำ โดยซีอีโอบอกให้ไอทีไปหา Use Cases ด้าน AI มาปรับใช้ งานจึงไปตกอยู่ที่ฝ่ายไอที แต่ในความเป็นจริง ซีอีโอต่างหากที่เข้าใจธุรกิจและต้องประสานกับทุกแผนก นัดพูดคุยกันเพื่อหา Pain Point ร่วมกัน แล้ววางกลยุทธ์ กล่าวคือ ซีอีโอหรือบอร์ดต้องกำหนดโปรเจกต์ลงมาว่า จะให้ทำอะไร โปรเจกต์นี้จะกระทบใคร แผนกไหน ไม่ใช่ให้ไอทีเริ่ม เพราะไอทีไม่ได้เข้าใจแผนกอื่น และแผนกอื่นอาจไม่ยอมรับสิ่งที่ไอทีนำเสนอ 

• บอร์ดหรือผู้บริหารยังมีกำแพงเรื่องการใช้เทคโนโลยี AI ในการทำธุรกิจ บ้างก็ปิดกั้นการใช้เทคโนโลยีของบริษัทไทย ไปใช้บริการบริษัทต่างชาติเพราะเชื่อในแบรนด์ ซึ่งบางครั้งก็ไม่สามารถตอบสนองความต้องการบริษัทไทยได้ จึงอยากให้เปิดใจพิจารณาองค์กรหรือ SMEs ไทย โดยดู Credential หรือ หนังสือรับรอง เป็นสำคัญ ว่าสามารถพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อนำมาใช้งานได้จริง
  
  
• ปัญหาข้อหนึ่งของบริษัทไทยคือ ไม่กล้าลงทุนในเทคโนโลยี แต่ทยอยใช้ทีละนิด ทำทีละหน่อย รอดูอีกสักพัก Digital Transformation จึงไม่เกิดอย่างแท้จริง ในขณะที่ชิปมีความเร็วเพิ่มขึ้นเป็นพันเท่าทุกๆ 10 ปี เงินลงทุนในการพัฒนา AI อีกสัก 100 เท่า เมื่อเจอ DeepSeek ที่มีราคาถูกมาก เร็วมาก ก็สามารถนำมาใช้พัฒนาธุรกิจให้ก้าวไปไหนต่อไหนได้ และอีก 10 ปีก็จะฉลาดขึ้นเป็นล้านเท่า ดังนั้น คนที่เริ่มใช้ AI ก่อนก็จะนำหน้าคู่แข่งไปก่อน แเต่ถ้าไม่ใช้ AI มองว่าภายใน 3-5 ปี จะมีบริษัทหายไปอีกเยอะ และถ้าถามว่า AI จะแย่งงานคุณไหม ตอบแบบไม่โลกสวยเลยว่า แย่งแน่นอน 
  
  
• คุณปริชญ์บอกอีกว่า องค์กรที่จะอยู่รอดได้ในอนาคตต้องมีคนเก่ง ถ้าเทรนคนจนเก่งแล้วเขาลาออก แสดงว่าปัญหาอยู่ที่บริษัท บริษัทอาจจะไม่ดีพอที่จะรักษาคนเก่งไว้ได้ เพราะฉะนั้นต้องกลับมาแก้ปัญหา เทรนเขาแล้วให้เขาอยากอยู่กับองค์กร ซึ่งนี่เป็นวิธีเดียวที่จะทําให้เราชนะคู่แข่ง นั่นคือ เก็บคนเก่งไว้แล้วให้คนเก่งใช้ AI เพื่อให้เขาเก่งขึ้นไปอีก

คุณอรนุช เลิศสุวรรณกิจ
CEO & Co-founder บริษัท เทคซอส มีเดีย จำกัด

• บางครั้งบอร์ดคุยเรื่องการทำงานแบบลงไปที่ Operation มากเกินไปจนรู้ลึกถึงรายละเอียด แต่กลับคุยเรื่องทิศทางธุรกิจน้อยเกินไป และไม่รู้ด้วยว่า ตัวเองไม่รู้อะไร ทำให้บอร์ดหรือคณะกรรมการไม่มีข้อมูลมากพอที่จะตั้งคำถามและตัดสินใจว่า บางเรื่องควรเดินต่อหรือไม่ ดังนั้น บอร์ดจึงควรมีความรู้แบบ ‘รู้รอบ’ ว่าอะไรที่กำลังมา จะส่งผลกระทบต่อบริษัทอย่างไร เพื่อวางกลยุทธ์ต่อ

• บอร์ดต้องมีสปิริตในการแบกรับความเสี่ยงและเปิดไฟเขียวกับหลายๆ เรื่อง ‘เพราะถ้าบอร์ดไม่เปิดไฟเขียว ‘นวัตกรรม’ ก็ไม่เกิด อย่างไรก็ตาม ประเด็นนี้ยังเชื่อมโยงกับ ‘งบประมาณ’ และระยะเวลาในการทำธุรกิจ (Milestone) ให้ได้ตามเป้าที่วางไว้ บอร์ดจึงต้องคุยกับทีมด้วยว่า กำหนดเป้าหมายไว้อย่างไร เพื่ออะไร และควรทำความเข้าใจวิธีวัดผลการดำเนินงานที่หลากหลาย ในลักษณะ ‘รู้กว้าง’ เพื่อปลดล็อกการใช้งบประมาณที่เอื้อต่อการสร้างนวัตกรรมได้ง่ายขึ้นในอนาคต

• โดยส่วนตัว คุณอรนุชไม่ได้ใช้ AI แบบลงลึกแต่เข้าใจบริบทว่า AI ทำอะไรได้บ้าง งานบางอย่างก็จะบอกความต้องการหรือ End Goal ให้ทีมหาวิธีหรือทดลองทำ เช่น บอกเจน Z ให้หาวิธีเพิ่มโอกาสติดต่อกลับไปยังลูกค้าเร็วที่สุด แล้วเจน Z ก็ไปหาวิธีลองผิดลองถูก จนสุดท้ายก็สามารถทำ AI Agent ที่ผูกเข้าระบบ Slack หาอีเมลและส่งนัดลูกค้าได้อัตโนมัติ ดังนั้น การให้น้องๆ รุ่นใหม่เข้ามาช่วยงาน เปิดโอกาสหรือ Empower ให้ทดลองทำ จะทำให้ทีมได้เรียนรู้หรือได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นมาก

• ด้านการสร้างระบบนิเวศเทคโนโลยีให้เกิดในไทย ไม่ใช่หน้าที่ของใครหรือองค์กรใดองค์กรหนึ่ง แต่ต้องร่วมกันทำงานจากหลายภาคส่วน ทั้งภาครัฐ เอกชน สถาบันการศึกษา รวมถึงการพัฒนาบุคลากร แล้วเราก็ต้องพยายามเปลี่ยนไทยจากการเป็นประเทศ ‘ผู้ใช้เทคโนโลยี’ หรือ Technology User ไปเป็น ‘ผู้สร้างเทคโนโลยี’ หรือ Technology Maker และด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อม ด้วยทรัพยากรที่มีให้เลือกใช้แม้จะมีจำกัด ไทยก็สามารถคว้าโอกาสในการสร้างเทคโนโลยีได้ ด้วยมายด์เซ็ตที่จะเป็น Maker หรือ Producer เช่น 

  • การสร้าง Application Layer เพิ่มในลักษณะ On Top ให้ใช้งานได้ทั่วไป

  • การใช้ AI ผสานศาสตร์กับ Biology (ชีววิทยา) ดังที่ Google DeepMind พัฒนา AlphaFold เป็น Open Source ที่ใช้คาดการณ์แพทเทิร์นของโปรตีน ทำให้เกิด Database ขนาดใหญ่ที่รวมความรู้ด้านวิทยาศาสตร์การแพทย์ การเกษตร และพลังงาน ช่วยให้เกษตรกรทำการเกษตรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์สามารถสร้างวัสดุประเภทใหม่ได้ หรือนำเทคโนโลยีที่ผสานศาสตร์นี้ไปคิดค้นยาต่อได้

• SMEs ไทยจำนวนมากไม่สามารถก้าวข้าม Digital Transformation ได้ หลายรายต้องปิดกิจการไป แต่หากมีบอร์ดเก่งๆ เข้าไปให้นั่งเก้าอี้ช่วยให้คำแนะนำ SMEs ที่มีศักยภาพก็อาจเติบโตแบบ Exponential ได้