6 แนวโน้มธุรกิจ AI ปี 2024 ของ PwC (2024 AI Business Predictions)

PyTorchKR

• ได้สรุปเนื้อหาการคาดการณ์ของ PwC เกี่ยวกับการที่ AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงการทำงานอย่างไรไว้
• คุณสงสัยไหมว่ากระแส Generative AI ที่ถูกจุดติดโดย ChatGPT จะเปลี่ยนแปลงการทำงานอย่างเป็นรูปธรรมได้จริงหรือไม่?
• จึงขอนำมาแนะนำ เพราะน่าจะช่วยให้เห็นภาพว่าอนาคตของงานที่จะเปลี่ยนไป (และควรต้องเปลี่ยน) จะมีหน้าตาอย่างไร
• เนื้อหาด้านล่างนี้เป็นสรุปอัตโนมัติด้วยโมเดล GPT โปรดดูต้นฉบับสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม!
• หากระหว่างอ่านพบว่ามีเนื้อหาที่ฟังดูแปลกหรือผิดพลาด รบกวนแจ้งไว้ในคอมเมนต์ด้วย! ‍♂️

---

บทนำ

คาดว่าในปี 2024 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิธีดำเนินธุรกิจอย่างรากฐาน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี การลงทุนที่เพิ่มขึ้น และการแข่งขันด้านบุคลากร กำลังผลักดันให้อิทธิพลของ AI สูงขึ้น ซึ่งจะส่งผลต่อหลายด้านของธุรกิจ เช่น การเพิ่มรายได้ขององค์กร การปฏิบัติงานประจำวัน การมีส่วนร่วมของลูกค้าและพนักงาน ตลอดจนการสร้างโมเดลธุรกิจใหม่

ตามข้อมูลจาก 2023 Emerging Technology Survey พบว่า 73% ของบริษัทในสหรัฐฯ ได้นำ AI ไปใช้แล้วในบางส่วนขององค์กร และเด่นชัดเป็นพิเศษกับการนำ AI ยุคถัดไปอย่าง Generative AI (GenAI: Generative AI) มาใช้ หลังจากการมาของ ChatGPT ปัจจุบัน 54% ของบริษัทที่เข้าร่วมการสำรวจใช้ GenAI ในบางส่วนของธุรกิจแล้ว

Generative AI เข้าถึงได้ง่ายและขยายการใช้งานได้ดี อีกทั้งยังเป็นประโยชน์กับบทบาทและฟังก์ชันทางธุรกิจที่หลากหลาย ตั้งแต่ CEO ไปจนถึงนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เมื่อ PwC คาดการณ์แนวโน้ม AI ต่อเนื่องมาเป็นปีที่ 7 จึงได้เผย 6 การคาดการณ์หลักสำหรับปี 2024 การคาดการณ์เหล่านี้ครอบคลุมทั้งแนวโน้มที่ปรากฏชัดแล้วหรือการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น พร้อมแนวทางการลงมือทำที่เป็นรูปธรรมเพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจระยะยาว

[IMG] 6 แนวโน้มธุรกิจ AI ปี 2024 ของ PwC|986x580

แนวโน้ม 1. การเลือกใช้ AI อย่างถูกต้องจะสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญให้กับบริษัท

The right AI choices will provide companies a significant edge

ในปี 2024 คาดว่าหลายองค์กรจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่น่าสนใจจาก Generative AI (GenAI; Generative AI) แม้ GenAI จะดูเหมือนใช้งานง่าย แต่หากต้องการปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริง จำเป็นต้องปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะขององค์กรและขยายให้รองรับการใช้งานในวงกว้าง สิ่งสำคัญคืออย่าใช้ GenAI แบบแยกส่วนเป็นจุด ๆ แต่ควรมุ่งไปที่รูปแบบการใช้งานที่ขยายต่อได้ ตัวอย่างเช่น ความสามารถของ GenAI ในการดึงอินไซต์จากข้อมูลไร้โครงสร้างอย่างข้อความ สามารถช่วยยกระดับขีดความสามารถของพนักงานสายความรู้แทบทุกคนและช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น

การลดต้นทุนและการพัฒนาทางเทคโนโลยีของ GenAI จะทำให้ผู้นำองค์กรต้องมีบทบาทใหม่ด้วย เมื่อค่าใช้จ่ายของแรงงานดิจิทัลลดลง ความสามารถขององค์กรในการเปลี่ยนผ่านไปสู่การดำเนินงานและโมเดลธุรกิจใหม่จะยิ่งสำคัญ จึงควรกระตุ้นให้พนักงานไม่ได้แค่ใช้ทักษะใหม่ แต่ก้าวไปถึงการจินตนาการงานของตนเองขึ้นใหม่

3 สิ่งที่ควรทำต่อจากนี้ (What to do next)

1. คิดใหญ่และลงมือในระดับใหญ่ (Think and go big)

เพื่อทำให้คุณค่าการเปลี่ยนแปลงของ AI เกิดขึ้นจริง ให้ไลเซนส์เวอร์ชันส่วนตัวของหนึ่งในโมเดลสาธารณะจำนวนมากที่ผู้ให้บริการคลาวด์มีให้ แล้วปรับแต่งและขยายให้เหมาะกับระดับการใช้งาน

2. ให้ความสำคัญกับคนก่อน (Put people first)

สร้างแรงจูงใจให้คนที่มีประสบการณ์ใช้ GenAI เพื่อจินตนาการวิธีทำงานขึ้นใหม่ และมอบโอกาสใหม่เมื่อมีการนิยามบทบาทงานใหม่ด้วย AI

3. จัดลำดับความสำคัญอย่างเป็นระบบ (Set priorities — methodically)

กำหนดลำดับความสำคัญโดยพิจารณาระเบียบวิธีในการวิเคราะห์คุณค่าของกระบวนการ ความสามารถในการขยายผล เวลาที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน และลักษณะของข้อมูลที่รองรับได้

แนวโน้ม 2. GenAI จะนิยามงานของผู้นำใหม่ ไม่แพ้ของพนักงาน

GenAI will redefine the work of leaders as much as employees

แม้ผลกระทบระยะยาวของ AI ต่อการจ้างงานโดยรวมจะยังไม่ชัดเจน แต่ในปี 2024 วิธีทำงานของคนแทบทุกคน โดยเฉพาะผู้บริหารระดับสูง จะเริ่มเปลี่ยนไป คนที่รู้วิธีใช้ AI จะได้เปรียบในการแข่งขันเหนือกว่าคนที่ไม่รู้ พนักงานจำเป็นต้องมีทั้งทักษะ แนวทางกำกับ และแรงจูงใจในการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

ผู้จัดการระดับกลางต้องมีทักษะในการบริหารและประเมินทีมที่มี AI agent ทำงานส่วนใหญ่ ส่วนผู้นำสายงานต้องเข้าใจว่า AI ไม่ได้มีไว้เพียงเสริมกระบวนการ แต่สามารถเข้ามาแทนที่ได้ด้วย ฝ่ายผู้บริหารสูงสุดจำเป็นต้องรับบทนำในการขับเคลื่อนการดำเนินงานและโมเดลธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้นำยุคนี้ควรมีทั้งความรู้ด้านองค์กรและด้าน AI

3 สิ่งที่ควรทำต่อจากนี้ (What to do next)

1. ใช้แนวทางที่นำโดยมนุษย์และเสริมพลังด้วยเทคโนโลยี (Be human-led and tech-powered)

ลดช่องว่างด้านทักษะและวิสัยทัศน์ระหว่างทีมผู้นำกับพนักงาน และใช้ AI เพื่อเสริมความสามารถของบุคลากรในการทำงานมูลค่าสูงและตัดสินใจบนข้อมูลที่ซับซ้อน

2. ปลดปล่อยศักยภาพบุคลากร (Unleash your talent)

ด้วยแรงจูงใจ ทักษะ และแนวทางที่เหมาะสม พนักงานสายความรู้ทุกคนในองค์กรสามารถใช้ GenAI เพื่อทำงานอัตโนมัติหรือช่วยเสริมงานของตนได้

3. พึ่งพาบุคลากรที่คุ้นเคยกับ AI (Lean on AI natives)

แรงงานอย่างบัณฑิตจบใหม่และพนักงานระดับเริ่มต้นที่คุ้นเคยกับการใช้ GenAI ในงานประจำกำลังเพิ่มขึ้น จงวางแผนเพื่อเสริมทักษะและวิธีคิดของพวกเขา

แนวโน้ม 3. ช่วงเวลาชี้ขาดเรื่องความเชื่อมั่นต่อ AI กำลังมาถึง

The moment of truth for trust in AI is coming

ในปี 2024 AI จะมีบทบาทสำคัญในการปฏิสัมพันธ์กับข้อมูล ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และระหว่างระบบต่าง ๆ ความเชื่อมั่นต่อ AI จะยิ่งมีความสำคัญ และมีความหมายมากกว่าแค่ระบบกำกับดูแลให้เป็นไปตามข้อกำหนดและระบบความปลอดภัย การบรรลุผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและเชื่อถือได้ผ่านโซลูชันที่เหมาะกับสถานการณ์ที่เหมาะสมคือเรื่องสำคัญ ซึ่งหมายถึงการต้องมี Responsible AI และแนวทางรวมทั้งแนวปฏิบัติในระดับทั้งองค์กร

เมื่อ GenAI รับผิดชอบงานมากขึ้น ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยก็อาจส่งผลในวงกว้างและทำให้โครงการเปลี่ยนผ่านสำคัญล่าช้าได้ ผู้กำหนดนโยบาย ได้เริ่มดำเนินการแล้ว และอาชญากรรมที่เกี่ยวข้องกับ GenAI อาจได้รับความสนใจมากขึ้น ดังนั้น ความเชื่อมั่นในผลลัพธ์ของระบบ AI จึงยังคงสำคัญอย่างยิ่ง

3 สิ่งที่ควรทำต่อจากนี้ (What to do next)

1. อย่าทำผิดซ้ำแบบเดิม (Don’t repeat old mistakes)

ในยุคแรกของโครงการดิจิทัลหลายแห่ง ความเชื่อมั่นไม่ได้ถูกวางเป็นรากฐาน ดังนั้นควรนำ Responsible AI มาใช้ตั้งแต่ต้น เพื่อเร่งการพัฒนาโครงการ AI และเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนไปพร้อมกัน

2. อย่าเริ่มจากศูนย์ (Don’t start from scratch)

การจัดการ ความเสี่ยงรูปแบบใหม่ ที่จำเป็นต่อการให้ AI ช่วยเสริมหรือทำงานมูลค่าสูงและการตัดสินใจแบบอัตโนมัติ เป็นเรื่องสำคัญ

3. ดึงกำลังหลักเข้ามาร่วม (Bring in the big guns)

เนื่องจาก AI มีแนวโน้มจะแพร่ไปทั่วทั้งองค์กร ผู้บริหารระดับสูงทุกคนจึงควรมีส่วนร่วมในการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ

แนวโน้ม 4. GenAI จะกลายเป็น 'missing link' ของข้อมูล

GenAI will be the ‘missing link’ for data

GenAI จะช่วยแปลงข้อมูลได้มากขึ้น เร็วขึ้น และสร้างมูลค่าได้มากขึ้น ซึ่งจะทำให้โครงการด้านข้อมูลจำนวนมากมีความคุ้มค่าด้านต้นทุนที่น่าดึงดูด GenAI สามารถช่วยสแกน สรุป แปล วิเคราะห์ และแก้ปัญหาจากข้อมูลไร้โครงสร้างที่ซับซ้อนในเอกสารหลากหลายประเภท เช่น งานนำเสนอ เอกสารกลยุทธ์ และบันทึกลูกค้า

GenAI ต้องอาศัยหลายขั้นตอน รวมถึงการทำข้อมูลให้เป็นดิจิทัลและย้ายขึ้นคลาวด์ ผู้บริหารองค์กรกำลังตระหนักถึงความสำคัญของงาน modernize ข้อมูลเหล่านี้มากขึ้น และหลายบริษัทก็กำลังวางแผนเพื่อนำไปใช้จริง

3 สิ่งที่ควรทำต่อจากนี้ (What to do next)

1. ทำให้คลาวด์เป็นพันธมิตรของคุณ (Make cloud your ally)

เมื่อข้อมูลอยู่บนคลาวด์ GenAI (และ AI ทุกประเภท) จะทำงานได้มากขึ้น

2. อย่าจมอยู่กับข้อมูล (Don’t drown in it)

อย่าปล่อยให้ต้องเผชิญปัญหาที่เกิดจากการมีข้อมูลที่ไม่จำเป็นมากเกินไปในปัจจุบัน

3. สร้าง data steward ขึ้นมา (Cultivate data stewards)

เพื่อให้ GenAI ช่วยเปลี่ยนข้อมูลให้มีคุณค่า จงอบรมเจ้าของข้อมูลให้พัฒนาบทบาทของตนจาก data custodian ไปสู่ data steward

แนวโน้ม 5. GenAI จะพลิกโฉมการทรานส์ฟอร์มอีกชั้นหนึ่ง

GenAI will transform transformation

GenAI จะทำให้การทรานส์ฟอร์มยิ่งเร่งด่วนขึ้น และเป็นไปได้ในพื้นที่ที่มากขึ้น ความสามารถของ GenAI ในการจัดการข้อมูลไร้โครงสร้างเมื่อทำงานร่วมกับคลาวด์ สามารถเร่งโครงการทรานส์ฟอร์มที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลได้แทบทุกประเภท นอกจากนี้ GenAI ยังช่วยให้เข้าถึงพื้นที่ของการเปลี่ยนแปลงที่เดิมไปไม่ถึง และช่วยข้ามหลายขั้นตอนที่เคยจำเป็น

GenAI สามารถจัดการงานและกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งก่อนหน้านี้ทำไม่ได้ในหลายแผนก เช่น การเงิน, ภาษี, กฎหมาย, IT, การกำกับดูแลให้เป็นไปตามข้อกำหนด และอื่น ๆ นั่นหมายความว่าองค์กรสามารถย้ายระบบขึ้นคลาวด์ได้โดยไม่จำเป็นต้องอัปเกรด enterprise application แบบเดิม และสามารถปรับให้ตรงกับความต้องการผ่านโมดูล GenAI ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

3 สิ่งที่ควรทำต่อจากนี้ (What to do next)

1. ทำให้ทุกคนเป็นผู้นำการทรานส์ฟอร์ม (Make everyone a transformation lead)

ไม่ว่าจะเป็นที่ใดก็ตามที่มีงานสายความรู้เกิดขึ้น GenAI ก็สามารถเข้าไปทรานส์ฟอร์มได้

2. ลดการเอาต์ซอร์สและออฟชอร์ (Outsource and offshore less)

ในฐานะส่วนหนึ่งของการทรานส์ฟอร์มเชิงฟังก์ชันที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI ให้พิจารณานำกระบวนการธุรกิจหลักกลับมาทำภายในองค์กรมากขึ้น

3. มองให้ครบทุกด้าน (Cover all the bases)

หากต้องการเพิ่มการลงทุนด้าน AI ต้องพิจารณาไม่ใช่แค่เทคโนโลยี ต้นทุน และผลลัพธ์ แต่รวมถึงความยั่งยืน กฎระเบียบเฉพาะอุตสาหกรรม และการแข่งขันด้วย

แนวโน้ม 6. GenAI จะก่อกำเนิดผลิตภัณฑ์และบริการประเภทใหม่

GenAI will give rise to new classes of products and services

วิธีที่องค์กรพัฒนาข้อเสนอใหม่และแหล่งรายได้ใหม่กำลังเปลี่ยนไปอย่างมากด้วย GenAI การสร้างกระบวนการใหม่ การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ และการสร้างสภาพแวดล้อมใหม่เพื่อการมีส่วนร่วมของลูกค้า ล้วนกำลังกลายเป็นกิจกรรมแบบ "no code" เพราะ GenAI สิ่งนี้ทำให้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและบุคลากรสายสร้างสรรค์สามารถทำงานกับข้อมูลได้โดยตรง และหากมีการกำกับดูแลและการควบคุมที่แข็งแรง ก็จะยิ่งนำเสนอได้ง่ายและเข้าใจได้มากขึ้น

enterprise application บนคลาวด์ได้เริ่มรวมความสามารถของ GenAI เข้าไว้แล้ว แต่สิ่งนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้น อีกไม่นาน enterprise application จะรับเอา GenAI มาเป็นแกนหลัก ไม่ใช่เพียงฟีเจอร์เสริม แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้จะเร็วกว่า คล่องตัวกว่า และปรับให้เหมาะเฉพาะได้มากกว่าที่เคย

3 สิ่งที่ควรทำต่อจากนี้ (What to do next)

1. อย่าปรับตัว แต่ให้แทนที่ (Don’t adapt, replace)

หากต้องการปลดล็อกศักยภาพของ AI เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ จงอย่าเพียงผนวกมันเข้ากับ workflow และเครื่องมือเดิม แต่ให้สร้างสิ่งใหม่ขึ้นมา

2. อัปเกรดรากฐานทางเทคโนโลยีของคุณ (Upgrade your tech foundations)

หากต้องการใช้ AI ได้ทุกที่ สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและโมเดลข้อมูลขององค์กรจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลง

3. เฝ้าติดตามอย่างต่อเนื่อง (Keep watch)

เมื่อ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานประจำวัน แอปพลิเคชันเทคโนโลยีอื่น ๆ และผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่มากขึ้นเรื่อย ๆ การกำกับดูแลและ governance ก็จะยิ่งสำคัญกว่าที่เคย

ดูต้นฉบับ

https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html

---

⚠️โฆษณา: บทความนี้ที่ ชุมชนผู้ใช้ PyTorch เกาหลี สรุปไว้มีประโยชน์สำหรับคุณไหม? หาก สมัครสมาชิก เราจะส่งบทความสำคัญให้ทางอีเมล:incoming_envelope:! (ค่าเริ่มต้นคือ Weekly แต่เปลี่ยนเป็น Daily ได้)