อุกฤษ อุณหเลขกะ
พัฒนา AI Startup
เพื่อลดความเหลื่อมล้ำ
ยกระดับเกษตรกรรมไทย
สู่ความยั่งยืน
Interview
สัมภาษณ์และเรียบเรียง : สุวัฒน์ อัศวไชยชาญ
ถอดเสียงสัมภาษณ์ : วรรณิดา มหากาฬ
เวลา : ๑ ชั่วโมง ๔๔ นาที
วันที่ : ๒๙ มิถุนายน ๒๕๖๔ ส
ถานที่ : ห้องซูมออนไลน์
ภาพ : Ricult
Search Results
Startup Company :
Ricult ก่อตั้งโดย อุกฤษ อุณหเลขกะกับเพื่อนสนิทชาวปากีสถานชื่อ Usman Javiad ซึ่งเรียนที่ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ด้วยกัน มีความฝันร่วมกันที่จะนำเทคโนโลยีมาช่วยอุตสาหกรรมเกษตรและลดความเหลื่อมล้ำในประเทศของตนเอง
Vision :
ปัญหาของเกษตรกรและอุตสาหกรรมการเกษตรเกิดขึ้นเกือบทุกประเทศ ถ้าทำธุรกิจสำเร็จที่ประเทศไทยและปากีสถานก็สามารถขยายไปทั่วโลกและเป็นบริษัทระดับโลกได้
Awards :
WSA : One of the world's best digital solutions contributing to the UN SDG Goals, Winner of Asia Social Innovation Award,Winners of Karandaaz Fintech Disrupt Challenge 2016 by Gates Foundation etc.
ช่วยเล่าแนวคิดของการนำ AI มาช่วยอาชีพเกษตรกร
ชื่อของ artificial intelligence ก็บอกอยู่แล้วว่า intelligence คือความฉลาด AI จึงเป็นการนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยคิดหรือตัดสินใจแทนคนในการทำงานต่าง ๆ ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างผมเอา AI มาใช้กับอุตสาหกรรมเกษตร คือทำอย่างไรให้เกษตรกรวางแผนการเพาะปลูกให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ต้นทุนน้อยลง เป็นต้น
เกษตรกรบ้านเรามีความหลากหลายมาก ถ้าเปรียบเทียบกับนักเรียนในห้องก็จะมีเกษตรกรบางคนที่เป็นทอปชั้น เด็กเกรด A ๔.๐ บางคนก็เป็นเด็กเกรด D F ที่เป็นท้ายห้อง แล้วก็มีอีกครึ่งหนึ่งที่ได้เกรด B C ต่างคนต่างตัดสินใจด้วย ความคิดตัวเอง ซึ่งจะมีเกษตรกรแค่ไม่กี่เปอร์เซ็นต์ที่ชนะในระบบเศรษฐกิจแบบนี้ คือตัดสินใจถูกต้องว่าจะปลูกอย่างไรให้ได้ผลผลิตที่ดี แต่แทนที่จะพึ่งพาประสบการณ์ของตัวเอง ถ้าเราเปลี่ยนเกษตรกรให้มาใช้เทคโนโลยีที่ฉลาดช่วยการตัดสินใจที่ดีขึ้น การทำเกษตรก็จะมีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ทำไมเกษตรกรบ้านเราส่วนใหญ่ถึงทำคะแนนได้เกรดไม่ดี
ข้อแรกคือเกษตรกรยังเพาะปลูกแบบที่ทำมาตั้งแต่รุ่นพ่อแม่หรือปู่ย่า ยังไม่มีนวัตกรรมว่าทำอย่างไรให้มีผลผลิตที่ดีมากขึ้น ถ้าเราดูเกษตรกรในยุโรป ออสเตรเลีย เขาใช้เทคโนโลยี ผลผลิตเขาดีกว่าบ้านเราสองถึงสามเท่า ข้อที่ ๒ คือการเข้าถึงแหล่งทุนที่เป็นธรรม พอเกษตรกรรายได้น้อย ความเสี่ยงเยอะ ธนาคารก็ไม่กล้าปล่อยสินเชื่อให้ เกษตรกรก็เหมือน นักธุรกิจ ต้องกู้เงินมาเพื่อลงทุนซื้อปุ๋ย จ้างคน ถ้าเขาไม่สามารถกู้เงินได้ ก็ต้องใช้ปุ๋ยหรือเมล็ดพันธุ์ที่แย่ลง หรือต้องไปกู้นอกระบบที่ดอกเบี้ยแพงมาก
ความจริงคือตอนนี้เราอยู่ในโลกทุนนิยมที่ประหลาด คือยิ่งคุณรวยต้นทุนการทำธุรกิจก็ยิ่งถูก ถ้าคุณยิ่งจนต้นทุนการทำธุรกิจก็ยิ่งแพง แล้วกำไรเหลือนิดเดียว กลายเป็นว่าคนยิ่งจนลง
อีกข้อหนึ่งคือการเข้าถึงตลาด คือเกษตรกรจะขายที่ไหนถึงจะได้กำไรเยอะที่สุด ซึ่งมีผลมาก ๆ กับการมีกำไรมาจุนเจือครอบครัว และปัญหาสุดท้ายคือเกษตรกรไทยชอบปลูกเหมือน ๆ กัน อย่างปีนี้ราคาอ้อยดีก็แห่กันปลูกอ้อย แต่วิธี
ที่ดีที่สุดคือเราควรดูว่า demand ในตลาดอยู่ที่เท่าไรแล้วก็แบ่งกันปลูก แถมพืชเศรษฐกิจที่เราชอบปลูก เช่น ข้าว อ้อย มัน ยังถูกกำหนดราคาโดยตลาดโลกด้วย
ต้องเข้าใจว่าเราอยู่ในโลกทุนนิยมและอยู่ในโลกของ globalization คือทั่วโลกถึงกันหมด เกษตรกรบ้านเราไม่ได้ แค่แข่งกันเอง เรากำลังแข่งกับเกษตรกรในประเทศอื่น ๆ ที่นำผักผลไม้เข้ามาตีราคาในตลาด หรือจะส่งออกไปก็ต้องแข่งขันในตลาดโลก ถ้าราคากำหนดโดยตลาดโลก กำไรก็จะน้อย เพราะถูกบีบให้แข่งขัน
ที่ผ่านมาได้ศึกษาหรือสัมผัสปัญหาเกษตรกรไทยจากช่องทางไหน
ผมลงไปคุยกับเกษตรกรเองเลย คุยสัก ๒๐๐-๓๐๐ คน เพราะถ้าเราอ่านแค่บทความจากโลกออนไลน์หรือหนังสือพิมพ์ มันเหมือนโดนย่อยมาแล้ว การไปคลุกคลีเราจะได้เห็นหน้าของลูกค้า เห็นบ้านของเขา เห็นบรรยากาศว่าปัญหาเกิดจากอะไร
ผมเชื่อว่าในการทำธุรกิจเราต้องไปคลุกคลีกับลูกค้าให้มากที่สุด ภาษาอังกฤษเรียก empathy และผมเชื่อว่าการจะแก้ปัญหาเกษตรกรได้เราต้องคิดในเชิงระบบ
คนส่วนมากจะชอบคิดว่าการทำเกษตรคือแค่ปลูกข้าว ปลูกอ้อย ปลูกมัน แต่จริง ๆ ถ้าคิดอีกมุมหนึ่งเกษตรกรเหมือน SME เขาต้องกู้เงินตอนต้นฤดูกาลมาลงทุนซื้อปุ๋ย ซื้อเมล็ดพันธุ์ พอปลูกเสร็จก็ต้องวางแผนว่าจะไปขายที่ไหน มันก็เหมือนกับร้านก๋วยเตี๋ยวต้องซื้อวัตถุดิบมาปรุงอาหาร แต่ร้านก๋วยเตี๋ยวมีรายได้ทุกวัน เกษตรกรได้เงินแค่ปีละครั้งสองครั้ง
มันมีปัจจัยอื่น ๆ หลายอย่างอยู่รอบเกษตรกรเยอะมาก ถ้าเราไม่แก้ปัญหาอื่น ๆ ด้วยก็ไม่สามารถช่วยให้เกษตรกรหลุดพ้นจากความยากจนได้ แล้วก็ต้องเริ่มเปลี่ยนเกษตรกรให้มีความคิดแบบนักธุรกิจ เพราะการทำการเกษตรคือการทำธุรกิจ
“AI จะช่วยพยากรณ์รายได้ของเกษตรกรล่วงหน้า ๓-๔ เดือน ถ้าเรารู้ว่าเกษตรกรคนนี้เพาะปลูกนาอยู่ที่สกลนคร อีก ๓ เดือนจะเก็บเกี่ยวได้ ด้วยสภาพอากาศและข้อมูลชุดดินแบบนี้ เขาควรมีผลผลิตกี่ตันต่อไร่ ก็จะประเมินได้ว่าเขาจะมีรายได้เท่าไร”
ช่วยยกตัวอย่างการคิดหรือมองทั้งระบบ
ถ้าเราคิดเชิงระบบ คือดูว่าตลาดทำงานอย่างไร ถ้าทุกคนปลูกข้าวและปลูกข้าวได้ดีขึ้น ปัญหาที่ตามมาคือข้าวล้นตลาด ราคาก็ตก ก็ขาดทุนเหมือนเดิมตามหลัก demand supply สิ่งที่ควรทำคือลองดูให้เกษตรกรว่าจะปลูกพืชอะไรแทน พืชที่ยังมี demand ในตลาดเยอะและ supply ยังน้อย ให้คำแนะนำเกษตรกรว่าตอนนี้ปลูกข้าวกำไรไม่เยอะ ลองเปลี่ยนไปปลูกอ้อยดีไหมหรือทุเรียนดีไหม
คุณยังสามารถใช้แอปพลิเคชันช่วยวางแผนการเพาะปลูกและเชื่อมกับตลาด ดูว่าตลาดอยู่ที่ไหน ที่ไหนให้กำไรมากที่สุด
แอปพลิเคชันของ Ricult มีฟังก์ชันช่วยเกษตรกรอย่างไร
Ricult เป็นบริษัทที่นำเทคโนโลยีมาช่วยสังคมและเกษตรกร เราออกแอปพลิเคชันให้เกษตรกรใช้งานฟรี ทำเป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมธุรกิจต่าง ๆ เข้ามาหาเกษตรกร ให้เกษตรกรเป็นศูนย์กลาง
วิธีการคือเรามี AI ที่ช่วยเกษตรกรวางแผน ช่วยวิเคราะห์ว่าฝนจะตกเมื่อไร ทิ้งช่วงเมื่อไร ควรใส่ปุ๋ยหรือเก็บเกี่ยวเมื่อไรเพราะบ้านเราการทำเกษตรเรื่องสภาพอากาศและน้ำสำคัญที่สุด แอปฯ จะบอกเกษตรกรให้รู้ล่วงหน้า เช่น อย่าเพิ่งลงข้าวโพดเดือนนี้ เพราะจะเจอภัยแล้ง ต้องรออีก ๒ เดือน เป็นต้น
เกษตรกรใช้แอปฯ ฟรี แต่เขาจะลงข้อมูลกลับมาให้เราว่าแปลงเพาะปลูกของเขาอยู่ที่ไหน พอได้ข้อมูลจากเกษตรกรมาเยอะ ๆ เราก็สามารถใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลให้บริษัทประกันภัยพืชผลรู้ความเสี่ยงในการปลูกพืชผลว่าเป็นอย่างไร ช่วยให้บริษัทประกันภัยออกผลิตภัณฑ์ประกันเพื่อช่วยเกษตรกรได้ ซึ่งเดิมเขาไม่ค่อยมีข้อมูลเลย
สิ่งที่เราเริ่มทำถัดมาคือช่วยธนาคารวิเคราะห์ความเสี่ยงของเกษตรกรที่มากู้เงิน AI จะช่วยพยากรณ์รายได้ของเกษตรกรล่วงหน้า ๓-๔ เดือน ถ้าเรารู้ว่าเกษตรกรคนนี้เพาะปลูกนาอยู่ที่สกลนคร อีก ๓ เดือนจะเก็บเกี่ยวได้ ด้วยสภาพอากาศและข้อมูลชุดดินแบบนี้ เขาควรมีผลผลิตกี่ตันต่อไร่ ก็จะประเมินได้ว่าเขาจะมีรายได้เท่าไร ในมุมมองธนาคาร ถ้ารู้ว่าลูกค้าคนนี้มีแนวโน้มมีรายได้มาแน่นอนใน ๓-๔ เดือนข้างหน้า ก็ถือว่ามีความเสี่ยงน้อย ธนาคารก็อยากปล่อยสินเชื่อให้ หรือกลับกันถ้าฝนแล้งมาก ๆ ธนาคารปล่อยไปก็ไม่มีทางได้เงินคืน ก็ช่วยลดความเสี่ยงหรือหนี้เสียของธนาคาร
นี่เป็นตัวอย่างของการให้แอปพลิเคชันฟรีแก่เกษตรกร แล้วนำข้อมูลไปต่อยอดตอบโจทย์ผู้มีส่วนได้เสียต่าง ๆ ในห่วงโซ่คุณค่า
ได้ยินว่านำ AI ไปช่วยในส่วนของโรงงานอุตสาหกรรมการเกษตรด้วย
เราเอา AI ไปช่วยวางแผนซื้อผลผลิตจากเกษตรกร ช่วยตัดสินใจว่าควรจะซื้อช่วงไหนของปีเพื่อจะได้ต้นทุนที่ถูกที่สุดตั้งแต่ต้น หรือว่าถ้าเกิดปีนี้ผลผลิตมีแนวโน้มจะน้อย ยกตัวอย่างอ้อยปีที่แล้วเจอภัยแล้ง ทำให้ผลผลิตในประเทศน้อยลง ๓๐ เปอร์เซ็นต์ ราคาน้ำตาลอ้อยก็ดีดขึ้น ๓๐-๔๐ เปอร์เซ็นต์ ทำให้โรงงานแทบทุกโรงงานไม่มีใครมีกำไรในปีที่ผ่านมา ซึ่งถ้าเราสามารถบอกโรงงานล่วงหน้าได้ ๓ เดือนว่าปีนี้จะเกิดภัยแล้ง ผลผลิตอ้อยจะน้อย โรงงานก็อาจตัดสินใจว่าควรซื้ออ้อยจากประเทศเพื่อนบ้าน หรือจะลดกำลังผลิตลง เพื่อจะได้ไม่เสียกำลังผลิต
AI ที่นำมาใช้ต้องมีอัลกอริทึมอะไรพิเศษ
คนจะชอบคิดว่า AI เป็นอัลกอริทึม เพราะมันฟังดูหวือหวา น่าสนใจ แต่ยุคนี้มีอัลกอริทึมบนโลกออนไลน์ที่เป็น open source คือมีคนทำไว้เยอะแล้วให้คุณเลือกใช้ได้เลย ความยากจริง ๆ ของ AI คือ data ที่จะใช้เทรน AI โมเดล ผมชอบยกตัวอย่างว่า AI ก็เหมือนเด็ก มีสมองที่ฉลาด แต่เราต้องสอนเขาว่านี่คือแก้วน้ำ นี่คือสีแดง นี่คือสับปะรด ถ้าเราเอาข้อมูลผิดใส่สมองเขา เขาก็จะจำอะไรผิด ๆ
เราแค่เอาสมองหรืออัลกอริทึมที่มีคนทำไว้แล้วมาประยุกต์กับโจทย์ในโลกความเป็นจริง จะเป็นโจทย์การเกษตร การเงิน หรือการขนส่งก็แล้วแต่ จะมีอัลกอริทึมให้เรียบร้อยหมดแล้ว อันนี้เป็นเรื่องที่คนไทยเข้าใจผิดค่อนข้างเยอะว่า AI เป็นเครื่องมือพิเศษ ความจริงคือถ้าจะทำ AI ต้องถามก่อนว่ามีข้อมูลสำหรับเทรนโมเดลหรือเปล่า และต้องมีข้อมูลเริ่มต้นที่มีจำนวนและคุณภาพมากพอจะสอนเด็กทารกแบบ AI ให้เข้าใจ
ส่วนสมองคือ deep learning ก็มีโมเดลต่าง ๆ มากมายที่เป็นมาตรฐาน อย่างของ Ricult เราใช้ random forest และ gradient boosting ซึ่งมีวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราจะประยุกต์ใช้กับงานอะไร
มีคำพูดที่ดังมากในต่างประเทศว่า The most valuable resource is no longer oil, but data. บริษัทที่รวยที่สุด เฟซบุ๊ก กูเกิล แอมะซอน เขารวยได้เพราะมีข้อมูลเยอะ ตอนนี้ไม่ว่าผมจะไปบรรยายที่ไหน ผมจะบอกผู้บริหารทุกคนเลยว่าอย่าเพิ่งคิดว่า AI จะมาช่วยยังไง ข้อแรกบอกให้พนักงานเก็บข้อมูลให้ดีก่อนเป็นจุดเริ่มต้น เพราะถ้าคุณมีข้อมูลที่ดีจะไปทำอะไรต่อยอดก็ได้ แต่จุดเริ่มต้นคือต้องมีข้อมูล
แล้ว Ricult หาข้อมูลอะไรไว้บ้าง การหาข้อมูลด้านการเกษตรยากไหม
เราอยู่ในอุตสาหกรรมนี้มาประมาณ ๔ ปีแล้ว ตั้งแต่ปี ๒๕๖๐ ข้อมูลบางอย่างไม่ได้หากันง่าย ๆ เช่น ข้อมูลผลผลิตในบางพื้นที่ ข้อมูลอากาศ ข้อมูลดิน ข้อมูลเกษตรกร เราใช้เวลา ๒-๓ ปีแรกเก็บข้อมูลอย่างเดียว เหมือนกับบริษัทน้ำมันที่เขาก็ใช้เวลา ๑-๒ ปีหาแหล่งขุดน้ำมันก่อนจะขุดน้ำมันมาขาย และเราก็มองหาข้อมูลจากต่างประเทศว่ามีใครมีเครื่องมืออะไรที่ให้ข้อมูลซึ่งจะสร้างความได้เปรียบให้เรา อย่างข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม ดาวเทียมดวงไหนถ่ายข้อมูลได้ชัดที่สุดดีที่สุด เราก็จะไปซื้อข้อมูลพวกนี้มา และเราก็ทำงานร่วมกับพาร์ตเนอร์ มีลูกค้าทั้งโรงงานน้ำตาล โรงงานแป้งมัน บริษัทประกันภัย ธนาคารใหญ่ ๆ ที่ต้องทำงานกับเกษตรกรซึ่งเป็นลูกค้าจำนวนมาก เราก็ได้ข้อมูลจากลูกค้ามาเทรนโมเดล
สอน AI ให้ช่วยวิเคราะห์เรื่องการเพาะปลูกไว้อย่างไรบ้าง
เราสร้าง AI โมเดลพยากรณ์อากาศแล้วมาพลิกแพลงกับพืชแต่ละชนิด อันนี้คือความยาก เพราะการแนะนำคนปลูกอ้อย คนปลูกข้าว คนปลูกมัน แตกต่างกัน คนชอบเข้าใจผิดคิดว่าใช้กับอ้อยแล้วใช้กับทุเรียนได้ไหม เราต้องตอบว่าทำไม่ได้ เพราะธรรมชาติของพืชแต่ละชนิดไม่เหมือนกัน เราต้องเรียนรู้ใหม่ ตอนนี้เราเน้นที่ข้าว มัน อ้อย ข้าวโพด ซึ่งเป็นพืชเศรษฐกิจหลักของบ้านเรา และกำลังเริ่มเก็บข้อมูลพวกผักผลไม้ปลอดภัย
ส่วนดาวเทียมเหมือนตาทิพย์มองจากอากาศ เป็นยามที่ช่วยเราเฝ้าแปลงเพาะปลูก นึกภาพว่าถ้าเราเป็นเกษตรกรมีพื้นที่ปลูกอ้อย ๔๐ ไร่ ปัญหาคือบางครั้งอ้อยโตไม่เท่ากันมีแหว่ง ๆ เป็นหย่อม ๆ อาจเพราะสภาพอากาศหรือบางจุดเจอปัญหาโรคแมลง แต่เราต้องการให้ทั้ง ๔๐ ไร่โตเท่ากันหมดเพื่อจะได้ผลผลิตดีที่สุด ซึ่งทุกปีเกษตรกรจะเจอไร่อ้อยแหว่ง ๒๐-๓๐ เปอร์เซ็นต์ และเกษตรกรมักมองไม่เห็นบริเวณที่เป็นปัญหา ดาวเทียมก็จะเป็นตาทิพย์ช่วยถ่ายรูปจากบนอากาศทุกอาทิตย์ แล้วเราก็จะใช้ AI ที่เทรนการดูภาพถ่ายดาวเทียมมาบอกว่าถ้าเจอหน้าตาแบบนี้แปลว่ามีปัญหา ให้แจ้งเตือนเกษตรกรเข้าไปแก้ไข
สรุปเราเก่งอยู่สองอย่าง หนึ่งคือการใช้ AI พยากรณ์อากาศช่วยวางแผนการปลูกในแต่ละขั้นตอน แล้วก็มีดาวเทียมเป็นเหมือนเพื่อนช่วยติดตามแปลงเพาะปลูกซึ่งมี AI แจ้งเตือนว่าตรงไหนดีไม่ดี นอกจากนี้เรายังเอา AI มาพยากรณ์เพิ่มเติมว่าแปลงของคุณจะได้ผลผลิตเท่าไรในอีก ๒ เดือนข้างหน้า คุณก็จะได้วางแผนว่าจะเพิ่มผลผลิตอย่างไร หรือรู้ตัวล่วงหน้าว่าจะขาดทุน
AI รู้ได้อย่างไรว่าแปลงไหนพืชเติบโตดีหรือไม่ดี
ถ้าลงลึกคือพืชแต่ละชนิดจะสะท้อนแสงที่ใบแตกต่างกัน เป็นรังสีที่ตาของเรามองไม่เห็น แต่ดาวเทียมมีกล้องจับรังสีพวกนี้ พืชที่ตาย พืชที่โตแล้ว พืชที่ยังเด็กอยู่จะสะท้อนแสงไม่เหมือนกัน เราก็เทรน AI โมเดลของเราให้จับการสะท้อนแสงพวกนี้ มันมีอัลกอริทึมที่เป็น open source ให้เราเอามาใช้อยู่แล้ว แต่เราต้องมาประยุกต์ให้เข้ากับใบพืชที่เมืองไทย อันนี้คือความยากของ AI โมเดล ยกตัวอย่าง AI ในรถที่ขับด้วยตัวเองแบบที่ อีลอน มัสก์ ใช้ที่สหรัฐอเมริกา ถ้าเอามาขับที่เมืองไทยอาจจะไม่ได้ เพราะเมืองไทยอยู่ดี ๆ ก็มีมอเตอร์ไซค์ขับข้างถนนบ้าง คนไม่เคารพกฎจราจรบ้าง คือเราต้องเทรน AI โมเดลให้เข้ากับบริบทของบ้านเราด้วย
ตอนเทรนต้องใช้ข้อมูลแค่ไหนถึงจะมั่นใจว่าการวิเคราะห์ถูกต้อง
ถ้าภาษาวิทยาศาสตร์คือยิ่งเยอะยิ่งดี แต่ข้อมูลแปลงเพาะปลูกต้องมีอย่างน้อย ๆ ๑,๐๐๐ แปลง จะเริ่มละเอียดและใกล้ความเป็นจริง แต่กว่าเราจะได้ข้อมูลมายากมาก ทั้งจากเกษตรกรและภาครัฐ เราต้องไปติดต่อขอความอนุเคราะห์จากหน่วยงานต่าง ๆ เพื่อเอาข้อมูลมาต่อจิ๊กซอว์
ถึงตอนนี้ก็ยังต้องบอกว่าเรามีพืชไม่ครบทุกชนิด เพราะแค่หาให้ถึง ๑,๐๐๐ แปลงนี้ก็ค่อนข้างยากมาก และกว่าจะเก็บข้อมูลได้หนึ่งครั้งต้องรอ ๑ ปีให้ผลผลิตโตเพื่อให้ได้ข้อมูลกลับมา เร็วสุดอาจจะ ๔ เดือน ซึ่งก็เป็นความเสี่ยงอย่างหนึ่ง บางครั้งเกษตรกรหรือพนักงานที่เราส่งไปเก็บข้อมูลได้ข้อมูลผิดหรือเก็บข้อมูลไม่มีคุณภาพพอก็ต้องรออีก ๑ ปี นานมากไม่เหมือนอุตสาหกรรมอื่น ๆ ที่จะได้ข้อมูลมาเร็วกว่านี้ถือเป็นความท้าทายของอุตสาหกรรมเกษตรบ้านเราว่าทำไม AI ในการทำการเกษตรถึงไม่ค่อยมี
ย้อนกลับไปเรื่องการพยากรณ์อากาศแถบบ้านเราน่าจะท้าทายมาก แอปฯ พยากรณ์ได้แม่นยำแค่ไหน และทำอย่างไร
ต้องบอกก่อนว่าไม่มีพยากรณ์ไหนแม่นยำ ๑๐๐ เปอร์เซ็นต์ ขนาดเราเชื่อว่าเราเป็นหนึ่งในบริษัทที่พยากรณ์ได้ดีที่สุดในเมืองไทยแล้ว แต่ความแม่นยำของเราก็อยู่ประมาณ ๗๐ กว่าเปอร์เซ็นต์ ข้อดีคือเรามีพาร์ตเนอร์จากองค์กรที่อเมริกาและยุโรปหลายเจ้า ซึ่งเขามีโมเดลให้เรามาประยุกต์ใช้กับสภาพอากาศบ้านเรา และเราก็ได้ความอนุเคราะห์ข้อมูลจากกรมอุตุนิยมวิทยา กับข้อมูลที่เราเอาจากอีกสามถึงสี่แห่งมาใช้เทรนด้วย ทำให้มันแม่นยำมากขึ้น
แต่การพยากรณ์อากาศบ้านเราหินจริง ๆ เพราะอยู่ใกล้เส้นศูนย์สูตร ทำให้มีความแปรปรวนจากทะเลและมรสุมค่อนข้างเยอะ ช่วงหน้ามรสุมบ้านเรา คือเมษายนถึงตุลาคมพยากรณ์อากาศทุกเจ้าอาจจะอยู่สัก ๖๐ กว่าเปอร์เซ็นต์ของเราจะอยู่ประมาณ ๗๐ กว่าเปอร์เซ็นต์ แต่ถ้าเกิดเป็นช่วงหน้าหนาว เช่นตุลาคมถึงเมษายน ความแม่นยำจะอยู่ถึง ๙๐ เปอร์เซ็นต์ เพราะว่าความแปรปรวนทางทะเลน้อยกว่า แต่ยิ่งใกล้ทะเลยิ่งใกล้เส้นศูนย์สูตรลงมาทางภาคใต้จะพยากรณ์ยิ่งยาก เชียงใหม่ง่ายกว่า
ข้อดีของการพยากรณ์ให้การเกษตร คือเราไม่ต้องพยากรณ์แบบเป๊ะ ๆ ไม่ต้องเป็นรายชั่วโมงว่า ๖ โมงหรือ ๑ ทุ่มฝนจะตก ขอแค่บอกว่าวันนี้ฝนจะตกหรือไม่ตก เกษตรกรก็ใช้วางแผนได้แล้ว เกษตรกรต้องการรู้มากที่สุดคือฝนจะมาเมื่อไร แล้วฝนจะทิ้งช่วงไหม คือแบบฝนมา ๑ วัน แล้วอยู่ดี ๆ หายไปเลย ๑ เดือน อันนี้น่ากลัวที่สุด เพราะถ้าเห็นว่าฝนเริ่มมาแล้วเริ่มปลูกข้าว แต่ฝนทิ้งช่วง ข้าวก็ตาย สิ่งที่เขาลงทุนไว้หายไปหมดเลย
ของเราไม่ได้บอกเรื่องอุณหภูมิแบบที่เกษตรกรยุโรปหรือสหรัฐอเมริกาสนใจ เพราะอุณหภูมิบ้านเขาสวิงมาก แต่บ้านเราไม่สวิง อันนี้เกิดจาก empathy ที่เราเข้าใจลูกค้า เพราะถ้าโชว์เรื่องอุณหภูมิ เกษตรกรจะบอกว่ามันไม่มีประโยชน์กับเขาเลย
การที่เราใกล้ชิดจนสามารถเข้าใจลูกค้าสำคัญที่สุด สำคัญกว่าเรื่องเทคโนโลยีอีก เกษตรกรไม่สนใจหรือรู้ด้วยซ้ำว่า AI คืออะไร เขาสนใจว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยเขาได้อย่างไรมากกว่า แล้วทำให้เขารวยขึ้นหรือเปล่า
เกษตรกรที่มาใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ หรือแอปพลิเคชันอย่างของ Ricult ตอนนี้มีมากน้อยแค่ไหน มีปัญหากับการใช้แอปฯ ไหม
เกษตรกรบ้านเราอายุค่อนข้างเยอะ การศึกษาอาจจะแค่ ม.๖ เขาจะวิเคราะห์ตัวเลขเยอะ ๆ ไม่ค่อยได้ เพราะฉะนั้นแอปฯ ของเราจะใส่ตัวเลขให้น้อยที่สุด เข้าใจง่าย ๆ และตัวอักษรใหญ่ ๆ สีสด ๆ แบบที่เกษตรกรชอบ ผมชอบใช้คำหนึ่งว่าเราต้องมี human element ที่ผูกกับ AI เพราะว่าถ้า AI ของเราไม่มีสัมผัสของมนุษย์ คนก็ไม่อยากใช้ แล้ว AI ของเราก็จะไม่มีค่าเลย
ตอนนี้เกษตรกรไทยมีประมาณ ๑๕ ล้านคน เป็นลูกค้า Ricult อยู่ประมาณ ๔ แสนคน ซึ่งเราพบประเด็นน่าสนใจสองข้อ ข้อแรกคือกลุ่มที่ใช้แอปฯ เป็นกลุ่มเกษตรกรที่มีการศึกษาอย่างน้อยจบปริญญาตรีหรืออย่างน้อยก็จบ ม. ๖ ที่เริ่มอยากใช้เทคโนโลยีมาเปลี่ยนการทำการเกษตร ข้อ ๒ คืออายุไม่ใช่ปัญหา เราเจอเกษตรกรอายุ ๖๐-๗๐ ที่อยากปรับตัวเอง คนชอบมองว่าเกษตรกรแก่ ๆ จะไม่ชอบทำอะไร แต่ไม่ใช่ ยังมีคนแก่ที่หัวสมัยใหม่ และเราก็พบเกษตรกรรุ่นเด็กเยอะมากที่ไม่อยากใช้เทคโนโลยี ไม่อยากเปลี่ยนวิธีที่ทำมาแบบเดิม ๆ
“การทำเกษตรไม่ใช่แค่การทำเกษตร แต่คืออาชีพของคนต่างจังหวัดในบ้านเรา ถ้าดูว่างานประเภทไหนมีการจ้างงานมากที่สุดในประเทศ ก็คืออาชีพเกษตร ถ้าเราสามารถเพิ่มรายได้ให้ได้ ๕๐ เปอร์เซ็นต์ ก็แปลว่าเราทำให้รายได้ชุมชนเพิ่มขึ้นมหาศาล ความเหลื่อมล้ำก็น่าจะลดลง”
เราวัดผลอย่างไรว่าแอปพลิเคชันนี้ช่วยเกษตรกรจริง ๆ
เราทำงานร่วมกับทางอาจารย์มหาวิทยาลัยและธนาคารแห่งประเทศไทยในการวัดผล ผลลัพธ์ที่เราสนใจมากที่สุดคือผลผลิตมากขึ้นเท่าไร เพราะเราเชื่อว่าเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการวัดรายได้ของเกษตรกร ข้อ ๒ คือต้นทุนการผลิตลดลงเท่าไร เพราะว่าการตัดสินใจแบบเดิม ใส่ปุ๋ยผิดวัน เก็บเกี่ยวผิดวัน อาจทำให้เขาต้องลงทุนซื้อปุ๋ยใหม่ เสร็จแล้วเราก็จะวัดว่ารายได้ในชุมชนเพิ่มขึ้นเท่าไร ลูกหลานไปโรงเรียนหรือเข้าถึงการรักษาของสถานพยาบาลดีขึ้นไหม
ต้นทุนของเกษตรกรมีตั้งแต่เรื่องจ้างคนงาน ซื้อปุ๋ย ซื้อยา ซื้อเมล็ดพันธุ์ การตัดสินใจแต่ละอย่างมีผลหมดเลย เกษตรกรรายย่อยรายหนึ่งอาจต้องใช้เงิน ๒ หมื่นบาท หรือจะแค่ ๒,๐๐๐ บาทก็ถือว่าเยอะมากถ้าเกิดเขาตัดสินใจผิด การทำการเกษตรถ้ามองในแง่ธุรกิจ ถือเป็นธุรกิจที่ high risk low return ความเสี่ยงสูงมาก ผมแทบไม่เจอธุรกิจไหนที่การตัดสินใจแต่ละอย่างมีความเสี่ยงเข้ามาเกี่ยวข้องหมดแล้วก็ low return คือกำไรนิดเดียว
ตอนนี้เราสามารถช่วยเกษตรกรเพิ่มรายได้ขึ้นเฉลี่ย ๕๐ เปอร์เซ็นต์ เรียกว่าเป็นเรื่องน่าเศร้าว่าจริง ๆ แล้วการเพิ่ม ๕๐ เปอร์เซ็นต์ไม่ได้ยาก ถ้าเทียบกับเกษตรกรที่ออสเตรเลียและสหรัฐอเมริกา เกษตรกรบ้านเราก็น่าจะมีโอกาสรายได้เพิ่มขึ้นถึง ๑๐๐-๒๐๐ เปอร์เซ็นต์ด้วยซ้ำ
แรงบันดาลใจของคุณที่อยากนำ AI มาช่วยลดความเหลื่อมล้ำมาจากไหน
ผมอยากจะเป็น social entrepreneur คือนักธุรกิจที่แก้ปัญหาสังคม ก่อนจะมาทำ Ricult ตอนเรียนจบใหม่ ๆ ผมเคยเป็นที่ปรึกษาธุรกิจในบริษัทที่สหรัฐอเมริกาตั้งแต่อายุ ๒๒ ได้เงินเดือนเยอะมาก ใช้ชีวิตแบบสบาย แต่พอทำงานไป ๓-๔ ปีเริ่มรู้สึกว่าเรากำลังเป็นที่ปรึกษาธุรกิจให้คนรวยรวยขึ้นหรือเปล่า
ผมเป็นคนชอบอ่านเรื่องปัญหาสังคมและคิดว่าทำอย่างไรที่จะลดปัญหาสังคมลงได้ ถ้าจะมาช่วยลดปัญหาสังคมไทยมีอะไรที่ต้องการความช่วยเหลืออยู่บ้าง ก็พบว่ามีเรื่องการเกษตร การสาธารณสุข และการศึกษา เรื่องสาธารณสุขไม่ใช่แนวผม เพราะผมกลัวเลือด การจะไปคลุกคลีกับโรงพยาบาลอาจจะไม่เข้าทาง ส่วนเรื่องการศึกษาผมคิดว่ามีคนทำพอสมควรแล้ว ก็เหลือเรื่องการเกษตรซึ่งสำคัญมาก แต่น่าแปลกใจคือไม่ค่อยมีคนทำ และผมมีพื้นฐานที่บ้านทำธุรกิจที่ดิน มีสวนยูคาลิปตัส สวนทุเรียน ได้คลุกคลีกับการทำการเกษตรในต่างจังหวัดมาตั้งแต่รุ่นพ่อแม่ รู้สึกว่าเรามีความเข้าใจพอที่จะทำต่อได้ ก็เลยเป็นแรงบันดาลใจว่าจะช่วยให้เกษตรกรไทยมีรายได้ดีขึ้น
ผมมองว่าการทำเกษตรไม่ใช่แค่การทำเกษตร แต่คืออาชีพของคนต่างจังหวัดในบ้านเรา ถ้าดูว่างานประเภทไหนมีการจ้างงานมากที่สุดในประเทศ ก็คืออาชีพเกษตร ถ้าเราสามารถเพิ่มรายได้ให้ได้ ๕๐ เปอร์เซ็นต์ ก็แปลว่าเราทำให้รายได้ชุมชนเพิ่มขึ้นมหาศาลเลย ความเหลื่อมล้ำก็น่าจะลดลง
วางแนวทางการขยายงานแอปพลิเคชันของ Ricult ในอนาคตอย่างไร
เราอยากจะเป็น super app สำหรับคนต่างจังหวัด ไม่ใช่แค่เกษตร เราอยากเพิ่มฟีเจอร์อื่น ๆ ที่ทำให้แอปฯ เป็นเสมือน ecosystem สำหรับคนต่างจังหวัด จะขอสินเชื่อ ซื้อประกันภัย ซื้อประกันชีวิต หรือจะทำอาชีพอื่น ๆ ก็มาอยู่ในแอปฯ ของเราได้
ตัวอย่างตอนนี้ที่เราทำ คือเราพบว่ามีเกษตรกรที่เผามันสำปะหลัง เผาอ้อย หรือพืชผลการเกษตร ทำให้กลายเป็น PM 2.5 แต่ถ้าเกษตรกรเอาซากการเกษตรไปขายเข้าโรงไฟฟ้า เขาจะได้รายได้เพิ่ม เราก็เริ่มทำแพลตฟอร์มจับคู่ ช่วยเอาซากเกษตรเข้าโรงไฟฟ้า เราต้องรู้ว่าโรงไฟฟ้าอยู่ไหน รู้ demand ของโรงไฟฟ้าว่ามีมากหรือน้อยในแต่ละช่วงของปี และรู้ว่าเกษตรกรอยู่ไหน แล้วจะมีผลผลิตออกมาเมื่อไร การมีฐานข้อมูลมหาศาลจะทำให้เราจับคู่ได้ แล้วทำเป็นระบบโลจิสติกส์ มี AI ช่วยการจับคู่ เป็น renew energy ลด PM 2.5 และช่วยเรื่อง climate change ด้วย
จากที่เราเริ่มต้นจากการวางแผนการเพาะปลูก ช่วยเขาเชื่อมตลาด ขั้นต่อไปคือการหารายได้เสริม เรารู้สึกว่านี่เป็นโอกาส ตอนนี้มีเกษตรกรมาขายซากเกษตรกับเราบ้างแล้ว ประมาณ ๕ แสนกิโลกรัม สังคมเกษตรมีความสำคัญแล้วมีเงินหมุนเวียนมหาศาล แต่แค่ไม่ค่อยมีใครเอานวัตกรรมและเทคโนโลยีเข้าไปจับ ถ้าเราทำให้ฐานนี้แข็งแรงได้จะช่วยเพิ่มศักยภาพของเศรษฐกิจไทยค่อนข้างมากเลย
คิดว่ายังมีมุมไหนในภาคการเกษตรที่น่าจะมีสตาร์ตอัปอื่น ๆ หรือ AI เข้าไปช่วยได้อีก
ผมคิดว่าเรื่องแปรรูปเกษตรพรีเมียมน่าจะเป็นโอกาสสำคัญ เพราะประเทศไทยเก่งเรื่อง food และ agriculture ส่วนของผมคือต้นน้ำ เราช่วยด้าน agriculture ช่วยเกษตรกรปลูกพืชผักผลไม้ ก็รู้สึกอยากให้มีคนมาต่อยอดเป็น food ได้ผลผลิตมาก็ไปต่อยอดทำอะไรใหม่ ๆ ทำให้มีมูลค่าเสริมเข้าไป อย่างมะยงชิดช่วง ๒-๓ ปีนี้ก็เริ่มมีชีสเค้กมะยงชิด ทั้งที่ ๑๐ ปีที่แล้วคนแทบไม่กินเลย บ้านเรายังมีสมุนไพรและผลิตภัณฑ์เกษตรอีกมากที่เอามาต่อยอดแบบมะยงชิดได้อีก
AI ยังไปใช้ในห่วงโซ่คุณค่าอื่น ๆ ได้ เช่น ช่วยวางแผนการขาย วางแผนการตลาด หรือการคิดสูตรอาหารหรือยาสมุนไพรไทย ก็อาจเอา AI มาวิเคราะห์ข้อมูล คล้าย ๆ วัคซีนโควิด mRNA ก็มาจาก AI สูตรอาหารก็ทำแบบนี้ได้ มีรุ่นพี่ผมทำกล้องจับใบหน้าแล้วดูปฏิกิริยาของคนกินอาหารว่าอร่อยหรือไม่อร่อย แล้วก็เอาข้อมูลมาช่วยปรับสูตรทำอาหาร
เรียกว่า AI ต่อยอดได้ทุกมิติ ขอให้คิดว่าเราอยากจะฉลาดขึ้นตรงไหน
แล้วในส่วน Ricult เองธุรกิจอยู่ได้ด้วยอะไร
คือพอเราเชื่อมเกษตรกรกับคนรับซื้อ เชื่อมเกษตรกรกับสถาบันทางการเงิน เชื่อมเกษตรกรกับโรงไฟฟ้า เราก็คิดเป็นค่าคอมมิชชันของแพลตฟอร์ม เราเชื่อในการทำธุรกิจอย่างยั่งยืน ลูกค้าของเราคือเกษตรกรและผู้ค้าต่าง ๆ ต้องอยู่ได้ ธุรกิจเราถึงจะอยู่ได้ ถ้าเกิดเกษตรกรล้มละลาย ธุรกิจเราก็อยู่ไม่ได้
แค่เฉพาะค่าคอมมิชชันก็อยู่ได้หรือ
คนไม่ทราบว่าอุตสาหกรรมเกษตรปีหนึ่ง ๆ มีเงินหมุนเป็นแสนล้าน คนชอบคิดว่าเกษตรกรยากจน รายได้ไม่ค่อยเยอะ แต่เรากำลังพูดถึงเกษตรกรระดับ ๑๐-๒๐ ล้านคน แค่เราจับลูกค้าไม่กี่เปอร์เซ็นต์ในตลาดที่ใหญ่มหาศาลก็มีเงินหมุนค่อนข้างมากแล้ว
แต่ว่าเรายังไม่คืนทุน ในมุมมองของสตาร์ตอัปกว่าจะคืนทุนก็คือปีที่ ๖-๗ ถ้าดูสตาร์ตอัปของบริษัทยักษ์ใหญ่ในบ้านเราทั้งไทยและเทศยังไม่มีใครกำไรเลยด้วยซ้ำ เพราะว่าสตาร์ตอัปจะเน้นขยายให้เร็วแล้วโตให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ Ricult เราก็จะไม่หยุดแค่คนไทย เราอยากขยายไปประเทศอาเซียนด้วย ตอนนี้เริ่มมีลูกค้าจากเวียดนาม ฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย ติดต่อเข้ามาแล้ว
เราอยากจะเป็นบริษัทระดับโลก เพราะว่าปัญหาการเกษตรไม่ใช่แค่ปัญหาในประเทศไทย แต่เป็นปัญหาในประเทศที่กำลังพัฒนาทั่วโลก
ข้อมูลของ Ricult ที่ประเทศไทยกับที่ปากีสถานมีการแชร์ข้อมูลกันไหม
มีครับ Ricult เราเริ่มจากอ้อยและโรงงานน้ำตาลในประเทศไทย ตอนนี้ประมาณสัก ๒๐ เปอร์เซ็นต์อยู่ในระบบของเรา พอที่เมืองไทยได้ผลแล้วเราก็เอาโมเดลไปใช้ที่ปากีสถาน ซึ่งก็เป็นประเทศส่งออกอ้อยรายใหญ่ระดับโลกเหมือนกัน เราเอาข้อมูลไปเทรนโมเดลให้เข้ากับบริบทอ้อย พันธุ์ของปากีสถาน ตอนนี้เราก็มีโรงงานน้ำตาลอันดับ ๒ อันดับ ๓ ของประเทศปากีสถานเป็นลูกค้าเราเหมือนกัน
นอกจากอุตสาหกรรมการเกษตร คิดจะนำ AI ไปใช้กับด้านอื่น ๆ อีกไหม
ตอนนี้ผมเป็นที่ปรึกษาให้อีกบริษัทหนึ่งชื่อ Siametrics ที่จะเน้นทำ AI เพื่อตอบโจทย์ให้บริษัทที่ต้องการความช่วยเหลือ เราพบว่าอุตสาหกรรมหนึ่งที่มีลูกค้าเยอะ คือบริษัทใหญ่ ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการขนส่ง เขามีปัญหาว่าจะทำอย่างไรจะลดค่าใช้จ่ายในการขนส่ง ทำอย่างไรจะกระจายสินค้าให้มีกำไรมากที่สุด แล้วจะจัดคลังสินค้าอย่างไรให้ได้ประสิทธิภาพที่สุด
ที่ผ่านมาใช้คนตัดสินใจว่าถ้าโรงงานขายยาสีฟันอยู่ที่ชลบุรี เวลาไปส่งของตามซูเปอร์มาร์เกตหรือร้านโชห่วย ๒๐ ร้านต่อวัน เขาต้องเดินทางยังไงต้นทุนถึงจะถูกที่สุดแล้วก็ประหยัดเวลามากที่สุด หรือในรถหกล้อจะวางกล่องสินค้ายังไงให้ได้เยอะที่สุด ซึ่งบางครั้งจะมีกล่องทรงแปลก ๆ ทำให้มีช่องโบ๋ ๆ ในท้ายรถเยอะ เราก็ถ่ายรูปมาเทรน AI ให้ช่วยวางแผนการวางของเพื่อจะประหยัดเนื้อที่มากที่สุดและอัดเข้าไปให้เร็วที่สุด และก็เทรน AI วางแผนว่าจะขนส่งอย่างไรเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด ความยากของการขนส่งคือบางร้านเปิดแค่ตอนเช้า บางร้านเปิดแค่ตอนเย็น บางสถานที่รถติดตอน ๔-๖ โมงเพราะมีโรงเรียนอยู่หน้าร้าน มีตัวแปรเข้ามาเยอะมากที่ต้องใช้ AI ช่วยตัดสินใจ ตอนนี้ก็มีบริษัทในตลาดหลักทรัพย์ฯ สี่ถึงห้าบริษัทที่ใช้ AI ของเราช่วยวางแผนแล้ว
ผมมองว่ามีโอกาสเยอะมากสำหรับอุตสาหกรรมไทย ถ้าเราจะเพิ่มขีดการแข่งขันธุรกิจไทยก็ต้องใช้ AI ช่วย บ้านเราถูกจีนแซงไปนานแล้ว และกำลังจะโดนเวียดนามแซง เพราะเราไม่ค่อยมีนวัตกรรมเท่าไร ไม่ค่อยมีใครเอา AI หรือเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาปรับเปลี่ยนการทำธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ประเทศไทยติดกับดักรายได้ปานกลาง (middle income trap) มานานแล้ว ไม่ไปไหนสักที ถ้าเราอยากเติบโตต้องเอาข้อมูล เอา AI มาประยุกต์ในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ เพิ่มขีดการแข่งขันเพื่อเข้าสู่ยุค new economy
คำถามสำคัญคือเราอยากจะเป็นผู้ชนะหรือผู้แพ้ในเกมนี้
เห็นปัญหาอะไรบ้างที่ทำให้บริษัทไทยยังไม่ค่อยปรับเปลี่ยนมาใช้ AI
อย่างแรกคือข้อมูล ไม่ว่าเรื่องของเกษตร อุตสาหกรรม หรือโลจิสติกส์ ยากที่สุดคือไม่มีข้อมูลมาช่วยวางแผน ข้อ ๒ คือส่วนใหญ่ผู้บริหารยังหัวสมัยเก่าอยู่ ทำไมต้องใช้ AI เราทำแบบนี้มา ๕๐-๖๐ ปีก็ยังอยู่รอด แต่อย่าลืม digital disruption มาแรงมาก เราปฏิเสธ deep tech หรือ AI
ไม่ได้ ถ้าเกิดไม่ปรับตัวเอง เราอยู่ในโลก globalization โลกทุนนิยมที่คู่แข่งจากต่างชาติก็จะเข้ามา แล้วคู่แข่งเขาก็มี AI มีเทคโนโลยีมาตีเรา
ปัญหาอีกอย่างของผู้บริหารไทยคือถ้าเห็นคนรุ่นใหม่มาขายงานก็จะสงสัยว่าอายุน้อยทำได้จริงหรือเปล่า ยังมีปัญหานี้อยู่ ทำอย่างไรที่จะสร้างความเชื่อมั่นกับผู้บริหารไทยในการทดลองนวัตกรรมใหม่ ๆ เป็นความท้าทายที่จะต้องข้ามไปให้ได้
“ประเทศไทยติดกับดักรายได้ปานกลาง (middle income trap) มานานแล้ว ไม่ไปไหนสักที ถ้าเราอยากเติบโตต้องเอาข้อมูล เอา AI มาประยุกต์ในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ เพิ่มขีดการแข่งขันเพื่อเข้าสู่ยุค new economy”
อย่างข้อมูลส่วนกลางของประเทศ รัฐควรเข้ามาสนับสนุนเรื่องข้อมูลไหม
ผมคิดว่าต่อไปภาครัฐต้องทำเรื่อง open data เพราะคนที่มีข้อมูลเยอะที่สุดในประเทศไทยคือภาครัฐ กรมหรือกระทรวงต่าง ๆ
open data สำคัญมาก ข้อ ๑ คือเพิ่มความโปร่งใสที่ประชาชนจะรู้ได้ว่ารัฐเอาเงินไปทำอะไร มีโครงการที่โปร่งใสหรือไม่ อย่างมีเพื่อนผมบางคนสนใจเขียน AI ตรวจจับการโกงของภาครัฐ แต่ถ้าไม่เปิด open data ก็ทำไม่ได้ ข้อที่ ๒ บริษัทเอกชนสามารถเอาข้อมูลไปต่อยอดและทำเป็นธุรกิจต่อยอดได้ อย่างเรื่องการเกษตร คนที่มีข้อมูลมากที่สุดในบ้านเราคือกระทรวงเกษตรฯ กรมพัฒนาที่ดิน กรมชลประทาน ที่มีข้อมูลน้ำ ข้อมูลดิน ข้อมูลการเพาะปลูกต่าง ๆ ซึ่งถ้าได้ข้อมูลพวกนี้มาก็จะทำให้การทำ AI โมเดลยิ่งมีประสิทธิภาพกว่าเดิม ยิ่งแม่นยำกว่าเดิม
ในส่วนของสตาร์ตอัปเมืองไทย อุปสรรคอยู่ตรงไหน
ปัญหาของคนไทยคือชอบคิดแค่ตลาดของเมืองไทย แต่ถ้าเราอยู่ในวงการสตาร์ตอัป นักลงทุนส่วนมากอยากจะให้เรา go global คือขยายไปต่างประเทศ เพราะต้องยอมรับตามตรงว่าตลาดบ้านเราไม่ใหญ่พอที่นักลงทุนใหญ่ ๆ จะมาลงทุนต้องคิดว่าทำอย่างไรบริษัทเราจะเป็นเหมือน Grab, Uber, Shopee ที่ขยายไปต่างประเทศได้ ต้องคิด global ตั้งแต่เร็ววัน ให้ธุรกิจขยายไปต่างประเทศได้
ข้อ ๒ คือภาษาอังกฤษสำคัญมาก ผมคิดว่าการตกม้าตายของคนรุ่นใหม่ที่ทำสตาร์ตอัปคือภาษาอังกฤษไม่เก่งแล้วก็ไม่อยากพูดภาษาอังกฤษ แต่นักลงทุนครึ่งหนึ่งเป็นนักลงทุนต่างชาติ เขาจะไม่คุยกับเราถ้าเราพูดภาษาอังกฤษไม่ได้ ภาษาอังกฤษสำคัญมาก แล้วก็ต้องกล้าพูด อาจจะพูดสำเนียงไม่ดี แต่เราต้องกล้าพูด
อีกอย่างหนึ่งคือองค์ความรู้ระดับโลกอยู่ในต่างประเทศ เป็นภาษาอังกฤษ ส่วนตัวผมชอบอ่านบทความจาก World Economic Forum จากมหาวิทยาลัยระดับโลก ทั้งยุโรปและสหรัฐอเมริกา เพราะว่าเขาจะพัฒนาองค์ความรู้ มี AI โมเดลใหม่ ๆ ภาษาจึงสำคัญมากในการรับข้อมูลใหม่ ๆ
คนไทยเก่งเรื่องเทคนิค แต่ติดเรื่อง mindset กับวัฒนธรรม เหมือนว่าเราอยู่แค่เมืองไทยก็พอแล้ว ไม่อยากคุยกับต่างชาติ ผมคิดว่าถ้าเราลองเปิดใจและลองออกไปลุยงาน ผจญโลกกว้างดู โอกาสของคนไทยยังมีอีกมหาศาล