‘นกกระซิบ’ ผู้ช่วย AI เกือบล้านร้านค้า ไทยชูโมเดล ‘AI for All’ เวที World Bank-IMF

• 2026-10-13
• เทคโนโลยี
• กองบรรณาธิการ

การประชุมประจำปี World Bank Group และ IMF ครั้งที่ 81 ณ ศูนย์ประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ กรุงเทพฯ ปิดฉากเซสชัน ‘Small AI, More and Better Jobs’ ด้วยคำกล่าวของ ดร.เอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง ในฐานะตัวแทนประเทศเจ้าภาพ โดยระบุว่าไทยใช้ AI เพื่อยกระดับงานที่มีอยู่ สร้างงานใหม่ และไม่ทิ้งใครไว้ข้างหลัง ภายใต้แนวทาง ‘AI in All, All in AI และ AI for All’ หลังผู้นำสามคน ได้แก่ Ajay Banga ประธาน World Bank Group, Kristalina Georgieva กรรมการจัดการ IMF และ Tharman Shanmugaratnam ประธานาธิบดีสิงคโปร์ ร่วมหารือถึงโอกาสและความเสี่ยงของ AI ต่อตลาดแรงงานในประเทศกำลังพัฒนา

นกกระซิบ ผู้ช่วยร้านเล็ก

แนวทางแรก ‘AI in All’ คือการใส่ AI ลงในงานและธุรกิจที่มีอยู่แล้วเพื่อเพิ่มผลิตภาพ ทำงานเท่าเดิมแต่ได้ผลมากขึ้น ดร.เอกนิติยกตัวอย่างมาตรการทางการคลังที่รัฐบาลออกเพื่อช่วยร้านค้ารายย่อยรับมือราคาพลังงานที่พุ่งสูง แต่ต้องการให้ความช่วยเหลือไม่จบแค่การให้เงินเฉพาะหน้า จึงพัฒนาผู้ช่วย AI ชื่อ ‘นกกระซิบ’ ฝังในแอปกระเป๋าเงินบนมือถือที่ร้านค้าใช้รับเงินจากโครงการรัฐอยู่แล้ว โดยไม่ต้องดาวน์โหลดแอปเพิ่ม

นกกระซิบทำหน้าที่เหมือนที่ปรึกษาธุรกิจ ช่วยจัดการสต็อกสินค้าและคำนวณกำไรในแต่ละวัน ปัจจุบันมีร้านค้ารายย่อยเกือบ 1 ล้านรายใช้งานอยู่ ขณะเดียวกัน หากเจ้าของร้านยินยอม ข้อมูลการซื้อขายในระบบจะช่วยให้ธนาคารเข้าใจธุรกิจของร้านได้ดีขึ้น ซึ่งสำคัญมากสำหรับร้านเล็กที่ไม่มีหลักทรัพย์ค้ำประกันหรือไม่มีประวัติสินเชื่อในระบบ และมักถูกปฏิเสธสินเชื่อ

นกกระซิบยังเป็นตัวอย่างของ ‘Small AI’ ที่เวทีนี้พูดถึงตลอดเซสชัน คือ AI ขนาดเล็ก ราคาไม่แพง ใช้งานบนมือถือ และแก้ปัญหาเฉพาะจุดของคนตัวเล็ก

SkillBridge ฝึกคนให้ตรงงาน

แนวทางที่สอง ‘All in AI’ คือการสร้างขีดความสามารถเพื่อให้เกิดงานใหม่ ดร.เอกนิติระบุว่าไทยดึงการลงทุนรายใหญ่ด้านดาต้าเซ็นเตอร์ เซมิคอนดักเตอร์ บริการคลาวด์ และอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูงเข้ามาได้แล้ว แต่การลงทุนแค่โครงสร้างพื้นฐานไม่เพียงพอ ต้องทำให้เกิดงานสำหรับคนไทยด้วย

รัฐบาลจึงทำงานร่วมกับนักลงทุนผ่านโครงการ ‘SkillBridge’ โดยจับมือกับสถาบันการศึกษาเพื่อฝึกทักษะให้ตรงกับความต้องการของนักลงทุน ดร.เอกนิติมองว่านี่เป็นวิธีที่ใช้ได้จริงในการยกระดับทักษะแรงงานและพาคนไปสู่งานจริง

เขาเปรียบเทียบว่าไทยไม่อยากสร้าง ‘ทางด่วน AI’ ราคาแพงที่มีแต่บริษัทใหญ่จ่ายไหว ขณะที่ลงทุนด้านพลังประมวลผลและคลาวด์มากขึ้น รัฐบาลต้องการลดต้นทุนการใช้ AI ลงด้วย รวมถึงค่า token ซึ่งเป็นหน่วยคิดค่าบริการเมื่อเรียกใช้โมเดล AI ยิ่งใช้มากยิ่งจ่ายมาก เมื่อต้นทุนถูกลง สตาร์ทอัพ ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (MSME) และมหาวิทยาลัยก็จะพัฒนาและใช้เครื่องมือ AI ได้เอง โอกาสจะไม่กระจุกตัวอยู่แค่บริษัทใหญ่

ข้อมูลรัฐเชื่อมช่วยตรงจุด

แนวทางที่สาม ‘AI for All’ คือการไม่ทิ้งใครไว้ข้างหลัง ดร.เอกนิติยอมรับว่าแต่ละคนปรับตัวกับ AI ได้เร็วไม่เท่ากัน แรงงานบางคนต้องการทักษะใหม่ ธุรกิจบางแห่งต้องการเวลาและความช่วยเหลือมากกว่า และงานบางอย่างจะเปลี่ยนไปตามยุคสมัย หน้าที่ของรัฐคือทำให้การเปลี่ยนผ่านนี้ง่ายขึ้น และเขาเชื่อว่า AI ช่วยงานนี้ได้

วิธีที่ไทยใช้คือเชื่อมข้อมูลผ่านโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลภาครัฐ (digital public infrastructure) ซึ่งเป็นระบบดิจิทัลพื้นฐานที่รัฐสร้างไว้ให้ทุกคนใช้ร่วมกัน เช่น ระบบยืนยันตัวตนและระบบชำระเงิน แล้วเชื่อมเข้ากับข้อมูลจากโครงการช่วยเหลือของกระทรวงการคลัง ทำให้รัฐเห็นชัดขึ้นว่าแต่ละคนต้องการความช่วยเหลือแบบใด และช่วยได้ตรงจุดมากขึ้น ตั้งแต่การพยุงรายได้ การฝึกทักษะใหม่ ไปจนถึงการเข้าถึงสินเชื่อ

ช่วงท้าย ดร.เอกนิติย้ำว่าแก่นของทั้งหมดคือการเสริมพลังให้คน และนี่คือความตั้งใจของไทยในฐานะเจ้าภาพการประชุมครั้งนี้ แต่ไทยทำลำพังไม่ได้ เขาเชื่อว่า World Bank และสถาบันระหว่างประเทศอื่นๆ ควรร่วมแลกเปลี่ยนบทเรียนที่ใช้ได้จริง เพื่อให้ประเทศต่างๆ และประชาชนได้ประโยชน์จาก AI อย่างแท้จริง

ขณะเดียวกัน การใช้ AI ต้องมาพร้อมการปกป้องประชาชนจากความเสี่ยงรูปแบบใหม่ ทั้งมิจฉาชีพออนไลน์ และ deepfake หรือภาพและเสียงปลอมที่สร้างด้วย AI จนแยกไม่ออกว่าจริงหรือไม่ รวมถึงต้องร่วมมือระหว่างประเทศเพื่อกำกับดูแล AI อย่างรับผิดชอบ เขาปิดคำกล่าวด้วยความหวังให้ทุกฝ่ายเดินหน้างานนี้ไปด้วยกัน โดยเริ่มต้นที่กรุงเทพฯ

สำหรับผู้อ่านไทย โมเดล ‘AI for All’ ที่นำเสนอในเวทีโลกครั้งนี้ สะท้อนทิศทางนโยบายที่ให้ความสำคัญกับร้านค้ารายย่อยและแรงงานฐานราก ซึ่งเป็นกำลังหลักของเศรษฐกิจไทย การผลักดันให้ต้นทุน AI ถูกลงและเข้าถึงได้โดย MSME อาจเป็นสัญญาณว่าภาครัฐพร้อมสนับสนุนให้เกิดการปรับตัวในวงกว้างมากขึ้นในระยะต่อไป