เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI
ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย
แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท
สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า
ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ
MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก
สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้
องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา
80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง
ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร
AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้
โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง
AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก
กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด
2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ
องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide”
Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว
AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท
การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์
ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน
https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/
ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย
แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท
สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า
ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ
MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก
สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้
องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา
80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง
ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร
AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้
โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง
AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก
กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด
2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ
องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide”
Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว
AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท
การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์
ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน
https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/
🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI
ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย
แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท
สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า
ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ
MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก
📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้
➡️ องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา
➡️ 80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง
➡️ ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร
➡️ AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้
➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง
➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก
➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด
➡️ 2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ
➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง
✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก
➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide”
➡️ Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว
➡️ AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท
➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์
➡️ ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน
https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/
0 Comments
0 Shares
38 Views
0 Reviews