เส้นทางสู่ความเป็นเลิศของ AI – รายงาน LXT ปี 2023

ในปัจจุบัน บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมกำลังลงทุนทรัพยากรจำนวนมากในระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเพิ่มความสามารถในการพัฒนาระบบ AI ของตนเอง ตามรายงานของ IDC คาดว่าการใช้จ่ายทั่วโลกในระบบที่มีศูนย์กลางเป็น AI จะเกิน 300 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2026 เมื่อเทียบกับ 118 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2022

ในอดีต ระบบ AI มักล้มเหลวบ่อยเนื่องจากขาดความเป็นเลิศในกระบวนการ ประมาณ 60-80% ของโครงการ AI ล้มเหลวเนื่องจากการวางแผนไม่ดี, ขาดความเชี่ยวชาญ, การจัดการข้อมูลไม่เหมาะสม หรือปัญหาเกี่ยวกับจริยธรรมและความยุติธรรม แต่ด้วยการผ่านไปของแต่ละปี ตัวเลขนี้ได้รับการปรับปรุงแล้ว

ในปัจจุบัน อัตราการล้มเหลวของโครงการ AI เฉลี่ยอยู่ที่ 46% ตามรายงาน LXT ล่าสุด ความน่าจะเป็นของความล้มเหลวของ AI จะลดลงเหลือ 36% เมื่อบริษัทก้าวหน้าในเส้นทางสู่ความเป็นเลิศของ AI

มาสำรวจเส้นทางสู่ความเป็นเลิศของ AI ขององค์กร รูปแบบและเฟรมเวิร์กที่แตกต่างกันที่สามารถนำมาใช้ และปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักที่สำคัญสำหรับการสร้างกลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ กลยุทธ์ AI

ความเป็นเลิศของ AI คืออะไร?

ความเป็นเลิศของ AI หมายถึงระดับการพัฒนาที่องค์กรได้ทำเพื่อนำเทคโนโลยีที่มี AI มาใช้ในการปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการ

ตามรายงาน LXT AI ปี 2023 48% ขององค์กรขนาดกลางถึงใหญ่ในสหรัฐฯ ได้เข้าสู่ระดับความเป็นเลิศที่สูงกว่า (ซึ่งจะพูดถึงต่อไป) ซึ่งแสดงถึงการเพิ่มขึ้น 8% จากผลการสำรวจในปีก่อนหน้า ในขณะที่ 52% ขององค์กรกำลังทดลองใช้ AI

รายงานชี้ให้เห็นว่างานที่มีแนวโน้มมากที่สุดได้ทำในโดเมน การประมวลผลภาษา自然 (NLP) และ การรู้จำเสียงพูด – ซับแค็ตตาล็อกของ AI – เนื่องจากมีจำนวนโซลูชันที่ใช้งานจริงมากที่สุดในอุตสาหกรรมต่างๆ

นอกจากนี้ อุตสาหกรรมการผลิตและโซ่ поставкиมีอัตราการล้มเหลวของโครงการ AI ต่ำที่สุด (29%) ในขณะที่อุตสาหกรรมค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซมีอัตราการล้มเหลวสูงสุด (52%)

การสำรวจรูปแบบความเป็นเลิศของ AI ที่แตกต่างกัน

โดยทั่วไป องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะพัฒนารูปแบบความเป็นเลิศของ AI ที่เหมาะสมกับความต้องการทางธุรกิจของตนเอง อย่างไรก็ตาม ความคิดพื้นฐานเกี่ยวกับความเป็นเลิศยังคงเหมือนกันในโมเดลต่างๆ โดยมุ่งเน้นในการพัฒนาความสามารถที่เกี่ยวข้องกับ AI เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพทางธุรกิจที่เหมาะสมที่สุด

รูปแบบความเป็นเลิศที่โดดเด่นบางรูปแบบได้ถูกพัฒนาโดย Gartner, IBM และ Microsoft (MSFT ) ซึ่งสามารถใช้เป็นแนวทางสำหรับองค์กรในการเดินทางสู่การนำ AI มาใช้

มาสำรวจรูปแบบความเป็นเลิศของ AI จาก Gartner และ IBM กัน

รูปแบบความเป็นเลิศของ AI ของ Gartner

Gartner มีรูปแบบความเป็นเลิศของ AI 5 ระดับที่องค์กรสามารถใช้เพื่อประเมินระดับความเป็นเลิศของตนเอง มาพูดถึงสิ่งเหล่านี้กัน

รูปแบบความเป็นเลิศของ AI ของ Gartner ภาพจาก รายงาน LXT 2023

• ระดับที่ 1 – ความตระหนัก: องค์กรที่ระดับนี้เริ่มพูดถึงโซลูชัน AI ที่เป็นไปได้ แต่ยังไม่มีโครงการทดลองหรือทดสอบความเป็นไปได้ของโซลูชันเหล่านี้
• ระดับที่ 2 – การทดลอง: องค์กรที่ระดับนี้กำลังอยู่ในขั้นตอนแรกของการทดลองและโครงการทดลอง AI
• ระดับที่ 3 – การปฏิบัติงาน: องค์กรที่ระดับนี้ได้ดำเนินการขั้นตอน具体ในการนำ AI มาใช้ รวมถึงการนำโครงการ AI ไปสู่การผลิต
• ระดับที่ 4 – ระบบ: องค์กรที่ระดับนี้ใช้ AI สำหรับกระบวนการดิจิทัลส่วนใหญ่ และแอปพลิเคชันที่มี AI ช่วยให้เกิดการโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพภายในและภายนอกองค์กร
• ระดับที่ 5 – การเปลี่ยนแปลง: องค์กรที่ระดับนี้ได้นำ AI มาใช้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทางธุรกิจ

ตามรูปแบบนี้ องค์กรเริ่มบรรลุความเป็นเลิศของ AI ตั้งแต่ระดับที่ 3 เป็นต้นไป

เฟรมเวิร์กความเป็นเลิศของ AI ของ IBM

IBM ได้พัฒนาภาษาและเกณฑ์ที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเองเพื่อประเมินความเป็นเลิศของโซลูชัน AI เฟรมเวิร์กความเป็นเลิศของ AI ของ IBM ประกอบด้วยสามขั้นตอน ได้แก่

เฟรมเวิร์กความเป็นเลิศของ AI ของ IBM

• เงิน: ระดับนี้องค์กรสำรวจเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการนำ AI มาใช้ รวมถึงการทำความเข้าใจผลกระทบของ AI ต่อธุรกิจ การเตรียมข้อมูล และปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI
• ทอง: ระดับนี้องค์กรบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมายโดยการนำ AI มาใช้ AI ที่มีคุณภาพนี้ให้คำแนะนำและคำอธิบายที่มีข้อมูลสนับสนุน ใช้งานได้โดยผู้ใช้ระดับธุรกิจ และแสดงให้เห็นถึงความสะอาดของข้อมูลและอัตโนมัติ
• แพลทินัม: ความสามารถ AI ที่ซับซ้อนนี้เหมาะสำหรับกระบวนการทำงานที่สำคัญ มันปรับตัวเข้ากับข้อมูลผู้ใช้ที่เข้ามาใหม่และให้คำอธิบายที่ชัดเจนสำหรับผลลัพธ์ของ AI มีการจัดการข้อมูลและมาตรการกำกับดูแลที่เข้มงวดซึ่งสนับสนุนการตัดสินใจอัตโนมัติ

อุปสรรคหลักในเส้นทางสู่ความเป็นเลิศของ AI

องค์กรต้องเผชิญกับความท้าทายหลายอย่างในการบรรลุความเป็นเลิศ ตามรายงาน LXT 2023 ระบุอุปสรรค 11 ประการ ดังนี้ มาพูดถึงบางส่วนกัน

กราฟอุปสรรคความเป็นเลิศของ AI ภาพจาก รายงาน LXT 2023

1. การรวม AI กับเทคโนโลยีที่มีอยู่

ประมาณ 54% ขององค์กรเผชิญกับความท้าทายในการรวมเทคโนโลยีเก่าหรือที่มีอยู่เข้ากับระบบ AI ทำให้เป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการบรรลุความเป็นเลิศ

2. คุณภาพข้อมูล

ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจำเป็นสำหรับการสร้างระบบ AI ที่แม่นยำ อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงยังคงเป็นความท้าทายในการบรรลุความเป็นเลิศ รายงานพบว่า 87% ของบริษัทต่างๆ ยินดีจ่ายเงินเพิ่มเพื่อซื้อข้อมูลที่มีคุณภาพสูง

3. ช่องว่างทักษะ

โดยไม่มีทักษะและทรัพยากรที่เหมาะสม องค์กรต่างๆ ต้องดิ้นรนในการสร้างกรณีการใช้งาน AI ที่ประสบความสำเร็จ ในความเป็นจริง 31% ขององค์กรเผชิญกับการขาดแคลนทักษะที่มีความสามารถในการสนับสนุนโครงการ AI และบรรลุความเป็นเลิศ

4. กลยุทธ์ AI ที่อ่อนแอ

AI ที่เราเห็นในระบบจริงส่วนใหญ่สามารถจัดประเภทเป็น AI ที่อ่อนแอหรือแคบ ซึ่งเป็น AI ที่สามารถทำงานได้เฉพาะงานที่ได้รับการฝึกอบรมเท่านั้น ประมาณ 20% ขององค์กรไม่มีกลยุทธ์ AI ที่ครอบคลุม

เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้ องค์กรควรกำหนดและบันทึกวัตถุประสงค์ AI ของตนเองอย่างชัดเจน ลงทุนในข้อมูลที่มีคุณภาพ และเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงาน

ปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักที่สำคัญสำหรับการพัฒนากลยุทธ์ AI

รายงาน LXT เกี่ยวกับความเป็นเลิศระบุปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลัก 10 ประการสำหรับ AI ดังนี้ มาพูดถึงบางส่วนกัน

ภาพประกอบปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักสำหรับ AI ภาพจาก รายงาน LXT 2023

1. ความคล่องตัวทางธุรกิจ

ความคล่องตัวทางธุรกิจหมายถึงความสามารถขององค์กรในการปรับตัวให้เข้ากับแนวโน้มและโอกาสดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วโดยใช้โซลูชันทางธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ ยังคงเป็นปัจจัยขับเคลื่อนหลักสำหรับกลยุทธ์ AI ขององค์กรประมาณ 49%

AI สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ บรรลุความคล่องตัวทางธุรกิจโดยการทำให้การตัดสินใจรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น การอัตโนมัติงานซ้ำๆ และการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน

2. การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

ประมาณ 46% ขององค์กรพิจารณาการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าเป็นหนึ่งในปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักสำหรับกลยุทธ์ AI โดยใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า บริษัทต่างๆ สามารถเข้าใจพฤติกรรม ความชอบ และความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น ทำให้สามารถปรับผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความคาดหวังของลูกค้าได้ดีขึ้น

3. ความได้เปรียบในการแข่งขัน

ความได้เปรียบในการแข่งขันทำให้บริษัทต่างๆ สามารถแยกความแตกต่างจากคู่แข่งและได้รับข้อได้เปรียบในตลาด เป็นปัจจัยขับเคลื่อนหลักสำหรับกลยุทธ์ AI ขององค์กรประมาณ 41%

4. การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ

การตัดสินใจอัตโนมัติด้วย AI สามารถลดเวลาในการตัดสินใจที่สำคัญได้อย่างมาก ซึ่งเป็นเหตุผลที่ประมาณ 42% ขององค์กรพิจารณาว่าการปรับปรุงการตัดสินใจเป็นปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักสำหรับกลยุทธ์ AI

5. การพัฒนาสินค้า

จากการเป็นปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักสำหรับกลยุทธ์ AI ในปี 2021 การพัฒนาสินค้าใหม่ๆ ลดลงมาอยู่ในอันดับที่ 7 โดยมี 39% ขององค์กรพิจารณาว่าเป็นปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจในปี 2023

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้ในกระบวนการทางธุรกิจไม่ขึ้นอยู่กับคุณภาพของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการทนต่อการเปลี่ยนแปลง ความยั่งยืน และความเร็วในการเข้าสู่ตลาดที่รวดเร็ว ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการบรรลุความสำเร็จทางธุรกิจ

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มและเทคโนโลยีล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ ไปที่ unite.ai