ไทย นิวส์ไวร์ - Thai Newswire

• ผู้นำด้าน AI สร้างความแตกต่างให้กับตนเอง โดยอาศัยกลยุทธ์ ทักษะ การกำกับดูแล และความน่าเชื่อถือ
• 40% ขององค์กรในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกคาดหวังผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI สูงถึง 3 เท่าหรือมากกว่า
• คาดการณ์มูลค่าการลงทุนด้าน AI ในภูมิภาคนี้สูงกว่า 1.1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2571

สิงคโปร์, 23 ต.ค. 2567 /PRNewswire/ -- ผลการศึกษา IDC Data and AI Pulse: Asia Pacific 2024 ซึ่งจัดทำโดย SAS เผยให้เห็นว่าองค์กรในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกำลังเร่งลงทุนด้าน AI อย่างคึกคัก โดยเกือบครึ่ง (43%) วางแผนเพิ่มการลงทุนด้าน AI อย่างก้าวกระโดดกว่า 20% ในอีก 12 เดือนข้างหน้า แม้องค์กรต่าง ๆ จะทุ่มงบลงทุนด้าน AI อย่างมาก แต่มีธุรกิจในภูมิภาคนี้เพียง 18% ที่มองว่าตนเองเป็นผู้นำด้าน AI สะท้อนให้เห็นความเหลื่อมล้ำที่ชัดเจนระหว่างผู้นำด้าน AI ที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงระยะยาว กับผู้ตามด้าน AI ที่ยังคงทดลองทำโครงการต่าง ๆ โดยไม่มีกลยุทธ์ AI ที่ชัดเจน

ผลสำรวจดังกล่าวพบว่า ผู้นำด้าน AI มองว่าผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญจากการริเริ่มใช้ AI คือ การผลักดันรายได้ให้เติบโต (32%) การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน (31%) และการเพิ่มผลกำไร (26%) ในขณะที่ผู้ตามด้าน AI มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการบริการลูกค้า (27%) การขยายส่วนแบ่งตลาด (25%) และการเร่งระยะเวลาในการนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด (25%)

Shukri Dabaghi รองประธานอาวุโสประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและตลาดเกิดใหม่ในยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกาของ SAS กล่าวว่า "ความแตกต่างของเป้าหมายระหว่างผู้นำกับผู้ตามด้าน AI นั้นสะท้อนให้เห็นถึงการขาดกลยุทธ์และแผนงานที่ชัดเจน ในขณะที่ผู้ตามด้าน AI มุ่งเน้นผลลัพธ์ระยะสั้นด้านผลิตภาพ แต่ผู้นำด้าน AI ได้ก้าวไปไกลกว่านั้น สู่การประยุกต์ใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้นทั้งในแง่การทำงานและอุตสาหกรรม"

คุณ Dabaghi กล่าวว่า "ขณะที่ธุรกิจต่าง ๆ พยายามใช้ประโยชน์จากศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ผู้นำองค์กรจำเป็นต้องเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างการเป็นผู้นำและผู้ตามด้าน AI โดยการหลีกเลี่ยงแนวคิดแบบ 'ตื่นทอง' จะช่วยให้มั่นใจได้ว่า การเปลี่ยนแปลงในระยะยาวนั้นจะตั้งอยู่บนพื้นฐานของ AI ที่น่าเชื่อถือ รวมถึงความสามารถด้านข้อมูล กระบวนการ และทักษะต่าง ๆ"

"รายงาน IDC Data and AI Pulse: Asia Pacific 2024 เป็นภาพสะท้อนที่สำคัญว่า องค์กรขนาดใหญ่นับร้อยในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกำลังรับมือกับการนำ AI มาใช้และนำไปปฏิบัติอย่างไรบ้าง โดยชี้ให้เห็นถึงผู้นำและผู้ตามในอุตสาหกรรมต่าง ๆ" Chris Marshall รองประธานฝ่ายข้อมูล, การวิเคราะห์, AI, ความยั่งยืน และการวิจัยอุตสาหกรรมของ IDC Asia/Pacific กล่าว "ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เปิดโอกาสให้เราได้วิเคราะห์อุปสรรคที่ขัดขวางความสำเร็จในการนำ AI ไปใช้ ช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ ลงทุนในเทคโนโลยีใหม่และกำลังมาแรงเหล่านี้ได้อย่างชาญฉลาด โดยไม่ถูกกระแสตื่นทองพัดพาไป"

Generative AI เป็นเพียงส่วนหนึ่งบนเส้นทางของ AI

แม้กระแส AI ส่วนใหญ่จะมุ่งเน้นไปที่ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง หรือที่เรียกกันว่า Generative AI แต่ผลการศึกษานี้เผยว่าองค์กรต่าง ๆ ได้ลงทุนในเทคโนโลยี AI ด้านการคาดการณ์และตีความมาโดยตลอด ซึ่งในปี 2566 นั้น การลงทุนใน Generative AI มีสัดส่วนเพียง 19% ของทั้งหมด แต่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 34% ในปี 2567 สะท้อนให้เห็นการกระจายตัวที่สมดุลมากขึ้นระหว่าง AI ทั้งสามประเภทนี้

รายงานวิเคราะห์งบการใช้จ่ายล่าสุดของ IDC ชี้ว่า การลงทุนด้าน AI ในเอเชียแปซิฟิกจะแตะระดับ 4.5 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2567 และจะเพิ่มขึ้นเป็น 1.1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2571 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี 24% (2566-2571)^[1]

งานวิจัยเผยว่าองค์กรต่าง ๆ กำลังจัดสรรงบประมาณใหม่ เพื่อเพิ่มการลงทุนใน Generative AI ในปี 2567 โดยหนึ่งในสามระบุว่าจะนำเงินมาจากการปรับลดงบปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน และ 37% มาจากการปรับลดงบพัฒนาแอปพลิเคชัน

ความคาดหวังสูงเมื่อว่ากันในเรื่องผลตอบแทนจากการลงทุน

การศึกษาครั้งนี้เผยให้เห็นภาวะตื่นทองที่ขับเคลื่อนด้วยความคาดหวังที่สูงเกินจริงต่อผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI โดย 40% ขององค์กรในการสำรวจนี้คาดหวังผลตอบแทนอย่างน้อย 3 เท่าจากการลงทุน และมี "ความกลัวที่จะพลาดโอกาส" เป็นแรงผลักดันให้เกิดการลงทุนด้าน AI อย่างต่อเนื่อง ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าบางครั้งองค์กรนำ AI มาใช้โดยขาดความสอดคล้องที่ชัดเจนระหว่างการลงทุนกับผลลัพธ์และคุณค่าทางธุรกิจ

เมื่อองค์กรราว 43% วางแผนเพิ่มการลงทุนด้าน AI กว่า 20% ในอีก 12 เดือนข้างหน้า องค์กรเหล่านี้ก็เสี่ยงที่จะผิดหวังกับ AI อันเป็นผลจากผลตอบแทนที่อาจได้รับจากการลงทุนเหล่านี้ โดยเหล่าผู้นำธุรกิจควรตระหนักว่า การสร้างขีดความสามารถด้าน AI เป็นเรื่องที่ต้องใช้เวลาและต้องการรากฐานด้าน AI ที่แข็งแกร่งเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มในระยะยาว

"แม้การที่ผู้บริโภคเข้าถึงเครื่องมือ Generative AI ได้นั้นทำให้ AI ดูวิเศษราวกับเวทมนตร์ แต่การนำสิ่งนี้มารวมเข้ากับสภาพแวดล้อมขององค์กรต้องใช้ความพยายามอย่างมาก ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม และบ่อยครั้งเครื่องมือเหล่านี้ก็ถูกคาดหวังเอาไว้สูงเกินจริง" คุณ Dabaghi กล่าว "การเข้าใจจุดบกพร่องเหล่านี้ทำให้เรามีโอกาสเรียนรู้วิธีจัดการกับปัญหาเหล่านี้ ช่วยเพิ่มอัตราความสำเร็จ และบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจในการนำ AI มาใช้และนำไปปฏิบัติอย่างประสบความสำเร็จ"

การวิเคราะห์ของการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

การศึกษานี้วิเคราะห์อย่างละเอียดว่า AI ส่งผลกระทบต่อภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกอย่างไรบ้าง โดยมุ่งเน้นที่ภาคการธนาคาร ประกันภัย สาธารณสุข และภาครัฐ

ช่องว่างด้านทักษะยังคงเป็นปัญหาที่พบเห็นได้ทั่วไปในทุกอุตสาหกรรมเมื่อพูดถึงการนำ AI มาใช้และปฏิบัติให้ประสบความสำเร็จ ช่องว่างด้านทักษะนี้พบได้มากที่สุดในอุตสาหกรรมสาธารณสุข (41%) ตามมาด้วยภาครัฐ (38%) อุตสาหกรรมประกันภัย (32%) และภาคการธนาคาร (29%) แม้จะเผชิญความท้าทายนี้ แต่อุตสาหกรรมเหล่านี้ยังคงลงทุนในการพัฒนาขีดความสามารถด้านข้อมูลและ AI เพื่อให้ตัดสินใจได้คล่องตัวขึ้น เพิ่มระดับการทำงานอัตโนมัติ เร่งเวลาในการนำผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ออกสู่ตลาด ลดต้นทุน และประโยชน์อื่น ๆ อีกมากมาย

อย่างไรก็ตาม ก็ยังมีผู้นำ AI ไปใช้จนประสบความสำเร็จอย่างสม่ำเสมอ ยกตัวอย่างเช่น ในภาคการธนาคารมีการนำไปใช้หลัก ๆ ใน 3 ด้านเด่นด้วยกัน ได้แก่ การบริหารความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง การบริหารสินทรัพย์และหนี้สิน และการวิเคราะห์อาชญากรรมทางการเงิน ส่วนในด้านประกันภัยนั้นพบการใช้ AI ในการตรวจจับการฉ้อโกงการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน การนำเสนอผลิตภัณฑ์แบบหลายช่องทาง และการกำหนดราคาอัจฉริยะ สำหรับในแวดวงสาธารณสุขพบการใช้งานอย่างโดดเด่นในการป้องกันการฉ้อโกงด้านสาธารณสุขและการควบคุมต้นทุน ส่วนในภาครัฐ AI ได้รับความนิยมในการนำไปใช้รักษาความถูกต้องของโครงการสวัสดิการสังคม สนับสนุนการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน และการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านภาษีและรายได้

แต่ละประเทศนำ AI มาใช้แตกต่างกันไป

ภูมิทัศน์ด้าน AI ในเอเชียแปซิฟิกมีความแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ตลาดแต่ละแห่งแสดงให้เห็นเทรนด์ในการนำมาใช้ที่ไม่เหมือนกัน จีนเป็นผู้นำในการลงทุนด้าน AI โดยมีโครงการ AI เพิ่มขึ้นอย่างมากในอีก 12 เดือนข้างหน้า (59%) ตามมาด้วยอินเดียและญี่ปุ่น (51% และ 46% ตามลำดับ) นอกจากนี้ จีนและเกาหลีใต้นำ AI มาใช้และผสานเข้ากับระบบเร็วกว่าประเทศอื่น ๆ ความแตกต่างนี้เกิดจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น ระดับการลงทุน กรอบกฎระเบียบ และความพร้อมของบุคลากรและโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI การขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะเป็นข้อกังวลทั้งในระดับประเทศและอุตสาหกรรมในญี่ปุ่น ออสเตรเลีย เกาหลีใต้ และหลาย ๆ ประเทศในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้

งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นโอกาสและปัญหาท้าทายต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มการลงทุนด้าน AI ทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกในปีต่อ ๆ ไป โดยแนะนำว่า บริษัทต่าง ๆ จะปลดล็อกศักยภาพของ AI ได้อย่างเต็มที่ ก็ต่อเมื่อพัฒนาทักษะภายในองค์กร สร้างกรณีการใช้งานเชิงกลยุทธ์ที่เข้มแข็ง และวางแผนรับมือกับต้นทุนและความเสี่ยงด้าน AI ตั้งแต่เริ่มต้น การทำเช่นนี้จะช่วยให้บริษัทเหล่านี้ได้ผลตอบแทนที่สูงขึ้นตามที่คาดหวัง และมีความเชื่อมั่นมากขึ้นในการลงทุนด้าน AI ในอนาคตข้างหน้า

อ่านรายงานฉบับเต็มได้ผ่านอีบุ๊ก: Data and AI Pulse: Asia Pacific 2024

วิธีการวิจัย

การศึกษานี้ดำเนินการในเดือนมิถุนายน 2567 โดยมีผู้บริหาร 509 คนจากตลาด 8 แห่งในเอเชียแปซิฟิก (ออสเตรเลีย จีน อินเดีย ญี่ปุ่น เกาหลี มาเลเซีย สิงคโปร์ และไทย) และสุ่มตัวอย่างองค์กรจากภาคธนาคารและการเงิน การผลิต ภาครัฐ สาธารณสุขและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ โดยได้สำรวจความคิดเห็นของผู้นำองค์กร เพื่อศึกษาการตัดสินใจลงทุนด้าน AI ผลลัพธ์ที่คาดหวังจากการนำ AI ไปใช้ในองค์กร ปัญหาท้าทายในการนำไปใช้ และแนวทางในการจัดการกระบวนการเหล่านี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ด้าน AI ที่เชื่อถือได้

เกี่ยวกับ SAS

SAS เป็นผู้นำระดับโลกในด้านข้อมูลและ AI ซึ่งช่วยให้องค์กรต่าง ๆ เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการตัดสินใจที่เชื่อถือได้ผ่านซอฟต์แวร์ SAS และโซลูชันเฉพาะอุตสาหกรรม เพราะ SAS ได้มอบ THE POWER TO KNOW^® ให้แก่คุณ

[1] Worldwide AI and Generative AI Spending Guide, August 2024 ของ IDC