สถาบัน AI ของดีลอยท์ (The Deloitte AI Institute™) ได้เปิดเผยรายงานฉบับไตรมาส 3 ของ “State of Generative AI in the Enterprise” เกี่ยวกับแนวโน้มการนำ GenAI มาใช้ในองค์กร การปรับใช้ ตลอดจนวิธีการที่องค์กรเอาชนะอุปสรรคและสร้างประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มที่ในวงกว้าง รายงาน “The State of Generative AI in the Enterprise: Now decides Next” เป็นการสำรวจผู้ตอบแบบสอบถามระดับผู้อำนวยการถึงระดับผู้บริหารระดับสูง (C-suite) จำนวน 2,770 คน ใน 14 ประเทศทั่วโลก แม้ว่าผู้ตอบแบบสอบถามจะมีความเชี่ยวชาญในการใช้งาน GenAI ในระดับที่หลากหลาย แต่ทุกคนมีประสบการณ์กับการใช้ AI และมีการทดลองใช้หรือกำลังใช้งาน GenAI ในองค์กรของตน
“ขณะที่การทดลองใช้งานเริ่มให้ผลเป็นรูปร่าง ทำให้เห็นชัดว่าเรามาถึงช่วงเวลาสำคัญสำหรับ Generative AI องค์กรจำเป็นต้องสร้างสมดุลระหว่างความคาดหวังของผู้นำกับความท้าทายในด้านต่างๆ เช่น คุณภาพข้อมูล ค่าใช้จ่ายในการลงทุน การวัดผลอย่างมีประสิทธิภาพ และภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบที่กำลังเปลี่ยนแปลง การสำรวจไตรมาสที่ 3 ของเราแสดงให้เห็นว่า การจัดการการเปลี่ยนแปลงและการบูรณาการอย่างเต็มรูปแบบเป็นสิ่งสำคัญในการที่องค์กรจะเอาชนะอุปสรรค ปลดล็อกคุณค่า และสร้างอนาคตให้ GenAI ในองค์กร” จิม โรแวน Applied AI Leader and Principal, ดีลอยท์ คอนซัลติ้ง แอลแอลพี กล่าว
“เราได้เห็นว่าองค์กรต่างๆมีความตื่นเต้นและสนใจใน GenAI อย่างต่อเนื่อง และผู้นำองค์กรพบว่า AI จะมีคุณค่ามากที่สุดเมื่อนำไปใช้ในส่วนงานและกระบวนการทางธุรกิจที่สำคัญขององค์กร รายงานของดีลอยท์ชี้ให้เห็นว่าประโยชน์สูงสุดของ GenAI นั้นมีมากกว่าแค่การปรับปรุงประสิทธิภาพ ประสิทธิผล และการลดต้นทุน โดยผู้บริหารกว่าครึ่งระบุว่า GenAI ส่งผลให้เกิด นวัตกรรมเพิ่มขึ้น ผลิตภัณฑ์และบริการที่ดีขึ้น ความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ดีขึ้น และสร้างคุณค่าในด้านอื่นๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพและประโยชน์มหาศาลของ GenAI” คอสติ เปริโกส Generative AI Leader ดีลอยท์ โกลบอล กล่าว
ความตื่นเต้นเริ่มลดลงเมื่อเผชิญกับความเป็นจริง และกรณีการใช้งานที่มุ่งเน้นประโยชน์อย่างแท้จริงจะนำไปสู่การขยายโครงการที่ประสบความสำเร็จ
ผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า แม้ผู้บริหารระดับสูงและคณะกรรมการบริษัท ยังคงตื่นเต้นกับ GenAI แต่เริ่มมีสัญญาณว่าความกระตือรือร้นอาจลดลงเมื่อความตื่นเต้นกับ “เทคโนโลยีใหม่” เริ่มจางหาย ความสนใจใน GenAI ยังคงอยู่ในระดับ "สูง" หรือ "สูงมาก" โดย ผู้บริหารระดับสูงสนใจ ร้อยละ 63 และคณะกรรมการ ร้อยละ 53 แต่ลดลงจากการสำรวจในไตรมาสที่ 1 ของปี 2567 ร้อยละ 11 และ ร้อยละ 8 ตามลำดับ ขณะที่เป้าหมายขององค์กรคือการเลือกโครงการ GenAI ที่มีศักยภาพสูงสุดและขยายขนาดโครงการได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด แต่โครงการด้าน GenAI หลายโครงการยังคงอยู่ในขั้นทดลองหรือพิสูจน์แนวคิด (proof-of-concept) โดยส่วนใหญ่ของผู้ตอบแบบสอบถาม หรือร้อยละ 68% กล่าวว่าองค์กรของตนมีการขยับจากการใช้ GenAI ในขั้นทดลอง ร้อยละ 30 หรือน้อยกว่า ไปสู่โครงการเต็มรูปแบบ
ผู้บริหารให้ความสำคัญกับการบริหารจัดการข้อมูล เพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อมูลเป็นเรื่องสำคัญสำหรับผู้บริหารที่มีความเชี่ยวชาญในเรื่อง AI โดยองค์กรร้อยละ 75 เพิ่มการลงทุนด้านเทคโนโลยีเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลเนื่องจาก GenAI อย่างไรก็ตาม องค์กรต่างประสบปัญหาที่คาดไม่ถึงในการขยายขนาดโครงการ โดยปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทำให้องค์กรที่ร่วมการสำรวจ ร้อยละ 55 หลีกเลี่ยงการใช้งาน GenAI บางอย่าง การแก้ไขปัญหาข้อจำกัดด้านข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการนำ GenAI ไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อปรับปรุงความสามารถด้านข้อมูลให้ทันสมัย องค์กรร้อยละ 54 มีการเพิ่มการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล องค์กรร้อยละ 48 มีการปรับปรุงแนวปฏิบัติในการจัดการคุณภาพข้อมูล และ องค์กรร้อยละ 45 มีการปรับกรอบในการกำกับดูแลข้อมูลและ/หรือ พัฒนานโยบายข้อมูล
ความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้หลายองค์กรต้องดำเนินการอย่างระมัดระวัง โดยพยายามจำกัดความเสี่ยงแต่ในขณะเดียวกันก็ต้องไม่กลัวกับความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นจนเกินไป
แม้ผู้ตอบแบบสอบถามจะตระหนักว่าการจัดการความเสี่ยงในการใช้ GenAI เป็นเรื่องสำคัญ แต่ 3 ใน 4 ของปัญหาที่ขัดขวางการงานใช้ GenAI ได้อย่างประสบความสำเร็จนั้นล้วนเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงทั้งสิ้น เช่น ความกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ร้อยละ 36 ความยากลำบากในการจัดการความเสี่ยง ร้อยละ 30 และการขาดกรอบการกำกับดูแล ร้อยละ 29 ความกังวลเหล่านี้เกิดจากความเสี่ยงเฉพาะของ GenAI เช่น ข้อผิดพลาดที่เกิดจากสมมติฐานและข้อจำกัดของแบบจำลอง (Model Bias) การสร้างข้อมูลหรือเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมเหตุสมผล (AI hallucinations) ความกังวลใหม่ๆ เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความน่าเชื่อถือ และ การป้องกันช่องทางในการโจมตีใหม่ๆ เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือและสร้างความมั่นใจว่ามีการใช้งานอย่างรับผิดชอบ องค์กรมีการกำหนดมาตรการควบคุมและสร้างความสามารถในการตรวจสอบ โดยการดำเนินการในอันดับต้นๆ ขององค์กรในเรื่องนี้ ได้แก่ การกำหนดกรอบการกำกับดูแลในการใช้เครื่องมือและแอปพลิเคชัน GenAI ร้อยละ 51 การตรวจสอบข้อกำหนดทางกฎหมายและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ร้อยละ 49 และการตรวจสอบภายใน/การทดสอบเครื่องมือและแอปพลิเคชัน GenAI ร้อยละ 43
ถึงแม้จะมีการทดลองใช้งาน GenAI อย่างต่อเนื่อง แต่ก็มีความจำเป็นเพิ่มขึ้นในการแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของ GenAI
ขณะที่องค์กรที่ร่วมตอบแบบสำรวจ เริ่มมีการพัฒนาโครงการ GenAI ไปไกลกว่าขั้นตอนการพิสูจน์แนวคิด (proof-of-concept) แต่องค์กรร้อยละ 41 ยังระบุว่าพบความยากลำบากในการกำหนดและวัดผลกระทบที่แท้จริงของโครงการ GenAI และมีองค์กรเพียงร้อย 16 เท่านั้น ที่มีการทำรายงานถึงประโยชน์ที่เกิดขึ้นจากโครงการเพื่อเสนอ CFO อย่างสม่ำเสมอ เมื่อการใช้งานและกรณีศึกษาต่างๆ มีความชัดเจนมากขึ้น ผู้บริหารระดับสูงมีแนวโน้มที่จะไม่ตัดสินใจลงทุนเพียงเพราะภาพที่สวยงามหรือเพียงกลัวว่าจะตกกระแสเท่านั้น แต่จะพิจารณาจากผลการวัดที่เป็นรูปธรรม ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาความสนใจและการสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูงและคณะกรรมการบริษัท เพื่อพิสูจน์ศักยภาพและมูลค่าที่แท้จริง องค์กรร้อยละ 48 มีการกำหนดตัวชี้วัดผลสำเร็จ (KPIs) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของ GenAI ร้อยละ 38 มีการกำหนดกรอบการประเมินการลงทุนในโครงการ และที่ร้อยละ 38 เท่ากัน มีการติดตามการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิผลของพนักงานจากการใช้ GenAI
เกี่ยวกับรายงาน “The State of Generative AI in the Enterprise”
รายงาน The State of Generative AI in the Enterprise: Now decides Next เป็นรายงานฉบับที่สาม ในรายงานการสำรวจรายไตรมาส โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อติดตามการนำ GenAI มาใช้ในองค์กร การวิจัยนี้เป็นการต่อยอดจากรายงาน “State of AI in the Enterprise ของดีลอยท์ ซึ่งดำเนินการต่อเนื่องมาเป็นปีที่หก สำหรับรายงานฉบับนี้ ได้ดำเนินการสำรวจระหว่างเดือนพฤษภาคมและมิถุนายน 2567 โดยมีผู้บริหารระดับสูงด้านเทคโนโลยีและผู้บริหารระดับสูงที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI จำนวน 2,770 คน ที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการทดลองใช้หรือใช้งาน GenAI ในองค์กรขนาดใหญ่ ใน 14 ประเทศ และ 6 อุตสาหกรรม ได้แก่ ธุรกิจอุปโภคบริโภค พลังงาน ทรัพยากรและอุตสาหกรรม บริการทางการเงิน วิทยาศาสตร์ชีวภาพและการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยี สื่อ และโทรคมนาคม ตลอดจนภาครัฐและบริการสาธารณะ
