Private AI ในองค์กรไทย: จากเครื่องมือทดลองสู่ยุทธศาสตร์แข่งขันระยะยาว
Private AI strategy คือแนวทางที่องค์กรออกแบบและใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์บนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของตัวเอง ทั้งบน Local Cloud หรือระบบ On-premise เพื่อควบคุมความปลอดภัยของข้อมูล ลดความเสี่ยงจากการรั่วไหล และปรับแต่งโมเดลให้ตรงกับบริบทธุรกิจเฉพาะ ทำให้ AI ไม่ใช่เพียงเครื่องมือสำเร็จรูปจากภายนอก แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมองค์กรที่ผูกกับการบริหารหนี้ การบริหารความเสี่ยง และการสะสมข้อมูลอย่างเป็นระบบ เพื่อสร้างความสามารถแข่งขันในระยะยาวและรองรับเมกะเทรนด์ AI ธุรกิจที่กำลังเร่งตัวขึ้นในทุกอุตสาหกรรม
ความเคลื่อนไหวล่าสุดของบริษัทขนาดใหญ่สะท้อนภาพชัดว่า AI ในองค์กรไทยไม่ได้อยู่ในขั้นทดลองอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นแกนกลางของดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน ทั้งในด้านโครงสร้างพื้นฐาน การออกแบบผลิตภัณฑ์ และการบริหารความเสี่ยง AI ในกระบวนการทำงานจริง การตัดสินใจลงทุนของผู้เล่นอย่างกลุ่มสามาร์ท ที่วางรากฐาน Private AI ควบคู่ไปกับโครงสร้างพื้นฐานไอซีที และผู้ให้คำปรึกษาอย่างบลูบิค ที่รับอานิสงส์จากกระแส AI, Cloud และ Data Center คือสัญญาณว่าตลาดกำลังย้ายจากการ “ทดลองใช้” ไปสู่การ “ลงทุนเพื่อเปลี่ยนโมเดลธุรกิจ” อย่างเป็นทางการ
สามาร์ท: ปูพื้น Private AI และโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลเพื่อเกมยาว
กลุ่มสามาร์ทเลือกเดินเกม AI แบบไม่รีบร้อน แต่ตั้งใจแน่นเรื่องฐานราก เริ่มจากการทดลองใช้ AI ภายในองค์กรเพื่อจัดการงานเอกสารโครงการ การสกัดข้อมูลซับซ้อน และการลดภาระงานรูทีนของพนักงาน ก่อนจะคิดถึงการขายออกสู่ตลาด แนวทางนี้ทำให้บริษัทเข้าใจข้อจำกัดจริงของการเป็น System Integrator ที่ต้องรับมือข้อมูลมหาศาล และใช้สนามภายในเป็นพื้นที่ทดสอบความแม่นยำและความปลอดภัยของระบบ AI อย่างแท้จริง จุดสำคัญคือการปูทางสู่ Private AI ด้วยโมเดลเฉพาะองค์กรที่ประมวลผลบน Local Cloud หรือ On-premise เพื่อตอบโจทย์เรื่องข้อมูลไม่หลุด ซึ่งถูกวางเป็น New S-Curve ใหม่ของธุรกิจ
ตัวเลขครึ่งปีแรกตอกย้ำว่ากลยุทธ์นี้ไม่ได้มาแทนธุรกิจหลัก แต่มาเสริมพลังให้แข็งแรงขึ้น สามาร์ททำรายได้รวม 5,679 ล้านบาท เติบโต 7% และมีกำไรสุทธิ 280 ล้านบาท เพิ่มขึ้นถึง 30% เมื่อเทียบกับปีก่อน ขณะเดียวกันมี Backlog ในมือ 14,889 ล้านบาท และตั้งเป้าดันให้แตะ 20,000 ล้านบาทปลายปีผ่านการเข้าประมูลงานใหม่กว่า 10,000 ล้านบาท เมื่อผู้บริหารประกาศชัดว่ากำลังเปลี่ยนจากโมเดลรับเหมาระบบเดิมไปสู่ Digital Solution Provider ที่มี Private AI, Data Center และ EV เป็น Growth Engine ใหม่ ก็ชัดเจนว่าบริษัทไม่ได้มอง AI เป็นโครงการเสริม แต่คือยุทธศาสตร์โครงสร้างที่เชื่อมตั้งแต่ระบบ ERP ของภาครัฐไปจนถึงโครงสร้างพลังงานรองรับ Data Center ในอนาคต
BBIK และเมกะเทรนด์ AI: ที่ปรึกษาดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันกลายเป็นผู้เล่นศูนย์กลาง
ในฝั่งที่ปรึกษา บลูบิค (BBIK) กำลังพิสูจน์ว่าเมกะเทรนด์ AI ธุรกิจไม่ใช่คำพูดสวย แต่แปรเป็นตัวเลขผลประกอบการจริงได้ บริษัทรายงานกำไรส่วนที่เป็นของบริษัทใหญ่ในช่วง 6 เดือนแรกอยู่ที่ 162 ล้านบาท โต 11% จากปีก่อน ขณะที่รายได้รวม 738 ล้านบาท เพิ่มขึ้น 4% YoY โดยมีมูลค่างานคงเหลือ 1,341 ล้านบาท และคาดว่าจะรับรู้รายได้มากกว่า 899 ล้านบาทภายในปีนี้ พร้อมตั้งเป้าเติบโตทั้งปี 20% สิ่งที่ผลักตัวเลขให้เดินหน้าไม่ใช่การเพิ่มพนักงานอย่างเดียว แต่คือความต้องการลงทุนด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน โดยเฉพาะโครงการ AI, Cloud Migration และการยกระดับ Core System ที่ขยายตัวต่อเนื่องท่ามกลางเศรษฐกิจผันผวนและความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์
BBIK จึงอยู่ในจุดที่น่าสนใจ: เป็นทั้งผู้แปลกลยุทธ์ AI ในองค์กรไทยให้เป็นแผนปฏิบัติ และเป็นผู้รับอานิสงส์โดยตรงจากเมกะเทรนด์ AI, Cloud และ Data Center ที่ขยายตัวต่อเนื่อง บทบาทที่ปรึกษาด้าน Digital Enterprise Transformation ทำให้บริษัทเข้าไปอยู่ใจกลางการออกแบบ Private AI strategy ของลูกค้า ตั้งแต่การเตรียมโครงสร้างข้อมูล การวางระบบบนคลาวด์ ไปจนถึงการเชื่อม AI เข้ากับกระบวนการบริหารความเสี่ยงและการบริหารหนี้จริง ข้อเท็จจริงที่ว่าอัตรากำไรขั้นต้นเพิ่มจาก 50% เป็น 54% ในปีเดียว เป็นคำยืนยันเชิงตัวเลขว่าโครงการ AI Transformation ไม่ได้แค่เพิ่มรายได้ แต่ยกระดับคุณภาพรายได้ให้ดีขึ้นอย่างเป็นรูปธรรม
ทิพยประกันชีวิต: ‘Grow together with AI’ เมื่อ AI ไม่ได้มาแทนคนแต่เพิ่มศักยภาพ
ในอุตสาหกรรมการเงินและประกันชีวิต การนำ AI เข้าองค์กรมีความเสี่ยงต่อภาพลักษณ์เรื่องการแทนที่คนมากกว่าภาคอื่น ทิพยประกันชีวิตจึงเลือกตอบด้วยยุทธศาสตร์ที่ชัดเจนอย่าง “Grow together with AI” ที่วางหลักว่า AI ไม่ใช่เครื่องมือปลดคน แต่เป็นการติดอาวุธให้บุคลากรมีขีดความสามารถสูงขึ้น แม่นยำขึ้น และนำพาบริษัทไปสู่เป้าหมายร่วมกัน กลยุทธ์นี้เน้นการผสานเทคโนโลยี AI เพื่อสนับสนุนและพัฒนาศักยภาพบุคลากรอย่างยั่งยืน ครอบคลุมการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ด้วย Big Data และ AI เพื่ออ่าน Customer Insights อย่างแม่นยำ การยกระดับบริการทุกช่องทาง และการจัดการข้อมูลเพื่อบริหารความเสี่ยง AI ให้สมดุลกับการคุ้มครองลูกค้า
ผลลัพธ์ครึ่งปีแรกชี้ชัดว่าทิศทางนี้ไม่ใช่เพียงคำขวัญ เบี้ยประกันภัยรับรวมอยู่ที่ 4,247 ล้านบาท เพิ่มขึ้น 23% โดยเบี้ยใหม่ 3,391 ล้านบาท โตถึง 36.5% และกำไรสุทธิ 504 ล้านบาท เพิ่มขึ้น 194% ขณะที่อัตราส่วนความเพียงพอของเงินกองทุน (CAR) สูงถึง 313% สะท้อนเสถียรภาพทางการเงินควบคู่การเติบโต คำกล่าวของผู้บริหารว่า “กลยุทธ์ Grow together with AI ไม่ใช่การทิ้งใครไว้ข้างหลัง ไม่ใช่การนำ AI มาทดแทนคน แต่คือการติดอาวุธให้บุคลากรมีขีดความสามารถที่สูงขึ้น” จึงควรถูกอ่านเป็นแนวทางให้ทั้งอุตสาหกรรมการเงิน: หาก AI ถูกวางเป็นพันธมิตรของทีม ไม่ใช่คู่แข่ง ผลตอบแทนที่ได้อาจเป็นทั้งตัวเลขเติบโตและความไว้วางใจที่เพิ่มขึ้นพร้อมกัน
บทสรุป: AI จะเป็นข้อได้เปรียบเฉพาะของผู้ที่กล้าเปลี่ยนโครงสร้างองค์กร
เมื่อมองภาพรวมของสามาร์ท บลูบิค และทิพยประกันชีวิต จะเห็นจุดร่วมสำคัญอย่างหนึ่ง: ทุกบริษัทไม่ได้พูดถึง AI ในองค์กรไทยในฐานะเครื่องมือเสริมเล็กๆ แต่พูดถึงมันในฐานะโครงสร้างใหม่ของธุรกิจ ทั้งการสร้าง Private AI strategy บนระบบของตัวเอง การผูก AI กับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลและพลังงาน ไปจนถึงการออกแบบวัฒนธรรมองค์กรที่พนักงานเติบโตไปพร้อมกับ AI ไม่ใช่ถูกแทนที่ การบริหารความเสี่ยง AI จึงไม่ใช่แค่เรื่องไซเบอร์ซีเคียวริตี้ แต่รวมถึงการบริหารความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ หากองค์กรยังใช้โมเดลเดิมในโลกที่คู่แข่งกำลังสร้าง Data Center และ AI เฉพาะองค์กรเพื่อสะสมข้อมูลเชิงลึก การเสียเปรียบจะเกิดขึ้นในระดับโครงสร้างไม่ใช่แค่โครงการ
ในทางกลับกัน บริษัทที่มอง AI เป็นการลงทุนระยะยาว ยอมปรับกระบวนการทำงาน โครงสร้างพื้นฐาน และบทบาทคนในองค์กรให้รองรับดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันจริง กำลังได้รับผลตอบแทนเป็นทั้งการเติบโตของรายได้และกำไร รวมถึงฐานงานในมือที่แน่นกว่าคู่แข่ง เมื่อเมกะเทรนด์ AI ธุรกิจเดินหน้าต่อ บทบาทของที่ปรึกษาอย่าง BBIK และผู้เล่นโครงสร้างพื้นฐานอย่างสามาร์ทจะยิ่งสำคัญ เพราะพวกเขาเป็นผู้วาง “ถนนหลัก” ให้บริษัทอื่นขับ AI เข้าสู่การทำงานจริง ส่วนแนวทางของทิพยประกันชีวิตกำลังสอนว่า หากองค์กรกล้าประกาศว่า AI จะเติบโตไปพร้อมกับคน ผลที่ตามมาคือความเชื่อมั่นจากลูกค้าและตลาดในแบบที่ตัวเลขเพียงอย่างเดียวไม่สามารถซื้อได้
