Google Cloud ดันองค์กรไทยสู่ Agentic AI เร่งเปลี่ยนจากทดลองสู่ใช้งานจริง

นายสรุจ ทิพเสนา Country Manager ของ Google Cloud ประเทศไทย เปิดเผยว่า ทิศทางการดำเนินงานของบริษัทจะมุ่งสนับสนุนองค์กรไทยให้เร่งเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุค Agentic AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของบุคลากร ยกระดับประสิทธิผลในการดำเนินงาน และสร้างประสบการณ์ที่ตอบสนองผู้ใช้งานได้เฉพาะบุคคลมากขึ้น

แนวทางดังกล่าวเป็นการเปลี่ยนผ่านจากแนวคิด “Cloud First” ไปสู่ “AI Ready” โดย Google Cloud จะนำโครงสร้างพื้นฐานและแพลตฟอร์ม AI เข้ามารองรับ AI Workload ที่มีความซับซ้อน ควบคู่กับระบบรักษาความปลอดภัย การบริหารต้นทุน และการกำกับดูแลการใช้งานภายในองค์กร

นายสรุจ กล่าวว่า โอกาสขององค์กรในปัจจุบันไม่ใช่เพียงการทดลองใช้เทคโนโลยีใหม่ แต่คือการนำ AI มาแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจริง และต่อยอดไปสู่การใช้งานในระดับโครงสร้างขององค์กรอย่างเป็นรูปธรรม

“ความสำเร็จในยุค AI ไม่ได้วัดจากการมี AI อยู่ในบางส่วนขององค์กร แต่ต้องสามารถเชื่อมโยง AI เข้ากับกระบวนการทำงานหลัก เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างชัดเจน”

นำเสนอ AI Stack แบบครบวงจร

Google Cloud ได้นำเสนอ AI Stack แบบครบวงจร รวมถึงแพลตฟอร์ม Gemini Enterprise เพื่อช่วยลดความซับซ้อนจากการเชื่อมต่อระบบและข้อมูลที่กระจัดกระจาย หรือ Integration Tax ซึ่งเป็นหนึ่งในข้อจำกัดขององค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการนำ AI ไปใช้งานร่วมกับระบบเดิม

แพลตฟอร์มดังกล่าวจะช่วยให้องค์กรปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานเดิม หรือ Legacy Infrastructure บริหารต้นทุนการใช้งาน AI และ Tokenomics ตลอดจนขยายการใช้งาน AI Agent จากโครงการทดลองไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กรภายใต้ระบบรักษาความปลอดภัยและการกำกับดูแลที่กำหนดไว้

3 องค์กรไทยนำ Cloud-AI สร้างผลลัพธ์ธุรกิจ

ปัจจุบันองค์กรในประเทศไทยเริ่มนำบริการ Cloud และ AI ไปพัฒนากระบวนการทำงานและสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจในหลายอุตสาหกรรม โดย Google Cloud ยกตัวอย่างการดำเนินงานของ Minor Hotels, Bitazza และ Wisesight

Minor Hotels อยู่ระหว่างการพัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับรองรับธุรกิจโรงแรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อวางรากฐานสำหรับการให้บริการและสร้างประสบการณ์การเข้าพักเฉพาะบุคคล รวมถึงการคาดการณ์ความต้องการของผู้เข้าพักและตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น

พัฒนาบนสถาปัตยกรรมแบบ Full-stack ของ Google Cloud

แพลตฟอร์มดังกล่าวพัฒนาบนสถาปัตยกรรมแบบ Full-stack ของ Google Cloud โดยรวบรวมข้อมูลผู้เข้าพักจากทุกแบรนด์ ภูมิภาค และช่องทางดิจิทัลเข้าสู่แพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้ข้อมูลสามารถเชื่อมโยงและนำไปใช้งานร่วมกันได้

เป้าหมายของ Minor Hotels คือการเปลี่ยนจากการใช้ AI ในรูปแบบถามและตอบ ไปสู่ระบบ Agentic Orchestration ซึ่ง AI Agent หลายระบบสามารถประสานการทำงานร่วมกัน ทั้งการบริหารจัดการการจอง การวางแผนโปรแกรมการเดินทาง และการตอบสนองคำขอที่มีความซับซ้อนของผู้เข้าพักแบบเรียลไทม์

สำหรับ Bitazza ผู้ให้บริการด้านสินทรัพย์ดิจิทัล บริษัทต้องรองรับข้อมูลจากตลาดซื้อขายหลายแห่ง ทั้งสินทรัพย์ดิจิทัล สกุลเงินทั่วไป และแหล่งข้อมูลภายนอก ท่ามกลางปริมาณธุรกรรมและความซับซ้อนของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น

Bitazza จึงพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์ หรือ Centralized Data Platform บน BigQuery ซึ่งช่วยลดระยะเวลาในการจัดทำงบการเงินลง 75% จากเดิมที่ใช้เวลาประมาณ 1 ปี เหลือประมาณ 3 เดือน

แพลตฟอร์มดังกล่าวยังรองรับการจัดทำรายงานตามข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแลในลักษณะเกือบเรียลไทม์ หรือ Near Real-time พร้อมเปิดให้ทีมข้อมูลสามารถพัฒนาและบริหารจัดการ CI/CD Pipeline ได้ด้วยตนเอง โดยไม่จำเป็นต้องมีวิศวกร DevOps ประจำทีม

ด้าน Wisesight บริษัทที่ปรึกษาด้านการตลาดและผู้ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลสื่อสังคมออนไลน์ ได้นำ Gemini บน Google Cloud มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเสียงสะท้อนบนโซเชียลมีเดียในปริมาณมาก เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและส่งมอบให้แก่ลูกค้า

การนำ AI เข้ามาใช้ช่วยลดระยะเวลาในการทำงานด้านวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และการสร้างสรรค์คอนเทนต์ จากเดิมที่ใช้เวลาประมาณ 2 วัน เหลือประมาณ 30 นาที ทำให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปประกอบการตัดสินใจและดำเนินธุรกิจได้รวดเร็วขึ้น

คุมต้นทุน AI ลดความเสี่ยงงบบานปลาย

เมื่อองค์กรเปลี่ยนจากโครงการทดลอง หรือ Pilot ไปสู่การใช้งาน AI ในระดับองค์กร การบริหารต้นทุนและการคาดการณ์ค่าใช้จ่ายของ AI Workload จะเป็นปัจจัยสำคัญต่อการขยายระบบและการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน

Google Cloud วางแนวทางบริหาร Tokenomics ผ่านการเพิ่มทางเลือกในการใช้โมเดล AI และการควบคุมค่าใช้จ่าย โดย Gemini Enterprise ช่วยให้องค์กรเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับแต่ละภารกิจ ประเมินต้นทุนของ Workflow และคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุนได้

Google Cloud ระบุว่า การมีเทคโนโลยีแบบครบวงจร ตั้งแต่หน่วยประมวลผล Tensor Processing Units หรือ TPUs ไปจนถึงโมเดล Gemini ช่วยให้องค์กรสามารถบริหารและลดต้นทุนต่อ Token ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขณะเดียวกัน Gemini Enterprise ยังมีเครื่องมือด้าน FinOps และ Governance เพื่อให้ผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยีและฝ่ายการเงินติดตามประสิทธิภาพการทำงานของ AI Agent และต้นทุนที่เกิดขึ้นได้อย่างละเอียด

ข้อมูลดังกล่าวจะช่วยให้องค์กรควบคุมค่าใช้จ่ายจากการใช้งาน Token ลดความเสี่ยงจากต้นทุนที่ไม่ได้คาดการณ์ และขยายการใช้งานจาก Use Case เฉพาะจุดไปสู่การใช้งานในวงกว้างทั่วทั้งองค์กร

เปิดตัว AI Threat Defense รับมือภัยคุกคามยุคใหม่

การนำ AI Agent แบบอัตโนมัติเข้ามาเชื่อมต่อกับกระบวนการทำงานหลัก ทำให้องค์กรต้องยกระดับแนวทางรักษาความปลอดภัย จากการแก้ไขช่องโหว่หลังเกิดปัญหา ไปสู่ระบบตรวจสอบและป้องกันภัยคุกคามอย่างต่อเนื่อง

Google Cloud จึงประกาศเปิดตัว Google AI Threat Defense ระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อช่วยตรวจสอบ เฝ้าระวัง และหยุดยั้งภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก่อนส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจ

ระบบดังกล่าวผสานความสามารถด้านการจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงตามบริบท หรือ Contextual Risk Prioritization ของ Wiz เข้ากับความสามารถด้านการแก้ไขโค้ดของ CodeMender เทคโนโลยี Gemini และความเชี่ยวชาญด้านภัยคุกคามของ Mandiant

Google Cloud ระบุว่า การทำงานร่วมกันของเทคโนโลยีดังกล่าวจะช่วยให้องค์กรตรวจพบช่องโหว่ จัดลำดับความเสี่ยง และดำเนินการแก้ไขได้รวดเร็วขึ้น เพื่อให้ทันต่อรูปแบบและความเร็วของผู้โจมตี

AI Threat Defense ยังรองรับการใช้โมเดลหลายรูปแบบผ่าน Gemini Enterprise Agent Platform เพื่อช่วยเพิ่มความครอบคลุมในการค้นหาช่องโหว่ ควบคู่กับการบริหารต้นทุนในการตรวจสอบระบบ โดยองค์กรสามารถสแกน แก้ไข และบำรุงรักษาสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ได้อย่างต่อเนื่อง