ผลตอบแทนจาก AI: ทำไมถึงไม่เหมือนโปรเจกต์ไอทีทั่วไปที่เคยรู้จัก

AI กำลังเข้ามามีบทบาทในทุกอุตสาหกรรม และหลายธุรกิจก็เริ่มลงทุนพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อสร้างความได้เปรียบ

แต่สิ่งหนึ่งที่แตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างการลงทุนใน AI กับโปรเจกต์ด้านไอทีแบบดั้งเดิม คือ ความผันผวนของผลตอบแทน (ROI)

โปรเจกต์ไอทีแบบเดิมมักจะมีความเสถียรและคาดการณ์ได้มากกว่า ในขณะที่ AI กลับมีความไม่แน่นอนสูงจนทำให้หลายคนประหลาดใจ

AI กับโปรเจกต์ไอทีดั้งเดิม: ความต่างที่ต้องเข้าใจ

เมื่อพูดถึงโปรเจกต์ไอทีทั่วไป เช่น การพัฒนาระบบ ERP, CRM หรือเว็บไซต์

โซลูชันเหล่านี้มักจะถูกสร้างขึ้นมาเพื่อทำงานตามชุดคำสั่งที่ตายตัว และยังคงใช้งานได้ดีไปอีกหลายปีโดยมีการบำรุงรักษาไม่มากนัก

ความต้องการหลักคือการแก้ไขข้อผิดพลาดเล็กน้อย การอัปเดตความปลอดภัย หรือการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ เป็นครั้งคราวเท่านั้น

ในทางกลับกัน AI โมเดล ไม่ใช่ระบบที่หยุดนิ่ง แต่เป็นสิ่งมีชีวิตที่ต้องเรียนรู้และปรับตัวตลอดเวลา

ประสิทธิภาพของ AI ขึ้นอยู่กับ ข้อมูล ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ทำให้ ROI ของ AI มีความผันผวนสูงกว่ามาก

ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ AI มีความผันผวนสูง

การพึ่งพาข้อมูลคุณภาพสูงและพลวัตของข้อมูล

หัวใจของ AI คือ ข้อมูล โมเดล AI จะเรียนรู้และตัดสินใจจากข้อมูลที่ได้รับ

หากข้อมูลที่ใช้ฝึกหรือข้อมูลที่ได้รับในปัจจุบันมีคุณภาพต่ำ ไม่สอดคล้องกัน หรือมี การเปลี่ยนแปลงไปจากเดิม (Data Drift) ประสิทธิภาพของ AI ก็จะลดลงอย่างรวดเร็ว

ยกตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าที่เรียนรู้จากพฤติกรรมการซื้อของผู้คน หากพฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนไปตามกระแสสังคมอย่างรวดเร็ว โมเดล AI ก็อาจจะให้คำแนะนำที่ไม่แม่นยำอีกต่อไป

การที่ข้อมูลมีการเคลื่อนไหวตลอดเวลา ทำให้การรักษาสมรรถนะของ AI เป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างมาก

การปรับปรุงและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่เมื่อสร้างเสร็จก็ใช้งานได้นาน การทำงานของ AI ต้องการ การดูแลอย่างใกล้ชิด

โมเดล AI จำเป็นต้องได้รับการ ฝึกฝนใหม่ (Re-training) และ ตรวจสอบความถูกต้อง (Re-validation) อยู่เสมอ เพื่อให้ยังคงทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานจึงไม่ใช่แค่ค่าโครงสร้างพื้นฐานหรือค่าพัฒนาเริ่มต้น

แต่รวมถึงค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูล การประมวลผลสำหรับฝึกโมเดลซ้ำ และค่าใช้จ่ายในการดูแลโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและอาจสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนแรก

การเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยีและสภาพแวดล้อม

วงการ AI มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วมาก ทั้งในด้านฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และอัลกอริทึมใหม่ๆ

เทคโนโลยีที่ล้ำสมัยในวันนี้ อาจกลายเป็นเรื่องล้าสมัยในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ทำให้การลงทุนในวันนี้อาจต้องตามเทคโนโลยีใหม่ในวันหน้าอย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ ปัจจัยภายนอก เช่น การเปลี่ยนแปลงของตลาด กฎระเบียบข้อบังคับใหม่ หรือการกระทำของคู่แข่ง ก็สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อคุณค่าของโซลูชัน AI ที่เคยมี

ทำให้ ROI ที่คาดหวังไว้อาจไม่เป็นไปตามแผน

ความเสี่ยงด้านจริยธรรมและอคติที่ไม่คาดฝัน

AI มีศักยภาพมหาศาล แต่ก็มีความเสี่ยงที่มาพร้อมกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อคติ (Bias) ที่อาจแฝงอยู่ในข้อมูล

หากโมเดล AI เรียนรู้ข้อมูลที่มีอคติ ก็อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม สร้างปัญหาด้านจริยธรรม กฎหมาย หรือแม้กระทั่งความเสียหายต่อชื่อเสียงขององค์กร

ความเสียหายเหล่านี้สามารถส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อผลตอบแทนโดยรวม และเป็นสิ่งที่ยากจะคาดการณ์ได้ล่วงหน้า

มองหา ROI ของ AI อย่างไรให้ชาญฉลาด

การลงทุนใน AI จึงต้องเปลี่ยนมุมมองจากการคาดการณ์ ROI ที่ตายตัว มาเป็นการให้ความสำคัญกับ ความยืดหยุ่น และ การสร้างคุณค่าอย่างต่อเนื่อง

ธุรกิจควรเตรียมพร้อมสำหรับการบำรุงรักษาและพัฒนา AI อย่างไม่หยุดนิ่ง

เน้นการสร้างทีมที่สามารถปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลและเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว

รวมถึงการประเมินความเสี่ยงและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นอย่างรอบคอบ

การทำความเข้าใจความผันผวนเหล่านี้ จะช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนและบริหารจัดการโปรเจกต์ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถดึง ศักยภาพสูงสุด ของ AI ออกมาใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง