‘ไอบีเอ็ม’ ถอดรหัสลงทุน ‘AI’ กุญแจขับเคลื่อนยุคใหม่ธุรกิจ

ถอดรหัสการลงทุน “AI” เมกะเทรนด์สะเทือนโลกธุรกิจ มาพร้อมคำถามและความท้าทาย ทั้งการบริหารจัดการค่าใช้จ่าย ความคุ้มค่าลงทุน การเลือกใช้เครื่องมือ รวมถึงประเด็นอ่อนไหวการกำกับดูแลและการใช้ข้อมูล

“ไอบีเอ็ม” ร่วมกับ “กรุงเทพธุรกิจ” จัดงาน AI FOR BUSINESS : Accelerate Automation and Optimize Cloud Costs เสวนาแบบเอ็กซ์คลูซีฟ มีผู้บริหารจาก “ไอบีเอ็ม” และ “เอไอเอส” ร่วมเปิดมุมมองเกี่ยวกับการลงทุนเทคโนโลยี แนวคิดที่จะช่วยให้องค์กรธุรกิจบริหารต้นทุนอย่างคุ้มค่า พร้อมคว้าโอกาสที่มีอยู่มหาศาลในโลกยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอ

"อโณทัย เวทยากร" กรรมการผู้จัดการใหญ่ ไอบีเอ็ม ประเทศไทย แสดงวิสัยทัศน์ว่า AI มาพร้อมความสามารถการเพิ่มประสิทธิภาพและขับเคลื่อนการเติบโตธุรกิจ แต่ขณะเดียวกันอาจเป็นฝันร้ายที่สร้างความเสี่ยงต่อรากฐานที่มีอยู่เดิม

ผลสำรวจระดับโลก ไอบีเอ็ม พบว่า ซีอีโอเกินกว่าครึ่งมองเห็นถึงโอกาสที่มาจากเทคโนโลยี AI และระบบอัตโนมัติต่างๆ ทว่าท่ามกลางสถานการณ์ที่ไม่แน่นอนและความชัดเจนถึงผลตอบแทนที่จะรับได้รับจากการลงทุนทำให้ผู้บริหารหลายรายยังลังเล ไม่กล้าตัดสินใจ

นอกจากนี้ มีความกังวัลเรื่องความเป็นส่วนตัว การกำกับดูแล รวมถึงความท้าทายอีกหลายประการที่มาพร้อมกับการลงทุน AI ไม่แน่ใจในการเลือกใช้เครื่องมือที่จะทำให้เกิดประโยชน์ และเข้ากับบริบทธุรกิจ รวมถึงไม่สามารถระบุได้ชัดเจนถึงประโยชน์ที่จะได้รับว่าจะเข้ามาดิสรัปธุรกิจหรือไม่ แค่ไหน และอย่างไร

อย่างไรก็ดี ซีอีโอกว่า 62% พร้อมรับความเสี่ยงที่สูงขึ้นเพื่อรักษาความได้เปรียบการแข่งขัน มองว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่สร้างพลังเปลี่ยนแปลง โอกาสการพัฒนานวัตกรรมที่ก้าวกระโดด และรากฐานสำคัญสำหรับการเติบโตธุรกิจในอนาคต

สถาบันการศึกษาคุณค่าทางธุรกิจของไอบีเอ็ม (IBV) ระบุว่า Gen AI ช่วยให้ ROI ของ AI ทะยานขึ้นจาก 13% ในปี 2565 ไปเป็น 31% ในปี 2566

สตาทิสต้า คาดการณ์ว่า ขนาดตลาด Gen AI ในประเทศไทยจะโตถึง 179.50 ล้านดอลลาร์ในปี 2567 และจะโตเฉลี่ย 46.48% ต่อปี จนมีขนาด 1,773 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2573

 ระวัง !! วิกฤติ ‘ความผิดหวัง’

แม้จะพิสูจน์แล้วว่า AI สร้างประโยชน์ให้องค์กรธุรกิจได้มหาศาล แต่ยังมีความไม่เชื่อมั่นอยู่ ไอบีเอ็ม พบว่า เกือบครึ่งหนึ่งของซีอีโอที่สำรวจระบุว่า กังวลเกี่ยวกับความถูกต้องและอคติของ Gen AI

การ์ทเนอร์ คาดการณ์ว่าการนำ Gen AI มาใช้ อันเป็นผลพวงจากการถูกประโคมพูดถึง (hype-driven adoption) จะตามมาด้วย "วิกฤติต่ำสุดของความผิดหวัง (trough of disillusionment)” ที่องค์กรจะเริ่มถอยห่างจากความซับซ้อนที่ต้องเผชิญในการนำ Gen AI มาใช้ในฟังก์ชันหลักต่างๆ ทางธุรกิจ

ตามรายงานการ์ทเนอร์ในปี 2568 โครงการ Gen AI 30% จะถูกปล่อยทิ้ง หลังได้เริ่มทำ proof of concept ไปแล้ว

ไอบีเอ็ม พบว่า 45% ขององค์กรในอาเซียนยังไม่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีที่พร้อมรองรับ AI อีกทางหนึ่ง 65% ของซีไอโอไทยระบุว่า ความเสี่ยงเชิงเทคนิคและสถาปัตยกรรมไอทีของตน มีส่วนเกี่ยวข้องกับพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่ตนใช้บริการอยู่ เช่น เรื่องเวนเดอร์ล็อกอินของผู้ให้บริการคลาวด์

อีกทั้ง 55% ของผู้บริหารด้านเทคโนโลยีในไทย กล่าวว่า กำลังชะลอลงทุนด้านเทคโนโลยีอย่างน้อยหนึ่งโครงการจนกว่าจะชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับมาตรฐานและกฎข้อบังคับต่างๆ 

เริ่มต้นจากโมเดลเล็กๆ

เอ็มดี ไอบีเอ็ม กล่าวว่า เพื่อรับมือความซับซ้อนเทคโนโลยี การจัดการข้อมูล และค่าใช้จ่ายด้านการลงทุนซีอีโอต้องสร้างสมดุลระหว่างความกล้าหาญและความระมัดระวัง เตรียมความพร้อมพนักงาน ยอมรับการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดจาก AI พร้อมกำหนดกลไกควบคุมที่เหมาะสม

ปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้องค์กรก้าวนำในสมรภูมิ AI มี 4 ด้าน ประกอบด้วย โมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส (Open-source AI models), รากฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้ (Trusted data foundation), การสเกลด้วย Governance (Scaling with governance), และการอินทิเกรททั่วทั้งระบบนิเวศน์ (Ecosystem integrations)

ไอบีเอ็ม แนะนำการลงทุนด้วยโมเดลAI “GRANITE 3.0” เล็กกว่าเร็วกว่า และถูกกว่า 97% วันนี้ธุรกิจเริ่มเปลี่ยนความคิดที่มองว่าโมเดล AI ขนาดใหญ่คือ AI ที่มีความสามารถมากกว่า โดยเริ่มมีความเข้าใจว่าเทคโนโลยี LLM ที่มีขนาดใหญ่ย่อมต้องการใช้พลังงานสูง กลายเป็นเรื่องที่จะเป็นภาระที่ไม่สมเหตุสมผลในระยะยาวขององค์กร

ในความเป็นจริงยิ่งโมเดลมีขนาดใหญ่ ยิ่งต้องการทรัพยากรประมวลผลมากขึ้น ส่งผลให้เกิดความล่าช้า ต้นทุนค่าใช้จ่าย การใช้พลังงาน และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่เพิ่มขึ้น

‘คุ้มแค่ไหน?’ คำถามที่ยังรอคำตอบ

ทารุน กุมาร กัลรา รองประธานและหัวหน้าฝ่ายขายประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก Apptio ในเครือไอบีเอ็ม กล่าวว่า หากมองถึงบทบาทและความท้าทาย ซีไอโอ จะพบว่า ผู้บริหารด้านเทคโนโลยีมีโจทย์ต้องแสดงให้เห็นถึงความชัดเจนต่อการเพิ่มมูลค่าให้ธุรกิจและการบริหารค่าใช้จ่ายเมื่อตัดสินใจลงทุนเทคโนโลยี

การสำรวจพบว่า 73% ของซีไอโอ ไม่มั่นใจในบทบาทที่พวกเขาต้องเพิ่มคุณค่าให้องค์กร ทั้งยังต้องรับมือกับประเด็นความท้าทายการดำเนินงาน การเติบโต และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล แม้งบประมาณจะไม่เพิ่มขึ้นและหลายกรณีจำต้องตัดงบบางส่วนออกไป

มูลค่าเพิ่มที่เกิดขึ้นกับธุรกิจและผลตอบแทนที่องค์กรจะได้รับจากการลงทุนเป็นโจทย์ที่ท้าทายของทุกธุรกิจเมื่อต้องตัดสินใจลงทุนด้านเทคโนโลยี

ที่ผ่านมา ซีไอโอต้องคอยตอบคำถามจากฝ่ายบริหารถึงประเด็นเหล่านี้ รวมถึงภาพที่ชัดเจนซึ่งธุรกิจจะได้รับกลับคืนมา อีกทางหนึ่งการตัดสินใจลดต้นทุนในบางกิจกรรมที่คิดว่าจำเป็นน้อยกว่ามีโอกาสทำให้เกิดปัญหาซึ่งต้องยอมรับว่าไม่มีใครทราบว่าการตัดสินใจนั้นๆ ถูกต้องทั้งหมดหรือไม่

ต้องออกจาก 'กรอบ' เดิมๆ 

เขาเผยว่า เป็นเรื่องปกติที่องค์กรจะพบปัญหาการสูญเปล่าเมื่อลงทุนเทคโนโลยี เช่น ผลสำรวจโดยการ์ทเนอร์ที่เผยว่า 30% ของค่าใช้จ่ายบนคลาวด์มักถูกใช้อย่างสูญเปล่า

ดังนั้น ซีไอโอมีความท้าทายมากที่ต้องจัดการค่าใช้จ่ายบนคลาวด์และการลงทุน AI เรื่องนี้ธุรกิจจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับการใช้เครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน ที่สำคัญสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์

เพราะการลงทุนด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะลงทุนในระบบคลาวด์ที่เปลี่ยนแปลงและซับซ้อนสูง การพึ่งพารายงานรายเดือนเพื่อตัดสินใจถือว่าไม่เพียงพอ และอาจทำให้องค์กรสูญเสียเงินไปโดยไม่จำเป็น

พร้อมกันนี้ องค์กรต้องมีความสามารถปรับตัวให้ทันกับความเร็วของการเปลี่ยนแปลง รวบรวมข้อมูลได้อย่างทันท่วงทีและการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ

อย่างไรก็ตาม ไอบีเอ็มมีเครื่องมือที่ช่วยลดการสูญเปล่าดังกล่าว และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีได้อย่างน้อย 3-5% ทั้งช่วยให้มองเห็นภาพรวมของค่าใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีทั้งระบบคลาวด์และระบบในองค์กร แก้ปัญหาการทำงานแบบไซโล การขาดคุณภาพของข้อมูล และข้อจำกัดด้านงบประมาณ

มุมมอง ‘เอไอเอส’ กับกลยุทธ์ ‘FinOps’

"อราคิน รักษ์จิตตาโภค" หัวหน้าหน่วยธุรกิจงานขับเคลื่อนนวัตกรรม บริษัท แอดวานซ์ อินโฟร์ เซอร์วิส จำกัด (มหาชน) เปิดมุมมองเกี่ยวกับการจัดการงบประมาณและกลยุทธ์การลงทุนเทคโนโลยีว่า เทคโนโลยีไม่ใช่เพียงเครื่องมือ แต่เป็นกลไกหลักในการขับเคลื่อนธุรกิจ

โดยเฉพาะการพัฒนาเครือข่าย 5G และการนำเทคโนโลยีต่างๆ อย่าง AI, Cloud Computing และ Edge Computing มาช่วยขยายโอกาสธุรกิจการเชื่อมโยงระหว่างหน่วยธุรกิจต่างๆ ที่ไม่จำกัดแค่หน่วยเดียวอีกต่อไป เช่น ระบบชำระเงินผ่านมือถือ ซึ่งต้องอาศัยความร่วมมือจากธุรกิจหลายประเภท ตั้งแต่ค้าส่ง รายย่อย ไปจนถึงดิจิทัล

นอกจากนี้ อราคิน ยังมองว่า AI เป็นเหมือน “มือขวา” ที่คอยจัดการทรัพยากรออนไลน์อย่างชาญฉลาด ทำให้ธุรกิจสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดงบประมาณ

ลองนึกถึงระบบชำระเงินผ่านมือถือ ที่นี่จะมีการทำงานร่วมกันอย่างซับซ้อนระหว่างธุรกิจหลายประเภท ธุรกิจค้าส่งจะออกแบบระบบการเงิน ธุรกิจรายย่อยจะดูแลการติดต่อกับลูกค้า ขณะที่ธุรกิจดิจิทัลจะสร้างแพลตฟอร์มและเทคโนโลยีที่เชื่อมโยงทุกอย่างเข้าด้วยกัน AI ไม่ใช่แค่มาช่วยทำงานให้เร็วขึ้น แต่มันยังเหมือนเป็นมือขวาที่คอยจัดการทรัพยากรออนไลน์ให้เราอย่างฉลาด เรียกว่าใช้งบน้อยลง แต่ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ราวกับว่ามีผู้จัดการที่คอยวางแผนและคิดคำนวณให้เราตลอดเวลา ทำให้ธุรกิจวิ่งได้เร็วและคล่องตัวขึ้นนั่นเอง

การจัดสรรต้นทุนผ่าน FinOps

สำหรับวิธีจัดการต้นทุนเทคโนโลยีของเอไอเอส คือ บริษัทได้ออกแบบโครงสร้างการทำงานอย่างชัดเจน โดยแบ่งเป็นสองส่วนหลัก คือ ฝ่ายวิจัยและพัฒนา ซึ่งมุ่งเน้นแก้ปัญหาและพัฒนาโซลูชันใหม่ๆ และฝ่ายปฏิบัติการ ที่มีทีม FinOps (Financial Operations) คอยควบคุมดูแลค่าใช้จ่าย

โดยการทำงานจะใช้วิธีการแบ่งสัดส่วนค่าใช้จ่ายตามการใช้งานจริง และสามารถปรับเปลี่ยนสัดส่วนได้ตามความเหมาะสม เช่น การแบ่งค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานระหว่างธุรกิจต่างๆ เช่น ในสัดส่วน 30-40%

หลักการสำคัญของ FinOps คือ การทำให้องค์กรสามารถเห็นภาพรวมค่าใช้จ่ายทางเทคโนโลยีอย่างโปร่งใสและควบคุมได้ ไม่ใช่แค่การตัดลดค่าใช้จ่าย แต่เป็นการสร้างมูลค่าสูงสุดจากการลงทุนด้านดิจิทัล ทีมงาน FinOps จะทำหน้าที่เสมือนนักวางแผนทางการเงินที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี

บริษัทกำลังสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ให้ความสำคัญกับการควบคุมค่าใช้จ่าย โดยทีม FinOps ทำหน้าที่สร้างความตระหนักรู้ กำหนดเป้าหมายทางการเงินประจำปี และกระจายความรับผิดชอบค่าใช้จ่ายไปยังแต่ละหน่วยธุรกิจ สำหรับบริการที่ใช้ร่วมกัน บริษัทยังใช้วิธีการจัดสรรต้นทุนตามสัดส่วนการใช้งาน ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสม