การมาถึงของยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI) เกิดขึ้นเร็วกว่าที่พวกเราคิดไว้ เมื่อพิจารณาจากซอฟต์แวร์ออฟฟิศหลักๆที่เราใช้งานกัน แอปบนมือถือ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ไปจนถึงเครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้านที่เริ่มผสานรวมเทคโนโลยี AI อย่างเต็มรูปแบบ เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความสนใจและความเชื่อมั่นของตลาดต่อการใช้งาน AI อย่างชัดเจน นอกจากนี้เส้นทางเทคโนโลยีสองสาย ระหว่าง Copilot และ AI Agent ยังแสดงให้เห็นว่า AI ได้แทรกซึมเข้าสู่ชีวิตประจำวันของเราไปแล้ว
ไม่ว่าจะด้วยความตั้งใจหรือการปรับตัวไปตามสถานการณ์ การพัฒนาแอปพลิเคชันและระบบนิเวศของ AI ในรูปแบบต่างๆก็เริ่มปรากฏให้เห็นชัดเจนมากขึ้น เช่นเดียวกับที่เมื่อไม่นานมานี้ ดิงทอร์คได้เปิดตัว AI Agent Store อย่างเป็นทางการ โดยเปิดให้ธุรกิจองค์กร ผู้ใช้รายบุคคล และนักพัฒนาทั่วไป เข้ามาใช้งาน
จากที่กระแส AI ได้พุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดปีกว่าๆที่ผ่านมา ทิศทางการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ก็เริ่มชัดเจนมากขึ้น มีทั้งบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านโมเดลและอัลกอริทึม ผู้นำในอุตสาหกรรมที่ควบคุมระบบนิเวศ หรือแม้กระทั่งผู้เล่นรายย่อยที่ประสบความสำเร็จในการพัฒนาความสามารถด้านการประมวลผลข้อความยาว ๆ แต่สงสัยไหมว่าทำไมดิงทอร์คถึงโดดเด่นในสนามนี้ที่จีนแทนที่จะเป็นรายอื่น?
กับดัก To C ในกระบวนการนำ AI มาใช้งาน
ก่อนที่จะตอบคำถามว่าทำไม To C (การนำ AI มาใช้ในตลาดผู้บริโภค) อาจจะเป็น “กับดัก” เราต้องทำความเข้าใจพื้นฐานอย่างหนึ่งว่า ภาพเชิงพาณิชย์ของ AI นั้นจะเริ่มจากฝั่งธุรกิจ (B-end) หรือจะเบ่งบานจากทางฝั่งผู้บริโภค (C-end)?
การเกิดขึ้นของคลื่น AI เองถือเป็นผลลัพธ์จากการที่เทคโนโลยีสามารถแสดงประสิทธิภาพได้อย่างโดดเด่นจนทำให้ผู้คนเริ่มสนใจอย่างแพร่หลาย แม้ว่า ChatGPT จะไม่ใช่เทคโนโลยีใหม่ และแนวโน้มการพัฒนาของมันก็ชัดเจน แต่ความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) และ AI แบบตัดสินใจ (Decision-making AI) ทำให้ประสบการณ์การใช้งานที่ได้นั้นไปกระตุ้นต่อมจินตนาการของผู้คนที่เคยได้รับอิทธิพลจากผลงานด้านวิทยาศาสตร์และการ์ตูนมาก่อน
อย่างไรก็ตาม ความสนใจของผู้คนต่อ AI อาจเป็นเพียงภาพลวงตาทางธุรกิจที่ดูสวยหรูหรือเป็นแค่การดึงดูดความสนใจของเงินทุนเท่านั้น จากสงครามโมเดล AI ที่เกิดขึ้น แอปพลิเคชันที่อ้างว่าเป็น “AI Native” ก็ปรากฏขึ้นมากมาย แต่ความจริงแล้ว แอปเหล่านี้แทบไม่มีอะไรที่โดดเด่นออกนอกกรอบ มักจะเป็นเพียงแชทบอทพื้นฐาน การสร้างภาพจากข้อความ หรือการแปลงภาพ เช่น แอปที่ให้ผู้ใช้อัปโหลดภาพและเลือกเทมเพลตเพื่อสร้าง “อวาตาร์ดิจิทัล” ของตนเองในรูปแบบที่ง่ายและราคาถูก—เสมือนเครื่องปรุงรสเล็ก ๆ ในชีวิตประจำวัน เมื่อผู้ใช้ได้โพสต์ภาพอวาตาร์ลงโซเชียลมีเดียแล้ว ความสัมพันธ์กับแอปพลิเคชันนั้นก็จบลงทันที
นี่ยังห่างไกลจากความคาดหวังของผู้คนที่ว่า AI จะเปลี่ยนแปลงชีวิตเรา ในทางตรงกันข้าม AI Copilot ที่เกิดขึ้นในวงการการทำงานร่วมกัน (Collaborative Office) กลับเติบโตอย่างรวดเร็วและเริ่มถูกผสานรวมเข้ากับกระบวนการทำงานปกติ แม้ว่าบางคนในวงการจะมองว่า Copilot และ AI Agent เป็นสองเส้นทางที่แตกต่างกัน แต่ในแง่ของการปฏิสัมพันธ์ยังคงมีความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง “การตอบสนองโดยตรง” และ “การตอบสนองรอคอย”
ในความเป็นจริง แม้ว่า AI ที่มีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ยังคงต้องใช้เวลาอีกยาวนาน แต่การระเบิดของ AI Agent ในฝั่ง B-side (ธุรกิจองค์กร) โดยเฉพาะในวงการสำนักงานได้กลายเป็นแนวโน้มที่ชัดเจน ในขณะที่ฝั่ง C-side (ผู้บริโภคทั่วไป) กลับไม่ได้สร้างผลกระทบมากนัก ทำให้คนทั่วไปมีความรู้สึกว่า “AI ก็แค่นี้เอง”
ในช่วงหลายสิบปีที่ผ่านมา เรากลายเป็นผู้คุ้นเคยกับนวัตกรรมทางธุรกิจที่เกิดจากอินเทอร์เน็ตผู้บริโภค เช่น อีคอมเมิร์ซ ได้สะท้อนให้เห็นถึงคุณค่าที่แท้จริงของผู้ใช้งาน/ทราฟฟิก ประสิทธิภาพของเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตได้นำประโยชน์มหาศาลมาสู่รูปแบบการให้บริการปลายทางผู้บริโภค (C-end) อย่างไรก็ตาม AI อาจมีอะไรมากกว่านั้น นอกจากการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการให้บริการ มันยังเป็นนวัตกรรมที่ครอบคลุมในด้านโครงสร้างทางเทคนิค
จากมุมมองนี้ To C อาจเป็นกับดักทางธุรกิจ ในขณะที่คำตอบที่แท้จริงสำหรับการนำ AI มาใช้งานอาจอยู่ที่ To B แทน
คำตอบนี้ดูเหมือนจะชัดเจนและแน่นอน อย่างน้อยก่อนที่ AI จะพร้อมสำหรับการใช้งานทั่วไป การนำ AI ไปใช้ในฝั่งธุรกิจ (To B) น่าจะเป็นขั้นตอนที่จำเป็นต้องดำเนินการก่อน
การเปลี่ยนผ่านสู่ AI ของดิงทอร์ค
กลับมาที่ดิงทอร์ค หลังจากเปิดตัว AI Agent และตามด้วยการเปิดตัวตลาด AI Agent Marketplace สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องที่น่าแปลกใจเลย
นอกจากนี้ การเกิดขึ้นของแพลตฟอร์มเช่น AutoGPT ยังช่วยเร่งการเติบโตของระบบนิเวศทั้งหมด ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคือโครงการบน GitHub ที่มักใช้เวลาหลายปีเพื่อสะสมดาวนับหมื่น แต่ในช่วงเวลาที่ผ่านมา เราเห็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดในแนวตั้ง อีกทั้งจำนวนนักพัฒนาที่เข้าร่วมกับแพลตฟอร์ม LLM (Large Language Model) และ AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) ก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว 7 เครื่องมือและแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนา Agent กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น และความสามารถของ Agent ก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
อย่างไรก็ตาม จุดเชื่อมโยงระหว่าง AI Agent และคนทั่วไปยังคงขาดหายไป และนี่คือสิ่งที่ดิงทอร์คพยายามจะเป็น—”จุดเข้าถึงสำหรับทุกคนในการใช้งาน AI”
เมื่อเราพิจารณาเส้นทางการเปลี่ยนแปลงของดิงทอร์ค หัวข้อหลักที่ปรากฏชัดคือการพัฒนาจาก Copilot สู่ AI Agent ในเดือนเมษายน 2023 ดิงทอร์คประกาศความพยายามในการนำระบบอัจฉริยะมาประยุกต์ใช้กับผลิตภัณฑ์ทั้งหมด โดยอาศัยโมเดลขนาดใหญ่ (Big Model) ในการปรับโครงสร้างใหม่ทั้งหมด ดิงทอร์คได้ปรับโฉมผลิตภัณฑ์ 17 สายให้เข้าสู่ยุคแห่งความเป็นอัจฉริยะ เปิดตัวฐานข้อมูลอัจฉริยะสำหรับการปรับโครงสร้างผลิตภัณฑ์ในระบบนิเวศ และเปิดกว้างความสามารถ AI ของตัวเองให้กับสาธารณะ จนกลายเป็นแอปพลิเคชันทำงานอัจฉริยะระดับประเทศ
ส่วนนี้สะท้อนถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของความสามารถใน Copilot ในเดือนมีนาคมปี 2024 ดิงทอร์คได้อัปเกรด AI Agent ชื่อว่า “DingTalk AI Assistant” โดยเริ่มต้นจากการเสริมความสามารถในสถานการณ์เฉพาะ เช่น การทำความเข้าใจภาพ การอ่านเอกสารรวดเร็ว และการจัดการกระบวนการทำงาน จนกลายเป็นกรณีศึกษาสำคัญในจีนสำหรับการสำรวจการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเชิงหลายรูปแบบ (Multimodality), การประมวลผลข้อความยาว (Long Text), และ RPA (Robotic Process Automation)
จากการทดสอบเบื้องต้นพบว่า ทั้งบุคคลและธุรกิจสามารถใช้ DingTalk AI Assistant เพื่อเชื่อมโยงแอปพลิเคชันในระบบนิเวศของดิงทอร์ค และแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นเองขององค์กร โดยเฉพาะในงานเฉพาะทาง เช่น การขายและการเงิน งานที่ซ้ำซากบางอย่างสามารถทำได้ผ่านการจัดลำดับงานของ AI Assistant
หลังจาก AI Agent Store ถูกเปิดตัว ส่วนใหญ่บริษัทต่าง ๆ ได้หันออกจากความหลงใหลในโมเดลขนาดใหญ่ และหันมาโฟกัสที่ความสามารถ AI จริงแทน ปัจจัยสำคัญสำหรับการนำความสามารถนี้ไปใช้คือ (1) การกำหนดสถานการณ์ธุรกิจที่เหมาะสม และ (2) การจับคู่กับเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสม
สิ่งที่น่าสนใจคือ เมื่อเปรียบเทียบกับ GPT Store แล้ว ตลาด DingTalk AI Assistant ได้กลายเป็นตัวแทนของการปฏิบัติจริงของ AI Agent สำหรับธุรกิจและบุคคลทั่วไป
หนึ่งในประโยชน์สำคัญคือ เมื่อเทียบกับ AI Agent หลากหลายคุณภาพที่มีอยู่ในตลาด DingTalk AI Assistant และ AI Assistant Marketplace เป็นจุดยึดสำหรับธุรกิจในการกำหนดสถานการณ์ธุรกิจของตนเองและจับคู่กับการสนับสนุนทางเทคนิคที่เหมาะสม ตามข้อมูลทางการ: ตลาด DingTalk AI Assistant ได้เปิดตัว AI Assistant จำนวนเกือบ 200 รายการในรอบแรก ครอบคลุมการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ การศึกษา การขายและบริการลูกค้า การบริหารทรัพยากรมนุษย์ การเงินและการภาษี รวมถึงการผลิต โดยมากกว่า 30 รายการมาจากสถานการณ์เฉพาะทางในอุตสาหกรรม
สถานการณ์เหล่านี้ยังเชื่อมโยงกับกระบวนการทั้งต้นน้ำและปลายน้ำ เช่น MoLook ที่สร้างโมเดลสำหรับการออกแบบเครื่องแต่งกาย ผู้ค้า/ดีไซเนอร์ใส่แค่คำหลัก ก็สามารถสร้างภาพแสดงผลเครื่องแต่งกายและภาพโมเดลได้ในคลิกเดียว โดยกระบวนการทั้งหมดเสร็จสมบูรณ์ภายในดิงทอร์ค
อีกด้านหนึ่ง AI Assistant ที่สร้างขึ้นโดยธุรกิจและบุคคลตามความต้องการส่วนตัวสามารถแบ่งปันในตลาด AI Assistant และสามารถส่งต่อได้โดยตรงผ่านกล่องสนทนาของดิงทอร์ค การทดลองและการสำรวจของบุคคลสามารถได้รับผลตอบรับอย่างรวดเร็ว และถูกนำไปใช้ซ้ำในกลุ่มบุคคลอื่น ๆ
การก้าวกระโดดสามขั้นตอนจาก Copilot สู่ Agent และขยายสู่ตลาด ได้เปิดบทใหม่ในเส้นทางการพัฒนาของผู้ผลิตโมเดลขนาดใหญ่ เช่น OpenAI และ Microsoft นอกจากนี้ยังมอบโอกาสใหม่ให้กับตลาดในประเทศ ซึ่งถูกจำกัดด้วยพลังการคำนวณของกราฟิกการ์ด ติดอยู่ในวงจรการป้อนข้อมูล และยากที่จะพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ — การลงมือปฏิบัติ AI ที่เริ่มจากฝั่งธุรกิจ (B-side) และมีผลย้อนกลับสู่สถานการณ์การทำงานของผู้บริโภค (C-side)
ในแง่หนึ่ง สิ่งนี้อาจกลายเป็นตัวแทนที่โดดเด่นของแอปพลิเคชัน AI ในประเทศจีน
สามารถนำไปใช้ซ้ำได้
การประยุกต์ใช้งาน AI Native ไม่ได้หมายความว่าจะต้องตัดขาดจากอดีตโดยสิ้นเชิง เช่นเดียวกับตัวเชื่อมต่อ (connectors), API, ระบบ low-code และระบบนิเวศแบบดั้งเดิมของดิงทอร์ค ที่ยังไม่ถูกทิ้งไป แต่กลับถูกรวมเข้าไว้ในระบบใหม่ในฐานะส่วนหนึ่งของระบบนิเวศที่สมบูรณ์
เมื่อขยายแนวคิดนี้ออกไป หากเราต้องการไล่ตามข้อจำกัดด้านพลังการคำนวณและชิป เราจำเป็นต้อง “แซงหน้า” การแข่งขัน วงการอุตสาหกรรมและแม้กระทั่งระดับมหภาคต่างก็เห็นพ้องกันว่าตลาดในประเทศจำเป็นต้องผสมผสาน AI เข้ากับอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างแท้จริง และเปลี่ยน AI ให้กลายเป็นแรงผลักดันของ “ผลิตภาพคุณภาพใหม่” เพื่อสร้างสรรค์คุณค่าและความเป็นไปได้ใหม่ ๆ
ในบริบทนี้ดิงทอร์ค ได้แสดงให้เห็นถึงตัวอย่างที่ชัดเจนของการนำ AI มาปรับใช้ในลักษณะที่สามารถนำไปใช้ซ้ำได้และยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ด้วยการสร้างแพลตฟอร์มที่รองรับการใช้งาน AI ในหลากหลายสถานการณ์ เช่น การประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ (มากถึง 500 หน้า) และการสรุปเนื้อหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการเรียนรู้
นอกจากนี้ การรวมระบบ AI กับอุตสาหกรรมเฉพาะ เช่น บริการลูกค้า การออกแบบเครื่องแต่งกาย หรือการจัดการทรัพยากรมนุษย์ ยังช่วยสะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจแบบเฉพาะเจาะจง
นอกจากนี้ การพัฒนาความสามารถของ AI Assistant ที่ใช้โมเดลขนาดใหญ่ (Large Model) ซึ่งครอบคลุมหลายความสามารถ เช่น การรับรู้ (perception), การจดจำ (memory), การวางแผน (planning) และการดำเนินการ (action) ยังแสดงให้เห็นถึงความพยายามในการสร้างระบบที่สามารถทำงานได้อย่างเป็นระบบและมีความยืดหยุ่นสูง
ในขณะเดียวกัน การเปิดตัวฟีเจอร์ AI ใหม่ ๆ เช่น การเสริมความสามารถด้านการจดจำข้อมูลและการแยกแยะปัญหาที่ซับซ้อน ทำให้ AI Assistant ของดิงทอร์ค กลายเป็นเครื่องมือที่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สิ่งเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการพัฒนา AI ของดิงทอร์ค ไม่เพียงแต่ตอบโจทย์การใช้งานในระดับองค์กรเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปปรับใช้ในระดับผู้ใช้รายบุคคลได้อีกด้วย
ในระยะยาว เส้นทางนี้สามารถเป็นต้นแบบให้ผู้เล่นรายอื่นในตลาด AI ที่ต้องการพัฒนาโซลูชันที่ผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและนวัตกรรมเพื่อตอบสนองความต้องการได้ทั้ง Business และ End User
