ในขณะที่แนวโน้มการลงทุนด้าน AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องในปี 2568 ผู้บริหารต้องเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ ด้วยการนำเครื่องมือ AI มาใช้อย่างรวดเร็วโดยบริษัทต่างๆ โดย 22% นำไปใช้อย่างกว้างขวาง และ 33% ใช้งานในระดับจำกัด ความเข้าใจในการประเมินและนำโซลูชัน AI มาใช้จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน ในหนังสือ " The Executive Guide to Artificial Intelligence " ของ Andrew Burgess ผู้เขียนได้จัดทำคู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับผู้บริหารธุรกิจที่ต้องการทำความเข้าใจและนำโซลูชัน AI มาใช้ในองค์กรของตน

‍

หนังสือเล่มนี้ตีพิมพ์ในปี 2017 โดยสำนักพิมพ์ Springer International Publishing และให้ภาพรวมเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ได้ มีอะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้างในปัจจุบัน?

‍

แนวโน้มการลงทุนด้าน AI ปัจจุบันปี 2025

ภูมิทัศน์ของ AI กำลังเติบโตอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน โดยองค์กรต่างๆ ลงทุนเพิ่มมากขึ้นเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน

พื้นฐาน:

เบอร์เจสส์เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเริ่มต้นโดยการกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและสอดคล้องกับกลยุทธ์ของบริษัท ซึ่งเป็นหลักการที่ยังคงใช้ได้ในปัจจุบัน ในหนังสือเล่มนี้ เขาได้ระบุความสามารถหลัก 8 ประการของ AI:

‍

1. การจดจำภาพ
2. การจดจำเสียง
3. การค้นหาและการดึงข้อมูล
4. การจัดกลุ่ม
5. ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ
6. การเพิ่มประสิทธิภาพ
7. การทำนาย
8. ความเข้าใจ (วันนี้)

วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

นับตั้งแต่หนังสือเล่มนี้ถูกเขียนขึ้น AI ได้ก้าวจากเทคโนโลยีที่เพิ่งเกิดใหม่ไปสู่เทคโนโลยีกระแสหลัก ความสามารถในการ "เข้าใจ" ซึ่งเบอร์เจสมองว่าเป็นเรื่องของอนาคต ได้เห็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญด้วยการถือกำเนิดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเทคโนโลยี AI เชิงกำเนิด ซึ่งยังไม่ปรากฏให้เห็นในปี 2018

กรอบกลยุทธ์สำหรับการตัดสินใจลงทุนด้าน AI

คำถามสำคัญสี่ประการ

เมื่อประเมินการลงทุนใน AI จำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่คำถามสำคัญเหล่านี้:

1. คำจำกัดความปัญหาทางธุรกิจ
2. ตัวชี้วัดความสำเร็จ
3. ข้อกำหนดในการดำเนินการ
4. การประเมินความเสี่ยง

‍

หมายเหตุ: กรอบคำถามสี่ข้อนี้มาจากความรู้ในปัจจุบันและไม่ได้นำเสนออย่างชัดเจนในหนังสือของเบอร์เจส

‍

การสร้างกลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ

กรอบการทำงานด้านการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม:

เบอร์เกสเสนอกรอบการทำงานโดยละเอียดสำหรับการสร้างกลยุทธ์ AI ซึ่งประกอบด้วย:

1. การจัดแนวทางให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจ - ทำความเข้าใจว่า AI สามารถรองรับเป้าหมายทางธุรกิจที่มีอยู่ได้อย่างไร
2. ทำความเข้าใจความทะเยอทะยานของ AI - กำหนดว่าคุณต้องการ:
   • ปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่
   • การเปลี่ยนแปลงฟังก์ชันทางธุรกิจ
   • สร้างบริการ/ผลิตภัณฑ์ใหม่
3. การประเมินความสมบูรณ์ของ AI - กำหนดระดับความพร้อมในปัจจุบันขององค์กรบนมาตราส่วน 0 ถึง 5:
   • การประมวลผลด้วยตนเอง (ระดับ 0)
   • ระบบอัตโนมัติไอทีแบบดั้งเดิม (ระดับ 1)
   • ระบบอัตโนมัติพื้นฐานแบบแยกส่วน (ระดับ 2)
   • การนำเครื่องมืออัตโนมัติไปใช้งานเชิงกลยุทธ์ (ระดับ 3)
   • การนำเทคโนโลยีอัตโนมัติต่างๆ มาใช้ในเชิงกลยุทธ์ (ระดับ 4)
   • ระบบอัตโนมัติเชิงกลยุทธ์แบบครบวงจร (ระดับ 5)
4. การสร้างแผนที่ความร้อน AI - ระบุพื้นที่ที่มีโอกาสมากขึ้น
5. การพัฒนาเคสทางธุรกิจ - การประเมินผลประโยชน์ทั้งทางตรงและทางอ้อม
6. การจัดการการเปลี่ยนแปลง - การวางแผนว่าองค์กรของคุณจะปรับตัวอย่างไร
7. การพัฒนาแผนงาน AI - การสร้างแผนระยะกลางถึงระยะยาว

วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

กรอบงานของ Burgess ยังคงมีความเกี่ยวข้องอย่างน่าประหลาดใจ แต่ในปัจจุบันจำเป็นต้องบูรณาการโดยคำนึงถึงสิ่งต่อไปนี้:

• จริยธรรมและกฎระเบียบด้าน AI (เช่น พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป)
• ความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อมของ AI
• กลยุทธ์ AI ที่มีความรับผิดชอบ
• การบูรณาการกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น คอมพิวเตอร์ควอนตัม

การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI

ปัจจัยที่กำหนดผลตอบแทนจากการลงทุน:

เบอร์เจสระบุถึงประโยชน์ของ AI หลายประเภท โดยแบ่งเป็นประเภท "ยาก" และ "ง่าย":

ประโยชน์ที่ยาก:

• การลดต้นทุน
• หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่าย
• ความพึงพอใจของลูกค้า
• การปฏิบัติตาม
• การบรรเทาความเสี่ยง
• การบรรเทาการสูญเสีย
• การบรรเทาการสูญเสียรายได้
• การสร้างรายได้

ผลประโยชน์ที่อ่อนนุ่ม:

• การเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม
• ความได้เปรียบในการแข่งขัน
• เอฟเฟกต์ฮาโล
• การเปิดใช้งานผลประโยชน์อื่น ๆ
• การเปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

ถึงวันที่:

การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยมีกรอบการทำงานเฉพาะสำหรับการประเมินผลกระทบของ AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งไม่มีอยู่ในตอนที่เบอร์เจสเขียนหนังสือเล่มนี้

‍

แนวทางทางเทคนิคในการนำ AI ไปใช้

‍

ประเภทของโซลูชั่น:

เบอร์เจสนำเสนอแนวทางหลักสามประการในการนำ AI มาใช้:

1. ซอฟต์แวร์ AI สำเร็จรูป - โซลูชันสำเร็จรูป
2. แพลตฟอร์ม AI - ขับเคลื่อนโดยบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่
3. การพัฒนา AI แบบกำหนดเอง - โซลูชันที่ออกแบบเฉพาะ

สำหรับขั้นตอนแรก เขาเสนอให้พิจารณาดังนี้:

• การพิสูจน์แนวคิด (PoC)
• ต้นแบบ
• ผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ขั้นต่ำ (MVP)
• การทดสอบสมมติฐานที่เสี่ยงที่สุด (RAT)
• นักบิน

สิ่งที่เปลี่ยนแปลง:

ตั้งแต่ปี 2018 เราได้เห็น:

• การทำให้เครื่องมือ AI เป็นประชาธิปไตยด้วยโซลูชันแบบไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเขียนโค้ดน้อย
• การปรับปรุงแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์อย่างโดดเด่น
• การเติบโตของ AI เชิงกำเนิดและโมเดลเช่น GPT, DALL-E เป็นต้น
• การเพิ่มขึ้นของโซลูชัน AutoML ที่ทำให้ส่วนต่างๆ ของกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ

การพิจารณาความเสี่ยงและความท้าทาย

‍

ความเสี่ยงของปัญญาประดิษฐ์:

เบอร์เจสอุทิศบทหนึ่งให้กับความเสี่ยงของ AI โดยเน้นย้ำถึง:

1. คุณภาพข้อมูล
2. การขาดความโปร่งใส - ลักษณะ "กล่องดำ" ของอัลกอริทึม
3. อคติที่ไม่ได้ตั้งใจ
4. ความไร้เดียงสาของ AI - ข้อจำกัดของความเข้าใจเชิงบริบท
5. การพึ่งพา AI มากเกินไป
6. การเลือกใช้เทคโนโลยีที่ผิด
7. การกระทำอันเป็นอันตราย

วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

ตั้งแต่หนังสือเล่มนี้ถูกเขียนขึ้น:

• ความกังวลเกี่ยวกับอคติของอัลกอริทึมกลายเป็นประเด็นสำคัญ (อยู่ระหว่างการสืบสวนเพิ่มเติม)
• ความปลอดภัยของ AI กลายเป็นสิ่งสำคัญเมื่อภัยคุกคามเพิ่มมากขึ้น
• การควบคุม AI กลายเป็นปัจจัยสำคัญ
• ความเสี่ยงจาก Deepfake และการบิดเบือนข้อมูลด้วย AI เชิงสร้างสรรค์มีมากขึ้น
• ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวเพิ่มมากขึ้นเนื่องจากมีการใช้ AI แพร่หลายมากขึ้น

การสร้างองค์กร AI ที่มีประสิทธิภาพ

‍

จากหนังสือของเบอร์เจส (2018):

เบอร์เจสเสนอ:

• การสร้างระบบนิเวศ AI ร่วมกับผู้จำหน่ายและพันธมิตร
• จัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศ (CoE) ที่มีทีมงานเฉพาะทาง
• พิจารณาบทบาทเช่น Chief Data Officer (CDO) หรือ Chief Automation Officer (CAO)

วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

ตั้งแต่นั้นมา:

• บทบาทของ Chief AI Officer (CAIO) กลายเป็นเรื่องปกติไปแล้ว
• ปัจจุบัน AI มักถูกรวมเข้าไว้ทั่วทั้งองค์กรแทนที่จะถูกแยกไว้เฉพาะใน CoE
• การกระจายอำนาจของ AI ทำให้เกิดรูปแบบการดำเนินงานแบบกระจายมากขึ้น
• ความสำคัญของความรู้ด้าน AI สำหรับพนักงานทุกคนได้รับการเปิดเผย

บทสรุป

จากหนังสือของเบอร์เจส (2018):

เบอร์เจสสรุปด้วยความสำคัญของ:

• อย่าเชื่อคำโฆษณาเกินจริง แต่ให้มุ่งเน้นไปที่ปัญหาทางธุรกิจที่แท้จริง
• เริ่มต้นการเดินทาง AI ของคุณโดยเร็วที่สุด
• สร้างอนาคตให้กับธุรกิจของคุณด้วยการทำความเข้าใจ AI
• การใช้แนวทางที่สมดุลระหว่างความมองโลกในแง่ดีและความสมจริง

วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

คำแนะนำของเบอร์เจสที่ว่า "อย่าเชื่อกระแส" ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในปี 2025 โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อกระแส AI เชิงสร้างสรรค์กำลังมาแรง อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการนำ AI มาใช้นั้นยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น และบริษัทที่ยังไม่ได้เริ่มต้นเส้นทาง AI ของตนเองกำลังเสียเปรียบอย่างมากเมื่อเทียบกับบริษัทที่ทำตามคำแนะนำของเบอร์เจสที่ให้เริ่มต้นตั้งแต่เนิ่นๆ (ในปี 2018!)

‍

ภูมิทัศน์ของ AI ในปี 2025 มีความซับซ้อนมากขึ้น มีความสมบูรณ์มากขึ้น และบูรณาการเข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจมากกว่าที่ใครจะคาดการณ์ได้ในปี 2018 แต่หลักการสำคัญของการจัดแนวกลยุทธ์ การสร้างมูลค่า และการจัดการความเสี่ยงที่เบอร์เจสสรุปไว้ยังคงมีความสมเหตุสมผลอย่างน่าประหลาดใจ