มีช่วงหนึ่งที่วงการท่องเที่ยวทั่วโลกวนอยู่กับคำถามเดียวที่ว่าบริษัทนี้มี AI หรือยัง?
 
ทุกแพลตฟอร์มแข่งกันใส่ฟีเจอร์แชทบอท แข่งกันออกแอปฯวางแผนทริป แข่งกันบอกว่าตัวเองเก่งกว่าคู่แข่งแค่ไหน แต่ปีนี้คำถามเปลี่ยนไป สะท้อนการรีเซ็ตเกมทั้งอุตสาหกรรม เปลี่ยนจากมี AI หรือยัง? เป็นAI ตัวนี้แก้ปัญหาธุรกิจอะไรได้บ้าง?
 
นี่คือมุมมองที่ คิม ควัน-มี (Kim Kwan-mi) Executive Director ของ Korea Tourism Organization (KTO) สะท้อนออกมา
 
ยุคแรกของ TravelTech คือยุคของ ‘หน้าบ้าน’ แอปฯ จองที่พัก แพลตฟอร์มเปรียบเทียบราคา ระบบแนะนำทริปส่วนบุคคล ทุกอย่างถูกออกแบบมาเพื่อเอาชนะใจนักท่องเที่ยวที่หน้าจอมือถือ แต่ปัญหาคือสนามรบนั้นแน่นเกินไปแล้ว ทุกคนมีแอป ทุกคนมี AI แนะนำทริป ความแตกต่างจึงบางลงเรื่อย ๆ 
 
สิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้คือการย้ายสนามรบไปที่ ‘หลังบ้าน’ แทน ตั้งแต่การบริหารอาคาร การจัดการห้องพัก การตั้งราคาแบบไดนามิก ไปจนถึงการบริหารยานพาหนะให้เช่า พูดง่าย ๆ คือ TravelTech กำลังเปลี่ยนจาก Consumer Tech มาเป็น Operational Tech และนั่นคือจุดที่ Deep Tech เข้ามาแทนที่ และนี่คือตัวอย่าง 5 สตาร์ทอัพเกาหลีใต้ที่ KTSC คัดเลือกมาในรอบนี้คือภาพสะท้อนที่ชัดที่สุดของการเปลี่ยนแปลงนี้

Alicorn เมื่อ AI ไม่ได้มาแทนคน แต่มาแทนงานซ้ำ
 
บริษัทนี้รวมระบบควบคุมการเข้าออก ความปลอดภัย การชำระเงิน และการบริหารอาคารไว้บนแพลตฟอร์มเดียว ทำให้ธุรกิจที่มีหลายสาขาดำเนินงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงด้วยบุคลากรหน้างานที่น้อยลง ช่วยลดต้นทุนแรงงานได้สูงสุดถึง 96% เพิ่มกำไรจากการดำเนินงานราว 30% ขณะที่ยังรักษาความพึงพอใจลูกค้าไว้ได้ถึง 98% และที่สำคัญคือไม่ต้องรื้อระบบเดิมทิ้งทั้งหมด เพราะเชื่อมต่อได้ทั้งอุปกรณ์ IoTและ Non-IoT ซึ่งช่วยลดต้นทุนการติดตั้งลงได้ราวสิบเท่า
 
โจ มิน-ฮี (Cho Min-hee) CEO ของ Alicorn อธิบายปรัชญาเบื้องหลังไว้ว่าเป้าหมายของบริษัทไม่ใช่การใช้ AI แทนคน แต่เป็นการให้ AI เข้ามาช่วยดูแลงานที่ต้องทำซ้ำและสนับสนุนการดำเนินงานตลอด 24ชั่วโมง ยกตัวอย่าง Ecofit24 เครือฟิตเนสจากญี่ปุ่น ก่อนใช้ระบบ พนักงานต้องขับรถตรวจเยี่ยมสาขาทุกวันเพื่อดูแลความเรียบร้อย แต่หลังจากติดตั้งระบบ AI ของ Alicorn การตรวจสาขาลดเหลือเพียงทุก 3 วัน 
 
และอีกเคสคือ SpoAny Fitness ที่ลดพนักงานประจำสาขาจาก 6 คนเหลือ 0 คน และผลที่ได้คือรายได้ที่เพิ่มขึ้นราว 20% เพราะต้นทุนแรงงานหายไป ขณะที่ AI รับหน้าที่ดูแลระบบทุกอย่างแทน
 
DOWHAT ข้อมูลที่กระจัดกระจาย 
 
ปัญหาที่โรงแรมส่วนใหญ่ใช้หลายระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน ทำให้ข้อมูลกระจัดกระจายและเกิดงานซ้ำซ้อน บริษัทจึงรวมการจอง การเช็กอิน งานแม่บ้าน และการให้บริการลูกค้าไว้ในระบบเดียว เพื่อเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการใช้ AI ในอนาคต
 
ตัวเลขการเติบโตของ Dowhat จากที่ให้บริการเพียง 3 โรงแรมในปี 2021 ขยายมาเป็น 106 โรงแรม ครอบคลุมกว่า 37,000 ห้องพัก หรือเติบโตขึ้นถึง 22 เท่าในเวลา 4 ปี และตอนนี้กำลังต่อยอดข้อมูลทั้งหมดไปสู่แพลตฟอร์ม AI ที่ชื่อ Aurora เพื่อช่วยตอบสนองลูกค้า คาดการณ์สถานการณ์ และสนับสนุนการตัดสินใจ
 
ซอง บยอง-กวอน (Seong Byeong-gwon) CEO ของ Dowhat สรุปปัญหานี้ไว้ ว่าปัญหาสำคัญของโรงแรมจำนวนมากคือการใช้หลายระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน ก่อนจะขาย AI ให้ใครได้ ต้องมีข้อมูลที่เชื่อมต่อกันก่อน Deep Tech จึงเริ่มจากโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแรงที่สุด 
 
 
OHMYHOTEL รายได้ที่ไม่ได้มาจากอัตราการเข้าพัก
 
OHMYHOTEL เลือกเล่นในสนามของ Revenue Management และ Distribution ช่วยโรงแรมบริหารราคาแบบไดนามิก เชื่อมต่อช่องทางขายกว่า 80 ช่องทางทั่วโลก และบริหาร Inventory แบบเรียลไทม์ โดยเน้นกลุ่มลูกค้านักท่องเที่ยวจากจีน เกาหลี และญี่ปุ่น ซึ่งเป็นตลาดที่บริษัทมีความแข็งแกร่งอยู่แล้ว
 
ยู ซัง (Yoo Sang) Regional Director ของ Oh My Hotel & Co. ให้มุมมองที่น่าสนใจว่าการแข่งขันของธุรกิจโรงแรมในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่การเพิ่มอัตราการเข้าพักเพียงอย่างเดียว แต่ต้องบริหารรายได้ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
 
มุมมองนี้สอดคล้องกับ Occupancy Rate ไม่ใช่ตัวชี้วัดความสำเร็จที่แท้จริงอีกต่อไป เพราะห้องเต็มแต่ราคาขายต่ำก็ไม่ได้แปลว่าธุรกิจแข็งแรง ตัวเลข Revenue over Volume ที่เพิ่มขึ้นกว่า 20% ของ Ohmyhotel จึงเป็นตัวอย่างของการขายโซลูชันที่เปลี่ยนกรอบความคิดลูกค้าที่ขายวิธีคิดใหม่เรื่องรายได้
 
เมื่อ Deep Tech ขยายไปไกลกว่าโรงแรม
 
StarPickers พาแนวคิด AIoT ออกจากโรงแรมไปสู่ธุรกิจเช่ายานพาหนะขนาดเล็ก โดยเฉพาะรถจักรยานยนต์ ซึ่งเป็นความต้องการที่สูงมากในตลาดท่องเที่ยวไทยแต่ยังขาดระบบบริหารจัดการแบบดิจิทัล พัค ชู-จิน (Park Chu-jin) CEO ของบริษัทระบุว่าธุรกิจเช่ายานพาหนะ โดยเฉพาะรถจักรยานยนต์ ยังขาดระบบบริหารจัดการที่มีประสิทธิภาพ
 
เป้าหมายระยะยาวของ StarPickers ที่อยากเป็น Booking.com ของธุรกิจ Mobility Rental แสดงให้เห็นแพทเทิร์นที่น่าสนใจ คือ Deep Tech ที่เริ่มจากการแก้ปัญหาหลังบ้านเล็ก ๆ อย่าง Fleet Management สุดท้ายก็มีศักยภาพขยายตัวกลับไปเป็นแพลตฟอร์มหน้าบ้านได้อีกครั้ง เพียงแต่รอบนี้มีรากฐานข้อมูลปฏิบัติการจริงรองรับ 
 
ส่วน DIVE IN Group ฉีกแนวออกไปอีกทาง แข่งเรื่องการสร้างความหมายให้กับห้องพัก ด้วยการผสานศิลปะ แบรนด์ และ IP เข้ากับประสบการณ์การเข้าพัก จอง ชาง-ยุน (Jeong Chang-yun) CEO ของบริษัทมองว่าพฤติกรรมนักท่องเที่ยวกำลังเปลี่ยนจากการมองหาที่พัก ไปสู่การมองหาประสบการณ์ที่มีความหมายมากขึ้น
 
เคสนี้พิสูจน์ว่าเทคโนโลยีหลังบ้านไม่ใช่คำตอบเดียวของอุตสาหกรรม Dive In Group เลือกแข่งกันสร้างมูลค่าทางอารมณ์ผ่าน Merchandise นิทรรศการ และ Branded Experience ซึ่งสะท้อนว่า Deep Tech ไม่ได้แปลว่าต้องเป็น AI หรือ IoT เสมอไป แต่หมายถึงการใช้สินทรัพย์ที่จับต้องยาก เช่น คอนเทนต์และทรัพย์สินทางปัญญา มาสร้างรายได้รูปแบบใหม่ก็นับเป็น Deep Tech ในมิติของโมเดลธุรกิจเช่นกัน
 
สิ่งที่น่าสนใจที่สุดในมุมมองของ KTSC คือประเทศไทยกับเกาหลีใต้เผชิญปัญหาคล้ายกันมาก ไม่ว่าจะเป็นต้นทุนแรงงานที่สูงขึ้น การขาดแคลนบุคลากร และความคาดหวังของนักท่องเที่ยวที่เปลี่ยนเร็วกว่าที่ผู้ประกอบการจะตามทัน ซึ่งทุกรายมีเคสการใช้งานจริงและตัวเลขผลลัพธ์ที่จับต้องได้รองรับอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็น Ecofit24 ในญี่ปุ่นที่ลดความถี่การตรวจสาขาจากทุกวันเหลือทุก 3 วัน หรือ Jibmusil Co-working Space ที่บริหารสมาชิกกว่า 5,000 คนต่อเดือนด้วยพนักงานเพียง 2 คน นี่คือสิ่งที่ทำให้ Proof of Concept มีน้ำหนัก เพราะสุดท้ายแล้วคลื่นลูกใหม่ของ TravelTech จะวัดกันที่ใครทำให้ระบบหลังบ้านของธุรกิจท่องเที่ยวทำงานร่วมกันได้ดีที่สุดต่างหาก…