Newsletter

บริษัทที่ประสบความสำเร็จในการใช้ AI จะวัดผลด้วย 3 ตัวชี้วัดนี้ (ไม่ใช่ตัวชี้วัดทั่วไป)

ความเร็วในการตัดสินใจ ความเป็นอิสระในการสร้างสรรค์ และความชาญฉลาดขององค์กร: ตัวชี้วัดประสิทธิภาพใหม่ที่สะท้อนถึงคุณค่าที่แท้จริงของปัญญาประดิษฐ์

ความขัดแย้งของมูลค่าที่ซ่อนเร้น

ลองนึกภาพว่าคุณต้องอธิบายคุณค่าของความฝันให้ผู้บริหารฝ่ายการเงินของคุณฟัง นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อคุณพยายามวัดผลตอบแทนจากการลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ด้วยเครื่องมือแบบดั้งเดิม 49% ขององค์กรพบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์ที่ยุ่งยากเช่นนี้ พวกเขารู้ว่า AI สร้างคุณค่า แต่พวกเขาไม่สามารถแสดงให้เห็นด้วยตัวเลขได้

ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ด้านเทคนิค แต่เป็นเรื่องเชิงปรัชญา ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้แค่ทำให้กระบวนการที่มีอยู่เป็นไปโดยอัตโนมัติเท่านั้น แต่มันคิดค้นกระบวนการเหล่านั้นขึ้นมาใหม่ เปลี่ยนแปลงมัน และยกระดับมันไปสู่มิติทางปัญญาที่สูงขึ้น มันเหมือนกับการพยายามวัดผลกระทบของการพิมพ์แบบตัวอักษรเคลื่อนที่ได้โดยการนับเฉพาะจำนวนหน้าที่ผลิตได้ โดยไม่คำนึงถึงการปฏิวัติความรู้ที่เกิดขึ้นจากมัน

เมื่อตัวเลขโกหกด้วยการละเว้น

ผู้นำทางธุรกิจติดอยู่ในกรงทองแห่งตัวชี้วัดที่คุ้นเคย เช่น การประหยัดเวลา การลดต้นทุน และกระบวนการอัตโนมัติ แต่ในขณะที่ผลตอบแทนทางการเงินยังคงมีความสำคัญ คุณค่าเชิงกลยุทธ์ของ AI นั้นขยายออกไปไกลกว่าผลกำไรสุทธิ ตั้งแต่ความสามารถในการตัดสินใจที่ดีขึ้น ไปจนถึงประสบการณ์ของลูกค้าและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

ลองพิจารณากรณีของบริษัทผู้ผลิตที่นำระบบปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการจัดการสินค้าคงคลัง ระบบนี้ช่วยลดต้นทุนการเก็บรักษาสินค้าคงคลังและลดการสูญเสียยอดขายเนื่องจากสินค้าหมดสต็อก ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนและรายได้ที่เพิ่มขึ้น แต่เรื่องนี้เป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น

สิ่งที่ตัวชี้วัดแบบดั้งเดิมมองข้ามไปคือผลกระทบแบบลูกโซ่ทางด้านความคิด: ผู้จัดการที่ได้รับการปลดปล่อยจากการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการซ้ำซากจำเจ จะเริ่มคิดอย่างมีกลยุทธ์ พนักงานที่ได้รับการสนับสนุนจากการคาดการณ์ที่แม่นยำ จะมีความมั่นใจในการตัดสินใจมากขึ้น องค์กรโดยรวมจะตอบสนองได้ดีและชาญฉลาดมากขึ้น

การเกิดขึ้นขององค์กรเชิงปัญญา

ปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนา: จากเครื่องมืออัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพไปสู่การเป็นพันธมิตรทางปัญญาที่บูรณาการในกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การเปลี่ยนแปลงอย่างเงียบๆ นี้ต้องการรูปแบบการวัดผลแบบใหม่

ลองพิจารณาคำอธิบายของ McKinsey เกี่ยวกับวิวัฒนาการนี้: ในบริษัทที่ก้าวหน้าที่สุด อัลกอริทึมจะเข้ามามีส่วนร่วม โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในการตัดสินใจ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ผู้จัดการใช้ในการประเมินทางเลือกเชิงกลยุทธ์ เราไม่ได้พูดถึงระบบอัตโนมัติอีกต่อไป แต่กำลังพูดถึงการขยายขีดความสามารถทางปัญญา

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมมาจาก Grant Thornton ประเทศออสเตรเลีย ซึ่ง Microsoft 365 Copilot ช่วยให้พนักงานประหยัดเวลาได้สองถึงสามชั่วโมงต่อสัปดาห์ แต่คุณค่าที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่เวลาที่ประหยัดได้—แต่เป็นสิ่งที่พนักงานทำในช่วงเวลาเหล่านั้น: คิดเชิงกลยุทธ์ สร้างสรรค์นวัตกรรม และสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับลูกค้า

กรอบแนวคิดสองขอบฟ้า

เพื่อให้สามารถบันทึกการเปลี่ยนแปลงหลายมิติเช่นนี้ได้ ขอแนะนำให้แบ่งผลตอบแทนจากการลงทุนออกเป็นสองส่วน โดยวัดผลในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ซึ่งจะช่วยให้ทีมสามารถติดตามทั้งความคืบหน้าในระยะสั้นและมูลค่าทางการเงินในระยะยาวได้

ผลตอบแทนการลงทุนที่กำลังเป็นที่นิยม

นี่คือตัวชี้วัดเบื้องต้นที่บ่งชี้ว่าโครงการ AI กำลังสร้างมูลค่า แม้ว่ามูลค่านั้นจะยังไม่ปรากฏในรูปแบบของรายได้หรือการประหยัดต้นทุนก็ตาม:

  • ความเร็วในการตัดสินใจ : ผู้จัดการใช้เวลานานแค่ไหนในการตัดสินใจที่ซับซ้อน?
  • คุณภาพของการตัดสินใจ : มีการตัดสินใจกี่ครั้งที่ได้รับการตรวจสอบหรือแก้ไขในภายหลัง?
  • ความหลากหลายของทางเลือก : มีการพิจารณาทางเลือกกี่ทางเลือกก่อนตัดสินใจ?
  • ความมั่นใจในการประเมินตนเอง : พนักงานรู้สึกมั่นใจในการประเมินของตนเองมากขึ้นหรือไม่?

ผลตอบแทนจากการลงทุนที่รับรู้ได้

ผลกระทบที่วัดผลได้และมุ่งเน้นผลลัพธ์ของการลงทุนใน AI:

  • การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน
  • การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน
  • ลดบทลงโทษทางกฎหมายเนื่องจากความผิดพลาดน้อยลง
  • ความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

สมการมนุษย์ของปัญญาประดิษฐ์

กรอบแนวคิดของ Gartner นำเสนอมุมมองที่ปฏิวัติวงการ: การสร้างสมดุลระหว่างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI), ผลตอบแทนจากพนักงาน (ROE) และผลตอบแทนในอนาคต (ROF) โดยคำนึงถึงผลประโยชน์ระยะยาวที่จับต้องไม่ได้อย่างชัดเจน

ผลการศึกษาเรื่องผลตอบแทนต่อพนักงาน (Return on Employee) นั้นให้ความกระจ่างเป็นอย่างยิ่ง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยเพิ่มความรู้สึกถึงความเป็นอิสระผ่านการมอบหมายงานอย่างชาญฉลาด ในด้านความคิดสร้างสรรค์ การออกแบบเบื้องต้นที่สร้างโดย AI ทำหน้าที่เป็นโครงสร้างทางความคิด ช่วยให้พนักงานสามารถมุ่งเน้นไปที่การระดมความคิดในระดับสูงได้

Newman's Own ยกตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม: การประหยัดเวลา 70 ชั่วโมงต่อเดือนในการสรุปข่าวสารในอุตสาหกรรม และอีก 50 ชั่วโมงต่อเดือนในการเตรียมเอกสารสรุปการตลาด ส่งผลให้การมีส่วนร่วมและการรักษาพนักงานดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

ปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนา: จากเครื่องมืออัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพไปสู่การเป็นพันธมิตรทางปัญญาที่บูรณาการในกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การเปลี่ยนแปลงอย่างเงียบๆ นี้ต้องการรูปแบบการวัดผลแบบใหม่

สมการที่ซับซ้อน: ผลผลิตกับสุขภาวะ

การวัดคุณค่าของ AI เผยให้เห็นความซับซ้อนที่คาดไม่ถึง: แม้ว่ามันจะช่วยเพิ่มผลผลิตได้อย่างเป็นรูปธรรม แต่ก็อาจก่อให้เกิดสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่า "ความเครียดจากเทคโนโลยี" ซึ่งเป็นความเหนื่อยล้าทางปัญญาที่เกิดจากการปรับตัวให้เข้ากับเครื่องมือทางเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง

ความขัดแย้งนี้ไม่ใช่ข้อบกพร่อง แต่เป็นคุณลักษณะที่ต้องอาศัยการวัดผลอย่างแม่นยำ ข้อมูลแสดงให้เห็นว่า AI ที่มีประสิทธิภาพจะช่วยลดผลกระทบเชิงลบของตัวเองได้ กล่าวคือ เมื่อระบบได้รับการออกแบบและบูรณาการเข้ากับขั้นตอนการทำงานอย่างดี การรับรู้ถึงความเป็นอิสระที่เพิ่มขึ้นจะชดเชยความเครียดเริ่มต้นจากการนำไปใช้งาน

ผลกระทบต่อการวัด:

  • ติดตามตัวชี้วัดทั้งด้านประสิทธิภาพการทำงานและระดับความเครียดในช่วง 90 วันแรก
  • การวาดกราฟเส้นโค้งการปรับตัว: ความเครียดลดลงเมื่อประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น
  • การรวมตัวชี้วัดด้านความเป็นอยู่ที่ดีไว้ในการคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุนของพนักงาน (ROE)

ความสมดุลเชิงพลวัตนี้ยืนยันว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงตัวเพิ่มประสิทธิภาพเท่านั้น แต่เป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงประสบการณ์การทำงาน ซึ่งต้องอาศัยตัวชี้วัดหลายมิติ

การฟื้นฟูองค์กร

การนำ AI มาใช้ไม่ใช่แค่โครงการด้านเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงองค์กร บริษัทต่างๆ ต้องปรับโครงสร้างและกระบวนการทำงานเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI อย่างเต็มที่ ซึ่งอาจหมายถึงการปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจให้รวมเอาข้อมูลเชิงลึกเข้ามา หรือการคิดใหม่เกี่ยวกับกลไกการประสานงานระหว่างแผนกต่างๆ

บริษัท McKinsey เน้นย้ำว่า การปรับปรุงกระบวนการทำงานใหม่มีผลกระทบมากที่สุดต่อความสามารถขององค์กรในการเห็นผลกระทบต่อกำไรก่อนหักดอกเบี้ยและภาษี (EBIT) จากการใช้ AI แบบสร้างสรรค์ การติดตั้งเครื่องมืออัจฉริยะอย่างเดียวไม่เพียงพอ เราจำเป็นต้องคิดใหม่เกี่ยวกับวิธีการทำงานของเรา

ตัวชี้วัดทางปัญญาสำหรับกระบวนทัศน์ใหม่

ต่อไปนี้เป็นตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมบางประการในการวัดการเปลี่ยนแปลงทางความคิด:

มิติการตัดสินใจ

  • เวลาเฉลี่ยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (ก่อนและหลังการใช้ AI)
  • จำนวนสถานการณ์ที่วิเคราะห์ต่อการตัดสินใจที่สำคัญแต่ละครั้ง
  • เปอร์เซ็นต์ของคำตัดสินที่ได้รับการตรวจสอบภายใน 30 วัน
  • ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ AI และคุณภาพของผลลัพธ์

มิติแห่งความคิดสร้างสรรค์

  • พฤติกรรมการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านการเสริมสร้างความมั่นใจในความคิดสร้างสรรค์
  • จำนวนไอเดียที่เกิดขึ้นต่อโครงการ
  • ระยะเวลาตั้งแต่การคิดไอเดียจนถึงการนำไปปฏิบัติ
  • ความหลากหลายของแนวทางแก้ไขที่ทีมต่างๆ เสนอมา

มิติขององค์กร

  • ระดับความไว้วางใจของพนักงานต่อเครื่องมือ AI
  • ความเร็วในการนำฟีเจอร์ใหม่มาใช้
  • ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ AI และความพึงพอใจในงาน
  • การรักษาบุคลากรที่มีความสามารถในทีมที่ใช้เทคโนโลยี AI

การนำไปปฏิบัติจริง

ระยะที่ 1: โบราณคดีเชิงปัญญา

ก่อนนำ AI มาใช้ ให้สร้างแผนผังโดยละเอียดเกี่ยวกับ "วิธีการตัดสินใจของคุณในปัจจุบัน":

  • จัดทำเอกสารกระบวนการตัดสินใจในปัจจุบัน
  • วัดจังหวะเวลาและคุณภาพของการตัดสินใจ
  • ประเมินระดับความเครียดทางด้านความคิดของพนักงาน
  • ระบุจุดที่ก่อให้เกิดความขัดแย้งในขั้นตอนการทำงาน

ขั้นตอนที่ 2: การออกแบบตัวชี้วัดอัจฉริยะ

องค์กรที่ทันสมัยตระหนักดีว่าตัวชี้วัดผลการดำเนินงานของตนจำเป็นต้องชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกเขาจึงลงทุนในนวัตกรรมด้านอัลกอริทึมเพื่อทำให้ตัวชี้วัดเหล่านั้นฉลาดขึ้น ปรับตัวได้ดีขึ้น และคาดการณ์ได้มากขึ้น

ระยะที่ 3: การติดตามการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

AI กำลังพัฒนาไปเรื่อยๆ ดังนั้นตัวชี้วัดของคุณก็ต้องพัฒนาตามไปด้วยเช่นกัน นำแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์มาใช้เพื่อแสดงทั้งประสิทธิภาพการดำเนินงานและการพัฒนาศักยภาพทางปัญญา

ก้าวข้ามขอบฟ้า: อนาคตของการวัด

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถลดอุปสรรคด้านทักษะ ช่วยให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถพัฒนาทักษะในหลากหลายสาขา ในทุกภาษา และทุกเวลา ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงนี้ต้องการเครื่องมือวัดที่เหมาะสมกับการปฏิวัติที่กำลังดำเนินอยู่

เป้าหมายไม่ใช่การแทนที่ตัวชี้วัดทางการเงินแบบดั้งเดิม แต่เป็นการบูรณาการเข้ากับตัวชี้วัดที่สะท้อนมิติทางด้านความคิดและอารมณ์ของการเปลี่ยนแปลง เพราะในยุคที่ AI ช่วยเสริมสร้างความคิดสร้างสรรค์ ผลผลิต และผลกระทบเชิงบวก การวัดประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียวจึงมองข้ามภาพรวมที่ใหญ่กว่า

การปฏิวัติเงียบ

ในขณะที่เรายังคงถกเถียงกันว่า AI จะเข้ามาแทนที่งานของมนุษย์หรือไม่ AI กำลังเข้ามาแทนที่สิ่งที่มีความสำคัญมากกว่านั้นแล้ว นั่นคือ วิธีคิด การตัดสินใจ และการสร้างมูลค่าของเรา องค์กรที่สามารถวัดผลและปรับปรุงการเปลี่ยนแปลงทางความคิดนี้ได้ จะไม่เพียงแต่เอาตัวรอดจากการปฏิวัติ AI เท่านั้น แต่ยังจะเป็นผู้นำการปฏิวัติอีกด้วย

คำถามไม่ได้อยู่ที่ว่าคุณมีเงินทุนเพียงพอที่จะลงทุนใน AI หรือไม่ แต่คำถามอยู่ที่ว่าคุณจะยอมเสียโอกาสที่จะวัดผลกระทบทางด้านสติปัญญาของมันได้หรือไม่ ในโลกที่ AI ช่วยเสริมสร้างสติปัญญาของมนุษย์ ผู้ที่วัดผลได้ดีที่สุดจะเป็นผู้ชนะ

เอกสารอ้างอิงและแหล่งที่มา:

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

Outliers: เมื่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลพบกับเรื่องราวความสำเร็จ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้พลิกโฉมกระบวนทัศน์เดิมๆ: ค่าผิดปกติไม่ใช่ "ข้อผิดพลาดที่ต้องกำจัด" อีกต่อไป แต่เป็นข้อมูลอันมีค่าที่ต้องทำความเข้าใจ ค่าผิดปกติเพียงค่าเดียวสามารถบิดเบือนแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นได้อย่างสิ้นเชิง โดยเปลี่ยนความชันจาก 2 เป็น 10 แต่การกำจัดค่าผิดปกตินั้นอาจหมายถึงการสูญเสียสัญญาณที่สำคัญที่สุดในชุดข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องได้นำเครื่องมือที่ซับซ้อนมาใช้: Isolation Forest แยกแยะค่าผิดปกติโดยการสร้างต้นไม้ตัดสินใจแบบสุ่ม Local Outlier Factor วิเคราะห์ความหนาแน่นเฉพาะที่ และ Autoencoders จะสร้างข้อมูลปกติขึ้นใหม่และทำเครื่องหมายสิ่งที่ไม่สามารถทำซ้ำได้ ค่าผิดปกติมีทั้งค่าผิดปกติทั่วไป (อุณหภูมิ -10°C ในเขตร้อน) ค่าผิดปกติตามบริบท (การใช้จ่าย 1,000 ยูโรในย่านยากจน) และค่าผิดปกติแบบรวม (จุดสูงสุดของการรับส่งข้อมูลเครือข่ายที่ซิงโครไนซ์กันซึ่งบ่งชี้ถึงการโจมตี) เช่นเดียวกับ Gladwell: "กฎ 10,000 ชั่วโมง" ยังคงเป็นที่ถกเถียงกัน — Paul McCartney กล่าวไว้ว่า "วงดนตรีหลายวงทำงาน 10,000 ชั่วโมงในฮัมบูร์กโดยไม่ประสบความสำเร็จ ทฤษฎีนี้ไม่ได้พิสูจน์ความถูกต้อง" ความสำเร็จทางคณิตศาสตร์ของเอเชียไม่ได้เกิดจากพันธุกรรม แต่เกิดจากวัฒนธรรม: ระบบตัวเลขที่เข้าใจง่ายกว่าของจีน การเพาะปลูกข้าวต้องได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทียบกับการขยายอาณาเขตของภาคเกษตรกรรมตะวันตก การประยุกต์ใช้จริง: ธนาคารในสหราชอาณาจักรฟื้นตัวจากความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นได้ 18% ผ่านการตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ การผลิตตรวจพบข้อบกพร่องในระดับจุลภาคที่การตรวจสอบโดยมนุษย์อาจมองข้าม การดูแลสุขภาพยืนยันข้อมูลการทดลองทางคลินิกด้วยความไวต่อการตรวจจับความผิดปกติมากกว่า 85% บทเรียนสุดท้าย: เมื่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลเปลี่ยนจากการกำจัดค่าผิดปกติไปสู่การทำความเข้าใจค่าผิดปกติ เราต้องมองอาชีพที่ไม่ธรรมดาว่าไม่ใช่ความผิดปกติที่ต้องแก้ไข แต่เป็นเส้นทางที่มีค่าที่ต้องศึกษา
9 พฤศจิกายน 2568

ความขัดแย้งของ AI เชิงสร้างสรรค์: เมื่อความคิดสร้างสรรค์ของแต่ละบุคคลคุกคามความหลากหลาย

เรื่องราวที่เขียนด้วย AI มีความคิดสร้างสรรค์มากกว่า เขียนได้ดีกว่า น่าสนใจกว่า และมีความคล้ายคลึงกันมากขึ้นเรื่อยๆ การศึกษานักเขียน 293 คนเผยให้เห็นถึงความขัดแย้งของความหลากหลายโดยรวม: AI ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ของแต่ละบุคคล แต่กลับทำให้ผลลัพธ์โดยรวมมีความเป็นเนื้อเดียวกัน ใครได้ประโยชน์มากที่สุด? ผู้ที่มีความคิดสร้างสรรค์น้อยกว่า AI ทำหน้าที่เป็น "ตัวปรับระดับ" โดยนำทุกคนไปสู่ระดับกลางถึงสูง แต่กลับทำให้ความหลากหลายลดลง นี่คือภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกทางสังคม: แต่ละคนเก่งกว่า แต่โดยรวมแล้วเราสร้างความหลากหลายได้น้อยกว่า
9 พฤศจิกายน 2568

Electe :เปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นการคาดการณ์ที่แม่นยำเพื่อความสำเร็จทางธุรกิจ

บริษัทที่คาดการณ์แนวโน้มของตลาดได้ดีกว่าคู่แข่ง แต่ส่วนใหญ่ยังคงตัดสินใจโดยใช้สัญชาตญาณมากกว่าข้อมูล Electe แพลตฟอร์มนี้ช่วยแก้ไขช่องว่างนี้โดยการแปลงข้อมูลในอดีตให้เป็นการคาดการณ์ที่นำไปปฏิบัติได้จริงโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง (ML) โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค แพลตฟอร์มนี้ทำให้กระบวนการคาดการณ์เป็นอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์สำหรับกรณีการใช้งานที่สำคัญ ได้แก่ การคาดการณ์แนวโน้มผู้บริโภคสำหรับการตลาดแบบเจาะกลุ่ม การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลังโดยการคาดการณ์ความต้องการ การจัดสรรทรัพยากรอย่างมีกลยุทธ์ และการค้นหาโอกาสก่อนคู่แข่ง การใช้งานสี่ขั้นตอนที่ไร้แรงเสียดทาน ได้แก่ การโหลดข้อมูลในอดีต เลือกตัวบ่งชี้เพื่อวิเคราะห์ อัลกอริทึมพัฒนาการคาดการณ์ และใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ สามารถผสานรวมกับกระบวนการที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่วัดผลได้ผ่านการลดต้นทุนผ่านการวางแผนที่แม่นยำ เพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ ลดความเสี่ยงในการดำเนินงาน และระบุโอกาสการเติบโตใหม่ๆ วิวัฒนาการจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนา (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปสู่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (สิ่งที่จะเกิดขึ้น) ได้เปลี่ยนบริษัทจากการตอบสนองเชิงรับไปสู่เชิงรุก ทำให้บริษัทเหล่านี้ก้าวขึ้นเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมด้วยความได้เปรียบในการแข่งขันจากการคาดการณ์ที่แม่นยำ