บริษัท Gartner , Inc. การคาดการณ์ ด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ สำหรับปี 2025 และปีต่อๆ ไป โดยมีประเด็นสำคัญดังนี้: ครึ่งหนึ่งของการตัดสินใจทางธุรกิจทั้งหมดจะได้รับการปรับปรุงหรือทำให้เป็นอัตโนมัติโดยตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI); ความรู้ความเข้าใจด้าน AI ของผู้บริหารจะผลักดันให้ผลประกอบการทางการเงินดีขึ้น; และความล้มเหลวที่สำคัญในการจัดการข้อมูลสังเคราะห์จะส่งผลกระทบต่อการกำกับดูแล AI ความแม่นยำของแบบจำลอง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
“เกือบทุกสิ่งทุกอย่างในปัจจุบัน ตั้งแต่รูปแบบการทำงานไปจนถึงวิธีการตัดสินใจ ล้วนได้รับอิทธิพลจาก AI โดยตรงหรือโดยอ้อม แต่ AI เพียงอย่างเดียวไม่สามารถสร้างคุณค่าได้ AI จำเป็นต้องผสานรวมอย่างแน่นแฟ้นกับข้อมูล การวิเคราะห์ และการกำกับดูแล เพื่อให้สามารถตัดสินใจและดำเนินการอย่างชาญฉลาดและปรับตัวได้ทั่วทั้งองค์กร” คาร์ลี ไอโดอิน รองประธานและนักวิเคราะห์ของ Gartner
Gartner แนะนำให้บริษัทต่างๆ ใช้สมมติฐานเชิงกลยุทธ์ต่อไปนี้เป็นแนวทางในการวางแผนในช่วง 2-3 ปีข้างหน้า
ภายในปี 2027 การตัดสินใจทางธุรกิจ 50% จะได้รับการปรับปรุงหรือทำให้เป็นอัตโนมัติโดยตัวแทน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ
ระบบการตัดสินใจอัจฉริยะ (Decision intelligence) ผสานรวม ข้อมูล การวิเคราะห์ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างกระบวนการตัดสินใจที่สนับสนุนและทำให้การตัดสินใจที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตัวแทน AI ช่วยเสริมกระบวนการนี้โดยการจัดการความซับซ้อน วิเคราะห์ และดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ Gartner แนะนำว่าผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ควรทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อระบุและจัดลำดับความสำคัญของการตัดสินใจที่สำคัญต่อความสำเร็จของบริษัท และการตัดสินใจที่สามารถได้รับประโยชน์จากการประยุกต์ใช้ การวิเคราะห์ และ AI
“ตัวแทน AI สำหรับการตัดสินใจไม่ใช่ยาวิเศษ และไม่ใช่สิ่งที่ไร้ข้อผิดพลาด” ไอโดอินกล่าว “ต้องใช้ร่วมกับการกำกับดูแลและการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ การตัดสินใจของมนุษย์ยังคงต้องการความรู้ที่เพียงพอ รวมถึงความเข้าใจในด้านข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์”
ภายในปี 2027 บริษัทที่ให้ความสำคัญกับการพัฒนาความรู้ด้าน AI สำหรับผู้บริหาร จะมีผลประกอบการทางการเงินสูงกว่าบริษัทที่ไม่ให้ความสำคัญถึง 20%
เพื่อปลดล็อกศักยภาพทางธุรกิจอย่างเต็มที่ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำเป็นต้องพัฒนาความรู้ความเข้าใจด้าน AI ในหมู่ผู้บริหาร พวกเขาต้องได้รับการศึกษาเกี่ยวกับโอกาส ความเสี่ยง และต้นทุนของปัญญาประดิษฐ์ เพื่อให้พวกเขาสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุนใน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน ซึ่งจะช่วยเร่งผลลัพธ์ขององค์กร Gartner แนะนำว่าผู้นำด้าน D&A ควรจัดโปรแกรมเสริมสร้างประสบการณ์สำหรับผู้บริหาร เช่น การพัฒนาต้นแบบเฉพาะด้านเพื่อให้ AI เป็นรูปธรรมมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การลงทุนในทรัพยากร AI ที่มากขึ้นและเหมาะสมยิ่งขึ้น
ภายในปี 2027 ผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ 60% จะเผชิญกับความล้มเหลวที่สำคัญในการจัดการข้อมูลสังเคราะห์ ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อการกำกับดูแล AI ความแม่นยำของแบบจำลอง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
การใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกฝนโมเดล AI เป็น กลยุทธ์สำคัญ ในการเพิ่มความเป็นส่วนตัวและสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนเกิดขึ้นจากความจำเป็นในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลสังเคราะห์แสดงถึงสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างถูกต้อง สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และผสานรวมเข้ากับ จัดการ ข้อมูลที่มีอยู่ได้
“เพื่อจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องมีการจัดการเมตาเดตาที่มีประสิทธิภาพ” ไอโดอินกล่าว “เมตาเดตาให้บริบท ที่มา และการกำกับดูแลที่จำเป็นต่อการติดตาม ตรวจสอบ และจัดการข้อมูลสังเคราะห์อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความถูกต้องของ AI และการปฏิบัติตามมาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบ”
ภายในปี 2028 โครงการนำร่อง GenAI ที่พัฒนาไปสู่การผลิตขนาดใหญ่ 30% จะถูกสร้างขึ้นภายในองค์กรเอง แทนที่จะนำแอปพลิเคชันสำเร็จรูปมาใช้ เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มการควบคุม
การสร้าง ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (GenAI) ด้วยตนเองภายในองค์กรนั้นให้ความยืดหยุ่น การควบคุม และคุณค่าในระยะยาวที่เครื่องมือสำเร็จรูปหลายอย่างไม่สามารถเทียบได้ เมื่อความสามารถภายในองค์กรเพิ่มขึ้น Gartner แนะนำให้บริษัทต่างๆ นำกรอบการทำงานที่ชัดเจนมาใช้สำหรับการตัดสินใจว่าจะสร้างเอง หรือ ซื้อ โดยควรคำนึงถึงต้นทุน เวลาในการออกสู่ตลาด ชุดทักษะที่มีอยู่ ความสามารถในการบูรณาการ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความเสี่ยง
ภายในปี 2027 บริษัทที่ให้ความสำคัญกับความหมายในข้อมูลที่พร้อมใช้งานสำหรับ AI จะสามารถเพิ่มความแม่นยำของโมเดล GenAI ได้มากถึง 80% และลดต้นทุนได้มากถึง 60%
คุณภาพเชิงความหมายที่ไม่ดีใน GenAI นำไปสู่ความผิดพลาดที่มากขึ้น โทเค็น และต้นทุนที่สูงขึ้น บริษัทที่ปรับปรุงการจัดการข้อมูลโดยเน้นที่เมตาเดต้าเชิงรุกจะเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดล มี ข้อมูลที่พร้อมใช้งานสำหรับ AI และลดต้นทุนการประมวลผล จากข้อมูลของ Gartner สิ่งนี้ช่วยให้เอเจนต์ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้นทั่วทั้งองค์กร
ภายในปี 2029 คณะกรรมการบริษัททั่วโลก 10% จะใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการตรวจสอบและตั้งคำถามต่อการตัดสินใจของผู้บริหารที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของตน
เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้ในกลยุทธ์ของคณะกรรมการมากขึ้น ความต้องการ การกำกับดูแลข้อมูล ความชัดเจนด้านกฎระเบียบ และการบริหารจัดการชื่อเสียงก็จะยิ่งทวีความรุนแรงขึ้น Gartner แนะนำว่าคณะกรรมการควรกำหนดขอบเขตการมีส่วนร่วมของ AI ในการตัดสินใจ และกำหนดนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการกำกับดูแล ความรับผิดชอบ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งจะช่วยให้คณะกรรมการสามารถใช้ AI ในฐานะที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ ในขณะเดียวกันก็รักษาความไว้วางใจและการควบคุมไว้ได้
ลูกค้าของ Gartner สามารถอ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ในบทความ “ การคาดการณ์ปี 2025: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะปฏิวัติการตัดสินใจ ” และ “ การคาดการณ์ปี 2025: CDAO ต้องยอมรับบทบาทของตนในด้าน AI มิฉะนั้นอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียความน่าเชื่อถือ ” นอกจากนี้ยังมีข้อมูลเพิ่มเติมในเวบินาร์ฟรีของ Gartner ในหัวข้อ “ การคาดการณ์ด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ชั้นนำของ Gartner สำหรับปี 2025 ”
