อุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์กำลังอยู่ในจุดเปลี่ยนผ่าน โดยมีหลักฐานที่เพิ่มขึ้นของทั้งการนำมาใช้อย่างไม่เคยมีมาก่อนและพลวัตของตลาดที่น่ากังวล ในขณะที่พนักงานทั่วทั้งองค์กรยอมรับเครื่องมือ AI ในอัตราที่น่าทึ่ง ผู้นำอุตสาหกรรมและนักวิจัยกำลังตั้งคำถามเกี่ยวกับความยั่งยืนและผลกระทบทางธุรกิจที่แท้จริง
ซีอีโอ OpenAI ยอมรับความตื่นเต้นเกินขอบเขตของตลาด
Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI และหนึ่งในสถาปนิกหลักเบื้องหลังการเติบโตของ AI ในปัจจุบัน เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เปรียบเทียบความกระตือรือร้นต่อปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันกับฟองสบู่ดอทคอมในช่วงปลายทศวรรษ 1990 ในการพูดคุยกับนักข่าวระหว่างงานเลี้ยงอาหารค่ำ Altman ยอมรับว่าความตื่นเต้นของนักลงทุนได้ไปถึงระดับที่ไม่ยั่งยืน โดยระบุว่าคนฉลาดมักจะตื่นเต้นเกินขอบเขตเกี่ยวกับแก่นแท้ของความจริง ความเห็นของเขาแสดงถึงช่วงเวลาแห่งความระมัดระวังที่หาได้ยากจากผู้นำที่บริษัทของเขาเป็นศูนย์กลางในการขับเคลื่อนการนำ AI มาใช้ทั่วโลก
แม้จะมีคำเตือนเหล่านี้ OpenAI ยังคงดำเนินแผนการขยายตัวอย่างก้าวร้าวต่อไป Bloomberg รายงานว่าบริษัทตั้งใจจะใช้จ่ายหลายล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน รวมถึงศูนย์ข้อมูลรุ่นใหม่และชิป AI โดย Altman ยืนยันว่าความต้องการเกินกว่าความสามารถในการจัดหาปัจจุบันแล้ว
ขนาดการลงทุนด้าน AI
- มีการลงทุนในโครงการ generative AI มูลค่า 30-40 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
- OpenAI วางแผนใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานหลายล้านล้านดอลลาร์
- โครงการ "build" ภายในล้มเหลวมากกว่าโซลูชัน "buy" จากภายนอกถึงสองเท่า
- สงครามแย่งชิงบุคลากรทำให้เงินเดือนพุ่งสูงจนไม่อาจรักษาได้
เศรษฐกิจ Shadow AI เกิดขึ้น
การศึกษาที่ครอบคลุมจาก Project NANDA ของ MIT เผยให้เห็นความแตกต่างที่โดดเด่นระหว่างการนำ AI มาใช้อย่างเป็นทางการขององค์กรกับการใช้งานจริงของพนักงาน การวิจัยที่มีชื่อว่า State of AI in Business 2025 พบว่าพนักงานในกว่า 90% ของบริษัทใช้เครื่องมือ AI ส่วนตัวสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการทำงานเป็นประจำ ในขณะที่เพียง 40% ขององค์กรเท่านั้นที่มีการสมัครสมาชิกโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างเป็นทางการ
ปรากฏการณ์นี้ซึ่งเรียกว่าเศรษฐกิจ shadow AI ดำเนินการส่วนใหญ่นอกเหนือการกำกับดูแลของแผนก IT และผู้นำองค์กร พนักงานใช้ประโยชน์จากบัญชี ChatGPT ส่วนตัว การสมัครสมาชิก Claude และเครื่องมือ AI ระดับผู้บริโภคอื่น ๆ เพื่อทำงานประจำวันให้เป็นแบบอัตโนมัติ โดยมักจะไม่มีการอนุมัติอย่างเป็นทางการหรือการรวมเข้ากับระบบของบริษัท
สstatisticsการนำ AI มาใช้จากการศึกษาของ MIT
- 90% ของบริษัทมีพนักงานที่ใช้เครื่องมือ AI ส่วนตัว
- 40% ของบริษัทมีการสมัครสมาชิก LLM อย่างเป็นทางการ
- 5% ขององค์กรเห็นผลตอบแทนที่เปลี่ยนแปลงอย่างมากจากการลงทุนใน AI
- 95% รายงานว่าไม่มีผลกระทบต่อ P&L จากการลงทุน AI อย่างเป็นทางการ
- การศึกษาอิงจากโครงการ AI กว่า 300 โครงการ การสัมภาษณ์องค์กร 52 แห่ง และการสำรวจผู้นำระดับสูง 153 คน
ความขัดแย้งของการลงทุน 40 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
การศึกษาของ MIT เปิดเผยความจริงที่น่าวิตกสำหรับการลงทุน AI ในองค์กร แม้จะมีการลงทุน 30-40 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงการ AI เชิงสร้างสรรค์ แต่เพียง 5% ขององค์กรเท่านั้นที่รายงานผลตอบแทนที่เปลี่ยนแปลงได้จากการลงทุน ส่วนใหญ่ถึง 95% ระบุว่าไม่มีผลกระทบต่องบกำไรขาดทุนจากการใช้งาน AI อย่างเป็นทางการ
ความแตกต่างที่เด่นชัดนี้เน้นย้ำสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่าช่องว่าง GenAI ในขณะที่โครงการ AI ขององค์กรอย่างเป็นทางการต่อสู้กับการรวมระบบที่ซับซ้อน อินเทอร์เฟซที่ไม่ยืดหยุ่น และการขาดหน่วยความจำที่ถาวร พนักงานพบคุณค่าทันทีในเครื่องมือ AI สำหรับผู้บริโภคที่เสนอความยืดหยุ่น ความง่ายในการใช้งาน และประโยชน์ใช้สอยทันที
ความชอบของพนักงานกำหนดรูปแบบการนำ AI มาใช้
การวิจัยเผยให้เห็นรูปแบบที่ชัดเจนในวิธีที่คนงานต้องการใช้ปัญญาประดิษฐ์ ประมาณ 90% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าพวกเขาชอบมนุษย์สำหรับงานที่สำคัญต่อภารกิจ ในขณะที่ AI ได้รับชัยชนะในสงครามสำหรับงานง่าย ๆ โดยเฉพาะ 70% ของผู้ใช้ชอบ AI สำหรับการร่างอีเมล และ 65% ชอบมันสำหรับงานวิเคราะห์พื้นฐาน
โครงสร้างความชอบนี้สร้างลูปป้อนกลับที่พนักงานคุ้นเคยกับเครื่องมือ AI ส่วนตัวที่ตอบสนองความต้องการทันทีของพวกเขามากขึ้น ทำให้พวกเขาอดทนต่อโซลูชันองค์กรแบบคงที่ที่ต้องการรอบการอนุมัติที่ยาวนานและกระบวนการรวมระบบที่ซับซ้อนน้อยลง
ความต้องการของพนักงานในการใช้งาน AI
- 90% ต้องการให้มนุษย์ทำงานที่มีความสำคัญต่อภารกิจ
- 70% ต้องการให้ AI ช่วยร่างอีเมล
- 65% ต้องการให้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น
- ผู้ตอบแบบสอบถามเกือบ 100% ใช้ LLMs ในขั้นตอนการทำงานปกติ
- ผู้ใช้หลายคนมีปฏิสัมพันธ์กับ LLMs หลายครั้งต่อวัน
การตรวจสอบความเป็นจริงของตลาดสำหรับสตาร์ทอัพ AI
คำเตือนฟองสบู่ของ Altman มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับระบบนิเวศ AI ในวงกว้าง ที่สตาร์ทอัพระดมทุนหลายร้อยล้านดอลลาร์เป็นประจำโดยอิงจากสัญญาเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงได้โดยไม่มีโมเดลรายได้ที่ชัดเจนหรือกรณีการใช้งานที่พิสูจน์แล้ว สภาพแวดล้อมปัจจุบันมีต้นทุนความสามารถที่สูงเกินจริง ความกลัวของนักลงทุนที่จะพลาดโอกาสขับเคลื่อนการลงทุนที่ประมาท และบริษัทเพิ่มป้ายกำกับ AI เพื่อเพิ่มมูลค่าเป็นหลัก
การวิจัยของ MIT สนับสนุนข้อกังวลเหล่านี้โดยการหักล้างสมมติฐานทั่วไปหลายประการเกี่ยวกับผลกระทบทางธุรกิจของ AI ตรงกันข้ามกับความคาดหวังที่แพร่หลาย งานน้อยมากที่ถูกขจัดโดยการนำ AI มาใช้ และ AI เชิงสร้างสรรค์ไม่ได้เปลี่ยนแปลงการดำเนินธุรกิจอย่างพื้นฐานสำหรับองค์กรส่วนใหญ่
ผลกระทบในอนาคตสำหรับกลยุทธ์ AI ขององค์กร
การเกิดขึ้นของรูปแบบการใช้งาน shadow AI แสดงให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้ในองค์กรที่ประสบความสำเร็จอาจต้องการการยอมรับและการสร้างจากพฤติกรรมที่มีอยู่ของพนักงานมากกว่าการบังคับใช้โซลูชันจากบนลงล่าง องค์กรที่ยอมรับแนวโน้มนี้และพัฒนากลยุทธ์เพื่อใช้ประโยชน์จากการใช้ AI แบบไม่เป็นทางการในขณะที่รักษาการกำกับดูแลที่เหมาะสมอาจเป็นตัวแทนของอนาคตของการนำ AI มาใช้ในองค์กร
ขณะที่อุตสาหกรรมนำทางระหว่างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่แท้จริงและการเก็งกำไรของตลาด ความแตกต่างระหว่างบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI พื้นฐานและบริษัทที่ขี่คลื่นกระแสความตื่นเต้นระยะสั้นกลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นสำหรับการเติบโตที่ยั่งยืนและการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจที่มีความหมาย