Machine Learning จะมีความสําคัญมากขึ้นต่อความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจและความยั่งยืน

Machine Learning (ML) ไม่ใช่เทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจเป็นที่หนึ่งในบรรดาสิ่งที่เปลี่ยนแปลงองค์กรธุรกิจในช่วงเวลาไม่นานมานี้ ความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวของเครื่องจักรจากข้อมูลใหม่ๆ กำลังปฏิวัติการคาดการณ์ทางธุรกิจ ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงสามารถปรับปรุงการดำเนินงานและกลยุทธ์ได้แบบเรียลไทม์ ลดความเสี่ยง ผลกระทบจากความก้าวหน้านี้ไม่ได้อยู่แค่การทำ อัตโนมัติ; แต่มันกำลังกำหนดใหม่วิธีการที่องค์กรโต้ตอบกับลูกค้า ปรับปรุงกระบวนการ และระบุโอกาสใหม่ๆ ในการเติบโต

หนึ่งในข้อได้เปรียบหลักของการเรียนรู้ของเครื่องจักรคือความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากและระบุรูปแบบอย่างแม่นยำ ในสถานการณ์ปัจจุบันที่ความสามารถในการแข่งขันสูงและแนวโน้มตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การรักษาข้อมูลเชิงลึกที่อัปเดตเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภค กำลังการแข่งขัน และแนวโน้มระดับโลกเป็นปัจจัยสำคัญ บริษัทที่เชี่ยวชาญในการใช้ข้อมูลเหล่านี้ จะนำหน้าคู่แข่ง เนื่องจากสามารถคาดการณ์ความต้องการ ระบุจุดอ่อนในการดำเนินงาน และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว นี่เป็นเช่นนั้นมาก่อน และจะยิ่งเป็นเช่นนั้นมากขึ้นในอนาคต

การผสานการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปิดโอกาสมากมายสำหรับการปรับแต่งและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษในสาขาที่สำคัญ เช่น การคาดการณ์ความต้องการและการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งข้อผิดพลาดเล็กน้อยอาจส่งผลเสียทางการเงินอย่างใหญ่หลวง อัลกอริทึมมีความซับซ้อนมากขึ้น ทำให้เครื่องจักรมีความเป็นอิสระ มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถตัดสินใจที่ซับซ้อนได้ด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด

การเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญที่การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) นำมาซึ่งในภาคส่วนต่างๆ ของเศรษฐกิจ ส่งผลกระทบโดยตรงต่อผลการดำเนินงานทางการเงินของบริษัท ซึ่งสังเกตได้ว่ามีการลดลงของความเสี่ยงในการฉ้อโกงและเพิ่มขึ้นของศักยภาพในการดำเนินงานในระดับขนาดใหญ่ คิดผิดอย่างยิ่งหากคิดว่าข้อได้เปรียบนี้เป็นของเฉพาะสถาบันการเงิน ด้วยการสนับสนุนทางเทคโนโลยี ผู้ค้าปลีก อุตสาหกรรม และบริการกำลังสร้างสินทรัพย์ด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้คู่แข่งที่เตรียมตัวไม่พร้อม อยู่ห่างไกลหลายกิโลเมตร

หนึ่งในความท้าทายสำหรับการนำเอาการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้กันอย่างแพร่หลาย ก็คือ ความจำเป็นในการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานและการฝึกอบรม อย่างที่คาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้ บริษัทต่างๆ จําเป็นต้องมีสายการผลิตข้อมูลที่มีโครงสร้างดี และทีมงานที่มีทักษะในการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมและตีความผลลัพธ์ นอกจากนี้ การรับประกันคุณภาพของข้อมูลและหลีกเลี่ยงอคติที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำของแบบจำลองก็เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

แม้จะมีอุปสรรคทางการเงิน สรุปการณ์จาก Fortune บิสสิเนส อินไซต์ แสดงให้เห็นว่าตลาดกำลังจัดระเบียบตัวเองเพื่อการปรับปรุงเทคโนโลยีนี้แล้ว ตามการศึกษา ระดับโลก รายได้ที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning ซึ่งในปี 2022 อยู่ที่ประมาณ 19.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ คาดว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 225.91 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ด้วยอัตราการเติบโตต่อปีใกล้เคียงกับ 36.21% นั่นหมายความว่า บริษัทใดที่ไม่ปรับปรุงตัวเอง จะประสบปัญหาอย่างมากในการรักษาความสามารถในการแข่งขัน 

การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นปัจจัยสำคัญต่อการอยู่รอดของธุรกิจหลายแห่ง เพื่อที่จะนำหน้าในการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ องค์กรจำเป็นต้องใช้กลยุทธ์ที่มุ่งเน้นการรวบรวมและการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการพัฒนาทักษะของบุคลากรเฉพาะทาง องค์กรที่สามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ จะมีโอกาสมากขึ้นในการนำหน้าตลาด โดยการทำให้การตัดสินใจที่ซับซ้อนอัตโนมัติ และผลักดันนวัตกรรม