มีคำเปรียบเปรยว่า Data is the new oil เพราะเศรษฐกิจยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล ข้อมูลคือสินทรัพย์ที่มีค่าอย่างยิ่ง องค์กรใดรู้จักใช้คุณค่าจากข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจและวางแผนย่อมจะได้รับโอกาสใหม่ และมีความสามารถในเชิงการแข่งขันที่เหนือกว่า
การจัดตั้ง “สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)” หรือ Big Data Institute (BDI) ภายใต้การกำกับดูแลของกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ในปี 2566 นับเป็นก้าวสำคัญของความพยายามขับเคลื่อนประเทศไทยด้วยข้อมูล โดยนำเทคโนโลยี Big Data และ AI มาบริหารจัดการข้อมูลภาครัฐให้เป็นประโยชน์ในการสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจ สังคม และพัฒนาคุณภาพชีวิตของประชาชน
ซึ่ง รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ “บีดีไอ” กล่าวกับ The Story Thailand ว่า บีดีไอทำหน้าที่เป็นหน่วยงานกลางในการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน่วยงานต่างๆ ของรัฐ พัฒนาและบริหารจัดการข้อมูลอย่างชาญฉลาด เพื่อให้ภาครัฐนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการวางแผน ออกแบบนโยบาย และกำหนดยุทธศาสตร์ของประเทศ รวมถึงผลักดันประเทศไทยสู่การเป็นประเทศที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (data driven nation)
นักวิชาการผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data
รศ.ดร.ธีรณี จบการศึกษาระดับปริญญาโท-เอก สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จาก Syracuse University ในนิวยอร์ก ประเทศสหรัฐอเมริกา เคยมีประสบการณ์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (High-Performance Computing : HPC) จากการทำงานเป็นวิศวกรระบบที่ Johnson & Johnson Vision Care อยู่พักใหญ่ ก่อนตัดสินใจกลับมาประเทศไทยเข้ารับราชการเป็นอาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี และเข้าร่วมโครงการพัฒนาระบบการประมวลผลประสิทธิภาพสูงด้วยแนวคิด cluster computer ในชื่อ “ไทยกริด”
ในปี 2542 รศ.ดร.ธีรณี ได้เชื่อมต่อระบบของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรีเข้ากับเครือข่าย“ไทยกริด” (Thai Grid) ที่ริเริ่มโดย ผศ.ดร.ภุชงค์ อุทโยภาศ อดีตหัวหน้าศูนย์วิจัยระบบคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง และเครือข่ายคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ซึ่งเชื่อมโยงเครือข่ายคอมพิวเตอร์ของมหาวิทยาลัยต่างๆ ทั่วประเทศผ่านเครือข่ายความเร็วสูงของเนคเทค เพื่อทำให้เครื่องพีซีสามารถคำนวณข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วขึ้น รวมทั้งพัฒนาแอปพลิเคชันต่างๆ บนระบบนี้ด้วย
“จนช่วงปี 2553 กระแสของบิ๊กดาต้าเริ่มได้รับความสนใจ แต่หลายคนยังเข้าใจผิดว่าเป็นแค่เรื่องระบบคอมพิวเตอร์ ความจริงครอบคลุมถึงโลกของข้อมูลทั้งหมด หัวใจสำคัญอยู่ที่การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อสร้างประโยชน์และผลลัพธ์ที่ต้องการ จึงเป็นงานที่ให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูล มากกว่าแค่เทคโนโลยี”
“ตอนนั้นมีผู้สนใจเข้ามาพูดคุยเรื่องนี้กับเรามากขึ้น จึงปรึกษากับอธิการบดีเพื่อขยายขอบเขตการทำงาน จากเดิมที่เน้นงานวิชาการและวิจัย ก็เริ่มไปสู่งานเชิงพาณิชย์ เช่นการร่วมมือกับภาคเอกชนเพื่อผลักดันให้บิ๊กดาต้าเกิดประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม”
ทางมหาวิทยาลัยจึงมีข้อตกลงร่วมมือกับบริษัท จีเอเบิล จำกัด (มหาชน) เปิด “สถาบัน Big Data Experience Center (BX)” ให้บริการตั้งแต่การจัดการเรียนการสอน การฝึกงานด้านข้อมูลในภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งเปิดโอกาสให้นักศึกษาได้เรียนรู้ประสบการณ์จริง และเตรียมความพร้อมสู่ตลาดแรงงานคุณภาพสูง การสร้างเวทีให้อาจารย์รุ่นใหม่ นักวิชาการ หรือบัณฑิตจบใหม่ ได้ฝึกฝนทักษะ และรับงานให้คำปรึกษา การวางแผน การวิเคราะห์ข้อมูล ให้กับภาคธนาคาร และองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่ รวมทั้งสนับสนุนทุนการศึกษาแก่นักศึกษาปริญญาโทที่เข้าร่วมโครงการ
“ไอเดียนี้เกิดจากการต่อยอดศูนย์บ่มเพาะนักศึกษาเรื่องธุรกิจ HATCH ซึ่งทำให้เราได้แลกเปลี่ยนวิสัยทัศน์กับภาคเอกชน รวมถึงคุณนาถ ลิ่วเจริญ ผู้บริหารจากจีเอเบิล ในตอนนั้นเราเน้นที่การสร้างสรรค์แนวคิดใหม่ๆ มากกว่าการมุ่งหวังผลตอบแทน จนกระทั่งเกิดเป็นความคิดที่ว่า หากเราต้องการทำงานบริการวิชาการ รับงานเชิงพาณิชย์ และพัฒนาหลักสูตรให้ตอบโจทย์ภาคอุตสาหกรรม เราควรเริ่มต้นที่บิ๊กดาต้า เพราะเป็นเทรนด์ที่กำลังมาแรง”
รศ.ดร.ธีรณี ให้ข้อมูลว่า สถาบัน Big Data Experience Center ดำเนินงานได้อย่างราบรื่น ทั้งในด้านทรัพยากรบุคคล งบประมาณ และการตอบรับจากภาคธุรกิจ กระทั่งมีการเปลี่ยนแปลงทางการเมือง ยุครัฐบาล คสช.มีการจัดตั้งกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) ในปี 2559
จัดตั้ง “บีดีไอ” เป็น “กองสมอง” ของประเทศ
กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) ถูกวางบทบาทให้ทำหน้าที่วางแผน ส่งเสริม และพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัล โดยมีพันธกิจสำคัญ 3 เรื่อง ภารกิจแรก คือ การปรับโครงสร้างสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (ดีป้า) ให้มีบทบาทครอบคลุมการส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัลในภาพรวม จากเดิมที่เน้นส่งเสริมเฉพาะซอฟต์แวร์ ภารกิจที่สอง มุ่งเน้นการจัดตั้งระบบคลาวด์กลางภาครัฐ เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและความปลอดภัยของระบบคลาวด์ รวมถึงการบริหารจัดการงบประมาณอย่างคุ้มค่า และภารกิจสุดท้าย คือ จัดตั้งสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ (จีบีดีไอ) ควบคู่กับการจัดทำ พ.ร.บ. เกี่ยวกับบิ๊กดาต้าและการพัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับเข้าถึง เชื่อมโยง และแบ่งปันข้อมูลอย่างถูกกฎหมาย
ดร.พิเชษฐ ดุรงคเวโรจน์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมในขณะนั้น ได้ทาบทามให้เธอไปช่วยงานจัดตั้งจีบีดีไอ โดย ดร.พิเชษฐได้สนับสนุนงบประมาณจากกองทุนดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ทำให้จีบีดีไอสามารถดำเนินงานภายใต้ดีป้า และได้รับการสนับสนุนจากคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ (ก.พ.ร.) จนสามารถจัดตั้งเป็นองค์กรอิสระได้สำเร็จเร็วกว่าแผนเดิม 2 ปี
ในช่วงแรกของการดำเนินงาน จีบีดีไอมุ่งเน้นการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลให้กับบุคลากร เนื่องจากงานส่วนใหญ่เป็นการรับข้อมูลจากหน่วยงานรัฐเพื่อนำมาวิเคราะห์และรายงานผล ซึ่งเป็นที่ต้องการมากเพราะหน่วยงานต่างๆ ได้รับนโยบายจากรัฐบาลให้พัฒนาโครงการเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า
“จีบีดีไอให้บริการคำปรึกษาและบริการด้านบิ๊กดาต้าตั้งแต่ระดับ SS อย่างการสร้างแดชบอร์ด ไปจนถึงระดับ XL เช่น การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ โดยหน่วยงานรัฐไม่จำเป็นต้องผ่านขั้นตอนการประกวดราคาหรือจัดซื้อจัดจ้าง เพราะเราได้รับงบประมาณจากกองทุนของรัฐอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่นกรมสรรพากรต้องการจัดตั้งทีมข้อมูล และขอความช่วยเหลือจากเรา เราก็เข้าไปร่วมงานกับพวกเขาเป็นเวลา 1 ปี เพื่อช่วยจัดตั้งทีม” รศ.ดร.ธีรณี กล่าวถึงบทบาทของจีบีดีไอ
จากจีบีดีไอที่แต่เดิมมีพันธกิจหลักในการวิเคราะห์ข้อมูลและเผยแพร่องค์ความรู้ด้านบิ๊กดาต้าให้กับภาครัฐ ต่อมาพัฒนาสู่ “บีดีไอ” สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) พร้อมกับการปรับเปลี่ยนบทบาทเป็นรับหน้าที่ยกระดับประเทศไทยสู่ประเทศที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยการสนับสนุนและส่งเสริมการใช้งานบิ๊กดาต้าเพื่อการวิเคราะห์และการพัฒนา AI เป็นสำคัญ
“บิ๊กดาต้า และ AI เป็นของคู่กัน AI ต้องใช้บิ๊กดาต้าในการฝึกฝน ขณะเดียวกันการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าก็จำเป็นต้องใช้ AI เข้ามาช่วย ดังนั้นระบบประมวลผลประสิทธิภาพสูงจึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยรองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่”
“ข้อมูลภาครัฐมักถูกจัดเก็บแยกส่วน ตาม พ.ร.บ.ของแต่ละหน่วยงาน ทำให้การแบ่งปันข้อมูลเป็นไปได้ยาก บีดีไอจึงมีพันธกิจสำคัญในการรวบรวมข้อมูลภาครัฐ ออกแบบระบบการจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลแบบบูรณาการ รวมถึงสร้างแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงข้อมูลจากหน่วยงานต่างๆ เพื่อสนับสนุนการวางแผนนโยบายและยุทธศาสตร์ของประเทศ”
นอกจากนี้ บีดีไอยังทำหน้าที่ส่งต่อข้อมูลภาครัฐที่ผ่านการประมวลผลและวิเคราะห์แล้วให้ภาคเอกชนนำไปใช้ประโยชน์ เช่น มีความร่วมมือกับดีป้าในการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลด้านการท่องเที่ยวเพื่อช่วยเหลือธุรกิจ SME ซึ่งถือเป็นการสร้าง “ห่วงโซ่คุณค่าของบิ๊กดาต้า” ให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับทุกภาคส่วน
ตัวอย่างกรณีกองตรวจคนเข้าเมือง แม้จะไม่ได้มีภารกิจหลักในการส่งเสริมการท่องเที่ยว แต่ข้อมูลที่ทางกองเก็บรวบรวมไว้มีประโยชน์อย่างมาก อาทิ ข้อมูลเที่ยวบิน สัญชาติ และจุดหมายปลายทางของนักท่องเที่ยว หรือข้อมูลเชิงลึกอย่างจำนวนนักท่องเที่ยวชาวออสเตรเลียที่เดินทางมาภูเก็ตโดยมีต้นทางจากประเทศจีน
“บีดีไอสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์และสรุปเป็นสถิติ ซึ่งเป็นประโยชน์กับการท่องเที่ยวของประเทศในการวางแผนและกำหนดนโยบายต่อไป เช่น การพิจารณาเปิดเส้นทางบินตรงจากออสเตรเลียมายังภูเก็ตเพื่อรองรับนักท่องเที่ยวกลุ่มนี้โดยเฉพาะ”
ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่กล่าวว่า ถ้าบีดีไอสามารถขยายผลการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลจากหน่วยงานต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก็จะก้าวไปสู่ Data Intelligence Agency หรือ “กองสมอง” ที่ช่วยขับเคลื่อนขีดความสามารถของทั้งภาครัฐและเอกชน
“เดิมทีข้อมูลเหล่านี้แทบจะถูกปิดตาย ภาคเอกชนก็ไม่สามารถเข้าถึงได้ แต่บีดีไอเข้ามาทำหน้าที่เชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อตอบคำถามและสนับสนุนการตัดสินใจของหน่วยงานต่างๆ โดยยังคงคำนึงถึงความมั่นคงและความปลอดภัยของข้อมูล ไม่เปิดเผยข้อมูลดิบที่อาจส่งผลกระทบต่อประเทศได้” รศ.ดร.ธีรณีกล่าวถึงข้อจำกัดก่อนหน้านี้
สร้างโมเดลฐาน Thai LLM ฝึก AI พูดไทย
นอกจากงานโครงสร้างพื้นฐานด้านบิ๊กดาต้าแล้ว การพัฒนา AI ก็เป็นสิ่งสำคัญไม่แพ้กัน โดยบีดีไอให้ความสำคัญกับทั้ง Analytic AI ซึ่งผสานวิทยาการข้อมูล และ Machine Learning เพื่อตอบโจทย์การวิเคราะห์ วิจัย และการกำหนดนโยบาย และ Generative AI ซึ่งสามารถสร้างเนื้อหา ตอบคำถาม สรุปประเด็น และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ได้
พันธกิจสำคัญอีกอย่างของบีดีไอคือการพัฒนาโมเดลภาษาไทย หรือ Thai LLM เพื่อส่งเสริมการใช้ Generative AI ในประเทศไทย เนื่องจากโมเดลภาษาส่วนใหญ่ที่ใช้ในปัจจุบันถูกพัฒนาโดยต่างประเทศ การสร้าง Thai LLM จึงเป็นการสร้างข้อได้เปรียบ โดยใช้ภาษาไทยเป็นจุดแข็ง
“โมเดล LLM ของต่างชาติ มักใช้ bot รวบรวมข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต แต่ประเทศไทยยังมีข้อมูลเชิงเอกสารจำนวนมากที่ไม่สามารถค้นหาได้จากอินเทอร์เน็ต เช่น งานวิจัย วิทยานิพนธ์ เอกสารภายในองค์กร และข้อมูลจากภาคเอกชน ซึ่งการเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้มีต้นทุนสูง”
รัฐบาลจึงควรมีบทบาทในการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสร้าง “Large Data Pool” ทำหน้าที่รวบรวมและเชื่อมโยงข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อใช้ในการพัฒนา foundation model หรือโมเดลฐาน LLM ภาษาไทย ที่มีความสามารถสูงทั้งในรูปแบบโมเดลเปล่า และโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนแล้ว (pre-trained) โดยเปิดให้หน่วยงานรัฐและเอกชนสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในรูปแบบ open source หรือ open license รวมถึงบริหารจัดการเพื่อป้องกันไม่ให้องค์กรขนาดใหญ่นำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้จนทำให้โมเดล AI ที่พัฒนาโดยคนไทยเสียเปรียบในการแข่งขัน
“ประเทศไทยมีปัญหาเรื่องการเชื่องโยงข้อมูล จึงจำเป็นต้องมีหน่วยงานกลางในการเชื่อมโยงข้อมูลทั้งบิ๊กดาต้าแบบรวมศูนย์เพื่อใช้ในการฝึกฝน AI และบิ๊กดาต้าสำหรับการวิเคราะห์ วิจัย และการจัดทำนโยบายภาครัฐ ซึ่งมีการรวบรวมและเชื่อมโยงเป็นครั้งคราว การแยกข้อมูลออกเป็น 2 ส่วนเช่นนี้ เนื่องจากมีความแตกต่างกันในด้านสถาปัตยกรรมระบบ วิธีการจัดเก็บข้อมูล และสิทธิในการเข้าถึง”
สำหรับโครงการ Thai LLM เป็นความร่วมมือของหน่วยงานหลายฝ่าย โดยบีดีไอรับหน้าที่เป็นเจ้าภาพในการจัดสรรเงินทุนสนับสนุนจากกองทุนดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ซึ่งการพัฒนาโมเดล LLM ภาษาไทย มีความสำคัญอย่างยิ่งด้วยเหตุผล 3 ประการ
ประการแรกคือการรักษาอธิปไตยทางดิจิทัล (sovereignty) เพื่อป้องกันการผูกขาดจากโมเดลของต่างชาติ ประการที่สองคือการสร้างความเท่าเทียม (inclusivity) โดยรัฐบาลควรลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน และเปิดให้ใช้งานในรูปแบบ open license หรือควบคุมราคาเพื่อให้ทุกคนเข้าถึงได้เช่นเดียวกับโครงการเน็ตประชารัฐที่รัฐบาลลงทุนและเปิดโอกาสให้ทุกคนนำไปต่อยอด ประการสุดท้าย คือ การรักษาบริบททางวัฒนธรรม เนื่องจาก AI ที่พัฒนาโดยต่างชาติอาจเข้าใจภาษาไทย แต่ไม่เข้าใจองค์ความรู้หรือศิลปวัฒนธรรมไทยอย่างลึกซึ้ง
ปัจจุบันโครงการ Thai LLM ใช้เครื่องซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ NECTEC ในการประมวลผล โดยใช้ Llama 3 ของ Meta เป็นโมเดลฐาน และบีดีไอได้คัดเลือกและจัดเตรียมข้อมูลภาษาไทยเพื่อใช้ในการฝึกฝน AI โดยเฉพาะ เพื่อให้ได้ LLM ที่มีความสามารถสูงในการตอบคำถามภาษาไทยและสามารถนำไปต่อยอดเป็นแชตบอตได้
ด้าน NECTEC มีการพัฒนาและทดสอบโมเดล AI ภาษาไทยใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพและคัดเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการสนับสนุนทุนพัฒนา โดยมีบริษัท โทรคมนาคมแห่งชาติ จำกัด (มหาชน) เป็นผู้ดูแลระบบและให้บริการ
แม้จะมีการพัฒนา Thai LLM ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แต่ รศ.ดร.ธีรณี มองว่าแนวโน้มในอนาคต ประเทศไทยอาจหันมาให้ความสำคัญกับการพัฒนาโมเดลขนาดเล็กมากขึ้น โดยภาคเอกชนสามารถนำโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนแล้วไปปรับแต่งเพื่อตอบโจทย์เฉพาะทาง ซึ่งจะช่วยลดการใช้พลังงาน ทรัพยากร และเวลา ในการฝึกฝน AI
อย่างไรก็ตาม การมี AI ภาษาไทยยังคงมีความสำคัญและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การพัฒนาแชตบอตเพื่อตอบคำถามด้านการศึกษา หรือการให้คำปรึกษาสุขภาพ การเงิน การลงทุน และการเกษตร ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อคนไทยที่ไม่สามารถสื่อสารกับแชตบอตภาษาอังกฤษได้
ทั้งให้ความเห็นว่า ที่ผ่านมาหน่วยงานรัฐมักพัฒนาโครงการต่างๆ แล้วส่งต่อให้ประชาชนใช้ แต่หลังจากสิ้นสุดโครงการก็มักขาดการดูแลต่อเนื่อง ดังนั้นเพื่อให้โมเดลที่พัฒนาโดยรัฐเกิดความยั่งยืน รัฐบาลควรจับมือกับภาคเอกชนลงทุนพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน และให้เอกชนนำไปต่อยอดสร้างธุรกิจและบริการใหม่ๆ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนและส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจ
“เหมือนกับโครงการเน็ตประชารัฐที่มีเอกชนรายใหญ่อย่าง ทรู และ เอไอเอส เข้ามารับช่วงต่อ ส่วน Thai LLM คาดว่าจะมีเอกชนรายเล็กจำนวนมากเข้ามามีส่วนร่วม”
ส่งเสริมการขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูล
รศ.ดร.ธีรณีกล่าวว่า การขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็น data-driven nation จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลเป็นแรงผลักดัน และทุกภาคส่วนไม่ว่าภาครัฐ ภาคเอกชน และประชาชน ต้องมี data-driven mindset คือเห็นความสำคัญและรู้จักใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน การให้บริการ และการตัดสินใจ
“กระทรวงต่างๆ ล้วนมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านอยู่แล้ว บวกกับนโยบายของรัฐบาลที่มุ่งเน้นการทำงานร่วมกันระหว่างกระทรวง ทำให้บีดีไอเข้ามามีบทบาทสำคัญในฐานะตัวกลางเชื่อมโยงข้อมูลทั้งภายในและระหว่างกระทรวง”
ยกตัวอย่างเช่น หากหน่วยงานใดมีฐานะเป็นผู้ควบคุมข้อมูลอยู่แล้ว บีดีไอจะรับหน้าที่เป็นผู้ประมวลผลข้อมูลให้ โดยจะออกแบบสถาปัตยกรรมและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบโจทย์ของแต่ละหน่วยงานโดยเฉพาะ ส่วนกรณีที่เป็นการทำงานข้ามกระทรวง บีดีไอจะรับหน้าที่ประสานงานและรวบรวมข้อมูลจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
“ปัจจุบันความร่วมมือระหว่างหน่วยงานรัฐมีแนวโน้มดีขึ้น ซึ่งเป็นผลมาจากการออกแบบงบบูรณาการและการกำหนดตัวชี้วัดร่วมกันระหว่างกระทรวง โดยเน้นการทำงานร่วมกันเพื่อให้เกิดผลประโยชน์กับทุกฝ่าย” รศ.ดร.ธีรณี กล่าว
ตัวอย่างความร่วมมือที่เห็นได้ชัด เช่น กรมสรรพสามิตและกรมสรรพากรร่วมกันส่งข้อมูลเพื่อคำนวณรายได้รวมของประเทศ ซึ่งช่วยลดปัญหาความล่าช้าที่เกิดจากการส่งรายงานแยกกันในอดีต หรือสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) ได้รับข้อมูลจากระบบประกันสุขภาพและระบบประกันสังคม เพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์และวางแผนระบบสุขภาพของประเทศ และบีดีไอร่วมกับบริษัท โทรคมนาคมแห่งชาติ จำกัด (มหาชน) หรือ NT พัฒนา Health Link แพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลประวัติการรักษาระหว่างโรงพยาบาลในกรุงเทพฯ ช่วยให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็วและปลอดภัย
รศ.ดร.ธีรณี กล่าวว่า “หัวใจสำคัญของความสำเร็จในการรวบรวมข้อมูลภาครัฐคือความไว้วางใจ” ทั้งย้ำว่า “บีดีไอให้ความสำคัญกับการรักษาความลับและความปลอดภัยของข้อมูล รวมถึงมุ่งมั่นทำงานเพื่อตอบโจทย์และช่วยเหลือหน่วยงานต่างๆ ให้บรรลุพันธกิจ”
ชีวิต การงาน และวิสัยทัศน์ ในโลกดิจิทัล
ในฐานะผู้บริหารหน่วยงานเล็กๆ แต่มีพันธกิจที่ยิ่งใหญ่ The Story Thailand จึงอยากรู้ว่าเบื้องหลังความสำเร็จในการทำงานที่ผ่านมา มีอะไรเป็นแรงผลักดัน
“ตัวเองเป็นคนที่มักจะตั้งเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่ แม้จะรู้ว่าอาจทำสำเร็จไม่ได้ทั้งหมด ไม่กลัวที่จะลองทำสิ่งที่ยาก ไม่เคยตั้งเป้าหมายที่ง่ายเกินไป”
“ในฐานะอาจารย์และนักวิชาการจะให้ความสำคัญกับการสร้างโอกาสและพัฒนานักศึกษาให้มีความสามารถ พร้อมที่จะเข้าสู่ตลาดแรงงาน ซึ่งเชื่อว่าการลงทุนในคนจะสร้างผลกระทบที่ยิ่งใหญ่และยั่งยืนกว่า”
เมื่อย้อนดูเส้นทางการทำงานของ รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ที่เริ่มจากเป็นวิศวกรในต่างประเทศ ก่อนจะตัดสินใจกลับมาเป็นอาจารย์และก้าวขึ้นสู่ตำแหน่งผู้อำนวยการบีดีไอ หลายคนอาจสงสัยว่าทำไมเธอถึงเลือกทำงานที่นี่ ทั้งที่งานบีดีไอเหมือนปิดทองหลังพระ เนื่องจากเป็นหน่วยงานเบื้องหลังที่คอยสนับสนุนหน่วยงานอื่นๆ
“ต้องการสั่งสมประสบการณ์ที่ทำให้รู้สึกภาคภูมิใจจากการสร้างสรรค์สิ่งที่มีคุณค่า และส่งต่อสิ่งเหล่านี้ให้กับทีมงาน” รศ.ดร.ธีรณี ให้คำตอบแบบกระชับ แต่ได้ใจความชัดเจน
สำหรับอุปสรรคที่ต้องเผชิญในการทำงานว่า รศ.ดร.ธีรณี บอกว่าการทำงานในภาครัฐมีความท้าทายในเรื่องระบบระเบียบและข้อจำกัดในการจัดซื้อจัดจ้าง ซึ่งอาจทำให้เกิดความล่าช้าโดยธรรมชาติ แม้บีดีไอจะพยายามทำงานอย่างคล่องตัว (agile) แต่ด้วยข้อจำกัดของการเป็นหน่วยงานรัฐ และการทำงานร่วมกับหน่วยงานอื่นๆ ทำให้บางเรื่องไม่สามารถดำเนินการได้รวดเร็วตามที่ต้องการ เช่น การสร้าง ‘ท่อ’ เชื่อมต่อข้อมูลจากหน่วยงานต่างๆ เข้ามายังระบบของบีดีไอ
“ก็พยายามปลูกฝังแนวคิดการทำงานแบบ agile ให้กับทีม เน้นความยืดหยุ่นและการเข้าใจผู้อื่น เพราะเวลาที่เราทำงานร่วมกับหน่วยงานอื่นๆ มักมีความแตกต่าง ทั้งในด้านความคิด กฎระเบียบ และระบบ ซึ่งเราต้องเข้าใจข้อจำกัดเหล่านั้น และยอมรับในบางเรื่องที่อาจล่าช้าไปบ้าง”
ในฐานะผู้อำนวยการบีดีไอ เธอกล่าวถึงเป้าหมายในอนาคตคือการบรรลุพันธกิจที่วางไว้ รวมถึงการผลักดันกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น พ.ร.บ. แลกเปลี่ยนข้อมูล และ Data Act ร่วมกับ ETDA และการยกระดับบีดีไอสู่ Intelligence Data Agency ของประเทศ
“ทุกวันนี้หลายคนเข้าใจความสำคัญของบิ๊กดาต้า และ AI แต่การนำไปปฏิบัติจริงอาจมีหลายรูปแบบ อยากให้มองในมุมมองที่นำไปใช้ได้จริง เน้นประโยชน์และความคุ้มค่ามากกว่าอุดมคติ ส่วนเรื่องความปลอดภัย แม้จะไม่มีอะไรการันตีได้ 100 เปอร์เซ็นต์ แต่เราต้องพยายามทำให้ดีที่สุดตามมาตรฐานสากล”
รศ.ดร.ธีรณี เชื่อว่า AI กำลังจะกลายเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานเช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ตด้วยอัตราการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ทั้งในหน่วยงานและองค์กรต่างๆ รวมถึงการใช้งานส่วนบุคคล สิ่งสำคัญคือการเรียนรู้ข้อจำกัดและวิธีการใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ โดยไม่ถูก AI แย่งงาน
“ยกตัวอย่าง การใช้ ChatGPT เราต้องตั้งคำถามให้เป็น เพราะ Generative AI อาจสร้างข้อมูลขึ้นมาใหม่ หรืออ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ ดังนั้น เราอาจต้องกำหนดเงื่อนไข เช่น ห้ามใช้ข้อมูลจากแหล่งข่าวที่ไม่มีอยู่จริง หรือห้าม AI คิดเอง”
เช่นเดียวกับการพัฒนาบิ๊กดาต้าซึ่งต้องอาศัยความอดทนและความพยายาม ดังเช่นโครงการเชื่อมโยงข้อมูลประวัติการรักษาระหว่างโรงพยาบาลที่ใช้เวลากว่า 20 ปี จึงจะสำเร็จ
“เรื่องยากหลายเรื่อง ไม่ใช่ว่าจะเป็นไปไม่ได้ มันแค่ยาก ดังนั้นคุณต้องไม่ยอมแพ้ต่อโชคชะตา คุณต้องอดทนและพากเพียรให้มากพอ เพื่อไปให้ถึงเป้าหมายที่ต้องการ” รศ.ดร.ธีรณี กล่าวในที่สุด
