โดย ทีมวิเคราะห์ตลาดและเทคโนโลยี
เนคเทค สวทช.
AI (Artificial Intelligence) เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นมากกว่าเทคโนโลยี
“AI หรือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เป็นเทคโนโลยีที่สามารถเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ที่ซับซ้อน สร้างความสามารถให้เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์ได้ ไม่ว่าจะเป็นการจดจำ วิเคราะห์ แยกแยะ แก้ปัญหา ให้เหตุผล ตัดสินใจ วางแผน คาดการณ์ สื่อสารกับมนุษย์ ซึ่งในบางกรณีอาจไปถึงขั้นเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง ทำงานแบบมนุษย์ได้หลายอย่าง และไม่ค่อยเกิดปัญหาเหมือนที่พบจากการทำงานของมนุษย์ เช่น ความผิดพลาดในการทำงาน (Human Error) หรือการเจ็บป่วย ไม่มีแรงทำงาน เป็นต้น”
ตลาด AI ทั่วโลกกำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดดและมีผลกระทบอย่างรวดเร็วและรุนแรงต่อทั้งภาคเศรษฐกิจและสังคม เห็นได้จากตลาด AI ทั่วโลกขยายตัวเกือบ 16% ใน 6 ปี AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เชื่อกันว่าจะพลิกโฉมโลกอนาคตอย่างที่เราไม่อาจจะจินตนาการได้ ด้วยแรงเสริมจาก 6 Megatends ภายในปี 2593 ที่ AI จะมีความสามารถเทียบเท่ามนุษย์ในอีก 100 ปีข้างหน้า (Krys et al., 2023) โดยธุรกิจที่นำเทคโนโลยี AI เข้ามาปรับใช้ จะช่วยเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันเชิงธุรกิจ จากการคาดการณ์ของ Statista (2023a) พบว่าในปี 2567 ขนาดตลาด AI โลกจะมีมูลค่าถึง 305.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ 10.4 ล้านล้านบาท และ Compound Annual Growth Rate (CAGR) หรืออัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น 15.8% และได้คาดการณ์ว่าในปี 2573 ตลาด AI โลกจะมีมูลค่าสูงถึง 738.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ 25.2 ล้านล้านบาท ซึ่งคาดการณ์ว่าตลาด AI จะมีผลกระทบทางเศรษฐกิจต่อ GDP มากขึ้นจากราว 1.7-2.4 % ในปี 2567 เป็น 7.9-10.2 % ในปี 2573 โดยมีแนวโน้มว่าการใช้เทคโนโลยี AI จะเพิ่มมากขึ้นในด้านการแพทย์และสุขภาพ และการปรับปรุงและสนับสนุนบริการให้กับลูกค้า รวมถึงมีการบูรณาการ AI เข้ากับเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น Blockchain และ IoT นอกจากนี้ ยังมีช่องว่างด้าน Digital transformation ที่เป็นโอกาสให้บริษัทขยายธุรกิจได้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในมิติของการเติบโตอย่างมหาศาลของ Data Set ที่ AI มาช่วยในการตัดสินใจ โดยเน้น Decision Support หรือจะเป็นเกมและ Real Time Application Engine ต่าง ๆ ช่วยสร้างรายได้ที่สูงขึ้น ทั้งนี้ได้คาดการณ์ว่าตลาด AI ของสหรัฐอเมริกาจะมีมูลค่าสูงที่สุดในปี 2567 ราว 106.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ 3.6 ล้านล้านบาท
สำหรับประเทศไทย คาดการณ์ว่าขนาดตลาด (Market Size) ของอุตสาหกรรม AI โตขึ้นราว 18% ต่อปี (CAGR 2024-2030) จาก 1,413 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ 48 พันล้านบาท ในปี 2567 เพิ่มขึ้นเป็น 3,807 ล้านดอลลาร์สหรัฐหรือราว 130 พันล้านบาท ในปี 2573 ตามภาพที่ 1 ด้วยแรงหนุนจากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ[1] (Statista, 2023b) ซึ่งนักวิเคราะห์ชี้ว่าปัจจัยหลักที่ทำให้อุตสาหกรรม AI เติบโตอย่างรวดเร็วภายใน 6 ปี มาจาก 5 ปัจจัยหลัก ได้แก่ (1) การใช้งาน Big Data มากขึ้น (AI algorithms จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการเรียนรู้และปรับปรุง) (2) การประมวลผลและโครงสร้างการประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์ (3) ความต้องการใช้งานระบบอัตโนมัติมากขึ้นในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ทั้งการผลิต การเงิน และการขนส่ง (4) การใช้งาน AI เพิ่มขึ้นจากแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น Virtual Assistants หรือ Chatbots ที่กำลังขยายตลาดในปัจจุบัน รวมถึง (5) มีการลงทุนและวิจัยพัฒนาระหว่างภาคส่วนต่าง ๆ มากขึ้น เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและการเติบโตในอุตสาหกรรม AI (Statista, 2023b)
ในระดับโลก Generative AI มีแนวโน้มการใช้งานมากที่สุด รองลงมาเป็น Augmented Working อย่าง BYOAI & Shadow AI และที่กำลังเป็นกระแสอยู่ตอนนี้ก็คือ Open Source AI (ดังภาพที่ 2)
จากบทความของ Pramatic (2023) ใน Meduim มีการคาดการณ์แนวโน้มการใช้ AI ใน 13 อันดับแรกของปี 2567 และ 3 อันดับแรกพบว่า Generative AI จะถูกใช้งานอย่างแพร่หลายมากที่สุด โดยคาดว่าภายในอีก 2 ปีข้างหน้า (ภายในปี 2569) หลายธุรกิจจะนำ Generative AI มาใช้งานกว่า 80% ทั้งในส่วน API, AI Models, Generative AI (McCartney, 2023) อันดับต่อมาคือ BYOAI (Bring Your Own Artificial Intelligence) ที่พนักงานจะนำเครื่องมือหรือแอปพลิเคชัน AI ของตัวเองมาทำงานถึง 60% และอันดับที่ 3 คือ Generative AI ที่เป็น AI แบบโมเดล Open Source หรือ ที่ใช้กันแล้วในปัจจุบัน อย่าง ChatGPT แม้ว่าการเปิดให้ใช้โมเดลนี้จะลดลงในอนาคต แต่ภาคธุรกิจกว่า 85% ก็ยังคงใช้ Open Source AI ผสานเข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่ (Goetz, 2023) เป็นต้น
สำหรับไทย แม้ว่า AI จะช่วยมนุษย์ทำงานได้ดีมีประสิทธิภาพ แต่ยังมีผู้ประกอบการกล้าประยุกต์ใช้ AI เพียง 15.2% ที่เหลือยังลังเลและขาดความพร้อม เนื่องจากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ ไม่เพียงแต่จะเป็นเครื่องมือที่จะเข้ามาช่วยคนทำงาน ยังช่วยเสริมสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ก่อให้เกิดการแข่งขันและสร้างรายได้ให้สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่จากการสำรวจความพร้อมผู้ประกอบการไทยของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์และศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (2566) เผยผลการศึกษาความพร้อมในการประยุกต์ใช้ AI สำหรับบริการดิจิทัลอย่างมีธรรมาภิบาล พบว่าสถานการณ์การประยุกต์ใช้ AI ในองค์กรต่าง ๆ ของไทย ยังมีสัดส่วนเพียงแค่ 15.2% สาเหตุหลัก ๆ ที่ยังไม่พร้อมใช้ AI มาจากอยู่ในช่วงศึกษาหาข้อมูล ขาดองค์ความรู้ และยังเห็นว่าไม่มีความจำเป็นในการนำ AI มาใช้ ตลอดจนขาดความพร้อมในด้านต่าง ๆ อาทิ โครงสร้างพื้นฐาน งบประมาณ ฯลฯ ตามภาพที่ 3
อย่างไรก็ตาม ในอนาคต องค์กรในไทยก็ยังมีแนวโน้มใช้งาน AI มากขึ้นถึง 56.6% เพื่อช่วยเสริมประสิทธิภาพการผลิตและบริหารจัดการองค์กร แม้ว่าปัจจุบันผู้ประกอบการไทยบางส่วนยังรู้สึกว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่ยากและมีค่าใช้จ่ายสูง และไม่มีความพร้อมในการประยุกต์ใช้ แต่ในอนาคตมีแนวโน้มว่าองค์กรต่าง ๆ มีแผนว่าจะนำ AI มาใช้มากขึ้น ถือว่าเกินครึ่งขององค์กรในไทยที่เปิดรับ AI ไปประยุกต์ใช้ โดยเป้าหมายในการหันมาใช้ AI 3 อันดับแรก ก็เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต และเพื่อช่วยในการบริหารจัดการภายในองค์กร รวมไปถึงเพื่อเพิ่มรายได้ให้กับองค์กร
เทคโนโลยี AI จึงเป็นมากกว่าเทคโนโลยี เป็นตัวช่วย ไม่ใช่ตัวฉุด ตามที่ Rodney Allen Brooks ได้กล่าวไว้ มีความเชื่อว่า AI จะเปลี่ยนพลิกโฉมโลกครั้งยิ่งใหญ่อีกครั้งพอ ๆ กับยุคเริ่มมีอินเทอร์เน็ตกันเลยทีเดียว โดยธุรกิจที่นำเทคโนโลยี AI เข้ามาปรับใช้ จะช่วยเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันเชิงธุรกิจ ดังนั้นจึงเกิดบริษัท Start–up ที่เห็นโอกาสทางธุรกิจเกี่ยวกับ AI ในประเทศไทยเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด
AI Start-up : ส่องสถานการณ์สตาร์ตอัป AI ในไทย
สำหรับประเทศไทย สิ่งที่ช่วยกระตุ้นให้เกิดการประยุกต์ใช้ AI ได้อย่างมีกลยุทธ์และมีทิศทาง ส่วนหนึ่งคือการมีแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย ปี พ.ศ. 2565-2570 ซึ่งเป็นแผน AI ฉบับแรกของไทย มีการใช้งบประมาณกว่า 7 พันล้านบาท ในปีงบประมาณ 2566 สำหรับดำเนินโครงการ 122 โครงการ และผลักดันให้เกิดการประยุกต์ใช้หรือพัฒนา AI สำหรับสตาร์ตอัปมีการขับเคลื่อนเพื่อให้เกิดนวัตกรรมและการบริการในประเทศไทย ด้วยมาตรการส่งเสริม AI Start-up จาก 7 หน่วยงานภาครัฐ และหนุนมูลค่าการลงทุน AI Start-up ในปี พ.ศ.2565 สูงถึง 639 ล้านบาท (กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม และ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม, 2566) โดยเชื่อมไปสู่การพัฒนากำลังคนด้าน AI ที่กำลังขาดแคลนอย่างหนัก เพื่อสร้างสรรค์งานบริการด้าน AI ในประเทศได้มากขึ้น
ปัจจุบันประเทศไทยมีการใช้งาน AI ในหลากหลายธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นด้านการให้บริการอย่างการนำข้อมูลมาวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค ช่วยดูแลลูกค้า และนำเสนอบริการที่ตอบโจทย์ หรือที่เราเห็นกันบ่อย ๆ จนคุ้นชิน คือ Chatbot นอกจากนั้นยังมีการนำ AI มาใช้ดูแลลูกค้าในด้านบริการการเงิน สร้างแอปพลิเคชันและวิเคราะห์สินเชื่อ (Techsauce Team, 2018) ด้านสุขภาพมีการนำนวัตกรรม AI IBM WATSON มาช่วยวิเคราะห์การรักษาโรคมะเร็ง (Swetlitz, 2016) ส่วนภาคอุตสาหกรรมอย่าง SCG นำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้ในองค์กร ช่วยวิเคราะห์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบริหารจัดการโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทาน และนำ NLP แบบ Speech-to-text เข้ามาช่วยในงาน Customer Service ในการรับคำติชมบริการของลูกค้าที่เกี่ยวกับสินค้าและบริการ รวมไปถึงการแปลบทสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview) และต่อยอดทำ Text/Sentiment Analytics เพื่อปรับปรุงการให้บริการผ่าน Platform CUICUI ของบริษัท Start-up AI9 ตลอดจนช่วยในงาน Internal Survey (Deep-structure Interview) ในการสัมภาษณ์พนักงาน สำหรับทัศนคติที่มีต่อองค์กร ตลอดจนจัด Category คำตอบและวิเคราะห์ผล (Sentiment Analysis) ได้โดยอัตโนมัติ (Jutamard (T.t.), 2020)
เปิดรายได้จากธุรกิจ AI Start-up ของไทย เกือบ 5 พันล้านบาท เติบโตถึง 24% จากรายงาน Thailand AI Start-up Report 2022 ของสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ (AIEAT) (Artificial Intelligence Entrepreneur Association of Thailand (AIEAT), 2022) ซึ่งเป็นสมาคมที่มีบริษัททำธุรกิจ AI Start-up รวมตัวกัน ได้ทำการสำรวจข้อมูลบริษัท AI Start-up ของไทยมากกว่า 105 บริษัท และทำสรุปรายงานสถิติการทำธุรกิจด้าน AI ของประเทศไทย ประจำปี 2565 ไว้อย่างน่าสนใจ โดยพบว่าประมาณการรายได้ของบริษัท AI Start-up ทั้ง 105 บริษัทนั้น คิดเป็น 3.68 พันล้านบาท หรือคิดเป็น 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2563 และ 4.56 พันล้านบาท ในปี 2564 โดยมีอัตราการเติบโต CAGR สูงถึง 24% อย่างไรก็ตาม มูลค่าตลาดของไทย ก็ยังมีสัดส่วนเพียงแค่ 0.1-0.2% ของรายได้ตลาดโลกเท่านั้น (มีสมมติฐานว่า Start-up กลุ่มนี้มีรายได้เกิดจากงานด้าน AI ประมาณ 80% ของรายได้ทั้งหมดของกลุ่มบริษัท)
กำลังคนด้าน AI กระจุกตัวอยู่ในเมืองหลวง 85% จากข้อมูลของสำนักงานประกันสังคม (SSO) บริษัท AI Start-up จำนวน 105 บริษัท มีพนักงานทำงานประจำแบบ full time จำนวน 3,809 คนในปี 2565 หรือเฉลี่ยบริษัทละ 36 คน โดยบริษัทส่วนใหญ่มีที่ตั้งอยู่ในกรุงเทพมหานคร 85% ปริมณฑล 11% นอกจากนั้นรวม ๆ 4-5% ตั้งอยู่ในเชียงใหม่ สงขลา และกลุ่มจังหวัด EEC
Start-up ทำธุรกิจเกี่ยวกับ AI ทั่วไป และให้คำปรึกษาเกี่ยวกับ AI ครองสัดส่วนมากสุด 12% เมื่อพิจารณาในมิติของการแบ่งบริษัท AI Start-up เป็นกลุ่ม Sector มีสัดส่วนมากที่สุดในกลุ่ม AI ทั่วไป และให้คำปรึกษาเกี่ยวกับ AI สูงถึง 12% รองลงคือ Marketing Analytics 10% และ Big Data 7% สำหรับ Sector ด้าน Information Technology, Robotics และ Chatbot มีสัดส่วนเท่ากันคือ 5% และ Fin Tech 3.7% เน้นการทำ E-KYC (Electronic Know Your Customer) คือ การยืนยันตัวตนผ่านทางอิเล็กทรอนิกส์ โดยที่ไม่ต้องเดินทางไปแสดงตัวตนด้วยตัวเองต่อเจ้าหน้าที่แบบ face-to-face เช่น การอนุมัติสินเชื่อ และการประกันภัย เป็นต้น
เจาะลึกสตาร์ตอัป AI สัญชาติไทย
สำหรับ AI Start-up ในไทย ถ้าอ้างอิงจากข้อมูลดังกล่าวไปแล้ว มีธุรกิจที่เริ่มเปิดตัวและให้บริการหลากหลายธุรกิจและบริการ ในบทความนี้จะเรียกน้ำย่อยตัวย่างสตาร์ตอัปที่น่าสนใจ
“iApp Technology” แพลตฟอร์มบริการด้านปัญญาประดิษฐ์และระบบสื่อสารหุ่นยนต์ ภาษาไทย บริษัท ไอแอพพ์เทคโนโลยี จํากัด มุ่งเน้นการนำ AI มาประยุกต์ใช้โดยเฉพาะภาษาธรรมชาติของไทย (NLP) สำหรับ Robot, Chatbot, Voice, OCR, การประมวลผลข้อความ และ Data Mining โดย Use Case เด่น ๆ เช่น Face Recognition Features ตรวจการเข้าเรียนผ่าน “การรู้จำ” ใบหน้าโดยอัตโนมัติ ตรวจการเข้าออกสำนักงานผ่านการรู้จำใบหน้าโดยอัตโนมัติ หุ่นยนต์บริการที่มาพร้อมกับความสามารถในการพูดภาษาไทย และเข้าใจภาษาไทย เสริมด้วยระบบ Chochae Chatbot Engine สามารถพูดคุย Live Chat ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ในหลากหลายองค์กร (ภาพที่ 4) (บริษัท ไอแอพพ์เทคโนโลยี จํากัด, 2566)
“BOTNOI GROUP” เป้าหมายสู่การเป็นบริษัทระดับโลกด้าน Deep Tech จากประเทศไทย บริษัทบอทน้อย (Botnoi) นำ AI มาพัฒนาระบบ Chatbot ซึ่งเป็นระบบที่ใช้เทคโนโลยี NLP ให้บริการลูกค้า อาทิ AI Voice Bot สนทนาด้วยเสียง ใช้ได้ทั้งในธุรกิจประกันครอบคลุมไปจนถึงอุตสาหกรรมการผลิต ในการจัดการสินค้าคงคลัง ตอบคำถามเกี่ยวกับกระบวนการผลิต และบริหารจัดการซัพพลายเชน นอกจาก Chatbot แล้ว บริษัทยังพัฒนาระบบ AI อื่น ๆ อีกมากมาย อาทิ เช่น Speech Recognition, Text to Speech, Speech to Video, Computer Vision, Digital Human, Virtual Influencer, Voice Bot และ Data Science (บอทน้อยกรุ๊ป, 2567)
“ZTRUS” เทคโนโลยี AI-OCR ที่สามารถแปลงข้อมูลจากรูปภาพเป็นดิจิทัลสำหรับเอกสารทางบัญชี ช่วยในการจัดการคัดแยกและสกัดข้อมูลจากเอกสารทางการเงิน ไม่ว่าจะเป็น Invoice/ Purchase Order/ Delivery Order สามารถตรวจสอบข้อมูลได้ เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้การเปิดใบสั่งขายและปิดการขายง่ายขึ้น ประหยัดต้นทุนและส่งของได้ทันเวลา ซึ่งมีเป้าหมายที่จะขยายไปในภาคอุตสาหกรรมต่อไป (ZTRUS, 2567; สถาบันนวัตกรรมเพื่ออุตสาหกรรม สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย, 2023)
“Data Wow” การันตีบริษัทสาย Tech ที่คนไทยรุ่นใหม่อยากร่วมงานด้วยมากที่สุด (Techsauce Team, 2021) Data Wow ผู้ให้บริการ AI Software Development พัฒนาระบบซอฟต์แวร์ AI ที่ช่วยในการจัดการข้อมูลที่แม่นยำและปลอดภัย และตรวจสอบความถูกต้องด้วยระบบ Data Labeling พร้อมบริการให้คำปรึกษาด้าน AI เพื่อช่วยสร้างแพลตฟอร์มต่าง ๆ ขององค์กรให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างบริการที่น่าสนใจ อาทิ Data Labeling หรือ การจำแนกข้อมูลทั้งข้อความ เสียง และภาพ รองรับทั้ง 3 ภาษา (ไทย อังกฤษ และญี่ปุ่น) ผ่านกระบวนการเรียนรู้ของ AI (Machine Learning) ซึ่งนอกจากจะช่วยจำแนกข้อความเป็นหมวดหมู่ สร้างเสียงและแปลงคำพูด ยังมีการจำแนกรูปภาพ ยืนยันตัวตน รวมถึงการตรวจจับวัตถุ สามารถนำไปต่อยอดใช้งานได้หลากหลายในอุตสาหกรรม เช่น ใช้ AI ในการทำ Quality Inspection การตรวจสอบคุณภาพหรือ QC ผลิตภัณฑ์ เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีบริการ Data Privacy ซึ่งมี Solution ที่ช่วยให้ธุรกิจดำเนินงานโดยไม่ขัดหลัก PDPA (Data Wow, 2024)
“ENRES” ผู้นำด้านการพัฒนาเทคโนโลยี AIoT มุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ทั้งในด้านการเติบโตของธุรกิจและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม บริษัท เอ็นเนอร์จี้ เรสปอนส์ จำกัด หรือ ENRES เป็นบริษัทที่พัฒนา AI ตรวจสุขภาพโรงงาน อาคารธุรกิจ พร้อมบริการตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อบริหารจัดการ ด้านการผลิต ด้านการจัดการพลังงาน เพื่อลดต้นทุน และขั้นตอนการทำงานซ้ำ ป้องกันความเสียหาย รวมถึงการบริหารอาคาร สร้างความมั่นใจให้ธุรกิจเติบโตอย่างยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม สำหรับบริการที่น่าสนใจคือ AIOT Platform: AI Health Check ตรวจสุขภาพอัตโนมัติ 4 ประเภทหลัก ได้แก่ 1) Production Performance ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการผลิต 2) Facility and Safety ช่วยตรวจสอบความพร้อมใช้ของระบบอาคาร 3) Utility ช่วยตรวจสอบความพร้อมของระบบสาธารณูปโภคให้พร้อมใช้งาน และ 4) Energy Audit ช่วยในการบริหารจัดพลังงาน เพื่อลดค่าไฟฟ้าอย่างยั่งยืน (ENRES, 2024)
AI START-UP : เจาะลึก CASE STUDY ตัวจริงงานวิจัยก้าวสู่การประยุกต์ใช้จริง
หลังจากเรียกน้ำย่อยกันไปแล้วสำหรับตัวอย่างทั้ง 5 AI Start-up ที่ก่อร่างสร้างตัวและสร้างสรรค์บริการด้วยเทคโนโลยี AI ไม่ว่าจะเป็นภาคการเงิน งานการแพทย์ หรือแม้แต่ในภาคอุตสาหกรรมและบริการ และความน่าสนใจอยู่ตรงที่รายได้ธุรกิจ AI Start-up ขยายตัวภายในระยะเวลาอันรวดเร็ว สำหรับส่วนนี้จะตีแผ่ธุรกิจสตาร์ตอัปที่ถือว่าเป็นหนึ่งในหลายบริษัทที่มีแนวโน้มความสำเร็จ โดยมีพัฒนาการมาจากตัวจริงงานวิจัยก้าวสู่การประยุกต์ใช้จริงในเชิงพาณิชย์
บริษัท เอไอไนน์ จำกัด (Ai9): จากวิจัยภาครัฐ สู่ การใช้จริง
จุด START ของ Start-up Ai9 บริษัท เอไอไนน์ จำกัด (Ai9) บริษัทสตาร์ตอัปรายแรก ๆ ของไทยที่เป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยี AI ด้านการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ (Speech to text: STT) และเทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) และเป็นหนึ่งในบริษัท NSTDA Start-up ที่เกิดขึ้นภายใต้กลไกการสร้าง Tech Start-up ของ สวทช. ทีมประกอบไปด้วย นักวิจัย วิศวกรและนักถ่ายทอดเทคโนโลยีจาก NECTEC ที่มีประสบการณ์ตรงในการทำวิจัยด้าน AI มามากกว่า 20 ปี มีการร่วมทุนจากบริษัทโทรคมนาคมแห่งชาติ จำกัด (มหาชน) และบริษัทเทอราบิท จำกัด (บริษัท เอไอไนน์ จำกัด (Ai9), 2567) ตั้งขึ้นในปี 2563 หรือมีอายุใกล้ 4 ขวบปีแล้ว (DBD Data Warehouse + Team, 2567)
“Ai9” มาจากทีมที่มี Passion ด้าน AI 9 คน รวมตัวนำ Advance AI ก้าวหน้าและใช้ได้จริง โดยจุดเปลี่ยนที่ทำให้ก้าวสู่สตาร์ตอัป มาจากความสนใจในเทคโนโลยี AI และต้องการส่งผ่าน Passion งานวิจัยให้ได้ใช้ประโยชน์ ขึ้นห้างมากกว่าขึ้นหิ้ง ทั้งนี้ ทีมพร้อมยอมรับความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นในการก้าวสู่จักรวาลของสตาร์ตอัปเต็มตัว
Ai9 ในวงการ AI Start-up
ธุรกิจสตาร์ตอัป ดูเผินๆ หลายคนคงคิดว่าจะมีรายได้หรือผลตอบแทนที่สูง และมูลค่าธุรกิจดีกว่าธุรกิจแบบดั้งเดิม ยิ่งเป็นธุรกิจที่ไม่มีคนทำมาก่อน สามารถแก้ Pain Point ได้ ยิ่งมีผู้สนใจอยากกระโดดเข้ามาเป็นผู้เล่นรายแรก ๆ ในตลาด แต่ในความเป็นจริงแล้วธุรกิจสตาร์ตอัปที่ประสบความสำเร็จและอยู่รอดได้ในระยะยาว มีเพียง 10-20% เท่านั้น (Arinkina, 2023; Howarth, 2023) และยิ่งเป็นสตาร์ตอัปกลุ่ม Tech Start-up โดยเฉลี่ยแล้ว 63% ไม่ประสบความสำเร็จ และยิ่งไปกว่านั้น 25% ของสตาร์ตอัปในกลุ่มนี้ ล้มหายตายจากไปตั้งแต่ปีแรก !! (Arinkina, 2023) นั่นหมายความว่า Ai9 คือสตาร์ตอัป AI สัญชาติไทยหนึ่งที่ถือว่าประสบความสำเร็จพอสมควรในเส้นทางนี้ และยังอยู่รอดมาได้จากการดำเนินงานมากว่า 4 ปีและมีรายได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในบทความนี้จะนำเสนอการวิเคราะห์ความสำเร็จของ Ai9 ผ่านแบบจำลอง Lean Canvas (Ries, 2011) ที่จะเน้นไปที่ธุรกิจเริ่มต้นใหม่ช่วยชี้จุดปัญหาและความต้องการของลูกค้าให้ชัดและเร็วตามสไตล์สตาร์ตอัป
ห้ามพลาด! บทวิเคราะห์ความสำเร็จของ Ai9
ติดตามเรื่องราวเจาะลึกของ Ai9 ในวงการ AI Start-up กันต่อที่...
บทวิเคราะห์โดย
- เพชรลักษณ์ โชควัฒนาสมบัติ
- ดร.จิรพรรณ เชาวนพงษ์
- สิรินทร อินทร์สวาท
ฝ่ายพัฒนาเครือข่ายเชิงกลยุทธ์และประเมินผล
ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค)