การ์ทเนอร์คาดการณ์ ภายในสิ้นปี 2568 โปรเจกต์ต่าง ๆ จาก Generative AI (GenAI) อย่างน้อย 30% จะยกเลิกหลังการพิสูจน์เชิงแนวคิด หรือ Proof of Concept (PoC)

ริต้า ซาลลัม รองประธานฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “หลังจาก GenAI เป็นกระแสฮือฮาเมื่อปีก่อน ผู้บริหารต่างจดจ้องที่จะได้เห็นผลตอบแทนจากการลงทุนใน GenAI แต่ว่าองค์กรต่างๆ กลับต้องฝ่าฟันเพื่อพิสูจน์และรับรู้ถึงคุณค่าของมัน ตามที่ขอบเขตของแผนงานด้าน GenAI ขยายออกไป ประกอบกับภาระทางการเงินในการพัฒนาและการนำโมเดล GenAI ไปใช้งานก็เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ

โดยการ์ทเนอร์ยังระบุว่าความท้าทายสำคัญที่องค์กรเผชิญนั้น คือ การพิสูจน์ให้เห็นถึงความคุ้มค่าของการลงทุนเป็นจำนวนมหาศาลกับ GenAI ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ซึ่งจะแปลงเป็นผลประโยชน์ทางการเงินโดยตรงได้ยาก ทั้งนี้องค์กรมากมายกำลังใช้ประโยชน์จาก GenAI เพื่อเปลี่ยนแปลงโมเดลธุรกิจและสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ แต่อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้มาพร้อมกับต้นทุนมหาศาลตั้งแต่ 5 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ไปจนถึง 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

“น่าเสียดายที่ GenAI ไม่มีสูตรสำเร็จที่ใช้ได้กับทุกสถานการณ์ และต้นทุนก็ไม่สามารถคาดเดาได้เหมือนกับเทคโนโลยีอื่น ๆ ดังนั้นสิ่งที่องค์กรจ่าย อาทิ ยูสเคสที่ลงทุนและวิธีการนำไปใช้ที่เลือก ล้วนเป็นตัวกำหนดต้นทุนทั้งนั้น

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เข้ามาดิสรัปตลาดและต้องการฝัง AI เข้าไปในทุกที่ หรือต้องการมุ่งเน้นที่การเพิ่มผลผลิตหรือการขยายกระบวนการเดิมที่มีอยู่ สิ่งเหล่านี้ล้วนมีต้นทุน ความเสี่ยง ความผันแปร และส่งผลกระทบเชิงกลยุทธ์ในระดับที่ต่างกัน” ซาลลัม กล่าว

ผลการวิจัยการ์ทเนอร์ยังชี้ว่าการพัฒนา GenAI ไม่ว่าเพื่อเป้าหมายใด ต้องอาศัยความอดทนที่สูงกว่ากับผลลัพธ์ทางอ้อม สำหรับวางหลักเกณฑ์การลงทุนด้านการเงินในอนาคตเทียบกับผลตอบแทนการลงทุนทันที (ROI) ในอดีตผู้บริหารระดับสูงด้านการเงิน หรือ CFO หลายรายไม่สะดวกใจลงทุนวันนี้เพื่อมูลค่าทางอ้อมในอนาคต ซึ่งความลังเลใจนี้อาจทำให้การจัดสรรเม็ดเงินลงทุนถูกเบี่ยงเบนไปในทางยุทธวิธีมากกว่าผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์

การตระหนักถึงมูลค่าทางธุรกิจ

ผู้ที่นำ AI มาใช้ก่อนใคร หรือที่เรียกว่า Earlier Adopter ทั้งในอุตสาหกรรมและกระบวนการทางธุรกิจต่างรายงานถึงพัฒนาการและการปรับปรุงด้านธุรกิจที่หลากหลาย แตกต่างกันไปตามยูสเคสใช้งาน ประเภทงาน และระดับทักษะของคนทำงาน ผลการสำรวจผู้นำทางธุรกิจของการ์ทเนอร์ล่าสุด

จากจำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม 822 ราย ที่จัดทำช่วงเดือนกันยายนถึงพฤศจิกายนปี 2566 พบว่าองค์กรที่นำ AI มาใช้มีรายได้เพิ่มขึ้น 15.8% ประหยัดต้นทุนขึ้น 15.2% และช่วยปรับปรุงประสิทธิผลการผลิตโดยเฉลี่ย 22.6%

“ดาต้านี้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำคัญสำหรับการประเมินมูลค่าทางธุรกิจที่ได้มาจากนวัตกรรมโมเดลธุรกิจ GenAI แต่สิ่งสำคัญคือเราต้องยอมรับความท้าทายในการประเมินมูลค่าดังกล่าว เนื่องจากผลประโยชน์ต่าง ๆ นั้นจะขึ้นกับบริษัทเป็นหลัก

รวมถึง ยูสเคส บทบาท และแรงงานอย่างเฉพาะ บ่อยครั้งที่ผลกระทบอาจไม่เผยชัดเจนในทันทีและอาจเกิดขึ้นภายหลัง อย่างไรก็ตาม ความล่าช้านี้ไม่ได้ลดผลประโยชน์ที่อาจได้รับลงแต่อย่างใด” ซาลลัม กล่าวเสริม

การคำนวณผลกระทบต่อธุรกิจ

จากการวิเคราะห์มูลค่าทางธุรกิจและต้นทุนรวมของนวัตกรรมโมเดลธุรกิจ GenAI องค์กรต่าง ๆ สามารถกำหนดผลตอบแทนจากการลงทุนโดยตรง (ROI) และผลกระทบต่อมูลค่าธุรกิจในอนาคตได้ ซึ่งถือเป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจลงทุนอย่างรอบคอบเกี่ยวกับนวัตกรรมโมเดลธุรกิจ GenAI