เทรนด์ AI ตุลาคม 2025: จังหวะทองของการเปลี่ยนผ่านองค์กรไทย

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร CEO & Founder, iApp Technology

ตุลาคม 2025 เป็นจุดพลิกผันสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ขณะที่อุตสาหกรรมยังฟื้นตัวจากสงครามราคา AI ที่เขย่าตลาดเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว คลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรมเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรเข้าถึง AI อย่างสิ้นเชิง ตั้งแต่ AI Agent ที่สามารถวางแผนและปฏิบัติงานซับซ้อนได้เอง ไปจนถึงระบบ Multimodal ที่เข้าใจโลกเหมือนมนุษย์ ความเร็วของนวัตกรรมกำลังเร่งขึ้นในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน

สำหรับองค์กรไทย การบรรจบกันของต้นทุน AI ที่ลดลงและความสามารถที่เพิ่มขึ้น สร้างโอกาสแบบ once-in-a-generation เมื่อเศรษฐกิจ AI ของไทยคาดว่าจะแตะ 2.6 ล้านล้านบาทภายในปี 2030 และรัฐบาลสนับสนุน 25,000 ล้านบาทสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI คำถามไม่ใช่ว่าจะนำ AI มาใช้หรือไม่ แต่คือจะทำอย่างไรให้ตรงกับกลยุทธ์

การเติบโตของ Agentic AI: จากเครื่องมือสู่ทีมงานอัตโนมัติ

เทรนด์ที่ร้อนแรงที่สุดในตุลาคม 2025 คือ Agentic AI - ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผน ใช้เหตุผล และปฏิบัติงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้เองโดยไม่ต้องให้มนุษย์คอยบอก ต่างจาก AI แบบเดิมที่ตอบสนองต่อคำสั่งเฉพาะ Agentic AI สามารถแยกเป้าหมายระดับสูงเป็นงานย่อย ตัดสินใจ ใช้เครื่องมือต่าง ๆ และปรับวิธีการตามผลลัพธ์

ตามรายงานล่าสุดของ McKinsey, Agentic AI คือวิวัฒนาการถัดไปของระบบอัตโนมัติในองค์กร ระบบเหล่านี้สามารถ:

• วิเคราะห์ปัญหาซับซ้อน และสร้างแผนการดำเนินงาน
• ใช้เครื่องมือหลายอย่าง โดยอัตโนมัติ (ฐานข้อมูล, API, เครื่องมือค้นหา, เครื่องคิดเลข)
• แก้ไขตัวเอง เมื่อพบข้อผิดพลาดหรืออุปสรรค
• เรียนรู้จากผลตอบกลับ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

สำหรับองค์กรไทย นี่หมายความว่า AI สามารถจัดการกระบวนการธุรกิจแบบ end-to-end ที่เคยต้องอาศัยการประสานงานของมนุษย์ AI Agent ด้านบริการลูกค้าสามารถจัดการคำถามที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้เอง AI Agent ด้านการวิเคราะห์ทางการเงินสามารถรวบรวมข้อมูล คำนวณ และสร้างข้อมูลเชิงลึก AI Agent ด้าน Supply Chain สามารถติดตามระบบหลายระบบและแก้ปัญหาด้านโลจิสติกส์เชิงรุก

จุดแตกต่างที่สำคัญคืออะไร? Agent เหล่านี้ไม่ได้แค่ทำตาม workflow ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่พวกมันคิดเหตุผลเกี่ยวกับปัญหาและกำหนดวิธีที่ดีที่สุดแบบ dynamic

การปฏิวัติ Multimodal AI: เกินกว่าข้อความสู่ความเข้าใจที่แท้จริง

ในขณะที่โมเดลภาษาครองตลาดในช่วง 2023-2024 ตุลาคม 2025 กำลังเห็นการนำ Multimodal AI มาใช้อย่างแพร่หลาย - ระบบที่ผสานการทำความเข้าใจข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอเข้าด้วยกันอย่างไร้รอยต่อ การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลกระทบอย่างมากโดยเฉพาะกับอุตสาหกรรมที่ต้องจัดการเอกสารจำนวนมาก

ตลาด OCR (Optical Character Recognition) เป็นตัวอย่างของการเปลี่ยนแปลงนี้ เติบโตจาก 11.37 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ไปสู่การคาดการณ์ 23.46 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 (อัตราการเติบโต 13.4% ต่อปีตาม Grand View Research) ตลาดกำลังวิวัฒนาการจากการแยกข้อความธรรมดาไปสู่ความเข้าใจเอกสารอย่างครอบคลุม

ระบบ Multimodal AI สมัยใหม่สามารถ:

• เข้าใจโครงสร้างเอกสาร รวมถึงตาราง กราฟ และเค้าโครง
• ดึงความหมายจากภาพ ภายในเอกสาร
• ประมวลผลข้อความที่เขียนด้วยลายมือ หลายภาษารวมถึงอักษรไทย
• วิเคราะห์เนื้อหาวิดีโอ เพื่อดึงข้อมูล
• รวมการถอดเสียง กับบริบทด้านภาพ

ที่ iApp Technology เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงนี้ด้วยตนเองในโซลูชัน OCR และการประมวลผลเอกสารของเรา องค์กรไทยกำลังเคลื่อนไปจากการแยกข้อความพื้นฐานไปสู่ความเข้าใจเอกสารอัจฉริยะที่สามารถ:

• ประมวลผลฟอร์มราชการไทยที่ซับซ้อนซึ่งมีเนื้อหาไทย-อังกฤษปะปนกัน
• เข้าใจเอกสารทางธุรกิจที่รวมข้อความ ตาราง ตราประทับ และลายเซ็น
• ดึงข้อมูลจากบัตรประชาชนและตรวจสอบความถูกต้องสำหรับกระบวนการ E-KYC
• วิเคราะห์เอกสารทางการเงินที่มีกราฟและการคำนวณฝังอยู่

ความก้าวหน้าคือ AI Agent ตอนนี้ตัดสินใจเองเมื่อไหร่ที่จะใช้ OCR เทียบกับ modality อื่น ๆ สำหรับเอกสารสัญญา Agent อาจใช้ OCR สำหรับข้อความ Computer Vision สำหรับการตรวจสอบลายเซ็น และการวิเคราะห์เค้าโครงสำหรับการแยกตาราง - ทั้งหมดประสานกันอย่างชาญฉลาด

Reasoning Models และ Domain-Specific LLMs: ลึกมากกว่ากว้าง

อีกเทรนด์สำคัญในตุลาคม 2025 คือการเติบโตของ Reasoning-focused Models และ Domain-specific LLMs ในขณะที่โมเดลทั่วไปอย่าง GPT-4 และ Claude เก่งในความรู้กว้าง ๆ องค์กรกำลังหันมาใช้โมเดลเฉพาะทางที่ปรับแต่งสำหรับอุตสาหกรรมของพวกเขามากขึ้น

โมเดล Reasoning รุ่นล่าสุด - รวมถึง DeepSeek-V3, Claude 3.5 Sonnet และ GPT-5 ที่กำลังจะมา - แสดงความสามารถที่ไม่เคยมีมาก่อนในการ:

• แยกปัญหาที่ซับซ้อน อย่างเป็นระบบ
• แสดงวิธีคิด ด้วยการใช้เหตุผลแบบทีละขั้นตอน
• ตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวเอง เพื่อความแม่นยำ
• ยอมรับความไม่แน่นอน เมื่อเหมาะสม

สำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะทาง Domain-specific LLMs พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าโมเดลทั่วไป:

• Legal AI ฝึกจากเอกสารกฎหมายไทยและคำพิพากษา
• Medical AI ที่เข้าใจศัพท์ทางการแพทย์ไทยและโปรโตคอล
• Financial AI เชี่ยวชาญในกฎระเบียบธนาคารไทยและมาตรฐานการบัญชี
• Government AI ฝึกจากขั้นตอนและแบบฟอร์มราชการไทย

ที่ iApp Technology Chinda LLM ของเราแสดงถึงเทรนด์นี้สู่การปรับให้เข้ากับท้องถิ่นและความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง สร้างมาโดยเฉพาะสำหรับภาษาไทยและบริบททางธุรกิจ Chinda เข้าใจ:

• ความแตกต่างทางภาษาไทยที่โมเดลทั่วไปมองข้าม
• มารยาทและรูปแบบการสื่อสารทางธุรกิจไทย
• ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของไทย
• คำศัพท์เฉพาะอุตสาหกรรมภาษาไทย

การผสมผสานระหว่างความสามารถในการใช้เหตุผลและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน หมายความว่าโมเดลเหล่านี้สามารถจัดการงานองค์กรที่ซับซ้อนซึ่งต้องการทั้งความฉลาดทั่วไปและความรู้เฉพาะทาง

การเปลี่ยนผ่าน AI ของไทย: แรงผลักดันจากรัฐบาลพบกับแรงดึงจากตลาด

ตุลาคม 2025 ยังเป็นช่วงเวลาสำคัญในการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ของประเทศไทย แผนพัฒนา AI ทะเยอทะยานของรัฐบาลกำลังเคลื่อนจากกลยุทธ์ไปสู่การปฏิบัติจริง:

ความคิดริเริ่มของรัฐบาล:

• จัดสรร 25,000 ล้านบาทสำหรับพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI
• เป้าหมายฝึกอบรม 10 ล้านคนในความรู้ AI ภายใน 2 ปี
• พัฒนาผู้เชี่ยวชาญ AI 90,000 คนและนักพัฒนา AI 50,000 คน
• เน้นการนำไปใช้ใน SME เป็นลำดับความสำคัญระดับชาติ

ความเป็นจริงของตลาด:

• ตลาด AI ไทยเติบโต 28.55% ต่อปี
• คาดการณ์จะแตะ 114,000 ล้านบาทภายในปี 2030
• ไทยคิดเป็น 2.6 ล้านล้านบาทจาก 17 ล้านล้านบาทของโอกาส AI ใน ASEAN (15%)
• การนำ AI ไปใช้ในองค์กรปัจจุบัน: 17.1% (อันดับ 2 ใน ASEAN รองจากสิงคโปร์)

กลุ่มเป้าหมายชัดเจน: 3.2 ล้าน SMEs ซึ่งคิดเป็น 90% ของธุรกิจไทย อย่างไรก็ตาม ยังมีอุปสรรคหลัก 3 ประการ:

1. ข้อจำกัดทางการเงิน: ต้นทุนการนำ AI มาใช้ยังสูงเกินไปสำหรับหลาย SMEs
2. ช่องว่างความสามารถ: ขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะ AI
3. คุณภาพข้อมูล: หลายธุรกิจขาดข้อมูลที่มีโครงสร้างและสะอาดสำหรับฝึก AI

สงครามราคา AI ที่ผ่านมากำลังช่วยแก้ปัญหาข้อจำกัดทางการเงิน เมื่อต้นทุน AI API ลดลง 90-95% SMEs สามารถจ่ายได้สำหรับความสามารถ AI ระดับองค์กร ความท้าทายที่เหลือเกี่ยวกับความสามารถและคุณภาพข้อมูลต้องการโซลูชันระบบนิเวศที่รวมการศึกษา เครื่องมือ และบริการมืออาชีพ

รูปแบบการนำไปใช้ขององค์กร: จากการทดลองสู่การผลิต

องค์กรไทยกำลังก้าวจากการทดลอง AI ไปสู่การใช้งานจริง ข้อมูลตุลาคม 2025 แสดงรูปแบบการนำไปใช้ที่ชัดเจน:

ภาคส่วน Early Majority:

• บริการทางการเงิน: AI สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การให้คะแนนเครดิต บริการลูกค้า
• ค้าปลีก: การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ การตลาดเฉพาะบุคคล
• การผลิต: การควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพ Supply Chain
• สุขภาพ: การประมวลผลบันทึกทางการแพทย์ การนัดหมาย ความช่วยเหลือในการวินิจฉัย
• ภาครัฐ: การประมวลผลเอกสาร บริการประชาชน การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

วิธีการนำไปใช้ทั่วไป:

1. เริ่มด้วย Document AI: องค์กรส่วนใหญ่เริ่มด้วยระบบอัตโนมัติการประมวลผลเอกสาร - แปลงกระบวนการกระดาษเป็น workflow ดิจิทัลขับเคลื่อนด้วย AI
2. เพิ่ม Conversational AI: ใช้ chatbots และ voice assistants สำหรับการโต้ตอบกับลูกค้า
3. ใช้ Analytics AI: ใช้ AI สำหรับธุรกิจอัจฉริยะและการสนับสนุนการตัดสินใจ
4. ขยายไปสู่ Agentic AI: พัฒนาไปสู่ Agent อัตโนมัติที่จัดการกระบวนการที่ซับซ้อน

ลูกค้าองค์กรของ iApp Technology มักปฏิบัติตามขั้นตอนนี้ เราสังเกตว่าการนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จมีลักษณะร่วมกัน:

• มุ่งเน้น ROI ที่ชัดเจน: วัดการประหยัดต้นทุนและผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพตั้งแต่วันแรก
• การจัดการการเปลี่ยนแปลง: ลงทุนในการฝึกอบรมและการปรับตัวขององค์กร
• การเตรียมข้อมูล: ทำความสะอาดและจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนการนำ AI มาใช้
• แนวทางแบบ Iterative: เริ่มเล็ก ๆ พิสูจน์คุณค่า จากนั้นขยาย
• ความเชี่ยวชาญในท้องถิ่น: ร่วมงานกับผู้ให้บริการที่เข้าใจบริบททางธุรกิจไทย

ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าองค์กรไทยที่นำ AI มาใช้กำลังเห็นผลลัพธ์ที่วัดได้ บริษัทรายงานการลดเวลาประมวลผลเอกสาร 30-50% การปรับปรุงเวลาตอบสนองการบริการลูกค้า 40-60% และการประหยัดต้นทุนในกระบวนการปฏิบัติการ 20-30%

ความหมายต่อธุรกิจไทย: ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

การบรรจบกันของเทรนด์เหล่านี้ - Agentic AI, ระบบ Multimodal, Reasoning Models, การสนับสนุนจากรัฐบาล และต้นทุนที่ลดลง - สร้างโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับธุรกิจไทย:

สำหรับองค์กรขนาดใหญ่:

• ความแตกต่างในการแข่งขัน: ความสามารถ AI กำลังกลายเป็นพื้นฐานในอุตสาหกรรมหลัก
• การเปลี่ยนแปลงการดำเนินงาน: ระบบอัตโนมัติแบบ end-to-end เป็นไปได้แล้ว
• การเร่งนวัตกรรม: การวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ขับเคลื่อนด้วย AI
• การเสริมศักยภาพบุคลากร: AI Agent เสริมความเชี่ยวชาญของมนุษย์

สำหรับ SMEs:

• สนามแข่งที่เสมอภาค: เข้าถึง AI ระดับองค์กรในราคาที่จ่ายได้
• ผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ: ทำงานซ้ำ ๆ แบบอัตโนมัติและมุ่งเน้นกิจกรรมที่สร้างมูลค่า
• การขยายตลาด: การตลาดและการขายขับเคลื่อนด้วย AI เข้าถึงลูกค้าใหม่
• การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: ลดต้นทุนการดำเนินงานในขณะที่รักษาคุณภาพ

สำหรับสตาร์ทอัพ:

• การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว: สร้างและทดสอบผลิตภัณฑ์ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างรวดเร็ว
• ความสามารถในการขยาย: ให้บริการลูกค้ามากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนตามสัดส่วน
• โอกาสเฉพาะกลุ่ม: โซลูชัน AI เฉพาะด้านสำหรับตลาดที่ยังไม่ได้รับการบริการ
• ความสามารถในการแข่งขันระดับโลก: แข่งขันในระดับสากลด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI

ขั้นตอนที่ปฏิบัติได้: วิธีเริ่มต้นเส้นทาง AI ของคุณ

สำหรับธุรกิจไทยที่ต้องการใช้ประโยชน์จากเทรนด์เหล่านี้ นี่คือแผนที่ปฏิบัติได้:

1. ประเมินความพร้อม AI ของคุณ

• ระบุกระบวนการที่ซ้ำซาก ใช้เวลานานในธุรกิจของคุณ
• ประเมินความพร้อมและคุณภาพของข้อมูล
• ประเมินความรู้ AI ของทีมและความต้องการการฝึกอบรม
• กำหนดงบประมาณและความคาดหวัง ROI

2. เริ่มด้วยกรณีการใช้งานที่ส่งผลกระทบสูง

• ระบบอัตโนมัติการประมวลผลเอกสาร (ใบแจ้งหนี้ สัญญา แบบฟอร์ม)
• Chatbots บริการลูกค้าสำหรับคำถามทั่วไป
• ระบบอัตโนมัติการวิเคราะห์และรายงานข้อมูล
• การคาดการณ์สินค้าคงคลังและความต้องการ

3. เลือกพันธมิตรที่เหมาะสม

• มองหาผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์ในตลาดไทย
• ให้ความสำคัญกับโซลูชันที่มี ROI พิสูจน์แล้วในอุตสาหกรรมของคุณ
• ตรวจสอบการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
• ยืนยันข้อเสนอการสนับสนุนและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง

4. วางแผนสำหรับการขยาย

• เริ่มด้วยโครงการนำร่องเพื่อพิสูจน์คุณค่า
• สร้างความรู้ AI ภายในผ่านการฝึกอบรม
• สร้างแนวทางการกำกับดูแลและจริยธรรม
• สร้างแผนงานสำหรับการนำไปใช้ทั่วทั้งองค์กร

5. วัดและปรับปรุง

• กำหนด KPIs ที่ชัดเจนก่อนการนำไปใช้
• ติดตามประสิทธิภาพและรวบรวมความคิดเห็นของผู้ใช้
• เพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์
• แบ่งปันการเรียนรู้ทั่วทั้งองค์กร

มองไปข้างหน้า: บทต่อไปของ AI ในประเทศไทย

ตุลาคม 2025 จะถูกจดจำว่าเป็นเดือนที่ AI เปลี่ยนจากเทคโนโลยีที่กำลังเกิดขึ้นไปสู่ความจำเป็นทางธุรกิจในประเทศไทย การผสมผสานของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี การสนับสนุนจากรัฐบาล และแรงกดดันทางเศรษฐกิจกำลังสร้างสภาพแวดล้อมที่สมบูรณ์แบบสำหรับการนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลาย

ผู้ชนะในยุคใหม่นี้จะเป็นธุรกิจที่ดำเนินการอย่างเด็ดขาดแต่มีกลยุทธ์ ไม่วิ่งเข้าหา AI เพราะตัวมันเอง แต่ระบุอย่างรอบคอบว่า AI สามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจที่แท้จริงได้ที่ไหน ไม่พยายามทำทุกอย่างพร้อมกัน แต่เริ่มด้วยกรณีการใช้งานที่ส่งผลกระทบสูงและขยายอย่างเป็นระบบ

เพื่อให้ประเทศไทยได้รับโอกาส AI 2.6 ล้านล้านบาท เราต้องการการดำเนินการประสานกันทั่วทั้งระบบนิเวศ - รัฐบาลจัดหาโครงสร้างพื้นฐานและสิ่งจูงใจ สถาบันการศึกษาพัฒนาความสามารถ ผู้ให้บริการเทคโนโลยีสร้างโซลูชันที่เหมาะสม และธุรกิจที่เต็มใจเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานของพวกเขา

ที่ iApp Technology เรามุ่งมั่นที่จะเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงนี้ ไม่ว่าจะผ่านโซลูชัน OCR และการประมวลผลเอกสารของเรา Chinda LLM ของเราสำหรับงานภาษาไทย หรือการให้คำปรึกษา AI องค์กรของเรา เรามุ่งเน้นทำให้ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้และใช้งานได้จริงสำหรับธุรกิจไทย

การปฏิวัติ AI มาถึงแล้ว คำถามไม่ใช่ว่าธุรกิจของคุณจะนำ AI มาใช้หรือไม่ แต่คือคุณจะใช้ประโยชน์จากมันได้เร็วและมีประสิทธิภาพเพียงใดเพื่อความได้เปรียบในการแข่งขัน ตุลาคม 2025 อาจเป็นเวลาที่สมบูรณ์แบบในการเริ่มต้น

---

เกี่ยวกับผู้เขียน

ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร เป็น CEO และผู้ก่อตั้ง iApp Technology ผู้ให้บริการโซลูชัน AI ชั้นนำสำหรับองค์กรไทย ด้วยประสบการณ์กว่า 15 ปีในปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ดร.กบกฤชอยู่แนวหน้าของการนำเทคโนโลยี AI ขั้นสูงมาสู่ตลาดไทย เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และเป็นวิทยากรบ่อยครั้งเกี่ยวกับเทรนด์ AI และการเปลี่ยนแปลงองค์กร

อ้างอิง

1. Grand View Research, "Optical Character Recognition Market Size Report, 2024-2030"
2. McKinsey & Company, "The Economic Potential of Agentic AI", 2025
3. Access Partnership, "Thailand's AI Economy: Opportunities and Challenges", 2025
4. Bangkok Biznews, "Thailand AI Market Forecast 2025-2030"
5. NSTDA, "National AI Development Strategy and Implementation Plan", 2025
6. Gartner, "Enterprise AI Adoption in Southeast Asia", October 2025