9 คำถามจาก CEO ที่จะเปลี่ยนวิธีคิดเรื่อง Data Strategy ในปี 2026

จากการสะสมข้อมูล สู่การใช้งานจริง—บทสัมภาษณ์พิเศษเกี่ยวกับอนาคตของ Data, Marketing และ AI ที่ทุกองค์กรต้องเตรียมพร้อม!

จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญในปี 2026

ท่ามกลางปีที่ทุกองค์กรแข่งกันพูดถึง AI และ Data มากที่สุดในประวัติศาสตร์ แต่เพียงไม่กี่องค์กรที่สามารถนำมันไปใช้สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง ทำไม? ย้อนกลับไปดูปี 2025 ในแต่ละองค์กรมีการลงทุนด้าน AI สูงเป็นประวัติการณ์ องค์กรต่างพากันนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ แต่ส่วนใหญ่กลับล้มเหลวในการ Scale ให้เกิดผลจริง ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ Technology แต่อยู่ที่การมองและการใช้งาน Data อย่างเป็นระบบ ในบทสัมภาษณ์พิเศษนี้ เราได้นั่งคุยกับคุณ ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์ CEO ของบริษัท Predictive บริษัทที่พร้อมจะช่วยองค์กรชั้นนำในไทยปลดล็อกพลังของ Data และ AI ผ่าน 9 คำถามที่ตรงใจและท้าทายความคิด เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับปี 2026

Q1: จุดเปลี่ยนจากการสะสมสู่การใช้งานจริง

ถ้าย้อนกลับไปดูความเปลี่ยนแปลงด้าน Data หรือ Marketing ของปี 2025 ในมุมมองของคุณต่อ มีเรื่องไหนที่ส่งผลกับลูกค้ามากที่สุด?

ในปี 2025 สำหรับธุรกิจไทย คือจุดเปลี่ยนจากยุค ‘Data Accumulation’ (แข่งกันสะสมข้อมูล) สู่ยุค ‘Data Activation’ (แข่งกันใช้ข้อมูลทำเงิน) อย่างแท้จริง” คุณต่อ กล่าว “สิ่งที่ส่งผลกับลูกค้ามากที่สุด คือพวกเขาจะเลิกทนกับ ‘Marketing แบบหว่านแห’ (Spray and Pray) เพราะแบรนด์ที่ชนะในปีนี้ คือแบรนด์ที่สามารถร้อยเรียง Data หลังบ้าน เพื่อส่งมอบประสบการณ์ที่ ‘รู้ใจและถูกจังหวะ’ (Right Context, Right Time) ได้แบบ Seamless ไม่ว่าลูกค้าจะอยู่บน LINE, TikTok หรือหน้าสาขา

ทำไมการเปลี่ยนแปลงนี้ถึงสำคัญในปี 2026

ลองนึกภาพคุณเข้าร้านกาแฟที่ชอบ พนักงานจำชื่อคุณได้ แต่ทุกครั้งที่คุณสั่ง ต้องบอกเมนูใหม่ทั้งหมด ไม่มีการจำความชอบ ไม่มีการแนะนำที่เหมาะสม ไม่รู้ว่าคุณเคยสั่งอะไรไปก่อนหน้านี้ นั่นคือประสบการณ์ที่ลูกค้ายุคใหม่ไม่ยอมรับอีกต่อไป

จากข้อมูลลูกค้าในปี 2025 มีความคาดหวังในเรื่อง:

• การจำและเข้าใจความชอบของพวกเขา
• การสื่อสารที่ส่วนตัวและตรงจุด
• ประสบการณ์ที่ราบรื่นข้ามทุกช่องทาง
• การตอบสนองที่รวดเร็วและทันท่วงที

องค์กรที่ยังคงทำ Marketing แบบกระจายยิงไปทั่ว หวังว่าจะโดนใครสักคน กำลังสูญเสียความได้เปรียบอย่างรวดเร็ว ในขณะที่คู่แข่งที่ใช้ Data อย่างชาญฉลาดกำลังสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับลูกค้ามากขึ้นทุกวัน

Q2: ความผิดพลาดแห่งปี—เมื่อ Hype มากกว่า Foundation

จากที่คุณเจอมา ปีนี้องค์กรส่วนใหญ่พลาดเรื่องอะไรเกี่ยวกับการใช้ Data ในการตัดสินใจ?

“ความผิดพลาดแห่งปีคือการลงทุนมหาศาลไปกับ ‘GenAI Hype’ โดยปราศจาก ‘Data Foundation’ ที่แข็งแรง เราเห็นองค์กรพยายามสร้างตึกระฟ้า (AI Models) บนพื้นทราย (Bad Data) ซึ่งผลลัพธ์คือความล้มเหลวในการ Scale ใช้งานจริง”

ทำไมถึงเกิดขึ้น

องค์กรหลายแห่งตื่นตระหนกด้วย FOMO (Fear of Missing Out) เมื่อเห็นคู่แข่งประกาศใช้ AI ทำนั่นทำนี่ พวกเขารีบจัดโปรเจกต์ AI โดยไม่ได้เตรียมพื้นฐาน Data ให้พร้อม ผลที่ได้คือ:

• AI ที่ให้คำตอบผิด เพราะ Data ที่ป้อนเข้าไปมีคุณภาพต่ำ
• ไม่สามารถ Scale ได้ เพราะไม่มีโครงสร้างรองรับ
• เสียเวลาและเงิน ในโปรเจกต์ที่ไม่เกิดผลจริง

การสร้างโมเดล AI ที่ดีเหมือนการสร้างบ้าน คุณต้องมีฐานรากที่แข็งแรงก่อน ไม่ใช่รีบสร้างหลังคาสวยๆ แล้วหวังว่าทุกอย่างจะอยู่ดี

สิ่งที่ควรทำแทน

1. เริ่มจาก Data Quality – ทำความสะอาด Data, กำหนดมาตรฐาน, สร้างกระบวนการเก็บข้อมูลที่ถูกต้อง อ่านต่อ..
2. สร้าง Data Infrastructure – ลงทุนกับระบบที่สามารถเก็บ จัดการ และเข้าถึง Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อ่านต่อ..
3. พัฒนา Data Literacy – ฝึกทีมให้เข้าใจและใช้งาน Data ได้อย่างถูกต้อง
4. เริ่มเล็กแล้วค่อย Scale – ทดลองกับ Use Case เล็กๆ ก่อน แล้วค่อยขยายเมื่อพิสูจน์แล้วว่าได้ผล

“เทคโนโลยีที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถแก้ปัญหา Data ที่แย่ได้”

Q3: ปัญหาที่แก้ไม่ตก—เมื่อ Data ถูกขังในห้องต่างๆ

ปัญหาด้าน Data ที่คุณเจอบ่อยที่สุดในองค์กรขนาดกลางถึงใหญ่คืออะไร และทำไมปัญหานี้ถึงยังไม่ถูกแก้?

“ปัญหาโลกแตกในองค์กรใหญ่ไม่ใช่เรื่อง Technology แต่คือวัฒนธรรม ‘ต่างคนต่างเก็บ’ (Silos) ที่ทำให้ข้อมูลถูกขังแยกกันอยู่ตามแผนก”

The Silo Problem

ในองค์กรทั่วไป Data มักจะถูกแยกเก็บตามแผนก:

• การตลาด มี CRM และข้อมูลแคมเปญของตัวเอง
• ฝ่ายขาย ใช้ Salesforce หรือระบบขายแยก
• ฝ่ายบริการลูกค้า มี Ticketing System ของตัวเอง
• E-commerce มี Database สินค้าและคำสั่งซื้อแยกต่างหาก

ผลกระทบที่เกิดขึ้น:

• ❌ ไม่มี Single Customer View จริงๆ – แต่ละแผนกมอง “ลูกค้าคนเดียวกัน” ในมุมที่แตกต่างกัน
• ❌ ความจริงแต่ละแผนกไม่ตรงกัน – ฝ่ายขายบอกลูกค้า VIP, ฝ่ายบริการบอกลูกค้าปัญหา, การตลาดบอกไม่ได้ engage
• ❌ ตัดสินใจช้า – ทุกครั้งที่ต้องการข้อมูลภาพรวม ต้องใช้เวลารวบรวมจากหลายแผนก

จากสถานการณ์จริง..

บริษัทแห่งหนึ่งพบว่า มีลูกค้าคนหนึ่งซื้อสินค้าไปแล้ว 10 ครั้งในปี มูลค่ารวมกว่าแสนบาท แต่ในมุมมองของ Marketing ดูเหมือนว่าเป็น “ลูกค้าใหม่” ทุกครั้ง เพราะ Data ระหว่าง E-commerce กับ Marketing Platform ไม่ได้เชื่อมกัน

ผลที่ได้คือ:

• ส่งโปรโมชั่น “สำหรับลูกค้าใหม่” ให้ลูกค้าประจำ
• ไม่สามารถทำ Upsell หรือ Cross-sell ที่เหมาะสม
• เสียโอกาสในการสร้างความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้ง

ทำไมยังแก้ไม่ได้

“ตราบใดที่ Data ยังไม่ถูกมองเป็น ‘สมบัติกลางขององค์กร’ แต่เป็นสมบัติส่วนตัวของแผนก เราจะไม่มีวันรู้จักลูกค้าจริงๆ ได้เลย และปัญหานี้แก้ไม่ได้ด้วยซอฟต์แวร์ แต่ต้องแก้ด้วยวิสัยทัศน์ของ CEO เท่านั้น” อ่านต่อ..

ปัญหา Silos ไม่ได้เกิดจากเทคนิค แต่เกิดจาก:

1. Politics – แต่ละแผนกไม่อยากแชร์ข้อมูล เพราะกลัวสูญเสียอำนาจหรือถูกตรวจสอบ
2. Budget – ไม่มีใครอยากเป็นคนจ่ายเงินรวม System ทั้งหมด
3. Legacy Systems – ระบบเก่าที่ Integrate ยาก และมีต้นทุนสูงในการเปลี่ยน
4. Mindset – ยังคิดว่า Data เป็น “ของแผนก” ไม่ใช่ “ของบริษัท”

สิ่งที่ผู้บริหารต้องทำในปี 2026

• Mandate Data เป็น Corporate Asset – ประกาศชัดเจนว่า Data เป็นสมบัติของบริษัท
• สร้าง Data Governance Team – มีทีมกลางที่ดูแลมาตรฐานและการเข้าถึง Data
• Align KPIs ข้ามแผนก – ให้ทุกแผนกมี KPI ร่วมที่เกี่ยวกับ Customer Experience

“แก้ปัญหา Silos ไม่ใช่เรื่อง IT แต่เป็นเรื่องของความเป็นผู้นำ”

Q4: The Data Paradox—ยิ่งมีเยอะ ยิ่งตัดสินใจช้า

ทำไมหลายองค์กรยิ่งมี Data มากขึ้น แต่กลับตัดสินใจได้ช้าลง?

“เพราะเราเปลี่ยนจาก ‘Lack of Information’ เป็น ‘Drowning in Noise’ การมี Data เยอะโดยไม่มี ‘Unified Semantic Layer’ (ภาษากลางทางธุรกิจ) ทำให้ผู้บริหารเสียเวลาเถียงกันว่าตัวเลขของใครถูก มากกว่าจะเอาเวลาไปตัดสินใจทิศทางธุรกิจ”

The Paradox Explained

ในอดีต ปัญหาคือ “ข้อมูลไม่พอ” ทุกวันนี้ ปัญหากลายเป็น “ข้อมูลเยินแต่หาความจริงไม่เจอ”

องค์กรมี Data มากมาย แต่ไม่มี “ภาษากลาง” ที่ทุกคนเข้าใจตรงกัน:

• “Revenue” ของฝ่ายขาย = ยอดที่ปิดดีลได้ (ยังไม่จ่ายจริง)
• “Revenue” ของการเงิน = เงินที่เข้าบัญชีจริง
• “Active User” ของ Product = Login ภายใน 30 วัน
• “Active User” ของ Marketing = เปิดอีเมลหรือคลิกโฆษณา

ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

เมื่อผู้บริหารประชุม:

⏰ 60% ของเวลาใช้ไปกับการเถียงว่า “ตัวเลขของใครถูก”

• “ทำไมตัวเลขของฝ่ายขายกับการเงินไม่ตรงกัน?”
• “Active User ที่ Marketing รีพอร์ตมากกว่า Product มาก?”
• “แล้วจริงๆ เราโตกี่เปอร์เซ็นต์กันแน่?”

⏰ 40% ที่เหลือถึงจะเป็นการตัดสินใจจริง (และมักจะเลื่อนไปประชุมครั้งต่อไป)

The Real Cost

ความล่าช้าในการตัดสินใจไม่ได้เป็นแค่เรื่องน่ารำคาญ แต่มีผลกระทบทางธุรกิจโดยตรง:

• สูญเสียโอกาส – ตลาดเปลี่ยนไปแล้วก่อนจะตัดสินใจเสร็จ
• ต้นทุนสูงขึ้น – การประชุมซ้ำซาก เสียเวลาของผู้บริหาร
• ขวัญทีมต่ำ – ทีมงานเบื่อกับการถูกถามซ้ำๆ เรื่องตัวเลข

The Solution: Unified Semantic Layer

องค์กรต้องสร้าง “ภาษากลาง” ที่ทุกคนในองค์กรเข้าใจตรงกัน:

• ✓ กำหนดนิยามที่ชัดเจน – Revenue, Active User, Churn Rate หมายความว่าอะไรกันแน่?
• ✓ Single Source of Truth – มีที่เดียวที่ถือเป็นตัวเลขอ้างอิง
• ✓ Automated Data Reconciliation – ระบบช่วยจับคู่และอธิบายความแตกต่าง

อ่านต่อ..

“องค์กรที่ดีที่สุดใช้เวลา 20% สร้าง Data Infrastructure และ 80% ใช้งานมัน ไม่ใช่ 80% เถียงกันว่าข้อมูลไหนถูก”

Q5: อันตรายที่ใกล้เข้ามา—ตกขบวนรถด่วน Real-time

ถ้าองค์กรยังจัดการ Data และตัดสินใจแบบเดิมในปี 2026 ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดจะคืออะไร?

“ความเสี่ยงสูงสุดคือการตกขบวนรถด่วนที่ชื่อว่า ‘Real-time Execution’ ในขณะที่คุณรอรีพอร์ตรายเดือน คู่แข่งที่ใช้ Automated Decisioning ได้ปรับราคาและโปรโมชั่นนำหน้าคุณไปแล้วทุกวินาที ความล่าช้าเพียงวันเดียวในปีหน้า จะมีค่าเท่ากับความล้าหลังหนึ่งปีในอดีต”

The Real-time Gap

ลองเปรียบเทียบ:

คุณ: รอรีพอร์ตรายเดือน → วิเคราะห์ 1 สัปดาห์ → นำเสนอผู้บริหาร → ประชุมตัดสินใจ → สั่งทีมลงมือ = 6-8 สัปดาห์

คู่แข่ง: AI วิเคราะห์ทุกวินาที → ตัดสินใจอัตโนมัติ → ปรับเปลี่ยนทันที = เรียลไทม์

ตัวอย่างจากอุตสาหกรรมจริง

E-commerce:

• Amazon ปรับราคาสินค้ากว่า 2.5 ล้านครั้งต่อวัน
• คู่แข่งที่ปรับราคาสัปดาห์ละครั้งกำลังสูญเสีย margin และ sales

Retail:

• เปลี่ยนโปรโมชั่นตาม Stock Level แบบ Real-time
• ลด Food Waste ด้วยการลดราคาสินค้าใกล้หมดอายุอัตโนมัติ

การเงิน:

• ปรับ Credit Limit ตามพฤติกรรมการใช้จ่าย
• ตรวจจับ Fraud ได้ทันทีก่อนเกิดความเสียหาย

สายการบิน:

• Dynamic Pricing ทุก 5-10 นาที
• ปรับราคาตามอุปสงค์ สภาพอากาศ ราคาน้ำมัน

“ความล่าช้า 1 วันในปี 2026 = ความล้าหลัง 1 ปีในอดีต”

ทำไมความเร็วถึงสำคัญขึ้นทุกที:

1. Customer Expectations สูงขึ้น – ลูกค้าคุ้นเคยกับการตอบสนองแบบทันที
2. Market Volatility – ตลาดเปลี่ยนเร็วกว่าเดิมมาก
3. Window of Opportunity แคบลง – โอกาสทางธุรกิจมีอายุสั้นลง

การเตรียมตัว

องค์กรต้อง:

• ลงทุนใน Real-time Infrastructure – ระบบที่สามารถประมวลผลและตัดสินใจได้ทันที
• สร้าง Automated Decisioning – กำหนดกฎและให้ AI ตัดสินใจในกรอบที่กำหนด
• สร้าง Feedback Loops – เรียนรู้จากผลลัพธ์และปรับปรุงอัตโนมัติ

“คุณไม่สามารถชนะการแข่งขันด้วยข้อมูลเดือนที่แล้ว”

Q6: ความสำเร็จที่แท้จริงของ Predictive

นิยามความสำเร็จของลูกค้าในมุมมองของ Predictive คืออะไร?

“สำหรับ Predictive ความสำเร็จไม่ใช่ Dashboard ที่สวยงาม แต่คือ ‘Return on Intelligence’—เมื่อ Data ของลูกค้าถูกแปลงสภาพเป็นกำไรที่จับต้องได้ หรือความได้เปรียบทางการแข่งขันที่คู่แข่งเลียนแบบไม่ได้ นั่นคืองานของเราสำเร็จ”

Success ≠ Technology

หลายองค์กรวัดความสำเร็จของโปรเจกต์ Data ผิดๆ:

• ❌ มี Dashboard สวยงาม
• ❌ AI Model ที่ Accurate 99%
• ❌ Big Data Platform ที่ทันสมัย
• ❌ ทีม Data Scientist 20 คน

แต่คือ:

• ✅ กำไรที่เพิ่มขึ้นจาก Data-driven Decisions
• ✅ ความได้เปรียบที่คู่แข่งทำตามไม่ได้
• ✅ Customer Experience ที่ดีกว่าอย่างเห็นได้ชัด

Return on Intelligence (ROI)

ROI ที่แท้จริงคำนวณจาก:

Case Study ที่เกิดขึ้นจริง

กรณีศึกษา 1: เพิ่ม Conversion Rate

• วิเคราะห์ Customer Journey หา Bottleneck
• Personalize ข้อความและ Offer ตามพฤติกรรม
• ผลลัพธ์: เพิ่ม Conversion 25% = เพิ่มรายได้โดยไม่ต้องเพิ่มงบโฆษณา

กรณีศึกษา 2: ลดเวลาตัดสินใจ

• สร้าง Real-time Dashboard สำหรับผู้บริหาร
• Automate รีพอร์ตและ Alert
• ผลลัพธ์: ลดเวลาจาก 2 สัปดาห์เหลือ 2 ชั่วโมง = First Mover Advantage

The Bottom Line

“ในปี 2026 Data ที่ดีที่สุดคือ Data ที่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ ไม่ใช่ Data ที่ดูดีในรีพอร์ต”

เมื่อคุณวัดความสำเร็จด้วย Business Outcomes จริงๆ คุณจะเห็นว่า:

• Technology เป็นเพียงเครื่องมือ ไม่ใช่เป้าหมาย
• ความซับซ้อนไม่ได้เท่ากับคุณค่า
• บางครั้งโซลูชันที่เรียบง่ายให้ผลลัพธ์ดีกว่า

Q7: ความเข้าใจผิด—AI จะแทนที่มนุษย์?

อะไรคือสิ่งที่องค์กรเข้าใจผิดมากที่สุดเกี่ยวกับการตัดสินใจด้วย Data?

“คนเข้าใจผิดว่า AI จะมา ‘แทนที่’ การตัดสินใจของมนุษย์ทั้งหมด แต่ความจริงคือ AI มีหน้าที่จัดการความซับซ้อน (Complexity) เพื่อให้มนุษย์มีเวลาโฟกัสกับเรื่องวิจารณญาณ (Judgment) และความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) มากขึ้นต่างหาก”

The Common Fear

ความกลัวที่พบบ่อยที่สุดในองค์กร:

• “AI จะมาแทนที่งานของเรา”
• “เราจะไม่มีบทบาทในการตัดสินใจอีกต่อไป”
• “ทักษะที่มีอยู่จะไร้ค่า”

The Reality: Augmented Intelligence

ความจริงคือ AI ไม่ได้มาแทนที่ แต่มาทำให้เรา “เก่งขึ้น” (Augmented)

การแบ่งหน้าที่ที่ชัดเจน

หน้าที่ของ AI:

• จัดการความซับซ้อน (Handle Complexity)
• ประมวลผล Big Data ได้เร็วและแม่นยำ
• หา Pattern ที่มนุษย์มองไม่เห็น
• ทำงานซ้ำๆ ที่น่าเบื่ออัตโนมัติ

หน้าที่ของมนุษย์:

• ใช้วิจารณญาณ (Exercise Judgment)
• ความคิดสร้างสรรค์ (Apply Creativity)
• เข้าใจ Context ทางสังคมและวัฒนธรรม
• ตัดสินใจที่เกี่ยวกับจริยธรรม

ตัวอย่างการทำงานร่วมกัน

สถานการณ์ 1: การทำ Marketing Campaign

AI ทำ:

• วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า 1 ล้านคน
• หากลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม
• แนะนำเวลาที่ดีที่สุดในการส่งข้อความ
• Optimize งบโฆษณาอัตโนมัติ

มนุษย์ทำ:

• ตัดสินใจ Creative Direction
• เลือก Tone & Manner ที่เหมาะกับ Brand
• ดูแลเรื่อง Sensitivity ทางวัฒนธรรม
• ตัดสินใจในกรณีที่มีความเสี่ยง

สถานการณ์ 2: การดูแลลูกค้า

AI ทำ:

• แนะนำ Next Best Action จาก Pattern
• คาดการณ์ความต้องการของลูกค้า
• จัดลำดับความสำคัญของปัญหา

มนุษย์ทำ:

• เลือกว่า Action ไหนสอดคล้องกับ Brand Values
• จัดการกรณีที่ซับซ้อนหรือละเอียดอ่อน
• สร้างความสัมพันธ์ที่แท้จริงกับลูกค้า

Key Insight

“องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้ ‘แทนที่’ คนด้วย AI แต่ใช้ AI ทำให้คนของพวกเขา ‘เก่งขึ้น’ ต่างหาก”

เมื่อ AI จัดการงานที่น่าเบื่อและซับซ้อน มนุษย์จะมีเวลามากขึ้นสำหรับ:

• Strategic Thinking
• Creative Problem Solving
• Building Relationships
• Innovation

AI ไม่ใช่ภัยคุกคาม แต่เป็น Superpower ที่ทำให้เราทำงานได้ดีขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น—ถ้ารู้จักใช้ถูกวิธี

Q8: ข้อความถึงผู้บริหาร เตรียมความพร้อมในปี 2026

ทำไมมันถึงสำคัญ

เมื่อคุณมอง Data เป็น “รายจ่าย”:

• ❌ มักจะลงทุนน้อย ลงทุนช้า
• ❌ Assign ให้ IT แผนกเดียวรับผิดชอบ
• ❌ เป็นรายการแรกที่โดนตัดงบพอเจอวิกฤติ
• ❌ วัดความสำเร็จด้วย “ประหยัดได้เท่าไหร่”

เมื่อคุณมอง Data เป็น “สินทรัพย์”:

• ✅ ลงทุนอย่างเป็นระบบและต่อเนื่อง
• ✅ ทุกแผนกร่วมรับผิดชอบ
• ✅ Protect & Grow เหมือนทรัพย์สินหลัก
• ✅ วัดความสำเร็จด้วย “สร้างมูลค่าได้เท่าไหร่”

Analogy: จัดการ Data เหมือนจัดการเงินสด

ถามตัวเองว่า: คุณจัดการเงินสดในบริษัทยังไง?

• มีทีมการเงินดูแลเฉพาะ
• มีกระบวนการชัดเจน
• มีการรายงานทุกวัน
• มี Security สูง
• มีการวางแผนระยะยาว

Data ควรได้รับการปฏิบัติเหมือนกัน

เพราะในยุคนี้ Data คือ:

• แหล่งรายได้ (สร้าง Personalized Offers)
• ต้นทุนที่ลดได้ (Optimize Operations)
• ความได้เปรียบ (เข้าใจลูกค้าดีกว่าคู่แข่ง)
• ความเสี่ยง (ถ้า Leak หรือใช้ผิด)

Call to Action สำหรับ CEOs

3 สิ่งที่ CEO ต้องทำ:

1. Put Data on the Board Agenda
   • หารือเรื่อง Data Strategy ทุกไตรมาส
   • ถามว่า “เราสร้างมูลค่าจาก Data ได้เท่าไหร่”
2. Appoint Chief Data Officer (CDO)
   • มอบหมายผู้นำระดับ C-Level ดูแล Data
   • ให้อำนาจในการตัดสินใจข้ามแผนก
3. Measure Data ROI
   • ติดตามว่า Data สร้างมูลค่าอย่างไร
   • รายงานควบคู่กับ Financial Metrics

บริษัทที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลกวันนี้—Google, Amazon, Netflix, Alibaba—ล้วนเป็นบริษัทที่มอง Data เป็นสินทรัพย์หลัก ไม่ใช่รายจ่ายรอง

บริษัทคุณจะเป็นผู้นำหรือผู้ตาม?

Q9: อนาคตของ 2026

คิดว่าเทรนในเรื่องของ Data, Marketing, AI ในปี 2026 จะเป็นอย่างไร และแนวทางของ Predictive คืออะไร?

“ปี 2026 เราจะก้าวเข้าสู่ยุค ‘Agentic AI’—AI ที่ไม่ใช่แค่ถาม-ตอบ แต่สามารถ ‘ลงมือทำ’ (Action)

แทนเราได้ ตั้งแต่ยิงแอด ปรับ Bid ไปจนถึงดูแลลูกค้าแบบ End-to-End”

Welcome to Agentic AI Era

From: AI ที่ถาม-ตอบ (Reactive)
To: AI ที่ลงมือทำ (Proactive)

ความแตกต่างที่สำคัญ

AI แบบเดิม (Chatbot/Assistant):

• รอคำถามจากมนุษย์
• ให้คำแนะนำและข้อมูล
• มนุษย์ต้องไปลงมือทำเอง

Agentic AI (Autonomous Agent):

• ❌ ไม่รอคำสั่ง แต่รู้ว่าต้องทำอะไร
• ❌ ไม่แค่แนะนำ แต่ลงมือทำจริง
• ❌ ไม่ใช่ One-time แต่ดูแลต่อเนื่อง

ตัวอย่าง Agentic AI ในการทำงานจริง

Marketing Agent:

• 📊 วิเคราะห์ Campaign Performance ทุกชั่วโมง
• 💰 ปรับ Budget Allocation อัตโนมัติ
• 🎨 สร้าง Creative Variations ทดสอบ A/B
• 📱 ยิงโฆษณาตาม Trigger ที่กำหนด
• 📈 รายงานผล + แนะนำ Next Steps

Customer Service Agent:

• 💬 ตอบคำถามลูกค้า 24/7
• ⚠️ Escalate ปัญหาซับซ้อนให้คนจริง
• 📝 Update CRM อัตโนมัติ
• 📞 Follow-up ลูกค้าที่เหมาะสม
• 😊 วิเคราะห์ Sentiment ต่อเนื่อง

Sales Agent:

• 🔍 หา Leads ที่มีคุณภาพ
• ✉️ ส่ง Personalized Outreach
• 📅 นัดหมายที่เหมาะสม
• 📊 Qualify Leads อัตโนมัติ
• 🤝 เตรียม Talking Points สำหรับทีมขาย

What Makes This Different?

1. Not just “Chatbot” แต่เป็น “Doer”
   • ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่ทำงานจริง
2. End-to-End Execution ไม่ใช่แค่คำแนะนำ
   • ตั้งแต่วิเคราะห์จนถึงลงมือทำและรายงานผล
3. Learn & Improve Continuously
   • เรียนรู้จากผลลัพธ์และปรับปรุงตัวเองอัตโนมัติ

The Predictive Vision: Autonomous Growth Engine

“แนวทางของ Predictive: เราจะมุ่งสร้าง ‘Autonomous Growth Engine’ ให้ลูกค้า เพื่อให้ธุรกิจของคุณขับเคลื่อนด้วย Data อย่างอัตโนมัติ แม่นยำ และไร้รอยต่อ”

Autonomous Growth Engine คืออะไร?

ระบบที่สามารถ:

✓ รับข้อมูล (Data Ingestion) อัตโนมัติ

• เชื่อมต่อทุก Data Source
• Real-time Data Flow

✓ วิเคราะห์และเรียนรู้ (ML/AI) ตลอดเวลา

• หา Pattern และ Insight
• Predict อนาคต

✓ ตัดสินใจและลงมือทำ (Action) ได้เอง

• Execute ตามกฎที่กำหนด
• ไม่ต้องรอคนสั่ง

✓ ปรับปรุงตัวเอง (Self-optimization) ต่อเนื่อง

• เรียนรู้จากผลลัพธ์
• ปรับกลยุทธ์อัตโนมัติ

✓ รายงานผลและโปร่งใส (Transparency) ทุกขั้นตอน

• มนุษย์ยังควบคุมและตรวจสอบได้
• Explainable AI

⚠️ Technology พร้อมแล้ว
⚠️ แต่องค์กรพร้อมหรือยัง?

คำถามไม่ใช่ “AI จะทำอะไรได้บ้าง?” แต่คือ:

• องค์กรของคุณพร้อมให้ AI ทำงานอัตโนมัติหรือยัง?
• Data ของคุณมีคุณภาพพอหรือยัง?
• ทีมของคุณพร้อมทำงานร่วมกับ AI หรือยัง?
• คุณมี Governance และ Ethics Policy หรือยัง?

บทสัมภาษณ์นี้สะท้อนชัดว่า ปี 2026 จะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญจากยุค “สะสมข้อมูล (Data Accumulation)” สู่ยุค “ใช้งานข้อมูลจริง (Data Activation)” โดยปัญหาหลักขององค์กรไม่ใช่การขาดเทคโนโลยี AI แต่คือการขาดรากฐาน Data ที่แข็งแรง การทำงานแบบแยกส่วน (Data Silos) และการตัดสินใจที่ช้าเพราะไม่มีภาษากลางของข้อมูล องค์กรที่ประสบความสำเร็จคือองค์กรที่เชื่อม Data ข้ามทุกช่องทาง ใช้ AI เพื่อช่วยตัดสินใจแบบเรียลไทม์ และมอง Data เป็น “สินทรัพย์เชิงกลยุทธ์” ไม่ใช่ต้นทุนทาง IT พร้อมรับมือทุกความท้าทายในปี 2026 ที่ AI จะพัฒนาเป็น Agentic AI หรือ AI ที่สามารถลงมือทำงานแทนมนุษย์ได้แบบ End-to-End โดยมนุษย์ยังคงมีบทบาทสำคัญในด้านวิจารณญาณ กลยุทธ์ และความคิดสร้างสรรค์

หากองค์กรของคุณยังไม่มั่นใจว่า Data และ AI ควรเริ่มตรงไหน และจะสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างไร
Predictive พร้อมร่วมเป็นที่ปรึกษาเพื่อช่วยประเมิน วางทิศทาง และออกแบบ AI Workflow ที่เหมาะกับบริบทธุรกิจของคุณได้เลย

#Predictive #DataStrategy #AI2026 #AgenticAI #DataDriven #MarketingAutomation #PredictiveAnalytics #DigitalTransformation #BusinessIntelligence #MachineLearning #CustomerData #RealTimeAnalytics #DataGovernance #ThailandBusiness