'ไอบีเอ็ม’ ถอดรหัสลงทุน ‘AI’ ปฐมบทใหม่ดิจิทัลปฏิวัติองค์กร

อโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ ไอบีเอ็ม ประเทศไทย แสดงวิสัยทัศน์ว่า ปัจจัยสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรก้าวนำในปฐมบทใหม่ของการแข่งขันด้าน AI ในประเทศไทยมีด้วยกัน 4 ด้าน

ประการแรก โมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส (Open-source AI models) : โมเดล AI แบบโอเพนซอร์สจะยังคงทวีความสำคัญเนื่องมาจากคุณสมบัติด้านความโปร่งใส ยืดหยุ่น ประสิทธิภาพด้านต้นทุน และเอื้อให้องค์กรสามารถปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการของธุรกิจ

ที่สำคัญช่วยให้องค์กรลดความเสี่ยงจากปัญหาเวนเดอร์ล็อคอินและส่งเสริมให้เกิดนวัตกรรมที่ร่วมขับเคลื่อนต่อยอดโดยคอมมูนิตี้ของนักพัฒนาอย่างต่อเนื่อง รวมถึงสนับสนุนกลยุทธ์ด้าน AI ที่เชื่อถือได้สำหรับทุกองค์กร

รากฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้ (Trusted data foundation) : ก่อนจะสร้าง Gen AI ที่เชื่อถือได้สำหรับธุรกิจ องค์กรต้องมุ่งเน้นการสร้างรากฐานข้อมูลที่เปิดกว้างและเชื่อถือได้ รากฐานของข้อมูลแบบเปิดจะก่อให้เกิดความสามารถในการบูรณาการและจัดการข้อมูลได้อย่างไม่มีสะดุด

โดยสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดคลาวด์จะช่วยให้เทคโนโลยีที่มีอยู่ทำงานร่วมกันได้ ลดปัญหาระบบแบบไซโล และเร่งการขับเคลื่อนการทรานส์ฟอร์มบนพื้นฐานของข้อมูล 

รากฐานด้านข้อมูลที่เชื่อถือได้จะทำให้องค์กรมั่นใจได้ว่าการจัดการข้อมูลและเมทาดาตาต่างๆ เพื่อทำอนาไลติกส์หรือใช้กับ AI มีคุณภาพสูง ปลอดภัย และมีการกำกับดูแล ตอบโจทย์ด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎข้อบังคับต่างๆ

‘กรอบ’ ต้องชัดเจน

การสเกลด้วย Governance (Scaling with governance) : ขณะที่องค์กรหลายแห่งกำลังประสบความสำเร็จในการสเกลการใช้งาน AI จะมีธุรกิจมากขึ้นที่ตระหนักถึงความจำเป็นในการใช้โซลูชันและกรอบการกำกับดูแล “AI governance” เพื่อลดความเสี่ยง ลดอคติ และปฏิบัติตามกฎระเบียบที่กำลังเปลี่ยนแปลง

หากไม่มี AI ที่รับผิดชอบและการกำกับดูแล AI องค์กรย่อมไม่สามารถสเกลการใช้งาน AI โดยความไว้วางใจ เปรียบเสมือนใบอนุญาติในการดำเนินธุรกิจขององค์กร และองค์กรจะไม่สามารถปล่อยให้ความไว้วางใจถูกทำลายลงโดย AI

การอินทิเกรททั่วทั้งระบบนิเวศน์ (Ecosystem integrations) : ความสามารถในการอินทิเกรทการใช้งาน AI ทั่วทั้งระบบขององค์กรจะทวีความสำคัญในปี 2568 โดยการใช้งานโมเดล AI โอเพนซอร์สที่เพิ่มขึ้น จะนำสู่ความจำเป็นที่แพลตฟอร์มแอพพลิเคชันต่างๆ ต้องสามารถเชื่อมโยงกันได้อย่างง่ายดายกับโมเดลอื่นๆ ในระบบนิเวศน์ด้านเทคโนโลยีขององค์กร

หากทำได้จะนำสู่ความสามารถในการทำงานร่วมกันที่มากขึ้นของระบบต่างๆ ในองค์กร และการปรับตัวรับพัฒนาการใหม่ๆ ด้าน AI ได้อย่างรวดเร็ว

ไม่มีใครที่ 'พร้อมที่สุด'

ไอบีเอ็ม ประเมินว่า ขณะนี้ยังเป็นเพียงปฐมบทของการลงทุนด้าน AI ในประเทศไทย สำหรับองค์กรขนาดใหญ่คงไม่น่าเป็นห่วง แต่องค์กรขนาดกลางและเล็กยังขาดทรัพยากร ติดขัดเรื่องการปรับเปลี่ยนจากระบบเดิม รวมถึงซีอีโอยังไม่กล้าตัดสินใจ ซึ่งหากไม่สามารถขยับตัวหรือเข้าไปมีส่วนร่วมได้เร็วย่อมทำให้เสียโอกาส

การลงทุน AI คงไม่มีใครที่พร้อมที่สุด แต่หากรอให้พร้อมคงช้าเกินไป เป็นเรื่องที่รอไม่ได้ ต่อไป AI จะกลายเป็นแกนหลักในการขับเคลื่อนอนาคตองค์กร

ปัจจุบันในระดับโลกมีองค์กรราว 10% ที่ใช้ AI แล้ว ส่วนไทยยังน้อยกว่าประมาณ 5-6% แต่หวังว่าปีหน้าจะมีการใช้งานที่แพร่หลายมากขึ้น หากถึง 15-20% นับว่าสำเร็จแล้ว ช่วงเริ่มต้นนี้กลุ่มที่ตื่นตัวอย่างมากคือ การเงินการธนาคาร โทรคมนาคม ค้าปลีก คาดว่าปีหน้าจะได้เห็นการใช้งานในระดับที่สูงขึ้น รวมถึงการเข้ามาของกลุ่มใหม่ๆ ทั้งเฮลธ์แคร์ การผลิต และภาคการศึกษา

สำหรับเส้นทางการพัฒนา ไอบีเอ็มแนะนำแนวทาง “AI Building Blocks” ว่าควรเริ่มจากยูสเคส จากนั้นพิจารณาถึงดาต้า เลือกโมเดล เครื่องมือ วางกรอบธรรมาภิบาล พร้อทผสมผสานการทำงานร่วมกันกับภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง อย่าทำหากไม่ได้ประโยชน์อะไร แม้จะมีความเสี่ยงมากหน่อยแต่หากส่งผลกระทบเชิงบวกก็นับว่าคุ้มค่า

เริ่มต้นจากจุดเล็กๆ

ไอบีเอ็มนำเสนอการลงทุน โมเดล AI “GRANITE 3.0” เล็กกว่า เร็วกว่า และถูกกว่า 97% วันนี้ธุรกิจเริ่มเปลี่ยนความคิดลง จากเดิมที่มองว่าโมเดล AI ขนาดใหญ่คือ AI ที่มีความสามารถมากกว่า แต่เทคโนโลยี LLM ที่มีขนาดใหญ่และมีความต้องการใช้พลังงานสูง กลายเป็นเรื่องที่จะเป็นภาระที่ไม่สมเหตุสมผลในระยะยาวขององค์กร

ในความเป็นจริงยิ่งโมเดลมีขนาดใหญ่ ก็ยิ่งต้องการทรัพยากรในการประมวลผลมากขึ้น ส่งผลให้เกิดความล่าช้า ต้นทุนค่าใช้จ่าย การใช้พลังงาน และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่เพิ่มขึ้น

ด้วยเหตุนี้ หลายองค์กรจึงเริ่มมองถึงโมเดลที่เล็กลง ปรับจูนได้ เชื่อถือได้ และได้รับการเทรนด้วยข้อมูลเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจขององค์กรที่ตอบโจทย์การใช้งานและความต้องการที่เฉพาะเจาะจงโดยไม่ก่อให้เกิดภาระค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น