CP จับมือ 30 พันธมิตรด้าน AI—7 โครงการตีมูลค่าไว้ 1.4 พันล้านบาท

เครือเจริญโภคภัณฑ์โดย CP COE ประกาศความร่วมมือกับพันธมิตรเทคโนโลยี 30 องค์กรในงาน CP Innovation Exposition 2026 วันที่ 20 ตุลาคม 2569 ที่ True Digital Park ฝั่ง West พร้อมเปิดเผยว่า 7 โครงการ AI ของหลักสูตร CP-CoEX มีการประเมินศักยภาพประโยชน์ทางธุรกิจเบื้องต้นรวมกว่า 1,400 ล้านบาท โดยศุภชัย เจียรวนนท์กล่าวถึงบทบาทที่ต้องการให้ศูนย์ทำว่า “เป็นแล็บ เป็นแพลตฟอร์มให้พวกเราได้ลองผิดลองถูกร่วมกัน” ตัวเลขดังกล่าวเป็นมูลค่าที่คาดว่าโครงการอาจสร้างได้เมื่อพัฒนาและนำไปใช้สำเร็จ ยังไม่ใช่รายได้ เงินลงทุน หรือผลประหยัดที่เกิดขึ้นแล้ว

ความร่วมมือครั้งนี้เชื่อมงานสามส่วนเข้าด้วยกัน ได้แก่ การพัฒนาคนผ่านหลักสูตร การนำโจทย์จากธุรกิจจริงมาทดลองกับผู้เชี่ยวชาญ และการสร้างต้นแบบเพื่อประเมินความเป็นไปได้ โครงการที่เปิดเผยชื่อแล้วมีทั้งงานโรงงาน ร้านค้า การกำหนดราคา และการวิเคราะห์สัญญาณทางธุรกิจ แต่ยังต้องผ่านการพิสูจน์ทางเทคนิคและการทดลองใช้ก่อนจะวัดผลที่เกิดขึ้นจริงได้

พันธมิตร 30 องค์กรเข้ามาทำอะไร

CP COE ทำหน้าที่เป็นจุดเชื่อมระหว่างหน่วยธุรกิจของซีพีกับองค์กรที่มีความเชี่ยวชาญต่างกัน ตั้งแต่เทคโนโลยีดิจิทัลและระบบอุตสาหกรรมไปจนถึงอาหาร สุขภาพ และความยั่งยืน ขอบเขตนี้กว้างกว่าโครงการ AI ในหลักสูตรรุ่นแรก: จำนวนพันธมิตรที่ประกาศเป็นเครือข่ายความร่วมมือระดับองค์กร ส่วนทีมที่ร่วมพัฒนาโครงการในหลักสูตรเป็นกลุ่มย่อยซึ่งจับคู่กับโจทย์เฉพาะเรื่อง

พันธมิตรมีบทบาทถ่ายทอดความรู้ สนับสนุนเทคโนโลยี ให้คำปรึกษา และร่วมพัฒนาแนวทางแก้ปัญหา ความแตกต่างของบทบาทมีผลต่อการตีความข่าว เพราะการเข้าร่วมเครือข่ายไม่ได้หมายความว่าทุกองค์กรเป็นผู้พัฒนาโครงการ AI ทั้งหมด หรือรับผิดชอบมูลค่าประเมินในสัดส่วนเท่ากัน โครงการที่เปิดเผยชื่อช่วยให้เห็นความสัมพันธ์ระดับงานชัดกว่าเพียงรายชื่อบนเวที: บริษัทในเครือที่มีปัญหาการดำเนินงานเป็นฝ่ายนำโจทย์มา ส่วนพันธมิตรช่วยเติมความเชี่ยวชาญที่ตรงกับโจทย์นั้น

ในประกาศของเครือซีพีเกี่ยวกับงาน การร่วมมือระหว่าง CP COE กับองค์กรภายนอกวางอยู่คู่กับความตั้งใจเชื่อมบุคลากรและองค์ความรู้เข้ากับโจทย์อุตสาหกรรม ศูนย์จึงมีหน้าที่มากกว่าจัดกิจกรรมให้พบกัน: หากทีมจากหลายบริษัทจะพัฒนางานร่วมกันได้ ต้องระบุเจ้าของปัญหา ข้อมูลที่ใช้ และผู้ที่จะนำผลลัพธ์ไปตัดสินใจหรือใช้งานจริงภายในธุรกิจด้วย

จุดเริ่มต้นในไทยมีความสำคัญต่อโครงการเหล่านี้ เพราะโจทย์มาจากธุรกิจที่ดำเนินงานอยู่ในเครือซีพี ทั้งการผลิต ค้าปลีก และโทรคมนาคม การจับคู่กับพันธมิตรจึงเปิดทางให้ทดสอบแนวคิดบนกระบวนการที่มีผู้รับผิดชอบอยู่แล้ว หากต้นแบบใช้ได้ในสภาพแวดล้อมหนึ่ง ขั้นถัดไปยังต้องดูว่าข้อมูล วิธีทำงาน และต้นทุนของสาขาหรือหน่วยธุรกิจอื่นต่างกันเพียงใดก่อนขยายผล

หลักสูตรเปลี่ยนโจทย์ธุรกิจเป็นโครงการอย่างไร

หลักสูตร AI Business Accelerator ของ CP-CoEX ออกแบบให้ทีมองค์กรใช้เวลา 12 สัปดาห์สร้างแนวทางแก้โจทย์ธุรกิจจริงด้วย AI รูปแบบนี้ให้ทีมเจ้าของโจทย์ทำงานร่วมกับผู้มีความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี แทนการเรียนเครื่องมือโดยไม่ผูกกับปัญหาที่องค์กรต้องตัดสินใจแก้ ผลที่หลักสูตรมุ่งให้เกิดจึงรวมทั้งทักษะของคนและข้อเสนอที่สามารถพัฒนาเป็นต้นแบบหรือกรณีธุรกิจได้

ผู้เข้าร่วมรุ่นแรกมาจากบริษัทในเครือซีพีและพันธมิตรภายนอก การมีคนจากทั้งสองฝั่งอยู่ในทีมเดียวกันช่วยให้ข้อเสนอทางเทคนิคถูกทบทวนพร้อมกับข้อจำกัดหน้างาน เช่น ความพร้อมของข้อมูล จุดที่ต้องเปลี่ยนกระบวนการ และผู้ที่ต้องรับผลของการตัดสินใจ หากข้อเสนอแก้โจทย์ได้เพียงในห้องเรียน แต่ไม่เข้ากับวิธีปฏิบัติงานของหน่วยธุรกิจ ก็ยังไม่อาจนับเป็นผลประโยชน์ทางธุรกิจ

เส้นทางจากการเรียนรู้ไปสู่การใช้งานมีหลายระดับ การตั้งชื่อโครงการและนำเสนอแนวคิดแสดงว่าทีมระบุปัญหาและแนวทางเบื้องต้นแล้ว ต้นแบบแสดงว่ามีสิ่งที่ทดลองได้ การพิสูจน์แนวคิดช่วยตอบว่าระบบทำงานได้ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด ส่วนการทดลองใช้กับงานจริงจึงเริ่มตอบคำถามด้านประสิทธิภาพ ต้นทุน และผลกระทบต่อผู้ใช้ การประกาศมูลค่าศักยภาพเกิดขึ้นก่อนที่ผลของทุกระดับเหล่านี้จะเผยแพร่ครบ

เจ็ดโครงการ: ใครถือโจทย์และต้องเห็นผลแบบใด

โครงการทั้งเจ็ดถูกนำเข้าสู่การเสนอผลงานรอบแรกในเวที Dolphin Tank โดยรายละเอียดโครงการของ BT beartai ระบุชื่อ ทีมธุรกิจ และพันธมิตรที่จับคู่กัน เวทีนี้พิจารณาความเข้าใจปัญหา คุณค่าทางธุรกิจที่คาดหวัง และความเป็นไปได้ในการส่งมอบ จึงเป็นหลักฐานของการพัฒนาและทบทวนข้อเสนอ ไม่ใช่หลักฐานว่าทุกระบบถูกใช้งานเต็มรูปแบบแล้ว

รายการต่อไปแยก เจ้าของโจทย์และเป้าหมายที่เปิดเผย ออกจาก แนวทางวัดผลที่ควรมีเมื่อทดลองจริง ตัวชี้วัดที่เสนอเป็นกรอบวิเคราะห์ตามลักษณะงาน ไม่ใช่ผลการทดสอบหรือเกณฑ์ที่ซีพีประกาศให้แต่ละทีมแล้ว สถานะที่ยืนยันร่วมกันได้คือการเข้าสู่เวทีนำเสนอรอบแรก; ความคืบหน้าของต้นแบบและผลทดลองรายโครงการยังต้องรอข้อมูลเพิ่มเติม

• ABC AI — Intelligence for the Future Autonomous Factory: CPF เป็นเจ้าของโจทย์ร่วมกับ AWS โดยมุ่งใช้ AI ยกระดับการทำงานของโรงงาน หากทดลองกับกระบวนการผลิตจริง ผลที่มีความหมายควรเทียบเวลาหยุดเครื่อง ความต่อเนื่องของการผลิต หรือคุณภาพงานกับฐานเดิมในเงื่อนไขเดียวกัน หลักฐานที่ยังต้องเห็นคือขอบเขตโรงงานและกระบวนการที่เลือกทดลอง รวมถึงผลที่แยกจากการปรับปรุงงานอื่นในช่วงเดียวกัน
• Smart Factory: CPF ทำงานกับ Mitsubishi Electric เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต จุดต่างจากโครงการโรงงานอีกงานหนึ่งยังต้องอาศัยรายละเอียดขั้นตอนและเทคโนโลยีที่ใช้ จึงไม่ควรรวมผลของทั้งคู่เข้าด้วยกันตั้งแต่ต้น เมื่อมีการทดลอง ตัวชี้วัดอาจเป็นปริมาณงานต่อเวลา ของเสีย หรือความสม่ำเสมอของกระบวนการ โดยต้องเผยฐานเปรียบเทียบและต้นทุนติดตั้งที่เกี่ยวข้อง
• StoreMind Agent: CP Axtra ร่วมกับ Huawei พัฒนา AI เพื่อช่วยบริหารจัดการร้านค้า คุณค่าของงานนี้ต้องผูกกับการตัดสินใจหรือภารกิจในร้านที่ระบบช่วยได้จริง ไม่ใช่เพียงจำนวนคำตอบที่ AI สร้างขึ้น ตัวอย่างการวัดผลที่เหมาะกับการทดลองคือเวลาที่พนักงานใช้ทำงานบางประเภท ความถูกต้องของคำแนะนำ หรือผลต่อสินค้าขาดชั้นวาง โดยต้องระบุร้านและช่วงเวลาที่ใช้เปรียบเทียบ
• AI-Powered Targeting for O2O Growth Engine: CP ALL และ CP Axtra เป็นเจ้าของโจทย์ร่วมกับ Kao เพื่อพัฒนาการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายในธุรกิจที่เชื่อมช่องทางออนไลน์กับหน้าร้าน ผลลัพธ์ที่มีน้ำหนักควรแยกยอดขายที่เพิ่มขึ้นเพราะแนวทางใหม่นี้ออกจากยอดขายที่อาจเกิดขึ้นอยู่แล้ว การทดลองจึงต้องกำหนดกลุ่มเปรียบเทียบ ค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงลูกค้า และวิธีนับการซื้อข้ามช่องทางให้ชัด
• Asset IQ: Smarter Asset – Lower Cost – Greener Operations: CP Axtra และ CP ALL ร่วมกับ Schneider Electric ในโจทย์การบริหารสินทรัพย์และต้นทุน หากระบบช่วยเลือกจังหวะบำรุงรักษาหรือใช้ทรัพยากรได้ดีขึ้น ผลที่ควรวัดคือค่าใช้จ่ายรวม เวลาที่สินทรัพย์พร้อมใช้งาน และการใช้พลังงานต่อหน่วยงาน หลักฐานที่ต้องรอคือประเภทสินทรัพย์ที่นำร่อง ขอบเขตสถานที่ และต้นทุนของระบบใหม่เมื่อเทียบกับวิธีเดิม
• AI-Powered Pricing Strategy Formulation: SCG ทำงานร่วมกับเครือซีพีในแนวทางใช้ AI สนับสนุนการกำหนดกลยุทธ์ราคา ผลที่ต้องพิจารณาไม่ควรดูยอดขายเพียงตัวเดียว เพราะราคาที่เปลี่ยนอาจกระทบทั้งจำนวนสินค้าที่ขายและกำไรต่อหน่วย การทดลองที่แยกผลได้ต้องระบุประเภทสินค้า ตลาด ช่วงเวลา และวิธีเทียบอัตรากำไรภายใต้ความต้องการซื้อที่ใกล้เคียงกัน
• AI-Driven Enterprise Signals: True ร่วมกับ Tencent เพื่อใช้ AI วิเคราะห์สัญญาณทางธุรกิจสำหรับการตัดสินใจขององค์กร ประโยชน์ที่คาดหวังอยู่ที่การเห็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องเร็วขึ้นหรือคาดการณ์ได้แม่นขึ้น แต่การนำเสนอแนวคิดยังไม่บอกว่าการตัดสินใจดีขึ้นจริงหรือไม่ หลักฐานระยะทดลองควรแสดงว่าสัญญาณใดถูกนำไปใช้ ใครเป็นผู้ตัดสินใจ และผลคาดการณ์ต่างจากเหตุการณ์จริงเพียงใด

การรู้ชื่อและเจ้าของโจทย์ช่วยให้แยกโครงการที่มีหน้าตาคล้ายกันได้ โดยเฉพาะงานโรงงานสองโครงการซึ่งอาจใช้ข้อมูลและแก้ปัญหาคนละจุด รวมถึงงานค้าปลีกที่แยกระหว่างการบริหารร้านกับการเข้าถึงลูกค้า อย่างไรก็ดี รายละเอียดที่เปิดเผยยังไม่ระบุมูลค่าศักยภาพแยกรายโครงการ จึงบอกไม่ได้ว่างานใดมีสัดส่วนสูงสุดในยอดรวม หรือโครงการใดใกล้ใช้งานจริงที่สุด

มูลค่า 1.4 พันล้านบาทหมายถึงอะไร

คำว่า ศักยภาพประโยชน์ทางธุรกิจเบื้องต้น หมายถึงการประเมินโอกาสจากกลุ่มโครงการภายใต้สมมติฐานเรื่องผลที่จะเกิดเมื่อพัฒนาและนำไปใช้ ไม่ใช่ยอดเงินที่พันธมิตรลงทุนให้ซีพี และไม่ใช่รายได้หรือผลประหยัดที่บันทึกแล้ว ความต่างนี้สำคัญเป็นพิเศษเมื่อโครงการมีเป้าหมายหลายชนิด: การลดต้นทุนโรงงาน การเพิ่มประสิทธิภาพร้าน และการสนับสนุนการกำหนดราคาไม่ควรถูกอ่านเป็นผลตอบแทนประเภทเดียวกันโดยอัตโนมัติ

การประเมินรวมจะตีความได้แม่นขึ้นเมื่อทราบว่าแต่ละโครงการคำนวณประโยชน์จากอะไร ใช้ฐานธุรกิจขนาดใด และคิดเป็นช่วงเวลากี่ปี หากเป็นการประหยัดต้นทุน ต้องเห็นต้นทุนเดิมและต้นทุนของระบบใหม่ หากเป็นรายได้เพิ่ม ต้องแยกผลจาก AI ออกจากการเปลี่ยนแปลงของราคา ฤดูกาล หรือกิจกรรมทางการตลาด ส่วนโครงการที่ช่วยตัดสินใจต้องแสดงว่าคำแนะนำถูกนำไปใช้และทำให้ผลการดำเนินงานต่างจากเดิมอย่างไร

อีกตัวแปรคือขอบเขตการขยายผล ต้นแบบในโรงงานหนึ่งแห่งหรือร้านค้ากลุ่มเล็กอาจแสดงความเป็นไปได้ทางเทคนิค แต่การนำไปใช้ทั่วธุรกิจต้องพึ่งคุณภาพข้อมูล การปรับขั้นตอนงาน และค่าใช้จ่ายในการดูแลระบบในแต่ละพื้นที่ หากสมมติฐานมูลค่าใช้ขนาดธุรกิจเต็มเครือ แต่การทดลองยังครอบคลุมเพียงบางหน่วยงาน ระยะห่างระหว่างผลทดลองกับยอดรวมที่ประเมินไว้ย่อมยังมาก

สิ่งที่ทำให้ตัวเลขเปลี่ยนจากโอกาสเป็นผลที่ตรวจสอบได้จึงไม่ใช่การเพิ่มจำนวนพันธมิตรหรือชื่อโครงการ แต่เป็นผลทดลองที่ระบุเจ้าของโจทย์ ฐานก่อนใช้ ขอบเขตการใช้งานจริง และต้นทุนที่เกิดขึ้น ขั้นถัดไปของโครงการคือการพัฒนาต้นแบบ พิสูจน์แนวคิด จัดทำกรณีธุรกิจ และวางแผนทดลองใช้หรือขยายผล เมื่อข้อมูลเหล่านี้เปิดเผยเป็นรายโครงการ จึงจะประเมินได้ว่าส่วนใดของมูลค่าที่คาดไว้เกิดขึ้นในการดำเนินธุรกิจจริง