เดลล์ เทคโนโลยีส์ (NYSE: DELL) และ NVIDIA มอบหมายให้ IDC ทำการวิเคราะห์อย่างครอบคลุมเกี่ยวกับแนวโน้มการนํา AI ไปใช้ในองค์กรทั่วทั้งเอเชียแปซิฟิก พร้อมให้คำแนะนําเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจเกี่ยวกับการขับเคลื่อนความสำเร็จด้าน AI ร่วมกับพันธมิตรด้านเทคโนโลยี ซึ่งผลการศึกษาดังกล่าวได้ถูกเผยแพร่ใน IDC InfoBrief เรื่องการสร้างต้นแบบการใช้งาน AI ของคุณ (Creating your AI Implementation Blueprint) (เอกสาร ##AP242506IB, มกราคม 2025)
AI GenAI และ แมชชีน เลิร์นนิ่ง กําลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั่วเอเชียแปซิฟิก แต่หลายองค์กรต้องดิ้นรนกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากร ความซับซ้อนในการผสานรวมการทำงาน และการปรับกลยุทธ์ AI ให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ IDC InfoBrief “การสร้างต้นแบบการใช้งาน AI ของคุณ” ซึ่งได้รับมอบหมายจาก เดลล์ เน้นย้ำว่าพันธมิตรด้านเทคโนโลยีสามารถช่วยให้ธุรกิจเชื่อมช่องว่างเหล่านี้ได้อย่างไร เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการนํา AI มาใช้เป็นไปอย่างราบรื่น
ปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI: ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก “การสร้างต้นแบบการใช้งาน AI ของคุณ”
เมื่อมีการนํา AI มาปรับใช้ขยายตัวเร็วขึ้นทั่วทั้งเอเชียแปซิฟิก หลายองค์กร กำลังเข้าถึงการใช้กลยุทธ์การผสานรวมมากขึ้น โดยให้ความสำคัญไปที่กรณีการใช้ GenAI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงาน เพิ่มมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์ และส่งมอบประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล
อย่างไรก็ตาม การนํา AI ไปใช้นั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทายโดยสิ้นเชิง องค์กรธุรกิจยังคงต้องเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดที่พัฒนาแล้วซึ่งมีการแข่งขันเพื่อแย่งชิงผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทำให้เกิดต้นทุนที่สูงขึ้น นอกจากนี้ ความสำเร็จของความคิดริเริ่ม AI แล้ว ยังขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งาน คุณภาพ และการกำกับดูแลข้อมูล การจัดการกับปัจจัยเหล่านี้ผ่านการผสมผสานระหว่างการลงทุนภายในและความร่วมมือภายนอกซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพของ AI อย่างเต็มที่
IDC InfoBrief ได้สรุปการค้นพบที่สําคัญหลายประการเกี่ยวกับการนํา AI มาใช้ในเอเชียแปซิฟิก:
Source: IDC’s AI, GenAI and Insights Survey, July 2024, APAC data, N=450
(within the IDC InfoBrief, “Creating Your AI Implementation Blueprint”)
- AI และ GenAI ขับเคลื่อนนวัตกรรมทางธุรกิจ: การนํา AI มาใช้เพิ่มมากขึ้นในภูมิภาค โดยเฉพาะตลาดเซิร์ฟเวอร์ที่เน้นการใช้ AI ในเอเชียแปซิฟิก คาดว่าจะมีมูลค่าสูงถึงประมาณ 23,900 ล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2025 ส่วนการใช้จ่ายในเอเชียแปซิฟิกใน GenAIได้รับแรงผลักดันเช่นกัน โดย 84% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิกในปีนี้ตั้งใจจะจัดสรรระหว่าง 1 ถึง 2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อใช้สำหรับโครงการริเริ่มของ GenAI ในขณะที่องค์กรทั่วโลกใช้งบประมาณราว 33% กับ GenAI แต่ในเอเชียแปซิฟิกจัดสรรให้งบประมาณให้กับ GenAI เพียง 38% ของงบประมาณที่ใช้กับ AI ทั้งหมด หากเทียบกับการใช้งบประมาณไปกับ AI กลุ่มคาดการณ์และการตีความที่ 61% แม้ว่าองค์กรธุรกิจต่างๆ จะเห็นศักยภาพมากมายในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการมีส่วนร่วมของลูกค้าด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ แต่หลายคนยังคงเผชิญกับความท้าทายในการปรับความคิดริเริ่ม AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์และรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ ในขณะที่ 35% ขององค์กรในอาเซียนอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนํา AI และแมชชีน เลิร์นนิ่งไปใช้ และ 21% ขององค์กรที่ตอบแบบสำรวจนี้ มองว่าความสามารถของพวกเขามีความก้าวหน้าอย่างเป็นระบบแล้ว ด้วยการนำ AI ปรับใช้งานในหลายฟังก์ชัน
- กลยุทธ์การปรับใช้ AI ที่กำลังพัฒนาขึ้น: กลยุทธ์การปรับใช้ AI และ GenAI กําลังพัฒนาในเอเชียแปซิฟิก โดยมีคลาวด์สาธารณะ (รวมถึงมัลติคลาวด์) เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ ในปี 2024 อย่างไรก็ตาม มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ AI ส่วนตัวและการปรับใช้ในองค์กร ซึ่งขับเคลื่อนด้วยความปลอดภัย ประสิทธิภาพด้านต้นทุน การแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกันที่ได้รับการปรับปรุง และข้อกําหนดเฉพาะของอุตสาหกรรม ธุรกิจกําลังเปลี่ยนจากโมเดล AI ทั่วไปเป็นแบบพิเศษ โดยประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศ (CIO) ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูลเป็นอันดับแรก ความสมบูรณ์ของระบบ และตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมในสภาพแวดล้อมที่เป็นสาธารณะ ทั้งแบบมัลติคลาวด์ แบบไฮบริด และไพรเวทคลาวด์
- ความท้าทายและข้อควรพิจารณาที่สำคัญในการขยายขีดความสามารถ AI และ GenAI: องค์กรต้องเผชิญกับข้อกังวลที่สำคัญเมื่อ GenAI มีการขยายขีดความสามารถ ต้นทุนด้านไอทีที่เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังมีเรื่องความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและข้อบังคับต่างๆ ในขณะที่ ต้องบรรลุข้อผูกพันด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงานด้วย รวมถึงการขาดแคลนทักษะสามารถทำให้การเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลล่าช้าลงได้ ทำให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์ช้าลง และส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ด้านคุณภาพ โดยมากกว่า 72% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิกเน้นย้ำถึงความจําเป็นในการใช้ข้อมูลและความรู้ด้าน AI ในการจ้างงานใหม่ๆ เพื่อลดช่องว่างการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะด้าน AI ทั้งนี้ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวยังคงเป็นข้อกังวลหลัก ทีมไอทีต้องเพิ่มความพร้อมสำหรับการนํา GenAI มาใช้ ในขณะที่องค์กรคาดหวังให้ผู้ให้บริการภายนอกรับรองความปลอดภัยของระบบ AI ไม่ว่าจะเป็นความเป็นส่วนตัว ความน่าเชื่อถือ การปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานให้ทันสมัย และการพัฒนา AI โมเดลแบบกกำหนดเอง แม้จะมีความท้าทาย แต่องค์กรธุรกิจยังคงมองว่า GenAI คุ้มค่ากับความพยายาม เนื่องจากเป็นตัวขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดําเนินงาน ความพึงพอใจของลูกค้าที่ดีขึ้นและการสร้างธุรกิจรูปแบบใหม่
- การวางรากฐานสำหรับความสำเร็จของ AI: องค์กรในเอเชียแปซิฟิกกําลังใช้แนวทางที่แนวทางที่เป็นระบบและแบ่งเป็นขั้นตอนในการนํา AI มาใช้งาน โดยจัดลำดับจากความสำคัญของกรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูงและให้ผลตอบแทนที่วัดผลได้ ในขณะเดียวกันก็สามารถบริหารจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การวางรากฐาน AI ที่แข็งแกร่งต้องอาศัยการผสมผสานที่ลงตัวระหว่าง บุคลากร กระบวนการ และเทคโนโลยี โดยมีประเด็นที่ต้องให้ความสำคัญ ได้แก่ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่พร้อมใช้งาน การปลูกฝังทีมที่เน้นให้ความสำคัญกับ AI เป็นหลัก การปรับกลยุทธ์ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ และการใช้การกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจและความสำเร็จของ AI ในระยะยาว
- การพึ่งพาความเชี่ยวชาญด้าน AI เฉพาะทางเพื่อเอาชนะความท้าทาย: ธุรกิจในเอเชียแปซิฟิกตระหนักถึงคุณค่าของการเป็นพันธมิตรกับผู้เชี่ยวชาญเชิงกลยุทธ์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และลดช่องว่างด้านทักษะ ปัจจุบันองค์กรต่างๆ กล่าวถึงปัญหาการขาดแคลนบุคลากร ความกังวลเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลและความซับซ้อนในการผสานรวมเป็นอุปสรรคสำคัญต่อความสำเร็จของ AI ธุรกิจจำนวนมากในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกพึ่งพานักพัฒนาแปพลิเคชันจากภายนอก (60%) ในขณะที่มีเพียง 30% เท่านั้นที่พัฒนาแอปพลิเคชัน AI ภายในองค์กร และประมาณ 10% ใช้โซลูชัน AI สำเร็จรูปเชิงพาณิชย์ (commercial off-the-shelf : COTS) องค์กรที่ประสบความสำเร็จกําลังมองหาหาพันธมิตรด้านเทคโนโลยีสำหรับ AI โรดแมป โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและยืดหยุ่น การสนับสนุนการใช้งานจากผู้เชี่ยวชาญและการฝึกอบรมบุคลากรเพื่อลดช่องว่างด้านความสามารถภายในองค์กรและเร่งการปรับใช้ AI ผู้จำหน่ายเทคโนโลยีที่นําเสนอโซลูชันที่ครอบคลุม สามารถปรับเปลี่ยนได้ และปรับขนาดได้จะอยู่ในตำแหน่งที่ได้เปรียบในการตอบสนองต่อความต้องการทางธุรกิจเหล่านี้ที่เปลี่ยนแปลงไป
การค้นพบที่สำคัญของแต่ละอุตสาหกรรม: อุตสาหกรรมธนาคารและบริการทางการเงิน อุตสาหกรรมการผลิต อุตสาหกรรมพลังงาน อุตสาหกรรมเฮลท์แคร์ อุตสาหกรรมค้าปลีก
อุตสาหกรรมต่างๆ ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกําลังถูกเปลี่ยนแปลงโดย AI GenAI และแมชชีน เลิร์นนิ่ง โดยองค์กรต่างๆ นํา AI มาปรับใช้เป็นกลยุทธ์เพื่อขับเคลื่อนการดำเนินงาน สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าและพัฒนานวัตกรรม ภูมิภาคนี้กําลังนํากรณีตัวอย่างการใช้งาน GenAI มาใช้ในองค์กรอย่างรวดเร็ว โดย 87.4% ขององค์กรในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกปรับใช้ GenAI จากกรณีศึกษามากกว่า 10 กรณีในปี 2024 และ 25.6% กล่าวว่าพวกเขาจะมีกรณีตัวอย่างการใช้งาน GenAI มากกว่า 100 กรณี ในปี 2025 กรณี ตัวอย่างการใช้งานเหล่านี้ครอบคลุมหลากหลายหน้าที่ทางธุรกิจ รวมถึงการดําเนินงานด้านไอที การตลาด การจัดการซัพพลายเชน ทรัพยากรบุคคล และอื่นๆ โดยผู้นําธุรกิจจะกลายเป็นผู้มีอำนาจในการตัดสินใจที่สำคัญ
- อุตสาหกรรมธนาคารและบริการทางการเงิน: กลุ่มนี้เป็นผู้นําด้านการนํา AI และ GenAI มาใช้ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก โดย 84% ขององค์กรเหล่านี้ใช้ AI อยู่แล้ว และ 67% กำลังปรับใช้ GenAI ส่วน 72% ของผู้เชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรมธนาคารและบริการทางการเงินในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเชื่อว่า GenAI ดิสรัปกลุ่มนี้ในอีก 18 เดือนข้างหน้า แอปพลิเคชันหลัก ได้แก่ การตรวจจับการฉ้อโกง การต่อต้านการฟอกเงิน และการปรับปรุงประสิทธิภาพการดําเนินงาน ด้วยการใช้จ่ายของ AI และ GenAI ในบริการทางการเงินที่คาดว่าจะเติบโตที่อัตราแบบทบต้นต่อปี (CAGR) ที่ 25 – 31% ตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2028 องค์กรต่างๆ กําลังปรับขนาดความคิดริเริ่มด้าน AI ในหลายฟังก์ชัน ตั้งแต่การบริการลูกค้าและการสรรหาบุคลากร ไปจนถึงการจัดซื้อจัดจ้างและการปฏิบัติตามกฎหมาย ธนาคารสนับสนุนการเขียนโซลูชัน AI (47.8%) ซึ่งองค์กรจะนำโมเดล GenAI ที่มีอยู่มาปรับแต่งบนแพลตฟอร์ม AI แบบองค์กร เพื่อสร้างความยืดหยุ่น แต่ยังคงต้องการการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย การจัดการข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน
- อุตสาหกรรมการผลิต: 78% ของผู้ผลิตในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกที่ใช้ AI และ 54% ใช้ GenAI อุตสาหกรรมกําลังขับเคลื่อนการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการควบคุมคุณภาพ การคาดการณ์ความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการตรวจสอบการผลิตแบบเรียลไทม์ช่วยลดเวลาหยุดทำงาน ลดของเสียและเพิ่มความแม่นยําในการปฏิบัติงาน โดย 49% ของผู้ผลิตชอบสร้างโซลูชัน AI ขึ้นเอง และมองหาผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางในระบบบริหารการผลิต (MES) การรวมซัพพลายเชน และการเพิ่มทักษะของพนักงาน โดย 52% ของผู้ผลิตเชื่อว่า GenAI จะเข้ามาดิสรัปส่วนนี้ภายใน 18 เดือน มีการเร่งการผลิตอัตโนมัติ การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ และดิจิทัล ทวิน โมเดล ความก้าวหน้าในการผลิตอย่างชาญฉลาดและสายการผลิตที่คล่องตัวและมีความแม่นยําสูง
- อุตสาหกรรมพลังงาน: อุตสาหกรรมภาคพลังงานของภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกําลังนํา AI (83%) และ GenAI (73%) มาใช้เพื่อปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพกริดการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการกระจายพลังงานปรับปรุงประสิทธิภาพและลดเวลาหยุดทำงาน โดย 42% ของบริษัทพลังงานกําลังปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดซึ่งใช้ข้อมูลขององค์กรเพื่อปรับปรุงสมาร์ทกริดและแพลตฟอร์มพลังงาน บริษัทพลังงานหลายแห่งพึ่งพาผู้จำหน่ายเทคโนโลยีภายนอกเนื่องจากช่องว่างด้านทักษะและโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งต้องการการสนับสนุนเฉพาะทางสำหรับการจัดการข้อมูลและการเพิ่มทักษะของพนักงาน ทั้งนี้ 54% เชื่อว่า GenAI จะดิสรัปโมเดลธุรกิจของพวกเขาในอีก 18 เดือนข้างหน้า กรณีของตัวอย่างการใช้งานยอดนิยม ได้แก่ การเปิดใช้งานการขาย ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การจัดการความเสี่ยงที่ได้รับการปรับปรุง และดิจิทัล ทวิน โมเดล การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI และแนวทางปฏิบัติด้าน AI อย่างมีความรับผิดชอบเป็นสิ่งสำคัญ โดยบริษัทระดับโลกสร้างฮับ AI ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมในการจัดการกริด และเร่งการเปลี่ยนผ่านไปสู่พลังงานสะอาด
- กลุ่มอุตสาหกรรมเฮลท์แคร์: 86% ของบริษัทเฮลท์แคร์ในภูมิภาคนี้กําลังใช้ AI โดย 59% นํา GenAI มาใช้เพื่อปรับปรุงการวินิจฉัย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และแผนการรักษาเฉพาะบุคคล กรณีตัวอย่างการใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น การตรวจสอบผู้ป่วยแบบเรียลไทม์และการคาดการณ์ความต้องการ ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับเวิร์กโฟลว์ ลดข้อผิดพลาดและปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย โดย 2% ขององค์กรกลุ่มเฮลท์แคร์สร้างโซลูชัน AI ขึ้นเอง โดยปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะทาง เช่น การวินิจฉัย ในขณะที่ผู้จำหน่ายเทคโนโลยีช่วยแก้ไขช่องว่างด้านทักษะ AI และความซับซ้อนด้านกฎระเบียบ ซึ่ง 67% ของบริษัทกลุ่มนี้เชื่อว่า GenAI จะดิสรัปรูปแบบธุรกิจภายใน 18 เดือน การลงทุนด้าน AI คาดว่าจะเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความเป็นเลิศทางคลินิก ประสิทธิภาพการดําเนินงาน และการเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงิน ซึ่งช่วยให้สามารถเปลี่ยนแปลงการดูแลผู้ป่วยในและการวางแผนการรักษาได้
- อุตสาหกรรมค้าปลีก: ภาคค้าปลีกในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกําลังได้รับการปฏิรูป โดย 82% ของบริษัทค้าปลีกใช้ AI และ 63% ใช้ GenAI ควบคู่ไปกับการลงทุนที่เพิ่มขึ้นใน AI และเอเจนต์ GenAI ขณะที่ เอเจนต์ AI ในปัจจุบันมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจค้าปลีกโดยการขับเคลื่อนคำแนะนําแบบเฉพาะบุคคล ใช้ในการวางแผนสินค้าคงคลังเชิงคาดการณ์และกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิก โดย 42% ของผู้ค้าปลีกคาดว่า GenAI จะดิสรัปโมเดลธุรกิจภายใน 18 เดือน โดยมีกรณีการใช้งานที่สำคัญอื่นๆ รวมถึงดิจิทัลคอมเมิร์ซ และการวิเคราะห์การฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้น ผู้ค้าปลีกกําลังสร้างโซลูชัน AI เพื่อใช้เองมากขึ้น (43.3%) แต่ยังคงต้องเผชิญกับความท้าทายในด้านความพร้อมของข้อมูลและความพร้อมของผู้มีทักษะ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ผู้ค้าปลีกกําลังมุ่งเน้นไปที่การสร้างความสามารถด้าน AI ภายในเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและประสิทธิภาพการดําเนินงาน ในขณะเดียวกันก็พึ่งพาผู้จำหน่ายเทคโนโลยีเพื่อเติมเต็มช่องว่างด้านทักษะ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น ความปลอดภัยของข้อมูลและการรวมระบบ
มุมมองผู้เชี่ยวชาญ:
“ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกมีศักยภาพมหาศาลในการเป็นผู้นําของการนํา AI และนวัตกรรมมาใช้ ถึงเวลาแล้วที่องค์กรต่างๆ จะก้าวข้ามการพิสูจน์แนวคิด (POC) และมุ่งเน้นไปที่การบรรลุผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่วัดผลได้” คริส เคลลี่ รองประธานอาวุโส กลุ่มโซลูชันโครงสร้างพื้นฐาน ฝ่ายขายเฉพาะทาง ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ญี่ปุ่น และจีน เดลล์ เทคโนโลยีส์ กล่าว “การเดินทางสู่ ROI ที่สม่ำเสมอนั้นซับซ้อนและต้องการการสนับสนุนที่ครอบคลุมในทุกขั้นตอน ไม่ว่าจะเป็นกลยุทธ์ การพัฒนากรณีการใช้งาน การเตรียมข้อมูล การกำกับดูแล การเพิ่มประสิทธิภาพ และการปรับขนาดการใช้งาน AI ด้วยการสนับสนุนจากพันธมิตรด้านเทคโนโลยี องค์กรต่างๆ สามารถเอาชนะความท้าทายในการนําไปใช้และเร่งเส้นทางสู่ผลลัพธ์ AI ที
