การก้าวตามเทคโนโลยีใหม่อย่าง Generative AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและน่ากลัว โดยไม่มีใครรู้เลยว่าบริษัทที่ใช้แนวทาง "รอดูไปก่อน" จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังในขณะที่ระบบดิจิทัลเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงเริ่มต้นของโควิด-19 และตอนนี้เราก็กำลังอยู่ในอีกหนึ่งช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านที่สำคัญอีกครั้งของการปรับตัวกับการเข้ามาถึงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี Generative AI
อรรณพ ศิริติกุล Country Director, Google Cloud ประเทศไทย ระบุว่า Google Cloud คาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมต่างๆ จะพัฒนาไปพร้อมกับ Gen AI ไม่ว่าจะเป็นในส่วนของการขายปลีก ที่ผู้ค้าปลีกรู้ดีว่าแบรนด์จะดีได้ก็ต่อเมื่อการบริการลูกค้านั้นเป็นที่พึงพอใจ ซึ่ง Gen AI ที่ทำงานดั่งตัวแทนเสมือน สามารถช่วยแบ่งเบาภาระจากศูนย์ติดต่อลูกค้าของผู้ค้าปลีกได้ ผ่านการเปิดใช้งานแชตบอตที่ให้การปฏิสัมพันธ์เหมือนมนุษย์ได้ทันที เพื่อช่วยให้ผู้ซื้อสามารถได้คำตอบที่ต้องการอย่างง่ายดาย เช่น การช่วยเหลือทางด้านความแตกต่างระหว่างผลิตภัณฑ์ หรือการแลกเปลี่ยนคำสั่งซื้อ เป็นต้น
ยิ่งไปกว่านั้น Gen AI ยังช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้แก่ผู้ค้า และช่วยเร่งการจัดการแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ที่ใช้เวลานาน ซึ่งเป็นหนึ่งในอุปสรรคสำคัญของการค้าปลีก เนื่องจากผู้ขายต้องจัดการกับสินค้าคงคลังที่หมุนเวียนอยู่ตลอดเวลา
นักการตลาดค้าปลีกที่มีความชำนาญ สามารถใช้คำอธิบายสินค้าเหล่านี้สำหรับสร้างข้อความโฆษณาที่น่าสนใจออกมาได้หลายรูปแบบ เพื่อให้โดนใจกลุ่มผู้บริโภคที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การใช้ภาพกระเป๋าถือหนึ่งใบ และกำหนดกลุ่มเป้าหมายด้วยข้อความโฆษณาที่แตกต่างกันไปยังนักช็อปประเภทต่างๆ อาทิ กลุ่มที่ใส่ใจสิ่งแวดล้อม กลุ่มคนมิลเลนเนียลที่รักในการเดินทาง และกลุ่มคุณแม่มือใหม่ จากนั้นนักการตลาดสามารถใช้ Gen AI เพื่อช่วยในการสร้างฉากหลังภาพถ่ายผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันสำหรับกระเป๋าใบนั้น และทำการทดสอบ A/B กับกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลาของผู้ค้าปลีก แต่ยังช่วยเพิ่มรายได้และเสริมการมีส่วนร่วมของผู้บริโภคอีกด้วย
ส่วนทางด้านบริการทางการเงินนั้น ต้องบอกว่าอุตสาหกรรมบริการทางการเงินเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากที่สุดในโลก และ Gen AI สามารถช่วยให้สถาบันการเงินวิเคราะห์ข้อมูล สร้างข้อมูลเชิงลึก และตัดสินใจได้ดีขึ้น โดยบริการทางการเงินส่วนใหญ่มีคำศัพท์และบริบทที่เฉพาะเจาะจงเป็นของตัวเอง โดยผมมองว่าเราจะเห็นการเพิ่มขึ้นของ LLM ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียด โดยเป็นโมเดลภาษาที่ได้รับการเทรนล่วงหน้า และเทรนเพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูลของข้อความและโค้ดที่มีขนาดเล็กลง และเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งช่วยให้โมเดลเข้าใจและตอบสนองต่อพรอมต์และคำถามที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อหรือโดเมนเฉพาะได้ดียิ่งขึ้น เช่น การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบหรือมาตรฐานการรายงานทางการเงิน เป็นต้น
นอกจากนี้ยังมีเรื่องของการดูแลสุขภาพ โดยโควิด-19 ทำให้เกิดแรงกดดันด้านต้นทุน การขาดแคลนบุคลากร เทคโนโลยีที่กระจัดกระจาย และความซับซ้อนด้านการบริหารที่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพต้องเผชิญ แต่การเข้ามาของ Gen AI ในอีกสามปีต่อมานั้น สามารถช่วยบรรเทาความกดดันบางส่วนเหล่านี้ได้
ตัวอย่างเช่น Gen AI สามารถแบ่งเบาภาระงานด้านการบริหารและภาระทางปัญญาสำหรับแพทย์ที่มีเวลาจำกัด โดยการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องท่ามกลางชุดผลลัพธ์จำนวนมาก การแยกย่อยรายงานและไฟล์ขนาดยาวเพื่อการใช้งานที่รวดเร็วขึ้น และช่วยเหลือด้านเอกสารทางคลินิก โดย Gen AI ยังสามารถวิเคราะห์และกำหนดค่าข้อมูลที่มีอยู่ในบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ และรายงานการวินิจฉัยนับล้านที่อธิบายสภาพของผู้ป่วยและโรงพยาบาล รวมถึงข้อมูลในโหมดที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง
เช่นเดียวกับในด้านการเงิน มนุษย์ยังคงเป็นศูนย์กลางของกระบวนการนี้ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ Gen AI มอบให้คือเครื่องมือใหม่ที่ทรงพลังในการประมวลผลและทำงานที่น่าพึงพอใจมากขึ้น ที่สามารถช่วยลดความน่าเบื่อของกระบวนการทำงาน จากข้อมูลขององค์การอนามัยโลก ปัจจุบันจำนวนพยาบาลมีประมาณ 28 ล้านคนทั่วโลก ซึ่งถ้าเราสามารถช่วยพวกเขาได้เพียง 5 นาทีต่อวัน นั่นเท่ากับเป็นเวลา 266 ปีที่จะมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วย
สรุปแล้ว Gen AI จะมาเปลี่ยนแปลงธุรกิจจึงเปิดกว้างแบบไม่มีที่สิ้นสุด ด้วยความสามารถในการสแกนข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล และโต้ตอบกับผู้คนในภาษาธรรมชาติ รวมถึงการระบุรูปแบบแพตเทิร์น เรียนรู้ และสร้างข้อความ รูปภาพ โค้ด และเนื้อหาอื่นๆ อีกมากมาย.
รุ่งนภา สารพิน
ข่าวที่เกี่ยวข้อง
เมื่อ‘การมีงาน’ไม่ได้แปลว่า‘มั่นคง’?
เพิ่งจะผ่านพ้นวันที่ 1 พฤษภาคมไป ซึ่งแน่นอนว่า “แรงงาน” ในสังคมไทยนับว่ามีความสำคัญอย่างมากในฐานะกำลังสำคัญของเศรษฐกิจ แต่ในวันแรงงานปี 2569 คำถามของคนทำงานจำนวนไม่น้อยอาจไม่ใช่เพียง “ยังมีงานทำหรือไม่” หากเป็น “รายได้ที่มีอยู่ วันนี้ยังพอรับมือกับความไม่แน่นอนข้างหน้าได้แค่ไหน?”
หนึ่งทศวรรษค่าจ้างขั้นต่ำไทย
ในช่วงกว่าทศวรรษที่ผ่านมา ‘ค่าจ้างขั้นต่ำ’ ของประเทศไทยถูกวางบทบาทให้เป็นทั้งเครื่องมือคุ้มครองแรงงานและกลไกขับเคลื่อนเศรษฐกิจฐานราก ตัวเลขที่ปรับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องอาจสะท้อนภาพของความก้าวหน้าในเชิงนโยบาย
เศรษฐกิจรีเซตผู้บริโภคไทยสู่ ‘SmartSumer’
เมื่อผู้บริโภคฉลาดขึ้น เกมธุรกิจต้องเปลี่ยน บวกกับแรงกดดันเศรษฐกิจและค่าครองชีพที่พุ่งสูง กำลังเร่งให้ผู้บริโภคไทยปรับพฤติกรรมสู่ยุคคิดก่อนซื้ออย่างชัดเจน วิทยาลัยการจัดการ มหาวิทยาลัยมหิดล (CMMU) เปิดผลวิจัย THAI SMARTSUMER 2026 ระบุว่า กว่า 90% ของผู้บริโภคหันมาใช้ข้อมูลและเทคโนโลยี AI เป็นเครื่องมือหลักในการตัดสินใจ แซงบทบาทของแพลตฟอร์มดั้งเดิม โดยเฉพาะหมวดเครื่องใช้ในบ้านที่ใช้เวลาตัดสินใจนานที่สุด
ถอดบทเรียนแบรนด์ดังดันยอดขายด้วยData
ในยุคที่ “ข้อมูลลูกค้า” คือหัวใจในการเอาชนะความท้าทายที่ผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มไทยต้องเผชิญ ทั้งพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว ต้นทุนที่สูงขึ้น และการแข่งขันที่เข้มข้น
จับตา'ส่งออกไทย’อ่วมพิษสงคราม
ความตึงเครียดในตะวันออกกลาง นับเป็นปัจจัยเชิงภูมิรัฐศาสตร์ที่มีบทบาทสำคัญต่อเสถียรภาพของเศรษฐกิจโลก เนื่องจากภูมิภาคดังกล่าวเป็นแหล่งผลิตพลังงานหลักและเป็นจุดเชื่อมโยงของเส้นทางการค้าระหว่างประเทศ ความขัดแย้งทางการเมืองและความไม่มั่นคงด้านความปลอดภัยส่งผลให้เกิดความผันผวนของราคาน้ำมันดิบ อัตราแลกเปลี่ยน และต้นทุนโลจิสติกส์ระหว่างประเทศ ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญที่กำหนดทิศทางของการค้าโลก และการเคลื่อนย้ายสินค้าในระบบเศรษฐกิจระหว่างประเทศ
ท่องเที่ยวกับการปรับเกมรับวิกฤต
เริ่มต้นเพียงไตรมาสแรกของปี 2569 ก็ดูเหมือนจะมีวิกฤตให้รับมือกันหลายอย่าง โดยเฉพาะภาคการท่องเที่ยวที่มักจะมีผลกระทบจากสภาพเศรษฐกิจอยู่ตลอดจากสถานการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้น