ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นมาเป็นเครื่องมือสำคัญในการเอาชีวิตรอดสำหรับธุรกิจทั่วโลก ซึ่งมีการศึกษาของ ESI ThoughtLab องค์กรวิจัยด้านเศรษฐกิจการเงิน และเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงธุรกิจ เผยข้อมูลการสำรวจผู้บริหารระดับสูง 1,200 คนทั่วโลก รวมถึงผู้บริหารมากกว่า 370 คนจากภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC) ได้สะท้อนความเข้าใจว่า AI ถูกนำไปใช้ในโลกที่ไม่แน่นอนนี้จะมีเพิ่มมากขึ้นอย่างไร โดยผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าทำไมองค์กรถึงต้องจัดลำดับความสำคัญและขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้ AIภายในอุตสาหกรรมต่างๆ ของภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ให้มากยิ่งขึ้น โดยผู้ตอบแบบสำรวจ 71% มองว่า AI เป็นส่วนประกอบสำคัญที่จะประสบความสำเร็จทางธุรกิจ และประมาณ 45% พิจารณาว่าตนเองอยู่ในหมวดผู้นำหรือผู้ก้าวหน้า ซึ่งชี้ให้เห็นถึงศักยภาพในการเติบโตอย่างยั่งยืนของการนำ AI มาใช้ในภูมิภาคนี้

              ประสบการณ์ขององค์กรที่ประสบความสำเร็จในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะกลายเป็นบทเรียนที่มีค่าในการปิดช่องว่างที่สำคัญก่อนการก้าวไปสู่ Digital Transform ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยครอบคลุมทั้งประเด็นความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และความเสี่ยงด้านจริยธรรม ซึ่งถือว่าเป็นข้อพิจารณาอันดับต้น ๆ ในเรื่องนี้ และนอกเหนือจากการพิจารณาพื้นฐานนี้แล้ว การเปลี่ยนผ่านด้วยปัญญาประดิษฐ์ยังต้องเน้นการทำงานร่วมกันระหว่างทีมเทคโนโลยีและทีมนักวิเคราะห์ เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้น ภายใต้การสื่อสารด้วยวิสัยทัศน์และแผนการดำเนินงานที่ชัดเจนให้กับทุกฝ่าย ซึ่งซีอีโอจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าจะมีการจัดสรรงบประมาณด้าน AI ที่เหมาะสม ในขณะที่หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี ปฏิบัติการ และนวัตกรรม จำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีและระบบการจัดการข้อมูลได้อย่างลงตัว

              บริษัทต่าง ๆ ในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก เลือกใช้ 3 กลยุทธ์หลักเพื่อแก้ไขปัญหาข้อบกพร่องด้านทักษะแรงงานในการเปลี่ยนผ่านไปสู่เส้นทางของปัญญาประดิษฐ์ คือ

1. พัฒนาผ่านโครงการเพิ่มทักษะ
2. มองหาพันธมิตรทางธุรกิจ
3. ใช้การทำงานนอกระบบ

              บริษัทในภูมิภาคนี้โดยเฉพาะในประเทศญี่ปุ่นกำลังพัฒนาการเพิ่มทักษะความสามารถภายใน มากกว่าที่จะมองหาพันธมิตรหรือการเอาท์ซอร์ส ขณะที่ประเทศสิงคโปร์มีพนักงานด้าน AI สูงสุดเมื่อคิดเป็นเปอร์เซ็นต์ของพนักงานทั้งหมด สวนทางกับออสเตรเลียและจีนมีจำนวนน้อยที่สุด เชื่อว่าการทำงานอย่างใกล้ชิดกับสถาบันการศึกษาและผู้กำหนดนโยบายของรัฐบาลในการส่งเสริมโครงการ STEM ซึ่งเป็นการให้ความรู้แบบผสมผสานศาสตร์ด้านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรม และพื้นฐานการคำนวนด้วยตรรกะความคิดที่ถูกต้อง จะสามารถช่วยบริษัทในประเทศเหล่านี้ให้สามารถปิดช่องว่างด้านทักษะแรงงานลงได้

              ข้อมูลในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กล่าวว่า AI กำลังจะทำให้ผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างมาก นี่เป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้ามาช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานและคนเก่งในภูมิภาคได้ ซึ่งผลการศึกษาของ Microsoft ในปี 2019 พบว่า AI จะช่วยเพิ่มอัตราการทำงานของพนักงานในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเกือบสองเท่าภายในปี 2564 เมื่อรวมกับการมุ่งเน้นที่การมีส่วนร่วมของพนักงานที่ดีขึ้น ซึ่งบริษัทในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ดูเหมือนจะมุ่งเน้นไปที่การรักษาผลกำไรเริ่มต้นจาก AI เป็นหลัก โดยในอนาคตข้างหน้า ผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่จะกลายเป็นประเด็นสำคัญ และกว่า 46% มองว่า AI จะเป็นประโยชน์หลักในอีก 3 ปีข้างหน้า

              แนวทางแบบองค์รวมของข้อมูลจะช่วยให้บริษัทในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกก้าวหน้าในด้าน AI ยุคหลังโควิด ซึ่งรวมถึงความสามารถในการวิเคราะห์แนวโน้มได้บ่อยครั้งขึ้น การประเมินและรีเฟรชการวิเคราะห์แบบจำลองที่มีอยู่ได้บ่อยขึ้น และการรีเฟรชฐานข้อมูลอย่างสม่ำเสมอมากขึ้น แม้ว่าข้อมูลในรูปแบบข้อความและรูปภาพจะเป็นรูปแบบข้อมูลที่มีอยู่ทั่วไปมากที่สุดในเอเชียแปซิฟิก (*Figure 9) แต่ข้อมูลในรูปแบบวิดีโอ ข้อมูลที่มีตัวแปรจำนวนมากและข้อมูลเสียง จะเริ่มมีจำนวนที่เพิ่มมากขึ้น และจะมีจำนวนเติบโตเร็วที่สุดในอีกสามปีข้างหน้า ซึ่งความสามารถของ AI ในการจัดเก็บข้อมูลได้หลากหลายประเภท จะช่วยให้การจัดการข้อมูลที่องค์กรในเอเชียแปซิฟิกทั่วทุกอุตสาหกรรม มีความได้เปรียบในระยะยาว และสิ่งนี้จะช่วยเพิ่มผลตอบแทนให้กับองค์กรจากการเติบโตของ AI ที่เพิ่มขึ้น

              ธุรกิจในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ได้เห็นประโยชน์แรก ๆ ของ AI แต่กลับมองว่า AI นั้นเป็นเพียงแหล่งรายได้ที่เพิ่มขึ้น มากกว่าจะมองเป็นวิธีการลดต้นทุนที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเราเชื่อว่า4 ขั้นตอนต่อไปนี้จะมีความสำคัญสำหรับธุรกิจในภูมิภาคที่จะประสบความสำเร็จกับ AI ซึ่งธุรกิจจำนวนมากกำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และเนื่องจากความไม่เท่าเทียมกันในการปรับใช้ AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง แนวทางเดียวที่เหมาะกับทุกคนจึงไม่มีทางเป็นไปได้ ดังนั้นผู้นำและผู้ที่ไม่ใช่ผู้นำควรจัดลำดับความสำคัญของขั้นตอนเหล่านี้ โดยพิจารณาจากสถานะการนำไปใช้และวิสัยทัศน์ในอนาคต และในขณะที่ AIกำลังถูกนำมาใช้มากขึ้น โอกาสนั้นก็จะมาพร้อมกับอุปสรรคที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง การขาดแคลนผู้มีความสามารถและทักษะด้าน AIที่จำเป็น การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ และระเบียบข้อบังคับที่จะเข้ามาท้าทายมากขึ้น

1. เริ่มจากเล็ก ๆ โดยไม่ต้องแตะต้องอะไร

              การดำเนินการอย่างจริงจัง รวดเร็ว และเล็ก ๆ ตั้งแต่แรกเริ่ม ยกตัวอย่างเช่น เมื่อมีการเยี่ยมชมสินค้าเป็นจำนวนมากจากตัวแทนจำหน่ายของแผนกขาย การนำ AI เข้ามาช่วยพิจารณาว่าสินค้า SKU ใดควรขายให้กับตัวแทนจำหน่ายใด ด้วยการพิจารณาจากข้อมูลการเยี่ยมชม ก็จะช่วยเพิ่มยอดขายให้กับองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งการเริ่มต้นจากส่วนงานเล็ก ๆ จะช่วยให้ธุรกิจในภูมิภาคนี้ทำสิ่งต่างๆ ได้ง่ายขึ้น แต่กระนั้นผลของการนำ AI เข้ามาใช้จะมองเห็นได้ชัดเจนก็ต่อเมื่อมีการใช้งานอย่างแพร่หลายทั่วทั้งองค์กร

              ซึ่งจาก 27% ของผู้ที่ไม่ใช่ผู้นำเปิดเผยว่า การทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีมธุรกิจและทีมปฏิบัติการ เพื่อระบุถึงขอบเขตเฉพาะการใช้งาน AIที่ชัดเจน เป็นหนึ่งในการเรียนรู้ที่สำคัญขององค์กรผู้นำในการประยุกต์ใช้ AI ของธุรกิจ โดยเรื่องนี้กลุ่มผู้นำด้าน AI ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก มีความเข้าใจกระบวนการประยุกต์ใช้อย่างถ่องแท้ จึงทำให้อัตราการใช้งาน AIของพวกเขาเพิ่มขึ้นราว 6-7 เท่าเมื่อเทียบกับองค์กรที่ไม่ใช่ผู้นำด้าน AI ซึ่งความแตกต่างอยู่ที่ความสามารถของผู้นำในการจัดลำดับความสำคัญในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AIและใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศของ AI ร่วมกับคู่ค้าและซัพพลายเออร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า ทั้งนี้ความสามารถในการผสานรวมปัญญาประดิษฐ์เข้ากับธุรกิจได้อย่างแนบแน่น จะแยกผู้ชนะออกจากผู้แพ้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า แต่สำหรับหลาย ๆ คนในตอนนี้ เป็นเวลาที่จะเปลี่ยนทิศทางการดำเนินงานไปสู่การนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างจริงจัง

2.สมดุลที่ดีที่สุดของมนุษย์และเครื่องจักร = ผู้ชนะ

              เมื่อระบบอัตโนมัติเริ่มต้นขึ้น ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรก็จะเริ่มขึ้นเช่นกัน ธุรกิจต่าง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมดั้งเดิม จำเป็นต้องเตรียมพร้อมที่จะสร้างสมดุลระหว่างสองสิ่งนี้ การบูรณาการเครื่องจักรเข้ากับกระบวนการที่มีอยู่นั้น ผู้นำจะต้องเข้าใจว่างานจะได้รับผลกระทบอย่างไร ลักษณะจะเป็นอย่างไร และจะสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงอย่างไร โดย 84% ของผู้นำ AI ในเอเชียแปซิฟิก มุ่งเน้นที่การใช้งานที่ไม่ใช่เพียงแค่ข้อมูลวิทยาศาสตร์โดยตรง แต่เป็นการใช้ AI ในการสร้างทักษะให้กับพนักงาน ทั้งการพัฒนาความรู้ในแผนกต่าง ๆ การคัดเลือกพนักงานจากการวิเคราะห์พฤติกรรม ตลอดจนการเพิ่ม AI เข้าไปในเครื่องจักรเพื่อการขนส่งภายนอกและภายในพื้นที่การทำงาน เพื่อให้องค์กรมีความพร้อมในการใช้งาน AI ที่มีความก้าวหน้ามากขึ้น ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่จำเป็นสำหรับธุรกิจที่ต้องการจะชนะในอนาคต ด้วยเหตุนี้ เราเชื่อว่าธุรกิจต่าง ๆ สามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนา 5Ts (Tasks, Teams, Talent, Technology และ Trust) ซึ่งเป็นองค์ประกอบหลักของปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ได้แก่ งาน ทีม ความสามารถพิเศษ เทคโนโลยี และความไว้วางใจ

3.สำรวจโมเดลมูลค่าใหม่ ๆ เสมอ

              ในขณะที่การเพิ่มผลิตผลจากโครงการเป้าหมายมักจะต้องการความรวดเร็ว ธุรกิจจึงจำเป็นต้องมีการคิดวิเคราะห์ร่วมกันระหว่างหน่วยงานทั่วทั้งองค์กร การตัดสินใจแบบอัตโนมัติและกึ่งอัตโนมัติด้วย AI จะช่วยทำให้การตัดสินใจตามปกติมีความรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น เราพบว่าผู้นำ 25% ให้ความสำคัญกับการตัดสินใจที่ดีขึ้น และในโลกหลังเกิดโรคระบาด ความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงนี้จะแยกผู้นำออกจากกลุ่มที่เหลือ ธุรกิจในเอเชียแปซิฟิกควรสร้างโมเดลมูลค่าใหม่ โดยอ้างอิงจากผลิตภัณฑ์และบริการที่ปรับปรุงข้อมูลให้ใหม่อยู่เสมอ

4.การปรับปรุงข้อมูลให้ทันสมัยอย่างต่อเนื่อง

              ข้อมูลยังคงเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในภูมิภาคนี้ ซึ่งความสมบูรณ์ของ AI นั้นจะควบคู่ไปกับการปรับปรุงข้อมูลให้ทันสมัยอยู่เสมอ และยิ่งไปกว่านั้นในโลกหลังการแพร่ระบาดไวรัสโคโรน่า ข้อมูลจะมีอายุสั้นมาก อย่างไรก็ตาม มีเพียงหนึ่งในสามขององค์กรในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ที่เติบโตเต็มที่หรือก้าวหน้าในด้านพื้นฐานของการจัดการข้อมูล แต่ยังมีน้อยกว่าการพัฒนาในกลุ่มซอฟต์แวร์เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ (RPA) เพื่อช่วยในการทำงานซ้ำ ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และผู้ช่วยดิจิทัล ซึ่งการเสริมความแข็งแกร่งของข้อมูลพื้นฐานเป็นสิ่งสำคัญในการปิดช่องว่างนี้ และช่วยทำให้ธุรกิจต่าง ๆ สามารถเริ่มต้นวงจรการปรับปรุงข้อมูลให้ทันสมัยได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยอ้างอิงจากการรักษาข้อมูลและแบบจำลองการวิเคราะห์ให้มีความสดใหม่อยู่เสมอ ขณะที่การเพิ่มจำนวนประเภทข้อมูลที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น จะช่วยเพิ่มพลังในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการที่นำไปสู่ความพึงพอใจของลูกค้าที่ดีขึ้น

              แน่นอนว่า การใช้งาน AI ให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดแบบตอบสนองได้ทันที จะต้องอยู่บนพื้นฐานของการเชื่อมต่อโครงข่ายที่มีความหน่วงของสัญญาณต่ำ ซึ่ง AIS5G จะเข้ามาช่วยตอบโจทย์ของโครงข่ายการทำงานที่เชื่อมโยงข้อมูลถึงกันในรูปแบบที่สามารถควบคุมได้ ทั้งเรื่องความปลอดภัย ความเร็วสูงสุด สามารถกำหนดขอบเขตขนาดเครือข่ายได้ตามต้องการ พร้อมการรองรับจำนวนอุปกรณ์ในเครือข่ายที่เพียงพอ ด้วยความหน่วงที่ต่ำ ทำให้ AI สามารถตอบสนองได้อย่างทันท่วงทีในทุกพื้นที่ แม้ว่าจะมีปริมาณการรับส่งข้อมูลบนโครงข่ายอย่างต่อเนื่อง ภายใต้การทำงานแบบไร้สายที่ไม่จำกัดการเชื่อมต่อระหว่างสถานีฐานแบบ WiFi

              ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ 5G & IoT ได้ที่ https://www.ais.th/business/enterprise/technology-and-solution/5G-and-iot

วันที่เผยแพร่ 30 มิถุนายน 2565

Reference

1. Cognizant, “Getting Ahead With AI: How APAC Companies Replicate Success by Remaining Focused”, From: https://www.cognizant.com/us/en/whitepapers/documents/getting-ahead-with-ai-how-apac-companies-replicate-success-by-remaining-focused-codex6689.pdf
2. Microsoft, “Microsoft – IDC Study: Artificial Intelligence to nearly double the rate of innovation in Asia Pacific by 2021”, From: https://news.microsoft.com/apac/2019/02/20/microsoft-idc-study-artificial-intelligence-to-nearly-double-the-rate-of-innovation-in-asia-pacific-by-2021/
3. Cognizant, “Disruption: Data and Analytics Modernization in the COVID-19 Era”, From: https://www.cognizant.com/us/en/whitepapers/documents/disruption-data-and-analytics-modernization-in-the-covid-19-era-codex6298.pdf