Generative AI กำลังเปลี่ยนโฉมทุกอุตสาหกรรมอย่างไร

หลักสูตร Generative ‍ AI เป็นผู้ได้รับประโยชน์หลักจากความสำเร็จโดยรวมของเทคโนโลยีนี้ และได้เติบโตขึ้นอย่างน่าทึ่งในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา นักเศรษฐศาสตร์ชั้นหนึ่งคาดการณ์ว่าเศรษฐกิจโลกจะเพิ่มขึ้นทุกปีอยู่ระหว่าง 2.6 ถึง 4.4 ล้านล้านปอนด์ การศึกษาอื่นชี้ให้เห็นว่า GenAI อาจเป็นเรื่องของ GDP ทั่วโลกประมาณ 20 ล้านล้านปอนด์ภายในปี 2573 71% ขององค์กรได้รวม GenAI ไว้ในกระบวนการทางธุรกิจอย่างน้อยหนึ่งกระบวนการ ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงจึงเห็นได้ชัดและเร่งตัวขึ้น 33% ในเวลาเพียงหนึ่งปี

ตัวเลขดังกล่าวแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงความสำคัญของหลักสูตร GenAI ในฐานะเครื่องมือการพัฒนาวิชาชีพที่สำคัญ ธุรกิจต่างๆ ประกาศผลตอบแทน 3.7 เท่าจากการลงทุนต่อปอนด์ที่ใช้ไปกับโปรแกรม ‍ ‌‍ ‍‌ ‍ ‌‍ ‍‌เหล่านี้

ผลกระทบทางเศรษฐกิจและการยอมรับของ Generative AI

ด้วย generative AI ธุรกิจทั่วโลกกำลังดำเนินการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยจินตนาการมาก่อน องค์กรต่างๆ ที่เริ่มริเริ่มและพยายามใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด บัดนี้กำลังเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญ ข้อมูลกำหนดโทนที่แตกต่างจากการเล่าเรื่องของบริษัทเอง:

• บริษัทต่างๆ ที่ใช้ Generative AI บรรลุประสิทธิภาพในการสร้างเนื้อหา 30-40% ซึ่งส่งผลให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานจากพื้นที่ทำงานนั้นเท่านั้น
• ด้วยวิธีอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานจะลดลง 15-25%

• ผู้ที่นำการเปลี่ยนแปลงมาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ จะถือเป็นฐานรายได้ใหม่โดยการขายผลิตภัณฑ์และบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI

• หลักสูตร Gen AI สำหรับสมาชิกในทีมทำให้พวกเขามีประสิทธิผลมากขึ้น 2-3 เท่าทั้งในบทบาททางเทคนิคและเชิงสร้างสรรค์

ตัวเลขที่มีแนวโน้มดีเหล่านี้ไม่ได้ครอบคลุมทุกอย่าง ปัญหาหยั่งรากลึกในด้านต้นทุน ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และความพร้อมของบุคลากร นั่นคือเหตุผลที่ ชั้นเรียน หลักสูตร generative AI กลายเป็นการลงทุนที่สำคัญ แทนที่จะเป็นเพียงโปรแกรมการฝึกอบรมอื่นๆ

เป็นเรื่องที่น่าแปลกใจมากที่ตามแนวโน้ม บริษัทขนาดเล็กเมื่อเทียบกับงบประมาณด้านเทคโนโลยีของพวกเขา สามารถรักษาอัตราการนำ AI มาใช้เช่นเดียวกับองค์กรขนาดใหญ่ได้ โอกาสในการฝึกอบรมที่มากขึ้นและอุปสรรคในการเข้าน้อยลงเป็นเหตุผลของ ‍ ‌‍ ‍‌ ‍ ‌‍ ‍‌นั้น

• สารบัญ

  สลับ

  Generative AI ทำงานข้ามโดเมนอย่างไร

Generative AI ทำงานผ่านกระบวนการสามเฟสที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันในหลายโดเมน:

• ขั้นตอนการฝึกอบรม– โมเดลพื้นฐานเรียนรู้รูปแบบจากชุดข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่โดยทำแบบฝึกหัดคาดการณ์นับล้านแบบ
• ขั้นตอนการปรับแต่ง– โมเดลจะปรับให้เข้ากับการใช้งานเฉพาะผ่านการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและความคิดเห็นจากมนุษย์
• ขั้นตอนการสร้าง– โมเดลจะสร้างเนื้อหาในขณะที่การประเมินและการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องทำให้มีความแม่นยำมากขึ้น

ความสามารถของโมเดลเหล่านี้มาจากสถาปัตยกรรมหลักหลายประการ:

• โมเดล Transformer– ประมวลผลลำดับทั้งหมดพร้อมกันและบันทึกบริบทเพื่อสร้างเนื้อหาที่ยาวและแม่นยำยิ่งขึ้น
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE)– โมเดลเหล่านี้ปฏิวัติการจดจำภาพและการตรวจจับความผิดปกติ
• เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN)– สร้างภาพที่สมจริงและเปิดใช้งานการถ่ายโอนสไตล์

เฟรมเวิร์กอันทรงพลังเหล่านี้รองรับแอปพลิเคชันในหลายด้าน:

• การสร้างเนื้อหา– ทุกอย่างตั้งแต่ข้อความและรูปภาพไปจนถึงโค้ด เพลง และข้อมูลสังเคราะห์
• การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา– โมเดลเข้าใจข้อความค้นหาในภาษาธรรมชาติและให้คำตอบที่เกี่ยวข้องโดยไม่ต้องมีข้อความค้นหาที่ซับซ้อน
• ข้อมูลเพิ่มขึ้น– สร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์เมื่อข้อมูลภาคพื้นดินมีน้อย
• การออกแบบผลิตภัณฑ์– วิศวกรสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ได้หลายรูปแบบก่อนการผลิตจริง

ระบบขั้นสูงจำนวนมากใช้การดึงข้อมูลแบบ Augmented Generation (RAG) แนวทางนี้ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอกนอกเหนือจากข้อมูลการฝึก ซึ่งทำให้มีความแม่นยำมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ

• การเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมโดยอุตสาหกรรม

Generative AI กำลังพัฒนาเร็วขึ้นจากเทคโนโลยีทดลองไปสู่เครื่องมือทางธุรกิจที่สำคัญในภาคส่วนทุกขนาด แต่ละอุตสาหกรรมเห็นการเปลี่ยนแปลงที่ไม่เหมือนใครผ่านแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งโดยเฉพาะ:

• การศึกษา:AI ช่วยครูด้วยการลดงานธุรการ สร้างทรัพยากรทางการศึกษา และนำเสนอประสบการณ์การเรียนรู้ที่ปรับให้เหมาะสม ครูที่จบ หลักสูตร Gen AI คาดว่าจะประหยัดเวลาได้มากกว่า 2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เทคโนโลยียังปรับปรุงผลลัพธ์ของนักเรียนผ่านการวางแผนหลักสูตรที่ดีขึ้นและข้อเสนอแนะส่วนบุคคล
• การดูแลสุขภาพ:ขณะนี้ประมาณ 75% ขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่ใช้หรือวางแผนที่จะปรับขนาด generative AI และ 64% รายงาน ROI ที่เป็นบวก โซลูชันเหล่านี้ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทางคลินิก ประสิทธิภาพการบริหาร และการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย
• การผลิต:บริษัทต่างๆ สามารถลดค่าใช้จ่ายได้มากถึงครึ่งล้านล้านดอลลาร์ และเพิ่มความสามารถในการผลิตได้ 25% ในขณะที่ลดความเสียหายลงได้ 70% การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ตรวจพบความล้มเหลวของอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดขึ้น
• การธนาคาร:สถาบันการเงินกำลังเรียนรู้หรือนำความสามารถด้าน AI มาใช้ในอัตรา 85% ส่วนใหญ่ชอบความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ (61%) มากกว่าการพัฒนาภายในองค์กร เทคโนโลยีนี้ขับเคลื่อนการบริการลูกค้าแบบอัตโนมัติ การตรวจจับการฉ้อโกง และคำแนะนำทางการเงินที่ปรับให้เหมาะสม
• ค้าปลีก:อุตสาหกรรมคาดว่าจะมีการลงทุนด้าน AI มูลค่า 2,615.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2571 ธุรกิจค้าปลีกในอินเดียวางแผนการนำ Gen AI ไปใช้ภายใน 12 เดือนในอัตรา 71%
• อุตสาหกรรมสร้างสรรค์:GenAI ช่วยสร้างเพลง งานศิลปะ และเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษร ช่วยให้ทุกคนสามารถเข้าถึงการออกแบบ ดนตรี และทัศนศิลป์ได้มากขึ้น

• ฤดูร้อน

Generative ‍AI กำลังนำทางสู่ยุคใหม่ การปฏิวัติทางเทคโนโลยี ซึ่งกำลังเปลี่ยนโฉมหน้าของเศรษฐกิจโลกของเรา บทความนี้จะเจาะลึกถึงวิธีที่เทคโนโลยีสามารถเป็นแหล่งผลกำไรให้กับธุรกิจต่างๆ ไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่ได้มีประสิทธิภาพเพียงใด หลักฐานดังกล่าวเปิดเผยข้อเท็จจริงที่สำคัญหลายประการ:

• GenAI อาจเป็นแหล่งสนับสนุนสำคัญต่อเศรษฐกิจโลกจาก 2.6 ถึง 4.4 ล้านล้านปอนด์ต่อปี

• องค์กรส่วนใหญ่ใช้ GenAI ในการดำเนินธุรกิจอย่างน้อยหนึ่งครั้ง ซึ่งบ่งบอกถึงการยอมรับและการยอมรับ

• การเพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้า การตลาด การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เป็นสาขาที่ GenAI มีผลกระทบที่สำคัญที่สุด - เกือบ 75% ของมูลค่าที่เป็นไปได้

• โดยเฉลี่ยสำหรับแต่ละปอนด์ที่ลงทุนในโครงการ GenAI บริษัทต่างๆ จะได้รับผลตอบแทน 3.7 เท่า ซึ่งถือว่าแข็งแกร่งมาก

• วิธีการฝึกอบรม การปรับแต่ง และการสร้างสามขั้นตอนสามารถโต้ตอบกับสาขาต่างๆ ได้

ตัวอย่างจริงเป็นการพิสูจน์ว่าเทคโนโลยีนี้มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่แตกต่างกันได้อย่างไร ผู้สอนใช้เวลาที่บันทึกไว้เพื่อมอบการเรียนรู้ที่ดีขึ้นให้กับนักเรียน ผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์เพิ่มประสิทธิภาพทางคลินิกและการดูแลผู้ป่วย บริษัทอุตสาหกรรมลดค่าใช้จ่ายด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ สถาบันการเงินทำให้บริการลูกค้ามีอิสระมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของระบบอัตโนมัติและตรวจจับการฉ้อโกงได้ดีขึ้น ในทางกลับกัน สถานประกอบการค้าปลีกมุ่งมั่นที่จะใช้เงินจำนวนมหาศาลเพื่อให้สามารถแข่งขันได้