เพียง 31% ขององค์กรมองเห็นการใช้ซอฟต์แวร์ AI อย่างแม่นยำ ทำให้ค่าใช้จ่ายพุ่งสูง

การสำรวจล่าสุดของ Flexera ในรายงาน State of ITAM เผยให้เห็นว่าเพียง **31 % ขององค์กรเท่านั้นที่สามารถมองเห็นการใช้ซอฟต์แวร์ AI อย่างแม่นยำ ในขณะที่การใช้จ่ายใน AI กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่องและความซับซ้อนของสแตคไอทีเพิ่มขึ้น ทำให้ผู้บริหารต้องเผชิญกับความท้าทายในการควบคุมค่าใช้จ่ายและพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของ AI

Overview

รายงานของ Flexera ระบุว่า 59 % ของบริษัทได้รายงานว่าการใช้จ่าย AI ที่สูญเสียไปเพิ่มขึ้นในปีที่ผ่านมา ส่วนการมองเห็นภาพรวมของสินทรัพย์ไอทีทั้งหมดลดลงเหลือ 36 % เพียงเล็กน้อยเหนือการมองเห็น AI เพียงอย่างเดียว ความซับซ้อนของซอฟต์แวร์สแตกที่เชื่อมต่อ SaaS, คลาวด์สาธารณะและสภาพแวดล้อมไฮบริดเป็นสาเหตุหลักของการลดลงนี้ ผู้จัดการสินทรัพย์ไอที (ITAM) จึงต้องใช้เวลาเพิ่มขึ้นในการตรวจสอบและควบคุมการใช้ซอฟต์แวร์

ในส่วนของ AI นั้น Flexera ชี้ว่าโมเดล, ตัวแทนและแพลตฟอร์มไม่ได้อยู่ในหมวดหมู่เฉพาะ แต่กระจายอยู่ในระบบหลายระบบ ทำให้การติดตามและประเมินค่าใช้จ่ายเป็นเรื่องยาก การรับมือกับความเร็วของการยอมรับ AI จึงกลายเป็น “การวิ่งตามความชัดเจนและการควบคุม” ตามที่ Becky Trevino, Chief Product Officer ของ Flexera กล่าวไว้

Visibility Challenges

การมองเห็นซอฟต์แวร์ AI อย่างแม่นยำยังคงเป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับหลายองค์กร เนื่องจาก AI ทำหน้าที่เป็น “ชั้นเพิ่มเติม” ที่ซ้อนทับบนผลิตภัณฑ์และบริการไอทีเดิม ทำให้ระบบบัญชีและการจัดการไลเซนส์ต้องจัดการกับหลายแหล่งข้อมูลพร้อมกัน

• **31 % ของบริษัทมีการมองเห็น AI อย่างแม่นยำ
• **36 % มีการมองเห็นสินทรัพย์ไอทีโดยรวม
• **59 % รายงานว่าการใช้จ่าย AI ที่สูญเสียเพิ่มขึ้น

สถิติเหล่านี้บ่งบอกว่าการขาดความชัดเจนในระดับไลเซนส์และสัญญาซื้อขายทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นและการละเมิดข้อกำหนดการใช้งาน (compliance) ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่องบประมาณและภาพลักษณ์ขององค์กรในระยะยาว

Impact on IT Asset Management

การทำงานของผู้เชี่ยวชาญ ITAM ต้องเปลี่ยนแปลงไปตามสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้น ปัจจุบันพวกเขาใช้เวลามากขึ้นกับการ เพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์ (32 %) และการตอบสนองต่อการตรวจสอบ (audit response) (22 %) งานเหล่านี้ใช้ทรัพยากรและเวลาอย่างมาก ทำให้การจัดการสินทรัพย์โดยรวมมีประสิทธิภาพลดลง

นอกจากนี้ การขาดการมองเห็น AI ทำให้การวางแผนงบประมาณเป็นเรื่องยาก เนื่องจากองค์กรไม่ทราบว่าเครื่องมือ AI ใดบ้างที่กำลังใช้งานอยู่, ค่าใช้จ่ายที่แท้จริงคือเท่าไหร่, และข้อมูลใดบ้างที่ถูกเข้าถึง การไม่เข้าใจภาพรวมเหล่านี้อาจทำให้เกิดการลงทุนซ้ำซ้อนหรือการละเลยเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสูง

AI’s Role in Automation

แม้จะเป็นสาเหตุของความซับซ้อน Flexera ยังชี้ว่า AI มีศักยภาพในการ อัตโนมัติขั้นตอนบางส่วนของงาน ITAM เช่น การประมวลผลสัญญาซอฟต์แวร์, ใบสั่งซื้อ, ไลเซนส์และการต่ออายุ ระบบอัตโนมัติเหล่านี้สามารถลดภาระงานที่ทำด้วยมือและเพิ่มความแม่นยำของข้อมูลได้

อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาช่วยเหลือในงาน ITAM ต้องอาศัยการกำหนดกรอบการทำงานที่ชัดเจนและการตรวจสอบผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่าเครื่องมือ AI ไม่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดใหม่หรือสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัย การประเมิน ROI ของ AI จึงกลายเป็นกระบวนการที่ต้องคำนึงถึงทั้งด้านค่าใช้จ่ายและคุณค่าที่เพิ่มขึ้นจริง

Future Outlook

ในระยะต่อไป ผู้บริหารไอทีจะต้องมุ่งเน้นการสร้าง ความมองเห็นแบบบูรณาการ ของ AI ภายในสแตคไอทีทั้งหมด ซึ่งอาจรวมถึงการใช้แพลตฟอร์มการจัดการสินทรัพย์ที่รองรับการบันทึกข้อมูล AI อย่างเป็นระบบ การพัฒนานโยบายการใช้ AI ที่ชัดเจนและการฝึกอบรมบุคลากรให้เข้าใจการทำงานของโมเดล AI จะเป็นก้าวสำคัญ

นอกจากนี้ ความต้องการพิสูจน์ ROI ของ AI จะกระตุ้นให้บริษัทลงทุนในเครื่องมือวิเคราะห์และแดชบอร์ดที่สามารถแสดงค่าใช้จ่ายจริง, ประสิทธิภาพการทำงาน, และผลกระทบต่อธุรกิจได้อย่างโปร่งใส การทำเช่นนี้จะช่วยลดการสูญเสียงบประมาณและเพิ่มความเชื่อมั่นต่อผู้ลงทุนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

Summary

การสำรวจของ Flexera แสดงให้เห็นว่าการมองเห็นการใช้จ่าย AI ยังจำกัดอยู่ที่ **31 % ขององค์กร ซึ่งทำให้ค่าใช้จ่ายสูญเสียเพิ่มขึ้นและการจัดการสินทรัพย์ไอทีซับซ้อนมากขึ้น แม้ AI จะสามารถอัตโนมัติบางส่วนของงาน ITAM ได้ แต่การสร้างกรอบการทำงานที่ชัดเจนและการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่รวม AI อย่างครบวงจรจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้บรรลุ ROI ที่แท้จริง.