Google Cloud ประกาศวิสัยทัศน์สนับสนุนองค์กรไทยให้เร่งเปลี่ยนผ่านจากแนวคิด “Cloud First” สู่ “AI Ready” พร้อมผลักดันการใช้งาน Agentic AI จากโครงการทดลอง ไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กรอย่างปลอดภัยและวัดผลได้
ภายในงาน Leaders’ Connect 2026 สรุจ ทิพเสนา Country Manager คนใหม่ของ Google Cloud ประเทศไทย กล่าวว่า โอกาสขององค์กรในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่การทดลองใช้ AI เพียงอย่างเดียว แต่ต้องนำ AI เข้าไปเชื่อมต่อกับกระบวนการทำงานหลัก เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างเป็นรูปธรรม
Google Cloud ระบุว่า AI Stack แบบครบวงจรและแพลตฟอร์ม Gemini Enterprise จะช่วยลดความซับซ้อนจากการเชื่อมต่อระบบหลายส่วน ยกระดับโครงสร้างพื้นฐานเดิม ควบคุมต้นทุนการใช้งาน AI และขยาย AI Agent ไปทั่วทั้งองค์กรได้ง่ายขึ้น
3 องค์กรไทยใช้ Cloud และ AI สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ
Google Cloud ยกตัวอย่างองค์กรไทย 3 แห่งที่เริ่มนำ Cloud และ AI มาใช้ในกระบวนการทำงานจริง
Minor Hotels อยู่ระหว่างพัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับธุรกิจโรงแรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI บนสถาปัตยกรรมแบบ Full-stack ของ Google Cloud โดยรวบรวมข้อมูลผู้เข้าพักจากทุกแบรนด์ ภูมิภาค และช่องทางดิจิทัลไว้บนระบบเดียว
แพลตฟอร์มดังกล่าวมีเป้าหมายให้ AI Agent สามารถช่วยบริหารการจอง วางแผนการเดินทาง คาดการณ์ความต้องการ และตอบสนองคำขอที่ซับซ้อนของผู้เข้าพักได้แบบเรียลไทม์
Bitazza พัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์บน BigQuery เพื่อจัดการข้อมูลจากตลาดซื้อขาย สินทรัพย์ดิจิทัล สกุลเงิน และแหล่งข้อมูลภายนอก โดยช่วยลดระยะเวลาจัดทำงบการเงินลง 75% จากประมาณ 1 ปี เหลือ 3 เดือน
ระบบยังช่วยจัดทำรายงานเพื่อรองรับข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแลได้ในลักษณะใกล้เคียงเรียลไทม์ และเปิดให้ทีมข้อมูลบริหาร CI/CD Pipeline ได้เองโดยไม่ต้องมีวิศวกร DevOps ประจำทีม
ด้าน Wisesight นำ Gemini บน Google Cloud มาวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียในปริมาณมาก เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกสำหรับลูกค้า ช่วยลดระยะเวลางานวิจัย วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างคอนเทนต์ จากประมาณ 2 วัน เหลือราว 30 นาที
ชู Tokenomics ควบคุมต้นทุน AI ให้แม่นยำขึ้น
เมื่อองค์กรขยายการใช้ AI จากโครงการทดลองไปสู่การใช้งานจริง ต้นทุนของ AI Workload และจำนวนโทเคนที่ใช้จะกลายเป็นปัจจัยสำคัญต่อความคุ้มค่าของโครงการ
Google Cloud ระบุว่า Gemini Enterprise ช่วยให้องค์กรเลือกโมเดลที่เหมาะกับงานแต่ละประเภท ประเมินต้นทุนของ Workflow และคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุนได้ละเอียดขึ้น
การที่ Google Cloud พัฒนาเทคโนโลยีตั้งแต่ Tensor Processing Units หรือ TPU ไปจนถึงโมเดล Gemini ยังช่วยให้องค์กรสามารถบริหารต้นทุนต่อโทเคนได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
แพลตฟอร์มยังมาพร้อมเครื่องมือ FinOps และ Governance สำหรับติดตามประสิทธิภาพของ AI Agent และค่าใช้จ่าย ทำให้ฝ่ายเทคโนโลยีและฝ่ายการเงินสามารถควบคุมงบประมาณ ลดต้นทุนที่ไม่คาดคิด และขยายการใช้งาน AI ได้อย่างเป็นระบบ
เปิดตัว Google AI Threat Defense รับมือภัยคุกคามยุค AI
Google Cloud ยังประกาศเปิดตัว Google AI Threat Defense ระบบรักษาความปลอดภัยแบบอัตโนมัติสำหรับตรวจสอบ เฝ้าระวัง และหยุดยั้งภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก่อนส่งผลกระทบต่อธุรกิจ
ระบบดังกล่าวผสานความสามารถด้านการจัดลำดับความเสี่ยงตามบริบทของ Wiz การแก้ไขโค้ดจาก CodeMender โมเดล Gemini และข้อมูลเชิงลึกจากทีม Mandiant
Google AI Threat Defense ใช้โมเดลหลายรูปแบบผ่าน Gemini Enterprise Agent Platform เพื่อค้นหาช่องโหว่ สแกนระบบ แก้ไขปัญหา และดูแลสินทรัพย์ซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่อง พร้อมควบคุมต้นทุนในการดำเนินงาน
สตีฟ เลดเซียน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Google Cloud Security และ Mandiant ประจำประเทศญี่ปุ่นและภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กล่าวว่า AI ทำให้การโจมตีที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ สามารถเกิดขึ้นได้ภายในไม่กี่นาทีหรือไม่กี่ชั่วโมง
องค์กรจึงต้องใช้มากกว่าโมเดลหรือ AI Agent เพียงตัวเดียว แต่ต้องมีระบบที่สามารถตรวจสอบหลายรอบ วิเคราะห์สภาพแวดล้อม จัดลำดับภัยคุกคาม อุดช่องโหว่ และติดตามการโจมตีรูปแบบใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง
Google Cloud มองว่า การเข้าสู่ยุค Agentic AI ขององค์กรไทยจะต้องดำเนินควบคู่กันทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐาน การบริหารต้นทุน การกำกับดูแล และความปลอดภัย เพื่อให้องค์กรสามารถเปลี่ยนจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจในวงกว้างได้อย่างยั่งยืน
Google Cloud ประกาศแต่งตั้ง “สรุจ ทิพเสนา” ดำรงตำแหน่ง Country Manager ประจำประเทศไทย
