จากปัญญาประดิษฐ์สู่การประดิษฐ์ปัญญา

ธนวัฒน์ สุธรรมพันธุ์ กรรมการผู้จัดการ ไมโครซอฟท์ ประเทศไทย ได้มาแชร์ก้าวสำคัญในการใช้ AI ว่ามี Success Story อย่างไรบ้าง ในงาน ETDA Step into Year 10 ที่จัดขึ้นในโอกาสที่สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (สพธอ) หรือ ETDA (เอ็ตด้า) กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ได้เดินทางมาเกือบครบ 9 ปี และกำลังขับเคลื่อนสู่ปีที่ 10 ในปีหน้า ณ ศูนย์การเรียนรู้ใหม่ของ ETDA ที่ชั้น 15 อาคารเดอะไนน์ ทาวเวอร์ แกรนด์ พระราม 9 กรุงเทพฯ เมื่อวันที่ 18 ธันวาคม 2562 ที่ผ่านมา

เทคโนโลยีเป็นโอกาสให้กับทุกคน

Mission Statement ของไมโครซอฟท์ ต้องการ “Empower Every Person and Every Organization on the Planet to Achieve More” เพราะเชื่อว่าเทคโนโลยีจะให้โอกาสกับทุกคนจริง ๆ ไม่ว่าคนคนนั้นจะอยู่ที่ใด ณ จุดใดก็ตามของโลก รวมทั้งจุดใด ๆ ในประเทศไทยก็ตาม เขาจะมีโอกาสในการเข้าถึงเทคโนโลยี นั่นคือความตั้งใจว่า “เทคโนโลยีเป็นโอกาสให้กับทุกคน”

AI Is a Game Changer

ทำไม AI ถึงเปลี่ยนโลก เพราะวันนี้เทคโนโลยีได้ disrupt หรือเปลี่ยนสิ่งต่าง ๆ บนโลกอย่างรุนแรง ก่อนหน้านี้ “อินเทอร์เน็ต” ได้เข้ามาเปลี่ยนโลกของเรา ทำให้โลกนี้เล็กลงและสื่อสารกันได้ทั่วโลก และ AI วันนี้ กำลังทำเหมือนที่อินเทอร์เน็ตเข้ามา

ธนวัฒน์ กล่าวว่า ตอนนี้ เราอาจจะใช้ AI กันไปบ้างแล้ว การใช้ของแต่ละองค์กรแต่ละคน อาจจะแตกต่างกัน แต่เราจะได้รับผลจากการใช้ AI แน่ เช่น การใช้สมาร์ตโฟน ถ้ามีฟังก์ชัน “หน้าชัด หลังเบลอร์” นั่นคือ AI มันได้เข้ามาอยู่ในชีวิตของพวกเราแล้ว หรือแม้กระทั่งการมี Notification เตือนเราว่า ต้องมาทำสิ่งนี้นะ ต้องไปทำสิ่งโน้นนะ เพราะเรามีภาระเยอะมาก และเราอาจลืม นี่คือ ความสามารถของ AI (AI Capabilities) ในชีวิตของพวกเราทั้งนั้นเลย

ในวันที่ AI จำได้ พูดได้ แปลได้ ตอบได้

วันนี้ AI ไปถึงไหนแล้ว Research Lab ของไมโครซอฟท์ ที่ทำการทดสอบ AI เราเรียกเรื่องนี้ว่า AI Breakthroughs

• ปี 2016 คือเรื่องของ Object Recognition โดย AI สามารถจดจำตัววัตถุได้เท่ากับมนุษย์  
• ปี 2017 ในเรื่องของ Speech Recognition คือ AI ทำได้เท่ากับมนุษย์แล้วในการฟัง มีอัตราการผิดพลาดแค่ประมาณ 5%
• ปี 2018 เดือนมีนาคม Machine Translation คือ การแปลภาษาจีน-อังกฤษ อังกฤษ-จีน ได้เท่ากับมนุษย์แล้ว
• ปี 2018 เดือนมกราคม ไมโครซอฟท์ได้ทดสอบกับมหาวิทยาลัย Stanford ในการให้ AI อ่านและตอบ 3 แสนคำถาม ผลที่ตอบถูกคือ 89.5% ก็เท่ากับเกณฑ์เฉลี่ยของมนุษย์

เพราะฉะนั้นหากนึกถึง AI ไม่ต้องคิดถึงเทคโนโลยี เพราะเทคโนโลยีอยู่ตรงนั้นอยู่แล้ว แต่จะนำ AI ไปช่วยตอบโจทย์ให้กับองค์กรหรือหน่วยงานอย่างไร

หัวใจของ AI

หากพูดถึง AI ก็ต้องประกอบด้วย 3 ส่วน ส่วนแรกคือ Compute ต้องใช้ Computing Power มหาศาล ส่วนที่สอง คือ  Algorithm เช่น เขียนโปรแกรมขึ้นมาเพื่อทำ Face Recognition, การแปล หรือ Machine Learning

ทั้ง 2 ส่วนนี้ เป็นโชคดีของคนบนในโลก เพราะเมื่อก่อน 2 ส่วนนี้ต้องลงทุนอย่างมหาศาลเพื่อให้ได้มา ส่วนมากที่มี AI ก็จะอยู่ในศูนย์วิจัยและพัฒนา แต่วันนี้ มีบริการต่าง ๆ เช่น อยากได้ Face Recognition ก็แค่สมัครใช้บริการก็นำมาจากคลาวด์ลงมาใช้ได้เลย

นี่คือเหตุผลที่ว่า “วันนี้แค่คนคนเดียวที่มีไอเดีย ก็สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีพวกนี้ได้แล้ว AI วันนี้ สามารถอยู่ในมือทุกคนได้แล้ว นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่าง Compute กับ Algorithm ของ AI”

ส่วนที่ 3 ซึ่งสำคัญมาก ๆ ที่จะทำให้ AI ประสบความสำเร็จ หรือได้ผลที่มีความแม่นยำ คือ Data หรือข้อมูล ถ้าไม่มี Data ที่ถูกต้องป้อนเข้าไปสอน ก็ทำให้ AI เป็นเหมือนเด็กที่ยังไม่เรียนหนังสือ และไม่มีความรู้ เพราะฉะนั้น AI จะยังไม่สามารถให้ข้อสรุปที่ดีหรือแม่นยำเพียงพอได้

องค์กรหรือหน่วยงานที่ประวัติศาสตร์ยาวนาน จะมีความได้เปรียบในเรื่องของ Data และวันนี้ การที่สตาร์ตอัปหลายรายยอมทำธุรกิจแบบขาดทุน ก็เพราะต้องการ Data นั่นเอง  

ที่น่าสนใจคือ ไม่น่าเชื่อว่าเกือบทุกองค์กร Data ไม่ได้เชื่อมต่อกัน อยู่เป็นกลุ่มแยกกันเหมือนเกาะ เช่น ข้อมูลที่สื่อสารกับลูกค้าในคอลล์เซ็นเตอร์ กับสาขาของธนาคาร ยังไม่ได้แชร์ร่วมกัน คนมาถามที่สาขา ก็ต้องบอกให้โทร.ไปที่คอลล์เซ็นเตอร์ เพราะข้อมูลไม่เชื่อมกัน หรือแม้กระทั่งข้อมูลจากพนักงานในส่วนปฏิบัติการ ซึ่งได้ข้อมูลมหาศาลจากลูกค้าโดยตรง ไปไม่ถึงผู้บริหารระดับสูง เช่นเดียวกับข้อมูลจากผู้บริหารระดับสูงไปไม่ถึงคนที่ทำงานอยู่ทุกวันและเป็นคนที่มีปฏิสัมพันธ์โดยตรงกับลูกค้า

นี่คือความสำคัญของ Data ที่ทั้งสร้างการมีส่วนร่วมกับลูกค้า (Engage Customers) เพิ่มประสิทธิภาพกำลังคน (Empower People) เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Optimize Operations) และสุดท้ายคือพัฒนาโพรดักต์ (Transform Products) ซึ่งถ้าสามารถนำเอา Data จากการมีส่วนร่วมของลูกค้า มาช่วยในการพัฒนาโพรดักต์ ถ้าเอา Data ของลูกค้า มาช่วยในการฝึกอบรมพนักงาน หรือจะทำอย่างไรที่จะไปเพิ่มในเรื่องของการปฏิบัติงานและการผลิต

Data เหล่านี้คือสิ่งสำคัญ และ AI จะมาตอบโจทย์ 

Change…How we engage

สิ่งแรกคือ การนำ AI มาเปลี่ยนในการสร้างการมีส่วนร่วมหรือ engage กับลูกค้า AI สามารถช่วยในการเก็บข้อมูลและนำข้อมูลไปพัฒนาต่อได้ เช่น การฝัง (embed) AI ในแอปพลิเคชัน หรือแม้กระทั่งการทำในเรื่อง Chatbot ซึ่ง IDC บอกว่าในปี 2025 คนจะสื่อสารกับ Chatbot มากกว่า 80% นั่นคืออีกแค่ 5 ปีเท่านั้น เรียกได้ว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงที่องค์กรอาจจะต้องทำ

การที่นำ AI มาใช้อย่างกว้างขวางในเรื่องการทำนายและค้นพบความต้องการที่ยังไม่เคยค้นพบของลูกค้า เหมือนการขับรถแล้วมีไฟหน้า

“อย่าง Microsoft Call Center ที่เป็น Call Agent ตื่นขึ้นมาตอนเช้า จะมีหน้าจอเขียนข้อแนะนำที่ต้องทำในรายวัน ซึ่งข้อแนะนำเหล่านี้ได้มาจากการเก็บข้อมูล เช่น การที่เราไปเป็นวิทยากรที่ไหนมา ผู้บริหารท่านไหน บริษัทไหนเข้ามาฟังบ้าง มีใครมาดาวน์โหลดเอกสารจากการไปพูด หรือแม้กระทั่งบริษัทนี้ใช้โพรดักต์อะไรของไมโครซอฟท์บ้าง ข้อมูลพวกนี้จะส่งกลับมาเก็บ และก็สามารถนำไปศึกษารูปแบบ เช่นว่า คนกลุ่มนี้ ต้องการทำเรื่องเกี่ยวกับ AI เกี่ยวกับ Chatbot ก็จะมีข้อแนะนำขึ้นมาว่า ให้โทร.หาคนนี้แล้วคุยเรื่องนี้ เพราะฉะนั้น Call Agent จะไม่มั่วอีกต่อไปแล้ว แล้วก็แนะนำให้โทร.ในเวลาที่เหมาะสมด้วย เพราะ AI รู้รูปแบบของเขา นี่คือเรื่องการทำทำนายคาดการณ์และการค้นพบของ AI ในสิ่งที่เราไม่เห็น”

และจากการสำรวจของไมโครซอฟท์กับผู้บริหาร 1,600 คนในเอเชียแปซิฟิก ซึ่งมีในประเทศไทยประมาณ 101 คน ว่า ถ้าจะเอา AI ไปประยุกต์ใช้ พื้นที่ไหนน่าจะนำไปใช้ที่สุด ส่วนใหญ่ตอบว่า ให้นำ AI ไปใช้กับการสร้างการมีส่วนร่วมกับลูกค้าเป็นอันดับแรก



ธนวัฒน์ บอกว่า เขาชอบคำกล่าวนี้ของ Satya Nadella ผู้เป็น CEO แห่งไมโครซอฟท์ ที่มักสื่อสารในไมโครซอฟท์อยู่ตลอดว่า ถ้าจะเป็นองค์กรที่โฟกัสกับลูกค้า สิ่งที่ต้องทำคือ ต้องได้ยินในสิ่งที่ลูกค้าไม่ได้พูด ต้องทำนายความต้องการในสิ่งที่ลูกค้ายังไม่รู้ ถ้าทำได้ เราถึงจะทำได้เกินความคาดหวัง เพราะถ้าแค่ถามลูกค้าว่า “คุณอยากได้อะไร” แล้วไปหาให้ตามที่ลูกค้าบอก แม้ลูกค้ามีความสุข แต่เราทำไม่ได้เกินคาด เพราะฉะนั้น จะทำในสิ่งที่ลูกค้าไม่แน่ใจ แต่พอ “ฟังปั๊บ มันใช่เลย” นี่คือสิ่งที่กำลังจะบอกว่า AI จะมาช่วยเราทำสิ่งนั้น

Spark Beyond ยิ่งกว่า เพราะเปลี่ยน Algorithm ด้วยตัวเอง

ธนวัฒน์ ได้ยกตัวอย่างการทำงานของ Spark Beyond สตาร์ตอัปอิสราเอล ซึ่งไมโครซอฟท์ได้เข้าไปเป็นพาร์ตเนอร์ โดยกล่าวว่า Spark Beyond สามารถเปลี่ยน Algorithm ด้วยตัวเองได้ จาก Data ที่ใส่เข้ามา โดยยกตัวอย่าง ผลงานที่ Spark Beyond ทำ คือการหาตำแหน่งที่ตั้งเพื่อเปิดร้านหรือสาขาใหม่ในโตเกียว ประเทศญี่ปุ่น

เป้าหมาย คือ การหาที่ตั้งร้านหรือสาขาที่ทำกำไร เพราะถ้าหาร้านที่มีคนเยอะๆ สามารถไปตั้งตามข้างถนน ตามที่ใกล้สถานีรถไฟฟ้า ฯลฯ แต่จะมีกำไรหรือไม่ อาจจะไม่มีก็ได้ เพราะต้นทุนในการตั้งที่นั้น ๆ แพงมาก และถ้าเราไม่ได้ถึงจุดต้นทุนนั้น สาขานั้นก็จะไม่ได้เงิน

“เราต้องการหาสาขาที่ทำเงิน สิ่งที่เราทำคือ Data Point ไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่เรามีอยู่แล้ว จุดที่คนสนใจต่าง ๆ เช่น อนุสาวรีย์ โรงหนัง สี่แยก ร้านซักรีด ใส่ Data เหล่านี้เข้าไปในตัว AI Algorithm Spark Beyond สิ่งที่ได้คือ ถ้าตั้งอยู่ใกล้ร้านซักรีด ห่างไม่เกิน 350 เมตร โอกาสที่จะมีกำไรสูงมาก นี่คือชีวิตคนญี่ปุ่น อาจเพราะบ้านเขาเล็ก ไม่มีที่ซักผ้าเยอะ ต้องหาร้านซักรีด ไม่ใช่แค่นั้น ถ้าตั้งใกล้ ๆ ปั๊ม ห่างไม่เกิน 350-650 เมตร มีความเป็นไปได้ที่จะมีกำไร ไม่ใช่แค่นั้นอีก ยังชี้ให้เห็นคนขับรถ 100 คน ที่จะทำให้สาขานั้นมีกำไร คือลิสต์ออกมาเลย”

สิ่งที่เกิดขึ้นคือ Spark Beyond ได้ค้นพบมากกว่า 1,000 จุดที่จะไปตั้ง และทำให้เกิดกำไรได้ นี่คือการขุด Data โดยใช้ AI ซึ่งสามารถใช้ได้กับทุกอย่าง เช่น บริษัทแก๊สและน้ำมัน นำข้อมูลใส่เข้าไป พบว่า ป้ายปั๊ม ถ้าเมื่อไรสูงไม่เกิน 8 เมตร เสียผลประโยชน์ไป 20% นั่นคือสิ่งที่ AI บอก แต่หากอยากสร้างปั๊มจริง ๆ ต้องมั่นใจว่าป้ายสูงเกิน 8 เมตร โดย 12 เมตร คือกำไรสูงสุด AI จะบอกว่าเราทำแบบนี้จะเป็นแบบนี้

Change…How we work

อีก 10-20 ปีข้างหน้า 50% คือคนวัยมิลเลนเนียลที่จะเป็นแรงงานหลักของไทย จะทำอย่างไรที่จะยกระดับพวกเขา และรักษาคนที่มีความสามารถไว้ และอีกเรื่องที่น่าสนใจคือ ความท้าทายของทุกองค์กร ที่จะให้ข้อมูลจากคนทำงานเชื่อมต่อถึงกัน

สิ่งที่ต้องทำคือการสื่อสารอย่างสม่ำเสมอกับทั้งองค์กร เพราะมิฉะนั้นจะยากมากที่จะเกิดเปลี่ยนแปลง

“ทำอย่างไรให้ CEO หรือผู้นำองค์กร สามารถสื่อสารไปถึงคนที่อยู่หน้างานได้ และพวกเขาได้ยินจากคนที่เป็นผู้นำจริง ๆ ไม่ใช้แค่นั้น จะทำอย่างไรให้ได้เสียงตอบกลับจากคนทำงานที่อยู่หน้างานกลับมาด้วย เพราะหลายครั้งไม่ได้มาถึงผู้บริหารตรง ๆ แต่ถูกบิดเบือนไป นี่คือความท้าทายที่จะสร้างสะพานเชื่อมช่องว่างพวกนี้”

แล้ว AI จะช่วยอย่างไร?

สิ่งแรก  AI สามารถเชื่อมต่อประสบการณ์ทำงานของทีมผ่านแชท ผ่านวิดีโอคอลล์ได้ อย่างไมโครซอฟท์ มี “Microsoft Teams” ที่เป็นแพลตฟอร์มที่ก่อให้เกิดความร่วมมือกันในทีมได้ สามารถใช้ประชุมผ่านวิดีโอ มีการเก็บข้อมูล มีการโชว์แดชบอร์ด

“หากเราอยากให้ทั้งทีมเข้าใจโปรเจ็กต์ใดโปรเจ็กต์หนึ่ง ก็ตั้งทีมขึ้นมา แล้วพอเชิญใครเข้ามาร่วมโปรเจ็กต์ทีหลัง เขาก็ยังเห็นข้อมูลเก่าอยู่ หลายองค์กร ข้อมูลทางการค้าเป็นสิ่งสำคัญ ถ้าอยู่ในกรุ๊ปแช็ต แล้วมีไฟล์ มีพรีเซนเทชัน มีอะไรก็แล้วแต่ ถ้าเขาออกจากบริษัทหรือทีมนี้ไป ก็สามารถ deactivate คนคนนั้น เขาโหลดไฟล์ไปก็เปิดไม่ได้ ต้องกลับมาพิสูจน์ตัวตนในทีมนั้น นี่คือ Enterprise Chat ที่ทำให้ทุกคน สามารถร่วมมือกันได้”

AI เข้ามาตอบโจทย์การทำงานให้ไร้รอยต่อ (seamless) ได้ เช่นการทำงานของหน่วยงานที่อยู่กันคนละโซนเวลา ที่เชื่อมกันได้ผ่านแพลตฟอร์มร่วมกัน

การใช้การวิเคราะห์ผ่าน MyAnalytics ทำให้เรารู้ว่า เรามีการใช้เวลาอย่างไร ทั้งเวลาในออฟฟิศและนอกออฟฟิศ ซึ่งทุกอาทิตย์จะมีข้อมูลกลับมา และยังแนะนำว่าอาทิตย์หน้าเราควรจะใช้เวลาอย่างไร ซึ่งการคำนวณนั้นจะดูจากคนทำงานที่อยู่ในระดับเดียวกัน นอกจากนั้น คนที่เป็นผู้บริหาร ยังสามารถดูการทำงานของคนในทีมได้

“เช่น ขอให้ลูกน้องออกไปพบลูกค้า 70% ของการทำงาน ถ้ามี Workplace Analytics ก็จะเห็นรายงานเลยว่า คนทำงานไปอยู่ตรงไหน ซึ่งแม้แต่ภายในไมโครซอฟท์ก็จะไม่มีการเปิดเผยชื่อ เพราะถือในเรื่อง Privacy จะเห็นแค่ข้อมูลรวมว่า แต่ละทีม ใช้เวลาในและนอกออฟฟิศกันเท่าไร ใช้เวลาทำเรื่องไหนมาก เรื่องไหนน้อย เพราะฉะนั้นก็สามารถกลับไปติดตามดูในสิ่งนี้ได้ นี่คือวิธีการทำ Transformation และ Change ให้เกิดขึ้น”

และด้วยเล็งเห็นความสำคัญของความเป็นส่วนตัว (Privacy) และความลับขององค์กร (Confidentiality) Microsoft Teams ยังนำ AI ไปเบลอร์แบ็กกราวน์ เช่น หากมีการประชุมทางไกลผ่านวิดีโอ คนอีกฝั่งอาจเพิ่งตื่นอยู่บนเตียง แต่คนอีกฝั่งที่ดูอยู่ ไม่ทราบเลย เพราะ AI เบลอร์แบ็กกราวด์ไว้ และยังมีประโยชน์ในการเบลอร์ข้อความสำคัญที่เขียนอยู่บนกระดานในห้องประชุม หากข้อมูลที่เขียนอยู่นั้นเป็นความลับสำคัญ นอกจากนี้ ล่าสุด ยังมีฟังก์ชัน “หน้าเบลอร์ หลังชัด” ขึ้นมา เพื่อให้คนที่ติดตามจากอีกฝั่ง เห็นตัวหนังสือข้างหลัง แม้มีคนเดินผ่าน โดยทำให้คนที่เดินผ่านเป็นตัวใส ๆ แทน

อีกเรื่องที่เราเห็นความสามารถของ AI คือ การค้นหา (search) เช่น ค้นหาว่าคำนี้อยู่ตรงไหน หรือพูดคำนั้นในวิดีโออยู่ตรงไหน AI จะพาไปที่คำนั้นได้โดยระบุตรงวินาทีที่พูด ซึ่ง Forrester Consulting ที่ทำวิจัยให้ไมโครซอฟท์ ระบุว่า search พวกนี้ ประหยัดเวลาให้คนทำงานได้ถึง 45 นาทีต่อสัปดาห์ ซึ่งยังไม่รวมถึงเรื่องความร่วมมือ ซึ่งทำให้คนทำงานไม่ต้องเดินทางไปไหนก็ได้

  

Change…How we optimize operation

ธนวัฒน์ ได้ยกตัวอย่างการทำงานของ Sertis ที่เป็นบริษัทคู่ค่าของไมโครซอฟท์และเป็นบริษัทไทย กับการทำงานให้กับ CPF โดยใช้ AI ตรวจดูความเรียบร้อยของพนักงานในฟาร์มหมู เพื่อป้องกันการติดเชื้อและโรคระบาดจากคนสู่หมูในฟาร์มได้อย่างสมบูรณ์ โดย AI เข้ามาเสริมมาตรการภายในฟาร์ม ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากภาพและสีที่ได้รับ และแจ้งเตือนให้ผู้เกี่ยวข้องทราบโดยทันที หากพบว่ามีพนักงานสัญจรเข้าไปในพื้นที่นอกเหนือจากได้รับอนุญาต รวมทั้งเก็บรวบรวมข้อมูลไว้บน Dashboard ซึ่งสามารถดูได้จากทุกที่ทุกเวลา เพื่อวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาและปรับปรุงการดำเนินงาน

เขาย้ำว่า “Sertis เป็นบริษัทไทย เป็น Data Scientist ไทยที่ทำ และเรามีอีกหลายบริษัทเก่งๆ แบบนี้ ซึ่งเป็นของคนไทย สิ่งเหล่านี้ วันนี้ AI เป็นโอกาส เราไม่จำเป็นต้องเหมือนเมื่อก่อน ที่ต้องไปนั่งรอจากสหรัฐฯ จากยุโรป แล้วไปทำตามเขา มีการอ้างอิงจากที่ไหนบ้าง วันนี้เราสามารถเริ่มต้นด้วยตัวเองได้”

Change…How we innovate

ธนวัฒน์ ยกตัวอย่าง PTT Smart Platform ที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเข้าไปช่วยเรื่องการจัดการพลังงาน โดยสามารถผลิตพลังงานไฟฟ้าเองด้วยการติดโซลาร์เซลล์ในแต่ละตึก และมีการจัดการที่สามารถนำพลังงานเข้ามาขายกันที่ Grid นอกจากซื้อไฟฟ้าข้างนอก นี่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นแล้วที่ประเทศไทย



อีกตัวอย่างคือ Easy Rice ที่ได้พัฒนาเครื่องตรวจวัดคุณภาพข้าวด้วย AI โดยใช้กล้องบันทึกภาพเมล็ดข้าวที่ผ่านเข้าสู่ตัวเครื่อง สามารถตรวจสอบและให้คะแนนคุณภาพเมล็ดข้าวได้ถึง 1,200 เมล็ดในเวลาเพียง 10 นาที แทนที่จะต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงหากตรวจสอบด้วยสายตามนุษย์ ทำให้ชาวนาสามารถขายข้าวได้ราคาที่สูงขึ้น หรือถ้ามีข้อมูลว่าข้าวนั้นคุณภาพไม่ดีเยอะ หักเยอะ เสียหายเยอะ ก็สามารถนำข้อมูลไปปรับการเพาะปลูกครั้งต่อไปได้

นี่คือการเพิ่มผลิตผลและตัวอย่างว่า AI อยู่ในทุกที่ได้

Change…How we solve society challenges

ในเรื่องของสังคม ธนวัฒน์ บอกว่า ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง “การเข้าถึงของคน” “สิ่งแวดล้อม” “การช่วยเหลือเพื่อมนุษยธรรม” และ “มรดกทางวัฒนธรรม” AI สามารถเข้ามาส่งเสริมได้ทั้งหมด เช่น กรณีของ Emma ดีไซเนอร์วัยประมาณ 30 กว่าปี ที่เป็นพาร์กินสัน เป็นดีไซเนอร์แต่มือสั่น ใช้มือวาดไม่ได้ แต่นักวิจัยของไมโครซอฟท์ได้พัฒนาโซลูชั่นผนวกรวมกับอุปกรณ์มาช่วยให้เขากลับมาวาดได้อีกครั้ง จนถึงกับเขียนชื่อตัวเองได้ ซึ่งเป็นประสบการณ์ที่ดีที่ให้ความหวังสูงสุดสำหรับคนที่เป็นโรคนี้

สำหรับคนตาบอด ก็มีการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับทั้งสมาร์ตกลาสและสมาร์ทโฟน ที่บอกรายละเอียดของสิ่งที่ถ่ายให้กับผู้ใช้ หรือการใช้กล้องถ่ายจากมือถือที่บอกข้อความที่เขาถ่ายในเมนูอาหาร นี่เป็นความสามารถที่มีแล้ว สามารถดาวน์โหลดแอปพลิเคชันที่ชื่อ “Seeing AI” มาใช้ได้ฟรี

ประเทศไทยวันนี้ กับความท้าทายและโอกาส

ธนวัฒน์ ทิ้งท้ายว่า วันนี้ คนไทย 66 ล้านคน มีเพียง 48,000 คน หรือ 0.13% เท่านั้นที่เป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Developer) หากเราต้องการเป็น Thailand 4.0 นี่คือสิ่งที่เราต้องช่วยกัน ต้องชี้ให้เห็นถึงความสำคัญ

พร้อมยกตัวอย่างของ Naoki Shibata ผู้จัดการโรงงานแห่งหนึ่งในนิคมอุตสาหกรรมอมตะนคร ที่มาเรียนรู้เรื่อง AI กับไมโครซอฟท์ด้วยตัวเองบนแพลตฟอร์มออนไลน์ แล้วสามารถประดิษฐ์คิดค้น “AIOT เซ็นเซอร์แจ้งเตือน” ซึ่งช่วยให้เขาไม่ต้องเดินตรวจรอบโรงงาน ทั้งยังสามารถคาดการณ์อาการเสียของเครื่องจักรในรูปแบบของ predictive maintenance ได้ด้วยตัวเอง

ธนวัฒน์ ชี้ว่า ทั้งสองเรื่องนี้เกี่ยวกัน นั่นคือ คนที่เป็นนักพัฒนาหรือ Developer ไม่จำเป็นต้องจบวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือวิศวกรรม อีกต่อไปแล้ว

“วันนี้ ใครที่รู้ปัญหา ของงาน และสามารถ drag and drop ได้ มาเรียนกับไมโครซอฟท์ที่ Microsoft Power Platform ได้ สามารถมาเรียน เป็นผู้ใช้ และก็ไปทำต่อได้เลย ด้าน Analytics ไปเรียนเรื่อง Power BI โดยก็ไม่ต้อง Coding แค่ drag and drop”

เขาฝากว่า วันนี้ องค์กรต่าง ๆ มีความท้าทายคือ คนไอทีน้อย แต่คนด้านธุรกิจมีล้นงาน เพราะเรื่อง Digital Disruption จึงต้องเพิ่มทักษะใหม่ (reskill) ให้คนที่มีอยู่  

“นี่คือโอกาสที่จะ reskill คนที่มีความรู้ทางด้าน business เพราะคน coding เก่ง ๆ แต่ไม่เข้าใจบริบทของธุรกิจก็ไม่มีประโยชน์ เพราะฉะนั้น คนที่เข้าใจธุรกิจ แค่เพิ่ม skill เรื่องดิจิทัลจะเกิดประโยชน์ที่สูงสุด”



นอกจากนี้ ไมโครซอฟท์ ยังพัฒนา AI Business School ร่วมกับ INSEAD ที่ให้ทุกคนได้เรียนทางออนไลน์ได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย โดยใช้เวลาเรียนแค่ 8 ชั่วโมง แล้วทุกคนจะรู้สึกประหลาดใจว่า เราทำได้

สุดท้าย เขาฝากว่า แม้มีโอกาสมหาศาลสำหรับ AI แต่อยากให้ทุกคนระวังในการนำ AI ไปใช้ในทางที่ไม่ถูกไม่ควร โดยมีหลักจริยธรรม AI 6 ประการที่ไมโครซอฟท์กำหนดไว้ ซึ่งภายในไมโครซอฟท์เอง หากโปรเจ็กต์ไหนที่พัฒนาขึ้นไม่ผ่านเกณฑ์ทั้ง 6 ก็จะนำออกไปใช้ไม่ได้ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าโซลูชัน AI ที่สร้างขึ้นมาทั้งหมด จะมีโอกาสทำประโยชน์สูงสุดแก่ทุกคน​



ดาวน์โหลดสไลด์

AI Game Changer โดย ธนวัฒน์ สุธรรมพันธุ์ กรรมการผู้จัดการ ไมโครซอฟท์ ประเทศไทย

ชมคลิปย้อนหลัง