AI กำลังพลิกโฉมการทำธุรกิจในทุกแง่มุม ตั้งแต่การตลาดจนถึงยกระดับการทำงานของห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) ยิ่งไปกว่านั้น AI ยังเป็นกลไกสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ นวัตกรรมและขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับธุรกิจในระดับที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ส่งผลให้บริษัทมหาชนที่ใหญ่ที่สุด 2,000 แห่งทั่วโลก (Global 2000) เห็นตรงกันที่จะใช้เม็ดเงินลงทุนมากว่าร้อยละ 40 ของงบประมาณด้านเทคโนโลยีทั้งหมด ในโครงการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภายในปี 2568

หากคุณเป็น 1 ในองค์กรที่มีแผนนำ AI ไปปรับใช้ในอุตสาหกรรมให้บรรลุวัตถุประสงค์ สิ่งสำคัญเบื้องต้น คือ การติดตามเทรนด์และพัฒนาการของเทคโนโลยีนี้ ซึ่งวันนี้ บลูบิค จะพาคุณไปรู้จัก ‘เทรนด์ที่น่าจับตามองของ Enterprise AI’ เพื่อให้ธุรกิจสามารถปรับตัวและปรับใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน

บทบาทล่าสุดของ AI ที่กำลังเขย่าโลกธุรกิจ

1. เม็ดเงินลงทุนด้าน AI ในธุรกิจเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง
   ผลสำรวจของหลายบริษัทชั้นนำเป็นไปในทิศทางเดียวกัน ไม่ว่าจะเป็นรายงานของ SpiceWorks หรือ MIT Technology Review และอื่น ๆ ต่างระบุว่าบริษัทที่พวกเขาสำรวจส่วนใหญ่เพิ่มสัดส่วนการลงทุนด้าน AI ทั้งในปีนี้และปีหน้าอย่างมีนัยสำคัญ สะท้อนให้เห็นว่า AI มิใช่แค่เพียง Buzzwords ในห้องประชุมอีกต่อไป แต่เทคโนโลยีนี้กำลังพลิกโฉมการทำงานของอุตสาหกรรมต่าง ๆ ในเวลาอันใกล้นี้
2. การผนึก AI เป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์องค์กร
   Generative AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญของแทบทุกซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรนับตั้งแต่ปี 2567 เป็นต้นไป การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์กับซอฟต์แวร์เป็นจุดเริ่มต้นของการยกระดับกระบวนการดำเนินงานและการจัดการทางธุรกิจที่สำคัญอีกครั้งหนึ่ง
   เทรนด์การผสาน AI ลงในซอฟต์แวร์ที่องค์กรคุ้นเคย เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการปรับใช้ AI ในองค์กร ซึ่งขีดความสามารถ AI จะช่วยปรับปรุงซอฟต์แวร์เดิมให้มีประสิทธิภาพและทำงานได้ฉลาดมากขึ้น ยกตัวอย่าง บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่ตบเท้าเข้ามาผนึก AI ในซอฟต์แวร์ของตนเองอย่าง Microsoft 365 Copilot ที่ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Large Language Models – LLMs เพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและขีดความสามารถในการสร้างสรรค์คอนเทนต์ให้แก่ แอปพลิเคชัน Microsoft 365 
3. ผู้นำด้านเทคโนโลยีมุ่งสู่การพัฒนา AI สำหรับองค์กร
   นอกจากเทรนด์การบูรณาการเทคโนโลยี AI กับซอฟต์แวร์องค์กรที่มีอยู่ในท้องตลาด บริษัทยักษ์ใหญ่ด้าน AI ให้ความสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI เฉพาะด้านเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ยกตัวอย่าง ChatGPT for Enterprise ที่เปิดตัวใน 2H/66 นำเสนอฟีเจอร์ตอบโจทย์การใช้งานในระดับองค์กรมากขึ้น เช่น ระบบความปลอดภัยและเครื่องมือสนับสนุนงานขององค์กร เป็นต้น ซึ่งเทรนด์ดังกล่าวนี้แสดงให้เห็นแล้วว่าผู้พัฒนารายใหญ่ในอุตสาหกรรมกำลังขยายบริการไปยังกลุ่มองค์กร และจะมีผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ เพิ่มเข้ามาในอนาคตอย่างแน่นอน
4. กระแส Specialized AI add-on มาแรง
   ภูมิทัศน์ของ AI กำลังเปลี่ยนไปจากโซลูชัน One-Size-Fits-All เป็น AI ที่ออกแบบให้มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ทำให้องค์กรสามารถเลือกใช้โมเดลที่ตอบโจทย์ธุรกิจและรับมือกับความท้าทายของตนเองได้อย่างเหมาะสม โดยที่องค์กรไม่จำเป็นต้องลงทุนพัฒนาแพลตฟอร์มเอง 
5. การขยายตัวของ MLLMs
   OpenAI เปิดตัว Multimodal Large Language Models – MLLMs ครั้งแรกในเดือนเมษายน ปี 2566 เป็นการเชื่อมโยงการทำงานระหว่าง Computer Vision และ Natural Language Processing – NLP และในปีนี้เราเห็นการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของ ChatGPT Computer Vision ควบคู่กับ MLLMs อื่น ๆ เราจะได้เห็นพัฒนาการของโมเดล MLLMs ที่สามารถรองรับคำสั่งได้หลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ (Text) และรูปภาพ (Images) เป็นต้น 
6. ประสิทธิภาพในการดึงข้อมูลสูงขึ้น
   หนึ่งในหัวใจสำคัญของ MLLMs สำหรับองค์กร คือ การประมวลผลข้อมูลเอกสารที่มีประสิทธิภาพ ยกตัวอย่าง DocLLM เป็นโมเดลที่สามารถเข้าใจเอกสารที่มีเนื้อหาภาพจำนวนมากได้ เช่น แบบฟอร์มใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จหรือรายงานต่าง ๆเป็นต้น ซึ่งพัฒนาการดังกล่าวนี้จะทำให้การดึงข้อมูลไปใช้งานภายในองค์กรมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้นในอนาคต 
7. เพิ่มความมั่นใจให้ผู้ใช้งานด้วย RAG
   Retrieval-Augmented Generation – RAG จะเข้ามาลดความเสี่ยงการตอบสนองที่คาดเคลื่อนและผลลัพธ์ที่ชี้นำในทางที่ผิด ทำให้ผลลัพธ์จาก AI มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นด้วยการประมวลผลทั้งจาก LLM ภายในองค์กรและฐานข้อมูลความรู้จากภายนอกด้วย ในปีนี้ระบบ RAG ช่วยให้แอปฯ Enterprise AI สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะด้าน (ภายใน) ของธุรกิจและอ้างอิงฐานความรู้จากภายนอก สามารถอ้างอิงแหล่งที่มาของข้อมูลทำให้ผลลัพธ์ถูกต้องโปร่งใสและลดข้อผิดพลาด   
8. ML เก่งขึ้นเพราะ Human-in-the-Loop-HITL
   แนวคิด HITL ที่พัฒนาโซลูชัน AI โดยใช้ประโยชน์จากเครื่องจักรและสติปัญญาของมนุษย์จะทำให้กระบวนการเรียนรู้ของ ML รวดเร็วและลดผลลัพธ์ผิดพลาดได้
9. Chatbot มีความเป็นมนุษย์มากขึ้น
   AI Chatbots สามารถตอบโต้ได้เหมือนมนุษย์ แก้ไขสถานการณ์เฉพาะหน้าได้ ยิ่งไปกว่านั้นยังสามารถคาดการณ์ได้อีกด้วย ปัจจุบันนี้เราเริ่มเห็นการใช้ AI Chatbots ขั้นสูงที่สามารถจัดการและสื่อสารที่ซับซ้อนกับลูกค้าได้ ผ่านการโต้ตอบและเข้าใจคู่สนทนาเหมือนมนุษย์มากขึ้น นอกจากนี้ระบบ AI ยังทำงานเชิงรุกด้วยการหาโซลูชันเพื่อจัดการกับความกังวลและแก้ปัญหาของลูกค้า รวมถึงคาดการณ์ความต้องการและปัญหาของลูกค้า ผ่านการประมวลผลข้อมูลและรูปแบบ (Pattern) ก่อนเสนอคำแนะนำที่เหมาะสม 
10. ขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน AI
    ปัญหาขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เป็นอีกประเด็นความท้าทายของธุรกิจ ดังนั้นองค์กรจำเป็นต้องมีแผนอัปสกิลพนักงานภายในหรือเลือกใช้ผู้เชี่ยวชาญจากภายนอกที่สามารถตอบสนองต่อความต้องการได้อย่างแท้จริง 
11. จัดอบรมด้าน AI แก่พนักงาน
    การปรับใช้ AI ได้ในระยะยาวองค์กรจำเป็นต้องปูพื้นฐานด้าน AI กับพนักงานทุกระดับชั้นขององค์กร เพื่อให้การใช้งานเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและลดแรงต้านจากการปรับใช้เทคโนโลยีในอนาคต 

ปัจจุบันนี้ ภูมิทัศน์ของ Enterprise AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเติบโตและการเปลี่ยนผ่านองค์กรด้วย AI หรือ AI Transformation ที่มิใช้เพียงแค่เม็ดเงินลงทุนด้าน AI เพิ่มสูงขึ้น แต่ยังต้องให้ความสำคัญกับปรับใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ครอบคลุมตั้งแต่การฝึกอบรมพนักงานจนถึงการปรับกระบวนการทำงานให้เป็นระบบอัตโนมัติ เพื่อให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI ขับเคลื่อนนวัตกรรมประสิทธิภาพและสร้างข้อได้เปรียบทางธุรกิจได้เต็มที่และยั่งยืน 

สำหรับองค์กรที่สนใจหรือต้องการปรับใช้โซลูชัน AI ที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะองค์กร สามารถติดต่อหรือปรึกษาทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ของ “บลูบิค” เพื่อสร้างสรรค์กลยุทธ์ด้าน AI วางแผนและพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลรองรับการขยายตัวของการใช้ข้อมูลในอนาคต รวมถึงเลือกใช้เทคโนโลยี AI ที่เหมาะสมกับธุรกิจ ให้สามารถบูรณาการทำงานระหว่าง AI และเทคโนโลยีที่มีอยู่อย่างราบรื่นและพร้อมใช้งานได้จริง โดยสามารถติดต่อได้ที่

✉ [email protected] 

☎ 02-636-7011

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก softkraft, datasciencecentral