ตั้งแต่ CHATGPT ซึ่งเป็นแชทบอทอัจฉริยะที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ หรือ generative AI (gen AI) ในการตอบคำถามของผู้ใช้ได้อย่างชาญฉลาดและสื่อสารผ่านข้อความได้อย่างเป็นธรรมชาติ ส่งผลให้มีผู้ใช้งาน CHATGPT มากกว่า 100 ล้านคน ภายในระยะเวลาสองเดือน ถือเป็นแอปพลิเคชันที่มียอดผู้ใช้มาก และเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ของเทคโนโลยีกลุ่มแอปพลิเคชัน ความนิยมในตัว AI จากผู้คนทั่วโลก ทำให้บริษัทและนักลงทุนรายใหญ่หันมาให้ความสนใจในการลงทุนในการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจ ส่งผลให้เทคโนโลยี AI มีแนวโน้มที่จะถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลาย รวดเร็วกว่าเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่ผ่านมา แต่การที่จะเอา AI ไปประยุกต์ใช้ในทุกภาคส่วนของธุรกิจนั้นเป็นสิ่งที่ยังต้องใช้เวลาไม่สามารถที่จะเกิดขึ้นได้ในชั่วข้ามคืน
generative AI คือรูปแบบของเครื่องมือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ที่กำลังได้รับความสนใจจากแวดวงธุรกิจอย่างล้นหลาม ซึ่งตัว CHATGPT ที่กล่าวถึงในข้างต้นนั้นถือเป็นรูปแบบหนึ่งของ gen AI ซึ่งนิยามของคำว่า generative ที่เป็นส่วนหนึ่งของชื่อนั้น หมายถึงความสามารถในการจดจำและแยกแยะ (identify) รูปแบบต่างๆ (patterns) ที่ปรากฏอยู่ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และนำมาใช้ในการสร้างเนื้อหา (content) ได้หลากหลายรูปแบบ เช่น งานเขียน, งานภาพนิ่ง และงานภาพเคลื่อนไหว เป็นต้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้ในอดีตเคยถูกมองว่าเป็นความสามารถพิเศษที่อยู่ในมนุษยชาติเท่านั้น อีกทั้ง gen AI ยังมีความโดดเด่นในการสื่อสารโดยรูปแบบข้อความได้ราวกับมนุษย์ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการทำงานของหลายธุรกิจ
McKinsey & Co บริษัทที่ปรึกษาชั้นนำของโลกได้จัดทำรายงาน “The economic potential of generative AI: The Next Productivity Frontier” ซึ่งเป็นการศึกษาศักยภาพของ generative AI ในการยกระดับเศรษฐกิจ โดยผลวิจัยพบว่า การนำ gen AI ไปใช้ในการเพิ่มผลิตภาพ (productivity) ของธุรกิจ จะส่งผลต่อเศรษฐกิจโลกเป็นมูลค่ากว่า ล้านล้าน เหรียญ (trillion) ซึ่งจากการวิเคราะห์รูปแบบการทำงานกว่า 65 รูปแบบ ค้นพบว่า generative AI สามารถที่จะเพิ่มมูลค่าให้กับการทำงานเหล่านี้ได้ถึงประมาณ 2.6 trillion ถึง 4.4 trillion ต่อปี ซึ่ง 75% ของมูลค่าที่ gen AI สามารถเพิ่มให้กับการทำงานของภาคธุรกิจนั้นจะแบ่งออกเป็นสี่กลุ่ม ได้แก่ การบริการลูกค้า (customer operation), การตลาดและการขาย (marketing and sales), วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (software engineering) และ การวิจัยและพัฒนา (research and development)
generative AI สามารถทำให้งานจัดการเอกสารที่มีความซับซ้อนต้องอาศัยความแม่นยำ เช่น การทำภาษี และการสรุปเอกสารทางกฎหมายกลายเป็นเรื่องง่าย และสามารถช่วยเขียนเนื้อหาสำหรับการตลาดโดยใช้ข้อความอธิบายความต้องการ (prompt) ไม่กี่คำ อีกทั้ง ในปัจจุบัน นักเขียนโค้ด (coder) หลายคนพึ่งพาความช่วยเหลือจาก Copilot เครื่องมือช่วยเขียนโค้ดจาก Microsoft ที่ออกแบบมาเพื่อเป็นผู้ช่วยให้กับ coder ในการเขียนโค้ดเพื่อพัฒนาโปรแกรมต่างๆ นอกจากนี้ ผลสำรวจยังระบุว่า แรงงานที่มีศักยภาพน้อยจะเป็นผู้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งาน gen AI ส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวมของบริษัท
generative AI นั้นนอกเหนือจากจะเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับบริษัทได้แล้ว ยังเป็นเครื่องมือที่หลายบริษัทสามารถเข้าถึงได้ง่ายกว่าเทคโนโลยีในยุคก่อน เช่น คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (personal computers) หรือ สมาร์ทโฟน ที่บริษัทจะต้องลงทุนในการซื้ออุปกรณ์ (hardware) หลายชิ้นในการติดตั้งระบบ ยกตัวอย่างเช่นโปรแกรมบัญชีที่นอกเหนือจากจะต้องลงทุนซื้อตัวโปรแกรม และอุปกรณ์คอมพิวเตอร์เพื่อใช้งานโปรแกรมแล้ว จะต้องมีการปรับการทำงานของบริษัทเพื่อให้เข้ากับตัวโปรแกรมบัญชี รวมไปถึงการฝึกพนักงานบัญชีให้สามารถใช้โปรแกรมได้ ซึ่งเมื่อเปรียบเทียบกับตัว gen AI ที่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ ได้แก่ Microsoft และ Google ได้ใส่เครื่องมือตัวนี้ไว้ในโปรแกรมออฟฟิศ ทำให้พนักงานสามารถทดลองใช้ gen AI ในการทำงานโดยไม่ต้องมีการลงทุนเพิ่มเติมและรบกวนการทำงานของบริษัท อีกทั้งบริษัทยังสามารถร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญ AI ในการออกแบบเครื่องมือ AI เฉพาะสำหรับตัวบริษัท (AI bespoke tools) ได้อีกด้วย
ณ ตอนนี้ บริษัทระดับโลกในหลายธุรกิจต่างเริ่มทดลองในการนำ generative AI มาเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กร แม้กระทั่ง Morgan Stanley สถาบันการเงินชื่อดังของสหรัฐอเมริกา ก็กำลังใช้ AI ในการพัฒนาเครื่องมือ ที่จะช่วยในการทำงานให้กับที่ปรึกษาด้านการจัดการความมั่งคั่ง (wealth managers) ของบริษัท อีกตัวอย่างคือ Eli Lilly บริษัทเภสัชกรรมสัญชาติอเมริกัน ได้เซ็นสัญญาเป็นมูลค่ากว่า 250 ล้านเหรียญ กับ Xtalpi บริษัทสตาร์ทอัพ (Startup) สัญชาติจีน ผู้ให้บริการห้องปฏิบัติการวิจัยอัตโนมัติ (autonomous lab) ที่อาศัยพลังของ AI ในการเสาะหาโมเลกุลที่สามารถถูกนำไปพัฒนาเป็นยาที่วางขายบนท้องตลาดได้ นอกจากนี้ 5% ของงานที่ลงประกาศโดยสถาบันทางการเงินในประเทศสหรัฐอเมริกาในช่วงระยะเวลาระหว่างปี 2022 ถึง เดือนมิถุนายน ปี 2023 มีการระบุคำว่า AI ลงในคำบรรยายลักษณะงาน (Job Description) และ 8% ของสิทธิบัตรที่ถูกจดทะเบียน โดยบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ ในช่วงปี 2020 – 2022 เป็นเทคโนโลยีที่เกี่ยวกับ AI
แม้ว่าในภาพรวม generative AI จะดูเป็นเทคโนโลยีทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กร ที่บริษัทควรรีบนำมาปรับใช้ แต่ข้อมูลจากผลสำรวจของ McKinsey กลับบ่งบอกว่าผู้บริหารธุรกิจในอุตสาหกรรมที่ไม่ใช่เทคโนโลยี มีความลังเลที่จะนำ gen AI มาปรับใช้ในการทำงาน ซึ่งมีเพียง 30% จากกลุ่มสำรวจเท่านั้น ที่ระบุว่าใช้ gen AI ในการทำงานเป็นประจำ ส่วนเกือบ 50% ระบุว่าเคยได้ทดลองใช้เทคโนโลยีนี้แล้ว แต่ตัดสินใจยุติการใช้งาน และ 20% ระบุว่าไม่เคยรู้จัก gen AI เลย ซึ่งสาเหตุหลักของสองกลุ่มหลังจะแบ่งออกเป็นสองส่วน
ส่วนแรกจะเกี่ยวกับความไม่ไว้วางใจ (wary) ต่อตัว generative AI เนื่องจากเทคโนโลยีตัวนี้ถึงแม้จะได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม แต่ยังถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่ยังใหม่และมีข้อบกพร่องที่ต้องถูกแก้ไข เช่น ปัญหา AI หลอน (AI hallucination) หรือการที่ gen AI ให้ข้อมูลที่เป็นเท็จ แต่ดูเหมือนเป็นเรื่องจริงให้กับผู้ใช้ เหมือนกับการสร้างเรื่องหลอกลวงซึ่งเป็นหนึ่งในพฤติกรรมของมนุษย์ รวมไปถึงปัญหาการละเมิดลิขสิทธิ์จากการที่ gen AI นำผลงานของศิลปินมาใช้ในการสร้างภาพนิ่ง โดยไม่ได้รับการอนุญาตจากเจ้าของผลงาน ซึ่งข้อเสียเหล่านี้ได้ส่งผลให้บางบริษัทมีความกังวลในการนำ gen AI มาใช้ในองค์กรที่อาจสร้างความเสี่ยงต่อตัวบริษัทได้ จึงทำให้บางบริษัทอย่างเช่น JPMorgan Chase สถาบันการเงินของสหรัฐอเมริกา ได้ออกกฎห้ามใช้ ChatGPT ในองค์กร แม้ว่าทางบริษัทกำลังลองใช้ AI ในงานส่วนอื่นอยู่
ส่วนที่สองจะเกี่ยวกับความไม่เต็มใจ (reluctant) ในการใช้งาน generative AI ถึงแม้ว่า gen AI จะเป็นเครื่องมือที่ไม่ต้องมีการลงทุนในการจัดซื้ออุปกรณ์ hardware เพื่อนำมาใช้ในองค์กร ต่างกับการติดตั้งโปรแกรมบริหารธุรกิจ แต่กระนั้นแล้ว หลาย ๆ บริษัทต่างมีความจำเป็นและความพร้อมในการนำเอาเทคโนโลยีนี้มาใช้ที่แตกต่างกัน ทำให้แต่ละบริษัทใช้เวลาในการปรับตัวกับ gen AI ไม่เท่ากัน บริษัทที่ใช้โปรแกรมบริหารธุรกิจที่ยังเป็นรุ่นเก่าจะมีความไม่เต็มใจในการนำเอา gen AI มาใช้ในการทำงานเพราะไม่อาจใช้ร่วมกับระบบของบริษัทได้ ส่วนผู้บริหารที่ทำงานอยู่ในหน่วยงานของภาครัฐ (public sector) หรือ สาธารณูปโภค (utilities) ที่มีกฎระเบียบข้อบังคับการทำงานชัดเจน อาจไม่มีแรงจูงใจในการนำ gen AI มาปรับปรุงการทำงาน ซึ่งในประเทศสหรัฐอเมริกาหน่วยงานส่วนนี้มีมูลค่าต่อเศรษฐกิจโดยรวมถึง 25% ของ GDP
นอกเหนือจากบรรดาเจ้าของและผู้บริหารในแวดวงธุรกิจหลายส่วนที่แสดงความไม่มั่นใจต่อ generative AI แล้วนั้น ตัวแรงงาน (workers) ก็มีความหวาดกลัวว่า ตัว gen AI ในท้ายที่สุดแล้วจะมาทำงานแทนที่พวกเขา ซึ่งจากรายงาน Generative AI and the future of work in America (ผลกระทบของ generative AI ต่อตลาดแรงงานของประเทศสหรัฐอเมริกา) จัดทำโดยสถาบัน McKinsey Global Institute ได้มีการวิเคราะห์ว่า ภายในปี 2030 ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย gen AI จะแทนที่ตำแหน่งงานกว่า 12 ล้านตำแหน่ง ในประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งกลุ่มอาชีพที่มีความเสี่ยงจะถูกแทนที่โดยระบบอัตโนมัติมากที่สุดจะเป็นกลุ่มอาชีพงานบริการรายได้ต่ำที่มีรูปแบบทำซ้ำสูง, มีการเก็บข้อมูล และการจัดการข้อมูลพื้นฐาน ซึ่งเป็นงานที่สามารถถูกแทนที่ได้โดยระบบอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น พนักงานคีย์ข้อมูล, พนักงานขาย และ เจ้าหน้าที่ธุรการ เป็นต้น ซึ่งจะสร้างความท้าทายให้กับภาครัฐและภาคเอกชน ในการพัฒนาทักษะที่เหมาะสมให้กับแรงงานกลุ่มนี้ให้สามารถเปลี่ยนอาชีพที่ให้ค่าแรงสูงและใช้ทักษะเฉพาะได้ รวมไปถึงการจัดหาบุคลากรที่อาจจะต้องมีการปรับการคัดเลือกโดยพิจารณาจากทักษะของตัวบุคลากร มากกว่าการใช้วุฒิการศึกษา
ในท้ายที่สุดแล้ว generative AI นั้นแม้ว่าจะถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกธุรกิจจากหลาย ๆ ภาคส่วน แต่ยังถือเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ยังมีข้อควรระวังในหลายจุด ตั้งแต่ความถูกต้องของข้อมูลที่ให้กับผู้ใช้ การละเมิดทรัพย์สินทางปัญญา รวมไปถึงปัญหาการว่างงานจากระบบอัตโนมัติที่จะมาแทนที่แรงงานในภาคบริการที่เป็นกลุ่มแรงงานค่าแรงขั้นต่ำ ทำให้ตัว gen AI ควรจะถูกศึกษาอย่างถี่ถ้วนถึงประโยชน์ที่จะได้รับ, ความเสี่ยง และผลกระทบที่จะเกิดขึ้น ก่อนที่จะนำไปประยุกต์ใช้ในการทำงานทั้งในภาครัฐและภาคธุรกิจ แต่อย่างไรก็ตาม บทวิเคราะห์ของสถาบันหลายแห่งมีความเห็นไปในทิศทางเดียวว่า gen AI จะเข้ามามีบทบาทเข้มข้นกับภาคธุรกิจในปี 2024 ซึ่งประเทศไทยเองนั้นน่าจะได้เห็นตัวอย่างของการนำ generative AI มาใช้ในการทำงานของหลายบริษัทภายในปีที่กำลังมาถึงนี้
เป็นส่วนหนึ่งกับเครือข่ายผู้ประกอบการระดับโลกพร้อมรับสิทธิประโยชน์มากมายสำหรับสมาชิก สมัครได้ที่นี่
ติดตามสาระทางธุรกิจดี ๆ ได้ที่ TCC Business Insight
แปลและเรียบเรียงใหม่จากบทความ Generative AI holds much promise for businesses - Just don’t expect its overnight adoption โดย Rachana Shanbhogue เผยแพร่ใน The Economist วันที่ 13 พฤศจิกายน 2566
อ้างอิง
https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america
