Newsletter

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".

ยุคแห่งการรวบรวมเนื้อหาเว็บฟรีกำลังจะสิ้นสุดลง นี่คือวิธีที่แพลตฟอร์มใหม่ๆ กำลังเปลี่ยนบอท AI จากผู้เข้าชมที่ไม่จ่ายเงินให้กลายเป็นลูกค้าจริง

ปัญหา: เมื่อ AI ทำลายข้อตกลงกับผู้จัดพิมพ์

โมเดล Google: ความสมดุลที่ได้ผล

กว่ายี่สิบปีที่เว็บดำเนินงานภายใต้ข้อตกลงที่ไม่ได้เขียนไว้เป็นลายลักษณ์อักษร: Google และเสิร์ชเอ็นจิ้นอื่นๆ จัดทำดัชนีเนื้อหาของผู้เผยแพร่โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย โดยแสดงตัวอย่างและข้อความย่อในหน้าเว็บไซต์ แต่ในทางกลับกัน พวกเขากลับส่งปริมาณการเข้าชมจำนวนมากกลับไปยัง เว็บไซต์ ดั้งเดิม ผู้เผยแพร่ยอมรับ "การใช้งาน" เนื้อหาของพวกเขาเช่นนี้ เพราะได้รับการมองเห็น มีผู้อ่าน และส่งผลให้ได้รับรายได้จากการโฆษณา

Google News ได้พัฒนาโมเดลนี้ให้สมบูรณ์แบบยิ่งขึ้น โดยรวบรวมข่าวจากแหล่งข้อมูลหลายพันแหล่ง แสดงพาดหัวข่าวและข้อความสั้นๆ แต่การคลิกแต่ละครั้งจะนำผู้ใช้กลับไปยังเว็บไซต์เดิม นับเป็นความสมดุลที่ทุกฝ่ายได้ประโยชน์ ซึ่งช่วยสนับสนุนระบบนิเวศข่าวสารดิจิทัล

AI ทำลายสมดุล

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังบริหารเว็บไซต์ข่าว แล้วพบว่าในแต่ละวันมีบอท AI หลายพันตัวสแกนบทความของคุณ ใช้เนื้อหาเพื่อป้อนให้กับโมเดล และให้คำตอบที่ครอบคลุมแก่ผู้ใช้ โดยไม่ส่งทราฟฟิกกลับมายังเว็บไซต์ของคุณเลย AI ที่ไม่ สร้าง ลิงก์หรือคลิก แต่ตอบสนองโดยตรง ยินดีต้อนรับสู่ความเป็นจริงของปี 2025

จากข้อมูลของ Cloudflare ระบุว่า ภายในกลางปี ​​2025 กิจกรรมการรวบรวมข้อมูล AI 80% จะมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโมเดล ขณะที่การอ้างอิงไปยังผู้เผยแพร่ (โดยเฉพาะจาก Google) กำลังลดลงอย่างมาก โมเดลที่ใช้งานได้จริงมา 20 ปีกำลังพังทลายลง Google เองด้วย AI Overviews กำลังส่งทราฟฟิกไปยังเว็บไซต์ดั้งเดิมน้อยลงเรื่อยๆ อัตราส่วน "รวบรวมข้อมูลเพื่ออ้างอิง" แสดงตัวเลขที่น่าตกใจ: Anthropic มีอัตราส่วนการรวบรวมข้อมูล 38,000 ครั้งต่อผู้เข้าชม 1 คนที่ส่งมายังเว็บไซต์ ขณะที่ OpenAI มีอัตราส่วน 1,700:1

แต่จะเป็นอย่างไรหากบอทสามารถกลายเป็นลูกค้าที่จ่ายเงินแทนที่จะเป็นเพียงผู้บริโภคคอนเทนต์ฟรีๆ ได้ ถึงเวลาแล้วสำหรับข้อตกลงใหม่ : หาก AI ไม่สามารถรับประกันการกลับมาของทราฟฟิกได้เหมือนที่ Google ทำได้อีกต่อไป อย่างน้อยก็ต้องจ่ายเงินเพื่อเข้าถึงคอนเทนต์

โซลูชัน: การจ่ายเงินแบบ Pay Per Crawl และการชำระเงินแบบ Micropayment ด้วย AI

Cloudflare ช่วยให้ปาร์ตี้เริ่มต้นได้

ในเดือนกรกฎาคม 2568 Cloudflare ประกาศว่า ตนเป็นบริษัทโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตรายแรกที่บล็อก AI crawler โดยค่าเริ่มต้น พร้อมกับเปิดตัวระบบ "Pay Per Crawl" พัฒนาการใหม่นี้คืออะไร? ทุกโดเมนใหม่ที่จดทะเบียนกับ Cloudflare จะถูกถามอย่างชัดเจนว่าต้องการให้ AI crawler เข้าถึงเนื้อหาของตนหรือไม่

แต่สิ่งที่เปลี่ยนเกมอย่างแท้จริงคือตลาดที่ ผู้เผยแพร่สามารถเรียกร้องค่าชดเชย จากบริษัท AI ได้ทุกครั้งที่มีการสแกนหน้าเว็บของตน ไม่ใช่แค่ "อนุญาต" หรือ "บล็อก" อีกต่อไป แต่มีตัวเลือกที่สาม: "เรียกเก็บเงิน"

TollBit: ผู้บุกเบิกระบบชำระเงินรายย่อยด้วย AI

แม้กระทั่งก่อน Cloudflare TollBit ก็ได้เริ่มสร้าง โครงสร้างพื้นฐานนี้แล้ว สตาร์ทอัพที่เพิ่งระดมทุนได้ 24 ล้านดอลลาร์ในรอบ Series A ได้สร้างแพลตฟอร์มที่บอท AI สามารถจ่ายเงินให้กับเว็บไซต์ต่างๆ ได้โดยตรงเพื่อใช้คอนเทนต์ของพวกเขา

TIME และ Adweek เป็นลูกค้ากลุ่มแรกๆ ที่ทดลองใช้โมเดลนี้ และค้นพบว่า AI เป็นตัวแทนของกลุ่มลูกค้าใหม่ที่มีความต้องการเฉพาะเจาะจง

ตัวเลข: คุณสามารถสร้างรายได้ได้จริงเท่าไร?

การฉายภาพแบบ TollBit

จากการวิเคราะห์อย่างละเอียด TollBit สามารถสร้างรายได้ให้กับพันธมิตรด้านการเผยแพร่ได้ประมาณ 71 ล้านดอลลาร์ต่อปี ดังต่อไปนี้:

  • ปริมาณการเข้าชมเติบโตแบบทวีคูณ : ปริมาณการเข้าชมบอท AI ไปยังไซต์ลูกค้า TollBit เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกไตรมาส
  • ไตรมาสที่ 4 ปี 2567 : บอทเข้า 2.75 ล้านครั้งต่อวัน
  • ไตรมาสที่ 1 ปี 2568 : 6.5 ล้านครั้ง
  • คาดการณ์ไตรมาส 2 ปี 2568 : 13 ล้านครั้ง

เมื่อใช้ CPM ทั่วไปที่ 15 เหรียญสหรัฐสำหรับไซต์เนื้อหา จะแปลงเป็นรายได้ที่เป็นไปได้ 195,000 เหรียญสหรัฐต่อวัน สำหรับระบบนิเวศ TollBit หรือมากกว่า 71 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปี

รูปแบบการกำหนดราคา

TollBit แนะนำระดับราคาสองระดับ:

  • อัตราการสรุป : สำหรับบอทที่ต้องการสรุปเนื้อหา
  • อัตราการเผยแพร่ : สูงกว่ามากสำหรับบอทที่ต้องการแสดงบทความฉบับเต็ม

ความแตกต่างอาจมีมาก ทำให้โมเดลนี้น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับเนื้อหาพรีเมียมและเฉพาะทาง

ข้อมูลจริงจากภาคสนาม

การวิเคราะห์ TollBit ของเว็บไซต์ 160 แห่ง เผยให้เห็นว่าบริษัท AI ค้นหาเว็บไซต์เหล่านี้โดยเฉลี่ย 2 ล้านครั้งในไตรมาสที่ 4 ปี 2024 โดยค้นหาแต่ละหน้าโดยเฉลี่ย 7 ครั้ง

Toshit Panigrahi ผู้ก่อตั้งร่วมของ TollBit อธิบายว่า “ปริมาณการเข้าชมจากบอทที่สร้างขึ้นโดยแพลตฟอร์ม AI เหล่านี้แทบจะเทียบเท่ากับปริมาณการเข้าชมจากบอทจากเครื่องมือค้นหาที่มีอยู่แล้วมานานกว่า 20 ปี ซึ่งถือเป็นเรื่องเหลือเชื่อ”

ระบบนิเวศที่กำลังพัฒนา

DataDome: การปกป้องและการสร้างรายได้

DataDome ได้ร่วมมือ กับ TollBit และแพลตฟอร์มอื่น ๆ เพื่อนำเสนอโซลูชันแบบบูรณาการ: การป้องกันแบบเรียลไทม์จากบอทที่เป็นอันตราย และการสร้างรายได้จากบอทที่ปฏิบัติตามข้อกำหนด

ข้อมูลของพวกเขาแสดงให้เห็นว่า ปริมาณการรับส่งข้อมูลของ AI เพิ่มขึ้นสามเท่าในเวลาเพียงหกเดือน โดยเพิ่มขึ้นจาก 2.6% เป็น 8.2% ของปริมาณการรับส่งข้อมูลของบอทที่ได้รับการยืนยันทั้งหมด

Skyfire: เครือข่ายการชำระเงินด้วย AI

Skyfire นำเสนอแนวทางที่แตกต่าง ด้วยการสร้างเครือข่ายการชำระเงินแบบครบวงจรสำหรับตัวแทน AI อัตโนมัติ ด้วย เงินทุน 8.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ที่ระดมทุนได้ และความร่วมมือกับบริษัทต่างๆ เช่น DataDome Skyfire ตั้งเป้าที่จะเป็นโครงสร้างพื้นฐานการชำระเงินมาตรฐานสำหรับเศรษฐกิจ AI

ผลกระทบต่อผู้จัดพิมพ์: โอกาสและความท้าทาย

ข้อดีของคอนกรีต

  1. แหล่งรายได้ใหม่ : การกระจายความเสี่ยงนอกเหนือจากการโฆษณาแบบดั้งเดิม
  2. การควบคุมแบบละเอียด : ความสามารถในการเลือกบอทที่จะอนุญาตให้เข้าถึงและราคาเท่าใด
  3. การมองเห็น ที่สมบูรณ์ : แดชบอร์ดโดยละเอียดเกี่ยวกับผู้ที่เข้าถึงเนื้อหาของคุณและบ่อยเพียงใด
  4. การชดเชยโดยตรง : การจ่ายเงินทันทีโดยไม่ต้องผ่านตัวกลางโฆษณา

ความท้าทายที่สมจริง

  1. การนำไปใช้อย่างจำกัด : บริษัท AI ไม่ใช่ทุกแห่งที่จะยอมจ่ายเงิน
  2. การกำหนดราคาที่ซับซ้อน : ยากที่จะกำหนดค่าที่ถูกต้องสำหรับประเภทเนื้อหาแต่ละประเภท
  3. การบังคับใช้ : บอทจำนวนมากจะยังคงเพิกเฉยต่อกฎ (จาก 3.3% ในปี 2024 เป็น 13% ในเดือนมีนาคม 2025)
  4. ขนาดที่ต้องการ : การชำระเงินรายย่อยจะมีความสำคัญเมื่อมีปริมาณมากเท่านั้น

การคาดการณ์ที่สมจริงสำหรับผู้จัดพิมพ์

เกณฑ์ความสะดวก: การบล็อคไม่สะดวกเสมอไป

ก่อนที่จะวิเคราะห์ตัวเลข สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า Pay Per Crawl นั้นไม่เหมาะสำหรับทุกคน สำหรับเว็บไซต์ที่มีปริมาณการเข้าชมจำกัด การอนุญาตให้เข้าถึงบอท AI ได้ฟรีอาจเป็นประโยชน์เชิงกลยุทธ์มากกว่า เพราะช่วยเพิ่มโอกาสการค้นพบเนื้อหาในระบบ AI สร้างความสัมพันธ์กับแพลตฟอร์มใหม่ๆ และวางตำแหน่งเว็บไซต์ให้เป็น "เว็บไซต์ที่เป็นมิตรกับ AI" สำหรับโอกาสในอนาคต

การสร้างรายได้โดยตรงจะน่าสนใจก็ต่อเมื่อปริมาณมีคุณค่าเพียงพอที่จะชดเชยความซับซ้อนในการบริหารจัดการและต้นทุนการดำเนินการ

สำหรับไซต์ขนาดเล็ก (10,000 ครั้ง/เดือน)

  • ปริมาณการเข้าชมบอทโดยประมาณ : 500-1,000 ครั้งต่อเดือน
  • ศักยภาพในการสร้างรายได้ : 5-50 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือน (ขึ้นอยู่กับ CPM และอัตราการยอมรับ)
  • ผลกระทบ : เล็กน้อย มักจะดีกว่าที่จะเปิดไว้เพื่อให้มองเห็นได้
  • คำแนะนำ : ติดตามและประเมินการเข้าถึงฟรีเชิงกลยุทธ์

สำหรับไซต์ขนาดกลาง (100,000 ครั้ง/เดือน)

  • ปริมาณการเข้าชมบอทโดยประมาณ : 5,000-15,000 ครั้งต่อเดือน
  • รายได้ที่อาจได้รับ : $75-750/เดือน
  • ผลกระทบ : เกณฑ์ที่เริ่มสมเหตุสมผลในการพิจารณาสร้างรายได้
  • คำแนะนำ : ทดลองใช้เนื้อหาพรีเมียมแบบชำระเงิน

สำหรับผู้จัดพิมพ์รายใหญ่ (ผู้เข้าชมมากกว่า 1 ล้านครั้งต่อเดือน)

  • ปริมาณการเข้าชมบอทโดยประมาณ : 50,000-200,000+ ครั้งต่อเดือน
  • รายได้ที่อาจได้รับ : $750-10,000+/เดือน
  • ผลกระทบ : ศักยภาพในการสร้างธุรกิจใหม่ที่สำคัญ
  • คำแนะนำ : แนะนำให้ดำเนินการทันที

อนาคตของการอนุญาตสิทธิ์เนื้อหา

Prashanth Chandrasekar ซีอีโอของ Stack Overflow สรุปได้อย่างสมบูรณ์แบบว่า “แพลตฟอร์มชุมชนที่ขับเคลื่อน LLM ควรได้รับการชดเชยสำหรับการสนับสนุนของพวกเขา เพื่อที่พวกเขาจะได้นำเงินมาลงทุนซ้ำในชุมชนของพวกเขา”

เนื่องจาก คาดว่าการค้าแบบ AI-to-AI จะสูงถึง 46,000 ล้านดอลลาร์ในอีกสามปีข้างหน้า ผู้จัดพิมพ์ที่วางตำแหน่งตัวเองในช่วงเริ่มต้นในระบบนิเวศนี้จะพบว่าตัวเองมีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญ

บทสรุป: ถึงเวลาต้องดำเนินการหรือยัง?

"Pay Per Crawl" ไม่ใช่เรื่องนิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป แต่เป็นเรื่องจริงที่ปฏิบัติได้จริง สำหรับสำนักพิมพ์ คำถามไม่ใช่ว่ารูปแบบนี้จะได้รับความนิยมหรือไม่ แต่เป็นว่าพวกเขาจะปรับตัวเพื่อคว้ามูลค่าของรูปแบบนี้ได้ หรือไม่ และเมื่อใด

La verità scomoda: non tutti dovrebbero monetizzare subito. Per siti con traffico limitato (<50K visite/mese), mantenere accesso libero ai bot AI può essere più vantaggioso strategicamente, costruendo visibilità e relazioni per future opportunità. La soglia di convenienza per la monetizzazione diretta si raggiunge generalmente con volumi di traffico significativi.

การคาดการณ์แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการสร้างรายได้ที่น่าสนใจสำหรับผู้เผยแพร่ขนาดกลางและขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื้อหาที่มีคุณภาพและปริมาณการเข้าชมที่มาก อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการ:

  1. ประเมินเกณฑ์ความสะดวกของคุณเอง (ปริมาณเทียบกับความซับซ้อนในการจัดการ)
  2. การเลือก กลยุทธ์ ที่เหมาะสม (การเข้าถึงแบบเปิด การปิดกั้นทั้งหมด หรือการสร้างรายได้)
  3. การเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสม (Cloudflare, TollBit หรือโซลูชันแบบบูรณาการ)
  4. กำหนดราคาที่สามารถแข่งขันได้แต่ยังสร้างกำไรได้
  5. รักษาคุณภาพเนื้อหา ที่สมเหตุสมผลต่อการชำระเงินแบบไมโคร
  6. ตรวจสอบและปรับปรุง วิธีการอย่างต่อเนื่อง

สำหรับผู้เผยแพร่โฆษณาที่มีปริมาณการเข้าชมสูงที่พร้อมจะทดลอง ปี 2025 อาจเป็นปีที่ AI ไม่ใช่แค่ต้นทุนอีกต่อไป และในที่สุดก็กลายเป็นโอกาสทางธุรกิจ สำหรับคนอื่นๆ นี่อาจถึงเวลาสร้างรากฐานเพื่อคว้าโอกาสนี้ไว้ในอนาคต

แหล่งที่มาหลัก:

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

แนวโน้ม AI ปี 2025: 6 โซลูชันเชิงกลยุทธ์เพื่อการนำ AI ไปใช้อย่างราบรื่น

87% ของบริษัทต่างยอมรับว่า AI เป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน แต่หลายบริษัทกลับล้มเหลวในการผสานรวมเข้าด้วยกัน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ ผู้บริหาร 73% ระบุว่าความโปร่งใส (Explainable AI) เป็นสิ่งสำคัญยิ่งต่อการยอมรับของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ขณะที่การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้นเป็นไปตามกลยุทธ์ "เริ่มต้นเล็ก คิดใหญ่" นั่นคือ โครงการนำร่องที่มีมูลค่าสูงที่ตรงเป้าหมาย มากกว่าการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง: บริษัทผู้ผลิตนำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในสายการผลิตเดียว ส่งผลให้เวลาหยุดทำงานลดลง 67% ภายใน 60 วัน กระตุ้นให้เกิดการนำ AI ไปใช้ทั่วทั้งองค์กร แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว: ให้ความสำคัญกับการผสานรวม API/มิดเดิลแวร์ มากกว่าการเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด เพื่อลดขั้นตอนการเรียนรู้ การจัดสรรทรัพยากร 30% ให้กับการจัดการการเปลี่ยนแปลงด้วยการฝึกอบรมเฉพาะบทบาท ช่วยเพิ่มความเร็วในการนำ AI ไปใช้ 40% และความพึงพอใจของผู้ใช้เพิ่มขึ้น 65% การนำ AI ไปใช้งานแบบคู่ขนานเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เทียบกับวิธีการที่มีอยู่เดิม การลดประสิทธิภาพลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปด้วยระบบสำรอง วงจรการตรวจสอบรายสัปดาห์ในช่วง 90 วันแรก โดยติดตามประสิทธิภาพทางเทคนิค ผลกระทบทางธุรกิจ อัตราการนำไปใช้ และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยทางเทคนิคและปัจจัยมนุษย์ ได้แก่ ผู้นำด้าน AI ภายในองค์กร การมุ่งเน้นประโยชน์ที่นำไปใช้ได้จริง และความยืดหยุ่นเชิงวิวัฒนาการ
9 พฤศจิกายน 2568

กลยุทธ์แห่งชัยชนะสำหรับการนำ AI ไปใช้: แผน 90 วัน

87% ของทีมสนับสนุนพบว่าลูกค้ามีความคาดหวังที่สูงขึ้น โดย 68% เชื่อว่าเป็นเพราะ AI 90 วันแรกมีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงภาวะชะงักงันจากการวิเคราะห์และเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม แผนสามระยะนี้ครอบคลุมทุกอย่าง ตั้งแต่การจัดวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำร่องการใช้งานและการขยายธุรกิจที่วัดผลได้ การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป และการติดตามตัวชี้วัดสำคัญๆ เช่น ประสิทธิภาพและผลกระทบต่อรายได้ ด้วยการสนับสนุนที่ทุ่มเทและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง คุณจะเปลี่ยนความสำเร็จเบื้องต้นให้กลายเป็นวัฒนธรรมองค์กรที่เน้น AI
9 พฤศจิกายน 2568

นักพัฒนาและ AI ในเว็บไซต์: ความท้าทาย เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: มุมมองระดับนานาชาติ

อิตาลียังคงติดอยู่ที่อัตราการนำ AI มาใช้เพียง 8.2% (เทียบกับค่าเฉลี่ยของสหภาพยุโรปที่ 13.5%) ขณะที่ทั่วโลกมีบริษัทถึง 40% ที่ใช้ AI ในการปฏิบัติงานอยู่แล้ว และตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าช่องว่างนี้ร้ายแรงเพียงใด: แชทบอทของ Amtrak สร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ถึง 800%, GrandStay ประหยัดได้ 2.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีจากการจัดการคำขออัตโนมัติ 72% และ Telenor เพิ่มรายได้ 15% รายงานฉบับนี้สำรวจการนำ AI ไปใช้บนเว็บไซต์ด้วยกรณีศึกษาเชิงปฏิบัติ (เช่น Lutech Brain สำหรับการประมูล, Netflix สำหรับการแนะนำ, L'Oréal Beauty Gifter ที่มีการมีส่วนร่วม 27 เท่าเมื่อเทียบกับอีเมล) และจัดการกับความท้าทายทางเทคนิคในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่ คุณภาพข้อมูล อคติทางอัลกอริทึม การผสานรวมกับระบบเดิม และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ตั้งแต่โซลูชันต่างๆ เช่น การประมวลผลแบบเอจเพื่อลดเวลาแฝง สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ กลยุทธ์ต่อต้านอคติ ไปจนถึงปัญหาทางจริยธรรม (ความเป็นส่วนตัว ฟองกรอง การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่มีความทุพพลภาพ) ไปจนถึงกรณีของรัฐบาล (เฮลซิงกิที่มีการแปล AI หลายภาษา) ค้นพบว่านักพัฒนาเว็บกำลังเปลี่ยนผ่านจากนักเขียนโค้ดไปเป็นนักวางกลยุทธ์ประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างไร และเหตุใดผู้ที่นำทางวิวัฒนาการนี้ในปัจจุบันจะครอบงำเว็บในวันพรุ่งนี้
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI: การเพิ่มขึ้นของ "ที่ปรึกษา" ในความเป็นผู้นำขององค์กร

77% ของบริษัทใช้ AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการใช้งานที่ "สมบูรณ์แบบ" ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่แนวทาง: ระบบอัตโนมัติทั้งหมดเทียบกับการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด Goldman Sachs ใช้ที่ปรึกษา AI กับพนักงาน 10,000 คน เพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลได้ 30% และการขายแบบ cross-selling เพิ่มขึ้น 12% โดยยังคงรักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ Kaiser Permanente ป้องกันการเสียชีวิตได้ 500 รายต่อปีด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล 100 รายการต่อชั่วโมงล่วงหน้า 12 ชั่วโมง แต่ปล่อยให้แพทย์เป็นผู้วินิจฉัย โมเดลที่ปรึกษาช่วยแก้ปัญหาช่องว่างความไว้วางใจ (มีเพียง 44% ที่ให้ความไว้วางใจ AI ระดับองค์กร) ผ่านสามเสาหลัก ได้แก่ AI ที่อธิบายได้พร้อมเหตุผลที่โปร่งใส คะแนนความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบแล้ว และข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเพื่อการปรับปรุง ตัวเลข: ผลกระทบ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ผู้ร่วมมือด้าน AI เชิงกลยุทธ์จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เพิ่มขึ้น 4 เท่าภายในปี 2026 แผนงานสามขั้นตอนที่ใช้งานได้จริง ได้แก่ การประเมินทักษะและการกำกับดูแล โครงการนำร่องพร้อมตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ การขยายขนาดอย่างค่อยเป็นค่อยไปพร้อมการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ซึ่งนำไปประยุกต์ใช้กับภาคการเงิน (การประเมินความเสี่ยงภายใต้การกำกับดูแล) สาธารณสุข (การสนับสนุนการวินิจฉัย) และการผลิต (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) อนาคตไม่ใช่ AI ที่จะมาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการประสานความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างมีประสิทธิภาพ