ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่สิทธิพิเศษของ Big Tech อีกต่อไป ค้นพบว่าการนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลายกำลังปฏิวัติภูมิทัศน์การแข่งขันอย่างไร และบริษัททุกขนาดกำลังใช้กลยุทธ์ใดบ้างเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน

‍

การปรับระดับครั้งใหญ่: เมื่อ AI เข้าถึงได้สำหรับทุกคน

ปี 2025 ถือเป็นจุดเปลี่ยนของตลาดปัญญาประดิษฐ์ ดังที่นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมได้เน้นย้ำ หากต้นทุนของลูกค้าลดลงจนเกือบเป็นศูนย์ คำถามพื้นฐานก็เกิดขึ้น: บริษัทต่างๆ จะรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างไร ท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่เทคโนโลยีขั้นสูงที่สุดกำลังกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์อย่างรวดเร็ว

‍

การทำให้ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ไม่ใช่เพียงการคาดการณ์อนาคตอีกต่อไป แต่เป็นความจริงที่จับต้องได้ ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงกฎกติกาของเกมสำหรับบริษัททุกขนาด การทำให้ปัญญาประดิษฐ์เป็นประชาธิปไตยช่วยให้บริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพสามารถใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมที่ซับซ้อน ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเข้าถึงได้เฉพาะบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่มีทรัพยากรมหาศาลเท่านั้น

‍

ช่วงเวลา "สปุตนิก" ของ AI: กรณี DeepSeek

เหตุการณ์ที่สื่อถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ได้ดีที่สุด คือ การเปิดตัว DeepSeek ในเดือนมกราคม 2025 บริษัทสตาร์ทอัพจากจีนแห่งนี้ได้แสดงให้เห็นว่าสามารถพัฒนาโมเดล AI ล้ำสมัยได้ด้วยเงินเพียง 5.6 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งเป็นเพียงเศษเสี้ยวหนึ่งของเงิน 78–191 ล้านเหรียญสหรัฐที่จำเป็นสำหรับ GPT-4 และ Gemini Ultra

‍

Marc Andreessen หนึ่งในนักลงทุนเสี่ยงภัยที่มีอิทธิพลมากที่สุดใน Silicon Valley กล่าวถึงการเปิดตัว DeepSeek ว่า "เป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าประหลาดใจและน่าประทับใจที่สุดเท่าที่ผมเคยเห็นมา และในฐานะโอเพนซอร์ส ถือเป็นของขวัญล้ำค่าที่มอบให้แก่โลก"

‍

ผลกระทบของการแปลงเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ต่อบริษัทที่มีขนาดแตกต่างกัน

‍

บริษัทขนาดใหญ่: จากความแตกต่างทางเทคโนโลยีสู่คุณค่าเชิงกลยุทธ์

บริษัทขนาดใหญ่กำลังเผชิญกับการปฏิวัติเชิงกลยุทธ์ ดังที่ผู้เชี่ยวชาญของ Databricks ชี้ให้เห็น “บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมหาศาลด้วยการทำงานพื้นฐานแบบอัตโนมัติและสร้างข้อมูลเชิงลึกตามความต้องการ แต่นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น”

‍

ยกตัวอย่างเช่น Microsoft รายงานว่าบริษัทใน Fortune 500 กว่า 85% ใช้โซลูชัน AI ของ Microsoft โดยซีอีโอ 66% รายงานว่าได้รับประโยชน์ทางธุรกิจที่วัดผลได้จากโครงการริเริ่ม AI เชิงสร้างสรรค์ บริษัทได้พัฒนากลยุทธ์เชิงนวัตกรรมต่างๆ เช่น

‍

• การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจของ Copilot : Accenture ใช้ Copilot Studio เพื่อขยายทีม Center of Excellence ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายประจำปีได้อย่างมาก และลดความต้องการด้าน IT สำหรับแอปพลิเคชันระยะสั้นลง 30%
• การบูรณาการแบบไร้รอยต่อ : การเปลี่ยนแปลงกระบวนการที่มีอยู่แทนที่จะเพียงแค่ซ้อนทับเทคโนโลยี

SMEs: โอกาสของการสร้างประชาธิปไตย

สำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม การทำให้ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ถือเป็นโอกาสครั้งประวัติศาสตร์ ดังที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมท่านหนึ่งกล่าวไว้ว่า "การทำให้ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ทำให้การเข้าถึงศักยภาพ AI อันทรงพลังเป็นประชาธิปไตย ส่งเสริมความได้เปรียบในการแข่งขันและนวัตกรรมในทุกอุตสาหกรรม"

‍

ข้อดีเฉพาะสำหรับ SMEs:

1. ลดอุปสรรคในการเข้าถึง : การเข้าถึงเทคโนโลยีที่เคยเป็นสิ่งต้องห้าม
2. ต้นทุนการดำเนินงานที่เหมาะสมที่สุด : การทำให้กระบวนการด้วยตนเองที่มีราคาแพงเป็นระบบอัตโนมัติ
3. ความสามารถในการปรับขนาดที่รวดเร็ว : ความสามารถในการแข่งขันกับผู้เล่นรายใหญ่
4. นวัตกรรมแบบคล่องตัว : การทดลองกับรูปแบบธุรกิจใหม่ๆ อย่างรวดเร็ว

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า "การควบคุมคุณภาพ ความสามารถในการปรับขนาด การพิจารณาทางจริยธรรม และความอิ่มตัวของตลาดก่อให้เกิดความท้าทายที่สำคัญสำหรับบริษัทที่นำโซลูชัน AI ที่เป็นสินค้าโภคภัณฑ์มาใช้"

‍

เสาหลักสามประการของข้อได้เปรียบในการแข่งขันในยุคหลังยุคสินค้าโภคภัณฑ์

‍

1. การเลือกปัญหาเชิงกลยุทธ์

องค์กรต่างๆ ที่เกิดขึ้นใหม่ในปี 2568 ตระหนักดีว่าข้อได้เปรียบของ AI ที่ยั่งยืนนั้นไม่ได้มาจากตัวเทคโนโลยีเอง แต่มาจากปัจจัยที่พึ่งพากันสามประการมากขึ้น โดยเริ่มจากการเลือกปัญหาและการกำหนดกรอบปัญหาเชิงกลยุทธ์

‍

ไม่ใช่แค่การนำ AI ไปใช้กับกรณีการใช้งานที่ชัดเจนอีกต่อไป แต่เป็นการพัฒนาวิธีการอย่างเป็นระบบเพื่อระบุปัญหาทางธุรกิจที่มีอิทธิพลสูง ซึ่ง AI สามารถปลดล็อกมูลค่าที่ไม่สมส่วนได้

‍

กรณีศึกษาภาคส่วน:

• การผลิต : บริษัทผู้ผลิตสามารถใช้ทรัพยากรข้อมูลจากอุปกรณ์การผลิตดิจิทัลเพื่อปรับปรุงสุขภาพของเครื่องจักรของตน
• บริการทางการเงิน : การสร้างแบบจำลองเฉพาะทางโดยอาศัยประสบการณ์อันล้ำลึกในสาขานี้

2. ความเหนือกว่าของข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์

แม้ว่าตัวแบบจำลองเองจะกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์แล้ว แต่ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ยังคงเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญ ดังที่ผู้เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์ข้อมูลชี้ให้เห็นว่า "เมื่อความสามารถของ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์มากขึ้น ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จึงกลายเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญสำหรับความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืน"

‍

กลยุทธ์ในการสร้างคูเมืองข้อมูล:

• การรวบรวมอย่างเป็นระบบผ่านความร่วมมือเชิงกลยุทธ์
• กลไกสร้างแรงจูงใจสำหรับผู้ใช้ที่ให้ข้อมูลอันมีค่า
• การนำเซ็นเซอร์ทางกายภาพมาใช้งานเพื่อรวบรวมข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงที่ไม่ซ้ำใคร
• ดังที่ผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่า "คูน้ำข้อมูลที่มีประสิทธิผลที่สุดมักจะสะสมผ่านความพยายามที่สม่ำเสมอและจงใจเป็นระยะเวลานาน"

3. ความเป็นเลิศในการบูรณาการ

การใช้งานที่ประสบความสำเร็จสูงสุดจะผสานความสามารถของ AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ใช้งานง่ายสำหรับพนักงานและลูกค้า

‍

ความเชี่ยวชาญด้านการบูรณาการนี้ ซึ่งเป็นความสามารถในการออกแบบกระบวนการใหม่รอบๆ ความสามารถของ AI แทนที่จะเพียงแค่วางเทคโนโลยีทับบนระบบที่มีอยู่เดิม ได้กลายเป็นทักษะที่หายากที่สุดและมีค่าที่สุดในสภาพแวดล้อมปัจจุบัน

‍

บริษัทต่างๆ ปรับกลยุทธ์ของตนอย่างไร

‍

แนวทางพอร์ตโฟลิโอ: บริษัทขนาดใหญ่

กลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิภาพใช้แนวทางแบบพอร์ตโฟลิโอ โดยที่ส่วนหนึ่งของพอร์ตโฟลิโอจะพัฒนา "เกมพื้นฐาน" ที่แข็งแกร่งเพื่อให้บรรลุชัยชนะเล็กๆ น้อยๆ หลายครั้งผ่านแนวทางที่เป็นระบบ

‍

ส่วนประกอบกลยุทธ์พอร์ตโฟลิโอ:

1. เกมภาคพื้นดินเชิงระบบ:
   • การทำงานอัตโนมัติของงานประจำ
   • การปรับปรุงผลผลิตแบบเพิ่มขึ้น (20-30%)
   • มุ่งเน้นไปที่ ROI ที่วัดผลได้
2. การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่:
   • รูปแบบธุรกิจใหม่
   • การสร้างสรรค์กระบวนการหลักใหม่
   • แอปพลิเคชันที่ปฏิวัติวงการอุตสาหกรรม

แนวทาง Agile: SMEs และ Startups

บริษัทขนาดเล็กกำลังใช้ประโยชน์จากความคล่องตัวตามธรรมชาติของตนเพื่อ:

• การทดลองอย่างรวดเร็ว : การทดสอบกรณีการใช้งาน AI ใหม่ด้วยการลงทุนที่จำกัด
• การบูรณาการแนวตั้ง : มุ่งเน้นไปที่กลุ่มตลาดเฉพาะ
• ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ : ความร่วมมือกับผู้จำหน่าย AI เพื่อเข้าถึงความสามารถขั้นสูง

ดังที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมรายหนึ่งกล่าวไว้ว่า “บริษัทต่างๆ ที่สร้างโซลูชันเฉพาะโดเมนหรือจัดชั้นข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์บนโมเดลสินค้าโภคภัณฑ์จะมีข้อได้เปรียบ”

‍

ภาคส่วนที่อยู่แนวหน้าของการเปลี่ยนแปลง

การดูแลสุขภาพ: นวัตกรรม AI ล้ำสมัย

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเป็นผู้นำในด้านการนำ AI มาใช้ โดยเน้นเป็นพิเศษที่การเปลี่ยนแปลงพนักงาน การปรับแต่ง การอัปเกรดเทคโนโลยี และการกำจัด "หนี้กระบวนการ" จากกระบวนการก่อน AI

การประยุกต์ใช้การเปลี่ยนแปลง:

• ระบบวินิจฉัยช่วยเหลือที่ใช้ AI หลายโหมด
• การเพิ่มประสิทธิภาพของรายได้และปริมาณการดำเนินงาน
• การสนับสนุนการขาดแคลนบุคลากรทางคลินิก

บริการทางการเงิน: การปฏิรูป Fintech

พื้นที่ Fintech กลับมาคึกคักอีกครั้ง โดยบริษัทที่เน้น AI เป็นหลักมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาเก่าๆ ด้วยแพลตฟอร์มและรูปแบบธุรกิจใหม่ๆ

แนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่:

• ระบบอัตโนมัติของการตรวจสอบความครบถ้วนและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• ระบบประเมินความเสี่ยงโดยอาศัยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์
• แพลตฟอร์มการซื้อขายอัลกอริทึมแบบประชาธิปไตย

การผลิต: ยุคแห่งฝาแฝดดิจิทัล

ภายในปี 2030 บริษัทต่างๆ จำนวนมากจะเริ่มใช้ "ข้อมูลแพร่หลาย" ด้วยการฝังข้อมูลไว้ในระบบ กระบวนการ ช่องทาง การโต้ตอบ และจุดตัดสินใจที่ขับเคลื่อนการดำเนินการอัตโนมัติ

‍

ความท้าทายและความเสี่ยงของการแปลงเป็นสินค้าโภคภัณฑ์

ความเสี่ยงสำหรับบริษัทขนาดใหญ่

1. การกัดเซาะคูน้ำทางเทคโนโลยี : ผู้เชี่ยวชาญจาก MIT เตือนว่า "เมื่อ AI แพร่หลายไปทั่วแล้ว มันก็ไม่สามารถให้ข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งแก่บริษัทต่างๆ ได้อีกต่อไป"
2. แรงกดดันด้านกำไร : ความจำเป็นในการสร้างข้อเสนอคุณค่าใหม่
3. ความซับซ้อนในการบูรณาการ : บริษัทต่างๆ เผชิญอุปสรรคทางเทคนิคในการบูรณาการระบบมัลติโหมดและมัลติเอเจนต์กับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่

ความท้าทายสำหรับ SMEs

1. การควบคุมคุณภาพ : ความยากลำบากในการรับรองมาตรฐานสูงด้วยโซลูชันที่เป็นสินค้าโภคภัณฑ์
2. ความสามารถในการปรับขนาด : การจัดการการเติบโตในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพ
3. การพิจารณาทางจริยธรรม : การนำทางปัญหาความเป็นส่วนตัวและอคติที่ซับซ้อนโดยปราศจากทรัพยากรเฉพาะ

‍

บทบาทสำคัญของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI

การกำหนดบทบาทงานใหม่

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI อาจปลดล็อกมูลค่าทางเศรษฐกิจได้มากถึง 15.7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 แต่ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับการวัดจุดแข็งและความสามารถของทั้งสองฝ่าย

วิวัฒนาการของทักษะ:

• ทักษะในการเสื่อมถอย : การประมวลผลข้อมูลตามปกติ การวิเคราะห์พื้นฐาน
• ทักษะการเติบโต : การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์, สติปัญญาทางอารมณ์
• ทักษะใหม่ : การประสานงานตัวแทน AI การดูแลเนื้อหา การคิดเชิงกลยุทธ์

รูปแบบความร่วมมือที่เกิดขึ้นใหม่

งานวิจัยระบุประเภทหลักสามประเภทของปฏิสัมพันธ์ในแต่ละวันระหว่างคนงานและ AI ได้แก่ เครื่องจักรในฐานะผู้ใต้บังคับบัญชา เครื่องจักรในฐานะหัวหน้า และเครื่องจักรในฐานะเพื่อนร่วมทีม

‍

ภายในปี 2568 องค์กรต่างๆ จะเริ่มใช้ประโยชน์จากตัวแทน AI เพื่อเปลี่ยนแปลงการทำงานของงานทั้งหมด เช่น การจัดหาบุคลากร ด้วยการค้นหาผู้สมัครแบบเชิงรุกและการติดต่อแบบอัตโนมัติ

‍

กลยุทธ์การดำเนินงานเพื่อความสำเร็จ

กรอบการทำงานด้านความสมบูรณ์ของ AI

ในขณะที่บริษัท 92% วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนด้าน AI ในอีกสามปีข้างหน้า มีผู้นำเพียง 1% เท่านั้นที่นิยามบริษัทของตนว่า "มีความพร้อม" ในแง่ของการปรับใช้

‍

ระยะของวิวัฒนาการ:

1. Nascent (8%): การริเริ่ม AI ขั้นต่ำ
2. โครงการ ใหม่ (39%): โครงการนำร่องที่แสดงให้เห็นถึงคุณค่า
3. การพัฒนา (31%): การเปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์เฉพาะ
4. การขยายตัว (22%): ขยายขนาดข้ามแผนก
5. ครบกำหนด (1%): AI แบบบูรณาการพื้นฐาน

คำแนะนำเชิงปฏิบัติ

สำหรับบริษัทขนาดใหญ่:

• การพัฒนากลยุทธ์พอร์ตโฟลิโอที่สมดุล
• การลงทุนมหาศาลในความเหนือกว่าของข้อมูล
• ใช้แนวทางแบบโมดูลาร์เพื่อ "หลีกเลี่ยงการผูกขาดกับผู้จำหน่ายและนำความก้าวหน้าทาง AI ใหม่ ๆ มาใช้โดยรวดเร็วโดยไม่ต้องคิดค้นเทคโนโลยีใหม่ ๆ ขึ้นมาใหม่ตลอดเวลา"

สำหรับ SMEs:

• มุ่งเน้นไปที่ "แอปพลิเคชันเฉพาะโดเมน" ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์
• การทดลองแบบคล่องตัวด้วยงบประมาณที่ควบคุมได้
• ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์เพื่อการเข้าถึงความสามารถขั้นสูง

การกำกับดูแลและการจัดการความเสี่ยง

ความจำเป็นในการกำกับดูแล

ภายในปี 2568 ผู้นำธุรกิจจะไม่สามารถจัดการกับการกำกับดูแล AI ได้อย่างไม่สอดคล้องหรือเฉพาะเจาะจงในธุรกิจอีกต่อไป จำเป็นต้องมีแนวทางที่เป็นระบบและโปร่งใส

‍

ส่วนประกอบที่สำคัญ:

• คณะกรรมการกำกับดูแล AI ที่มีอำนาจในการตัดสินใจ
• กรอบการจัดการความเสี่ยงที่สอดคล้องกับมาตรฐาน เช่น NIST AI RMF
• การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสำหรับอคติ ความโปร่งใส และการปฏิบัติตาม

Shadow AI: ความท้าทายที่ซ่อนอยู่

ในสภาพแวดล้อมขององค์กร “พนักงานกำลังขับเคลื่อนการนำไปใช้งานจากล่างขึ้นบน โดยมักจะไม่มีการควบคุมดูแล” ทำให้เกิดความเสี่ยงด้าน Shadow AI ที่สำคัญ

‍

กลยุทธ์การบรรเทา:

• การค้นพบเชิงรุกของเครื่องมือ AI ทั้งหมดที่ใช้งานอยู่
• นโยบายแบบละเอียดขึ้นอยู่กับความละเอียดอ่อนของข้อมูล
• การนำ “โมเดลที่สามารถระบุและจำแนกข้อมูลได้เมื่อพนักงานแบ่งปันข้อมูล” มาใช้

แนวโน้มในอนาคต: สู่ปี 2030

ระบบ AI หลายโหมด

ตลาด AI หลายโหมดมีมูลค่าเกิน 1.6 พันล้านเหรียญสหรัฐในปี 2024 และคาดว่าจะเติบโตที่อัตรา CAGR 32.7% ตั้งแต่ปี 2025 ถึงปี 2034 Gartner คาดการณ์ว่ามีเพียงประมาณ 1% ของบริษัทที่ใช้เทคโนโลยีนี้ในปี 2023 แต่คาดว่าตัวเลขดังกล่าวจะเพิ่มขึ้นเป็น 40% ภายในปี 2027

‍

Edge AI และการประมวลผลแบบกระจาย

เนื่องจากแอปพลิเคชัน AI กลายมาเป็นสิ่งสำคัญทางธุรกิจ ข้อจำกัดของแนวทางแบบคลาวด์แบบดั้งเดิมจึงผลักดันให้บริษัทต่างๆ หันไปใช้ Edge AI เพื่อลดเวลาแฝง ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

‍

ยุคของตัวแทนอิสระ

Google คาดการณ์ว่า AI ของตัวแทน, AI หลายโหมด และการค้นหาระดับองค์กรจะเข้ามามีบทบาทสำคัญภายในปี 2025 โดยเน้นที่ "การกำกับดูแลตัวแทน" เพื่อรองรับ "ตัวแทนหลายตัวที่ทำงานในทุกที่และทำงานบนระบบที่แตกต่างกันทั้งหมดเหล่านี้"

‍

บทสรุป: การนำทางสู่อนาคตหลังยุคสินค้าโภคภัณฑ์

การทำให้ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ไม่ได้หมายถึงจุดจบของนวัตกรรม หากแต่เป็นจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ที่คุณค่าเปลี่ยนจากเทคโนโลยีไปสู่ศักยภาพขององค์กร ดังที่งานวิจัยเน้นย้ำว่า "ยุคแห่งการทดลอง AI ได้ผ่านพ้นไปแล้ว เราได้เข้าสู่ยุคแห่งการนำ AI มาใช้จริง ซึ่งความได้เปรียบที่ยั่งยืนมาจากศักยภาพขององค์กรที่สร้างขึ้นโดยอาศัยเทคโนโลยี"

‍

บริษัทที่จะเจริญรุ่งเรืองได้คือบริษัทที่:

• พวกเขาสร้างคูน้ำข้อมูลที่ยั่งยืน
• พวกเขาโดดเด่นในการบูรณาการ AI กับมนุษย์
• พวกเขารักษาความคล่องตัวในการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้
• พวกเขาพัฒนาธรรมาภิบาลที่แข็งแกร่งแต่ยืดหยุ่น

ดังที่นักวิจัย MIT สรุปไว้ว่า "บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องปลูกฝังความคิดสร้างสรรค์ ความมุ่งมั่น และความหลงใหล สิ่งเหล่านี้คือเสาหลักของนวัตกรรมที่สร้างความแตกต่างให้กับบริษัทที่ยิ่งใหญ่มาโดยตลอด และ AI ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งเหล่านี้ได้"

‍

คำถามที่พบบ่อย: การแปลงเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ด้วย AI และกลยุทธ์ทางธุรกิจ

‍

คำถามที่ 1: “AI commoditization” หมายความว่าอย่างไรกันแน่?

ตอบ: การทำให้ AI เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ หมายถึงกระบวนการที่ทำให้เทคโนโลยี AI ที่เคยมีเอกลักษณ์และมีอัตรากำไรสูง กลายเป็นสิ่งที่แยกไม่ออกจากผลิตภัณฑ์อื่นๆ ในตลาด นำไปสู่การแข่งขันที่สูงขึ้นและราคาที่ลดลง ดังที่นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมได้เน้นย้ำ กระบวนการนี้กำลังเร่งตัวขึ้นเนื่องจากต้นทุนโทเค็น AI ที่ลดลงจนเกือบเป็นศูนย์ และการเข้าถึงความสามารถขั้นสูงอย่างเป็นประชาธิปไตย

‍

คำถามที่ 2: SME จะสามารถแข่งขันกับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ได้อย่างไรในยุคที่ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์?

A: SMB มีข้อได้เปรียบหลายประการในยุคของ AI ที่เป็นสินค้าโภคภัณฑ์:

• ความคล่องตัว : ความสามารถในการทดลองและปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว
• การมุ่งเน้นแนวตั้ง : ความเชี่ยวชาญเฉพาะกลุ่มตลาด
• ลดต้นทุน : เข้าถึง "อัลกอริทึมอันซับซ้อนที่ครั้งหนึ่งเคยเข้าถึงได้เฉพาะยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเท่านั้น"
• ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ : ร่วมมือกับผู้จำหน่าย AI เพื่อความสามารถขั้นสูง

ไตรมาสที่ 3: ความเสี่ยงหลักๆ ของการนำ AI มาใช้ในสินค้าโภคภัณฑ์สำหรับบริษัทต่างๆ มีอะไรบ้าง

A: ความเสี่ยงหลักๆ มีดังนี้:

• สำหรับบริษัทขนาดใหญ่ : การสูญเสียข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีที่มีอยู่ แรงกดดันต่ออัตรากำไร ความซับซ้อนของการบูรณาการ
• สำหรับ SMEs : ความท้าทายของ "การควบคุมคุณภาพ ความสามารถในการขยายขนาด การพิจารณาทางจริยธรรม และความอิ่มตัวของตลาด"
• สำหรับทุกคน : ความเสี่ยงของ Shadow AI การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การพึ่งพาซัพพลายเออร์ภายนอก

ไตรมาสที่ 4: ต้องใช้เวลานานเท่าใดในการนำกลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิผลมาใช้?

A: งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าผู้นำมากกว่าสองในสามได้เปิดตัวกรณีการใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์ครั้งแรกเมื่อกว่าหนึ่งปีที่แล้ว แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มองว่าตนเอง "มีวุฒิภาวะ" ในการใช้งานจริง แผนงานทั่วไปประกอบด้วย:

• 0-6 เดือน : รากฐานและชัยชนะที่รวดเร็ว
• 6-18 เดือน : การปรับขนาดและการบูรณาการขั้นสูง
• 18+ เดือน : การเปลี่ยนแปลงธุรกิจอย่างสมบูรณ์

คำถามที่ 5: พนักงานจำเป็นต้องพัฒนาทักษะใดบ้างในยุคที่ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์?

ก. สมรรถนะหลัก ได้แก่ “ความคิดสร้างสรรค์ในการแก้ปัญหาและนวัตกรรม สติปัญญาทางอารมณ์และทักษะความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และความสามารถในการเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ อย่างรวดเร็วหรือปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง” นอกจากนี้ สมรรถนะต่อไปนี้ยังมีความสำคัญอย่างยิ่ง:

• วิศวกรรมที่รวดเร็วและการรวบรวมเนื้อหา AI
• การประสานงานตัวแทนดิจิทัล
• การคิดเชิงกลยุทธ์และความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

คำถามที่ 6: บริษัทต่างๆ สามารถสร้างคูเมืองข้อมูลที่ยั่งยืนได้อย่างไร

A: ผู้เชี่ยวชาญแนะนำแนวทางที่เป็นระบบ ซึ่งประกอบด้วย "การรวบรวมอย่างตั้งใจผ่านความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ กลไกจูงใจสำหรับผู้ใช้ที่ให้ข้อมูลอันมีค่า และการติดตั้งเซ็นเซอร์ทางกายภาพเพื่อรวบรวมข้อมูลเฉพาะจากโลกแห่งความเป็นจริง" สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าคูน้ำข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดนั้นสร้างขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปด้วยความพยายามอย่างต่อเนื่อง

‍

คำถามที่ 7: อุตสาหกรรมใดได้รับประโยชน์สูงสุดจากการแปลง AI เป็นสินค้าโภคภัณฑ์?

A: ภาคส่วนชั้นนำ ได้แก่ การดูแลสุขภาพ เทคโนโลยี สื่อและโทรคมนาคม อุตสาหกรรมขั้นสูง และเกษตรกรรม การดูแลสุขภาพกำลังเป็นผู้นำ โดยมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงบุคลากรและการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ขณะที่บริการทางการเงินกำลังฟื้นตัวจากเทคโนโลยีทางการเงินด้วยโซลูชัน AI แบบดั้งเดิม

‍

Q8: จะจัดการความเสี่ยงจาก "Shadow AI" ในบริษัทอย่างไร?

ก: การจัดการที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัย: "การค้นพบเชิงรุกของเครื่องมือ AI ทั้งหมดที่ใช้งานอยู่ นโยบายที่ละเอียดตามความละเอียดอ่อนของข้อมูลและบทบาท และการติดตามอย่างต่อเนื่องพร้อมการจำแนกความเสี่ยง" สิ่งสำคัญคือต้องเปลี่ยนจากกลยุทธ์ "รอก่อน" ไปสู่แนวทางการกำกับดูแลเชิงรุก

‍

คำถามที่ 9: ROI ทั่วไปของการลงทุนใน AI คือเท่าไร

ตอบ: ปัจจุบัน มีผู้บริหารระดับสูงเพียง 19% เท่านั้นที่รายงานว่ารายได้เพิ่มขึ้นมากกว่า 5% โดย 39% เห็นว่ารายได้เพิ่มขึ้นปานกลางที่ 1-5% อย่างไรก็ตาม ผู้บริหาร 87% คาดการณ์ว่ารายได้จาก AI เชิงสร้างสรรค์จะเติบโตภายในสามปีข้างหน้า ซึ่งบ่งชี้ว่ามูลค่าทั้งหมดจะเกิดขึ้นในระยะกลางถึงระยะยาว

‍

คำถามที่ 10: จะเลือกโซลูชัน AI ระหว่างแบบกรรมสิทธิ์และแบบโอเพ่นซอร์สได้อย่างไร

A: การเลือกขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ:

• โอเพ่นซอร์ส : มีความยืดหยุ่นมากขึ้น ต้นทุนต่ำลง โปร่งใส แต่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคภายใน
• กรรมสิทธิ์ : การสนับสนุนเฉพาะ การบูรณาการที่ง่ายขึ้น แต่ต้นทุนที่สูงขึ้นและการล็อคผู้จำหน่ายที่เป็นไปได้
• ผู้เชี่ยวชาญแนะนำ "แนวทางแบบโมดูลาร์เพื่อหลีกเลี่ยงการผูกขาดกับผู้จำหน่ายและนำความก้าวหน้าทาง AI ใหม่ๆ มาใช้ได้อย่างรวดเร็ว"

แหล่งที่มาและลิงค์ที่เป็นประโยชน์:

• รายงาน AI ของ McKinsey ประจำปี 2025
• การคาดการณ์ทางธุรกิจของ PwC AI
• ลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของ Databricks
• กรอบการจัดการความเสี่ยง AI ของ NIST