จากมุมมองของตลาดทุน AI กำลังเข้าสู่ช่วงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจาก "การเล่าเรื่องที่เป็นไปได้" ไปสู่ ​​"การตรวจสอบผลลัพธ์" สถาบันวิจัยธนาคารดอยซ์แบงก์ชี้ให้เห็นว่าปี 2569 อาจเป็นปีที่ยากลำบากที่สุดสำหรับการพัฒนา AI จนถึงขณะนี้ โดยมีแรงกดดันสามเท่าของความท้อแท้ ความคลาดเคลื่อน และความไม่ไว้วางใจที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ในเวลาเดียวกัน รายงานการสำรวจ CEO ทั่วโลกที่เผยแพร่โดย PwC ยังแสดงให้เห็นว่า มีช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างความทะเยอทะยานขององค์กรและความเป็นจริงในแอปพลิเคชัน AI และการขาดตรรกะพื้นฐานในการใช้เทคโนโลยีกำลังกลายเป็นข้อจำกัดหลักในการพัฒนาอุตสาหกรรม

Deutsche Bank เตือน: AI เผชิญกับแรงกดดันสามเท่าของความท้อแท้ ความคลาดเคลื่อน และความไม่ไว้วางใจ

โดยทั่วไปแล้ว Wall Street เดิมพันว่าปี 2026 จะเป็น "ช่วงเวลาแห่งการพิจารณา" สำหรับเทคโนโลยี AI และตลาดจะไม่พอใจกับแนวคิดที่เกินจริงอีกต่อไป แต่จะเรียกร้องให้เทคโนโลยีนี้และเครือข่ายการค้าที่เกี่ยวข้องให้ผลตอบแทนที่จับต้องได้ เมื่อเร็วๆ นี้ ความผันผวนของหุ้นซอฟต์แวร์ได้ทวีความรุนแรงมากขึ้น และการแข่งขันในกรีนแลนด์ของสหรัฐฯ ทำให้เกิดความวุ่นวายในตลาด หุ้นแนวคิด AI รุ่นเฮฟวี่เวทจำนวนมากร่วงลงอย่างมาก กลุ่มเทคโนโลยี S&P 500 ลดลงมากกว่า 2%, ผู้นำชิป AI Nvidia ลดลงเกือบ 4%, บริษัทแม่ของ Google Alphabet ลดลง 2% และ Broadcom ลดลงเกือบ 5%

การใช้เทคโนโลยีพบกับ “ช่วงท้อแท้”

ปัจจุบันประโยชน์ของ generative AI นั้นกระจุกตัวอยู่ใน Silicon Valley และผู้ใช้งานกลุ่มแรกเพียงไม่กี่รายเท่านั้น และไม่ได้นำการเติบโตของรายได้ที่สำคัญมาสู่องค์กรส่วนใหญ่ บริษัทต่างๆ กำลังเผชิญกับข้อจำกัดโดยธรรมชาติของเทคโนโลยี ในขณะที่พวกเขาย้ายโครงการนำร่องไปสู่การผลิต ข้อจำกัดเหล่านี้ได้แก่ ความแม่นยำไม่เพียงพอ ความยากในการใช้งานในสถานการณ์จริง และต้นทุนที่สูงกว่าแรงงานมนุษย์ Cox กล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า generative AI จะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงในที่สุด แต่ไม่ใช่ตอนนี้

ความไม่สมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานทำให้ปัญหา "ความคลาดเคลื่อน" รุนแรงขึ้น

ปัญหาคอขวด เช่น ข้อจำกัดด้านโครงข่ายพลังงาน และการขาดแคลนบุคลากร ส่งผลให้ช่องว่างระหว่างความต้องการและกำลังการผลิตของเทคโนโลยี AI ยังคงกว้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง บริษัท AI เอกชนซึ่งเป็นตัวแทนของ OpenAI ตกอยู่ภายใต้แรงกดดันมหาศาลในขณะที่พวกเขาเพิ่มความพยายามในการระดมทุนเพื่อแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ด้านการประมวลผลแบบคลาวด์ขนาดใหญ่ การย้ายของ Apple เพื่อเลือกโมเดล Gemini ของ Google เพื่อรองรับความสามารถ AI ทำให้สถานการณ์ของ OpenAI แย่ลงไปอีก Cox เชื่อว่าปีนี้เป็นปีที่สำคัญสำหรับความสำเร็จของผู้ผลิตโมเดล AI อิสระ แนวหน้าของ OpenAI ยาวเกินไป และยังไม่พบรูปแบบธุรกิจที่เป็นไปได้ ทำให้ยากต่อการใช้จ่ายเงินสดที่สูง ในการเปรียบเทียบ คู่แข่งเช่น Google พึ่งพาศูนย์ข้อมูลและเงินทุนภายในของตนเองในการเปิดตัวโมเดลที่เทียบเคียงได้ ทำให้คูน้ำของ OpenAI ปรากฏค่อนข้างตื้น

ความวิตกกังวลในอุตสาหกรรมทำให้เกิดความรู้สึก "ไม่ไว้วางใจ"

ความไม่ไว้วางใจเกี่ยวกับ AI ยังคงเพิ่มสูงขึ้นและสะท้อนให้เห็นในหลายแง่มุม ประเด็นเหล่านี้ ได้แก่ การเปลี่ยนงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI การฟ้องร้องเรื่องลิขสิทธิ์และความเป็นส่วนตัว การใช้ไฟฟ้าและทรัพยากรน้ำโดยการลงทุนในศูนย์ข้อมูล การแข่งขันทางภูมิรัฐศาสตร์ ฯลฯ เนื่องจาก AI กลายเป็นเครื่องมือสำหรับประเทศต่างๆ ในการดำเนินชีวิตแบบพึ่งพาตนเอง ความกังวลเกี่ยวกับการแข่งขัน AI ระดับโลกจึงเพิ่มมากขึ้น Cox คาดการณ์ว่าในปีนี้ความวิตกกังวลเกี่ยวกับ AI จะเปลี่ยนจากเสียงฮัมต่ำเป็นเสียงคำรามที่ทำให้หูหนวก

การสำรวจของ PwC: ช่องว่างระหว่างความทะเยอทะยานด้าน AI และความเป็นจริงมีรากฐานมาจากความสามารถในการนำไปใช้งาน

รายงานการสำรวจซีอีโอทั่วโลกครั้งที่ 29 ของ PwC ซึ่งเผยแพร่ในพิธีเปิดการประชุมประจำปีที่ดาวอส ยังได้ยืนยันเพิ่มเติมถึงชะตากรรมของอุตสาหกรรม AI รายงานนี้อิงตามความคิดเห็นของซีอีโอ 4,454 รายใน 95 ประเทศและภูมิภาคทั่วโลก ซึ่งเผยให้เห็นช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างความทะเยอทะยานของแอปพลิเคชัน AI ระดับองค์กรกับความเป็นจริง จากมุมมองด้านความรู้ความเข้าใจ โลกธุรกิจได้เสร็จสิ้นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญระหว่างปี 2567 ถึง 2568 จุดสนใจขององค์กรได้เปลี่ยนจาก "ควรนำ AI มาใช้หรือไม่" เป็น "พนักงานทุกคนมีส่วนร่วมในรูปแบบ AI" คุณค่าของ AI ได้กลายเป็นความเห็นพ้องต้องกันของอุตสาหกรรม แต่เมื่อพิจารณาจากผลลัพธ์จริง ฉันทามตินี้ไม่ได้แปลเป็นการเติบโตของประสิทธิภาพ มีบริษัทเพียง 10% ถึง 12% เท่านั้นที่กล่าวว่าแอปพลิเคชัน AI ก่อให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริงในการเติบโตของรายได้หรือการควบคุมต้นทุน และบริษัทมากถึง 56% ระบุอย่างตรงไปตรงมาว่า "การลงทุนด้วย AI ไม่มีผลตอบแทน"

ข้อสรุปข้างต้นเกิดขึ้นพร้อมกับงานวิจัยก่อนหน้าของ MIT ซึ่งชี้ให้เห็นว่า 95% ของโครงการนำร่องด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ในโลกธุรกิจจบลงด้วยความล้มเหลว Kander บุคคลที่เกี่ยวข้องซึ่งรับผิดชอบ PricewaterhouseCoopers กล่าวว่าต้นตอของความขัดแย้งนี้ไม่ใช่ตัวเทคโนโลยีเอง แต่บริษัทได้เพิกเฉยต่อตรรกะพื้นฐานของการดำเนินการ เทคโนโลยี AI พัฒนาเร็วเกินไป ทำให้บริษัทต่างๆ ลืมไปว่าการนำเทคโนโลยีไปใช้จะต้องกลับคืนสู่พื้นฐาน รากฐานเหล่านี้รวมถึงการรวมการกำกับดูแลข้อมูล การปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ การสร้างกรอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ฯลฯ สิ่งเหล่านี้เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ AI ในการใช้คุณค่าของมัน การสำรวจพบว่าบริษัทที่ได้รับประโยชน์จากแอปพลิเคชัน AI ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งโดยไม่มีข้อยกเว้น แก่นของปัญหาอยู่ที่ความสามารถในการดำเนินการ และระดับของการดำเนินการในท้ายที่สุดจะขึ้นอยู่กับระดับการจัดการและความเป็นผู้นำขององค์กร

ภายใต้สถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง: ความเชื่อมั่นของ CEO อยู่ในระดับต่ำ และการเปลี่ยนแปลงองค์กรก็กำลังจะเกิดขึ้น

สภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอนยังก่อให้เกิดความขัดแย้งทางอารมณ์ในโลกธุรกิจอีกด้วย แม้ว่าซีอีโอจะมั่นใจเกี่ยวกับแนวโน้มของเศรษฐกิจโลก แต่มีเพียง 30% เท่านั้นที่เชื่อว่าบริษัทของตนสามารถเติบโตได้ สัดส่วนนี้ลดลงอย่างรวดเร็วจาก 38% ในปี 2568 และ 56% ในปี 2565 ซึ่งสร้างสถิติความเชื่อมั่นของซีอีโอที่ต่ำที่สุดในแนวโน้มรายได้ของบริษัทในรอบห้าปี แคนเดอร์ชี้ให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบันเป็นบททดสอบที่แท้จริงสำหรับผู้บริหารองค์กร โดยทำให้พวกเขาต้องแยกตัวออกจากเรื่องยุทธวิธีในแต่ละวัน และบรรลุการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วและการปรับตัวที่ยืดหยุ่น เป็นที่น่าสังเกตว่าแม้ความเชื่อมั่นในระยะสั้นจะต่ำ แต่ผู้นำธุรกิจจำนวนมากยังคงวางโอกาสการเติบโตในหลายปี พวกเขากำลังพยายามส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงองค์กรและการปรับรูปร่างใหม่ผ่าน AI นวัตกรรมทางเทคโนโลยี และการขยายข้ามอุตสาหกรรม

นอกจากนี้ การพัฒนา AI ยังบังคับให้บริษัทต่างๆ ต้องออกแบบเส้นทางการพัฒนาอาชีพใหม่ "รูปแบบการฝึกงาน" แบบดั้งเดิมกำลังถูกล้มล้าง ในอนาคต จุดเน้นของระบบการฝึกอบรมระดับองค์กรจำเป็นต้องเปลี่ยนจากความสามารถในการปฏิบัติงานไปเป็นความสามารถในการคิดอย่างเป็นระบบ Kander แนะนำว่าผู้บริหารธุรกิจมองข้ามมุมมองระยะสั้นในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา และมองปัจจุบันจากมุมมองทางประวัติศาสตร์ในช่วง 50 ถึง 100 ปีที่ผ่านมา เขายกตัวอย่างยุคทางรถไฟและการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานในช่วงแรกๆ ของอินเทอร์เน็ตที่เฟื่องฟู และเชื่อมั่นว่ากระแสการลงทุนด้าน AI ในปัจจุบันจะนำมาซึ่งนวัตกรรมยุคใหม่ รายงานของ PwC ยังให้คำจำกัดความอนาคตว่าเป็น "ทศวรรษแห่งนวัตกรรมและการปรับโครงสร้างอุตสาหกรรม" และชี้ให้เห็นว่าบริษัทที่ได้รับรายได้มากขึ้นจากสาขาใหม่ๆ มีแนวโน้มที่จะมีอัตรากำไรที่สูงกว่า และซีอีโอก็มีความมั่นใจมากขึ้นในการเติบโตในอนาคต แคนเดอร์สรุปว่ามนุษย์มีแนวโน้มที่จะกลัวสิ่งที่พวกเขาไม่เข้าใจ และวิธีที่ดีที่สุดในการแก้ไขความกลัวคือการแสวงหาความจริงในเชิงรุก ในคลื่นแห่งการเปลี่ยนแปลงของ AI มีเพียงการยอมรับการเปลี่ยนแปลงเท่านั้นที่เราจะสามารถคว้าโอกาสการพัฒนารอบใหม่ได้