สรุปงาน Microsoft Envision Summit : AI is a game changer

เมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายนที่ผ่านมาทางทีมงาน TechTalkThai ได้มีโอกาสเข้าร่วมงานสัมมนาใหญ่ประจำปี 2019 ของไมโครซอฟท์ภายใต้ชื่อ “Microsoft Envision Summit” ซึ่งงานครั้งนี้มาพร้อมธีม ‘AI is a game changer’ ที่มีผู้สนใจเข้าร่วมกว่า 2,000 คนเลยทีเดียว! โดยได้รับความสนใจจากทั้งจากองค์กรภาครัฐและเอกชน รวมถึงนักพัฒนา เราจึงขอสรุปสาระสำคัญมาให้ทุกท่านได้ติดตามกันครับ

คุณธนวัตน์ สุธรรมพันธุ์ กรรมการผู้จัดการบริษัทไมโครซอฟท์(ประเทศไทย) จำกัด

AI is a game changer

คุณธนวัตน์ สุธรรมพันธุ์ กรรมการผู้จัดการบริษัทไมโครซอฟท์(ประเทศไทย) จำกัด ได้นำเสนอคอนเซปต์ “AI is a game changer” โดยมีใจความหลักๆ คือการที่ AI จะเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจใน 4 ด้านสำคัญคือ

  • Engage 
  • Innovate
  • Work
  • Solve

การที่ AI จะเกิดขึ้นได้จริงอย่างเป็นรูปธรรมนั้น ก้าวแรกที่องค์กรจะต้องทำคือการได้มาซึ่ง Data ก้าวที่สองคือ AI ควรจะเข้าไปอยู่ในทุกแอปพลิเคชันซึ่งจะเข้ามาปรับเปลี่ยนวิธีการทำงาน เช่น Chatbot ที่ช่วยลดงานและทำงานได้ไม่มีพักเป็นต้น และก้าวที่สาม AI จะช่วยให้องค์กรสามารถ Predict หรือคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ล่วงหน้าได้ และลำดับสุดท้ายคือสามารถช่วยแนะนำการตัดสินใจที่เหมาะสมได้ (Recommendation) โดยจากที่กล่าวมาข้างต้น AI จะเปลี่ยนวิธีการที่เราจะเข้าใจเข้าถึงลูกค้าได้ (Engagement)

นอกจากการผันตัวเป็น Data-driven Organization เพื่อรับข้อมูลสู่ AI แล้ว อีกสิ่งหนึ่งที่ไม่สามารถละเลยได้คือเรื่องพนักงานในองค์กร โดยผู้นำองค์กรจะต้องหาวิธีเพื่อ Empower วิธีการทำงานของคนเหล่านั้น (Work) และสิ่งที่จะขาดไม่ได้เลยคือเรื่องของเทคโนโลยีด้านการสื่อสารและทำงานร่วมกันซึ่งสำคัญอย่างยิ่งในยุคนี้ ด้วยเหตุนี้เองไมโครซอฟท์จึงส่ง Microsoft Teams เข้ามาตอบโจทย์ ซึ่งภายใน Teams จะมีระบบ AI ที่สามารถช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงยังเป็นจุดเชื่อมต่อให้เกิดการบูรณาการทางข้อมูลอีกด้วย

AI สามารถเข้าไปช่วยริเริ่มสิ่งใหม่ในองค์กร (Innovation) ซึ่งคุณธนวัฒน์ได้ยกตัวอย่างที่ไมโครซอฟท์ไปช่วยให้ลูกค้าสามารถดูแลพฤติกรรมของบุคคลากรในฟาร์มหมูเพื่อให้อยู่ในพื้นที่ของตัวเองไม่ให้เกิดการติดเชื้อข้ามระหว่างคนกับสัตว์ได้ ซึ่งสิ่งเบื้องหลังเหล่านี้ก็คือเทคโนโลยี AI ที่เข้าไปตรวจจับการทำงาน รวมถึงประมวลผลจากการข้อมูลอย่างไม่ลำเอียงนั่นเอง ทั้งนี้สิ่งที่ไมโครซอฟท์ไม่ได้ละเลยในการใช้งาน AI เสมอมาก็คือเรื่องของจริยธรรมและความรับผิดชอบ (Ethics) ซึ่งเป็นเรื่องที่บริษัทมีนโยบายชัดเจนและให้ความสำคัญควบคู่ไปการพัฒนานวัตกรรมด้าน AI

อย่างไรก็ดีสังคมทุกวันนี้มีปัญหามากมายที่รอการแก้ไขอยู่ แต่โชคดีที่หลายปัญหาสามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยี โดยคุณธนวัฒน์จึงนำเสนอการแก้ปัญหาทางสังคมต่างๆ ด้วย AI ใน 4 มุมมอง คือ AI for Accessibility, AI for Earth, AI for Humanitarian และ AI for Culture Heritage ที่เป็นการประยุกต์ใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาในระดับสังคม ประเทศ มนุษยชาติ และนั่นคือภารกิจของไมโครซอฟท์ที่ยืดหยัดเคียงข้างประเทศไทยเพื่อคนไทย

Lesson Learned

ในช่วงเสวนานี้มีแขกรับเชิญพิเศษจากภาคธุรกิจต่างๆ ที่น่าสนใจเป็นอย่างมากคือการเสวนาของ CEO จาก SCG, Giffarine, Annanda และ MFEC ที่เข้ามาเล่าประสบการณ์เกี่ยวกับผลกระทบของ Disruption และแนวทางการแก้ไขปัญหา รวมถึงฝากข้อคิดให้ผู้ประกอบการธุรกิจสมัยใหม่ไว้ดังนี้

  • SCG – บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านก่อสร้างแห่งนี้ได้มองหาธุรกิจใหม่ๆ อยู่เสมอซึ่งวันหนึ่งได้พบกับการเติบโตของบริษัท Startup ทางเทคโนโลยีเข้าซึ่งเติบโตมากกว่า 200% ต่อปี จนเมื่อศึกษาดีแล้วจึงปรับกลยุทธ์ภายในเพื่อรับกับการ Disrupt ทางเทคโนโลยี ด้วยการลงทุนใน Startup และการผลิต Internal Startup ของตนเองเพื่อหาไอเดียใหม่มาแก้ปัญหาทางธุรกิจ นอกจากนี้ยังได้นำเทคโนโลยีด้าน Analytics มาใช้อย่างจริงจังด้วย และสุดท้ายยังฝากถึงทุกท่านว่าการปรับตัวไม่ใช่เป็นสิ่งที่จะเกิดจากตัวองค์กรเองเท่านั้น แต่อันที่จริงแล้วคือเรื่องของการปรับ Mindset ให้พนักงานรับกับเทคโนโลยีต่างหาก
  • Giffarine – หนึ่งในแบรนด์เครื่องสำอางค์ไทยขายตรงที่เคยประสบภาวะการเติบโตคงที่ด้วยเหตุจากการ Disrupt ทางเทคโนโลยีเช่นกัน ซึ่งจากเดิมที่เคยขายตรงแบบบอกต่อกลายเป็นว่าต้องยกระดับนักขายของตัวเองสู่ช่องทางออนไลน์และยังต้องเผชิญกับปัญหา Mindset ของพนักงานและ CEO ท่านอื่นเช่นกัน แต่ก็ผ่านมาได้จนกระทั่งยอดขายกลับมาเติบโตสวนกระแสอย่างทุกวันนี้ อย่างไรก็ตามยังชี้ว่าต่อไปนี้เทคโนโลยีจะไม่มีวันหยุดทุกองค์กรจึงต้องพร้อมเรียนรู้ตลอด รวมถึงเรายังอยู่ในยุคที่ผู้บริโภคเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย ดังนั้นต้องทำธุรกิจอย่างโปร่งใสน่าเชื่อถือ มีจริยธรรมธุรกิจจึงจะสามารถเติบโตได้อย่างยั่งยืน 
  • Ananda – บริษัทด้านอสังหาชื่อดังมีการปรับตัวกับการลงทุนในเทคโนโลยีเพื่อใช้แก้ไข Pain points ให้แก่ลูกค้าได้อย่างตรงจุด โดยยกตัวอย่างว่าเมื่อเทคโนโลยีเข้ามาปัจจัยเดิมๆอาจจะไม่ได้มีบทบาทมากอย่างที่เคยเป็นอีกต่อไป ในอนาคตมูลค่าของอสังหาอาจไม่ได้แปรผันโลเคชันเพราะการเข้าถึงของเทคโนโลยี ตัวอย่างเช่น โดรนอาจจะมาแก้ไขปัญหาพื้นที่ที่เข้าถึงยาก โดยคนที่ซื้อบ้านอยู่เขาใหญ่อาจต้องการความสงบแต่กังวลเรื่องความปลอดภัยจะสามารถขออนุญาตโดรนบินลาดตระเวน ส่งของหรือสื่อสารได้ ทำให้มูลค่าอาจเกิดขึ้นจากคุณสมบัติอื่นๆก็เป็นได้ อย่างไรก็ตามนโยบายที่บริษัททำมาตลอดคือไม่หยุดที่จะค้นหาเทคโนโลยีใหม่เข้ามาเสมอ โดยการริเริ่มลงทุนจากเล็กน้อยก่อนเพื่อให้ทราบความเป็นไปได้ ที่สำคัญคือต้องมี Roadmap ชัดเจนและเตรียมตัวให้พร้อม
  • MFEC – สำหรับคนไอทีคงเคยได้ยินชื่อบริษัท SI ยักษ์ใหญ่นี้แน่นอน แต่ขนาดผู้คร่ำหวอดในวงการเทคโนโลยียังยอมรับว่าปัจจุบันนี้แทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะคาดการณ์เทรนด์ของเทคโนโลยีไปไกลๆ อย่างไรก็ดีแนะนำว่าหากมีเทคโนโลยีกำเนิดใหม่ให้รีบเข้าไปลอง แต่หากผิดพลาดก็ต้องลุกให้เร็วและเจ็บตัวน้อยที่สุด นอกจากนี้บริษัทต่างๆ ควรปรับเปลี่ยนพนักงานให้ออกจาก Comfort Zone สู่ Survivor mode ให้ได้ มิเช่นนั้นแม้จะมีเทคโนโลยีดีแค่ไหนก็ไม่สามารถนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมจากไมโครซอฟท์ (ประเทศไทย) จำกัด ได้ที่ https://aka.ms/ContactMSFTTH


About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

TechTalk Webinar: รู้จักกับสถาปัตยกรรม Secure Access Service Edge (SASE) แบบใหม่ เมื่ออนาคตของ Network Security อยู่บน Cloud

Palo Alto Networks ร่วมกับ TechTalkThai ขอเรียนเชิญเหล่า IT Manager, Network Admin, Security Admin และผู้ที่สนใจเข้าร่วมฟังบรรยายพิเศษในหัวข้อเรื่อง “รู้จักกับสถาปัตยกรรม Secure …

Netflix เปิด Open Source ให้ Metaflow เครื่องมือบริหารจัดการโครงการ Python Data Science ที่ Netflix ใช้งานภายใน

Netflix ได้ออกมาประกาศ Open Source ให้กับ Metaflow เครื่องมือสำหรับบริหารจัดการ Python Data Science Project แบบครบวงจรที่ Netflix พัฒนาขึ้นมาใช้งานเป็นการภายใน ซึ่งสามารถทำงานร่วมกับ Machine Learning Library ใดๆ ก็ได้ และสามารถทำงานร่วมกับ AWS ได้เป็นอย่างดี