ธุรกิจ

AI ที่มองไม่เห็น: ปัญญาประดิษฐ์จะเปลี่ยนแปลงธุรกิจในปี 2025 อย่างไร

AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดคือ AI ที่คุณมองไม่เห็น 85% ของบริษัท Fortune 500 ใช้โซลูชัน AI อยู่แล้ว แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่ถือว่าตัวเอง "เติบโตเต็มที่" สูตรสำเร็จ: AI สำหรับการจดจำรูปแบบและการตัดสินใจประจำวัน ส่วนมนุษย์สำหรับความสัมพันธ์ ความคิดสร้างสรรค์ และกลยุทธ์ ผลกระทบที่คาดหวัง: 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 จุดเริ่มต้น: การกำกับดูแลที่น้อยแต่แข็งแกร่ง การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง (99% ของบริษัทกำหนดให้มี) และกรอบจริยธรรมเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ไม่ใช่ข้อกำหนด

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เทคโนโลยีแห่งอนาคตอีกต่อไป แต่กลายเป็นเครื่องยนต์เงียบที่ขับเคลื่อนความสำเร็จของธุรกิจยุคใหม่ โดยทำงานเบื้องหลังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ปรับปรุงการตัดสินใจ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืน

ยุคแห่ง AI ที่ไม่มีใครเห็น

การปฏิวัติที่แท้จริงของปัญญาประดิษฐ์อยู่ที่ความสามารถในการหายไป บริษัทที่ประสบความสำเร็จสูงสุดในปี 2025 ไม่ได้ประกาศอีกต่อไปว่า "เรากำลังใช้ AI เพื่อการบริการลูกค้า!" แต่พวกเขาเพียงมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่า โดยที่ AI คอยควบคุมการโต้ตอบส่วนบุคคลอย่างเงียบๆ

ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า AI ที่มองไม่เห็น แสดงถึง การผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับระบบและแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้ปลายทางไม่สามารถมองเห็นได้ทันที เช่นเดียวกับไฟฟ้าเมื่อศตวรรษที่แล้ว AI กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานขั้นพื้นฐาน มากกว่าที่จะเป็นเพียงเครื่องมือเฉพาะ

ตัวเลขที่พูดได้ชัดเจน

ข้อมูลยืนยันการเปลี่ยนแปลงแบบเงียบๆ นี้:

ความสมดุลระหว่างมนุษย์และ AI: สูตรแห่งความสำเร็จ

กุญแจสู่ความสำเร็จไม่ใช่การแทนที่มนุษย์ด้วย AI แต่เป็นการสร้างสมดุลที่สมบูรณ์แบบ ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI อาจปลดล็อกมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงถึง 15.7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030

สมดุลนี้ทำงานอย่างไร

AI จัดการ:

  • การจดจำรูปแบบในข้อมูล
  • การประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก
  • การตัดสินใจตามปกติและอัตโนมัติ
  • การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

มนุษย์มุ่งเน้นไปที่:

  • การสร้างความสัมพันธ์
  • การแก้ไขปัญหาอย่างสร้างสรรค์
  • การกำกับดูแลด้านจริยธรรม
  • กลยุทธ์และนวัตกรรม

69.4% ของพนักงานที่สนับสนุนการนำ AI มาใช้อัตโนมัติ ระบุว่า "ช่วยให้มีเวลาว่างมากขึ้นสำหรับงานที่มีมูลค่าสูง" เป็นแรงจูงใจหลักของพวกเขา

ฝาแฝดทางดิจิทัล: ขอบเขตใหม่ของข้อมูลเชิงลึกด้านการแข่งขัน

บริษัทชั้นนำกำลังพัฒนา คู่แฝดดิจิทัลแบบไดนามิก ของระบบนิเวศการแข่งขัน ระบบเหล่านี้ไม่เพียงแต่ประมวลผลข้อมูลเท่านั้น แต่ ยังระบุโอกาสและภัยคุกคามเชิงกลยุทธ์เชิงรุกก่อนที่นักวิเคราะห์จะเห็นได้ชัดเจน

ภาคส่วนที่ทันสมัย

อุตสาหกรรมยานยนต์มีการใช้งานมากที่สุดถึง 57% รองลงมาคือสถาปัตยกรรม วิศวกรรม และก่อสร้าง ที่ 50% อุตสาหกรรมเหล่านี้ใช้ดิจิทัลทวินเพื่อ:

  • เพิ่มประสิทธิภาพสายการผลิต
  • การปรับปรุงการทดสอบความปลอดภัย
  • ติดตามโครงการแบบเรียลไทม์
  • ลดความล่าช้าและจัดสรรทรัพยากรให้ดีขึ้น

จริยธรรม AI เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

การกำกับดูแล AI อย่างมีจริยธรรมได้พัฒนาจากข้อกำหนดด้านกฎระเบียบไปสู่ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ องค์กรต่างๆ ที่สร้างกรอบการกำกับดูแล AI ที่แข็งแกร่งเมื่อหลายปีก่อนได้รับประโยชน์อย่างมาก ได้แก่ ความไว้วางใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่ลดลง และกระบวนการพัฒนานวัตกรรมที่ยั่งยืนยิ่งขึ้น

ต้นทุนของการมาสาย

บริษัทที่กำลังประสบปัญหาในปี 2568 มักเป็นบริษัทที่มองว่าจริยธรรมเป็นเพียงปัจจัยหนึ่งที่ต้องปฏิบัติตาม มากกว่าที่จะเป็นลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ ปัจจุบัน บริษัทเหล่านี้กำลังเผชิญกับกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงในการปรับเปลี่ยนกรอบจริยธรรมให้เข้ากับระบบที่มีอยู่เดิม

สู่องค์กรแห่งความรู้ความเข้าใจ

อนาคตเป็นของ องค์กรทางปัญญา ซึ่งเป็นองค์กรที่ทำหน้าที่เป็นระบบข่าวกรองแบบรวมศูนย์ แทนที่จะทำหน้าที่เป็นเครื่องมืออัตโนมัติ ตัวแทนจะทำงานร่วมกันทั่วทั้งองค์กร การประสานรวมของข่าวกรองนี้เองที่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างแท้จริง

สามมิติของวุฒิภาวะทางปัญญา

  1. การบูรณาการเทคโนโลยี : แพลตฟอร์ม AI แบบรวมที่ประสานงานตัวแทนอัจฉริยะ
  2. การเปลี่ยนแปลงกระบวนการ : เวิร์กโฟลว์แบบปรับตัวที่เรียนรู้และพัฒนา
  3. วัฒนธรรมองค์กร : การสร้างสมดุลระหว่างการกำกับดูแลโดยมนุษย์และความเป็นอิสระของ AI

กรณีศึกษาความสำเร็จ

บริษัท ลูเมน เทคโนโลยีส์

Lumen ใช้ Microsoft Copilot เพื่อสรุปข้อมูลการขายที่ผ่านมา นำเสนอข่าวสารล่าสุด และให้ข้อมูลเชิงลึก จากเดิมที่กระบวนการนี้ใช้เวลาไม่เกินสี่ชั่วโมงต่อพนักงานขายหนึ่งคน ตอนนี้ลดเหลือเพียง 15 นาที ซึ่งคาดการณ์ว่าจะสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้ปีละ 50 ล้านดอลลาร์

บีเคดับบลิว

BKW พัฒนา Edison ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ Azure AI ภายในสองเดือนหลังจากเปิดตัว พนักงาน 8% ได้ใช้งาน Edison อย่างต่อเนื่อง และคำขอสื่อได้รับการประมวลผลเร็วขึ้น 50%

การคาดการณ์ในอนาคตอันใกล้นี้

การลงทุนเพื่อการเติบโต

ผู้มีอำนาจตัดสินใจของสหรัฐฯ ร้อยละ 90 วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนในด้าน AI ในปี 2568 ขณะที่ คาดว่าองค์กรที่เน้นเรื่อง AI จะเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าภายในหนึ่งปี จากร้อยละ 32 เป็นร้อยละ 59

ผลกระทบทางเศรษฐกิจ

การลงทุนในโซลูชันและบริการ AI คาดว่าจะสร้างผลกระทบสะสมทั่วโลกมูลค่า 22.3 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 คิดเป็นประมาณ 3.7% ของ GDP ทั่วโลก

วิธีเตรียมตัวสำหรับการเปลี่ยนแปลง

1. ใช้แนวทางทีละขั้นตอน

บริษัทต่างๆ ควรใช้แนวทาง “การกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพขั้นต่ำ” (MVG) ที่จะนำการกำกับดูแลที่เหมาะสมมาใช้ในเวลาที่เหมาะสม

2. ลงทุนในการฝึกอบรม

99% ขององค์กรคาดการณ์ถึงความจำเป็นในการฝึกอบรมทักษะใหม่ โดยพนักงานมากถึง 100% จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมใหม่

3. การนำกรอบจริยธรรมมาใช้

การกำกับดูแล AI ที่มีความรับผิดชอบไม่เพียงแต่ช่วยลดความเสี่ยงเท่านั้น แต่ยังบรรลุวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์และ ROI ที่แข็งแกร่งอีกด้วย

บทสรุป

การปฏิวัติ AI ไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของการสร้างองค์กรที่คิดแตกต่าง

บริษัทที่จะโดดเด่นคือบริษัทที่ผสมผสานปัญญาประดิษฐ์และมนุษย์เข้ากับระบบการเรียนรู้ที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและรวดเร็วกว่าคู่แข่งได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

AI ล่องหนมาถึงแล้ว คำถามไม่ใช่ว่าบริษัทของคุณควรนำมันมาใช้หรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าคุณจะสามารถบูรณาการเชิงกลยุทธ์ได้เร็วแค่ไหนก่อนที่คู่แข่งจะทำ

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: AI ที่มองไม่เห็นในปัจจุบันแตกต่างจาก AI ในปี 2024 อย่างไร ตอบ: AI ที่มองไม่เห็นในปี 2025 ได้พัฒนาจากระบบอัตโนมัติในกระบวนการไปสู่ปัญญาประดิษฐ์แวดล้อม มันไม่ได้เพียงแค่เพิ่มประสิทธิภาพงานที่มีอยู่แล้วเท่านั้น แต่ยังสร้างระบบนิเวศเชิงคาดการณ์ที่คาดการณ์ความต้องการและปัญหาต่างๆ ก่อนที่จะเกิดขึ้น ดังที่ได้อธิบายไว้ใน บทความของเราเกี่ยวกับสงคราม AI ที่มองไม่เห็นกับ AI ประชาธิปไตย เรากำลังเห็นการปฏิวัติแบบคู่ขนานที่ทำงานบนมิติที่เสริมซึ่งกันและกัน

ถาม: บริษัทต่างๆ จะหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างมนุษย์และ AI ได้อย่างไร ตอบ : ความสมดุลที่ดีที่สุดเกิดขึ้นได้จากการมอบหมายงาน AI เช่น การประมวลผลข้อมูล การจดจำรูปแบบ และการตัดสินใจตามปกติ ในขณะที่มนุษย์ให้ความสำคัญกับความสัมพันธ์ ความคิดสร้างสรรค์ กลยุทธ์ และการกำกับดูแลด้านจริยธรรม กุญแจสำคัญคือความร่วมมือ ไม่ใช่การทดแทน

ถาม: ดิจิทัลทวินคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ ตอบ: ดิจิทัลทวินคือแบบจำลองเสมือนจริงของระบบ กระบวนการ หรือระบบนิเวศทางกายภาพที่จำลองสถานการณ์จริงแบบเรียลไทม์ ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถทดสอบกลยุทธ์ คาดการณ์ปัญหา และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยไม่มีความเสี่ยงในโลกแห่งความเป็นจริง

ถาม: การนำ AI มาใช้ในบริษัทใช้เวลานานเท่าใด ตอบ: ขึ้นอยู่กับระดับความพร้อมที่ต้องการ การนำ AI ไปใช้ขั้นพื้นฐานอาจใช้เวลาไม่กี่เดือน แต่การบูรณาการอย่างสมบูรณ์ (การจัดระบบความรู้ความเข้าใจ) อาจใช้เวลา 2-3 ปี หากใช้แนวทางที่มีโครงสร้างและการลงทุนด้านการฝึกอบรม

ถาม: อุปสรรคหลักในการนำ AI ไปใช้คืออะไร ตอบ: อุปสรรคหลัก ได้แก่ การขาดข้อมูลที่มีคุณภาพ การขาดทักษะทางเทคนิค ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย และการต่อต้านการเปลี่ยนแปลงขององค์กร ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดมักเกิดจากการกำกับดูแลที่ไม่เพียงพอ

ถาม: คุณวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของการลงทุนด้าน AI ได้อย่างไร? ตอบ: ผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI วัดจากตัวชี้วัดเฉพาะ เช่น เวลาดำเนินการที่ลดลง ความแม่นยำในการคาดการณ์ที่เพิ่มขึ้น ความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น และต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลง สิ่งสำคัญคือต้องกำหนด KPI ที่ชัดเจนก่อนการนำไปใช้งาน

ถาม: AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์หรือไม่ ตอบ: แทนที่จะเข้ามาแทนที่ AI กำลังนิยามบทบาทหน้าที่ใหม่ AI เข้ามาแทนที่งานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และสร้างโอกาสงานใหม่ๆ ที่ต้องการทักษะเฉพาะของมนุษย์ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ และการคิดเชิงกลยุทธ์ คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 จะมีการสร้างงานใหม่ 170 ล้านตำแหน่ง

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

แนวโน้ม AI ปี 2025: 6 โซลูชันเชิงกลยุทธ์เพื่อการนำ AI ไปใช้อย่างราบรื่น

87% ของบริษัทต่างยอมรับว่า AI เป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน แต่หลายบริษัทกลับล้มเหลวในการผสานรวมเข้าด้วยกัน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ ผู้บริหาร 73% ระบุว่าความโปร่งใส (Explainable AI) เป็นสิ่งสำคัญยิ่งต่อการยอมรับของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ขณะที่การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้นเป็นไปตามกลยุทธ์ "เริ่มต้นเล็ก คิดใหญ่" นั่นคือ โครงการนำร่องที่มีมูลค่าสูงที่ตรงเป้าหมาย มากกว่าการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง: บริษัทผู้ผลิตนำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในสายการผลิตเดียว ส่งผลให้เวลาหยุดทำงานลดลง 67% ภายใน 60 วัน กระตุ้นให้เกิดการนำ AI ไปใช้ทั่วทั้งองค์กร แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว: ให้ความสำคัญกับการผสานรวม API/มิดเดิลแวร์ มากกว่าการเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด เพื่อลดขั้นตอนการเรียนรู้ การจัดสรรทรัพยากร 30% ให้กับการจัดการการเปลี่ยนแปลงด้วยการฝึกอบรมเฉพาะบทบาท ช่วยเพิ่มความเร็วในการนำ AI ไปใช้ 40% และความพึงพอใจของผู้ใช้เพิ่มขึ้น 65% การนำ AI ไปใช้งานแบบคู่ขนานเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เทียบกับวิธีการที่มีอยู่เดิม การลดประสิทธิภาพลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปด้วยระบบสำรอง วงจรการตรวจสอบรายสัปดาห์ในช่วง 90 วันแรก โดยติดตามประสิทธิภาพทางเทคนิค ผลกระทบทางธุรกิจ อัตราการนำไปใช้ และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยทางเทคนิคและปัจจัยมนุษย์ ได้แก่ ผู้นำด้าน AI ภายในองค์กร การมุ่งเน้นประโยชน์ที่นำไปใช้ได้จริง และความยืดหยุ่นเชิงวิวัฒนาการ
9 พฤศจิกายน 2568

กลยุทธ์แห่งชัยชนะสำหรับการนำ AI ไปใช้: แผน 90 วัน

87% ของทีมสนับสนุนพบว่าลูกค้ามีความคาดหวังที่สูงขึ้น โดย 68% เชื่อว่าเป็นเพราะ AI 90 วันแรกมีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงภาวะชะงักงันจากการวิเคราะห์และเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม แผนสามระยะนี้ครอบคลุมทุกอย่าง ตั้งแต่การจัดวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำร่องการใช้งานและการขยายธุรกิจที่วัดผลได้ การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป และการติดตามตัวชี้วัดสำคัญๆ เช่น ประสิทธิภาพและผลกระทบต่อรายได้ ด้วยการสนับสนุนที่ทุ่มเทและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง คุณจะเปลี่ยนความสำเร็จเบื้องต้นให้กลายเป็นวัฒนธรรมองค์กรที่เน้น AI
9 พฤศจิกายน 2568

นักพัฒนาและ AI ในเว็บไซต์: ความท้าทาย เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: มุมมองระดับนานาชาติ

อิตาลียังคงติดอยู่ที่อัตราการนำ AI มาใช้เพียง 8.2% (เทียบกับค่าเฉลี่ยของสหภาพยุโรปที่ 13.5%) ขณะที่ทั่วโลกมีบริษัทถึง 40% ที่ใช้ AI ในการปฏิบัติงานอยู่แล้ว และตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าช่องว่างนี้ร้ายแรงเพียงใด: แชทบอทของ Amtrak สร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ถึง 800%, GrandStay ประหยัดได้ 2.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีจากการจัดการคำขออัตโนมัติ 72% และ Telenor เพิ่มรายได้ 15% รายงานฉบับนี้สำรวจการนำ AI ไปใช้บนเว็บไซต์ด้วยกรณีศึกษาเชิงปฏิบัติ (เช่น Lutech Brain สำหรับการประมูล, Netflix สำหรับการแนะนำ, L'Oréal Beauty Gifter ที่มีการมีส่วนร่วม 27 เท่าเมื่อเทียบกับอีเมล) และจัดการกับความท้าทายทางเทคนิคในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่ คุณภาพข้อมูล อคติทางอัลกอริทึม การผสานรวมกับระบบเดิม และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ตั้งแต่โซลูชันต่างๆ เช่น การประมวลผลแบบเอจเพื่อลดเวลาแฝง สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ กลยุทธ์ต่อต้านอคติ ไปจนถึงปัญหาทางจริยธรรม (ความเป็นส่วนตัว ฟองกรอง การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่มีความทุพพลภาพ) ไปจนถึงกรณีของรัฐบาล (เฮลซิงกิที่มีการแปล AI หลายภาษา) ค้นพบว่านักพัฒนาเว็บกำลังเปลี่ยนผ่านจากนักเขียนโค้ดไปเป็นนักวางกลยุทธ์ประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างไร และเหตุใดผู้ที่นำทางวิวัฒนาการนี้ในปัจจุบันจะครอบงำเว็บในวันพรุ่งนี้
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI: การเพิ่มขึ้นของ "ที่ปรึกษา" ในความเป็นผู้นำขององค์กร

77% ของบริษัทใช้ AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการใช้งานที่ "สมบูรณ์แบบ" ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่แนวทาง: ระบบอัตโนมัติทั้งหมดเทียบกับการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด Goldman Sachs ใช้ที่ปรึกษา AI กับพนักงาน 10,000 คน เพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลได้ 30% และการขายแบบ cross-selling เพิ่มขึ้น 12% โดยยังคงรักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ Kaiser Permanente ป้องกันการเสียชีวิตได้ 500 รายต่อปีด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล 100 รายการต่อชั่วโมงล่วงหน้า 12 ชั่วโมง แต่ปล่อยให้แพทย์เป็นผู้วินิจฉัย โมเดลที่ปรึกษาช่วยแก้ปัญหาช่องว่างความไว้วางใจ (มีเพียง 44% ที่ให้ความไว้วางใจ AI ระดับองค์กร) ผ่านสามเสาหลัก ได้แก่ AI ที่อธิบายได้พร้อมเหตุผลที่โปร่งใส คะแนนความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบแล้ว และข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเพื่อการปรับปรุง ตัวเลข: ผลกระทบ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ผู้ร่วมมือด้าน AI เชิงกลยุทธ์จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เพิ่มขึ้น 4 เท่าภายในปี 2026 แผนงานสามขั้นตอนที่ใช้งานได้จริง ได้แก่ การประเมินทักษะและการกำกับดูแล โครงการนำร่องพร้อมตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ การขยายขนาดอย่างค่อยเป็นค่อยไปพร้อมการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ซึ่งนำไปประยุกต์ใช้กับภาคการเงิน (การประเมินความเสี่ยงภายใต้การกำกับดูแล) สาธารณสุข (การสนับสนุนการวินิจฉัย) และการผลิต (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) อนาคตไม่ใช่ AI ที่จะมาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการประสานความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างมีประสิทธิภาพ