เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์

มีอยู่ทุกที่ในสถานที่ทำงาน ตั้งแต่การเขียนอีเมลไปจนถึงการสร้างโค้ด อย่างไรก็ตามสำหรับหลายบริษัท ผลตอบแทนทางการเงินยังไม่ได้มาถึง

แบบสำรวจใหม่ที่เผยแพร่ในเดือนมกราคม 2569 แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่เพิ่มขึ้นระหว่างการใช้งาน AI และผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง

ในขณะที่พนักงานกำลังทดลองมากกว่าที่เคย ประธานเจ้าหน้าที่บริหารส่วนใหญ่กล่าวว่า AI ยังไม่ได้เพิ่มรายได้หรือลดต้นทุนลงเลย

ข้อความสำคัญ

• 56% ของ CEO รายงานว่าไม่มีการเติบโตของรายได้หรือการประหยัดค่าใช้จ่ายจากการลงทุนใน AI.

• ผลกำไรทางการเงินจะปรากฏขึ้นเมื่อ AI ถูกฝังลงในเวิร์กโฟลว์หลัก.

• การวัดคุณภาพของงานมีความสำคัญมากกว่าการนับผู้ใช้ AI.

ถ้าคุณสนใจในการเทรดคริปโต ลองสำรวจBitrueและเพิ่มประสบการณ์ของคุณ Bitrue มุ่งมั่นที่จะให้บริการที่ปลอดภัย สะดวก และหลากหลายเพื่อตอบสนองความต้องการทั้งหมดในคริปโต รวมถึงการซื้อขาย การลงทุน การซื้อ การเดิมพัน การกู้ยืม และอื่นๆ

เหตุใดการลงทุนใน AI ส่วนใหญ่จึงไม่ทำกำไร

ข้อมูลล่าสุดจาก PwC ทำให้เห็นภาพที่ชัดเจนของความหงุดหงิดของผู้บริหาร ในการสำรวจผู้บริหารระดับสูงประจำปี 2026 พบว่า 56% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่า AI ไม่ส่งผลให้มีรายได้สูงขึ้นหรือลดต้นทุนลงในปีที่ผ่านมา มีเพียง 12% เท่านั้นที่รายงานความสำเร็จในทั้งสองด้าน แม้ว่าจะมีการนำไปใช้กันอย่างแพร่หลายก็ตาม

ผลลัพธ์นี้ไม่ได้หมายความว่าเครื่องมือ AIกำลังล้มเหลวโดยตรง แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ปัญหาอยู่ที่วิธีการที่บริษัทต่าง ๆ ใช้งานพวกเขา

หลายองค์กรมองว่า AI เป็นเครื่องมือเสริมประสิทธิภาพมากกว่าการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง การให้พนักงานเข้าถึงเครื่องมือโดยไม่ออกแบบกระบวนการทำงานใหม่มักไม่ส่งผลต่อเมตริกทางการเงิน

บริษัททำผิดพลาดที่ไหน

• AI ถูกเพิ่มโดยไม่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน

• ความสำเร็จถูกวัดจากการเข้าสู่ระบบ ไม่ใช่ผลลัพธ์

• การใช้จ่ายมุ่งเน้นไปที่ใบอนุญาต ไม่ใช่การออกแบบใหม่

ผู้บริหารที่เห็นผลประโยชน์ทางการเงินมีแนวโน้มที่จะรวม AI เข้ากับงานและการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับลูกค้ามากกว่าถึง 2 ถึง 3 เท่า

บริษัทเหล่านี้ได้พิจารณากระบวนการใหม่แทนที่จะเพิ่มเครื่องมือบนระบบที่มีอยู่ ความแตกต่างแสดงให้เห็นว่า คุณค่า AI เกิดจากการเปลี่ยนแปลง ไม่ใช่การทดลอง.

อ่านเพิ่มเติม:โครงการ Crypto DePIN ชั้นนำที่ควรจับตามองในปี 2026 เมื่อนวัตกรรม Web3 ขยายตัว

ความซับซ้อนของงานมีความสำคัญมากกว่าการใช้งาน

อีกหนึ่งข้อมูลสำคัญมาจากการวิจัยโดย Anthropic และOpenAI

ผลการวิจัยของพวกเขาชี้ให้เห็นว่า การใช้ AI ไม่ได้เท่ากันทั้งหมด

ชนิดของงานที่มอบหมายให้กับ AI จะกำหนดว่าสามารถสร้างมูลค่าแท้จริงได้หรือเพียงแค่ช่วยประหยัดเวลาไม่กี่นาที

แอนโทรพิก

ได้แนะนำแนวคิดในการติดตามปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจ ซึ่งหมายถึงการวัดความยากและความลึกของงาน แทนที่จะวัดว่ามีการใช้ AI บ่อยเพียงใด ผลลัพธ์ที่ได้ชวนตะลึง

เวลาที่ประหยัดได้ตามประเภทงาน

• <บทความ>การพัฒนาซอฟต์แวร์ช่วยประหยัดเวลาเฉลี่ย 3.3 ชั่วโมง

• งานด้านการบริหารช่วยประหยัดเวลาได้ประมาณ 1.8 ชั่วโมง

ใช้<น>AI เพื่อสรุปอีเมลหรือเขียนบันทึกให้รู้สึกมีประสิทธิผลแต่ส่งผลกระทบทางการเงินที่จำกัด。

การมอบหมายงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนทำให้เกิดผลตอบแทนที่แข็งแกร่งมากขึ้น อย่างไรก็ตามพนักงานหลายคนยังคงทำงานพื้นฐานอยู่เท่านั้น.

OpenAI ยังระบุถึงความสามารถที่มีอยู่โดยที่ยังไม่ได้ใช้งาน ซึ่งหมายถึงช่องว่างระหว่างสิ่งที่ระบบ AI สามารถทำได้ และวิธีที่ผู้คนใช้พวกมันจริงๆ

ผู้ใช้ที่ใช้งานหนักจะพึ่งพาฟีเจอร์การคิดวิเคราะห์ขั้นสูงบ่อยกว่าผู้ใช้โดยเฉลี่ยถึง 7 เท่า ซึ่งสร้างความแตกต่างในด้านประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น.

 อ่านเพิ่มเติม:ท็อป AI Crypto Airdrops ที่จะฟาร์มในปี 2026: คู่มือ Testnet & คะแนน

ช่องว่างในการใช้งานทั่วโลกและปัญหาการวัดผล

การนำ AI มาใช้ดูแตกต่างกันมากขึ้นอยู่กับสถานที่และระดับทักษะ ข้อมูลจาก OpenAI ในกว่า 70 ประเทศเปิดเผยว่ามีช่องว่าง 3 เท่าในด้านการใช้งานฟีเจอร์ขั้นสูง บริษัทที่มีทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI มากขึ้นจะได้รับข้อได้เปรียบ แม้ว่าจะใช้เครื่องมือเดียวกันก็ตาม

ช่องว่างนี้เน้นปัญหาอีกอย่างหนึ่ง: การวัดผลที่ไม่ดี บริษัทหลายแห่งไม่สามารถเชื่อมโยงการใช้ AI กับผลกำไรและขาดทุนได้ หากไม่มีข้อมูลที่ชัดเจน ผู้บริหารจะพบกับความยากลำบากในการพิสูจน์ค่าใช้จ่ายหรือปรับปรุงกลยุทธ์

สิ่งที่การวัดที่ดีกว่ามีลักษณะอย่างไร

• ติดตามว่าทีมไหนใช้ฟีเจอร์ขั้นสูง

• การเชื่อมโยงกิจกรรม AI เข้ากับมาตรวัดรายได้หรือค่าใช้จ่าย

• การตรวจสอบความซับซ้อนของงาน ไม่ใช่ปริมาณกิจกรรม

Google

เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมการเงินสามารถเห็นว่า AI ฟีเจอร์ต่างๆ ถูกใช้งานจริงหรือไม่ และใครเป็นผู้ใช้งาน โดยลักษณะความโปร่งใสเช่นนี้อาจจะกลายเป็นมาตรฐานในไม่ช้า เนื่องจากการตรวจสอบนั้นเพิ่มมากขึ้น

อ่านเพิ่มเติม:วิธีการสร้างบอทการเทรดคริปโตด้วย AI ตั้งแต่เริ่มต้นที่ให้ผลตอบแทนสูง

สิ่งที่ซีอีโอควรทำแตกต่างในปี 2026

ข้อความจากการสำรวจเหล่านี้ไม่ใช่เพื่อให้ละทิ้ง AI แต่เพื่อให้ใช้มันอย่างมีความก้าวหน้า ขั้นตอนการทดลองกำลังจะสิ้นสุด และบริษัทยักษ์ใหญ่ตอนนี้เผชิญกับแรงกดดันในการแสดงผลตอบแทนที่แท้จริง นักวิเคราะห์ชี้ให้เห็นถึงลำดับความสำคัญบางประการที่ผู้นำควรให้ความสนใจในอนาคต

ลำดับความสำคัญที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้บริหาร

• หยุดเปรียบเทียบการใช้กับคุณค่า

• เน้นที่งานที่มีความซับซ้อนสูง

• งบประมาณสำหรับการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ ไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์

• ศึกษาการทำกำไรจริงที่ 12%

PwCยังได้สังเกตด้วยว่าหลายบริษัทขาดฐานข้อมูล AI พื้นฐาน รวมถึงแผนงานที่ชัดเจนและความเชี่ยวชาญภายในองค์กร।

การลงทุนเงินเพิ่มลงในเครื่องมือโดยไม่แก้ไขข้อบกพร่องเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะไม่เปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ได้ ในขณะที่นักลงทุนเริ่มกังวลเกี่ยวกับฟองสบู่ AI วินัยทางการเงินกำลังกลายเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

อ่านเพิ่มเติม:

คุณสร้างตัวละคร AI สำหรับตัวแทน AI ได้อย่างไร?

บทสรุป

ผลสำรวจล่าสุดเผยให้เห็นความจริงที่น่าเศร้าเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ในองค์กร แม้ว่าจะมีการลงทุนจำนวนมากและการใช้งานที่เพิ่มขึ้น แต่ CEO ส่วนใหญ่เห็นว่าไม่มีผลกระทบที่มีความหมายต่อรายได้หรือค่าใช้จ่าย

ปัญหาคือไม่ใช่เทคโนโลยีเอง แต่เป็นวิธีการที่มันถูกนำไปใช้ วัดผล และจัดการ。

เมื่อเครื่องมือดิจิทัลมีความสามารถสูงขึ้น บริษัทต่าง ๆ ต้องเรียกร้องความชัดเจน ความรับผิดชอบ และผลลัพธ์ที่แท้จริง หลักการนี้ใช้ได้เกินกว่า AI และเข้าสู่พื้นที่อื่น ๆ เช่น การซื้อขายคริปโต

แพลตฟอร์มเช่นBitrue

มุ่งเน้นไปที่การซื้อขายคริปโตที่ง่ายและปลอดภัยมากขึ้น โดยการรวมความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเข้ากับเครื่องมือเพื่อการแสดงผลที่ชัดเจน

ในสถานการณ์ที่ผลลัพธ์มีความสำคัญมากกว่าความเป็นกระแส การเลือกแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นเพื่อความโปร่งใสสามารถทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมาก

คำถามที่พบบ่อย

ทำไม CEO ส่วนใหญ่จึงไม่พอใจกับผลตอบแทนจาก AI?

เนื่องจาก AI มักถูกใช้สำหรับงานที่มีมูลค่าต่ำโดยไม่เปลี่ยนแปลงกระบวนการธุรกิจหลัก。

ร้อยละเท่าไหร่ของ CEO ที่ไม่เห็นผลประโยชน์ทางการเงินจาก AI?

ประมาณ 56% รายงานว่าไม่มีการเติบโตของรายได้หรือการประหยัดค่าใช้จ่ายจาก AI.

งาน AI ใดบ้างที่สร้างคุณค่าได้มากที่สุด?

งาน AI ที่สร้างคุณค่าได้มากที่สุด ได้แก่:

• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การปรับแต่งการตลาด
• การประมวลผลภาพและวิดีโอ
• การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ
• การพัฒนาระบบแนะนำ

งานที่ซับซ้อนเช่นการพัฒนาซอฟต์แวร์สร้างผลกระทบมากกว่าการทำงานด้านการบริหารพื้นฐานเป็นอย่างมาก

AI adoption ยังเพิ่มขึ้นอยู่หรือไม่?

ใช่ การใช้งานกำลังเพิ่มขึ้น แต่ผลการเงินยังคงจำกัดสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ค่ะ

AI ยังสามารถสร้างผลตอบแทนในอนาคตได้หรือไม่?

ใช่ แต่เฉพาะเมื่อบริษัทออกแบบกระบวนการทำงานใหม่และวัดผลลัพธ์อย่างถูกต้องเท่านั้น