AI ยิ่งล้ำ ระบบยิ่งต้องพร้อม: เปิด 4 โจทย์ใหญ่ที่ธุรกิจไทยต้องเร่งรับมือ

    ในปี 2569 เศรษฐกิจประเทศไทยกำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดดสู่มูลค่ากว่า 5.6 ล้านล้านบาท ตามข้อมูลจากสำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ ขณะที่การลงทุนและความมุ่งมั่นในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัลที่ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง หลายองค์กรพบว่าความสำเร็จของการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัล (Digital Transformation) ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาใช้เพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานและความสามารถในการบริหารจัดการระบบที่ซับซ้อนให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

     เมื่อ AI และ Data เข้ามาพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่าง ๆ ธุรกิจจึงต้องเผชิญกับแรงกดดันที่ต้องขับเคลื่อนให้เร็วยิ่งขึ้น สำหรับผู้นำองค์กร คำถามในวันนี้จึงไม่ได้อยู่ที่ว่าองค์กรควรนำ AI มาใช้หรือไม่ แต่เป็นการตั้งคำถามว่าจะนำ AI มาใช้อย่างไรให้สามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ โดยไม่เพิ่มต้นทุน ความซับซ้อน หรือความเสี่ยงในการดำเนินงาน

    AI ไม่สามารถชดเชยข้อจำกัดของสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีพื้นฐานได้ แม้กระทั่งโมเดลที่มีความล้ำหน้าที่สุด ก็ยากที่จะสร้างผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำและเสถียรเมื่อนำไปขยายผลสู่การใช้งานจริง หากขาดการวางรากฐานการปฏิบัติการที่ถูกต้อง

    ดังนั้น เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในยุค AI องค์กรจึงต้องมี Visibility ที่ครอบคลุมทั้งระบบ แอปพลิเคชัน และ Data Flows เพื่อให้สามารถติดตามและบริหารประสิทธิภาพ ควบคุมต้นทุน และรับมือกับปัญหาได้ทันท่วงทีก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อลูกค้า โดยข้อมูลจากรายงาน State of AI Engineering 2026 ของ Datadog ชี้ให้เห็นถึง 4 ปัจจัยสำคัญด้านการดำเนินงาน สำหรับองค์กรที่ต้องการขยายการใช้งาน AI อย่างมั่นใจ

4 ปัจจัยสำคัญ สู่ความพร้อมและการอยู่รอดของธุรกิจในยุค AI

    ผลการศึกษาของ Datadog ชี้ว่า ‘ความซับซ้อนในการดำเนินงาน’ (Operational Complexity) กำลังกลายเป็นอุปสรรคสำคัญอันดับหนึ่งในการนำ AI มาใช้งานอย่างมีเสถียรภาพ ยิ่งกว่าความสามารถของตัวโมเดลเสียอีก ดังนั้น องค์กรจึงควรมอง AI ในฐานะความท้าทายด้านการดำเนินงานที่ต้องบริหารจัดการ ไม่ใช่เพียงการยกระดับเทคโนโลยีเท่านั้น

4 ปัจจัยที่ทุกองค์กรควรให้ความสำคัญ ประกอบด้วย:

• Latency: ควบคุมความล่าช้า เพื่อไม่ให้กระทบประสบการณ์ลูกค้า
  ปริมาณข้อมูลที่ถูกส่งไปยัง AI ในแต่ละคำขอ (Request) กำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยผลการศึกษาของ Datadog พบว่า ปริมาณข้อมูลเฉลี่ย (Token) ที่ส่งต่อในแต่ละคำขอของกลุ่มผู้ใช้งานหลักเพิ่มขึ้นถึง 4 เท่า หากขาดการจัดเส้นทางข้อมูล (Routing) และการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้แอปพลิเคชันทำงานช้าลง และส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสบการณ์ของลูกค้า (Customer Experience) องค์กรจึงจำเป็นต้องเข้าใจว่าความล่าช้าเกิดขึ้นในขั้นตอนใดของระบบ เพื่อนำมาปรับปรุงการส่งผ่านข้อมูลให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
  
  

• Detection: ตรวจจับปัญหาให้เร็ว ก่อนกลายเป็นเหตุขัดข้องที่กระทบต่อลูกค้า
  เกือบ 1 ใน 20 ของ AI Requests เกิดความล้มเหลวในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง เมื่อระบบมีความซับซ้อนและกระจายตัวมากขึ้น ปัญหาเล็ก ๆ ที่ดูเหมือนไม่สำคัญสามารถขยายผลกระทบไปยังแอปพลิเคชันและ Workflow หลายส่วนได้อย่างรวดเร็ว การมี Observability ที่มีประสิทธิภาพจึงไม่ได้มีบทบาทเพียงการมองเห็นว่าระบบกำลังทำงานอยู่หรือไม่ แต่ช่วยให้ทีมงานสามารถตรวจจับความผิดปกติและระบุสาเหตุของปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ ก่อนที่ปัญหาจะพัฒนาไปสู่เหตุขัดข้องที่ส่งผลกระทบต่อลูกค้าโดยตรง
  
  

• Flexibility: รองรับ Multi-Model โดยไม่เพิ่มความซับซ้อนให้ระบบ
  สภาพแวดล้อมของ AI กำลังเปลี่ยนไปสู่การใช้งานหลายโมเดล (Multi-Model) มากขึ้น ปัจจุบัน 69% ของบริษัทต่าง ๆ ใช้งาน AI อย่างน้อย 3 โมเดลขึ้นไป โดยมักทำงานร่วมกับผู้ให้บริการอย่าง OpenAI, Gemini และ Anthropic ความหลากหลายของโมเดลช่วยให้องค์กรสามารถเลือกใช้ AI ให้เหมาะสมกับลักษณะการใช้งานในแต่ละด้าน แต่ในขณะเดียวกันก็เพิ่มความซับซ้อนในการบริหารจัดการ องค์กรจึงจำเป็นต้องมี Architecture ที่สามารถผสานรวมและบริหารจัดการโมเดลที่หลากหลายได้ โดยไม่เพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินงานโดยไม่จำเป็น หรือทำให้ Visibility ของระบบโดยรวมลดลง
  
  

• Adaptability: รองรับการเปลี่ยนแปลงและปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้น
  ความรวดเร็วในการนำ AI มาใช้งาน หากปราศจากการควบคุมด้านการดำเนินงานที่เพียงพอ ย่อมมาพร้อมกับความเสี่ยง โดยผลการศึกษาของ Datadog พบว่าความล้มเหลวของการใช้งาน AI เกือบ 60% มีสาเหตุมาจากขีดจำกัดของระบบในการรองรับการปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้น (Spikes in Demand) ดังนั้นโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีของระบบ จึงต้องมีความยืดหยุ่นสูงเพียงพอที่จะรองรับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วฉับพลัน  รวมถึง Workflow ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ส่งผลกระทบต่อความเสถียรของระบบ 

เจาะลึกความสำเร็จของ Jitta เมื่อ Visibility คือกุญแจสำคัญสู่การเร่งนวัตกรรม

   ความสำคัญของรากฐานการดำเนินงานที่แข็งแกร่ง เป็นสิ่งที่เห็นได้ชัดเจนจากกรณีศึกษาในประเทศไทยอย่าง Jitta แพลตฟอร์มบริหารการเงินและการลงทุนที่ต้องเผชิญกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น หลังจากย้ายระบบไปสู่ Microservices Architecture เพื่อรองรับการเติบโตของธุรกิจ

    ก่อนหน้านี้ ทีมวิศวกรของ Jitta จำเป็นต้องตรวจสอบข้อมูลบันทึกการทำงาน (Logs) และ ข้อมูลตัวชี้วัด (Metrics) จากหลากหลายระบบด้วยตนเอง เพื่อค้นหาสาเหตุเมื่อเกิดข้อผิดพลาด Jitta จึงตัดสินใจนำแพลตฟอร์ม Datadog เข้ามาปรับใช้ เพื่อรวมศูนย์การบริหารจัดการทั้ง Infrastructure Monitoring, Application Performance Monitoring (APM) และ Log Management ไว้บนแพลตฟอร์มเดียวกัน

   การบริหารจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Unified View) ดังกล่าว ช่วยให้ Jitta สามารถลดระยะเวลาในการวินิจฉัยปัญหาได้มากถึง 90% และประหยัดเวลาการทำงานของทีมวิศวกรได้มากกว่า 400 ชั่วโมงต่อคนต่อปี การใช้เวลาในการตรวจสอบเหตุขัดข้องน้อยลง ช่วยให้ทีมวิศวกรสามารถทุ่มเทเวลาไปกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์และฟีเจอร์ใหม่ ๆ เพื่อส่งมอบคุณค่าแก่ลูกค้าได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

ยกระดับจาก Visibility สู่การขับเคลื่อนเชิงรุก

   ในยุคที่บริการดิจิทัลกลายเป็นหัวใจหลักของภาคธุรกิจไทย เมื่อเกิดเหตุขัดข้องของบริการดิจิทัลเป็นเวลานาน ย่อมส่งผลกระทบโดยตรงต่อรายได้ ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความไว้วางใจของลูกค้า ดังนั้น องค์กรจึงจำเป็นต้องยกระดับจากการเพียงแค่ตรวจพบปัญหา ไปสู่การวางมาตรการป้องกันและแก้ไขปัญหาที่มีประสิทธิผลสูงขึ้น

    ฟีเจอร์ใหม่ ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เริ่มเข้ามามีบทบาทสำคัญเพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านในครั้งนี้  เช่น: 

• Bits AI: ตรวจจับ วิเคราะห์สาเหตุ และช่วยแก้ไขปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานของระบบ (Infrastructure) โดยติดตามการทำงานของซอฟต์แวร์ตั้งแต่ระดับซอร์สโค้ดไปจนถึงการใช้งานจริง พร้อมเชื่อมต่อกับเครื่องมือทำงานในชีวิตประจำวันอย่าง Slack ได้โดยตรง

• AI Guard: ตรวจจับและป้องกันการโจมตีที่มุ่งเป้าไปยัง AI Agents รวมถึงภัยคุกคามรูปแบบ Prompt Injection หรือความพยายามเข้าถึงข้อมูลสำคัญ โดยทำการวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบในทุกขั้นตอนการทำงาน

• Bring Your Own Cloud: ช่วยให้องค์กรประมวลผลและจัดทำ Index Data บนพื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud Object Storage) ของตนเอง โดยยังคงการมองเห็นภาพรวมและติดตามข้อมูลผ่านแพลตฟอร์ม Datadog ได้เช่นเดิม

• Bits Agent Builder and Agent Console: ช่วยให้ทีมงานสามารถสร้างและบริหารจัดการ AI Agents ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการขององค์กร พร้อมติดตามประสิทธิภาพ (Performance) การใช้งาน และต้นทุนได้อย่างแม่นยำ

     ความสามารถต่างๆ เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในระดับมหภาคของการบริหารจัดการโครงสร้างเทคโนโลยีสารสนเทศ เพราะในปัจจุบัน Observability ไม่ได้เป็นเพียงการติดตามว่าระบบยังทำงานอยู่หรือไม่ แต่เป็นการมอบข้อมูลและเครื่องมือที่จำเป็นให้ทีมงาน เพื่อให้พวกเขาสามารถตอบสนองได้ทันที ควบคุมระบบได้อย่างแม่นยำ และเข้าใจถึงผลกระทบทางธุรกิจที่เกิดจากเทคโนโลยีได้อย่างแท้จริง

การเตรียมพร้อมสู่ก้าวต่อไปของ AI

   ความสำเร็จในการทำ Digital Transformation ไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าองค์กรประยุกต์ใช้ AI ได้เร็วแค่ไหน แต่อยู่ที่ความสามารถในการบริหารจัดการระบบ AI ให้มีความเสถียรและน่าเชื่อถือในระดับองค์กร

    องค์กรที่เลือกลงทุนใน 4 ปัจจัยพื้นฐาน ได้แก่ การมองเห็นภาพรวมระบบ (Visibility) ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว (Resilience) ความมั่นคงปลอดภัย (Security) และความยืดหยุ่นในการใช้งาน (Flexibility) จะมีความพร้อมและได้เปรียบในการรับมือกับความซับซ้อนของระบบ ตลอดจนสามารถขยายการใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ท้ายที่สุด องค์กรที่จะประสบความสำเร็จอย่างยั่งยืน คือองค์กรที่สามารถสร้างศักยภาพในการควบคุมระบบเชิงปฏิบัติการ (Operational Control) เพื่อเปลี่ยนการทดลองใช้งาน AI ให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างยั่งยืน

แท็ก :
Data Workflow AI เศรษฐกิจดิจิทัล