คู่มือสำหรับผู้ประกอบการในการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จาก AI

แม้ว่าการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็สร้างความท้าทายหลักให้กับผู้ประกอบการเช่นกัน แม้จะมีการลงทุนอย่างมากในการนำ AI มาใช้ แต่ผู้ประกอบการหลายรายก็ยังไม่เห็นผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่เป็นรูปธรรมในงบดุล

ในความเป็นจริง ในขณะที่ทั่วโลก การใช้จ่าย สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) คาดการณ์ว่า ตลาดปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะมีมูลค่าสูงถึง 632 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2028 การวิเคราะห์ พบว่ามีเพียงประมาณ 5% ของโครงการนำร่อง AI ในองค์กรเท่านั้นที่ให้ผลตอบแทนทางการเงินที่วัดผลได้ โดยส่วนใหญ่แทบไม่มีผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เลย ช่องว่างนี้สร้างแรงกดดันอย่างมากต่อผู้ประกอบการในการเปลี่ยนเงินลงทุนให้เกิดผลกระทบ ซึ่งมักนำไปสู่การสิ้นเปลืองทรัพยากรไปกับโครงการนำร่องที่ล้มเหลว หรือการลงทุนอย่างเร่งรีบในโซลูชันที่ดูดีบนกระดาษแต่ใช้งานไม่ได้ผลในทางปฏิบัติ

ความเป็นจริงก็คือ ความสำเร็จในยุค AI จะไม่ถูกตัดสินจากความแปลกใหม่หรือความซับซ้อนของเทคโนโลยีใหม่เพียงอย่างเดียว แต่จะขึ้นอยู่กับว่าทีมต่างๆ สามารถเข้าใจความท้าทายพื้นฐานของตนเองได้ดีเพียงใด และเลือกใช้โซลูชันที่ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างมูลค่าที่แท้จริงได้ ไม่มีสูตรสำเร็จตายตัวที่จะทำให้ทุกอย่างลงตัว แต่การพิจารณาบางประการจะช่วยให้ทีมของคุณก้าวไปในทิศทางที่ถูกต้องได้

หลีกเลี่ยงภาษีความเร่งรีบ

อุปสรรคสำคัญประการหนึ่งต่อผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI คือการปล่อยให้ความกลัวที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังมาชี้นำการตัดสินใจ เมื่อความคิดแบบนี้มีอิทธิพลต่อกลยุทธ์ องค์กรอาจต้องจ่ายภาษีแห่งความเร่งรีบ โดยเสียเวลา พลังงาน และทรัพยากรอันมีค่าไปกับการพยายามตามให้ทันเทรนด์ล่าสุด

แรงกดดันนั้นอาจเกิดจากปัจจัยภายในและภายนอก เมื่อผู้บริหารเห็นคู่แข่งประกาศความสามารถด้าน AI ใหม่ การตกอยู่ในกับดักของการเปรียบเทียบอาจเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และสิ่งที่เริ่มต้นด้วยความปรารถนาที่จะรักษาความสำคัญก็จะกลายเป็นการแข่งขันเพื่อตอบโต้ในที่สุด

การลงทุนที่เริ่มต้นจากจุดนี้มักล้มเหลวด้วยหลายสาเหตุ แต่หนึ่งในสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดคือการเตรียมความพร้อมที่ไม่เพียงพอ แม้ว่าคู่แข่งอาจนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการที่คล้ายคลึงกัน แต่องค์กร... รากฐานข้อมูล หรือความพร้อมในการดำเนินงานอาจไม่แข็งแกร่งพอที่จะรองรับเทคโนโลยีเดียวกัน ทำให้สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์กลายเป็นการเดิมพันที่มีความเสี่ยง

นั่นเป็นเหตุผลที่ผู้จัดการและผู้อำนวยการที่ใกล้ชิดกับการดำเนินงานประจำวันมากที่สุด มักอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการให้ข้อมูลเกี่ยวกับการตัดสินใจด้านเทคโนโลยี เมื่อเทคโนโลยีที่ดูเหมือนจำเป็นต้องมีออกสู่ตลาด ทีมเหล่านี้ควรได้รับมอบหมายให้ประเมินก่อนว่ามีปัญหาที่ชัดเจนที่เทคโนโลยีนั้นสามารถแก้ไขได้หรือไม่ และองค์กรพร้อมที่จะรองรับเทคโนโลยีนั้นจริงหรือไม่ เพราะพวกเขาเข้าใจว่าอุปสรรคอยู่ที่ไหน เวลาสูญเสียไปที่ไหน และเทคโนโลยีอาจสร้างผลกระทบได้อย่างไร พวกเขาจึงสามารถช่วยวางรากฐานการตัดสินใจเกี่ยวกับ AI บนความเป็นจริงของการดำเนินงาน แทนที่จะไล่ตามความแปลกใหม่

ดำเนินการตรวจสอบจักรยาน

ข้อผิดพลาดที่พบได้บ่อยอีกประการหนึ่งในการจัดซื้อเทคโนโลยีคือ การซื้อมากเกินไปนี่แตกต่างจากภาษีความเร่งด่วน เพราะเกิดขึ้นหลังจากที่ได้พิจารณาแล้วว่ามีความจำเป็นที่แท้จริงอยู่ และคุณพร้อมที่จะซื้อโซลูชัน AI ในเชิงปฏิบัติการแล้ว ณ จุดนี้ คำถามจึงไม่ใช่ "เราต้องการสิ่งนั้นหรือไม่" แต่เป็น "เราต้องการอะไรกันแน่"

ปัญหานี้พบได้บ่อยเป็นพิเศษในอุตสาหกรรมที่ยึดติดกับระบบเดิมๆ เช่น โลจิสติกส์ ซึ่งมีการพัฒนาด้านเทคโนโลยีอย่างก้าวกระโดดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จากเดิมที่ความท้าทายของเราคือการรับมือกับความซับซ้อนสมัยใหม่ด้วยระบบและกระบวนการที่ล้าสมัย ปัจจุบันความท้าทายคือการเลือกใช้เทคโนโลยีจากรายการเทคโนโลยีมากมายที่มีให้เลือกจากผู้ให้บริการภายนอกหรือจากการพัฒนาภายในองค์กรเอง

การ "ตรวจสอบจักรยาน" สามารถช่วยได้อย่างมากก่อนตัดสินใจซื้อ มันท้าทายผู้มีอำนาจตัดสินใจให้ตอบคำถามง่ายๆ ว่า: เราต้องการเฟอร์รารี่หรือจักรยานกันแน่? ทีมเทคโนโลยีที่มีความทะเยอทะยานมักฝันใหญ่ และผู้ให้บริการภายนอกมักตั้งเป้าที่จะนำเสนอโซลูชันระดับสูงสุดของตนตั้งแต่เริ่มต้น ทั้งสองอย่างนั้นถูกต้อง แต่การลงทุนในสมรรถนะระดับเฟอร์รารี่อาจไม่สมเหตุสมผลเมื่อจักรยานสามารถพาคุณไปยังที่ที่คุณต้องการไปได้

การตรวจสอบด้วยตัวชี้วัด

วิธีหนึ่งในการตัดสินใจนั้นคือการทำความเข้าใจปัญหาที่คุณพยายามแก้ไขในสามระดับตัวชี้วัด ได้แก่ ระดับปฐมภูมิ ระดับทุติยภูมิ และระดับตติยภูมิ การประเมินทั้งสามระดับร่วมกันจะช่วยให้เห็นภาพชัดเจนว่าความขัดแย้งอยู่ที่ใด ประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละระดับเป็นอย่างไร และต้องลงทุนมากแค่ไหนจึงจะลดช่องว่างลงได้

ตัวชี้วัดระดับที่สามแสดงถึงพฤติกรรมการดำเนินงานหลัก ความไม่มีประสิทธิภาพที่สำคัญมักเกิดขึ้นในระดับนี้ และโซลูชันในระดับย่อยที่ช่วยให้เกิดการปรับปรุง เช่น การเก็บรวบรวมข้อมูลที่ชัดเจนยิ่งขึ้นและการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถสร้างผลกระทบอย่างมากด้วยการลงทุนที่ค่อนข้างน้อย

ตัวชี้วัดรองสะท้อนถึงปัจจัยขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่แท้จริง เช่น อัตราการเปลี่ยนลูกค้าเป้าหมายเป็นลูกค้าจริง และตัวแปรอื่นๆ ที่ทีมสามารถควบคุมได้ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การแก้ไขปัญหาความไม่มีประสิทธิภาพในส่วนนี้มักต้องใช้เทคโนโลยีที่ล้ำหน้ากว่าจักรยาน แต่ไม่ซับซ้อนเท่ารถเฟอร์รารี่ เช่น ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนซึ่งสามารถจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้

ตัวชี้วัดหลักคือสิ่งที่มีความสำคัญอย่างมาก เช่น รายได้ นี่คือจุดที่โซลูชันระดับ Ferrari มักปรากฏขึ้น โดยทั่วไปแล้วจะเป็นเทคโนโลยีราคาสูงที่สัญญาว่าจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลกำไรสุทธิ แม้ว่าจะเป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การพิจารณา แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าหากไม่จัดการกับความท้าทายรองและความท้าทายที่สามก่อน โซลูชันเหล่านี้อาจไม่บรรลุศักยภาพผลตอบแทนจากการลงทุนที่แท้จริง

การลงทุนขนาดเล็กที่ตรงเป้าหมายในระดับต่ำมักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด เพราะมักให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็ว นอกจากนี้ยังสร้างโอกาสในการเรียนรู้ว่าอะไรได้ผล พร้อมทั้งสร้างผลกำไรทีละน้อยซึ่งจะทวีคูณขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป และท้ายที่สุดจะช่วยสร้างผลกระทบโดยรวมที่เท่าเทียมหรือมากกว่าการลงทุนขนาดใหญ่ โดยมีความเสี่ยงน้อยกว่ามาก

การตรวจสอบจักรยาน (Bicycle Audit) และกรอบการวัดผลสามระดับนี้ ช่วยให้องค์กรลดความเสี่ยงได้โดยการปรับขนาดโซลูชันให้เหมาะสมกับปัญหาที่เกิดขึ้นจริง จุดประสงค์ไม่ใช่การหลีกเลี่ยง AI ขั้นสูง แต่เป็นการเริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ โดยการแก้ปัญหาที่มีผลกระทบมากที่สุดด้วยการลงทุนที่น้อยที่สุด และขยายขนาดจากจุดนั้นไป

วางแผนกลยุทธ์ในการเลือกพันธมิตรทางธุรกิจสตาร์ทอัพอย่างรอบคอบ

เมื่อเร็ว ๆ นี้ พรั่ง ตลาดเงินทุนร่วมลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI เต็มไปด้วยสตาร์ทอัพใหม่ๆ มากมาย บริษัทเหล่านี้จะนำเสนอแผนธุรกิจที่สัญญาว่าจะสร้างนวัตกรรมและผลลัพธ์ที่น่าประทับใจมากพอที่จะโน้มน้าวใจแม้แต่ทีมจัดซื้อที่พิถีพิถันที่สุด

แต่ผู้ซื้อควรระวัง: ทั้งผลิตภัณฑ์และบุคคลที่อยู่เบื้องหลังผู้มาใหม่เหล่านี้จำนวนมากมักยังไม่ได้รับการพิสูจน์ การเป็นผู้ใช้งานกลุ่มแรกมีความเสี่ยงโดยธรรมชาติ รวมถึงความเป็นไปได้ที่คุณอาจกำลังสร้างผลิตภัณฑ์นั้นไปพร้อมกับพวกเขาโดยไม่รู้ตัว แม้ว่านั่นอาจมีข้อดี แต่ควรเป็นการตัดสินใจอย่างมีสติ เพราะเมื่อคุณพยายามแก้ไขปัญหาที่มีผลกระทบทางการเงินอย่างแท้จริง การใช้ทรัพยากรที่มีค่าช่วยผู้ขายปรับปรุงการอัปเดตล่าสุดอาจทำให้เกิดปัญหาที่ไม่จำเป็น

เมื่อผนวกรวมผู้ให้บริการแล้ว ผลลัพธ์ส่วนใหญ่จะอยู่นอกเหนือการควบคุมของคุณ แผนงาน ความสามารถในการขยายการบริการลูกค้า กลไกการกำหนดราคา และความสามารถในการรักษาประสิทธิภาพเมื่อธุรกิจเติบโต ล้วนอาจเปลี่ยนแปลงได้ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้สามารถกำหนดมูลค่าระยะยาวของความร่วมมือในรูปแบบที่ไม่ปรากฏให้เห็นอย่างชัดเจนในตอนเริ่มต้น

การจัดการกับความไม่แน่นอนนั้นต้องอาศัยความอดทนและการพิจารณาอย่างรอบคอบตั้งแต่เริ่มต้น การใช้เวลาในการตรวจสอบความถูกต้องของโซลูชันผ่านการทดสอบแนวคิด การทำความเข้าใจข้อผูกพันตามสัญญา ก่อนที่จะบูรณาการอย่างลึกซึ้ง และการพูดคุยโดยตรงกับผู้ใช้ปัจจุบัน จะช่วยให้ทีมเลือกผู้ให้บริการที่มีศักยภาพในการส่งมอบมูลค่าตลอดอายุความร่วมมือได้

การทำให้ AI คุ้มค่า

โดยรวมแล้ว ข้อพิจารณาเหล่านี้ตอกย้ำความจริงที่ว่า การใช้ดุลยพินิจอย่างรอบคอบเป็นปัจจัยแรกและสำคัญที่สุดในการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จาก AI เมื่อทีมมุ่งเน้นไปที่การระบุอุปสรรคที่แท้จริง ผลลัพธ์จะดีขึ้นเพราะความไม่มีประสิทธิภาพจะถูกกำจัดออกไป และเวลาจะถูกจัดสรรใหม่ให้กับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า นั่นคือสิ่งที่ ROI ที่แท้จริงควรจะเป็น และมันจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อมีวินัย ความชัดเจน และการตัดสินใจอย่างมีเหตุผลซึ่งเป็นประโยชน์ต่อผลกำไรในระยะยาว