ส่ิงที่มีค่าคือเวลา สิ่งที่น่าเสียดายคือเราไม่มเข้าใจคุณค่าของมัน

สิ่งที่ที่มีค่าที่สุดในชีวิตคือเวลา

สิ่งที่น่าเสียดายที่สุด คือเราไม่เข้าใจคุณค่าของมัน

บางคนใกล้จุดสุดท้ายของชีวิต เพิ่งเข้าใจความสำคัญของเวลา

คุณลุงคนนึง ใกล้วาระสุดท้ายที่คาดการณ์ ได้

บอก อจ. ว่า

เป็นมะเร็งมันมีข้อเสีย แต่มันก็มีข้อดี

อจ ถามว่า ข้อเสียเรารู้แล้ว

ข้อดีคืออะไร

“มันคาดการณ์ ได้ ทำให้เห็นความความสำคัญของเวลาทุกวินาที”

เราเห็นเข็มนาฬิกา เดินไปข้างหน้า

แต่เราไม่เคยเห็นนาฬิกาชีวิตเดินถอยหลัง

นั่นคงเป็นเหตุ ให้เราหลงลืม

หลงลืมเวลาที่ชีวิตเราอยากจะทำอะไร

หลงลืมว่าเวลาของเราควรใส่ใจคนรอบข้าง

หลงสืมว่าเวลาของเราควรใส่ใจทั้งจิตใจและสุขภาพของตัวเอง

เวลานานหรือสั้น ไม่สำคัญ 5 นาทีของการโอบกอดคนที่รัก มันอาจจะเป็นเวลาที่ดีที่สุด

วันนี้ อาทิตย์ เช้า

ออกมาวิ่ง เพื่อดูแลตัวเองบ้าง และซื้อชาเขียวกลับไปให้ภรรยา

ดอกไม้หน้าอาคารเรียนรวม มีสีสันสวยดี สีเหลืองจัดจ้าน อีกต้น สีม่วงสะพรั่ง

บางครั้ง เรารู้ว่าเวลาสำคัญ แต่อย่าลืมใช้เวลาให้กับสิ่งที่สำคัญด้วยครับ

- อจ สุรัตน์

แบบอย่างของความรัก แบบเรียนจากแม่ของแผ่นดิน

วันนี้ อจ. ขอเขียนเรื่องนี้เรื่องเดียว

“แบบอย่างของความรัก แบบเรียนจากแม่ของแผ่นดิน”

เมื่อเราพูดถึง “ความรัก” ส่วนใหญ่เรามักนึกถึงความรู้สึก

แต่สำหรับพระองค์ท่าน ความรักคือ “การกระทำที่มีสติและเมตตา”

ความรัก ไม่ใช่ปากเอ่ยว่ารัก แต่คือการทำให้ความรักกลายเป็นสิ่งที่มองเห็น จับต้อง และส่งต่อได้

ไม่ว่าจะเป็นรอยยิ้มที่อ่อนโยนเมื่อทรงเยี่ยมราษฎรในพื้นที่ห่างไกล

หรือพระหัตถ์ที่โอบเด็กเล็กในหมู่บ้านยากจน นั่นคือ “บทเรียนแห่งความรัก” ที่สอนโดยไม่ต้องมีคำพูด

แม่ของแผ่นดิน มีความรักที่เปรียบเสมือนกระจก ที่สะท้อนไปทั่วหล้า อจ. เคยกล่าวไว้ว่า สมองเรามีเซลล์กระจกเงา จะสะท้อนสิ่งที่เห็น สิ่งที่ทำด้วย

สิ่งสะท้อนออกมานี้ที่ทำให้มนุษย์ รู้สึกได้ถึงความอบอุ่น เมื่อเห็นใครทำสิ่งดี

สมองของเราจะ “สะท้อน” ความรู้สึกนั้นราวกับเราเป็นผู้กระทำเอง

เพราะฉะนั้น เมื่อคนไทยเห็นพระองค์ทรงช่วยเหลือ ทรงยิ้ม ทรงก้มลงฟัง

สมองเราก็เรียนรู้ที่จะ “รักแบบมีเมตตา” ไปพร้อมกับพระองค์

นี่คือการเรียนรู้แบบไม่ต้องเปิดหนังสือ

ไม่ต้องมีตำรา แต่แทรกอยู่ในใจของคนทั้งชาติ

พระองค์ทรงทำให้เราเข้าใจว่า

ความรักที่ยิ่งใหญ่ไม่ใช่การพูดบ่อย ๆ

แต่คือ “การฟัง” “การให้” และ “การอยู่เคียงข้าง” ด้วยหัวใจที่มั่นคง

และเมื่อพระองค์เสด็จสู่สวรรคาลัย

สิ่งที่เหลืออยู่จึงไม่ใช่เพียงความโศกเศร้า

แต่คือร่องรอยของความรัก ที่หล่อเลี้ยงสมองและหัวใจของคนไทยทุกคน

เพราะ “แบบอย่างของความรักจากพระองค์”

คือแบบเรียนที่ไม่มีวันลืม เป็นเมล็ดพันธุ์แห่งความรัก เป็นสายใยแห่งความเมตตา

และจะสอนเราต่อไป…ตราบที่สมองยังจำได้ และหัวใจยังเต้นอยู่

ด้วยความอาลัย

ผศ.นพ. สุรัตน์ ตันประเวช

คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

I think, there i signed - รู้จักตัวตน Steve Job ผ่านจดหมายราคา 17.5 ล้านบาท

กระดาษจดหมายแผ่นหนึ่งกลายเป็นตำนาน ้พราะมันบอกตัวตนของ Job อย่างเรียบง่าย

แม้ผลิตภัณฑ์หลายชนิด ในตำนานของ Apple จะได้รับการเก็บรักษาไว้เป็นอย่างดี เพื่อเล่าเรื่องราวของวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา

แต่ยังมี “สิ่งของบางชิ้น” ที่ปรากฏตัว และกลายเป็นของล้ำค่าและมีความหมายมากที่สุด

นั่นคือ จดหมายพิมพ์ดีดจาก สตีฟ จ็อบส์

จดหมาย กระดาษขนาด 8.5 x 11 นิ้ว พร้อมหัวจดหมายของบริษัท Apple Computer Inc. ลงวันที่ 11 พฤษภาคม 1983

จดหมายฉบับนี้ถูกส่งถึง L.N. Varon ผู้พำนักอยู่ที่เมือง Imperial Beach รัฐแคลิฟอร์เนีย

ตัวจดหมายมีความยาวเพียงไม่กี่บรรทัด — จ็อบส์เขียนตอบกลับคำขอสัมภาษณ์ว่า:

“ผมรู้สึกเป็นเกียรติที่คุณเขียนมา แต่ขออภัยครับ ผมไม่เซ็นลายเซ็น”

(“I’m honored that you’d write, but I’m afraid I don’t sign autographs.”)

แม้จะเป็นที่รู้กันดีว่า สตีฟ จ็อบส์มักปฏิเสธคำขอลายเซ็นเป็นปกติ

แต่ที่น่าทึ่งคือ… จดหมายฉบับนี้ ลงชื่อด้วยลายเซ็นลายมือตัวเอียงอันเป็นเอกลักษณ์ของเขาเอง

การตอบกลับแบบขี้เล่นเล็กๆ นี้

พร้อมด้วยลายเซ็นยุคแรกของผู้ก่อตั้ง Apple สะท้อนตัวตนของ สตีฟ จ็อบส์ อย่างลึกซึ้ง

“ลึกแต่เรียบง่าย

สุภาพแต่เต็มไปด้วยอารมณ์ขัน”

ล้วนแต่เป็นลายเซ็นที่นอกเหนือจาก ลายเซ็นด้วยมือบนกระดาษแผ่นนั้น

มันแสดงออกเหมือนกับเมื่อเรามอง product ของ apple เราก็มองเห็นลายเซ็นบนตัวผลิตภัณฑ์ที่สะท้อนแนวคิดของเขา

ตอนนี้ ตัวจดหมายยังอยู่ในสภาพดี มีเพียงรอยเปื้อนเล็กๆ บริเวณมุมล่างของกระดาษ

ซึ่งก็ไม่ลดคุณค่าของมันลงเลย

ของที่ระลึกชิ้นนี้ ถูกประมูลไปในราคาสูงถึง 478,939 ดอลลาร์สหรัฐ

(ประมาณ 17.5 ล้านบาท)

5 บทเรียนการตลาดแบบ "Contagious"

ทำไมซีเรียลน่าเบื่อถึงถูกพูดถึงมากกว่าสวนสนุกสุดอลังการ?

ถ้าพูดถึงการตลาดแบบไวรัล (Viral Marketing) คนส่วนใหญ่มักจะนึกถึงอะไร? โชค? สินค้าที่เจ๋งสุดๆ? หรืออาจจะเป็นการจ้างอินฟลูเอนเซอร์ชื่อดัง? เรามักเชื่อว่าสิ่งที่คนจะพูดถึงต้องเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น แปลกใหม่ หรือไม่ธรรมดา แต่ถ้าผมบอกคุณว่า ซีเรียลอาหารเช้าธรรมดาๆ อย่าง Cheerios กลับถูกพูดถึงแบบปากต่อปากมากกว่าสวนสนุกระดับโลกอย่าง Disney World คุณจะเชื่อไหม?

นี่คือหนึ่งในข้อค้นพบที่น่าทึ่งจากงานวิจัยของ Jonah Berger ศาสตราจารย์ด้านการตลาดจาก Wharton School และผู้เขียนหนังสือขายดีอย่าง "Contagious: Why Things Catch On" เขาใช้เวลากว่าทศวรรษในการศึกษาว่าทำไมบางไอเดีย สินค้า หรือเรื่องราวถึงเกิดการบอกต่อราวกับเชื้อไวรัส และค้นพบว่าเบื้องหลังความสำเร็จเหล่านี้ไม่ใช่โชคช่วย แต่เป็น "วิทยาศาสตร์" ที่อธิบายได้ด้วยหลักการ 6 ข้อ ที่เรียกว่า STEPPS

บทความนี้จะกลั่นเอา 5 บทเรียนที่น่าประหลาดใจและทรงพลังที่สุดจากงานของ Berger มาให้คุณได้อ่าน ซึ่งจะเปลี่ยนความเข้าใจเรื่องการตลาดแบบปากต่อปากของคุณไปอย่างสิ้นเชิง

1. สินค้าน่าเบื่อกลับถูกพูดถึงมากกว่าสินค้าสุดเจ๋ง (เพราะ "Triggers")

ความเชื่อที่ว่าสินค้าต้อง "เจ๋ง" ถึงจะถูกพูดถึงนั้นถูกท้าทายอย่างจังด้วยข้อมูลของ Berger ที่พบว่า Cheerios สร้างบทสนทนาแบบปากต่อปากได้มากกว่า Disney World ทั้งๆ ที่การไปเที่ยวสวนสนุกดูจะเป็นประสบการณ์ที่น่าจดจำและน่าเล่าต่อมากกว่าการกินซีเรียลเป็นไหนๆ

คำตอบของปริศนานี้อยู่ในหลักการที่เรียกว่า Triggers (ตัวกระตุ้น) ซึ่งมีแนวคิดง่ายๆ ว่า สิ่งที่อยู่ในใจ (top-of-mind) มักจะออกมาอยู่ที่ปลายลิ้น (tip-of-tongue)

Disney World อาจเป็นประสบการณ์ที่น่าตื่นเต้น แต่คนส่วนใหญ่ไปเที่ยวไม่บ่อยนัก ทำให้ไม่มีอะไรมาคอยกระตุ้นให้เรานึกถึงมันในชีวิตประจำวัน ในทางกลับกัน Cheerios อาจเป็นสินค้าที่ดูธรรมดา แต่กลับเชื่อมโยงกับ "ตัวกระตุ้น" ที่เราเจอทุกวัน นั่นคือ "อาหารเช้า" ทุกๆ เช้าที่เรานึกถึงอาหารเช้า เราก็มีโอกาสที่จะนึกถึง Cheerios ไปด้วย งานวิจัยของ Berger แสดงให้เห็นข้อมูลเรื่องนี้อย่างชัดเจน โดยพบว่าบทสนทนาออนไลน์เกี่ยวกับ Cheerios จะพุ่งสูงขึ้นทุกเช้าช่วงเวลาประมาณ 8 โมง ซึ่งเป็นเวลาที่คนกำลังคิดถึงอาหารเช้าพอดี และจะเลื่อนเวลาออกไปในช่วงสุดสัปดาห์ที่คนตื่นสายขึ้น ในขณะที่ Disney ไม่มีจังหวะในชีวิตประจำวันแบบนี้เลย

ตัวอย่างสุดคลาสสิกคือเพลง "Friday" ของ Rebecca Black ที่หลายคนยกให้เป็นหนึ่งในเพลงที่แย่ที่สุดตลอดกาล แต่กลับมียอดวิวหลายร้อยล้านวิว เมื่อดูข้อมูลการค้นหา จะพบว่ากราฟจะพุ่งสูงขึ้นทุกๆ "วันศุกร์" อย่างน่าประหลาดใจ เพลงนี้อาจจะแย่เท่ากันทุกวัน แต่ "วันศุกร์" คือตัวกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่ทำให้คนนึกถึงและแชร์เพลงนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

บทเรียนนี้ทรงพลังมาก เพราะมันแสดงให้เห็นว่าแม้แต่สินค้าที่ดู "น่าเบื่อ" ก็สามารถกลายเป็นที่พูดถึงอย่างกว้างขวางได้ หากเราสามารถเชื่อมโยงแบรนด์เข้ากับตัวกระตุ้นที่พบเห็นได้บ่อยๆ ในชีวิตประจำวันของผู้คน ข้อคิดเชิงกลยุทธ์นี้พลิกมุมมองได้อย่างสิ้นเชิง เพราะมันเปลี่ยนเป้าหมายจากการพยายามแทรกแซงผู้บริโภคอย่างเอาเป็นเอาตาย ไปสู่การเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของพวกเขาอย่างเป็นธรรมชาติและง่ายดาย

"Top of mind leads to tip of tongue."

2. การตลาดแบบปากต่อปากส่วนใหญ่เกิดขึ้นแบบออฟไลน์ ไม่ใช่บนโซเชียลมีเดีย (เพราะ "จิตวิทยา" สำคัญกว่า "เทคโนโลยี")

ลองนึกภาพห้องประชุมวางแผนการตลาดของคุณ ผนังเต็มไปด้วยแดชบอร์ดโซเชียลมีเดีย ตัวนับทวีตแบบเรียลไทม์ และปฏิทินแคมเปญสำหรับ Facebook และ TikTok แต่ถ้าผมบอกคุณว่า ทั้งห้องนั้นกำลังโฟกัสอยู่กับกิจกรรมแค่ 7% ของทั้งหมดล่ะ?

"Only seven percent of word of mouth originates online." – Jonah Berger

ใช่แล้วครับ คุณอ่านไม่ผิด การบอกต่อเพียง 7% เท่านั้นที่เกิดขึ้นบนโลกออนไลน์ แล้วอีก 93% ที่เหลือล่ะ? มันเกิดขึ้นในการสนทนาแบบซึ่งๆ หน้า (face-to-face) ในชีวิตประจำวันของเรา ตั้งแต่วงข้าวเย็นกับครอบครัว การพูดคุยกับเพื่อนร่วมงานที่ออฟฟิศ ไปจนถึงการเจอเพื่อนฝูงหลังเลิกงาน อย่างที่ Berger กล่าวไว้ว่า "คุณไม่ได้นั่งประชุมแล้วทวีตคุยกันไปมา แต่คุณสนทนากันแบบซึ่งๆ หน้า"

ทำไมนี่จึงเป็นเรื่องสำคัญ? เพราะนักการตลาดที่หมกมุ่นอยู่กับ "เทคโนโลยี" (เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียล่าสุด) กำลังพลาดภาพที่ใหญ่กว่าไป นั่นคือ "จิตวิทยา" ที่อยู่เบื้องหลังการแชร์ เทคโนโลยีอย่าง MySpace, Foursquare หรือ Pinterest อาจจะเกิดขึ้นและล้าสมัยไป แต่เหตุผลทางจิตวิทยาที่ว่า ทำไมคนถึงอยากแชร์เรื่องราวต่างๆ นั้นเป็นสิ่งที่แทบไม่เคยเปลี่ยนแปลง

ข้อสรุปเชิงกลยุทธ์นั้นชัดเจน: หยุดไล่ตามเทรนด์ดิจิทัลที่ผ่านมาแล้วก็ผ่านไป แล้วหันมาทำความเข้าใจจิตวิทยาของมนุษย์ที่เป็นอมตะ ซึ่งขับเคลื่อนบทสนทนาในทุกที่ ตั้งแต่ห้องประชุมไปจนถึงโต๊ะอาหารเย็น

3. ความรู้สึกแย่ๆ ก็ทำให้คนอยากแชร์ได้ (เพราะ "อารมณ์" ที่มีพลังกระตุ้น)

เรามักคิดว่าถ้าอยากให้คนแชร์ ต้องสร้างคอนเทนต์ที่ทำให้พวกเขารู้สึกดี มีความสุข หรือประทับใจ แต่ผลการวิเคราะห์ บทความเกือบ 7,000 ชิ้นใน New York Times ที่ตีพิมพ์ในช่วงเวลาสามเดือน ของ Berger กลับพบความจริงที่ซับซ้อนกว่านั้นมาก

หัวใจสำคัญไม่ได้อยู่ที่ว่าอารมณ์นั้นเป็น "บวก" หรือ "ลบ" แต่อยู่ที่ระดับ "ความตื่นตัว" (Arousal) ที่อารมณ์นั้นสร้างขึ้น

• อารมณ์ที่มีความตื่นตัวสูง (High-Arousal Emotions) ไม่ว่าจะเป็นบวก (เช่น ความทึ่ง, ความตื่นตาตื่นใจ) หรือลบ (เช่น ความโกรธ, ความกังวล) ล้วนกระตุ้นให้คนอยากลงมือทำอะไรบางอย่าง ซึ่งรวมถึงการแชร์ด้วย

• อารมณ์ที่มีความตื่นตัวต่ำ (Low-Arousal Emotions) เช่น ความเศร้า กลับทำให้คนอยากอยู่นิ่งๆ และ ลด โอกาสที่พวกเขาจะแชร์เรื่องราวนั้นออกไป

นี่เป็นบทเรียนที่น่าประหลาดใจอย่างยิ่ง เพราะมันหมายความว่าคอนเทนต์ที่ทำให้คนรู้สึกโกรธหรือกังวลก็สามารถกลายเป็นไวรัลได้เช่นกัน ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากหากนำไปใช้อย่างถูกวิธี ไม่ว่าจะเป็นในแคมเปญการตลาดหรือการรณรงค์ทางสังคมก็ตาม สิ่งนี้ปฏิวัติกลยุทธ์การสร้างคอนเทนต์ไปโดยสิ้นเชิง มันไม่ใช่เรื่องของการต้องคิดบวกตลอดเวลา แต่เป็นการสร้างความรู้สึกที่กระตุ้นเร้าอย่างตั้งใจ อารมณ์ที่ขับเคลื่อนผู้คน คืออารมณ์ที่เดินทางไปได้ไกล

"When we care, we share."

4. คนแชร์เพราะอยากดูดี (เพราะ "Social Currency")

คุณเคยค้นพบร้านกาแฟ "ลับ" หรือคีย์บอร์ดลัดที่ไม่ค่อยมีใครรู้ไหม? จำความรู้สึกที่คุณได้รับตอนที่แบ่งปันความรู้นั้นกับเพื่อนได้หรือเปล่า? ความรู้สึกของการเป็นคนฉลาด ทันเกม และเป็นคนวงในนั่นแหละคือสิ่งที่ Jonah Berger เรียกว่า Social Currency (ต้นทุนทางสังคม)

คนเราแชร์สิ่งต่างๆ ที่ทำให้ตัวเองดูดี ดูฉลาด หรือดูเป็นคนวงในในสายตาคนอื่น การกระทำของเราไม่ได้ขับเคลื่อนด้วยตัวคอนเทนต์เพียงอย่างเดียว แต่ยังขับเคลื่อนด้วยความต้องการที่จะนำเสนอภาพลักษณ์ของตัวเองอีกด้วย

ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคือบาร์ลับในนิวยอร์กที่ชื่อว่า Please Don't Tell (PDT) ทางเข้าบาร์นี้คือตู้โทรศัพท์ที่ตั้งอยู่ในร้านขายฮอทดอก! การที่จะเข้าไปได้ คุณต้องเข้าไปในตู้โทรศัพท์และกดเบอร์ลับ การได้รู้ "ความลับ" นี้และนำไปบอกต่อ ทำให้คนเล่ารู้สึกพิเศษและได้รับ Social Currency ทันที

แคมเปญ "Will It Blend?" ของเครื่องปั่น Blendtec ที่เอา iPhone มาปั่นให้ดู ก็ทำงานบนหลักการเดียวกัน การแชร์วิดีโอที่น่าทึ่งและคาดไม่ถึงนี้ทำให้คนแชร์ดูเป็นคนทันสมัยและเจอเรื่องเจ๋งๆ มาก่อนใคร หรือการสร้างความรู้สึกพิเศษเฉพาะกลุ่ม (Exclusivity) อย่างโทรศัพท์ OnePlus รุ่นแรกๆ ที่ต้องมีบัตรเชิญพิเศษเท่านั้นจึงจะซื้อได้ ทำให้เจ้าของรู้สึกเหมือนเป็นส่วนหนึ่งของคลับสุดเอ็กซ์คลูซีฟ ล้วนเป็นการสร้าง Social Currency ที่ทำให้คนอยากพูดถึงแบรนด์ของเรา

5. เรื่องราวที่ดีคือ "ม้าโทรจัน" สำหรับแบรนด์ของคุณ (เพราะ "Stories")

Berger ใช้คำเปรียบเทียบที่ยอดเยี่ยมว่าเรื่องราวก็เหมือนกับ "ม้าโทรจัน" (Trojan Horse) ข้างนอกดูเหมือนเป็นแค่เรื่องเล่าสนุกๆ แต่ข้างในกลับซ่อน "สาร" ของแบรนด์เอาไว้

คนเราไม่ได้แชร์แค่ข้อมูล แต่เราเล่าเรื่องราวต่อๆ กัน แคมเปญไวรัลที่ยอดเยี่ยมที่สุดคือแคมเปญที่สามารถฝังแบรนด์หรือข้อความทางการตลาดเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของเรื่องเล่าที่น่าสนใจ จนคนอยากจะเล่าเรื่องนั้นต่ออยู่แล้วโดยธรรมชาติ

ตัวอย่างสุดคลาสสิกคือโฆษณาชีสยี่ห้อ Panda ของอียิปต์ ที่มีแพนด้าตัวหนึ่งคอยปรากฏตัวขึ้นมาทำลายข้าวของอย่างรุนแรงทุกครั้งที่มีคนปฏิเสธที่จะกินชีสแพนด้า เรื่องราวของ "แพนด้าสายโหด" นี้ตลกและน่าจดจำมาก แต่จุดที่อัจฉริยะที่สุดคือ คุณไม่สามารถเล่าเรื่องนี้ให้คนอื่นฟังได้เลยโดยไม่พูดถึง "แพนด้า" ซึ่งก็คือชื่อแบรนด์นั่นเอง แบรนด์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญที่แยกไม่ออกจากเรื่องเล่าไปแล้ว

"Information travels under what seems like idle chatter."

จาก "โชคช่วย" สู่ "กลยุทธ์ที่สร้างได้"

บทเรียนจาก "Contagious" สอนเราว่าการตลาดแบบปากต่อปากหรือการสร้างไวรัลไม่ใช่เรื่องของโชคชะตาหรือความบังเอิญอีกต่อไป แต่มันคือศาสตร์ที่วางอยู่บนหลักการทางจิตวิทยาที่ชัดเจนและสามารถนำไปปรับใช้ได้จริง (STEPPS)

ไม่ว่าสินค้าของคุณจะน่าตื่นเต้นหรือดูธรรมดา ไม่ว่าคุณจะมีงบการตลาดมหาศาลหรือจำกัด เพียงแค่เข้าใจว่าอะไรคือสิ่งที่กระตุ้นให้คนอยากพูด อยากแชร์ และอยากบอกต่อ คุณก็สามารถสร้างสรรค์ไอเดียและคอนเทนต์ที่แพร่กระจายไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

พลังที่แท้จริงของแนวคิดของ Berger อยู่ที่การผสมผสานหลักการเหล่านี้เข้าด้วยกัน ลองจินตนาการถึงการสร้าง เรื่องราว (Story) สุดฮา (แบบชีสแพนด้า) ที่น่าทึ่งจนกลายเป็นการสร้าง ต้นทุนทางสังคม (Social Currency) ให้กับคนที่แชร์ และทั้งหมดนี้ยังถูกเชื่อมโยงเข้ากับ ตัวกระตุ้น (Trigger) ในชีวิตประจำวันอย่างช่วงพักดื่มกาแฟ นี่คือวิธีที่จะเปลี่ยนจากการใช้กลยุทธ์เพียงข้อเดียว ไปสู่การสร้างระบบนิเวศแห่งการแพร่กระจาย

ในบรรดาหลักการที่กล่าวมาทั้งหมด คุณคิดว่าหลักการไหนที่น่าประหลาดใจที่สุด และจะนำไปปรับใช้กับไอเดียของคุณเป็นอันดับแรกได้อย่างไร?

อย่าคิดว่าเหนื่อยไปเอง

มันจะมีโรคนึง เพลีย ล้า พักไม่ฟื้น จะซึมเศร้าก็ไม่ใช่ จะขาดวิตามินก็ไม่เชิง จะขี้เกียจก็ไม่นะ

เรามีโรคนี้ด้วย “โรคอ่อนเพลียเรื้อรัง Chrnic Fatique Syndrome"

คนไข้ ผู้ชาย อายุ 48 ปี มาพบ อจ. ครับ

อาการแบบนี้เลย บอก แบตชีวิตหมด

ตื่นเช้ามาเหมือนนอนไม่พอ ทั้งที่เมื่อคืนก็หลับเต็มอิ่ม

ทำงานนิดเดียวก็หมดแรง รู้สึก “ล้า” แบบที่พักยังไงก็ไม่ฟื้น

พอไปหาหมอ ก็ถูกบอกว่า “น่าจะเครียดนะ” หรือ “พักผ่อนบ้างสิ”

ตรวจมาหมด รวมทั้งการนอน ไม่พบอะไร หมดปัญญา

ต้อวหยุดงาน ขาดเงิน นอนเปลี้ยอยู่บ้าน สรุป เป็น โรคนี้เลย

“โรคอ่อนเพลียเรื้อรัง chronic fatique syndrome" นานๆ พบที ต้องแยกโรคอื่นออกก่อน โรคนี้ ทำให้คนทั้งร่างกายและสมองเหมือน “แบตเตอรี่เสื่อม” อยู่ตลอดเวลา

ฉันเป็นหรือเปล่านะ มาเล่าให้ฟัง

การวินิจฉัย ผู้ป่วยจะต้องมีอาการหลักต่อเนื่องอย่างน้อย 6 เดือนขึ้นไป และอาการนั้น รุนแรงพอจะกระทบชีวิตประจำวัน

เกณฑ์หลักที่ต้องมีคือ:

1. อาการอ่อนเพลียรุนแรงเรื้อรัง (Severe chronic fatigue) — ไม่ดีขึ้นแม้พักผ่อน

2. อาการทรุดลงหลังออกแรง (Post-exertional malaise) — ทำอะไรหนักนิดเดียว จะ “ล้า” ไปหลายวัน

3. นอนแล้วไม่สดชื่น (Unrefreshing sleep) หลับนานแต่ยังเหนื่อยเหมือนเดิม

4. อย่างน้อย 1 อย่างในนี้

• อาการทางสติปัญญา (Cognitive impairment) เช่น สมาธิสั้น จำไม่ค่อยได้ คิดช้า

• อาการของระบบประสาทอัตโนมัติ (Orthostatic intolerance) เช่น เวียนหัว หน้ามืดเมื่อยืน

แต่ งานวิจัยใหม่ จาก อังกฤษ ะบว่า เลือดบอกได้ว่าคุณมีโรคนี้จริงหรือไม่

นักวิจัยจาก University of East Anglia และ Oxford Biodynamics พัฒนา “ชุดตรวจเลือด” ที่สามารถระบุได้ว่า คนๆ นั้นมี CFS หรือไม่

ด้วยความแม่นยำสูงถึง

Sensitivity 92%

Specificity 98%

เรียกได้ว่า “แทบไม่พลาด” และ “แทบไม่ผิดคน”

เขาใช้เทคโนโลยีที่ชื่อว่า EpiSwitch®

ซึ่งไม่ได้ดูแค่ยีน แต่ดู “การพับเก็บของโครโมโซมทั้งสามมิติ”

การรักษา

บอกเลย รักษา ยากพอควร ต้อง บูรณาการ

เรียกว่า “จัดการพลังงานชีวิต”

จัดการพลังงาน (Pacing):

ใช้พลังงานอย่างพอดี ไม่ฝืนกิจกรรมเกินขีดที่ร่างกายรับได้

ต้อง ฟื้นฟูการนอน:

รักษาเวลาเข้านอนให้สม่ำเสมอ อาจใช้ melatonin หรือยานอนหลับขนาดต่ำ

อีกวิธีที่ดีคือ

จิตบำบัด (CBT), mindfulness, กลุ่มผู้ป่วย เพื่อคลายความรู้สึกโดดเดี่ยว

ยาที่กำลังทดลอง

ยา Rituximab, Copaxone, Low-dose naltrexone (LDN) และเทคโนโลยี EpiSwitch®

อยู่ระหว่างการทดลอง บางตัว fail ไป บางตัว อาจช่วยในอนาคต

โรคแปลกๆ เนอะเนอะ อยู่ๆ ก็เพลีย

- อจ สุรัตน์

From Traction to Growth: แผนที่สามขั้นของ Startup ที่ไม่ควรมองข้าม

ธุรกิจ startup ไม่เหมือน ธุรกิจ SMEs ในหลาย ๆ ส่วน ระยะการเติบโตที่เป็นรูปแบบในแต่ละช่วง ก็เป็นสิ่งที่แตกต่างอีกส่วนหนึ่ง พบตาราง traction transition growth เป็นตารางที่น่าสนใจ ไม่แน่ใจว่า กำเนิดจากใคร แต่ว่า มีหลายคน mention ตารางนี้ และคิดว่าเป็นประโยชน์ ก็เอามาเล่ากันฟัง

ตาราง “Traction – Transition – Growth” สมือน แผนที่ของการสร้างธุรกิจ ไม่ได้บอกว่าทำอะไร อย่างไร แต่ เตือนว่า ให้เห็นว่าเราควร “ทำสิ่งใด ในช่วงเวลาไหน” และ “อย่างไร” ระยะมันต่างกัน วิธีย่อมต่างกัน ตัวชี้วัดก็ต่างกัน มาเริ่มกัน

1. Traction: หาจุดยืนให้เจอก่อนขยับตัว

Goal: Product-Market Fit การตอบโจทย์ตลาด
Metric: Retention (การรักษาผู้ใช้ให้อยู่ต่อ)
Volume: Turn on the faucet – เปิดก๊อกน้ำให้ไหลหยดแรก
Channels: ทดลอง 2–3 ช่องทาง เพื่อหา “ช่องที่ใช่”
Optimization: ระดับ Macro (มองภาพรวมก่อน)
Team: ทีมเล็ก คล่องตัว เน้นสร้าง-วัดผล-เรียนรู้

Traction คือช่วงเวลาที่ธุรกิจยัง “ไม่รู้ว่ากำลังขายอะไร ให้ใคร และทำไมเขาต้องซื้อ” อย่างชัดเจน
เป้าหมายในช่วงนี้ไม่ใช่ยอดขาย ไม่ใช่การขยายทีม แต่คือการพิสูจน์ว่า “ผลิตภัณฑ์ของเรามีคนใช้ซ้ำ และอยากใช้ต่อ”
Retention จึงเป็นตัวชี้วัดสำคัญ ไม่ใช่รายได้ระยะสั้น

ในเชิงกลยุทธ์ ผู้ก่อตั้งควรทดลองหลายช่องทางในการหาลูกค้า เช่น Social Ads, Influencer, SEO หรือ Partnerships
โดยยังไม่จำเป็นต้อง “เทหมดหน้าตัก” ให้ช่องทางใดช่องทางหนึ่ง

แนวคิดสำคัญ นี่คือระยะเรียนรู้ ที่สำคัญคือ“ต้องเรียนรู้เร็ว และเผาเงินอย่างฉลาด” เพราะเป้าหมายในเฟสนี้คือการหาความชัดเจน ไม่ใช่การเติบโต

2. Transition: จากของที่คนใช้ สู่ของที่พร้อมเติบโต

Goal: ค้นหา Growth Levers พุ่งทะยานในทางที่ใช่
Metric: Growth Rate (พร้อมกับ CPA < LTV และ Payback < 3 เดือน)
Volume: เพิ่มแรงดัน – Turn up faucet
Channels: เน้น 1 ช่องทางหลักที่ผ่านการพิสูจน์แล้ว
Optimization: เริ่มผสมระหว่าง Macro และ Micro
Team: ขยายเล็กน้อย เริ่มมีความเชี่ยวชาญแยกฟังก์ชัน

เมื่อธุรกิจเริ่มเข้าใจว่าลูกค้าของตนคือใคร และทำไมเขาจึงกลับมาใช้ซ้ำได้
ก็ถึงเวลาขยับเข้าสู่ “ช่วงเปลี่ยนผ่าน” หรือ Transition

ในช่วงนี้ ธุรกิจเริ่มทดสอบกลยุทธ์การขยาย (Growth Levers) เช่น Referral Systems, Pricing Experiments, Viral Loops หรือ Paid Acquisition Campaign ที่คำนวณมาแล้วว่าคุ้มทุน (LTV > CPA)

การวัดผลจะเริ่มเปลี่ยนจากแค่ Retention มาเป็น Growth Rate
พร้อมกับการใช้เงินในเชิงรุกมากขึ้น แต่ยังอยู่บนพื้นฐานของประสิทธิภาพการคืนทุน (Payback Period)

ช่องทางการตลาดควรเริ่ม “ตกผลึก” โดยมุ่งเน้นไปที่ 1 ช่องทางหลักที่ผ่านการทดสอบแล้ว
ทีมเริ่มโตขึ้นเล็กน้อย มีการจัดโครงสร้างแบบกึ่งเป็นทางการ เช่น มีทีม Product แยกจาก Marketing

3. Growth: เร่งเครื่องให้สุด เมื่อรู้ว่าทางข้างหน้าคือสนามวิ่ง

Goal: ขยาย Growth Levers ให้สุด
Metric: Growth Rate เช่นเดิม แต่เน้น Scale
Volume: เปิด Firehose – ขยายแบบไม่หน่วง
Channels: ใช้มากกว่า 1 ช่องทาง พร้อมกัน
Optimization: Micro-Level – ปรับละเอียดทุกจุด
Team: มีโครงสร้างชัดเจน แยกทีมตามฟังก์ชันและเป้าหมาย

Growth Phase คือการขยับจาก “Startup” สู่ “Scale-up”
คือช่วงที่โมเดลธุรกิจได้รับการพิสูจน์แล้ว และเป้าหมายไม่ใช่การเรียนรู้ แต่คือ การขยายอย่างมีประสิทธิภาพ

ทุกระบบที่เคยทดลองต้องเริ่มถูก “ทำให้เป็นระบบ”
ตั้งแต่การจัดการทีม การเพิ่มงบการตลาด ไปจนถึงการสร้างเครื่องมือภายในที่รองรับการเติบโต (เช่น CRM, BI, Automation Tools)

การ Optimise จะลงลึกถึงระดับ Micro
เช่น A/B test ใน UX, การวัด Conversion ทุก Touchpoint หรือการจัดการต้นทุนในระดับ Customer Segment

ทีมงานจะขยายเป็นโครงสร้างที่มีการกระจายอำนาจ (Decentralized)
เพื่อให้แต่ละหน่วยงานสามารถขับเคลื่อน Growth ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องรอการตัดสินใจจากผู้ก่อตั้งในทุกจุด

โตให้เป็นระบบ คือการคิดแบบ “Stage-Based Company”

ตารางเหมือนง่าย แต่มันใช้ได้จริง ไม่ได้เป็นตารางสวย ๆ ในหนังสือสอนการเป็น startup สิ่งที่มันบอก

• ธุรกิจของคุณอยู่ในเฟสใด

• ควรโฟกัสอะไร

• และไม่ควรข้ามขั้นใดด้วยความรีบร้อน

เพราะการกระโดดไปสู่ “Growth” โดยยังไม่ผ่าน “Traction”
ก็ไม่ต่างจากการเร่งเครื่อง โดยไม่รู้ว่ายางพร้อมหรือยัง
สุดท้าย...เครื่องยนต์อาจดี แต่รถก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย

อย่าไปคิดว่า การเติบโต คือเรื่องบังเอิญ

Innovation Dream Team ทีมนวัตกรรมในฝัน

ทีมนวัตกรรม ที่คอยขับเคลื่อนนวัตกรรม ในองค์กรต้องมีใครบ้าง องค์ประกอบมีอะไร

คำตอบหนึ่งที่หลายองค์กรเริ่มค้นพบ คือการตั้งทีมเฉพาะกิจที่มีภารกิจใหญ่เพียงหนึ่งเดียว — สร้างนวัตกรรมให้เกิดขึ้นจริงในองค์กร

หรือที่เรียกกันว่า “Innovation Dream Team”

กลุ่มคนนี้ นอกจากคิดไอเดียแปลกใหม่ แต่คือหัวใจในการฝังรากวัฒนธรรมแห่งการทดลอง การล้มเหลวอย่างมีกลยุทธ์ และการเติบโตผ่านการเรียนรู้เข้าสู่โครงสร้างองค์กร

ทำไมองค์กรถึงต้องมี Innovation Dream Team?

ก่อนจะพูดถึงรายละเอียดของทีม เราต้องย้อนกลับมาทำความเข้าใจพื้นฐานเสียก่อนว่า “นวัตกรรม” ในที่นี้ ไม่ได้หมายถึงแค่เทคโนโลยีใหม่ หรือการคิดสินค้าใหม่ออกมาขายเท่านั้น แต่นวัตกรรมหมายถึง “กระบวนการสร้างคุณค่าใหม่ๆ” ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบของสินค้า บริการ กระบวนการทำงาน หรือโมเดลธุรกิจ

หลายองค์กรเริ่มจากการประกาศ “อยากสร้างวัฒนธรรมนวัตกรรม” แต่ไม่สามารถแปลงความตั้งใจนั้นให้กลายเป็นรูปธรรมได้ เพราะไม่มีคนกลางที่ทำหน้าที่ “เชื่อม” ระหว่างยุทธศาสตร์กับการปฏิบัติ ไม่มีทีมที่ “ทุ่มเท” ทำงานนี้อย่างจริงจัง

นั่นคือเหตุผลที่ “Innovation Dream Team” จึงเกิดขึ้น — ไม่ใช่ทีมที่ฝันกลางวัน แต่เป็นทีมที่กล้าฝัน และกล้าทำให้ความฝันนั้นกลายเป็นความจริง

หน้าที่หลักของทีมสร้างนวัตกรรม

จากงานศึกษาของ George Krasadakis และองค์กรชั้นนำทั่วโลก มีการระบุหน้าที่ของทีมสร้างนวัตกรรมไว้อย่างชัดเจน 6 ด้าน ดังนี้:

1. วางกลยุทธ์นวัตกรรม และกำหนดเป้าหมายที่วัดผลได้

ทีมต้องนิยามคำว่า “นวัตกรรม” ให้ชัดในบริบทขององค์กร พร้อมทั้งกำหนดเส้นทางที่ต้องการเดิน การตั้งเป้าหมายที่วัดผลได้ เช่น จำนวน MVP ที่พัฒนาได้ภายในปี หรือสัดส่วนรายได้จากสินค้า/บริการใหม่ เป็นสิ่งสำคัญ เพราะ “สิ่งที่วัดได้ จึงจะพัฒนาได้”

2. พัฒนาเครื่องมือ สนับสนุนการคิดใหม่ ทำใหม่

ไม่ใช่ทุกคนจะมีพื้นที่ให้ทดลอง หรือมีแพลตฟอร์มในการแชร์ไอเดีย ทีมนี้จึงต้องจัดหาเครื่องมือ เช่น ระบบระดมความคิด ซอฟต์แวร์จัดการนวัตกรรม หรือจัด Hackathon เพื่อกระตุ้นการมีส่วนร่วม และทำให้วัฒนธรรมใหม่ค่อยๆ ซึมซับเข้าสู่องค์กร

3. สร้างนวัตกรรมจริงให้เห็นเป็นตัวอย่าง

“อยากเปลี่ยนวิธีคิดคนอื่น ต้องเริ่มจากลงมือทำให้ดู” ทีมต้องทำหน้าที่นำร่องโครงการนวัตกรรมด้วยตนเอง เพื่อเป็นต้นแบบให้หน่วยงานอื่นเห็นว่านวัตกรรมไม่ได้เป็นแค่แนวคิดลอยๆ แต่สามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริง

4. สื่อสาร สร้างแรงบันดาลใจ และขยายแนวคิด

ไม่มีนวัตกรรมใดเติบโตได้หากขาดการสื่อสาร ทีมต้องสื่อสารความสำเร็จ ความท้าทาย และบทเรียนให้กับองค์กรอย่างสม่ำเสมอ เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ และเปลี่ยน “ผู้ตาม” ให้กลายเป็น “ผู้ร่วมขบวน”

5. วัดผล และปรับปรุงแนวทางให้ยืดหยุ่น

นวัตกรรมไม่ใช่เส้นตรง มีโอกาสหลงทาง หรือเจอ “เซอร์ไพรส์” ได้ตลอดเวลา ทีมจึงต้องตั้งเกณฑ์วัดผลที่ชัดเจน และพร้อมปรับกลยุทธ์อย่างคล่องตัว โดยไม่เสียเป้าหมายใหญ่

6. บริหารความเสี่ยง และป้องกันไม่ให้เกิดความปั่นป่วน

ในบางกรณี การระดมความคิดอย่างไม่มีระบบ อาจกลายเป็น “เสียงรบกวน” ที่เบี่ยงเบนความสนใจจากภารกิจหลักขององค์กร ทีมจึงต้องบริหารความสมดุลระหว่าง “นวัตกรรม” กับ “ธุรกิจปกติ” อย่างแยบยล

โครงสร้างของ Innovation Dream Team ที่ยั่งยืน

ทีมที่ดีไม่ใช่แค่ “คนเก่งรวมตัวกัน” แต่ต้องเป็นกลุ่มคนที่มีความหลากหลาย ทำงานร่วมกันอย่างบูรณาการ และชัดเจนในบทบาท ซึ่งประกอบด้วย 9 บทบาทสำคัญ ดังนี้:

1. นักวางกลยุทธ์ (Strategists)

คือผู้มองภาพใหญ่ รู้จักวางเกม วางทาง พวกเขาต้องเข้าใจทั้งโครงสร้างธุรกิจ เทคโนโลยี และพฤติกรรมตลาด เพื่อออกแบบทิศทางการพัฒนาอย่างแม่นยำ

2. ผู้เชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์ (Product Experts)

เป็นคนที่เข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง มองเห็นแนวโน้มของความต้องการที่เปลี่ยนไป และแปลงสิ่งนั้นเป็นสินค้า บริการ หรือโอกาสเชิงธุรกิจ

3. นักเทคโนโลยี (Technologists)

คือทีมที่รู้จักเครื่องมือ เทคนิค และวิธีคิดแบบ Agile, Lean, Prototyping พวกเขาคือคนสร้างของจริงจากไอเดีย

4. ผู้จัดการโครงการ (Program Managers)

เป็นหัวใจของการลงมือทำจริง คนที่รับผิดชอบในการบริหารทรัพยากร เวลา และความร่วมมือข้ามหน่วยงานเพื่อให้โปรเจกต์เดินหน้า

5. ผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพย์สินทางปัญญา (IP Experts)

แม้ไม่ได้ตั้งเป้าจดสิทธิบัตร แต่หากวันหนึ่งมีไอเดียดีพอ ทีมนี้ต้องพร้อมจับโอกาส และปกป้องความได้เปรียบเชิงการแข่งขันทันที

6. นักนวัตกรรมตัวจริง (True Innovators)

คือคนที่กล้าทดลอง กล้าล้มเหลว และกล้าเรียนรู้ พวกเขาทำงานเพื่อสร้างแนวทางใหม่ ไม่ใช่เดินตามสูตรสำเร็จเก่า

7. ผู้สื่อสารวัฒนธรรม (Innovation Advocates)

หน้าที่ของพวกเขาคือ “สื่อสารให้คนทั้งองค์กรเข้าใจ” ว่านวัตกรรมคืออะไร สำคัญแค่ไหน และพวกเขามีบทบาทอย่างไรในกระบวนการนี้

8. ผู้เชี่ยวชาญด้านกระบวนการ (Innovation Specialists)

คนที่ช่วยแนะนำแนวทางใหม่ เช่น Design Thinking, Systems Thinking หรือ Lean Startup รวมถึงเป็นผู้นำการจัดเวิร์กช็อปและกิจกรรมต่างๆ

9. นวัตกรรับเชิญ (Guest Innovators)

สมาชิกหมุนเวียนจากหน่วยงานอื่นที่เข้ามาเรียนรู้และร่วมสร้างนวัตกรรม เป็นกลไกสำคัญที่ช่วยหล่อเลี้ยงความเข้าใจ และเชื่อมโยงระหว่าง “ทีมเฉพาะกิจ” กับ “องค์กรโดยรวม”

ข้อควรระวัง: เมื่อทีมอยู่สูงเกินไป

การมีทีมที่โดดเด่นและได้ทรัพยากรพิเศษ อาจทำให้เกิดความรู้สึกแปลกแยกในองค์กร เช่น การที่ทีมนี้อยู่ใน "Sandbox" ที่ไม่มีข้อจำกัดเหมือนหน่วยงานอื่น จึงต้องระวังไม่ให้ทีมกลายเป็น “คนวงในที่ขาดการสื่อสารกับคนวงนอก”

การหมุนเวียนสมาชิก การจัดเวทีแลกเปลี่ยน และการรายงานผลอย่างโปร่งใส จะช่วยทำให้ทีมไม่กลายเป็น “คนนอกในองค์กรของตนเอง”

นวัตกรรมต้องมีเจ้าภาพ

นวัตกรรมที่ยั่งยืน ไม่ได้เกิดจากแรงบันดาลใจชั่ววูบ หรือโครงการเฉพาะกิจที่จบแล้วจบเลย แต่มาจากการมีระบบ คน และวัฒนธรรมที่ต่อเนื่อง

Innovation Dream Team จึงไม่ใช่ทีมเสริม แต่คือทีมหลัก ที่จะทำให้ “องค์กรคิดใหม่ได้อย่างมีกลยุทธ์” และ “ทำใหม่ได้อย่างมีแบบแผน”

ไม่ว่าองค์กรของคุณจะใหญ่หรือเล็ก หากอยากให้นวัตกรรมเป็นมากกว่าแค่คำบนกระดาน ก็อาจถึงเวลาที่ต้องตั้งทีมนี้ขึ้นมาอย่างจริงจัง

Designing the Future of Care: Where AI Meets Human-Centered Health [HealthNEXT2025]

การพูดถึงเรื่องการออกแบบอนาคตใหม่ด้วย AI น่าสนใจโดยเฉพาะการออกแบบที่มุ่งเน้นให้ตอบโจทย์เฉพาะบุคคล เรื่อง "Designing the Future of Care: Where AI Meets Human-Centered Health"

เรื่อง ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมสาธารณสุข

วันนี้เป็นช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อที่สำคัญ โดยเฉพาะทางด้านเทคโนโลยี การเกิดขึ้นของเทคโนโลยี AI และ Digital Technology ต่าง ๆ มากมาย สร้างแรงกระเพื่อมให้มากสำหรับทุกอุตสาหกรรม ไม่เว้นแม้แต่ อุตสาหกรรม Health Care เทคโนโลยีเหล่านี้สร้างความก้าวหน้าในเรื่องของ Health Tech ให้เราสามารถยก ระดับคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย, ผู้ที่มาใช้บริการสาธารณสุข และ ผู้ที่ให้ บริการสาธารณสุขทุกระดับชั้น

• AI เข้ามาช่วยในการ วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ลึกซึ้งและรวดเร็ว ทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น

• Hybrid Cloud และ Data Platform ทำให้โรงพยาบาลและสถานพยาบาลสามารถเข้าถึงข้อมูลมหาศาล และใช้ข้อมูลเหล่านั้นให้เกิดประโยชน์สูงสุดอย่างปลอดภัย

• Automation และ Generative AI มาช่วยจัดการกระบวนการต่าง ๆ เช่น งาน Operation และงานหลังบ้าน เพื่อให้มี Productivity efficiency ที่สูงขึ้น ทำให้แพทย์และพยาบาลมีเวลาที่เป็น Quality time ในการดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น

• ภาพสะท้อนให้เห็นว่าเทคโนโลยีโดยเฉพาะ AI ไม่ได้มาช่วยสร้างแค่ประสิทธิภาพในการทำงาน แต่ยังมายกระดับการให้บริการทางด้าน Health Care ทั้งผู้ป่วย บุคลากรทางการแพทย์ และสังคมโดยรวม

ความสำเร็จของคณะแพทยศาสตร์ มช. และแนวโน้มอุตสาหกรรม

• โครงการนำร่องในการนำ Agentic AI มาใช้ในการบริการทางการแพทย์นั้น ประสบความสำเร็จเป็นแห่งแรกในอาเซียน และสร้างผลในเชิงบวกมากมาย ทั้งในมุมของผู้ป่วยและผู้ให้บริการทางการแพทย์

• มีการแสดงความยินดีอย่างไม่เป็นทางการเนื่องจากได้รับทราบข่าวดีว่า ทาง Asian Oceanian Computing Technology Association (ASOCIO) ซึ่งเป็นหน่วยงานนานาชาติ ได้ recognize คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ว่ามีความเป็นเลิศทางด้านการขับเคลื่อนนวัตกรรม Health Tech โดยท่านคณบดีจะได้รับเชิญไปรับรางวัลที่ไต้หวันในเดือนตุลาคมนี้ ซึ่งถือเป็นความภาคภูมิใจของชาวเชียงใหม่ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และคณะแพทยศาสตร์

ผู้บรรยายได้แชร์ข้อมูลสำคัญที่จัดทำโดย IBV (Institution of Business Value) ของ IBM เกี่ยวกับ Health Care ในยุค AI

ความท้าทายที่สถานพยาบาลกำลังเผชิญ:

• ต้นทุนในการบริหารจัดการที่สูงขึ้นมาก

• Demand ที่สูงขึ้น เนื่องจากประเทศไทยเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ และต้องการ Care มากขึ้น

• Staff Shortage: ไม่สามารถเพิ่มจำนวนพนักงาน หรือผลิตแพทย์และพยาบาลได้รวดเร็วพอ (เป็นประเด็นที่หลายประเทศให้ความสำคัญ)

• การ Treatment มีความยากลำบากและ Complexity มากยิ่งขึ้น

ดังนั้น AI จึงจะมาเปลี่ยน (transform) กระบวนการในการดูแลผู้ป่วยได้อย่างมากในยุคนี้

มุมมองของผู้บริหาร Health Care ต่อ AI:

• จากการสัมภาษณ์ผู้บริหารองค์กร Health Care ทั่วโลก พบว่า กว่า 70% มองว่า AI จะเป็นตัวที่เข้ามาสร้าง competitive advantage หรือสร้างประสิทธิภาพในการบริหารจัดการ Health Care ในอนาคตที่วัดผลได้แน่นอน

• เกือบ 70% มองว่า AI จะเพิ่ม efficiency และจะส่งผลไปถึง financial performance หรือการบริหารจัดการ budget ของแต่ละโรงพยาบาล

Key Dynamic และ Industry Trend ใน Health Care:

1. Equity Disparity (ความเท่าเทียมกัน): การเข้าถึงกระบวนการสาธารณสุขถือเป็นเรื่องใหญ่ระดับโลก

2. Aging Population: ประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ ซึ่งถือเป็น Top ของโลก

3. Virtual Care และ Hybrid Care: ในอนาคตจะมีการใช้ Virtual และ Hybrid Care มากยิ่งขึ้น โดยยกตัวอย่าง T-medicine ในการช่วยชีวิตผู้ป่วยและการทำ CPR ทำให้บางโรคหรืออาการไม่จำเป็นต้องเข้าโรงพยาบาลทุกครั้ง

4. Digital Transformation: การเปลี่ยนจาก Electronic Medical Record ไปสู่ Electronic Health Record ซึ่งช่วยในการบันทึกข้อมูล Health ส่วนตัวได้ตลอดเวลา ทำให้เกิด preventive medicine (ระวังป้อง กัน แทนที่จะป่วยแล้วมารักษา)

5. RCM (Reliability Center Maintenance): เทคโนโลยีนี้มีต้นกำเนิดจากอุตสาหกรรมการบิน (Aviation Industry) ที่อุปกรณ์ดาวน์ไม่ได้ ปัจจุบันกำลังเข้ามาใน Health Care เพราะเครื่องมือแพทย์ก็ดาวน์ไม่ได้เช่นกัน ระบบนี้จะช่วยในเรื่อง preventive maintenance และ predictive maintenance

6. Value Based Care: จะมาทดแทน Free Base ทำให้ Quality ของ service ดีขึ้น

7. Citizen Patient: เปลี่ยนจากการเป็น Patient (ป่วยแล้วมารักษา) เป็น Citizen Patient (การดูแล Health Care ในชีวิตประจำวัน โดยไม่จำเป็นต้องรอให้ป่วย)

การเติบโตของ AI และความกังวล (Concern):

• ผู้บริหารด้าน Health Care คาดการณ์ว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การใช้ AI จะ เติบโตขึ้นมากถึง 4 เท่า เมื่อเทียบกับปัจจุบัน ในหลายด้าน เช่น Cyber Security, การดูแลผู้ป่วย, งาน IT, Marketing, และ Product Development

• อย่างไรก็ตาม ผู้บริหาร Health Care มีความกังวลหลายเรื่อง:

    ◦ ไม่เชื่อมั่น (Trust) ในเทคโนโลยี เนื่องจาก AI เป็นเรื่องใหม่ หลายองค์กรยังไม่มั่นใจในความถูกต้องแม่นยำของข้อมูล

    ◦ การกำกับดูแล (Governance) เรื่อง Ethic, Privacy, Compliance

    ◦ Impact กับ Job (AI มาแทนที่คน)

• ความกังวลเหล่านี้ทำให้การ adoption AI ใน Health Care ในปีที่ผ่านมาอาจมีน้อย แต่ปีนี้กระบวนการนี้กำลังเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว โดยเห็นได้จากองค์กรต่าง ๆ รวมถึงคณะแพทย์ มช. ที่มุ่งไปในทิศทางของ AI อย่างชัดเจน

• มีความต้องการ upskill reskill requirement ในอุตสาหกรรมนี้อย่างมาก โดยเฉพาะเรื่องเทคโนโลยี communication และ innovation

AI และ Digital Technology จะมาตอบโจทย์ 3 เรื่องหลัก:

1. Empower Health Care Professional: จากภาระงานที่จำกัดของ Work force และปริมาณผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้น ทำให้บุคลากรทางการแพทย์มีความเครียดและภาวะ Burn out ค่อนข้างสูง คาดการณ์ว่าในปี 2030 จะมีบุคลากรทางการแพทย์ถึง 10 ล้านคนที่กำลังประสบปัญหา Burn out หรือ Mental health AI จะเข้ามาช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของบุคลากรเหล่านี้

2. Go Beyond Patient Experience: เทคโนโลยีจะช่วย enhance ในเรื่อง predictive preventive และการเปลี่ยนเป็น Health Record หรือ Life Treatment ในรูปแบบของ Citizen Patient

3. Relationship Investment: การลงทุนทางด้านเทคโนโลยีจะเพิ่มสูงขึ้นมากในยุคนี้ ทั้งเรื่อง Cyber Security Resiliency และ Scalable Technology

สองเทคโนโลยีพื้นฐานสำคัญ: AI และ Hybrid Cloud

มีเทคโนโลยี 2 เรื่องที่เป็น พื้นฐานของเทคโนโลยีทั้งมวล ในการช่วยให้ Health Care สามารถ Transform ได้อย่างยั่งยืนในยุค AI คือ AI และ Hybrid Cloud ทั้งสองเทคโนโลยีนี้จะช่วยสร้าง Productivity และทำให้การบริการทางการแพทย์ดีขึ้น

1. AI (Artificial Intelligence): Domain Specific AI

• AI เป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่ม Productivity และคุณภาพของ Health Care

• ไม่ใช่ AI ทุกตัวจะเหมาะกับองค์กร

• เหตุผลคือ 99% ของ Data ที่เกิดขึ้นในโรงพยาบาลเป็น Untap Data ซึ่งยังไม่ถูกเข้าถึงโดย AI ทั่วไป และข้อมูลเหล่านั้นควรจะอยู่ในองค์กรเพราะเป็นเรื่อง Privacy

• สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นคือการ Shift จาก General Purpose AI มาเป็น Domain Specific AI เพื่อใช้ AI ในวัตถุประสงค์จำเพาะ เพื่อสร้าง Benefit หรือ Value จาก Data ที่มีในองค์กร ภายใต้ Environment ที่ปลอดภัย

• General Purpose Model (เช่น ChatGPT, Gemini, Claude) ถูกเทรนด้วย Data ทั่วโลก แต่ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้ใช้ในองค์กร และไม่มี Data ที่อยู่ในองค์กร 99%

• โมเดลขนาดใหญ่เมื่อนำมาปรับใช้ในองค์กรจะกลายเป็น Smaller Language Model (SLM)

• SLM สามารถสร้างวัตถุประสงค์ที่ขึ้นอยู่กับ Use Case ที่ต้องนำไปใช้ ต้นทุนในการบริหารจัดการถูกลง และทำงานบน Enterprise Data ภายใต้ Environment ที่ปลอดภัย

• การใช้โมเดลขนาดเล็กสามารถ ลดต้นทุนเรื่อง Influencing cost ได้ถึง 30 เท่า ทำให้สร้าง ROI จากการ apply use case บน AI ได้เป็นอย่างดี

IBM watsonx Platform:

• IBM ให้ความสำคัญกับการใช้ Domain Specific AI, Enterprise AI, และ Open Source AI

• แพลตฟอร์ม IBM watsonx รองรับโมเดล Open Source, Smaller Language Model ต่าง ๆ มากมาย เช่น Granit Model ของ IBM, โมเดลตระกูล Lama ของ Meta, Deep Seek, Google GMA, หรือโมเดลภูมิสารสนเทศอย่าง NASA

2. AI-Infused Technologies (Integration & Automation):

• AI ได้ถูก Infuse ลงไปในทุกบริบทของเทคโนโลยีในปัจจุบัน

• เมื่อต้องใช้เทคโนโลยีจำนวนมากและมีการ Integrate เข้าหากัน เราจำเป็นต้องมีแพลตฟอร์มที่ทำเรื่อง Integration

    ◦ IBM Web method Hybrid Integration: เป็น AI infuse technology ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลที่มาจากหลายแหล่ง ทั้ง on premise data center, public cloud, หรือ SaaS อย่างปลอดภัย

    ◦ ระบบนี้รองรับ API integration, file transfer, และ B2B connect (เช่น เชื่อมโยงกับบริษัทประกัน) เพื่อให้การถ่ายโอนข้อมูลปลอดภัยและ comply

    ◦ เป็นแพลตฟอร์มเดียวแบบ Intelligent AI driven การใช้ Tool เหล่านี้จะทำให้ ROI เพิ่มสูงขึ้นถึง 176% จากกระบวนการ Manual สามารถลด deployment time ได้ถึง 40% และ free up project ได้เร็วขึ้นถึง 33%

• HashiCorp Tools (สำหรับการพัฒนาโปรแกรม/DevOps):

    ◦ IBM มีเทคโนโลยี HashiCorp (Terraform และ Vault) ซึ่งเป็น AI infuse Automation Tool

    ◦ Terraform ทำเรื่อง Infrastructure as a code ช่วยจัดการกระบวนการตั้งแต่การพัฒนา (Development) จนถึงการ Deploy ด้วย Automation ทั้งหมดอย่างปลอดภัย โดยมีระบบ policy as code เพื่อสร้าง Guardrail ให้แอปพลิเคชันอยู่ใน Compliance และปลอดภัย

    ◦ Vault ใช้จัดเก็บ Secret Key certificate โดยเฉพาะใน Health Care ที่สำคัญในการสร้าง Dynamic Key ทุก 90 วัน Vault จะทำ Automation ในเรื่องการจัดการ Password, Key, และ Certificate

3. Hybrid Cloud (Red Hat OpenShift):

• สิ่งที่สร้าง Value จริง ๆ ให้กับองค์กร Health Care คือการใช้ Hybrid Cloud

• IBM มี Red Hat OpenShift ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำคัญ และถือเป็น defactor Standard ของ Hybrid Cloud Platform ทั่วโลก

• แพลตฟอร์มของ IBM จะมี Red Hat OpenShift Integrate อยู่ ทำให้สามารถ leverage hybrid by design และใช้ประโยชน์จาก Data และ Technology across ทุก ๆ platform

4. Data Management (Data Lake House and Data Stack):

• สิ่งที่สำคัญไม่แพ้ AI คือ Data หากไม่มี Data ที่ดี ก็ไม่สามารถสร้าง AI success ได้

• IBM มีแพลตฟอร์มที่ชื่อว่า watsonx data ซึ่งเป็น Data Lake House Architecture ที่มาพร้อม Data Fabric Technology

• watsonx data ทำเรื่อง Data Quality, Data Governance, Lineage tracking, data pipeline แบบ real time, และ data injection เพื่อทำให้ AI project success

• Data Stack: เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีสำคัญที่พัฒนามาจาก Aperche Cassandra ทำเรื่อง no SQL บริหารจัดการ Data ทั้งที่เป็น Structure data (เช่น EMR, HIS) และ Image (เช่น PAT, MRI, EKG) ข้อมูลเหล่านี้สามารถ stream Real time เพื่อนำไปใช้ทางด้าน AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

Agentic AI และการเปลี่ยนผ่านของระบบ

รายละเอียดเรื่อง Agentic AI ซึ่ง IBM ทำงานร่วมกับคณะแพทย์ มช.

• watsonx Orchestrate เป็น agent สำคัญ เป็น prebuild AI agent ที่ถูกสร้างมา ทำให้สามารถสร้าง AI agent ได้ง่าย ๆ ภายใน 5 นาที

• มี prebuild skill สำหรับงานประเภทต่าง ๆ ซึ่งไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับการแพทย์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงกระบวนการด้าน HR, Nurse Management, Supply Chain และอื่น ๆ

• watsonx Orchestrate เชื่อมโยงกับแอปพลิเคชันหลังบ้าน เช่น EMR, SAP, Oracle, Microsoft, Service Now ทำให้ควบคุมการทำ AI agent ได้อย่างครบวงจรและง่าย

วิวัฒนาการของระบบ (System Evolution):

1. System of Record: แอปพลิเคชันที่ใช้เป็น Single source of truth ในการสร้าง Data (เช่น EMR, HIS, SAP)

2. System of Intelligent: การนำ Data ใน System of Record มาสร้าง Engagement กับบุคลากร/คนไข้

3. System of Agentic: ในอนาคต/ปัจจุบัน เป็นเรื่องของ System of Intelligent ที่ Data รวมกับ Engagement แล้วไปอีกขั้นในการสร้าง Use Case ต่าง ๆ เพื่อบริการผู้ป่วยได้ดีขึ้น

AI Agent Architecture และรูปแบบการทำงาน:

• User (ผู้ให้บริการทางการแพทย์หรือผู้ป่วย) จะ engage กับ AI agent โดยการ Prompt (เหมือน Chat GPT หรือ Microsoft Copilot)

• คำสั่งจะถูกส่งกลับไปยังหลังบ้าน ซึ่งมี AI agent ที่ Build และเชื่อมโยงกับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ (SAP, Microsoft, Oracle, HIS, EMR)

• งานบางส่วนจะถูกทำโดยอัตโนมัติ

• IBM นิยามว่า AI จะมา Handle งานที่เป็น Routine และ Low value repetitive task ในขณะที่บุคลากรจะไปทำงานที่เป็น High value มากยิ่งขึ้น

รูปแบบของ AI Agent 3 รูปแบบ:

1. Zero Touch: ถาม AI แล้ว AI ให้ข้อมูลกลับมา โดย AI ทำงานอยู่บน Enterprise Data (ตัวอย่าง: พยาบาลถามวันลา หรือกระบวนการสลับวันลา)

2. Augmented: เมื่อถามข้อมูลเข้าไป AI จะ Provide Choice มาให้ (ตัวอย่าง: ต้องการสลับวันลา AI provide drop down menu ให้เลือก 1, 2, 3, 4) ที่เหลือ AI จะ automate จัดการกระบวนการ สวิตช์ Line และมี Approval แบบครบวงจร

3. Fully Orchestrate: Prompt ข้อมูลเข้าไป แล้ว AI Validate ข้อมูล ที่เหลือ AI agent ทำงานแทนโดยทั้งหมด

หลักการ Human Centric AI:

เทคโนโลยีที่นำมาใช้ต้องมี คนเป็นศูนย์กลาง (Human Centric AI) ซึ่งมีหลายเรื่องสำคัญ:

• AI จะต้อง Design for human และเป็น Consumer Grade Experience เพื่อให้คนสามารถใช้ประโยชน์ได้เต็มที่

• AI จะต้องมีความเป็น Trust Body (เชื่อถือได้) โดยต้องมี Governance Process ที่ช่วยกำกับดูแลควบคุมเรื่อง Bias, Hallucination, และ Compliance ต่าง ๆ

• AI ต้องมีการ Integrate เข้ากับ Ecosystem ที่เรามีอยู่ (ไม่ว่าจะเป็นทุก ๆ แพลตฟอร์มที่ใช้ในโรงพยาบาล)

• Learning by doing: ต้องเริ่มจากเล็ก ๆ (modular technology) learn fast, fail fast และพัฒนาให้รวดเร็ว

Use Case และเทคโนโลยีแห่งอนาคต

1. Patient Journey & Efficiency:

AI สามารถ infuse เข้ามาช่วยสร้างกระบวนการที่มี Efficiency, Productivity และได้ Patient Experience ที่สูง ทำให้ทั้งผู้ป่วยและผู้ให้บริการมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น

2. Clinical Trial (การทดลองทางคลินิก):

• ประเทศไทยถือเป็นศูนย์กลางการทำ Clinical Trial ที่ใหญ่ที่สุดในอาเซียน มีมูลค่าเกือบ 1,000 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปี และคาดว่าจะแตะ 1,600 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปีในปี 2030

• AI จะมาช่วยทั้งกระบวนการ Recruitment การคัดเลือกในเรื่อง Diversity และ Equity เพื่อให้กระบวนการสมบูรณ์แบบ

• AI ช่วยในการสร้าง Interoperability (ทำให้ข้อมูลทำงานร่วมกันอย่างสมบูรณ์แบบ) ทำให้บุคลากรทางการแพทย์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

• มี Use Case ที่ทำกับโรงพยาบาลศิริราช ปิยมหาการุณ ในเรื่องการทำ Digital Pathology แบบครบวงจร เพื่อเพิ่ม efficiency ในกระบวนการทำ Pathology

3. RCM (Reliability Center Maintenance):

• RCM เป็นเรื่องสำคัญ เพราะเครื่องมือแพทย์ต้องมีการบำรุงรักษาให้มีประสิทธิภาพสูงสุดตลอดเวลา เสียไม่ได้ ดาวน์ไม่ได้ เหมือนในอุตสาหกรรมการบิน

• ระบบ Enterprise Asset Management และ RCM จะทำให้สามารถ achieve เรื่อง preventive predictive maintenance และทำให้คุณภาพของการให้บริการมีความต่อเนื่องและไม่สะดุด

4. Quantum Computing (เทคโนโลยีแห่งอนาคต):

• IBM คาดว่าในปี 2029 จะเกิดยุค Quantum Computing

• Quantum จะมา ทำงานร่วมกันกับ Classic Computer (ไม่ได้มาทดแทน)

• Classic Computer ใน AI ทำงานบน Data คือ มองย้อนกลับไปในอดีต แล้วหา Outcome ที่ดีที่สุดจาก Data

• Quantum ใช้หลัก Quantum Physic คือ มองไปในอนาคต หาความเป็นไปได้ที่ดีที่สุด เมื่อรวมกันจะสร้าง Breakthrough อย่างมากในหลายอุตสาหกรรม รวมถึง Health Care

    ◦ ตัวอย่างการทำงานร่วมกับ Moderna: Quantum ทำงานวิจัยในระดับโมเลกุลเกี่ยวกับวัคซีน MRNA เนื่องจากโปรตีนที่ห่อหุ้มวัคซีนจะโดนเอนไซม์ในร่างกายมนุษย์ย่อยสลาย Quantum ช่วยค้นพบโปรตีนที่ชื่อว่า lipid nanoparticle ซึ่งมีความทนทานต่อเอนไซม์ ทำให้ฉีดวัคซีนน้อยลงและเข้าถึงเซลล์เป้าหมายได้ดีขึ้น

    ◦ ตัวอย่างการทำงานร่วมกับ Cleveland Clinic: ทำงานในระดับ Biomarker ของผู้ป่วยโรคลมบ้าหมู ก่อนและหลังการผ่าตัด เพื่อทำ Personalization Treatment

• มีการเปิดตัว Quantum Cator ของ IBM ที่นิวยอร์ก ในปี 2029 ซึ่งจะมีความเร็วมากกว่า Quantum Computer ในปัจจุบันถึง $10^{43}$ เท่า (10 ตามด้วย 0 43 ตัว)

• Quantum 1 Set ในปัจจุบันมีความเร็ว/Performance มากกว่า 10 ล้านล้านเท่า

ข้อสรุป:

เมื่อเดือนที่แล้ว IBM, มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และ NUS (National University of Singapore) มีโอกาสได้ทำ MOU ร่วมกัน ทางด้านงานวิจัยเรื่อง AI และ Quantum ซึ่งเป็นโอกาสดีที่จะขับเคลื่อนงานวิจัยด้านสาธารณสุขทางการแพทย์ร่วมกันระหว่าง 3 ปาร์ตี้นี้ในอนาคต

NEXTGen - Innovator Mindset [HealthNEXT2025]

“โลกไม่รอใคร... โดยเฉพาะคนที่ยังไม่พร้อมจะเปลี่ยน”
คำกล่าวนี้อาจฟังดูแรงไปนิด แต่ถ้าคุณได้ฟังการบรรยายของ ดร.รนกร ไวุฒิ รองคณบดีจากสถาบันนวัตกรรมบูรณาการ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในงาน HealthNEXT 2025 คุณจะเข้าใจว่า "ความเปลี่ยนแปลง" นั้นไม่ใช่แค่สิ่งที่เกิดขึ้น… แต่มันคือ "คลื่น" ที่คุณต้อง “โต้” ให้ไวที่สุดเท่าที่จะไวได้

โลกที่เปลี่ยนเร็วเกินจะตั้งหลัก

ในอดีต การเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ใช้เวลา 10 ปี แต่วันนี้ 2 วันก็อาจจะเจ๊งได้ ถ้าไม่รู้จักปรับตัว สกิลที่สำคัญที่สุดในโลกยุคนี้คือ “Speed to Adapt” – การรู้ทัน, ตัดสินใจไว, ปรับตัวเก่ง และเคลื่อนไหวเร็ว

แต่การปรับตัวไม่ใช่เรื่องของทักษะอย่างเดียว
มันคือ “วิธีคิด” (Mindset) ต่างหาก ที่เป็น “ทรัพยากรที่หายาก” ที่สุดในโลกยุคนี้

ความท้าทายของนวัตกรรม: ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือ “วิธีคิด”

ดร.รนกร ตั้งคำถามสำคัญไว้ว่า…
“ของดี ๆ ในแล็บมีอยู่เต็มไปหมด แล้วทำไมยังเปลี่ยนโลกไม่ได้?”

คำตอบคือ… “ติดคอขวด”
คอขวดที่ว่านี้ ไม่ใช่เทคโนโลยี
แต่คือ Mindset ของคนทำ

โลกยุคใหม่มีปัญหาหลายชั้น (Complexity) การแก้ 1 ปัญหาด้วย 1 วิธี อาจไปสร้างปัญหาอีก 3 อย่างโดยไม่ตั้งใจ สิ่งที่ต้องการไม่ใช่ “ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน” อย่างเดียว แต่คือ “การบูรณาการ” ความรู้หลายด้านเข้าด้วยกัน

4 Mindset Shift ที่จะพาคุณเป็น Next Gen Innovator

ดร.รนกรสรุปวิธีเปลี่ยน “นักเรียน/นักวิจัยธรรมดา” ให้กลายเป็น นักนวัตกรรมรุ่นใหม่ ได้อย่างน่าสนใจ ผ่าน 4 การเปลี่ยนความคิด ดังนี้:

1. จาก “รักในทางออก” → เป็น “รักในปัญหา”

คนส่วนใหญ่หลงรัก Solution ของตัวเอง ทั้งที่อาจไม่มีใครอยากใช้มัน

💡 “ถ้าคุณรัก Product มากไป… คุณจะไม่กล้าทิ้งมัน แม้มันไม่ตอบโจทย์ใครเลย”
นวัตกรรมที่แท้จริงเริ่มจาก “ปัญหาที่ใช่” ไม่ใช่ Solution ที่เท่

2. จาก “ผู้เชี่ยวชาญ” → เป็น “นักบูรณาการ”

นวัตกรรมไม่ได้เกิดจากคนเก่งเดี่ยว ๆ แต่เกิดจากทีมที่เข้าใจภาพใหญ่

🧩 ต้องเป็น “T-shaped People” — ลึกในบางเรื่อง กว้างในหลายด้าน และเชื่อมโยงความรู้ข้ามศาสตร์ได้
ตัวอย่างเช่น หมอที่เข้าใจโค้ดดิ้ง วิศวกรที่เข้าใจจิตวิทยา หรือนักวิจัยที่ฟังเสียงตลาดเป็น

3. จาก “วางแผนให้เป๊ะ” → เป็น “สร้าง-วัด-เรียนรู้”

ในโลกจริง ไม่มีเวลาให้คุณนั่งแผนเป๊ะ ๆ 6 เดือนแล้วเพิ่งเริ่มทำ

ใช้หลัก “Build – Measure – Learn” สร้าง MVP ออกมาก่อน แล้วเรียนรู้จาก Feedback
จำไว้ว่า MVP ที่ "ง่อย ๆ" แต่ได้ลองจริง ดีกว่าแผนที่อยู่แต่ในกระดาษ

4. จาก “ทำนายอนาคต” → เป็น “พร้อมรับทุกอนาคต”

ไม่มีใครทำนายอนาคตได้ แต่ทุกคน สร้างความพร้อมที่จะปรับตัวได้

🔍 ทักษะสำคัญไม่ใช่ Crystal Ball แต่คือ
– การสแกนสัญญาณ (Signal Scanning)
– การวางแผนฉากทัศน์ (Scenario Planning)
– การสร้างความยืดหยุ่นในตัวเอง (Resilience)

จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ: ตัวอย่างจากจุฬาฯ

คำถามคือ… แล้วจะฝึก Mindset เหล่านี้ได้จริงหรือ?
คำตอบจาก L.S.I.I. (สถาบันนวัตกรรมบูรณาการ จุฬาฯ) คือ “สร้างสภาพแวดล้อมที่บ่มเพาะ” มากกว่าสอนแบบท่องจำ

3 เสาหลักของหลักสูตรคือ:

1. Integrated Core – สอนทั้งเทคโนโลยี & ธุรกิจแบบบูรณาการ

2. Project-Based Journey – ให้ลงมือทำจริง เพื่อลดอคติและเรียนรู้จากสนามจริง

3. Ecosystem – มีระบบนิเวศ (Mentor, Partner, Market) รองรับไอเดียให้เกิดขึ้นจริง

ในปีท้าย ๆ ของหลักสูตร เด็ก ๆ ไม่เน้นสอบ แต่ทำโปรเจกต์จริงที่ใช้สอบได้หลายวิชาในเวลาเดียวกัน (Synergy Projects)
มีโปรแกรมอย่าง A-School ที่ใช้ “State Gate Model” แบ่งความก้าวหน้าของโปรเจกต์ออกเป็น 7 ระดับ เพื่อให้คำปรึกษาที่เหมาะสมกับแต่ละจุด

ถ้าคุณอยากเป็น Innovator… เริ่มต้นแบบนี้:

สัปดาห์แรก: ตกหลุมรักปัญหาที่ยังไม่มีใครแก้ (Unmet Need) สักเรื่อง
ภายในเดือนนี้: หาเพื่อนร่วมทีมแบบ T-shape สักคน
ภายใน 3-4 เดือน: ลองสร้าง MVP ง่าย ๆ ขึ้นมาทดสอบตลาด

อย่ารอให้โปรเจกต์สมบูรณ์แบบ เพราะสิ่งที่สำคัญกว่าทฤษฎีคือ เสียงจากลูกค้า

สรุปส่งท้าย:

“อนาคตของการดูแลสุขภาพจะถูกสร้างโดยผู้บูรณาการ (Integrator)”

และอาจไม่ใช่คนที่เก่งที่สุด...
แต่เป็นคนที่ พร้อมเปลี่ยน พร้อมเรียนรู้ และพร้อมลงมือทำเร็วที่สุด

อนาคตไม่ได้รอใคร
แต่ถ้าคุณ “โต้คลื่นให้ไว” พอ...
คุณก็สร้างมันได้เอง

Product Market Fit - รู้ได้อย่างไรว่าทางนี้ใช่

“เฮ้ เราพร้อมจะโตแล้วใช่ไหม?” ผู้ก่อตั้ง Startup ใหม่เอี่ยมถอดด้ามกล่าว
”ว่าแต่ตลาดของเราสอดรับพร้อมกับการขยายตัวไหมหละ” เสียงใครคนหนึ่งในทีมแทรกออกมา

ยอดผู้ใช้ของพวกเขากำลังเพิ่มขึ้น คนเริ่มพูดถึงผลิตภัณฑ์ของพวกเขาบ้างแล้ว พวกเขาเริ่มรู้สึกว่า… “เราน่าจะเจอ Product-Market Fit แล้วมั้ง?”

แต่คำถามคือ… แล้วจะรู้ได้ยังไงว่า “น่าจะเจอ” นั้น คือจริงๆ หรือแค่คิดไปเอง?

ขอชวนคุณออกเดินทางไปบนถนนสายหนึ่ง ที่ไม่มีเส้นชัยแน่ชัด
ถนนเส้นนี้ชื่อว่า Product-Market Fit
และที่สำคัญคือ... มันไม่มีวันสิ้นสุด

มาดูกันทีละ steps

1. จุดเริ่มต้น: เมื่อคุณเริ่ม “รู้สึก” ว่าลูกค้าชอบของคุณ

จุดแรกที่หลายสตาร์ทอัพเริ่มคือ “ฟังเสียงลูกค้า”

ทีมของคุณอาจจะลองทำแบบสอบถามง่ายๆ อย่างที่ Sean Ellis แนะนำ
คำถามเดียวที่ทรงพลังมากคือ:

“ถ้าพรุ่งนี้คุณใช้ผลิตภัณฑ์ของเราไม่ได้อีกแล้ว… คุณจะรู้สึกยังไง?”

หากเกิน 40% ตอบว่า “เสียใจมาก” — นั่นคือสัญญาณแรก
ใช่ครับ มันยังไม่ใช่ “หลักฐาน” แต่มันคือ เสียงสะท้อนจากตลาด ที่บอกว่า “มีของดีในมือแล้วนะ”

หรือถ้าคุณใช้ NPS (Net Promoter Score) วัดความพึงพอใจแบบลึกๆ ว่าลูกค้าพร้อมจะแนะนำคุณให้คนอื่นไหม ก็ถือเป็นอีกเครื่องมือวัด “ความรัก” จากลูกค้าเช่นกัน

แต่สิ่งหนึ่งที่ต้องเตือนเอาไว้คือ...

“อย่าเพิ่งรีบดีใจ เพราะสิ่งที่คนพูด กับสิ่งที่เขาทำ... ไม่เหมือนกัน”

2. จากเสียง... มาสู่การกระทำ

ผ่านไปไม่กี่สัปดาห์หลังจากแบบสอบถาม
ทีมเริ่มสังเกตเห็นว่า ลูกค้าบางคน “ไม่ได้แค่พูดว่าชอบ”
แต่เริ่ม ใช้งานซ้ำแล้วซ้ำอีก

บางคนเข้าแอปทุกวัน บางคนอัปโหลดข้อมูลจริง
บางรายถึงขั้นเอาไปใช้ในงานจริงๆ ที่บริษัทของเขา

นี่แหละครับ คือสัญญาณของ “Engagement” หรือ การใช้งานที่แท้จริง

ถ้าคุณทำแอปถ่ายรูป คุณจะอยากเห็นคนโพสต์รูปทุกวัน
ถ้าคุณทำแอปส่งข้อความ คุณจะอยากเห็นคนทักเพื่อนหลายคนต่อวัน
ถ้าคุณทำ SaaS ที่ช่วยทำใบแจ้งหนี้ คุณก็อยากเห็นลูกค้า “ออกใบแจ้งหนี้” จริงๆ

นั่นแหละ... คือ การกระทำที่สอดคล้องกับเป้าหมายของผลิตภัณฑ์

3. Retention: คำตอบอยู่ที่ “ใครยังอยู่กับเรา?”

แต่ยังครับ... Product-Market Fit ยังไม่มาหาคุณง่ายๆ แค่นั้น
คุณต้องถามคำถามที่เจ็บแสบที่สุด:
“แล้วคนที่หายไปล่ะ?”

คุณเริ่มดูกราฟ Retention Curve
เริ่มจากกราฟเส้นตรงที่ดิ่งลงเหมือนรถไฟเหาะ
แต่สักพัก… มันเริ่ม “ราบ” ขึ้น

นั่นคือสัญญาณว่า มีคนกลุ่มหนึ่ง ที่ไม่หายไปไหน
กลับมาใช้งานซ้ำเรื่อยๆ

คุณเริ่มแยกกลุ่ม:

• ลูกค้าที่มาจากโฆษณา Facebook อยู่มากกว่าโฆษณา Twitter

• ลูกค้าอายุ 25-34 ใช้ซ้ำเยอะกว่ากลุ่มอายุอื่น

• ลูกค้าที่มาจากกลุ่ม Startup Tech ใช้งานหนักกว่าภาคอื่น

คุณเริ่มเห็นว่า "ไม่ใช่ทุกคนรักผลิตภัณฑ์คุณ... แต่บางกลุ่มรักมาก”
และนั่นแหละ คือ “ตลาด” แรกที่คุณ Fit ด้วย

4. แล้ววันหนึ่ง... มันก็มาถึง

มีอยู่เช้าวันหนึ่ง คุณเปิดแดชบอร์ดแล้วต้องขยี้ตา

• มียอดดาวน์โหลดทะลุ 200,000

• 50% ของผู้ใช้กลับมาใช้งานทุกวัน

• และทุกวัน… พวกเขาทำในสิ่งที่คุณออกแบบให้เขาทำ — แบบ “จริงจัง” ไม่ใช่แค่ลอง

พวกเขาไม่ได้แค่เปิดแอปดูๆ แล้วปิด
พวกเขา ใช้ — และใช้แบบที่คุณฝันไว้ตอนออกแบบมัน

นั่นแหละครับ... คือ Trifecta
สามองค์ประกอบศักดิ์สิทธิ์แห่ง Product-Market Fit:

1. การเติบโตของผู้ใช้ที่ชัดเจน

2. การกลับมาใช้งานซ้ำ

3. พฤติกรรมการใช้งานที่ “มีความหมาย”

Snapchat เคยเจอแบบนี้
หลังเปิดตัวไม่กี่เดือน พวกเขามี 200,000 ดาวน์โหลด
มี 100,000 คนใช้งานต่อวัน
และส่งภาพกว่า 1 ล้านรูปต่อวัน

“Product-Market Fit ไม่ได้มาเคาะประตูบ้านทุกคน
แต่ถ้ามันเคาะ… คุณจะรู้ทันทีว่าใช่”

แต่มันไม่จบแค่ที่คุณ “เจอ” มัน

Product-Market Fit เป็นเหมือนชีพจรของผลิตภัณฑ์
คุณต้องจับมันตลอดเวลา

เพราะพฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยน ตลาดเปลี่ยน คู่แข่งใหม่ๆ ก็โผล่ขึ้นทุกวัน
และถ้าคุณขยายตลาดไปยังกลุ่มใหม่ คุณต้องเริ่มจับชีพจรใหม่อีกครั้ง

บริษัทใหญ่หลายแห่งพลาดตรงนี้
คิดว่า Fit แล้ว = จะขายได้ตลอดไป
แต่สุดท้าย... ก็ถูกสตาร์ทอัพเล็กๆ แซง

บทสรุปของถนนสายนี้

การจะไปจาก “ไอเดียดี” → “ธุรกิจโต” ไม่ใช่แค่มีเงินหรือคนเก่ง
แต่คือการรู้ว่า “คุณกำลังตอบโจทย์ใครอยู่”
และตอบได้ดีแค่ไหน

Product-Market Fit ไม่ได้มาเป็นกล่องของขวัญ
แต่มาเป็นกระบวนการที่ต้องผ่าน
ทีละด่าน ทีละวัน

และเมื่อคุณเจอมันจริงๆ…

คุณจะไม่ต้องถามว่า “เราพร้อมโตไหม?”
เพราะตัวเลข... ลูกค้า... และตลาด
จะเป็นคนตอบให้คุณเอง

คุณกำลังจับ ‘กวางป่า’ หรือไล่ล่า ‘หนูทุ่ง’? : มารู้จัก กฎแห่ง Parkinson's Law

เคยรู้สึกไหม ทั้งวันเราวุ่นวายอยู่กับอะไรไม่รู้เต็มไปหมด พอตกเย็น เอ ทำอะไรสำเร็จไปบ้างวะเนี่ย

บางคนเปิดคอมตั้งแต่เช้า ตอบอีเมลแป๊บเดียว…หันมาอีกทีบ่ายสาม บ่น เฮ้อ วันหลังจะไม่ทำอีก แต่แล้ว ไม่มีวันหลังจริง ๆ

บางคนประชุมจนน้ำลายแห้ง แต่สุดท้ายงานสำคัญที่ต้องทำจริงๆ กลับยังไม่ได้เริ่มเลยด้วยซ้ำ

มีแนวคิดของ Tim Ferriss เคยพูดไว้ (และเขาก็ยืมมาจากนักการเมืองอเมริกันชื่อ Newt Gingrich อีกทีหนึ่ง)

"สิงโตสามารถล่าหนูทุ่งได้ แต่พลังงานที่ใช้ไปไม่คุ้มกับสิ่งที่ได้"
"มันจึงควรล่ากวางป่า…ถึงเหนื่อย แต่คุ้ม!"

ลองคิดภาพตามนะครับ...

ถ้าคุณเป็นสิงโตที่เอาแต่วิ่งไล่จับหนูทุ่งทั้งวัน ถึงแม้จะจับได้หลายตัว แต่สุดท้ายพลังงานที่เสียไปก็อาจมากกว่าพลังงานที่ได้รับกลับมา

ในโลกของการทำงาน "หนูทุ่ง" คือ งานเล็กๆ จุกจิก พวกอีเมลยิบย่อย รายงานที่ไม่ได้ด่วน โทรศัพท์ที่ไม่สำคัญ ฯลฯ
ส่วน "กวางป่า" คือ งานที่อาจจะยาก ใช้พลัง ใช้สมองเยอะ เช่น การวางแผนระยะยาว การเขียนบทความดีๆ การสร้างผลงานใหญ่ๆ หรือการคิดโปรเจกต์ใหม่ๆ ที่จะเปลี่ยนเกมได้

หลายคนเสียเวลาและพลังงานไปกับการวิ่งไล่จับ "หนูทุ่ง" ทั้งวัน
เพราะมันรู้สึกว่า "ทำได้ทันที" และ "เสร็จเร็ว"
แต่พอหมดวัน...กลับพบว่า "ไม่ได้ทำสิ่งสำคัญเลย"

เราจะล่า กวางป่า ได้อย่างไร

ขอแนะนำเคล็ดลับหนึ่งที่เรียกว่า “กฎของพาร์กินสัน”
ซึ่งพูดง่ายๆ ก็คือ...

“งานจะขยายออกตามเวลาที่เรามี”

ถ้าคุณให้เวลากับอีเมล 3 ชั่วโมง...มันจะใช้เวลาคุณ 3 ชั่วโมง
แต่ถ้าคุณบีบให้เสร็จใน 20 นาที...มันก็จะจบใน 20 นาทีเช่นกัน!

เราจึงควร "จำกัดเวลา" ให้กับงานประเภท “หนูทุ่ง”
เพื่อเอาเวลาที่เหลือไป “ล่าแอนทีโลป” ที่มีคุณค่ามากกว่า

ตัวอย่างง่ายๆ ในชีวิตประจำวัน:

• ตั้งเวลาเช็กอีเมลแค่ 2-3 รอบ/วัน (เช้า สาย บ่าย) แทนที่จะเปิดเช็กทั้งวัน

• จัดกลุ่มงานจุกจิก ให้ทำรวดเดียว แล้วปิดมันไป อย่าให้แย่งเวลาจากงานหลัก

• เขียน To-do list แยกชัดเจน ว่าอะไรคือ “งานใหญ่” (แอนทีโลป) กับ “งานเล็ก” (หนูทุ่ง)

บางคนอาจถามว่า “แล้วจะรู้ได้ไงว่างานไหนคือกวางป่า?”

ให้ถามตัวเองครับ:

• งานนี้...สร้างผลลัพธ์ยาวนานไหม?

• งานนี้...ถ้าทำสำเร็จ จะเปลี่ยนอะไรในชีวิตหรืออาชีพเราได้ไหม?

• งานนี้...มีแต่เราที่ทำได้หรือเปล่า? (งานที่ใช้ศักยภาพเราเต็มที่)

ถ้าคำตอบคือ "ใช่"...
ก็ขอให้รีบควบม้า เอ้ย! ควบสมอง ไปล่า กวาง ตัวนั้นเถอะ

ชีวิตคนเรา…มีพลังงานจำกัด ไม่ต่างจากสิงโตในป่า
เราจะใช้พลังนั้นไปกับ "งานที่ดูเหมือนยุ่ง แต่ไม่สำคัญ"
หรือจะใช้มันกับ "สิ่งที่สำคัญจริงๆ" เพื่อสร้างชีวิตที่เราภูมิใจ?

NERDS at NIGHT - หมกมุ่นยามค่ำคืน

คนประสบความสำเร็จ ไม่มีสูตรสำเร็จ แต่สิ่งหนึ่งที่นักนวัตกรเปลี่ยนโลกคือ ความหลงไหล ที่ไปประจวลเหมาะกับ การสร้างมูลค่าจากมัน

เราเห็นคนที่ “หมกมุ่นยามค่ำคืน” แต่ละคนใช้เวลานอกเวลางาน ดื่มด่ำกับความหลงไหลของตัวเอง อย่างเอาจริงเอาจัง มันอาจเป็นเวลาที่ทุกคนพัก เวลาที่ทุกคนปลดเปลื้องจากงาน แต่มันเป็นเวลาที่กิจกรรมยามว่างของเขา

เราเรียกว่า NERDS at NIGHT ที่เปลี่ยนชะตากรรมของอนาคต นี่คือช่วงเวลาสำหรับ passion ของฉัน

Marc Andreessen นักลงทุนผู้มีชื่อเสียงในซิลิคอนแวลลีย์ เคยเล่าวิธีการง่ายๆ ที่เขาใช้ในการค้นหาโอกาสใหม่ เขาเรียกมันว่า “Nerds at Night Test” คำถามเดียวที่เขาใช้คือ เนิร์ดทั้งหลายกำลังทำอะไรกันตอนกลางคืนและวันหยุดสุดสัปดาห์ งานประจำในตอนกลางวันอาจจะอยู่ที่ Oracle, Salesforce, Apple, Intel หรือบริษัทใหญ่ใดๆ ก็ตาม แต่นั่นไม่ใช่สิ่งสำคัญ เพราะสิ่งที่ทำให้เขาสนใจจริงๆ ไม่ใช่งานประจำที่คนเหล่านี้ทำเพื่อเลี้ยงชีพ แต่คือสิ่งที่พวกเขา “เลือกจะทำ”ในเวลาที่ไม่มีใครมาบังคับ สิ่งที่พวกเขาทำด้วยใจรัก ด้วยแรงขับภายใน และด้วยความหมกมุ่นจนลืมเวลา

ถ้าเรามองปรากฏการณ์นี้ให้ชัดขึ้น จะเห็นว่ามันคือกุญแจในการทำนายอนาคต งานอดิเรกที่ดูเหมือนเล่นๆ บางอย่าง กลายเป็นต้นกำเนิดของบริษัทพันล้านดอลลาร์ Facebook เริ่มจากความพยายามของนักศึกษาคนหนึ่งที่อยากเชื่อมต่อเพื่อนในมหาวิทยาลัย GitHub เกิดจากความต้องการของนักพัฒนาที่อยากแชร์โค้ดในเวลาว่าง Bitcoin และ Blockchain เกิดขึ้นจากกลุ่มเล็กๆ ที่หลงใหลการสร้างระบบการเงินแบบไร้ศูนย์กลางในโลกอินเทอร์เน็ต สิ่งที่วันนั้นดูเหมือนงานอดิเรกที่ไม่สร้างรายได้ วันนี้กลับกลายเป็นอุตสาหกรรมที่มีมูลค่ามหาศาล

ทำไมงานอดิเรกถึงกลายเป็นสิ่งที่บอกอนาคตได้?

คำตอบอยู่ที่แรงจูงใจภายใน เวลาที่เราอยู่ในงานประจำ เรามักทำตามสิ่งที่ถูกสั่ง สิ่งที่ระบบกำหนด หรือสิ่งที่ตลาดปัจจุบันต้องการ แต่เมื่อถึงเวลาว่าง เราเลือกเองทั้งหมด เราเลือกทำในสิ่งที่เราสนใจจริงๆ และไม่สนว่ามันจะได้เงินหรือไม่ ที่สำคัญคือความเพลิดเพลินในการทดลองและความกล้าที่จะล้มเหลวโดยไม่เสียหายใหญ่โต มันคือสนามเด็กเล่นทางปัญญา ที่ซึ่งความคิดใหม่ๆ เติบโตโดยไม่ถูกตีกรอบ

หากเราตามรอยคนเหล่านี้ เราจะเห็นเทรนด์ก่อนใคร หลายครั้งชุมชนเล็กๆ ที่รวมตัวกันเพราะความหลงใหล บอกใบ้ถึงสิ่งที่กำลังจะกลายเป็นกระแสใหญ่ เช่นเดียวกับ โอเพนซอร์สซอฟต์แวร์ ที่เริ่มจากกลุ่มนักพัฒนาอิสระที่ทำงานกลางคืนฟรีๆ แต่วันนี้กลายเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์ทั่วโลก หรืออย่างกระแส AI art และ Generative AI ที่แรกๆ ถูกมองว่าเป็นงานอดิเรกของคนชอบลองของใหม่ แต่ตอนนี้กลายเป็นอุตสาหกรรมที่บริษัทยักษ์ใหญ่ต้องเข้ามาเล่นด้วย

สำหรับผู้ประกอบการ การเข้าใจหลักการ “Nerds at Night Test” มันจึงไม่ใช่เพียงการมองดูว่างานอดิเรกของคนเก่งคืออะไร แต่คือการเข้าใจว่า “พลังของความหลงใหล” สามารถขับเคลื่อนสิ่งที่ยิ่งใหญ่ได้อย่างไร และสิ่งที่ดูเหมือนเล็กน้อยในวันนี้ อาจเป็นรากฐานของบริษัทในอนาคต ถ้าเรามีสายตาที่มองเห็น ก็จะรู้ว่าโอกาสนั้นอยู่ตรงหน้าแล้ว เพียงแต่ยังอยู่ในรูปของงานอดิเรกเล็กๆ เท่านั้น

คำถามที่น่าคิดต่อคือ แล้วเราจะนำหลักการนี้ไปใช้ได้อย่างไร สำหรับนักลงทุน ก็คือการตามหาชุมชนที่คนยังทำด้วยใจรักแต่ยังไม่ได้ถูกตลาดรับรอง สำหรับผู้ประกอบการเอง ก็คือการสำรวจสิ่งที่ตัวเองทำด้วยความสุขโดยไม่ต้องมีใครจ่ายเงินจ้าง เพราะบ่อยครั้ง สิ่งนั้นเองสามารถพัฒนาเป็นธุรกิจได้ ถ้าคุณรักมันมากพอ คุณก็จะมีแรงใจที่จะทำให้มันเติบโตจนคนอื่นๆ ยอมจ่ายเพื่อใช้มันเช่นกัน

เรามักจะคิดว่าโอกาสทางธุรกิจต้องมาจากการวิเคราะห์ตลาดที่ซับซ้อนหรือการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจที่แม่นยำ

แต่ความจริงอาจเรียบง่ายกว่านั้นมาก มันอาจเริ่มจากการนั่งฟังคนกลุ่มหนึ่งคุยกันในฟอรัมอินเทอร์เน็ต มองดูว่านักศึกษาในหอพักมหาวิทยาลัยกำลังสร้างอะไร หรือสังเกตว่ามีคนจำนวนหนึ่งเสียเวลาทั้งคืนไปกับการทำโปรเจกต์ที่ยังไม่มีใครเห็นคุณค่า นั่นแหละคือสัญญาณของอนาคต

ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว คำถามที่เราควรถามอาจไม่ใช่แค่ “ตลาดวันนี้ต้องการอะไร” แต่ควรถามว่า “เนิร์ดทั้งหลายกำลังทำอะไรกันในเวลาว่าง” เพราะที่นั่นเอง คือที่ซ่อนของโอกาสทางธุรกิจที่แท้จริง และอาจเป็นคำตอบของอนาคตที่เรากำลังค้นหาอยู่

A Little Rule about Big Things

เป็นข้อความเตือน แต่ละข้อความสั้น ๆ แต่เป็นจริงเลยครับ

เรื่องเล็ก ๆ ที่ยิ่งใหญ่โดย Morgan Housel

เค้าเขียนสิ่งเหล่านี้ลงใน >> https://collabfund.com/blog/little-rules-about-big-things/ เลยเอามาแปลให้

สิ่งเล็กๆ ที่ผมได้เรียนรู้และยอมรับแล้วในชีวิต:

• ความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจไม่เคยมีมากหรือน้อยลงเท่าไหร่... มันแค่เปลี่ยนรูปแบบไปตามว่าผู้คนตระหนักถึงความเสี่ยงมากน้อยแค่ไหน

• คุณควรกังวลกับความเสี่ยงที่ทำให้เกิดความเสียหายถาวร และไม่ต้องใส่ใจกับความเสี่ยงที่แค่ทำให้เจ็บชั่วคราว — แต่คนส่วนใหญ่มักทำตรงกันข้าม

• วิธีสร้างความมั่งคั่งมีทางเดียว: ทำให้ "รายได้" มากกว่า "อีโก้"

• ทุกคนต่างมี "เผ่าของตัวเอง" และมักไม่รู้ว่าเผ่านั้นส่งผลต่อความคิดของตัวเองแค่ไหน

• หลายการถกเถียงด้านการเงิน แท้จริงคือคนสองคนที่มีมุมมองด้านเวลาไม่ตรงกันกำลังคุยข้ามกัน

• มันง่ายมากที่จะสับสนระหว่าง “ฉันเก่ง” กับ “คนอื่นไม่เก่ง” จนประเมินค่าทักษะของตัวเองสูงเกินไป

• คุณควรรู้ว่าอะไรคือ “ความหวังเกินจริง” กับ “ความโกลาหลที่กำลังเติบโตในทางที่ดี”

• ถ้าความคาดหวังของคุณเพิ่มเร็วกว่าเงินที่คุณมี... คุณจะไม่มีวันพอใจกับมัน ไม่ว่าเงินจะมากแค่ไหน

• แม้เราทำนายอดีตไม่ได้ แต่ก็ยังอยากจะทำนายอนาคตอยู่ดี เพราะ “ความแน่นอน” มีค่ามาก — คนส่วนใหญ่จะลุกจากเตียงไม่ได้เลย ถ้าต้องยอมรับว่าทุกอย่างไม่มีอะไรแน่นอน

• การไม่กลัวตกกระแส (No FOMO) อาจเป็นทักษะการลงทุนที่สำคัญที่สุด

• หนึ่งในสิ่งที่มีค่าที่สุดในโลกปัจจุบัน คือ “เรดาร์จับเรื่องไร้สาระ” ที่แม่นยำ

• สิ่งที่คนเรียกว่า “ความเชื่อมั่น” บ่อยครั้งคือการไม่ยอมรับข้อมูลใหม่ที่อาจทำให้เราต้องเปลี่ยนความคิด — และนั่นคือจุดที่ความเชื่อกลายเป็นอันตราย

• แม้ผู้คนจะมีความต้องการหลากหลาย แต่มีอยู่ 3 อย่างที่ทุกคนต้องการเหมือนกัน: การได้รับความเคารพ, การรู้สึกว่าตัวเองมีประโยชน์ และการควบคุมเวลาในชีวิตของตัวเอง

• ตลาดนั้นมีเหตุผลเสมอ แต่ผู้เล่นแต่ละคนกำลังเล่นเกมที่ต่างกัน — และมันจะดูไร้เหตุผลถ้าเราไม่เข้าใจเกมของเขา

• มีจุดพอดีที่คุณเข้าใจเรื่องสำคัญ แต่ยังไม่ฉลาดจนรู้สึกเบื่อมัน

• ประวัติศาสตร์เศรษฐกิจสอนเราว่า: อดีตไม่ได้ดีอย่างที่เราจำได้, ปัจจุบันไม่ได้แย่เท่าที่คิด, และอนาคตอาจจะดีกว่าที่เราคาด

• คนที่หยาบคายส่วนใหญ่ กำลังเผชิญเรื่องแย่ๆ อยู่ — แค่เราไม่รู้ เพราะทุกคนซ่อนความเจ็บปวดไว้

• เหตุการณ์ที่เปลี่ยนโลกมักเกิดขึ้นแบบไม่คาดคิด — แต่การคาดการณ์อนาคตกลับตั้งอยู่บนสิ่งที่ดู “ชัดเจน”

• คนมักเชื่อว่าความคิดแง่ลบฉลาดกว่าแง่บวก เพราะความหวังฟังดูเหมือนการขายของ แต่ความกลัวฟังเหมือนคำเตือน

• การตกต่ำในอดีต มักดูเหมือน “โอกาส” — ส่วนการตกต่ำในอนาคต มักดูเหมือน “ความเสี่ยง”

• การคิดว่า “เรื่องเลวร้ายของคนอื่นจะไม่เกิดกับเรา” คือการหลอกตัวเองที่ให้ความรู้สึกสบายใจ

• สำหรับหลายคน “เส้นทางสู่ความมั่งคั่ง” ให้ความรู้สึกดีมากกว่าการ “มั่งคั่งจริงๆ”

• บางอย่างอาจเป็น “ความจริง” ในแง่ข้อมูล แต่ “ไร้สาระ” ในบริบท — ความคิดแย่มักเริ่มจากความจริงเล็กๆ ที่บิดเบี้ยว

• มูลค่าของตลาดทุกวันนี้ คือ “ตัวเลขวันนี้ x เรื่องเล่าของวันพรุ่งนี้”

• นักแสดงตลก คือผู้นำทางความคิดที่ดีที่สุด เพราะพวกเขาเข้าใจโลก แต่เลือกทำให้เราหัวเราะ แทนที่จะทำให้ตัวเองดูฉลาด

• คนเรียนรู้ได้ดีที่สุดเมื่อ “เจอสิ่งที่ทำให้แปลกใจ” — ไม่ใช่ตอนอ่านคำตอบ หรือโดนบอกว่าทำผิด

• คนมักรู้ว่าตัวเองเกลียดอะไรได้ชัดเจนกว่ารู้ว่าตัวเองชอบอะไร — ความสุขเปลี่ยนเป้าหมายเสมอ แต่ความทุกข์เดาได้ง่าย

• การรวย กับการรักษาความร่ำรวยไว้ ต้องใช้ทักษะคนละแบบ

• คุณค่าที่แท้จริงของเงิน คือมันให้คุณควบคุมเวลาในชีวิตตัวเองได้

• ความสำเร็จในอดีตมักดูง่าย เพราะเรารู้ตอนจบแล้ว — แต่เราลืมความรู้สึกตอนอยู่ในช่วงเวลานั้นไปหมดแล้ว

• “เรียนรู้จากอดีตพอสมควร เพื่อเคารพความเพ้อฝันของกันและกัน” – Will Durant

• เราเรียนรู้ได้มากจากคนที่ “อยู่กับความเสี่ยง” มากกว่าคนที่ “เอาชนะความเสี่ยง” เพราะทักษะในการอยู่รอดนั้นใช้ได้ซ้ำในอนาคต

• ไม่มีอะไรดีหรือแย่ตลอดไป — ช่วงเวลาที่ดีเกินไปจะทำให้เราชะล่าใจ และช่วงแย่จะเปิดทางให้การแก้ปัญหา

• คนส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องเป็นนักลงทุนที่ยอดเยี่ยม — แต่พวกเขา “ไม่สามารถ” เป็นนักลงทุนที่แย่ได้

• ความรู้สึกเมื่อมีเงินมากขึ้นหรือน้อยลงมักทำให้คนประหลาดใจ เพราะสิ่งที่เงินทำหรือทำไม่ได้ มันไม่เป็นไปตามสัญชาตญาณ

• ประสบการณ์ส่วนตัวของคุณอาจมีแค่ 0.00000001% ของสิ่งที่เกิดขึ้นในโลก แต่ส่งผลถึง 80% ของวิธีที่คุณมองโลก

• สิ่งที่ “ยั่งยืนไม่ได้” มักอยู่ได้นานกว่าที่คุณคาดไว้

• “ความสุขจากเงินหมดลงทันทีที่คุณสามารถใช้เงินโดยไม่ต้องคิด — คนที่ซื้ออะไรก็ได้โดยไม่ต้องถามธนาคาร จะไม่มีคุณค่าใดในสิ่งที่เขาซื้อ” – William Dawson

• นโปเลียนให้คำจำกัดความของ “อัจฉริยะทางทหาร” ว่า: “คนที่ทำเรื่องธรรมดาได้ ในตอนที่คนอื่นกำลังเสียสติ” — ธุรกิจและการลงทุนก็เช่นกัน

• ความแตกต่างระหว่าง “กล้าหาญ” กับ “ประมาท”, “ความทะเยอทะยาน” กับ “ความโลภ”, “คิดต่าง” กับ “คิดผิด” นั้นบางมาก

• Woodrow Wilson แบ่งสิ่งต่างๆ ว่าเป็น “เรื่องที่เปลี่ยนแปลงได้” (แบบดาร์วิน) หรือ “คงที่เสมอ” (แบบนิวตัน) — และคุณต้องรู้ว่ากำลังเผชิญกับอะไร

• ความเสี่ยงมีสองช่วง: ตอนมันเกิดขึ้นจริง และตอนมันฝากรอยแผลไว้ในใจเราต่อจากนั้น

• ถ้าคุณพูดในสิ่งที่ผู้คนอยากฟัง — คุณจะผิดได้เรื่อยๆ โดยไม่มีใครว่า

• ความคิดแง่ดีและแง่ร้าย มักเกินจริงเสมอ เพราะเรารู้ขอบเขตของมันได้ ก็ต่อเมื่อเดินเลยขอบเขตไปแล้ว

• ชื่อเสียงมีแรงเหวี่ยงทั้งด้านดีและด้านร้าย — เพราะคนอยากอยู่ใกล้ผู้ชนะ และหนีห่างจากผู้แพ้

• การโกหกด้วยตัวเลขง่ายกว่าด้วยคำพูด — เพราะคนเข้าใจเรื่องราว แต่เบลอเมื่อเห็นตัวเลข

• คนที่ถูกเอาเปรียบมานานมักมีพลังมากกว่าที่คนอื่นคิด

• คุณมีแค่ 5 วินาทีในการดึงความสนใจคน — ไม่ว่าจะเป็นหนังสือ บล็อก อีเมล หรือรายงาน

• มันมักดูเหมือนเราไม่มีนวัตกรรมใหม่เลยในช่วง 10-20 ปี — เพราะต้องใช้เวลานานกว่าจะรู้ว่าสิ่งใหม่สำคัญแค่ไหน

• เวลาหรือสถานที่ที่คุณเกิด อาจมีผลต่อชีวิตมากกว่าสิ่งที่คุณทำเองทั้งหมด

• คนส่วนใหญ่เรียนรู้ข้อเท็จจริงได้ดี — แต่เรียนรู้ “บทเรียนกว้างๆ” ได้แย่

• ทุกคนกำลัง “เดิมพันกับอนาคตที่ยังไม่รู้” — เราเรียกมันว่า “เก็งกำไร” ก็ต่อเมื่อไม่เห็นด้วยกับการเดิมพันของคนอื่น

• มี 2 ประเภทของข้อมูล: สิ่งที่ยังสำคัญในระยะยาว กับสิ่งที่หมดความสำคัญเมื่อเวลาผ่านไป — คุณต้องแยกให้ออก

• ลักษณะที่ทำให้คนประสบความสำเร็จสุดขีด ก็คือสิ่งเดียวกับที่ทำให้เขาเสี่ยงล้มเหลว — ความโชคดีต่างกันแค่นิดเดียว

• การ “รู้จักผู้ฟัง” อาจกลายเป็นการ “เอาใจผู้ฟัง” ได้ง่ายมาก

• ข้อผิดพลาดทางการเงินส่วนใหญ่เกิดจากการ “เร่งเกินไป” — การทบต้นไม่ชอบคนขี้โกง

• มูลค่าทรัพย์สินที่เหมาะสมมีขีดจำกัด — มากไปก็กลายเป็นปัญหาทางสังคมและจิตใจ

• ความเสี่ยงคือสิ่งที่คุณมองไม่เห็น, คิดว่าเกิดกับคนอื่น, ไม่ใส่ใจ, หรือเมินเฉย — เรื่องเล็กที่มาแบบไม่คาดคิดมักร้ายแรงกว่าข่าวใหญ่ที่คนพูดถึงมานาน

• นวัตกรรมกับเศรษฐกิจอาจห่างกันไกล — ทวิตเตอร์มีผลกับการเมืองโลกมากกว่าบริษัทประกันรถยนต์ แต่มีมูลค่าน้อยกว่าครึ่ง

• การบริหารความเสี่ยงคือการ “รู้ว่ามีอะไรผิดได้บ้าง” ก่อนที่มันจะผิด

• มี “การตลาด” มากเกินไป แต่มี “การสร้างความเชื่อมั่น” น้อยเกินไป

• หลายคนไม่รู้ว่าตัวเองกำลังเดิมพันอะไร — คิดว่าลงทุนในเทคโนโลยี แต่จริงๆ แล้วเดิมพันกับดอกเบี้ย

• บ้านมักถูกมองว่าเป็นทรัพย์สินปลอดภัย — แต่จริงๆ อาจเป็นภาระที่แอบแฝง

• ถ้าคุณรู้ว่าความเสี่ยงคืออะไร — มันก็ไม่ใช่ความเสี่ยงอีกต่อไป

• งานเขียนที่ดีมักบอกสิ่งที่ผู้อ่าน “รู้สึกอยู่แล้ว” แต่ยังไม่เคยพูดออกมา

• อารมณ์ชนะความฉลาดได้เสมอ

• ความเสี่ยงเล็กๆ มักถูกพูดถึงเยอะ — ส่วนความเสี่ยงใหญ่ มักถูกมองข้าม

• ถ้าคุณมีไอเดียแล้วคิดว่า “คนอื่นเคยทำแล้ว” — จำไว้ว่ามี ชีวประวัติของ Winston Churchill ตีพิมพ์กว่า 1,010 เล่ม

• ไม่มีใครคิดถึงคุณเท่าที่คุณคิดว่าพวกเขาคิด

• John D. Rockefeller มั่งคั่งสุดๆ แต่ไม่มีเพนนิซิลิน กันแดด หรือแอร์ — ความมั่งคั่งคือเรื่องของ “บริบทและความคาดหวัง”

• อ่านประวัติศาสตร์ให้มากกว่าอ่านคำพยากรณ์ — ศึกษาความล้มเหลวให้มากกว่าความสำเร็จ

• โลกมีระดับของ “เรื่องไร้สาระ” ที่เหมาะสม — การไม่ทนอะไรเลย ไม่ใช่เรื่องดี แต่มันคือการหลอกตัวเอง

• ปัญหาส่วนใหญ่ซับซ้อนกว่าที่คิด — แต่คำตอบที่ดีควรเรียบง่ายกว่าที่เป็น

• ทุกๆ 10 ปี คนจะลืมว่าฟองสบู่เคยเกิดขึ้นทุกๆ 10 ปี

• ถ้าบางเรื่องไม่มีทางรู้ได้ — การฉลาดเกินไปอาจเป็นภัย เพราะจะทำให้คุณหลอกตัวเองว่า “รู้”

• ความเสี่ยงและโชคคือสิ่งเดียวกัน — พวกมันคือพลังภายนอกที่ควบคุมผลลัพธ์ของคุณ

• “โลกจะตอบแทนคุณตามระดับความหลงผิดที่คุณมี” – Will Smith

• เชื้อเพลิงของความเสี่ยงคือ “หนี้, ความมั่นใจเกินจริง, อีโก้ และความใจร้อน” — ทางแก้คือ “ทางเลือก, ความถ่อมตัว, และความไว้วางใจของผู้อื่น”

• เหตุการณ์แบบ “เกิดศตวรรษละครั้ง” เกิดตลอดเวลา — เพราะมีสิ่งไม่เกี่ยวกันมากมายที่สามารถผิดพลาดพร้อมกันได้

• คนที่เจอวิกฤตหนักๆ มักเปลี่ยนความเชื่อได้โดยสิ้นเชิง

• การทำให้คนเชื่อว่าคุณพิเศษง่ายที่สุด เมื่อพวกเขายังไม่รู้จักคุณดีพอ

• คนจำนวนมากสามารถเรียนรู้ — แต่จะไม่อดทนหรือลดความโลภได้ในยามวิกฤต

• ไอเดียดีๆ เขียนง่าย — ไอเดียแย่ๆ เขียนยาก — ถ้าเขียนไม่ออก อาจเป็นเพราะไอเดียยังไม่ดีพอ

• คนส่วนใหญ่ตื่นเช้ามาเพื่อแก้ปัญหา — ไม่ใช่สร้างความเสียหาย

• แต่เพราะข่าวร้ายขายได้มากกว่า... เราจึงเห็นโลกแค่ผ่านเสียงกลองของความล้มเหลว

ทุกอย่างคือการขาย
— Morgan Housel

Why Monopolies Buy Innovation - cure or kill

ทำไมบริษัทยักษ์ใหญ่... เลือก “ซื้อ” นวัตกรรม แทนที่จะสร้างเอง

เรามักคิดว่า ถ้าบริษัทมีทุน มีคนเก่ง และมีเทคโนโลยีระดับโลก
ก็ย่อมสร้างสิ่งใหม่ ๆ ได้เองโดยไม่ต้องพึ่งใคร
แต่ในความเป็นจริง…พวกเขากลับ “ซื้อ” startup ที่มีแนวคิดล้ำหน้าแทน

Ben Thompson แห่ง Stratechery ยกกรณีล่าสุด — Google ซื้อ Wiz
บริษัท Wiz ไม่ได้มีขนาดใหญ่อะไรเลย แต่มีเทคโนโลยีด้าน cybersecurity ที่จะกลายเป็นหัวใจสำคัญของระบบ cloud ทั่วโลกในอนาคต

Google ไม่ได้ซื้อเพราะทำเองไม่ได้
แต่เพราะ องค์กรที่ใหญ่เกินไป มักขยับตัวช้ากว่าไอเดียใหม่เสมอ

เมื่อบริษัทเติบโตขึ้น ระบบภายในเริ่มซับซ้อน
ทุกการตัดสินใจต้องผ่านชั้นอนุมัติหลายระดับ
จน “ความเร็วในการคิด” กลายเป็นสิ่งหรูหรา

แทนที่จะเริ่มนวัตกรรมจากศูนย์ บริษัทใหญ่จึงเลือก “ซื้อเวลา”
ซื้อทีมที่ทดสอบตลาดแล้วว่ามีศักยภาพ
ซื้อพลังของคนที่ยังมีไฟ และกล้าที่จะลองผิดลองถูก

แต่คำถามสำคัญคือ…
การที่บริษัทใหญ่ซื้อ startup ทุกรายที่ฉายแวว
มันช่วยให้นวัตกรรม “โตเร็วขึ้น” หรือ “ตายเร็วขึ้น” กันแน่?

เมื่อโรงพยาบาลซื้อ Startup: นวัตกรรมที่เติบโต หรือถูกจำกัด?

ในวงการสุขภาพ ภาพแบบเดียวกันกำลังเกิดขึ้น
โรงพยาบาลขนาดใหญ่ หรือกลุ่มทุนสุขภาพ มักลงทุนหรือซื้อกิจการ startup ด้านเทคโนโลยีทางการแพทย์
ไม่ว่าจะเป็น AI ช่วยวินิจฉัยโรค ระบบข้อมูลคนไข้ หรือแพลตฟอร์ม telehealth

แน่นอน การผนวกนวัตกรรมเหล่านี้เข้ากับระบบบริการขนาดใหญ่
ช่วยให้เกิดการขยายผลได้เร็ว และเพิ่มประสิทธิภาพในระดับองค์กร
แต่ในอีกมุมหนึ่ง… มันก็อาจกลายเป็นการ “จำกัด” โอกาสการเติบโตของนวัตกรรมโดยไม่รู้ตัว

ในแวดวงเศรษฐศาสตร์นวัตกรรม มีคำเรียกว่า Killer Acquisition
หมายถึงกรณีที่บริษัทผูกขาดซื้อ startup ที่อาจเป็นคู่แข่งในอนาคต
แล้ว “ปิดโครงการนั้นทิ้ง” เพื่อป้องกันการถูกแย่งตลาด

งานศึกษาจาก Yale พบว่า โครงการ R&D ที่ถูกซื้อโดยบริษัทยาใหญ่
มีโอกาสถูกยกเลิกมากกว่าโครงการที่ไม่ถูกซื้อ โดยเฉพาะถ้าเนื้อหาซ้ำกับสินค้าหลักของผู้ซื้อ

อีกงานจาก Springer (2025) วิเคราะห์ว่าการควบรวมในอุตสาหกรรมยา
ช่วยให้นวัตกรรมแบบ “ค่อยเป็นค่อยไป” เกิดขึ้นมากขึ้น
แต่กลับ ลดโอกาสของนวัตกรรมแบบก้าวกระโดด ที่จะเปลี่ยนเกมในอนาคต

เพราะเมื่อ startup ถูกดึงเข้าองค์กรใหญ่
พวกเขาต้องทำตามระบบที่เข้มงวดกว่า มีขั้นตอน มีการรายงานผล และมีกรอบที่ต้อง “อยู่ในรอยเดียวกับธุรกิจหลัก”
ผลคือ ความคล่องตัวและจินตนาการที่เคยขับเคลื่อนนวัตกรรม… ค่อย ๆ จางหายไป

ตัวอย่างจากโลกจริง

• Apollo Hospitals ซื้อ Onco, startup ด้านมะเร็ง เพื่อรวมบริการเข้ากับ ecosystem ของเครือตนเอง

• Datavant ซื้อ DigitalOwl เพื่อควบคุมตลาดการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ

• Google ซื้อ Wiz เพื่อเสริมระบบ cloud security แต่ก็ทำให้ startup ในสายเดียวกันหายไปจากตลาด

ในเชิงระบบ นี่คือการซื้อเพื่อ “เสริม” ecosystem
แต่ในเชิงนวัตกรรม บางครั้งมันอาจกลายเป็นการ “ดูด” พลังของไอเดียใหม่ ๆ ออกไปจากตลาดโดยไม่ตั้งใจ

บริบทประเทศไทย

ในไทยเองก็เริ่มเห็นทิศทางลักษณะนี้
หลายเครือโรงพยาบาลและกลุ่มทุนสุขภาพลงทุนใน startup
ที่พัฒนา AI สำหรับช่วยวินิจฉัยโรค, ระบบเวชระเบียนอัจฉริยะ, หรือแพลตฟอร์ม telemedicine

ข้อดีก็คือช่วยให้เกิดการใช้งานจริงได้เร็วขึ้น
แต่ข้อเสียคือ ถ้าระบบเหล่านี้ถูกใช้เฉพาะภายในเครือใหญ่
นวัตกรรมก็จะ “หยุดอยู่ในรั้วเดียว”
แทนที่จะกระจายผลลัพธ์ไปยังโรงพยาบาลระดับภูมิภาค หรือคลินิกชุมชนที่ต้องการเทคโนโลยีเหล่านี้มากกว่า

สิ่งที่เราเห็นในวันนี้ ทั้งในโลกเทคโนโลยีและสุขภาพ
สะท้อนสมการเดียวกัน:
ทุนซื้อแรงงาน — องค์กรซื้อเวลา — ระบบใหญ่ซื้อความกล้า

แต่ถ้าไม่ระวัง การ “ซื้อเพื่อขยาย” อาจกลายเป็น “ซื้อเพื่อหยุด”
เพราะนวัตกรรมไม่ได้เติบโตจากขนาดของเงินทุน
แต่มันเติบโตจาก “อิสระในการทดลอง และความเชื่อว่ามันยังไปได้อีก”

สุดท้าย คำถามสำคัญไม่ใช่ “เราควรซื้อไหม?”
แต่คือ “เราซื้อเพื่ออะไร?”

เพื่อให้มันได้ไปต่อ... หรือเพื่อให้มันหยุดอยู่ตรงนี้?

Big companies buy speed — but true innovation needs freedom to run.
(องค์กรใหญ่ซื้อความเร็วได้ แต่ไม่อาจซื้อ “อิสระของความคิด” ได้เสมอไป)

Startup Fog - เมื่อ startup เดินเข้าไปในหมอกควัน

หมอกนั้น… ไม่ได้เห็นชัดในตอนแรก

แต่พอเราเดินลึกเข้าไป — ทุกอย่างเริ่มพร่ามัว

เราคิดว่าเรากำลัง “เดินหน้า”

แต่จริง ๆ แล้ว อาจแค่ “เดินวน” อยู่ที่เดิม

ในโลกของสตาร์ตอัป “หมอก” ที่ว่ามันไม่ใช่ฝุ่นหรือควัน

แต่มันคือความเบลอในใจของคนทำงาน —

ช่วงที่ทุกอย่างเต็มไปด้วยไอเดีย ประชุมไม่หยุด แต่กลับรู้สึกงงกว่าเดิม

อยากทำ แต่เหนื่อย อยากสร้าง แต่ขี้เกียจ

ทำไมถึงเป็นแบบนี้นะ?

พอองค์กรโตขึ้น ฟีเจอร์ต้องออกไวขึ้น ลูกค้าเรียกร้องมากขึ้น นักลงทุนถามเยอะขึ้น

“ความเร็ว” กลายเป็นมาตรฐานใหม่

แต่ไม่มีใครบอกให้ “ชะลอหน่อย”

การประชุม: สัญลักษณ์แห่งความเคลื่อนไหว (แต่บางครั้งแค่ดูเหมือนเคลื่อนไหว)

เรามักคิดว่า

“ประชุม = เคลื่อนไหว”

“คุยเยอะ = ก้าวหน้า”

แต่ในความจริง บางครั้งยิ่งประชุม ยิ่งงง

ไอเดียซ้ำๆ ความเห็นสวนกัน Feedback คนละทาง

สุดท้ายสมองอิ่ม จน “หมอก” เริ่มเข้ามาปกคลุมอีกครั้ง

จากมุมมองทางสมอง —

เมื่อเราประมวลข้อมูลมากเกินไป สมองจะเริ่ม “ตัดสิ่งที่ใช้พลังงานสูง” ออกไปก่อน

สิ่งที่หายไปก่อนเสมอ คือ “ความคิดใหม่” และ “การไตร่ตรองอย่างลึก”

วิธีเดินให้ชัดขึ้น: หยุดก่อน แล้วค่อยเดินต่อ

ในวงการแพทย์ เขาเรียกว่า “Stop & Think”

หยุด ประเมิน แล้วค่อยให้ยา

ในธุรกิจก็เช่นกัน — การ “หยุดคิดก่อนลงมือ” คือทักษะสำคัญที่คนทำงานเร็วมักมองข้าม

1. กลับมาถามคำถามแก่น ๆ

• เรากำลังแก้ปัญหาอะไร?

• ใครอยู่ในห้องนี้ ใครมีสิทธิ์ตัดสินใจ ใครต้องรับผล?

• ถ้าเราชะลอหรือตัดบางอย่างออก — อะไรจะหายไป และอะไรจะชัดขึ้น?

2. ลดการประชุมที่ไม่จำเป็น

ใช้เวลาน้อยลงกับการถกย่อย

แต่ใช้เวลามากขึ้นกับการตั้งโจทย์ใหญ่ ๆ ที่มีผลจริง

3. ออกแบบการสื่อสารให้มีกรอบ (Framing Communication)

เพราะสมองคนเราจำ “เรื่องราว” ได้ดีกว่า “ข้อมูล”

เล่าให้เห็นภาพ เข้าใจง่าย — นั่นคือหัวใจของการสื่อสารที่มีพลัง

4. ฝึก “การถอยออก” เพื่อมองภาพรวม

ตั้ง “วันไม่มีประชุม” เพื่อให้ทีมได้พัก

หรือทำ “รีเฟล็กชันสั้น ๆ” ทุกสิ้นสัปดาห์ —

ถามกันตรง ๆ ว่า “อะไรดีขึ้น?” และ “อะไรพัง?”

บางครั้ง การเดินหน้าจริง ๆ

คือการ “หยุด” เพื่อมองให้เห็นว่าทางข้างหน้าคือทางไหน