Generative AI แนวโน้มการเติบโตและโอกาสทางธุรกิจ
โอกาสและท้าทายของการลงทุนด้าน Generative AI
ตามรายงาน ของ IDC การลงทุน ด้าน Generative AI ขององค์กร จะพุ่งสูงขึ้น จาก 1.6 หมื่นล้าน ดอลลาร์ ในปี 2566 เป็น 1.43 แสนล้าน ดอลลาร์ ในปี 2567 ด้วยอัตรา การเติบโต เฉลี่ยต่อปี (CAGR) ที่ 73.3% ในช่วงปี 2566-2567
การลงทุน ด้าน Generative AI คาดว่า จะเพิ่มขึ้น ในภาค อุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึง สื่อ และบันเทิง การเงิน การดูแล สุขภาพ และการผลิต เทคโนโลยีนี้ สามารถใช้เพื่อ สร้างเนื้อหาใหม่ ปรับปรุง กระบวนการ ทางธุรกิจ และสร้าง ผลิตภัณฑ์ และบริการใหม่ๆ
ตัวอย่างการใช้งาน Generative AI
การสร้างเนื้อหา: Generative AI สามารถ ใช้เพื่อ สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น บทความ รูปภาพ และวิดีโอ
การปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ: Generative AI สามารถ ใช้ปรับปรุง กระบวนการ ทางธุรกิจ เช่น การบริการ ลูกค้า และการผลิต
การสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ: Generative AI สามารถ ใช้สร้าง ผลิตภัณฑ์ และบริการใหม่ๆ เช่น ยารักษาโรค และรถยนต์ อัตโนมัติ
แนวโน้มของ Generative AI
IDC คาดการณ์ว่าการลงทุนด้าน Generative AI จะยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องในช่วงหลายปีข้างหน้า ปัจจัยที่ขับเคลื่อนการเติบโตนี้ ได้แก่:
การพัฒนา เทคโนโลยี Generative AI ที่ดีขึ้น
การเพิ่มขึ้น ของข้อมูล และพลัง การประมวลผล
ความต้องการ โซลูชัน AI ที่มี ประสิทธิภาพ มากขึ้น
การลงทุนด้าน Generative AI ยังน่าสนใจในประเด็นอื่นๆ ดังนี้
ความเป็นไปได้ในการนำไปใช้: Generative AI มีศักยภาพ ที่จะนำ ไปใช้ กับงานต่างๆ ได้อย่าง หลากหลาย ซึ่งรวมถึง งานที่ ซับซ้อน และต้องใช้ ความคิด สร้างสรรค์ เช่น การออกแบบ ผลิตภัณฑ์ การเขียน เนื้อหา และการรักษาโรค
ความท้าทาย: การลงทุน ด้าน Generative AI ยังต้อง เผชิญ กับความ ท้าทาย บางประการ เช่น ปัญหา ความโปร่งใส ของอัลกอริทึม และความเสี่ยง ด้านความ ปลอดภัย และความเป็น ส่วนตัว
ความเป็นไปได้ในการนำไปใช้
Generative AI สามารถนำไปใช้ได้หลากหลายอุตสาหกรรมและงานต่างๆ ตัวอย่างเช่น
สื่อและบันเทิง: Generative AI สามารถ ใช้เพื่อ สร้างเนื้อหาใหม่ๆ เช่น ภาพยนตร์ รายการ โทรทัศน์ และวิดีโอเกม
การเงิน: Generative AI สามารถ ใช้เพื่อ วิเคราะห์ ข้อมูล และคาดการณ์ แนวโน้ม ทางการเงิน
การดูแลสุขภาพ: Generative AI สามารถ ใช้เพื่อ พัฒนา ยารักษา โรคใหม่ๆ และปรับปรุง การรักษา ผู้ป่วย
การผลิต: Generative AI สามารถ ใช้เพื่อ ปรับปรุง ประสิทธิภาพ การผลิต และลดต้นทุน
ความท้าทาย
แม้ว่า Generative AI จะมีศักยภาพที่จะนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังต้องเผชิญกับความท้าทายบางประการ เช่น
ปัญหาความโปร่งใสของอัลกอริทึม: อัลกอริทึม ของ Generative AI มักเป็น กรรมสิทธิ์ และซับซ้อน ซึ่งอาจ ทำให้ยาก ต่อการ เข้าใจ ว่าอัลกอริทึม ทำงาน อย่างไร และอาจนำ ไปสู่ การเลือก ปฏิบัติได้
ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: Generative AI อาจถูกนำ ไปใช้ เพื่อวัตถุ ประสงค์ ที่เป็น อันตราย เช่น การโจมตี ทางไซเบอร์ หรือการละเมิด ข้อมูล ส่วนบุคคล
อย่างไร ก็ตาม เทคโนโลยี Generative AI ยังคง พัฒนา อย่างต่อเนื่อง และคาดว่า จะก้าวข้าม ความท้าทาย เหล่านี้ได้ ในอนาคต
การลงทุน ด้าน Generative AI คาดว่า จะเพิ่มขึ้น อย่างมี นัยสำคัญ ในช่วง หลายปี ข้างหน้า เทคโนโลยีนี้ มีศักยภาพ ที่จะปฏิวัติ หลายอุตสาหกรรม และสร้างโอกาสใหม่ มากมาย