SCBX NextTech

SIAM PARAGON NEXT TECH x SCBX เทคคอมมูนิตี้เพื่อการเรียนรู้แห่งโลกอนาคต ชั้น 4 ศูนย์การค้าสยามพารากอน LINE Official Account LINE ID: @scbx_nexttech

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

งาน Claude Thailand Community Meetup #3 ที่ SCBX NEXT TECH จัดร่วมกับ Claude Thailand Community เป็นอีกหนึ่งกิจกรรมที่น่าสนใจภายใต้ซีรีส์ Together 3rd Anniversary Chapter เนื่องในโอกาสครบรอบ 3 ปีของ SCBX NEXT TECH ภายใต้ธีม Grow Forward ที่สะท้อนแนวคิด “Richer” ส่งเสริมความ��ั่งคั่งทางธุรกิจและการลงทุนผ่านการพัฒนาด้วยเทคโนโลยี AI โดยจัดขึ้นเมื่อวันที่ 10 ตุลาคม 2569 ณ SCBX NEXT STAGE ชั้น 4 สยามพารากอน

ภายในงานมีการเสวนาหัวข้อ “When AI Makes Everyone a Builder: How Business Moves Forward” โดยคุณศุภชัย ปาจริยานนท์ จาก RISE และคุณกษิดิศ สตางค์มงคล จาก DataRockie ที่ชวนให้กลับมาคิดว่า เมื่อ AI พัฒนาไปอย่างไม่หยุดยั้งและทำให้ผู้คนสร้างสิ่งใหม่ ๆ ได้มากขึ้น มนุษย์และธุรกิจจะเดินหน้าต่อไปอย่างไรให��ยังคงสร้างคุณค่าและเติบโตได้ในแบบของตัวเอง

ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่เพียงการปรับตัวให้ทันเทคโนโลยี แต่คือการรู้ว่าควรโฟกัสอะไรและจะขับเคลื่อนตัวเองต่อไปอย่างไร ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งในมุมของธุรกิจและนักลงทุน ตลอดจนการพัฒนาตัวเองในระดับปัจเจก เพื่อให้มนุษย์ยังคงมี Movement ของตัวเอง และก้าวต่อไปได้อย่างสง่างามในแบบที่เป็นตัวเอง โดยมีแนวคิดที่น่าสนใจ ดังนี้

1. จากการ “ใช้ AI เป็น” สู่ “การสร้างธุร��ิจและ Solution ใหม่”
AI ทำให้การเปลี่ยนจาก “ไอเดีย” ให้กลายเป็น “Products หรือ Services” เป็นไปได้ง่ายขึ้น แต่การจะสร้างธุรกิจที่เติบโตได้จริง ไม่ได้เริ่มต้นจากการมี AI ที่เก่งที่สุด แต่เริ่มจากการมองเห็นปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขอย่างเหมาะสม แล้วนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยสร้าง Solution ที่ตอบโจทย์และสร้างรายได้ได้จริง

สิ่งสำคัญคือ การเริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ ที่ลงมือทำได้เลยตั้งแต่วันนี้ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างธุรกิจใหม่ การพัฒนา Services หรือการแก้ปัญหาใกล้ตัวที่คนส่วนใหญ่มองข้าม

2. ความได้เปรียบทางธุรกิจไม่ได้อยู่ที่ AI แต่อยู่ที่ความเข้าใจลูกค้า
เมื่อทุกคนสามารถใช้ AI สร้าง Products ได้มากขึ้น ความแตกต่างจึงไม่ได้อยู่ที่ว่าใครใช้ AI เป็น แต่อยู่ที่ใครเข้าใจปัญหาและความต้องการของผู้บริโภคได้ลึกกว่า

• Data สร้างความแตกต่าง
AI เข้ามาช่วยซัพพอร์ตด้าน Data และช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น ขณะเดียวกัน หากเรามีความเข้าใจในส่วนนี้มากพอตั้งแต่ต้น ก็จะสามารถสร้าง Prompt เพื่อสั่งงาน AI ได้ตรงประเด็น จนได้ชิ้นงานที่ตรงจุด และสร้างผลลัพธ์ที่ตอบโจทย์ได้จริง
• Context ยังเป็นความได้เปรียบของมนุษย์ ที่ AI ตัวไหนก็ไม่สามารถมาแทนที่ได้
ประสบการณ์ ความเข้าใจโลก และบริบท (Context) ที่มนุษย์สั่ง���มมาตลอดระยะเวลาที่ใช้ชีวิตและเติบโตมา ช่วยให้เรามองเห็นปัญหาได้ดีกว่า และแก้ปัญหาในจุดที่ AI อาจยังนึกไม่ถึง
• Execution สำคัญกว่าไอเดียเพียงอย่างเดียว
ไม่ว่าจะมีไอเดียที่ดีเพียงใด หรือใช้ AI ช่วยสร้าง Products ขึ้นมาได้ดีอย่างไร แต่หากไม่สามารถนำไปต่อยอดหรือสร้างสรรค์ให้เกิดขึ้นได้จริง ธุรกิจก็ไม่สามารถเดินหน้าและเติบโตได้

Execution จึงเป็นความแตกต่างในแง่ของธุรกิจ ที่มนุษย์ยังคงต้องทำหน้าที่เป็น Leader และเป็นตัวขับเคลื่อนที่คอยพัฒนาใ���้ไอเดียเหล่านั้นงอกเงยและเป็นไปได้จริง

3. “มองหาโอกาสที่สร้างคุณค่าได้จริงและแก้ปัญหาคอขวด” ในมุมมองของนักลงทุน
การประเมินธุรกิจที่น่าลงทุน ไม่ได้ดูเพียงว่าธุรกิจนั้นเกิดจากไอเดียใหม่ ๆ หรือใช้เทคโนโลยีได้ล้ำสมัยแค่ไหน แต่ต้องพิจารณาด้วยว่าทีมผู้ก่อตั้งมีความสามารถในการนำไอเดียไปสู่ Execution ได้จริงหรือไม่ รวมถึงธุรกิจนั้นมีศักยภาพในการสร้างคุณค่าและเติบโตได้มากเพียงใด

อีกหนึ่งโอกาสสำคัญคือ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นคอขวดของการเติบโตทางเศรษฐกิจและสังคม ตัวอย่างเช่น การลงทุนใน Data Center ซึ่งรองรับการขยายตัวของ AI และเศรษฐกิจดิจิทั��

ยิ่งไปกว่านั้น AI ยังเปิดโอกาสให้ธุรกิจไทยขยายจากตลาดในประเทศไปสู่ตลาดโลกได้ง่ายขึ้น ผู้ประกอบการจึงควรวางแผนให้ครอบคลุมว่าจะสร้าง Products ที่สามารถแข่งขันในระดับ Global ได้อย่างไร เพราะหากแผนธุรกิจไม่รัดกุมพอ ไม่ใช่แค่การเติบโตในตลาดโลกที่จะเป็นไปได้ยาก แต่ตลาดในประเทศก็ยังมีความเสี่ยงสูงที่จะถูกคู่แข่งจากต่างประเทศเข้ามาแย่งส่วนแบ่งตลาดไปได้ก่อน

4. การน�� AI ไปใช้ในองค์กร ต้องเริ่มจากคนและระบบการทำงาน
การนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์ในองค์กร ไม่ควรใช้เป็น Tools ให้พนักงานทดลองใช้เพียงอย่างเดียว แต่ต้องหาข้อตกลงร่วมกันในทุกทีมและทุกฝ่ายในองค์กร ไปจนถึงระดับผู้บริหาร ให้พร้อมกำหนดทิศทางการใช้งานให้ชัดเจน และพัฒนาไปได้พร้อมกันทั้งองค์กร ตัวอย่างเช่น

• เปิดโอกาสให้พนักงานทดลองใช้ AI และค้นหา Use Case ที่ช่วยลดต้นทุน ลดงา���ซ้ำซ้อน หรือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
• ปรับ Workflow การทำงาน พร้อมกำหนด Directions ใน��ารทำงานร่วมกับ AI กำหนดบทบาทของ AI Governance และขอบเขตการใช้งาน AI ในองค์กร
• สร้าง Knowledge Base หรือระบบ Knowledge Management เพื่อรวบรวมข้อมูล แหล่งอ้างอิง และทักษะการทำงานที่เป็นประโยชน์ให้คนในองค์กรนำไปใช้ร่วมกัน

อีกหนึ่งปัญหาที่น่าสนใจ คือ พนักงานส่วนใหญ่มักเสียเวลาไปกับการค้นหา Data และแหล่งข้อมูลภายในองค์กร ซึ่งสะท้อนโอกาสในการพัฒนา Tools ต่าง ๆ ที่ช่วยให้เข้าถึงแหล่งความรู้ขององค์ก��ได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น

5. โลกของ E-Commerce ที่อาจถูก AI Disrupt ไปตลอดกาล
โลกของการ Shopping และค้นหาสินค้า อาจเปลี่ยนแปลงไปตลอดกาล ด้วย Agentic Commerce ที่ AI อาจเข้ามามีบทบาทในการช่วยค้นหาสินค้า เปรียบเทียบตัวเลือก และซื้อสินค้าแทน Users อย่างมนุษย์ จึงทำให้เกิดคำถามที่น่าสนใจเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของคำแนะนำ การโฆษณา และอิทธิพลของ AI ที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้บริโภคในอนาคต

และไม่ใช่แค่การ Disrupt ในส่วนของผู้ซื้อหรือผู้ใช้งานแพลตฟอร์ม Online Shopping เพียงอย่างเดียว แต่ในฝั่ง��องแบรนด์ผู้ขาย ก็ต้องใช้ Seller Agent เข้ามาช่วยเช่นกัน ความน่าสนใจในแวดวง E-Commerce จึงขยายไปอยู่ที่ความสามารถของแบรนด์ในการปิดการขายด้วย Agent และการซัพพอร์ตของระบบหลังบ้าน ได้แบบ Real-time ว่าจะสามารถทำได้ดีและมีศักยภาพในการแข่งขันได้มากน้อยเพียงใด

6. ยิ่ง AI เก่งขึ้นทุกวัน มนุษย์ยิ่งต้องไม่หยุดพัฒนา
แม้ว่า AI จะช่วยสร้างชิ้นงานขึ้นจาก Data ที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ความสามารถของมนุษย์ยังอยู่ที่การมองเห็นโอกาสใหม่ ๆ การตั้งคำถาม การเข้าใจบริบทที่ซับซ้อน ตลอดจนการตัดสินใจว่าจะสร้าง Solution ใด ๆ ขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหา และสร้างคุณค่าให้กับสังคม

การใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงไม่ได้หมายถึงการรู้จักและใช้ Tools ต่าง ๆ ได้มากที่สุด แต่ต้องเข้าใจเนื้องานอย่างถ่องแท้ เข้าใจซอฟต์แวร์ เข้าใจธุรกิจ และรู้ลึกในศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งเมื่อมีความรู้มากขึ้น เราก็จะสามารถใช้ AI ได้อย่างเหมาะสม และสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้ตามไปด้วย

AI ควรเป็นตัวช่วยเร่งการเรียนรู้และพัฒนาตัวเอง ไม่ใช่ทางลัดที่ทำให้เราเผลอละเลยการสร้างทักษะและสกิลต่าง ๆ ขณะเดียวกัน การต��วจสอบข้อเท็จจริง (Fact-checking) และตัดสินใจเลือกใช้งานอย่างเหมาะสม ก็เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรับมือกับข้อมูลที่ผิดเพี้ยนที่ AI สร้างขึ้น

7. ความรับผิดชอบของมนุษย์ ในโลกที่ AI มีบทบาทมากขึ้น
ปฏิเสธไม่ได้ว่า AI มี Value ในแง่ของธุรกิจและการทำงาน มอบประโยชน์ และคืนเวลาให้มนุษย์ได้จริง แต่ขณะเดียวกัน AI ก็มอบความเสี่ยงให้มนุษย์ได้มากขึ้นเช่นกัน ยิ่ง AI เก่งขึ้นเท่าไหร่ ความเสี่ยงยิ่งเพิ่มมากขึ้นเท่านั้น โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด หรือเมื่อเทคโนโลยีพัฒนาไปเร็วกว่ากฎหมายและกรอบกำกับดูแลที่เกี่ยวข้อง การส่งเสริมความรู้ในการใช้งาน AI และการกำหนดแนวทางการใช้งานที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม

นอกจากนี้ ในการทำงานร่วมกับ AI ในองค์กร มนุษย์ยังคงต้องรับผิดชอบต่อทุกชิ้นงานและผลลัพธ์ที่เกิดจากการใช้งาน AI ของตนเอง ซึ่ง��ป็นประเด็นสำคัญที่เราอาจหลงลืมไปในทุกครั้งที่ใช้งาน AI จนเป็นกิจวัตร

ท้ายที่สุด แม้ว่า AI จะมีความสามารถมากขึ้น แต่มนุษย์ยังคงเป็น “ผู้มีสิทธิเลือก” ว่าจะนำเทคโนโลยีเหล่านั้นไปใช้ในทิศทางใด หากเลือกที่จะนำ Value ของ AI ไปใช้ในทางที่ผิด ก็ไม่ต่าง��ะไรจากการส่งเสริมให้สังคมที่ควรจะเจริญขึ้นด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า เป็นไปในทางที่เสื่อมลง แต่หากเลือกที่จะใช้ Value ของ AI ในทางที่สร้างสรรค์ ก็จะช่วยให้เราเติบโต และ Grow Forward ไปได้อย่างสง่างามในทิศทางของแต่ละคน

ติดตามเรื่องราวน่าสนใจที่ช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ ได้ที่เวที SCBX NEXT STAGE กด Follow ไว้ แล้วไปเจอกันที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่า��นใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape #SiamParagonSCBXNextTech #SCBXNextStage #MODCOThesisContest2026 #CanvaThailand #UXDesign #UXUI #UserExperience

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

เนื่องในโอกาสครบรอบ 3 ปี SCBX NEXT TECH ร่วมกับพาร์ทเนอร์ผู้เชี่ยวชาญด้านคอมมูนิตี้ AI จัดกิจกรรมภายใต้ซีรีส์ Together 3rd Anniversary Chapter เพื่อร่วมเดินหน้าสู่บทต่อไป ภายใต้ธีม Grow Forward ที่สะท้อนแนวคิด Richer ส่งเสริมความมั่งคั่งผ่านการพัฒนา เพื่อเพิ่มศักยภาพทางธุรกิจและการลงทุนด้วยเทคโนโลยี AI

โดยในเดือนตุลาคมนี้ หนึ่���ในกิจกรรมที่น่าสนใจคือ AI FUTURE READY #3: AI × MONEY ซึ่ง SCBX NEXT TECH ร่วมกับ AiROVA จัดขึ้นเมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2569 ณ SCBX NEXT STAGE ชั้น 4 สยามพารากอน พร้อมชวนสำรวจโอกาสและความท้าทายของการสร้างธุรกิจในยุค AI ผ่าน Session “เคล็ด(ไม่)ลับ Vibe Coding จากไอเดีย สู่รายได้ที่แซงเงินเดือนประจำ” โดยคุณยูโร เจ้าของแอป Plaemanga และ TamSub

เพราะเมื่อ AI ทำให้การสร้างแอปเป็นเรื่องง่ายขึ้น ใคร ๆ ก็สามารถเปลี่ยนไอเดียให้กลายเป็น Products ได้ แต่การสร้างแอปได้สำเร็จ ไม่ได้หมายความว่าจะสร้างธุรกิจที่มีคนยอมจ���ายเงินได้สำเร็จตามไปด้วย คุณยูโรจึงร่วมแชร์ประสบการณ์โดยหยิบเอา Pain Point ที่ตัวเองพบเจอจากการทำงานมาเปลี่ยนให้กลายเป็น Products และต่อยอดจนเป็นธุรกิจที่เกิดจาก AI รวมทั้งถอดบทเรียนธุรกิจจากโปรเจกต์ที่ไม่ประสบความสำเร็จ ซึ่งมีรายละเอียดที่น่าสนใจ ดังนี้

1.จากคนทำงานที่เจอปัญหาด้วยตัวเอง สู่ “แอปที่มีผู้ใช้งานรวมกว่า 7,000 คน
”จุดเริ่มต้นของคุณยูโร เริ่มต้นจากประสบการณ์การเป็นนักแปลการ์ตูน ซึ่งต้องใช้โปรแกรมแต่งภาพในการทำงาน ก่อนจะเริ่มนำ AI มาช่วยสร้างเครื่องมือเพื่ออำนวยความสะดวกให้ตัวเอง และต่อยอดมาเป็นแอปที่ช่วยแปลมังงะและสร้าง Subtitle สำหรับคลิป Reels

สิ่งที่น่าสนใจคือ ลูกค้าคนแรกของเขา ก็คือ ตัวเขาเอง เพราะ Products ทั้ง 2 ที่คุณยูโรคิดค้นขึ้น เกิดจากปัญหาที่พบเจอด้วยตัวเองจริง ๆ ในกระบวนการทำงาน ไม่ใช่การเริ่มต้นจากการคิ���ว่า AI ทำอะไรได้บ้าง แล้วค่อยหาว่าจะนำ Products เหล่านั้น ไปขายให้ใครใช้งาน?

จากผู้ใช้งานเพียงคนเดียวในวันแรก ปัจจุบัน Plaemanga และ TamSub มีผู้ใช้งานรวมกันประมาณ 7,000 คน และเกิดรายการชำระเงินรวมประมาณ 1,000 บิล ทั้งที่ Plaemanga เป็นแอปที่เพิ่งเปิดตัวมาได้เพียง 6 เดือน และ TamSub เปิดตัวมาได้เพียง 3 เดือนเท่านั้น

กรณีนี้สะท้อนให้เห็นว่า การเริ่มต้นจากการ Crack ปัญหาที่ตัวเองเข้าใจและพบเจอ อาจเป็นจุดตั้งต้นที่ดีในการพัฒนา Products ที่ช่วยแก้ปัญหาได้จริง เพราะคนที่จะเข้าใจและแก้ปัญหาได้ดีที่สุด ก็คือตัวเราเองที่อยู่ในทุก Process การทำงาน และรู้ว��าควรแก้จุดใด จึงจะเกิดประโยชน์ในการทำงานได้มากที่สุด และสร้าง Products ที่คนทำงานต้องการได้มากที่สุด

2.บทเรียนจากธุรกิจที่ไม่สำเร็จ “ของดี ไม่ได้แปลว่าจะขายได้”
ก่อนจะมาถึงวันนี้ คุณยูโรก็เคยผ่านโปรเจกต์ที่ไม่ประสบความสำเร็จมาแล้วเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการสร้างแอปสำหรับวงการ Sound Engineer หรือโปรเจกต์ที่ Products ดี แต่ไม่สามารถเปลี่ยนความสนใจของลูกค้าให้กลายเป็นยอดขายได้จริง...

ประสบการณ์เหล่านี้ทำให้เห็นว่า แม้ Products จะทำงานได้ดี หรือมีประโยชน์ต่อผู้ใช้งานมากเพียงใด ก็ไม่ได้เป็นเครื่องการันตีว่าจะกลายเป็นธุรกิจที่อยู่รอดได้ เพราะยังมีคำถามสำคัญที่ต้องตอบให้ได้ว่า ปัญหานั้นสำคัญกับลูกค้ามากแค่ไหน? ลูกค้าต้องการแก้ปัญหานี้จริงหรือไม่? และยินดีจ่ายเงินเพื่อแก้ปัญหานั้นหรือเปล่า?

อีกหนึ่งหลักคิดที่คุณยูโรชวนให้ลองใช้ทดสอบไอเดียของตัวเองก่อนเปลี่ยนมันให้กลายเป็นธุรกิจ คือ หากเครื่องมือที่เราสร้างขึ้นหายไป เรายังสามารถทำงานต่อได้ตามปกติโดยแทบไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น อาจต้องกลับมาทบทวนอีกครั้งว่าเครื่องมือนั้น ๆ สร้างคุณค่าให้มากพอ จนคนยอมจ่ายเงินเพื่อแลกมันมาได้หรือยัง?

3.ถ้าอยากสร้างธุรกิจด้วย AI ต้องเริ่มจาก “Pain Point” ไม่ใช่เริ่มจาก “ความสามารถของ AI”
เมื่อใคร ๆ ก็สามารถใช้ AI สร้างแอปหรือเครื่องมือที่มีความสามารถใกล้เคียงกันได้ ความแตกต่างจึงไม่ได้อยู่ที่ว่าใครใช้ AI ได้เก่งกว่า หรือสร้างสิ่งที่คนอื่นสร้างไม่ได้เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ว่าใครเข้าใจปัญหาของลูกค้าได้ลึกกว่า และสามารถพัฒนาออกมาเป็น Products ที่ตอบ��จทย์ได้จริง
ตัวอย่างเช่น หากเราทำธุรกิจขายผลไม้ เราต้องเข้าใจปัญหาของธุรกิจนี้จริง ๆ ว่ามีขั้นตอนใดที่ยุ่งยาก ต้นทุนส่วนไหนที่ลดได้ หรือมีความต้องการอะไรของลูกค้าที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง เพราะความรู้จากประสบการณ์และความเข้าใจในอุตสาหกรรมนั้นอย่างลึกซึ้ง จะ��่วยให้เรามองเห็นโอกาสในการสร้าง Products ได้ชัดขึ้น

เช่นเดียวกับคุณยูโรที่มีประสบการณ์ในวงการแปลการ์ตูน จึงเข้าใจปัญหาของคนทำงานในวงการนี้ รวมถึงรู้ว่ากลุ่มผู้ใช้งาน และ Community ของคนกลุ่มนี้อยู่ที่ไหน และควรพัฒนา Products อย่างไรให้ตอบโจทย์คนกลุ่มนี้ได้จริง

ดังนั้น ก่อนจะเริ่ม Vibe Coding เพื่อสร้างแอปหรือ Tools ใหม่ ๆ เราอาจต้องเริ่มจากการสำรวจงานที่ตัวเองทำอยู่ สำรวจปัญหา��ี่พบเจอเป็นประจำ และงานที่ยังต้องทำด้วยตัวเองซ้ำ ๆ เพราะสิ่งเหล่านี้อาจเป็นจุดเริ่มต้นของไอเดียธุรกิจที่มีโอกาสสร้างคุณค่าให้คนอื่นได้เช่นกัน

4.สร้าง “Products ให้ดี” แล้ว ต้องทำให้ “กลุ่มเป้าหมาย” รู้จักด้วย
อีกหนึ่งบทเรียนสำคัญคือ การตลาด (Marketing) เป็นส่วนสำคัญของการสร้างธุรกิจที่ไม่ควรมองข้าม เพราะแม้ Products จะช่วยแก้ปัญหาได้จริง แต่หากไม่รู้ว่าจะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างไร ธุรกิจของเราก็อาจไม่เป็นที่รู้จัก หรือไม่ถูกเลือกใช้งานมากเพียงพอจนสามารถอยู่รอดได้

การตลาดจึงไม่ใช่แค่การยิงโฆษณา (Ads) แต่รวมถึงการเข้าไปทำความเข้าใจและเป็นส่วนหนึ่งของ Community ที่กลุ่มลูกค้าเป้าหมาย (Target Audience) ของเราคลุกคลีอยู่ด้วย สำหรับ Products ที่เกี่ยวข้องกับการแปลการ์ตูน การเข้าไปสื่อสารกับคนใน Community ที่สนใจการ์ตูนโดยตร�� ย่อมช่วยให้เข้าถึงกลุ่มคนที่มีโอกาสต้องการใช้งาน Products ได้มากกว่าการโปรโมท Products ของเราไปทั่ว โดยไม่รู้ว่าลูกค้าตัวจริงอยู่ที่ไหน

ยิ่งไปกว่านั้น AI ยังมีประโยชน์ในแง่ของการช่วยลดภาระงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ เพื่อให้เจ้าของธุรกิจมีเวลาไปโฟกัสกับสิ่งที่สำคัญกว่า ทั้งการพัฒนา Products และการทำความเข้าใจกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย เช่นเดียวกับที่คุณยูโรได้นำ AI มาช่วยสร้างคลิปสั้นสำหรับโปรโมทแอป Plaemanga โดยใช้ AI ช่วยตั้งแต่การเลือกเนื้อหาการ์ตูนมาทำคลิป ไปจนถึงการสร้างวิดีโอเพื่อเผยแพร่คลิป Reels ทำให้สามารถผลิตคอนเทนต์ได้ทุกวัน โดยไม่ต้องลงมือตัดต่อคลิปเหล่านั้นด้วยตัวเอง

5.อย่าดูแค่ยอดคนสมัคร (Registered Member) แต่ต้องดูว่าใครยอมจ่ายและกลับมาใช้ซ้ำ (Actived Users)
การมียอดผู้สมัครใช้งาน (Users) จำนวนมากในวันแรก อาจเป็นสัญญาณที่ดีในมุมมองของคนทำแอป แต่ไม่ได��หมายความว่า Products ของเราจะมีคนใช้งานต่อเนื่องเสมอไป ตัวอย่างเช่น จากจำนวนยอดผู้สมัคร 500 คน อาจมีคนใช้งานจริงแค่ 3 คน ส่วนคนที่เหลืออาจไม่กลับมาใช้งานอีกเลยก็เป็นได้

สิ่งที่เจ้าของธุรกิจควรให้ความสำคัญจึงไม่ใช่แค่จำนวนผู้สมัคร (Registered Member) แต่ควรโฟกัสไปท��่จำนวนคนใช้งาน (Actived Users) ที่ยอมจ่ายเงินจริง ควรวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งาน ตรวจสอบว่าคนที่เลิกใช้งานหายไปในช่วงไหน และเหตุผลที่ทำให้พวกเขาตัดสินใจอยู่ต่อหรือเลิกใช้งานคืออะไร?

ขณะเดียวกัน ก็ไม่จำเป็นต้องให้ความสำคัญต่อทุก Comment ที่เข้ามาในแอป เพราะเสียงที่ดังที่สุดอาจไม่ใช่เสียงที่สำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจเสมอไป การพิจารณาและปรับปรุงชิ้นงานหรือตัวแอปให้ดี��ึ้น ควรให้น้ำหนักกับกลุ่มเป้าหมายของเราจริง ๆ โดยเฉพาะกลุ่มลูกค้าที่ยอมจ่ายเงินและกลับมาใช้งานซ้ำ พิจารณาว่าความต้องการของคนเหล่านี้คืออะไร จุดไหนที่ดี หรือยังต้องปรับปรุง เพื่อให้เกิดการพัฒนาระบบหลังบ้านและ Products ในส่วนที่สำคัญและส่งผลโดยตรงต่อธุรกิจ

เช่นเดียวกับที่คุณยูโรได้นำ AI เข้ามาช่วยติดตามและลงรายละเอียดการใช้งานตลอดจนปัญหาที่ Users พบเจอ เช่น กด��ุ่มนี้แล้วเจอข้อความอะไร? กดปุ่มไหนแล้ว Errors? หรือคลิกตรงนี้แล้วได้ข้อความอะไรกลับมา? โดย AI จะบันทึกข้อมูลเหล่านี้เอาไว้ทั้งหมด เพื่อให้สามารถมองเห็นจุดที่ควรปรับปรุงได้สะดวกขึ้น และเห็นปัญหาที่ควรแก้ได้ง่ายขึ้น โดยที่ AI อาจไม่จำเป็นต้องเข้าใจบริบทหรือระบบการทำงานของแอปเลยก็เป็นได้

6.ธุรกิจ คือ การแก้ปัญหาให้คนอื่น และมันเริ่มจากคนคนแรก ก็คือ “ตัวคุณเอง”

แม้ปัจจุบันรายได้จากทั้ง 2 แอปจะเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่คุณยูโรยังเลือกทำงานประจำควบคู่ไปด้วย เพราะมองว่าการมีรายได้หลายทางช่วยกระจายความเสี่ยงได้ และการที่เราสร้าง Products ด้วย AI ได้ ก็ไม่ได้หมายความว่า คนอื่นจะสร้างสิ่งที่คล้ายกันกับเราขึ้นมาไม่ได้

ส���่งสำคัญจึงไม่ใช่การรีบสร้าง Products ให้สำเร็จ แต่คือการหาให้เจอว่าเรามีความเข้าใจในเรื่องใด รักและอยู่กับสิ่งใดซ้ำ ๆ ได้ทุกวัน จนหยิบมันมาสร้างเป็น Products ที่ตอบโจทย์ และช่วยแก้ปัญหาให้คนอื่นได้จริง

เพราะ AI อาจช่วยให้เราเปลี่ยนไอเดียให้กลายเป็น Products ได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าใครก็สร้างแอปขึ้นมาได้ แต่การจะทำให้แอปนั้นกลายเป็นธุรกิจที่มีคนยอมจ่ายเงินจริงและกลับมาใช้ง���นต่อซ้ำ ๆ ได้ คือโจทย์หลักที่เจ้าของธุรกิจต้องหาคำตอบให้ได้ และเปลี่ยนมันให้กลายเป็นธุรกิจที่สร้างเงินได้จริง

ติดตามเรื่องราวน่าสนใจที่ช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ ได้ที่เวที SCBX NEXT STAGE กด Follow ไว้ แล้วไปเจอกันที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape #SiamParagonSCBXNextTech #SCBXNextStage #AIFutureReady3 #aixmoney #Plaemanga #TamSub #SCBXNextTech3rdAnniversary #GrowForward

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

Nike แบรนด์ที่คนทั้งโลกรู้จัก หลุดจากดัชนี S&P 100 เกิดอะไรขึ้นกันแน่?

ถ้าพูดถึงชื่อแบรนด์ Nike ใคร ๆ ก็ต้องรู้จัก เพราะกว่า 60 ปี Nike เป็นมากกว่าแบรนด์กีฬา เป็นทั้งรองเท้าคู่โปรดของนักวิ่ง เสื้อผ้ากีฬาของคนทั่วโลก แค่เห็นโลโก้เครื่องหมายติ๊กถูกคนก็จำได้ทันทีว่าเป็นข���งแบรนด์ Nike แต่ในตลาดหุ้นผลงานของ Nike อาจไม่สวยงามอย่างที่หลายคนคิด จากจุดสูงสุดเมื่อปลายปี 2021 มูลค่าของ Nike หายไปแล้วราว 78% และเมื่อวันที่ 21 ก.ย. ที่ผ่านมา Nike ก็ถูกถอดออกจาก S&P 100 ลิสต์รวมบริษัทยักษ์ใหญ่ราว 100 แห่งของอเมริกา หลังอยู่มาเกือบ 18 ปี อะไรที่ทำให้ Nike หลุดออกจาก S&P 100?

มูลค่ากว่า 6.9 ล้านล้านบาทที่หายไป ไม่ได้มาจากความผิดพลาดครั้งเดียว แต่มาจากหลายเรื่องที่เกิดขึ้นพร้อมกัน

→ จีนชะลอตัว ตลาดที่เคยเป็นขุมทรัพย์เริ่มไม่ใช่ของ Nike
ยอดขายในจีนลดลงต่อเนื่อง ขณะที่คนจีนหันไปเลือกแบรนด์ในประเทศอย่าง Anta และ Li Ning มากขึ้น

→ ขายตรงไม่เป็นตามแผน อยากขายเองแต่ลูกค้าไม่ได้ตามมา
Nike ตัดสินใจลดคู่ค้าที่เป็นร้านค้าปลีก เพื่อหันมาขายผ่านช่องทางของตัวเอง เหมือนร้านดังที่เลิกฝากขายตามห้าง แล้วหวังให้ลูกค้ามาซื้อที่หน้าร้านเอง แต่ลูกค้าส่วนหนึ่งไม่ได้ตามไป

→ คู่แข่งได้ชั้นวางไป พื้นที่ที่ Nike ถอยออกมาไม่เคยว่างนาน
พอ Nike ถอยออกจากร้านค้า พื้นที่บนชั้นวางก็ถูกแบรนด์อย่าง Hoka และ On เข้ามาแทน และแบรนด์เหล่านี้ก็ได้ใจนักวิ่งรุ่นใหม่ไปไม่น้อย

ทั้งหมดนี้ทำให้ยอดขายและกำไรของ Nike ชะลอลง และตลาดก็ตีราคาหุ้นใหม่ตามนั้น

ถ้าอ่านข่าว อาจรู้สึกว่า Nike หลุดจาก S&P 100 แบบกะทันหัน แต่ความจริงคือมูลค่าของ Nike หลุดจาก 100 อันดับแรกมานานแล้ว ถ้าเรียงมูลค่าบริษัท Nike อยู่ราวอันดับ 213 จาก 500 บริษัทใน S&P 500

แต่ที่ยังได้อยู่ในลิสต์มาจนถึงตอนนี้ เพราะ S&P 100 ไม่ได้ดูแค่มูลค่าบริษัท เพียงอย่างเดียว แต่พยายามรวบรวมให้มีบริษัทจากหลายอุตสาหกรรม และในกลุ่มแบรนด์กีฬา Nike คือบริษัทที่มียอดขายมากที่สุดของอเมริกา

การถูกถอดจาก S&P 100 ครั้งนี้จึงไม่ใช่จุดเริ่มต้นของปัญหา แต่เป็นการยอมรับสิ่งที่ตลาดเห็นมาตลอด 5 ปี แบรนด์ดังไม่ได้แปลว่าหุ้นจะมีราคาสูง นักลงทุ��ซื้อหุ้นเพราะเชื่อว่าบริษัทจะกำไรมากขึ้น เมื่อ Nike ยังกลับมาเติบโตไม่ได้ ราคาหุ้นก็ลดลงตาม

และที่น่าสนใจคือ รอบนี้ไม่ได้มีแค่ Nike ที่ถูกถอด แต่มีบริษัทถูกถอดออก 4 บริษัท และเข้ามาใหม่อีก 4 บริษัท นั่นคือ Dell, SanDisk, Palo Alto Networks และ Arista Networks โดยที่แบรนด์ดังกล่าวทั้งหมดไม่ใช่แบรนด์ที่เรารู้จักหรือซื้อของใช้กันในชีวิตประจำวันเลย แต่เป็นธุรกิจที่อยู่เบื้องหลัง Data Center ทั้งเซิร์ฟ��วอร์ หน่วยความจำ ระบบความปลอดภัยไซเบอร์ และระบบเครือข่าย ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ยุค AI ขาดไม่ได้

เรื่อง��ี้ไม่ได้แปลว่า AI มาแทนที่ Nike แต่ทำให้เห็นว่าเงินในตลาดกำลังไหลไปหาธุรกิจที่เติบโตไปพร้อมกับยุคนี้

สำหรับนักลงทุน บทเรียนจาก Nike คือ เวลาดูหุ้นสักตัว ความคุ้นเคยกับแบรนด์ไม่ได้บอกว่าหุ้นจะไปต่อได้หรือไม่ แต่สิ่งที่ควรพิจารณาคือยอดขายและกำไรยังเติบโตอยู่หรือเปล่า และธุรกิจยังปรับตัวทันโลกที่เปลี่ยนไปหรือไม่

Nike ไม่ได้หายไปจากชีวิตเรา และยังอยู่ใน S&P 500 ตามเ���ิม แต่ 5 ปีที่ยอดขายไม่เติบโตทำให้มูลค่าของบริษัทลดลงเรื่อย ๆ จนสุดท้ายต้องหลุดจากลิสต์ที่อยู่มาเกือบ 18 ปี

เรื่องของ Nike บอกเราว่า ต่อให้เป็นบริษัทที่ใหญ่และดังแค่ไหน ถ้าธุรกิจไม่โต ราคาหุ้นก็ลดลงได้เหมือนกัน

แล้วถ้าคุณต้องเลือกลงทุน ระหว่างแบรนด์ที่คุณใช้อยู่ทุกวัน กับตลาดที่กำลังมาอย่าง AI คุณจะเลือกลงทุนฝั่งไหน?

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่า���นใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#Nike #SP100 #หุ้นอเมริกา #ลงทุนหุ้นต่างประเทศ
#AIInfrastructure #การลงทุน

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

ทำไม Elon Musk ถึงอยากเอา Data Center ไปสร้างในอวกาศแทนที่จะอยู่บนโลก?

หลายคนอาจจะยังไม่รู้ว่า Data Center คืออะไร Data Center ก็คือศูนย์เก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ที่เป็นเหมือนหัวใจของ AI ทุกวันนี้ ยิ่ง AI ฉลาดขึ้นเท่าไหร่ ก็ยิ่งต้องพึ่ง Data Center มากขึ้นเท่านั้น หลายคนเลยมองว่านี่คือธุรกิจที่โตไม่มีวันหยุด แต่ตอนนี้หลายโปรเจกต์ Data Center ในสหรัฐฯ ต้องเลื่อนหรือยกเลิกไปจำนวนมาก เพราะคนในพื้นที่ไม่ยอมรับ ขนาดเมืองที่เป็นที่ตั้งของบริษัท Microsoft และ Amazon เอง ก็ยังต้องสั่งพักโครงการชั่วคราว แล้วทำไมการตั้ง Data Center ถึงกลายเป็นสิ่งที่คนในพื้นที่ตั้งคำถามและกีดกัน?

เมื่อเปรียบเทียบระหว่างบนโลกกับในอวกาศ จะเห็นว่าทุกปัญหาที่เกิดขึ้นบนโลก กลับไม่มีอยู่ในอวกาศเลย

1. บนโลก Data Center กินไฟมหาศาล เพราะต้องรันเซิร์ฟเวอร์และระบบหล่อเย็นตลอด 24 ชั่วโมงไ��่มีวันหยุด พอความต้องการไฟในพื้นที่พุ่งเร็วกว่าที่ระบบไฟรองรับไหว อาจทำให้ต้องลงทุนขยายระบบไฟ ซึ่งหากต้นทุนส่วนนี้ถูกเฉลี่ยให้ผู้ใช้ไฟรายอื่น ก็อาจทำให้ค่าไฟของประชาชนเพิ่มขึ้นด้วย ไม่ใช่แค่ของ Data Center เอง
2. ระบบหล่อเย็นบางแบบยังต้องใช้น้ำปริมาณมากต่อวัน สำหรับพื้นที่ที่น้ำขาดแคลนอยู่แล้ว การมี Data Center มาแย่งใช้น้ำ คือการเพิ่มปัญหาที่มีอยู่เดิมให้หนักขึ้นไปอีก คนในพื้นที่เลยรู้สึกว่าตัวเองได้รับผ���กระทบจากเทคโนโลยีที่ตัวเองไม่ได้ใช้ประโยชน์โดยตรง
3. บนโลกมีคนในพื้นที่ที่ต้องแบกรับผลกระทบและออกมาคัดค้านได้ ขนาดเมืองที่เป็นที่ตั้งของ Microsoft และ Amazon เองก็ยังต้องสั่งพักโครงการ

ในขณะที่ในอวกาศไม่ต้องแย่งไฟกับใครเลย เพราะผลิตไฟฟ้าใช้เองจากแสงอาทิตย์โดยตรง ไม่มีชั้นบรรยากาศมาบดบังแสง แผงโซลาร์เซลล์จึงรับพลังงานได้เต็มประสิทธิภาพกว่าบนพื้นโลกมาก ไม่ต้��งใช้น้ำเลยแม้แต่หยดเดียว เพราะระบายความร้อนออกสู่สุญญากาศได้โดยตรง และที่สำคัญที่สุดคือไม่มีใครมาประท้วงได้ เพราะไม่ได้ต��้งอยู่ในพื้นที่ที่มีคนอาศัยอยู่

ท่ามกลางความกังวลเหล่านี้ สิ่งที่คนในพื้นที่ต่อต้านอาจไม่ใช่ตัว Data Center เอง แต่คือการต้องแบกรับต้นทุนของเทคโนโลยีที่ตัวเองไม่ได้ใช้มากกว่า นี่จึงเป็นเหตุผลที่อีลอน มัสก์ เลือกเดินเกมสวนทาง ผลักดันให้ SpaceX สร้าง Data Center ลอยอยู่ในอวกาศแทน

บนโลกนี้ Data Center ต้องกังวลทั้งเรื่องไฟ น้ำ และพื้นที่ แต่ในอวกาศไม่มีใครต้องแย่งอะไรกับใครเลย ป���ญหาของ AI ตอนนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่คือเรื่องพื้นที่ พลังงาน และการยอมรับของคนบนโลก

ฝั่งไทยเองก็เห็นสัญญาณนี้ล่วงหน้าแล้ว โดยคณะกรรมการนโยบายพลังงานแห่งชาติ (กพช.) เพิ่งมีมติให้กำหนดอัตราค่าไฟแยกเฉพาะสำหรับ Data Center ให้สะท้อนต้นทุนจริง ไม่ผลักภาระมาที่ค่าไฟของคนทั่วไป พูดง่าย ๆ คือปัญหาที่สหรัฐฯ กำลังเจอ กลายเป็นบทเรียนที่ทำให้ไทยวางระบบป้อ��กันไว้ล่วงหน้าก่อนที่จะสาย

แล้วถ้าวันหนึ่ง Data Center ย้ายไปอยู่บนอวกาศกันหมดจริง ๆ คุณคิดว่าจะเป็นยังไง? มาแชร์กันหน่อย

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#DataCenter #ElonMusk #SpaceX #AI #เทคโนโลยี #พลังงาน #อนาคตเทคโนโลยี #Innovation #TechTrends

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

คุณคิดว่า จีนหรืออเมริกาจะชนะสงคราม AI กันแน่?

Kimi K3 โมเดล AI ตัวใหม่จากจีนที่เพิ่งปล่อยออกมา สร้างแ��งสั่นสะเทือนไปทั่ววงการเทคโนโลยีทันที ภายในระยะเวลาสัปดาห์เดียวเท่านั้น หุ้นกลุ่มชิป (Semiconductor) ทั่วโลกร่วงหนักสุดในรอบ 15 เดือน เงินหายไปกว่า 3.3 ล้านล้านดอลลาร์ ยิ่งไปกว่านั้นคือ ไม่ใช่เพราะโมเดลจีนเก่งกว่าอเมริกา แต่เพราะมันถูกกว่าหลายเท่า

ในด้านต้นทุนการใช้งานต่างกันชัดเจน Kimi K3 จากจีนคิดค่าใช้งานแค่ราว 500 บาทต่อการประมวลผลผลลัพธ์ 1 ล้านโทเคน ส่วนหนึ่งเพราะข้อจำกัดด้านชิป จีนไม่ได้ใช้ชิปประมวลผลระดับสูงจากอเมริกา จึงถูกบีบ���ห้ต้องรีดประสิทธิภาพการประมวลผลให้คุ้มที่สุด ต่างจาก Claude Opus 5 หนึ่งในโมเดลเรือธงของ Anthropic ที่คิดราว 830 บาท และ GPT-6 Astra เรือธงของ OpenAI ที่คิดราว 1,660 บาท เท่ากับว่า Kimi K3 ถูกกว่าโมเดลเรือธงสหรัฐฯ ราว 2-3 เท่า อีกปัจจัยหนึ่งคือกลยุทธ์เปิดโมเดลให้ผู้ให้บริการหลายเจ้าแข่งราคากันเองเพื่อแย่งส่วนแบ่งตลาดโลกด้วย

ถ้ามองในระดับที่ใหญ่กว่านั้น คือเงินลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งระบบ ���่งผลทำให้ช่องว่างยิ่งชัดกว่าเดิม ปีนี้อเมริกาทุ่มเงินลงทุนไปแล้วราว 20-23 ล้านล้านบาท เทียบกับจีนที่ใช้แค่ราว 2-2.3 ล้านล้านบาท จำนวนเงินต่างกัน 6-10 เท่า

แต่ถึงแม้ตัวเลขจะต่างกันขนาดนั้น ความสามารถของโมเดลทั้งสองฝั่งกลับต่างกันแค่ไม่กี่แต้มบนดัชนีวัดความฉลาดโดยรวม (Intelligence Index) ต่างน้อยมากจนจับต้องไม่ได้ ผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่รู้สึกถึงความต่างเลยด้วยซ้ำ ไม่ว่าจะเขีย���โค้ด ตอบคำถาม หรือวิเคราะห์ข้อมูล นั่นแปลว่าเงินหลายล้านล้านบาทที่อเมริกาทุ่มเ��ิ่มเข้าไป ไม่ได้เป็นความได้เปรียบที่ชัดเจนขนาดนั้น จีนอาจไม่ได้เก่งกว่า แต่สามารถทำราคาได้ต่ำกว่ามาก

สิ่งที่เกิดขึ้นกับ Kimi K3 จึงไม่ใช่ครั้งแรกที่ตลาดต้องเผชิญกับคำถามว่า ‘AI ที่ถูกลงจะเปลี่ยนเกมของอุตสาหกรรมหรือไม่’ เพราะก่อนหน้านี้ DeepSeek ก็เคยสร้างคำถามแบบเดียวกันมาแล้ว ถ้ายังจำกันได้ เหตุการณ์แบบนี้เคยเกิดขึ้นมาแล้ว ตอนที่ DeepSeek เขย่าตลาดครั้งก่อน หลายคนกลัวว่าโมเดลราคาถูกจะมาทำลายอุตสาหกรรม AI ของอเมริกา แต่สุดท้ายเรื่องกลับตาลปัตร พอ AI ถูกลง คนกลับใช้งานกันมากขึ้นกว่าเดิม และดีมานด์ชิปจาก Data Center ฝั่งอเมริกาเองก็ยังคงขยายตัวต่อเนื่องเพื่อรองรับการเติบโตนี้ ความต้องการชิปในภาพรวมจึงไม่ได้หดตัวลงอย่างที่ทุกคนกลัว แม้การใช้งานบางส่วนจะมาจากโมเดลจีนที่รันบนชิปจีนเอง ซึ่งไม่ได้ส่งผลดีตรง ๆ กับบริษัทชิปสหรัฐ��� ก็ตาม

ผลกระทบที่ตามมามีทั้ง 2 ด้าน ฝั่งบริษัทชิปและเทคสหรัฐฯ อาจต้องเจอแรงกดดันเรื่องราคาหุ้น และการประเมินมูลค่าใหม่ในระยะสั้น เพราะนักลงทุน��ริ่มตั้งคำถามว่าเงินลงทุนมหาศาลที่ทุ่มไปคุ้มค่าจริงไหม แต่ในอีกมุม คนทำธุรกิจและผู้ใช้งานทั่วไปกลับได้ประโยชน์ เพราะ AI ที่ถูกลงหมายความว่าคนทั่วไป สตาร์ทอัพ หรือธุรกิจ SME สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงได้ง่ายขึ้นกว่าเดิมมาก

สำหรับคนที่ถือหุ้นหรือกองทุนเทคสหรัฐฯ วิธีรับมือคือต้องแยกให้ออกว่าสิ่งนี้เป็นแค่ความตกใจชั่วคราว หรือเป็นการเปลี่ยนแปลงจริงข���งอุตสาหกรรม ก่อนจะตัดสินใจซื้อหรือขายตามกระแส

ตอนนี้ สงคราม AI ระหว่างจีนกับอเมริกาไม่มีฝ่ายไหนชนะขาดลอยจริง ๆ มันคือวงจรที่เกิดซ้ำไปซ้ำมา ทุกครั้งที่จีนออกโมเดลถูกกว่า ตลาดจะตกใจเทขายหุ้นชิป (Semiconductor) สหรัฐฯ ก่อนเป็นอันดับแรก เพราะคิดว่า AI ถูกลงเท่ากับคนซื้อชิปน้อยลง แต่พอคิดทบทวนแล้วกลับพบว่า แม้การใช้งานที่เพิ่มขึ้นบางส่วนจะมาจากโมเดลจีนที่รันบนชิปจีน��อง ซึ่งไม่ได้ช่วยหุ้นชิปสหรัฐฯ โดยตรง แต่ Data Center ฝั่งอเมริกาก็ยังคงขยายตัวต่อเนื่อง ความต้องการชิปโดยรวมจึงไม่ได้ทรุดหนักอย่างที่ตลาดกลัวตอนแรก

สุดท้ายแล้ว แม้ว่าอเมริกาจะลงทุนทุ่มเงินมากกว่าจีนเกือบ 10 เท่า แต่ในด้านความสามารถโมเดลจีนกลับต่างกันไม่มาก เพราะคำตอบ��ม่ได้อยู่ที่ใครมีเงินมากกว่า แต่อยู่ที่ใครใช้เงินได้คุ้มค่ากว่า สงคราม AI ครั้งนี้อาจไม่มีผู้ชนะที่แท้จริง มีแต่คนที่ปรับตัวเร็วกว่าเท่านั้น ครั้งต่อไปที่เห็นข่าวโมเดล AI ราคาถูกจากจีน จะยังตกใจเทขายเหมือนเดิม หรือจะเริ่มมองมันเป็นโอกาส?

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#AI #KimiK3 #ClaudeAI #สงครามAI #หุ้นเทค #หุ้นเซมิคอนดักเตอร์ #ลงทุน #การลงทุน #เทคโนโลยี

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

ประเทศที่ไม่จัดอันดับให้เด็กแข่งกีฬาจริงจังจนถึงอายุ 13 ปี กลับผลิตนักบอลที่มีวินัยอย่าง Haaland ได้ยังไง?

เวลาพูดถึงการฝึกเด็กเล่นกีฬาให้เก่ง เกือบทุกบ้านคิดเหมือนกันว่ายิ่งเริ่มแข่งเร็ว ยิ่งเก่งเร็ว พ่อแม่หลายบ้านเริ่มส่งลูกลงสนามแข่งจริงจังตั้งแต่ 6-7 ปี แต่นอร์เวย์ทำตรงกันข้ามแบบสุดข��้ว ผ่านกฎ "Children's Rights in Sports" ของ NIF (คณะกรรมการโอลิมปิกและพาราลิมปิกและสมาพันธ์กีฬาแห่งนอร์เวย์) ที่ผูกมัดสโมสรและโค้ชทุกแห่งในสังกัด เด็กอายุ 9-10 ปีแข่งได้ แต่จะไม่มีการจดคะแนนหรือจัดอันดับ และห้ามส่งเด็กอายุต่ำกว่า 13 ปีเข้าแข่งชิงแชมป์ระดับประเทศ ทำไม NIF ถึงวางกฎแบบนี้?
การที่ประเทศนอร์เวย์ทำแบบนี้ไม่ใช่เพราะไม่อยากให้เด็กเก่ง แต่เพราะเชื่อว่าวินัยที่ยั่งยืนต้อง���าจากความรักในสิ่งที่ทำก่อน ถ้าเด็กถูกจัดอันดับหรือเปรียบเทียบตั้งแต่อายุยังน้อย สิ่งที่เกิดขึ้นคือความกลัวที่จะแพ้ ไม่ใช่ความรักที่จะเล่น และความกลัวก็ไม่อาจสร้างวินัยให้อยู่ได้นาน กลับกันอาจสร้างแรงกดดันที่ทำให้วินัยพังเร็วกว่าเดิม

ถ้าอย่างนั้นวินัยที่แท้จริงอาจไม่ใช่สิ่งที่ต้องปลูกฝังตั้งแต่วันแรก แต่เป็นผลลัพธ์ที่ตามมาเองทีหลัง เมื่อมีความรักในสิ่งที่ทำเป็นฐานที่มั่นคงพอ นอร์เวย์ไม่ได้สอนให้เด็กมีวินัย เขาแค่สร้างพื้นที่ให้เด็กได้รักกีฬาก่อน แล้ววินัยค่อยเกิดขึ้นมาเอง

เออร์ลิง ฮาลันด์ คือหนึ่งในตัวอย่างที่ชัดที่สุดของระบบนี้ กองหน้าทีมชาตินอร์เวย์และแมนเชสเตอร์ ซิตี้ เจ้าของสถิติทำประตูถล่มทลายในพรีเมียร์ลีก ที่วันนี้กลายเป็นหนึ่งในนักฟุตบอลที่มีวินัยส่วนตัวเข้มงวดที่สุดคนหนึ่งของโลก
ทั้งที่ไม่มีใครกดดันให้เขาแข่งตั้งแต่เด็ก วันนี้ฮาลันด์กลับควบคุมชีวิตตัวเองแบบไม่มีใครเทียบได้ ด้วยการนอน 10-11 ชั่วโมงต่อคืน ปิดหน้า���อก่อน 4 ทุ่ม

กินอาหารจากธรรมชาติไม่แปรรูป 6,000 แคลอรีต่อวัน ไม่แตะแอลกอฮอล์ และนั่งสมาธิทุกวัน ย้อนกลับไปตอนอายุ 19 ปี สมัยที่อยู่สโมสรฟุตบอล Red Bull Salzburg เขาวิดพื้นวันละ 300 ครั้ง ซิตอัพวันละ 1,000 ครั้ง เพื่อปั้นร่างกายให้พร้อมเป็นนักกีฬาระดับท็อป นี่คือวินัยที่เขาสร้างขึ้นเองตั้งแต่ช่วงนั้น ท่าฉลองประตูนั่งสมาธิของเขาจึงไม่ใช่มุกตลก แต่สะท้อนความชอบในการทำสมาธิของฮ���ลันด์ ซึ่งมาจากวินัยที่��่วยควบคุมทุกมิติของชีวิต

นอร์เวย์ไม่ได้สร้างวินัยให้เด็กด้วยแรงกดดัน แต่สร้างพื้นที่ให้รักในสิ่งที่ทำก่อน แล้วปล่อยให้วินัยเกิดขึ้นมาเอง บทเรียนนี้จึงใช้ได้กับการพัฒนาตัวเองหรือการสร้างทีมในองค์กรเหมือนกัน ถ้าอยากได้คนที่มีวินัยระยะยาว อาจต้องเริ่มจากการสร้างพื้นที่ให้เขารักในสิ่งที่ทำก่อน ไม่ใช่กดดันให้แข่งขันตั้งแต่วันแรก

สิ่งที่น่าคิดต่อคื��� ไม่ว่าจะเป็นตัวเราหรือทีมที่เราดูแล เรากำลังพยายามสร้างวินัยด้วยแรงกดดัน หรือกำลังสร้างพื้นที่ให้คนได้ค้นพบสิ่งที่พวกเขารักจริง ๆ ก่อนกันแน่

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#สร้างวินัย #ฮาลันด์ #ErlingHaaland #สแกนดิเนเวีย #นอร์เวย์ #พัฒนาตัวเอง #Selfdevelopment #Mindset #ผู้นำองค์กร #ว���นัยสร้างได้

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

สำหรับคนเมืองที่เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างมากในการใช้ชีวิต การเปลี่ยนผ่านของเทคโนโลยีที่รวดเร็วใน��ุคปัจจุบัน จึงทำให้เกิดการตั้งคำถามกับคุณค่า ความเป็นมนุษย์ ตัวตน และทักษะต่างๆ ที่มี จนนำมาซึ่งการตามหาอัตลักษณ์ (Identity) การค้นหาความหมายในงานที่ทำ หรือแม้กระทั่งความหมายของการมีชีวิต

ยิ่งในวันที่คนเมืองพึ่งพา AI กันมากขึ้น ทั้งการค้นหาข้อมูล การทำงาน การสร้างสรรค์ ไปจนถึงการตัดสินใจในชีวิตประจำวัน Identity จึงไม่ได้อยู่เพียงแค่สิ่งที่เราเลือกเป็น แต่ยังเกี่ย��ข้องกับข้อมูลที่เราเลือกเชื่อ และนำมาใช้ด้วย เพราะ AI เรียนรู้จากข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้น หากเรารับข้อมูลจาก AI โดยไม่ตั้งคำถามหรือไม่ตรวจสอบที่มา ก็อาจทำให้กรอบความคิดบางอย่างถูกส่งต่อโดยไม่รู้ตัว การรักษา Identity ในยุค AI จึงอาจหมายถึงการรู้จักใช้เทคโนโลยี พร้อมกับตั้งคำถามกับข้อมูลที่อยู่เบื้องหลัง เพื่อไม่ให้ AI เป็นผู้คิดหรือกำหนดตัวตนของเราแทนตัวเรานั่นเอง

แต่ในขณะที่คนเมืองกำลังตั้งคำถามว่า AI จะเข้ามามีอิทธิพลต่อตัวตนของเราอย่างไรนั้น ยังมีคนอีกกลุ่มที่กำลังเ��ชิญปัญหาในอีกด้าน นั่นก็คือการที่ตัวตนของพวกเขาถูกทำให้เลือนหายไปจากข้อมูลดิจิทัล ด้วยข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นจากอคติและถูกส่งต่อผ่านอัลกอริทึม หรือแม้แต่ถูกสร้างขึ้นผ่าน AI นั่นก็คือ ‘กลุ่มชาติพันธุ์’ จนคนเหล่านี้ต้องหันกลับมาตั้งคำถามกับ Identity และการมีอยู่ของตนในฐานะคนไทยคนหนึ่ง

ประเด็นต่าง ๆ เหล่านี้ เป็นประเด็นที่ถูกหยิบยกมาพูดบนเวทีนักคิดดิจิท���ล ครั้งที่ 36 ในหัวข้อ “Identity of Indigenous People in the Age of AI - อัตลักษณ์ของพลเมืองชาติพันธุ์ในยุค AI เรื่องเล่าและความเป็นจริงในสังคมไทย” ณ SCBX Next Stage @SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน เมื่อวันที่ 13 กันยายน 2569 ที่ผ่านมา

ภาพจำของกลุ่มชาติพันธุ์ในสายตาของคนส่วนใหญ่ มักจะถูกมองว่าล้าหลัง ไม่ทันสมัย เป็นผู้รอรับการช่วยเหลือ และที่ร้ายไปกว่านั้นคือ เป็นตัวการทำลายป่า ทำลายระบบนิเวศ จนก่อให้เกิดปัญหาฝุ่น PM 2.5 ไปทั่วเมือง ภาพจำดังกล่าวนี้เกิดขึ้นจากอคติต่อ��ลุ่มชาติพันธุ์โดยคนกลุ่มหนึ่ง ที่สร้างข้อมูลขึ้นจากอคติ จนนำมาซึ่ง ‘วงจรการขยายอคติด้วยอัลกอริทึม’ ดังนี้

อคติในสังคม → ถูกบันทึกเป็นข้อมูล → AI เรียนรู้จากข้อมูล → AI ผลิตผลลัพธ์ที่มีอคติ → สังคมรับและเผยแพร่ → อคติถูกทำซ้ำและกลายเป็นเรื่องปกติ

ประเด็นดังกล่าวนี้ ไม่ใช่แค่ประเด็นทางเทคโนโลยี แต่ยังนับเป็นประเด็นเรื่องสิทธิมนุษยชนอีกด้วย เพราะในแง่ของกา���เรียนรู้ของ AI ข้อมูลที่ AI ผลิตขึ้นจะเป็นตัวสะท้อนสังคม วัฒนธรรม และประสบการณ์ของมนุษย์ หากข้อมูลไม่สมดุล มีความหลากหลาย มีการตีตรา มีอคติ หรือมีการเหมารวม อาจทำให้ข้อมูลที่ถูกบิดเบือนเหล่านี้ ถูกถ่ายทอดเข้าไปในระบบและเกิดการผลิตซ้ำ ทำให้อคติขยายตัวรวดเร็วและรุนแรง จนกระทบไปถึงสิทธิในการมีส่วนร่วม และสิทธิในการกำหนดวิถีชีวิตของกลุ่มชาติพันธุ์ได้นั่นเอง

ยิ่งไปกว่านั้น ในโลก AI ประเด็นเรื่องทรัพย์สินทางปัญญา ยังไม่มีข้อกำหนดที่ชัดเจน จึงนำมาสู่คำถามสำคัญเกี่ยวกับข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าสู่ระบบดิจิทัลเพื่อให้ AI เรียนรู้ (Learning) ว่า ใครเป็นผู้สร้าง ใครมีสิทธิ และใครควรได้รับประโยชน์��ากข้อมูลเหล่านี้

1. ผู้ผลิตและผู้กำหนด: ใครเป็นผู้ผลิต และใครเป็นผู้กำหนดว่าข้อมูลใดควรถูกบันทึก?
2. ผู้ให้ความหมาย: ใครมีอำนาจในการตีความ และให้ความหมายกับข้อมูล?
3. ผู้เข้าถึง: ใครสามารถเข้าถึง และนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ได้?
4. ผู้คัดค้าน: ใครมีสิทธิโต้แย้ง หรือคัดค้านข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง?
5. ผู้รับประโยชน์: เมื่อข้อมูลถูกนำไปใช้พัฒนาระบบ AI ใครควรได้รับประโยชน์ แล���เจ้าของข้อมูลหรือเจ้าของอัตลักษณ์มีส่วนร่วมในการกำกับดูแลมากน้อยเพียงใด?

เพราะท่ามกลางความค้างคาเหล่านี้ ทำให้เกิดข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นจากอคติ จนทำให้คนกลุ่มหนึ่งถูกมองเห็น และคนอีกกลุ่มถูกมองไม่เห็น ขณะเดียวกัน หากข้อมูลมีความหลากหลาย มีการร่วมสร้างข้อมูลโดยกลุ่มชาติพันธุ์และชุมชน มีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลทั้งในด้านภาษา วัฒนธรรม ข้อเท็จจริง และมีการเปิดกว้างให้ชุมชนมีส่วนร่วมในการใช้ข้อมูล AI ก็จะเปลี่ยนจากเครื่องมือขยายอคติ กลายเป็นเครื่องมือที่เพิ่มการมองเห็น และลดความเหลื่อมล้ำของข้อมูลข่าวสาร ลดความเหลื่อมล้ำในสังคมได้

ซึ่งสิ่งเหล่านี้ยังเกี่ยวข้องกับความเหลื่อมล้ำเรื่องสิทธิ การเลือกปฏิบัติ/กีดกัน และการไม่ยอมรับในตัวตนของกลุ่มชาติพันธุ์ แม้ว่าจะมี พ.ร.บ. คุ้มครอง และส่งเสริมวิถีชีวิตกลุ่มชาติพันธุ์ออกมาเมื่อปี พ.ศ. 2568 เรียบร้อยแล้ว แต่ในทางปฏิบัติ กลุ่มชาติพันธุ์ก็ยังคงไม่ได้รับความเท่าเทียม และการยอมรับอย่างแท้จริงในสังคมไทย เสียงของคนกลุ่มนี้ยังไม่ดังพอที่จะถูกทำให้มองเห็น และยอมรับจากสังคมและโลกดิจิทัล แม้ว่าคนกลุ่มนี้จะเป็นกลุ่มคนที่มีภูมิปัญญาทางวัฒนธรรมที่หลากหลาย มีต้นทุนที่ดีในการส่งต่อบริบ��ทางวัฒนธรรมผ่านข้อมูลดิจิทัล ทั้งยังสามารถใช้ทรัพยากรเหล่านี้เป็นต้นทุนในการสร้างเศรษฐกิจ ผ่านการท่องเที่ยว สิ่งทอ เครื่องประดับ และความมั่นคงทางอาหาร เพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงในโลกดิจิทัลแล้วก็ตาม แต่ข้อจำกัดในเรื่องสิทธิก็ยังทำให้การตั้งคำถามต่ออัตลักษณ์ (Identity) ของกลุ่มชาติพันธุ์ยังไม่หมดไปในสังคมไทย

การจะทำให้สังคมไทยเปิดใจโอบรับคนกลุ่มนี้เข���ามาเป็นส่วนหนึ่งได้อย่างแท้จริง จะต้องเริ่มจากการมองเห็น และการยอมรับอคติ (Bias) ของตน ไปจนถึงการไม่ส่งต่ออคติผ่านอัลกอริทึม การเปิดใจพูดคุยเพื่อเรียนรู้ตัวตนของคนชาติพันธุ์ ยอมรับพวกเขาเป็นคนไทยคนหนึ่งที่มีสิทธิมีเสียงทัดเทียมกับคนไทยทุกคน และมีส่วนร่วมในการกำหนดทิศทางการพัฒนาประเทศ ��ลอดจนยอมรับพวกเขาเป็นหนึ่งในผู้สร้างสรรค์ชุดข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อให้ AI เรียนรู้ ถ่ายทอดเรื่องราวทางวัฒนธรรม วิถีชีวิต ความเป็นอยู่ ให้คนรุ่นหลังได้เรียนรู้ต่อไป ขณะเดียวกัน ในส่วนของกลุ่มชาติพันธุ์เอง ก็ควรจะยอมรับในความเป็นมนุษย์ ภาคภูมิใจและรู้สึกเชื่อมโยงกับรากเหง้าและอัตลักษณ์ (Identity) ของตน รู้จักปรับตัวเพื่อให้สามารถอยู่ร่วมได้กับทั้งวัฒนธรรมดั้ง��ดิมของตน และวัฒนธรรมภายนอกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในทุกวัน

ติดตามเรื่องราวน่าสนใจที่ช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ ได้ที่เวที SCBX NEXT STAGE กด Follow ไว้ แล้วไปเจอกันที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape #SiamParagonSCBXNextTech #SCBXNextStage #เวทีนักคิดดิจิทัลครั้งที่36 #Cofact #โคแฟค #IndigenousPeople #ชาติพันธุ์ #อัตลักษณ์ #AI #ArtificialIntelligence #IndigenousMedia #IMN #ThaiPBS #DigitalCitizen #VoicesOfTheVoiceless

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

WHAT’S NEXT?
It starts here.

เข้าสู่ปลายกันยายน SCBX NEXT TECH เดินหน้าต่อกับธีม BUILD WHAT’S NEXT ผ่านองค์ความรู้และไอเดียที่พร้อมนำไปใช้จริง ตั้งแต่ Cybersecurity, Sustainability, InsurTech, BIM และการลงทุน ไปจนถึง Soft Power

🔷 23 Sep - CYBERSEC ASIA 2027 MEETUP #1: (13.00 - 16.30)
อัปเดตภัยคุกคามไซเบอร์ภาครัฐ ผ่านกรณีศึกษาจริง แนวทางรับมือ และมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ Cybersecurity

🔷 24 Sep - ARCHICAD BIM EXCLUSIVITY (13.30 - 16.30)
เจาะลึก 12 ฟีเจอร์ Archicad สำหรับสาย Architecture, Engineering และ BIM พร้อม Demo

🔷 25 Sep - MARKET TODAY ON STAGE: สูตรคัดหุ้นซื้อสไตล์ไหนก็กำไร VI x TRADER (14.00 เป็นต้นไป)
เจาะกลยุทธ์คัดหุ้นจากมุม VI และ Trader พร้อมวิเคราะห์แนวโน้มตลาดและการบริหารความเสี่ยงในการลงทุน

🔷 26 Sep - CEMIS OPEN HOUSE 2026: SHAPING THE FUTURE OF SOFT POWER (13.00 เป็นต้นไป)
เปิดมุมมองอนาคต Soft Power ผ่าน Creative Economy พร้อมถอดบทเรียนจากงานวิจัยและประสบการณ์ระดับโลก

🔷 27 Sep - FROM CHAOS TO SUSTAINABILITY: SEEDS OF LIFE IN TIMES OF CRISIS (14.00 เป็นต้นไป)
สำรวจทางรอดและความยั่งยืนผ่านเศรษฐกิจ เกษตร ชุมชน วัฒนธรรม และนวัตกรรม ท่า��กลางโลกที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน

🔷 28 Sep - OIC INSURTECH AWARD 2026: FINAL PITCHING DAY (13.00 - 17.00)
รอบชิงชนะเลิศเวที InsurTech กับไอเดียและโซลูชันใหม่ เพื่อรับมือความเสี่ยงและยกระดับอุตสาหกรรมประกันภัยไทย

📌 เปลี่ยนการเรียนรู้เป็นการลงมือทำไปด้วยกัน
ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน
ติดตามรายละเอียดกิจกรรมเพิ่มเติมผ่านทางเพจ SCBX Next Tech
#SCBXNEXTTECH #SiamParagon

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

เคยรู้สึกผิดไหม เวลานั่งเฉย ๆ ไม่ได้ทำอะไรเลย?
ในโล���ที่วุ่นวาย แต่ละวันเรามีเรื่องต้องทำมากมายตั้งแต่เช้าจรดค่ำ ไม่ว่าจะงานในบ้าน และงานนอกบ้าน มีเรื่องที่ต้องคิดตลอดเวลา ทำทุกอย่างเพื่อที่จะมีชีวิตที่ดี จนอาจจะไม่ได้หยุดพัก หรือหยุดทบทวนสิ่งที่กำลังทำอยู่ด้วยซ้ำไป และกลับกลายเป็นว่า การนั่งเฉย ๆ ไม่ทำอะไรเลยกลับทำให้รู้สึกผิดและรู้สึกว่าเสียเวลาไปโดยเปล่าประโยชน์ คิดว่าต้องทำงานหนักมาก่อนถึงจะมีส��ทธิ์ได้พัก ราวกับความว่างเป็นสิ่งฟุ่มเฟือยที่ต้องจ่ายถึงจะได้ครอบครอง

ความว่างแท้จริงคืออะไร ?
��ลายคนเข้าใจว่าความว่างคือ การไม่มีอะไรเลย เป็นช่องโหว่ที่ต้องรีบเติมให้เต็ม แต่ทั้งปรัชญาตะวันออกและวิทยาศาสตร์สมัยใหม่กลับบอกตรงกันว่า ความว่างไม่ใช่การไม่มีอะไร แต่เป็นองค์ประกอบที่ทำให้สิ่งอื่นดำรงอยู่ได้อย่างมีความหมาย

ปรัชญาญี่ปุ่นเรื่อง Ma (間) อธิบายไว้ว่า เพลงจะไพเราะไม่ได้ถ้าไม่มีช่วงเงียบระหว่างโน้ต ห้องจะใช้งานไม่ได้ถ้าไม่มีที่ว่างให้เดิน และสมองก็คิดอะไรใหม่ ๆ ไม่ได้ถ้าไม่เคยว่างจากการคิดเลยสักครั้ง ความว่างในความหมายของ Ma จึงไม่ใช่สิ่งที่ขาดหายไป แต่เป็นสิ่งที่ทำให้ทุกอย่างรอบข้างมีความหมายขึ้นมาได้

ฝั่งตะวันตกก็มีแนวคิดเดียวกันนี้ คาลิล ยิบราน นักปรัชญาชาวเลบานอน-อเมริกัน เขียนไว้ในหนังสือ The Prophet ว่า "จงยืนอยู่ด้วยกัน แต่อย่ายืนใกล้กันเกินไป เพราะแม้แต่เสาของวิหารก็ยังต้องยืนห่างกัน" ���ี่ว่างระหว่างเสาไม่ได้ทำให้วิหารอ่อนแอลง แต่กลับเป็นสิ่งที่ทำให้เสา��ต่ละต้นแบกรับน้ำหนักได้โดยไม่ถล่มลงมา ที่ว่างในชีวิตคนเราก็ทำงานแบบเดียวกัน

ส่วน Niksen แนวคิดดัตช์ที่แปลตรงตัวว่า "การไม่ทำอะไรเลย" อธิบายเรื่องเดียวกันนี้ด้วยภาษาวิทยาศาสตร์ นักประสาทวิทยาชี้ว่าตอนที่สมองดูเหมือนว่างเปล่าที่สุด จริง ๆ แล้วเครือข่าย Default Mode Network กำลังทำงานหนักที่สุด ซึ่งเครือข่ายในสมองนี้ทำงานโดดเด่นขึ้นตอนที่เราไม่ได้จดจ่อกับงานเฉพาะเจาะ��ง เช่น ตอนใจลอย ฝันกลางวัน คิดถึงอดีต หรือตอนที่สมองอยู่ในโหมดพัก สมองจะเชื่อมโยงความทรงจำเก่ากับข้อมูลใหม่จนเกิดเป็นไอเดียที่ไม่คาดคิด นี่คือเหตุผลที่ไอเดียดี ๆ มักโผล่มาตอนอาบน้ำหรือเดินเล่น หรือตอนที่รู้สึกว่าตัวเองไม่ได้ทำอะไรเลยนั่นแหละ อาจเป็นช่วงที่สมองกำลังทำงานได้ดีโดยไม่รู้ตัว
ที่น่าสนใจคือ ตอนนี้เราคิดว่าการพักคือการได้เลื่อนฟีดโซเชียลม���เดีย แต่แท้จริงแล้วเราไม่ได้พักเลย เพราะสมองยังอยู่ในโหมดโฟกัส รับ��้อมูลใหม่เข้ามาตลอดเวลา ตอนพักจริง ๆ พูดง่าย ๆ คือ ตอนที่เรานั่งเฉย ๆ อยู่บนโซฟา ไม่ได้คิดอะไร

ปัจจุบันที่ข้อมูลวิ่งผ่านตัวเราไปมากมาย การที่ต้องคิดอะไรไม่ได้หยุดแบบนี้ เราจะทำยังไงเพื่อที่จะได้ว่างจริง ๆ อาจจะเริ่มจากสร้างพื้นที่เล็ก ๆ ในแต่ละวัน เช่น ยืนบน BTS โดยไม่ฟังพอดแคสต์ นั่งจิบกาแฟโดยไม่หยิบมือถือ หรือปล่อยให้ตัวเองนั่งเฉย ๆ สัก 10-15 นาที โดยไม่ต้องม���เป้าหมายว่าต้องทำอะไรให้เสร็จ แค่นั้นก็เพียงพอให้สมองได้เข้าสู่ภาวะที่ Default Mode Network ทำงานและเริ่มเชื่อมโยงความคิดใหม่ ๆ ได้อีกครั้ง

จากปรัชญาและแนวคิดที่ได้กล่าวมา แม้ว่าจะรู้สึกผิดตอนที่ว่าง ไม่ได้ทำอะไรเลย ก็จงฝึกที่จะอยู่เฉย ๆ ไม่ทำอะไรเลย เพื่อให้สมองได้พักอย่างแท้จริง ไม่ต้องรีบเติมเต็มช่องว่างในช่วงเวลาเหล่านั้น ปล่อยให้ตัวเองได้พัก เพื่อให้การใช้ชีวิตที่มีอยู่มีความหมายและกลับมามีพลังทำสิ่งต่าง ๆ ได้อย่างเต็มที่

สุดท้ายแล้ว สิ่งที่เราต้องกลับมาถามตัวเองอาจไม่ใช่ มีเวลาว่างไหม แต่คือ กล้าปล่อยให้ตัวเองว่างจริง ๆ หรือเปล่า?

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#Niksen #DefaultModeNetwork #Ma #Mindfulness #การพัฒนาตัวเอง #ปรัชญาชีวิต #สุขภาพจิต #SelfCare #Wellbeing #อัปเดตเทรนด์

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

WHAT’S NEXT?
It starts here.

สัปดาห์นี้ SCBX NEXT TECH เดินหน้ากับธีม BUILD WHAT’S NEXT ผ่านหลากหลายมุมของการสร้��งอนาคต ตั้งแต่วัฒนธรรมและความคิดสร้างสรรค์ ธุรกิจและนวัตกรรม ไปจนถึงการเปิดพื้นที่ให้ไอเดียและคนรุ่นใหม่ได้ก้าวไปสู่โอกาสถัดไป

🔹 16 Sep - งานแถลงข่าว Bangkok International Fashion Week 2026 (16.00 เป็นต้นไป)
งานแถลงข่าวเปิดตัวมหกรรมแฟชั่น BIFW 2026 ภายใต้แนวคิด “TH-nomenal Extraordinary - Lead the Culture, Wear the Future”

🔹 17 Sep - FENGSHUI ฮวงจุ้ยเร่งยอดร้านค้า (13.00 - 17.00)
เรียนรู้หลักฮวงจุ้ยสำหรับธุรกิจร้านค้า ตั้งแต่การเลือกทำเลและตกแต่งหน้�����้าน ไปจนถึงการเสริมพลังให้ธุรกิจและยอดขาย

🔹 18 Sep - CHULA DEMO DAY 2026 (12.30 - 18.00)
รวม Startup, SMEs, Founder และ Investor เชื่อมงานวิจัยและนวัตกรรมจากจุฬาฯ สู่ธุรกิจ เทคโนโลยี และโอกาสใหม่ใน Ecosystem

🔹 19 - 20 Sep - MODCO THESIS CONTEST 2026 (11.00 - 18.00)
เวทีประกวดและโชว์ผลงาน Thesis ของคนรุ่นใหม่ พร้อม Workshop และการแลกเปลี่ยนความรู้กับผู้เชี่ยวชาญในวงการสร้างสรรค์

🔹 21 Sep - งานแถลงข่าวโครงการพระราชกรณียกิจอันเป็น “นิรันดร์” (14.00 เป็นต้นไป)
เปิด���ัวโครงการสื่อสร้างสรรค์ถ่ายทอดพระเกียรติสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ฯ ผ่านศิลปะ วัฒนธรรม และบทเพลงจากศิลปินหลากหลายวงการ

🔹 22 Sep - งานแถลงข่าว FUTURE TRENDS AWARDS 2027 (10.00 เป็นต้นไป)
งานแถลงข่าวเวทีรางวัลแห่งอนาคต พร้อมนำเสนอแนวคิด ทิศทาง และรายละเอียดของเวทีที่มองหาบุคคล องค์กร และผลงานที่มีศักยภาพสร้างการเปลี่ยนแปลง

📍เปลี่ยนการเรียนรู้เป็นการลงมือทำไปด้วยกัน
ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

ติดตามรายละเอียดกิจกรรมเพิ่มเติมผ่านทางเพจ SCBX Next Tech
#SCBXNEXTTECH #SiamParagon

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

ขณะที่ประชาคมโลกส่วนใหญ่ตั้งเป้าไปถึง Carbon Neutrality ภายในป��� 2030 และ Net Zero ภายในปี 2050 แต่ประเทศไทยกลับยังอยู่ในจุดที่ช้ากว่าสถานการณ์โลกอยู่ 15-20 ปี กับเป้าหมายสู่ Carbon Neutrality ในปี 2050 และ Net Zero ในปี 2065

คำถามที่ตามมาคือ ธุรกิจไทยพร้อมแค่ไหนกับการไล่ตามเทรนด์นี้ให้ทัน?

ในงาน SUSTAIN CITY: THE GREEN TRANSITION Celebrate 6th Year Anniversary โดยสำนักข่าวทูเดย์ ณ SCBX Next Stage @SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน เมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2569 ที่ผ่านมา มีประเด็นที่น่าสนใจจาก 3 ธุรกิจยักษ์ใหญ่ ที่กล่าวถึงการมุ่งหน้าสู่ Green Transition และ Net Zero Business จาก 3 อุตสาหกรรมที่ดำเนินธุรกิจต่างกันสุดขั้ว แต่มีจุด��่วมเดียวกันคือ "ลงมือทำจริง ไม่ใช่แค่ตั้งเป้า”

SCG จาก จำเลยปล่อยคาร์บอน สู่ผู้นำ Green Transition

คุณวชิระชัย คูนำวัฒนา Chief Sustainability Officer ของ SCG มองว่าการเปลี่ยนผ่านที่แท้จริง ต้องทำให้ธุรกิจอยู่รอด ต้นทุนไม่พุ่ง และสังคมได้ประโยชน์ไปพร้อมกัน เพราะสุดท้ายแล้ว SCG ไม่อยากเป็นจำเลยปล่อยคาร์บอนอีกต่อไป แต่อยากเป็น ผู้นำ Green Transition

จากที่เคยปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากถึง 34 ล้านตันต่อปี SCG เ��ือกลงมือแก้ที่ผลิตภัณฑ์หลักของตัวเอง ด้วยการพัฒนาปูนคาร์บอนต่ำอย่างต่อเนื่องมาแล้ว 3 รุ่น โดยแต่ละรุ่นลดคาร์บอนได้มากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อขยับสู่เป้าหมาย Net Zero ภายในปี 2050
รุ่นที่ 1 ลดคาร์บอนได้ 10%
รุ่นที่ 2 (วางขายอยู่ในปัจจุบัน) ลดคาร์บอนได้ 15-20%
รุ่นที่ 3 (กำลังพัฒนา) ตั้งเป้าลดคาร์บอนให้ได้ถึง 40-50%
ผลลัพธ์คือ เปลี่ยนไปใช้ปูนคาร์บอนต่ำแล้วถึง 83% ของสินค้าปูนซีเมนต์ SCG ทั้ง���มด โดยไม่ทำให้ราคาสินค้าพุ่งขึ้นเลยแม้แต่น้อย

CP Axtra เปลี่ยนขยะเป็นมูล��่า เดินหน้าสู่ Green Business

คุณศิริพร เดชสิงห์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร สายงานความยั่งยืนและสื่อสารองค์กร CP Axtra (แมคโครและโลตัส) มองว่า Green Transition ของธุรกิจค้าปลีกไม่มีทางสำเร็จได้ถ้าทำคนเดียว เพราะค้าปลีกยืนอยู่ตรงกลางพอดี ระหว่างซัพพลายเออร์ต้นทางกับผู้บริโภคปลายทาง การจะเปลี่ยนให้ได้ผลจริง ต้องชวนทั้งสองฝั่งขยับไปพร้อมกันทั้งห่วงโซ่ ผ่านหลักการ 3 ข้อ คือ Measure (วัดผลด้��ย AI) → Prevent (ป้องกัน) → Divert (แปรสภาพขยะที่ต้องถูกทิ้ง ไม่ให้ลงเอยที่การฝังกลบ)

Measure: ใช้ Data และ AI วิเคราะห์ปริมาณขยะแต่ละสาขาพบว่า ผักผลไม้เป็นกลุ่มที่เน่าเสียเร็วและก่อขยะมากที่สุด จึงคิดค้น "ถุงหายใจได้" ช่วยระบายอากาศให้ผักคายน้ำตามธรรมชาติ ยืดอายุความสดจาก 3 วัน เป็น 5-7 วัน ผลลัพธ์คือ ลดขยะอาหารจากการฝังกลบได้ถึง 16,000 ตัน ทั้งดีต่อสิ่งแวดล้อมและลดต้นทุนธุรกิจได้จริง

Prevent: ป้องกันการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่ตัวการหลัก 2 จุด คือ 1. ติดโซลาร์เซลล์บนหลังคากว่า 2,600 สาขา ปัจจุบันใช้พลังงานหมุนเวียนแล้วประมาณ 17% และตั้งเป้าเพิ่มต่อเนื่อง 2. ทยอยเปลี่ยนสารทำความเย็นในตู้แช่เป็นชนิดปล่อยมลพิษน้อยหรือไม่ปล่อยเลย เนื่องจากสารทำความเย็นคิดเป็นสัดส่วนถึง 13% ของการปล่อยก๊าซฯ ในภาคค���าปลีก

Divert: เปลี่ยนสิ่งที่เคยทิ้ง ให้กลายเป็นสินค้าใหม่ เช่น พลาสติกห่อพาเลทขนส่งสินค้า นำไปแปรรูปเป็นถุงขยะรีไซเคิลและถุงช็อปปิ้งวางขายหน้าสาขา เพื่อทดแทนถุงพลาสติกใช้ครั้งเดียวทิ้ง และรวบรวมขวดพลาสติกใสจากพันธมิตรและชุมชนกว่า 2.5 ล้านขวด มาผลิตเป็นเสื้อผ้าแฟชั่นแบรนด์ใหม่ของตัวเอง เปลี่ยน Waste จากต้นทุนที่ต้องกำจัด ให้กลายเป็น Raw Material ของธุรกิจใหม่

Chevron กลยุทธ์ที่ทำได้จริง ไม่ใช่แค่พูด

คุณ��ัณวรรธน์ นิลกิจศรานนท์ รองประธานกรรมการบริหาร ฝ่ายวิศวกรรมโครงสร้าง บริษัท เชฟรอนประเทศไทยสำรวจและผลิต จำกัด มองต่างมุมในฐานะธุรกิจพลังงานแต่ยึดหลักการเดียวกันคือ "ทำได้จริง ไม่ใช่แค่พูด" ผ่าน 3 กลยุทธ์ ได้แก่

1. Track Real-time Data ก่อนลงทุนแก้ปัญหา: สร้าง Dashboard มอนิเตอร์การปล่อย CO₂ แบบ Real-time ทุกอุปกรณ์ ทุกพื้นที่ในอ่าวไทย รู้ปัญหาไว แก้ไวกว่า

2. อัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ เพื่อลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก: ยกเครื่องเครื่องยนต์และ Compressor หลักทุกตัว ลดการเผาไหม้ตั้งแต่ต้นทาง

3. ใช้ AI Optimize ต้นทุนเชื้อเพลิง: นำ AI มาคำนวณเส้นทางเรือขนส่งในอ่าวไทย เพื่อลดการใช้เชื้อเพลิง
ซึ่งผลลัพธ์ที่วัดได้จริงจากกลยุทธ์ข้างต้นที่เชฟรอนทำมาตลอด 4 ปี คือ ลด CO₂ ได้ 18% (จาก 5 แสนตัน เหลือ 4 แสนตัน/ปี) ลดก๊าซมีเทนได้ 42% และลดการเผาทิ้ง (Flaring) ได้มากถึง 50%

3 ธุรกิจจาก 3 ��ุตสาหกรรม แต่มอบบทเรียนเดียวกันที่สะท้อนให้เห็นว่า การก้าวสู่ Net Zero Business ต้องลดคาร์บอน พร้อมกับลดต้นทุนได้จริง และในวันที่ไทยยังก้าวช้ากว่าสถานการณ์โลกถึง 15-20 ปี ธุรกิจที่เริ่มวันนี้คือธุรกิจที่ได้เปรียบ และพร้อมก้าวสู่เส้นชัยได้ก่อน

ติดตามเรื่องราวน่าสนใจที่ช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ ได้ที่เวที SCBX NEXT STAGE กด Follow ไว้ แล้วไปเจอกันที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

แล้วพบกับกิจก���รมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape #SiamParagonSCBXNextTech #SCBXNextStage #SustainCity #TheGreenTransition #SCG #CPAxtra #Chevron #TodayCelebrate6thYearAnniversary

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

ในวันที่ AI เข้ามาอยู่ในแทบจะทุก Workflow หลายคนอาจกำลังอยู่กับความรู้สึกไม่มั่นใจว่า “มนุษย์ควรอยู่จุดไหน���นแต่ละ Workflow?” จึงจะเป็นการเพิ่ม Productivity สร้าง Results ที่จับต้องได้จริง ลดภาระงานในแต่ละวัน ในแบบที่ดีกว่าการทำงานโดยไม่มี AI เป็นผู้ช่วย

หัวใจสำคัญของการทำงานร่วมกับ AI คือการออกแบบ Workflow งานในองค์กร หรือแม้แต่งานใน Task ของตัวเองให้มี Human in the Loop อยู่เสมอ โดยให้ AI เป็นเหมือนผู้ช่วยในทีม ที่เราคอยป้อนงานให้ตลอดใน Task ที่ AI แต่ละตัวสามารถทำได้ดี

จากงาน AI Future Ready ครั้งที่ 2 ณ SCBX Next Stage @SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน เมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2569 ที่ผ่านมา มีประเด็นที่น่าสนใจเกี่ยวกับการมองอนาคตการทำงานในยุค AI ผ่านมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญหลากหลายด้าน หนึ่งใน Insight ที่อยากชวนให้คิดต่อคือ การทำงานร่วมกับ AI อาจไม่ได้หมายความว่าเราต้องใช้ AI ให้มากที่สุด แต่ต้องรู้ว่า จุดไหนที่มนุษย์ควรอยู่ใน Loop? และงานไหนควรให้ AI ทำ หรืองานไหนควรลงมือทำเอง

เพราะไม่ใช่ทุก Workflow ที่ควรปล่อยให้ AI ทำงานแบบอัตโนมัติ 100% โดยเฉพาะจุดที่ต้องใช้การตรวจสอบ ตีความ และตัดสินใจจากบริบทการทำงานจริง

โค้ชเกรท (��กรท ศรัณย์พร พรสถิตย์วัฒน์) Founder, ToGreater, เจ้าของคอร์ส AI for Owner & Marketing, LINE Certified Coach ได้กล่าวในประเด็นการเลือกใช้ AI ในแต่ละ Level ไว้ว่า สิ่งสำคัญคือการเลือก Level ให้เหมาะกับงาน และยังคงมี Human in the Loop คอยกำกับในจุดที่สำคัญ เพราะปัจจุบันยังไม่มีงานไหนที่สามารถปล่อยให้ AI ทำแทนได้ 100% ต้องมีคนตรวจสอบอยู่ใน Loop เสมอ ไม่ว่าจะใช้ AI อยู่ใน Level ไหนก็ตาม ขณะเดียวกัน การใช้ AI ก็ไม่จำเป็นต้องเลือกเฉพาะ AI Level สูงสุดเสมอไป แต่ควรรู้จักเลือกให้เหมาะสมกับงาน ตั้งแต่ AI ที่เป็นผู้ช่วยเบื้องต้น / เลขา AI ที่เข้ามาช่วยจัดการ Workflow ทีละจุด ไปจนถึงมือขวา AI หรือ Team AI Agent ที่คิดและทำงานแทนแบบ Always On โดยไม่ต้องสั่งงานทีละขั้นตอน

ดังนั้น ทักษะที่ยังมีความสำคัญในยุคนี้จึงไม่ใช่แค่ “ใช้ AI เป็น” แต่ยังประกอบไปด้วยทักษะต่าง ๆ ดังนี้

• Critical Thinking รู้จักคิดวิเคราะห์ ตั้งคำถาม และตรวจสอบข้อมูลอย่างมีเหตุผล ไม่รับคำตอบจาก AI มาใช้ทันทีโดยไม่ผ่านการกลั่นกรอง
• Context Expertise เข้าใจบริบทของงานและมีความรู้ในงานนั้น ๆ มากพอที่จะประเมินว่า Output ที่ AI สร้างขึ้นนั้นถูกต้อง เหมาะสม และนำไปใช้ได้จริงหรือไม่ รวมถึงรู้ว่าต้องปรับแก้ตรงไหนเมื่อผลลัพธ์ยังไม่ตรงกับโจทย์ที่ได้รับ
• Judgment & Decision Making ทักษะการตัดสินใจ รู้ว่าเมื่อไหร่ควรเชื่อ AI หรือควรสร้างงานด้วยตนเอง ยิ่งไปกว่านั้นยังจำเป็นจะต้องรู้ด้วยว่า AI ตัวไหน เหมาะกับงานอะไร เพื่อให้เลือกใช้งานได้เหมาะสมและได้งานที่มีคุณภาพในระยะเวลาจำกัด
• Adaptability & Learning เรียนรู้และปรับวิธีทำงานไปพร้อม ๆ กับ AI ตลอดเวลา ไม่ใช่แค่การใช้งานในระดับบุคคล แต่ยังรวมถึงการวาง Workflow ในระดับองค์กรอีกด้วย

ทักษะเหล่านี้ จะช่วยให้ Workflow การทำงานร่วมกับ AI โดยมี Human in the Loop เกิดประสิทธิภาพสูงสุด และช่วยส่งเสริมการพัฒนาตนเองในทุก ๆ ว��น

ในส่วนของคุณทอย กษิดิศ สตางค์มงคล เจ้าของเพจ DataRockie ยังได้กล่าวถึงประเด็นการใช้ AI เท่าที่จำเป็นผ่านแนวคิด “AI Minimalist” ที่เน้นการเลือกใช้ AI ให้เหมาะกับลักษณะของงาน โดยเฉพาะเมื่อเป็นงาน Low-Value Task ที่สามารถปล่อยให้ AI ทำแทนได้ ควรปล่อยให้ AI เข้ามาช่วย แต่หากเป็นงาน High-Value Task ที่ช่วยพัฒนาความสามารถ กระบวนการคิด และสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจ ยังเป็นสิ่งที่มนุษย์ควรลงมือทำเอง

เพราะต่อให้ AI อ่านหนังสือได้ 100 เล่ม หรือสร้างคำตอบได้ภายในไม่กี่วินาที ก็ไม่ได้แปลว่า มนุษย์จะเก่งขึ้น หากเราไม่ได้ผ่านการคิดและเรียนรู้ด้วยตัวเอง นี่จึงทำให้ กระบวนการคิด (Thinking) กลายเป็นหนึ่งในทักษะสำคัญที่มนุษย์ต้องรักษาไว้ พร้อมกับใช้ AI และ Data ให้เหมาะสมกับงาน
อีกหนึ่งแนวคิดสำคัญคือ Skill Stacking หรือการมีทักษะหลายด้านและนำมาผสมผสานกัน แทนที่จะเชี่ยวชาญเพียงเรื่องเดียว เพราะเมื่อ AI เข้ามาทำงานเฉพาะทางบางอย่างได้มากขึ้น ความได้เปรียบของมนุษย์อาจไม่ได้อยู่ที่การเก่งที่สุดในทักษะใดทักษะหนึ่ง แต่อยู่ที่การนำหลายทักษะมาสร้างคุณค่าในแบบที่ AI ทำแทนได้ยาก
นอกจากนี้ การฝึกทักษะใหม่ ๆ การปรับตัว เรียนรู้ตลอดเวลา ก็เ��็นสิ่งจำเป็นอย่างมากสำหรับการทำงานในยุค AI เพราะหากเรารู้ลึกเพียงเรื่องเดียว ทำเรื่องเดียวซ้ำ ๆ ทำอย่างอื่นไม่เป็น และไม่รู้จักปรับตัว ก็มีโอกาสเสี่ยงถูกแทนที่สูงจากทีมงานคนอื่น ๆ ที่มีหลายทักษะ และใช้ AI ควบคู่กันไปในการทำงาน

หรือหากเรารู้กว้าง แต่รู้ลึกเพียงเรื่องเดียว ก็ยังมีโอกาสเป็นที่ต้องการขององค์กรได้ แต่ท้ายที่สุดแล้ว คนที่มีโอกาสสร้างความได้เปรียบในยุค AI อาจไม่ใช่คนที่เก่งที่สุดในทักษะใดทักษะหนึ่ง แต่คือคนที่สามารถนำหลายทักษะมาผสมผสานกัน เพื่อสร้างยอดขาย สร้างชิ้นงาน หรือสร้างผลลัพธ์ให้เกิดขึ้นได้จริง

เพราะในวันที่ AI เก่งขึ้นเรื่อย ๆ การไม่หยุดเรียนรู้และรู้จักปรับตัวเปิดรับสิ่งใหม่ ๆ ตลอดเวลา จะทำให้เราเก่งขึ้นและพัฒนาไปพร้อม ๆ กับวิวัฒนาการของ AI ในแบบที่ใคร หรือ AI ตัวไหนก็ไม่สามารถแทนที่ไ��้ง่าย ๆ

ติดตามเรื่องราวน่าสนใจที่ช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ ได้ที่เวที SCBX NEXT STAGE กด Follow ไว้ แล้วไปเจอกันที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape #SiamParagonSCBXNextTech #SCBXNextStage #AI #ArtificialIntelligence #AIFutureReady2 #AIRova #AIFuturePartyครั้งที่2 #EventInsight

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

WHAT’S NEXT?
It starts here.

สัปดาห์นี้ SCBX NEXT TECH เดินหน้าต่อกับธีม BUILD WHAT’S NEXT เปิดตัวเลขชี้วัดเศรษฐกิจ และสังคมที่ขับเคลื่อนข้อมูล ไปจนถึง AI, Technology, Culture และ Community ที่ชวนเราเรียนรู้ ตั้งคำถาม และต่อยอดด้วยความสร้างสรรค์ จากการย้อนเช็คร่องรอยของอัตลักษณ์ไปด้วยกัน

🔷 8 Sep - งานเผยแพร่รายงานตัวชี้วัดเศรษฐกิจและสังคมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ประจำปี พ.ศ. 2568 (10.00 เป็นต้นไป)
งานนำเสนอกรอ��แนวคิดและผลคะแนนตัวชี้วัด เพื่อมองช่องว่างและโอกาสในการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมไทยด้วย Big Data และ AI

🔷 9 Sep - งานแถลงข่าวเปิดตัวซีรีส์ “OOPS! MYSTERIOUS SOUNDS สืบเสียงปริศนา...อุ๊ย! เสียงหัวใจเธอดังกว่า” (13.00 - 15.00)
เปิดตัวซีรีส์ Romantic Mystery-Fantasy จาก D.O.T. House พร้อมนักแสดงนำทั้ง 9 คน และชวนไขปริศนาจากเสียงลึกลับ

🔷 10 Sep - TikTok for Beauty Clinic x Tongru (12.30 เป็นต้นไป)
สัมมนาเจาะเทรนด์ TikTok สำหรับธุรกิจคลินิกและผลิตภัณฑ์อาหารเสริม พร้อมแนวทางสร้างคอนเทนต์และทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพ

🔷 12 Sep - NEXT TECH SOUNDSCAPE: BUILD THE NEXT WEEKEND (12.00 เป็นต้นไป)
เปิดพื้นที่ให้เยาวชนแสดงผลงาน ถ่ายทอดแรงบันดาลใจผ่านเสียงเพลง และร่วมสร้างคอมมูนิตี้แห่งความคิดสร้างสรรค์

🔷 13 Sep - เวทีนักคิดดิจิทัล ครั้งที่ 36: อัตลักษณ์ของพลเมืองชาติพันธุ์ในยุค AI เรื่องเล่าและความเป็นจริงในสังคมไทย (13.30 - 19.00)
เปิดมุมมองต่ออัตลักษณ์และเสียงของพลเมืองชาติพันธุ์ในยุค AI ผ่านบทสนทนา สารคดี และประเด็นเรื่องเทคโนโลยีกับความหลากหลาย

🔷 14 Sep - Exploring AI with DeepMind: A Community Meetup (17.30 - 21.00)
อัปเดตความก้าวหน้า AI จาก Google และ Google DeepMind ตั้งแต่เครื่องมือสร้างต้นแบบถึง Multi-Agent และ Memory พร้อมเชื่อมต่อคอมมูนิตี้นักพัฒนาไทย

📌 เปลี่ยนสิ่งที่เรียนรู้ให้กลายเป็นสิ่งที่ลงมือสร้างไปด้วยกัน
ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

ติดตามรายละเอียดกิจกรรมเพิ่มเติมผ่านทางเพจ SCBX Next Tech
#SCBXNEXTTECH #SiamParagon

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

สเต็ปแรกของการลงทุนคืออะไร ใช่การเลือกว่าหุ้นตัวไหนดีจริง ๆ รึเปล่า?

ทุกวันนี้เงินเฟ้อทำให้เงินเก็บเราหายไปเรื่อย ๆ ฝากธนาคารอย่างเดียวไม่พอแล้ว การลงทุนจึงกลายเป็นสิ่งที่แทบทุกคนต้องทำ และหลายคนเริ่มต้นด้วยคำถามที่ว่า ควรซื้อหุ้นตัวไหน กองทุนไหนดี โดยข้ามเรื่องสำคัญที่สุดไปโดยไม่รู้ตัว นั่นคือตัวตัดสินว่าสุดท้ายจะอยู่รอดในตลาดได้จริงไหม สิ่งนั้นคืออะไร?

ลองนึกภาพคนสองคนที่ซื้อกองทุนตัวเดียวกันในวันเดียวกัน แล้วตลาดร่วงลงพร้อมกันในเดือนถัดมา

คนแรกไม่มีเงินสำรองเลย พอมีรายจ่ายฉุกเฉินโผล่มา ก็ต้องขายกองทุนตอนขาดทุนเพื่อเอาเงินมาใช้ ทั้งที่ยังไม่อยากขาย แต่ไม่มีทางเลือกอื่น

ส่วนคนที่สองมีเงินสำรองพอใช้จ่ายได้หลายเดือน จึงถือกองทุนต่อไปได้จนตลาดฟื้นตัว สิ่งที่เขาได้กลับมาไม่ใช่แค่เงินก้อนที่ลงทุนไปโดยไม่ต้องถอนออกมาใช้ แต่คือสิทธิ์ในการรอ ไม่ต้องขายสินทรัพย์ตอนราคาต่ำที่สุด ปล่อยให้เงินลงทุนเติบโตต่อไปได้ และไม่ต้องแบกความเครียดเรื่องเงิน ระหว่างที่ต้องรับมือกับเรื่องฉุกเฉินอยู่แล้ว

ทั้งสองคนลงทุนเหมือนกันทุกอย่าง แต่ผลลัพธ์ต่างกันมาก เพราะสิ่งที่ต่างกันไม่ใช่ฝีมือการเลือกหุ้นหรือจังหวะตลาด แต่คือมีเบาะรองรับอยู่หรือเปล่าตอนที่มีสิ่งต่าง ๆ เข้ามารบกวนแผนการลงทุน

ข้อมูลจากธนาคา��แห่งประเทศไทยพบว่า คนไทยถึง 77.3% มีเงินสำรองฉุกเฉินไม่ถึง 6 เดือน และในบัญชีออมทรัพย์ทั้งหมดกว่า 90% มีเงินเก็บ��ม่เกิน 50,000 บาท นั่นแปลว่าคนส่วนใหญ่กำลังอยู่ในสถานะแบบคนแรกโดยไม่รู้ตัว และปัญหานี้ไม่ได้หยุดแค่คนที่ลงทุนอยู่แล้ว มีผลสำรวจพบว่าคนไทยเกือบครึ่งประเทศ หรือ 49.8% บอกว่าตัวเองยังลงทุนไม่ได้เลย เพราะไม่มีกำลังทางการเงินมากพอ พูดอีกอย่างก็คือ ก่อนจะถึงขั้นเลือกหุ้นเลือกกองทุน คนไทยเกือบครึ่งยังไปไม่ถึงจุดเริ่มต้นด้วยซ้ำ เพราะการเงินยังไม่มั่นคงพอ

สเต็ปแร��ของการลงทุนคืออะไร ใช่การเลือกว่าหุ้นตัวไหนดีจริง ๆ รึเปล่า?

ทุกวันนี้เงินเฟ้อทำให้เงินเก็บเราหายไปเรื่อย ๆ ฝากธนาคารอย่างเดียวไม่พอแล้ว การลงทุนจึงกลายเป็นสิ่งที่แทบทุกคนต้องทำ และหลายคนเริ่มต้นด้วยคำถามที่ว่า ควรซื้อหุ้นตัวไหน กองทุนไหนดี โดยข้ามเรื่องสำคัญที่สุดไปโดยไม่รู้ตัว นั่นคือตัวตัดสินว่าสุดท้ายจะอยู่รอดในตลาดได้จริงไหม สิ่งนั้นคืออะไร?

��องนึกภาพคนสองคนที่ซื้อกองทุนตัวเดียวกันในวันเดียวกัน แล้วตลาดร่วงลงพร้อมกันในเดือนถัดมา

คนแรกไม่มีเงินสำรองเลย พอมีรายจ่ายฉุกเฉินโผล่มา ก็ต้องขายกองทุนตอนขาดทุนเพื่อเอาเงินมาใช้ ทั้งที่ยังไม่อยากขาย แต่ไม่มีทางเลือกอื่น

ส่วนคนที่สองมีเงินสำรองพอใช้จ่ายได้หลายเดือน จึงถือกองทุนต่อไปได้จนตลาดฟื้นตัว สิ่งที่เขาได้กลับมาไม่ใช่แค่เงินก้อนที่ลงทุนไปโดยไม่ต้องถอนออกมาใช้ แต่คือสิทธิ์ในการรอ ไม่ต้องขายสินทรัพย์ตอนราคาต่ำที่สุด ปล่อยให้เงินลงทุนเติบโตต่อไปได้ และไม่ต้องแบกความเครียดเรื่องเงิน ระหว่างที่ต้องรับมือกับเรื่องฉุกเฉินอยู่แล้ว

ทั้งสองคนลงทุนเหมือนกันทุกอย่าง แต่ผลลัพธ์ต่างกันมาก เพราะสิ่งที่ต่างกันไม่ใช่ฝีมือการเลือกหุ้นหรือจังหวะตลาด แต่คือมีเบาะรองรับอยู่หรือเปล่าตอนที่มีสิ่งต่าง ๆ เข้ามารบกวนแผนการลงทุน

ข้อมูลจากธนาคารแห่งประเทศไทยพบว่า คนไทยถึง 77.3% มีเงินสำรองฉุกเฉินไม่ถึง 6 เดือน และในบัญชีออมทรัพย์ทั้งหมดกว่า 90% มีเงินเก็บไม่เกิน 50,000 บาท นั่นแปลว่าคนส่วนใหญ่กำลังอยู่ในสถานะแบบคนแรกโดยไม่รู้ตัว และปัญหานี้ไม่ได้หยุดแค่คนที่ลงทุนอยู่แล้ว มีผลสำรวจพบว่าคนไทยเกือบครึ่งประเทศ หรือ 49.8% บอกว่าตัวเองยังลงทุนไม่ได้เลย เพราะไม่มีกำลังทาง���ารเงินมากพอ พูดอีกอย่างก็คือ ก่อนจะถึงขั้นเลือกหุ้นเลือกกองทุน คนไทยเกือบครึ่งยังไปไม่ถึงจุดเริ่มต้นด้วยซ้ำ เพราะการเงินยังไม่มั่นคงพอ

เงินสำรองอาจไม่ได้ทำให้รวยเร็วขึ้น แต่ทำให้เราไม่ต้องไปเริ่มลงทุนใหม่จากศูนย์ ขั้นแรกสำหรับคนที่จะเริ่มลงทุนอาจไม่ใช่การเลือกสินทรัพย์ แต่เริ่มจากการมีเบาะกันกระแทกหรือมีเงินสำรองให้ตัวเองก่อน

หลายคนมองว่าการเ��็บเงินสดไว้เฉย ๆ คือการเสียโอกาส เพราะเงินไม่งอกเงยเท่าลงทุน แต่จริง ๆ แล้วเงินก้อนนี้ทำหน้าที่ที่การลงทุนทำไม่ได้เลย มันคือสิ่งที่ทำให้เราอยู่ในสนามการลงทุนได้นานพอที่จะไปถึงจุดที่เราพอใจในผลตอบแทนจากการลงทุน

แล้วต้องมีเท่าไหร่ถึงจะพอ หลักที่ใช้กันทั่วไปคือ 6 เท่าของค่าใช้จ่ายต่อเดือน ถ้าอาชีพมีความไม่แน่นอนสูง เช่น ฟรีแลนซ์หรือธุรกิจส่วนตัว อาจขยับไปถึง 6-12 เดือน

สเต็ปแรกของการลงทุน อาจไม่ใช่การเลือกหุ้นตัวไหนดีจริงหรือเปล่า สเต็ปแรกที่แท้จริงอาจเป็นเรื่องพื้นฐานกว่านั้น นั่นคือการมีเงินสำรองฉุกเฉินให้เพียงพอ พอที่จะอยู่รอดได้เมื่อชีวิตเจอความเสี่ยงทางการเงินเข้ามา เพราะต่อให้��ลือกสินทรัพย์ได้ดีแค่ไหน ถ้าไม่มีเบาะรองรับตอนความเสี่ยงเหล่านั้นมาถึง สุดท้ายก็อาจต้องขายทิ้งตอนขาดทุนอยู่ดี

ก่อนจะถามว่าจะซื้อหุ้นตัวไหน ต้องถามว่ามีเงินสำรองฉุกเฉินพอแล้วหรือยัง ถ้ายังไม่มี นั่นอาจเป็นสเต็ปแรกที่ควรเริ่มวันนี้ ก่อนจะไปต่อในสเต็ปอื่น

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ช��้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#การลงทุน #เงินสำรองฉุกเฉิน #วางแผนการเงิน #กองทุนรวม #หุ้น #ลงทุนมือใหม่ #FinancialFreedom #บริหารเงิน #ความรู้การเงิน #EmergencyFund

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

ธุรกิจที่ดี อาจไม่ได้เริ่มต้นจากการมี AI ที่ล้ำที่สุด แต่เริ่มจากการมองเห็นช่องว่างทางธุรกิจ มองเห็น Pain Point ที่ยังไม่มีใครแก้ได้ดีพอ แล้วนำ AI เข้ามาสร้าง Business Solution ให้กับปัญหาเหล่านั้น เช่นเดียวกับที่ 8 Startup ในโครงการ Zero to 1 Accelerator งาน Bangkok Demo Day 2026 แสดงให้เห็นผ่าน Business Solution ที่นำเสนอจริงบนเวที SCBX Next Stage @SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน เมื่อวันที่ 16 สิงหาคม 69 ที่ผ่านมา

มาดูกันว่า ทั้ง 8 Startup มองเห็นปัญหาอะไร และเปลี่ยน Pain Point เหล่านั้นให้กลายเป็น AI-Powered Business ได้อย่างไร

1. Berrys - แพลตฟอร์ม AI Creative สำหรับแบรนด์และธุรกิจ E-commerce
จากประสบการณ์ทำ Branding Agency กว่า 8 ปี ทีมพบว่าแม้แบรนด์จะมี Brand Guideline ชัดเจน แต่เมื่อผลิตคอนเทนต์ผ่านดีไซเนอร์หรือฟรีแลนซ์หลายคน กลับเกิดปัญหาการตีความแบรนด์ที่แตกต่างกัน ทำให้ Content และ Brand Identity ���ม่สม่ำเสมอ Berrys จึงนำ AI มาสร้าง “Brand Memory ที่เก็บข้อมูลและ Identity ของแบรนด์ไว้ในระบบ” เพื่อนำไปสร้าง Ads, Catalogue, Lifestyle Visual และ Short-form Video ให้คอนเทนต์ยังคงความเป็นแบรนด์ได้อย่างสม่ำเสมอ
2. Swashi - แพลตฟอร์ม AI Agents สำหรับงาน Marketing Agency
Swashi แก้ Pain Point ของ SMEs ที่มักจะไม่มีทีมมาร์เก็ตติ้งเป็นของตนเอง ไม่มีเวลา และมีงบไม่เพียงพอสำหรับจ้าง Agency ทำการตลาด จนทำให้การเติบโตหยุดชะงัก Swashi จึงสร้างทีม “AI Agents 24 ตัว ที่ช่ว��วางแผน ผลิต และเผยแพร่คอนเทนต์” รวมถึงสร้างแคมเปญ / หา Leads (ว่าที่ลูกค้า) และ Automate งานได้ผ่านระบบเดียว ทำมาร์เก็ตติ้งได้โดยไม่ต้องเพิ่มคนในทุกขั้นตอน
3. SalesMind AI - แพลตฟอร์มที่ช่วยทีมเซลล์หาลูกค้าและปิดการขายง่ายขึ้น

หลายธุรกิจไม่ได้เสียดีลเพราะโปรดักส์ไม่ดี แต่เพราะ Leads ที่มีโอกาสซื้อ ถูกปล่อยให้หมดความสนใจจากการ Follow-up ที่ไม่ต่อเนื่อง SalesMind AI จึง “นำ AI มาช่วยวิเคราะห์และจัดลำดับ Leads ตาม Sales Funnel” เพื่อให้ทีมเซลล์รู้ว่าควรติดตามใครก่อน และลดโอกาสพลาดลูกค้าที่มีโอกาสปิดการขายไป

ธุรกิจที่ดี อาจไม่ได้เริ่มต้นจากการมี AI ที่ล้ำที่สุด แต่เริ่มจากการมองเห็นช่องว่างทางธุรกิจ มองเห็น Pain Point ที่ยังไม่มีใครแก้ได้ดีพอ แล้วนำ AI เข้ามาสร้าง Business Solution ให้กับปัญหาเหล่านั้น เช่นเดียวกับที่ 8 Startup ในโครงการ Zero to 1 Accelerator งาน Bangkok Demo Day 2026 แสดงใ��้เห็นผ่าน Business Solution ที่นำเสนอจริงบนเวที SCBX Next Stage @SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน เมื่อวันที่ 16 สิงหาคม 69 ที่ผ่านมา

มาดูกันว่า ทั้ง 8 Startup มองเห็นปัญหาอะไร และเปลี่ยน Pain Point เหล่านั้นให้กลายเป็น AI-Powered Business ได้อย่างไร

1. Berrys - แพลตฟอร์ม AI Creative สำหรับแบรนด์และธุรกิจ E-commerce
จากประสบการณ์ทำ Branding Agency กว่า 8 ปี ทีมพบว่าแม้แบรนด์จะมี Brand Guideline ชัดเจน แต่เมื่อผลิตคอนเทนต์ผ่านดีไซเนอร์หรือฟรีแลนซ์หลายคน กลับเก��ดปัญหาการตีความแบรนด์ที่แตกต่างกัน ทำให้ Content และ Brand Identity ไม่สม่ำเสมอ Berrys จึงนำ AI มาสร้าง “Brand Memory ที่เก็บข้อมูลและ Identity ของแบรนด์ไว้ในระบบ” เพื่อนำไปสร้าง Ads, Catalogue, Lifestyle Visual และ Short-form Video ให้คอนเทนต์ยังคงความเป็นแบรนด์ได้อย่างสม่ำเสมอ

2. Swashi - แพลตฟอร์ม AI Agents สำหรับงาน Marketing Agency
Swashi แก้ Pain Point ของ SMEs ที่มักจะไม่มีทีมมาร์เก็ตติ้งเป็นของตนเอง ไม่มีเวลา และมีงบไม่เพียงพอสำหรับจ้าง Agency ทำการตลาด จน���ำให้การเติบโตหยุดชะงัก Swashi จึงสร้างทีม “AI Agents 24 ตัว ที่ช่วยวางแผน ผลิต และเผยแพร่คอนเทนต์” รวมถึงสร้างแคมเปญ / หา Leads (ว่าที่ลูกค้า) และ Automate งานได้ผ่านระบบเดียว ทำมาร์เก็ตติ้งได้โดยไม่ต้องเพิ่มคนในทุกขั้นตอน

3. SalesMind AI - แพลตฟอร์มที่ช่วยทีมเซลล์หาลูกค้าและปิดการขายง่ายขึ้น

หลายธุรกิจไม่ได้เสียดีลเพราะโปรดักส์ไม่ดี แต่เพราะ Leads ที่มีโอกาสซื้อ ถูกปล่อยให้หมดความสนใจจาก���าร Follow-up ที่ไม่ต่อเนื่อง SalesMind AI จึง “นำ AI มาช่วยวิเคราะห์และจัดลำดับ Leads ตาม Sales Funnel” เพื่อให้ทีมเซลล์รู้ว่าควรติดตามใครก่อน และลดโอกาสพลาดลูกค้าที่มีโอกาสปิดการขายไป

4. ShipD2D - แพลตฟอร์มโลจิสติกส์ที่ช่วยให้การขนส่งระหว่างประเทศง่ายขึ้น
จากประสบการณ์ด้าน Logistics กว่า 13 ปี ShipD2D พบ Pain Point ของการขนส่งแบบ LCL (Less-than-Container Load) โดยเฉพาะสินค้าอาหาร เครื่องดื่ม และสินค้าที่มีกฎระเบียบ ซึ่งมีขั้นต���นด้านเอกสารและระเบียบศุลกากรที่ซับซ้อน จนบางบริษัทไม่สามารถใช้บริการจากตัวแทนขนส่งได้ครบตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง ShipD2D จึง “นำ AI มาช่วยจัดการตั้งแต่การเสนอราคา การปฏิบัติตามกฎระเบียบและพิธีการศุลกากร ไปจนถึงการนำเข้าและส่งมอบสินค้า” โดยรวมข้อมูลไว้ในระบบเดียว ครอบคลุม 8 ประเทศ ช่วยให้การนำเข้าและส่งออกง่ายขึ้น ถูกต้อง และตรวจสอบได้

5. Sonar - แพลตฟอร์ม Audiobook ที่ใช้ AI ลดต้นทุนการผลิต
Sonar เข้ามาแก้ Pain Point 2 ด้านของตลาด Audiobook ทั้งคนทำงานที่มีเวลาจำกัดในการรับคอนเทนต์พัฒนาตนเอง และสำนักพิมพ์ที่ต้องการเข้าสู่ตลาดแต่ติดข้อจำกัดด้านต้นทุนและระยะเวลาในการผลิต Sonar จึงพัฒนา “AI Production Engine ที่ช่วยลดต้นทุนการผลิต Audiobook ได้ถึง 90%” พร้อมใช้โมเดล Revenue Sharing ที่ช่วยให้สำนักพิมพ์นำผลงานเข้าสู่ตลาดได้โดยไม่ต้องมีต้นทุนการผลิต���่วงหน้า และช่วยให้ผู้ฟังเข้าถึงคอนเทนต์ Audiobook คุณภาพสูงได้ง่ายขึ้นในระยะเวลาจำกัด

6. Squadzy - แพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยโรงเรียนจัดการกิจกรรมนอกหลักสูตร
ปัญหาที่ Squadzy พบในการจัดกิจกรรมนอกหลักสูตร คือ ข้อมูลกระจัดกระจาย เกิดการสื่อสารที่ตกหล่น และมีภาระงานด้าน Operations จำนวนมาก เนื่องจากหลายโรงเรียนยังใช้ WhatsApp, Email และ Spreadsheet ในการจัดตารางกิจกรรม จัดทีม และสื่อสารกับผู้ปกครองและนัก��รียน Squadzy จึงนำ “AI Workflow Automation มาช่วยจัดการตารางกิจกรรม รายชื่อผู้เข้าร่วม และการสื่อสารไว้ในระบบเดียว” ลดภาระงานด้าน Operations และช่วยให้ครูและโค้ชมีเวลาโฟกัสกับการดูแลและพัฒนานักเรียนมากขึ้น

7. Cbility - แพลตฟอร์ม AI ที่เปลี่ยนข้อมูลผู้เข้าชมงานอีเวนต์ให้เป็น Business Insight
Cbility พบปัญหาของผู้จัดงานที่มักขาดข้อมูลสถิติที่นำไปใช้พัฒนาการจัดงาน โดยเฉพาะข้อมูลการใช้สเปซของผู้ชมงาน ทำให้การวาง Layout การจัดการสเปซ และการจัดทีมงาน ต้องอาศัยการคา��การณ์มากกว่าข้อมูลจริง จึงส่งผลให้ผู้เข้าร่วมงานมี User Experience ที่ไม่ดีและไม่ประทับใจในตัวงาน รวมถึงปัญหาการไม่มีข้อมูล Traffic คนเข้างาน ที่ช่วยซัพพอร์ตให้การตั้งราคาพื้นที่บูธและ Sponsorship ดูสมเหตุสมผลจนลูกค้ายอมซื้อได้ Cbility จึง “นำกล้องและ AI-powered Visual Intelligence มาวิเคราะห์ผู้เข้าชมแบบ Real-time พร้อมแสดงข้อมูล Headcount, Density Map, Dwell Time และ Demographics” ช่วยให้ผู้จัดงานมีข้อมูลจริงสำหรับบริหารงานและสร้าง��ูลค่าทางธุรกิจจากพื้นที่และ Sponsorship ได้

8. SOPet - แพลตฟอร์ม AI ด้าน��ัตวแพทย์และร้านขายยาออนไลน์สำหรับสัตว์เลี้ยง
SOPet พบว่า 78% ของเจ้าของสัตว์เลี้ยงต้องการคำปรึกษาด้านสุขภาพแบบไม่มีค่าใช้จ่าย แต่ยังพร้อมจ่ายสำหรับยาและการรักษา จึงนำ AI มาพัฒนาแพลตฟอร์มที่รวมบริการปรึกษาด้านสุขภาพและ E-pharmacy เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อให้เจ้าของสัตว์เลี้ยงเข้าถึงบริการได้สะดวกขึ้น

ปัจจุบัน SOPet มุ่งให้บริการเจ้าของสัตว์เลี้ยงอายุ 15–45 ปีในกรุงเทพฯ และส���้างยอดขายได้กว่า 3.7 ล้านบาทภายใน 7 เดือน สะท้อนให้เห็นถึงการนำเทคโนโลยีมาตอบโจทย์ความต้องการของตลาดและต่อยอดเป็นธุรกิจที่สร้างรายได้จริง

ทั้ง 8 Startup สะท้อนให้เห็นว่า AI ไม่ได้ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างธุรกิจ แต่การเปลี่ยน Pain Point ให้กลายเป็น Business Solution โดยใช้ประโยชน์จาก AI คือหัวใจสำคัญในการสร้างธุรกิจ ซึ่งไม่ใช่แค่เพียงการสร้างโปรดักส์ใหม่ ๆ ให้เกิดขึ้น แต่ยังตอบโจทย์ตลาดและสร้างมูลค่าได้จริง

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape #SiamParagonSCBXNextTech #SCBXNextStage #AI #ArtificialIntelligence #Startup #BusinessModel #Innovation #TechTrend #BangkokDemoDay2026 #Zeroto1Accelerator

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

WHAT’S NEXT?
It starts here.

กันยายนนี้ SCBX NEXT TECH - BUILD WHAT’S NEXT ชวนทุกคนก้าวจากการเรี��นรู้ สู่การลงมือสร้างสิ่งถัดไป ผ่าน AI, Future Skills, Creative Culture และการเชื่อมต่อผู้คน เพื่อร่วมกันสร้างทักษะ สังคม และโอกาสใหม่ของอนาคต

🔷 1 Sep - NEXT TECH SOUNDSCAPE: BUILD THE NEXT SOUND (12.00 เป็นต้นไป)
เปิดพื้นที่ให้เยาวชนแสดงพลังทางดนตรี สร้างประสบการณ์ร่วม และต่อยอดคอมมูนิตี้สุดสร้างสรรค์

🔷 3 Sep - Connecting Through AI Literacy: AI Ready ASEAN (10.00 - 12.00)
อัปเดตความคืบหน้า AI Ready ASEAN พร้อมแลกเปลี่ยนแนวทางพัฒนา AI Literacy และ Future Workforce ในระยะยาว

🔷 3 Sep - Super AI Engineer: The 6th National Workforce Transformation (12.30 - 16.00)
สรุปและจัดแสดงผลงาน Super AI Engineer Season 6 พร้อมสะท้อนการพัฒนากำลังคน AI ของไทยสู่การใช้งานจริง

🔷 3 Sep - NECTEC-ACE 2026: Sponsor Appreciation & Networking Meetup (19.00 - 21.30)
กิจกรรมขอบคุณพันธมิตร พร้อมแลกเปลี่ยนมุมมองและต่อยอดความร่วมมือสู่ NECTEC-ACE ในอนาคต

🔷 4 Sep - แพรว AWARDS 2026: Interview & Lounge Zone (10.00 เป็นต้นไป)
พื้นที่ต้อนรับและสัมภาษณ์เหล่าศิลปินผู้ร่วมงาน “แพรว AWARD 2026” ก่อนเข้าสู่งานประกาศรางวัล

🔷 6 Sep - NEXT TECH SOUNDSCAPE: BUILD THE WEEKEND SOUND (12.00 เป็นต้นไป)
เติมสีสันสุดสัปดาห์ด้วยดนตรีและการแสดงจากเยาวชน เชื่อมเสียง วัฒนธรรมไทยเข้าด้วยกัน

🔷 7 Sep - Miss International Queen 2026: The Welcome Ceremony & Press Conference (14.00 เป็นต้นไป)
พิธีต้อนรับและแถลงข่าวเปิดตัว Miss International Queen 2026 ฉลองครบรอบ 20 ปี พร้อมผู้เข้าประกวดจาก 27 ประเทศ

📌 เปลี่ยนสิ่งที่เรียนรู้ให้กลายเป็นสิ่งที่ลงมือสร้างไปด้วยกัน
ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

ติดตามรายละเอียดกิจกรรมเพิ่มเติมผ่านทางเพจ SCBX Next Tech
#SCBXNEXTTECH #SiamParagon

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

ถ้าการสอน Claude แค่ครั้งเดียว ทำให้ Claude จำบริบทได้ตลอดไป คิดว่าจะประหยัดเวลาได้มากแค่ไหน?

ทุกวันนี้แทบทุกออฟฟิศใช้ AI ช่วยทำงานแล้ว เช่น Claude หัวหน้าคาดหวังให้ทีมทำงานเร็วขึ้น ประหยัดเวลามากขึ้น แต่คำถามคือเราใช้ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในเวลาที่น้อยที���สุดจริง ๆ หรือเปล่า เพราะในความเป็นจริง คนทำงานจำนวนมากยังเสียเวลาไปกับการอธิบายบริบทเดิมให้ AI ฟังซ้ำทุกครั้ง���ี่เปิดแชทใหม่ ไม่ว่าจะเป็นสไตล์การเขียนที่ต้องการ โครงสร้างรายงานที่บริษัทใช้ หรือขั้นตอนการสรุปประชุมที่ต้องทำเหมือนเดิมทุกครั้ง ยิ่งงานซ้ำเดิมมากเท่าไหร่ เวลาที่เสียไปกับการสอนใหม่ก็ยิ่งสะสมมากขึ้นเท่านั้น กลายเป็นว่าแทนที่ AI จะช่วยประหยัดเวลา กลับกลายเป็นอีกงานหนึ่งที่ต้องใช้เวลาทุกวัน ถ้าการอธิบายวิธีทำงานให้ Claude ฟังใหม่ทุกครั้งใช้เวลาครั้งละ 5 นาที และทำวันละ 10 ครั้ง เท่ากับเราเสียเวลาไปเกือบ 1 ชั่วโมงต่อวันแบบไม่รู้ตัว แล้วอะไรล่ะที่จะช่วยเราได้?

สิ่งที่ช่วยให้เราใช้ Claude ได้เร็วขึ้นก็คือ Skills

Skills คือ ฟีเจอร์ที่ให้เราสอน Claude แค่ครั้งเดียว แล้วมันจำวิธีทำงานได้ตลอดไป โดยไม่ต้องพิมพ์อธิบายซ้ำทุกครั้ง

หลักการทำงานคือ Skills เป็นคู่มือทำงานที่เขียนไว้ก่อนแล้ว มีทั้งคำสั่งและตัวอย่างงานแนบให้ Claude หยิบมาใช้เอง รวมอยู่ในโฟลเดอร์เดียว โดยที่ Claude รู้ว่ามีสกิลอะไรบ้างและใช้ทำอะไรได้ แต่จะไม่ดึงรายละเอียดทั้งหมดมาใช้ตลอดเวลา จะดึงมาใช้ก็ต���อเมื่อเจองานที่ตรงกับสกิลนั้นจริง ๆ

พูดง่าย ๆ คือแทนที่จะต้องบอกวิธีทำงานใหม่ทุกครั้ง เราเขียนคำสั่งเก็บไว้เป็นไฟล์ครั้งเดียว แล้ว Claude จะจำและเรียกใช้เองอัตโนมัติทุกครั้งที่เจอบริบทที่เกี่ยวข้อง ผลลัพธ์ที่ได้คือความสม่ำเสมอ งานแบบเดิมได้ผลลัพธ์แบบเดิมทุกครั้ง ไม่ได้คำตอบแบบสุ่มตามการอธิบายของเราในแต่ละวัน
เราคิดว่า Claude เหมือนเครื่องมือที่ต้องรีเซ็ต��หม่ทุกวัน ทั้งที่จริง ๆ มันสามารถเป็นทีมงานที่จำระบบงานของเราได้ ถ้าเราตั้งค่ามันถูกวิธี

วิธีตั้งค่า Skills มี 4 ขั้นตอน
1. กำหนด Trigger เขียนไว้ในไฟล์ว่าให้ใช้สกิลนี้ตอนไหน (เช่น สรุปประชุมนี้ให้หน่อย)
2. ต่อด้วยขั้นตอนที่อยากให้ทำตามแบบ step by step ในไฟล์เดียวกัน (บันทึกไฟล์นามสกุล .md)
3. ถ้าอยากให้คำตอบแม่นยำขึ้น แนบไฟล์อ้างอิงเพิ่ม เช่น เทมเพลตหรือฟอร์แมตที่บริษัทใช้จริง อย่างไฟล์ CRM ของบริษัท
4. ทดสอบและปรับแก้ให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการ
ตัวอย่างที่เห็นชัดคือ Sales ที่ต้องประชุมกับลูกค้าวันละ 3-4 ครั้ง ปกติต้องเสียเวลาพิมพ์สรุปเองครั้งละ 10-15 นาที แต่พอตั้งสกิล 'สรุปประชุมกับลูกค้า ส่งทีมทันที' ไว้ครั้งเดียว แค่พิมพ์ 'สรุปประชุมนี้ให้หน่อย' Claude ก็จัดโครงสร้างสรุปตามฟอร์แมตที่เคยสอนไว้ พร้อมรายการสิ่งที่ต้องทำต่อหลังประชุมส่งเข้าทีมได้ทันที

ถ้าสอน Claude แค่ครั้งเดียวแล้วจำได้ตลอดไป เวลาที่ประหยัดได้���ม่ใช่แค่ไม่กี่นาที แต่คือชั่วโมงการทำงานที่สะสมทุกวันจนกลายเป็นวันทั้งวันในแต่ละเดือน สุดท้ายแล้วเวลาที่ประหยัดได้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่า AI ฉลาดแค่ไหน แต่ขึ้นอยู่กับว่าเราสอนมันดีแค่ไหน

คุณอยากตั้งค่า Skills อะไรให้ Claude ของคุณบ้าง? มาแชร์กันหน่อย

แล้วพบกับกิจกรรมอื่น ๆ และอีเวนต์ที่น่าสนใจ ให้คุณได้มาเรียนรู้และรับความบันเทิง ได้ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

#SmarterBetterRicher #SCBXNextTech #FutureScape
#AI #ClaudeAI #Skills #ประสิทธิภาพการทำงาน #WorkSmart
#เทคโนโลยี #ธุรกิจ #อัปเดตเทรนด์ #ProductivityHacks

[SCBX NextTech @SCBXNextTech]

WHAT’S NEXT?
It starts here.

ปลายเดือนสิงหาคมนี้ SCBX NEXT TECH ชวนต่อยอดธีม HUMAN SKILLS, AI SOCIETY ผ่านหลากหลายเวทีที่เชื่อม “ทักษะของคน” เข้ากับเทคโนโลยี นวัตกรรม และการสร้างอนาคตที่ยั่งยืนร่วมกัน

🔷 25 Aug - Sustain City: The Green Transition (10.00 - 17.00)
- เวทีรวมภาครัฐ ธุรกิจ เมือง และสังคม ร่วมมองทางออกและการเปลี่ยนผ่านสู่อนาคตที่ยั่งยืน

🔷 26 Aug - Circular Economy Forum 2026: Sustainability in Action (10.00 - 16.35)
- เจาะแนวคิด Circular Economy ตั้งแต่วัสดุและบรรจุภัณฑ์ สู่กลยุ��ธ์ธุรกิจและการลงมือทำจริง

🔷 27 Aug - AI Meetup Bangkok #5: Code กับ AI - สร้างของจริงใน 90 นาที (18.00 เป็นต้นไป)
- เวิร์กช็อปสำหรับ Developer ลงมือสร้างแอปพลิเคชันจริงด้วย AI ภายในเวลา 90 นาที

🔷 29 Aug - HISHACK 2026: Health Sciences Innovation Hackathon (13.00 - 18.00)
- เวที Hackathon เปิดพื้นที่ให้นักเรียนพัฒนาไอเดียและนวัตกรรมเพื่ออนาคตด้านวิทยาศาสตร์��ุขภาพ

🔷 30 Aug - Python Developer Day 2026 (13.00 - 18.00)
- รวมสาย Developer เรียนรู้ Python, AI Agents, App Development และเทคนิคจากผู้เชี่ยวชาญผ่าน 6 Sessions

🔷มาร่วมพัฒนาทักษะที่จะทำให้มนุษย์และ AI เติบโตไปด้วยกัน
ที่ SCBX NEXT TECH ชั้น 4 สยามพารากอน

ติดตามรายละเอียดกิจกรรมเพิ่มเติมผ่านทางเพจ SCBX Next Tech
#SCBXNEXTTECH #SiamParagon