องค์กรควรเลือก AI แบบ GPT หรือ AI แบบ Gemini?
เมื่อ AI พัฒนาเร็วขึ้น หลายองค์กรในไทยกำลังตั้งคำถามว่า
“เราควรเลือกใช้ ChatGPT หรือ Google Gemini ดี?”
แต่ในความเป็นจริง คำถามที่สำคัญกว่าคือ
“AI แบบไหนเหมาะกับวิธีการทำงานขององค์กรเรา?”
เพราะองค์กรไม่ได้เลือกแค่ “โมเดล”
แต่กำลังเลือก แนวคิดของ AI ที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน
AI สองแนวคิด ไม่ใช่แค่สองแบรนด์
ในระดับองค์กร ปัจจุบัน AI แบ่งออกเป็น 2 สไตล์หลัก
AI แบบ GPT
- ใช้งานผ่านการสนทนา (Chat-first)
- เก่งการคิด วิเคราะห์ และสังเคราะห์
- ผู้ใช้เป็นฝ่ายเริ่มต้นใช้งาน
- ยืดหยุ่น เหมาะกับปัญหาที่ไม่ชัดเจน
AI แบบ Gemini
- ฝังอยู่ในระบบงาน
- ทำงานอัตโนมัติตาม Workflow
- ผู้ใช้แทบไม่ต้องเปลี่ยนพฤติกรรม
- ควบคุมและกำกับดูแลง่าย
ทั้งสองแบบ “เก่ง” แต่ เก่งคนละเรื่อง
องค์กรเลือก AI แบบ GPT เมื่อ “การคิด” สำคัญ
ตัวอย่างการใช้งานจริง
- วิเคราะห์กลยุทธ์ธุรกิจ
- วางแผนผลิตภัณฑ์
- ออกแบบระบบซอฟต์แวร์
- เขียน Proposal / Policy / Insight
- ผู้ช่วยผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กร
เหตุผลที่องค์กรเลือก GPT-style AI
- คิดเชิงเหตุผลได้ดีในสถานการณ์คลุมเครือ
- รวมข้อมูลหลายแหล่งมาวิเคราะห์ได้
- คุยต่อเนื่องระยะยาวได้
- ปรับตามวิธีคิดของมนุษย์
รูปแบบการใช้งานในองค์กร
มักเริ่มจาก
- ผู้บริหาร
- ทีมกลยุทธ์
- Product / Tech / Innovation team
- นักวิเคราะห์
AI กลายเป็น พื้นที่คิด (Thinking Space) ไม่ใช่แค่เครื่องมือ
องค์กรเลือก AI แบบ Gemini เมื่อ “ความลื่นไหลของงาน” สำคัญ
ตัวอย่างการใช้งานจริง
- สรุปอีเมล
- ช่วยเขียนเอกสารใน Docs
- สรุปประชุม
- วิเคราะห์ข้อมูลใน Spreadsheet
- ค้นหาความรู้ภายในองค์กร
เหตุผลที่องค์กรเลือก Gemini-style AI
- ใช้งานได้ทันทีในระบบเดิม
- พนักงานไม่ต้องเรียนรู้มาก
- ควบคุมสิทธิ์และข้อมูลได้ง่าย
- เหมาะกับองค์กรขนาดใหญ่
รูปแบบการใช้งานในองค์กร
แพร่กระจายผ่าน
- ฝ่ายปฏิบัติการ
- HR / Finance
- Sales / Support
- พนักงานทั่วไปจำนวนมาก
AI กลายเป็น สิ่งที่อยู่ตรงนั้นตลอดเวลา (Ambient AI)
จุดตัดสินใจจริง: “ความสามารถ” vs “การควบคุม”
| มิติ | AI แบบ GPT | AI แบบ Gemini |
|---|---|---|
| คุณค่าหลัก | การคิดและตัดสินใจ | ความเร็วและประสิทธิภาพ |
| วิธีใช้งาน | ผู้ใช้เริ่ม | ระบบเริ่ม |
| ความยืดหยุ่น | สูง | ปานกลาง |
| การกำกับดูแล | ปรับแต่งได้ | เข้มงวดโดยดีไซน์ |
| เหมาะกับ | งานเชิงกลยุทธ์ | งานประจำวัน |
ไม่มีแบบไหนดีกว่าเสมอ
ขึ้นอยู่กับ ลักษณะงานขององค์กร
ความจริง: องค์กรส่วนใหญ่จะใช้ “ทั้งสองแบบ”
รูปแบบที่เริ่มเห็นชัดคือ
-
ใช้ Gemini-style AI สำหรับ
- งานประจำ
- พนักงานจำนวนมาก
- งานที่ต้องคุมความเสี่ยง
-
ใช้ GPT-style AI สำหรับ
- การตัดสินใจสำคัญ
- งานข้ามทีม
- การคิดเชิงนวัตกรรม
พูดง่าย ๆ คือ
Gemini ช่วยให้องค์กร “เดินได้ลื่น”
GPT ช่วยให้องค์กร “คิดได้ดีขึ้น”
สิ่งที่ผู้บริหารควรถาม (แทนคำถามว่าใครเก่งกว่า)
- งานไหนต้อง “คิด” มากกว่าทำ?
- งานไหนต้องลดขั้นตอน?
- จุดไหนห้ามพลาดเรื่องข้อมูล?
- ทีมไหนต้องการความยืดหยุ่น?
คำตอบเหล่านี้ จะบอกได้ชัดเจนว่า
AI แบบไหนควรอยู่ตรงไหน
ภาพใหญ่ที่หลายองค์กรยังมองไม่เห็น
นี่ไม่ใช่สงครามที่มีผู้ชนะเพียงรายเดียว
แต่เป็นการแบ่งบทบาท:
- GPT-style AI = สมองขององค์กร
- Gemini-style AI = ระบบประสาทขององค์กร
องค์กรที่เข้าใจเร็ว จะ
- ใช้ AI ได้จริง
- ลดแรงต้านภายใน
- เห็นผลตอบแทนชัดเจนกว่า
บทสรุป
คำถามในอนาคตจะไม่ใช่
“เราใช้ GPT หรือ Gemini?”
แต่จะเป็น
“เราวาง AI ไว้ตรงไหนขององค์กร และเพื่ออะไร?”
ตรงนั้นแหละ คือความได้เปรียบทางการแข่งขัน
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- ทำไมการเรียนเขียนโปรแกรมถึง “เจ็บปวด” — และเราจะแก้มันอย่างไร
- ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ GPT-5.2 เหนือกว่า GPT-5.1 อย่างชัดเจน
- ChatGPT 5.2 vs 5.1 — อธิบายความแตกต่างด้วยอุปมาเข้าใจง่าย
- ทำไมธุรกิจที่กำลังเติบโต มัก “โตเกิน” ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปในที่สุด และบริษัทที่ประสบความสำเร็จเขาจัดการอย่างไร
- Computer Vision บน Edge Device และสภาพแวดล้อมทรัพยากรจำกัด: ความท้าทายและโอกาสสำหรับไทย
- Simplico — โซลูชัน AI Automation และระบบซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับธุรกิจไทย
- AI สำหรับ Predictive Maintenance — จากเซนเซอร์สู่โมเดลพยากรณ์
- ผู้ช่วย AI สำหรับนักบัญชี — ทำอะไรได้ และทำอะไรยังไม่ได้
- ทำไมธุรกิจ SME ถึงจ่ายค่า Custom ERP แพงเกินจริง — และวิธีป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก
- ทำไมเราถึงสร้าง SimpliShop — และแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ธุรกิจไทยเติบโตได้อย่างไร
- Fine-Tuning vs Prompt Engineering แบบเข้าใจง่ายสำหรับผู้นำองค์กรไทย
- บทนำสู่ระบบชลประทานแบบแม่นยำ (Precision Irrigation)
- IoT Sensors ไม่ได้สำคัญที่สุด — “การเชื่อมข้อมูล” ต่างหากคือหัวใจของ Smart Farming
- พัฒนา Mobile Application ด้วย React / React Native
- AI Vertical Integration: เปลี่ยนธุรกิจไทยให้ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- คู่มือองค์กรไทย: วิธีนำ AI มาใช้แบบเป็นขั้นตอน — ฉบับปี 2025
- ทำไม EV Fleet Management SaaS ที่มี AI Optimization คือ “หัวใจสำคัญ” ของธุรกิจยานยนต์ไฟฟ้าในไทย
- 7 Use Cases ของระบบ Machine Learning ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตโรงงานและธุรกิจไทย
- การใช้ LSTM ในการพยากรณ์ระดับน้ำท่วม: ทางออกใหม่ของเมืองไทยเพื่อรับมือฝนตกหนักและน้ำรอระบาย
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
