เมื่อความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยีไอทีเดินทางมาถึงยุคที่ “ปัญญาประดิษฐ์” หรือ AI (Artificial Intelligence) สามารถสื่อสารโต้ตอบได้เสมือนมนุษย์ หรือสร้างมนุษย์เสมือนจริง (Virtual Human) เพื่อเป็นผู้ช่วยมนุษย์ในการทำงานบางอย่าง หรือทำงานบางอย่างแทนมนุษย์ได้
การเดินหน้าแผนยุทธศาสตร์ “Human-First x AI-First Transformation” โดยกลุ่มบริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี (KBTG) นับเป็นตัวอย่างที่สะท้อนภาพการผนึกการทำงานของ AI ควบคู่มนุษย์อย่างเป็นรูปธรรม เพื่อเดินหน้าสู่การพัฒนาระบบนิเวศในการยกระดับศักยภาพทางธุรกิจอย่างยั่งยืน
ส่องเทรนด์ AI 5 ปีข้างหน้า
แนวโน้มเทคโนโลยี AI ในปัจจุบันเป็นสิ่งที่กะเกณฑ์ได้ยาก จากการเปลี่ยนแปลงที่แรงและเร็วขึ้นเรื่อย ๆ จนทำให้สิ่งที่คิดว่ากว่าจะเกิดขึ้นได้ใน 5 ปีก่อน สามารถเกิดขึ้นได้ในชั่วพริบตาในอีก 5 ปีถัดไป การคาดการณ์เกี่ยวกับเอไอจึงเป็นเรื่องที่พูดคุยกันปีต่อปี
อย่างไรก็ตาม การมองเห็นทิศทางบางอย่างทำให้ปรัชญาธุรกิจของ KBTG มุ่งเน้นไปที่การนำเอไอมาทำงานหรือใช้งานกับมนุษย์ให้ดีที่สุด ยั่งยืนที่สุด และอยู่ในจุดที่สามารถพัฒนาต่อยอดต่อไปได้
ดร.ทัดพงศ์ พงศ์ถาวรกมล Managing Director, KBTG กล่าวว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเติบโตอย่างต่อเนื่องของโมเดล AI ด้านภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) ได้กลายเป็นหมุดหมายใหม่ในการพิจารณาความเป็นไปของเอไอในก้าวถัดไปใน 5 เทรนด์สำคัญ
เทรนด์ที่ 1 เรื่องของ Explainable AI, Responsible AI และ Rational AI
จากความสามารถของ LLM ที่สื่อสารได้เหมือนมนุษย์ แต่ยังไม่สามารถตัดสินใจหรือให้เหตุผลได้เท่ามนุษย์จริง ๆ ทำให้การพัฒนาในอนาคตไม่ได้หยุดอยู่ที่การทำให้ AI มีความฉลาด สื่อสารได้ หรือทำงานกับมนุษย์ได้เท่านั้น แต่ต้องทำให้ AI สามารถให้คำตอบที่เป็นเหตุเป็นผล สามารถตามทันความคิดมนุษย์ โดยที่มนุษย์ก็สามารถเข้าใจและตามทันความคิดของ AI ได้เช่นกัน
เทรนด์ที่ 2 คือ Domain Specific AI
AI ที่ถูกพัฒนาให้มีขีดความสามารถเฉพาะทางสำหรับงานแต่ละประเภท จากเดิมที่ถูกพัฒนาให้ใช้งานแบบสารพัดประโยชน์ (Generic) ตัวอย่างเช่น การเข้าใจแนวทางและวิธีทำงานของ LLM ทำให้มนุษย์สามารถปรับแต่งโมเดลให้มีขนาดเล็กลง และพัฒนาให้เกิดความเชี่ยวชาญเฉพาะทางมากขึ้น เช่น AI ทางการแพทย์ การเงิน การท่องเที่ยว
เทรนด์ที่ 3 การพัฒนาในรูปแบบ Multimodal AI
เนื่องจากมนุษย์มีทางเลือกในการเปิดรับสารจากหลายช่องทาง จึงต้องพัฒนา AI ให้มีทักษะในการรับรู้ข้อมูลได้หลากประเภทและหลายช่องทางไปด้วย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือสื่ออื่น ๆ เพื่อเพิ่มศักยภาพในการทำงานได้หลายรูปแบบ ซึ่ง Multimodal AI เป็นสิ่งที่หลายองค์กรให้ความสำคัญ และน่าจะมีการพัฒนาที่สำคัญออกมาในอนาคต
เทรนด์ที่ 4 การส่งเสริมด้าน Human AI Interaction ที่ทุกฝ่ายตื่นตัวกันมาก ทั้งการพัฒนา AI เข้าหามนุษย์ และการพัฒนามนุษย์เข้าหา AI ซึ่งไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่ต้องศึกษาเพิ่มเติมในเรื่องของวัฒนธรรมและลักษณะของผู้คน โดยที่ผ่านมา KBTG ได้ทำการวิจัยร่วมกับทาง MIT Media Lab ในหัวข้อ “อิทธิพลของ AI ต่อมนุษย์ และมนุษย์จะร่วมมือกับ AI อย่างไร” ในยุคที่เรามี AI ที่เป็นมนุษย์เสมือนจริง (Virtual Human) มาทำงานกับมนุษย์ และมนุษย์ควรต้องปรับตัวอย่างไร ให้เกิดการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ
เทรนด์ที่ 5 เป็นเรื่องเกี่ยวกับ Organization AI
ในมุมของ AI กับองค์กร จะเห็นว่าหลังสถานการณ์โควิดมนุษย์มีการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการทำงานหรือการสื่อสาร จากเดิมที่เป็นการพบปะซึ่งหน้า (Face to Face) ไปเป็นการทำงานหรือสื่อสารผ่านออนไลน์ จนมนุษย์เริ่มมีพฤติกรรมคล้ายบอต (Bot) มากขึ้น ในทางกลับกันบอตเริ่มสื่อสารเหมือนมนุษย์ มีเสียงหรือออกแบบหน้าตาให้เหมือนมนุษย์มากขึ้น
ด้วยเหตุนี้ พนักงานขององค์กรในยุคถัดไปจะถูกแทนด้วยสิ่งที่เรียกว่า เอเจนต์ (Agent) โดยไม่แยกแยะว่าเป็นมนุษย์หรือบอต แต่จะเรียกรวมว่าเป็นหน่วยบุคลากรที่มาทำงานร่วมกัน ทำให้องค์กรต้องปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงานเพื่อรองรับ Unified Agent ทั้งมนุษย์และบอต หากทำได้จะเป็นการปลดล็อกเรื่องของประสิทธิภาพการปฏิบัติงานที่ทุกคนมองหา และทำให้ AI ส่งผลต่อการพัฒนาเศรษฐกิจได้จริง
KBTG พร้อมปักหมุด 5 เทรนด์ AI
KBTG ให้ความสำคัญและทุ่มเทในการวิจัยและพัฒนาเทรนด์ AI ทั้ง 5 เรื่อง เช่น Rational AI หรือ Explanation AI ที่ต้องมีการใช้งานอย่าง “ปลอดภัย ตรงไปตรงมา และน่าเชื่อถือ” เนื่องจากเป็นบริษัทภายใต้ธุรกิจด้านการเงินการธนาคาร เรื่องของ Domain Specific AI ที่ค่อนข้างชัดเจนในอุตสาหกรรมที่จะเดินไป อย่างการนำโมเดล LLM ในการใช้งานทั่วไป มาพัฒนาปรับแต่งให้เหมาะสมกับบริบทด้านการเงินการธนาคารและไอที ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมเป้าหมายของ KBTG
ประเด็นเกี่ยวกับ Multimodal AI จากตัวอย่างการใช้งานในปัจจุบัน ซึ่งต้องทำงานร่วมกับข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ข้อความ รูปภาพ ข้อมูลงบการเงิน งบดุล หรือกราฟการเงินต่าง ๆ การนำ AI มาช่วยงาน จำเป็นต้องทำให้ AI เข้าใจข้อมูลที่มีรูปแบบหลากหลายนี้ด้วย จึงเป็นที่มาของการที่ KBTG มีแผนสำรวจและลงทุนในการพัฒนา Multimodal AI
เรื่องของ Human AI Interaction ในการนำ AI มาทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เป็นมนุษย์ทั้งหมดได้ดี ไม่ว่าจะเป็นการให้บริการลูกค้า ช่วยเหลือการปฏิบัติงานของพนักงาน ส่งเสริมการทำงานของหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อให้เกิดการปฎิบัติตามกฎระเบียบได้ดีขึ้น การบริหารจัดการหรือสื่อสารกับผู้ถือหุ้น เป็นต้น
ส่วน Organization AI เป็นการนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์กับองค์กรทั้งหมด ไม่ใช่เฉพาะคนใดคนหนึ่ง นั่นหมายถึงองค์กรต้องมีกระบวนการเปลี่ยนผ่านทางวัฒนธรรม การปรับเปลี่ยนทัศนคติ และทักษะของพนักงานในองค์กรให้เข้าใจว่า AI ไม่ใช่เรื่องของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นเรื่องที่ทุกคนในองค์กรต้องเรียนรู้ รวมถึงเป็นผู้ใช้ AI และผู้สร้าง AI ที่ดี เป็นต้น
สร้างประโยชน์ 3 ด้าน จาก AI และ Machine Learning
KBTG มองแผน 5 ปี ในการนำ AI มาพัฒนาต่อยอดและประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์ 3 ด้าน ได้แก่
Financial Well-Being ภารกิจของ KBTG และบริษัทในเครือคือทำให้ผู้ใช้งาน พนักงาน หรือบุคคลทั่วไปมีคุณภาพชีวิตด้านการเงินที่ดีและสมบูรณ์ โดยมี AI เป็นตัวช่วยการตัดสินใจด้านการเงิน ไม่ว่าจะเป็นการ “ออม-ใช้จ่าย-ลงทุน” (Save-Spend-Invest) การได้รับบริการการเงินที่ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาโซลูชันด้วยให้ผู้ใช้งานสามารถใช้งานได้ด้วยตัวเอง หรือผ่านการบริการของทางเจ้าหน้าที่ธนาคาร
Trust, Security and Protection ในการป้องกันและคุ้มครองสินทรัพย์ของธนาคารและลูกค้าให้ปลอดภัยจากภัยคุกคามหลากรูปแบบ ทั้งภัยคุกคามทางกายภาพและภัยคุกคามด้านไซเบอร์ เพื่อให้ลูกค้ามีความมั่นใจและให้ความไว้วางใจ
Customer Experience ด้านการขายและการบริการแบบทุกระดับประทับใจ โดยปัจจุบัน AI ได้รับการพัฒนาให้สื่อสารได้เหมือนมนุษย์ หรือสร้างมนุษย์เสมือนจริงให้เข้าใจและเข้าถึงมนุษย์ได้มากขึ้น ซึ่งเป็นลูกเล่นที่ KBTG สามารถนำมาพัฒนาต่อยอดเพื่อสร้างประสบการณ์การบริการลูกค้า ด้วยประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ดีกว่าเดิม
“ที่ผ่านมา เรามีเทคโนโลยีหลักในการส่งเสริมธุรกิจอยู่แล้ว ยกตัวอย่างเช่น ระบบการวิเคราะห์ข้อมูลโดยนำแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) และ AI เข้ามาเสริม เช่น ในการพิจารณาการปล่อยสินเชื่ออ (Credit Rationing) หรือการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีขึ้น ซึ่งคาดว่าจะมีวิวัฒนาการต่อเนื่องไปในอีก 5 ปี ข้างหน้า ซึ่งแนวโน้มด้านเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นจะเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราบรรลุเป้าหมาย 3 เรื่องที่ได้กล่าวไป”
กลยุทธ์การใช้ AI แบบ ABC
ABC เป็นขั้นตอนที่ถูกออกแบบไว้สำหรับการพัฒนา AI และแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) เพื่อประสานให้เกิดเป็นระบบนิเวศในท้ายที่สุด เป็นสูตรที่ KBTG เห็นว่าเป็นแนวทางที่ยั่งยืน จับต้องได้ และขยายผลได้
A คือ Apply เกิดจากแนวคิดที่ว่า ก่อนจะเป็นผู้สร้าง AI ที่ดี ต้องเป็นผู้ใช้งาน AI ที่ดีก่อน ซึ่งไม่จำเป็นว่าองค์กรต้องสร้างโมเดล AI ตลอดเวลา แต่สามารถน AI แบบพร้อมใช้มาประยุกต์กับการทำงานในองค์กร เพื่อปรับเปลี่ยนแนวคิดและพฤติกรรมของบุคลากร ตลอดจนลูกค้าให้มีความเข้าใจและเข้าถึงการใช้งาน AI อย่างถูกต้องและเกิดประโยชน์
KBTG จึงนำ AI และแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) มาประกอบการใช้งานให้เกิดเป็นยูสเคสต่าง ๆ เพื่อประเมินผลตอบรับเบื้องต้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้งาน ความแม่นยำในการทำงาน และสร้างความมั่นใจว่า ไม่ได้เดินผิดทาง ก่อนนำออกสู่การใช้งานจริง
B คือ Build บางครั้งการพัฒนาโซลูชันแบบ Quick Win ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วในการนำไปทดลองใช้งาน เพื่อให้ได้ข้อสรุปว่า โซลูชันนี้ควรจะพัฒนาต่อหรือพอเท่านี้ บางโซลูชันเมื่อทดลองใช้ในเฟสแรกแล้วไปไม่ถึงปลายทาง แต่พอเห็นเส้นทางการพัฒนา (Journey) ว่าไปต่อได้ KBTG จะสร้างสิ่งที่เรียกว่า Fundamental Property เพื่อมาตอบโจทย์ความแม่นยำ ประสิทธิภาพและประสิทธิผล โดยมีทีมงานมาช่วยในการผลิตงานวิจัย และนำเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นในองค์กร (In-house) มาใช้ ตลอดจนการทำงานร่วมกันของฝั่งธุรกิจ ลูกค้า ข้อมูล และไอที เพื่อช่วยกันตกผลึกให้ได้เส้นทางการพัฒนาใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเดิม
C คือ Commercialize เมื่อเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นในหลายยูสเคสสามารถใช้การได้ดี ตอบโจทย์ได้ดี จนเห็นช่องทางในการขยายโอกาสของเทคโนโลยีหรือผลิตภัณฑ์ บริษัท กสิกร เอ็กซ์ จำกัด (KX) ธุรกิจใหม่ในเครือ KBTG จะเข้ามารับหน้าที่ขยายผลเทคโนโลยี AI หรือผลิตภัณฑ์ที่มีออกสู่ตลาดภายนอก ที่นอกเหนือจากการใช้งานภายในธุรกิจชองธนาคารหรือบริษัทในเครือ รวมถึงมีหน่วยงานสนับสนุนด้านเงินทุนให้กับธุรกิจสตาร์ตอัพ เพื่อเข้ามาเติมเต็มระบบนิเวศของ KBTG เพื่อให้ผลิตภัณฑ์และโซลูชันขององค์กรมีความแข็งแกร่งมากกว่าเดิม
AI กับการพัฒนาซอฟต์แวร์ในองค์กร
KBTG มีการนำ AI มาช่วยในการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับใช้งานในองค์กร (Internal Software Development) ในทุกขั้นตอนตั้งแต่ การวิเคราะห์ความต้องการใช้งาน การเขียนโค้ดโปรแกรม การทดสอบ และการส่งต่อสู่การใช้งาน
จิรัฎฐ์ ศรีสวัสดิ์ Assistant Managing Manager Director -Technical Excellence, KBTG กล่าวว่าขั้นแรกคือการให้ AI ทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วย” (AI Assistant) ในการให้คำปรึกษาหรือแนะนำแนวทางในการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากชึ้น อาทิ ขั้นตอนของการเขียนโค้ดโปรแกรม AI จะมีบทบาทในการช่วยเขียนโค้ดโปรแกรมเสริมหรือเพิ่มเติมจากที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ (Developer) ได้ทำไว้ให้สมบูรณ์มากขึ้น การเขียนวิธีทดสอบการทำงานของซอฟต์แวร์ในแต่ละหน่วย (Unit Test) งานเขียนโค้ดที่ต้องทำซ้ำ ๆ (Repetitive) โดยสั่งให้ AI เป็นผู้เขียนโค้ดตามสิ่งที่ต้องการ และให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นผู้ตรวจทาน หรือในขั้นของการวิเคราะห์ความต้องการใช้งาน โดยเชื่อมการทำงานของเอไอกับข้อมูลทางธุรกิจ เพื่อให้ผลสรุปการวิเคราะห์ที่ละเอียดมากขึ้น
ตัวอย่างการใช้ AI ในขั้นตอนการทดสอบ (Testing) จากเดิมที่นักพัฒนาต้องเขียนสคริปต์ (Script) เพื่อดูว่า ต้องการทดสอบอะไร ต้องจำลองรูปแบบสถานการณ์การทดสอบ (Scenario Testing) แบบใด ซึ่งเป็นงานที่ใช้เวลาค่อนข้างมาก แต่ปัจจุบันจะมีคลังคำสั่ง Prompt ที่ใช้สั่ง AI ในการสร้างรูปแบบทดสอบที่เป็น Best Practice ออกมา เพื่อเป็นการประหยัดเวลา
AI กับการทำงานของซอฟต์แวร์อัตโนมัติ
Autonomous Software Delivery หรือหากจะเรียกให้ใกล้เคียงกับการทำงาน ก็คือเรื่องของ Multi-Agents เป็นขั้นถัดไปของการใช้งานเอไอ โดยเริ่มต้นกับการใช้งานยูสเคสเล็ก ๆ เช่น การโค้ดดิ้งโปรแกรม โดยมี Coding Agent มาทำหน้าที่แตกงานออกเป็นชิ้นงานย่อย ๆ และทำงานให้ตั้งแต่ต้นจนจบ โดยนักพัฒนามีหน้าที่ตรวจทาน ซึ่ง Multi-Agents จะเป็นสิ่งที่องค์กรนำมาปรับปรุงการพัฒนาซอฟต์แวร์แต่ละจุดจากภาพรวมทั้งหมด
จิรัฎฐ์ กล่าวว่า หากมองความแตกต่างของการนำ AI มาเป็นผู้ช่วย จะเห็นว่าผู้ทำหน้าที่หลักยังเป็นมนุษย์ แต่ถ้าเป็นขั้นของการพัฒนาแบบอัตโนมัติหรือการใช้ AI Agent เป็นผู้ลงมือทำ ส่วนมนุษย์เป็นผู้ชี้ทางและตรวจทานผลลัพธ์ที่ AI ผลิตออกมา ทำให้องค์กรสามารถยกงานพื้นฐาน งานซ้ำ ๆ หรือการพัฒนาบางอย่างที่เคยต้องทำเองทั้งหมด ไปให้ AI ทำแทนตั้งแต่ต้นจนจบ เพื่อที่จะได้มีเวลาไปพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยากและซับซ้อน หรือทำงานบางประเภทที่มนุษย์ต้องลงมือทำเอง เอเจนต์ทำแทนให้ไม่ได้ ส่งผลให้ภาพรวมของการพัฒนามีประสิทธิภาพมากขึ้น
“การใช้งาน AI เป็น Assistant เราเน้นในมุมของการปฏิบัติงาน โดยคาดหวังว่าพนักงานในระดับปฏิบัติงานทั้งหมดควรนำ AI ไปช่วยในการทำงาน ส่วน Agent จะเน้นการใช้ประโยชน์ในการพัฒนาตัวเนื้องาน”
ตลอดหลายเดือนที่ผ่านมา KBTG มีการใช้งาน AI เป็นผู้ช่วยในการเขียนโค้ดจากสเปคที่มี รวมถึงสามารถย้ายโค้ดจากบางภาษาไปเป็นภาษาใหม่ เป็นโค้ดใหม่ การช่วยเหลือโปรแกรมเมอร์และ นักสถาปัตยกรรมด้านซอฟต์แวร์ที่แม้จะมีความเข้าใจและสามารถอธิบายได้ว่า ควรเขียนโค้ดใหม่ ๆ ขึ้นมาอย่างไรจากของเก่าที่มี แต่พอถึงขั้นลงมือเขียนจริงกลับเกิดปัญหา เช่น เรื่องของ Syntax หรือกฎในการเขียนโค้ดคำสั่ง ซึ่งการนำ AI ไม่ว่าจะมาทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยหรือเอเจนต์ โดยเฉพาะการสั่งงาน AI ได้ด้วยภาษาแบบมนุษย์ ให้ทำตามคำสั่งจนจบเป็นผลลัพธ์ให้ตรวจทาน สามารถย่นระยะเวลาการทำงานลงได้จริง
“ยูสเคสที่เห็นเด่นชัดที่สุดสำหรับเราในขณะนี้ คือ การนำ AI มาเป็นผู้ช่วยมนุษย์ในการทำงานที่ซ้ำซ้อน แต่สิ่งที่ท้าทาย คือ การปรับแต่งการทำงานของ AI เพื่อให้สามารถสร้างสิ่งใหม่ ๆ หรือทำงานใหม่ ๆ ซึ่งเป็นขั้นตอนที่เราต้องทำการสำรวจต่อไป” จิรัฎฐ์ กล่าวทิ้งท้าย
