คู่มือผู้บริหารสำหรับการลงทุนด้าน AI: ทำความเข้าใจข้อเสนอคุณค่าในปี 2025

ธุรกิจ

คู่มือผู้บริหารสำหรับการลงทุนด้าน AI: ทำความเข้าใจข้อเสนอคุณค่าในปี 2025

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.

ฟาบิโอ ลอเรีย

ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Electe‍

สรุปบทความนี้ด้วย AI

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

พื้นฐาน:

เบอร์เจสส์เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเริ่มต้นโดยการกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและสอดคล้องกับกลยุทธ์ของบริษัท ซึ่งเป็นหลักการที่ยังคงใช้ได้ในปัจจุบัน ในหนังสือเล่มนี้ เขาได้ระบุความสามารถหลัก 8 ประการของ AI:

‍

การจดจำภาพ
การจดจำเสียง
การค้นหาและการดึงข้อมูล
การจัดกลุ่ม
ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ
การเพิ่มประสิทธิภาพ
การทำนาย
ความเข้าใจ (วันนี้)

วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

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

กรอบ กลยุทธ์สำหรับการตัดสินใจลงทุนด้าน AI

คำถามสำคัญสี่ประการ

เมื่อประเมินการลงทุนใน AI จำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่คำถามสำคัญเหล่านี้:

คำจำกัดความปัญหาทางธุรกิจ
ตัวชี้วัดความสำเร็จ
ข้อกำหนดในการดำเนินการ
การประเมินความเสี่ยง

‍

หมายเหตุ: กรอบคำถามสี่ข้อนี้มาจากความรู้ในปัจจุบันและไม่ได้นำเสนออย่างชัดเจนในหนังสือของเบอร์เจส

‍

การสร้างกลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ

กรอบการทำงานด้านการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม:

เบอร์เกสเสนอกรอบการทำงานโดยละเอียดสำหรับการสร้างกลยุทธ์ AI ซึ่งประกอบด้วย:

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

‍

‍

__wf_reserved_inherit — 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
การเพิ่มขึ้นของโซลูชัน AutoML ที่ทำให้ส่วนต่างๆ ของกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ

การพิจารณาความเสี่ยงและความท้าทาย

‍

ความเสี่ยงของปัญญาประดิษฐ์:

เบอร์เจสอุทิศบทหนึ่งให้กับความเสี่ยงของ AI โดยเน้นย้ำถึง:

คุณภาพข้อมูล
การขาดความโปร่งใส - ลักษณะ "กล่องดำ" ของอัลกอริทึม
อคติที่ไม่ได้ตั้งใจ
ความไร้เดียงสาของ AI - ข้อจำกัดของความเข้าใจเชิงบริบท
การพึ่งพา AI มากเกินไป
การเลือกใช้เทคโนโลยีที่ผิด
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

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

กับดักแห่งการทำนาย: ทำไมการทำนายอนาคตจึงไม่เพียงพอ

แบบจำลองการทำนายที่ซับซ้อนซึ่งสร้างการคาดการณ์ที่ไม่มีใครใช้ นั่นคือ "กับดักการทำนาย" ตามนิยามแล้ว AI คือการมองย้อนหลัง: ข้อมูลในอดีตคือวัตถุดิบ มันระบุความสัมพันธ์ ไม่ใช่สาเหตุ คำถามที่แท้จริงไม่ใช่ "อะไรอาจเกิดขึ้น" แต่เป็น "เราควรทำอย่างไร" บริษัทที่ประสบความสำเร็จในปี 2025 ไม่มีอัลกอริทึมที่ดีกว่า พวกเขาผสานรวม AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจ การเปลี่ยนแปลงมุมมอง: มอง AI ไม่ใช่เทคโนโลยีการทำนาย แต่เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ

9 พฤศจิกายน 2568

การปฏิวัติ AI: การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของการโฆษณา

ผู้บริโภค 71% คาดหวังการปรับแต่งให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย แต่ 76% รู้สึกหงุดหงิดเมื่อพบว่าผลลัพธ์ที่ได้ไม่ตรงใจ ยินดีต้อนรับสู่ความขัดแย้งของการโฆษณาด้วย AI ที่สร้างรายได้ 7.4 แสนล้านดอลลาร์ต่อปี (ปี 2025) DCO (Dynamic Creative Optimization) ให้ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้: +35% CTR, +50% อัตรา Conversion, +30% CAC โดยการทดสอบรูปแบบโฆษณาแบบสร้างสรรค์หลายพันแบบโดยอัตโนมัติ กรณีศึกษา: ผู้ค้าปลีกแฟชั่น: 2,500 รูปแบบ (50 ภาพ x 10 พาดหัวข่าว x 5 CTA) ที่แสดงต่อกลุ่มย่อย = +127% ROAS ใน 3 เดือน แต่ข้อจำกัดเชิงโครงสร้างที่ร้ายแรง: ปัญหา Cold Start ต้องใช้เวลา 2-4 สัปดาห์ + การแสดงผลหลายพันครั้งเพื่อปรับแต่งให้เหมาะสม นักการตลาด 68% ไม่เข้าใจการตัดสินใจในการเสนอราคาด้วย AI การเลิกใช้คุกกี้ (Safari อยู่แล้ว, Chrome ปี 2024-2025) บังคับให้ต้องทบทวนการกำหนดเป้าหมายใหม่ แผนงาน 6 เดือน: วางรากฐานพร้อมการตรวจสอบข้อมูล + KPI เฉพาะ ("ลด CAC ลง 25% สำหรับกลุ่ม X" ไม่ใช่ "เพิ่มยอดขาย"), นำร่องทดสอบ A/B ด้วย AI เทียบกับแบบแมนนวล งบประมาณ 10-20%, ขยายขนาด 60-80% ด้วย DCO แบบข้ามช่องทาง ความตึงเครียดด้านความเป็นส่วนตัวที่สำคัญ: ผู้ใช้ 79% กังวลเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูล, ความเหนื่อยล้าจากโฆษณาลดลง 60% หลังจากใช้งาน 5 ครั้งขึ้นไป อนาคตที่ปราศจากคุกกี้: การกำหนดเป้าหมายตามบริบท 2.0, การวิเคราะห์ความหมายแบบเรียลไทม์, ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งผ่าน CDP, การเรียนรู้แบบรวมศูนย์เพื่อการปรับแต่งเฉพาะบุคคลโดยไม่ต้องติดตามบุคคล

9 พฤศจิกายน 2568

การปฏิวัติ AI ของบริษัทขนาดกลาง: เหตุใดพวกเขาจึงขับเคลื่อนนวัตกรรมเชิงปฏิบัติ

74% ของบริษัท Fortune 500 ประสบปัญหาในการสร้างมูลค่า AI และมีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการนำ AI ไปใช้อย่าง "ครบถ้วน" ขณะที่บริษัทขนาดกลาง (มีรายได้ 100-1,000 ล้านยูโร) บรรลุผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม: 91% ของ SMB ที่ใช้ AI รายงานว่ารายได้เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด โดยมี ROI เฉลี่ย 3.7 เท่า โดยบริษัทที่มีผลงานดีที่สุดอยู่ที่ 10.3 เท่า ความขัดแย้งด้านทรัพยากร: บริษัทขนาดใหญ่ใช้เวลา 12-18 เดือนในการจมอยู่กับ "ความสมบูรณ์แบบแบบนำร่อง" (โครงการที่ยอดเยี่ยมทางเทคนิคแต่ไม่มีการขยายขนาด) ขณะที่บริษัทขนาดกลางใช้เวลา 3-6 เดือนในการนำ AI ไปใช้หลังจากปัญหาเฉพาะ → โซลูชันที่ตรงเป้าหมาย → ผลลัพธ์ → การขยายขนาด ซาราห์ เฉิน (Meridian Manufacturing มูลค่า 350 ล้านดอลลาร์สหรัฐ): "การนำ AI ไปใช้แต่ละครั้งต้องแสดงให้เห็นถึงคุณค่าภายในสองไตรมาส ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่ผลักดันให้เรามุ่งไปสู่การประยุกต์ใช้งานที่ใช้งานได้จริง" สำมะโนประชากรของสหรัฐอเมริกา: มีเพียง 5.4% ของบริษัทที่ใช้ AI ในการผลิต แม้ว่า 78% จะรายงานว่า "มีการนำไปใช้" บริษัทขนาดกลางมักนิยมโซลูชันเฉพาะทางแบบครบวงจรมากกว่าแพลตฟอร์มที่ปรับแต่งได้ เน้นความร่วมมือกับผู้จำหน่ายเฉพาะทางมากกว่าการพัฒนาภายในองค์กรขนาดใหญ่ ภาคธุรกิจชั้นนำ ได้แก่ ฟินเทค/ซอฟต์แวร์/ธนาคาร การผลิต และโครงการใหม่ 93% ในปีที่แล้ว งบประมาณประจำปีโดยทั่วไปอยู่ที่ 50,000-500,000 ยูโร เน้นโซลูชันเฉพาะทางที่ให้ผลตอบแทนการลงทุนสูง บทเรียนสำคัญ: การดำเนินงานที่ยอดเยี่ยมเหนือกว่าขนาด ความคล่องตัวเหนือกว่าความซับซ้อนขององค์กร

9 พฤศจิกายน 2568

การปฏิวัติการจ่ายเงินต่อการรวบรวมข้อมูล: ผู้เผยแพร่สามารถสร้างรายได้จากการเข้าชม AI ได้อย่างไร

Il patto Google funzionava: crawler gratuiti in cambio di traffico referral. L'AI lo distrugge: rapporto crawl-to-refer devastante—Anthropic 38.000:1, OpenAI 1.700:1—con 80% crawling AI per training modelli e zero click verso editori. Cloudflare game-changer (luglio 2025): prima azienda infrastruttura internet a bloccare crawler AI per default su ogni nuovo dominio + marketplace Pay Per Crawl dove editori richiedono compensi diretti. TollBit pioniere monetizzazione già genera $71M/anno con traffico esploso 2.75M→13M accessi bot/giorno, CPM $15 = $195K/giorno. Pricing due livelli: summarization vs syndication rate. Soglie convenienza: <50K visite/mese meglio accesso libero strategico; 100K $75-750/mese; 1M+ $750-10K/mese implementazione immediata. DataDome rileva traffico AI triplicato 6 mesi (2.6%→8.2%), Skyfire costruisce rete pagamenti agenti AI ($8.5M). Commercio AI-to-AI proiezione $46B prossimi 3 anni. Non più "permetti/blocca" ma terza opzione: "fai pagare".