IBM ได้สำรวจความพร้อมด้านการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กร พบว่าแม้กว่า 85% ขององค์กรในอาเซียน จะมีความรู้จักและเข้าใจใน AI ว่าสามารถนำไปใช้ในการทำตามเป้าหมายขององค์กรได้แล้ว แต่มีแค่ 17% เท่านั้น ที่มีกลยุทธ์การนำ AI ไปใช้ที่ชัดเจน ในขณะที่ส่วนใหญ่ยังขาดโรดแมปที่ชัดเจน
The post AI กำลังจะเป็นโอกาสที่สำคัญของธุรกิจในอาเซียน แต่ส่วนมากยังขาดความเข้าใจ – เพราะอะไร ? appeared first on BT beartai.
IBM ได้ทำการสำรวจเรื่องเกี่ยวกับความพร้อมด้านการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กร และพบว่า แม้ว่ากว่า 85% ขององค์กรในอาเซียน จะมีความรู้จักและเข้าใจใน AI ว่าสามารถนำไปใช้ในการทำตามเป้าหมายขององค์กรได้แล้ว แต่มีแค่ 17% เท่านั้น ที่มีกลยุทธ์การนำ AI ไปใช้ที่ชัดเจน ในขณะที่ส่วนใหญ่ยังขาดโรดแมปที่ชัดเจน
TL;DR
Ecosystm ได้ทำการสำรวจการใช้ AI ในระดับ Enterprise ใน ASEAN ในชื่อ ‘The AI Readiness Barometer: AI Landscape’
แม้กว่า 39% ขององค์กรที่สำรวจนั้นได้ประเมินตนเองว่าตอนนี้บริษัทอยู่ในขั้นตอนการเปลี่ยนแปลง คือพร้อมเข้าสู่ยุค AI แล้ว แต่ทาง Ecosystm ประเมินว่ามีแค่ 4% ขององค์กรทั้งหมดเท่านั้นที่ได้ผ่านเกณฑ์ถึงขั้นตอนนี้แล้ว
การกำกับดูแลด้าน AI ตอนนี้ยังมีจำนวนน้อย มีองค์กรแค่ 18% ที่มีบุคลากร หรือทีมที่จัดตั้งเพื่อกำกับดูแลด้านข้อมูลและ AI โดยเฉพาะ ในขณะที่ส่วนมาก กว่า 39% เลือกที่จะกระจายความรับผิดชอบไปยังแผนกหรือทีมต่าง ๆ ของตัวเอง
ในประเทศไทย องค์กรที่เริ่มมีการนำ AI ไปใช้ในทางธุรกิจแล้ว ยังอยู่ในระดับธนาคาร และในโรงเรียนที่ทำเป็น Pilot Project (โปรเจกต์แรกเริ่ม) เท่านั้น
IBM ชูจุดเด่นด้านความปลอดภัย ความเชื่อมั่น และความเป็นระบบเปิดที่สามารถเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ได้ง่าย ผ่านการสร้างโซลูชันให้กับลูกค้าแต่ละเจ้า และมีการกำกับดูแลที่พร้อม แม้จะมีกฎหมาย AI เข้ามาในอนาคตก็ตาม
ซึ่งการสำรวจ ‘The AI Readiness Barometer: AI Landscape’ (มาตรวัดความพร้อมด้าน AI : โลกทัศน์ของ AI) นั้นจัดทำโดย Ecosystm (ในนามของ IBM) ซึ่งได้สำรวจแนวโน้มการนำ AI ไปใช้ในภาคธุรกิจทั่วอาเซียน รวมไปถึงการนำ AI ไปใช้ ที่มีผลกระทบมากที่สุดกับการทำธุรกิจเฉพาะทางด้วย
โดย Ecosystm ได้ทำการประเมินความพร้อมของกลยุทธ์การนำ AI ไปใช้ ผ่านเกณฑ์หลัก 4 ประการ ได้แก่ วัฒนธรรมและความเป็นผู้นำ (culture and leadership), ทักษะและบุคลากร (skills and people) พื้นฐานด้านข้อมูล (data foundation) และกรอบการกำกับดูแล (governance framework) จากนั้นจึงรวบรวมคะแนนเหล่านี้เพื่อพิจารณาว่าองค์กรนั้นอยู่ในขั้นตอนความพร้อมด้าน AI ใดจาก 5 ขั้นตอน ได้แก่ ยังเน้นความดั้งเดิม (traditional), กำลังเริ่มต้นใหม่ (Emerging), กำลังรวมศูนย์ (consolidating) กำลังเปลี่ยนแปลง (transformative) หรือ ได้เน้น AI เป็นหลักแล้วเรียบร้อย (AI-first) โดยได้ทำการสำรวจ 5 ประเทศในอาเซียนประกอบไปด้วยสิงคโปร์, อินโดนิเซีย, ไทย, มาเลเซีย และฟิลิปปินส์
แคทเทอรีน เหลียน (Catherine Lian) ผู้จัดการทั่วไปของ IBM ASEAN กล่าวว่า การเข้ามาของ Generative AI ได้ผลักดันให้ AI ได้กลายเป็นประเด็นสำคัญและได้รับความสนใจอย่างมากจากองค์กรทั่วภูมิภาค ASEAN แต่ประโยชน์ที่แท้จริงของการเข้ามาของ AI ในระดับองค์กรนั้น อยู่ที่การขยายการนำ AI ไปใช้อย่างทั่วถึง และเร่งนวัตกรรมและสร้างผลผลิตที่มากขึ้น แต่ยังมีอีกหลากหลายธุรกิจมากที่ยังคงประเมินความสามารถในการนำ AI ไปใช้ในองค์กรที่สูงเกินไป การที่องค์กรจะมีความพร้อมด้าน AI ได้ จะต้องมีทั้งการนำที่แข็งแกร่ง กลยุทธ์ข้อมูลที่ชัดเจน บุคลากรที่มีความสามารถ และการกำกับดูแลที่รอบคอบ ถ้าขาดเรื่องเหล่านี้ไป องค์กรอาจจะเน้นด้านเทคโนโลยีมากเกินไปจนกลายเป็นผลกระทบระยะยาวต่อธุรกิจได้เช่นกัน
แคทเทอรีน เหลียน (Catherine Lian) ผู้จัดการทั่วไปของ IBM ASEAN
Ullrich Loeffler ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) ของ Ecosystm กล่าวเสริมว่า การจะนำ AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น จำเป็นที่จะต้องรู้ถึงจุดแข็ง จุดอ่อน และอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นในองค์กร
ผลสำรวจภาพรวมในอาเซียน
โดยทาง Ecosystm ได้ทำการสำรวจบริษัทในประเทศสิงคโปร์เป็นจำนวน 23%, อินโดนิเซีย 22%, ไทย 20%, มาเลเซีย 19% และฟิลิปปินส์ 16% ด้วยกัน ซึ่งการนำ AI ไปใช้ ในอาเซียนระดับองค์กรนั้นจะเน้นไปที่ 3 ส่วนหลัก ๆ คือ
ด้านการปฏิบัติการ (Operations) เช่นการนำ AI ไปประมวลผลด้านเอกสาร การออกใบเสร็จ หรือออกใบแจ้งหนี้แบบอัตโนมัติ และการจัดการ ดูแลคลังสินค้าแบบเรียลไทม์
ด้าน IT เช่นการซัพพอร์ต และช่วยเหลือ, ด้านเอกสาร และด้านการสร้างโค้ด กับการดูแลคุณภาพ (QC)
ด้านที่เกี่ยวกับบุคคล เช่นการบริการลูกค้า, การขาย การตลาด หรือกระทั่งด้านทรัพยากรบุคคล
ทั้งนี้ ในด้านลำดับความสำคัญสูงสุดในด้าน AI ของปี 2024 – 2025 นั้น คือด้านการหา Use Case ให้กับการนำ AI เหล่านั้นไปใช้เพื่อนำร่องก่อน หรือเพื่อพิสูจน์ว่าสามารถใช้งานได้จริง (proof of concept) ที่สูงถึง 25% รองลงมาคือการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล การทำงานร่วมกัน และความสอดคล้อง ต่อเนื่องของข้อมูล (22%) และการ Up-Skill และ Re-Skill ให้กับพนักงานเพื่อให้พร้อมสำหรับการเข้ามาของยุคข้อมูล (21%) ซึ่งการที่องค์กรให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูล การเข้าถึงข้อมูล และทักษะด้าน AI ถือเป็นแนวทางที่ดีอยู่ แต่จนถึงตอนนี้ หลาย ๆ องค์กร ยังไม่ได้ให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูล ที่ถูกต้อง ซึ่งอาจจะนำไปสู่การกระทำที่ผิดต่อกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องได้อนาคตเช่นกัน
นอกจากนั้นยังพบว่า การประเมินตัวเองของแต่ละองค์กร กับความพร้อมจริง ๆ ขององค์กรนั้นยังคงห่างกันค่อนข้างมาก แม้กว่า 39% ขององค์กรที่สำรวจนั้นได้ประเมินตนเองว่าตอนนี้บริษัทอยู่ในขั้นตอนการเปลี่ยนแปลงแล้ว แต่ทาง Ecosystm ประเมินว่ามีแค่ 4% ขององค์กรทั้งหมดเท่านั้นที่ได้ผ่านเกณฑ์ถึงขั้นตอนนี้แล้ว นอกจากนั้น ยังมีองค์กรกว่า 16% ประเมินว่าตนเองอยู่ในระดับที่เน้น AI เป็นหลักแล้วเรียบร้อย แต่ในความเป็นจริง มีเพียงแค่ 1% เท่านั้นที่ผ่านเกณฑ์ถึงขั้นตอนนี้
นอกจากนั้น ในด้านความพร้อมของบุคลากรมีเพียงแค่ 17% เท่านั้น ที่มีความสามารถด้านการนำ AI ไปใช้ได้มาก และกว้างขวาง หลายแขนง ในระดับที่สามารถทำให้ AI กลายเป็นคลื่นลูกใหม่ของวงการได้ และมีทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉพาะทางอยู่ในองค์กรด้วย โดยส่วนมากจะยังเป็นผู้ที่มีความรู้ แต่ยังอยู่ในระดับที่จำกัด และมีผู้เชี่ยวชาญแค่ในบางแขนงเท่านั้น ที่มากถึงกว่า 39% เลย
และส่วนสุดท้ายที่น่าสนใจคือเรื่องของการกำกับดูแลด้าน AI ที่ตอนนี้ในอาเซียนถือว่ายังมีจำนวนน้อยอยู่พอสมควร โดยมีเพียงแค่ 18% ขององค์กรเท่านั้น ที่ได้มีบุคลากร หรือทีมที่จัดตั้งเพื่อกำกับดูแลด้านข้อมูลและ AI โดยเฉพาะ ในขณะที่ส่วนมาก กว่า 39% ที่กระจายความรับผิดชอบไปยังแผนกหรือทีมต่าง ๆ ของตัวเอง ซึ่งอาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันได้ ในขณะที่ 15% ไม่มีนโยบายที่ชัดเจนมากนัก
โดยใครที่สนใจในรายงานฉบับเต็มของทาง Ecosystm นั้น สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่นี่เลย
แล้วในประเทศไทยเป็นอย่างไร ?
Statista คาดการณ์ว่า ตลาดของ GenAI ในประเทศไทยนั้นจะพุ่งสูงขึ้นไปถึง 179,500,000 เหรียญในปี 2024 นี้ และคาดว่าขนาดของตลาดจะแสดงอัตราการเติบโตต่อปีที่ 46.48% ส่งผลให้ปริมาณตลาดอยู่ที่ 1,773,000,000 เหรียญได้ภายในปี 2030 รวมไปถึง ทางสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (DEPA) ได้ทำรายงานการคาดการณ์เทคโนโลยีดิจิทัลในประเทศภายในปี 2035 การนำ AI ไปใช้ จะพุ่งสูงถึงกว่า 50% ภายในปี 2030 จากเดิมที่ 17% ในปี 2019 และจะมีมูลค่าตลาดสูงถึง 114,000,000,000 บาท และมี Use Case ให้กับ AI ได้มากถึง 300 อย่าง และจะมีการสนับสนุนในวงการการผลิต, ประกันภัย, ยานยนต์ และสุขภาพ
ซึ่งในตอนนี้ IBM ได้เข้ามามีส่วนร่วมในโปรเจกต์ภายในประเทศไทยแล้วไม่น้อยเลย อย่างเช่น ธนาคารกรุงศรีอยุธยา ที่ได้พยายามจะทำให้การเงิน การธนาคารทำงานได้ง่ายขึ้น ผ่านการลงทุนพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี รวมไปถึงการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ทันสมัยมากยิ่งขึ้น โดยเอา Generative AI มาช่วยในการทำงานทั้งหน้าร้าน, ออนไลน์ รวมไปถึงทำประสบการณ์การใช้งานแอปพลิเคชันในสมาร์ตโฟนให้ดีขึ้นไปด้วย ระหว่างช่วงเปลี่ยนผ่านนี้ ธนาคารกรุงศรีฯ ก็กำลังใช้ AI ที่เป็นเครื่องมือช่วยด้านการเขียนโค้ดอย่าง ‘watsonx Code Assistant’ เพื่อช่วยลดช่องว่างของขีดความสามารถของแต่ละคน และทำให้การทำงานดีขึ้นไปด้วย โดยได้เอา watsonx Code Assistant มาช่วยในการทำงานบนระบบ IBM Z เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความทนทานต่อยุคดิจิทัลให้ดีขึ้น
หรืออย่างธนาคารทีเอ็มบีธนชาติ (TTB) ก็ได้พยายามจะเอา Generative AI มาเพิ่มความสามารถในการทำงานให้กับพนักงานเหมือนกัน และได้ใช้ watsonx Code Assistant มาช่วยปรับปรุงระบบเก่าให้ทันสมัยมากยิ่งขึ้น ด้วยการวิเคราะห์โค้ดและการรีแฟกเตอร์ (refactoring) โดยอัตโนมัติ ซึ่งคาดว่าจะช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน แก้ไขช่องว่างทักษะ และเพิ่มผลการทำงานได้อย่างยั่งยืน
นอกจากนั้นยังมีคู่ค้ากับทางตัวแทนจำหน่ายของ IBM อย่าง Computer Union (ของสหยูเนี่ยน) อย่างการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค (PEA), ไออาร์พีซี (IRPC), บ้านปู (Banpu) และ โรงไฟฟ้าบีแอลซีพี ที่ได้เริ่มมีการนำ watsonx มาใช้ในองค์กรแล้วด้วยเช่นเดียวกัน
ทั้งนี้ watsonx เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลและ AI สำหรับภาคธุรกิจโดยเฉพาะที่ทาง IBM ได้เปิดตัวมาให้ภาคธุรกิจได้ใช้กันมาตั้งแต่ปี 2023 ที่ผ่านมา โดยแบ่งออกเป็น 3 ส่วนย่อย คือ watsonx.ai, watsonx.data และ watsonx.governance
ประเทศไทยต้องทำอย่างไรต่อไป ?
แม้ตอนนี้ประเทศไทยจะเริ่มมีการนำเอา AI มาใช้ในระดับองค์กรแล้ว แต่ยังมีองค์กรอีกมากที่ยังขาดความเข้าใจ ทาง BT beartai ได้สัมภาษณ์คุณอโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ และผู้บริหารส่วนงานเทคโนโลยี บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด ถึงเรื่องเกี่ยวกับ AI ในระดับองค์กร และได้คำตอบที่น่าสนใจไม่น้อยเลย
AI ในระดับ Consumer และระดับองค์กรนั้นไม่เหมือนกัน
คุณอโณทัยเล่าว่า AI ตอนนี้ยังคงเป็นของใหม่ ที่ใครเห็นต่างก็รู้สึกว่าตื่นเต้น ว่า AI นั้นสามารถทำอะไรได้บ้าง แต่ในขณะเดียวกัน ยังมีองค์กรอีกมากที่รู้จัก AI แค่ ChatGPT, หรือให้ AI เจนภาพขึ้นมาแบบที่คนทั่วไป (Consumer) ใช้กัน แต่ไม่สามารนำไปปรับใช้กับการทำงานใระดับองค์กรใด ๆ ได้ ทำให้เกิดการสูญญากาศมากขึ้นจากการเข้ามาของ AI นี้
ซึ่ง AI ในระดับ Consumer และระดับองค์กรนั้นไม่เหมือนกัน อย่างเช่น AI ในการทำงานด้าน HR อาจจะมีการออกแบบระบบ และการใช้งานที่ไม่เหมือนกัน และในปัจจุบัน บางองค์กรในประเทศไทยเริ่มมีการสร้าง Pilot Project หรือโปรเจกต์แรกเริ่มตามที่กล่าวมาก่อนหน้านี้ ซึ่งในอนาคตจะเริ่มเห็นเป็นรูปธรรมมากขึ้นกว่าเดิม
โดยนอกจากฝั่งธุรกิจแล้ว ด้านการศึกษา โรงเรียนแพทย์ และในโรงพยาบาล ก็เริ่มมีการใช้งาน AI มากขึ้น ทำให้มีข้อมูลเยอะขึ้น มี Insight มากยิ่งขึ้น ซึ่งการใช้ AI ในด้านนี้เป็นส่วนที่ IBM เลือกที่จะลงทุนก่อน รวมถึงในประเทศไทยเองด้วย อีกกรณีที่เกี่ยวกับการศึกษาคือระบบการเรียนที่นักเรียนในปัจจุบัน ใช้ระบบการเรียนการสอนแบบออนไลน์ทั้งหมดแล้ว ถ้ามีระบบในการถามตอบ เป็น Help Desk ให้กับนักศึกษาเวลาลงทะเบียนเรียน ซึ่งเป็นคำถามที่มีคำตอบแน่ชัด และถ้ามีการใช้ AI ตัว AI ก็อาจจะตอบคำถามที่ลึกขึ้นได้มาก เช่นว่า วิชานี้มีจำนวนคนได้เกรดน้อยค่อนข้างมาก และอาจจะไม่เหมาะกับนักศึกษาคนนั้นก็ได้ ซึ่งกรณีแบบนี้ ก็จะสามารถให้ AI แนะนำวิชาที่เหมาะสมให้ได้เช่นเดียวกัน
AI ตอนนี้ยังอยู่ในช่วงแรกเริ่ม
ในปัจจุบัน กรณีการเข้ามาของ AI นั้นยังอยู่ในช่วงแรกเริ่ม หมายความว่ายังมีคนที่อยู่ในขั้นตื่นเต้น ยังไปต่อไปได้ หากรณีการนำไปใช้ไม่ได้ ไปจนถึงการเริ่มทำ Pilot Project ขึ้นมา แม้ในไทยจะยังไม่มีโปรเจกต์เยอะ แต่โปรเจกต์ที่ได้เริ่มไปแล้ว อาจจะได้ใช้ในอีกหลายกรณีในอนาคตก็เป็นได้ ทาง IBM ก็เลยอยากให้ระดับองค์กรได้รู้จักกับเรื่องเหล่านี้ได้ผ่าน watsonx ที่ให้ลองใช้ก่อน หรือให้ IBM ไปแนะนำ ทำเวิร์คช็อปให้ และเริ่มแนะนำให้ทำ Pilot Project ต่อไปในอนาคต
ความแตกต่างกับองค์กรที่เกี่ยวกับอุปกรณ์ด้าน AI อื่น ๆ ก็คือ IBM นั้นเน้นการออกแบบโซลูชันไว้ใช้ในระดับ Enterprise เท่านั้น ไม่ว่าจะเป็นด้านคลาวด์ หรือ AI ก็ตาม ทำให้เป้าหมายสำคัญของ IBM คือความปลอดภัย มีจริยธรรม มี Bias ที่น้อยลง โดยสิ่งเหล่านี้สามารถพิสูจน์ได้ผ่าน watsonx หรือโมเดล Granite ของ IBM เองก็ด้วย ในขณะเดียวกัน ก็พยายามผลักดันให้ AI มีความเป็น Open Source มากยิ่งขึ้น ผ่านการร่วมดูแลและบริจาคให้กับ InstructLab ซึ่งเป็น LLMs ที่ Open Source อีกด้วย ซึ่ง IBM Concert จะเข้ามาดูแลเรื่องการเข้ามาของ Open Source ได้ว่าจะต้อง Trust เจ้าไหนได้มากกว่ากัน มีเรื่องของมาตรฐาน และเรื่องของจริยธรรมของ AI ด้วย ที่ IBM ให้ความสำคัญ ทำให้ ในอนาคตที่จะต้องมี AI Act (กฎหมาย AI) ที่ครอบคลุมแบบรอบด้านเกิดขึ้นแน่นอน ก็จะมีการเตรียมพร้อมเพื่อรับมือเรื่องนี้อีกด้วย นอกจากนั้น IBM ยังมีการเตรียมการเรื่องเกี่ยวกับ Quantum Devlopment เอาไว้แล้วเช่นเดียวกัน
วงการ AI ระดับ Enterprise ก็มีคู่แข่งแล้ว ?
โดยทาง BT beartai ก็ได้สอบถามถึงการแข่งขันด้านการเป็นผู้ให้บริการ AI ในระดับ Enterprise เมื่อมีคู่แข่งที่อาจทำราคาหรือฟีเจอร์ได้ดีกว่า ทางคุณอโณทัยก็ได้กล่าวว่า IBM มีจุดเด่นที่การเป็น Open Architecture หมายความว่าเราสามารถเชื่อมต่อระบบของ IBM เข้ากับอุปกรณ์ หรือระบบของเจ้าไหนก็ได้ ไม่ใช่ Proprietary (จำกัดแค่กับของตัวเอง) ไม่ว่าจะเชื่อมต่อกับทั้ง AWS, Microsoft, อื่น ๆ หรือกระทั่ง Mainframe ของ IBM เองด้วย นอกจากนั้นยังมีเรื่องของความเชื่อมั่น ที่ปกติแล้วฝั่งลูกค้าเก่าที่เป็นฐานเดิม ที่ยังมั่นใจใช้งานของ IBM มานานหลักร้อยปีก็มีแล้วเช่นกัน นอกจากนั้นยังได้ให้ความสำคัญกับการเป็น Partner Ecosystem ที่ให้เชื่อมต่อเข้ากับระบบเดิมที่องค์กรต่าง ๆ มีอยู่ได้หลายเจ้ามากยิ่งขึ้น เพื่อที่จะสร้างโซลูชันให้กับลูกค้าแต่ละเจ้า มากกว่าที่จะให้ใช้สินค้าใหม่ทั้งหมด ผ่านการ Design Thinking เพื่อเน้นว่าลูกค้าแต่ละเจ้าต้องการอะไรกันแน่ นอกจากนั้น ในประเทศไทยเองก็กำลังจะมีการแนะนำเรื่องของ AI สำหรับ Enterprise ที่จะเข้ามาแนะนำให้กับธุรกิจต่าง ๆ ได้นำ AI เข้ามาใช้งาน (ในชื่อ IBM AI Summit) ด้วยเหมือนกัน
โดยสรุปแล้ว การเข้ามาของ AI เป็นเหมือนการเขย่าในทุกวงการ ไม่เว้นแม้แต่ด้านธุรกิจ รวมไปถึงในด้านนี้ ทุกคนเริ่มนับ 1 ด้าน AI ไปพร้อม ๆ กันทุกคน ทำให้ใครที่ตัดสินใจเริ่มนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรก่อน จะยิ่งทำให้องค์กรมีโอกาสเติบโตจากการเข้ามาของ AI ได้มากอย่างแน่นอน
The post AI กำลังจะเป็นโอกาสที่สำคัญของธุรกิจในอาเซียน แต่ส่วนมากยังขาดความเข้าใจ – เพราะอะไร ? appeared first on BT beartai.
Credit ข่าวจาก : www.beartai.com/