ธุรกิจ

ก้าวข้ามตัวชี้วัดแบบดั้งเดิม: การพิจารณา ROI ของ AI ใหม่ในปี 2025

"บริษัทที่พึ่งพาผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวกำลังมองข้ามคุณค่าของ AI ไป" McKinsey ได้บันทึกแนวทางที่ประสบความสำเร็จไว้ดังนี้: การลงทุน 70% ที่มีผลตอบแทนจากการลงทุนที่คาดการณ์ได้ นวัตกรรมเชิงกลยุทธ์ 20% และการสำรวจที่ก้าวล้ำ 10% ประโยชน์ที่เห็นได้ชัดคือวัฏจักรต่างๆ ได้แก่ การปรับให้เหมาะสม (0-12 เดือน) การสร้างสรรค์สิ่งใหม่ (1-2 ปี) และการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ (2 ปีขึ้นไป) 83% ของบริษัทใน Fortune 500 ใช้ฝาแฝดดิจิทัลเพื่อจำลองผลกระทบ การถกเถียงไม่ได้อยู่ที่ตัวชี้วัดเทียบกับกลยุทธ์อีกต่อไป แต่อยู่ที่ผู้ที่มีกรอบการทำงานแบบบูรณาการเทียบกับผู้ที่สูญเสียความสำคัญ

แม้ว่า บทความก่อนหน้า ของเราจะมุ่งเน้นไปที่การวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สำหรับเทคโนโลยี SaaS ที่ใช้ AI แต่บทความที่ได้รับการปรับปรุงใหม่นี้ได้นำเสนอมุมมองที่ก้าวหน้า นั่นคือ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องเสริมความแม่นยำของการคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) แบบดั้งเดิมด้วยมุมมองเชิงกลยุทธ์แบบหลายระดับ แนวทางนี้ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขันในระบบนิเวศดิจิทัลปี 2025

ความท้าทายในการประเมิน: การสร้างสมดุลระหว่างผลลัพธ์ทันทีและการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว

ความจริงได้ปรากฏชัดแล้วว่า การประเมินการลงทุนด้าน AI เพียงอย่างเดียวผ่านตัวชี้วัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) แบบดั้งเดิมนั้นไม่เพียงพอและขาดวิสัยทัศน์ องค์กรที่จำกัดตัวเองไว้กับแนวทางนี้กำลังเสียเปรียบคู่แข่งที่มีวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์มากกว่าอยู่แล้ว

“บริษัทที่มองข้ามผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่เกิดขึ้นทันทีไม่ได้แค่พลาดโอกาสในการเปลี่ยนแปลงเท่านั้น แต่พวกเขากำลังทำลายความเกี่ยวข้องในอนาคตอย่างจริงจัง” ซาราห์ เฉิน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่าย AI ของ Accenture ซึ่งให้สัมภาษณ์ในงาน World Economic Forum 2025 เมื่อเร็ว ๆ นี้ [1] กล่าว “ไม่ใช่การละทิ้ง ROI แต่เป็นการนำ ROI ไปใช้ในกรอบการประเมินที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น”

การศึกษาเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมล่าสุดโดย Harvard Business Review (มีนาคม 2568) ยืนยันว่าองค์กรต่างๆ ยังคงมีแนวโน้มที่จะให้ความสำคัญกับผลประโยชน์ทันทีมากกว่าการลงทุนที่อาจมีผลตอบแทนแบบทวีคูณแต่กระจายตัวมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป [2] กับดักทางความคิดนี้กลายเป็นอันตรายอย่างยิ่งในยุคของ AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญที่สุดมักเกิดขึ้นหลังจากช่วงเริ่มต้นของผลตอบแทนที่ดูเหมือนจะจำกัด

การบูรณาการ ROI กับมุมมองเชิงกลยุทธ์: มาตรฐานใหม่สำหรับปี 2025

1. การสร้างสมดุลระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรมที่สร้างสรรค์

การนำ AI มาใช้โดยมุ่งเน้นที่ผลตอบแทนจากการลงทุนเพียงอย่างเดียวย่อมนำไปสู่การพัฒนาที่ค่อยเป็นค่อยไป รายงาน “กลยุทธ์การลงทุนด้าน AI ปี 2025” ของสถาบัน McKinsey Global Institute แสดงให้เห็นว่าบริษัทชั้นนำได้นำแนวทาง “70-20-10” มาใช้ กล่าวคือ 70% ของการลงทุนด้าน AI มุ่งเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยผลตอบแทนจากการลงทุนที่คาดการณ์ได้ 20% มุ่งเน้นนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์ระยะกลาง และ 10% มุ่งเน้นการสำรวจที่อาจพลิกโฉมธุรกิจ [3] ความสมดุลนี้จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นในการรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดที่มีความผันผวนมากขึ้น

2. ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์แบบร่วมมือที่เพิ่มขึ้น

ระบบดั้งเดิมยังคงรักษาระบบข้อมูลแบบไซโลที่ปิดกั้นนวัตกรรมไว้ ผลการศึกษาของ MIT Technology Review เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ระบุว่า แพลตฟอร์ม AI ในปัจจุบันไม่เพียงแต่ทำลายอุปสรรคเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังสร้างสรรค์รูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรแบบใหม่ ๆ ที่สร้างมูลค่าแบบทวีคูณ [4] การประเมินการลงทุนขั้นสูงในปัจจุบันประกอบด้วยตัวบ่งชี้ "ปัญญาประดิษฐ์เชิงร่วมมือ" เฉพาะเจาะจง ซึ่งวัดศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงนี้

3. สร้างความสามารถในการปรับตัวของระบบ ไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว

ในบริบทของความไม่แน่นอนที่เพิ่มมากขึ้น รายงาน Deloitte AI Resilience Report 2025 เน้นย้ำว่าองค์กรชั้นนำให้ความสำคัญกับ AI ไม่เพียงแต่ในแง่ของประสิทธิภาพในสภาวะปกติเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการปรับตัวอย่างรวดเร็วต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอีกด้วย [5] การวิเคราะห์ความเครียดโดยใช้ AI ได้กลายเป็นมาตรฐานในการประเมินความยืดหยุ่นขององค์กร บริษัทที่ละเลยมิตินี้ในการประเมินกำลังประเมินคุณค่าเชิงกลยุทธ์ของ AI ต่ำเกินไปอย่างมาก

4. จัดการระบบนิเวศดิจิทัลที่ขยายออกไป

เศรษฐกิจในปี 2025 จะทำหน้าที่เป็นระบบนิเวศที่เชื่อมต่อกันอย่างลึกซึ้ง งานวิจัย "AI-Driven Business Ecosystems" (เมษายน 2025) ของ Forrester แสดงให้เห็นว่าโซลูชัน AI ไม่เพียงแต่สร้างมูลค่าภายในองค์กรเท่านั้น แต่ยังกำหนดนิยามใหม่ของเครือข่ายความสัมพันธ์กับลูกค้า ซัพพลายเออร์ และพันธมิตรทั้งหมด [6] กรอบการประเมินแบบใหม่ประกอบด้วยตัวชี้วัด "ผลกระทบของเครือข่าย" ซึ่งวัดผลประโยชน์เชิงระบบเหล่านี้ ซึ่งมักถูกมองข้ามในการวิเคราะห์แบบเดิม

การสื่อสารคุณค่า: จากการวิเคราะห์สู่การเล่าเรื่องเชิงกลยุทธ์

ผู้นำตลาดได้ละทิ้งแนวทางเชิงปริมาณเพียงอย่างเดียวอย่างเด็ดขาด และเลือกใช้วิธีที่ครอบคลุมมากขึ้นซึ่งผสานรวม:

  • ฝาแฝดทางดิจิทัลสำหรับการจำลองผลกระทบ: ตามรายงาน Gartner Future of AI Investment Report 2025 โมเดลขั้นสูงที่จำลองมูลค่าของ AI ผ่านฝาแฝดทางดิจิทัลขององค์กรได้รับการนำไปใช้โดยบริษัท Fortune 500 ถึง 83% [7]
  • การเปรียบเทียบเชิงคาดการณ์: Boston Consulting Group ได้บันทึกว่าการประเมินมูลค่าแบบเรียลไทม์กำลังกำหนดภูมิทัศน์การแข่งขันในอุตสาหกรรมที่เน้นเทคโนโลยีใหม่ [8]
  • การทำแผนที่โอกาสที่เกิดขึ้นใหม่: ข้อมูลและกลยุทธ์ของ PwC แสดงให้เห็นความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างการระบุโอกาสที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระยะเริ่มต้นและการเติบโตอย่างยั่งยืน [9]

ดร. มาร์คัส ลี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) ของโนวาร์ติส ดิจิทัล กล่าวว่า "บริษัทที่พึ่งพาการวิเคราะห์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว กำลังมองข้ามคุณค่าของ AI ไปอย่างสิ้นเชิง เรากำลังเห็นการนิยามใหม่ทั้งหมดของอุตสาหกรรมทั้งหมด ซึ่งขับเคลื่อนโดยองค์กรที่นำกรอบการประเมินมูลค่าที่ซับซ้อนมากขึ้นมาใช้" [10]

การเอาชนะความขัดแย้งในการดำเนินการอย่างครั้งเดียวและตลอดไป

ความขัดแย้งนี้ยังคงมีอยู่ แต่ได้รับการนิยามใหม่: การได้รับการสนับสนุนสำหรับโครงการริเริ่ม AI ที่มีความทะเยอทะยานยังคงต้องการเหตุผลทางธุรกิจที่น่าสนใจ แต่ประโยชน์ที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสูงสุดจะยังคงปรากฏให้เห็นอย่างเต็มที่หลังจากการนำไปปฏิบัติจริงเท่านั้น การศึกษาของ Bain & Company เรื่อง "AI Value Realization 2025" ได้บันทึกว่าองค์กรชั้นนำได้พัฒนาแนวทางพอร์ตโฟลิโอแบบมีโครงสร้างอย่างไร [11]:

  • โครงการที่มี ROI ที่วัดผลได้: ความคิดริเริ่มด้าน AI ที่ให้ผลประโยชน์ทันทีซึ่งสร้างแรงผลักดันและความไว้วางใจ (40% ของพอร์ตโฟลิโอ)
  • การลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่สร้างสรรค์: โครงการที่มีศักยภาพสร้างความเปลี่ยนแปลงที่ประเมินผ่านตัวชี้วัดที่กว้างขึ้น (40% ของพอร์ตโฟลิโอ)
  • การสำรวจที่ขับเคลื่อนด้วย AI: AI ถูกใช้เพื่อระบุและประเมินโอกาสการใช้งานใหม่ ๆ เพื่อสร้างวงจรอันดีงามของนวัตกรรม (20% ของพอร์ตโฟลิโอ)

มิติทางเวลา: การคิดในวัฏจักรแห่งการเปลี่ยนแปลง

ประโยชน์ของ AI กำลังปรากฏให้เห็นในรูปแบบของวงจรการเปลี่ยนแปลงที่เชื่อมโยงกัน แทนที่จะเป็นแบบเส้นตรง ดังที่เน้นย้ำในรายงาน "AI Transformation Cycles" ของ IBM Institute for Business Value (มีนาคม 2025) [12]:

  • วงจรการเพิ่มประสิทธิภาพ (0-12 เดือน): การปรับปรุงการปฏิบัติงานที่วางรากฐานสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
  • วงจรการสร้างสรรค์ใหม่ (1-2 ปี): การ กำหนดกระบวนการตัดสินใจและรูปแบบการดำเนินงานใหม่
  • วงจรการเปลี่ยนแปลง (2+ ปี): การเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกิจและการสร้างรูปแบบตลาดใหม่

การนำ AI มาใช้อย่างครบถ้วนในปี 2568 จะวัดจากความสามารถในการจัดการทั้งสามรอบนี้พร้อมๆ กัน แทนที่จะดำเนินไปแบบเส้นตรงจากรอบหนึ่งไปสู่อีกรอบหนึ่ง

สรุป: อนาคตเป็นของผู้มีวิสัยทัศน์เชิงปฏิบัติ

องค์กรที่เป็นผู้นำในการนำ AI มาใช้ในปี 2568 ไม่ใช่เพียงองค์กรที่มีเทคโนโลยีขั้นสูงที่สุดเท่านั้น แต่ยังเป็นองค์กรที่พัฒนาศักยภาพที่เหนือกว่าสำหรับการประสานงานการลงทุนเชิงกลยุทธ์อีกด้วย

การถกเถียงไม่ได้อยู่ที่การวัดผลทางการเงินและการพิจารณาเชิงกลยุทธ์อีกต่อไป แต่เป็นระหว่างองค์กรที่พัฒนากรอบการประเมินแบบบูรณาการและองค์กรที่กำลังสูญเสียความเกี่ยวข้องในการแข่งขันอย่างรวดเร็ว

แนวทางนี้ต้องการภาวะผู้นำแบบใหม่ นั่นคือ ความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างความเข้มงวดในการวิเคราะห์และวิสัยทัศน์เชิงเปลี่ยนแปลง การคิดอย่างเป็นระบบและการตัดสินใจที่คล่องตัว การมุ่งเน้นที่ผลลัพธ์ทันทีและการวางแผนระยะยาว

ดังที่ศาสตราจารย์เอริก บรินโจล์ฟสัน ได้กล่าวไว้เมื่อเร็วๆ นี้ในงาน MIT AI Summit 2025 ว่า "AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือที่ต้องประเมินอีกต่อไป แต่เป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในการกำหนดอนาคตขององค์กรใหม่ วิธีการประเมินผลของเราจึงต้องพัฒนาไปตามนั้น" [13]

โปรไฟล์ของผู้ชนะในยุค AI 2.0 นั้นชัดเจนแล้ว: พวกเขาคือองค์กรที่พัฒนาความสามารถในการประเมินการลงทุนด้านเทคโนโลยีไม่เพียงแค่ในแง่ของต้นทุนและผลประโยชน์ แต่ยังเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการเปลี่ยนแปลงในระบบนิเวศดิจิทัลที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องอีกด้วย

ที่มา:

[1] ฟอรัมเศรษฐกิจโลก “AI Investment Strategies Panel” ดาวอส 2025 มกราคม 2025
[2] Kahneman, D. และคณะ “การลดราคาชั่วคราวในการลงทุน AI ขององค์กร” Harvard Business Review มีนาคม 2025
[3] McKinsey Global Institute, “กลยุทธ์การลงทุน AI 2025” เมษายน 2025
[4] MIT Technology Review, “ยุคใหม่ของความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI” กุมภาพันธ์ 2025
[5] Deloitte, “รายงานความยืดหยุ่นของ AI ปี 2025” มีนาคม 2025
[6] Forrester Research, “ระบบนิเวศธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI” เมษายน 2025
[7] Gartner, “รายงานการลงทุนด้าน AI ในอนาคต ปี 2025” มีนาคม 2025
[8] Boston Consulting Group, “ข้อได้เปรียบในการแข่งขันในยุค AI 2.0” กุมภาพันธ์ 2025
[9] PwC Strategy&, “การระบุโอกาส AI ในระยะเริ่มต้นและการเติบโตของตลาด” มกราคม 2025
[10] Lee, M., “เหนือกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ: AI ในฐานะพันธมิตรเชิงกลยุทธ์” Digital Pharma Summit มีนาคม 2025
[11] Bain & Company, “AI Value Realization 2025” เมษายน 2025
[12] IBM Institute for Business Value, “AI Transformation Cycles” มีนาคม 2025
[13] Brynjolfsson, E., “AI ในฐานะพันธมิตรเชิงกลยุทธ์” การประชุมสุดยอด MIT AI, เมษายน 2025

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

มนุษย์ + เครื่องจักร: สร้างทีมที่ประสบความสำเร็จด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

จะเป็นอย่างไรหากอนาคตของการทำงานไม่ใช่ "มนุษย์ปะทะเครื่องจักร" แต่เป็นความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่างบุคลากรที่มีความสามารถกับปัญญาประดิษฐ์ แต่พวกเขากำลังสร้างระบบนิเวศที่แต่ละฝ่ายส่งเสริมซึ่งกันและกัน ค้นพบโมเดลการทำงานร่วมกัน 5 แบบที่ได้เปลี่ยนแปลงบริษัทหลายร้อยแห่ง ตั้งแต่การคัดกรองไปจนถึงการโค้ช จากการสำรวจและยืนยันตัวตนไปจนถึงการฝึกงาน ประกอบไปด้วยแผนงานเชิงปฏิบัติ กลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรคทางวัฒนธรรม และตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมสำหรับการวัดความสำเร็จของทีมมนุษย์และเครื่องจักร
9 พฤศจิกายน 2568

ภาพลวงตาของการใช้เหตุผล: การถกเถียงที่สั่นคลอนโลก AI

Apple ตีพิมพ์บทความสองฉบับที่สร้างความเสียหายอย่างร้ายแรง ได้แก่ "GSM-Symbolic" (ตุลาคม 2024) และ "The Illusion of Thinking" (มิถุนายน 2025) ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลักสูตร LLM ล้มเหลวในการแก้ปัญหาคลาสสิกแบบเล็กๆ น้อยๆ (เช่น Tower of Hanoi, การข้ามแม่น้ำ) อย่างไร โดยระบุว่า "ประสิทธิภาพลดลงเมื่อเปลี่ยนแปลงเฉพาะค่าตัวเลข" ไม่มีความสำเร็จใดๆ เลยใน Tower of Hanoi ที่ซับซ้อน แต่ Alex Lawsen (Open Philanthropy) โต้แย้งด้วยบทความ "The Illusion of the Illusion of Thinking" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระเบียบวิธีที่มีข้อบกพร่อง ความล้มเหลวเกิดจากข้อจำกัดของผลลัพธ์โทเค็น ไม่ใช่การล่มสลายของเหตุผล สคริปต์อัตโนมัติจัดประเภทผลลัพธ์บางส่วนที่ถูกต้องไม่ถูกต้อง และปริศนาบางอย่างไม่สามารถแก้ทางคณิตศาสตร์ได้ ด้วยการทดสอบซ้ำด้วยฟังก์ชันแบบเรียกซ้ำแทนที่จะแสดงรายการการเคลื่อนที่ Claude/Gemini/GPT จึงสามารถไข Tower of Hanoi ที่มี 15 แผ่นได้ แกรี่ มาร์คัส เห็นด้วยกับแนวคิด "การเปลี่ยนแปลงการกระจายสินค้า" ของ Apple แต่บทความเกี่ยวกับจังหวะเวลาก่อนงาน WWDC กลับตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์ ผลกระทบทางธุรกิจ: เราควรไว้วางใจ AI ในงานสำคัญๆ มากน้อยเพียงใด วิธีแก้ปัญหา: แนวทางเชิงสัญลักษณ์ประสาทวิทยา — เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำรูปแบบ + ภาษา ระบบสัญลักษณ์สำหรับตรรกะเชิงรูปนัย ตัวอย่าง: ระบบบัญชี AI เข้าใจว่า "ฉันใช้จ่ายไปกับการเดินทางเท่าไหร่" แต่ SQL/การคำนวณ/การตรวจสอบภาษี = โค้ดแบบกำหนดตายตัว
9 พฤศจิกายน 2568

🤖 Tech Talk: เมื่อ AI พัฒนาภาษาที่เป็นความลับ

แม้ว่า 61% ของผู้คนจะกังวลกับ AI ที่เข้าใจอยู่แล้ว แต่ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 Gibberlink มียอดวิว 15 ล้านครั้ง ด้วยการนำเสนอสิ่งใหม่สุดขั้ว นั่นคือ AI สองระบบที่หยุดพูดภาษาอังกฤษและสื่อสารกันด้วยเสียงแหลมสูงที่ความถี่ 1875-4500 เฮิรตซ์ ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นโปรโตคอล FSK ที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 80% ทำลายมาตรา 13 ของพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป และสร้างความทึบแสงสองชั้น นั่นคืออัลกอริทึมที่เข้าใจยากซึ่งประสานงานกันในภาษาที่ถอดรหัสไม่ได้ วิทยาศาสตร์แสดงให้เห็นว่าเราสามารถเรียนรู้โปรโตคอลของเครื่องจักรได้ (เช่น รหัสมอร์สที่ความเร็ว 20-40 คำต่อนาที) แต่เราต้องเผชิญกับขีดจำกัดทางชีววิทยาที่ยากจะเอาชนะ: 126 บิต/วินาทีสำหรับมนุษย์ เทียบกับ Mbps+ สำหรับเครื่องจักร สามอาชีพใหม่กำลังเกิดขึ้น ได้แก่ นักวิเคราะห์โปรโตคอล AI, ผู้ตรวจสอบการสื่อสาร AI และนักออกแบบส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับ AI ขณะที่ IBM, Google และ Anthropic กำลังพัฒนามาตรฐาน (ACP, A2A, MCP) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่ยากที่สุด การตัดสินใจเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสารของ AI ในปัจจุบันจะกำหนดทิศทางของปัญญาประดิษฐ์ในอีกหลายทศวรรษข้างหน้า