IBM Watsonx คือตัวเปลี่ยนเกมของ AI สำหรับองค์กร ที่ CIO ไม่ควรมองข้าม

“AI สำหรับองค์กรไม่ได้อยู่ในขั้นทดลองอีกต่อไป แต่พร้อมใช้งานในระดับธุรกิจจริง CIO จึงต้องเร่งปรับกลยุทธ์ เตรียมโครงสร้างข้อมูล เปิดรับสถาปัตยกรรมแบบหลายโมเดล และวางรากฐานโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง และ IBM Watsonx.ai ก็พร้อมเข้ามาช่วยตรงจุดนี้อย่างแท้จริง

ในโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว CIO (Chief Information Officer) ไม่สามารถมองข้ามบทบาทของ AI ได้อีกต่อไป โดยเฉพาะเมื่อ IBM ได้เปิดตัวทิศทางใหม่ของแพลตฟอร์ม Watsonxในงาน Think 2025 ที่จัดขึ้น ณ เมืองบอสตัน สหรัฐอเมริกา ซึ่งสะท้อนให้เห็นชัดเจนว่า AI ได้เข้าสู่ “จุดเปลี่ยน” จากเฟสทดลอง สู่การใช้งานจริงในระบบธุรกิจระดับองค์กร

IBM Think 2025 ได้เผยให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้น แต่กำลังกลายเป็น “โครงสร้างพื้นฐาน” ใหม่ของการดำเนินงาน ซึ่งมี 4 ประเด็นหลักที่ CIO ทั่วโลกควรจับตามอง

1. Agentic AI: จากแชตบอตสู่ AI ที่ทำงานแทนมนุษย์อย่างเป็นระบบ IBM เปิดตัว Watsonx.orchestrate ที่ให้เครื่องมือสร้าง AI agent แบบ no-code พร้อม Catalog เอเจนต์มากกว่า 150 แบบที่สามารถทำงานเฉพาะทาง เช่น งาน HR, Sales, Procurement ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถทำงานร่วมกันได้แบบ multi-agent orchestration นับเป็นการเปิดประตูสู่องค์กรที่มี AI ทำงานร่วมกับพนักงานอย่างเต็มรูปแบบ

2. AI + Data: ข้อมูลคือพลังของ AI ที่ต้องจัดการให้เป็นระบบ CIO ทั่วโลกทราบดีว่า ความแม่นยำของ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล IBM ได้ปรับปรุง Watsonx.data ให้รองรับทั้ง structured และ unstructured data พร้อมเครื่องมือ RAG (Retrieval Augmented Generation) และ semantic search ทำให้ข้อมูลในองค์กรกลายเป็นแหล่งความรู้ที่ AI ดึงมาใช้ได้ทันที

3. ความยืดหยุ่นด้านโมเดล: ที่สามารถใช้ LLM จากหลายค่ายในแพลตฟอร์มเดียว AI Model Gateway ของ IBM ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อและใช้งานโมเดลจากหลายผู้ให้บริการ (เช่น OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral, Nvidia) ได้ผ่าน API เดียว โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบหลังบ้าน CIO จึงสามารถเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับงานแต่ละประเภทได้อย่างยืดหยุ่น ลดการยึดติดกับ vendor รายเดียว

4. โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI ที่ปลอดภัยและยืดหยุ่น AI ที่ใช้งานจริงในองค์กรนั้น ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ IBM แสดงวิสัยทัศน์ด้วย LinuxONE 5 ที่สามารถรองรับ 450 พันล้าน inference ต่อวัน พร้อมระบบความปลอดภัยสูง เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการความมั่นคงด้านข้อมูล และการทำงานแบบ Hybrid/Edge/Cloud

องค์ประกอบหลักของ IBM Watsonx.ai 

หลายคนตั้งคำถามถึงแพลตฟอร์ม WatsonX ของ IBM ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อให้สามารถนำ AI ไปใช้งานในองค์กรอย่างครบวงจร เราสามารถอธิบายได้ถึง IBM Watsonx ที่ประกอบด้วย 3 ส่วนสำคัญนั่นคือ

1, Watsonx.ai – ส่วนของการสร้างและฝึกสอนโมเดล AI

• เป็น studio สำหรับนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการสร้างเทรนและปรับแต่ง foundation models รวมถึงโมเดล LLM ของ IBM เอง (เช่น Granite LLMs)
• รองรับทั้งการสร้างโมเดลใหม่ (custom) หรือใช้โมเดลสำเร็จรูป (pre-trained)
• รองรับงาน NLP, code generation, summarization และอื่น ๆ

2. Watsonx.data – ส่วนของการจัดการข้อมูลสำหรับ AI

• เป็น data lakehouse ที่รวมความสามารถของ data lake และ data warehouse เข้าด้วยกัน
• รองรับข้อมูลแบบ structured/unstructured และเวกเตอร์ (vector data)
• ช่วยให้องค์กรเตรียมข้อมูลสำหรับการเทรนหรือเรียกใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. Watsonx.governance – ส่วนของการกำกับดูแล AI

• เป็นระบบสำหรับตรวจสอบความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และความปลอดภัยของการใช้ AI
• ช่วยให้ CIO และหน่วยงานกำกับสามารถมั่นใจได้ว่า AI ที่ใช้งานเป็นไปตามกฎหมายและมาตรฐานด้านจริยธรรม
• มีเครื่องมือตรวจจับ bias, ตรวจสอบ lineage และติดตามโมเดล

จุดเด่นของ IBM Watsonx.ai ที่ CIO ต้องจับตามอง

ดังนั้น หลายท่านในฐานะของผู้บริหารที่กำลังมองหาเทคโนโลยีเพื่อมารองรับยุทธศาสตร์องค์กรเรื่อง AI ซึ่งหากกวาดสายตามไปในตลาดผู้ให้บริการเทคโนโลยี ทุกรายต่างพูดถึงเครื่องมือในการทำ AI แทบทั้งสิ้น แต่สำหรับ IBM Watsonx.ai มีจุดเด่นที่ CIO ต้องจับตามองดังนี้

ประการแรก รองรับการทำงานแบบ Open: Watsonx เปิดให้ใช้งานโมเดลจากหลายค่ายผ่าน API เดียว ทำให้ไม่ต้องยึดติดกับผู้ให้บริการรายเดียว (vendor lock-in) CIO สามารถเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมที่สุดได้ทุกเวลา

ประการที่สอง ออกแบบมาเพื่อองค์กร (Enterprise-grade): Watsonx มีระบบรักษาความปลอดภัยระดับสูง รองรับ compliance ทั้งด้านกฎหมายและมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น GDPR, HIPAA ทำให้เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้งาน AI อย่างมั่นใจและปลอดภัย

ประการที่สาม ปรับแต่งได้ตามอุตสาหกรรม: IBM มีโมเดลพื้นฐานที่ถูกเทรนจากข้อมูลในอุตสาหกรรมเฉพาะ เช่น การเงิน การแพทย์ และพลังงาน ทำให้สามารถใช้งานได้ตรงจุด และเพิ่มความแม่นยำ

และประการที่สี่ Multi-cloud และ Hybrid deployment: Watsonx สามารถติดตั้งใช้งานได้ทั้งบน public cloud, on-premise และ edge ทำให้เหมาะกับองค์กรที่มีโครงสร้าง IT ซับซ้อน และต้องการความยืดหยุ่นในการควบคุม

โอกาสก้าวกระโดดจากการประยุกต์ใช้ Watsonx.ai

จากแนวคิดและความมุ่งมั่นของ IBM ในการพัฒนาเทคโนโลยี กล่าวได้ว่านี่คือการพัฒนาความสามารถรองรับการใช้งานได้จริง และเป็น จุดเปลี่ยน จากเฟสทดลอง สู่การใช้งานจริงในระบบธุรกิจระดับองค์กร โดยเฉพาะ Watsonx.ai เราเห็นโอกาสความสำเร็จจากหลายธุรกิจ อาทิ 

องค์กรธุรกิจด้านการเงิน สามารถใช้งาน Watsonx.ai ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และตรวจจับธุรกรรมที่อาจมีความเสี่ยง พร้อมใช้ Watsonx.governance เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลปฏิบัติตามข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแล (เช่น Basel, GDPR หรือ PDPA)

องค์กรด้านสุขภาพ สามารถใช้ Watsonx.data เพื่อรวมข้อมูลคนไข้จากหลายแหล่ง (EMR, lab results, image data) และประมวลผลด้วย Watsonx.ai เพื่อสร้างระบบช่วยวินิจฉัยโรคที่อิงข้อมูลจริงจากผู้ป่วย

บริษัทเทคโนโลยี ใช้ Watsonx.orchestrate เพื่อสร้าง agent ที่ช่วยงาน DevOps เช่น ติดตามระบบ, ตรวจสอบ log, แจ้งเตือนเมื่อระบบล่ม โดยทำงานร่วมกับ AI agent ด้าน security

หน่วยงานภาครัฐ ใช้ Watsonx.ai ในการจัดการข้อมูลเอกสารจำนวนมาก และตอบคำถามจากประชาชนด้วย AI assistant ที่เข้าใจภาษาไทยหรือภาษาท้องถิ่น

ข้อเสนอเชิงกลยุทธ์สำหรับ CIO เมื่อต้องการลงทุน IBM Watsonx.ai

ดังน้ันเมื่อผู้บริหารสายเทค คือ กำลังวางแผนอนาคตโครงสร้างพื้นฐานขององค์ที่จะต้องสามารถรองรับยุทธศาสตร์ด้าน AI คงต้องมองหาประเด็นคมๆ หรือข้อเสนอที่ตรงไปตรงมา เมื่อกำลังวางกลยุทธ์สำหรับ CIO เมื่อต้องการลงทุน IBM Watsonx.ai ประกอบด้วย

1. เริ่มจาก Use Case ที่ให้ผลตอบแทนเร็ว: เช่น AI ด้านลูกค้าสัมพันธ์, Chatbot, การวิเคราะห์ข้อมูลการเงิน เพื่อสร้างความเชื่อมั่นภายในองค์กร
2. สร้าง Data Foundation ที่แข็งแรง: Watsonx จะทำงานได้ดีเมื่อมีข้อมูลที่พร้อมใช้งาน ต้องเริ่มจากการวางระบบ data governance และ integration ที่ชัดเจน
3. ยึดหลัก Open Architecture: ลงทุนในสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่น รองรับ multi-model และ multi-cloud เพื่อลด lock-in
4. ฝึกอบรมและสร้างทีม AI ในองค์กร: การมีทีมงานที่เข้าใจการใช้งาน Watsonx อย่างแท้จริง จะช่วยให้เกิดการใช้งานอย่างต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพ
5. ประเมินความเสี่ยงด้านจริยธรรมและกฎหมายตั้งแต่ต้น: ใช้ Watsonx.governance เพื่อวางระบบควบคุม ตั้งแต่แรกเริ่ม

และต้องไม่ลืมถึงแนวทางการประเมิน ROI (Return on Investment) และ TCO (Total Cost of Ownership) กับเทคโนโลยีที่จะกลายเป็นผู้ก่อร่างสร้างอนาคตขององค์กร อาทิ การพิจารณา ROI ด้านประสิทธิภาพ (Productivity ROI) ที่สามารถวัดจากเวลาที่ประหยัดได้ เช่น การใช้ AI agent แทนงานซ้ำซ้อน

การพิจารณา ROI ด้านคุณภาพ (Quality ROI) ที่สามารถวัดจากความแม่นยำของการตัดสินใจ การลดข้อผิดพลาด หรือ ROI ด้านความพึงพอใจ (CX ROI): เช่น ระดับความพึงพอใจของลูกค้าและพนักงานที่ดีขึ้น

รวมไปถึงประเด็นเรื่อง TCO ที่ต้องพิจารณา อาทิ ค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน (เช่น GPU, Cloud) ค่าลิขสิทธิ์และ subscription ของ Watsonx, ค่าอบรมและช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร รวมถึงค่าใช้จ่ายด้านความปลอดภัยและ compliance

ซึ่งการเปรียบเทียบ ROI กับ TCO อย่างรอบด้านจะช่วยให้ CIO ตัดสินใจลงทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ

ใครพร้อมกว่า มีโอกาสมากกว่าบนโลกของ AI

งาน IBM Think 2025 ชี้ชัดว่า AI สำหรับองค์กรไม่ได้อยู่ในขั้นทดลองอีกต่อไป แต่พร้อมใช้งานในระดับธุรกิจจริง CIO จึงต้องเร่งปรับกลยุทธ์ เตรียมโครงสร้างข้อมูล เปิดรับสถาปัตยกรรมแบบหลายโมเดล และวางรากฐานโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง 

เพราะการแข่งขันในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า อาจไม่ได้วัดกันที่ใครเริ่มใช้ AI ก่อน แต่อยู่ที่ใครวางระบบให้ AI ทำงานร่วมกับองค์กรได้ดีที่สุด และ IBM_Watsonx.ai ก็พร้อมเข้ามาช่วยตรงจุดนี้อย่างแท้จริง

IBM_Watsonx คือตัวเปลี่ยนเกมของ AI สำหรับองค์กร ที่ CIO ไม่ควรมองข้าม