เจาะลึกวิธีสร้าง AI ด้วยตัวเอง ยุ่งยากไหม ทำยังไงให้พร้อมใช้งาน

หากพูดถึงการใช้งาน AI นั้นอาจไม่ใช่เรื่องไกลอีกต่อไป โดยเฉพาะประเทศไทยที่มีอัตราการใช้งานเติบโตอย่างก้าวกระโดด ทั้งในชีวิตประจำวัน ไปจนถึงภาคธุรกิจที่นำ AI มาใช้ขับเคลื่อนองค์กร และถ้าคุณเป็นผู้ประกอบการที่อยากให้ธุรกิจเติบโตเหนือคู่แข่งไปอีกขั้น จากการเป็นผู้ใช้ AI ทั่วๆ ไป มาสู่ผู้สร้าง AI ที่ล้ำกว่าใคร บทความนี้จะพาคุณมาดูวิธีการสร้าง AI ด้วยตัวเอง พร้อมข้อควรรู้ก่อนตัดสินใจสร้างมันขึ้นมา ที่จะช่วยให้คุณสร้าง AI ที่ตรงเป้าหมายธุรกิจมากที่สุด

ทำไมหลายธุรกิจถึงหันมาสร้าง AI ด้วยตัวเอง? 

แม้เครื่องมือ AI สำเร็จรูปในท้องตลาดจะช่วยอำนวยความสะดวกในการใช้งาน แต่หากพูดถึงในแง่ขององค์กรแล้ว ส่วนใหญ่มักพบข้อจำกัดด้านการประมวลผลข้อมูลเชิงลึก เอกสารภายใน หรือ Workflow เฉพาะที่ AI ทั่วไปไม่เข้าใจ ยิ่งไปกว่านั้น ด้าน Data Privacy หรือเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลลับ ก็เป็นสิ่งที่ทุกองค์กรไม่ต้องการเปิดเผยให้คู่แข่งหรือสาธารณชนได้รับรู้ ทำให้หลาย ๆ ธุรกิจเริ่มเปลี่ยนทิศทางจากการใช้ AI สำเร็จรูป มาเป็นการเทรน AI ใช้เองและปรับแต่งระบบให้ครอบคลุม เพื่อให้ได้ระบบที่ทำงานตรงเป้าหมาย แม่นยำ และปลอดภัยที่สุด

ปรากฏการณ์การใช้ AI ในองค์กรในไทยข้างต้นนี้ไม่ใช่เรื่องที่กล่าวขึ้นลอย ๆ จากรายงาน Thailand Digital Outlook โดยสำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สดช.) พบว่า ภาคธุรกิจไทยถึง 61% เริ่มปรับใช้ AI ในองค์กรแบบค่อย ๆ เป็น ค่อย ๆ ไป แต่มีเพียง 21.2% ที่นำ AI ขั้นสูงมาใช้กันอย่างจริงจัง และมีเพียง 7.27% เท่านั้นที่สามารถใช้งาน AI ร่วมกับระบบทำงานหลักได้อย่างเสถียร ตัวเลขนี้ชี้ให้เห็นว่า การใช้เพียง AI สำเร็จรูปทั่วไปอาจยังไม่เพียงพอที่จะปลดล็อกศักยภาพสูงสุดอีกต่อไป

เราสามารถสร้าง AI ได้เองไหม?

ในปัจจุบันนี้การสร้าง AI ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป เพราะบริษัทพัฒนา AI ในไทยและทั่วโลกต่างก็เร่งพัฒนาเทคโนโลยีให้เข้าถึงง่ายขึ้นมาก เจ้าของกิจการไม่ต้องมานับหนึ่งใหม่ด้วยตัวเองเหมือนแต่ก่อน หากเน้นความสะดวกพร้อมใช้ก็มีแพลตฟอร์มประเภท No-Code หรือ Low-Code ให้เลือกใช้ เพียงแค่ลากวาง (Drag-and-Drop) ก็เชื่อมต่อข้อมูลในบริษัทเพื่อสร้างแชทบอทตอบลูกค้าหรือระบบช่วยทำงานอัตโนมัติได้เลย แต่หากต้องการระบบที่ซับซ้อนและมีความแม่นยำเฉพาะทาง ก็แค่นำโมเดลเปิด (Open-Source) มาทำ Fine-Tuning ปรับแต่งให้เข้ากับข้อมูลขององค์กร แต่สำหรับการนำไปใช้งานจริงในเชิงธุรกิจให้ปลอดภัยและเสถียร การสร้าง AI มาใช้เองในเบื้องต้นจะช่วยทดสอบดูว่าไอเดียที่คุณคิดไปได้ไกลแค่ไหน ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงและความซับซ้อนก่อนจะเพิ่มระดับความเข้มข้นในการใช้ AI ในลำดับต่อไป

ต้องรู้ทักษะอะไรบ้าง ก่อนสร้าง AI เอง?

ก่อนจะสร้าง AI สักตัว คุณต้องรู้ก่อนว่าคุณจะสร้างมันมาทำอะไร ทีมของเรามีทักษะที่เกี่ยวข้องกับการสร้าง AI มากน้อยแค่ไหน ทั้งนี้ความยากง่ายในการสร้างขึ้นอยู่กับโจทย์ของธุรกิจคุณ หลัก ๆ จะมีทักษะที่เกี่ยวข้องทั้งหมด 4 สายดังนี้

สายการสร้าง AI	ทักษะที่จำเป็น	รายละเอียด	ตัวอย่างการนำไปใช้
1. สาย No-Code / Low-Code (สำหรับผู้เริ่มต้น & ฝั่งธุรกิจ)	• Prompt Engineering • Workflow Automation • Data Structuring	ไม่ต้องเขียนโค้ดเลย เน้นวิธีสั่งงาน AI (Prompting) เชื่อมต่อระบบ เช่น Make, n8n, Zapier และการจัดระเบียบข้อมูลเบื้องต้น	สร้างแชทบอทตอบคำถามลูกค้าอัตโนมัติบน Facebook, Line หรือระบบสรุปอีเมลและรายงานประจำวัน
2. สาย AI Integrator / Application Developer (สายต่อยอดระบบ)	• API Integration • Context & RAG System • Python / TypeScript	เขียนโปรแกรมเพื่อเชื่อมต่อ AI Model เช่น OpenAI API, Claude API เข้ากับระบบเดิม พร้อมทำระบบดึงเอกสารองค์กรมาให้ AI ช่วยตอบ (RAG)	สร้างแชทบอทค้นหาข้อมูลเอกสารภายในบริษัท (HR / Legal Bot) หรือเว็บแอปพลิเคชันเจนรูปและวิเคราะห์รูปภาพ
3. สาย AI / Machine Learning Engineer (สายพัฒนาโมเดล)	• Python & ML Frameworks (PyTorch / TensorFlow) • Fine-Tuning & Model Training • Math & Statistics	เข้าใจการทำงานของอัลกอริทึม การเตรียมชุดข้อมูล (Data Pipeline) และการปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) ให้ทำหน้าที่เฉพาะทาง	สร้างโมเดลพยากรณ์ยอดขาย, โมเดลตรวจจับสิ่งผิดปกติในโรงงานอุตสาหกรรม หรือระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System)
4. สาย MLOps & Infrastructure (สายดูแลระบบวิศวกรรม)	• Cloud Infrastructure (AWS/GCP/Azure) • Data Engineering & SQL • Model Monitoring & Security	ดูแลเรื่องการประมวลผล (Compute power), การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล (Data Privacy) และการเปิดให้ผู้ใช้เข้าถึง AI ได้เสถียรและรวดเร็ว	การวางระบบ Server สำหรับรัน AI รองรับผู้ใช้งานหลักแสนคน หรือระบบจัดเก็บและรักษาความปลอดภัยข้อมูลความลับบริษัท

หมายเหตุ: ข้อมูลเหล่านี้เป็นเพียงทักษะเบื้องต้น ในความเป็นจริง คุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะครบทุกข้อตั้งแต่วันแรก ให้เริ่มจากทักษะง่าย ๆ ก่อนแล้วค่อยขยายทีมหรือเติมทักษะอื่นๆ ตามความซับซ้อนของ AI ที่คุณต้องการสร้างในอนาคต

วิธีการสร้าง AI เบื้องต้นที่มือใหม่ก็ทำได้เอง

สำหรับเจ้าของกิจการหรือมือใหม่ที่อยากลองสร้าง AI ใช้เอง เพื่อทดสอบแนวคิด ทำระบบต้นแบบ หรือใช้แก้โจทย์ง่ายๆ ในองค์กร คุณสามารถดึงเอาเทคโนโลยีสำเร็จรูปที่มีอยู่แล้วมาประยุกต์ใช้ได้ด้วยขั้นตอนพื้นฐานดังต่อไปนี้

1. กำหนดโจทย์และเลือกเคสทดลอง

คุณจะต้องระบุเป้าหมายให้ชัดเจนว่าต้องการให้ AI เข้ามาแก้ปัญหาอะไรในองค์กร และเลือกตัวอย่างเคสที่เกิดขึ้นจริงขึ้นมาทดสอบ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับความต้องการมากที่สุด ซึ่งในปัจจุบันก็เริ่มต้นได้ง่ายๆ ด้วยเครื่องมือสร้าง AI สำเร็จรูปที่มีอยู่ในท้องตลาด เพียงแค่ให้พนักงานที่ดูแลงานด้านนี้โดยตรงส่งเสริมการเรียนทำ AI หรือเข้ารับการฝึกอบรม AI for Business ในระดับเบื้องต้น ก็สามารถทดลองสร้างระบบเพื่อประเมินความเป็นไปได้ด้วยตนเองได้ทันที

ทั้งนี้การเลือกเคสทดสอบควรดูจากงานที่ใช้เวลาและแรงงานสูง เช่น งานเอกสาร งานคัดกรองข้อมูล หรือการตอบคำถามซ้ำซ้อน โดยคุณจะต้องบีบขอบเขตงานให้แคบลงเพื่อให้วัดผลได้จริง เช่น เริ่มจาก AI ตรวจสอบเอกสารสัญญาเฉพาะรูปแบบก่อนขยับไปทำระบบเต็มรูปแบบ พร้อมทั้งตรวจสอบว่าองค์กรมีชุดข้อมูลดิบที่ตรงกับโจทย์มากพอหรือไม่ เพราะถ้าไม่มีข้อมูลตรงตามขอบเขตที่ตั้งไว้ โมเดลก็จะไม่สามารถเรียนรู้และประเมินผลได้

2. รวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลชุดทดสอบ

เมื่อได้โจทย์ที่ต้องการแล้ว ให้เตรียมข้อมูลตัวอย่างหรือ Training Set เช่น ข้อความแชทที่ลูกค้าถามบ่อย ๆ หรือคู่มือการทำงานในบริษัท นำมาจัดระเบียบให้อ่านง่ายขึ้น เพื่อนำไปฝึก AI ให้เรียนรู้บริบทที่ถูกต้องขององค์กร โดยข้อมูลดิบทั้งหมดจะต้องผ่านการคัดกรองและปรับแก้โครงสร้างให้ถูกต้องก่อน ทั้งการทำความสะอาดข้อความที่ไม่จำเป็นหรือไม่ได้อัปเดตแล้ว กำจัดข้อมูลที่ขัดแย้งกันเอง และแยกส่วนข้อมูลออกเป็นชุดเรียนรู้และชุดทดสอบ เพื่อป้องกันไม่ให้ AI จำเคสตอบแบบท่องจำ จากนั้นค่อยนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ร่วมกับเครื่องมือ AI ทางการตลาด หรือระบบบริการลูกค้า เพื่อเช็กว่า AI จะดึงข้อมูลที่มีไปตอบได้ตรงตามที่เราต้องการมากน้อยแค่ไหนก่อนนำไปใช้งานจริง 

3. เลือกเครื่องมือและเริ่มลงมือสร้าง

สำหรับมือใหม่ที่เขียนโค้ดไม่เป็น เราขอแนะนำทางเลือกในการสร้าง AI คือ การสร้าง AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด (No-Code AI Platform) เพียงแค่นำชุดข้อมูลที่เตรียมไว้มาเชื่อมต่อเข้ากับระบบสำเร็จรูป เช่น Zapier Central, Make, Custom GPTs หรือ Dify แล้วลองทดสอบป้อนคำถามจริง เพื่อเช็กประสิทธิภาพของการประมวลผลภาษาธรรมชาติของ AI ตัวนั้นว่า ระบบจะเรียบเรียงคำตอบออกมาได้ถูกต้อง ลื่นไหล ดูเป็นธรรมชาติ ตามที่เราต้องการแค่ไหน

4. วัดผล ปรับแต่ง และประเมินศักยภาพ

เมื่อได้ระบบต้นแบบแล้ว การวัดผลทำได้โดยนำชุดคำถามทดสอบ (Test Set) มาป้อนใส่ AI แล้วประเมินความถูกต้องของคำตอบ, ความตรงบริบท และอาการหลอนหรือมโน (AI Hallucination) หากพบข้อผิดพลาด ให้คุณปรับแต่งด้วยการแก้ไขคำสั่งหลักให้รัดกุมขึ้น กำหนดขอบเขตการตอบให้ชัด หรือย้อนกลับไปทำความสะอาดและจัดหมวดหมู่ข้อมูลต้นทางใหม่ เพื่อให้ AI ดึงข้อมูลไปประมวลผลได้แม่นยำตามที่ต้องการ

เพราะถ้า AI ทำงานพลาดเพียงนิดเดียว นอกจากจะส่งผลเสียต่อระบบการทำงานแล้ว ยังเป็นอันตรายต่อตัวผู้ใช้งานร่วมกันด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกรณีที่นำไปใช้ในด้านกฎหมายหรือการแพทย์ที่มีผลต่อความเป็นความตายของมนุษย์ เครื่องมือ AI ทางการแพทย์ที่ประมวลผลพลาดอาจประเมินอาการของผู้ป่วยผิดไปจากความเป็นจริง หรือแม้แต่การใช้งานในเชิงธุรกิจทั่วไป ต่อให้ไม่ได้มีความเสี่ยงร้ายแรงขนาดนั้น แต่คำตอบที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้ภาพลักษณ์ขององค์กรเสียหาย ข้อมูลรั่วไหลออกนอกองค์กรได้เช่นกัน การรีเช็กให้ชัวร์เรื่อย ๆ จะช่วยให้คุณเห็นว่า AI ที่ทำเองเสถียรพอไหม มีข้อจำกัดไหนบ้าง จำเป็นต้องขยับไปใช้ระบบที่ซับซ้อนขึ้นแล้วหรือยัง

ข้อจำกัดในการสร้าง AI ที่มือใหม่อย่าหาทำ

แม้ว่าการสร้าง AI ด้วยตัวเองจะทำได้ง่ายเพียงไม่กี่ขั้นตอน แต่ถ้าคุณต้องการจะนำไปใช้เองในองค์กร นั่นหมายความว่าสเกลงานที่ AI จะได้รับจะต้องใหญ่ขึ้นกว่าการสร้าง AI แบบทั่วไป หากคุณฝืนทำเองโดยที่ไม่รู้ข้อจำกัดของมัน สิ่งที่ได้อาจไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่สะเปะสะปะ ไม่ตรงตามที่วางไว้ แต่อาจสร้างความเสียหายต่อข้อมูลในองค์กรและงบประมาณที่บานปลายเกินจำเป็น สำหรับข้อจำกัดที่คุณควรรู้มีดังนี้

• ปรับแต่งระบบแบบเจาะลึกไม่ได้: แพลตฟอร์มสำเร็จรูปจะมีโครงสร้างมาให้อยู่แล้ว ไม่สามารถแก้ฟีเจอร์ให้เข้ากับระบบเดิมในบริษัท หรือเขียนโค้ดฝังเงื่อนไขซับซ้อนเพิ่มเข้าไปได้ ต้องใช้เท่าที่ระบบอนุญาตเท่านั้น

• ความเสี่ยงเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล: การอัปโหลดเอกสารสำคัญหรือข้อมูลความลับขององค์กรขึ้นระบบฟรีหรือระบบสาธารณะ อาจโดนนำข้อมูลไปใช้ฝึก AI ต่อโดยที่มันไม่ได้ขออนุญาตเราก่อน ซึ่งเสี่ยงต่อการโดนแฮกหรือข้อมูลรั่วไหลออกสู่ภายนอก

• ควบคุมอาการ AI มโนไม่ได้: เวลา AI เจอคำถามยาก ๆ หรือข้อมูลที่มันไม่เคยเรียนรู้มาก่อน มันก็จะสร้างคำตอบมั่ว ๆ ขึ้นมาเองด้วยท่าทีที่มั่นใจ ซึ่ง No-Code ทั่วไปจะไม่มีระบบกรองความถูกต้องที่รัดกุมพอ หากเอาไปใช้เลยโดยไม่ได้ตรวจสอบก่อน อาจสร้างปัญหาตามมาภายหลัง

• รับงานสเกลใหญ่ไม่ไหว: ถ้ามีคนใช้งานพร้อมกันเยอะ ๆ หรือมีชุดข้อมูลมากเกินไป AI ที่ทำเองอาจค้าง ตอบช้า หรือระบบล่มทันที เนื่องจากระบบประเภทนี้ไม่ได้วางโครงสร้างเซิร์ฟเวอร์มารองรับการใช้งานระดับองค์กรโดยตรง

• ไม่มีคนดูแลและอัปเดตระบบ: เวลา AI ทำงานเพี้ยน หรือเกิดบั๊กในระบบ คุณต้องมานั่งงมแก้ไขเองทั้งหมด นอกจากจะเสียเวลาทำงานหลักแล้ว ยังแก้ไม่ตรงจุดด้วยเพราะหลายคนไม่ได้เชี่ยวชาญด้านนี้มาตั้งแต่แรก

เคล็ด (ไม่) ลับในการสร้าง AI สำหรับคนที่อยากพัฒนาระดับมืออาชีพ

หากคุณสร้าง AI ที่ใช้งานได้จริงแล้ว แต่อยากขยับสกิลของตัวเองไปสู่ระดับมืออาชีพ หรือต้องการ Go Pro ในสายงานนี้ เราขอแนะนำให้เริ่มฝึกกับเกม OX (Tic-Tac-Toe) เป็นตัวแรก ถึงมันจะดูเป็นเกมง่าย ๆ แต่การสร้าง AI ขึ้นมาเล่นจะช่วยปูพื้นฐานการเขียน Minimax Algorithm และการจัดการโครงสร้างข้อมูลกระดาน ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการคิดคำนวณทางเลือกอนาคตทั้งหมด โดยทักษะการสร้าง Logic เครือข่ายการตัดสินใจนี้ สามารถต่อยอดกับโปรเจกต์จริงอย่างระบบอนุมัติสินเชื่ออัตโนมัติ หรือ Rule-based Engine ในระบบธุรกิจระดับองค์กรได้ทันที

แต่ถ้าต้องการขยับระดับความซับซ้อนขึ้นไปอีก เราขอแนะนำเกมหมากรุกที่จะช่วยฝึกการรับมือกับข้อมูลมหาศาลที่คุณไม่สามารถคำนวณทุกความเป็นไปได้ล่วงหน้าได้เหมือนเกม OX การทำ AI หมากรุกจะบังคับให้คุณเรียนรู้เรื่อง Heuristics, Alpha-Beta Pruning และ Monte Carlo Tree Search (MCTS) เพื่อสอนให้ AI ประเมินสถานการณ์ ตัดทางเลือกที่ไม่จำเป็นทิ้ง และคำนวณเพื่อหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ซึ่งเป็นทักษะที่ต่อยอดกับโปรเจกต์ด้านการจัดสรรทรัพยากร การวางระบบ Logistics และการคำนวณเส้นทางขนส่งสินค้าได้จริง

และหากคุณกำลังมองหา AI Company in Thailand ที่สร้าง AI ที่สามารถใช้งานจริงในองค์ แต่ไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นยังไง ถ้าลองทำระบบจริง ๆ แล้วจะมีปัญหาไหม ใช้งบบานปลายแค่ไหน IM Impower พร้อมเป็นที่ปรึกษาและดูแลทุกขั้นตอนการพัฒนา AI แบบ end-to-end ด้วยประสบการณ์จากเคสใช้งานจริงที่เราลงมือทำและถอดบทเรียนมาแล้ว เราพร้อมนำ Insights และ Solution ที่ผ่านการพิสูจน์แล้วมาปรับใช้ให้เข้ากับโจทย์ขององค์กรคุณ เพื่อให้ AI ของคุณใช้งานได้จริง เห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน และคุ้มค่าต่อการลงทุนมากที่สุด

ปรึกษาเราตอนนี้ เพื่อยกระดับศักยภาพองค์กรของคุณให้เติบโตไปอีกขั้น

ติดต่อเรา