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

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์