การลดลงของราคา AI: วิธีใช้ประโยชน์จากความท้าทายและข้อควรพิจารณาที่สำคัญ

AI ได้รับความสนใจจากองค์กรต่างๆ ทั่วโลก เนื่องจากความสามารถในการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติและเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจ ก่อนหน้านี้ AI พร้อมใช้งานสำหรับองค์กรขนาดใหญ่และมหาวิทยาลัยเท่านั้นสำหรับการทำวิจัยทางวิชาการหรือสร้างเครื่องมือที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งมีราคาสูง แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทต่าง ๆ ประสบปัญหาราคา AI ลดลงอย่างมาก

การลดลงของราคา AI หมายถึงการลดลงของต้นทุนฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และบริการที่เกี่ยวข้องกับ AI ตัวขับเคลื่อนหลักของการลดลงนี้คือต้นทุนทรัพยากรการคำนวณที่ลดลง ตัวอย่างเช่น ในทศวรรษ 1950 ต้นทุนของพลังการคำนวณอยู่ที่ 200,000 ดอลลาร์/เดือน ซึ่งลดลงอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจาก ความก้าวหน้าสมัยใหม่ เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์

ดังนั้น ผู้นำธุรกิจจึงสามารถใช้ประโยชน์จากต้นทุน AI ที่ลดลงอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณค่า อย่างไรก็ตาม โดเมน AI นำเสนอความท้าทายที่สำคัญซึ่งผู้นำธุรกิจควรพิจารณาอย่างรอบคอบก่อนที่จะลงทุนใน AI มาสำรวจแนวคิดนี้อย่างละเอียดด้านล่าง

ความท้าทายสำคัญที่ต้องเผชิญขณะลงทุนใน AI

ผู้นำธุรกิจมักเผชิญกับความท้าทายหลักสองประการในขณะที่ดำเนินโครงการริเริ่มด้าน AI นั่นคือ การรับมือกับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และการรักษาค่าใช้จ่ายในการคำนวณของ AI ให้อยู่ในงบประมาณที่ตั้งไว้ มาดูกันทีละรายการ

1. คุณภาพข้อมูล

AI ต้องการข้อมูลคุณภาพสูง จำนวนมากของมัน แต่การรวบรวมข้อมูลที่มีมูลค่าสูงนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย เนื่องจากมากกว่า80% ของข้อมูลในองค์กรไม่มีโครงสร้าง

ขั้นตอนหลักในวงจรชีวิตของ AI คือการระบุและรวบรวมแหล่งข้อมูลดิบ แปลงให้เป็นแหล่งข้อมูลระดับสูงที่จำเป็น-รูปแบบที่มีคุณภาพ ดำเนินการวิเคราะห์ และสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ

ดังนั้น สำหรับผู้นำทางธุรกิจ จึงจำเป็นต้องมีกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อผสานรวม AI เข้ากับธุรกิจของตน หากไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การลงทุนในโครงการ AI ก็ไม่ใช่ความคิดที่ดี

2. มีราคาแพงในการคำนวณ

ความสามารถในการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการดำเนินการ AI อาจเป็นอุปสรรคในการเริ่มต้นสำหรับองค์กรขนาดเล็ก AI ต้องการการคำนวณที่สำคัญขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของแบบจำลองซึ่งนำไปสู่ต้นทุนที่สูง ตัวอย่างเช่น มีรายงานว่ามีค่าใช้จ่ายประมาณ 3 ล้านดอลลาร์/เดือน เพื่อให้ OpenAI เรียกใช้ ChatGPT

ดังนั้น เพื่อตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณ ฮาร์ดแวร์เฉพาะทางและมีราคาแพง เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และหน่วยประมวลผล Tensor (TPU) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI

ในด้านซอฟต์แวร์ นักวิจัยกำลังทำงานเพื่อลดขนาดโมเดล AI และรอยเท้าของหน่วยความจำ ซึ่งจะลดเวลาการฝึกอบรมลงอย่างมากและประหยัดค่าใช้จ่ายในการคำนวณในที่สุด

ใช้ประโยชน์จากการลดลงของราคา AI

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดเมน AI มีความก้าวหน้าอย่างมากในทุกมิติ เช่น ซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ การวิจัย และการลงทุน ด้วยเหตุนี้ ผู้นำทางธุรกิจด้าน AI จึงเอาชนะและลดความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ AI ลงได้

การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI แบบเร่งความเร็ว

ในปัจจุบัน เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่มีรูปแบบต่างๆ ให้ใช้ฟรี รูปแบบการสมัครสมาชิกแบบชำระเงินก็สมเหตุสมผลเช่นกัน ธุรกิจและบุคคลทั่วไปใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงการตัดสินใจ ทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือสร้าง AI เช่น Bard, ChatGPT หรือ GPT-4 สามารถช่วยเหลือผู้ใช้ ในการสร้างแนวคิดใหม่และเขียนเนื้อหาประเภทต่างๆ เช่น สรุปผลิตภัณฑ์ สำเนาการตลาด บล็อกโพสต์ ฯลฯ มากกว่าแอปพลิเคชันกว่า 300 รายการ สร้างขึ้นบน GPT-3 API

มีตัวอย่างมากมายในโดเมนอื่นๆ เช่นกัน ตัวอย่างเช่น มีการใช้เทคนิคการเรียนรู้การถ่ายโอนสำหรับการจำแนกรูปภาพทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแอปพลิเคชัน Salesforce Einstein เป็น AI CRM เชิงสร้างสรรค์ (การจัดการลูกค้าสัมพันธ์) ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล ทำนายพฤติกรรมของลูกค้า และมอบประสบการณ์ส่วนบุคคล

การลงทุนที่มากขึ้นใน AI

การลดลงของราคา AI นำไปสู่การยอมรับเทคโนโลยีจำนวนมาก ทำให้ AI เป็นโอกาสในการลงทุนที่คุ้มค่า ตัวอย่างเช่น ในปี 2022 ขนาดตลาด AI มีมูลค่า 387.5 พันล้านดอลลาร์ คาดว่าจะสูงถึง 1.395 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2029 โดยเติบโตที่ CAGR 20.1%

ผลิตภัณฑ์ AI กำลังถูกใช้เพื่อสร้างความก้าวหน้าใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมหลัก เช่น การดูแลสุขภาพ การศึกษา การเงิน และอื่นๆ ทั้งหมด บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและบริษัทสตาร์ทอัพกำลังลงทุนอย่างมากในการวิจัยและพัฒนา AI

ข้อควรพิจารณาที่สำคัญสำหรับผู้นำธุรกิจก่อนที่จะใช้ประโยชน์จากการลดราคาของ AI

ทำความเข้าใจเป้าหมายทางธุรกิจและประเมินว่า AI เหมาะสมอย่างไร

ก่อนที่จะใช้ประโยชน์จากการลดราคาของ AI การระบุกลยุทธ์และเป้าหมายทางธุรกิจของคุณเป็นสิ่งสำคัญ ความคาดหวังที่ไม่เป็นจริงเป็นสาเหตุสำคัญประการหนึ่งของความล้มเหลวของโครงการ AI รายงานแนะนำว่า 87% ของความคิดริเริ่ม AI ไม่ได้นำไปสู่การผลิต ดังนั้น การประเมินกลยุทธ์ด้านข้อมูลของคุณและวิธีที่ AI สามารถรวมเข้ากับธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาก่อนลงทุนใน AI

สร้างทีม AI คุณภาพสูงและเตรียมพวกเขาด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม

ก่อนที่จะลงทุนใน AI สิ่งสำคัญคือต้องระบุทรัพยากรฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นสำหรับทีม AI ของคุณ จัดเตรียมชุดข้อมูลที่เหมาะสมซึ่งพวกเขาสามารถใช้ประโยชน์เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ให้การฝึกอบรมที่จำเป็นแก่พวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการ AI ของคุณจะประสบความสำเร็จ การวิจัยชี้ให้เห็นว่าพนักงานขาดความเชี่ยวชาญด้าน AI และการไม่มีข้อมูลคุณภาพสูงเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ระบบล้มเหลว การลงทุนด้าน AI

ประเมินต้นทุนและผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของ AI

โครงการด้าน AI จำนวนมากล้มเหลวเนื่องจากไม่สามารถส่งมอบผลลัพธ์หรือผลตอบแทนตามสัญญาได้ ในปี 2012 Watson for Oncology ซอฟต์แวร์ AI ของ IBM ได้รับเงินทุนมูลค่า 62 ล้านเหรียญสหรัฐ ได้รับการออกแบบมาเพื่อวินิจฉัยและแนะนำการรักษาผู้ป่วยมะเร็งโดยพิจารณาจากข้อมูลส่วนบุคคล ประวัติทางการแพทย์ และเอกสารทางการแพทย์ของผู้ป่วย

โครงการนี้ถูกวิพากษ์วิจารณ์ถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ ยิ่งไปกว่านั้น การติดตั้งซอฟต์แวร์นี้ในโรงพยาบาลมีค่าใช้จ่ายสูง ในที่สุด ในปี 2021 IBM ยกเลิกการขาย Watson for Oncology. ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องประเมินต้นทุนในการได้มาหรือสร้างเทคโนโลยี AI ก่อนที่จะลงทุนในเทคโนโลยีเหล่านั้น

ประเมินกฎระเบียบด้าน AI

ผู้นำธุรกิจต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าความคิดริเริ่มด้าน AI ของตนสอดคล้องกับกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง เมื่อเร็ว ๆ นี้ กฎระเบียบด้าน AI กลายเป็นจุดสนใจของหน่วยงานเฝ้าระวังทั่วโลก ระเบียบข้อบังคับเกี่ยวกับ AI เหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดการกับข้อกังวลที่เกี่ยวข้องกับความลำเอียงของข้อมูล AI และความสามารถในการอธิบาย ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น GDPR (กฎระเบียบให้ความคุ้มครองข้อมูลทั่วไป) เป็นหนึ่งในกฎระเบียบของสหภาพยุโรปที่มีมา มีผลบังคับใช้ในปี 2018 ควบคุมนโยบายองค์กรเกี่ยวกับการเก็บรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคล การประมวลผล และการใช้งานในระบบ AI

ยิ่งไปกว่านั้น ในเดือนพฤศจิกายน 2021 ประเทศสมาชิกทั้งหมด 193 ประเทศใน UNESCO เห็นพ้องในการนำค่านิยมทั่วไปและหลักการของจริยธรรม AI มาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนา AI ปราศจากความเสี่ยง

เวลาที่เหมาะสม ลงทุนใน AI ได้แล้ว!

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีระดับโลกกำลังลงทุนมหาศาลใน AI ซึ่งบอกเราว่า AI มีอนาคตที่สดใส ตัวอย่างเช่น Microsoft ได้ลงทุน 1 หมื่นล้านดอลลาร์ ใน AI ในขณะที่ Google ได้ลงทุน $400 ล้าน ในการลงทุนด้าน AI เมื่อต้นปี 2023

เพื่อให้ธุรกิจสามารถแข่งขันได้ สิ่งสำคัญคือต้องใช้ประโยชน์จากราคาที่ลดลงของ AI ในขณะเดียวกัน ก็เป็นสิ่งสำคัญสำหรับพวกเขาที่จะต้องจัดการและเอาชนะความท้าทายที่ AI นำเสนอเพื่อสร้างระบบที่แข็งแกร่ง