ปีกว่าที่ผ่านมาคือช่วงที่ธุรกิจต้องปรับแผนแบบไม่ทันตั้งตัว โควิดกลายเป็นตัวเร่งการใช้เทคโนโลยีในวงกว้าง ภายใต้เป้าหมายหลักในการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ โดยมี AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีหลัก
ครึ่งหนึ่งของผู้บริหารด้านไอทีทั่วโลกที่สำรวจใน Global AI Adoption Index 2021 มองว่า การที่ AI ก้าวล้ำขึ้น ได้รับการออกแบบให้ตรงกับความต้องการของธุรกิจมากขึ้น เข้าถึงได้ง่ายขึ้น และนำมาปรับใช้ได้ง่ายขึ้น คือเหตุผลหลักของการที่องค์กรเริ่มนำ AI มาใช้แพร่หลายขึ้น- เทรนด์การลงทุนและการใช้ AI -
ผลสำรวจชี้ให้เห็นเทรนด์การลงทุนด้าน AI ที่น่าสนใจ โดยการนำ AI มาใช้ด้านความปลอดภัยของข้อมูล (31%) คือเป้าลงทุนอันดับ 1 ขององค์กร ในขณะที่การออโตเมตงานและกระบวนการ (25%) รวมถึงการนำ AI มาใช้สร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้าผ่านงานดูแลลูกค้า (25%) และผู้ช่วยเวอร์ชวล (20%) คือ งานในอันดับต้นๆ ที่องค์กรเตรียมลงทุน ในอีก 12 เดือนข้างหน้า องค์กรวางแผนลงทุน AI ในทุกมิติ ตั้งแต่การเพิ่มทักษะบุคลากร การจัดซื้อเครื่องมือไปจนถึงการนำ AI มาใช้กับกระบวนการทางธุรกิจ ในมุมอุตสาหกรรม การศึกษา โดย KPMG ชี้ให้เห็นอัตราการนำ AI มาใช้ที่พุ่งสูงในช่วงการแพร่ระบาด โดยเฉพาะในกลุ่มการผลิต (93%) บริการทางการเงิน (84%) เทคโนโลยี (83%) ค้าปลีก (81%) วิทยาศาสตร์ชีวภาพ (77%) เฮลธ์แคร์ (67%) และภาครัฐ (61%) โดยบริการทางการเงิน เทคโนโลยี และค้าปลีก คือกลุ่มที่มีอัตราเติบโตสูงสุด เมื่อพิจารณาถึงพฤติกรรมด้านดิจิทัลของผู้บริโภค รวมถึงแนวโน้มที่ไม่แน่นอนของธุรกิจ คงถึงเวลาแล้วที่ผู้บริหารต้องเริ่มสำรวจว่า องค์กรจะนำ AI มาช่วยลดต้นทุนเพิ่มประสิทธิภาพ หรือสร้างโอกาสการแข่งขันได้อย่างไร โดยผลการศึกษาชี้ให้เห็นถึง 4 เทรนด์การใช้ AI ในปีนี้ ประกอบด้วย Automation for Greater Efficiencies: ผู้บริหารมักตั้งคำถามว่าควรเริ่มนำ AI มาใช้ตรงไหน คำตอบคือ เริ่มที่จุดที่จะช่วยตอบโจทย์เป้าหมายหลักขององค์กรมากที่สุด ซึ่งก็คือการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานภายใต้ต้นทุนที่ต่ำลง และจุดเริ่มต้นที่ใช่ก็คือ Automation พีทีที เทรดดิ้ง เป็นหนึ่งในตัวอย่างความสำเร็จกับการใช้ Automation ลดเวลาที่พนักงานต้องใช้จัดการการเรียกเก็บเงินจากลูกหนี้การค้าลงได้ 4 เท่าภายใน 6 สัปดาห์ การออโตเมตงาน IT Operations หรือ AIOps เป็นอีกรูปแบบการใช้ Automation ที่อยู่ในท็อปลิสต์ของผู้บริหาร โดยเฉพาะในช่วง work from home ที่ระบบองค์กรยังต้องรัน 24 ชั่วโมง แต่ทีม IT Support ไม่สามารถเข้าบริษัทเพื่อดูแลระบบที่อยู่ในองค์กรบนคลาวด์หรือที่เครื่องของผู้ใช้ได้ AIOps คือ การใช้ AI เรียนรู้และตรวจสอบคาดการณ์เหตุผิดปกติจากข้อมูลอุปกรณ์และระบบทั้งหมด พร้อมแจ้งเตือนอัตโนมัติและแนะนำแนวทางแก้ปัญหาทีละขั้นตอนถือเป็นการดูแลระบบเชิงรุก เมื่อรู้ล่วงหน้าก็ย่อมลดโอกาสที่ระบบจะล่ม ที่ผ่านมา AIOps สามารถลดเวลาในการหาต้นตอของปัญหาลงได้ 60% และลดเวลาในการแก้ปัญหาลงได้ถึง 65% AI for Predictive Maintenance: วันนี้ 39% ของธุรกิจทั่วโลกใช้ AI และ Automation คาดการณ์ปัญหาด้านเทคนิคและการหยุดชะงักของระบบ พร้อมแจ้งเตือนหากอุณหภูมิ แรงสั่น หรือสัญญาณการทำงานบางอย่างผิดปกติ AI ถูกนำมาใช้ในงาน Visual Inspection อย่างการนับจำนวนหรือตรวจสีที่ผิดปกติของน็อตบางตัวที่อาจแสดงถึงความผิดพลาดในการประกอบรถการวิเคราะห์บาร์โค้ดและเลขพาร์ตเพื่อคาดการณ์การประกอบ
ปัจจุบันเริ่มมีการนำ AI ลักษณะนี้มาใช้ในเมืองไทย เช่น การคาดการณ์ชิ้นส่วนที่อาจเสียหายล่วงหน้าได้ถึง 6 เดือน หรือการช่วยให้ กฟผ. ทราบว่าอุปกรณ์ตัวใดของโรงไฟฟ้าที่ส่งผลต่อต้นทุนของคลังอุปกรณ์นำไปสู่การลดต้นทุนการรักษาอุปกรณ์ 30% ลดค่าใช้จ่ายในการจัดซื้ออุปกรณ์ใหม่ 3-5% และยืดอายุอุปกรณ์สำคัญๆ ได้ถึง 5%
ความก้าวหน้าของ 5G ยังทำให้ AI สามารถประมวลผลข้อมูลจาก CCTV ที่ไลน์การผลิต หรือข้อมูลการรั่วไหล-เน่าเสียบนซัพพลายเชนได้แบบเรียลไทม์ผ่าน Edge Computing
AI for Data Security and Fraud Detection: เมื่อต้นปียักษ์ค้าปลีก Amazon ต้องเผชิญกับการกระหน่ำจู่โจมเว็บด้วยอินเทอร์เน็ตทราฟฟิกสูงถึง 2.3 เทราบิตต่อวินาที ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ขณะที่การตลาดแบบ omnichannel ที่มีจุดเชื่อมต่อหลายจุดผ่านโซเชียลมีเดีย อีเมล และไดเร็กเมล กลายเป็นโอกาสที่มาพร้อมความเสี่ยงจากการถูกโจมตี Ransomware ได้กลายเป็นการโจมตีอันดับ 1 ของโลก และนับเป็น 23% ของภัยไซเบอร์ทั้งหมด วันนี้องค์กรจำเป็นต้องอาศัย AI ในการวิเคราะห์แพตเทิร์นและคาดการณ์การโจมตี
ในอีกทางการฉ้อโกง (fraud) ก็มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นตามการเติบโตและความรุนแรงของการเจาะข้อมูล โดยพบว่า 25% ของการทำธุรกรรมอี-คอมเมิร์ซถูกปฏิเสธ และคาดว่าการฉ้อโกงจะสร้างความสูญเสียกว่า 1.38 ล้านล้านบาทให้องค์กรทั่วโลกภายใน 4 ปีข้างหน้า
วันนี้องค์กร 46% เริ่มนำ AI มาใช้จับแพตเทิร์นการฉ้อโกง เช่น หน่วยงาน STET ที่รองรับการทำธุรกรรมบัตรเครดิตส่วนใหญ่ของฝรั่งเศส ที่สร้างโปรไฟล์พฤติกรรมของบัตร 255 ล้านใบ และร้านค้า 2.1 ล้านราย ช่วยให้สามารถตรวจจับการฉ้อโกงของธุรกรรม 6.7 หมื่นล้านรายการด้วยความเร็ว 1,200 รายการต่อวินาที ช่วยลดการสูญเสียจากการฉ้อโกงได้กว่า 3.6 พันล้านบาทในเวลา 4 ปี
AI for Customer Experience: โครงการ AI Debater ที่ AI สามารถอภิปรายสดกับคน คือความก้าวล้ำล่าสุดที่ผสานความสามารถหลายด้านของ AI อย่างการฟัง เข้าใจ วิเคราะห์ประเด็นยาวๆ การสร้างและจัดระเบียบเนื้อหาในหัวข้อนั้นๆ รวมไปถึงการโต้ตอบเป็นภาษามนุษย์ เป็นก้าวย่างสำคัญของอนาคตงานบริการลูกค้า
- 3 เหตุผลหลักในการเลือก AI -
เมื่อมีการทำงานระยะไกลเพิ่มขึ้น รวมถึงมีการนำเทคโนโลยีอย่าง IoT และ Edge มาใช้มากขึ้น การเข้าถึง การบริหารจัดการความถูกต้อง และความปลอดภัยของข้อมูลจึงกลายเป็นปัญหาใหญ่ของธุรกิจ เพราะไม่เพียงแต่ส่งผลต่อความถูกต้องของผลการวิเคราะห์ของ AI แต่ยังเกี่ยวโยงกับกฎ ข้อบังคับ และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลซึ่งกระจายอยู่ทั้งในองค์กร บนคลาวด์ส่วนตัวหรือคลาวด์สาธารณะ โดย 75% ขององค์กรขนาดใหญ่ระบุว่า ต้องดึงข้อมูลจากกว่า 20 แหล่งเพื่อนมาประมวลผล ผู้บริหารทั่วโลกระบุเหตุผลหลัก 3 ข้อในการตัดสินใจเลือกผู้ให้บริการ AI คือ ความสามารถของ AI ในการออโตเมตกระบวนการเพื่อต่อยอดงานต่างๆ (47%) การตรวจสอบได้และการให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ของ AI (40%) รวมถึงการที่สามารถนำ AI นั้นๆ ไปใช้บนระบบใดก็ได้ (40%) และ 1 ใน 3 ของผู้บริหารยังระบุว่า ความต้องการเพิ่มผลิตภาพให้บุคลากร และความจำเป็นในการปรับปรุงการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าคือ เหตุผลหลักที่จะทำให้ตัดสินใจนำเครื่องมือ AI และ Automation มาใช้
ปฐมา จันทรักษ์
กรรมการผู้จัดการใหญ่ ไอบีเอ็ม ประเทศไทย
อ่านเพิ่มเติม:
- ดาต้าเซ็นเตอร์รากฐานอนาคตแห่ง NEW S-CURVE ไทย
- PATRICK WALUJO ดาวจรัสแห่ง NORTHSTAR
- สรณัญช์ ชูฉัตร “ETRAN” สองล้ออีวีเปลี่ยนโลก
คลิกอ่านฉบับเต็ม และบทความทางด้านธุรกิจได้ที่นิตยสาร Forbes Thailand ฉบับเดือนสิงหาคม 2564 ในรูปแบบ e-magazine
