ปี 2567 ถือเป็นปีที่พิเศษกว่าปีไหนๆ ของ The Story Thailand เว็บไซต์ข่าวธุรกิจ เทคโนโลยี และ ESG เพราะหลังจาก คุณอศินา พรวศิน ก่อตั้ง The Story Thailand ขึ้นมาในช่วงโควิด และได้รับความสนใจจากคนในแวดวงธุรกิจ เทคโนโลยี และผู้สนใจเรื่อง ESG และความยั่งยืนอย่างล้นหลาม ในโอกาสครบรอบ 4 ปี มีบทสัมภาษณ์ที่เรียบเรียงออกมาเป็นพ็อกเก็ตบุ๊กแล้ว 3 เล่ม คุณอศินากับทีมงานจึงร่วมกันจัดงานสัมมนา The Story Thailand Forum 2024 ในหัวข้อ 'Tech Vanguard – CIOs Leading the Charge in AI and Sustainability' ขึ้น ในวันที่ 12 มิถุนายน 2567 ณ โรงแรม SO/ Bangkok 

รวม Key Messages สำคัญจากงาน The Story Thailand Forum 2024 'Tech Vanguard – CIOs Leading the Charge in AI and Sustainability' 

ความน่าสนใจของ The Story Thailand Forum 2024 'Tech Vanguard – CIOs Leading the Charge in AI and Sustainability' อยู่ที่การระดม 9 วิทยากรชั้นนำมาอยู่บนเวทีเดียวกัน ทั้งผู้นำองค์กรสายเทคโนโลยี ผู้นำองค์กรที่ใช้ AI พัฒนาประสิทธิภาพ สร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ และผู้นำองค์กรที่โดดเด่นด้าน ESG มาแชร์ประสบการณ์ กลยุทธ์การทำธุรกิจ การนำเทคโนโลยีมาใช้ประโยชน์โดยคำนึงถึงรายได้ทางธุรกิจ ขณะเดียวกันก็ต้องดำเนินธุรกิจที่สร้างความยั่งยืนให้องค์กร และส่งต่อความยั่งยืนสู่สังคม สิ่งแวดล้อม และเศรษฐกิจประเทศไทยต่อไป 

สำหรับ 9 วิทยากรที่มาแชร์ประสบการณ์และนำเสนอคอนเทนต์ในหัวข้อต่างๆ อย่างเข้มข้น มีดังนี้

1. ดร.พิพัฒน์ ยอดพฤติการ ประธานสถาบันไทยพัฒน์
   หัวข้อ : Technology: The twin factor of sustainability, from Net Profit to Net Positive 

2. คุณสมคิด จิรานันตรัตน์ ที่ปรึกษากรรมการผู้จัดการใหญ่ธนาคารกรุงไทย และผู้อยู่เบื้องหลังแอปเป๋าตังและ K-Plus 
   หัวข้อ : The next chapter of the digital transformation for Thailand

3. คุณกวีวุฒิ เต็มภูวภัทร Head of R&D Innovation Lab จาก SCBX
   หัวข้อ : Harnessing AI for Thailand: SCBX’s Typhoon LLM and the Future of Localized Innovation 

4. คุณปริชญ์ รังสิมานนท์ ผู้ร่วมก่อตั้ง บริษัท ลูลู่ เทคโนโลยี จำกัด
   หัวข้อ : The Real used cases of AI in Business 

5. ดร.เอื้อมพร ปัญญาใส ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท แปซิฟิกไพพ์ จำกัด
   หัวข้อ : Real used case: ESG in Action

6. ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล Managing Director KBTG
   หัวข้อ : AI Economy by AI Ecosystem, AI from one to millions

7. ดร.พิเชษฐ ฤกษ์ปรีชา ประธานเจ้าหน้าที่บริหารบริษัท LINE ประเทศไทย
   หัวข้อ : Humanized AI: AI adaptation for everyday life

8. คุณจิรายุส ทรัพย์ศรีโสภา ผู้ก่อตั้งและประธานบริษัท บิทคับ แคปปิตอล 
   หัวข้อ : AI and Sustainability Solution

9. คุณปิยธิดา ตันตระกูล กรรมการผู้จัดการบริษัท เทรนด์ ไมโคร (ประเทศไทย)
   หัวข้อ : Generative AI: Cyberworld with Double Edge

1. ดร.พิพัฒน์ ยอดพฤติการ ประธานสถาบันไทยพัฒน์ 
กล่าวในหัวข้อ Technology: The twin factor of sustainability, from Net Profit to Net Positive 

• ดร.พิพัฒน์กล่าวถึงเทคโนโลยีที่เปลี่ยนไปและมีบทบาทต่อผู้คนมาตั้งแต่ยุค Agriculture, Industrial, Digital มาจนถึง Green ยุคที่ทุกคนต้องใส่ใจเรื่องความยั่งยืน เนื่องจากได้รับผลกระทบจากการนำเทคโนโลยีมาใช้ตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา ต่อด้วยการชวนมองเทคโนโลยีกับบทบาทต่อการสร้างความยั่งยืนว่า มี 2 ด้านด้วยกัน คือ 1) เทคโนโลยีเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความยั่งยืนด้วยตัวเทคโนโลยีเองและช่วยยกระดับองค์กร (Tech for Sustainability) และ 2) เทคโนโลยีเป็นตัวเพิ่มความยั่งยืนให้องค์กร (Tech as Sustainability)
  
  
• หากนำเรื่อง 'ความยั่งยืน' ไปจับกับเทคโนโลยีมาแรงอย่าง Data Center, Blockchain (Mining) และ AI จะเห็นว่า การใช้พลังงานใน Data Center ต้องใช้ไฟฟ้าในปริมาณมาก บางแห่งใช้ไฟมากกว่าอาคารพาณิชย์ 100-200 เท่า การใช้พลังงานน้ำ ก็เช่นกัน ยกตัวอย่าง Google ที่ใช้น้ำในการทำความเย็นให้อุปกรณ์ต่างๆ ประมาณ 1.7 ล้านลิตรต่อวัน ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและชุมชนจนเกิดการฟ้องร้องในประเทศอุรุกวัยและชิลี อีกกรณีคือ การใช้พลังงานเบื้องหลัง Blockchain ข้อมูลจาก Cambridge Center ระบุว่า มีการใช้พลังงานไฟฟ้า 107TWh ในปี 2002 เพื่อขุดบิตคอยน์ เทียบได้กับการใช้ไฟมากถึง 1 ล้านเมกะวัตต์ ส่วน การใช้พลังงานด้าน AI เช่น ChatGPT ที่เราใช้กัน ต้องใช้น้ำระบายความร้อนให้เครื่องที่ประมวลผล โดยมีผู้วิจัยให้ข้อมูลไว้ว่า ทุกๆ การใช้โมเดล AI 20-50 Queries มีการใช้น้ำ 17 ออนซ์ หรือประมาณครึ่งลิตร ดังนั้น ยิ่งใช้งาน AI มาก ก็ยิ่งต้องใช้น้ำมากตาม
  
  

• การทำงานด้าน ICT ทำให้เกิดการปล่อยคาร์บอนทั่วโลกรวมแล้วเกือบ 4% โดยคาร์บอนที่ถูกปล่อยออกมามากที่สุดอยู่ในสโคป 3 กล่าวคือ ต้นทางของห่วงโซ่การผลิต (Supply Chain) อย่าง 'การผลิตชิป' เพื่อใช้เป็นชิ้นส่วนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อื่นๆ ต่อไป  

• ภาคธุรกิจต้องเปลี่ยนผ่านสู่การใช้ Generative Technology โดยทำให้ 'Net Profit' หรือ กำไรสุทธิ พัฒนาไปสู่ 'Net Positive' หรือ การสร้างผลบวกสุทธิต่อผู้คนและโลก โดยกำหนด Reference Scenario แล้วนำมาเปรียบเทียบว่า การใช้เทคโนโลยีในภาคธุรกิจ ใครหรือแบบไหนก่อให้เกิดผลกระทบมากกว่ากัน 

• สำหรับผลกระทบในด้านความยั่งยืนแบ่งออกเป็น 3 ระดับ ดังนี้

  • ผลระดับแรก (First Order Effects) คือ ผลกระทบทางตรง จากการผลิต การจัดจำหน่าย การขนส่ง การใช้ผลิตภัณฑ์ ฯลฯ ซึ่งทุกขั้นตอนทำให้เกิดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 
    
    
  • ผลระดับสอง (Second Order Effects) คือ การใช้เทคโนโลยีแล้วทำให้เกิดความเปลี่ยนแปลงด้านการปล่อยของเสียหรือคาร์บอน เช่น จากที่คนไปซื้อของตามร้านค้า เปลี่ยนเป็นออร์เดอร์สินค้าให้มาส่งที่บ้าน ผู้ซื้อสินค้าไม่ได้เดินทางจึงช่วยลดการปล่อยคาร์บอน แต่ในขณะเดียวกัน ก็สร้างขยะแพ็กเกจจิงจากกระบวนการขนส่ง ดังนั้น ภาคธุรกิจต้องหาคำตอบว่า ทำแบบอะไร แบบไหนที่จะ ‘ลด’ มากกว่า ‘ปล่อย’ คาร์บอน ทางไหนยั่งยืนกว่าค่อยเลือกทางนั้น
    
    
  • ผลในระดับที่สูงขึ้น (Higher Order Effects) เป็นผลกระทบทางอ้อมที่เกิดขึ้นและขยายวงกว้าง เช่น การเปลี่ยนแปลงรูปแบบหรือพฤติกรรมการบริโภค ซึ่งสามารถทำให้เกิด Net Positive Potential เพิ่มรายได้และลดการปล่อยคาร์บอนได้ในคราวเดียว อย่างไรก็ตาม ผลระดับนี้ไม่ได้ส่งผลกระทบในทางบวกเท่านั้น แต่สร้างผลกระทบทางลบได้ด้วย เช่น Rebound Effects อย่างการให้พนักงานทำงานจากที่ไหนก็ได้ หากพนักงานไปทำงานตามต่างจังหวัด เช่น ไปเป็น Digital Nomad ที่สมุย แม้ไม่ได้เข้าออฟฟิศ ไม่ได้สร้างคาร์บอนจากการเดินทางไปออฟฟิศ แต่การเดินทางไปสมุยก็ต้องใช้พลังงานและสร้างคาร์บอนอยู่ดี 
    
    

• สถาบันไทยพัฒน์มีแนวคิดที่จะชวนองค์กรที่เปิดเผยข้อมูลด้านความยั่งยืน โดยในขณะนี้มี 160 บริษัทที่เข้าร่วมแล้ว ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เห็นผลกระทบที่เกิดขึ้นที่เกิดขึ้นได้ขัดเจนมากกว่าเดิมว่า กระบวนการทางธุรกิจที่ทำอยู่นั้น สร้างผลกระทบในแง่บวกหรือลบต่อโลกมากกว่ากัน

2. คุณสมคิด จิรานันตรัตน์ 
ที่ปรึกษากรรมการผู้จัดการใหญ่ธนาคารกรุงไทย 
และผู้อยู่เบื้องหลังแอปเป๋าตังและ K-Plus 
กล่าวในหัวข้อ : The next chapter of the digital transformation for Thailand

• จากประสบการณ์การทำงานในหลายอุตสาหกรรม เห็นความเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับการทำ Digital Transformation เรื่อยมา ทั้งในตลาดทุน ธนาคาร ประกันภัย งานภาครัฐ บางองค์กรก็บอกว่าทำได้ยาก แต่บางองค์กรบอกทำได้และทำสำเร็จ 
  
  

• 3 องค์ประกอบที่ต้องมีเมื่อทำ Digital Transformation คือ 1) Leadership ผู้นำต้องเข้าใจว่าจะเปลี่ยนอะไร ทำอะไรมากน้อยแค่ไหน 2) Mindset ของคนในองค์กรที่เห็นด้วย มีกรอบความคิดและวิธีทำงานที่สอดคล้องกัน และ 3) Capability ความสามารถในการใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น AI Capability หรือ ความสามารถในการใช้ AI และในฐานะผู้ใช้ ต้องเห็นผลกระทบจากการใช้ AI ด้วย

• ยกตัวอย่างอุตสาหกรรมที่มีการทำ Digital Transformation 

  • ตลาดทุน มีการทำ Digital Transformation มากกว่า 30 ปี โดยเปลี่ยนจากการถือใบหุ้นมาซื้อขาย เป็นการใช้เทคโนโลยีช่วยดูการเทรดได้อัตโนมัติ จนสามารถซื้อขายได้วันละแสนล้าน และไม่มีเอกสารทางกายภาพ (Scriptless) ตามมาด้วยการทำ Internet Trading ซื้อขายหุ้นได้โดยไม่ต้องเดินทาง นักลงทุนก็ได้ข้อมูลที่เพียบพร้อมไปด้วย

  • ธนาคาร จากที่คนเข้าสาขาต่างๆ ของธนาคารและใช้จ่ายด้วยเงินสด หลังจากเกิดโควิดก็เปลี่ยนมาใช้ QR, Promptpay จำนวนมาก ส่งผลให้ตลาด Mobile Banking เติบโต การใช้เงินสดลดลง และหลายประเทศเห็นแล้วก็อยากทำตามประเทศไทย ยิ่งกว่านั้น การใช้เงินสดต้องอาศัยต้นทุนทางสังคมจำนวนมากและเป็นเครื่องมือฉ้อโกงหรือคอร์รัปชันได้ง่าย เทคโนโลยีจึงเข้ามาช่วยลดปัญหาและทำให้เกิดความโปร่งใส

• การทำ Digital Transformation ต้องมีจุดมุ่งหมายชัดเจนว่า ทำแล้วได้อะไร เช่น Ping An ธุรกิจประกันในจีนที่แปลงเป็นบริษัทเทคโนโลยี เมื่อลูกค้าเกิดอุบัติเหตุ เช่น รถชน ถ่ายรูปรถส่งเข้าแอป ระบบก็จะตีราคาค่าซ่อมให้เสร็จสรรพ เทคโนโลยีจึงเข้าช่วยลดขั้นตอนประเมินค่าซ่อมและเพิ่มความสะดวกให้แก่ผู้ใช้งานได้เป็นอย่างดี

• ไทยกำลังเผชิญความท้าทาย 4 ด้านหลัก ได้แก่ การเข้าสู่สังคมสูงวัย ส่งผลให้มีคนทำงานน้อยลง, ธุรกิจต่างๆ ถูกดิสรัปต์, ต้นทุนสังคมที่สูงขึ้น (Corruption) และการขาดความเป็นธรรมในสังคม ทางออกจากความท้าทายเหล่านี้ คือ ต้องใช้ดิจิทัลหรือเข้าสู่ระบบดิจิทัล โดย 1) เพิ่ม Productivity ด้วยการใช้ AI การเพิ่มทักษะคนไทยด้วยการ Upskill Reskill 2) สร้าง Tech Capabality ทำให้เทคโนโลยีมีความก้าวหน้า ขีดความสามารถระดับเวิลด์คลาส 3) ใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและก่อให้เกิดความโปร่งใส และ 4) ทำให้การศึกษาเป็นระบบเปิดมากขึ้น รวมถึงการสร้างบริการที่ดีเข้าไปอยู่ระบบ เพื่อให้คนไทยเข้าถึงและใช้งานง่าย ส่งผลให้ความเป็นอยู่ของคนไทยดีขึ้น

3. คุณกวีวุฒิ เต็มภูวภัทร 
Head of R&D Innovation Lab จาก SCBX 
กล่าวในหัวข้อ : Harnessing AI for Thailand: SCBX’s Typhoon LLM and the Future of Localized Innovation 

• การนำเทคโนโลยีมาใช้ไม่ว่าจะอยู่ในระดับองค์กรหรือระดับประเทศ มักจะเจอปัญหาหลายด้าน เช่น ผู้บริหารหรือพนักงานอยากใช้ AI แต่หลายบริษัทไม่ให้ใช้เพราะเป็นห่วงเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของเจ้าของข้อมูล (Security & Data Privacy) 

• Enterprise จะอินทิเกรตเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในองค์กรต้องเริ่มจาก 1) มีคนอยากใช้ 2) ใช้แล้วมีอิมแพ็กต่อธุรกิจ และ 3) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ได้จริง โดยองค์กรที่มีงบและใช้งบอย่างถูกวิธี สามารถทำให้เกิดนวัตกรรมหรือเทคโนโลยีใหม่ได้ แต่ถ้าใช้ผิดวิธีอาจเป็นการเพิ่มต้นทุนให้บริษัทได้ 

• ควรมีทัศนคติต่อการใช้งบประมาณด้านวิจัยและพัฒนาว่า มีทั้งได้และเสีย โดยมองว่าเฟรมเวิร์กของการลงเงินด้านเทคเพื่อให้เกิดสิ่งใหม่ ต้องใช้เวลานานกว่าจะไปถึงจุดที่สร้างประโยชน์ได้ การลงทุนตรงนี้จึงไม่ใช่การพัฒนาธุรกิจ (Business Development) อย่างที่หลายคนเข้าใจ เพราะถ้ามองเป็นการพัฒนาธุรกิจ ก็จะต้องคิดต่อว่า ทำแล้วจะได้อะไรกลับมา (ROI)

• หลังมีกระแส Generative AI ไทยพาณิชย์ก็นำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Google ชื่อ Gemini มาทดลองใช้ในองค์กร แต่กลับพบปัญหา เช่น ความปลอดภัยของข้อมูลของบริษัท ภาษาไทย ตามมาด้วยความกังวลว่า ข้อมูลธนาคารอาจกลายเป็นของแพลตฟอร์ม จึงเห็นควรให้พัฒนาโมเดลภาษาเป็นของตัวเอง เพราะ SCBX ไม่ได้อยากเป็นผู้ใช้เทคโนโลยีอย่างเดียว แต่อยากเป็นผู้สร้างเทคโนโลยีด้วย

• SCBX ลงทุนและพัฒนาหลายเทคโนโลยีขึ้นมาใหม่ โดยในปีที่แล้ว สร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ชื่อ TYPHOON เป็น Open Source ที่อยู่ระหว่างทดลองทำทั้งโมเดลขนาดเล็กและโมเดลขนาดใหญ่ ซึ่งในตอนนี้มีผู้ใช้งาน TYPHOON เกือบพันคน และมีการทดลองใช้เกิดขึ้นมากกว่า 6 แสนครั้ง ทั้งนี้ ยังอยู่ระหว่างพิจารณาว่า โมเดลแบบไหนดีพอที่จะนำไปใช้ในการดำเนินธุรกิจ 

• สิ่งที่ TYPHOON ทำได้ คือ การสรุปใจความทั้งภาษาไทยและอังกฤษ  โดยสามารถ Generate ภาษาออกมาเป็นไทยคำอังกฤษคำ และค่อนข้างให้คำตอบที่ถูกต้องแม่นยำ แต่ยังไม่ถึง 100% นอกจากนี้ยังมีการอินทิเกรตกับธุรกิจหลักทรัพย์ในการทำ Co-pilot ด้าน Chat Based เพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับการแนะนำหุ้น ให้แหล่งอ้างอิงข้อมูล รวมถึงอ่านความรู้สึกนึกคิด (Sentiment) ของผู้ใช้งานได้ และจากที่ทดลองใช้พบว่า ช่วยให้พนักงานทำงานได้เร็วขึ้น 5 เท่า เพราะไม่ต้องเสียเวลาค้นเอกสาร

• การพัฒนาโมเดล LLM มีค่าใช้จ่ายต่างกันไป ในกรณีที่เป็นการใช้งานระดับ Enterprise จะเก็บค่าใช้จ่ายเป็น Token ต่อข้อความ สำหรับการพัฒนาและใช้งาน TYPHOON พบว่าค่าใช้จ่ายถูกกว่า GPT-4o ประมาณ 4.3 เท่า

• การทำงานใน SCBX เชื่อในเรื่องการทำ Use Cases ให้มีประโยชน์ โดยนำเทคโนโลยีเข้าไปแก้ปัญหา และทำงานร่วมกับบริษัทลูก เช่น InnovestX ที่นำเคสมาทดลองใช้กับ TYPHOON และสามารถสร้าง Value ให้แก่บุคลากรภายในองค์กรได้

• การพัฒนาเทคโนโลยีทุกประเภท เริ่มจากการทำให้เทคโนโลยีนั้นมีความเป็นไปได้ในทางเทคนิคก่อน (Tech Feasibility) และต้องสามารถดูแลค่าใช้จ่าย วิเคราะห์ธุรกิจ ทำให้ต้นทุนลดลงเร็วที่สุด แต่อย่างไรก็ตาม ต้องทำให้คนชอบใช้งานเทคนั้นๆ โดยคำนึงถึงความต้องการของมนุษย์ (Human Need) ก่อน แล้ววัดผลเพื่อดูว่าสร้างอิมแพ็กจากเทคโนโลยีให้เกิดขึ้นจริงได้มากแค่ไหน

4. คุณปริชญ์ รังสิมานนท์ 
ผู้ร่วมก่อตั้ง บริษัท ลูลู่ เทคโนโลยี จำกัด
กล่าวในหัวข้อ The Real used cases of AI in Business 

• looloo เป็นบริษัทเทคที่เกิดในช่วงโควิด โดยใช้ AI เป็นหลักในการดำเนินธุรกิจ และมีลูกค้าจำนวนมากอยู่ในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ เช่น อุตสาหกรรมพลังงาน โทรคมนาคม
  
  

• บริษัททุกขนาดรวมถึง SME เพิ่มยอดขายจากการใช้ AI วิเคราะห์คาดการณ์ (Predictive Analytics) ได้ เพราะ AI จะทำให้เห็นว่า แต่ละร้านต้องการสินค้าจำนวนเท่าไหร่ ต้องกักตุนสินค้าที่โกดังไหน เพื่อเพิ่มโอกาสสร้างรายได้จากการขายสินค้าได้ต่อเนื่องแบบ 'ของไม่ขาด' และยังใช้ AI ให้คำแนะนำได้ด้วยว่า สินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจยังมีอะไรอีกบ้าง ส่วนบริษัทใดที่ไม่ได้ใช้เทคโนโลยี ใช้แต่ Gut Feeling สัญชาตญาณหรือความรู้สึกในการขาย ก็จะถูกเบียดออกจากตลาด 

• ธุรกิจใดอยากใช้ AI ในด้าน Cash Management ก็ทำได้ ยกตัวอย่างร้านทองนำ AI มาใช้เพื่อคาดการณ์และควบคุม (Predictive Analytics) ดอกเบี้ย และช่วยเพิ่มสภาพคล่องให้ร้านค้าที่อาจหมุนเงินไม่ทัน แต่ได้ Credit Terms ที่นานขึ้น 

• การใช้ AI ทำ OCR (Optical Character Recognition) ถอดข้อความที่ปรากฏในรูป ให้ออกมาอยู่ในรูปแบบของข้อความ (Text) ทำให้จัดการงานเอกสารได้อย่างดาย เช่น พนักงานบัญชีที่ต้องกรอกข้อมูลจำนวนมากเข้าสู่ระบบ ถ้าใช้ OCR ระบบก็จะช่วยแยกเอกสารและเก็บข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ถูกต้อง และส่งเข้าระบบได้เร็วมากขึ้น

• looloo มีผลิตภัณฑ์ AI ที่ใช้ในอุตสาหกรรม Healthcare โดยร่วมมือกับหมอทำ Doctor's Note พัฒนาออกมาเป็นระบบ Speech to text ซึ่งช่วยลดภาระของหมอ ลดเวลาที่ใช้ในการพิมพ์ข้อมูล และยังแก้ปัญหาอ่านลายมือหมอไม่ออก โดยระบบจะฟังบทสนทนาระหว่างหมอกับคนไข้ หมอคุยอะไร สั่งยาอะไร หรือให้คำแนะนำใดๆ Speech to text ก็จะสรุปออกมาเป็นข้อความภาษาไทยได้อย่างรวดเร็ว กระชับ และเข้าใจง่าย

• Data สำคัญสำหรับ AI มาก แม้เป็นการขายของข้างถนนก็ยังต้องสนใจ Data เช่น คนขายหมูปิ้ง ขายกาแฟ ควรต้องมี Data ว่า ลูกค้านิยมมาซื้อแบบไหน ช่วงเวลาไหน ถ้าเตรียมของไว้ได้ ลูกค้าก็ไม่ต้องรอนาน

5. ดร.เอื้อมพร ปัญญาใส 
ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท แปซิฟิกไพพ์ จำกัด (มหาชน)
กล่าวในหัวข้อ : Real used case: ESG in Action

• แปซิฟิกไพพ์ (PAP) เป็นผู้ผลิตและจัดจำหน่ายท่อเหล็กรายใหญ่ที่มีโรงงานผลิต 4 แห่ง และยังใช้แรงงานคนจำนวนมาก เนื่องจากเหล็กเป็น Commodity หรือ สินค้าที่มีความอ่อนไหวด้านราคา ทำกำไร (Margin) ได้น้อย การผลิตและจำหน่ายจึงต้องทำคราวละมากๆ โดยในปี 2566 บริษัทมีกำลังการผลิตท่อเหล็กรวม 450,000 ตัน สร้างรายได้รวม 1 หมื่นล้านบาท
  
  
• เนื่องจากเป็นอุตสาหกรรมการผลิต บริษัทให้ความสำคัญในเรื่องสิ่งแวดล้อมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกภาคส่วน เมื่อทราบว่า SET มีเฟรมเวิร์กด้าน ESG กลยุทธ์การทำธุรกิจเพื่อไปสู่ ‘ความยั่งยืน’ จึงศึกษาและทำตามเฟรมเวิร์ก ตั้งแต่ระบุบริบทขององค์กร มีอะไรสำคัญ ระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสียให้เห็นชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นลูกค้า คู่ค้า พนักงาน ผู้ถือหุ้น ชุมชน และแยกแพลนดำเนินงานเพื่อความยั่งยืนสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละกลุ่มอย่างเหมาะสม จนแปซิฟิกไพพ์ได้เข้าไปอยู่ในกลุ่ม ESG100 ตั้งแต่ปี 2565 
  
  
• ESG Framework ของแปซิฟิกไพพ์ 
  • E (Economics) การทำธุรกิจให้เติบโตต้องทำให้มั่นคง เกิดผลกำไร โดยทำด้วยความโปร่งใส ต้องตรวจสอบได้ และเติบโตไปกับพันธมิตรทั้งที่เป็นคู่ค้าและลูกค้า
  • S (Social) มีความรับผิดชอบต่อสังคม โดยดูแลคุณภาพชีวิตของพนักงาน ไปจนถึงชุมชนโดยรอบโรงงานทุกแห่ง
  • G (Governance) ใช้ทรัพยากรธรรมชาติอย่างรู้คุณค่า โปร่งใส ตรวจสอบได้

• หลายคนมองว่า การทำ ESG ด้านสิ่งแวดล้อมยากที่สุด แต่สำหรับแปซิฟิกไพพ์ มองว่า 'ด้านสังคม' ทำได้ยากที่สุด เพราะด้านสิ่งแวดล้อมมีเครื่องมือ มีแพลตฟอร์มที่ใช้วัดผลได้ แต่แพลตฟอร์มบริหารจัดการด้านสังคมและวัดผลได้ยังมีน้อย 

• ปัจจุบันแปซิฟิกไพพ์อยู่ในขั้นนำเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาประยุกต์ใช้ (Digitalization) เช่น การนำระบบของ SAP ไปใช้บริการทรัพยากร (ERP) บนคลาวด์ เพื่อให้ทีมที่อยู่คนละโลเคชันสื่อสารกันได้ แต่ยังไม่ไปถึงขั้น Digital Transformation 

• แปซิฟิกไพพ์ยังไม่มีทีมงานด้านความยั่งยืน แต่มีซีอีโอที่เป็นคนผลักดันหลักให้ทำเรื่องความยั่งยืน ขณะเดียวกันก็เสาะหา Future Workforce จากคนในพื้นที่เพื่อทำให้ธุรกิจและคนในชุมชนอยู่ร่วมกันอย่างยั่งยืน

6. ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล 
Managing Director KBTG
กล่าวในหัวข้อ : AI Economy by AI Ecosystem, AI from one to millions

• ดร.ทัดพงศ์เกริ่นว่า ปีนี้เป็นปีของ AI ซึ่งมี Use Cases และเครื่องมือใหม่ๆ ออกมาให้ใช้จำนวนมาก และจากที่มีโอกาสไปร่วมงาน WEF ได้รับฟังเรื่องนักวิทยาศาสตร์จาก MIT SLOAN บอกว่า การพัฒนาเทคโนโลยี AI ให้ไปถึง 'General Purpose Technology' หรือ ใช้ประโยชน์ AI ได้อย่างอเนกประสงค์นั้น ต้องมี 3 องค์ประกอบด้วยกัน คือ 1) มีผู้ใช้งานเพิ่มขึ้นในเวลาอันรวดเร็ว (Rapid Improvement) 2) มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย (Pervasiveness) และ 3) มีการนำนวัตกรรมมาใช้งานร่วมกัน (Complementary Innovation) 

• ด้านการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในบริษัท ต้องรู้ก่อนว่าทำอะไร อยู่ในขั้นไหน ซึ่งถ้าดู 'The ABCs of Corporate AI Journey' เส้นทางการใช้หรือสร้างเทคโนโลยีของ KBTG แบ่งออกเป็น 3 เฟส คือ A - B - C 

  • A-Apply ขั้นแรกต้องรู้ก่อนว่า เทคโนโลยีนั้นคืออะไร ช่วยทำอะไรได้ เป็นเฟสนี้สำคัญที่การให้ความรู้เกี่ยวกับ AI โดยยังไม่ต้องรีบพัฒนา AI ตั้งแต่เริ่มแรก แนวทางของ KBTG เริ่มที่การจัดตั้ง KBTG Labs ขึ้นเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และธุรกิจ ด้วยการทดลองใช้ AI มากกว่า 100 Use Cases และทำ AB Testing เพื่อวัดผลดูว่า AI ที่ใช้นั้นได้รับการพัฒนาให้ดีกว่าเดิมหรือยัง

  • B-Build ขั้นสร้างกระบวนการ หา Talents เข้ามาในองค์กร รวมถึงการซื้อโซลูชันส์มาใช้ การให้ทีมวิจัยทำ AI Operation กับพาร์ตเนอร์ ยกตัวอย่างการที่ KBTG ไปพาร์ตเนอร์กับหน่วยงานวิจัยในไทยและต่างประเทศ เช่นที่ KBTG ร่วมกับ MIT Media Lab พัฒนา Future You เทคโนโลยี AI ที่ผู้ใช้งานสามารถคุยกับตัวเองในอนาคตได้ อีกเคสคือการใช้ AI พัฒนา KBTG Chatbot ซัพพอร์ตงานฝั่งธนาคารกสิกรไทย ซึ่งลดเวลาทำงานของพนักงานได้มากถึง 300,000 ชั่วโมง

  • C-Commercialize ขั้นจัดตั้งทีมงานใหม่ ตั้งบริษัทใหม่จากความสามารถของคนในองค์กร เพื่อให้ AI เป็นอีกหนึ่งหน่วยธุรกิจ (BU) ที่สร้างรายได้กลับเข้ามาในบริษัท ดังที่ KBTG จัดตั้ง KX, KXVC ธุรกิจที่มุ่งสร้างสตาร์ทอัพด้าน AI ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ลงทุนในเทคใหม่ๆ ตลอดจนเฟ้นหาธุรกิจใหม่ เช่นตัวอย่าง เทคโนโลยี AINU ที่ KX ใช้ตรวจและยืนยันตัวตนด้วย AI ซึ่งมีธุรกิจประกันนำไปปรับใช้แล้ว

• ในวันที่จัดงาน The Story Thailand Forum เป็นวันเดียวกับที่ KBTG Labs ประกาศเปิดตัว THaLLE (ทะเล) โมเดลภาษาไทยที่มีความเข้าใจเรื่องการเงิน (Financial LLM) เป็นตัวแรกของประเทศ โดยโมเดลนี้ผ่านการสอบวัดความรู้ด้านการเงินในระดับ CFA และสามารถให้คำตอบด้านการเงินดีเป็นอันดับต้นๆ นอกจากนี้ เบื้องหลังของโมเดล 'ทะเล'  KBTG Labs ยังเปิดให้นักพัฒนาชาวไทยนำไปต่อยอดหรือสร้างโอกาสใหม่ๆ ได้ต่อไป

• อยากฝากว่า การสร้าง AI ขึ้นมาใช้ประโยชน์มีความยาก และสามารถใช้ในทางบวกหรือทางลบก็ได้ ดังนั้น ถ้าจะสร้าง AI ขึ้นมาใช้ ต้องคิดเรื่อง Principle & Governance (ทำงานบนความถูกต้องและมีธรรมาภิบาล) ตั้งแต่วันแรก 

7. ดร.พิเชษฐ ฤกษ์ปรีชา 
ประธานเจ้าหน้าที่บริหารบริษัท LINE ประเทศไทย
กล่าวในหัวข้อ : Humanized AI: AI adaptation for everyday life

• มูลค่า AI ในตลาดโลก ณ ปี 2023 อยู่ที่ประมาณ 150-500 พันล้านดอลลาร์ อีก 3 ปี คาดว่ามูลค่าจะเพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัว แต่หากดูมูลค่าทางเศรษฐกิจจากการประยุกต์ใช้ AI  ในองค์กรมีมูลค่าประมาณ 2.6-4.4 ล้านล้านดอลลาร์ และจะขึ้นอีกประมาณ 42% ใน 10 ปีข้างหน้า ส่วนประเทศไทย IDR จัดอันดับความพร้อมในการประยุกต์ใช้ AI ณ ปี 2023 ให้อยู่ในอันดับที่ 37

• AI จะส่งผลให้การเรียกโทรศัพท์มือถือว่า Smartphone เปลี่ยนเป็น Intelligence Phone เพราะจะมี AI ที่สามารถแปลภาษาได้ทันที ทั้งยังรับรู้ถึงความแตกต่างของสำเนียงและสามารถแยกแยะเสียงผู้พูดได้ 

• ในด้านกฎหมาย ควรมีการออกกฎหมายที่สอดคล้องกับความเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี เพื่อเปิดโอกาสให้คนใช้เทคโนโลยี ใช้ได้อย่างปลอดภัย คนที่จะใช้เทคทำธุรกิจ ทำได้โดยไม่เสียโอกาส และคนในวงการเทค-ไอที นำเทคมาสร้างผลิตภัณฑ์และธุรกิจใหม่ๆ ที่ส่งผลดีต่อประเทศได้ 

• LINE มุ่งให้บริการที่มีความหลากหลายและให้ความสำคัญในเรื่อง 'Humanized AI' คือ นำ AI มาสร้างผลิตภัณฑ์ที่คนนำมาใช้ในชีวิตประจำวันได้มากขึ้น และทำให้แต่ละผลิตภัณฑ์มี Data เป็นของตัวเอง 

• ฟีเจอร์ต่างๆ บน LINE ในปัจจุบันใช้งาน AI อยู่แล้ว เช่น AI ช่วยแปลภาษา, AI ใน Open Chat ที่ช่วยสรุปการพูดคุย, AI ที่ช่วยวิเคราะห์รูปภาพ เช่น คนในภาพใส่เสื้อแบรนด์ไหน มีขายบนออนไลน์หรือยัง (ฟีเจอร์นี้ยังไม่มีในไทย)

• LINE VOOM, LINE SHOPPING, LINE TODAY, LINE STICKER ก็ล้วนมี AI อยู่หลังบ้าน คอยเรียนรู้พฤติกรรมผู้ใช้งานที่ไม่ใช่แค่รู้เกี่ยวกับอายุ เพศ (Demographic) แต่รู้ว่าผู้ใช้งานต้องการซื้ออะไร สนใจข่าวอะไร และสำหรับ LINE TODAY มีข้อมูลชัดเจนว่า พาร์ตที่คนไทยสนใจมากที่สุดคือ สลากกินแบ่งรัฐบาล และ ดูดวง ขณะที่ LINE MAN Wongnai ใช้ AI คำนวณระยะทางเพื่อการส่งของที่รวดเร็ว ประหยัดพลังงาน เซฟค่าจัดส่ง ส่วน LINE BK ก็ขับเคลื่อนด้วย AI-driven Model เก็บข้อมูลการใช้งาน-ใช้จ่าย เพื่อคำนวณความเสี่ยงก่อนปล่อยเงินกู้ 

• ที่น่าสนใจอย่างยิ่งคือ LINE พัฒนา AI ขึ้นเองเพื่อใช้ในด้าน Healthcare ชื่อ ‘Clova Carecall Service’ ซึ่งมีการใช้งานแล้วใน 120 เมืองของประเทศเกาหลี โดยเป็น AI ที่โทรหาผู้สูงอายุซึ่งใช้งานโปรแกรมดูแลสุขภาพใน LINE เพื่อพูดคุย ซักถามว่า สุขภาพเป็นอย่างไร ต้องการความช่วยเหลือหรือไม่ เติมเต็มความต้องการของผู้สูงวัยในด้านต่างๆ และยังสามารถโทรคุยได้ราววันละ 7,000 ครั้ง จึงช่วยติดตามและลดปัญหาสุขภาพของผู้สูงวัย และลดภาระของหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพไปในตัว

8. คุณจิรายุส ทรัพย์ศรีโสภา 
ผู้ก่อตั้งและประธานบริษัท บิทคับ แคปปิตอล 
กล่าวในหัวข้อ : AI and Sustainability Solution

• คุณจิรายุสเริ่มด้วย 'ความหมายที่แท้จริงของ Sustainability' ว่า ความยั่งยืน ไม่ใช่แค่เรื่องธรรมชาติอย่างที่หลายคนเข้าใจ แต่ครอบคลุมทุกด้าน ทุกมิติ ดังที่ UN กำหนดเป้าหมายเพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) เอาไว้ 17 ข้อ 

• การทำธุรกิจก็ต้องคำนึงถึงความยั่งยืนเช่นกัน แต่ที่ผ่านมา นักธุรกิจ ทำธุรกิจเพื่อสร้างผลลัพธ์ (Output) ออกมาเป็นกำไร, ตัวเลข GDP, การเพิ่มขีดความสามารถ โดยมุ่งใช้ทรัพยากรให้น้อยที่สุด แต่สร้างผลกำไรให้ได้มากที่สุด ด้วยกลยุทธ์การสร้างความได้เปรียบ (Competitive Strategy) แต่โลกเปลี่ยนไปแล้ว การทำธุรกิจในยุคนี้ต้องใช้ กลยุทธ์การสร้างสิ่งต่างๆ กลับคืนสู่สังคมโลก (Contributive Strategy) โดยสร้างผลลัพธ์ (Outcome) ต่อสังคมในทางบวก เช่น การมีสุขภาพดี ส่งเสริมความเท่าเทียม ลดความเหลื่อมล้ำ หรือสร้างกระบวนการที่ให้ผลลัพธ์ได้โดยทำร้ายโลกน้อยที่สุด 

• หมอ นักการตลาด ตำรวจ อาชีพเหล่านี้มีคาแรกเตอร์ชัด สวมทั้งหมวกอาชีพ (Career) และมีหน้าที่ชัดเจน ทำด้วยความโปร่งใส (Role) แต่สำหรับ นักธุรกิจ ไม่มีภาพชัดเจนว่าเป็นแบบไหน ดังนั้น การทำให้เกิดความยั่งยืนที่แท้จริง ต้องไม่ทำแค่เพราะเป็น Career แต่ต้องทำด้วย Role ที่ซื่อสัตย์ โปร่งใสด้วย อย่างในกรณีของนักธุรกิจ ถ้านักธุรกิจสวมหมวก Career ฝั่งเดียว ธุรกิจไปรอด แต่โลกไปไม่รอด และหากสวมหมวกฝั่ง Role อย่างเดียว โลกรอด แต่ธุรกิจก็จะไปไม่รอด สรุปแล้ว ทุกคนต้องสวมหมวกทั้งฝั่ง Career และ Role เพื่อทำให้ธุรกิจอยู่ได้ โลกอยู่รอด จึงจะเกิดความยั่งยืนที่แท้จริง 

• โลกเรามีความหลากหลายทางเพศ ซึ่งถ้ามองภาพรวม เห็นว่าควรจะมีผู้บริหารที่เป็นเพศหญิง (Female) มากขึ้น เพื่อเพิ่มความหลากหลายในองค์กรและสร้างความเท่าเทียมทางเพศให้เกิดขึ้น

• ที่เห็นว่าบริษัททยอยลดคน เพราะในระดับ White Collar บริษัทสามารถใช้ AI ทำงานแทนคนได้ แต่ถ้าบริษัทใดใช้ Augmentation ในการทำงาน จะทำให้คนที่อยู่ใน Blue Collar ทำงานเก่งขึ้นราวกับซูเปอร์แมน แต่ถ้าใช้ AI ทำงานอัตโนมัติ (Automation) มากๆ อาจทำให้เกิดการทำงานแทนคนอย่างก้าวกระโดด (Exponential Replacement) ยิ่งกว่านั้น ฝ่าย HR อาจต้องเขียน JD ของพนักงานใหม่ทั้งหมด รวมทั้งอาจมีตำแหน่งงานใหม่เกิดขึ้นจากการควบรวมงานที่ AI ทำไม่ได้ มาให้มนุษย์ทำ

• ความท้าทายด้าน AI แบ่งได้เป็น 3 ฝั่ง คือ สหรัฐอเมริกา ยุโรป และจีน คำถามสำคัญคือ เราจะใช้ Digital Human ของใคร ใครที่ทำให้เราอยู่รอดในอนาคต

9. คุณปิยธิดา ตันตระกูล 
กรรมการผู้จัดการบริษัท เทรนด์ ไมโคร (ประเทศไทย)
กล่าวในหัวข้อ : Generative AI: Cyberworld with Double Edge

• เทคโนโลยีกับการเข้าถึงผู้ใช้งาน ยิ่งใช้งานง่ายก็ยิ่งเข้าถึงคนและใช้เวลาน้อยลงเรื่อยๆ อย่างไมโครซอฟท์ใช้เวลา 10 ปี จึงจะมีผู้ใช้งาน 100 ล้านราย แต่ ChatGPT AI Model ที่ใช้งานง่ายและใช้กันอย่างแพร่หลาย เข้าถึงผู้ใช้งาน 100 ล้านรายได้ภายใน 2 เดือน 

• การใช้ประโยชน์จาก AI มีทั้งแง่ลบและบวก และ 4 ใน 5 ของผู้บริหารทั่วโลก เปิดเผยว่า สิ่งที่กังวลเกี่ยวกับการใช้ AI คือเรื่อง Trust, Cybersecurity และ Privacy & Accuracy (ความไว้วางใจ, ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และความเป็นส่วนตัวกับความถูกต้องแม่นยำของข้อมูล)

• เทรนด์ไมโครอยู่ในตลาดไซเบอร์มานานกว่า 35 ปี ดูแลความปลอดภัยทางไซเบอร์ให้ลูกค้าจำนวนมาก และเล็งเห็นว่าการใช้งาน AI ต้องมีทั้ง 'AI for Security' (การสร้าง AI ที่ปลอดภัย) และ 'Security for AI' (ระบบความปลอดภัยเมื่อใช้ AI) ร่วมด้วย 

• เรื่องการใช้ AI และการดูแลความปลอดภัยทางไซเบอร์ ไม่ใช่หน้าที่ของ CIO ฝ่ายเดียว แต่บอร์ดบริหารก็ต้องรู้และเข้าใจเกี่ยวกับภัยไซเบอร์ไม่น้อยกว่า 80% เพราะภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นความเสี่ยงที่สามารถทำให้บริษัทเสียชื่อเสียง สูญเสียฐานข้อมูล หรือสูญเสียรายได้ 

• แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ที่องค์กรใช้ในปัจจุบันเป็น AI for Security ส่วนความท้าทายที่มีอิมแพ็กต่อธุรกิจมาก คือ Security for AI ยกตัวอย่างทีมขายกำลังวางแผนการขายให้ลูกค้า แล้วข้อมูลหายไปจากแพลตฟอร์ม หรือมีคนล็อกอินเข้าไปดูข้อมูล แล้วใช้ Generative AI แปลงสารหรือข้อมูลนั้น ถ้าไม่มีเครื่องมือตรวจจับอาจทำให้เกิดความเสียหายทางธุรกิจหรือสร้างผลกระทบต่อลูกค้าได้ เทรนด์ไมโครจึงสร้างเครื่องมือ 'Prompt & Response Filters' ขึ้น เพื่อช่วยตรวจจับภัยไซเบอร์ที่ครอบคลุมถึงภัยที่เกิดจากการใช้ Gen AI และแจ้งเตือนหรือตอบสนองต่อภัยนั้นอย่างทันท่วงที

• ต่อไปจะมีภัยไซเบอร์มากขึ้น ผู้บริหารต้องสร้างแพลตฟอร์มให้มีความมั่นคงและคาดการณ์อนาคตได้ว่า มีจุดสุ่มเสี่ยงอยู่ตรงไหนและปิดช่องว่างนั้น เช่น AI Deepfake ที่สามารถมาเปลี่ยนเสียง เปลี่ยนหน้า เปลี่ยนคอนเทนต์ ทำให้ธุรกิจหรือผู้คนสูญเสียรายได้ สูญเสียชื่อเสียง และนับวัน Deepfake ก็ยิ่งเนียนขึ้น เมื่อก่อนยังแยก Deepfake ได้จาก ‘แววตา’ ต่อมาแยกได้ด้วยการตรวจจับสีผิว ติ่งหู และในอนาคตก็จะเนียนขึ้นและตรวจจับยากขึ้นไปอีก

• เทรนด์ไมโครเป็นพาร์ตเนอร์กับ NVIDIA แล้ว แต่จะพัฒนาผลิตภัณฑ์อะไรออกมานั้น อยากให้ติดตามต่อไป และสุดท้าย ฝากเรื่องการใช้ AI ในการขับเคลื่อนธุรกิจว่า ต้องระวังการใช้ AI ในด้านลบให้มาก ขณะเดียวกันก็ต้องใช้ AI ให้มีความปลอดภัยมากยิ่งขึ้น

หลังจาก 9 วิทยากรกล่าวจบ ปิดท้ายงาน The Story Thailand Forum 2024 ด้วยการเสวนาในหัวข้อ ‘The role of Chief Information and Technology Officer and the strategy of AI and ESG’ โดยมี 3 วิทยากรร่วมวงเสวนา ได้แก่ ดร.พิพัฒน์ ยอดพฤติการ, สมคิด จาตุรานันตรัตน์ และ ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล ซึ่งมาให้มุมมองเพิ่มเติมและตอบข้อสงสัยของผู้มาร่วมงานในหลายมิติ