หลัง AI Hype ซาลง: อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป (และทำไมธุรกิจไทยต้องสนใจ)
ทำไมบทความนี้ถึงสำคัญ
เทคโนโลยีใหญ่ทุกยุคมีเส้นทางอารมณ์ที่คล้ายกันเสมอ:
ตื่นเต้น → คาดหวังเกินจริง → ผิดหวัง → สร้างคุณค่าแบบเงียบ ๆ
AI ก็ไม่ต่างกัน
สิ่งที่ต่างคือ ความเร็ว — กระแส AI มาเร็วมาก และหลายองค์กรในไทยก็เริ่มค้นพบว่า
“ความฉลาด” เพียงอย่างเดียว ไม่ได้สร้างมูลค่าทางธุรกิจจริง
บทความนี้จะพาย้อนดูอดีต เพื่อเข้าใจอนาคตว่า
หลังจากเทคโนโลยีถูก hype เกินจริงแล้ว อะไรคือสิ่งที่ “รอด” และสร้างเงินได้จริง
รูปแบบที่เกิดซ้ำในประวัติศาสตร์เทคโนโลยี
ไม่ว่าจะเป็นยุคไหน เทคโนโลยีมักเดินตามรูปแบบนี้:
- มีสิ่งใหม่ที่ทำให้เกิดความเป็นไปได้แบบที่ไม่เคยมีมาก่อน
- การตลาดและเรื่องเล่าขยายความคาดหวัง
- เงินทุนไหลเข้าอย่างรวดเร็ว
- ความซับซ้อนของโลกจริงเริ่มปรากฏ
- มูลค่าย้ายจาก “ไอเดีย” ไปสู่ “การลงมือทำจริง”
เรามาดูตัวอย่างที่เกิดขึ้นจริง
Mainframe → ระบบงานหลังบ้าน
สิ่งที่ถูก hype
"คอมพิวเตอร์จะมาแทนการคำนวณของมนุษย์ทั้งหมด"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
Mainframe กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่น่าเบื่อแต่ขาดไม่ได้:
- เงินเดือน
- บัญชี
- ระบบราชการ
บทเรียน
ความฉลาดไม่สำคัญเท่า ความเสถียรและความรับผิดชอบของระบบ
Personal Computer → ระบบเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
สิ่งที่ถูก hype
"คอมพิวเตอร์บนโต๊ะทุกคนจะเปลี่ยนโลกการทำงาน"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- Spreadsheet
- Word processor
- แผนก IT support
บทเรียน
มูลค่าไม่ได้อยู่ที่เครื่อง แต่อยู่ที่ วิธีทำงานที่เปลี่ยนไป
Internet Bubble → โลจิสติกส์และการชำระเงิน
สิ่งที่ถูก hype
"จำนวนผู้ใช้สำคัญกว่ากำไร"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- E‑commerce ที่มีระบบขนส่งจริง
- Search และโฆษณา
- ระบบชำระเงิน
บทเรียน
ผู้ใช้ไม่มีค่า หากไม่มี การส่งมอบคุณค่าในโลกจริง
Social Media → การควบคุมและธรรมาภิบาล
สิ่งที่ถูก hype
"ชุมชนจะสร้างรายได้เอง"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- โฆษณาเป็นรายได้หลัก
- ต้นทุนการควบคุมเนื้อหา
- ความเสี่ยงทางสังคมและการเมือง
บทเรียน
ระบบที่ไม่มีการควบคุม สุดท้ายต้องจ่ายราคาแพง
Mobile App → ความจริงของ Backend
สิ่งที่ถูก hype
"มีแอปสำหรับทุกอย่าง"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- API
- ระบบหลังบ้าน
- ผู้ใช้เบื่อ subscription
บทเรียน
หน้าบ้านเป็นแค่เปลือก ระบบคือของจริง
Cloud → การจัดการต้นทุนและความเสถียร
สิ่งที่ถูก hype
"ขยายได้ไม่จำกัด ไม่ต้องดูแลระบบ"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- DevOps
- SRE
- FinOps
บทเรียน
การซ่อนความซับซ้อน ไม่ได้ลบต้นทุน — แค่เลื่อนเวลาออกไป
Big Data → งานวิศวกรรมข้อมูล
สิ่งที่ถูก hype
"เก็บข้อมูลเยอะ ๆ แล้ว insight จะมาเอง"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- Data pipeline
- ปัญหาคุณภาพข้อมูล
- Dashboard ที่ไม่มีคนใช้
บทเรียน
ข้อมูลที่ไม่ถูกนำไปตัดสินใจ คือภาระต้นทุน
Blockchain → กฎระเบียบและการใช้งานเฉพาะทาง
สิ่งที่ถูก hype
"ไม่ต้องมีตัวกลาง ไม่ต้องเชื่อใจใคร"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- ฟองสบู่แตก
- ใช้จริงเฉพาะบางกรณี
- กฎระเบียบกลับมา
บทเรียน
เทคโนโลยีไม่เคยลบความรับผิดชอบ — แค่มอบให้คนอื่น
Metaverse → การจำลองและการฝึกอบรม
สิ่งที่ถูก hype
"เราจะใช้ชีวิตในโลกเสมือน"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริง
- Training
- Simulation
- Gaming
บทเรียน
มนุษย์เลือกโลกจริง เครื่องมือที่ดีคือเครื่องมือที่ช่วยเสริม
Generative AI → (จุดที่เราอยู่ตอนนี้)
สิ่งที่ถูก hype
- "AI จะมาแทนคน"
- "Agent จะบริหารบริษัท"
- "เขียน prompt คืออาชีพใหม่"
สัญญาณความจริงที่เริ่มเห็น
- อัตราความผิดพลาดสูง
- ไม่มีคนรับผิดชอบ
- Workflow เปราะบาง
- ความเสี่ยงด้านกฎหมาย
หลัง AI hype ซาลง: สิ่งที่มูลค่าจะย้ายไป
จากทุกยุคที่ผ่านมา มูลค่าจะไปอยู่ที่:
1. ระบบ มากกว่า โมเดล
- การ orchestration
- การจัดการสถานะ
- การรับมือความผิดพลาด
2. ความรับผิดชอบ
- Audit trail
- Human‑in‑the‑loop
- Kill‑switch
3. การเชื่อมต่อระบบ
- AI อยู่ใน ERP / MES / CRM
- ทำงานจริง ไม่ใช่ demo
4. ความเสถียร
- ระบบที่ผสม deterministic + probabilistic
- Monitoring / rollback / replay
5. ความรู้เฉพาะอุตสาหกรรม
- กระบวนการ
- ฟิสิกส์
- เศรษฐศาสตร์
ใครจะเป็นผู้ชนะหลังยุค AI hype
ไม่ใช่:
- Startup เดโม AI
- Prompt library
- Chatbot ทั่วไป
แต่คือ:
- System integrator
- ทีมที่คิดแบบ operations
- บริษัทที่ขาย ผลลัพธ์ ไม่ใช่ความฉลาด
ความจริงที่ไม่สบายใจ
AI ไม่ล้มเหลวเพราะมันไม่ฉลาด
แต่ล้มเหลวเพราะ ไม่มีใครออกแบบระบบให้รับผิดชอบได้จริง
หลัง hype ซาลง คำถามจะเปลี่ยนจาก:
"ใช้ AI ได้ไหม?"
เป็น:
"ถ้าระบบพังตอนตีสาม ใครรับผิดชอบ?"
คำทำนายสุดท้ายสำหรับธุรกิจไทย
ทศวรรษหน้าไม่ได้เป็นของบริษัทที่มีโมเดล AI ฉลาดที่สุด
แต่เป็นของบริษัทที่กล้าพูดว่า:
"ระบบนี้ยังทำงานได้ แม้ในวันที่แย่ — และเรารู้ว่าทำไม"
นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นเสมอ หลัง hype จบลง
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
- ทำไม AI ในธุรกิจรีไซเคิลจึงล้มเหลว หากไม่มี System Integration
- ISA-95 vs RAMI 4.0: โรงงานไทยควรใช้แบบไหน (และทำไมควรใช้ทั้งสอง)
- ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
- ผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวมากที่สุดในปี 2025 — และเหตุผลที่แท้จริงเบื้องหลังความล้มเหลว
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — ทางเลือกที่องค์กรไทยควรรู้
- AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล
- AI Accelerators ในระบบ Industrial AI ทำไม Software Framework จึงสำคัญกว่าแค่ชิปประมวลผล
- พัฒนาระบบสำหรับประเทศไทย: เชื่อมต่อ EC–ERP ด้วย AI และ Workflow ที่เชื่อถือได้
- ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของระบบ ‘อัจฉริยะ’ ที่ทำงานไม่เสถียร
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน
- LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย
- แปลคำศัพท์ Cybersecurity ให้เข้าใจแบบนักพัฒนา Software
- การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกในยุค AI
- SimpliPOSFlex. POS สำหรับธุรกิจที่อยู่บนความจริงของหน้างาน
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิก: บทเรียนที่เรายังได้เรียนรู้จาก Kernighan & Pike
- ก่อนจะเริ่มเขียนโค้ด: 5 คำถามที่เราถามลูกค้าทุกครั้ง
