ส.อ.ท. จับมือ CBS–กสิกร–บพค. ยกระดับ SMEs ไทยด้วย Digital & AI
19 ก.ย. 2568 | tananya_nak
สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย ร่วมกับศูนย์บริการวิชาการและฝึกอบรม จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ธนาคารกสิกรไทย เปิดตัวโครงการ SMART SMEs GO Digital & AI คิดไว ทำได้ พร้อมแข่งขัน
โครงการ SMART SMEs GO Digital & AI คิดไว ทำได้ พร้อมแข่งขัน ได้รับการสนับสนุนงบประมาณจากหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคนและทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษา การวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.) โดยมุ่งสร้างกลไกสำคัญในการขับเคลื่อน SME ไทยให้ก้าวข้ามอุปสรรค ทันต่อการเปลี่ยนแปลง และเติบโตเป็น SMART SMEs ที่มีศักยภาพในการแข่งขันและเป็นกำลังสำคัญของเศรษฐกิจไทยอย่างยั่งยืน ผ่านแนวคิดหลัก
นอกจากนี้ ยังมีการจัดเสวนา เรื่อง “Smart SMEs Go Digital & AI” เพื่อให้ข้อมูลกับผู้เข้าร่วมงานโดยนายอภิชิต ประสพรัตน์ รองประธานสภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย (ส.อ.ท.) และประธานสถาบันวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมอุตสาหกรรมการผลิต (SMI) กล่าวว่า “ในฐานะผู้ริเริ่มและประธานโครงการ ผมมองเห็นความจำเป็นเร่งด่วนในการยกระดับ SMEs ไทยให้พร้อมรับมือกับภูมิทัศน์ธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โครงการนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ประกอบการเข้าใจและใช้ศักยภาพของ Generative AI ได้อย่างเต็มที่ โดยทำหน้าที่เป็นทั้งคู่คิดและที่ปรึกษาในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดเวลาในงานซ้ำซ้อน และต่อยอดสู่การสร้างนวัตกรรมกลุ่มเป้าหมายของโครงการ คือ ผู้บริหารในสถานประกอบการที่ต้องการพัฒนาศักยภาพองค์กรผ่านการใช้ Gen AI โดยโครงการมี 5 กิจกรรมสำคัญ ได้แก่ (1) การสร้างการรับรู้และกระตุ้นการมีส่วนร่วม เพื่อให้ผู้ประกอบการเข้าใจโอกาสและประโยชน์ของการใช้ Gen AI ในธุรกิจ (2) การฝึกอบรม Bootcamp ระยะเวลา 2 วัน ครอบคลุมการเรียนรู้ 5 ระดับ ตั้งแต่การใช้ Gen AI ขั้นพื้นฐานจนถึงการบูรณาการเข้ากับระบบงานจริง (3) กิจกรรม Group Pitching เพื่อฝึกคิดเชิงวิเคราะห์และการออกแบบโซลูชัน AI ที่เหมาะสมกับธุรกิจ (4) การให้คำปรึกษาเชิงลึกแบบออนไลน์ (Online Mentoring) เพื่อตอบโจทย์ปัญหาเฉพาะด้านและเพิ่มความแม่นยำในการใช้งาน และ (5) การถอดบทเรียนและเผยแพร่กรณีศึกษา (Case Study) เพื่อขยายผลและสร้างต้นแบบการใช้ Gen AI ในภาคอุตสาหกรรม
เราคาดหวังว่าผู้ประกอบการที่เข้าร่วมโครงการจะได้รับทักษะด้าน Gen AI ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทันที สามารถวิเคราะห์ปัญหาเชิงลึกเพื่อแก้ไขอย่างเป็นระบบ และสร้างต้นแบบการใช้ AI ที่ผ่านการทดสอบแล้วในภาคอุตสาหกรรม ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจในการปรับใช้จริง และลดความเสี่ยงในการลงทุนด้านเทคโนโลยี