ไทย
English
AI Models และ Machine Learning คืออะไร และ Low-Code ช่วยได้ยังไง
ช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา แทบทุกองค์กรในไทย พูดถึง AI กันหมด แต่น้อยคนที่เข้าใจจริงๆ ว่า AI Models และ Machine Learning ทำงานยังไง และองค์กรจะเริ่มต้นใช้งานได้จากจุดไหน ดังนั้นบทความนี้อธิบายทั้งสองอย่างให้เข้าใจง่ายๆ พร้อมบอกว่า Low-Code อย่าง Mendix ช่วยให้องค์กรไทยนำ AI มาใช้งานจริงได้เร็วและปลอดภัยกว่าการพัฒนาเองตั้งแต่ศูนย์ได้อย่างไร
AI Models และ Machine Learning คืออะไร อธิบายง่ายๆ
AI Model หรือ โมเดล AI คือ โปรแกรมที่ผ่านการฝึกให้จดจำรูปแบบ จากข้อมูลจำนวนมาก แล้วนำรูปแบบนั้นมาใช้ตัดสินใจหรือทำนาย เมื่อเจอข้อมูลใหม่ เปรียบง่ายๆ คือถ้าคุณอยากให้ระบบ อนุมัติหรือปฏิเสธคำขอสินเชื่อโดยอัตโนมัติ คุณต้องสร้าง AI Model ที่ผ่านการเรียนรู้ จากประวัติคำขอสินเชื่อหลายแสนรายการ ว่าลูกค้าแบบไหนมีความเสี่ยงสูงหรือต่ำ
โมเดล AI มีหลายประเภทขึ้นอยู่กับงานที่ทำ เช่น
- โมเดลจำแนกประเภท (Classification Model) ใช้แยกว่าอีเมลนี้เป็นสแปมหรือไม่ หรือรูปภาพนี้มีของชิ้นนี้อยู่หรือเปล่า
- โมเดลพยากรณ์ (Predictive Model) ใช้คาดการณ์ว่ายอดขายเดือนหน้าจะเป็นเท่าไหร่ หรือลูกค้ารายนี้จะหยุดใช้บริการไหม
- โมเดลภาษา (Large Language Model หรือ LLM) เช่น Generative AI ใช้สร้างข้อความ สรุปเอกสาร ตอบคำถาม หรือแปลภาษา
อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดนี้ทำงานบนหลักการเดียวกันคือ เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต
Machine Learning ทำงานยังไง
Machine Learning หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง คือกระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์ เรียนรู้ได้โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมทุกขั้นตอน วิธีทำงานมี 3 ขั้นตอนหลัก:
- ขั้นแรก: ป้อนข้อมูล
นักพัฒนาป้อนข้อมูลจำนวนมากให้ระบบ เช่น ประวัติการทำธุรกรรม 5 ปีย้อนหลัง หรือรูปภาพสินค้า 100,000 รูป
- ถัดมา: ฝึกโมเดล
ระบบวิเคราะห์ข้อมูลซ้ำๆ เพื่อหารูปแบบที่ช่วยบอกว่าผลลัพธ์ที่ถูกต้องควรเป็นอะไร เหมือนเด็กที่เรียนรู้จากตัวอย่างซ้ำๆ จนจดจำได้เอง
- สุดท้าย: ทดสอบและนำไปใช้
เมื่อโมเดลฝึกเสร็จแล้ว จะถูกทดสอบกับข้อมูลที่ยังไม่เคยเห็น ถ้าผลลัพธ์แม่นยำพอก็นำไปใช้งานจริงได้
สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ โมเดลที่ดีต้องการข้อมูลที่ดีด้วย ถ้าข้อมูลที่ใช้ฝึกไม่ครบหรือมีความลำเอียง โมเดลก็จะตัดสินใจผิดพลาดตามไปด้วย ด้วยเหตุนี้ หลายองค์กรไทย จึงยังไม่สามารถนำ AI มาใช้งานได้จริง เพราะข้อมูลในองค์กรยังไม่พร้อม
องค์กรไทยนำ AI มาใช้ยังไงในปี 2026
จากประสบการณ์ทำงานกับองค์กรไทย ในหลายอุตสาหกรรม เราพบว่า การนำ AI มาใช้งานจริงในไทย แบ่งได้เป็น 3 ระดับ
ระดับที่แรก: ใช้ AI สำเร็จรูป หลายองค์กรเริ่มจากการใช้เครื่องมือ AI ที่มีอยู่แล้ว เช่น ChatGPT สำหรับร่างเอกสาร หรือ Google Translate สำหรับแปลภาษา ระดับนี้เริ่มได้เร็วแต่ปรับแต่งได้น้อย
ก้าวต่อมา: ฝัง AI เข้าไปในระบบที่มีอยู่ องค์กรที่พร้อมกว่าจะนำ AI มาต่อกับระบบเดิม เช่น ใส่ระบบอ่านและสรุปเอกสาร เข้าไปในกระบวนการตรวจสอบสัญญา หรือใช้ AI ช่วยคัดกรองคำขอสินเชื่อเบื้องต้น ก่อนส่งให้เจ้าหน้าที่ตัดสินใจ
ขั้นสูงสุด: สร้าง AI Application เอง องค์กรที่ต้องการ AI เฉพาะทาง ที่ตอบโจทย์ธุรกิจของตัวเองโดยตรง จะต้องสร้าง AI Application ขึ้นมาเอง ซึ่งเป็นระดับที่ใช้เวลาและทรัพยากรมากที่สุด
ปัญหาที่พบบ่อยในองค์กรไทยคือ อยากได้ผลลัพธ์ของระดับที่ 3 แต่ไม่มีทีมนักพัฒนา AI เฉพาะทาง และไม่มีเวลารอการพัฒนาจากศูนย์
Low-Code อย่าง Mendix ช่วยสร้าง AI Application ได้เร็วกว่ายังไง
นี่คือจุดที่Low-Code Platform อย่าง Mendixเข้ามาเปลี่ยนสถานการณ์
Mendix มีความสามารถด้าน AI ที่ทีม IT ทั่วไปสามารถนำไปใช้ได้ โดยไม่ต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือทีม AI เฉพาะทาง
1. Maia AI — ผู้ช่วย AI ในกระบวนการพัฒนา
Mendix Maia คือผู้ช่วย AI ที่อยู่ในโปรแกรมพัฒนาโดยตรง ช่วยสร้างขั้นตอนการทำงาน เขียนตรรกะทางธุรกิจและแนะนำวิธีแก้ปัญหา ทำให้ทีม IT สร้างแอปได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ดทุกอย่างเอง
2. เชื่อมต่อกับ AI สำเร็จรูปได้ทันที
3. ควบคุมได้ในระดับองค์กร
นอกจากนี้ สิ่งที่หลายองค์กรกังวลเรื่อง AI คือความปลอดภัยของข้อมูล Mendix ให้ทีมควบคุมได้ว่า ข้อมูลอะไรจะถูกส่งให้ AI ประมวลผล และผลลัพธ์ของ AI จะถูกตรวจสอบ ก่อนนำไปใช้งานจริงอย่างไร ดังนั้นจึงเหมาะกับองค์กรที่อยู่ภายใต้ การกำกับดูแลอย่างธนาคารและประกันภัย
ตัวอย่างจากประสบการณ์ทำงานกับองค์กรไทย
จากการทำงานกับองค์กรในภาคการเงินไทย เราพบรูปแบบที่คล้ายกันหลายครั้ง
ปัญหาที่เจอ: เจ้าหน้าที่ต้องอ่านและสรุปเอกสารสัญญา เฉลี่ยวันละ 30–50 ฉบับ ใช้เวลาเฉลี่ย 15–20 นาทีต่อฉบับ และมีโอกาสพลาดรายละเอียดสำคัญสูง
วิธีแก้ด้วย Low-Code และ AI: ทีมสร้างระบบบน Mendix ที่เชื่อมต่อกับ Azure OpenAI โดยระบบจะอ่านเอกสารที่อัปโหลดเข้ามาสรุปประเด็นสำคัญและแจ้งเตือนถ้าพบเงื่อนไขที่น่ากังวล เจ้าหน้าที่ยังคงตัดสินใจสุดท้ายเองแต่ใช้เวลาต่อฉบับลดลงอย่างมีนัยสำคัญ
สิ่งที่ทำให้ทำได้เร็ว: ไม่ต้องสร้างโมเดล AI เอง ใช้ตัวเชื่อมต่อสำเร็จรูปจาก Mendix Marketplace และสร้างส่วนต่อประสานกับผู้ใช้บน Low-Code
ทำให้ระยะเวลาตั้งแต่ออกแบบจนถึงใช้งานจริงสั้นกว่าการพัฒนาแบบดั้งเดิมมาก อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเรื่องโซลูชันสัญญาได้ที่ระบบบริหารจัดการสัญญาของ TBN
คำถามที่พบบ่อย
Q: องค์กรต้องมีข้อมูลเท่าไหร่ ถึงจะเริ่มใช้ AI ได้?
A: ขึ้นอยู่กับประเภทของ AI ที่ต้องการ ถ้าใช้โมเดล AI สำเร็จรูปอย่าง Azure OpenAI หรือ Google Cloud AI ไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลฝึกโมเดลเอง แต่ถ้าต้องการโมเดลเฉพาะทาง ก็ต้องมีข้อมูลในองค์กรที่พร้อมและสะอาดพอ
Q: AI จะมาแทนที่พนักงานในองค์กรไทยไหม?
A: ไม่ใช่การแทนที่ แต่เป็นการเพิ่มความสามารถ AI ทำงานซ้ำๆ ได้เร็วและแม่นยำกว่า แต่การตัดสินใจสำคัญ การสื่อสาร และการสร้างความสัมพันธ์ยังต้องการคน ดังนั้นองค์กรที่ใช้ AI ได้ดีคือองค์กรที่รู้ว่า งานไหนควรให้ AI ทำ และงานไหนยังต้องการคนอยู่
Q: Low-Code กับ AI ต่างจาก การจ้างทีม Data Science เองยังไง?
A: การจ้างทีม Data Science
ใช้เวลาหาคนนาน ลงทุนสูงและเหมาะกับองค์กรที่ต้องการโมเดลเฉพาะทางสูงมาก Low-Code อย่าง Mendix เหมาะกับองค์กรที่ต้องการนำ AI ที่มีอยู่แล้วมาฝังเข้ากับกระบวนการทำงานจริงได้เร็วและควบคุมได้ปรึกษาทีม TBN เพื่อประเมินว่าแนวทางไหนเหมาะกับองค์กรของคุณ
อยากรู้ว่า Low-code เหมาะกับองค์กรของคุณไหม?
TBN Corporation เป็น Mendix partner
ที่ได้รับการรับรองในไทยตั้งแต่ปี 2008
พร้อมทีมผู้เชี่ยวชาญที่ประจำอยู่ในกรุงเทพฯ และมีประสบการณ์มากกว่าใครในตลาด
