Google Cloud เร่งขับเคลื่อนไทยสู่ยุค Agentic AI เสริมแกร่งองค์กรเปลี่ยนผ่านจากขั้นทดลองสู่การใช้งานจร
ภายในงาน Leaders' Connect 2026 สรุจ ทิพเสนา Country Manager คนใหม่ของ Google Cloud ประเทศไทย ได้เผยวิสัยทัศน์ในการสนับสนุนองค์กรไทยให้เร่งการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค Agentic AI เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการทำงานของบุคลากร เพิ่มประสิทธิผลในการดำเนินงาน และสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานได้อย่างเฉพาะบุคคลมากยิ่งขึ้น ภายใต้แนวคิดการเปลี่ยนผ่านจาก "Cloud First" สู่ "AI Ready" Google Cloud ได้นำเสนอศักยภาพในการช่วยให้องค์กรสามารถรองรับ AI workloads ที่มีความซับซ้อนในระดับประเทศ ควบคู่ไปกับระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง การบริหารจัดการต้นทุนที่แม่นยำ และการกำกับดูแลที่ครอบคลุม
สรุจ ทิพเสนา Country Manager ของ Google Cloud ประเทศไทย กล่าวว่า "โอกาสขององค์กรในวันนี้ไม่ใช่แค่การทดลองใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เพียงอย่างเดียว แต่คือการนำ AI มาใช้แก้ปัญหาทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจริงภายในองค์กร และสามารถต่อยอดสู่การใช้งานระดับโครงสร้างได้อย่างเป็นรูปธรรม ความสำเร็จในยุค AI ไม่ได้วัดจากการมี AI อยู่ในบางส่วนขององค์กร แต่ต้องสามารถเชื่อมโยง AI เข้ากับกระบวนการทำงานหลัก เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างชัดเจน โดย Google Cloud นำเสนอ AI Stack แบบครบวงจร พร้อมแพลตฟอร์ม Gemini Enterprise ที่ช่วยลดความซับซ้อนจากการเชื่อมต่อระบบที่กระจัดกระจาย (Integration Tax) ทำให้องค์กรขนาดใหญ่ในประเทศไทยสามารถยกระดับระบบเดิม (Legacy Infrastructure) จัดการต้นทุนการใช้งาน AI หรือ Tokenomics ได้อย่างแม่นยำ และขยายการใช้งาน AI Agent จากการทดลองสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กรได้อย่างปลอดภัย พร้อมสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่เป็นรูปธรรม"
ถอดรหัสความสำเร็จ: 3 ตัวอย่างแบรนด์ไทยที่สร้างมูลค่าจริงด้วย Cloud และ AI
องค์กรชั้นนำในประเทศไทยได้เริ่มสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้จากการทำงานร่วมกับ Google Cloud ในหลากหลายอุตสาหกรรม ได้แก่
- Minor Hotels: อยู่ในช่วงพัฒนาแพลตฟอร์มยุคใหม่ที่ออกแบบขึ้นเพื่อรองรับธุรกิจโรงแรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยวางรากฐานสำหรับการมอบประสบการณ์การเข้าพักที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคลมากยิ่งขึ้น สามารถคาดการณ์ความต้องการของผู้เข้าพักล่วงหน้า และตอบสนองได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น แพลตฟอร์มดังกล่าวพัฒนาขึ้นบนสถาปัตยกรรมแบบ Full-stack ของ Google Cloud ที่มีความเปิดกว้างและปลอดภัย พร้อมรวบรวมข้อมูลผู้เข้าพักจากทุกแบรนด์ ทุกภูมิภาค และทุกช่องทางดิจิทัลไว้บนแพลตฟอร์มเดียว ก้าวข้ามการใช้งาน AI ในรูปแบบการถาม-ตอบแบบเดิม ไปสู่การประสานการทำงานของ Agentic Orchestration ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาศัยข้อมูลที่เชื่อมโยงเป็นหนึ่งเดียว AI Agent จะสามารถบริหารจัดการการจอง วางแผนโปรแกรมการเดินทาง และตอบสนองต่อคำขอที่มีความซับซ้อนของผู้เข้าพักได้อย่างแม่นยำและแบบเรียลไทม์
- Bitazza: ในภาคบริการทางการเงิน Bitazza ต้องการแพลตฟอร์มที่สามารถขยายขีดความสามารถ เพื่อรวบรวมข้อมูลจากตลาดซื้อขายหลายแห่ง สินทรัพย์ดิจิทัล สกุลเงินทั่วไป และแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อรองรับปริมาณธุรกรรมและความซับซ้อนของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง บริษัทจึงพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Centralized Data Platform) บน BigQuery ซึ่งช่วยลดระยะเวลาในการจัดทำงบการเงินลงได้ถึง 75% จากเดิมที่ใช้เวลาประมาณ 1 ปี เหลือเพียง 3 เดือน นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังรองรับการจัดทำรายงานเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแลได้แบบเกือบเรียลไทม์ (Near Real-time) และช่วยให้ทีมข้อมูลสามารถพัฒนาและบริหารจัดการ CI/CD Pipeline ได้ด้วยตนเอง โดยไม่จำเป็นต้องมีวิศวกร DevOps ประจำทีม
- Wisesight: บริษัทที่ปรึกษาด้านการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียของประเทศไทย ได้นำ Gemini บน Google Cloud มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเสียงสะท้อนบนสื่อสังคมออนไลน์ ในปริมาณมหาศาล เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และส่งมอบคุณค่าให้แก่ลูกค้า ส่งผลให้งานด้านการวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และการสร้างสรรค์คอนเทนต์ ซึ่งเดิมใช้เวลาประมาณ 2 วัน สามารถดำเนินการแล้วเสร็จได้ภายในเวลาราว 30 นาที ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกไปใช้ประกอบการตัดสินใจและขับเคลื่อนการดำเนินธุรกิจได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
หมดยุคงบบานปลาย: บริหารต้นทุน AI อย่างแม่นยำเพื่อผลกำไรที่คาดการณ์ได้
เมื่อองค์กรเปลี่ยนผ่านจากขั้นทดลองใช้งาน AI หรือช่วง Pilots ไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร การบริหารต้นทุนและความสามารถในการคาดการณ์ค่าใช้จ่ายของ AI Workload ที่มีความซับซ้อน จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ ทั้งนี้ Google Cloud จึงเข้ามาแก้ปัญหานี้โดยตรง โดยการมอบทั้งทางเลือกและการควบคุม ให้กับองค์กรในการบริหารจัดการ Tokenomics อย่างมีประสิทธิภาพ
- ทางเลือก: การนำ Gemini Enterprise มาช่วยให้องค์กรสามารถเลือกใช้โมเดล AI ที่เหมาะสมกับแต่ละภารกิจ พร้อมประเมินต้นทุนของ Workflow และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างแม่นยำ เนื่องจาก Google Cloud เป็นเจ้าของเทคโนโลยีแบบครบวงจร ตั้งแต่ Tensor Processing Units (TPUs) ไปจนถึงโมเดล Gemini จึงสามารถส่งต่อข้อได้เปรียบด้านต้นทุนให้แก่ลูกค้าโดยตรง พร้อมช่วยให้องค์กรบริหารและลดต้นทุนต่อ Token ได้อย่างมีประสิทธิผล
- การควบคุม: เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถบริหารค่าใช้จ่ายจากการใช้งานโทเคนได้อย่างมีประสิทธิภาพและหลีกเลี่ยงต้นทุนที่ไม่คาดคิด Gemini Enterprise มาพร้อมเครื่องมือด้าน FinOps และ Governance ที่ช่วยให้ผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยีและการเงินสามารถติดตามประสิทธิภาพการทำงานของ AI Agent และต้นทุนได้อย่างละเอียด โดยความโปร่งใสนี้ ช่วยให้องค์กรในไทยสามารถขยายขนาดการใช้งานได้อย่างปลอดภัย ตั้งแต่ Use Case เฉพาะจุดไปจนถึงการใช้งานอย่างแพร่หลายทั่วทั้งองค์กร
เสริมความมั่นคงปลอดภัยให้องค์กรในยุค Agentic AI ด้วย Google AI Threat Defense
เมื่อองค์กรนำ AI Agent แบบอัตโนมัติมาใช้งานในกระบวนการดำเนินงานหลักของธุรกิจมากขึ้น การสร้างความมั่นคงปลอดภัยสำหรับองค์กรในยุค Agentic AI จำเป็นต้องก้าวข้ามแนวทางการแก้ไขช่องโหว่เมื่อเกิดปัญหา ไปสู่ระบบป้องกันภัยคุกคามที่ทำงานได้อย่างต่อเนื่องและขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติ
วันนี้ Google Cloud ยังได้ประกาศเปิดตัว Google AI Threat Defense ระบบรักษาความปลอดภัยแบบอัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบ เฝ้าระวัง และหยุดยั้งภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างต่อเนื่อง ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจ โดยการผสานพลังระหว่าง การจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงตามบริบท (Contextual Risk Prioritization) ของ Wiz, ความสามารถในการแก้ไขโค้ดของ CodeMender, ความอัจฉริยะของ Gemini และความเชี่ยวชาญหน้างานของ Mandiant ทำให้ Google Cloud สามารถส่งมอบโครงสร้างที่จำเป็นต่อการรับมือกับความเร็วของฝ่ายโจมตี (Adversary) นอกจากนี้ AI Threat Defense ยังใช้งานโมเดลที่หลากหลายผ่าน Gemini Enterprise Agent Platform เพื่อช่วยให้องค์กรค้นพบช่องโหว่ได้ครอบคลุมที่สุด ควบคู่ไปกับการบริหารจัดการต้นทุน ช่วยให้สามารถสแกน แก้ไข และบำรุงรักษาสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ได้อย่างต่อเนื่อง
สตีฟ เลดเซียน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) ของ Google Cloud Security และ Mandiant ประจำประเทศญี่ปุ่นและภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กล่าวว่า "AI ได้ปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ของภัยคุกคาม (Threat Landscape) ไปอย่างสิ้นเชิง การโจมตีที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ในอดีต ตอนนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาทีหรือชั่วโมง เพื่อป้องกันภัยคุกคามที่หลากหลายนี้ องค์กรต้องการมากกว่าแค่โมเดลหรือ Agent ตัวเดียว แต่จำเป็นต้องใช้กลุ่มโมเดลเพื่อตรวจสอบหลายรอบ (Multiple Passes) และโซลูชันที่สามารถวิเคราะห์ระบบ จัดลำดับความสำคัญของภัยคุกคามที่ร้ายแรงที่สุด อุดช่องโหว่ได้อย่างรวดเร็ว และเฝ้าระวังการโจมตีใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง"