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

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