Winning Beyond AI: กลยุทธ์ที่เหนือกว่าโมเดล

EN

ทุกวันนี้เวลาคุยเรื่อง AI ในห้องประชุม คำถามที่มักได้ยินบ่อยที่สุดมักจะเป็น "เราใช้ Model ตัวไหนอยู่" หรือ "เราควรเปลี่ยนไปใช้ GPT-5 หรือ Claude รุ่นใหม่ดีไหม" เหมือนกับว่าการเลือก AI Model ที่ดีที่สุด คือกุญแจของความได้เปรียบทางธุรกิจ

แต่ถ้าลองมองอีกมุม คำถามนี้อาจกำลังพาเราออกนอกทางตั้งแต่ต้น

เพราะในความเป็นจริง ไม่ว่าจะเป็น GPT-5, Gemini หรือ Claude บริษัทคู่แข่งของเราก็สามารถเข้าถึง Model เดียวกันนี้ได้ไม่ต่างกัน ผ่าน API เดียวกัน ด้วยราคาที่ไม่ต่างกันมาก 

เมื่อทุกคนสามารถซื้อความฉลาดระดับเดียวกันได้ คำถามที่สำคัญกว่าจึงไม่ใช่ "เรามี AI ตัวไหน" แต่เป็น "แล้วอะไรคือสิ่งที่ทำให้เราต่างจากคู่แข่ง เมื่อทุกคนมี AI เหมือนกันหมด"

เมื่อ AI Model กลายเป็น Commodity (สิ่งทั่วไป)

ลองนึกภาพย้อนไปสมัยที่ Cloud Computing เพิ่งเข้ามาใหม่ ๆ การที่บริษัทหนึ่งมี Server บน Cloud และอีกบริษัทยังใช้ Server แบบเดิม อาจดูเหมือนได้เปรียบ แต่ผ่านไปไม่กี่ปี เกือบทุกบริษัทก็ย้ายขึ้น Cloud กันหมด ทำให้การมี Cloud ไม่ใช่ความได้เปรียบอีกต่อไป แต่กลายเป็นพื้นฐานที่ทุกคนต้องมี

AI กำลังเดินตามเส้นทางเดียวกัน เพียงแต่เร็วกว่าเดิมหลายเท่า

Frontier Models จากผู้ให้บริการรายใหญ่ถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เปิดให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น และมีต้นทุนที่ลดลงเรื่อย ๆ ความสามารถที่เคยเป็นจุดขาย ไม่ว่าจะเป็นการสรุปเอกสาร วิเคราะห์ข้อมูล ตอบคำถามลูกค้า หรือเขียนโค้ดพื้นฐาน กำลังกลายเป็นสิ่งที่องค์กรส่วนใหญ่สามารถทำได้เหมือนกัน 

เมื่อทุกคนใช้ Model ระดับเดียวกัน เข้าถึงข้อมูลสาธารณะชุดเดียวกัน และได้ผลลัพธ์ในระดับใกล้เคียงกัน คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ว่าใครมี AI แต่คือใครมีสิ่งที่ AI ของคู่แข่งไม่มี

McKinsey เคยอธิบายเรื่องนี้ไว้ว่า เทคโนโลยีและเครื่องมือต่าง ๆ สามารถถูกลอกเลียนแบบได้ ดังนั้นความได้เปรียบที่แท้จริงต้องมาจากการสร้างสิ่งที่คู่แข่งทำตามได้ยาก หรือที่เรียกว่า Competitive moats 

นั่นหมายความว่าการแข่งขันกันซื้อ AI ที่ดีที่สุด อาจไม่ใช่เกมที่สร้างความได้เปรียบในระยะยาวอีกต่อไป

แล้วอะไรคือสิ่งที่ Copy ไม่ได้?

หาก AI Model ซื้อได้ Infrastructure ก็เช่าได้ และ Talent สามารถย้ายงานได้ตลอดเวลา  สิ่งที่เหลือซึ่งคู่แข่งไม่สามารถลอกได้ในชั่วข้ามคืน ก็คือ Proprietary Data (ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะขององค์กร)

พูดง่ายๆคือ  ข้อมูลที่เกิดจากการดำเนินธุรกิจจริงขององค์กรซึ่งไม่มีใครสามารถสร้างขึ้นมาเหมือนกันได้ ตัวอย่างเช่น

• Transaction History (ประวัติการทำธุรกรรม): ประวัติการซื้อขาย รูปแบบการใช้งาน และ Pattern ที่สะท้อนพฤติกรรมการใช้จ่ายจริงๆของลูกค้า ไม่ใช่ข้อมูลสมมติจาก dataset สาธารณะ

• Customer Behavior (พฤติกรรมลูกค้า):  ข้อมูลการคลิก การค้นหา การเลื่อนดู การหยุดอ่าน หรือการยกเลิกบางอย่างระหว่างทาง ซึ่งสะท้อนความต้องการของลูกค้าในบริบทเฉพาะของธุรกิจ

• Operational Signals (สัญญาณจากการปฏิบัติงานจริง): ข้อมูลจากการดำเนินงานจริง ไม่ว่าจะเป็นโรงงาน คลังสินค้า สาขา หรือระบบปฏิบัติการต่าง ๆ ที่สะสมจากประสบการณ์จริงขององค์กร

ข้อมูลเหล่านี้คือวัตถุดิบสำคัญที่ทำให้ AI เข้าใจธุรกิจของเราได้ลึกกว่าที่ Foundation Model เพียงอย่างเดียวจะทำได้ และนี่จึงเป็นเหตุผลที่หลายองค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับแนวคิดอย่าง Private LLM และ KMAI มากขึ้น

เพราะสิ่งที่ Private LLM หรือ KMAI ทำได้ ไม่ใช่แค่การมีโมเดลของตัวเอง แต่คือการนำ Foundation Model ที่ทุกคนเข้าถึงได้เหมือนกัน มาผสานกับข้อมูลภายในที่ไม่มีองค์กรไหนเหมือน จนกลายเป็นความสามารถที่ลอกกันไม่ได้ 

Data เป็น Asset (สินทรัพย์) หรือ Liability (ภาระ) อยู่ที่การจัดการ

ในยุคก่อนหน้า หลายองค์กรมักเชื่อว่าการมีข้อมูลมากคือได้เปรียบ แต่ในความเป็นจริง ข้อมูลที่ไม่ถูกจัดการ อย่างเหมาะสม ไม่ได้เป็น asset แต่กลายเป็น liability (ภาระ) ที่ค่อย ๆ สะสมความเสี่ยงโดยไม่รู้ตัว

โดยสามารถมองได้ผ่าน 3 มิติสำคัญ คือ

• PDPA Risk (ความเสี่ยงด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล): ข้อมูลของลูกค้าที่เก็บไว้โดยไม่มีการจัดประเภท ไม่มีการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง หรือไม่รู้ว่าเก็บไว้ทำไม อาจนำไปสู่ความเสี่ยงทางกฎหมายในอนาคต

• Storage Cost (ต้นทุนการจัดเก็บ):  ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้เพียงเพราะคิดว่าอาจมีประโยชน์ในอนาคต อาจสร้างต้นทุนการจัดเก็บเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยไม่สร้างมูลค่าทางธุรกิจกลับมา

• Poor AI outcome (คุณภาพของผลลัพธ์) :  หาก AI ทำงานบนโดยอ้างอิงจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน หรือไม่เป็นปัจจุบัน ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะผิดพลาดตามไปด้วย

สรุปคือ ความแตกต่างระหว่าง Data Asset กับ Data Liability ไม่ได้อยู่ที่ปริมาณข้อมูล แต่อยู่ที่ว่าองค์กรเข้าใจข้อมูลของตนเองมากแค่ไหน ข้อมูลไหนสำคัญ อยู่ที่ไหน ใครเข้าถึงได้ และถูกนำไปสร้างมูลค่าอย่างไร

นั่นคือเหตุผลที่หลายองค์กรเริ่มมองข้อมูลในฐานะ Strategic Asset มากกว่าต้นทุนด้านเทคโนโลยี

Data Moat ไม่ใช่เรื่องปริมาณข้อมูล แต่คือ Learning Loop

อีกหนึ่งความเข้าใจผิดที่พบบ่อย คือคิดว่า การคิดว่า Data Moat (ความได้เปรียบจากข้อมูล) หมายถึงการมีข้อมูลปริมาณมากที่สุด แต่ความจริงสิ่งที่สำคัญคือ Learning Loop (วงจรการเรียนรู้) หรือ กระบวนการที่ข้อมูลใหม่จากการดำเนินธุรกิจถูกนำกลับมาพัฒนา AI อย่างต่อเนื่อง ทำให้การตัดสินใจของ AI แม่นยำขึ้นทีละนิดทุกวัน

ลองนึกภาพสองบริษัทที่ทำธุรกิจค้าปลีกแบบเดียวกัน 

บริษัท A มีข้อมูลธุรกรรมย้อนหลัง 5 ปี แต่เก็บไว้แบบกระจัดกระจายต่ข้อมูลกระจัดกระจายและไม่ถูกนำมาใช้ปรับปรุงระบบ ส่วนบริษัท B มีข้อมูลย้อนหลังแค่ 1 ปี แต่ทุกครั้งที่ AI forecast อะไรผิด ข้อมูลนั้นจะถูกนำกลับมาปรับปรุงโมเดลภายในไม่กี่วัน

แม้บริษัท A จะมีข้อมูลมากกว่า แต่บริษัท B กลับมี Data Moat ที่แข็งแรงกว่า เพราะระบบของบริษัท B กำลังฉลาดขึ้นทุกวันในแบบที่บริษัท A ไม่สามารถซื้อหรือลอกได้ในชั่วข้ามคืน 

พูดง่ายๆ คือ สิ่งที่คู่แข่งลอกเลียนแบบได้ยาก ไม่ใช่ตัวข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่คือกระบวนการเรียนรู้ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องภายในองค์กร 

แล้วองค์กรควรเริ่มจากตรงไหน

ถ้า Data Moat คือผลลัพธ์ปลายทาง สิ่งที่องค์กรต้องสร้างก่อนคือ Data Infrastructure (โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล) ที่ดี ซึ่งหมายถึงระบบที่ทำให้ข้อมูลจากทุกส่วนขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นฝ่ายขาย ฝ่ายปฏิบัติการ หรือฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์ ถูกเก็บอย่างมีเป็นระบบ เชื่อมต่อกันได้ มีการกำหนดมาตรฐานคุณภาพ และพร้อมถูกนำไปใช้กับ AI ได้ทันทีเมื่อต้องการ

สิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องของการซื้อเครื่องมือเก็บข้อมูลที่ดีที่สุด แต่เป็นเรื่องของการออกแบบว่า

• ข้อมูลแบบไหนที่สำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ และควรถูกเก็บอย่างไรให้ใช้งานได้จริง

• ข้อมูลที่มีอยู่ควรจัดการอย่างไร เพื่อให้สอดคล้องกับ PDPA และลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

• เมื่อองค์กรต้องการนำ AI มาใช้งาน ข้อมูลพร้อมสำหรับการใช้งานจริงแล้วหรือยัง

องค์กรที่ตอบคำถามเหล่านี้ได้ คือองค์กรที่พร้อมจะทำให้ข้อมูลภายในองค์กรสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้

บทสรุป: 

การแข่งขันด้าน AI ในวันนี้กำลังเปลี่ยนกฎการแข่งขันอย่างเงียบ ๆ เมื่อ Frontier Models กลายเป็นสิ่งที่ทุกองค์กรเข้าถึงได้ ความแตกต่างจึงไม่ได้อยู่ที่ว่าใครใช้ AI ตัวไหนแต่คือใครมีข้อมูลที่ทำให้ AI เรียนรู้ได้ดีกว่า

“องค์กรที่ชนะในยุค AI อาจไม่ใช่องค์กรที่มี Model ที่ดีที่สุด แต่เป็นองค์กรที่มีข้อมูลที่ดีที่สุด และสามารถเปลี่ยนข้อมูลนั้นให้กลายเป็นการเรียนรู้ได้เร็วที่สุด”

สำหรับองค์กรที่กำลังมองหาวิธีเริ่มต้น ไม่ว่าจะเป็นการประเมินความพร้อมของ Data Infrastructure การวาง Data Governance ให้สอดคล้องกับ PDPA หรือการนำข้อมูลภายในมาต่อยอดด้วย Private LLM และ KMAI การเริ่มต้นอย่างถูกทางตั้งแต่วันนี้ คือสิ่งที่จะกำหนดว่าองค์กรของเราจะมี Data Moat ที่แข็งแรงในอีก 3-5 ปีข้างหน้าหรือไม่

หากไม่รู้ว่าควรเริ่มต้นจากตรงไหน Sertis พร้อมช่วยวางรากฐานตลอดเส้นทาง ตั้งแต่การประเมินความพร้อมของข้อมูล ออกแบบ Data Infrastructure ไปจนถึงการพัฒนา KMAI และ Private LLM ที่เชื่อมต่อองค์ความรู้และข้อมูลภายในองค์กรได้อย่างปลอดภัย พร้อมวางมาตรฐานด้าน Data Security และ Governance ที่เหมาะสม เพื่อให้องค์กรสามารถเปลี่ยนข้อมูลที่มีอยู่ให้กลายเป็นคุณค่าทางธุรกิจได้อย่างปลอดภัยและมั่นใจ

อยากเริ่มต้นสร้าง Data Moat ขององค์กร

ติดต่อทีม Sertis เพื่อพูดคุยและประเมินความพร้อมขององค์กรคุณ : Contact us

Source