ต้นปี 2024 กระทิง-เรืองโรจน์ พูนผล ประธานกลุ่มบริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) เพิ่งประกาศชัยชนะบรรลุเป้าหมายการเป็นสุดยอดองค์กรเทคโนโลยีในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เร็วกว่ากำหนดที่ตั้งไว้ถึง 2 ปี พร้อมประกาศเป้าใหม่ขับเคลื่อนองค์กรสู่ระดับโลกด้วย Human-First x AI-First Transformation

ต้องเป็นที่จับตาอย่างแน่นอนเพราะในฐานะผู้นำ AI ที่มาก่อนกาลตั้งแต่การทำ Data-Driven Transformation สู่การทำ Automation-First Transformation เข้าสู่ยุคของการขับเคลื่อนกลยุทธ์ M.A.D. (Machine Learning, AI, Data) อย่างเต็มตัว ผ่านการนำ AI มาใช้งานในองค์กร 

 

การกรุยทางในยุคของ Human-First x AI-First Transformation จะเป็นไปในทิศทางไหน มีเทรนด์อะไรที่ KBTG มองเห็นและจะมาช่วยทำให้การเดินทางครั้งนี้สำเร็จ ทุกอย่างถูกเล่าในงาน ‘Latest AI: An Exclusive Roundtable’ เป็นที่เรียบร้อย 

 

กระทิง-เรืองโรจน์ พูนผล ประธานกลุ่มบริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG)

 

กระทิงเริ่มต้นด้วยการฉายภาพให้เห็นว่า AI-First Transformation ถูกคิกออฟในปี 2023 เขาบอกว่าถือเป็นการปิดจบการทำ Transformation เฟสแรกของ KBTG ตลอด 5 ปี 

 

“ต้นปี 2024 เราพบว่า AI-First ไม่ใช่ทางที่ถูก เราเชื่อว่าคนคือฟันเฟืองสำคัญของการทรานส์ฟอร์ม นั่นเป็นเหตุผลที่เราปรับเข็มทิศไปสู่การเป็น Human-First x AI-First Transformation ไม่มีประโยชน์ที่เราจะเอา AI เข้ามาแทนคน”   

 

ถ้าอยากรู้ว่าที่ผ่านมา KBTG กรุยทาง AI มาอย่างไร และประสบความสำเร็จขนาดไหน แนะนำให้อ่านบทความ ‘KBTG สำเร็จเร็วกว่าเป้า 2 ปี! เตรียมปูเส้นทางใหม่ ‘Human-First x AI-First Transformation’ เร่งสปีดขยายขีดความสามารถสู่ระดับโลก’

 

เพราะยังมีประเด็นที่น่าสนใจจากที่เคยเล่าไป โดยเฉพาะแนวคิดเรื่อง Human-First กระทิงบอกว่า “สิ่งสำคัญที่สุดในการทำ AI Transformation จะเป็น AI-First ไม่ได้ ต้องเป็น Human-First เราถึงประกาศต้นปีนี้ว่า คนแรกที่เราให้ความสำคัญคือ พนักงานของ KBTG ทำอย่างไรให้เขาเก่งขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และแข่งขันในระดับโลกได้ ต่อมาคือจะทำอย่างไรให้ AI มาเสริมศักยภาพของพนักงาน ลูกค้า เพราะเป้าหมายของ AI ต่อให้ยิ่งใหญ่ต่อเศรษฐกิจแค่ไหนก็ไม่มีความสำคัญถ้ามันมาทดแทนคน เทคโนโลยีต้องมีไว้เพื่อรองรับการทำงานของมนุษย์” 

 

เรื่องต่อมาคือทิศทางการสร้าง AI-First Organization อย่างไรให้รอด กระทิงบอกว่าต้องประกอบด้วย 4 ส่วนหลักคือ Delivering Value สร้างสรรค์และส่งมอบคุณค่า, Enhancing Operation & Cost Efficiency ลดต้นทุน, Boosting Technology Capabilities เพิ่มขีดความสามารถเพื่อไปสู่ระดับโลกและระดับภูมิภาค และ Uplifting People Capability เพิ่มศักยภาพให้กับบุคลากร 

 

“หลักการของเราคือ Human-First AI หรือการพัฒนา AI เพื่อเสริมศักยภาพพนักงาน ช่วยสร้างโปรดักต์ใหม่ๆ ให้กับลูกค้า แต่เรายังมองว่านอกจากทักษะการใช้ AI แล้ว ทักษะการเลือกใช้เครื่องมือที่หลากหลายให้ถูกต้อง และตัดสินใจว่าเมื่อไรถึงควรจะใช้ AI ก็สำคัญ รวมไปถึง Trustworthy AI ทำอย่างไรให้ AI เชื่อถือได้เพื่อบรรเทาความเสี่ยง”  

 

ทิศทางที่ต้องจับตามองคือเรื่องการลงทุนและผนึกกำลังระหว่าง KBTG กับพาร์ตเนอร์ต่างๆ กระทิงบอกว่า “บางเรื่องให้คนอื่นสร้าง เรามีหน้าที่ลงทุนแล้วดึงเขาเข้ามาอยู่ Ecosystem ของเรา โฟกัสเฉพาะเรื่องที่เราเก่ง”

 

เหมือนที่ล่าสุด KBTG ประกาศการลงทุนในบริษัท Landing AI ผู้พัฒนาแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ชั้นนำจากซิลิคอนแวลลีย์ และยังมองการลงทุนในกลุ่ม Long Tail Industry ไม่ว่าเป็น FinTech, Healthcare, Automotive and Logistics, Industrial, Manufacturing ไปจนถึง Cyber Security 

 

ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล Managing Director บริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG)

 

5 Latest AI Trend ที่ KBTG จับตา 

 

ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล Managing Director บริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) ฉายภาพอนาคตให้เห็นผ่าน 5 เทรนด์ที่ KBTG เชื่อว่านี่คือเทรนด์ที่น่าสนใจ และแน่นอนว่า KBTG ก็จะนำมาทดลองและบูรณาการกับโปรดักต์และธุรกิจต่างๆ ของ KBTG
 

LVM AI หรือ Large Vision Model 

 

ดร.ทัดพงศ์ อธิบายว่า LVM เป็นนวัตกรรมที่ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในการประมวลผลข้อมูลเชิงภาพ ทั้งภาพนิ่ง วิดีโอ ได้อย่างชาญฉลาด ความสามารถที่จะเข้าใจบริบทภาพใหญ่ได้ ทำ Image Application ที่เข้าใกล้คนมากขึ้น มองเห็นอะไรและโฟกัสวัตถุในภาพมีความใกล้เคียงคนมากขึ้น

 

“LVM ช่วยลดการทำ Labeling ซึ่งเดิมเคยเป็นส่วนที่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายในการทำสูงถึง 80% เชื่อว่า LVM จะเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของ AI เราจึงลงทุนในบริษัท Landing AI ผู้พัฒนาแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ชั้นนำจากซิลิคอนแวลลีย์ มั่นใจว่าจะมีประโยชน์ต่อการพัฒนาโปรดักต์ที่ทาง KX กำลังพัฒนาและใช้งานอยู่” 

 

Multi-Modal AI 

 

เป็นการประมวลผลข้อมูลจากข้อมูลหลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ ภาพ และวิดีโอ ซึ่งสามารถสร้างโมเดลที่มีความสามารถเก่งขึ้น “ในอนาคตเราสามารถ Generate ข้อมูลเชิงลึกได้ เช่น นำภาพนกพิราบและเสียงมอเตอร์ไซค์มา Generate ให้กลายเป็นภาพคนขี่มอเตอร์ไซค์และมีนกพิราบบินอยู่รอบๆ ได้”

 

Multi-Agent AI 

 

ดร.ทัดพงศ์ อธิบายว่า เหมือนเป็นการใช้ AI หลายๆ ตัวให้ทำงานร่วมกันได้ด้วยการกำหนดบทบาทให้ทำงาน ปรึกษา และหาทางแก้ปัญหาโดย AI เช่น AI ที่ทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์สามารถพูดคุยกับ AI ที่เป็น Tech Support 

 

Rational AI 

 

“เราเชื่อว่า AI เข้าใกล้ความเป็นมนุษย์เข้าไปทุกที เริ่มตอบเหมือนคน คิดเหมือนคน แต่ปัญหาที่นักวิจัยเริ่มตั้งคำถามคือ คำถามที่ถูกต้องนั้นถูกต้องตามตรรกะแบบที่มนุษย์คิดหรือไม่ หลายงานวิจัยพบว่าเมื่อมีการให้โจทย์ที่มีความซับซ้อนและต้องใช้ตรรกะแบบมนุษย์ในการวิเคราะห์ คำตอบอาจจะถูก แต่เมื่อดูเหตุผลแล้วตรรกะผิด” 

 

ในอนาคตอาจต้องมองควบคู่กันไประหว่างความถูกต้อง (Correctness) และเหตุผล (Rationale) คิดว่าอีกไม่นานที่ AI จะสามารถพัฒนาการให้เหตุผลแบบเดียวกับมนุษย์ 

 

Domain-Specific AI

 

ดร.ทัดพงศ์ มองว่า โมเดลที่ถูกสร้างให้ใหญ่เกินไปอาจจะไม่ตอบโจทย์ เพราะหากจะนำมาใช้งานเฉพาะทางก็ทำได้ยาก หรืออาจจะเป็นโมเดลที่เก่งกว้างแต่ไม่เก่งลึก ในอนาคตอาจต้องปรับย่อขนาดให้เหมาะกับความต้องการและความสามารถในการใช้งานเชิงลึก

 

“ในฐานะที่เราเป็น Tech Provider ให้กับธุรกิจการเงิน งานหลักของเราคือการทำโมเดลที่สามารถเข้าใจภาษาไทยและ Use Case ทางการเงินอย่างถ่องแท้ จึงเป็นเหตุผลที่ KBTG สร้าง THaLLE (ทะเล) ขึ้นมา ซึ่งเป็น LLM ที่ถูกออกแบบให้มีความเชี่ยวชาญทั้งภาษาไทยและการเงินโดยเฉพาะ

 

“ทั้ง 5 เทรนด์นี้เชื่อว่าจะเป็นตัวที่ทำให้ทิศทางการทำงานของ KBTG ต่อจากนี้ชัดเจนขึ้น และถึงแม้ว่า GenAI จะมีประสิทธิภาพมหาศาลแต่เราก็ต้องใช้มันอย่างมีความรับผิดชอบ นำมาพัฒนาให้เกิดโซลูชันที่ดีที่สุดกับพนักงาน ลูกค้า พาร์ตเนอร์ รวมถึงสังคม” 

 

จาก ‘In-house Research’ สู่ ‘AI Products’

 

ดร.มนต์ชัย เลิศสุทธิวงค์ Principal Research Engineer and Head of AI Research Unit พาเปิดหลังบ้าน KBTG Labs ผ่านข้อมูลต่างๆ กว่าจะเป็น AI Products เริ่มตั้งแต่การสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ที่ดี นำไปสู่การพัฒนาโมเดล AI โดยเริ่มจาก General AI Models และพัฒนาไป Specific AI Models  

 

ดร.มนต์ชัย เลิศสุทธิวงค์ Principal Research Engineer

 

“เวลาทำ Specific AI Models ที่เฉพาะเจาะจงมากๆ เช่น การเงิน จำเป็นต้องใช้ข้อมูลทางการเงินที่เกี่ยวข้องมาใช้ร่วมด้วยเพื่อสอนให้ AI เก่ง และเข้าใจเรื่องเหล่านี้มากขึ้น แล้วค่อยนำไปทดสอบกับพนักงาน”

 

“หลังจากที่เรามี AI เฉพาะทางก็เริ่มคิดว่าจะดีไหมถ้าสามารถนำเสียง รูปภาพ เข้ามาประกอบเข้าด้วยกัน จึงเกิดเป็น Multi-Modal Models และจะเกิดขึ้นอะไรถ้า AI สามารถมอบหมายงานให้แก่กัน ปรึกษาหารือและหาแนวทางแก้ไขปัญหาร่วมกันได้ นั่นคือสิ่งที่เรียกว่า Multi-Agents และสุดท้ายคือ Human-AI Interaction สร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี จะทำอย่างไรให้เทคโนโลยีกลับมาสร้างศักยภาพให้กับมนุษย์ได้ หลังผ่านเฟสแรก ต่อมาคือการทดลองว่าโมเดลเหล่านั้นสามารถใช้งานได้จริง โดยเป็นการทดสอบภายในองค์กร ก่อนจะสร้างออกมาเป็นโปรดักต์ที่ใช้งานได้จริง” 

 

มากไปกว่าการพัฒนาโปรดักต์ภายในบ้านของ KBTG Labs ส่วนงานสำคัญคือการเข้าไปช่วยพัฒนาหลักสูตรให้กับสถาบันการศึกษา ปัจจุบัน KBTG ยกระดับโครงการ Work Integrated Learning หลักสูตรเรียน 2 ปี แล้วทำงานพร้อมเก็บหน่วยกิตอีก 2 ปีที่ KBTG ทำให้ผู้เรียนได้เรียนรู้จากประสบการณ์ทำงานจริงและลงมือในโครงการจริง รวมไปถึงการส่งต่อความรู้ให้กับสังคมผ่านโครงการต่างๆ 

 

จริงๆ แล้วขอบข่ายการวิจัยและพัฒนาโปรดักต์ในบ้าน KBTG Labs มีมากมาย ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของ Quantum Computing, Computer Vision หรือ Synthetic Memory แต่ ดร.มนต์ชัย หยิบเอาเรื่องของ ‘Human-AI Fluid Interface มาเล่า เพราะมองว่าการทำให้ AI เสริมศักยภาพ หรือทำให้การเชื่อมต่อกับมนุษย์ไร้รอยต่อเป็นเรื่องสำคัญ ซึ่งก่อนหน้านี้ก็มีผลิตภัณฑ์ที่ให้บริการในเชิงพาณิชย์ได้แล้วอย่าง AINU โซลูชันด้านการยืนยันตัวตน (Verification Tech) และ Future You ผลิตภัณฑ์ที่ KBTG ร่วมมือกับ MIT Media Lab ให้ผู้ใช้งานสามารถพูดคุยกับตัวเองในโลกอนาคต 

 

“เรามี Use Case ของ Human-AI Interaction Model ที่ทำเป็น Phototype นำ AI Instructor มาสอนความรู้ทางการเงิน ผู้เรียนสามารถเลือกได้ว่าอยากเรียนกับ AI Instructor คนไหนโดย แต่ละคนจะมีสไตล์การสอนที่ต่างกัน สิ่งต่อมาคือ ผู้เรียนสามารถถามตอบได้เหมือนเรียนกับคนจริงๆ” 

 

รู้จัก THaLLE (ทะเล) Financial LLM ตัวแรกของไทยที่สอบผ่านข้อสอบระดับเทียบเท่า CFA 

 

พูดถึงเรื่องความรู้ทางการเงิน จะไม่พูดถึง THaLLE (ทะเล) หรือ Text Hyperlocally Augmented Large Language Extension โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ออกแบบให้มีความเชี่ยวชาญทั้งภาษาไทยและการเงินโดยเฉพาะที่ KBTG เพิ่งเปิดตัวเมื่อต้นเดือนมิถุนายนก็คงไม่ได้ 

 

พัชรินทร์ อารีย์วงศ์ Principal Innovation Product and Partnership

 

พัชรินทร์ อารีย์วงศ์ Principal Innovation Product and Partnership เล่าว่า “THaLLE เป็นคลื่นลูกใหม่ที่จะพลิกโฉมวงการ AI ในไทย และปลดล็อกศักยภาพโอกาสใหม่ๆ ด้วยจุดเด่นตั้งแต่การเลือกใช้ Data ที่ถูกต้องและอัปเดตในการสร้าง THaLLE จึงเข้าใจบริบทและความหมายของภาษาทางการเงินได้อย่างถ่องแท้ ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการเงิน ประเมินความเสี่ยง ทุ่นแรงและเพิ่มโอกาสในการลงทุนได้ดียิ่งขึ้น มาพร้อมความรู้ทางการเงินระดับสูง เพราะเราเป็น Financial LLM ตัวแรกของไทยที่สอบผ่านข้อสอบระดับ CFA (Chartered Financial Analyst)

 

“ต่อไปจากนี้ไป AI จะกลายเป็น Commodity ที่ใครก็ใช้ได้ แต่ถ้าอยากยกระดับให้ตัวเองพิเศษ เราต้องพัฒนาโมเดลที่เหมาะกับสิ่งที่ลูกค้าของเราต้องการ เหตุผลที่ KBTG พัฒนา THaLLE เพราะเรามีศักยภาพที่จะทำได้ด้วยตัวเอง นอกจากนั้นเรามองเห็นโอกาสของการมอบความรู้ทางการเงิน ไม่ว่าคนทั่วไปหรือระดับองค์กร ล้วนต้องการผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจเรื่องการเงินอย่างถ่องแท้มาให้ความรู้และเป็นที่ปรึกษา เราเชื่อว่า THaLLE จะเป็นประโยชน์กับคนไทยอย่างแน่นอน” 

 

พัชรินทร์ยกตัวอย่างการนำ THaLLE ไปบูรณาการกับผลิตภัณฑ์ที่ KBTG มีอยู่แล้วเพื่อสร้าง Use Case ทางการเงิน อย่าง โมเดล Pipek ที่ช่วยประเมินมูลค่าสินทรัพย์ ทำงานร่วมกับโมเดล Neramitr โดยใช้ GenAI ตกแต่งห้องในสไตล์ต่างๆ เพื่อให้ THaLLE ให้คำแนะนำว่าหากซื้อสินทรัพย์นี้ไปแล้วจะสร้างมูลค่าเท่าไร 

 

“ก้าวต่อไปของ THaLLE ที่จะได้เห็นแน่ๆ คือการพัฒนา THaLLE Chatbot ในรูปแบบของ Multi-Modal รวมไปถึงสร้าง Use Case ด้านธุรกิจและการศึกษา” 

 

ดร.มนต์ชัย กล่าวเสริมว่า “KBTG จะไม่เติบโตไปเพียงลำพัง แต่จะช่วยให้ทุกคนรอดไปด้วยกันในยุค AI ด้วยการทำให้คนเข้าถึงและใช้งานเทคโนโลยีได้ง่าย ไปพร้อมกับทำให้เศรษฐกิจของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ดีขึ้น ขณะเดียวกันก็ไม่หยุดพัฒนาเพื่อก้าวสู่การเป็นผู้นำด้าน AI Innovation โดยมีภารกิจสำคัญคือผลักดันให้คนนำ AI ไปปรับใช้และใช้ AI ได้อย่างชาญฉลาด สุดท้ายคือต้องนำสิ่งต่างๆ ที่ทำกลับคืนสู่สังคม” 

 

KBTG เพิ่ม Productivity ภายในองค์กรด้วย AI อย่างไร

 

ถือเป็นพาร์ตหนึ่งที่น่าสนใจอย่างมาก เพราะส่วนใหญ่เราจะได้ยิน Use Case ในมุมของโปรดักต์ต่างๆ แต่ครั้งนี้ KBTG เล่า Use Case ภายในองค์กรที่ทำให้เกิด Productivity และประเด็นสำคัญอย่างเรื่องของ Responsible AI  

 

ดร.โกเมษ จันทวิมล Principal AI Evangelist

 

ดร.โกเมษ จันทวิมล Principal AI Evangelist เน้นย้ำว่า ‘People is the fundamental of transformation’ และเปิดเผยตัวเลขหลังบ้านของ KBTG ปัจจุบันพนักงาน 2,545 คน กลุ่มคนที่มีทักษะใหม่ๆ ส่วนใหญ่จะเป็นพนักงานด้าน Data Science, Data Consultant, Data Engineer, Blockchain Engineering และ Machine Learning ซึ่งความเป็นจริงยังมีพนักงานหลากหลายสายงานที่เป็นฟันเฟือง เช่น กลุ่มพัฒนาและทดสอบซอฟต์แวร์ กลุ่มดูแลระบบและ Infrastructure ขององค์กรหรือกลุ่มผู้สนับสนุน Operation ต่างๆ ทุกๆ กลุ่มล้วนแต่ต้องการติดอาวุธอัปสกิล และเป็นเรื่องที่ต้องทำเป็นอันดับแรก 

 

“ลักษณะเด่นของพนักงาน KBTG คือเป็นคนเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ และตั้งแต่ปี 2022 ที่มี ChatGPT เข้ามา ในแต่ละแผนกภายในองค์กรของ KBTG ก็เริ่มทดลองกันเอง แชร์กันเอง และมาทดลองใช้กับการทำงาน แถมยังมีการจัดเวิร์กช็อปเพิ่มเติม เรื่อง AI สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอีกด้วย

 

กลุ่มของ Software Development เป็นกลุ่มใหญ่สุดที่ KBTG ให้ความสำคัญ ไม่ว่าจะเป็น Software Engineer และ Software Quality Engineer รองลงมาคือกลุ่มของ Data and AI เช่น Data Engineer, ML Engineer, Data Scientist และ AI Researcher สุดท้ายคือกลุ่มของ Office Operation & Administration เช่น Resource Fulfillment, Contract Management และ HR Management แต่ละกลุ่มล้วนแล้วแต่มีการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในการทำงาน

 

จิรัฎฐ์ ศรีสวัสดิ์ Assistant Managing Director-Technical Excellence

 

จิรัฎฐ์ ศรีสวัสดิ์ Assistant Managing Director-Technical Excellence ยกตัวอย่าง Use Case ในส่วนของซอฟต์แวร์ด้วยการนำ AI มาทำ Legacy Code Replacement แปลงภาษา COBOL Code มาเป็น Java Code

 

“ความท้าทายคือก่อนหน้านี้เราต้องการเปลี่ยนจาก COBOL Code ซึ่งเป็นภาษาที่เก่ามากมาเป็น Java Code และใน KBTG มีไม่กี่คนที่รู้ทั้งภาษาเก่าและใหม่ พอเรานำ AI มาช่วยให้การทำงานในส่วนนี้เร็วขึ้น 50% ทำให้ทีมสามารถเข้าใจขั้นตอนการทำงานของซอฟต์แวร์ด้วย”

 

อีกตัวอย่างคือการนำ Multi-Modal Sources จากหลายแผนกในหลายรูปแบบ เช่น ไดอะแกรมการออกแบบโค้ด ข้อมูลที่อยู่ใน Excel ไปจนถึงไฟล์เสียง มาทำ Code Generation ช่วยประหยัดเวลาการทำงานได้ 30% 

 

“ในส่วนของ Data and AI ก็มี Use Case ที่พิสูจน์แล้วว่าเมื่อนำ AI มาใช้จะช่วยลดเวลาการทำงานได้จริง ไม่ว่าจะเป็น AI Coding Assistant ลดระยะเวลาการทำงานได้ 20% หรือการทำ ETL Codes to Diagram ในเฟสของการทำไพรอตเพื่อให้ทีมนำไปทำงานต่อได้ง่ายขึ้น ประหยัดเวลาได้มากถึง 75% หรือการทำ Spaghetti Codes Refactoring ก็เซฟเวลาไปกว่า 50%” 

 

จิรัฎฐ์ยกตัวอย่างการนำ GenAI มาสร้างรูปภาพจำลองการเกิดอุบัติเหตุและรูปแบบความเสียหายโดยที่ไม่ต้องเสียเวลาเป็นสัปดาห์ หรือในเคสของการลดจำนวนวันในการทำ Code Optimization จาก 15 วันให้เสร็จได้ในเวลาเพียง 1 วัน 

 

“เราสามารถพิสูจน์ได้ว่า AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับทุกแผนกในองค์กร กลุ่มของ Software Development เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ 20-50% กลุ่ม Data and AI เพิ่มได้ 20-80% ส่วนฟากของ Office Operation & Administration อยู่ที่ 2-10%” 

 

ดร.โกเมษ เสริมว่า การจะพาองค์กรเดินหน้าได้อย่างยั่งยืนด้วย AI ต้องขับเคลื่อนภายใต้หลักคิด ‘Responsible AI from the Start’ โดยจะทำให้ทุกคนมีสกิลการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ เพื่อลดความเสี่ยง และเกิดประโยชน์สูงสุด

 

“Responsible AI from the Start มีมาตั้งแต่วันแรกที่ KBTG ตั้งทีม AI มีการทำ Explainable AI โมเดลทุกตัวเราสามารถอธิบายได้เพื่อให้เกิดความน่าเชื่อถือ หรือการทำงานร่วมกับธนาคารแห่งประเทศไทยทำ BOT Sandbox สร้าง AI Framework เพื่อให้เราใช้ AI อย่างปลอดภัย และป้องกันความเสี่ยง เรามีการอัปเดต KBTG AI Principles ให้ทันกับยุค GenAI เน้นย้ำให้พนักงานกล้าทดลองใช้ AI พร้อมทั้งการเรียนควบคู่ไปกับการทำงาน เน้นในส่วนของ Productivity AI และในปีนี้ เรามีโครงการภายใน AI Literacy for All ที่เป็นสิ่งที่พนักงานทุกคนต้องเรียน Productivity พร้อมทั้ง Responsible AI ไปด้วยเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับตนเอง และไม่เกิดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดจาก AI และสุดท้ายทาง KBTG ยังมีโครงการ AI Literacy for All ให้สำหรับผู้ที่สนใจภายนอก เช่น โครงการ Responsible AI for Young หรือโครงการ AI Super Engineer รุ่นที่ 4”

 

 

“การจะนำ AI มาใช้จะมีความหมายก็ต่อเมื่อเรารู้ว่าจะทำมันเพื่อใคร สำหรับ KBTG พันธกิจของเราสร้างประโยชน์ให้กับผู้คน พนักงานในองค์กร คู่ค้า หรือลูกค้า ดังนั้นเราจึงมองไปถึงการยกระดับ Ecosystem จึงเป็นที่มาที่ไปของการขับเคลื่อนองค์กรสู่ระดับโลกด้วย Human-First x AI-First Transformation ที่เราตั้งเป้าว่าจะสำเร็จภายใน 3 ปีต่อจากนี้” กระทิงกล่าวทิ้งท้าย