ประเทศไทยกำลังวางตำแหน่งตัวเองให้เป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจดิจิทัลของภูมิภาค และความทะเยอทะยานนั้นสร้างพื้นดินที่อุดมสมบูรณ์สำหรับสตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) โอกาสไม่ได้มีแค่การสร้างโมเดลล้ำสมัยเท่านั้น แต่คือการแก้ปัญหาจริงในภาคการผลิต เกษตรกรรม สาธารณสุข การเงิน การท่องเที่ยว และบริการภาครัฐ—ซึ่งเป็นภาคส่วนที่ครองสัดส่วนหลักของ GDP และการจ้างงานของไทย สำหรับผู้ก่อตั้ง AI แรงส่งที่แข็งที่สุดมาจากการผสานกันระหว่างโครงสร้างเศรษฐกิจ วาระการยกระดับความทันสมัยที่ขับเคลื่อนโดยรัฐ และฐานขององค์กรที่มีความพร้อมด้านเทคโนโลยีเพิ่มขึ้นซึ่งกำลังมองหาประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น
โอกาสสำคัญประการหนึ่งอยู่ที่ฐานอุตสาหกรรมของไทย ประเทศมีห่วงโซ่อุปทานยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์ขนาดใหญ่ พร้อมโรงงานจำนวนมากที่เริ่มใช้ระบบอัตโนมัติ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการตรวจสอบคุณภาพ สตาร์ทอัพ AI สามารถขายระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) ที่ตรวจจับข้อบกพร่อง เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต และลดเวลาหยุดเครื่องได้ ต่างจากแอปผู้บริโภค AI สำหรับอุตสาหกรรมสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่วัดได้รวดเร็ว ซึ่งช่วยทำให้การจัดซื้อมีเหตุผลรองรับได้แม้องค์กรจะระมัดระวัง อีกพื้นที่ที่มีศักยภาพสูงคือโลจิสติกส์: บทบาทของไทยในฐานะจุดเชื่อมต่อของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้แผ่นดินใหญ่ทำให้การปรับเส้นทาง การทำงานอัตโนมัติในคลังสินค้า การพยากรณ์อุปสงค์ และความชาญฉลาดในการส่งมอบช่วงท้าย (last-mile) มีคุณค่าสูง
โอกาสลำดับถัดไปคือปริมาณข้อมูลการดำเนินงานแบบ “ไม่มีโครงสร้าง” ที่มหาศาลซึ่งยังไม่ได้ถูกใช้ประโยชน์ องค์กรไทยมักมีบันทึกการซ่อมบำรุง ข้อความจากคอลเซ็นเตอร์ รูปภาพ ใบแจ้งหนี้ และสตรีมข้อมูลจากเซนเซอร์สะสมมาหลายปี สตาร์ทอัพที่มีเครื่องมือเพื่อทำความสะอาด ติดป้ายกำกับ (label) และทำให้ข้อมูลใช้งานได้จริง—จับคู่กับการนำโมเดลไปใช้งานและการมอนิเตอร์—สามารถกลายเป็นพาร์ตเนอร์ระยะยาวมากกว่าผู้ขายที่ทำงานครั้งเดียว ในไทย สิ่งนี้สำคัญมากสำหรับ SME ที่ไม่มีงบสร้างทีมดาต้าไซเอนซ์ขนาดใหญ่ แต่ยังต้องการความได้เปรียบจาก AI เพื่อแข่งขัน
ภาษาและบริบทท้องถิ่นยังสร้างช่องทางที่ป้องกันการแข่งขันได้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติภาษาไทย (Thai-language NLP) เช่น การค้นหา ระบบอัตโนมัติบริการลูกค้า การประมวลผลเอกสาร การตรวจจับการฉ้อโกงจากสัญญาณในข้อความ และการวิเคราะห์ความรู้สึก ต้องใช้ชุดข้อมูลท้องถิ่นและความเข้าใจเชิงวัฒนธรรม สตาร์ทอัพ AI ที่สร้างโมเดลเฉพาะภาษาไทย ศัพท์เฉพาะโดเมน และท่อส่งข้อมูลที่สอดคล้องข้อกำหนด สามารถสร้างความแตกต่างจากโซลูชันทั่วไปของต่างประเทศได้ ข้อได้เปรียบนี้ยังขยายไปสู่การท่องเที่ยวและการบริการ ที่ผู้ช่วยอัจฉริยะและการปรับแต่งเฉพาะบุคคลแบบหลายภาษาและเข้าใจบริบท สามารถยกระดับประสบการณ์ผู้เข้าพักและเพิ่มรายได้
อย่างไรก็ตาม ภูมิทัศน์เดียวกันนี้ก็มีข้อจำกัดจริง “คน” เป็นคอขวดที่เกิดซ้ำ: วิศวกร ML ขั้นสูง ผู้เชี่ยวชาญ MLOps และนักวิจัยเชิงประยุกต์ยังมีจำนวนจำกัด และต้องแข่งขันกับบริษัทใหญ่และโอกาสระดับนานาชาติ สตาร์ทอัพจึงต้องลงทุนด้านการฝึกอบรมภายใน ความร่วมมือกับมหาวิทยาลัย และแนวทางวิศวกรรมที่เน้นระบบที่ทนทานมากกว่าความใหม่เชิงทดลอง
ธรรมาภิบาลข้อมูลเป็นอีกแรงเสียดทานหนึ่ง พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของไทย (PDPA) ยกระดับข้อกำหนดด้านความยินยอม ข้อจำกัดตามวัตถุประสงค์ และมาตรการคุ้มครอง สำหรับสตาร์ทอัพ AI นี่หมายความว่าต้องออกแบบความเป็นส่วนตัวตั้งแต่ต้น (privacy-by-design) เข้าไปในสถาปัตยกรรมของผลิตภัณฑ์—โดยเฉพาะในกรณีใช้งานด้านสุขภาพ การเงิน และ HR บริษัทที่มองการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ (audit trails การควบคุมการเข้าถึง นโยบายการเก็บรักษา การทำให้ไม่สามารถระบุตัวตน และเอกสารที่ชัดเจน) สามารถสร้างความเชื่อมั่นได้เร็วกว่า แต่ก็เพิ่มเวลาและต้นทุน
ท้ายที่สุด วงจรการนำสินค้าเข้าสู่ตลาดอาจช้าได้ หลายองค์กรในไทยชอบผู้ขายที่พิสูจน์แล้ว และการตัดสินใจอาจมีหลายชั้น สตาร์ทอัพที่ออกแบบโครงการนำร่องด้วยตัวชี้วัดชัดเจน เชื่อมต่อกับระบบเดิมได้ และให้การสนับสนุนหลังติดตั้งที่แข็งแรง จะย่นระยะเวลาไปสู่การขยายผลได้ ในตลาด AI ของไทย ความสำเร็จมักขึ้นกับความน่าเชื่อถือของ “โซลูชันทั้งระบบ” มากกว่าความซับซ้อนของโมเดล: การรับข้อมูลเข้า การนำไปใช้งาน การมอนิเตอร์ ความปลอดภัย และการปรับปรุงต่อเนื่อง
