นางสาว Carlie Idoine (คาร์ลี ไอดอยน์) รองประธานนักวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ในวันนี้กิจกรรมเกือบทุกอย่างของเรา ตั้งแต่วิธีการทำงานไปจนถึงวิธีการตัดสินใจ ล้วนได้รับอิทธิพลจากปัญญาประดิษฐ์ไม่ทางตรงก็ทางอ้อม ซึ่ง AI ไม่สามารถตอบสนองหรือส่งมอบคุณค่าทั้งหลายได้เองตามลำพัง จำเป็นต้องทำงานสอดคล้องกับข้อมูล แนวทางการวิเคราะห์ และการกำกับดูแล เพื่อช่วยให้ตัดสินใจและดำเนินการได้อย่างชาญฉลาดและสามารถปรับเปลี่ยนได้เหมาะสมทั่วทั้งองค์กร”

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรใช้สมมติฐานเชิงกลยุทธ์เพื่อวางแผนสำหรับอนาคตอันใกล้ โดยคาดการณ์ว่าภายในปี 2570 ครึ่งหนึ่ง (50%) ของการตัดสินใจทางธุรกิจจะมาจาก AI Agents ที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพและทำงานอัตโนมัติสำหรับการตัดสินใจในรูปแบบของ Decision Intelligence ซึ่งจะช่วยจัดการความซับซ้อน การวิเคราะห์ และการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ นักวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์ย้ำว่า AI Agents สำหรับ Decision Intelligence ไม่ใช่สูตรสำเร็จและไม่ใช่เรื่องที่ผิดพลาดไม่ได้ หากแต่ต้องใช้ร่วมกันกับการกำกับดูแลและการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งการตัดสินใจของมนุษย์ยังต้องการความรู้ที่เหมาะสม รวมถึงความรู้ในด้านข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

ภายในปี 2570 องค์กรที่ให้ความสำคัญกับการสร้าง AI Literacy ให้แก่ผู้บริหาร จะมีผลประกอบการทางการเงินสูงกว่าองค์กรที่ไม่สนใจเรื่องนี้ถึง 20% การ์ทเนอร์แนะนำให้ผู้บริหารด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ (D&A) พัฒนาโปรแกรมที่มอบประสบการณ์แก่ผู้บริหาร เช่น การพัฒนาต้นแบบเฉพาะโดเมนเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์เป็นเรื่องที่จับต้องได้ นำไปสู่การลงทุนที่เหมาะสมกับความสามารถในการใช้ AI

อย่างไรก็ตาม ภายในปี 2570 ผู้บริหารด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ 60% อาจเผชิญกับความล้มเหลวครั้งใหญ่ในการจัดการ ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) ซึ่งจะก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อการกำกับดูแล AI ความแม่นยำ และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของโมเดล การใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดล AI เป็นกลยุทธ์สำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเป็นส่วนตัวและสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลาย แต่ความท้าทายอยู่ที่การทำให้ข้อมูลสังเคราะห์มีความแม่นยำ สื่อถึงสถานการณ์จริง ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และบูรณาการกับข้อมูลและระบบที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น นางสาว Idoine เสริมว่า “เพื่อจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้ องค์กรต้องใช้การจัดการ Metadata ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่ง Metadata จัดเตรียมบริบท เชื่อมโยง และกำกับดูแลที่จำเป็นเพื่อติดตาม ตรวจสอบ รวมถึงจัดการข้อมูลสังเคราะห์ได้อย่างมีความรับผิดชอบ ถือเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความถูกต้องแม่นยำของ AI และการปฏิบัติตามมาตรฐาน”

นอกจากนี้ การ์ทเนอร์ยังคาดการณ์ว่าภายในปี 2571 โครงการนำร่อง GenAI 30% ที่มุ่งสู่การผลิตขนาดใหญ่จะถูกสร้างขึ้นภายในองค์กร แทนที่จะใช้งานผ่านแอปพลิเคชันสำเร็จรูป เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มการควบคุม การสร้างโมเดล GenAI ภายในองค์กรให้ความยืดหยุ่น การควบคุม และคุณค่าในระยะยาวที่เครื่องมือสำเร็จรูปหลายอย่างทำไม่ได้ การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรนำกรอบการทำงานที่ชัดเจนมาใช้สำหรับการตัดสินใจว่าจะสร้างเองหรือซื้อ โดยพิจารณาปัจจัยด้านต้นทุน ระยะเวลาที่จะออกสู่ตลาด ชุดทักษะความรู้ที่มีอยู่ ความสามารถในการบูรณาการ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความเสี่ยง

การให้ความสำคัญกับ อรรถศาสตร์ (Semantics) ในชุดข้อมูล AI จะช่วยเพิ่มความแม่นยำของโมเดล GenAI ได้สูงสุด 80% และลดต้นทุนได้สูงสุด 60% ภายในปี 2570 อรรถศาสตร์ ที่ไม่ดีใน GenAI อาจนำไปสู่การตีความที่ผิดเพี้ยนและต้นทุนที่สูงขึ้น การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าสิ่งนี้จะช่วยให้ AI Agents ทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเพิ่มความสะดวกในการตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วขึ้นทั่วทั้งองค์กร

สุดท้าย ภายในปี 2572 คาดว่าบอร์ดบริหารทั่วโลก 10% จะเริ่มใช้คำแนะนำที่ได้รับจาก AI มาท้าทายการตัดสินใจที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของผู้บริหาร เมื่อ AI ฝังอยู่ในกลยุทธ์ของบอร์ดบริหาร ความต้องการการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง ความชัดเจนด้านกฎระเบียบ และการจัดการชื่อเสียงองค์กรจะมีความเข้มข้นขึ้น การ์ทเนอร์แนะนำให้บอร์ดบริหารกำหนดขอบเขตการมีส่วนร่วมในการนำ AI ไปใช้ตัดสินใจและจัดตั้งนโยบายที่ชัดเจนด้านการกำกับดูแล กำหนดกรอบความรับผิดชอบ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

The post การ์ทเนอร์เผยคาดการณ์สำคัญด้านข้อมูลและการวิเคราะห์: AI มีบทบาทมากขึ้นในการตัดสินใจทางธุรกิจ appeared first on Brickinfo News Agency.