ต้นทุนของ AI ไม่ได้ถูกอย่างที่เคยสัญญาไว้ในตอนแรกอีกต่อไปแล้ว

ต้นทุนของ AI จะเพิ่มขึ้นตามขนาด ทำให้ธุรกิจต่างๆ ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงความสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติและประสิทธิภาพทางการเงิน

เมื่อเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เฟื่องฟู ธุรกิจจำนวนมากมองเห็นโอกาสในการลดต้นทุน เพิ่มผลผลิต และทำให้งานที่ซ้ำซากจำเจเป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่หลังจากช่วงทดสอบแล้ว ภาพรวมทางการเงินก็เริ่มซับซ้อนมากขึ้น AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่สามารถเปิดใช้งานและใช้งานได้ทันที แต่ยังเกี่ยวข้องกับต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล ความปลอดภัย และบุคลากรในการดำเนินงานด้วย

ในบางกรณี ต้นทุนการประมวลผลของ AI สูงกว่าต้นทุนการจ่ายเงินเดือนพนักงานเสียอีก ไบรอัน คาตันซาโร รองประธานฝ่ายการเรียนรู้เชิงลึกประยุกต์ของ Nvidia กล่าวว่า มีบางกลุ่มที่ต้นทุนการประมวลผล "สูงกว่ามาก" กว่าเงินเดือนพนักงาน นี่ไม่ได้หมายความว่า AI จะมีราคาแพงกว่ามนุษย์เสมอไป แต่แสดงให้เห็นว่าคำสัญญาที่ว่า "AI จะช่วยลดต้นทุน" นั้นไม่ได้ง่ายอย่างที่คิดอีกต่อไปแล้ว

ต้นทุนที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังระบบ AI

หนึ่งในส่วนประกอบที่มีราคาแพงที่สุดคือต้นทุนด้านการประมวลผล โมเดล AI สมัยใหม่ต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจใช้งานบ่อยครั้งสำหรับการบริการลูกค้า การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการประมวลผลเอกสารภายใน ยิ่งมีผู้ใช้และงานที่เกี่ยวข้องมากเท่าไร ต้นทุนการดำเนินงานก็ยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

สำหรับภาคธุรกิจ ต้นทุนของ AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่การเช่าโมเดลหรือจ่ายค่าธรรมเนียม API เท่านั้น การบูรณาการ AI เข้ากับระบบจริงนั้น จำเป็นต้องทำความสะอาดข้อมูล เชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ภายใน กำหนดสิทธิ์การเข้าถึง ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และสร้างกระบวนการควบคุมผลลัพธ์ ซึ่งงานเหล่านี้ต้องอาศัยความร่วมมือจากทีมงานด้านเทคนิค ความปลอดภัยทางไซเบอร์ กฎหมาย และการดำเนินงาน

ยิ่งการนำ AI มาใช้ในวงกว้างมากเท่าไร ธุรกิจก็ยิ่งต้องคำนึงถึงต้นทุนเพิ่มเติมในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล ความปลอดภัย และบุคลากรด้านการกำกับดูแลมากขึ้นเท่านั้น

ภาพ: สร้างโดย AI

เทคโนโลยี AI ยังไม่เสถียรพอที่จะจัดการทุกอย่างโดยอัตโนมัติโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ เทคโนโลยีนี้ยังคงสามารถให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง สร้างข้อเท็จจริงเท็จ หรือตีความบริบทผิดพลาดได้ ดังนั้น ธุรกิจจำนวนมากจึงต้องมีบุคลากรเพื่อตรวจสอบ แก้ไข และรับผิดชอบในท้ายที่สุด ในด้านที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า การเงิน การดูแลสุขภาพ กฎหมาย หรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การกำกับดูแลในระดับนี้จึงแทบจะขาดไม่ได้

นั่นหมายความว่าในหลายกรณี AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่แรงงานโดยสมบูรณ์ แต่กลับสร้างต้นทุนใหม่ขึ้นมา ธุรกิจยังคงต้องจ่ายค่าเทคโนโลยี ในขณะเดียวกันก็ยังคงต้องการคนมาดูแลให้ระบบทำงานได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย

การแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐานระหว่างบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่สะท้อนให้เห็นถึงต้นทุนมหาศาลที่อยู่เบื้องหลังปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไมโครซอฟต์ประกาศแผนการลงทุน 25 พันล้านดอลลาร์ออสเตรเลีย หรือเทียบเท่า 17.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในออสเตรเลียภายในปี 2029 เพื่อขยายขีดความสามารถด้าน AI การประมวลผลแบบคลาวด์ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการฝึกอบรมทักษะ การลงทุนดังกล่าวแสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่เรื่องของซอฟต์แวร์ แต่ยังเกี่ยวข้องกับศูนย์ข้อมูล ชิปประมวลผล พลังงาน และเครือข่ายปฏิบัติการขนาดใหญ่ด้วย

ต้นทุนของ AI ไม่ใช่แค่ปัญหาทางเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว

เมื่อต้นทุนสูงขึ้น คำถามที่ธุรกิจถามก็เปลี่ยนไป ก่อนหน้านี้ บริษัทหลายแห่งรู้สึกกดดันที่จะต้องมีกลยุทธ์ด้าน AI เพื่อหลีกเลี่ยงการถูกมองว่าล้าหลัง แต่ตอนนี้ จุดสนใจกำลังเปลี่ยนไปสู่คำถามที่ใช้งานได้จริงมากขึ้น นั่นคือ AI สร้างมูลค่าอะไร และจะต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการคืนทุน?

บริษัทวิจัย Gartner คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้านไอทีทั่วโลกจะสูงถึง 6.31 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026 เพิ่มขึ้น 13.5% จากปี 2025 การเติบโตนี้ได้รับแรงขับเคลื่อนจากโครงสร้างพื้นฐาน AI การประมวลผลแบบคลาวด์ และซอฟต์แวร์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI กำลังกระตุ้นวงจรใหม่ของการใช้จ่ายด้านเทคโนโลยี มากกว่าที่จะเข้ามาแทนที่การใช้จ่ายที่มีอยู่เดิม

ปัญญาประดิษฐ์จะมีคุณค่าอย่างแท้จริงก็ต่อเมื่อการลงทุนในเทคโนโลยีนั้นส่งผลให้เกิดประสิทธิภาพในการดำเนินงานที่วัดผลได้

ภาพ: ภาพหน้าจอจากนิตยสาร ROBOTMAGAZINE

ดังนั้น แรงกดดันในการคืนทุนจึงปรากฏชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ บริษัทที่ปรึกษา Deloitte คาดการณ์ว่าการลงทุนใน AI จะยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ผลตอบแทนนั้นไม่ง่ายที่จะวัดผลได้เสมอไป สำหรับโครงการที่ซับซ้อนมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องใช้ระยะเวลาที่ยาวนานขึ้นในการประเมินประสิทธิผล แทนที่จะดูเพียงแค่จำนวนงานที่ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ

การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังบังคับให้บริษัทต่างๆ ต้องมีความเป็นจริงมากขึ้น แทนที่จะมุ่งเป้าไปที่การทดแทนมนุษย์อย่างทั่วถึง ธุรกิจจำนวนมากเลือกที่จะใช้ AI เพื่อสนับสนุนงานเฉพาะด้าน เช่น การสรุปเอกสาร การแนะนำคำตอบให้กับลูกค้า การเขียนโค้ด การจัดหมวดหมู่คำขอ หรือการตรวจจับข้อผิดพลาด แนวทางนี้ช่วยลดความเสี่ยงและทำให้ควบคุมต้นทุนได้ง่ายขึ้น

ต้นทุนของ AI สำหรับงานแต่ละอย่างอาจลดลงเรื่อยๆ ในอนาคต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้นและการแข่งขันระหว่างผู้ให้บริการเพิ่มขึ้น แต่ในระดับองค์กร ต้นทุนโดยรวมอาจเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากขนาดการใช้งานที่ใหญ่ขึ้น ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น และกระบวนการปฏิบัติงานที่ซับซ้อนมากขึ้น

ดังนั้น การถกเถียงในปัจจุบันจึงไม่ได้อยู่ที่ว่า AI มีราคาแพงหรือถูกอย่างแท้จริงอีกต่อไป สิ่งสำคัญคือธุรกิจต่างๆ ใช้ AI ในการแก้ปัญหาอะไร ในระดับใด และสามารถวัดประสิทธิภาพได้หรือไม่ คำสัญญาเรื่องการประหยัดต้นทุนจะน่าเชื่อถือก็ต่อเมื่อ AI แสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่เป็นรูปธรรมในการดำเนินงานในโลกแห่งความเป็นจริง

ที่มา: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm