การลดลงของราคา AI: วิธีการใช้ประโยชน์ ความท้าทาย และข้อพิจารณาที่สำคัญ

AI ได้รับความสนใจจากองค์กรทั่วโลกเนื่องจากรองรับการทำงานอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ เพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ ในช่วงแรก AI มีเฉพาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่และมหาวิทยาลัยที่ทำการวิจัยหรือสร้างเครื่องมือที่มีค่าใช้จ่ายสูง แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทต่างๆ ได้สัมผัสกับการลดลงของราคา AI

การลดลงของราคา AI หมายถึงการลดลงของค่าใช้จ่ายในการใช้ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และบริการที่เกี่ยวข้องกับ AI ปัจจัยหลักที่ทำให้ราคาลดลงคือ ค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่ลดลง ตัวอย่างเช่น ในช่วงปี 1950 ค่าใช้จ่ายในการคำนวณคือ $200,000 ต่อเดือน ซึ่งลดลงอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากระบบคลาวด์คอมพิวติ้ง

ดังนั้น ผู้นำธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากค่าใช้จ่าย AI ที่ลดลงเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีค่า แต่ด้าน AI มีความท้าทายที่สำคัญที่ผู้นำธุรกิจควรพิจารณาให้ละเอียดก่อนที่จะลงทุนใน AI มาทำความเข้าใจเรื่องนี้กัน

ความท้าทายที่สำคัญที่พบในการลงทุนใน AI

ผู้นำธุรกิจพบกับความท้าทายหลักสองประการในการดำเนินโครงการ AI ของตน คือ การหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและควบคุมค่าใช้จ่ายในการคำนวณของ AI มาทำความเข้าใจกัน

1. คุณภาพของข้อมูล

AI ต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูง แต่ไม่ใช่เรื่องที่ง่ายที่จะรวบรวมข้อมูลที่มีค่า เนื่องจากมากกว่า 80% ของข้อมูลในองค์กรมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ขั้นตอนหลักในวงจรชีวิตของ AI คือการระบุและรวบรวมแหล่งข้อมูลดิบ แปลงข้อมูลให้เหมาะสมกับรูปแบบที่ต้องการ ทำการวิเคราะห์ และสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่ง

ดังนั้น สำหรับผู้นำธุรกิจจึงจำเป็นต้องมีกลยุทธ์ข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้และรวม AI เข้ากับธุรกิจของตน หากไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การลงทุนในโครงการ AI อาจไม่ใช่ความคิดที่ดี

2. ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ

ความสามารถในการคำนวณที่จำเป็นในการดำเนิน AI อาจเป็นข้อจำกัดสำหรับองค์กรขนาดเล็ก AI ต้องการการคำนวณที่มีนัยสำคัญขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของแบบจำลอง ซึ่งนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่สูง ตัวอย่างเช่น รายงานว่า มีค่าใช้จ่ายประมาณ 3 ล้านเหรียญสหรัฐต่อเดือน สำหรับ OpenAI ในการดำเนิน ChatGPT

ดังนั้น เพื่อตอบสนองความต้องการในการคำนวณ จึงจำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีค่าใช้จ่ายสูง เช่น GPU และ TPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI

ในด้านซอฟต์แวร์ นักวิจัยกำลังทำงานในการลดขนาดของแบบจำลอง AI และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล ซึ่งจะช่วยลด เวลาการฝึกอบรม และลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณในที่สุด

การเพิ่มศักยภาพจากการลดลงของราคา AI

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้าน AI ได้พัฒนาอย่างมากในหลายมิติ รวมถึงซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ การวิจัย และการลงทุน ดังนั้น ผู้นำธุรกิจ AI จึงสามารถ 克服และลดความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้

การเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI

ปัจจุบัน เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่มีเวอร์ชันฟรี และรูปแบบการสมัครสมาชิกที่เหมาะสม ธุรกิจและบุคคลสามารถใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงการตัดสินใจ อัตโนมัติงานที่ทำซ้ำๆ และเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ AI ที่สร้างสรรค์ เช่น Bard, ChatGPT หรือ GPT-4 สามารถช่วยผู้ใช้ในการสร้างความคิดใหม่ๆ และเขียนเนื้อหาต่างๆ เช่น สรุปผลิตภัณฑ์ คัดลอกการตลาด บล็อกโพสต์ ฯลฯ มีมากกว่า 300 แอปพลิเคชัน ที่สร้างขึ้นบน GPT-3 API

มีตัวอย่างอื่นๆ ในด้านอื่นๆ เช่นกัน ตัวอย่างเช่น เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอน ถูกใช้ในการจำแนกภาพทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ Salesforce Einstein เป็น AI ที่สร้างสรรค์สำหรับการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า และส่งประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว

การลงทุนใน AI ที่เพิ่มขึ้น

การลดลงของราคา AI ได้นำไปสู่การนำเทคโนโลยีมาใช้กันอย่างแพร่หลาย ทำให้ AI เป็นโอกาสในการลงทุนที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น ในปี 2022 ขนาดตลาด AI มีมูลค่า 387.5 พันล้านเหรียญสหรัฐ และคาดว่าจะถึง 1,395 พันล้านเหรียญสหรัฐในปี 2029 โดยเติบโตที่อัตรา CAGR 20.1%

ผลิตภัณฑ์ AI ถูกใช้เพื่อสร้างความก้าวหน้าใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมหลักๆ เช่น การแพทย์ การศึกษา การเงิน ฯลฯ บริษัทเทคโนโลยีที่มีชื่อเสียงและสตาร์ทอัพกำลังลงทุนอย่างหนักในการวิจัยและพัฒนา AI

ข้อพิจารณาที่สำคัญสำหรับผู้นำธุรกิจก่อนที่จะใช้ประโยชน์จากการลดลงของราคา AI

ทำความเข้าใจเป้าหมายธุรกิจและประเมินว่า AI ตอบสนองอย่างไร

ก่อนที่จะใช้ประโยชน์จากการลดลงของราคา AI การระบุกลยุทธ์ธุรกิจและเป้าหมายเป็นสิ่งสำคัญ ความคาดหวังที่ไม่สมจริงเป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้ โครงการ AI ล้มเหลว รายงานว่า 87% ของโครงการ AI ไม่ถึงการผลิต ดังนั้น การประเมินกลยุทธ์ข้อมูลและวิธีการรวม AI เข้ากับธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาก่อนลงทุนใน AI

สร้างทีม AI ที่มีคุณภาพและจัดเตรียมเครื่องมือที่เหมาะสม

ก่อนที่จะลงทุนใน AI จำเป็นต้องระบุแหล่งข้อมูลฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นสำหรับทีม AI จัดเตรียมชุดข้อมูลที่พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ให้การฝึกอบรมที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการ AI จะสำเร็จ นักวิจัยพบว่า การขาดทักษะ AI ในพนักงานและความไม่มีอยู่ของข้อมูลที่มีคุณภาพ เป็นสาเหตุหลักที่ทำให้โครงการ AI ล้มเหลว

ประเมินค่าใช้จ่าย AI และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)

หลายโครงการ AI ล้มเหลวเพราะไม่สามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่สัญญาไว้หรือผลตอบแทน ในปี 2012 ซอฟต์แวร์ AI ของ IBM Watson for Oncology ได้รับการสนับสนุนมูลค่า 62 ล้านเหรียญสหรัฐ เพื่อช่วยวินิจฉัยและแนะนำการรักษาโรคมะเร็งตามข้อมูลส่วนบุคคล ประวัติทางการแพทย์ และวรรณกรรมทางการแพทย์

โครงการนี้ถูกวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ นอกจากนี้ยังมีค่าใช้จ่ายสูงในการติดตั้งซอฟต์แวร์นี้ในโรงพยาบาล สุดท้ายในปี 2021 IBM ยกเลิก การขาย Watson for Oncology ดังนั้นจึงจำเป็นต้องประเมินค่าใช้จ่ายในการได้มาหรือสร้างเทคโนโลยี AI ก่อนที่จะลงทุน

ประเมินกฎระเบียบ AI

ผู้นำธุรกิจต้องแน่ใจว่าโครงการ AI ของตนเป็นไปตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง最近 กฎระเบียบ AI ได้รับการเน้นจากหน่วยงานกำกับดูแลทั่วโลก กฎระเบียบ AI เหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขข้อกังวลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล AI ที่มีอคติ ความสามารถในการอธิบาย ข้อมูลส่วนบุคคล และความปลอดภัย

ตัวอย่างเช่น GDPR (General Data Protection Regulation) เป็นกฎระเบียบของสหภาพยุโรปที่มีผลบังคับใช้ในปี 2018 ซึ่งควบคุมนโยบายขององค์กรเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคล การประมวลผล และการใช้ข้อมูลในระบบ AI

นอกจากนี้ ในเดือนพฤศจิกายน 2021 ประเทศสมาชิกทั้ง 193 ประเทศของ UNESCO ตกลงที่จะใช้ค่านิยมและหลักการของจริยธรรม AI ที่เป็นร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนา AI จะไม่มีความเสี่ยง

เวลาที่เหมาะสมในการลงทุนใน AI คือตอนนี้!

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีทั่วโลกกำลังลงทุนอย่างหนักใน AI ซึ่งบ่งชี้ว่า AI มีอนาคตที่สดใส ตัวอย่างเช่น Microsoft (MSFT ) ได้ลงทุน 10 พันล้านเหรียญสหรัฐ ใน AI ในขณะที่ Google (GOOGL ) ได้ลงทุน 400 ล้านเหรียญสหรัฐ ในโครงการ AI ของตนในช่วงต้นปี 2023

สำหรับธุรกิจที่จะอยู่ในความสามารถในการแข่งขัน จำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากการลดลงของราคา AI ในขณะเดียวกันก็ต้องแก้ไขและ 克服ความท้าทายที่ AI นำมาสู่การสร้างระบบที่มั่นคง

สำหรับเนื้อหาที่น่าสนใจเกี่ยวกับ AI มากขึ้น โปรดเยี่ยมชม unite.ai