เทคโนโลยี AI ค้าปลีกไม่รู้ไม่ได้แล้ว

03/05/2024

ขณะที่ IDC รายงานว่า 85% ของผู้ค้าปลีกไทยยังไม่ได้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่จากประสบการณ์ของผู้เขียน พบว่า มีโครงการที่พร้อมดำเนินโครงการ AI อย่างจริงจังไม่ถึง 5% การนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้จึงมาพร้อมกับความท้าทายมากมาย แต่หลายๆ อย่าง AI ก็จะให้โอกาสและประโยชน์มากมายเช่นกัน

วิวัฒนาการของเทคโนโลยี AI

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ (AI) การรวมความฉลาดของมนุษย์สู่เครื่องจักร (Machine) คือชุดของโค้ด เทคนิค หรือ อัลกอริทึม ที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบ พัฒนาและแสดงพฤติกรรมของมนุษย์ได้ และเมื่อใดก็ตามที่ Machine สามารถแก้ปัญหาหรือแก้อัลกอริทึมตามชุดของคำสั่งที่สร้างไว้ได้สำเร็จ การทำงานเช่นนั้นเรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence หรือ AI

ปัญญาประดิษฐ์แบ่งเป็นสองกลุ่มคือแบบทั่วไป (Traditional AI และ Generative AI)

1.Traditional AI AI แบบดั้งเดิม จะเน้นไปที่การทำงานเฉพาะจุด โดยระบบจะออกแบบมาเพื่อตอบสนองชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งจะทำให้ AI เหล่านี้จะมีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลที่เราใส่ไปให้ และทำการตัดสินใจหรือคาดเดาเหตุการณ์ตามชุดข้อมูลนั้นๆ ตัวอย่าง AI แบบดั้งเดิม เช่น AI หมากรุก Siri หรือ Alexa AI สำหรับแนะนำบน Netflix หรือ Shopee หรือ Tiktok ก็คือจะนำข้อมูลพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องผู้ใช้งานคนนั้น ๆ เช่น เวลาในการดู ลักษณะที่ชอบ กดดูอะไรบ่อย มาประมวลผลและนำเสนอผลลัพธ์ตามที่ได้มีการโปรแกรมไว้ สรุปให้เข้าใจง่ายๆก็คือ AI แบบดั้งเดิม จะเน้นที่การทำงานได้ดีแบบเฉพาะด้านแต่ไม่ได้คิดค้นหรือสร้างอะไรใหม่

2.Generative AI นับเป็น Next Generation ของ AI ความพิเศษของ Generative AI คือสามารถสร้างหรือคิดค้นสิ่งใหม่ขึ้นมาจากข้อมูลที่มีอยู่ได้ ซึ่งสามารถแบ่งเพิ่มได้อีก 2 แบบ คือ Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL)

2.1 Machine Learning (ML) การเรียนรู้เชิงลึก การสอนให้ระบบคอมพิวเตอร์ทำการเรียนรู้ได้ด้วยตนเองโดยการใช้ “ข้อมูล” อาจจะทำความเข้าใจง่ายๆ ตามชื่อเลยก็คือ การสอนอัลกอริทึมให้เรียนรู้ทำความเข้าใจและตัดสินใจได้ด้วยตัวเองจาก “ข้อมูล” ที่ป้อนให้ ตัวอย่างเช่น ช่วยคุณเขียนบทความ หรือ แต่งนิยาย จากข้อมูลที่คุณให้ ช่วยสร้างรูปภาพที่มีแรงบันดาลใจจากข้อมูลของคุณ ช่วยแต่งเพลงทั้งทำนองและเนื้อร้องได้ ช่วยเขียนโค้ด

2.2 Deep Learning (DL) การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้ โครงข่ายใยประสาทเสมือน (Artificial Neural Networks : ANN) ซึ่งก็เหมือนวิธีการทำงานของระบบประสาทในสมองมนุษย์ โครงข่ายเหล่านี้มี “เซลล์ประสาท” ที่เชื่อมต่อกันเป็น “ระบบประสาท” และสื่อสารกัน โดยใช้วิธีประมวลผลแบบขนาน (parallel processing) เพื่อทำให้มันสามารถเข้าใจและเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากที่ได้รับอย่างต่อเนื่อง

Cost and Benefit ในการนำเทคโนโลยีมาใช้

ร้านค้าปลีกได้รับประโยชน์จากการนำเอาปัญญาประดิษฐ์มาปรับใช้ในกิจกรรมธุรกิจของตนอย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็นการบริหารจัดการสินค้า บริการลูกค้า การตลาด และอื่น ๆ นี่คือประโยชน์ที่สำคัญที่ AI นำเข้ามาเพิ่มขีดความสามารถของร้านค้าปลีกในยุคที่เทคโนโลยีก้าวไปอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม สองประโยชน์ที่ธุรกิจจะได้รับจากการใช้งาน AI ก็คือ

– ช่วยเพิ่ม Productivity ในการทำงาน อย่างที่หลายคนทราบกันดีว่า มนุษย์ก็มีข้อจำกัดการทำงานในหลายๆ เรื่องทั้งในเรื่องของความเร็ว และความแม่นยำ หรือข้อจำกัดต่างๆ ในการทำงานที่อาจทำให้เกิดความสูญเสียตามมาได้ ซึ่งการที่เราจะใช้เครื่องจักร ใช้คอมพิวเตอร์ทำงานแทนได้นั้น ทำให้ Productivity ของเราดีขึ้นเยอะ

– ช่วยในการประหยัดต้นทุน ในการทำธุรกิจนั้นจะต้องมีการใช้จ่ายในส่วนของการจ้างแรงงานที่เพิ่มขึ้นทุกปี ส่วนหนึ่งมาจากปัญหาเงินเฟ้อที่เพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกันราคาของเครื่องจักรและคอมพิวเตอร์กลับมีแนวโน้มราคาลดลงสวนทางค่าแรง เนื่องจากการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดทำให้กลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่าย ปัจจุบันประเทศไทยได้มีการนำ AI เพิ่งเป็นระยะเริ่มต้นเท่านั้น และในระยะยาว ยังจะมีการพัฒนาอีกมาก การประหยัดต้นทุนจะเป็นปัจจัยหนึ่งในการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในอนาคต

เพราะฉะนั้น การเอาเทคโนโลยี AI มาใช้แทนแรงงานของคนเทียบกับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และการประหยัดต้นทุนค่าใช้จ่าย เมื่อเส้นกราฟสองเส้นมาตัดกัน ก็จะได้เป็นจุดคุ้มทุน ซึ่งระยะเวลากี่ปีกี่เดือน เป็นสาระที่ผู้ประกอบการต้องคำนวณและชั่งน้ำหนัก

เทคโนโลยี AI สำคัญ แต่ People กับ Process สำคัญกว่า

ปราชญ์ท่านหนึ่งกล่าวไว้ว่า “Strategy and Technology only deliver Promise, People and Process are the one delivery Result” ดังนั้น บุคลากร และกระบวนการ เป็นสิ่งที่ผู้ประกอบการต้องให้ความสำคัญและไม่สามารถละเลยได้

People บุคลากร ผู้เชี่ยวชาญ หัวใจสำคัญของการเริ่มต้นนำเอาเทคโนโลยี AI และ ML เข้ามาปรับใช้ในธุรกิจและอุตสาหกรรม คือ ต้องเร่งพัฒนาผู้เชี่ยวชาญในเทคโนโลยี AI เราต้องยอมรับว่าการที่เรานำเอาเทคโนโลยีมาใช้ เป็นเรื่องที่ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ หรือคนที่มีความรู้ Know-How ซึ่งถึงแม้เราจะรู้ว่าคุณสมบัติของ AI มีความน่าสนใจอย่างไร แต่การที่เราจะสอนให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานตามที่เราต้องการ มันต้องเริ่มต้นที่ ML เรียนรู้ข้อมูลของเราก่อน

Process หรือ กระบวนการ ใช้ AI สำเร็จรูป โดยไม่สนใจว่า กระบวนการในการทำงานขององค์กรเป็นอย่างไร AI แต่ละประเภท จะถูกสร้างขึ้นมาจาก Algorithm ที่ไม่เหมือนกัน และจำเป็นต้องเรียนรู้มาจาก Big Data หรือ ข้อมูลต้นแบบ การใช้ AI สำเร็จรูป จะมีข้อเสียตรงที่ไม่สามารถปรับจูน Algorithm ได้ เช่น ในส่วนของข้อมูลต้นแบบ หากเป็นข้อมูลต้นแบบที่ไม่เหมาะกับสิ่งแวดล้อมของเรา การใช้ AI นั้น อาจจะไม่ตอบโจทย์ เช่น ใช้ Face Recognition ที่พัฒนามาจากรูปหน้าของชาวตะวันตก จะทำให้การประมาณการรูปลักษณ์ หรืออายุ มีความคลาดเคลื่อนอย่างมาก เป็นต้น