แจ๊ก หม่า หายไปไหน?

ราวพฤศจิกายน ปี 2563 คำถามนี้ต่างผุดขึ้นในใจของทุกคนที่สนใจเมืองจีนและนักลงทุนทั่วโลก

เพราะจู่ๆ อภิมหาเศรษฐีนักธุรกิจจีนที่ชอบออกมาให้ความเห็นและปรากฎตัวต่อสาธารณะตลอดเวลาอย่างคุณหม่า ก็หายไปจากซีนเฉยๆ

แน่นอน คุณหม่าคือผู้ก่อตั้ง Alibaba กิจการยักษ์ใหญ่ของโลกที่ได้ชื่อว่า “Amazon of China” เมื่อ 26 ปีมาแล้ว

การประสบความสำเร็จของ Alibaba ในขณะที่เขาอายุยังน้อย ส่งผลให้เขาเป็นที่รู้จักไปทั่วโลก กลายเป็นไอดอลของผู้ประกอบการและสตาร์ทอัพรุ่นใหม่ และอาจเป็นคนจีนร่วมสมัยที่คนทั่วโลกรู้จักมากที่สุด รองลงมาจากประธานาธิบดี สี จิ้นผิง

แต่เมื่อกิจการของเขาเติบใหญ่ขึ้นครอบคลุมกว้างขวางไปสู่บริการทางการเงินและฟินเทคภายใต้ Ant Group เขาก็เริ่มอึดอัดขัดข้องกับสภาพที่เป็นอยู่ในระบบการเงินของจีน

เขาตัดสินใจระบายความในใจ ให้สาธารณชนได้ร่วมรับรู้ ที่งานสัมนาหนึ่งในเซี่ยงไฮ้เมื่อเดือนตุลาคมปีก่อนหน้านั้น

เขาวิจารณ์ว่าระบบการเงินของจีนนั้นขาดการสร้างระบบนิเวศน์ที่แข้มแข็ง สถาบันการเงินทำตัวราวกับโรงรับจำนำ ที่เน้นแต่หลักทรัพย์ค้ำประกัน การเติบโตขึ้นอยู่กับจำนวนและคุณภาพของหลักทรัพย์ค้ำประกันและความสำพันธ์ส่วนบุคคลเป็นสำคัญ ความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมในวงการนี้มีน้อยและไม่ถูกเน้นย้ำ ทำให้ระบบการเงินจีนนั้นเปราะบาง หากต้องเผชิญกับภาวะเศรษฐกิจขาลงจะลำบาก

แน่นอน เสียงวิจารณ์ของเขาย่อมไปเข้าหูบรรดาผู้คุมกฏในพรรคคอมมิวนิสต์และรัฐบาล

หลังจากนั้นเพียงไม่กี่วัน เขาก็ถูกสอบสวน แล้วก็เริ่มหายตัวไปอย่างเงียบๆ

ราคาที่เขาและผู้ถือหุ้น Alibaba ตลอดจนนักลงทุนในหุ้นเทคโนโลยีของจีนต้องจ่ายคือ การล่มสลายของมูลค่าหุ้น Alibaba อีกทั้งรัฐบาลยังได้สั่งเบรกกะทันหัน ไม่ให้เขานำหุ้น Ant Group เข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ฯ ยกเลิกการขายหุ้น IPO ซึ่งเทียบมูลค่า ณ ขณะนั้น นักวิเคราะห์ต่างลงความเห็นว่าจะเป็น IPO ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในประวัติศาสตร์ ถึง 3.4 หมึ่นล้านเหรียญฯ

นับแต่นั้นมาจนบัดนี้ มูลค่ากิจการของ Alibaba ในตลาดหุ้นนิวยอร์ก (BABA) ลดลงกว่า 70%

เช้าวันที่ผมเขียนต้นฉบับอยู่ ณ ขณะนี้ หุ้น BABA เพิ่งปิดการซื้อขายไปที่ 84.11 เหรียญฯ ไหลตกลงมาเรื่อยๆ จากประมาณ 310 เหรียญฯ เมื่อคราวเกิดเรื่อง

และแล้ว สองปีผ่านไป ก็เริ่มมีข่าวว่าคุณหม่าไปปรากฏตัวที่นั่นที่นี่ในย่านเอเซียตะวันออกเฉียงใต้นี้ และเมื่อมกราคม 2566 เขาก็ได้มาปรากฎตัวเป็นๆ ที่สนามมวยราชดำเนินและไปกินผัดไทยเจ๊ไฝกับลูกชายคนโตของเจ้าสัวธนินท์และภรรยา

ปัจจุบัน เขาเป็นศาสตราจารย์พิเศษให้กับมหาวิทยาลัยโตเกียว ที่ญี่ปุ่น และยังไม่มีใครรู้แน่ชัด ถึงชะตากรรมของอาณาจักรธุรกิจของเขา ว่าจะถูกยึดครองจากรัฐบาลให้กลายเป็นรัฐวิสาหกิจ หรือบังคับให้แตกเป็นหลายๆ ธุรกิจ เพื่อไม่ให้ใหญ่เกินไปหรือไม่ และอย่างไร

เรื่องนี้เป็นอุทาหรณ์สำหรับนักธุรกิจและนักลงทุนทั่วไปที่คิดจะไปลงทุนหรือค้าขายในเมืองจีน หรือคิดจะลงทุนในเงินหยวน ยิ่งนักลงทุนไทยเราส่วนใหญ่มีเชื้อสายจีน ย่อมห้ามไม่ได้ที่จะมีจิตใจเอนเอียงไปทางจีน อีกทั้งกระแสแอนตี้ฝรั่งในช่วงหลังมานี้ก็แรงขึ้นเรื่อยๆ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การลงทุนในเทรนด์สำคัญที่ MBA เอง ก็แนะนำอย่างแข็งแรงยิ่งยวด นั่นคือ AI

เด๋วนี้มีกองทุน ETF จำนวนมากทั่วโลก ที่เน้นลงทุนในกิจการ AI และที่คาดว่าจะได้รับประโยชน์จากการเติบโตของ AI

ขณะเดียวกันก็มีกองทุนจำนวนมากที่ระดมทุนเพื่อไปลงทุนในจีน ซึ่งก็คงหนีไม่พ้นที่จะต้องหา AI Exposure อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

กิจการ AI ของจีนนั้น หลักๆ คงหนีไม่พ้น “สี่ใหญ่” อย่าง Alibaba, Baidu, Tencent, และ Huawai

แต่ประเด็นหลักและความเสี่ยงอยู่ที่กฎระเบียบของรัฐบาล

มีข่าวออกมาจากจีนว่ารัฐบาลจีนกำลังสร้างกฎระเบียบฉบับสมบูรณ์ที่จะควบคุม AI โดยยึดหลักการคอมมิวนิสต์เป็นหัวใจสำคัญ เช่นเดียวกับกฎเกณฑ์อื่นๆ ในสังคมจีน

AI ก็คงจะเหมือนกับเทคโนโลยีทุกชนิดหรือซอฟท์แวร์ทุกตัวในจีนที่ต้องอยู่ภายใต้รัฐอย่างเข้มงวด

หน่วยงาน CAC หรือ Cyberspace Administration of China ถือว่า AI เป็น “ยุทธปัจจัย” หรือ Strategic Technology สำคัญของอนาคต (วงเล็บ “ที่จะต้องมีไว้เพื่อฟาดฟันกับศัตรูให้จีนได้เปรียบในสงครามเย็นที่กำลังเกิดขึ้น และสงครามร้อนที่อาจจะเกิดขึ้นได้ในอนาคต”)

นั่นหมายความว่า กิจการด้าน AI ทั้งปวง จะต้องไม่สร้าง หรือสนับสนุน เนื้อหาหรือคอนเทนต์ ที่ขัดต่อนโยบายของรัฐและความเห็นของผู้นำระดับสูงของพรรคคอมมิวนิสต์

อันหนึ่งที่เพิ่งออกมาเมื่อ ก.ค. ปีนี้ คือกิจการ AI ต้องขออนุญาตเพื่อให้ได้มาซึ่งใบอนุญาตจาก CAC จึงจะดำเนินธุรกิจด้านนี้ในประเทศจีนได้

กิจการหรือผู้ประกอบการที่ยื่นขออนุญาต จะต้องส่งรายละเอียดการทำงานทั้งหมดของอัลกอริทึ่มที่อยู่เบื้องหลังการทำงานและให้บริการของ AI และถ้า CAC เห็นว่าต้องแก้ไข ก็ต้องแก้ไปตามนั้นแล้วยื่นเข้ามาใหม่

โดย CAC ใช้หลักพิจารณาว่า ทุกอย่างต้องสอดคล้องกับ “คุณค่าหลักยึดของระบอบสังคมนิยม” (Core values of socialism)

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI มองว่า การแทรกแซงในลักษณะนี้ อาจส่งผลให้ระบบ AI เกิดความผิดพลาดได้ง่าย

พวกเขาเรียกข้อผิดพลาดทำนองนี้ว่า AI Hallucinations ซึ่งแม้แต่ ChatGPT หรือ Bard (ของกูเกิ้ล) ก็เกิดแบบนี้บ่อย จนกว่าจะแก้ไขกันไปได้ทีละเล็กทีละน้อย คือต้อง “ทำไปแก้ไป” และ AI ก็จะเก่งขึ้นเรื่อยๆ

บนแชตบอร์ด “ถงยี่” ของ Alibaba เองก็เคยเกิดเหตุการณ์แบบนี้ เมื่อมีคนถามว่าจะปรุงอาหารที่เรียกว่า “คอนกรีตผัด” อย่างไรดี และบ็อตก็ตอบและให้ข้อมูลเป็นวรรคเป็นเวร

ดังนั้น หากในอนาคต กิจการ AI ของจีนที่ได้รับอนุญาตให้เปิดบริการได้แล้ว เกิดมีข้อความแฝงหรือคอนเทนต์ที่เจ้าหน้าที่รัฐตีความว่าไม่เหมาะสม ก็อาจต้องมารื้อสร้างกันใหม่ และต้องมายื่นขออนุญาตกันใหม่หรือไม่

นั่นเป็นความไม่แน่นอน ที่ยังไม่มีคำตอบในตอนนี้ (ในเชิงการลงทุนถือเป็น “ความเสี่ยง” อย่างหนึ่งที่สำคัญ)

อีกอย่าง แม้ตอนนี้กระแสแอนตี้ฝรั่งจะแรงขึ้นเรื่อยๆ ในเอเซีย แต่ขณะเดียวกันกระแสแอนตี้จีน ก็เริ่มเกิดขึ้นในโลกเช่นกัน

ถ้าวิเคราะห์กันจริงจังแล้ว กิจการเทคโนโลยี “สี่ใหญ่” ของจีนนั้น สร้างรายได้นอกประเทศน้อยมาก

แพล็ทฟอร์มและแอ็พต่างๆ ของพวกเขา ไม่ค่อยเป็นที่นิยมนอกจีน

และฮาร์ดแวร์ต่างๆ ก็เริ่มขายได้น้อยลง เพราะความไว้วางใจต่อการเก็บข้อมูลส่วนตัวไปไว้ในมือรัฐบาลจีนนั้นลดลง

ถ้ายืมคำของคุณหม่า ก็ต้องพูดว่า กิจการยักษ์ใหญ่เหล่านี้ แม้จะสร้างรายได้มหาศาลในจีน แต่ก็พึ่งพิงตลาดจีนมาก เพราะการขยายธุรกิจในต่างประเทศยังไม่เป็นผล ดังนั้น พวกเขายังมีความเปราะบาง

หากเศรษฐกิจจีนเริ่มเป็นขาลง หรือทรุด พวกเขาจะลำบากกว่ากิจการที่มีฐานรายได้กระจายไปทั่วโลก

บทความ :  ทักษ์ศิล ฉัตรแก้ว / Editor in Chief _MBA magazine

29/09/2566

เมกะเทรนด์สำคัญของโลกที่กำลังเกิดขึ้นและจะเติบโตทะลุทะลวงไปแทบทุกวงการคือการประยุกต์ใช้ AI ของธุรกิจอุตสาหกรรมและภาครัฐ

ช่วงหลังวิกฤติเศรษฐกิจไทยปี 2540 ใหม่ๆ ตอนนั้นอินเทอร์เน็ตเพิ่งเป็นที่รู้จักไม่นาน ผู้นำธุรกิจเริ่มตั้งคำถามกับตัวเองว่า “องค์กรของเราควรจะมีเว็บไซต์เป็นของตัวเองดีหรือไม่?”

มันตอบยากในสมัยนั้น เพราะอินเทอร์เน็ตเพิ่งจะเริ่มต้น และคนยังประเมินความสำคัญของมันไม่ถูก ทว่า คำตอบที่ถูกคือ “ต้องมี”

ต่อมา ราวปี 2550 พวกเขาก็หันมาถามคำถามทำนองเดิมว่า “องค์กรของเราต้องเคลื่อนตัวเข้าไปใน Social Media ใช่หรือไม่?” คำตอบคือ “ใช่”

ปัจจุบันนี้ ธุรกิจส่วนมากใช้ Facebook, Instagram, TikTok, และ Linkedin เพื่อเข้าถึงและ engage ลูกค้า แม้กระทั่งองค์กรภาครัฐก็ใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการปรับปรุงการให้บริการกับราษฎร และกิจการที่เป็นเจ้าของ Social Media เหล่านี้ก็กลายเป็นกิจการที่ประสบความสำเร็จอย่างมาก กลายเป็นกิจการยักษ์ใหญ่ของโลก สร้างผลตอบแทนให้แก่ผู้ลงทุนในระยะแรกอย่างเกินคุ้มค่า

ณ ขณะนี้ คำถามแนวนี้กลับอีกครั้ง “องค์กรของเราต้องนำ AI มาประยุกต์ใช้ ใช่หรือไม่?” และคำตอบก็เหมือนเดิม คือ “ใช่” เพราะ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ลดต้นทุน เพิ่มมาร์จิ้น และสร้างกำไรเพิ่ม ย่อมส่งผลต่อราคาหุ้นในที่สุด นั่นจึงเป็นโอกาสสำคัญของนักลงทุน ที่จะได้เข้าร่วมลงทุนกับเทรนด์นี้ตั้งแต่เนิ่นๆ AI จึงเป็น Investment Theme สำคัญที่ทีม MBA เราให้ความสำคัญ และจะนำเสนอบทวิเคราะห์ดีๆ เมื่อโอกาสมาถึง

ลำดับหุ้นที่จะได้ประโยชน์จาก AI

อันที่จริง เราได้ยินชื่อ AI หรือ Artificial Intelligence มานานแล้ว แต่มันยังเป็นเพียงแนวคิดแบบนามธรรม ไกลตัว และส่วนใหญ่ยังไม่เข้าใจว่ามันจะมีประโยชน์ต่อมนุษย์เรายังไงกันแน่ ทว่า หลังจาก Open AI เปิดตัว ChatGPT ทุกคนก็ถึงบางอ้อ มันทำให้เรารู้ว่า AI สามารถตอบคำถามเราได้ทุกคำตอบ ส่วนใหญ่เป็นคำตอบที่น่าพอใจ และมันยังเขียนโปรแกรมได้ ช่วยสร้างเว็บไซต์ได้ เขียนบทความง่ายๆ เขียนคำโฆษณา ดีไซด์โน่นนี่นั่น ช่วยวิเคราะห์งบการเงินและหุ้น หรือแม้กระทั่งแต่งบทกวี ที่สำคัญคือช่วยทำการบ้าให้นักเรียนนักศึกษาและเข้าสอบแทนแล้วทำคะแนนได้ดีมากอีกด้วย

เราพอจินตนาการได้แล้วว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อเรายังไง? เราสามารถให้มันช่วยเราตรงไหนได้บ้าง ที่สำคัญ คนธรรมดาอย่างเราก็ได้รู้แล้วว่าพวกเราสามารถเข้าถึง AI ได้ง่ายๆ โดยผ่านคอมพิวเตอร์แล็บท็อปหรือโทรศัพท์มือถือของเรา ไม่จำเพราะต้องเป็นกิจการใหญ่โตเท่านั้น

แล้วจู่ๆ ก็เกิดความเชื่อและพูดกันใหญ่โตกว้างขวางแพร่หลายไปอย่างรวดเร็วว่า AI จะมาเปลี่ยนโน่นเปลี่ยนนี่ เปลี่ยนวิถีชีวิตของเรา จนถึงขั้นจะเปลี่ยนโลกอย่างสำคัญ AI จะช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ และจะมาแทนอาชีพหลายอาชีพ เช่นนักแปล โอเปอเรเตอร์ เสมียน คนงานในโรงงานอุตสาหกรรม เป็นต้น AI จะช่วยให้ผู้ป่วยอัมพฤษกลับมาเคลื่อนไหวและสื่อสารได้อีกครั้ง AI จะช่วยให้รถยนต์ขับไปเองได้โดยอัตโนมัติ AI จะช่วยให้ยานอวกาศที่ลงจอดบนดาวอังคารสามารถทำการสำรวจดวงดาวได้ทรงประสิทธิภาพมากขึ้น AI จะช่วยให้นักการเมืองบางคนชนะเลือกตั้ง และจะช่วยให้บางคนแพ้หมดรูป AI จะช่วยให้มือจักรกลสามารถเก็บเกี่ยวผลผลิตให้กับเกษตรกรได้โดยไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย หรือแม้กระทั่ง บรรดาแก๊งคอลเซ็นเตอร์จะต้องหันมาใช้ AI ให้ช่วยคัดเลือกและโทรไปหาเป้าหมายได้มากขึ้นและแม่นยำขึ้นในแต่ละวัน ฯลฯ

AI กลายเป็นสิ่งฮ็อตฮิต! เพียง 5 วัน ChatGPT มี subscriber ถึงล้านคน และทะลุ 100 ล้านคนภายใน 2 เดือน หุ้นของกิจการที่เกี่ยวข้องกับ AI พุ่งขึ้นอย่างเป็นประวัติการณ์ นับแต่ต้นปี เช่น Nvidia 199%, C3.ai 203%, Symbotic 290% เป็นต้น ยังไม่นับ Tesla, Amazon, Uber, Meta, Google, และ Microsoft

รูปแบบของการนำเอา AI ไปใช้กับธุรกิจ คงเดินตามกฎเกณฑ์ของ Technology Adoption ที่เคยเป็นมาในอดีตนั่นเอง คือเริ่มจากกิจการกลุ่มที่ผลิตฮาร์แวร์จะได้ประโยชน์ก่อน เช่น ไมโครโปรเซสเซอชิพ เซ็นเซอร์พิเศษ กล้อง CV หน่วยความจำ และส่วนประกอบที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้เร็วและแรงขึ้นเพื่อประมวลผลสำหรับซอฟท์แวร์ AI ฯลฯ แล้วค่อยเป็นกิจการซอฟท์แวร์ที่เป็นเจ้าของชุดข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้ AI ได้ฝึกฝนตนเอง แล้วสร้างซอฟท์แวร์ขายหรือให้เช่าผ่านบริการสมาชิก หรือใช้ AI ให้สร้างประสิทธิภาพกับบริการใหม่ของตน เช่น Microsoft, Uber, Tesla, Google, Meta, Adobe, Saleforce.com, Amazon.com ซึ่งราคาหุ้นของกิจการเหล่านี้ได้เขยิบขึ้นไปแล้วจากผลของ

AI ฉากต่อไปที่เรากำลังจะได้เห็นคือ AI จะเข้าไปสู่ธุรกิจทั่วไปแทบ “ทุกชนิด” และ “ทุกหนทุกแห่ง”

กิจการด้านบริการอาจจะ adopt เอา AI ไปใช้ได้ง่ายกว่าและใช้ก่อนกิจการด้านการผลิต แนวโน้มน่าจะเริ่มจากกิจการที่เกี่ยวข้องกับ การตลาดและการโฆษณา แล้วก็บริษัทเทคโนโลยีต่างๆ ต่อมาเป็นกิจการที่ปรึกษาธุรกิจ และโรงเรียนมหาวิทยาลัยหรือองค์กรที่เกี่ยวกับการเรียนการสอน แล้วก็ถึงคราวอุตสาหกรรมยักษ์ใหญ่อย่างสถาบันการเงิน และเฮลท์แคร์ ฯลฯ (เพราะสถาบันการเงินและโรงพยาบาลหรือบริการสุขภาพทั้งหลาย ถูกควบคุมด้วยกฏระเบียบเข้มข้น จึงอาจจะทอดเวลาออกไปบ้าง เหมือนกับคราวที่พวกเขา Adopt บริการออนไลน์ต่างๆ หลังอุตสาหกรรมอื่นๆ ในรอบที่ผ่านมา) 

รอบหลังนี้คือของจริง !

ซอฟท์แวร์ AI สามารถประยุกต์ใช้ได้กับการทำงานขององค์กรทุกประเภทและทั่วโลก PwC คำนวณว่า AI จะเป็นตัวเพิ่มให้ GDP ของโลกเพิ่มขึ้นอีก 15 ล้านล้านเหรียญฯ ในปี 2030  Arvind Krishna ผู้นำสูงสุดของ IBM ประเมินว่า AI จะมาแทนงานออฟฟิสถึง 30% ใน 5 ปีข้างหน้านี้ และ IBM กำลังนำ AI มาใช้กับงานทุกประเภทในองค์กร (adopt AI across the board) ซึ่งเขาเชื่อว่ามันจะช่วยให้ IBM ประหยัดได้ถึง 780 ล้านเหรียญฯ ต่อปี Procter & Gamble ก็ใช้ AI ให้ช่วยคิดสูตรและส่วนผสมของสบู่ เพื่อย่นระยะเวลาพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ให้สั้นลง

กิจการแบบเราท่านทั่วไปก็เช่นเดียวกัน สามารถนำ AI มาใช้ได้ โดยหวังว่ามันจะช่วยสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับกิจการ แน่นอน ว่ามันจะช่วยให้งานเสร็จเร็วขึ้น และมันจะทำงานให้เราได้ตลอดเวลาอย่างไม่เหน็ดเหนื่อย ไม่จำเป็นต้องไปพัก ไปยืดเส้นยืดสาย ไปกินข้าว ฯลฯ ส่งผลให้ต้นทุนต่ำลง และสำคัญที่สุดคือ มันจะทำงานได้ถูกต้องแม่นยำกว่ามนุษย์

 โปรดติดตามบทวิเคราะห์เชิงเจาะลึกหุ้น AI จากเรา ในโอกาสต่อไป

 บทความ : ทักษ์ศิล  ฉัตรแก้ว / Editor MBA magazine

28/09/2023

 สำหรับไฮไลต์สำคัญของงาน Intel Innovation 2023 วันที่สอง นายเกร็ก ลาเวนเดอร์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของอินเทล ได้แบ่งปันข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับปรัชญาการทำงานของระบบนิเวศแบบเปิดของอินเทลที่ออกแบบมาเพื่อชุมชนนักพัฒนาโดยเฉพาะ เพื่อให้ทุกคนสามารถเข้าถึงโอกาสมากมายที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถมอบให้ได้

เหล่านักพัฒนาต่างกระตือรือร้นที่จะใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อรับมือกับความท้าทายต่าง ๆ ที่เป็นอุปสรรคต่อการใช้งานโซลูชั่นสำหรับลูกค้าและเอดจ์ไปยังดาต้าเซ็นเตอร์และระบบคลาวด์ในวงกว้าง โดยอินเทลมุ่งมั่นที่จะจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ด้วยแนวทางการเร่งซิลิคอนที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ ซึ่งมีพื้นฐานมาจากหลักการที่เปิดกว้าง ทางเลือกใหม่ ๆ ความไว้วางใจ และความปลอดภัยเป็นสำคัญ ด้วยการส่งมอบเครื่องมือที่พัฒนาประสิทธิภาพของการใช้ AI อย่างปลอดภัย และช่วยลดต้นทุนในการบำรุงรักษาและปรับขนาดโซลูชั่นเหล่านั้น อินเทลได้ช่วยติดอาวุธให้เหล่านักพัฒนาขยายขุมพลัง AI ไปสู่ทุกที่ทั่วโลก

นายเกร็กกล่าวว่า “ชุมชนนักพัฒนาเป็นพลังขับเคลื่อนสำคัญที่ช่วยให้อุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายทั้งในปัจจุบันและอนาคต ทุกคนควรสามารถเข้าถึง AI ได้อย่างง่ายดายและได้ใช้งาน AI ที่เชื่อถือได้ หากนักพัฒนาถูกจำกัดในการเลือกฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ก็จะเป็นการจำกัดการเข้าถึงยูสเคสจำนวนมากในการนำ AI ไปใช้ทั่วโลกไปด้วย อีกทั้งยังจำกัดการเปลี่ยนแปลงสำคัญต่อสังคมที่นักพัฒนาเหล่านี้สามารถช่วยโลกได้”

การใช้งาน AI ที่ง่ายขึ้น มาพร้อมกับความไว้วางใจและความปลอดภัย

ประเด็นสำคัญของงาน Intel Innovation 2023 วันที่สอง นายเกร็กยังได้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของอินเทลในการรักษาความปลอดภัยแบบครบวงจร ได้แก่ Intel® Transparent Supply Chain สำหรับการตรวจสอบความสมบูรณ์ของฮาร์ดแวร์และเฟิร์มแวร์ และรับรองการประมวลผลที่เป็นความลับเพื่อช่วยปกป้องข้อมูลสำคัญในหน่วยความจำ โดยปัจจุบัน อินเทลกำลังขยายการรักษาความปลอดภัยของแพลตฟอร์ม และการปกป้องข้อมูลด้วยเครื่องมือและบริการใหม่ ๆ มากมาย รวมถึงความพร้อมใช้งานของการบริการการรับรองความปลอดภัย

นวัตกรรมบริการใหม่ล่าสุดนี้เป็นผลิตภัณฑ์แรกในไลน์อัพซอฟต์แวร์และบริการด้านความปลอดภัยของอินเทลที่เรียกว่า Intel® Trust Authority หรือหน่วยงานด้านความไว้วางใจของอินเทล ที่จะช่วยตรวจสอบและประเมินการทำงานของระบบ Trusted Execution Environment (TEE) การบังคับใช้นโยบาย และบันทึกการตรวจสอบของอินเทลอย่างเป็นอิสระและครอบคลุม โดยสามารถใช้ได้ทุกที่ที่มีการใช้งานการประมวลผลที่ป้องกันความลับของอินเทล รวมถึงมัลติคลาวด์ ไฮบริด ระบบภายในองค์กร และเอดจ์ โดย Intel® Trust Authority จะกลายเป็นนวัตกรรมที่มีบทบาทสำคัญในการใช้งาน AI ที่เป็นความลับ เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของการประมวลผลในสภาพแวดล้อมที่เป็นความลับ ที่ทรัพย์สินทางปัญญา รวมถึงข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนได้รับการประมวลผลในแอปพลิเคชันแบบแมชชีนเลิร์นนิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการอนุมานบนโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® ทั้งรุ่นปัจจุบันและอนาคต

AI เป็นพลังสำคัญของนวัตกรรมที่มียูสเคสการใช้งานในทั่วทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การเงิน ไปจนถึงอีคอมเมิร์ซและการเกษตร

นายเกร็ก กล่าวว่า “กลยุทธ์ซอฟต์แวร์ AI ของเราก่อตั้งขึ้นบนระบบนิเวศแบบเปิดและการเร่งความเร็วในการประมวลผลแบบเปิดเพื่อที่จะสามารถขยายขุมพลัง AI ไปยังทุกที่ เรารู้ดีว่ามีโอกาสมากมายที่จะขยายขนาดของนวัตกรรม และเรากำลังผลักดันขอบเขตความเป็นไปได้ให้นักพัฒนา AI ได้สร้างสรรค์ผลงานของพวกเขาได้อย่างเต็มที่”

ระบบนิเวศแบบเปิด เปิดโอกาสสู่ทางเลือกใหม่เพื่อประสิทธิภาพการทำงานที่ดีที่สุด

องค์กรต่าง ๆ ทั่วโลกต่างใช้ AI เพื่อเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ พลิกโฉมธุรกิจ และพัฒนาบริการเพื่อผู้บริโภค อย่างไรก็ตาม การใช้โซลูชั่น AI ในทางปฏิบัติยังถูกจำกัดด้วยความท้าทายมากมายที่องค์กรธุรกิจยังไม่สามารถรับมือได้โดยง่าย เพราะยังขาดความเชี่ยวชาญภายในองค์กรและทรัพยากรไม่เพียงพอต่อการจัดการการใช้งาน AI ที่เหมาะสม (เช่น การเตรียมข้อมูลและโมเดลการจำลองข้อมูล) ตลอดจนแพลตฟอร์มกรรมสิทธิ์ที่มีราคาสูงและใช้เวลานานหากต้องซ่อมบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

อินเทลมุ่งมั่นที่จะขับเคลื่อนระบบนิเวศแบบเปิดที่สามารถใช้งานกับสถาปัตยกรรมได้หลากหลายและง่ายดายมากขึ้น ในที่นี้รวมถึงการร่วมเป็นหนึ่งในสมาชิกผู้ร่วมก่อตั้งโครงการ Unified Acceleration Foundation (UXL) ของมูลนิธิลินุกซ์ สมาคมที่ประกอบด้วยองค์กรธุรกิจต่าง ๆ ในหลากหลายอุตสาหกรรมนี้ พร้อมเดินหน้าส่งมอบระบบนิเวศซอฟต์แวร์เร่งความเร็วแบบเปิดเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับการใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม โครงการ UXL นั้นเป็นวิวัฒนาการของโครงการริเริ่มอย่าง oneAPI ที่เป็นโมเดลการเขียนโปรแกรมของอินเทลที่ช่วยให้เขียนโค้ดเพียงครั้งเดียวและสามารถใช้งานกับสถาปัตยกรรมการประมวลผลหลายประเภท อาทิเช่น CPU, GPU, FPGA และชิปเร่งความเร็ว อินเทลเตรียมที่จะส่งมอบข้อมูลของ oneAPI ให้แก่โครงการ UXL Foundation เพื่อช่วยขับเคลื่อนการพัฒนาข้ามแพลตฟอร์มในสถาปัตยกรรมที่หลากหลาย

ยิ่งไปกว่านั้น อินเทลยังร่วมมือกับผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ชั้นนำอย่าง Red Hat, Canonical และ SUSE เพื่อนำเสนอซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม เพื่อช่วยรับประกันประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับสถาปัตยกรรมอินเทลรุ่นล่าสุด ภายในงาน Intel Innovation นายเกร็กยังได้ร่วมกับนายกุนนาร์ เฮลเล็กสัน รองประธานและผู้จัดการทั่วไปสำหรับธุรกิจ Red Hat Enterprise Linux ประกาศขยายความร่วมมือที่อินเทลเตรียมให้การสนับสนุนระบบนิเวศ Red Hat Enterprise Linux (RHEL) ตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้ CentOS Stream และอินเทลยังคงสนับสนุน AI ตลอดจนเครื่องมือและกรอบการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิ่ง รวมถึง PyTorch และ TensorFlow อย่างต่อเนื่อง  เพื่อช่วยให้นักพัฒนาปรับขนาดประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย Intel Granulate เตรียมเพิ่ม Auto Pilot สำหรับการกำหนดสิทธิ์ทรัพยากรพ็อด Kubernetes ซึ่งเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพความจุที่จะให้คำแนะนำการจัดการความจุแบบอัตโนมัติและต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้ Kubernetes ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถลดต้นทุนสำคัญสอดคล้องกับมาตรชี้วัดประสิทธิภาพด้านต้นทุนสำหรับสภาพแวดล้อมการจัดการแพ็คเกจซอฟต์แวร์แบบ Containerization นอกจากนี้ Intel Granulate ยังเพิ่มความสามารถในการประสานการทำงานอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโหลด Databricks ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนโดยเฉลี่ย 30% และลดเวลาในการประมวลผล 23% โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโค้ด1  ในขณะที่ทั่วโลกพึ่งพา AI มากขึ้นในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่และซับซ้อน และส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แท้จริง เราต่างต้องการการปกป้องโมเดล AI ไปจนถึงข้อมูลและแพลตฟอร์มที่พวกเขาเรียกใช้เพิ่มมากขึ้นจากการดัดแปลง การหลอกเอาข้อมูล และการโจรกรรมข้อมูล การเข้ารหัสแบบ Fully homomorphic encryption (FHE) ช่วยคำนวณการประมวลผลได้โดยตรงกับข้อมูลที่เข้ารหัส แม้ว่าการใช้งานจริงจะถูกจำกัดด้วยความซับซ้อนและโอเวอร์เฮดในการคำนวณก็ตาม

นอกจากนี้ อินเทลยังเผยถึงแผนการที่จะพัฒนาตัวเร่งวงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) เพื่อลดค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพล้านเท่าที่เกี่ยวข้องกับแนวทาง FHE แบบซอฟต์แวร์เท่านั้น นอกจากนี้ ยังเตรียมเปิดตัวชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เข้ารหัสเวอร์ชันเบต้า ซึ่งจะช่วยให้นักวิจัย นักพัฒนา และชุมชนผู้ใช้ได้เรียนรู้และทดลองใช้การเข้ารหัส FHE ซึ่งจะเปิดตัวในปลายปีนี้ โดยเป็นส่วนหนึ่งของ Intel® Developer Cloud ซึ่งเปิดให้ใช้งานทั่วไปตามที่ประกาศเมื่อวานนี้ และยังรวมถึงชุดอินเทอร์เฟซที่ทำงานร่วมกันได้เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ FHE เครื่องมือการแปล และเครื่องจำลองตัวอย่างของตัวเร่งฮาร์ดแวร์ด้วย

Salesforce (เซลส์ฟอร์ซ) บริษัท AI CRM อันดับ 1 ประกาศความก้าวหน้ายิ่งใหญ่ของโซลูชั่น Einstein เทคโนโลยีเอไอภายใต้เอกสิทธิ์เฉพาะของบริษัท และ Data Cloud โซลูชั่นข้อมูลไฮเปอร์สเกลแบบเรียลไทม์ที่งาน Dreamforce 2023 ซึ่งนวัตกรรมดังกล่าวนี้จะมุ่งพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้าพร้อมทั้งยกระดับมาตรฐานประสิทธิภาพและประสิทธิผลการทำงานมากยิ่งขึ้น

ผลการศึกษาล่าสุดจาก IDC เผยว่าคลื่นลูกใหม่จาก Generative AI จะช่วยเร่งโอกาสทางเศรษฐกิจสำหรับเซลส์ฟอร์ซและระบบนิเวศของบริษัท โดย IDC คาดการณ์ว่า Salesforce AI Economy จะสร้างรายได้สุทธิ 2.02 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐจากรายได้ของธุรกิจทั่วโลก และสร้างงานใหม่ 11.6 ล้านตำแหน่งทั่วโลก ระหว่างปี พ.ศ. 2565 - 2571

Einstein รุ่นใหม่ล่าสุด สู่การเป็นผู้ช่วยการสนทนาที่น่าเชื่อถือพร้อมทั้งขับเคลื่อนด้วย Generative AI

โซลูชั่น Einstein ของเซลส์ฟอร์ซเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ใช้นวัตกรรมจาก Generative AI อย่าง Einstein Copilot ซึ่งจะเป็นผู้ช่วยเอไอสำหรับการสนทนา ฟีเจอร์ดังกล่าวติดตั้งอยู่บนแอป CRM ทั้งหมดเพื่อสนับสนุนทุกการใช้งานของลูกค้า โดยฟีเจอร์ Einstein Copilot จะช่วยสร้างเวิร์กโฟลว์การทำงานที่ไร้รอยต่อ พร้อมช่วยขับเคลื่อนประสิทธิภาพการทำงาน ผ่านการใช้ Natural Language ในการถามคำถาม และรับข้อมูลคำตอบที่มีความเกี่ยวข้องและเป็นข้อมูลที่เชื่อถือได้ โดยอ้างอิงจากข้อมูลเอกสิทธิ์ของเซลส์ฟอร์ซที่ปลอดภัยจาก Data Cloud

นอกจากนี้ เพื่อตอบโจทย์ความต้องการที่เจาะจงของแต่ละธุรกิจ เซลส์ฟอร์ซได้เปิดฟีเจอร์ Einstein Copilot Studio ที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแต่ง (Customise) ฟีเจอร์ Einstein Copilot ผ่านพร้อมท์ (Prompts)ที่เจาะจง หรือผ่านทักษะและโมเดลเอไอที่เจาะจง ซึ่งฟีเจอร์ดังกล่าวนี้ จะช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถปิดดีลได้ไวยิ่งขึ้น พร้อมทั้งยกระดับงานบริการลูกค้า ไปจนถึงการปรับแต่งพร้อมท์รูปแบบ Natural Language ให้กลายเป็นโค้ด เป็นต้น มากไปกว่านั้น ฟีเจอร์ Einstein Copilot Studio ยังสามารถตั้งค่าให้ Einstein Copilot สามารถใช้งานนอกแอปพลิเคชันของเซลส์ฟอร์ซได้อีกด้วย เพื่อใช้บนช่องทางติดต่อลูกค้าอื่น ๆ อาทิ ช่องทางเว็บไซต์, Slack, WhatsApp หรือ SMS เพื่อขับเคลื่อนแชทแบบเรียลไทม์

ฟีเจอร์ Einstein Copilot และ Einstein Copilot Studio จะใช้งานภายใต้ Einstein Trust Layer ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมเอไอที่ปลอดภัยและสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มของเซลส์ฟอร์ซ เพื่อสร้างผลลัพธ์อันมีคุณภาพจากเอไอโดยอ้างอิงจากข้อมูลลูกค้า ในขณะเดียวกันยังสามารถรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลบริษัทไปพร้อมกันสำหรับธุรกิจที่ใช้งาน

ใหม่! Einstein 1 Platform ใช้คู่กับ Data Cloud รองรับ Big Data และขับเคลื่อน Low-Code Metadata บนแอปพลิเคชันเอไอ Einstein 1 Platform สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์คเมตาดาต้าของเซลส์ฟอร์ซ โดยเป็นอีกขั้นของความก้าวหน้าสำหรับ Data Cloud และ Einstein แพลตฟอร์มดังกล่าวจะช่วยบริษัทต่าง ๆ เชื่อมต่อ จัดระเบียบ และทำความเข้าใจข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชันเซลส์ฟอร์ซต่าง ๆ ได้อย่างปลอดภัย ทั้งยังสร้างการมองเห็นข้อมูลที่ทั่วถึงของทั้งองค์กร ไม่ว่าข้อมูลจะมีโครงสร้างอย่างไรในระบบภายใน ทั้งยังสามารถช่วยองค์กรในการปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้และข้อมูลการดำเนินการโดยใช้บริการแพลตฟอร์มแบบ low-code อื่น ๆ อาทิ: · การใช้ Einstein สำหรับคาดการณ์และสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอ · การใช้ Flow สำหรับการทำออโตเมชั่น · การใช้ Lightning สำหรับส่วนต่อประสานกับผู้ใช้งานหรือ user interfaces

Date Cloud รุ่นใหม่ล่าสุดถูกผสานเข้ากับ Einstein 1 Platform เพื่อช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถปลดล็อกการใช้ข้อมูลในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าพวกเขาให้สมบูรณ์และมีความเป็นหนึ่งเดียว พร้อมส่งมอบประสบการณ์ CRM แบบใหม่ให้แก่ผู้ใช้งาน

· Data at Scale: Einstein 1 Platform รองรับข้อมูลเมตาดาต้า (Metadata-enabled objects) เป็นพันรายการ โดยแต่ละอ็อบเจ็กต์สามารถมีแถวได้หลายล้านล้านแถว นอกจากนี้ Marketing Cloud และ Commerce Cloud ยังมีการอัปเกรดใหม่ให้สามารถใช้งานได้บนแพลตฟอร์มนี้อีกด้วย

· Automation at Scale: ข้อมูลจำนวนมหาศาลสามารถถูกนำไปใช้งานได้ทันทีในรูปแบบเซลส์ฟอร์ซออบเจ็กต์บน Einstein 1 Platform โฟล์วต่าง ๆ ของงานสามารถปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา สูงสุด 20,000 เหตุการณ์ต่อวินาที และยังสามารถโต้ตอบกับระบบอื่น ๆ ภายในองค์กร รวมถึงระบบเดิมที่มีอยู่ผ่าน Mulesoft

· Analytics at Scale: โครงสร้างข้อมูลของข้อมูลเมตาดาต้า (Metadata Schema) แบบทั่วไปบน Einstein 1 Platform และแอคเซสโมเดลช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกและโซลูชั่นวิเคราะห์มากมายของเซลส์ฟอร์ซ อาทิ Reports and Dashboards, Tableau, CRM Analytics, และ Marketing Cloud Report สามารถใช้งานข้อมูลเดียวกันได้อย่างทั่วถึง

“เราอยู่ในยุคที่มีการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลตลอดเวลา ความสำคัญและการที่ AI เข้ามามีส่วนร่วมในธุรกิจจึงเป็นเรื่องที่ไม่สามารถมองข้ามได้ เพราะ AI จะเข้ามาปฏิวัติพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์และนำไปสู่ยุคเศรษฐกิจใหม่" คุณอามิท ซักซีน่า รองประธานประจำภูมิภาคอาเซียน เซลส์ฟอร์ซ กล่าวต่ออีกว่า "ในเวลานี้ ธุรกิจในประเทศไทยจำเป็นต้องควบคุมและประเมินถึงความเหมาะสมของการใช้งาน AI, Data และ CRM เพื่อสร้างความไว้วางใจจากลูกค้า ในขณะเดียวกันยังต้องสามารถใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อมอบประสบการณ์อันยอดเยี่ยมให้แก่ลูกค้าของพวกเขาได้เช่นกัน ความไว้วางใจของลูกค้ามีผลต่อแบรนด์ได้ ดังนั้นความสามารถในการมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมต่อลูกค้าจึงมีผลต่อความสำเร็จของธุรกิจแห่งอนาคต”

ไฮไลท์สำคัญอื่น ๆ จากงาน Dreamforce 2023:

· Slack เปิดตัวนวัตกรรมใหม่ ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มส่งเสริมประสิทธิภาพการทำงานอย่างชาญฉลาด

o นวัตกรรมใหม่ที่เพิ่มเข้ามาบน Slack จะนำเอาเอไอ, ระบบออโตเมชั่น และการแบ่งปันความรู้มารวมไว้ในที่เดียว เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและประสิทธิผลการทำงาน

§ Slack AI มาพร้อมความสามารถในการสรุปเธรดต่าง ๆ, สรุปไฮไลท์บนชาแนล, และค้นหาคำตอบภายในข้อความทั้งหมดของผู้ใช้

§ Workflow Builder รุ่นพัฒนาจะช่วยให้ทีมสามารถสร้างระบบอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใด ๆ โดยใช้งานตัวเชื่อมต่อจาก Google, Asana, Jira และแพลตฟอร์มอื่น ๆ

§ Slack lists จะช่วยติดตามงาน, ติดตามคำขอคัดแยก(Triage requests) และติดตามการจัดการโปรเจ็คข้ามสายงานได้

· Einstein สำหรับ Net Zero Cloud เพื่อช่วยให้การทำรายงานเกี่ยวกับ ESG ง่ายขึ้นสำหรับบริษัทต่างๆ

o ฟีเจอร์ Einstein สำหรับ Net Zero Cloud นั้นจะแนะนำข้อมูลที่เชื่อถือได้ตอบสนองต่อคำสั่งหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับรายงาน ESG แบบเรียลไทม์ โดยการตอบสนองต่างๆ จะอ้างอิงมาจากข้อมูลที่อยู่ในกรอบการรายงานโดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถที่จะปรับปรุงกระบวนการเขียนรายงาน ESG ได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น Einstein สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูล ESG ของบริษัทที่ถูกเผยแพร่เมื่อปีที่แล้ว หรืออาจดึงข้อมูลจากเอกสารที่อัปโหลดเอาไว้ก่อนหน้านี้ (เช่น รายงานผลกระทบกว่าหนึ่งหมื่นฉบับ เอกสารการปฏิบัติตามข้อกำหนด) หรืออาจใช้ประโยชน์จากข้อมูล Net Zero Cloud อื่นๆ เช่น ปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของบริษัท เป็นต้น Einstein จะใช้ข้อมูลนี้ระบุลงไปในแต่ละส่วนรายงาน ESG สำหรับปีล่าสุดโดยอัตโนมัติ

· Salesforce ขยายความร่วมมือทางอุตสาหกรรม เปิดตัวพาร์ทเนอร์ชิพกับ Google, AWS, McKinsey, Databricks, Genesys และ Snowflake: o Google partnership: เปิดตัวการใช้งานรูปแบบ Bidirectional Integration ที่จะช่วยให้ลูกค้าสามารถรวมบริบทจาก Salesforce และ Google Workspace เข้าด้วยกัน ผู้ใช้จะสามารถทำงานข้ามแพลตฟอร์มได้อย่างไร้รอยต่อทั่วทั้งแพลตฟอร์มผ่านผู้ช่วย Generative AI ของ Salesforce และ Google Workspace, Einstein Copilot และ Duet AI

o AWS partnership: เปิดตัว Bring Your Own Lake (BYOL) และ Bring your Own Large Language Model (BYO LLM) ซึ่งเป็นการผสานโซลูชั่นระหว่าง AWS และ Salesforce Data Cloud สร้างขึ้นบน AWS โดยนำ Generative AI ที่มีอยู่ของเซลส์ฟอร์ซเข้ามาพาร์ทเนอร์ด้วย ซึ่งการผสานโซลูชั่นดังกล่าวนี้จะช่วยให้ลูกค้าสามารถรวมข้อมูลของตนผ่าน Data Cloud และบริการของ AWS ได้อย่างไร้รอยต่อและมีความปลอดภัย เพื่อใช้ประโยชน์จากชุดโมเดลพื้นฐานต่าง ๆ ที่มีอยู่บน Amazon Bedrock และ Amazon SageMaker อย่างปลอดภัยภายในแพลตฟอร์มเซลส์ฟอร์ซ o McKinsey partnership: เปิดตัวการนำเทคโนโลยี Einstein และ Data Cloud ของเซลส์ฟอร์ซมาผสานเข้ากับโมเดลและเอไอของ McKinsey โดยการร่วมงานกันครั้งนี้จะช่วยเร่งการเปิดตัว Generative AI ที่น่าเชื่อถือสำหรับการขาย การตลาด การพาณิชย์ และการบริการ

o Databricks partnership: เปิดตัวการแชร์ข้อมูลแบบไร้รอยต่อระหว่าง Salesforce Data Cloud และ Databricks Lakehouse ที่จะช่วยลดต้นทุนและลดความซับซ้อนในการย้ายและคัดลอกข้อมูลสำหรับลูกค้า รวมทั้งสร้างความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ช่วยปลดล็อกการใช้ข้อมูลเชิงลึกให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเพื่อการส่งมอบประสบการณ์ของลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น o Snowflake partnership: เปิดตัววางจำหน่าย Bring Your Own Lake (BYOL) ซึ่งเป็นเครื่องมือการแชร์ข้อมูลผ่าน Snowflake Data Cloud จาก Salesforce Data Cloud ที่จะช่วยเพิ่มพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและส่งเสริมการนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้งาน เสริมความแข็งแกร่งในการขับเคลื่อนการทำงานด้วยข้อมูลหรือ Data-driven ให้แก่ลูกค้า

o Genesys partnership: เปิดตัว CX Cloud โซลูชั่นการจัดการความสัมพันธ์และประสบการณ์ลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอแบบครบวงจร ซึ่งเป็นการผสานระบบระหว่าง Genesys Cloud CXTM และ Salesforce Service Cloud เพื่อขับเคลื่อนประสบการณ์ลูกค้าและประสบการณ์พนักงานแบบครบวงจรให้ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับการพูดถึงบ่อยครั้งในปัจจุบัน เพราะ ChatGPT และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่คล้ายคลึงกันกำลังส่งผลต่อชีวิตประจำวันของผู้คน แต่ AI ก็ไม่ใช่เทคโนโลยีใหม่ ต้นกำเนิดของ AI สามารถย้อนกลับไปได้ถึงในช่วงทศวรรษ 1950 ทั้งนี้ผลจากการวิจัยและพัฒนาทางเทคโนโลยีที่สั่งสม มานานหลายทศวรรษจนถึงปัจจุบัน กำลังกลายเป็นกระแสหลักและสร้างความแตกต่างอย่างแท้จริง

สำหรับอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มก็เช่นกัน ธุรกิจจำนวนมากขึ้นกำลังเก็บเกี่ยวประโยชน์ต่าง ๆ จากเทคโนโลยี AI พร้อมกันนี้มีการคาดการณ์ว่า ตลาด AI ในภาคอาหารและเครื่องดื่มจะมีมูลค่าสูงถึง 29.94 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2571 ดังนั้นจึงคาดว่าธุรกิจอาหารและเครื่องดื่มที่ลงทุนใน AI จะมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด แต่ก็ยังคงมีความสับสนอย่างมากว่าแท้จริงแล้ว AI คืออะไร ทำงานอย่างไร และเป็นประโยชน์ต่อภาคอาหารและเครื่องดื่มอย่างไร

AI คืออะไร แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

AI คือความสามารถของคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักร ที่สามารถลอกเลียนหรือเลียนแบบพฤติกรรม อันชาญฉลาดและปฏิบัติงานได้เหมือนมนุษย์ โดยสามารถปฏิบัติหน้าที่ต่าง ๆ ที่ต้องใช้ความสามารถ ในการเรียนรู้ของมนุษย์ เช่น การคิด การใช้เหตุผล การเรียนรู้จากประสบการณ์ และที่สำคัญที่สุดคือ การตัดสินใจได้เอง

ส่วนแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning - ML) นั้นเป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่สามารถเรียนรู้และปรับเปลี่ยนได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมหรือช่วยทำ แมชชีนเลิร์นนิงใช้อัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างชาญฉลาด โดยวินิจฉัยจากรูปแบบข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในการดำเนินการขั้นต่อไป

AI เหมาะสำหรับอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มในด้านใด ?

พูดง่าย ๆ ก็คือ AI (เฉพาะส่วนแมชชีนเลิร์นนิง) มีความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตอาหาร ทุกด้าน ทำให้แอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ออกแบบเฉพาะสำหรับแต่ละอุตสาหกรรม สามารถปรับปรุงระบบ ห่วงโซ่อุปทานได้ทุกจุดตั้งแต่แหล่งกำเนิดไปจนถึงมือผู้บริโภค ช่วยสร้างระบบห่วงโซ่อุปทานที่มี ความคล่องตัวและขับเคลื่อนให้มีรายได้เพิ่มขึ้น

ส่วนแมชชีนเลิร์นนิงสามารถให้คำแนะนำที่แม่นยำและทันเวลาสำหรับระบบห่วงโซ่อุปทานได้เกือบทุกด้าน ด้วยความสามารถในการคำนวณค่าข้อมูล พารามิเตอร์ สถานการณ์จำลอง และปัจจัยที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ จำนวนมาก ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะทำให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยากจะเลียนแบบหากปราศจาก การใช้เทคโนโลยี AI

มีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในด้านใดบ้าง ?

ดูเหมือนว่าอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มจะมีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร้ขีดจำกัด เช่น เรื่องเกษตรแม่นยำ (precision farming) ที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ ซึ่งอาจเป็นการวิเคราะห์ การเก็บเกี่ยวที่ผ่านมาทั้งในด้านปริมาณและคุณภาพ ควบคู่ไปกับการพยากรณ์สภาพอากาศเพื่อกำหนดพื้นที่และเวลาที่ต้องรดน้ำ หรือเวลาที่ต้องใส่ปุ๋ย เป็นต้น

บริษัทอาหารและเครื่องดื่มจำนวนมากขึ้นหันมาใช้ AI เพื่อช่วยลดการสูญเสีย และค้นหาความไร้ประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นในระบบห่วงโซ่อุปทานเตรียมพร้อมรับกับทุกสถานการณ์

เมื่อไม่นานมานี้ เราอาจพอเข้าใจได้ถึงการที่ธุรกิจอาหารคิดว่าสิ่งที่แน่นอนที่สุดคือความไม่นอน แต่ด้วยสภาพอากาศแปรปรวนเพิ่มขึ้นที่ไม่สามารถคาดเดาได้ แมชชีนเลิร์นนิงจะเข้ามีบทบาทด้านใดในเรื่องนี้ หากไม่มีรูปแบบข้อมูลให้ค้นหาสิ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงทำได้คือ ช่วยให้เข้าใจความเสี่ยงของสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงได้ดีขึ้น รวมถึงผลกระทบที่อาจเกิดต่อการเก็บเกี่ยวทั่วโลก ซึ่งความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นนี้จะช่วยให้กำหนดแผนงานที่จำเป็น ในการลดความเสี่ยงเหล่านี้ได้ แต่ถึงแม้จะมีเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงทันสมัยที่สุดพร้อมสรรพแล้วก็ตาม เพื่อให้แน่ใจว่ากลยุทธ์เหล่านี้มีประสิทธิภาพก็ต้องมีความเห็นพ้องต้องกันด้วย ทั้งนี้ องค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (FAO) ระบุว่า ทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องในระบบห่วงโซ่อุปทานอาหารจะต้องยืดหยุ่นมากขึ้น ลดการใช้น้ำ พลังงาน และทรัพยากรอื่น ๆ ให้น้อยลง โดยแมชชีนเลิร์นนิงจะสามารถรองรับ การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่กล่าวมาได้

ในขณะที่เทคโนโลยีพัฒนาและธุรกิจต่าง ๆ ค้นพบประโยชน์ของการประยุกต์ใช้ AI ความสามารถของ AI ก็จะยิ่งพัฒนามากขึ้นไปอีก โดยได้รับการปรับปรุงให้เหมาะกับการแก้ปัญหาเฉพาะของอุตสาหกรรมหรือธุรกิจ ดังที่เราได้เห็นแล้วว่าการประยุกต์ใช้ AI อย่างรอบคอบกำลังช่วยเหลือธุรกิจต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม และในระบบห่วงโซ่อุปทาน ทั้งนี้คาดว่าจะมีการใช้ AI เพิ่มขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เพราะ AI ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าเป็นตัวขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่แท้จริง พร้อมทั้งช่วยให้ธุรกิจวางแผนรับมือกับเหตุการณ์ทั้งหลายที่อาจเกิดขึ้น โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง ซึ่งจำเป็นต่อการก้าวล้ำนำหน้าคู่แข่งอยู่ตลอดเวลา

สำหรับประเทศไทย รัฐบาลได้ขับเคลื่อนแผนพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) เพื่อสร้างมูลค่าเศรษฐกิจในอาเซียนกว่า 1.9 พันล้านล้านบาทในปี 2573 โดยมีโครงการ AI Thailand เป็นหน่วยงานกลางเพื่อการพัฒนาที่มุ่งสนับสนุนทิศทางการพัฒนาในทุกด้าน รวมถึงการส่งเสริมการพัฒนา การศึกษา การนำไปใช้ และความปลอดภัยให้เกิดประโยชน์สูงสุดจากการใช้เทคโนโลยี AI อย่างยั่งยืน โดยได้ทำการสำรวจธุรกิจใน 10 ภาคส่วน ครอบคลุมผู้ตอบแบบสอบถามจาก 3,529 บริษัท โดยผลการศึกษาพบว่า 15.2% ของธุรกิจได้นำ AI ไปใช้แล้ว 56.7 % มีแผนจะใช้ในอนาคต และ 28.2% ไม่มีแผนใด ๆ ในการใช้ AI

ดังนั้นเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ดังกล่าว รัฐบาลจึงได้มอบหมายให้สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สดช.) จัดทำแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565 – 2570) ขึ้นเพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยี AI จะถูกนำไปใช้อย่างมีจริยธรรมและความรับผิดชอบ ตลอดจนจัดทำแนวทางการใช้ AI ในภาคส่วนต่าง ๆ นอกจากนี้ รัฐบาลยังมีเป้าหมายที่จะส่งเสริมการใช้ AI ในการเกษตรและอาหารเพื่อเพิ่มผลผลิตและลดต้นทุน โดยเทคโนโลยี AI จะช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการพืชผล สุขภาพของดิน และการควบคุมศัตรูพืชได้ดีขึ้น นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนา AI สำหรับอาหาร เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและคุณภาพของอาหารอีกด้วย