- 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
Source : ผลวิจัยใหม่ในเอเชียแปซิฟิกพบความเหลื่อมล้ำระหว่างผู้นำและผู้ตามด้าน AI ในยุคตื่นทอง AI
The information provided in this article was created by Cision PR Newswire, our news partner. The author's opinions and the content shared on this page are their own and may not necessarily represent the perspectives of Siam News Network.