วิธีการวิเคราะห์ AI และข้อมูลกำลังปรับเปลี่ยนการตัดสินใจทางธุรกิจในปี 2568

ภายในปี 2568 การบรรจบกันของ AI-Data Analytics ไม่ได้เป็นตัวสร้างความแตกต่างอีกต่อไป มันเป็นรากฐาน ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ พวกเขาใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริทึมการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแจ้งทางเลือกเชิงกลยุทธ์ปรับปรุงค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติงานและมอบประสบการณ์ของลูกค้าอย่างดีที่สุด เมื่อเราก้าวเข้าสู่ยุคของ AI ลึกลงไปจึงจำเป็นที่จะต้องเข้าใจว่าเทคโนโลยีดังกล่าวช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจกลายเป็นแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร

การเปลี่ยนผ่านเกินสัญชาตญาณและการตัดสินใจตามประสบการณ์

ในอดีตมีการตัดสินใจทางธุรกิจจำนวนมากผ่านประสบการณ์หรือความรู้สึกของลำไส้ ในขณะที่มีคุณค่าต่อธุรกิจเท่าที่ควรการตัดสินใจเหล่านี้ขึ้นอยู่กับแบบอย่างมากกว่าหลักฐานการใช้ชีวิตและข้อมูล อย่างไรก็ตามในขณะนี้องค์กรสมัยใหม่มีสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงและมีข้อมูลที่อุดมไปด้วยข้อมูลที่เปิดใช้งานโดยการวิเคราะห์และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถใช้ประโยชน์จากการไหลของข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อแจ้งทุกขั้นตอนตั้งแต่แคมเปญโฆษณาไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่

จากรายงานล่าสุดโดย McKinsey องค์กรที่รวมข้อมูลและการวิเคราะห์เข้ากับองค์กรของพวกเขามีแนวโน้มที่จะได้รับลูกค้า 23 เท่าซึ่งมีแนวโน้มที่จะรักษาลูกค้าถึงหกเท่าและมีแนวโน้มที่จะทำกำไรได้ 19 เท่า

การตัดสินใจแบบเรียลไทม์ด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

หนึ่งในแนวโน้มที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในปี 2568 คือการใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์อย่างกว้างขวาง วิธีการนี้จะมองไปที่ประสิทธิภาพทางประวัติศาสตร์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตทำให้องค์กรสามารถก้าวไปข้างหน้าเชิงรุกได้มากกว่าการตอบสนองเมื่อพวกเขาได้รับข้อมูล

ตัวอย่างเช่นผู้ค้าปลีกใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อทำนายความต้องการผลิตภัณฑ์และสต็อกตามนั้น ในการธนาคารมันถูกนำไปใช้เพื่อระบุการทำธุรกรรมที่มีศักยภาพฉ้อโกงก่อนเวลา ในการดูแลสุขภาพแบบจำลองการทำนายจะถูกนำไปใช้เพื่อกำหนดผู้ป่วยที่มีแนวโน้มที่จะพัฒนาโรคเรื้อรังและปรับปรุงผลลัพธ์รวมถึงต้นทุนที่ลดลง

ซอฟต์แวร์ดังกล่าวมีความซับซ้อนมากขึ้นอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ระบบ AI ไม่เพียง แต่คาดการณ์ผลลัพธ์ แต่ยังแนะนำขั้นตอนต่อไปที่เหมาะสมที่สุดความสามารถที่เรียกว่าการวิเคราะห์แบบกำหนด

AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เช่นการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ขยายไปสู่ตลาดใหม่หรือรวมกับคู่แข่งเป็นเดิมพันสูงและน่ากลัว โปรแกรม AI ใช้อัลกอริทึมต่าง ๆ ตามข้อมูลทางประวัติศาสตร์และสถานการณ์ที่อยู่ในมือเพื่อช่วยเหลือผู้นำในการเลือกแนวการกระทำที่ดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น บริษัท ข้ามชาติระดับโลกเช่น PepsiCo และ Unilever ใช้เครื่องมือ AI-based สำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มของผู้บริโภคและรสนิยมท้องถิ่นและปรับแต่งผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์การตลาดตามแนวภูมิศาสตร์ที่หลากหลาย AI ให้ความลึกและการมองการณ์ไกลซึ่งในกรณีส่วนใหญ่ขาดในการอภิปรายห้องประชุมคลาสสิก

แม้แต่ธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง (SMEs) ของปี 2025 ก็เริ่มใช้ประโยชน์จากจุดแข็งเหล่านี้ผ่านโซลูชั่น AI บนคลาวด์การเชื่อมช่องว่างและส่งเสริมนวัตกรรมในตลาด

การตัดสินใจเพิ่มขึ้น

เนื้อหาผลกระทบการเปลี่ยนแปลงมากที่สุดของ AI คือมันสามารถเพิ่มการตัดสินใจของมนุษย์ มันไม่ได้แทนที่มนุษย์ แต่เติมเต็มพวกเขา AI สามารถประมวลผลข้อมูลหลายล้านชิ้นเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ลึกและนำเสนอในวิธีที่เข้าใจได้โดยใช้การสร้างภาพข้อมูลและ NLG

นำตัวอย่างของ Einstein ของ Salesforce หรือ Azure AI ของ Microsoft เครื่องมือที่ให้คำแนะนำที่ชาญฉลาดสำหรับกิจวัตรประจำวัน ผู้จัดการฝ่ายขายสามารถได้รับการแนะนำโดยอัตโนมัติว่าจะจัดลำดับความสำคัญและผู้บริหารห่วงโซ่อุปทานสามารถแจ้งเตือนเกี่ยวกับการหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้นและแหล่งอื่น

75% ของแอพพลิเคชั่นในองค์กรจะมีฟังก์ชั่น AI ในปี 2568 โดยนิยามการเข้าถึงข้อมูลอย่างมืออาชีพในแผนกต่างๆตาม การ์ตเนอ ร์

ความกังวลด้านจริยธรรมและการจัดการอคติ

ในขณะที่ข้อดีของ AI นั้นมีมากมายพวกเขาก่อให้เกิดความท้าทายส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบของอคติความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมของการใช้ข้อมูล อัลกอริทึมที่ไม่ถูกต้องอาจส่งผลให้ธุรกิจล่มสลายการเลือกปฏิบัติหรือความเสียหายต่อชื่อเสียง

ภายในปี 2568 บริษัท ต่าง ๆ ลงทุนอย่างมากใน AI (XAI) ที่อธิบายได้ซึ่งเป็นพื้นที่วิจัยที่กำลังสร้างการตัดสินใจของ AI ในลักษณะที่ว่าพวกเขามีความโปร่งใสและเข้าใจได้กับมนุษย์ นอกจากนี้การปฏิบัติตามกฎหมายระดับโลกเช่น GDPR พระราชบัญญัติการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลดิจิทัลของอินเดีย (DPDPA) และสถาปัตยกรรม AI ที่เกิดขึ้นใหม่ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการขององค์กร

การยอมรับอย่างมีจริยธรรมของ AI ไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไป บริษัท ต่างๆกำลังตั้งค่าบอร์ดจริยธรรมของ AI การรวมซอฟต์แวร์ตรวจจับอคติและการรวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้แบบจำลองของพวกเขาโปร่งใสยุติธรรมและมีคุณค่าสำหรับองค์กร

ใช้กรณี: เปลี่ยนการตลาดด้วย AI

AI ได้เปลี่ยนเทคนิคการตลาดเช่นกัน ในปี 2025 การตลาดเป็นข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากเกินไปและอัตโนมัติ เทคโนโลยี AI สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าแบบไดนามิกสร้างเนื้อหาส่วนบุคคลเป็นกลุ่มและเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณาแบบเรียลไทม์

พิจารณา Netflix หรือ Spotify ระบบผู้แนะนำเป็นผลมาจากอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการมีส่วนร่วม อเมซอนและผู้นำอีคอมเมิร์ซอื่น ๆ ยังใช้ AI เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งลดการละทิ้งรถเข็นและผลักดันอัตราการแปลงที่สูงขึ้น

มันมีการบันทึกไว้อย่างกว้างขวางในบทความล่าสุดเกี่ยวกับ วิธีการสร้างความเป็นส่วนตัวของ AI ในการสร้างการตลาด และแสดงให้เห็นว่าการโต้ตอบส่วนบุคคลที่ใช้ AI กำลังสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

Reskilling the Workforce: ความจำเป็นทางธุรกิจ

ในขณะที่กระบวนการทางธุรกิจกำลังถูกเปลี่ยนแปลงโดย AI และการวิเคราะห์ความต้องการมืออาชีพได้เติบโตขึ้นหลายเท่า นอกเหนือจากการสรรหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว บริษัท ยังต้องดำเนินการตามแรงงานที่มีอยู่เพื่อตีความข้อมูลทำงานกับเครื่องมือ AI และแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจ

วันนี้ผู้เชี่ยวชาญกำลังเรียนหลักสูตรพิเศษเช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูลและหลักสูตร AI เพื่อเรียนรู้ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องฝึกฝนเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่และกรอบ AI ผู้เชี่ยวชาญด้านไฮบริดรุ่นใหม่นี้ซึ่งคุ้นเคยกับธุรกิจและเทคโนโลยีอย่างเท่าเทียมกันกำลังกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมจากระดับรากหญ้า

ในทำนองเดียวกันผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคกำลังพิจารณา หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ เพื่อให้พวกเขามีความเข้าใจที่กระชับเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และ NLP สำหรับการพัฒนาโซลูชั่นที่ชาญฉลาดและสนับสนุนวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์

ตัวอย่างของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในอุตสาหกรรม

การดูแลสุขภาพ: แพทย์สามารถทำการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น บริษัท ยาหายาก่อนหน้านี้และผู้ดูแลโรงพยาบาลมีการวางแผนเอดส์ โรงพยาบาล Apollo ในอินเดียมี AI สำหรับการตรวจหาโรคหัวใจก่อนเพื่ออัตราการรอดชีวิตที่ดีขึ้นในหมู่ผู้ป่วย

การเงิน: AI ถูกนำไปใช้ในการซื้อขายอัลกอริทึมการตรวจจับการฉ้อโกงการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและการสนับสนุนลูกค้าในรูปแบบของ chatbots ICICI และ HDFC ธนาคารอินเดียใช้โซลูชั่น AI สำหรับการประมวลผลสินเชื่อที่มีประสิทธิภาพและการมีส่วนร่วมของลูกค้า

การผลิต: การบำรุงรักษาทำนายการพยากรณ์ซัพพลายเชนและการควบคุมคุณภาพล้วนเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ ยกตัวอย่างเช่น Tata Steel ใช้ AI สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของเตาหลอมระเบิดซึ่งเกี่ยวข้องกับการประหยัดต้นทุนและพลังงานอย่างมาก

การค้าปลีก: บริษัท ต่างๆเช่น Flipkart และ Reliance Retail ใช้ AI ในราคาแบบไดนามิกแนะนำผลิตภัณฑ์และความต้องการที่คาดการณ์ทำให้พวกเขาสามารถแข่งขันได้ในแง่ของภูมิทัศน์ผู้บริโภคแบบไดนามิก

มองไปข้างหน้า: องค์กรอิสระ

ภายในปี 2573 พรุ่งนี้มาถึงกับองค์กรอิสระซึ่งเป็น บริษัท ที่การตัดสินใจส่วนใหญ่จะเอาท์ซอร์สไปยังตัวแทน AI เบื้องหลัง นี่ยังคงเป็นความฝันที่ยังไม่เป็นจริง แต่เมล็ดกำลังถูกหว่านในวันนี้

ความแตกต่างระหว่าง บริษัท ที่มีประสิทธิภาพสูงในปี 2568 ไม่เพียง แต่เป็นเทคโนโลยีที่พวกเขานำไปใช้ แต่ยังรวมถึงวิธีที่พวกเขาใช้เพื่อเสริมสร้างการตัดสินใจของมนุษย์นวัตกรรมและการสร้างความน่าเชื่อถือของลูกค้า

ความคิดสุดท้าย

การวิเคราะห์และ AI เป็นองค์ประกอบสำคัญของการวางแผนธุรกิจในยุคปัจจุบัน ในปี 2025 พวกเขาไม่ได้เป็นขอบเขตพิเศษขององค์กรไอทีพวกเขาถูกฝังอยู่ในทุกระดับของการตัดสินใจตั้งแต่แนวหน้าไปจนถึงห้องประชุม ในขณะที่ บริษัท ต่างๆเริ่มต้นการเดินทางครั้งนี้เส้นทางสู่ความสำเร็จคือการรวมระบบอัจฉริยะเข้ากับการตัดสินใจของมนุษย์ความเป็นผู้นำทางจริยธรรมและการเรียนรู้

เพื่อให้ก้าวไปข้างหน้าของแพ็คธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญจะต้องก้าวไปข้างหน้าของเส้นโค้งผ่านนวัตกรรมการลงทุนของผู้คนและวัฒนธรรมการตัดสินใจที่ใช้การวิเคราะห์ อนาคตสำหรับผู้ที่สามารถคิดค้นและเป็นผู้นำในยุคปัจจุบันของการตัดสินใจที่ชาญฉลาด