ธุรกิจ

จดหมายจากปี 2028: การปฏิวัติ AI ที่แท้จริงไม่ได้เป็นอย่างที่เราคิด

"คุณกำลังสร้างเฟอร์รารีเพื่อโลกที่กำลังจะเทเลพอร์ตในเร็วๆ นี้" จดหมายจากปี 2028: บริษัทที่เพียงแค่ "นำ AI มาใช้" ก็เหมือนกับบริษัทที่เพียงแค่ "สร้างเว็บไซต์" ในปี 1995 คำถามที่ผิดเหรอ? "เราจะใช้ AI เพื่อปรับแต่ง X ได้อย่างไร?" คำถามที่ถูกต้องเหรอ? "ถ้าเราออกแบบใหม่ตั้งแต่ต้น X จะยังอยู่ไหม?" คำแนะนำที่เป็นประโยชน์: ใช้ทรัพยากร AI ของคุณ 20% ไปกับการปรับแต่งสิ่งที่คุณทำ แต่ไปกับการคิดว่าควรหยุดทำอะไร

[คำเตือน: นี่คือ "จดหมายจากอนาคต" ที่แต่งขึ้นล้วนๆ เป็นข้อความในขวดที่ถูกปล่อยลงสู่ทะเลแห่งกาลเวลา พร้อมกับรอยยิ้มและความรู้สึกยั่วยุเล็กน้อย ไม่มีนักเดินทางข้ามเวลาคนใดมีส่วนร่วมในการเขียนโพสต์นี้]

เรียนพันธมิตร ลูกค้า และผู้สังเกตการณ์เทคโนโลยีปี 2025

ฉันคือฟาบิโอ ลอเรีย ผู้ก่อตั้ง Electe (ใช่แล้ว เรายังคงมีอยู่จนถึงปี 2028!)* และฉันตัดสินใจที่จะทำลายกฎทุกข้อของการตลาดองค์กรเพื่อแบ่งปันความคิดบางส่วนจากฝั่งสะพานเวลาแห่งนี้กับคุณ

ในปี 2025 คุณยังคงถกเถียงเรื่อง "วิกฤตการณ์กลาง" ของ AI และเขียนรายงานวิชาการเกี่ยวกับ "การบูรณาการอย่างเหมาะสม" ระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างไม่สิ้นสุด เราในปี 2028 เรากำลังมองย้อนกลับไปถึงยุคสมัยที่ระบบนิเวศทางเทคโนโลยีทั้งหมดกำลังพลาดประเด็นสำคัญไปอย่างสิ้นเชิง

สิ่งที่เราเข้าใจ (สายเกินไป)

ในฐานะผู้ก่อตั้งที่ผ่านการระดมทุนมาแล้ว 3 รอบ การเปลี่ยนทิศทาง 2 ครั้ง และความล้มเหลวในการเข้าซื้อกิจการในนาทีสุดท้าย นี่คือความจริงที่ที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ไม่มีใครอยากยอมรับในปี 2568: เราทุกคนต่างก็พยายามหาคำตอบสำหรับคำถามที่ผิด

บริษัทที่มีนวัตกรรมมากที่สุดไม่ใช่บริษัทที่มี "กลยุทธ์การนำ AI ไปใช้ที่ดีที่สุด" แต่เป็นบริษัทที่มีความกล้าที่จะกำหนดปัญหาที่พวกเขากำลังพยายามแก้ไขใหม่ทั้งหมด

ประสิทธิภาพช่างมันเถอะ (ใช่ ฉันพูดแบบนั้นจริงๆ)

ในปี 2025 KPI ของคุณยังคงวัดว่า AI สามารถทำงานที่มีอยู่ได้เร็วแค่ไหน แต่ในปี 2028 เราจะวัดว่า AI ช่วยให้เราคิดทบทวนงานเหล่านั้นใหม่ หรือขจัดงานเหล่านั้นออกไปโดยสิ้นเชิงได้มากน้อยแค่ไหน

จุดเปลี่ยนมาถึงเมื่อเราหยุดถามว่า "เราจะใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ X ของเราได้อย่างไร" และเริ่มถามว่า "ถ้าเราสามารถออกแบบบริษัทใหม่ตั้งแต่ต้นด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ กระบวนการ X จะยังคงอยู่หรือไม่"

ถึงบริษัทที่กำลังอ่านฉันอยู่

หากคุณเป็นบริษัทที่ลงทุนเป็นล้านๆ เพื่อ "การปรับปรุงเล็กๆ น้อยๆ" โดยใช้ AI คุณก็กำลังสร้าง Ferrari สำหรับโลกที่กำลังจะเทเลพอร์ตในเร็วๆ นี้

นี่คือสิ่งที่ CTO ของคุณควรทำจริงๆ:

  1. ระบุส่วนใดของรูปแบบธุรกิจของคุณที่มีอยู่เพียงเพราะข้อจำกัดทางเทคโนโลยีที่ล้าสมัย
  2. พิจารณาว่าปัญหาใดของลูกค้าที่คุณกำลังแก้ไขโดยอ้อมและคุณสามารถแก้ไขได้โดยตรง
  3. เปลี่ยนทีมผลิตภัณฑ์ของคุณให้กลายเป็นห้องปฏิบัติการ "รื้อถอนสร้างสรรค์" ให้พวกเขามีพลังไม่เพียงแค่สร้าง แต่ทำลายล้างได้ด้วย

สตาร์ทอัพที่กำลังครองตลาดของคุณในปี 2028 ไม่ใช่สตาร์ทอัพที่มี AI ที่ดีที่สุด พวกเขาคือสตาร์ทอัพที่ใช้ AI เพื่อทบทวนความหมายของการเป็นบริษัทในอุตสาหกรรมของคุณเสียใหม่

คำเชิญชวนสู่จินตนาการอันล้ำลึก

ในไทม์ไลน์ของฉัน บริษัทที่เพียงแค่ "นำ AI มาใช้" ก็เหมือนกับบริษัทที่เพียงแค่ "สร้างเว็บไซต์" ขึ้นมาในปี 1995 ซึ่งถือว่าจำเป็น แต่น่าเสียดายที่มันยังไม่เพียงพอ

บริษัทที่ครองตลาดคือบริษัทที่มีความกล้าที่จะจินตนาการว่า "ถ้าเราสามารถแก้ปัญหานี้ตั้งแต่ต้นด้วยเทคโนโลยีที่ดูเหมือนมหัศจรรย์ เราจะทำได้อย่างไร"

ในขณะที่ทุกคนในปี 2568 ต่างยุ่งอยู่กับการถกเถียงกันถึงความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างระบบอัตโนมัติและศักยภาพของมนุษย์ ลองช่วยตัวเองด้วยการถามตัวเองว่าปัญหาที่คุณพยายามจะแก้ไขนั้นจะยังคงอยู่ต่อไปอีกสามปีหรือไม่

เจอกันที่นี่อีกนะ มันแปลกกว่า ดุเดือดกว่า และน่าสนใจกว่าที่กระดาษขาวน่าเบื่อๆ ของคุณทำนายไว้เยอะเลย

ฟาบิโอ ลอเรีย ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Electe , 11 พฤษภาคม 2571

ปล. Amazon เพิ่งซื้อ OpenAI ไป และใช่ เราทุกคนก็ตกใจไม่แพ้กัน

คำถามที่พบบ่อยจากปัจจุบันสู่อนาคต

ถาม: คุณคือจอห์น ไทเตอร์ คนใหม่ใช่ไหมครับ? เราควรกังวลเรื่องความขัดแย้งเรื่องเวลาไหม?

A: ต่างจากไทเตอร์ ผมไม่ได้มาที่นี่เพื่อเตือนคุณถึงภัยพิบัติที่กำลังจะเกิดขึ้น หรือพูดถึง IBM 5100 ผมไม่ได้มี C204 Time Displacement Unit ที่ติดตั้งบนเชฟโรเลต—ผมแค่มีแล็ปท็อปที่มีคาเฟอีนมากเกินไปในระบบ "การเดินทางข้ามเวลา" ของผมเกิดขึ้นจากการคาดเดาอย่างสร้างสรรค์เท่านั้น ไม่มีความต่อเนื่องของกาลอวกาศใดได้รับความเสียหายในการเขียนบทความนี้

ถาม: เราควรซื้อ/ขายบริษัทใดบ้างตาม "ข้อมูลเชิงลึกในอนาคต" ของคุณ?

A: ถ้าฉันมาจากอนาคตจริงๆ และมีข้อมูลนี้ การแบ่งปันข้อมูลนี้คงเป็นวิธีสุดท้ายที่จะทำให้ข้อมูลนั้นถูกต้อง! การเปิดเผยข้อมูลในอนาคตย่อมเปลี่ยนแปลงวิถีปัจจุบัน ไม่ว่าในกรณีใด การลงทุนโดยอาศัยโพสต์ที่ยั่วยุบนอินเทอร์เน็ตมักเป็นกลยุทธ์ที่น่าสงสัย ขอยกคำพูดของนักปราชญ์ในยุคสมัยของฉันที่ว่า "ตลาดสามารถคงอยู่อย่างไร้เหตุผลได้นานกว่าที่คุณจะคงสภาพคล่องได้"

ถาม: คุณหมายถึงอะไรด้วย "เหตุการณ์เดนเวอร์" ที่คุณกล่าวถึง?

A: อ้อ อย่างนั้นเอง งั้นก็พูดได้เลยว่าในปี 2026 เราทุกคนจะได้เรียนรู้บทเรียนสำคัญเกี่ยวกับขีดจำกัดของการปรับแต่งอัลกอริทึมในระบบสำคัญๆ แต่อย่ากังวลมากเกินไป เพราะสิ่งนี้ช่วยเร่งให้เกิดการปฏิรูปที่จำเป็นอย่างยิ่ง และนำไปสู่ปฏิญญาเดนเวอร์ว่าด้วยความรับผิดชอบทางเทคโนโลยี อย่างที่ผมพูดเสมอ บางครั้งคุณต้องทำลายอัลกอริทึมเพื่อสร้าง การปฏิวัติ

ถาม: คุณจริงจังกับแนวคิดที่ว่าเราควรหยุดมุ่งเน้นเรื่องประสิทธิภาพหรือเปล่า?

A: ผมไม่ได้สนับสนุนให้ละทิ้งประสิทธิภาพ แต่สนับสนุนให้ลดประสิทธิภาพลงสู่จุดที่เหมาะสม นั่นคือ วิธีการ ไม่ใช่เป้าหมาย ประสิทธิภาพที่ปราศจากทิศทางก็เหมือนกับการมีเฟอร์รารีที่ไร้จุดหมาย ในปี 2028 ของผม บริษัทที่ชาญฉลาดที่สุดมักจะถามตัวเองก่อนว่า "เราควรสร้างอะไร" และหลังจากนั้นจึงค่อยถามว่า "เราจะสร้างมันอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร" การกลับคำถามเหล่านี้ถือเป็นความผิดพลาดร่วมกันของเรา

ถาม: คำแนะนำเชิงปฏิบัติจริงเบื้องหลังเรื่องราวแห่งอนาคตทั้งหมดนี้คืออะไร?

A: จัดสรรทรัพยากร AI ของคุณ 20% ไม่ใช่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสิ่งที่คุณทำอยู่แล้ว แต่เพื่อสำรวจสิ่งที่คุณสามารถหยุดทำไปเลย ข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริงจะไม่ได้อยู่ที่คนที่ทำสิ่งเดิมๆ ได้เร็วกว่า แต่จะอยู่ที่คนที่ตระหนักก่อนว่าบางสิ่งเหล่านั้นไม่จำเป็นต้องทำอีกต่อไป การทำลายล้างอย่างสร้างสรรค์เริ่มต้นที่บ้าน

[คำเตือน: ข้อความข้างต้นเป็นเพียงเรื่องแต่งขึ้นจากจินตนาการล้วนๆ ไม่มีการกล่าวอ้างถึงการคาดการณ์ตลาด คำแนะนำทางการเงิน หรือข้อเท็จจริงใดๆ เกี่ยวกับอนาคต ผู้เขียนไม่รับผิดชอบต่อการตัดสินใจทางธุรกิจใดๆ ที่เกิดขึ้นจากข้อความในขวดจากไทม์ไลน์อื่น]

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ธุรกิจฉบับสมบูรณ์

คุณกำลังตัดสินใจสำคัญๆ ด้วยข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์อยู่หรือเปล่า? 95% ของบริษัทต่างๆ รวบรวมข้อมูลแต่กลับประสบปัญหาในการปรับเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นรูปธรรม ตลาดการวิเคราะห์ธุรกิจจะเติบโตจาก 277 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 1,045 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2033 ฟีเจอร์หลัก: การผสานรวมข้อมูลหลายแหล่ง, แดชบอร์ดแบบอินเทอร์แอคทีฟ, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์, การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ กรณีศึกษาการค้าปลีก: ลดปัญหาสินค้าขาดตลาด 40% ด้วยการคาดการณ์ด้วย AI เริ่มต้นใช้งาน: ระบุปัญหาหลัก เลือกแพลตฟอร์มที่เข้าถึงได้ ดำเนินการนำร่องแบบเจาะจง และวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)
9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับ SMB

เก้าสิบเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทั่วโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมา ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมของคุณกำลังใช้ข้อมูลเหล่านั้นหรือเพียงแค่สะสมไว้? การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยแปลงตัวเลขดิบให้เป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ตลาดที่คาดการณ์ไว้: มูลค่า 277 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 1,045 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2033 กรณีศึกษา: ลดต้นทุนคลังสินค้าได้ 15-20% ด้วยการคาดการณ์สินค้าคงคลัง ประเมินความเสี่ยงได้ภายในไม่กี่นาทีแทนที่จะเป็นหลายวัน เริ่มต้น: เลือกคำถามสำคัญ ระบุแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ ทำความสะอาดข้อมูล และใช้แพลตฟอร์ม AI ที่เข้าถึงได้
9 พฤศจิกายน 2568

AirPods เทียบกับ Pixel Buds: การปฏิวัติการแปลภาษาพร้อมกันที่จะเปลี่ยนวิธีการเดินทางของเรา

Apple ปะทะ Google ในการแปลภาษาพร้อมกัน: สองปรัชญาที่ขัดแย้งกัน Apple AirPods Pro 3 ประมวลผลทุกอย่างบนอุปกรณ์ (มีความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์ ทำงานแบบออฟไลน์) แต่รองรับเพียงเก้าภาษาภายในสิ้นปี 2025 Google Pixel Buds รองรับ 40 ภาษาผ่านระบบคลาวด์ แต่ต้องใช้การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ หมายเหตุ: Apple Live Translation ไม่สามารถใช้งานได้ในสหภาพยุโรปสำหรับบัญชีในยุโรป ตลาดที่คาดการณ์: 3.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2031 ล่ามมืออาชีพยังคงมีความสำคัญต่อบริบททางการแพทย์ กฎหมาย และการทูต
9 พฤศจิกายน 2568

แอปพลิเคชัน AI เฉพาะอุตสาหกรรม: โซลูชันเฉพาะทางสำหรับความต้องการทางธุรกิจของคุณ? คำมั่นสัญญาและความท้าทายของ Microsoft Dragon Copilot

AI ด้านการดูแลสุขภาพพร้อมสำหรับคลินิกหรือแค่สำหรับการตลาด? Microsoft Dragon Copilot สัญญาว่าจะประหยัดเวลาได้เพียง 5 นาทีต่อครั้ง และลดภาวะหมดไฟได้ถึง 70% แต่ผู้ทดสอบเบต้ากลับพบว่ามีการบันทึกข้อมูลที่ยาวเกินไป มี "ภาพหลอน" และมีปัญหากับเคสที่ซับซ้อน มีแพทย์เพียงหนึ่งในสามเท่านั้นที่ยังคงใช้ AI ต่อไปหลังจากผ่านไปหนึ่งปี บทเรียนคือ: แยกแยะ "แนวปฏิบัติที่แท้จริง" (ที่ออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญ) ออกจาก "แนวปฏิบัติปลอม" (LLM ทั่วไปที่มีการปรับแต่งเฉพาะบุคคล) AI ควรสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก ไม่ใช่แทนที่