ปลดล็อกมูลค่า AI: โจทย์ใหญ่ที่ยังไม่ถูกไข

ในโลกธุรกิจยุคใหม่ คำว่า “การปลดล็อกมูลค่า” (unlocking value) กลายเป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินงาน ไม่ว่าจะจากการแยกส่วนธุรกิจเพื่อสร้างความคล่องตัว หรือการปรับโครงสร้างเพื่อเพิ่มผลตอบแทนผู้ถือหุ้น อย่างกรณีของ AB Foods ที่มีแผนจะแยก Primark ออกมา หรือความพยายามของ Starboard ที่ต้องการปลดล็อกมูลค่าของ Fluor ในบริษัทเทคโนโลยีนิวเคลียร์ NuScale

ทว่าเมื่อมองไปยังภาคส่วนเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมาก คำถามที่แพร่หลายในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกลับไม่ใช่เรื่องของการลงทุน แต่เป็นเรื่องของ “อะไรกำลังรั้งบริษัทต่างๆ ไว้ไม่ให้ปลดล็อกมูลค่าจาก AI ได้อย่างเต็มที่” นี่คือประเด็นหลักที่ CNA ตั้งข้อสังเกตไว้

ข้อมูลจาก Temasek ชี้ให้เห็นถึงขนาดของเม็ดเงินในภูมิภาค โดยพอร์ตโฟลิโอของ Temasek เติบโตถึง 49,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทำสถิติสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 518,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และสร้างผลตอบแทนผู้ถือหุ้นในรอบ 20 ปีได้ถึง 6.8% ข้อมูลนี้มาจากรายงานของ The Straits Times แสดงให้เห็นถึงศักยภาพทางเศรษฐกิจและการลงทุนที่แข็งแกร่งในเอเชียแปซิฟิก

อะไรกำลังรั้งบริษัทต่างๆ ไว้ไม่ให้ปลดล็อกมูลค่าจาก AI ได้อย่างเต็มที่

แต่สถานการณ์ของ AI กลับสวนทางกับตัวเลขการลงทุนที่ดูดี โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับการพลิกโฉมองค์กรอื่นๆ อย่างกรณีของ Shapoorji Pallonji Group ที่ประกาศสนับสนุนการเข้าตลาดหลักทรัพย์ของ Tata Sons และยินดีกับการตัดสินใจของธนาคารกลางอินเดีย (RBI) ตามรายงานของ The Hindu นี่คือตัวอย่างของการปรับโครงสร้างเพื่อเพิ่มมูลค่าที่ชัดเจน

การที่องค์กรธุรกิจจำนวนมากยังไม่สามารถดึงศักยภาพจาก AI มาใช้ได้อย่างเต็มที่ สะท้อนความท้าทายที่ซับซ้อนกว่าแค่เรื่องเงินทุน อาจเกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่พร้อม บุคลากรที่ขาดทักษะ หรือแม้กระทั่งความเข้าใจในการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในบริบทของธุรกิจแต่ละประเภท ซึ่งสิ่งเหล่านี้ล้วนเป็นอุปสรรคสำคัญ

แม้กระทั่งในรายงาน Asia-Pacific Climate Report ของ Asian Development Bank ซึ่งพูดถึงการ “ปลดล็อกธรรมชาติเพื่อการพัฒนา” (Unlocking Nature for Development) ยังดูเหมือนมีความชัดเจนในทิศทางมากกว่าการปลดล็อกศักยภาพของ AI ที่ยังคงเป็นคำถามปลายเปิด

ดังนั้น คำถามสำคัญที่รอคอยคำตอบคือ ในเมื่อภูมิภาคนี้มีทั้งเงินทุนและศักยภาพทางเศรษฐกิจมหาศาล อะไรคืออุปสรรคเชิงระบบหรือโครงสร้างที่แท้จริง ซึ่งทำให้การลงทุนใน AI ยังไม่สามารถเปลี่ยนเป็นมูลค่าที่จับต้องได้ในวงกว้าง และองค์กรต่างๆ จะสามารถข้ามผ่านข้อจำกัดเหล่านี้ได้อย่างไร