ทำไมต้องเปลี่ยนบทบาทจากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง AI ในเศรษฐกิจดิจิทัล
การเปลี่ยนผ่านจากผู้ใช้ AI สู่การเป็นผู้สร้าง AI หมายถึงการยกระดับจากการใช้แพลตฟอร์มและโมเดลของผู้อื่นเพื่อปรับปรุงงาน ไปสู่การออกแบบ พัฒนา และควบคุมโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล ข้อมูล และอัลกอริทึมด้วยตัวเอง เพื่อสร้างนวัตกรรมทางธุรกิจ เพิ่มผลิตภาพ และลดการพึ่งพิงเทคโนโลยีจากภายนอกในระยะยาว บทเรียนจากยุคอินเทอร์เน็ตชัดเจนว่าเมื่อปล่อยให้แพลตฟอร์ม ข้อมูล และอัลกอริทึมกระจุกตัวอยู่ข้างนอก ผลคือช่องว่างด้านการแข่งขันและเม็ดเงินไหลออกต่อเนื่อง ยุค AI ยิ่งเสี่ยงกว่า เพราะทุกข้อมูลที่ส่งให้โมเดลต่างชาติฝึกฝนคือองค์ความรู้ที่ทำให้ระบบของคนอื่นฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ การยอมเป็นแค่ผู้ใช้จึงเท่ากับยอมให้ความรู้และความได้เปรียบทางเศรษฐกิจสั่งสมอยู่นอกประเทศ มุมมองนี้ไม่ได้เป็นแค่ข้อถกเถียงเชิงทฤษฎี แต่ถูกย้ำอย่างชัดเจนในเวทีบรรยาย CP AI Transformation ซึ่งระบุว่าการทำงานร่วมกับ AI จะสร้างช่องว่างระหว่างองค์กรที่ปรับตัวทันและองค์กรที่ปรับตัวไม่ทัน และคนที่ทำงานกับ AI ได้จะมีศักยภาพสูงขึ้นหลายเท่า ตรงนี้คือสัญญาณเตือนว่าถ้าไม่เร่งเปลี่ยนสถานะจากผู้ใช้ไปสู่ผู้สร้าง เราจะติดอยู่ในเศรษฐกิจดิจิทัลแบบรับจ้างผลิต โดยไม่มีอำนาจกำหนดเกมเอง
ทุนมนุษย์ AI ไม่ใช่โครงการไอที แต่คือโหมดเอาตัวรอดขององค์กร
องค์กรขนาดใหญ่ที่เห็นคลื่นเศรษฐกิจดิจิทัลชัดที่สุดเริ่มเปลี่ยนวิธีคิดเรื่อง AI แล้ว ไม่มองว่าเป็นงานของฝ่ายไอที แต่เป็น Survival Mode ของทั้งองค์กรและประเทศ แนวคิด AI First ที่ถูกผลักดันในเครือธุรกิจรายใหญ่ผ่านแพลตฟอร์ม CP CoEX สะท้อนอย่างตรงไปตรงมาว่าเป้าหมายไม่ใช่การลองใช้เครื่องมือใหม่ แต่คือการทำให้คนทุกสายงานสามารถใช้ AI สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริงจากโจทย์งานที่เผชิญอยู่ทุกวัน เบื้องหลัง AI คือโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลหรือ Compute Infrastructure ที่มีต้นทุนสูงและมีเพียงไม่กี่ประเทศที่สร้างเองได้เต็มรูปแบบ เมื่อทุกคำสั่งและการประมวลผลมีต้นทุนในรูปแบบ Token องค์กรที่ใช้ AI กับข้อมูลจำนวนมากจึงต้องเรียนรู้การเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและบริหารต้นทุนให้สมเหตุสมผล ไม่อย่างนั้นการทดลองจะกลายเป็นค่าใช้จ่ายที่ไม่เคยแปลงเป็นผลลัพธ์ คำพูดที่น่าหยิบมาอ้างซ้ำคือ “AI ไม่ใช่แค่เรื่องของฝ่ายไอที แต่กำลังกลายเป็น Survival Mode ของทั้งองค์กรและประเทศ” ซึ่งตอกย้ำว่าการพัฒนาทุนมนุษย์ AI หรือการสร้างคนที่เข้าใจทั้งเทคโนโลยีและรูปแบบธุรกิจ ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นประกันชีวิตขององค์กรในยุคใหม่
สูตรสำเร็จจากสมการใหม่ ทุนมนุษย์ x โครงสร้างพื้นฐาน AI
ถ้าอยากเห็นการเปลี่ยนจากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง AI อย่างจริงจัง ต้องยอมรับว่าคีย์เวิร์ดไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่คือสมการการลงทุนในทุนมนุษย์และโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่นักวิชาการด้านเครื่องยนต์เศรษฐกิจใหม่เสนอไว้ชัดเจนว่า ทุนมนุษย์ x โครงสร้างพื้นฐาน AI = ขีดความสามารถของประเทศ ฝั่งแรกคือการพัฒนาทุนมนุษย์ AI ที่เริ่มตั้งแต่ระดับปฐมวัยด้วยการปรับวิธีคิดจาก เรียนให้รู้ ไปสู่ เรียนรู้ให้เป็น เน้น Learning Agility ตั้งคำถาม ทดลอง แก้ปัญหาและปรับตัว จากนั้นต้องขยับคนรุ่นใหม่จากผู้เรียนสู่ผู้สร้าง ให้ทำงานร่วมกับ AI แทนการแข่งกับมัน และเปลี่ยนระบบการศึกษาจาก Supply driven ที่ผลิตบัณฑิตปีละกว่าครึ่งล้านคนให้เสี่ยงตกงาน ไปสู่ Demand driven ที่ถามก่อนว่าอีก 5-10 ปีต้องการประเทศแบบไหนแล้วค่อยย้อนกลับมาสร้างคน ฝั่งโครงสร้างพื้นฐานคือ Compute Data และ Talent ที่ต้องพัฒนาไปพร้อมกัน สิ่งที่อยู่เบื้องหลัง AI คือศูนย์ข้อมูล Data Center Cloud และระบบประมวลผลที่ทำให้เราสามารถฝึกโมเดลด้วยข้อมูลของตัวเองได้ โดยไม่ปล่อยให้ทุกอย่างไหลออกไปบนแพลตฟอร์มต่างชาติ ที่สำคัญ Talent ต้องถูกมองเป็นโครงสร้างพื้นฐานของยุค AI เช่นกัน คนรุ่นใหม่ที่ใช้ AI สร้าง Solution และธุรกิจได้เองจะดึงดูดการลงทุนและสร้างคลื่นเศรษฐกิจดิจิทัล AI ใหม่ให้เกิดขึ้นในประเทศไม่ใช่ไหลไปที่อื่น
บทเรียนจากระบบนิเวศ EEC ต่อการสร้างระบบนิเวศ AI
การสร้างระบบนิเวศ AI ไทยให้แข็งแรงไม่ได้เริ่มจากศูนย์ เพราะเราเคยมีประสบการณ์สร้างเขตอุตสาหกรรมที่ผสานการลงทุนและการสร้างคนผ่านโมเดลทวีภาคีในพื้นที่ EEC มาแล้ว โมเดลนี้เริ่มจากการจับคู่ระหว่างภาคอุตสาหกรรมและภาคการศึกษา ร่วมออกแบบหลักสูตร สร้างโรงเรียนในโรงงาน และวางสายพานให้ผู้เรียนเข้าสู่ตลาดงานจริงอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลในพื้นที่ EEC ประเมินว่าตลาดงานในอุตสาหกรรมเป้าหมาย 5 คลัสเตอร์ช่วงปี 2568-2572 ต้องการกำลังคนไม่น้อยกว่า 156,879 อัตรา และโมเดลการพัฒนาคนในเขตนี้ได้เพิ่ม Coding STEM และภาษาที่สามในโรงเรียนกว่า 800 แห่ง เพื่อเตรียมทักษะด้านเทคโนโลยีมนุษย์และโลกให้พร้อมต่ออุตสาหกรรมยุคใหม่ จุดสำคัญคือการมองคนรุ่นใหม่เป็นสินทรัพย์ที่ต้องสร้างอย่างตั้งใจ และการย้ำว่าถ้าทุนมนุษย์ไม่ดี การลงทุนจะไม่เกิดขึ้น คำถามใหญ่ต่อไปคือจะต่อยอดให้มหาวิทยาลัยเข้ามาอยู่ในสายพานเดียวกับอาชีวะอย่างไร เพื่อส่งคนเข้าสู่ระบบงานจริงได้ โดยไม่ปล่อยให้ระบบการศึกษาไทยค้างอยู่ในยุค 1.0-2.0 ในขณะที่อุตสาหกรรมต้องการคนยุค 4.0 ที่มีความรู้ ทักษะ และสมรรถนะบนฐานการจัดการ AI Driven หากหน่วยงานนโยบาย ภาคธุรกิจ การศึกษา และการเมืองสามารถตั้งเวทีและขยับร่วมกันเหมือนในเวที Human Capital to Life Capital ที่จัดโดยหน่วยงานด้านการศึกษาขั้นพื้นฐาน เราจะมีโครงแบบระบบนิเวศ AI ไทยที่เชื่อมทุกภาคส่วนเข้าด้วยกัน
จาก Pilot สู่ Scale ทำให้เศรษฐกิจดิจิทัล AI สร้างผลลัพธ์จริง
แม้หลายองค์กรเริ่มทดลองใช้ Generative AI ในงานเอกสาร การตอบคำถาม หรือบริการลูกค้า 24 ชั่วโมงแล้ว แต่โจทย์แท้จริงคือการกระโดดจาก Pilot ไปสู่ Scale ให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของ Business Operation ไม่ใช่หยุดอยู่แค่โปรเจกต์ทดลอง ในภาคการเงิน AI สามารถช่วยทำ Credit Scoring ได้เร็วขึ้น ในภาคบริการลูกค้าสามารถตอบสนองได้ต่อเนื่องตลอดวัน แต่ถ้าไม่มีการออกแบบ Workflow ใหม่ กำกับธรรมาภิบาลข้อมูล และวัดผลด้านรายได้ ต้นทุน และผลิตภาพ ผลลัพธ์ก็จะจำกัดอยู่ในระดับปรับปรุงงานเท่านั้น หนึ่งในข้อคิดสำคัญจากการบรรยาย CP AI Transformation คือองค์กรต้องค้นหา Use Case ที่สร้างผลกระทบต่อธุรกิจจริงและผลักดันให้หลุดจากระยะทดลองไปสู่การใช้งานในวงกว้าง เป้าหมายจึงต้องข้ามจาก Pilot ไปสู่ Scale และวัดความสำเร็จจากผลลัพธ์ที่จับต้องได้ไม่ใช่จำนวนโปรเจกต์ นั่นหมายความว่าการฝึกอบรม AI ไทยต้องไม่จบแค่การสอนใช้เครื่องมือ แต่ต้องสอนการออกแบบกระบวนการ ตั้งคำถามธุรกิจ และผูกการลงทุน AI เข้ากับตัวชี้วัดด้านผลิตภาพ รายได้ นวัตกรรม และความสามารถในการแข่งขันที่ระบบการศึกษาใหม่ถูกเสนอให้ใช้วัดผลด้วย เมื่อจัดลำดับความสำคัญแบบนี้ คลื่นเศรษฐกิจดิจิทัล AI จะไม่ใช่กระแสแฟชั่น แต่กลายเป็นเครื่องยนต์เศรษฐกิจใหม่ที่ตั้งอยู่บนฐานคน โครงสร้างพื้นฐาน และระบบนิเวศที่ออกแบบมาเพื่อให้คนไทยสร้างคุณค่าได้มากขึ้นจาก AI ไม่ใช่แค่ใช้และจ่ายให้คนอื่นเก็บเกี่ยวผลประโยชน์
