L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.
ในขณะที่แนวโน้มการลงทุนด้าน AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องในปี 2568 ผู้บริหารต้องเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ ด้วยการนำเครื่องมือ AI มาใช้อย่างรวดเร็วโดยบริษัทต่างๆ โดย 22% นำไปใช้อย่างกว้างขวาง และ 33% ใช้งานในระดับจำกัด ความเข้าใจในการประเมินและนำ โซลูชัน AI มาใช้จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษา ความได้เปรียบ ในการแข่งขัน 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
เบอร์เจสระบุถึงประโยชน์ของ AI หลายประเภท โดยแบ่งเป็นประเภท "ยาก" และ "ง่าย":
ประโยชน์ที่ยาก:
การลดต้นทุน
หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่าย
ความพึงพอใจของลูกค้า
การปฏิบัติตาม
การบรรเทาความเสี่ยง
การบรรเทาการสูญเสีย
การบรรเทาการสูญเสียรายได้
การสร้างรายได้
ผลประโยชน์ที่อ่อนนุ่ม:
การเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม
ความได้เปรียบในการแข่งขัน
เอฟเฟกต์ฮาโล
การเปิดใช้งานผลประโยชน์อื่น ๆ
การเปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล
การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยมีกรอบการทำงานเฉพาะสำหรับการประเมินผลกระทบของ AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งไม่มีอยู่ในตอนที่เบอร์เจสเขียนหนังสือเล่มนี้
แนวทางทางเทคนิคในการนำ AI ไปใช้
ประเภทของโซลูชั่น:
เบอร์เจสนำเสนอแนวทางหลักสามประการในการนำ AI มาใช้:
ซอฟต์แวร์ AI สำเร็จรูป - โซลูชันสำเร็จรูป
แพลตฟอร์ม AI - ขับเคลื่อนโดยบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่
การพัฒนา AI แบบกำหนดเอง - โซลูชันที่ออกแบบเฉพาะ
สำหรับขั้นตอนแรก เขาเสนอให้พิจารณาดังนี้:
การพิสูจน์แนวคิด (PoC)
ต้นแบบ
ผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ขั้นต่ำ (MVP)
การทดสอบสมมติฐานที่เสี่ยงที่สุด (RAT)
นักบิน
สิ่งที่เปลี่ยนแปลง:
ตั้งแต่ปี 2018 เราได้เห็น:
การทำให้เครื่องมือ AI เป็นประชาธิปไตย ด้วยโซลูชันแบบไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเขียนโค้ดน้อย
การปรับปรุงแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์อย่างโดดเด่น
การเติบโตของ AI เชิงกำเนิดและโมเดลเช่น GPT, DALL-E เป็นต้น