Exclusive Interview with K.Natnapat “ทำไมองค์กรไทยชั้นนำถึงเลือก Blendata มาฟังคำตอบจาก CEO ผู้สร้างแพลตฟอร์ม Big Data สัญชาติไทยแท้ 100%”

บทสัมภาษณ์สุดพิเศษกับคุณกัน ณัฐนภัส รชตะวิวรรธน์, ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้ง Blendata บริษัทเทคโนโลยีสัญชาติไทยที่กำลังสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในภูมิทัศน์ของ Big Data และ Artificial Intelligence (AI) ในประเทศไทย เผยให้เห็นวิสัยทัศน์ที่ชัดเจน กลยุทธ์การแข่งขัน และมุมมองต่ออนาคตของเทคโนโลยีดิจิทัล

Blendata: แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ สัญชาติไทย

Blendata ไม่ได้เป็นเพียงบริษัทเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่คือผู้พัฒนา Big Data Platform ด้วยฝีมือคนไทย 100% ที่มุ่งมั่นสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับองค์กรต่างๆ ในประเทศ กลุ่มลูกค้าของ Blendata มีความหลากหลายและครอบคลุมอุตสาหกรรมสำคัญที่เป็นเสาหลักทางเศรษฐกิจ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มธนาคาร, โทรคมนาคม, ภาคการผลิต (Manufacturing), กลุ่ม Healthcare (สุขภาพ) และบริษัทประกันภัย (Insurance)

การให้บริการของ Blendata ถูกออกแบบมาอย่างครบวงจร ประกอบด้วย 2 ส่วนหลัก:

1. ซอฟต์แวร์: พัฒนาและนำเสนอแพลตฟอร์ม Big Data ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคนไทยเอง

2. บริการ (Service): ให้บริการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Engineer และ Data Scientist รวมถึงการรับเหมาโครงการ AI และ Data Analytics แบบครบวงจร (Turnkey Service) และที่สำคัญคือการช่วยลูกค้า migrate ระบบข้อมูลจากแพลตฟอร์มต่างชาติที่มีค่าใช้จ่ายสูง มาสู่แพลตฟอร์มของ Blendata ซึ่งเป็นการสร้างทางเลือกที่คุ้มค่าและมีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจไทย

จุดเริ่มต้นจาก "ช่องว่าง" และวิสัยทัศน์ที่มองไปข้างหน้า

คุณกันเล่าถึงการก่อตั้งบริษัทที่เริ่มต้นจากการเป็นแผนกหนึ่งในกลุ่มบริษัท G-Able เมื่อกว่า 10 ปีที่แล้ว ที่มองเห็น "ช่องว่าง" สำคัญในตลาด Big Data ซึ่งในเวลานั้นยังเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและเข้าถึงได้ยาก

• ความซับซ้อนของเทคโนโลยี: องค์กรต่างๆ มีข้อมูลมหาศาล ที่จำเป็นต้องใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ การวิเคราะห์การตลาด และการปรับปรุงการผลิต แต่การนำข้อมูลมาใช้เป็นไปได้ยากมาก เนื่องจากความยุ่งยากในการ "ประกอบร่าง" เทคโนโลยีต่างๆ ที่กระจัดกระจายเข้าด้วยกัน

• Data คือ Foundation แห่งอนาคต: Blendata เล็งเห็นว่าในอีก 5-15 ปีข้างหน้า Big Data จะไม่ใช่แค่เทรนด์หรือเรื่องขององค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น แต่จะกลายเป็น รากฐาน (Foundation) ที่จำเป็นสำหรับองค์กรทุกขนาดในการแข่งขันในยุคดิจิทัล

จากความเชื่อมั่นในศักยภาพของคนไทยว่าสามารถพัฒนาเทคโนโลยีแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ได้ไม่แพ้ต่างชาติ Blendata จึงถือกำเนิดขึ้น พัฒนาซอฟต์แวร์ของตนเอง จนสามารถได้โครงการสำคัญ (Anchor Project) และขยายฐานลูกค้า ก่อนที่จะแยกตัวออกมาเป็นบริษัทอย่างเต็มตัว

จุดแข็งที่ทำให้ Blendata ยืนหยัดเหนือคู่แข่ง

ในการแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีจากทั่วโลก Blendata มีจุดแข็งที่สำคัญและกลายเป็นเหตุผลที่ลูกค้าเลือกใช้บริการ:

• ความเป็นไทยและช่องทางการสื่อสาร: ในฐานะบริษัทไทย ลูกค้าสามารถ พูดคุยกับทีมผู้พัฒนาผลิตภัณฑ์ได้โดยตรง เพื่อให้ข้อเสนอแนะหรือขอฟีเจอร์เพิ่มเติมได้อย่างรวดเร็วและราบรื่น ซึ่งแตกต่างจากการติดต่อบริษัทข้ามชาติ

• ประสิทธิภาพสูงในราคาที่คุ้มค่า: เทคโนโลยีของ Blendata ได้รับการพิสูจน์ด้านคุณภาพและประสิทธิภาพผ่านการทดสอบพิสูจน์แนวคิด (POC) ในหลายโครงการ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความสามารถทางเทคนิค และเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Blendata ชนะการคัดเลือกและได้รับความไว้วางใจจากลูกค้าอย่างต่อเนื่อง

3-5 ปีข้างหน้า: การเติบโตแบบทวีคูณของ AI และ Data

คุณกันมองว่าภาพรวมของ Data และ AI ในอีก 3-5 ปีข้างหน้า จะไม่มีคำว่า "Slow Down" แต่จะเติบโตอย่างก้าวกระโดดด้วยปัจจัยสำคัญ:

• การเข้าถึง AI ที่ง่ายขึ้น (Democratization of AI): ในอดีต AI ถูกจำกัดอยู่แค่การจ้าง Data Scientist ระดับสูงมาเขียนโมเดลที่มีมูลค่าสูง แต่ปัจจุบันเครื่องมือ AI และ Large Language Models (LLM) ต่างๆ ทำให้การนำ AI มาใช้ในองค์กรเป็นเรื่องที่ง่ายและเข้าถึงได้จริง จนสามารถประยุกต์ใช้ได้ในแทบทุกจุดของการทำธุรกิจ

• การตื่นตัวในภาคอุตสาหกรรม: ความสนใจในการนำ AI มาใช้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่กลุ่มธนาคารและโทรคมนาคมอีกต่อไป แต่ขยายไปยังภาคส่วนที่ไม่เคยสนใจมาก่อน เช่น โรงงานอุตสาหกรรม (Manufacturing) ซึ่งปัจจุบันต่างเชิญผู้เชี่ยวชาญเข้าไปให้คำปรึกษาด้าน AI

• ข้อมูลคือรากฐาน: ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นอย่างมหาศาลทั้งออนไลน์และออฟไลน์ โดยเฉพาะในยุคหลังโควิด จะเป็น "วัตถุดิบ (Material)" สำคัญของ AI องค์กรที่มีข้อมูลคุณภาพดีและขนาดใหญ่กว่าจะได้เปรียบในการแข่งขัน และการใช้ Data กับ AI จะกลายเป็น เรื่องปกติ ในการดำเนินงานประจำวัน

องค์กรสร้างคุณค่าด้วย Data: อย่าเริ่มที่เทคโนโลยี แต่ให้เริ่มที่ "โจทย์ธุรกิจ"

คุณกันย้ำเตือนอย่างหนักแน่นว่า องค์กรที่ต้องการนำ Big Data และ AI มาสร้างคุณค่าต้อง "ไม่เริ่มต้นด้วยการปรับที่เทคโนโลยี" เพราะการมุ่งเน้นการซื้อเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มโดยไม่มีโจทย์ที่ชัดเจน มักนำไปสู่ความล้มเหลว (การลงทุนสูงแต่ไม่ได้ใช้งานจริง)

สิ่งที่องค์กรควรทำเป็นอันดับแรกคือการตั้งหลักที่ 2 ข้อนี้:

1. กำหนด "โจทย์ในการใช้งาน" (Business Use Case) ที่ชัดเจน

นี่คือการเริ่มต้นแบบ Top-Down จากเป้าหมายทางธุรกิจที่ต้องการผลลัพธ์:

• ธุรกิจต้องการใช้ Data เพื่อวัตถุประสงค์ใด?

• เมื่อโจทย์ชัดเจน จะสามารถระบุได้ว่า ต้องมี Data อะไรบ้าง มาสนับสนุน และต้องใช้ เทคนิค ใดในการวิเคราะห์ เช่น การทำ Hyper-personalization (การวิเคราะห์และนำเสนอเฉพาะบุคคล) ซึ่งเป็นระดับที่เหนือกว่าการใช้กฎเกณฑ์พื้นฐาน (Rule-Based) แบบเดิม

2. วาง "รากฐานข้อมูลที่ดี" (Data Foundation)

ไม่ว่าจะมีข้อมูลเยอะแค่ไหน แต่หากข้อมูลนั้นผิดพลาดหรือไม่สามารถยืนยันตัวตนได้ ก็ไร้ความหมาย

• ความถูกต้องและความสมบูรณ์: ต้องมั่นใจว่าข้อมูลที่จัดเก็บนั้นถูกต้อง สามารถระบุตัวตนของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ (Customer ID) และไม่มีการเก็บข้อมูลที่ผิดพลาดมา

• การจัดเก็บข้อมูลสำคัญ: ต้องมีวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นและสำคัญต่อธุรกิจ เช่น ข้อมูลการซื้อย้อนหลังของลูกค้า ข้อมูลระบบ CRM หรือข้อมูลการผลิตสินค้า เพื่อให้ข้อมูลพร้อมเป็นวัตถุดิบคุณภาพสูงสำหรับ AI

วัฒนธรรมองค์กรและคำแนะนำสำหรับคนรุ่นใหม่

วัฒนธรรมองค์กรที่เน้น "ผลลัพธ์" และ "ความเร็ว"

Blendata สร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ยึดถือ "ผลลัพธ์ (Outcome-Based)" เป็นหลักสำคัญ ไม่ให้ความสำคัญกับการยึดติดในขั้นตอน (Process) กฎเกณฑ์ (Rule) หรือลำดับขั้น (Hierarchy) ที่ไม่จำเป็น

• ความคล่องตัวและความเร็ว: ในฐานะผู้ท้าชิงที่ขนาดเล็กกว่าแต่แข่งขันกับบริษัทยักษ์ใหญ่ Blendata ใช้ความคล่องตัวและความเร็วในการดำเนินการเป็นจุดแข็ง

• ไม่มี Hierachy: องค์กรสนับสนุนให้พนักงานสามารถพูดคุย แลกเปลี่ยนความรู้ และทำงานร่วมกันได้อย่างอิสระข้ามทีม เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

คำแนะนำสำหรับผู้สนใจสายงาน Data, AI และ Tech Startup

คุณกันได้ฝากข้อคิดที่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกการทำงาน:

สำหรับสายงาน Data (พนักงาน)

• ความหลากหลายของอาชีพ: อาชีพสาย Data Science ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ผู้ที่จบ Computer Science หรือ Mathematics อีกต่อไป แพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญด้านประกันภัยก็สามารถเข้าสู่สายงานนี้ได้ เนื่องจาก Demand ที่สูงมากและเครื่องมือ AI ที่ช่วยลดความยากในการเขียนโค้ด

• Hard Skill คือพื้นฐาน: Hard Skill กลายเป็นเพียง Fundamental ที่ทุกคนต้องมี แต่สิ่งที่สำคัญกว่าและจะติดตัวไปตลอดคือ Critical Thinking (การคิดเชิงวิพากษ์)

• ตั้งคำถามเป็น: ต้องฝึกตั้งคำถามจาก "โจทย์ทางธุรกิจ" ที่แท้จริง ไม่ใช่เริ่มต้นด้วยการเลือกใช้เทคนิคหรือโมเดล AI ใด

สำหรับผู้ประกอบการ (Entrepreneur/Startup)

• เกมระยะยาว: ยุค "Startup Hype" ได้ผ่านไปแล้ว การทำสตาร์ทอัพคือเกมที่ต้องอาศัยความมุ่งมั่นใน ระยะยาว และต้องตอบตัวเองให้ได้ว่า แรงจูงใจคือการ กำหนดทิศทางธุรกิจและชีวิตด้วยตัวเอง หรือไม่ (ไม่ใช่แค่การหาเงินอย่างรวดเร็ว)

• ตลาดที่ Mature ขึ้น: แม้ว่าการระดมทุนในรอบ Pre-Seed จะยากขึ้น เนื่องจาก VC มักจะมองหาธุรกิจที่เริ่มมีความเป็นผู้ใหญ่ (Series A ขึ้นไป) แต่ตลาดก็เปิดกว้างมากขึ้นด้วยการมาของ AI

• ตั้งเป้าหมายเเละเริ่มลงมือทำ: หากตัดสินใจอย่างแน่วแน่และมี Passion จริงๆ แล้ว คุณกันแนะนำให้ลุยเลยเพราะปัจจุบันมีช่องทางและบทเรียนต่างๆ ที่ช่วยสนับสนุนผู้ประกอบการใหม่ได้มากขึ้น และเป็นโอกาสที่ดีในการสร้างความท้าทายให้กับตนเองในยุคแห่งการแข่งขันสูง

Blendata ถือเป็นหนึ่งในบริษัทไทยไม่กี่แห่งที่พัฒนาซอฟต์แวร์ระดับ Enterprise ที่มีความ Mature และเป็นฟันเฟืองสำคัญอยู่เบื้องหลังความสำเร็จของธุรกิจไทยหลายแห่ง การได้เข้าร่วมเป็นส่วนหนึ่งของ Blendata จึงเป็นความท้าทายที่ดีสำหรับคนรุ่นใหม่ที่ต้องการเห็นโจทย์ธุรกิจจริง และโอกาสในการตีตลาดสู่ต่างประเทศในอนาคต