ฝ่าวิกฤต Tech Winter ถอดบทเรียนการใช้ Generative AI พลิกเกมธุรกิจให้อยู่รอดอย่างยั่งยืน

เมื่อกล่าวถึง “Tech Winter” หรือสภาวะเงินทุนตลาดโลกหดตัวรุนแรง หลายคนอาจคิดว่าเป็นเรื่องไกลตัวที่กระทบเฉพาะกลุ่มธุรกิจ ขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ความเป็นจริงปรากฏการณ์นี้ไม่ได้ปรากฎเฉพาะสหรัฐอเมริกาหรือยุโรป แต่ลามถึงเอเชียตะวันออกเฉียงใต้รวมถึงประเทศไทยโดยตรง และส่งผลกระทบขนาดใหญ่ทั่วทั้งระบบเศรษฐกิจตั้งแต่สตาร์ทอัพรายใหม่ ผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ นี่จึงเป็นสัญญาณที่ผู้ประกอบการไทยไม่ควรมองข้าม

หากย้อนไปช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ธุรกิจมักยึดติดกับแนวคิด “โตให้เร็วที่สุดก่อน กำไรหรือขาดทุนค่อยคิดทีหลัง” ยอมทุ่มงบมหาศาล เพื่อดึงผู้ใช้งานโดยไม่สนใจความสามารถในการทำกำไร แต่ KPMG Private Enterprise (Venture Pulse Q4, 2025) ชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่ากติกาของตลาดทุนเปลี่ยนไปแล้วอย่างสิ้นเชิง เงินทุนจะกระจุกตัวกับธุรกิจที่มีเส้นทางกำไรชัดเจน พิสูจน์ได้ และมีความสามารถในการแข่งขันสูงเท่านั้น [1]

การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนว่านักลงทุนเลิกตัดสินใจด้วยความกลัวตกกระแส (Fear of Missing Out) หันมาประเมินความคุ้มค่าอย่างรัดกุม ส่งผลให้มาตรฐานการประเมินมูลค่าธุรกิจ (Business Valuation) เข้มงวดขึ้น แม้สถานการณ์ปัจจุบันเริ่มทรงตัว แต่แนวคิดของนักลงทุน และสถาบันการเงินได้เปลี่ยนไปแล้วอย่างถาวร เพื่อให้ผู้ประกอบการทุกระดับสามารถเข้าใจถึงบริบท ตลอดจนนำบทเรียนนี้ไปปรับใช้ได้จริง จึงสรุปตัวชี้วัดหลักที่นักลงทุนใช้ประเมินธุรกิจไว้ 3 ประการ ดังนี้

ภาพที่ 1 ตัวชี้วัดหลักที่นักลงทุนใช้ประเมินธุรกิจ [1] [2]

ประการแรก “มูลค่าที่ลูกค้าสร้างให้ธุรกิจตลอดอายุการใช้บริการ (Customer Lifetime Value) ต้องสูงกว่าต้นทุนการหาลูกค้าใหม่ (Customer Acquisition Cost)” เพื่อพิสูจน์ว่ารูปแบบธุรกิจทำกำไรได้จริงในระยะยาว ดังนั้นจึงไม่ควรยินดีกับยอดผู้ใช้งานที่สูง หากต้องแลกด้วยการลดราคาจนขาดทุน

ประการที่สอง “ประสิทธิภาพการใช้เงินทุน” ตัวชี้วัดที่นักลงทุนทั่วโลกใช้ประเมินอัตราการเผาผลาญเงินทุน คิดค้นโดย David Sacks ผู้ก่อตั้ง Craft Ventures [2] คำนวณจากเงินทุนสุทธิที่ใช้ไปเทียบกับรายได้ประจำปีที่เพิ่มขึ้น (Net New Annual Recurring Revenue: ARR) หากธุรกิจมีอัตราผลาญเงินทุน (Burn Rate) ที่สูงเกินจำเป็น โอกาสอยู่รอดระยะยาวย่อมลดลง ดังนั้นยิ่งค่า ARR ต่ำ ยิ่งสะท้อนความสามารถการบริหารทรัพยากรที่จำกัดให้กลายเป็นรายได้ที่เติบโตอย่างมีประสิทธิภาพ

ประการที่สาม “การประเมินมูลค่าธุรกิจสอดคล้องกับมูลค่าตลาดจริง” ปัจจุบันการระดมทุนในมูลค่าต่ำกว่ารอบก่อนหน้า (Down Round) เกิดขึ้นแพร่หลาย นักลงทุนมองว่านี่ไม่ใช่ความล้มเหลว แต่เป็นสัญญาณดีที่แสดงถึงวุฒิภาวะของผู้บริหารที่ยอมรับความจริง และปรับวิสัยทัศน์การประเมินมูลค่าธุรกิจเพื่อช่วยรักษาสภาพคล่อง และคงความอยู่รอด ซึ่งเป็นสิ่งที่ตลาดยอมรับได้มากกว่าการยึดติดกับมูลค่าที่ประเมินสูงเกินจริง (Overvaluation) [1]

โจทย์สำคัญของการทำธุรกิจจึงไม่ใช่ “การเร่งเติบโตจากการทุ่มทุน” แต่คือ “การสร้างผลลัพธ์แบบทวีคูณด้วยทรัพยากรที่จำกัด” [2] ภายใต้ยุคสมัยที่ให้ความสำคัญกับการเติบโตพร้อมกำไรที่ยั่งยืน (Profitable Growth) ท่ามกลางแรงกดดันที่เพิ่มขึ้น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI หรือ Gen AI) ก้าวขึ้นมาเป็นฟันเฟืองสำคัญต่อภาคธุรกิจ ไม่ใช่กระแสชั่วคราว แต่เป็น “ผู้ช่วยเชิงกลยุทธ์” ที่พลิกวิกฤตให้เป็นโอกาส สอดคล้องกับรายงานจาก McKinsey (The State of AI, 2025) ที่ระบุสัดส่วนองค์กรทั่วโลกที่นำ Gen AI ไปใช้เพิ่มขึ้น 33% จากปีก่อนหน้า แต่มีเพียง 5.5% เท่านั้นที่สร้างกำไรได้ และชี้ถึงช่องว่างความสำเร็จว่า “การออกแบบกระบวนการใหม่อย่างเป็นระบบ ไม่ใช่แค่การ Plug-in หรือ เพิ่มฟังก์ชันในระบบเดิม” [3]

สถิติดังกล่าวสะท้อนถึงบทเรียนเหตุการณ์ AI Winter ทั้ง 2 ครั้งในอดีตช่วงปี 2517 - 2523 และปี 2530 - 2536 ที่เกิดจากการสร้างค่านิยมเกินความเป็นจริงต่อ AI อีกทั้งไม่ได้รับผลลัพธ์ตามที่คาดหวังไว้ ส่งผลให้นักลงทุนสูญเสียความเชื่อมั่น คำถามสำคัญคือ “Gen AI กำลังซ้ำรอยเดิมหรือไม่?” นักวิชาการผู้ศึกษาประวัติ AI Winter ระบุว่าพฤติกรรมการโฆษณาเกินจริงคือสูตรสำเร็จที่นำไปสู่ความล้มเหลว ทว่าข้อแตกต่างที่ชัดเจนคือ ปัจจุบัน Gen AI พิสูจน์แล้วว่า "สามารถทำงานได้จริง" ดังนั้นความเสี่ยงของการเกิด AI Winter รอบใหม่จึงไม่ได้อยู่ที่ความพร้อมของเทคโนโลยี แต่อยู่ที่ "วิสัยทัศน์การเลือกใช้งาน"

ภายใต้ข้อจำกัดด้านเงินทุนที่ลดลง และความคาดหวังที่สูงขึ้น การขยายธุรกิจด้วยการเพิ่มกำลังคนแบบเดิมเปรียบเสมือนการเพิ่มความเสี่ยงระดับวิกฤตทางการเงิน การแสวงหาเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์จึงเป็นโอกาสรอดเดียวในยุคดิจิทัล ซึ่งมี Gen AI เป็นหนึ่งในทางเลือกในฐานะ "กำลังพลเสมือน" ที่ช่วยทลายขีดจำกัด และสร้างผลลัพธ์แบบทวีคูณโดยไม่เพิ่มต้นทุน เป็นเหตุผลว่าเราจึงมักพบการใช้งาน Gen AI ในช่วงต้นของธุรกิจเสมอ โดยสามารถแบ่งออกเป็น 3 ด้าน ดังนี้

ภาพที่ 2 Generative AI ในฐานะกำลังพลเสมือน (Virtual Manpower) [3]

ด้านแรก “การพัฒนาผลิตภัณฑ์” การนำ AI เข้ามาในฐานะผู้ช่วยเพื่อร่วมเขียน และตรวจสอบโค้ด (Coding Assistants) สามารถลดอัตราความผิดพลาด (Bug rates) ลดระยะเวลาการพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้พร้อมออกสู่ตลาดได้เร็วกว่าคู่แข่ง และลดค่าใช้จ่ายการจ้างนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นต้นทุนก้อนใหญ่ที่สุดสำหรับบริษัทเทคโนโลยี

ด้านที่สอง “การตลาด และหาฐานลูกค้าใหม่” การผสาน AI กับกลยุทธ์การตลาดเป็นจุดสำคัญที่ทำให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมเชิงลึกของผู้บริโภคได้แม่นยำ พร้อมทั้งสร้างเนื้อหาโฆษณาที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล (Hyper-Personalization) และทดสอบ A/B Testing ได้รวดเร็ว ช่วยลดการพึ่งพาเอเจนซี่ที่ให้บริการราคาสูง ส่งผลให้ต้นทุนลดลง และเพิ่มอัตราการเปลี่ยนผู้ที่ให้ความสนใจเป็นลูกค้า ที่พร้อมใช้บริการจริง (Conversion Rate) ได้สูงขึ้น

ด้านที่สาม “การบริการลูกค้า” McKinsey (The State of AI, 2025) ระบุว่า การนำ AI Agents ที่มีความเข้าใจต่อภาษา และตอบกลับได้เป็นธรรมชาติรับหน้าที่ Customer Operations เพื่อตอบคำถาม และแก้ปัญหาพื้นฐาน 24 ชั่วโมง ทำให้ธุรกิจสามารถใช้ทรัพยากรสร้างรายได้หน้าบ้านได้เต็มที่ [3] อีกทั้งยังสามารถรองรับปริมาณลูกค้าที่มากขึ้นโดยไม่เพิ่มต้นทุนด้านบุคลากรเมื่อธุรกิจขยายตัว

ภาพที่ 3 กรณีศึกษา: มิตรผล กับการใช้ Gen AI พลิกโฉมอุตสาหกรรมเกษตร [4]

บทเรียนจริงในประเทศไทยยืนยันทิศทางชัดเจนผ่านความสำเร็จของ "กลุ่มมิตรผล" ผู้ผลิตน้ำตาลรายใหญ่ในอุตสาหกรรมแปรรูปการเกษตร ที่ดูเหมือนห่างไกลจากโลกดิจิทัล ได้พิสูจน์แล้วว่า Gen AI ไม่ใช่เรื่องของธุรกิจเทคโนโลยีเท่านั้น โดยบริษัทพัฒนา MitrGPT แพลตฟอร์ม Gen AI เฉพาะองค์กรที่สร้างขึ้นบน GPT-4o ครอบคลุมกระบวนการทำงานตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ พบว่าการเปลี่ยนรูปแบบการทำงาน โดยใช้ MitrGPT ในปี 2567 สามารถสร้างชั่วโมงการทำงานที่มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 142,500 ชั่วโมง จากพนักงาน 2,364 คน และระดับความพึงพอใจต่อการใช้เทคโนโลยีของพนักงานเพิ่มขึ้น 24% ขณะเดียวกันการเปลี่ยนรูปแบบการทำสัญญาทำให้เกษตรกรสามารถทำสัญญาอิเล็กทรอนิกส์ได้ถึง 23,838 ราย สร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจรวม 663 ล้านบาทภายในหนึ่งปี ความสำเร็จนี้ได้รับการยืนยันด้วยรางวัล IDC Future Enterprise Awards 2025 [4]

จุดที่น่าสนใจคือ "แนวคิดที่อยู่เบื้องหลัง" ที่ทีมผู้บริหารเลือก "คัดกรองข้อมูลขาเข้าอย่างเข้มงวด" แทนการป้อนข้อมูลให้มากที่สุด และออกแบบขั้นตอนการทำงานเพื่อแก้ไขปัญหาที่เผชิญอยู่จริงในแต่ละสายงาน แทนที่จะสร้างเครื่องมือล้ำสมัยแต่ไม่มีใครใช้จริง นี่คือความแตกต่างระหว่างองค์กรที่ "ใช้ AI ให้เกิดผล" กับองค์กรที่ "ลองใช้ AI ตามกระแส"

จึงกล่าวได้ว่า Gen AI เป็นสะพานเชื่อมที่แข็งแกร่งระหว่างทรัพยากรที่มีจำกัดกับเป้าหมายการเติบโตที่ไร้ขีดจำกัด การใช้งานอย่างชาญฉลาดจึงนับได้ว่าเป็นยุทธศาสตร์สำคัญที่ทำให้นักลงทุนเห็นศักยภาพของบริษัท อย่างไรก็ตาม Gen AI อาจกลายเป็นระเบิดเวลาที่สร้างความเสียหายร้ายแรงต่อความน่าเชื่อถือหรือดับฝันการระดมทุนได้ หากใช้งานไม่รอบคอบ รายงานจาก McKinsey (The State of AI, 2025) ชี้ถึงจุดเสี่ยง 3 กรณี ที่เกิดขึ้นกับบริษัทที่ใช้งาน AI โดยในการตรวจสอบสถานะกิจการ (Due Diligence) ก่อนอนุมัติเงินทุนพบว่ากว่า 47% ของบริษัทมีจุดเสี่ยงอย่างน้อยหนึ่งกรณี จุดเสี่ยงดังกล่าวประกอบด้วย

ภาพที่ 4 จุดเสี่ยงที่ต้องระวังเมื่อใช้งาน Gen AI [5]

กรณีแรก “ทรัพย์สินทางปัญญา และลิขสิทธิ์” ซอฟต์แวร์ และซอร์สโค้ด (Source Code) นับเป็นสินทรัพย์ที่ถูกตรวจสอบเป็นอันดับแรกเสมอ หากบริษัทไม่มีหลักฐานสิทธิบัตรเทคโนโลยีหลัก (Core Technology) ที่พิสูจน์ความเป็นเจ้าของได้ ย่อมกระทบต่อมูลค่าธุรกิจทันที และหากไม่มีนโยบายควบคุมการใช้งาน AI ที่รัดกุม อาจเป็นจุดเสี่ยงที่นักพัฒนานำโค้ดติดลิขสิทธิ์แบบปิด (Proprietary Code) หรือมีเงื่อนไขผูกมัด (Open Source License) มาใช้โดยพลการ ซึ่งจะนำไปสู่ข้อพิพาททางกฎหมายที่ทำลายมูลค่าธุรกิจได้

กรณีที่สอง “ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยข้อมูล” การป้อนข้อมูลลับของบริษัทเข้าเครื่องมือ AI สาธารณะถือเป็นความเสี่ยงด้านข้อมูลที่รั่วไหลระดับวิกฤต บริษัทต้องพิสูจน์ และสร้างความเชื่อมั่นให้นักลงทุนเห็นถึงกระบวนการปิดบังข้อมูลระบุตัวตน (Data Anonymization) และแนวปฏิบัติการใช้งาน AI (AI Data Governance) สอดคล้องกับข้อกำหนด EU AI Act ที่บังคับใช้เต็มรูปแบบในปี 2569 [5] และพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ของไทยที่บังคับใช้ตั้งแต่ปี 2565

กรณีที่สาม “การสร้างข้อมูลที่ผิดพลาดของ AI” แม้ AI จะถูกพัฒนาต่อเนื่อง แต่การสร้างข้อมูลที่ผิดพลาดให้น่าเชื่อถือยังคงเป็นปัญหาที่พบได้เสมอ การปล่อยให้ AI ตัดสินใจในกระบวนการที่สำคัญโดยปราศจากการตรวจสอบคุณภาพ (Quality Assurance) จากมนุษย์ถือเป็นความประมาทอย่างร้ายแรง ในมุมมองนักลงทุน เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกสร้างเพื่อ "เสริมประสิทธิภาพการทำงาน" ไม่ใช่ "ทดแทนความรับผิดชอบ"

ท้ายที่สุด การใช้ Gen AI ที่ชาญฉลาดในสายตานักลงทุน ไม่ได้วัดผลที่ความล้ำสมัยของเทคโนโลยี หรือศักยภาพการใช้งานอย่างเดียว แต่คือ “วิสัยทัศน์ด้านการบริหารความเสี่ยงนวัตกรรม และธรรมาภิบาล” ที่พิสูจน์ได้ว่าธุรกิจมีรากฐานมั่นคงพร้อมเติบโตระดับสากล

บทสรุป วิกฤตการณ์ Tech Winter จึงไม่ใช่จุดจบของระบบนิเวศดิจิทัล แต่เปรียบเสมือน "ตัวกรองชั้นเลิศ" ที่ตลาดทุนสร้างกลไกเพื่อคัดธุรกิจที่เติบโตอย่างฉาบฉวยออกจากธุรกิจที่มีรากฐานแข็งแกร่งในยุคสมัยที่นักลงทุนให้ความสำคัญกับศักยภาพการทำกำไรสูงสุด การผสาน Gen AI กับกระบวนการทำงานอย่างมียุทธศาสตร์ควบคู่กับหลักธรรมาภิบาล จึงเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจทุกระดับก้าวข้ามข้อจำกัด และเติบโตได้อย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล

ศรีพัชร แพรสกุลทิพย์

สถาบันส่งเสริมวิสาหกิจดิจิทัลเริ่มต้น

สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล

อ้างอิง

• [1] KPMG Private Enterprise. (2026, January). Venture Pulse, Q4'25: Global Analysis of Venture Funding. KPMG International. https://kpmg.com/us/en/articles/2026/venture-pulse-q4-2025.html
• [2] Google, Temasek, and Bain & Company. (2025). e-Conomy SEA 2025: From Digital Decade to AI Reality — Accelerating the Future in ASEAN. https://economysea.withgoogle.com
• [3] McKinsey & Company. (2025, November). The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation. McKinsey Global Survey. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
• [4] IDC. (2025). IDC Future Enterprise Awards 2025: ASEAN Winners Announcement — Best in Artificial and Generative Intelligence, Mitr Phol Group (MitrGPT). International Data Corporation. https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP53908525
• [5] European Parliament. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council (EU AI Act). Official Journal of the European Union.