AI จาก “Hype” สู่ “Value” : เจาะลึกโอกาสของ G-Able สำหรับนักลงทุนที่มองหาของจริงในวันที่น้ำลด

มีคำกล่าวอมตะของ วอร์เรน บัฟเฟตต์ ในโลกของการลงทุนที่บอกว่า "เมื่อน้ำลด คุณถึงจะรู้ว่าใครเปลือยกายว่ายน้ำอยู่"

คำกล่าวนี้สามารถใช้ในบริบทของเทคโนโลยีได้ด้วย มันหมายถึง "เมื่อกระแส (Hype) จางหาย ความจริงจะปรากฏ" ซึ่งในปี 2025–2026 กำลังจะเป็นช่วงเวลานั้นสำหรับอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI)

หลังจากที่เราผ่านช่วงเวลาแห่งความตื่นเต้นที่ทุกคนต้องพูดถึง AI มาแล้ว วันนี้เรากำลังมาถึงจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญที่นักลงทุนและผู้บริหารต้องรู้ ผ่านกรณีศึกษาของ G-Able (GABLE) ที่กำลังวางหมากเกมใหม่เพื่อพิสูจน์ว่า AI ไม่ใช่แค่เรื่องของการตลาด แต่คือเครื่องจักรผลิตเงินสด (Cash Flow Machine) ที่แท้จริง

ความคาดหวังที่กำลังหายไป: หุบเหวแห่งความจริง (The Vanishing Hype)

ย้อนกลับไปช่วงปี 2023-2024 ตลาดทุนทั่วโลกอยู่ในภาวะ "AI Fever" บริษัทไหนที่มีคำว่า AI แปะอยู่ มูลค่าหุ้นมักจะพุ่งทยานแทบจะทันที แต่เมื่อก้าวเข้าสู่ปี 2025 บรรยากาศตรงนี้เริ่มเปลี่ยนไป เรากำลังเข้าสู่สิ่งที่ Gartner เรียกว่า "หุบเหวแห่งความผิดหวัง" (Trough of Disillusionment)

ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น?

เพราะคำถามของนักลงทุนเริ่มเปลี่ยนจาก "คุณใช้ AI หรือเปล่า?" เป็น "AI สร้างผลตอบแทนคืนมาเท่าไหร่?"

รายงานจากสถาบันการเงินระดับโลกอย่าง Goldman Sachs และ Sequoia Capital เริ่มส่งสัญญาณเตือนเรื่อง "The $600B Question" หรือคำถามมูลค่า 6 แสนล้านเหรียญว่า เม็ดเงินมหาศาลที่ทุ่มลงไปในโครงสร้างพื้นฐาน AI นั้น จะสร้างรายได้กลับคืนมาคุ้มทุนเมื่อไหร่

องค์กรจำนวนมากเริ่มตระหนักว่า การแค่มี Chatbot ให้พนักงานคุยเล่น หรือการทำโครงการทดลอง (Pilot Project) เล็กๆ น้อยๆ นั้น ไม่สามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อบรรทัดสุดท้ายของงบกำไรขาดทุนได้จริง ความคาดหวังที่ฟูฟ่องจึงเริ่มแฟบลง และนี่คือจุดวัดใจที่จะคัดกรอง "ของจริง" ออกจาก "ของปลอม"

เทรนด์ AI ที่กำลังเปลี่ยน: รุ่งอรุณแห่ง "Agentic AI"

ในขณะที่ความตื่นเต้นแบบเดิมจางหาย คลื่นลูกใหม่ที่ทรงพลังกว่ากำลังก่อตัวขึ้น นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจาก Generative AI (AI ที่สร้างเนื้อหา) ไปสู่ Agentic AI (AI ที่ลงมือทำงาน)

นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง และเป็นแนวคิดที่เราจะเจาะลึกในครั้งนี้ หาก Generative AI คือ "ที่ปรึกษา" ที่เก่งกาจแต่ทำได้แค่ให้คำแนะนำ Agentic AI คือ "พนักงานมืออาชีพ" ที่เมื่อได้รับโจทย์ (Goal) แล้ว สามารถวางแผน (Plan) ตัดสินใจ (Reason) และลงมือทำ (Execute) ได้เองจนจบกระบวนการ

ทำไมเทรนด์นี้ถึงสำคัญต่อเม็ดเงิน?

* ลดต้นทุนธุรกรรม (Transaction Cost)

Agentic AI ไม่ได้แค่ช่วยเขียนอีเมล แต่สามารถกดส่ง ตรวจสอบสต็อก และออกใบสั่งซื้อ (PO) ได้เอง ลดความจำเป็นที่ต้องใช้มนุษย์ในกระบวนการตัดสินใจยิบย่อย (Human-in-the-loop) เหลือเพียงการคุมเชิงกลยุทธ์เท่านั้น

* พลิกโฉมจาก Cost Center สู่ Profit Center

จากเดิมที่ AI เป็นภาระค่าใช้จ่าย Agentic AI สามารถทำงานในส่วนของการขาย (Sales Agent) หรือการทวงถามหนี้ (Collection Agent) ซึ่งสร้างรายได้กลับเข้าบริษัทได้โดยตรง

อนาคตแรงงานในยุค Agentic Al คนไม่ได้หายไปไหน งานก็ไม่ได้หายไปไหน แต่เปลี่ยนจากเดิมที่เราคุ้นเคยกันอยู่

ดร.ชัยยุทธ ชุณหะชา ซีอีโอของ G-Able กล่าวว่า ความกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ ข้อมูลรีเสิร์ชชี้ว่ามีเพียง 5% ของการเลิกจ้างงานที่เกิดจากAl โดยตรง ส่วนใหญ่เป็นการปรับโครงสร้างเพื่อลดความซำซ้อน พร้อมคาดการณ์ว่าภายในปี 2030 คาดการณ์ว่างานกว่า 75% จะถูกขับเคลื่อนโดย Agentic AI ส่วนที่เหลือคือ มนุษย์ทำงานร่วมกับ AI ซึ่งหมายความว่าองค์กรที่ปรับตัวไม่ทันจะเสียเปรียบด้านต้นทุนการดำเนินงานอย่างรุนแรง

สิ่งที่ GABLE คิดจะทำ: พิมพ์เขียวสู่ความยั่งยืน 2026 (The Strategic Pivot)

G-Able (GABLE) ไม่ใช่เพียงบริษัทไอทีทั่วไป แต่พวกเขานิยามตัวเองว่าเป็น "Tech Enabler" หรือ "ผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐานทางดิจิทัล" ที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จขององค์กรชั้นนำในไทยมายาวนานกว่า 36 ปี เปรียบเสมือน "ผู้รับเหมาก่อสร้างและสถาปนิก" ในโลกดิจิทัลแบบครบวงจร (End-to-End) ที่รับโจทย์ตั้งแต่การวางยุทธศาสตร์ ออกแบบระบบ ติดตั้ง Cloud และ Data Center ไปจนถึงการวางระบบความปลอดภัยไซเบอร์ เพื่อให้ธนาคาร โรงงาน หรือธุรกิจค้าปลีกขนาดยักษ์ สามารถขับเคลื่อนธุรกิจในยุคใหม่ได้อย่างราบรื่น

ท่ามกลางกระแสลมที่เปลี่ยนทิศ ดร.ชัยยุทธ มองเห็นเกมนี้และประกาศวิสัยทัศน์ปี 2026 ที่ไม่ได้เน้นแค่ความล้ำของเทคโนโลยี แต่เน้น "ผลลัพธ์ที่จับต้องได้" ผ่าน 3 เสาหลักที่เปรียบเสมือนฐานรากของตึกสูงที่มั่นคง

1. Human Readiness (คนต้องพร้อมก่อน)

นี่คือจุดตายของหลายองค์กร G-Able มองว่าคอขวดที่แท้จริงไม่ใช่ AI ไม่เก่ง แต่คือ "คน" ใช้ไม่เป็น บริษัทต้องลงทุนหนักในเรื่อง Reskill & Upskill เพราะต่อให้เทคโนโลยีหยุดพัฒนาวันนี้ คนก็ยังตามไม่ทัน

2. Financial Value (วัดความคุ้มค่าได้)

เลิกขายฝัน แล้วหันมาคุยเรื่องตัวเลขจริงๆ การนำ AI เข้าไปฝังในระบบหลังบ้าน (Business Applications) เช่น ERP หรือ HCM เป็นสิ่งจำเป็น เปลี่ยน AI ให้เป็นเครื่องมือตรวจสอบ (Audit) เพื่อลดการรั่วไหลของรายได้ และเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการต้นทุน นี่คือสิ่งที่ CFO ทุกบริษัทต้องการเห็น ไม่ใช่แค่ความเท่ แต่คือกำไรที่เพิ่มขึ้น

3. Cyber Resilience (ล้มแล้วต้องลุกไว)

ในยุคที่ข้อมูลคือทองคำ ความปลอดภัยแบบป้องกัน 100% ไม่มีอยู่จริง เพราะฉะนั้นต้องเปลี่ยน Mindset จาก "ป้องกันไม่ให้โดนเจาะ" เป็น "โดนเจาะแล้วฟื้นตัวให้ไวที่สุด" (Resilience) ยิ่งองค์กรพึ่งพา AI มากเท่าไหร่ ความเสี่ยงก็ยิ่งสูง แต่ธุรกิจต้องเดินหน้าต่อได้แม้ในวันที่เกิดวิกฤต

การประกาศวิสัยทัศน์ใครๆ ก็ทำได้ แต่ทำไม G-Able ถึงมีโอกาสทำสำเร็จและขี่เทรนด์นี้ไปได้ไกลกว่าคนอื่น?

1. รายได้ที่มั่นคง (Recurring Income Base)

จากข้อมูล GABLE มีฐานรายได้ประจำ (Recurring Income) ในระดับ 40-50% และมี Backlog สูงถึง 5,500-6,500 ล้านบาท นี่คือ "เบาะรองรับ" ทางการเงินที่แข็งแกร่ง ทำให้ G-Able สามารถลงทุนวิจัยและพัฒนาโซลูชันใหม่ๆ (Agentic AI) ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องสภาพคล่องระยะสั้นเหมือนสตาร์ทอัพทั่วไป

2. บทบาท Tech Enabler ที่ครบวงจร

ในยุค Agentic AI องค์กรไม่ได้ต้องการแค่ซอฟต์แวร์สำเร็จรูป แต่ต้องการคนที่เข้าใจทั้งระบบ (System Integrator) G-Able มีความเชี่ยวชาญตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน (Cloud/Data Center) ไปจนถึงแอปพลิเคชันและการรักษาความปลอดภัย การเป็นพันธมิตรกับยักษ์ใหญ่อย่าง AWS ยิ่งตอกย้ำความสามารถในการสเกลระบบระดับโลก

3. โฟกัสที่ B2B และ Real Sector

ในขณะที่หลายบริษัทพยายามแข่งกันทำ AI เพื่อผู้บริโภคทั่วไป (B2C) G-Able ยึดหัวหาดในภาคธุรกิจ (B2B) ซึ่งเป็นตลาดที่มีกำลังซื้อจริงและต้องการโซลูชันที่แก้ปัญหา "คอขวด" ของธุรกิจได้จริงๆ

ยุคแห่งการเก็งกำไรในความคาดหวังของ AI กำลังจบลง น้ำกำลังจะลด และอีกไม่นานคุณจะรู้ว่าใครกำลังเปลือยกายว่ายน้ำอยู่บ้าง สิ่งที่จะตามมาคือยุคแห่งคุณค่าที่แท้จริง G-Able ไม่ได้พยายามจะเป็นบริษัทที่สร้าง AI ที่ฉลาดที่สุดในโลก แต่เลือกที่จะเป็นบริษัทที่ทำให้องค์กรที่เป็นลูกค้าใช้ AI แล้วสร้างผลตอบแทนได้อย่างแท้จริง

⚠️ บทความนี้ไม่ใช่การแนะนำการลงทุน หากสนใจลงทุนต้องหาข้อมูลเพิ่มเติมและศึกษาความเสี่ยงที่เกิดขึ้นด้วยทุกครั้ง