ไอบีเอ็ม เผย 5 เทรนด์ AI ปี 68 องค์กรมุ่งลงทุนเชิงกลยุทธ์เร่ง ROI

นายอโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัทไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด เปิดเผยว่า ปีนี้เกิดโปรเจ็กต์ทดลองใช้ AI ขึ้นมากมาย อย่างไรก็ตามมีโครงการนำร่องเพียง 5% เท่านั้นประสบความสำเร็จและเกิดการต่อยอดมาใช้งานจริง แต่ในปี 2568 เทคโนโลยี AI จะเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญของการเปลี่ยนแปลงเชิงธุรกิจ โดย AI จะถูกนำไปประยุกต์ใช้งาน หรือเชื่อมต่อองค์กรทุกแผนก ซึ่งองค์กรต่างๆ ทั่วโลกต้องปรับตัวเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI อย่างเต็มที่

 “วันนี้ AI กำลังวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วจากการทดลองนำร่องสู่การนำไปใช้เชิงกลยุทธ์ โดยในปี 2568 องค์กรจะมุ่งลงทุนโมเดล AI ที่มีความเฉพาะด้านและมีขนาดเล็กลง และมาพร้อมสถาปัตยกรรมแบบโอเพนซอร์สที่มีความยืดหยุ่นในการใช้งาน โดยโฟกัสจะอยู่ที่การเน้นความได้เปรียบในการแข่งขันและการเพิ่ม ROI ซึ่งต้องอาศัยความสามารถในการบูรณาการแพลตฟอร์มได้แบบไร้รอยต่อ อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะนำมาสู่ Agentic AI แต่เหนืออื่นใดใน ปัจจัยสำคัญที่จะผลักดันให้ทุกอย่างเกิดขึ้นได้คือแนวทางการใช้ AI ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง”

สำหรับปี 2568 ไอบีเอ็มมองว่า 5 เทรนด์สำคัญของ AI ที่จะมีบทบาทสำคัญในอนาคต และช่วยเพิ่มศักยภาพในการแข่งขัน ประกอบด้วย

 1. Strategic AI: ยกระดับ AI สู่โครงการยุทธศาสตร์ โดยองค์กรจะปรับเปลี่ยนจากการทดลองใช้ AI ในโครงการขนาดเล็ก ไปสู่การนำ AI มาใช้ในโครงการที่มีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ เช่น การปรับปรุงกระบวนการผลิต การลดต้นทุน และการสร้างรายได้ใหม่ โดยองค์กรจะได้รับประโยชน์จาก AI อย่างเต็มที่ หากโครงการที่ดำเนินการนั้นมีเป้าหมายชัดเจนและสามารถวัดผลได้ เช่น การเพิ่ม ROI หรือการสร้าง Productivity ในระยะยาว

โดยตัวอย่างที่สำคัญ คือ ไอบีเอ็ม ที่มีการนำ AI มาปรับใช้ในกระบวนการทำงานภายในองค์กร ตั้งแต่ปี 2566 โดยตั้งเป้าหมายภายในสิ้นปีนี้จะสร้างผลตอบแทนการลงทุนไว้ 1.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ ประมาณ 51 พันล้านบาท อย่างไรก็ตามเมื่อเดือนพฤษภาคม ไอบีเอ็มสามารถสร้าง ROI ได้สูงถึง 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ ประมาณ 68 พันล้านบาท และคาดว่าภายในสิ้นปีนี้ ROI จะเพิ่มเป็น 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ ประมาณ 102 พันล้านบาท ซึ่งเป็นตัวเลขที่เกินเป้าหมายเดิมถึง 100%

 2. Right-Sizing AI: พัฒนาโมเดลเล็กลง แต่ทรงพลังเทคโนโลยี AI ในอนาคตจะพัฒนาในรูปแบบของโมเดลที่เล็กลง (Small AI Model) เพื่อลดต้นทุนด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐาน แต่ยังคงประสิทธิภาพสูงสุด การพัฒนา AI ยังต้องสอดรับกับเป้าหมายด้านความยั่งยืนขององค์กร โดยโมเดลขนาดเล็กจะใช้พลังงานน้อยลง และลดความซับซ้อนในการจัดการ แต่ยังสามารถตอบโจทย์การใช้งานได้ครบถ้วน นอกจากนี้ ไอบีเอ็มยังเปิดตัว Ganet 3.0 ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กที่เปิดให้ใช้งานในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI สำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรจำกัด

 3. Unified AI: ผสาน AI ทั้งระบบภายใต้กรอบธรรมาภิบาล องค์กรที่พัฒนา AI ในหลายแผนกมักเผชิญปัญหาการบริหารจัดการข้อมูลที่ไม่เป็นระบบ Unified AI จึงเป็นแนวทางที่องค์กรต้องรวม AI ทั้งหมดให้อยู่ในแพลตฟอร์มเดียวกัน โดยการบูรณาการ AI จะช่วยลดความเสี่ยง เช่น การละเมิดลิขสิทธิ์หรือข้อมูลรั่วไหล และยังทำให้องค์กรใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด”

แพลตฟอร์ม IBM watsonx.governance เป็นตัวอย่างของการรวมศูนย์การจัดการ AI ซึ่งช่วยให้การใช้งานในองค์กรเป็นไปตามกรอบธรรมาภิบาล เช่น การจัดการข้อมูลและความปลอดภัยในระดับสูง

 4. Agentic AI: AI ที่ตัดสินใจแทนมนุษย์ โดย AI ในยุคใหม่จะไม่ใช่แค่ระบบวิเคราะห์ข้อมูล แต่จะสามารถตัดสินใจแทนมนุษย์ได้ภายใต้กรอบการทำงานที่กำหนดไว้ “Agentic AI” จะช่วยเพิ่มความรวดเร็วในการตัดสินใจ เช่น การอนุมัติคำสั่งซื้อในระบบจัดซื้อจัดจ้าง หรือการประเมินข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อนตัวอย่างเช่น การใช้ AI ในโรงพยาบาลศิริราชปิยมหาการุณย์ ซึ่งช่วยแพทย์วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและเลือกวิธีการรักษาที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว

 5. Human-Centric AI: AI ที่พัฒนาด้วยคนเป็นศูนย์กลาง เทรนด์สุดท้ายมุ่งเน้นการพัฒนา AI เพื่อเพิ่มคุณค่าต่อมนุษย์และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้งาน (User Experience) โดยในยุคต่อไป การพัฒนา AI จะไม่ได้มุ่งเน้นแค่เทคโนโลยีล้ำสมัย แต่ต้องตอบสนองความต้องการและแก้ปัญหาของผู้ใช้งานอย่างแท้จริง

 “AI จะเป็นตัวเร่งการเปลี่ยนแปลงในองค์กรและอุตสาหกรรมทั่วโลก AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยี แต่เป็นตัวจุดประกาย (Spark) ที่จะเร่งการพัฒนาระบบอัตโนมัติและนวัตกรรมในทุกภาคส่วน องค์กรที่สามารถปรับตัวได้เร็วจะเป็นผู้นำในเศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่”