LINE ประเทศไทย เปิดมุมมองอนาคตนักพัฒนายุค AI ผ่านเวที LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 ชูแนวคิด “The Human Advantage” ชี้ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่การใช้ AI เก่งที่สุด แต่อยู่ที่การเข้าใจปัญหาและสร้างคุณค่าให้ผู้ใช้งาน พร้อมเผยกรณีศึกษา AI Agent ในธุรกิจประกันภัย ลดเวลาทำใบเสนอราคาจาก 20 นาทีเหลือ 1–2 นาที เปิดเทคโนโลยี Voice AI เชื่อมแชทกับเสียง และ BumbleB ผู้ช่วยจัดการงานผ่าน LINE ตลอดจนแนวทางสร้างโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์รองรับผู้ใช้ระดับ 10,000 คำขอต่อวินาที
LINE ประเทศไทย เปิดเผยแนวโน้มการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ผ่านงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 ภายใต้ธีม “Build the Next-Frontier” โดยในแทร็ก Real-World Use Cases ได้รวบรวมประสบการณ์และกรณีศึกษาจากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี เพื่อสะท้อนให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้สร้างผลิตภัณฑ์และบริการให้ประสบความสำเร็จ จำเป็นต้องอาศัยทั้งความรู้ความเชี่ยวชาญของนักพัฒนา ความเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ และโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการใช้งานจริง
ภายในงานมีการนำเสนอแนวคิดและเทคโนโลยีที่ครอบคลุมตั้งแต่การพัฒนาศักยภาพมนุษย์ในยุค AI การสร้าง AI Agent เพื่อช่วยดำเนินกระบวนการทางธุรกิจ การพัฒนาระบบสนทนาด้วยเสียงที่เชื่อมต่อกับข้อความบน LINE การใช้ AI เปลี่ยนบทสนทนากลุ่มให้เป็นระบบจัดการงาน ไปจนถึงการออกแบบ Cloud Infrastructure เพื่อรองรับการขยายบริการสู่ผู้ใช้งานจำนวนมาก
ประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมาคือ แม้ AI จะมีความสามารถสูงขึ้นและช่วยให้นักพัฒนาสร้างเทคโนโลยีใหม่ได้รวดเร็วกว่าที่ผ่านมา แต่ความสำเร็จของนวัตกรรมไม่ได้วัดจากความสามารถของ AI เพียงอย่างเดียว หากต้องพิจารณาว่าเทคโนโลยีดังกล่าวสามารถแก้ปัญหาและสร้างประโยชน์ให้กับผู้คน ธุรกิจ และสังคมได้จริงมากน้อยเพียงใด
เปิดแนวคิด The Human Advantage ชี้มนุษย์ต้องสร้างคุณค่าเหนืออัลกอริทึม
กษิดิศ สตางค์มงคล ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Analytics และ AI ผู้ก่อตั้งเพจ DataRockie นำเสนอมุมมองผ่านหัวข้อ “The Human Advantage: Outperform the Algorithm” โดยระบุว่า ในช่วงเวลาที่ทั่วโลกลงทุนมหาศาลเพื่อพัฒนา AI ให้มีความฉลาดและความสามารถสูงขึ้น การพัฒนาศักยภาพของมนุษย์ยังคงเป็นเรื่องสำคัญไม่แพ้กัน
แนวคิดดังกล่าวตั้งอยู่บนหลัก “Humanity Over Technology” หรือการให้ความสำคัญกับมนุษย์มากกว่าเทคโนโลยี โดยนักพัฒนาควรตั้งคำถามเสมอว่า สิ่งที่กำลังสร้างขึ้นสามารถแก้ปัญหาและสร้างคุณค่าให้ผู้ใช้งานได้อย่างแท้จริงหรือไม่
กษิดิศเสนอ 3 หลักคิดสำคัญสำหรับการพัฒนาศักยภาพมนุษย์ในยุค AI ประกอบด้วย
Leverage – ใช้ AI ขยายศักยภาพ แต่ต้องมีความรู้เป็นพื้นฐาน
AI เปรียบเสมือนเครื่องมือทุ่นแรงหรือคานงัดที่ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ แต่ประสิทธิภาพของการใช้ AI ขึ้นอยู่กับพื้นฐานความรู้และความเชี่ยวชาญของผู้ใช้งาน โดยย้ำแนวคิดว่า “ตัวคูณไม่สามารถคูณศูนย์ได้”
ดังนั้น นักพัฒนาจึงไม่ควรพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียว แต่ต้องพัฒนาความรู้ของตนเองควบคู่กัน เพื่อให้สามารถประเมิน ตรวจสอบ และต่อยอดผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นได้อย่างมีคุณภาพ
Agency – กล้าคิด กำหนดเป้าหมาย และสร้างคุณค่าด้วยตนเอง
ในยุคที่ AI ช่วยลดข้อจำกัดด้านเวลาและทรัพยากร ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่การสร้างผลงานให้ได้มากที่สุด แต่เป็นความสามารถในการกำหนดเป้าหมาย เลือกแก้ปัญหาที่มีความหมาย และลงมือสร้างสรรค์สิ่งใหม่อย่างต่อเนื่อง พร้อมเสนอแนวคิด “Create Value ก่อน Capture Value” โดยให้ความสำคัญกับการสร้างคุณค่าหรือประโยชน์ที่แท้จริงแก่ผู้คน ก่อนมุ่งหวังผลตอบแทนจากเทคโนโลยี
Humanity – เทคโนโลยีที่ดีต้องแก้ปัญหาที่ถูกต้อง
เมื่อ AI ทำให้กระบวนการสร้างผลิตภัณฑ์รวดเร็วขึ้น สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่เพียงคำถามว่าจะพัฒนาเทคโนโลยีอย่างไร แต่ต้องพิจารณาว่าควรสร้างอะไรและสร้างขึ้นเพื่อใคร
นักพัฒนาจำเป็นต้องเข้าใจความต้องการ ประสบการณ์ และความรู้สึกของผู้ใช้งาน เพื่อให้เทคโนโลยีตอบโจทย์ปัญหาจริง และสามารถสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจและสังคมได้อย่างยั่งยืน
ทั้งสามแนวคิดสะท้อนว่า ความได้เปรียบของมนุษย์ในยุค AI ไม่ใช่การแข่งขันด้านความสามารถในการใช้เทคโนโลยี แต่เป็นการผสานความรู้ ความคิดสร้างสรรค์ และความเข้าใจมนุษย์ เพื่อสร้างนวัตกรรมที่มีความหมาย
AXA จับมือ ZWIZ.AI พัฒนา AI Agent ลดเวลาทำใบเสนอราคาประกันภัยเหลือ 1–2 นาที
หนึ่งในกรณีศึกษาที่สะท้อนการนำ AI มาใช้แก้ปัญหาทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม คือการพัฒนา AI Agent สำหรับธุรกิจประกันภัย โดย วงกต โตแสง Head of Digital บริษัท แอกซ่าประกันภัย จำกัด (มหาชน) และ ชนากานต์ ชินฉัตรชวาลย์ CEO ของ ZWIZ.AI ร่วมเปิดเผยเบื้องหลังการพัฒนาระบบ “QQ” AI Agent สำหรับช่วยจัดทำใบเสนอราคาประกันภัยรถยนต์ผ่าน LINE
เดิมกระบวนการจัดทำใบเสนอราคาประกันภัยต้องอาศัยเจ้าหน้าที่รวบรวมข้อมูลลูกค้าจากข้อความและเอกสารหลายรูปแบบ ก่อนนำมาตรวจสอบและกรอกข้อมูลเข้าสู่ระบบด้วยตนเอง ซึ่งใช้เวลาเฉลี่ยประมาณ 5–20 นาทีต่อใบเสนอราคา ทีมพัฒนาจึงนำ AI Agent เข้ามาช่วยอ่านและทำความเข้าใจข้อมูลจากบทสนทนาบน LINE พร้อมเชื่อมต่อฐานข้อมูลผ่าน API เพื่อจัดทำใบเสนอราคาโดยอัตโนมัติ
หากข้อมูลของลูกค้ายังไม่ครบถ้วน ระบบสามารถสอบถามเฉพาะรายละเอียดที่ขาดอยู่ได้ โดยรองรับทั้งข้อความและภาพเอกสาร เช่น เล่มทะเบียนรถ หรือกรมธรรม์ประกันภัยเดิม ผ่าน LINE Webhook
นอกจากนี้ ยังนำ ZPT Platform มาช่วยจดจำบริบทของการสนทนา ควบคุมแนวทางการตอบคำถาม และสร้างข้อเสนอเปรียบเทียบตามเงื่อนไขที่กำหนด โดยยังคงมีขั้นตอนให้ผู้ใช้งานตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของข้อมูลก่อนออกใบเสนอราคา
ผลจากการนำ AI Agent มาใช้ช่วยลดระยะเวลาจัดทำใบเสนอราคาจากเดิมที่อาจใช้เวลาสูงสุด 20 นาที เหลือเพียง 1–2 นาที ขณะที่สัดส่วนงานที่เจ้าหน้าที่ต้องดำเนินการลดลงจาก 100% เหลือ 20%
ระบบยังสามารถนำเสนอทางเลือกเปรียบเทียบประกันภัยได้พร้อมกันถึง 6 รูปแบบ ช่วยเพิ่มความรวดเร็วในการให้บริการลูกค้า และทำให้เจ้าหน้าที่สามารถนำเวลาไปดูแลกรณีที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
กรณีศึกษาดังกล่าวแสดงให้เห็นว่า AI Agent ไม่ได้มีบทบาทเพียงตอบคำถามหรือให้ข้อมูลเท่านั้น แต่สามารถเชื่อมต่อระบบและฐานข้อมูลต่างๆ เพื่อดำเนินกระบวนการทำงานจริง ภายใต้เงื่อนไขและขั้นตอนตรวจสอบที่เหมาะสม
BOTNOI โชว์ Voice AI บน LINE สลับแชท–เสียงได้โดยไม่ต้องเริ่มใหม่
อีกหนึ่งกรณีศึกษาคือการพัฒนา AI สำหรับการสนทนาที่สามารถเชื่อมโยงการสื่อสารผ่านข้อความและเสียงเข้าด้วยกัน โดย ดร.วินน์ วรวุฒิคุณชัย CEO ของ BOTNOI Group นำเสนอแนวคิด “One Assistant, Two Ways to Talk” ผ่านการพัฒนา Seamless Voice AI Agents บน LINE MINI App
เทคโนโลยีดังกล่าวช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถสลับระหว่างการพิมพ์ข้อความกับการพูดคุยกับ AI ได้อย่างต่อเนื่อง โดยไม่จำเป็นต้องอธิบายรายละเอียดหรือเริ่มต้นบทสนทนาใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนรูปแบบการสื่อสาร
หัวใจสำคัญของระบบคือ Shared Memory หรือระบบความจำร่วมระหว่าง Chatbot และ Voicebot โดยใช้ LINE User ID เป็นตัวเชื่อมโยงข้อมูล ภายใต้ LINE Official Account (LINE OA) และ LINE MINI App ที่สร้างขึ้นจาก Provider เดียวกัน ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้งานเริ่มสอบถามข้อมูลผ่านข้อความใน LINE และต้องการเปลี่ยนไปอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติมด้วยเสียง ระบบสามารถดึงบริบทการสนทนาเดิมมาให้ Voicebot ดำเนินบทสนทนาต่อได้ทันที
ในด้านกระบวนการทำงาน ระบบจะตรวจสอบตัวตนผ่าน LINE ID Token เพื่อให้การเชื่อมต่อข้อมูลผู้ใช้งานมีความถูกต้อง ก่อนเรียกใช้บริบทการสนทนาล่าสุดจาก Shared Memory เมื่อสิ้นสุดการสนทนาด้วยเสียง ระบบสามารถส่งสรุปผลกลับไปยังห้องแชทเดิมผ่าน LINE OA ได้ โดยผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องดาวน์โหลดแอปพลิเคชันเพิ่มเติม
นอกจากนี้ ระบบยังออกแบบให้รองรับการพูดแทรก การสลับภาษาไทยและภาษาอังกฤษภายในบทสนทนาเดียวกัน และการตอบกลับด้วยเสียงอย่างรวดเร็ว พร้อมแยกข้อมูลที่ผู้ใช้ยืนยันแล้วออกจากข้อมูลที่ AI คาดการณ์ เพื่อรักษาความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการสนทนา
แนวคิดนี้สะท้อนทิศทางของ Conversational AI ในอนาคต ซึ่งไม่จำเป็นต้องเลือกระหว่าง Chatbot หรือ Voicebot แต่เป็นการเปิดโอกาสให้ผู้ใช้งานเลือกช่องทางการสื่อสารที่สะดวกที่สุด โดย AI ยังคงสามารถรักษาความต่อเนื่องของบทสนทนาไว้ได้
เปิดตัว BumbleB เปลี่ยนแชทกลุ่ม LINE เป็นระบบจัดการงานด้วย AI
อีกหนึ่งผลงานที่ได้รับการนำเสนอภายในงานคือ “BumbleB” โปรเจกต์ทดลองจากกลุ่มนักศึกษาฝึกงานในทีมนักพัฒนา LINE ประเทศไทย ซึ่งเป็นผู้ชนะโครงการ LINE HACK รุ่นนักศึกษา ปี 2025 ผลงานดังกล่าวถูกนำเสนอภายใต้หัวข้อ “Turning LINE Conversations into AI-Powered Workflows” โดยมุ่งแก้ปัญหาข้อมูลหรือภารกิจสำคัญที่อาจตกหล่นอยู่ในบทสนทนากลุ่ม LINE
BumbleB ใช้ AI Agent เข้ามาช่วยสรุปประเด็นสำคัญจากบทสนทนาในช่วงเวลาที่ผู้ใช้กำหนด พร้อมเปลี่ยนข้อความให้กลายเป็นรายการงานหรือ Task Form ซึ่งสามารถระบุผู้รับผิดชอบ กำหนดวันส่งงาน และติดตามสถานะการดำเนินงานได้
ระบบยังสามารถช่วยแจ้งเตือนเรื่องสำคัญให้สมาชิกภายในกลุ่ม เพื่อให้การประสานงานและติดตามภารกิจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สำหรับโครงสร้างการทำงาน BumbleB ใช้ LINE Webhook รับข้อมูลจากบทสนทนา ก่อนส่งงานผ่านระบบคิว Kafka เพื่อให้ AI Agent ประมวลผล และส่งผลลัพธ์กลับมายังห้องแชทผ่าน Push Message หรือ Flex Message
ทีมพัฒนายังให้ความสำคัญกับการออกแบบ AI Workflow โดยจัดเก็บข้อมูลผู้ส่งข้อความและเวลาที่ส่ง เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจบริบทของบทสนทนาได้อย่างถูกต้อง
ขณะเดียวกัน มีการแบ่งหน้าที่ระหว่าง Skills ซึ่งใช้กำหนดแนวทางและกระบวนการทำงาน กับ Tools ที่ทำหน้าที่ดำเนินการจริง รวมถึงออกแบบให้ผู้ใช้งานสามารถตรวจสอบและกดยืนยันก่อนระบบดำเนินการสำคัญ เช่น การสร้างงานใหม่ หรือแก้ไขข้อมูล
แม้ BumbleB ยังอยู่ในรูปแบบโปรเจกต์ทดลอง แต่ถือเป็นตัวอย่างการพัฒนา AI จากเครื่องมือช่วยสรุปข้อความไปสู่ผู้ช่วยจัดการงานที่สามารถเปลี่ยนบทสนทนาให้กลายเป็นการดำเนินงานจริง โดยยังคงให้มนุษย์มีส่วนร่วมในการควบคุมและยืนยันผลลัพธ์
ผู้สนใจสามารถทดลองใช้ BumbleB ผ่าน LINE OA: @bumblebth และติดตามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ เว็บไซต์ BumbleB
AWS ชู Cloud Infrastructure รองรับ AI Agent และผู้ใช้ระดับ 10,000 คำขอต่อวินาที
นอกจากการพัฒนา AI Solution แล้ว อีกหนึ่งความท้าทายสำคัญคือการนำผลิตภัณฑ์และบริการไปใช้งานจริงในวงกว้าง โดยเฉพาะการรองรับจำนวนผู้ใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว พร้อมรักษาความเสถียร ความปลอดภัย และประสิทธิภาพของระบบ
ประเด็นดังกล่าวถูกนำเสนอผ่านเซสชัน “Beyond the Bottleneck: Infra for What’s Next” โดย ธณิศร จันทร์สำเร็จ Prototyping Engineer (PACE) และ ดาษพิช ทองนพเนื้อ Senior Solutions Architect จาก Amazon Web Services (AWS)
ทั้งสองนำเสนอแนวทางการออกแบบ Cloud Infrastructure เพื่อรองรับการขยายบริการภายใน LINE Ecosystem โดยใช้เทคโนโลยีของ AWS เข้ามาช่วยบริหารจัดการระบบเบื้องหลัง
เทคโนโลยีสำคัญประกอบด้วย Amazon API Gateway สำหรับจัดการการเชื่อมต่อ API, AWS Lambda สำหรับประมวลผล และ Amazon DynamoDB สำหรับบริหารจัดการข้อมูล
ขณะเดียวกัน บริการของ LINE ได้แก่ LINE OA, LINE MINI App, LIFF และ Messaging API จะทำหน้าที่เป็นช่องทางเชื่อมต่อระหว่างระบบกับผู้ใช้งาน
หนึ่งในประเด็นสำคัญคือการออกแบบระบบให้สามารถตรวจจับและรับมือกับ Bottleneck หรือจุดคอขวดที่อาจเกิดขึ้นเมื่อมีผู้ใช้งานจำนวนมากพร้อมกัน ทีมผู้เชี่ยวชาญ AWS จึงนำเสนอการใช้ Amazon SQS/SNS และ AWS Step Functions เพื่อแยกกระบวนการทำงาน จัดลำดับภารกิจ และลดความเสี่ยงที่ระบบจะเกิดปัญหาเมื่อมีปริมาณคำขอเพิ่มสูงขึ้นถึงระดับ 10,000 Requests ต่อวินาที
นอกจากนี้ ยังเสนอการใช้ Amazon Bedrock และ Bedrock AgentCore เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานสำหรับบริหารจัดการ AI Agent โดยคำนึงถึงการควบคุมการทำงานและมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม
สาระสำคัญของเซสชันนี้คือ การพัฒนาต้นแบบผลิตภัณฑ์ให้สามารถใช้งานได้ยังไม่เพียงพอ แต่ต้องเตรียมโครงสร้างพื้นฐานให้พร้อมรองรับการขยายตัวตั้งแต่ระยะเริ่มต้น เพื่อให้บริการสามารถเติบโตและรองรับผู้ใช้งานจริงจำนวนมากได้อย่างมั่นคง
LINE เดินหน้าสร้าง Developer Ecosystem ไทย ดัน AI สู่การใช้งานจริง
ภาพรวมจากแทร็ก Real-World Use Cases ภายในงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 สะท้อนให้เห็นว่า AI กำลังเปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการรูปแบบใหม่ได้รวดเร็วขึ้น และครอบคลุมการใช้งานที่หลากหลายมากกว่าเดิม ตั้งแต่การใช้ AI Agent จัดทำใบเสนอราคาประกันภัย การพัฒนา AI ที่สามารถสนทนาผ่านข้อความและเสียงได้อย่างต่อเนื่อง การเปลี่ยนแชทกลุ่มให้เป็นระบบบริหารจัดการงาน ไปจนถึงการวางโครงสร้างพื้นฐานสำหรับรองรับบริการที่มีผู้ใช้งานจำนวนมาก
อย่างไรก็ตาม ทุกกรณีศึกษามีจุดร่วมสำคัญคือ การเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจปัญหาและความต้องการของผู้ใช้งาน แล้วเลือกใช้เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือในการพัฒนาโซลูชันที่เหมาะสม แม้ AI จะช่วยลดระยะเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ แต่นักพัฒนายังคงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดเป้าหมาย ออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ ควบคุมคุณภาพ และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของเทคโนโลยีที่สร้างขึ้น
LINE ประเทศไทย จึงเดินหน้าสนับสนุนการเติบโตของระบบนิเวศนักพัฒนา หรือ Developer Ecosystem ในประเทศไทย ผ่านการเปิดพื้นที่แลกเปลี่ยนองค์ความรู้ เครื่องมือ และประสบการณ์จากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี
การดำเนินงานดังกล่าวมีเป้าหมายเพื่อให้นักพัฒนาไทยสามารถนำศักยภาพของ AI มาต่อยอดเป็นผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้งาน ภาคธุรกิจ และสังคมได้อย่างเป็นรูปธรรม ภายใต้แนวคิด “Build the Next-Frontier”
สำหรับนักพัฒนาที่สนใจ สามารถติดตามสรุปเนื้อหาและสไลด์ย้อนหลังจากงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 รวมถึงข่าวสารเทคโนโลยีและกิจกรรมสำหรับนักพัฒนาไทยได้ทาง LINE OA: @linedevth และเฟซบุ๊กเพจ LINE Developers Thailand รวมถึงติดตามข่าวสารจาก LINE ประเทศไทยได้ที่ LINE Newsroom
