Cisco Launches New Research, Highlighting Seismic Gap in Companies’ Preparedness for AI

Cisco Study Reveals Only 20% of Organizations in Thailand are Fully Prepared to Deploy and Leverage AI, with 74% admitting serious concerns about the Impact to Business if they Fail to Act in the next 12 Months

News Summary:

Almost all (99%) organizations in Thailand reported that the urgency to deploy AI-powered technologies has increased in their company in the past six months.
Considerable gaps exist across six key business pillars — strategy, infrastructure, data, governance, talent and culture — with 80% of companies are not fully ready to integrate AI into their businesses.
Companies are racing against time as 74% said they have a maximum of one year to deploy their AI strategy or else it will have a negative impact on business.

Only 20% of organizations in Thailand are fully prepared to deploy and leverage Artificial Intelligence (AI)-powered technologies, according to Cisco’s (NASDAQ: CSCO) inaugural AI Readiness Index released today. The Index, which surveyed over 8,000 global companies, was developed in response to the accelerating adoption of AI, a generational shift that is impacting almost every area of business and daily life. The report highlights companies’ preparedness to utilize and deploy AI, showcasing critical gaps across key business pillars and infrastructures that pose serious risks for the near future.

The new research finds that while AI adoption has been slowly progressing for decades, the advancements in Generative AI, coupled with public availability in the past year, are driving greater attention to the challenges, changes and new possibilities posed by the technology. While 63% of respondents believe AI will have a significant impact on their business operations, it also raises new issues around data privacy and security. The Index findings show that companies experience the most challenges when it comes to leveraging AI alongside their data. In fact, 75% of respondents admit that this is due to data existing in silos across their organizations.

However, there is also positive news. Findings from the Index revealed that companies in Thailand are taking many proactive measures to prepare for an AI-centric future. When it came to building AI strategies, 97% of organizations already having a robust AI strategy in place or are in the process of developing one. More than 8 in 10 (81%) of organizations are classified as either Pacesetters or Chasers (fully/partially prepared), with only 1% falling into the category of Laggards (not prepared). Which indicates a significant level of focus by C-Suite executives and IT leadership. This could be driven by the fact that almost all (99%) respondents said the urgency to deploy AI technologies in their organization has increased in the past six months, with IT infrastructure and cybersecurity reported as the top priority areas for AI deployments.

“As companies rush to deploy AI solutions, they must assess where investments are needed to ensure their infrastructure can best support the demands of AI workloads,” said Liz Centoni, Executive Vice President and General Manager, Applications and Chief Strategy Officer, Cisco. “Organizations also need to be able to observe with context how AI is being used to ensure ROI, security, and especially responsibility.”

Key Findings

Alongside the stark finding that overall, only 20% of companies are Pacesetters (fully prepared), the research found that 36% of companies in Thailand are considered Laggards (unprepared) at 1%, or Followers (limited preparedness) at 35%. Some of the most significant findings include:

URGENCY: One year maximum before companies start to see negative business impacts. 74% of respondents in Thailand believe they have a maximum of one year to implement an AI strategy before their organization begins to incur significant negative business impact.
STRATEGY: Step one is strategy, and organizations are well on their way. 81% of organizations benchmarked as either Pacesetters or Chasers, and only 1% were found to be Laggards. Additionally, 97% of organizations already have a highly defined AI strategy in place or are in the process of developing one, which is a positive sign, but shows there is more to do.
INFRASTRUCTURE: Networks aren’t equipped to meet AI workloads. 95% of businesses globally are aware that AI will increase infrastructure workloads, but in Thailand only 29% of organizations consider their infrastructure highly scalable. The majority of respondents (56%) indicate that they have limited or no scalability at all when it comes to meeting new AI challenges within their current IT infrastructures. To accommodate AI’s increased power and computing demands, over two thirds (71%) of companies will require further data center graphics processing units (GPUs) to support future AI workloads.
DATA: Organizations cannot neglect the importance of having data ‘AI-ready’. While data serves as the backbone needed for AI operations, it is also the area where readiness is the weakest, with the greatest number of Laggards (10%) compared to other pillars. 75% of all respondents claim some degree of siloed or fragmented data in their organization. This poses a critical challenge as the complexity of integrating data that resides in various sources and making it available for AI applications can impact the ability to leverage the full potential of these applications.
TALENT: The need for AI skills reveals a new-age digital divide. Boards and Leadership Teams are the most likely to embrace the changes brought about by AI, with 93% and 91%, respectively, showing high or moderate receptiveness. However, there is more work to be done to engage middle management where 19% have either limited or no receptiveness to AI, and among employees where close to a fifth (22%) of organizations report employees are limited in their willingness to adopt AI or are outright resistant. The need for AI skills reveals a new-age digital divide. While 95% of respondents said they invested in upskilling existing employees, 10% alluded to an emerging AI divide, expressing doubt about the availability of enough talent to upskill.
GOVERNANCE: AI policy adoption’s slow start. 57% of organizations report not having comprehensive AI policies in place, an area that must be addressed as companies consider and govern all the factors that present a risk in eroding confidence and trust. These factors include data privacy and data sovereignty, and the understanding of and compliance with global regulations. Additionally, close attention must be paid to the concepts of bias, fairness, and transparency in both data and algorithms.
CULTURE: Little preparation, but high motivation to make a priority: This pillar had the lowest number of Pacesetters (13%) compared to other categories driven largely by the fact that 4% of companies have not established change management plans yet and of those that have, 76% are still in-progress. C-Suite executives are the most receptive to embracing internal AI changes and must take the lead in developing comprehensive plans and communicating them clearly to middle management and employees who have relatively lower rates of acceptance. The good news is that motivation is high. More than eight out of 10 (81%) say their organization is embracing AI with a moderate to high level of urgency.

Cisco AI Readiness Index

The new Cisco AI Readiness Index is based on a double-blind survey of 8,161 private sector business and IT leaders across 30 markets, conducted by an independent third-party surveying respondents from companies with 500 or more employees. The Index assessed respondents’ AI readiness across six key pillars: strategy, infrastructure, data, talent, governance, and culture.

Companies were examined on 49 different metrics across these six pillars to determine a readiness score for each, as well as an overall readiness score for the respondents’ organization. Each indicator was assigned an individual weightage based on its relative importance to achieving readiness for the applicable pillar. Based on their overall score, Cisco has identified four groups at different levels of organizational readiness – Pacesetters (fully prepared), Chasers (moderately prepared), Followers (limited preparedness), and Laggards (unprepared).

ผลการศึกษาของซิสโก้ชี้ องค์กรในไทยเพียง 20% มีความพร้อมในการปรับใช้และใช้ประโยชน์จาก AI โดย 74% เป็นกังวลอย่างมากเกี่ยวกับผลกระทบต่อธุรกิจหากไม่เตรียมพร้อมในอีก 12 เดือนข้างหน้า

ประเด็นข่าว:

องค์กรเกือบทั้งหมดในไทย (99%) ระบุว่าความจำเป็นเร่งด่วนในการปรับใช้เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้เพิ่มสูงขึ้นช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา
มีช่องว่างที่สำคัญใน 6 เสาหลักของธุรกิจ ซึ่งได้แก่ กลยุทธ์ โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล การกำกับดูแล บุคลากร และวัฒนธรรมองค์กร โดยบริษัท 80% กล่าวว่าพวกเขายังไม่พร้อมอย่างเต็มที่ในการบูรณาการ AI เข้ากับธุรกิจของตน
บริษัทต่างๆ กำลังแข่งกับเวลา โดย 74% กล่าวว่าพวกเขามีเวลาสูงสุดแค่ “หนึ่งปี” ในการปรับใช้กลยุทธ์ AI มิฉะนั้นจะส่งผลเสียต่อธุรกิจ

มีเพียง 20% ขององค์กรในประเทศไทยเท่านั้นที่มีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการปรับใช้และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตามรายงานฉบับแรกเกี่ยวกับดัชนีความพร้อมด้าน AI (AI Readiness Index) ของซิสโก้ (NASDAQ: CSCO) ซึ่งได้ตีพิมพ์เผยแพร่ในวันนี้ ดัชนีดังกล่าวซึ่งเป็นการสำรวจข้อมูลจากบริษัททั่วโลกมากกว่า 8,000 แห่ง ที่ได้รับการพัฒนาเพื่อตอบสนองต่อการปรับใช้ AI อย่างรวดเร็ว ซึ่งนับเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจและชีวิตประจำวันในเกือบทุกแง่มุม รายงานดังกล่าวเน้นย้ำถึงความพร้อมของบริษัทต่างๆ ในการปรับใช้และใช้ประโยชน์จาก AI โดยแสดงให้เห็น “ช่องว่างที่สำคัญ” ในเสาหลักของธุรกิจและโครงสร้างพื้นฐานซึ่งจะก่อให้เกิดความเสี่ยงอย่างร้ายแรงในอนาคตอันใกล้นี้

ผลการศึกษาล่าสุดชี้ว่า ถึงแม้การปรับใช้ AI จะมีความคืบหน้าอย่างช้าๆ มานานหลายทศวรรษ แต่ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี Generative AI ประกอบกับการเปิดให้ใช้งานอย่างกว้างขวางสำหรับผู้ใช้ทั่วไปในช่วงปีที่ผ่านมา ส่งผลให้มีความสนใจเพิ่มมากขึ้น รวมถึงความท้าทาย ความเปลี่ยนแปลง และความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่เกิดจากเทคโนโลยีนี้ ขณะที่ 63% ของผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่า AI จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการดำเนินธุรกิจของพวกเขา และอาจก่อให้เกิดประเด็นใหม่ๆ เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัย รายงานดัชนีดังกล่าวพบว่า บริษัทต่างๆ เผชิญกับความท้าทายมากที่สุดเมื่อใช้ประโยชน์จาก AI ควบคู่ไปกับข้อมูลของพวกเขา ที่จริงแล้ว ผู้ตอบแบบสอบถาม 75% ยอมรับว่าสาเหตุเป็นเพราะข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างกระจัดกระจายไว้ในระบบต่างๆ ทั่วทั้งองค์กร

อย่างไรก็ตาม ข่าวดีก็คือ รายงานดัชนีดังกล่าวเปิดเผยว่า บริษัทต่างๆ ในไทยกำลังใช้มาตรการเชิงรุกในหลายๆ ด้านเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่มุ่งเน้น AI เป็นหลัก เมื่อพูดถึงการกำหนดกลยุทธ์ด้าน AI องค์กร 97% มีกลยุทธ์ด้าน AI ที่แข็งแกร่งอยู่แล้วหรืออยู่ระหว่างการพัฒนา องค์กรมากกว่า 8 ใน 10 (81%) ถูกจัดอยู่ในกลุ่ม Pacesetters (มีความพร้อมอย่างเต็มที่) หรือ Chasers (มีความพร้อมปานกลาง) โดยมีเพียง 1% เท่านั้นที่จัดอยู่ในกลุ่ม Laggards (ไม่ได้เตรียมพร้อม) ซึ่งนับเป็นการบ่งบอกว่าผู้บริหารระดับสูงและผู้บริหารฝ่ายไอทีให้ความสำคัญกับเรื่องนี้เป็นอย่างมาก ดังจะเห็นได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าผู้ตอบแบบสอบถามเกือบทุกคน (99%) กล่าวว่าความจำเป็นเร่งด่วนในการปรับใช้เทคโนโลยี AI ในองค์กรของพวกเขาเพิ่มสูงขึ้นในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา โดยมีการรายงานว่า ‘โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีและการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์’ เป็นส่วนที่สำคัญที่สุดในการปรับใช้ AI

ลิซ เซนโทนี่ รองประธานบริหารและผู้จัดการทั่วไปฝ่ายแอปพลิเคชั่น และประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ของซิสโก้ กล่าวว่า “ขณะที่บริษัทต่างๆ เร่งการปรับใช้โซลูชั่น AI ก็จะต้องมีการประเมินว่าควรจะลงทุนในส่วนใดบ้างเพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานของพวกเขาจะสามารถรองรับความต้องการของเวิร์กโหลด AI ได้ดีที่สุด นอกจากนี้ องค์กรยังต้องสามารถตรวจสอบว่า AI ถูกใช้งานอย่างไร เพื่อให้แน่ใจเกี่ยวกับ ROI, ความปลอดภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ‘ความรับผิดชอบ’ ”

ข้อมูลสำคัญที่พบในผลการศึกษา

ผลการศึกษาพบว่า โดยรวมแล้วมีบริษัทเพียง 20% เท่านั้นที่จัดอยู่ในกลุ่ม Pacesetters (มีความพร้อมอย่างเต็มที่) โดยที่ 36% ของบริษัทในไทยจัดอยู่ในกลุ่ม Laggards (ไม่ได้เตรียมพร้อม) ที่ 1% และกลุ่ม Followers (มีความพร้อมอย่างจำกัด) ที่ 35% นอกจากนี้ ยังพบข้อมูลที่สำคัญที่สุดได้แก่:

ความเร่งด่วน: สูงสุด “หนึ่งปี” ก่อนที่บริษัทต่างๆ จะเริ่มเห็นผลกระทบเชิงลบต่อธุรกิจ โดย 74% ของผู้ตอบแบบสอบถามในไทยเชื่อว่าพวกเขามีเวลาสูงสุดไม่เกินหนึ่งปีในการปรับใช้กลยุทธ์ AI ก่อนที่องค์กรของพวกเขาจะเริ่มได้รับผลกระทบเชิงลบอย่างมีนัยสำคัญต่อธุรกิจ
กลยุทธ์ : ขั้นตอนแรกคือการกำหนดกลยุทธ์ และองค์กรต่างๆ ดำเนินการได้ด้วยดี โดย 81% ขององค์กรในไทยจัดอยู่ในกลุ่ม Pacesetters หรือ Chasers โดยมีเพียง 1% เท่านั้นที่จัดอยู่ในกลุ่ม Laggards นอกจากนี้ 97% ขององค์กรมีกลยุทธ์ AI ที่ชัดเจนอยู่แล้วหรืออยู่ระหว่างการพัฒนา ซึ่งนับเป็นสัญญาณเชิงบวก แต่ก็ยังมีสิ่งที่ต้องทำอีกมาก
โครงสร้างพื้นฐาน: เครือข่ายยังไม่มีความพร้อมที่จะรองรับเวิร์กโหลด AI โดย 95% ขององค์กรธุรกิจทั่วโลกตระหนักดีว่า AI จะก่อให้เกิดเวิร์กโหลดเพิ่มมากขึ้นต่อโครงสร้างพื้นฐาน แต่ในประเทศไทย มีองค์กรเพียง 29% เท่านั้นที่มองว่าโครงสร้างพื้นฐานของตนสามารถปรับขนาดได้อย่างยืดหยุ่น ผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ (56%) ระบุว่าพวกเขามีความสามารถในการปรับขนาดอย่างจำกัด หรือไม่มีเลยเมื่อต้องรับมือกับปัญหาหรือความท้าทายด้าน AI ใหม่ๆ ภายในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่ในปัจจุบัน นอกจากนี้ เพื่อรองรับความต้องการด้านพลังงานและการประมวลผลที่เพิ่มสูงขึ้นของ AI บริษัทมากกว่าสองในสาม (71%) จะต้องใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์มากขึ้น เพื่อรองรับเวิร์กโหลด AI ในอนาคต
ข้อมูล: องค์กรไม่สามารถละเลยความสำคัญของการมี ‘ข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI’ แม้ว่าข้อมูลจะทำหน้าที่เป็นแกนหลักที่สำคัญสำหรับการดำเนินการของ AI แต่กลับเป็นส่วนที่มีความพร้อมน้อยที่สุด โดยมีจำนวน Laggards มากที่สุด (10%) เมื่อเทียบกับเสาหลักอื่นๆ ทั้งนี้ 75% ของผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดระบุว่า ข้อมูลต่างๆ ถูกแยกส่วนหรือกระจัดกระจายอยู่ในองค์กรของตน ซึ่งจะก่อให้เกิดปัญหาท้าทายที่สำคัญ เพราะความยุ่งยากซับซ้อนในการบูรณาการข้อมูลที่อยู่ในระบบต่างๆ และการทำให้ข้อมูลดังกล่าวพร้อมใช้งานสำหรับแอปพลิเคชัน AI สามารถส่งผลกระทบต่อความสามารถในการใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชันเหล่านี้
บุคลากร: ความต้องการทักษะด้าน AI เผยให้เห็นถึงช่องว่างหรือความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัลในยุคใหม่ คณะกรรมการ (93%) และผู้บริหาร (91%) มีแนวโน้มที่จะยอมรับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจาก AI มากที่สุด โดยมีการตอบรับในระดับสูงหรือปานกลาง อย่างไรก็ตาม ยังมีงานที่ต้องทำอีกมากเพื่อดึงดูดผู้บริหารระดับกลาง โดย 19% ยอมรับ AI อย่างมีข้อจำกัดหรือไม่ยอมรับเลย และในส่วนของพนักงาน องค์กรเกือบหนึ่งในห้า (22%) รายงานว่าพนักงานไม่ค่อยเต็มใจที่จะปรับใช้ AI หรือต่อต้านการใช้ AI ความต้องการทักษะด้าน AI เผยถึงช่องว่างทางดิจิทัลยุคใหม่ ผู้ตอบแบบสอบถาม 95% กล่าวว่าพวกเขาได้ลงทุนเพื่อยกระดับทักษะของพนักงานที่มีอยู่ ขณะที่ 10% เห็นถึงความเหลื่อมล้ำด้าน AI ที่กำลังเกิดขึ้น โดยตั้งข้อสงสัยว่าจะมีบุคลากรเพียงพอต่อการยกระดับทักษะหรือไม่
การกำกับดูแล: การปรับใช้นโยบาย AI เริ่มต้นช้า 57% ขององค์กรไม่มีนโยบาย AI ที่ครอบคลุม ซึ่งนับเป็นปัญหาที่ต้องได้รับการแก้ไข ขณะที่บริษัทต่างๆ พิจารณาและกำกับดูแลปัจจัยทั้งหมดที่ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการทำลายความเชื่อมั่นและความไว้วางใจ ปัจจัยที่ว่านี้ได้แก่ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อธิปไตยด้านข้อมูล หรือสิทธิของการเป็นเจ้าของข้อมูล (Data Sovereignty) และความเข้าใจต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบโลก นอกจากนั้น จะต้องให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับแนวคิดเรื่องอคติ ความยุติธรรม และความโปร่งใส ทั้งในส่วนของข้อมูลและอัลกอริธึม
วัฒนธรรมองค์กร: มีการเตรียมการน้อยมาก แต่มีแรงจูงใจสูงในการให้ความสำคัญเป็นอันดับต้นๆ เสาหลักนี้มีจำนวน Pacesetters ต่ำที่สุด (13%) เมื่อเทียบกับหมวดหมู่อื่นๆ โดยส่วนใหญ่ได้รับแรงหนุนจากข้อเท็จจริงที่ว่า 3.4% ของบริษัทยังไม่ได้จัดทำแผนการจัดการการเปลี่ยนแปลง (Change Management Plans) และสำหรับบริษัทที่ทำแผนไว้แล้ว 76% ยังคงอยู่ระหว่างดำเนินการ ผู้บริหารระดับสูงเปิดรับการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ภายในองค์กรมากที่สุด และจะต้องเป็นผู้นำในการจัดทำแผนงานที่ครอบคลุมและมีการสื่อสารอย่างชัดเจนไปยังผู้บริหารระดับกลางและพนักงานที่มีอัตราการยอมรับ AI ค่อนข้างต่ำ ข่าวดีก็คือ พนักงานมีแรงจูงใจอยู่ในระดับสูง โดยมากกว่า 8 ใน 10 (81%) กล่าวว่าองค์กรของพวกเขากำลังเปิดรับ AI โดยมีความเร่งด่วนในระดับปานกลางถึงระดับสูง

ดัชนีความพร้อมด้าน AI ของซิสโก้

ดัชนีความพร้อมด้าน AI ของซิสโก้ (Cisco AI Readiness Index) อ้างอิงการสำรวจความคิดเห็นแบบปกปิดสองทาง (Double Blind) สำหรับผู้บริหารฝ่ายธุรกิจและฝ่ายไอทีภาคเอกชนจำนวน 8,161 คนใน 30 ประเทศ ซึ่งดำเนินการโดยหน่วยงานอิสระ และเป็นการสอบถามความเห็นของผู้ตอบแบบสอบถามจากบริษัทที่มีพนักงาน 500 คนขึ้นไป ดัชนีดังกล่าวประเมินความพร้อมด้าน AI ของผู้ตอบแบบสอบถาม ใน 6 เสาหลักที่สำคัญ ได้แก่ กลยุทธ์ โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล บุคลากร การกำกับดูแล และวัฒนธรรมองค์กร

บริษัทต่างๆ ได้รับการตรวจสอบโดยใช้เกณฑ์ชี้วัดที่แตกต่างกัน 49 รายการ ครอบคลุมเสาหลักทั้งหก เพื่อกำหนดคะแนนความพร้อมสำหรับแต่ละด้าน รวมถึงคะแนนความพร้อมโดยรวมสำหรับองค์กรของผู้ตอบแบบสอบถาม ตัวบ่งชี้แต่ละรายการได้รับการถ่วงน้ำหนักตามความสำคัญสำหรับความพร้อมในส่วนของเสาหลักที่เกี่ยวข้อง และจากคะแนนโดยรวม ซิสโก้ได้จำแนกองค์กรเป็น 4 กลุ่มตามระดับความพร้อมที่แตกต่างกัน ได้แก่ Pacesetters (มีความพร้อมอย่างเต็มที่), Chasers (มีความพร้อมปานกลาง), Followers (มีความพร้อมอย่างจำกัด) และ Laggards (ไม่ได้เตรียมพร้อม)

cisco