เอไอต่อไปเป็นเรื่องง่ายนิดเดียว ใครๆก็ทำได้

ผมเริ่มจับเรื่องของเอไอ (ปัญญาประดิษฐ์) ครั้งแรกเมื่อสามสิบกว่าก่อน จริงๆตอนนั้นก็ไม่ทราบหรอกครับว่าทำเรื่องเอไอหรือไม่ แต่ใช้อัลกอริทึมมาพยากรณ์ข้อมูลการผลิตไฟฟ้าในอนาคตโดยทำเรื่องของ Genetic Algorithm สมัยนั้นการพัฒนาเอไอเป็นเรื่องยาก ต้องเข้าใจเรื่องของคณิตศาสตร์ ต้องสามารถเขียนโปรแกรมได้ เข้าใจโจทย์ที่ต้องทำเป็นอย่างดี และสำคัญคือต้องมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่

การพัฒนาด้านเอไอในช่วงแรกเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไป จนกระทั่งเมื่อ 3-4 ปีที่ผ่านมา เอไอเริ่มเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันของผู้คนมากขึ้นจนกลายเป็น New Normal อาทิเช่น คนใช้ Faical Recognition ในการเปิดมือถือหรือจ่ายเงิน เจอระบบ Recommendation ในการแนะนำสินค้าหรือภาพยนตร์ ใช้ Google Map ในการคาดการณ์เส้นทางและระยะเวลาในการเดินทาง

ผู้คนสนใจในเรื่องของเอไอมากขึ้น จากศาสตร์ที่เป็นเรื่องของนักวิทยาศาสตร์หรือนักไอทีก็กลายเป็นเรื่องของคนทุกคน คนจำนวนมากอยากมีความเข้าใจเรื่องเอไอให้ความสนใจเรื่องของหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติต่างๆ รวมถึงการทำวิทยาศาสตร์ข้อมูล เริ่มมีการพูดถึงทักษะการทำงานที่จะเปลี่ยนไปโดยในอนาคตจะมีระบบเอไอเข้ามาช่วยในการทำงานมากขึ้น หรืองานบางอย่างอาจถูกทดแทนด้วยระบบอัตโนมัติ ดังนั้นคนทุกคนควรจะเข้าใจเรื่องเอไอเพื่อทีจะได้เตรียมความพร้อมในการทำงานและการใช้ชีวิตประจำวันที่ต้องอยู่กับระบบเอไอที่กำลังเข้ามามากขึ้นเรื่อยๆ

ด้านการพัฒนาระบบเอไอก็มีการเรียนการสอนมากขึ้น บ้างก็สอนเขียนโปรแกรม บ้างก็สอนการพัฒนาโมเดล บ้างก็สอนการใช้ข้อมูล มีสาขาใหม่เกิดขึ้นมากมายทางด้านเอไอหาวิทยาลัย ทั้งหลักสูตรระดับปริญญาและหลักสูตรระยะสั้น

บางคนยังมองว่าการพัฒนาเอไอเป็นเรื่องยากต้องเขียนโปรแกรมเมื่อในยุคเดิม ซึ่งแท้จริงแล้วการพัฒนาโมเดลเอไอในวันนี้เป็นเรื่องง่ายนิดเดียว มีเครื่องมือแบบอัตโนมัติเช่น AutoML ที่ใช้เอไอมาพัฒนาโมเดลเอไอโดยไม่ต้องเขียนโค้ด และโจทย์ยากๆที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ก็สามารถทำได้โดยใช้ระบบบนคลาวด์ ทำให้ในปัจจุบันใครๆก็พัฒนาเอไอได้

ดังนั้นเพื่อเตรียมเข้าสู่อุตสาหกรรม 4.0 ที่กลายเป็นโลกของเอไอ เราจำเป็นต้องเร่งพัฒนาคนทุกคนเพื่อให้เข้าใจและสามารถพัฒนาระบบเอไอได้ โดยเราอาจแบ่งการพัฒนาคนออกเป็น 4 กลุ่มดังนี้

  • กลุ่มประชาชนทั่วไป ควรจะต้องสอนหลักสูตรเอไอสำหรับคนทุกคน ให้เข้าใจถึงเรื่องของเอไอ การนำระบบเอไอไปใช้ในชีวิตประจำวัน ผลกระทบของเอไอต่อการเปลี่ยนแปลงของโลก ควรมีหลักสูตรเอไอเบื้องต้นให้กับนักเรียนทุกคนตั้งแต่ชั้นประถม คนทำงานจำเป็นต้องเข้าใจการนำระบบเอไอเพื่อมาเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และผู้บริหารจำเป็นต้องเข้าใจการวางแผนกลยุทธ์ขององค์กรที่จะนำเอไอมาประยุกต์ใช้
  • คนทำงานทั่วไปสำหรับพัฒนาระบบเอไอ กลุ่มผู้ประกอบอาชีพต่างๆ ที่มีความเข้าใจศาสตร์ในแต่ละด้านของตัวเองจำเป็นจะต้องศึกษาการพัฒนาระบบเอไอเอง ทั้งนี้เนื่องเครื่องมือจะง่ายขึ้นเรื่อยๆ ต่อไปคนทำงานที่มี domain expert ด้านนั่นๆสามารถทำได้เอง อาทิเช่น หมอสามารถพัฒนาระบบเอไอด้านการแพทย์ นักกฎหมายก็สามารถพัฒนาระบบ NLP เรื่องข้อกฎหมาย นักเศรษฐศาสต์สามารถพัฒนาระบบเอไอเพื่อพยากรณ์ข้อมูลเศษฐกิจเป็นต้น กลุ่มคนทำงานเหล่านี้จะเป็น Citizen Data Scientist และ Citizen AI Developer ที่เป็นกำลังพัฒนาประเทศในอนาคต
  • กลุ่มนักพัฒนาไอทีและวิศวกร กลุ่มคนเหล่านี้อาจช่วยในการพัฒนาซอฟต์แวร์ และระบบไอทีเพื่อใช้ในการพัฒนาเอไอ เช่นการพัฒนาระบบหุ่นยนต์ ระบบซอฟต์แวร์อัตโนมัติต่างๆ ซึ่งอาจมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมต่างๆเช่นการใช้ Library ต่างๆเช่นการเขียน TensorFlow ซึ่งจริงๆแล้วคนกลุ่มนี้หากขาดความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่ดีพอก็อาจไม่สามารถสู้คนทำงานทั่วไปที่มี domain expert ไดเ เพราะต่อไปเครื่องมือในการพัฒนาเอไอจะง่ายขึ้นมากเหมือนที่เราใช้โปรแกรมออฟฟิศทุกวันนี้ ดังนั้นการที่เราเอาคนที่เข้าใจอุตสาหกรรมมาทำระบบเอไอย่อมจะดีกว่าเอานักไอทีที่เป็นเพียงแค่เขียนหรือใช้โปรแกรมได้มาพัฒนาระบบเดียวกันถ้าคนนั้นไม่เข้าใจทฤษฎีหรือคณิตศาสตร์ของเอไอ
  • ผู้เชี่ยวชาญด้านเอไอ การทำโมเดลเอไอที่ซับซ้อน หรือการศึกษาทฤษฎีเอไอยังมีความจำเป็นอยู่ แต่ต้องมีความเข้าใจคณิตศาสตร์และทฤษฎีด้านเอไอที่ดีครับ ไม่ใช่แค่มาเขียนโปรแกรมแบบเดิม ดังนั้นการสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data science) และ เอไอ ต้องเน้นการเรียนคณิตศาสตร์ และอาจต้องส่งเสริมให้มีการวิจัยระดับสูง เพราะในอนาคตเราต้องการคนที่มีความรู้ทฤษฎีเหล่านั้นอย่างลึกซึ้ง ประเทศไทยถึงจะแข่งขันได้

ดังนั้นเพื่อให้ประเทศเราแข่งขันได้ เราจำเป็นจะต้องเอาหลักสูตรเอไอเข้ามาใส่ในการศึกษาทุกระดับ ทุกคณะและทุกสาขาวิชาควรมีการสอนการพัฒนาเอไอ ส่วนหลักสูตรที่เป็นด้านเอไอหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องเร่งพัฒนาผู้เชี่ยวชาญจริงๆ ต้องเน้นวิชาด้านคณิตศาสตร์มากๆแม้แต่ในระดับปริญญาตรีก็ควรที่จะต้องเรียนคณิตศาสตร์เป็น 10 วิชา ถ้าหลักสูตรเรียนเพียงเพื่อเขียนโปรแกรมหรือใช้เครื่องมือในการพัฒนาระบบเอไอหรือวิเคราะห์ข้อมูล ก็ควรที่จะมุ่งพัฒนา Citizen Data Scientist และ Citizen AI Developer มากกว่า

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

————–


หมายเหตุ

ทั้งนี้ทางสถาบันไอเอ็มซี จะจัดงาน Free Webinar #31: “AI in Practice: The Series (4 EPs)”
AI ในปัจจุบันเป็นเรื่องง่ายขึ้น ใครๆก็ทำได้ ร่วมรับฟังการบรรยายผ่านระบบ Zoom และรับชมการสาธิตการใช้โปรแกรมจริง


👨‍🏫บรรยายโดย: รศ.ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์
ผู้อำนวยการสถาบันไอเอ็มซี


🎯ทุกวันพุธ เวลา 19:30-21:30 น. เริ่มวันพุธที่ 25 พ.ย. 2563
🔗สามารถลงทะเบียนเข้าร่วมแต่ละ EP ได้ตาม Link ด้านล่างนี้👇
EP #1 : https://tinyurl.com/y3peswuk
EP #2 : https://tinyurl.com/y6xuy4kr
EP #3 : https://tinyurl.com/y2pmmzjc
EP #4 : https://tinyurl.com/y6gl76ze


ดูรายละเอียดเพิ่มเติม 👉 https://bit.ly/3pnzWja
📣ฟรี! ไม่เสียค่าใช้จ่าย เข้ารับฟังผ่านระบบ Zoom

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม

📞 โทร : 02-233-4732, 088-192-7975
📧 อีเมล : contact@imcinstitute.com
🖥 หรือ Inbox เข้ามาได้ที่เพจ IMC Institute

การกำหนดกลยุทธ์ดิจิทัล 4 ด้านให้สอดคล้องกับ Gartner Strategic Technology Trends 2021

หลายคนอาจสงสัยว่าเราจะต้องวางแผนแนวทางด้านเทคโนโลยีขององค์กรเราอย่างไร เพื่อให้สอดคล้องกับ Strategic Technology Trends 2021 ของ Gartner ที่ประกาศออกมาเมื่อเร็วๆนี้ โดยได้ระบุถึงเทคโนโลยีต่างๆ 9  ด้านคือ

  • Internet of Behaviours 
  • Total experience
  • Privacy-enhancing computation
  • Distributed cloud 
  • Anywhere operation
  • Cybersecurity mesh
  • Intelligent composable business
  • AI engineering
  • Hyperautomation

(ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้จากบทความ Gartner Strategic Technology Trends 2021 พูดถึงเรื่องอะไรบ้าง)

แนวโน้มเทคโนโลยีเหล่านี้ส่วนหนึ่งเป็นผลที่มาจากการเกิดวิกฤติโควิดที่ทำให้เกิดเรื่องของการสร้างระยะห่างทางสังคม สังคมเข้าสู่เทคโนโลยีดิจิทัลมากขึ้น และการเกิด Digital disruption มาเร็วขึ้น ทำให้การใช้ชีวิตส่วนตัวและทำงานเป็นแบบรีโมทมากขึ้น ธุรกิจจะต้องมีความคล่องตัวและปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็ว และมีความจำเป็นจะต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลและนำเรื่องปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ)มาใช่ในองค์กรมากขึ้น

จาก Gartner ทำให้ผู้บริหารองค์กรต้องคำนึงถึงกลยุทธ์ดิจิทัลอยู่หลายด้านอาทิเช่น

  • การออกแบบสถาปัตยกรรมไอทีแบบกระจาย (Distributed architecture)
  • กำหนดกลยุทธ์ในการเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า
  • การตั้งทีมงานด้านเอไอแภายในองค์กร
  • กลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีที่จะให้บริการลูกค้าและปรับวิธีการทำงานของพนักงานเป็นแบบที่ใดก็ได้ (location independent)

กลยุทธ์สถาปัตยกรรมไอทีแบบกระจาย

เพื่อให้เราสามารถปรับเปลี่ยนบริการไอทีและดิจิทัลให้รวดเร็วและมีความคล่องตัว ระบบไอทีในองค์กรคงต้องใช้บริการของ public cloud มากขึ้น และอาจต้องเน้นใช้บริการของผู้ให้ที่มี Distributed cloud ขณะเดียวกันการออกแบบระบบไอทีก็จะต้องเน้นเป็น Microservices ที่เป็นmodularity มากขึ้น เพื่อที่จะประกอบแอปพลิเคชั่นหรือบริการใหม่ได้อย่างรวดเร็วให้สอดคล้องกับแนวโน้มในเรื่องของ Intelligent composable business นอกจากนี้ในแง่ของการออกแบบระบบความปลอดภัยคงต้องเน้นว่า การใช้บริการไอทีอาจมาจากภายนอกองค์กรมากขึ้น ดังนั้นรัศมีการควบคุมก็อาจถูกกำหนดตามแนวโน้มของ Cybersecurity mesh

กลยุทธ์ด้าน Big Data

องค์กรจำเป็นจะต้องมีกลยุทธ์ในการเก็บข้อมูลลูกค้าให้มากที่สุดเท่าที่ทำได้ โดยเฉพาะเรื่องของพฤติกรรมลูกค้า ซึ่งอาจต้องมีการติดตั้งระบบเซ็นเซอร์ เก็บข้อมูล CRM หรือโซเชียลมีเดีย เพื่อให้ได้มาซึ่ง Internet of  Behaviours ของลูกค้า จากนั้นต้องมั่นใจว่าการนำข้อมูลต่างไปประมวลผลมีความเป็นส่วนตัวที่เข้ารหัส และกระจายไปพันธมิตรที่เกี่ยวข้องโดยเป็นไปตามแนวโน้มด้าน Privacy-enhancing computation ซึ่งการวิเคระห์ข้อมูลเหล่านี้จะนำมาซึ่งประสบการณ์โดยรวม (Total experience) ที่ดีขึ้นสำหรับทุกฝ่าย

กลยุทธ์ด้านเอไอ

องค์กรจะต้องมีการกำหนดกลยุทธ์ทางด้านเอไอ บริการและผลิตภัณฑ์ขององค์กรจะต้องมีระบบเอไอฝังอยู่ กระบวนการทำงานต่างขององค์กรจะต้องถูกปรับให้เป็นแบบอัตโนมัติในลักษณะที่สามารถทำงานเชื่อมโยงกันในแต่ละระบบได้ เพื่อให้สอดคล้องกับแนวโน้มด้าน Hyperautomation และการพัฒนาระบบไอทีจะต้องมีแนวปฎิบัติเรื่องของ AI engineering ตั้งแต่การทำ DevOp

กลยุทธ์การให้บริการลูกค้า

องค์กรต้องออกแบบแอปพลิเคชั่นทั้งทางด้านการให้บริการลูกค้า การทำงานของพนักงานให้เป็นแบบ Anywhere Anydevice และ Anytime เพื่อให้สอดคล้องกับแนวโน้มของสังคมที่เปลี่ยนไปสู่ Anywhere operation และต้องเน้นการนำเอไอและการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้เพื่อให้เกิด Total experience ด้วย

ทั้งหมดนี้คือสิ่งที่อยากจะแนะนำให้ผู้บริหารวางแผนในการปรับตัวสู่การทำ Digital transformation ที่สอดคล้องกับแนวโน้มของ Gartner

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

Gartner Strategic Technology Trends 2021 พูดถึงเรื่องอะไรบ้าง

Gartner ได้ประกาศ Strategic Technology Trends 2021 ออกมาเมื่อเร็วๆนี้ ทั้งนี้ในปีนี้ได้เห็นการเปลี่ยนแปลงในหลายๆด้านเนื่องจากสถานการณ์โควิด-19 ที่ทำให้สังคมโลกเปลี่ยนแปลงไป ทั้งในแง่ของวิธีการทำงานและการใช้ชีวิตของผู้คนจากการที่จะต้องสร้างระยะห่างทางสังคม (Social distancing) และน่าจะมีผลต่อเนื่องในระยะยาวที่จะทำให้พฤติกรรมของผู้คนเปลี่ยนแปลง จึงทำให้ Gartnerแบ่งแนวโน้มด้านเทคโนโลยีปีนี้ไว้เป็นสามกลุ่มคือ

  • ด้าน People centricity ซึ่งถึงแม้ว่าโควิด-19 จะทำให้การทำงานและการใช้ชีวิตประจำวันของผู้คนเปลี่ยนแปลงไป แต่คนก็ยังเป็นศูนย์กลางของธุรกิจที่จำเป็นจะต้องทำให้กระบวนการทำงานต่างๆถูกแปลงเข้าสู่ระบบดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ
  • ด้าน Location independence โควิด-19 ทำให้เกิดสังคมที่ไม่ขึ้นอยู่กับสถานที่แบบเดิม ทำงาน เรียนหรือใช้ชีวิตประจำวันที่ไหนก็ได้ จึงจำเป็นจะต้องมีเทคโนโลยีที่จะมาสนับสนุนพฤติกรรมรูปแบบใหม่ๆ
  • ด้าน Resilient delivery วิกฤติโควิด-19และการถดถอยทางเศรษฐกิจ ทำให้ธุรกิจจำเป็นที่จะต้องปรับตัวและมีความคล่องตัว จึงต้องมีการเตรียมเทคโนโลยีที่สามารถมารองรับการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นจากกระแส Digital disruption

ทั้งนี้ในปีนี้ Gartner ประกาศแนวโน้มเทคโนโลยีออกมาเพียง 9 อย่าง ซึ่งแตกต่างจากปีก่อนๆที่ปกติจะมี 10 อย่าง โดยมีเทคโนโลยีดังนี้

ด้าน People centricity

  • Internet of Behaviours เทคโนโลยีดิจิทัลทำให้สามารถเก็บข้อมูลของผู้คนได้มากขึ้น ทั้งข้อมูลของลูกค้าในเชิงธุรกิจและข้อมูลของประชาชนสำหรับภาครัฐ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากโซเชียลมีเดีย Internet of things หรือมือถือ ทำให้สามารถเข้าใจพฤติกรรมผู้คนได้มากขึ้น และอาจนำมาใช้งานในด้านต่างๆได้ดีขึ้นทั้งเรื่องของการให้บริการลูกค้า หรือการควบคุมการเกิดโรคระบาด เช่นการตรวจสอบว่ามีการใส่หน้ากากหรือไม่จากกล้องอัจฉริยะ หรือได้ล้างมือหรือยังจากระบบเซ็นเซอร์ของก็อกน้ำ ตลอดจนการมีระบบติดตามผู้คนทำให้ทราบพฤติกรรมของผู้คนได้มากขึ้น
  • Total experience คือการรวบรวมประสบการณ์ที่หลากหลายทั้งจาก ประสบการณ์ของลูกค้า (customer experience) ประสบการณ์ของพนักงาน (employee experience) และประสบการณ์ของผู้ใช้ (user experience) มาเพื่อเปลี่ยนแปลงให้ได้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่นในช่วงโควิด-19 มีบริษัทด้านโทรคมนาคมแห่งหนึ่งได้ติดตั้งระบบนัดหมายผ่านโมบายแอป และเมื่อลูกค้ามาตามเวลานัดหมายพอใกล้ถึงสถานที่ก็จะสามารถเช็คอินได้อัตโนมัติ และสังข้อความไปแจ้งพนักงานที่อาจใช้แทปเล็ตเพื่อให้บริการและโต้ตอบกับลูกค้าแบบทันทีทันใด ซึ่งจะช่วยลดเรื่อง Social distancing และทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าและพนักงานโดยรวมดีขึ้น
  • Privacy-enhancing computation คือการใช้เทคโนโลยีเพื่อจะประมวลผลข้อมูลได้อย่างปลอดภัย โดยประกอบไปด้วยเทคโนโลยีสามด้านคือ 1) การทำระบบและสภาพแวดล้อมที่สามารถประมวลและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างปลอดภัย 2) การทำให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบกระจายไปหลายที่ได้ และ 3) การเข้ารหัสข้อมูลและอัลกอริทึมก่อนที่นำไปประมวลผลและวิเคราะห์ ซึ่งด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้จะทำให้สามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลส่วนบุคคลถูกนำไปประมวลผลข้ามองค์กรได้ด้วยความปลอดภัย

ด้าน Location independence

  • Distributed cloud คือการที่ผู้ให้บริการ public cloud กระจายการติดตั้งระบบ cloud ไว้ในหลายๆแห่งโดยที่การบริหารจัดการบริการและการควบคุมต่างๆยังเป็นหน้าที่ของผู้ให้บริการ public cloud จึงทำให้องค์กรต่างๆได้ Cloud services ที่ทันสมัย และมีระบบที่ตั้งอยู่ตำแหน่งใกล้กับหน่วยงานเพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการส่งข้อมูล และตอบโจทย์ขององค์กรที่ต้องการให้ข้อมูลไม่ย้ายออกไปอยู่ในดำแหน่งไกลๆโดยเฉพาะในต่างประเทศ ทั้งนี้มีการกล่าวว่า Distributed cloud คืออนาคตของ Cloud
  • Anywhere operation คือรูปแบบของธุรกิจที่จะให้บริการลูกค้าจากที่ใดก็ได้และพนักงานทำงานจากที่ใดก็ได้ผ่านเทคโนโลยีดิจิทัล ซึ่งต้องมีแนวคิดที่มองดิจิทัลต้องมาก่อนโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่ตั้ง (Digital first, location independent) โดยมีโครงสร้างพื้นฐานไอทีและแอปพลิเคชั่นแบบกระจาย
  • Cybersecurity mesh คือสถาปัตยกรรมแบบกระจาย (Distributed architecture) ที่จะสามารถควบคุมความปลอดภัยทางไซเปอร์ได้อย่างมั่นใจ ยืดหยุ่น และขยายตัวได้ ทั้งนี้เนื่องจากทรัพยากรด้านไอทีจำนวนมากอยู่นอกรัศมีการควบคุมความปลอดภัยที่มักจะกำหนดไว้ภายในองค์กร Cybersecurity mesh จะเป็นการอนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดรัศมีการควบคุมความปลอดภัยโดยพิจารณาจากการระบุตัวตน หรือตำแหน่งของผู้ใช้ จึงทำให้สามารถใช้ระบบความปลอดภัยในรูปแบบโมดูลาร์และตอบสนองได้ โดยมีนโยบายจากส่วนกลาง

ด้าน Resilient delivery

  • Intelligent composable business องค์กรต่างๆจำเป็นจะปรับตัวอยู่ตลอดเวลาในโลกที่กำลังเปลี่ยงแปลงไป จึงจำเป็นต้องมีสถาปัตยกรรมเทคโนโลยีที่สามารถเข้าถึงข้อมูลต่างๆได้ดีขึ้นและสามารถที่จะเสริมข้อมูลเหล่าให้เห็นในเชิงลึกได้ ตลอดจนประกอบข้อมูลในแต่ละส่วนย่อยหรือแอปพลิเคชั่นได้ เพื่อที่จะมาพัฒนาระบบต่างๆที่สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่นธนาคารอาจจะต้องสามารถที่จะพยากรณ์แนวโน้มและพฤติกรรมของลูกค้าแล้วสามารถสร้างบริการใหม่ๆได้อย่างรวดเร็ว โดยอาจเป็นการพัฒนาแอปพลิเคชั่นจากระบบเดิมที่มีอยู่จากการจัดเรียงระบบขึ้นมาใหม่แทนที่จะต้องพัฒนาระบบใหม่ทั้งหมด
  • AI engineering คือการแก้ปัญหาโครงการด้านเอไอที่มักจะเจอในแง่ของการบำรุงรักษา การขยายระบบ และด้านธรรมาภิบาล โดยการให้การทำเอไอเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพัฒนาและการทำงานโครงการไอทีต่างๆแทนที่จะมองเป็นโปรเจ็คด้านเอไอโดยเฉพาะ ซึ่งจะต้องมีขั้นตอนการทำงานที่ชัดเจนเป็นเป็นตามหลักธรรมภิบาล โดยต้องคำนึงในเรื่องของความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส จริยธรรม การสามารถอธิบายได้ และเป็นไปตามกฎปฎิบัติต่างๆ
  • Hyperautomation คือ แนวคิดที่จะต้องทำให้กระบวนการทำงานต่างๆทั้งทางด้านธุรกิจและไอทีเป็นระบบอัตโนมัติให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ โดยใช้เทคโนโลยี Intelligent automationที่หลากหลายแต่สามารถนำมาเชื่อมต่อและประกอบกันได้

ซึ่งแนวโน้มเหล่านี้องค์กรต่างๆควรจะคำนึงถึงเพื่อกำหนดเป็นกลยุทธ์ในการวางแผน Digital Transformation เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของโลกที่จะเกิดขึ้นซึ่งอาจทอดยาวไปถึงอีก 4-5 ปีข้างหน้า

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

การเปลี่ยนแปลงโมเดลธุรกิจเนื่องจาก Digital Transformation

ผมกับคุณมิค (ศุภชัย สัจไพบูลย์กิจ) ได้มีโอกาสไปบรรยายและทำ Workshop ในหัวข้อ Digital Transformation ให้กับหลายๆองค์กร สิ่งหนึ่งที่คุณมิคจะนำมาให้ผู้เรียนทำเสมอในตอนท้ายก็คือการเขียน Business Model Canvas (BMC) สำหรับการจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจ (Business Transformation) ในยุคของดิจิทัล เพราะการทำ Digital Transformation คือการปรับกลยุทธ์และอาจต้องคิดโมเดลของธุรกิจใหม่โดยใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเป็นตัวช่วย มากกว่าที่จะคิดเพียงนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ในองค์กรเพียงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานที่ยังมีโมเดลธุรกิจเดิมๆซึ่งอาจกำลังเกิด Digital Disruption

Business Model Canvas เป็นเครื่องมือที่ช่วยออกแบบโมเดลธุรกิจผ่านปัจจัยทั้ง 9 ด้านที่ครอบคลุมส่วนสำคัญๆ ต่อธุรกิจ BMC ถูกพัฒนาและนำเสนอโดย Alexander Osterwalder และ Yves Pigneur ในหนังสือชื่อ Business Model Generation (ปี พ.ศ. 2552) เพื่อเป็นเทมเพลตที่ช่วยออกแบบแบบจำลองธุรกิจหรือโมเดลธุรกิจ และทำให้สามารถช่วยประเมินธุรกิจในด้านต่างๆ 9 องค์ประกอบคือ

  1. Value Propositions คุณค่าของธุรกิจ
  2. Customer Segment กลุ่มของลูกค้าเป้าหมายของเรา
  3. Customer Relationships การสร้างสายสัมพันธ์กับลูกค้า
  4. Channels ช่องทางการเข้าถึงลูกค้า
  5. Key Activities กิจกรรมหลักที่ต้องทำเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจ
  6. Key Partners พาร์ทเนอร์หลักของเรา
  7. Key Resource ทรัพยากรที่จำเป็นในการดำเนินธุรกิจ
  8. Revenue Streams รายได้ของของธุรกิจมาจากแหล่งใด
  9. Cost Structure ค่าใช้จ่ายหลักของธุรกิจ

BMC ไม่ใช่เรื่องใหม่แต่ด้วยวิวัฒนาการของเทคโนโลยีทำให้ธุรกิจต่างๆอาจต้องกลับมาทบทวน Business Model ที่ดำเนินอยู่ ทั้งนี้รูปแบบธุรกิจแบบเดิมก็อาจเริ่มเปลี่ยนไปในยุคไอทีที่เข้ามาในช่วงก่อนหน้านี้ซึ่งมีเรื่องของอินเตอร์เน็ตและ Smartphone เข้ามา และกำลังเปลี่ยนไปอีกครั้งในยุคของเทคโนโลยีดิจิทัลที่เราต้องทำ Digital Transformation

ผมเลยอยากเขียนสรุปสั้นๆให้เห็นว่า องค์ประกอบแต่ละด้านของ Business Model Canvas มีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในยุคดิจิทัล เพื่อให้ผู้อ่านสามารถนำไปวางแผนปรับโมเดลธุรกิจในการทำ Digital Transformation ดังนี้

  1. Value Proposition ในรูปแบบเดิมเมื่อกล่าวถึงคุณค่าของธุรกิจหรือจุดเด่น ส่วนใหญ่ก็อาจมองที่สินค้าหรือบริการทีดีกว่า ราคาที่ดีกว่า มีนวัตกรรมใหม่ๆ หรือมีแบรนด์ เมื่อเทคโนโลยีไอทีเข้ามาคุณค่าที่จะต้องพิจารณาขึ้นก็อาจเป็นเรื่องของการเข้าถึงได้ตลอดเวลาผ่านเว็บไซต์ โมบาย หรือสามารถทำ Self-service ได้ แต่ในยุคของดิจิทัลที่เป็นอุตสาหกรรม 4.0 สิ่งที่จะเป็นคุณค่าเพิ่มขึ้นมาจะกลายเป็นเรื่องของ สินค้าและบริการที่สามารถปรับเปลี่ยนไปได้ (Customisation) หรือตรงความต้องการของลูกค่าแต่ละคน (Personalization) หรือมีเรื่องของบริการย่อยๆ (Microservices) หรืออาจมีคุณค่าในแง่ของความปลอดภัยด้านไอทีที่แตกต่างกับธุรกิจอื่นๆ เป็นต้น
  2. Customer Segment ในรูปแบบเดิมกลุ่มของลูกค้าเป้าหมายอาจมองในแง่ของอายุ เพศ อาชีพ หรือพื้นที่ แต่ด้วยยุคของดิจิทัลทำให้เราสามารถทำกลุ่มเป้าหมายย่อยได้ (Micro segmentation) โดยการใช้ Data Analytics และเริ่มมีกลุ่มเป้าหมายๆใหม่ๆเช่น กลุ่ม Digital Native กลุ่ม Gamer กลุ่ม Youtuber กลุ่ม Influencer/Blogger และยังสามารถแบ่งกลุ่มเป้าหมายตามพฤติกรรม (Behavioral segmentation) หรือปรับเปลี่ยนกลุ่มเป้าหมายแบบพลวัต (Dynamic segmentaion) โดยการใช้ real-time sensor เพื่อที่จะปรับเปลี่ยนกลุ่มเป้าหมายไปตามาสถานการณ์
  3. Customer Relationships ในรูปแบบเดิมการสร้างสายสัมพันธ์เน้นเป็นรายบุคคล ตามโอกาสต่างๆ เน้นการสร้างเครือข่ายและความน่าเชื่อถือ ที่อาจเป็นความสัมพันธ์ระยะยาว ในยุคของไอทีก็เริ่มมีการนำระบบ CRM (Customer Relationship Management) มาใช้งานมากขึ้น มีการพูดถึงการทราบตัวตนของลูกค้าที่อาจเป็น Digital ID เช่นติดต่อผ่านอีเมล แต่ในยุคดิจิทัลปัจจุบันการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้าอาจทำผ่าน Social Media หรือเป็นการสร้างกระแสทางดิจิทัล (Digital Viral) การพูดคุยกับลูกค้าอาจเป็น Dialog ที่กำหนดเงื่อนไขต่างๆตามความต้องการของลูกค้า นอกจากนี้การระบุตัวตนของลูกค้าก็อาจยากขึ้นเพราะหลายคนอาจเป็นอวตารไม่ใช้บัญชีจริง
  4. Channels ในรูปแบบเดิมช่องทางการเข้าถึงลูกค้าอาจเป็นผ่านการโฆษณา การทำตลาดผ่านสื่อต่างๆ ส่งโปรชัวร์ มีระบบ Call Center พอมาถึงในยุคไอทีก็จะมีการสร้างเว็บ การส่งอีเมล การทำ E-Commerce และระบบออนไลน์ต่างๆ แต่ในปัจจุบันคือยุคของ App ยุคที่ต้องเข้าถึงผ่านโทรศัพท์มือถือเป็นลำดับแรก (Mobile First) ต้องใช้ช่องทางที่หลากหลาย (Omnichannel) ใช้เทคโนโลยีใหม่ๆเช่น Beacon, Augmented Reality และต้องเน้นประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience) ที่อาจวัดความพึงพอใจด้วย Net Promoter Score (NPS)
  5. Key Activities ในรูปแบบเดิมก็จะเน้นเรื่องการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ การสร้างนวัตกรรม การขาย การทำตลาด การบริหารภายใน แต่ในยุคไอทีก็เริ่มมีการทำ Digitizing แปลงของขัอมูลและกระบวนการต่างๆให้อยู่ในรูปดิจิทัลมากขึ้น รวมถึงการทำตลาดออนไลน์ สำหรับยุคดิจิทัลในปัจจุบันคงต้องเพิ่มกิจกรรมในการใช้เทคโนโลยีใหม่ๆมากขึ้น เช่นการทำการตลาดแบบอัตโนมัติ การเปลี่ยนระบบขึ้นสู่ Cloud Computing การชำระเงินในรูปแบบใหม่ๆผ่าน Mobile-payment หรือการนำระบบ RPA (Robot Process Automation) เข้ามาใช้ในองค์กร
  6. Key Partners ในรูปแบบเดิมก็จะเน้นหาคู่ค้าช่วยในการขาย การโฆษณา แต่ในปัจจุบันคงต้องเพิ่มความหลากหลายที่อาจมองถึงเรื่องของ คู่ค้าที่เป็นตัวกลาง/แพลตฟอร์ม กลุ่มที่เป็น Startup กลุ่ม Venture Capital กลุ่ม Freelance กลุ่มพันธมิตรในโครงการต่างๆที่ทำด้านเทคโนโลยี หรือโครงการอย่าง Smart City และบางครั้งอาจรวมถึงลูกค้าที่จะมาช่วยในการทำงาน
  7. Key Resource ในรูปแบบเดิมทรัพยากรที่จำเป็นคือเงินทุน บุคลากร อุปกรณ์และสินทรัพย์ต่างๆหรือระบบไอที แต่ในปัจจุบันทรัพยากรที่จำเป็นอาจเน้นเรื่องของดิจิทัลมากขึ้น เช่นการมีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ระบบ Mobile App อุปกรณ์อัจฉริยะต่างๆ ระบบหุ่นยนต์ ระบบ AI และ ระบบ Open-API เป็นต้น
  8. Revenue Streams ในรูปแบบเดิมรายได้คงมาจากการขายสินค้าและบริการในรูปแบบเดิม ต้องบริหารกระแสเงินสด ต้องหาเงินลงทุน พอมาในยุคไอทีรูปแบบของรายได้เริ่มมีความหลากหลายมากขึ้นเข่น Prepaid, Pay-as-you-go หรือรายได้จากโฆษณา ในปัจจุบันกระแสดิจิทัลเข้ามาเต็มที่ทำให้เริ่มมีรูปแบบที่แตกต่างออกไปจากเดิมอีกมากอาทิเช่น Freemium, Fee-in-Free-Out, Pay-to-win, Ownership-to-access หรือ Dynamic pricing เป็นตัน
  9. Cost Structure ค่าใช้จ่ายหลักของธุรกิจซึ่งก็คือการประมาณการค่าใช้จ่ายในแบบเดิมที่มีมา และไม่ได้เปลี่ยนแปลงตามเทคโนโลยีมากนัก

หากองค์กรใดต้องการที่จะทำ Digital Transformation ก็อาจสามารถเริ่มต้นด้วยการทำ Business Model Canvas แล้ววางแผนในบริบทที่ควรจะเปลี่ยนไปในยุคดิจิทัลตามที่กล่าวมาในที่นี้

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

ใครคือผู้นำทางด้าน AI จีน สหรัฐอเมริกา หรือ สหภาพยุโรป





ในยุคของอุตสาหกรรม 4.0 มีการกล่าวกันว่ามหาอำนาจโลกเปลี่ยนจากการแข่งขันไปอวกาศ (Space Race) เป็นการพัฒนา AI แข่งกัน ประเทศใดที่ทำเรื่องของ AI ได้ดีกว่าประเทศนั้นมีโอกาสสร้างความได้เปรียบในยุคของอุตสาหกรรม 4.0 โดยจะสามารถ เพิ่มศักยภาพการผลิตและสร้างให้ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศดีกว่า โดยอาจจะเห็นหุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ในบางด้าน และประเทศใดที่ไม่สามารถแข่งขันหรือพัฒนา AI ได้ก็จะล้าหลังและไม่สามารถแข่งขันในอุตสาหกรรม 4.0 ได้

คำถามที่น่าสนใจคือว่า ในปัจจุบันชาติใดเป็นผู้ที่ได้เปรียบในการแข่งขัน เมื่อเดือนสิงหาคม ปี 2019 มีผลการศึกษาเรื่อง Who is winning the AI race: China, the EU or the United States? ของ Center for Data Innovation ซึ่งเป็นการเปรียบเทียบศักยภาพการพัฒนา AI ของประเทศจีน สหรัฐอเมริกา และกลุ่มสหภาพยุโรปใน 6 ด้านคือ ด้านทักษะบุคลากร ด้านงานวิจัย ด้านการพัฒนา ด้านการประยุกต์ใช้งาน ด้านข้อมูล และด้านฮาร์ดแวร์

ซึ่งภาพรวมจากการวิจัยพบว่า สหรัฐอเมริกายังนำจีนและสหภาพยุโรปอยู่ใน 4 ด้านคือ ด้านผู้เชี่ยวชาญ ด้านงานวิจัย ด้านการพัฒนา และด้านฮาร์ดแวร์ แต่จีนเองก็นำในด้านข้อมูล และด้านการประยุกต์ใช้งาน โดยภาพรวมจากคะแนนเต็ม 100 สหรัฐอเมริกามีคะแนนนำที่ 44.2 คะแนน จีนได้  32.3 คะแนน และสหภาพยุโรปได้ 23.5 คะแนน ซึ่งผู้นำในแต่ละด้านสรุปได้ดังตารางที่ 1 และผลการศึกษาในแต่ละด้านสามารถสรุปได้ ดังนี้

ตารางที่ 1 ผลการจัดอันดับ AI ในด้านต่างๆ

ด้านจีนสหภาพยุโรปสหรัฐอเมริกา
ผู้เชี่ยวชาญ321
งานวิจัย321
การพัฒนา321
การประยุกต์ใช้งาน123
ข้อมูล132
ฮาร์ดแวร์231
ผลรวม231

 1 ด้านผู้เชี่ยวชาญ

ทีมงานศึกษาได้วัดจากจำนวนนักวิจัยทางด้าน AI โดยพบว่า สหรัฐอเมริกามีจำนวนมากถึง 28,536 คน ขณะที่สหภาพยุโรปมีกระจายอยู่ในประเทศต่างๆ รวม 43,064 คน โดยมีมากสุดในประเทศเยอรมัน 9,441 คน และสหราชอาณาจักร 7,998 คน ส่วนจีนมีอยู่ 18,232 คน อย่างไรก็ตามข้อมูลการศึกษาระบุว่า แม้สหภาพยุโรปจะมีผู้มีทักษะด้าน AI มากสุด แต่ปรากฏว่าจำนวนพนักงานทางด้านนี้ในบริษัทใหญ่ๆ กลับมีน้อยกว่าสหรัฐอเมริกาเนื่องจากมีเงินทุนสนับสนุนน้อยกว่า และบริษัทใหญ่ในสหรัฐอเมริกาก็ยังสามารถที่จะดึงดูดคนเก่งทางด้าน AI ไปทำงานได้ดีกว่าที่อื่นๆ

แต่ทั้งสามกลุ่มประเทศต่างก็มีนโยบายในการที่จะดึงดูดผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI เข้ามาทำงาน และศึกษาต่อระดับปริญญาโท/เอก โดยการให้ทุนการศึกษา และมีงบประมาณการตั้งหน่วยงานวิจัยทางด้าน AI จำนวนมาก เช่น ประเทศจีนมีแผนที่จะตั้งศูนย์วิจัย AI ถึง 50 แห่ง และมีการพัฒนาหลักสูตรออนไลน์ทางด้านนี้ รวมทั้งมีแผน 5 ปี ที่เน้นในการสร้างบุคลากรทางด้าน AI 

2 ด้านงานวิจัย

การวัดขีดความสามารถในการแข่งขันทางด้านงานวิจัย เป็นการเปรียบเทียบจากจำนวนบทความด้าน AI ที่ตีพิมพ์ในการประชุมวิชาการและวารสารต่างๆ รวมถึงจำนวนแหล่งเงินทุนวิจัย ซึ่งเมื่อพิจารณาจำนวนบทความด้าน AI เฉพาะปี 2017 จีนมีบทความเพิ่มขึ้นเป็นอันดับหนึ่งถึง 15,199 บทความ ตามด้วยสหภาพยุโรป 14,776 บทความ และสหรัฐอเมริกา 10,287 บทความ แต่อย่างไรก็ตามเมื่อดูจำนวนบทความย้อนหลังตั้งแต่ปี 1998 สหภาพยุโรปมีมากสุดถึง 164,000 บทความ ตามด้วยสหรัฐอเมริกาที่ 135,000 บทความ และจีน 107,000 บทความ

ในด้านทุนวิจัยจีนมีแผนงานที่จะสนับสนุนเงินปีละ 950 ล้านดอลลาร์ ถึงปี 2025 ส่วนสหภาพยุโรปตั้งเป้าที่จะสนับสนุนงานวิจัยด้าน AI ช่วงปี 2018-2020 จำนวน 1,700 ล้านดอลลาร์ และกำลังทำแผนนำเสนอขอเงินสนับสนุนอีก 8,000 ล้านดอลลาร์ ตั้งแต่ปี 2021-2027 ส่วนสหรัฐอเมริกาก็สนับสนุนงบประมาณวิจัยด้าน AI ตั้งแต่ปี 2015 จำนวน 1,100 ล้านดอลลาร์ และล่าสุดเมื่อกันยายน ปี 2018 ก็ประกาศเพิ่มงบประมาณอีก 2,000 ล้านดอลลาร์สำหรับอีก 5 ปีข้างหน้า

นอกจากนี้การสำรวจการลงทุนงบวิจัยและพัฒนาของบริษัทขนาดใหญ่ด้านไอทีในแต่ละประเทศที่ติดอันดับ 2,500 บริษัทแรกของโลกพบว่า สหรัฐมีการลงทุนงานวิจัยสูงสุดที่ 77.4 พันล้านดอลลาร์ ตามด้วยจีน 11.8 พันล้านเหรียญ และสหภาพยุโรป 10.5 พันล้านดอลลาร์ 

ซึ่งเมื่อพิจารณาภาพรวมในด้านนี้สหรัฐอเมริกามีคะแนนเป็นอันดับหนึ่ง ตามด้วยสหภาพยุโรปและจีน แต่อย่างไรก็ตามคุณภาพด้านงานวิจัยของจีนกำลังเร่งขึ้นมาและในอนาคตน่าจะสามารถที่แซงสหภาพยุโรปได้

3. ด้านการพัฒนา

การศึกษาทางด้านนี้คือ การวิเคราะห์ในมุมของจำนวนบริษัททางด้าน AI จำนวนสิทธิบัตร จำนวนบริษัท Startup ด้าน AI ตลอดจนเงินลงทุนของ Venture Capital (VC) ซึ่งพบว่า สหรัฐอเมริกายังเป็นผู้นำทางด้านนี้ โดยมีบริษัทด้าน AI ถึง 1,727 บริษัท มีจำนวน Startup 1,393 บริษัท เงินลงทุนจาก VC และหุ้นนอกตลาด (Private Equity) จำนวน 16.9 พันล้านดอลลาร์ และมีสิทธิบัตรที่มีการอ้างอิงด้าน AI จำนวน 28,031 ฉบับ ส่วนสหภาพยุโรปตามมาเป็นอันดับสอง โดยมีบริษัทด้าน AI จำนวน 762 บริษัท มีจำนวน Startup 726 บริษัท เงินลงทุนจาก VC และหุ้นนอกตลาดจำนวน 2.8 พันล้านดอลลาร์ และมีสิทธิบัตรที่มีการอ้างอิงด้าน AI จำนวน 2,985 ฉบับ  

ส่วนจีนแม้จะอยู่อันดับสุดท้ายโดยมีบริษัทด้าน AI จำนวน 224 บริษัท มีจำนวน Startup 383 บริษัท และมีสิทธิบัตรที่มีการอ้างอิงด้าน AI จำนวนเพียง 691 ฉบับ แต่เงินลงทุนจาก VC และหุ้นนอกตลาด (Private Equity) มีจำนวนถึง 13.5 พันล้านดอลลาร์ ทำให้ในอนาคตมีโอกาสที่จะแซงสหภาพยุโรปที่มีเงินสนับสนุน Startup น้อยกว่า

4. ด้านการประยุกต์ใช้งาน

มีการคาดการณ์ว่าในปี 2030 เทคโนโลยี AI จะสร้าง GDP ของโลกเพิ่มขึ้นถึง 13 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งอุตสาหกรรมต่างๆ ก็เริ่มให้ความสำคัญและต่างนำ AI มาประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ เพื่อที่จะสร้างศักยภาพการแข่งขัน ซึ่งจากการศึกษาพบว่า จีนนำหน้าสหรัฐอเมริกา และสหภาพยุโรป ในด้านการนำมาประยุกต์ใช้ โดยข้อมูลในปี 2018 พบว่า บริษัทในจีน 32% ได้ประยุกต์ใช้ AI แล้ว ขณะที่สหรัฐอเมริกามี 22% และ สหภาพยุโรปมีเพียง 18% นอกจากนี้ยังพบว่า บริษัทในจีนถึง 53% ที่กำลังมีการทดลองใช้ AI ขณะที่สหรัฐอเมริกา และสหภาพยุโรป มีเพียง 29% และ 26% ตามลำดับ

ทั้งนี้จากผลการศึกษาพบว่าประชากรจีนเห็นผลกระทบของเทคโนโลยี AI มากถึง 76% ขณะที่สหรัฐอเมริกามีประชากร 58% ที่เห็นผลกระทบของ AI ส่วนในสหภาพยุโรปเมื่อพิจารณาในเรื่องนี้บางประเทศพบว่า ประชากรเห็นความสำคัญ ดังนี้ ฝรั่งเศส 52% เยอรมัน 57% สหราชอาณาจักร 51% และสเปน 55% ทำให้จีนเป็นผู้นำทางด้านการประยุกต์ใช้งาน ตามมาด้วยสหรัฐอเมริกา และสหภาพยุโรป

5. ด้านข้อมูล

เทคโนโลยี AI จำเป็นจะต้องมีข้อมูลจำนวนมากมาสร้างโมเดลในการพยากรณ์ ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไรก็จะยิ่งทำให้โมเดลมีความแม่นยำมากขึ้น แต่อาจยังไม่มีวิธีการวัดปริมาณข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ทางด้าน AI โดยตรง ดังนั้นการศึกษาของทีมงานนี้จึงใช้ข้อมูลในปี 2018 จากปริมาณการใช้ Broadband การชำระเงินผ่านมือถือ การสร้างข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ข้อมูลใหม่อื่นๆ ที่สร้างขึ้น ข้อมูลด้านการแพทย์ ข้อมูลพันธุกรรม และข้อมูลแผนที่ที่มีความละเอียดสูง โดยสามารถสรุปปริมาณข้อมูลของแต่ละประเทศได้ดังตารางที่ 2

ตารางที่ 2 ปริมาณข้อมูลของประเทศต่างๆ

ประเภทจีนสหภาพยุโรปสหรัฐอเมริกา
จำนวนการใช้ Fixed Broadband (ล้าน)394.2175.7109.8
จำนวนการชำระเงินผ่านมือถือ (ล้าน)525.144.755.0
จำนวนข้อมูลใหม่ด้าน IoT (TB)1525369
ข้อมูลใหม่อื่นๆ (TB)684583966
ข้อมูลด้านการแพทย์ (อันดับ)321
ข้อมูลพันธุกรรม (อันดับ)231
ข้อมูลแผนที่ที่มีความละเอียดสูง (อันดับ)321

ซึ่งเมื่อพิจารณาจากปริมาณข้อมูลโดยรวมแล้ว จีนมีมากกว่าสหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรป นอกจากนี้เมื่อพิจารณาถึงกฎระเบียบในการใช้ข้อมูลจะพบว่า สหภาพยุโรปมีกฎระเบียบ GDPR ที่เข้มงวดอย่างมาก การนำข้อมูลบุคคลต่างๆ มาใช้งานจึงเป็นอุปสรรค ขณะที่สหรัฐอเมริกาก็มีกฎหมายเฉพาะในบางด้าน เช่น ทางการแพทย์ หรือกฎหมายความปลอดภัยของข้อมูล ส่วนจีนไม่ได้เข้มงวดในเรื่องนี้มากนัก ทำให้บริษัทต่างๆ ในจีนสามารถเก็บและใช้ข้อมูลได้ง่ายกว่า

 6. ด้านฮาร์ดแวร์

เทคโนโลยี AI ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ ซึ่งมีการพัฒนาระบบประมวลกราฟิก (GPU) ที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อสร้างโมเดลด้าน AI หรือมีการพัฒนา AI Chip เพื่อใช้ประมวลผลเฉพาะด้าน เช่น การทำ Face Recognition หรือการใช้ในโทรศัพท์มือถือ และก็มีการพัฒนา Supercomputer ในการประมวลผลขนาดใหญ่ ซึ่งจากการศึกษาของทีมงานนี้พบว่า สหรัฐอเมริกายังเป็นผู้นำทางด้านฮาร์ดแวร์สำหรับ AI โดยมีบริษัทชั้นนำที่ทำทางด้าน Semiconductor ที่ติดอันดับ Top 15 ของโลกจำนวนถึง 6 บริษัท และมีบริษัททำ AI Chip 55 บริษัท และมีจำนวน Supercomputer ที่ติดอันดับ Top 500 ของโลกจำนวน 92 เครื่อง ส่วนจีนตามมาเป็นอันดับสอง มีบริษัท Semiconductor เพียงบริษัทเดียว แต่มีบริษัทที่ทำ AI Chip 26 บริษัท และมีจำนวน Supercomputer มากกว่าประเทศอื่นคือ มีถึง 219 เครื่อง ส่วนสหภาพยุโรปมีบริษัท Semiconductor สองแห่ง มีบริษัทที่ทำ AI Chip 12 บริษัท และมีจำนวน Supercomputer 116 เครื่อง   

จากผลการศึกษาพบว่าสหรัฐอเมริกายังแข่งขันกับจีนอยู่ในเรื่องของการพัฒนา  Supercomputer โดยเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ประมวลผลที่เร็วที่สุดในโลกสองอันดับแรกคือ Summit และ Sierra ก็อยู่ที่กระทรวงพลังงานของสหรัฐอเมริกาและมีจำนวน Supercomputer ที่ติด Top 10 ถึง 6 แห่งที่อยู่ในสหรัฐอเมริกา และอุปกรณ์ Semiconductor ที่อยู่ในเครื่อง Supercomputer ทั่วโลก 98% มาจากบริษัท Nvidia และ Intel แต่ชาติอื่นๆ โดยเฉพาะจีนก็เริ่มมีการพัฒนา Supercomputer ได้ดีขึ้น โดยในอดีตเมื่อปี 2010 สหรัฐอเมริกาเคยมีจำนวน Supercomputer ติด Top 500 ถึง 282 เครื่อง ก่อนจะถูกจีนแซงหน้าในปัจจุบัน  

จากผลการศึกษาโดยรวมแม้สหรัฐอเมริกายังเป็นผู้นำทางด้าน AI แต่ด้วยนโยบายของรัฐบาลจีนที่มุ่งเน้นในด้านนี้ ประกอบกับจำนวนงบประมาณมหาศาล พร้อมกับเริ่มมีการใช้งานแล้วจำนวนมาก ทำให้จีนดูน่ากลัวและอาจสามารถแซงสหรัฐอเมริกาขึ้นอันดับหนึ่งในอนาคต

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

“ปิดสวิทช์โซเชียลมีเดีล” ทางเลือกหยุดกระบวนการปั่นความคิด

ผมเองได้เขียนบทความเกี่ยวกับเรื่องของผลกระทบของ Social Media ที่ได้สร้างผลกระทบทางสังคมลงในหนังสือพิมพ์กรุงเทพธุรกิจอยู่หลายตอนอาทิเช่น

แต่เผอิญบทความอีกเรื่องหนึ่งที่เขียนไว้คือ “ปิดสวิทช์โซเชียลมีเดีล” ทางเลือกหยุดกระบวนการปั่นความคิด ไม่ได้มีการเผยแพร่ทางเว็บไซต์ ผมเลยอยากนำบทความนี้มาเผยแพร่ในบล็อกนี้ตามนี้ครับ

——————-

เมื่อเร็วๆ นี้ หลังการบรรยาย ผมกำลังเดินทางกลับบ้านเมื่อก้าวเข้าไปในรถก็มีข้อความปรากฎขึ้นบนมือถือและส่งไปยังนาฬิกาอัจฉริยะ เพื่อแสดงพร้อมกันว่า “อีก 50 นาที จะเดินทางกลับถึงบ้าน” แม้จะไม่ใช่ครั้งแรกที่มีการส่งข้อความเช่นนี้เข้ามา เพราะอีกหลายครั้งที่จอดรถก็จะมีข้อความส่งมาที่มือถือหลังจากลงจากรถ โดยระบุว่าผมจอดรถที่ใดเช่นกัน หลังจากพิจารณาอยู่พักหนึ่งทำให้ผมคิดได้ว่าเพราะโทรศัพท์มือถือของผมต่อเชื่อมกับระบบบูลทูธของรถยนต์ ทำให้เชื่อมต่อกับโปรแกรมแผนที่ของมือถือ ซึ่งมีระบบปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ) คอยจดจำว่าผมเดินทางไปตำแหน่งใดบ่อย และสามารถคาดการณ์พฤติกรรมผมได้ว่าที่ใดเป็นบ้านหรือที่ทำงานของผม

ผมใช้ชีวิตอยู่กับอินเทอร์เน็ตมาเกือบสามสิบปี ใช้โซเชียลมีเดียมากว่าสิบปี และใช้อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตอีกมากมาย ตั้งแต่โทรศัพท์มือถือ นาฬิกาอัจฉริยะ แทปเล็ต คอมพิวเตอร์ ทีวี ลำโพงอัจฉริยะ กล้อง เซ็นเซอร์ต่างๆ หลอดไฟ หรือแม้แต่หม้อหุงข้าวก็เชื่อมต่ออินเทอร์ ถ้านับอุปกรณ์เหล่านี้มีมากถึงราว 50 ชิ้น นอกจากนี้การงานยังเกี่ยวข้องกับการใช้คอมพิวเตอร์ต้องค้นข้อมูล ใช้บริการออนไลน์ต่างๆ มากมาย และใช้โซเชียลมีเดียหลายระบบ

การใช้ชีวิตอยู่กับโลกออนไลน์มานานทำให้ข้อมูลส่วนตัวต่างๆ ผมถูกส่งเข้าไปในระบบอินเทอร์เน็ตจำนวนมาก พฤติกรรมหลายอย่างของผมถูกเก็บข้อมูลไป บริษัทอินเทอร์เน็ตมีข้อมูลว่า ผมค้นข้อมูลอะไร เดินทางไปที่ใด เลือกดูหนังฟังเพลงออนไลน์อะไร ผมคลิ๊กอะไร ใครบ้างเป็นเพื่อนออนไลน์ของผม ผมคุยกับใคร ชอบอะไร ซื้อสินค้าอะไร ประตูบ้านผมเปิดตอนไหน ใช้โทรศัพท์อะไร ผมรู้กระทั่งว่าผมทำธุรกรรมอะไร ทำให้เชื่อได้ว่าทุกวันนี้ข้อมูลผมจำนวนมหาศาลถูกเก็บไว้ที่บริษัทต่างๆ เหล่านั้น

ช่วงที่ใช้อินเทอร์เน็ตยุคแรกๆ โซเชียลมีเดียยังไม่ได้มีความสามารถมากมายเช่นนี้ ข้อมูลยังมีเพียงเล็กน้อย การประมวลผลไม่ได้รวดเร็วเท่านี้ และที่สำคัญคือ อัลกอริทึกของระบบเอไอยังไม่เก่งเท่านี้ แต่พอเราเล่นโซเชียลมีเดียมากชขึ้น ส่งข้อมูลเข้าอินเทอร์เน็ตมากขึ้น ระบบเอไอก็จะเก่งมากขึ้น คาดการณ์พฤติกรรมต่างๆ ของเราได้ดีขึ้น ประกอบกับความก้าวหน้าของเทคโนโลยีที่โตแบบก้าวกระโดด ทำให้เริ่มเห็นว่าช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมานี้ ระบบอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะโซเชีนยลมีเดียมีความน่ากลัวขึ้น เราสูญเสียความเป็นส่วนตัว และเริ่มถูกครอบงำความคิดหลายอย่างจากโซเชียลมีเดียผ่านระบบเอไอ

เมื่อสองสัปดาห์ที่ผ่านมาผมได้เขียนบทความเรื่อง “การโฆษณาชวนเชื่อในยุคใหม่ผ่านโซเชียลมีเดีย” และชี้ให้เห็นว่าโซเชียลมีเดียกำลังสร้างความแตกแยกให้กับสังคมโดยใช้เทคโนโลยีอัตโนมัติมาคอยชักใย ซึ่งก็พอดีกับที่ทาง Netflix ได้เผยแพร่สารคดี “Social Dilemma” ที่ตีแผ่โซเซียลมีเดียอย่างล้ำลึก โดยชี้ให้เห็นถึงความน่ากลัวในการเก็บข้อมูลของผู้ใช้ โดยมองว่าผู้ใช้คือ สินค้าที่เจ้าของเทคโนโลยีจะต้องรู้พฤติกรรมทุกอย่าง

เราเคยดูหนังวิทยาศาสตร์ที่พูดถึงหุ่นยนต์จะมาครอบครองโลกและมาบงการชีวิตมนุษย์ ซึ่งดูแล้วเหมือนไม่น่าจะเป็นไปได้ แต่แท้จริงแล้วสิ่งต่างๆ เหล่านี้เริ่มเกิดขึ้นจริงจากการที่โซเชียลมีเดียเริ่มมาครอบงำความคิดเรา มาบงการทางอ้อมให้เรามีพฤติกรรมตามการแนะนำของระบบเอไอ มาแนะนำข้อความต่างๆ ให้เราอ่าน นำเสนอสินค้าให้ แนะนำสถานที่ให้ แนะนำเพื่อนให้เราคุยด้วย รวมทั้งแนะนำหนังหรือเพลงให้เราฟัง

ในสารคดีนี้ได้นำผู้บริหารที่เคยทำงานอยู่ในบริษัทโซเชียลมีเดียต่างๆ เหล่านี้มาให้สัมภาษณ์และพูดถึงความน่ากลัวของการทำงานของระบบที่อยากให้คนมาใช้มากๆ และเสพติดที่จะใช้ตลอดเวลา และคอยชักใยการใช้งานของผู้ใช้ผ่านระบบเอไอ หลายคนถามหาจริยธรรมของบริษัทเหล่านี้และพวกเขาเองพยายามที่จะหยุดการเสพการใช้โซเชียลมีเดีย ลดการใช้อินเทอร์เน็ตและมือถือ รวมถึงไม่อยากให้ลูกเล่นจนกว่าอายุ 16 ปี เพราะคนรุ่นใหม่จะเกิดมาในยุคที่มีระบบดิจิทัลเรียบร้อยแล้ว อาจมองสิ่งต่างๆ เหล่านี้เป็นเรื่องปกติโดยไม่รู้ตัวว่ากำลังถูกครอบงำความคิดจากระบบโซเชียลมีเดีย

โซเชียลมีเดียทำให้เกิดความแตกแยกทางสังคม โดยการปลุกปั่นความคิด ซึ่งหากผู้คนมีความคิดที่แบ่งออกเป็น 2 ข้าง โซเชียลมีเดียก็จะนำเสนอแต่เรื่องที่เรามีความเห็นตรงกันมาให้เราตลอดวลาแบบสุดโต่ง โดยที่ไม่ได้รับข้อมูลที่เห็นต่างกันบ้างเลย ข้อมูลเหล่านี้หลายอย่างเป็นข้อมูลเท็จ และมีผลประโยชน์แอบแฝง นอกจากนี้ยังพบว่า ข้อมูลเท็จจะสามารถเผยแพร่ข้อมูลได้รวดเร็วกว่าข้อมูลจริงถึง 6 เท่า ดังนั้นจึงไม่แปลกใจที่อดีตผู้บริหารของเฟซบุ๊กที่ให้สัมภาษณ์ในสารคดีนี้บอกว่า ความแตกแยกทางสังคมนี้มีโอกาสที่จะนำไปสู่การเกิดสงครามกลางเมืองได้

สถานการณ์ที่กำลังเกิดขึ้นในบ้านเราส่วนหนี่งเป็นผลพวงจากการที่เราใช้ชีวิตอยู่บนโลกอินเทอร์เน็ตมานานเกินไป ข้อมูลพฤติกรรมต่างๆ ที่ถูกป้อนเข้าไปทำให้เราเริ่มถูกครอบงำทางความคิด อาจจะต้องถึงเวลาที่ต้องเริ่มคิดใหม่ว่าบางช่วงอาจต้องหยุดใช้อินเทอร์เน็ต หยุดป้อนข้อมูลบางอย่างให้กับระบบและถ้าความแตกแยกทางสังคมหนักสุดจนมีแนวโน้มไปสู่การเกิดสงครามกลางเมือง ไม่แน่ว่าเราอาจถึงเวลาต้อง “ปิดสวิทช์โซเชียลมีเดีย” ก็เป็นไปได้

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute


แพลตฟอร์มออนไลน์กับปรากฎการณ์ Winner take all: ต้องลงทุนมีทักษะที่ถูก

การทำธุรกิจแพลตฟอร์มออนไลน์มีความแตกต่างกับการทำธุรกิจในรูปแบบเดิมซึ่งการลงทุนในการตลาดส่วนใหญ่ก็เพื่อเน้นสร้างแบรนด์ของสินค้าโฆษณาให้คนรู้จัก รวมทั้งอาจมีการขยายสาขาเพื่อให้ผู้คนเข้าถึงสินค้าได้มากขึ้น แต่การทำแพลตฟอร์มออนไลน์จะมีวิธีการลงทุนที่ต่างกันใช้ทักษะที่แตกต่างกับการทำธุรกิจแบบเดิม ซึ่งผู้ชนะในธุรกิจออนไลน์มักจะสร้างปรากฎการณ์ที่เรียกว่า Winner Take All คือรายใหญ่จะสามารถชนะรายเล็กๆได้หมด ทั้งนี้เพราะมีจำนวนผู้เข้าชมแพลตฟอร์มมากกว่า มีจำนวนลูกค้ามากกว่า และมีข้อมูลขนาดใหญ่มากกว่า

สัปดาห์นี้ผมได้มีโอกาสอ่านหนังสือชื่อ Make disruption work : a CEO handbook for digital transformation ที่ได้พูดถึงผู้ชนะในธุรกิจออนไลน์ว่าคือผู้ที่สามารถขับเคลื่อนสมการการแปลง (Conversion equation) ได้ดีกว่า ซึ่งสมการนี้ระบุว่า กำไรสุทธิในธุรกิจออนไลน์ (Total margin) มาจาก จำนวนยอดผู้ที่เข้าชมแพลตฟอร์ม (Traffic) คูณกับ อัตราการแปลงจำนวนผู้เข้าชมเป็นยอดการสั่งซื้อ (conversion rate) คูณกับ กำไรเฉลี่ยแต่ยอดการสั่งซื้อ (Average margin) กล่าวคือ

Total margin =  Total traffic x Conversion rate x Average margin

ซึ่งการที่จะให้ได้ยอดผู้เข้าชมแพลตฟอร์มเยอะก็จะต้องมีค่าใช้จ่ายในการโฆษณาหรือบริหารจัดการ บางบริษัทก็อาจลงทุนด้วยการซื้อโฆษณาหรือประชาสัมพันธ์ผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Google, Facebook หรือ Line บางบริษัทก็มีวิธีการในการทำ Data analytics เพื่อที่วิเคราะห์หรือหาผู้เข้าชมมาใหม่ ซึ่งแน่นอนก็เหมือนหลักการตลาดทั่วไปที่เงินลงทุนด้านนี้จำนวนที่เท่ากันอาจได้จำนวนคนที่เข้าชมไม่เท่ากัน บางบริษัทลงทุนโฆษณาผ่าน Keyword หรือแพลตฟอร์มต่างๆแต่ก็ไม่สามารถสร้าง Trafffic ได้มากเท่ากัยบริษัทที่มีนักการตลาดออนไลน์หรือทีมไอทีในการวิเคราะห์ข้อมูลเก่งๆได้

ทำนองเดียวกันเมื่อมีคนเข้ามาชมแพลตฟอร์มออนไลน์ บริษัทจะลงทุนอย่างไรเพื่อเปลี่ยนให้คนเหล่านั้นกลายมาเป็นลูกค้าสั่งซื้อสินค้าได้ ซึ่งแต่ละบริษัทมีความสามารถไม่เหมือนกัน บางบริษัทรู้จักใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์ความต้องการของผู้เข้าชมได้ สามารถแนะนำสินค้าได้ผ่านระบบ Recommendation engine ที่ทำให้ผู้เข้าชมแต่ละรายเห็นข้อมูลในแพลต์ฟอร์มตามความต้องการของตนเอง บ้างการสามารถจะติดตามการเข้าชมของลูกค้าและนำเสนอสินค้าหรือส่วนลดแม้ลูกค้าออกจากแพลตฟอร์มไปแล้ว

ดังนั้นจะเห็นได้ว่าการลงทุนในแพลตฟอร์มออนไลน์มีความแตกต่างจากธุรกิจแบบเดิมๆ ใช้ทักษะคนที่ต่างกัน แพลตฟอร์มออนไลน์ที่จะเติบโตได้นั้น ในช่วงแรกอาจจะต้องยอมขาดทุนแม้จะมีรายได้เพิ่มขึ้นแต่ก็ต้องเอารายได้รวมกับเงินลงทุนที่จะเพิ่มขึ้นไปเป็นรายจ่ายในการที่จะมีผู้เข้าชมโตขึ้นแบบก้าวกระโดด และต้องหาวิธีการที่จะทำให้มี Conversion rate ที่ดีขึ้น ซึ่งผู้ชนะในเกมส์นี้ที่บอกว่าเป็น Winner take all ก็คือธุรกิจที่สามารถอยู่รอดจากการขาดทุนในช่วงแรกจากการหายอดผู้เข้าชมและ conversion rate ส่วนธุรกิจกลุ่มเดียวกันที่ไม่มีทีมงานหรือเงินลงทุนที่มากพอก็จะล้มหายตายจากไป

การที่ธุรกิจออนไลน์แพลตฟอร์มจะขับเคลื่อนไปได้ดีจะต้องมีความสามารถ 5 ด้านดังนี้

  • ด้านการตลาดออนไลน์ จะต้องสามารถสร้างยอดการเข้าชมได้โดยใช้ การบริหารจัดการแบรนด์แบบออนไลน์, การเข้าใจประสบการณ์ลูกค้า (User experience), การทำ personalization, การจัดการ Search engine, การโฆษณาผ่าน Social media หรืออีเมล, การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM), การโฆษณารูปแบบเดิมเช่น TV หรือ billboard
  • ด้านไอที จะต้องสามารถใช้ในการพัฒนาแพลตฟอร์มที่ให้เข้าใจลูกค้าได้ดี ต้องสามารถจัดการเรื่อง การทำ Personalization ได้, สามารถนำเอไอเข้ามาในการบริหารจัดการได้ และสามารถออกแบบระบบไอทีที่มีประสิทธิภาพได้ พร้อมที่จะรองรับลูกค้าจำนวนมากที่อาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วได้
  • ด้านการบริหารจัดการสินค้า จะต้องมีความสามารถในที่จะช่วยให้เกิด conversion rate ที่ดีได้เช่น การจัดการกลุ่มของสินค้า การนำเสนอสินค้าแบบ cross-selling หรือ up-sellimg ได้ การทำบริหารการซื้อขายสินค้าทีดี การกำหนดราคาสินค้าตามความต้องการของตลาด
  • ด้านการจัดส่งสินค้า จะต้องสามารถจัดการ supply chain mangement เพื่อให้ได้มีประสิทธิภาพ ทั้งการจัดการคลังสินค้า การจัดส่งสินค้าให้ลูกค้า เพื่อที่จะทำให้กำไรเฉลี่ยต่อการสั่งสินค้ามีค่าที่ดี
  • ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล จะต้องมีความสามารถในการนำข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data) มาใช้ ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล การทำรายงาน การพยากรณ์ข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในการเพิ่มยอดจำนวนผู้เข้าชม เพื่ม conversion rate รวมถึงการเพิ่มกำไรเฉลี่ยต่อการสั่งสินค้า

จากหลักการที่กล่าวมาจึงไม่ต้องแปลกใจที่จะเห็นธุรกิจแบบเดิมๆที่เข้ามาโลกออนไลน์แล้วไม่สามารถแข่งขันได้ เพราะยังมีวิธีคิดแบบเดิมๆ ขณะที่แพลตฟอร์มรายใหญ่ๆกลับโตขึ้นเรื่อยๆก็เพราะเขาเริ่มมีรายได้มากขึ้น มีเงินลงทุนเพื่อจะเพิ่มยอดจำนวนผู้เข้าชมได้มากขึ้น เข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น จนสุดท้ายเกิดปรากฎการณ์ Winner take all ที่รายอื่นๆไม่สามารถเข้ามาแข่งได้ เพราะเข้ามาแข่งขันช้าเกินไปแล้ว (Too late in the game)

ธนชาติ นุ่มนนท์

สถาบันไอเอ็มซี

ตลาดชุมชนออนไลน์ (Community E-commerce) ช่วยให้ผู้คนในสังคมยังอยู่รอด

92830119_1694949837319016_112408627100254208_n

ผมเป็นคนที่ซื้อของออนไลน์ ใช้บริการ Food delivery และบริการชำระเงินออนไลน์ผ่าน Mobile wallet มาตลอด ใช้เป็นประจำและแทบทุกแพลตฟอร์มเป็นเวลามานานแล้ว ซึ่งวิกฤติโควิด-19 ทำให้การซื้อออนไลน์เติบโตขึ้นอย่างมหาศาล เพราะผู้บริโภคถูกบังคับให้จำเป็นต้องมาใช้บริการออนไลน์เหล่านี้ ดังนั้นพอผมต้องทำงานจากที่บ้าน และอยู่บ้านต่อเนื่องเป็นเวลานานๆก็เลยไม่ค่อยมีปัญหากับการปรับตัวใช้เทคโนโลยีต่างๆเหล่านี้

นอกจากนี้วิกฤติครั้งนี้ทำให้การเปลี่ยนแปลงของโลกที่เทคโนโลยีดิจิทัลจะมาทำลาย (disrupt) รูปแบบธุรกิจเดิมๆหรือที่เราเรียกว่า Digital disruption มาถึงเร็วขึ้นกว่าที่คิดมาก ซึ่งจะมีผลทำใหเกิดการลดคนงานจำนวนมากและถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยี และธุรกิจจำนวนมากจะล้มหายตายจากไป โดยอาจถูกแทนที่ด้วยธุรกิจแพลตฟอร์มต่างๆแบบ Grab, Alibaba หรือ Lazada

ในทฤษฎีของธุรกิจแพลตฟอร์มที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลาง จะมีแนวคิดที่ว่า Winner take all กล่าวคือรายใหญ่จะเป็นผู้ครองตลาดเกือบหมด ด้วยความที่มีข้อมูลของลูกค้าและพาร์ทเนอร์จำนวนมาก จึงมีความสามารถในการทำ Data analytics และมีระบบเทคโนโลยีต่างๆที่อยู่เหนือคู่แข่ง ดังนั้นในธุรกิจแบบนี้เรามักจะเห็นการเข้าสู่ตลาดของแพลตฟอร์มต่างๆด้วยการทุ่มเงินมหาศาลในการซื้อลูกค้าหรือซื้อพาร์ทเนอร์ ทั้งใช้วิธีลดแลกแจกแถม ยอมขาดทุน แล้วทำให้รายเล็กอื่นๆ ตลอดจนธุรกิจในรูปแบบเดิมๆล่มสลายไป จากนั้นเมื่อตัวเองเป็นผู้ชนะแล้ว ก๋อาจจะใช้การผูกขาดทางการค้ามาเอาเปรียบพาร์ทเนอร์หรือลูกค้าได้ในอนาคต

ดังนั้นจึงไม่แปลกใจที่เราจะเห็นบริษัทใหญ่หลายๆรายที่มีเงินทุนจำนวนมากจะเข้ามาทำธุรกิจแพลตฟอร์ม จะแสดงงบการเงินที่รายงานไปย้งกรมพัฒนาธุรกิจการค้าที่เป็นตัวเลขขาดทุนอย่างต่อเนื่องกันมาหลายปี บางรายปีละเป็นพันล้านบาท การทำธุรกิจไม่ได้สร้างเงินภาษีให้กับประเทศไทย บางรายก็แทบไม่ได้สร้างงานอะไรให้กับสังคมไทย แถมยังไปเอาเปรียบรายย่อยเมื่อแพลตฟอร์มตัวเองเริ่มผูกขาด หลักการของแพลตฟอร์มต่างก็เน้นที่การผูกขาดทางการค้า คนกลุ่มหนึ่งเท่านั้นที่จะร่ำรวยขึ้นมา แต่ร้านค้าและบริษัทเล็กๆจำนวนมากก็อาจล่มสลาย และเป็นการแข่งขันที่ไม่เป็นธรรม

ดังจะเห็นได้ว่าช่วงนี้แพลตฟอร์มส่งอาหารหลายรายก็เริ่มขึ้นราคากับคู่ค้า และเป็นโอกาสที่จะทำให้ธุรกิจโตขึ้น แม้ทางบริษัทยังจะบ่นว่าขาดทุนต่อ แต่คนที่น่าสงสารก็คือร้านค้าที่อาจต้องปิดไปเพราะอยู่ไม่ได้จากต้นทุนที่ถูกสูงขึ้นเพราะแพลตฟอร์มขึ้นราคาค่าบริการ และลูกจ้างอีกจำนวนมากที่อาจต้องตกงาน  รวมถึงผู้บริโภคที่ได้รับความเดือดร้อนเมื่อแพลตฟอร์มผูกขาดตลาดสามารถขึ้นราคาตามใจชอบได้

ผมอยู่ในอนุกรรมาธิการการพาณิชย์วุฒิสภาซึ่งได้ปรึกษาหารือกันในเรื่องนี้ เรื่องการผูกขาดและการเอาเปรียบทางการค้าของแพลตฟอร์มต่างๆ ไม่ใช่แค่ร้านค้าเริ่มอยู่ไม่ได้ แต่ยังมีผลมาถึงธุรกิจ logistic ในประเทศที่ถูกเอาเปรียบ จึงจำเป็นต้องหาแนวทางแก้ไข ซึ่งผมได้เรียนคณะกรรมาธิการว่าเราควรเริ่มศึกษาแนวทางที่เกิดขึ้นใหม่ในช่วงนี้คือเรื่องของตลาดชุมชนออนไลน์ (Community E-commerce) เพื่อเป็นทางเลือกให้กับผู้บริโภตในอนาคต

Screenshot 2020-04-26 13.26.12

Screenshot 2020-04-26 13.25.38

เราเริ่มต้นเห็นจากศิษย์เก่ามหาวิทยาลัยหลายแห่งมาทำตลาดออนไลน์ทั้ง จุฬาฯ ธรรมศาสตร์ ด้วยการสร้างกลุ่ม Facebookให้ฝากประชาสัมพันธ์สินค้าตัวเอง  ซึ่งก็เริ่มขยายผลไปอีกหลายแห่ง ผมเองก๋ร่วมกลุ่มย่อยอย่างศิษย์เก่าคณะวิศวกรรมศาสตร์ ม.ขอนแก่น และ ตลาดออนไลน์ชาวกันเกราของม.อุบลราชธานี และก็เห็นเพื่อนๆหลายคนก็ไปสั่งสินค้าเช่นมังคุดมาจากศิษย์เก่าที่ส่งมาทาง EMS จนผู้ขายสามารถขาได้หมดด้วยเวลาอันรวดเร็ว นอกจากนี้ก็ยังมี อบจ. และเทศบาลอีกหลายๆแห่งที่ทำ Facebook หรือ Line แบบง่ายๆในการซื้อขายสินค้า ซึ่งเรากำลังเริ่มเห็นว่า เทคโนโลยีดิจิทัลกำลังจะเชื่อมให้ผู้ผลิตต้นทางสามารถติดต่อได้โดยตรงกับผู้ซื้อปลายทาง โดยไม่ต้องผ่านคนกลางหรือใช้แพลตฟอร์มใหญ่ๆในรูปแบบเดิมๆ

ตัวอย่างสินค้าที่ขายในตลาดออนไลน์ชุมชนในต่างจังหวัด

94841920_224351672336274_5512710731960680448_n

Line กลุ่มตลาดออนไลน์์ในหมู่บ้าน

ตัวผมเองช่วงนี้ก็เน้นใช้ Line กลุ่มของหมู่บ้านและบริเวณใกล้ๆ 3-4 กลุ่มในการสั่งอาหารและสินค้า ซึ่งแต่ละกลุ่มก็มีสมาชิกกันประมาณไม่เกิน 500 คนเราสามารถสั่งอาหารจากร้านในชุมชน บางทีตามบ้านก็ทำขายเป็นรายได้เสริม บางคนก็ไปสั่งสินค้าอื่นๆและผลไม้มาขาย บ้างก็รับไปซื้ออาหารอร่อยๆมาให้ทานโดยขอเพิ่มค่ารถเล็กน้อย มันคือระบบอีคอมเมิร์ซชุมชน ทำกันง่ายๆ ผู้ขายก็มาโพสต์ข้อความสั้นๆทุกวัน พวกเราในชุมชนก็มาซื้อในราคาที่ย่อมเยา ไม่ต้องไปเสียค่าบริการมากมายให้กับแพลตฟอร์มใหญ่ๆ ไม่ต้องมีการทำ Data analytics มากมายเพราะมันเป็นเพียงตลาดชุมชนเล็กๆของแต่ละชุมชม สุดท้ายก็กลับมาเป็นวัฒนธรรมแบบเดิมของสังคมชุมชนในที่ต่างๆ

การเกิดของตลาดชุมชนออนไลน์เป็นไปตามธรรมชาติ เกิดมาจากการที่ชุมชนและสังคมต้องการจะช่วยเหลือเกื้อกูลกัน สุดท้ายถ้าเราให้การสนับสนุนเรื่องนี้ดีพอ เราอาจเห็นตลาดชุมชนออนไลน์ต่างๆมากมายเป็นหมื่นๆเป็นแสนๆแห่ง เป็นเสมือนตลาดนัดตลาดสดแบบเดิมที่เราเคยทำแบบ Physical  แม้จะไม่ใช่แฟลตฟอร์มใหญ่โต แม้จะไม่ใช้เทคโนโลยีซับซ้อน และอาจไม่เกิดหลักการ Winner take all แต่สำคัญที่สุดทุกๆคนอยู่ได้ ธุรกิจไม่เกิดการล่มสลาย หลายๆคนยังมีงานมีรายได้ จากการเกื้อกูลกันของคนในสังคม

ใช่ครับวันนี้มาช่วยๆกันสนับสนุนตลาดชุมชนออนไลน์ใช้หลักเศรษฐกิจพอเพียงให้ทุกคนในสังคมไทยอยู่ได้

ธนชาติ นุ่มมนท์

IMC institute

 

 

การประชุมออนไลน์กำลังกลายเป็น New Normal แต่วิธีบริหารการประชุมยังเป็นสิ่งสำคัญสุดไม่ได้อยู่ที่ซอฟต์แวร์

92830119_1694949837319016_112408627100254208_n

แม้ผมจะทำงานในหลายๆแห่งทั้งที่สถาบันไอเอ็มซีและเป็นกรรมการในหน่วยงานต่างๆหลายแห่งทั้งภาครัฐและเอกชน แต่ผมเป็นคนที่ไม่มีโต๊ะทำงานประจำและคุ้นเคยกับการทำงานที่ไหนก็ได้ ผ่านคอมพิวเตอร์หรือแทปเล็ต รวมถึงการประชุมออนไลน์บ่อยๆ ทั้งนี้เนื่องจากเคยทำงานบริษัทต่างชาติก็เลยคุ้นเคยกับการทำ Conference Call หรือ Video Call ผ่านระบบต่างๆทั้ง WebEx, Google Hangout, Facebook หรือแม้แต่ Zoom ก็เริ่มใช้เมื่อต้องคุยกับพาร์ทเนอร์ต่างชาติมาหลายปีแล้ว

ดังนั้นเมื่อผมต้องทำงานจากที่บ้าน WFH จึงไม่ได้เป็นปัญหาและอุปสรรคอะไรเลย เพราะผมคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆเหล่านี้ตลอด และข้อสำคัญเป็นคนที่ไม่ยึดติดอยู่กับกระดาษ เอกสารต่างๆนิยมที่จะเก็บไว้บนระบบคลาวด์เนื่องจากไม่มีออฟฟิศประจำจึงจำเป็นจะต้องสามารถค้นหาเอกสารจากที่ไหนก็ได้ หรือจากอุปกรณ์อะไรก็ได้ แต่สิ่งหนึ่งที่ผมเห็นการเปลี่ยนแปลงและดีใจกับการทำงานแบบ WFH รอบนี้คือ หน่วยงานต่างๆและผู้คนก็หันมาทำงานในรูปแบบเดียวกันกับผม มีการประชุม e-Meeting เพื่อหารือแลกเปลี่ยนในเรื่องต่างๆ การทำเอกสารบนระบบคลาวด์ ทำให้การทำงานคล่องตัวขึ้นและได้งานมากขึ้น

ในช่วงเดือนที่ผ่านมาผมได้มีการเข้าประชุม e-Meeting กับหลายๆหน่วยงานทั้งที่เป็นทางการและไม่เป็นทางการ มีตั้งแต่การประชุมในหน่วยงานที่ผมเป็นกรรมการอยู่อาทิเช่น มหาวิทยาลัยขอนแก่น มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี อนุกรรมาธิการวุฒิสภา สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (NIA)  สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (DGA) รวมถึงการประชุมบอร์ดบริษัทมหาชนต่างๆอาทิเช่น บริษัททุนธนชาต (TCAP) รวมถึงการประชุมในการทำโครงการต่างๆกับลูกค้าและพาร์ทเนอร์ของสถาบันไอเอ็มซีในการทำโปรเจ็คด้าน Big Data ซึ่งในการประชุมในแต่ละหน่วยงานก็มีการใช้เครื่องมือที่ต่างกันทั้ง Zoom, Microsoft Team และ WebEx

วิกฤติโควิด-19 ทำให้ทุกคนมีความคุ้นเคยกับการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลมากขึ้น การประชุม e-Meeting เริ่มกลายเป็น New Normal จากที่เราเคยคิดว่าเทคโนโลยีดิจิทัลเป็นเรื่องของคนรุ่นใหม่ก็กลับพบว่าผู้ใหญ่หลายท่านมีความสามารถในการใช้เครื่องมือในการประชุมเป็นอย่างดี ทำให้การทำงานที่ต้องมีการประชุมที่สำคัญต่างๆไม่หยุดชะงัก และสามารถเปลี่ยนการประชุมจากรูปแบบเดิมมาเป็นออนไลน์ บางครั้งเป็นการประชุมบอร์ดที่ต้องมีการอนุมัติงบประมาณ การแต่งตั้งผู้บริหารหรือพนักงานต่างๆ ซึ่งจำเป็นต้องยึดประกาศการประชุม e-Meeting ของ คสช. เพื่อให้การประชุมมีผลถูกต้องตามกฎหมาย ซึ่งฝ่ายเลขานุการและผู้เข้าร่วมประชุมก็สามารถปฎิบัติได้เป็นอย่างดี

จุดเปลี่ยนที่สำคัญอีกประการในแง่ของกฎหมายคือเมื่อวันที่ 19เมษายนที่ผ่านมาทางรัฐบาลได้ออกพระราชกำหนดว่าด้วยการประชุม e-Meeting ใหม่โดยยกเลิกประกาศ คสช.เดิมแลัวก็ได้ปลดล็อกข้อกำหนดบางอย่างที่เดิมเคยเป็นอุปสรรคต่อการประชุมออนไลน์อาทิเช่น องค์ประชุม 1 ใน 3 ต้องอยู่ในที่เดียวกัน หรือการที่เดิมกำหนดว่าผู้เข้าประชุมออนไลน์ต้องอยู่ในประเทศไทย จากการออกกฎหมายใหม่นี้ทำให้การประชุมเป็นทางการของหน่วยราชการ การประชุมบอร์ดบริษัทต่างๆ หรือการประชุมที่จะมีผลผูกพันทางกฎหมายสามารถทำได้ง่ายขึ้น ผู้เข้าประชุมทุกคนสามารถจะอยู่ที่ไหนก็ได้แล้ว และก็สามารถที่จะจัดการประชุมออนไลน์โดยใช้เทคโนโลยีต่างๆที่สามารถบันทึกการประชุมได้โดยง่ายขึ้น

แต่กระนั้นก็ตามหลายๆคนก็ยังกังวลกับเทคโนโลยีที่จะใช้ในการประชุม ยิ่งมีข่าวว่าระบบการประชุมอย่าง Zoom ขาดตามปลอดภัยอาจถูกแฮก ไม่ว่าจะเป็นการส่งข้อมูลผู้ใช้งานให้ Facebook หรือแม้แต่ข่าวเรื่อง Zoom มี bugs ที่ทำให้ถูกขโมยรหัสผ่าน Windows ได้ และ การถูกแฮกเกอร์เข้ามาป่วนการประชุม (Zoombombing) ก็ทำให้คนกังวลในการเลือกหาเทคโนโลยีต่างๆมาใช้ในการประชุม บ้างก็พยายามเปรียบเทียบว่าเทคโนโลยีใดจะเหมาะสมกว่ากัน

93124204_10222640155580922_2967274071651254272_n

สถานการณ์โควิดทำให้เทคโนโลยี e-Meeting โดยเฉพาะ Zoom ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างแพร่หลาย ซึ่ง Zoom ออกมาเมื่อหลายปีก่อนเพื่อการประชุมแบบสาธารณะตั้งใจให้ใช้ง่าย มีการแชร์หมายเลขประชุมง่าย ซึ่ง Zoom ก็อาจจะมองข้ามไปในเรื่องความปลอดภัยจึงทำให้ระบบมีช่องว่าง การโตขึ้นอย่างกระทันหัรทำให้ช่วงแรก Zoom ปรับตัวให้ใช้กับองค์กรไม่ทัน แต่ล่าสุด Zoom ก็ได้แก้ปัญหาต่างๆเหล่านี้หมดไป ทั้งการตัด Feature ด้านการปล่อยให้เข้าประชุมได้โดยง่าย การไม่ได้เข้ารหัส Encryption แบบ 100% การส่งข้อมูลผู้ใช้งานให้ Facebook การมี bugs ที่ทำให้ถูกขโมยรหัสผ่าน Windows และการถูกแฮกเกอร์เข้ามาป่วนการประชุม ประกอบกับการที่ Zoom สร้างนโยบายความเป็นส่วนตัว (privacy data) ให้ชัดเจนมากขึ้น จึงทำให้ผู้ที่มีความเข้าใจด้านการใช้โปรแกรม Zoom  คลายความกังวลไปได้ และก็พบว่าซอฟต์แวร์การประชุม e-Meeting ที่มีอยู่ทั่วไปก็ไม่ได้มีความแตกต่างกันมาก

จริงๆแล้วจากประสบการณ์ผมปัจจัยที่สำคัญสุดในการประชุมออนไลน์ที่ดีคือ การบริหารการประชุม การมีวินัยและมีมารยาทของผู้ร่วมประชุม มากกว่าเรื่องของเทคโนโลยีเสียด้วยซ้ำไป เลขานุการในที่ประชุมต้องเข้าใจการบริหารการประชุมที่ดีเช่น การให้ผู้เข้าประชุมแสดงตัวตน ประธานในที่ประชุมก็ต้องควบคุมผู้เข้าประชุมพูดอยู่ในประเด็นและทำให้การประชุมเข้าประเด็นมีความกระชับไม่เนิ่นนานเกินไป ผู้เข้าประชุมก็ต้องแสดงตัวตน มีการเห็นหน้าเปิดกล้องของผู้เข้าประชุมชัดเจนตลอดเวลาประชุม มีการแสดงตัวชัดเจน มีการนำเสนอประเด็นที่ดีให้ได้ใจความ ไม่พูดออกนอกประเด็นและมีมารยาทในการประชุมทีดี

หลายๆองค์กรห่วงแต่เรื่องเทคโนโลยี ห่วงว่าจะการประชุมขาดความปลอดภัย ต้องหาซอฟต์แวร์ e-Meeting ที่เป็น End-to-end encryption มาใช้ ทั้งๆที่ซอฟต์แวร์ที่มีคุณสมบัติดังกล่าวที่มีอยู่ในปัจจุบันก็อาจไม่มีตัวใดที่ราคาถูก และถ้าเราจะเลือกใช้ซอฟต์แวร์อื่นๆที่มีอยู่ก็จะมีจุดอ่อนพอๆกัน สำคัญสุดอย่าใช้ประชุมเรื่องที่มีความลับแนะนำว่าถ้าลับ ก็ควรปิดห้องประชุมและ Face to face เท่านั้น (แบบนั้นบางทีก็ยังรั่วออกมา) จากประสบการณ์ที่ผมการประชุม e-Meeting ส่วนใหญ่ไม่มีอะไรเป็นความลับมากหรอกครับ ยิ่งถ้าใช้การเรียนการสอนแทบไม่ต้องมีข้อกังวลใช้ได้ทุกตัวละครับทีคิดว่าเหมาะสม อุดหนุนระบบของคนไทยได้ยิ่งก็ดี

บางองค์กรถกเถียงกันใหญ่โตว่าจะใช้เครื่องมืออะไรดี แต่สุดท้ายโน๊ตบุ้คหรือมือถือพนักงานทั้งใช้เล่น Facebook, Social media หรือลงโปรแกรมอื่นๆ ท่องเว็บดูหนังฟังเพลง เล่นเกมส์ เต็มไปหมด แต่กลับมาห่วงเรื่องนี้ ทั้งๆที่องค์กรไม่เคยมีนโยบายป้องกันหรือห้ามการลงซอฟต์แวร์ใดๆในเครื่อง วันนี้สำคัญสุดคือให้งานเริ่มเดินต่อเนื่องให้ได้ก่อนครับ อะไรที่เป็นความลับมากก็ยังต้องไปประชุมร่วมกันแบบปกติ

สุดท้ายสำคัญสุดการประชุมที่ดีไม่ว่าจะประชุมแบบปกติหรือออนไลน์ ไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือแต่อยู่ที่คนและการบริหารจัดการประชุม มากกว่า เทคโนโลยีคือประเด็นรองลงมาก และสำคัญสุดก็คือมารยาทและวินัยของผู้ร่วมประชุม

ธนชาติ นุ่มนนท์

สถาบันไอเอ็มซี

การเสวนาหัวข้อ “ความพร้อมของมหาวิทยาลัยไทยกับการเรียนการสอนออนไลน์ ในยุควิกฤติโควิด-19”

93322987_1696217040525629_5200657121405829120_n

เมื่อวันศุกร์ที่ 17 เมษายนที่ผ่านมา ทางสถาบันไอเอ็มซีได้จัด Webinar ที่เป็นการเสวนาในหัวข้อ “ความพร้อมของมหาวิทยาลัยไทยกับการเรียนการสอนออนไลน์ ในยุควิกฤติโควิด-19″โดยได้เชิญวิทยากรมาสี่ท่านคือ

  1. ผศ.ดร.เด่นพงษ์ สุดภักดี -รองอธิการบดีฝ่ายวิชาการและเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
  2. อาจารย์ธงชัย โรจน์กังสดาล – รองหัวหน้าภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ฝ่ายกิจการนิสิต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  3. ดร. วรสรวง ดวงจินดา -ผู้อำนวยการ สำนักการจัดการศึกษาออนไลน์ มหาวิทยาลัยศรีปทุม
  4. อาจารย์เอกอนันต์ ทองแท้ -วิทยากรด้าน Big Data / Data Analytics สถาบันไอเอ็มซี

โดยมีผมเองเป็นผู้ร่วมบรรยาย และได้เกริ่นนำให้เห็นแนวโน้มว่าการศึกษากำลังจะถูกเปลี่ยนแปลงไปจากกระแสของอุตสาหกรรม 4.0 และเทคโนโลยีดิจิทัล แต่วิกฤติโควิดทำให้โลกในอนาคตมาถึงเร็วขึ้น โดยสามารถดูสไลด์ประกอบการบรรยายของผมได้ที่ url >>  https://tinyurl.com/ya2kffyu

93307309_1698163793664287_8573656223566528512_o

จากนั้น ผศ.ดร.เด่นพงษ์ สุดภักดี ได้บรรยายให้เห็นในมุมมองของผู้บริหารมหาวิทยาลัยว่า วิกฤติโควิดทำให้การเรียนการสอนออนเลน์มาเร็วกว่าที่คิด และอาจารย์ส่วนมากกระตือรือล้นที่จะปรับตัว โดยมหาวิทยาลัยขอนแก่นได้มีการวางแผนในหลายๆเรื่องอาทิเช่น

  • ช่วงประกาศให้ปิดมหาวิทยาลัยอยู่ในช่วงสอบปลายภาคที่สอง ก็ปรับให้เป็นการสอบออนไลน์ และในช่วงภาคฤดูร้อนให้เน้นเปิดวิชาออนไลน์ที่เป็นแบบบรรยาย
  • ในการเปิดภาคการศึกษาใหม่ปีการศึกษาหน้า มหาวิทยาลัยจะงดกิจกรรมรับน้้อง แต่จะแทนที่ด้วยการเสริมทักษะให้นักศึกษาใหม่ได้เรียนรู้การเรียนแบบออนไลน์ทางไกลแทน
  • มหาวิทยาลัยให้การสนับสนุนเทคโนโลยีในหลายๆด้านทั้งระบบ LMS เครื่องมือการประชุมออนไลน์ โดยมีการจัดหาซอฟต์แวร์และอุปกรณ์ต่างๆมาช่วยบุคลากรในการจัดการเรียนการสอน
  • มหาวิทยาลัยมีระบบพี่เลี้ยงที่จะช่วยให้คำแนะนำ และพัฒนาการสอนออนไลน์ทั้งแบบสด และอัดเนื้อหาไว้
  • มหาวิทยาลัยมีนโยบายที่จะพิจารณาลดค่าธรรมเนียมการศึกษา ตลอดจนหาแนวทางจัดสรรอุปกรณ์ให้กับนักศึกษาขาดทุนทรัพย์
  • การปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ในเดือนกรกฎาคมนี้ จะเป็นการใช้ Webinar ผ่าน zoom เพื่อรองรับนักศึกษาจำนวนเกือบหนึ่งหมื่นคน
  • บุคลากรมหาวิทยาลัยมีความตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ และทราบดีว่าหากไม่ปรับตัวต่อไปจะแข่งขันลำบาก
  • มหาวิทยาลัยกำลังพิจารณาจัดระบบการเรียนการสอนใหม่ เพราะวิชาที่มีปฎิบัติการต้องให้นักศึกษามาใช้ห้องปฎิบัติการจะต้องจัดการสอนเป็นบล็อกโมดูล อาจให้นักศึกษาผลัดกลุ่มกันเข้ามาอยู่หอ เป็นชุดๆให้เสร็จทุกวิชาภายใน 3-4 สัปดาห์
  • การจัดการเรียนการสอนออนไลน์คือการวางนโยบาย และรูปแบบการศึกษาใหม่ ไม่สามารถที่จะให้อาจารย์แต่ละคนไปจัดเองได้หมด ต้องเป็นความร่วมมือกันในระหว่างสาขาวิชา คณะ และมหาวิทยาลัย ที่บางครั้งอาจต้องจัดตารางการศึกษาแบบใหม่
  • การสอบออนไลน์ไม่ใช่เรื่องง่าย ไม่สามารถจะใช้วิธีการสอบแบบปรนัยได้ แต่ควรจะเป็นงานให้นักศึกษาทำ

ดร. วรสรวง ดวงจินดา ในฐานะของผู้ที่เป็นหลังบ้านของมหาวิทยาลัยศรีปทุมในการผลักดันให้มีการเรียนการสอนออนไลน์มาตลอด ซึ่งแต่ก่อนอาจเป็นเรื่องยากที่จะชักชวนอาจารย์ให้มาร่วม แต่พอเกิดวิกฤติโควิดก็ได้รับความร่วมมือจากอาจารย์เป็นอย่างดี โดยอาจารย์ให้ข้อคิดประเด็นต่างๆดังนี้

  • มหาวิทยาลัยจำเป็นจะต้องเปลี่ยนแปลงเพราะอาจถูก disrupt ได้เช่นอุตสาหกรรมอื่นๆ เหมือนตัวอย่างของ  Netflix ที่มาแทนที่ Blockbuster หรือ Airbnb ที่มาแข่งกับโรงแรม
  • ทีมงานของอาจารย์ทำหน้าที่สนับสนุนให้อาจารย์มหาวิทยาลัย ทุกคณะทุกเพศ ทุกวัย ทุกวิทยาเขต ได้รู้จักการใช้เครื่องมือ เพื่อทำการสอนสดออนไลน์ การทำ Video on demand การทำกิจกรรมออนไลน์ และการวัดประเมินผลออนไลน์
  • การอบรมผู้สอนจะเป็นการอบรมออนลไน์ 1:1 โดยจะมีโค้ชเข้าไปเป็นผู่้เรียนสมมุติ โดยใช้เครื่องมือต่างๆอาทิเช่น Zoom, Microsoft Team หรือ Google meet
  • นักศึกษามีความสนใจกับการเรียนออนไลน์มากกว่าการเข้าเรียนปกติ และสามารถจะสื่อสารกับนักศึกษาได้ดีกว่าเดิม อาจารย์ได้แสดงตัวอย่าง comment ที่นักศึกษาหลายคนพึงพอใจกับรูปแบบการสอนแบบนี้
  • การสอนสดออนไลน์จะต้องทำให้ไม่น่าเบื่อควรจะต้องมีลูกเล่นโต้ตอบกับผู้เรียนตลอดเวลา โดยใช้คำว่า Fun > Engagement
  • การวัดผลนักศึกษาจะต้องเน้นให้มีการวัดผลย่อยๆบ่อยครั้ง ที่จะดีกว่าการสอบเพียงแค่Midterm หรือ Final แบบเดิม
  • สไลด์การบรรยายของอาจารย์สามารถดูได้ที่ url >> http://bit.ly/imc_covid

อาจารย์ธงชัย โรจน์กังสดาล ได้กล่าวในฐานะผู้สอนที่ต้้องสอนวิชา Gen-Ed ให้นักศึกษาทั้งมหาวิทยาลัยที่ชื่อ Innovative thinking (การคิดเชิิงนวัตกรรม) ซึ่งเป็นวิชาที่ต้องเน้นในการทำกิจกรรมกลุ่ม เมื่อมาสอนออนไลน์ก็มีการเปลี่ยนแปลงหลายๆอย่างดังนี้

  • การสอนออนไลน์ สิ่งสำคัญคือระบบเสียง ทางภาควิชาจึงได้จัดหาอุปกรณ์ USB Microphone ให้กับอาจารย์ทุกคน
  • วิชาการคิดเชิิงนวัตกรรม เน้นทำวิดีโอคลิปให้ชมไม่มีการสอนสด
  • เนื้อหาวิชาต่างๆเก็บไว้ที่ระบบ LMS ของมหาวิทยาลัย ที่อาจารย์ในภาควิชาได้พัฒนาขึ้น
  • เครื่องมือที่ใช้โต้ตอบกับนักศึกษามีทั้งอีเมล Line และผ่าน LMS platform (My CourseVille)
  • นักศึกษาจะเข้ามาเรียนผ่านวิดีโอที่อัดไว้ตอนไหนก็ได้ ซึ่งจากที่พบคือนักศึกษาส่วนมากชอบมาเรียนในเวลาดีกๆ
  • อาจารย์มีการสอนสดผ่าน  Zoom แต่เน้นเพียงเพื่อใช้ในการถามและตอบข้อสงสัยของนักศึกษาหลังจากได้ชมคลิปแล้ว แต่ก็ไม่ได้มีนักศึกษาเข้ามาเรียนในแต่ละครั้งมากนัก
  • การวัดผลอาจารย์มีการบ้าน และมีการสอบแบบปรนัยที่ข้อสอบแต่ละคนแบบสุ่มมา
  • บทบาทของอาจารย์ในอนาคตจะต้องเป็น คนสร้างเนื้อหา ผู้ดูแลให้คำแนะนำแหล่งข้อมูลต่างๆ และต้องเป็นโค้ชที่ให้คำปรึกษา
  • การแข่งขันของมหาวิทยาลัยในอนาคตจะเปลี่ยนไปเพราะต้องแข่งกันไม่ใช่แค่ภายในประเทศ แต่อาจต้องแข่งกับมหาวิทยาลัยดังๆในต่างประเทศ
  • สไลด์การบรรยายของอาจารย์สามารถดูได้ที่ >> https://tinyurl.com/yblu4fkoc

สุดท้ายอาจารย์เอกอนันต์ ทองแท้ ได้ให้มุมมองการสอนออนไลน์ ในฐานะวิทยากรด้าน Big Data / Data Analytics ของสถาบันไอเอ็มซี ที่ต้องมาสอนออนไลน์ให้กับผู้เรียนที่เป็นคนทำงาน

  • การสอนออนไลน์ถ้าเป็นการอัดวิดีโอ อรรถรสจะไม่เหมือนเดิมผู้สอนต้องปรับตัวไปอย่างมาก
  • การสอนสดออนไลน์ ผู้สอนจะต้องคงรูปแบบการสอน และอรรถรสที่เป็นวิธีการสอนที่ให้น่าติดตามไว้ ้เพื่อให้ผู้เรียนมีความสนุก
  • เครื่องมือที่อาจารย์ใช้สอนออนไลน์มีทั้ง Zoom และ Anydesk เนื่องจากวิชาที่สอนมีปฎิบัติการ บางครั้งต้องเข้าไปช่วยผู้เรียนทำ Lab ซึ่งก็ต้องใช้ TA มาช่วย
  • ผู้เรียนที่ยังอยู่ในวัยทำงานจำนวนหนึ่งยังอาจชอบการสอนแบบเดิมมากกว่า
  • มหาวืทยาลัยจำเป็นต้องปรับตัวเพราะความต้องการบัณฑิตในอนาคตได้เปลี่ยนไปแล้ว

สำหรับวิดีโอการบรรยายย้อนหลัง สามารถตามดูได้ที่ YouTube ช่อง IMC institute

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute