# คู่มือผู้บริหารสำหรับการลงทุนด้าน AI: ทำความเข้าใจข้อเสนอคุณค่าในปี 2025

> AI จะทำให้งานเทียบเท่า 300 ล้านตำแหน่งทั่วโลกกลายเป็นระบบอัตโนมัติ โดย 92 ล้านตำแหน่งจะถูกยกเลิกภายในปี 2030 (WEF) ส่งผลกระทบต่อ 60% ของงานในประเทศรายได้สูง—แต่ผลสุทธิเป็นบวก: จะมีบทบาทใหม่เกิดขึ้น 170 ล้านตำแหน่ง (รวมสุทธิ +78 ล้าน) งานที่เสี่ยงที่สุด: งานธุรการที่มีกิจกรรมสามารถทำเป็นอัตโนมัติได้ 46%, งานสนับสนุนหลังบ้าน, คอลเซ็นเตอร์, บัญชี ผลลัพธ์รายภาคที่วัดได้แล้ว: การเงิน ลดต้นทุนดำเนินงาน -40% เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความเสี่ยง +40%, สุขภาพ ลดเวลาวินิจฉัย -30-50% พร้อมลดเวลาค้นพบยาจาก 5 ปีเหลือ <1 ปี (ลดต้นทุน -60%), ซอฟต์แวร์ ลดเวลาพัฒนา -56% พร้อมเร่ง time-to-market +30-60%, การผลิต ลด downtime -80% พร้อมเพิ่มกำไรต่อปี +8%, การตลาด เพิ่มอัตราแปลง +30% พร้อมลดต้นทุนการหาลูกค้าใหม่ -30% ความเหลื่อมล้ำด้านค่าจ้างสุดขั้ว: ทนายความที่มีทักษะ AI มีรายได้สูงกว่าเพื่อนร่วมงานแบบดั้งเดิม +49% กรณีศึกษาด้านประชากรศาสตร์ของอิตาลี: ช่องว่างตำแหน่งงาน 5.6 ล้านตำแหน่งภายในปี 2033 ทำให้ระบบอัตโนมัติ 3.8 ล้านตำแหน่งกลายเป็นความจำเป็นมากกว่าความเสี่ยง ทักษะสำหรับปี 2025: การคิดวิเคราะห์, ความคิดสร้างสรรค์, ความฉลาดทางสังคม—94% ของผู้บริหารฝ่ายการตลาดรายงานผลกระทบเชิงบวกต่อยอดขาย, 91% ของบริษัทที่ใช้ AI จะจ้างงานเพิ่มในปี 2025 คำถามหลัก: ไม่ใช่ว่า AI จะแทนที่มนุษย์หรือไม่ แต่มนุษย์กลุ่มไหนจะปรับตัวได้และกลุ่มไหนจะต่อต้านการเปลี่ยนแปลง

Source: https://www.electe.net/th/post/la-guida-dei-dirigenti-agli-investimenti-nellintelligenza-artificiale-comprendere-le-proposte-di-valore-nel-2025

Site guide: https://www.electe.net/th/llms.txt

ขณะที่แนวโน้มการลงทุนด้าน AI พัฒนาต่อไปในปี 2025 ผู้บริหารต้องเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการนำ[ปัญญา](/ai-governance-2025-come-lautoregolamentazione-sta-rivoluzionando-il-futuro-dellintelligenza-artificiale)ประดิษฐ์ไปใช้งาน ด้วยการนำเครื่องมือ AI มาใช้อย่างรวดเร็วของบริษัทต่างๆ - 22% กำลังนำไปใช้อย่างกว้างขวาง และ 33% กำลังใช้งานในขอบเขตจำกัด - การเข้าใจวิธีประเมินและนำ[โซลูชัน](/app-ai-specifiche-per-il-settore-soluzioni-verticali-promesse-e-sfide-del-microsoft-dragon-copilot) AI ไปใช้จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขัน ในหนังสือ "[The Executive Guide to Artificial Intelligence](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-319-63820-1.pdf&ved=2ahUKEwjVl8rpr_iLAxUq2QIHHfogB-4QFnoECD4QAQ&usg=AOvVaw2iOpc4o4Y_2QcGB4G1AFQT)" โดย Andrew Burgess ผู้เขียนได้จัดทำคู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับผู้บริหารองค์กรที่ต้องการทำความเข้าใจและนำโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในองค์กรของตน

หนังสือเล่มนี้ตีพิมพ์ในปี 2017 โดยสำนักพิมพ์ Springer International Publishing และให้ภาพรวมเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ได้ มีอะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้างในปัจจุบัน?

## แนวโน้มการลงทุนด้าน AI ปัจจุบันปี 2025

ภูมิทัศน์ของ AI กำลังเติบโตอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน โดยองค์กรต่างๆ ลงทุนเพิ่มมากขึ้นเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน

### พื้นฐาน:

เบอร์เจสส์เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเริ่มต้นโดยการกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและสอดคล้องกับกลยุทธ์ของบริษัท ซึ่งเป็นหลักการที่ยังคงใช้ได้ในปัจจุบัน ในหนังสือเล่มนี้ เขาได้ระบุความสามารถหลัก 8 ประการของ AI:

1. **การจดจำภาพ**
2. **การจดจำเสียงพูด**
3. **Search e information extraction**
4. **Clustering**
5. **Natural Language Understanding**
6. **การเพิ่มประสิทธิภาพ**
7. **Prediction**
8. **Understanding** (ปัจจุบัน)

### วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

นับตั้งแต่หนังสือเล่มนี้ถูกเขียนขึ้น AI ได้ก้าวจากเทคโนโลยีที่เพิ่งเกิดใหม่ไปสู่เทคโนโลยีกระแสหลัก ความสามารถในการ "เข้าใจ" ซึ่งเบอร์เจสมองว่าเป็นเรื่องของอนาคต ได้เห็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญด้วยการถือกำเนิดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเทคโนโลยี AI เชิงกำเนิด ซึ่งยังไม่ปรากฏให้เห็นในปี 2018

## [กรอบการทำงาน](/ai-synergy-framework-2025-come-rompere-i-silos-dellintelligenza-artificiale-per-massimizzare-il-roi-aziendale)เชิงกลยุทธ์สำหรับการตัดสินใจลงทุนใน AI

### คำถามสำคัญสี่ประการ

เมื่อประเมินการลงทุนใน AI จำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่คำถามสำคัญเหล่านี้:

1. **การนิยามปัญหาทางธุรกิจ**
2. **ตัวชี้วัดความสำเร็จ**
3. **ข้อกำหนดสำหรับการนำไปใช้งาน**
4. **การประเมินความเสี่ยง**

> **หมายเหตุ: กรอบการทำงานสี่คำถามนี้มาจากความรู้ในปัจจุบัน และไม่ได้ถูกนำเสนออย่างชัดเจนในหนังสือของ Burgess**

## การสร้างกลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ

### กรอบการทำงานด้านการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม:

เบอร์เกสเสนอกรอบการทำงานโดยละเอียดสำหรับการสร้างกลยุทธ์ AI ซึ่งประกอบด้วย:

1. **ความสอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจ** - ทำความเข้าใจว่า AI สามารถสนับสนุนเป้าหมายทางธุรกิจที่มีอยู่ได้อย่างไร
2. **ความเข้าใจในเป้าหมายด้าน AI** - กำหนดว่าต้องการ:
3.
  - ปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่
  - เปลี่ยนแปลงฟังก์ชันทางธุรกิจ
  - สร้างบริการ/ผลิตภัณฑ์ใหม่
4. **การประเมินความพร้อมด้าน AI** - กำหนดระดับความพร้อมปัจจุบันขององค์กรบนมาตราส่วนตั้งแต่ 0 ถึง 5:
5.
  - การประมวลผลด้วยมือ (ระดับ 0)
  - ระบบอัตโนมัติ IT [แบบดั้งเดิม](/il-roi-ai-misurare-il-vero-valore-delle-soluzioni-intelligenti-2025) (ระดับ 1)
  - ระบบอัตโนมัติพื้นฐานแบบแยกส่วน (ระดับ 2)
  - การนำเครื่องมืออัตโนมัติไปใช้เชิงยุทธวิธี (ระดับ 3)
  - การนำเทคโนโลยีอัตโนมัติหลากหลายประเภทไปใช้เชิงยุทธวิธี (ระดับ 4)
  - ระบบอัตโนมัติเชิงกลยุทธ์แบบครบวงจร (ระดับ 5)
6. **การสร้าง heat map ของ AI** - ระบุพื้นที่ที่มีโอกาสมากที่สุด
7. **การพัฒนา business case** - ประเมินประโยชน์แบบ "hard" และ "soft"
8. **การจัดการการเปลี่ยนแปลง** - วางแผนว่าองค์กรจะปรับตัวอย่างไร
9. **การพัฒนา roadmap ของ AI** - สร้างแผนระยะกลางถึงระยะยาว

### วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

กรอบงานของ Burgess ยังคงมีความเกี่ยวข้องอย่างน่าประหลาดใจ แต่ในปัจจุบันจำเป็นต้องบูรณาการโดยคำนึงถึงสิ่งต่อไปนี้:

- จริยธรรมของ AI และกฎระเบียบ (เช่น EU AI Act)
- ความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อมของ AI
- กลยุทธ์ AI ที่มีความรับผิดชอบ
- การผสานรวมกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ควอนตัมคอมพิวติ้ง

## การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI

### ปัจจัยที่กำหนดผลตอบแทนจากการลงทุน:

เบอร์เจสระบุถึงประโยชน์ของ AI หลายประเภท โดยแบ่งเป็นประเภท "ยาก" และ "ง่าย":

**ประโยชน์ที่จับต้องได้ (Hard benefits):**

- การลดต้นทุน
- การหลีกเลี่ยงต้นทุน
- ความพึงพอใจของลูกค้า
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- การลดความเสี่ยง
- การลดความสูญเสีย
- การลดการสูญเสียรายได้
- การสร้างรายได้

**ประโยชน์ที่จับต้องไม่ได้ (Soft benefits):**

- การเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม
- ความได้เปรียบทางการแข่งขัน
- ผลกระทบแบบฮาโล
- การเปิดทางสู่ประโยชน์อื่นๆ
- การเปิดทางสู่การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล

การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยมีกรอบการทำงานเฉพาะสำหรับการประเมินผลกระทบของ AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งไม่มีอยู่ในตอนที่เบอร์เจสเขียนหนังสือเล่มนี้

## แนวทางทางเทคนิคในการนำ AI ไปใช้

### ประเภทของโซลูชั่น:

เบอร์เจสนำเสนอแนวทางหลักสามประการในการนำ AI มาใช้:

1. **ซอฟต์แวร์ AI สำเร็จรูป** - โซลูชันที่พร้อมใช้งาน
2. **แพลตฟอร์ม AI** - จัดหาโดยบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่
3. **การพัฒนา AI แบบกำหนดเอง** - โซลูชันที่ออกแบบเฉพาะ

สำหรับขั้นตอนแรก เขาเสนอให้พิจารณาดังนี้:

- Proof of Concept (PoC)
- ต้นแบบ (Prototype)
- Minimum Viable Product (MVP)
- Riskiest Assumption Test (RAT)
- โครงการนำร่อง (Pilot)

### สิ่งที่เปลี่ยนแปลง:

ตั้งแต่ปี 2018 เราได้เห็น:

- การ[ทำให้เป็นประชาธิปไตย](/ai-invisibile-vs-ai-democratica-la-guerra-silenziosa-che-sta-rivoluzionando-il-business-nel-2025)ของเครื่องมือ AI ด้วยโซลูชัน no-code/low-code
- การพัฒนาที่ก้าวกระโดดของแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์
- การเติบโตของ AI เชิงสร้างสรรค์และโมเดลอย่าง GPT, DALL-E เป็นต้น
- การเพิ่มขึ้นของโซลูชัน AutoML ที่ทำให้บางส่วนของกระบวนการ data science เป็นอัตโนมัติ

## การพิจารณาความเสี่ยงและความท้าทาย

### ความเสี่ยงของปัญญาประดิษฐ์:

เบอร์เจสอุทิศบทหนึ่งให้กับความเสี่ยงของ AI โดยเน้นย้ำถึง:

1. **คุณภาพของข้อมูล**
2. **การขาดความโปร่งใส** - ลักษณะ "black box" ของอัลกอริทึม
3. **อคติที่ไม่ตั้งใจ**
4. **ความไร้เดียงสาของ AI** - ข้อจำกัดในการเข้าใจบริบท
5. **การพึ่งพา AI มากเกินไป**
6. **การเลือกเทคโนโลยีที่ผิดพลาด**
7. **การกระทำที่มุ่งร้าย**

### วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

ตั้งแต่หนังสือเล่มนี้ถูกเขียนขึ้น:

- ความกังวลเกี่ยวกับอคติของอัลกอริทึมกลายเป็นประเด็นสำคัญ (รอการเจาะลึกเพิ่มเติม)
- ความปลอดภัยของ AI กลายเป็นสิ่งสำคัญพื้นฐานเมื่อภัยคุกคามเพิ่มขึ้น
- การกำกับดูแล AI กลายเป็นปัจจัยสำคัญ
- ความเสี่ยงจาก deepfake และข้อมูลเท็จจาก AI เชิงสร้างสรรค์กลายเป็นเรื่องสำคัญ
- ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวเพิ่มขึ้นตามการใช้งาน AI ที่แพร่หลายมากขึ้น

## การสร้างองค์กร AI ที่มีประสิทธิภาพ

### จากหนังสือของเบอร์เจส (2018):

เบอร์เจสเสนอ:

- สร้างระบบนิเวศ AI ร่วมกับผู้จัดจำหน่ายและพันธมิตร
- จัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศ (Center of Excellence - CoE) พร้อมทีมงานเฉพาะ
- พิจารณาบทบาทเช่น Chief Data Officer (CDO) หรือ Chief Automation Officer (CAO)

### วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

ตั้งแต่นั้นมา:

- บทบาท Chief AI Officer (CAIO) กลายเป็นเรื่องปกติ
- AI ในปัจจุบันมักถูกผสานรวมเข้ากับทั้งองค์กรแทนที่จะถูกแยกไว้ใน CoE
- การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยนำไปสู่รูปแบบการดำเนินงานที่กระจายตัวมากขึ้น
- ความสำคัญของการรู้เท่าทัน AI สำหรับพนักงานทุกคนได้ปรากฏชัดขึ้น

## บทสรุป

### จากหนังสือของเบอร์เจส (2018):

เบอร์เจสสรุปด้วยความสำคัญของ:

- อย่าเชื่อกระแสฮือฮา แต่ให้มุ่งเน้นที่ปัญหาทางธุรกิจที่แท้จริง
- เริ่มต้นเส้นทาง AI ให้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้
- สร้างความพร้อมรับอนาคตให้องค์กรผ่านความเข้าใจเรื่อง AI
- ใช้แนวทางที่สมดุลระหว่างการมองในแง่ดีและความสมจริง

### วิวัฒนาการจากปี 2018 ถึงปี 2025:

คำแนะนำของเบอร์เจสที่ว่า "อย่าเชื่อกระแส" ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในปี 2025 โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อกระแส AI เชิงสร้างสรรค์กำลังมาแรง อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการนำ AI มาใช้นั้นยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น และบริษัทที่ยังไม่ได้เริ่มต้นเส้นทาง AI ของตนเองกำลังเสียเปรียบอย่างมากเมื่อเทียบกับบริษัทที่ทำตามคำแนะนำของเบอร์เจสที่ให้เริ่มต้นตั้งแต่เนิ่นๆ (ในปี 2018!)

ภูมิทัศน์ของ AI ในปี 2025 มีความซับซ้อนมากขึ้น มีความสมบูรณ์มากขึ้น และบูรณาการเข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจมากกว่าที่ใครจะคาดการณ์ได้ในปี 2018 แต่หลักการสำคัญของการจัดแนวกลยุทธ์ การสร้างมูลค่า และการจัดการความเสี่ยงที่เบอร์เจสสรุปไว้ยังคงมีความสมเหตุสมผลอย่างน่าประหลาดใจ