เมื่อ “Data” และ “AI” กลายเป็นความสามารถหลักของธุรกิจ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็น Artificial Intelligence หรือ AI พัฒนาจากเทคโนโลยีที่ดูเหมือนเป็นเรื่องของอนาคต กลายมาเป็นเครื่องมือที่คนทั่วไปและองค์กรสามารถนำมาใช้งานได้ในชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเนื้อหา วิเคราะห์ข้อมูล บริการลูกค้า ไปจนถึงการช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ แต่เมื่อก้าวเข้าสู่ ปี 2570 การแข่งขันจะไม่ได้อยู่ที่คำถามว่า “องค์กรของเราใช้ AI หรือยัง?” อีกต่อไป แต่จะเปลี่ยนเป็นคำถามที่สำคัญกว่า นั่นคือ “องค์กรสามารถใช้ Data และ AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้ดีแค่ไหน?” ในมุมมองของสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ Big Data Institute (BDI) นี่คือจุดเปลี่ยนสำคัญ เพราะหัวใจของ AI ไม่ได้มีเพียงตัวโมเดลหรือเทคโนโลยี แต่คือ “ข้อมูล” ที่มีคุณภาพ การเชื่อมโยงข้อมูลที่เหมาะสม บุคลากรที่มีทักษะ และความสามารถในการนำเทคโนโลยีไปแก้โจทย์จริงขององค์กร ผลสำรวจตลาด Big Data และ AI ของประเทศไทยประจำปี 2568 โดย BDI ร่วมกับศูนย์บริการวิชาการแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย พบว่าตลาดมีมูลค่าถึง 41,858 ล้านบาท และเติบโต 18% จากปีก่อนหน้า ขณะที่การคาดการณ์ช่วงปี 2569–2570 ในกรณี Baseline ประเมินอัตราการเติบโตเฉลี่ยไว้ที่ประมาณ 18.74% ต่อปี สะท้อนให้เห็นว่าความต้องการใช้ข้อมูลและ AI ในประเทศไทยยังมีแนวโน้มขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น สำหรับผู้บริหารและผู้ประกอบการไทย ปี 2570 จึงเป็นปีที่ควรจับตาอย่างยิ่ง และมีอย่างน้อย 7 เทรนด์สำคัญของ Big Data และ AI ที่กำลังเปลี่ยนวิธีการแข่งขันของธุรกิจ 1. จาก Generative AI สู่ Agentic AI: AI จะเริ่ม “ทำงาน” มากกว่าแค่ “ตอบคำถาม” Agentic AI: จากผู้ช่วยตอบคำถามสู่ระบบที่วางแผนและลงมือทำ ในช่วงแรกของ Generative AI องค์กรจำนวนมากเริ่มต้นจากการใช้ AI เพื่อช่วยเขียนข้อความ สรุปเอกสาร สร้างภาพ ค้นหาข้อมูล หรือช่วยตอบคำถาม แต่ก้าวถัดไปคือ Agentic AI หรือ AI Agent ซึ่ง AI จะไม่ได้รอรับคำสั่งทีละคำสั่งเท่านั้น แต่สามารถรับเป้าหมาย วางแผน และดำเนินงานหลายขั้นตอนร่วมกับระบบต่าง ๆ ขององค์กรได้ ตัวอย่างเช่น ในฝ่ายขาย AI อาจไม่ได้เพียงช่วยร่างอีเมล แต่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจาก CRM จัดลำดับของลูกค้าที่มีโอกาสซื้อสูง (Lead Prioritization) แนะนำแนวทางดำเนินการที่เหมาะสมในขั้นตอนถัดไป (Next Best Action) และเตรียมข้อมูลให้ฝ่ายขายก่อนเข้าพบลูกค้า ในฝ่ายบริการลูกค้า AI สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากประวัติการซื้อ คำร้องเรียน และฐานความรู้ (Knowledge Base) เพื่อช่วยแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วและตรงกับบริบทของลูกค้ามากขึ้น สำหรับธุรกิจไทย โจทย์สำคัญจึงไม่ใช่เพียงการเลือก AI Tool ที่ดีที่สุด แต่คือ “กระบวนการทำงานใดขององค์กรที่ควรให้ AI เข้ามาช่วย และข้อมูลอะไรที่ AI จำเป็นต้องใช้?” องค์กรที่สามารถออกแบบกระบวนการทำงาน (Workflow) ให้ คน ข้อมูล (Data) และ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะสามารถเพิ่มผลิตภาพในการทำงาน (Productivity) และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่งได้อย่างชัดเจน 2. Enterprise AI จะเติบโต แต่ความได้เปรียบจะมาจาก “ข้อมูลขององค์กรเอง” เมื่อโมเดล AI มีความสามารถสูงขึ้นและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ความแตกต่างระหว่างองค์กรอาจไม่ได้อยู่ที่ว่าใครเข้าถึงโมเดล AI ที่ดีที่สุด เพราะหลายองค์กรสามารถใช้โมเดลพื้นฐานเดียวกันได้ สิ่งที่คู่แข่งเลียนแบบได้ยากกว่าคือ Proprietary Data หรือข้อมูลเฉพาะขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลูกค้า ประวัติการขาย พฤติกรรมผู้ใช้งาน ข้อมูลการผลิต ข้อมูล Supply Chain ข้อมูลบริการหลังการขาย หรือองค์ความรู้ที่สะสมอยู่ภายในองค์กร ข้อมูลเหล่านี้สามารถกลายเป็นวัตถุดิบสำคัญสำหรับการพัฒนา Enterprise AI ที่เข้าใจบริบทของธุรกิจจริง นี่จึงเป็นเหตุผลที่องค์กรควรเริ่มมอง Data Architecture, Data Warehouse, Data Lake, Data Catalog และระบบ Data Governance ไม่ใช่เพียงในฐานะโครงการ IT แต่ในฐานะโครงสร้างพื้นฐานเพื่อการแข่งขันทางธุรกิจ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ในยุค AI ข้อมูลที่องค์กรสะสมมาหลายปีอาจเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ามากกว่าที่คิด 3. Data Analytics จะเปลี่ยนจาก “What happened?” ไปสู่ “What should we do next?” Dashboard และ Business Intelligence ยังคงมีความสำคัญ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลในปี 2570 จะต้องไปไกลกว่าการรายงานสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต องค์กรจะนำ Predictive Analytics และ Prescriptive Analytics มาใช้มากขึ้น เพื่อช่วยตอบคำถามเชิงธุรกิจ เช่น ลูกค้าคนใดมีโอกาสเลิกใช้บริการ สินค้าใดมีแนวโน้มขายดี ลูกค้ากลุ่มใดควรได้รับ Promotion แบบใด สต็อกสินค้าในแต่ละสาขาควรมีเท่าใด หรือพื้นที่ใดมีศักยภาพสำหรับการขยายธุรกิจ เมื่อรวม Analytics เข้ากับ Generative AI ผู้บริหารอาจไม่จำเป็นต้องเปิด Dashboard หลายหน้าเพื่อค้นหาคำตอบด้วยตัวเอง แต่สามารถถามระบบด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น “ยอดขายภาคเหนือเดือนนี้ลดลงเพราะอะไร?” และระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายแหล่ง พร้อมสรุปสาเหตุและเสนอแนวทางดำเนินการต่อได้ นี่คือการเปลี่ยนจาก Dashboard ที่ให้ข้อมูล ไปสู่ Decision Intelligence ที่ช่วยตัดสินใจ 4. Data Governance และ AI Governance จะกลายเป็นเรื่องของผู้บริหาร ไม่ใช่เฉพาะฝ่าย IT เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการทำงานมากขึ้น ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย ทั้งเรื่องข้อมูลส่วนบุคคล ความปลอดภัย ความถูกต้องของคำตอบ อคติของโมเดล การใช้ข้อมูลที่ไม่มีสิทธิ์ ตลอดจนความรับผิดชอบเมื่อ AI ให้คำแนะนำที่ผิดพลาด ดังนั้น...
