20 มิ.ย. 2566 827 0

เวลาของ AI บทความโดย Red Hat

เวลาของ AI บทความโดย Red Hat

บทความโดย แมทต์ ฮิกส์ ประธานและซีอีโอ เร้ดแฮท

เมื่อนึกย้อนหลังไปเราคงเคยรู้สึกว่า มีหลายครั้งหลายหนที่เราสัมผัสได้ถึงการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี มีช่วงเวลาที่เรารู้ว่าการค้นพบสิ่งใหม่และนวัตกรรมกำลังเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรม หรือถึงขั้นเปลี่ยนโลกที่เราเคยรู้จักไปเลย

ย้อนกลับไปหลายศตวรรษที่ผ่านมา เราอาจจำได้ว่า Johannes Gutenberg ประดิษฐ์แท่นพิมพ์เมื่อปี ค.ศ. 1455 หรือ James Watt สร้างเครื่องจักรไอน้ำเมื่อปี ค.ศ. 1765 หรือ Alexander Graham Bell ออกแบบโทรศัพท์เครื่องแรกเมื่อปี ค.ศ. 1876 ในเวลาต่อ ๆ มา คอมพิวเตอร์เครื่องแรกเกิดขึ้นเมื่อปี ค.ศ. 1937 จากนั้นคอมพิวเตอร์ส่วนตัวและอินเทอร์เน็ตเกิดขึ้นในปี ค.ศ. 1974 และอื่น ๆ อีกมาก แต่สิ่งที่โดดเด่นมาก ๆ คือสิ่งใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นหลังจากนั้น

การพัฒนาสิ่งใหม่ ๆ ในอดีตต้องใช้เวลาหลายปี หรือหลายสิบปี แต่ปัจจุบันนวัตกรรมเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และเร็วขึ้นเรื่อย ๆ และหากองค์กรใดนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ช้า ก็จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ตัวอย่างของนวัตกรรมเหล่านี้ เช่น ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส คลาวด์คอมพิวติ้ง รวมถึงออโตเมชันและ ณ ช่วงเวลานี้คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML)


อย่างไรก็ตาม การใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ ไม่ได้หมายความว่าองค์กรต้องทิ้งวิธีการและการดำเนินการที่ลงทุนลงแรงทำจนประสบความสำเร็จมาแล้ว เทคโนโลยีที่เป็น next generation เช่น AI จำเป็นต้องทำงานร่วมกับเทคโนโลยีหรือโซลูชันที่ธุรกิจใช้อยู่แล้วในปัจจุบันให้ได้อย่างราบรื่น ธุรกิจต้องการนวัตกรรมที่ช่วยให้ธุรกิจเดินไปข้างหน้าโดยไม่ละทิ้งสิ่งที่ธุรกิจใช้อยู่ในปัจจุบัน

AI มาถึงจุดที่เป็นเทคโนโลยีที่มีนัยสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่กว่าและสำคัญกว่าที่เคยมีมา ซึ่งองค์กรไม่สามารถมองข้ามได้ แต่ต้องตัดสินใจว่าจะควบคุมและใช้ AI เพื่อความก้าวหน้าขององค์กรได้อย่างไร ใช้ ณ จุดใด และด้วยจุดประสงค์อะไร

การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นที่สุดช่วงหนึ่งในแวดวงเทคโนโลยี ความล้ำหน้าที่ดูเหมือนนิยายวิทยาศาสตร์เมื่อหลายสิบปีก่อนกลายเป็นเรื่องธรรมดาในปัจจุบัน และ AI ได้เปลี่ยนจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัยที่ไม่เป็นที่รู้จัก เป็น ChatGPT ที่แพร่หลายทุกแห่งหน เปลี่ยนจากเครื่องมือที่คนใช้กันไม่กี่คน เป็นกระบวนการที่คนทั่วไปใช้ประโยชน์ในวงกว้างในปัจจุบัน การผสานรวมผลที่จะได้รับและลักษณะการทำงานร่วมกันของโอเพ่นซอร์สเข้ากับศักยภาพของ AI จะช่วยแก้ปัญหาต่าง ๆ ของโลกได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและเร็วขึ้นเกินกว่าที่เราเคยฝันไว้ 


ความคิดสร้างสรรค์ของเราเท่านั้นที่จะจำกัดความก้าวหน้าขององค์กรได้ องค์ประกอบที่ชาญฉลาดของ AI คือ ธุรกิจไม่จำเป็นต้องใช้งาน AI ในรูปแบบเดียวกัน ธุรกิจแต่ละแห่งต้องวิเคราะห์ว่าจะใช้ AI กับธุรกิจและอุตสาหกรรมของตนอย่างไร แม้ว่าอาจไม่มีโซลูชันใดเหมาะกับธุรกิจทุกราย แต่องค์กรทุกแห่งไม่สามารถมองข้าม AI ซึ่งเป็นตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงได้ องค์กรทุกแห่งสามารถคว้าโอกาสนี้ไว้ และร่วมเป็นส่วนหนึ่งที่จะกำหนดอนาคตได้

อย่างไรก็ตาม บนความตื่นเต้นกับ AI ยังมีความจริงที่ขัดแย้งกันปรากฎอยู่ ประการแรก เรามักถูกขอให้ใช้ทรัพยากรน้อยแต่ได้ผลสำเร็จมาก ซึ่งเป็นความท้าทายปกติด้านไอที แต่ปัจจุบันเป็นเรื่องยากที่จะทำเช่นนั้น เพราะด้วยจำนวนพนักงานที่น้อยลง เครื่องมือน้อยลง หรืองบประมาณลดลง ประการที่สอง เรายังได้รับการร้องขอให้ขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องตามความต้องการ ทำการปรับทรัพยากรอย่างรวดเร็ว ตอบโจทย์ความต้องการที่เปลี่ยนแปลง หรือ เติบโตด้วยฟุตพริ้นท์ใหม่ ๆ ซึ่งการจัดการกับความต้องการที่แตกต่างกันเหล่านี้อาจเป็นเรื่องน่ากลัว แต่ความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่องค์กรใดองค์กรหนึ่งอาจทำคือ ยอมแพ้และพยายามรักษาสิ่งที่มีอยู่ไว้ แทนที่จะผลักดันการเติบโตและการพัฒนาต่อไป และแม้ว่าการรวมพลังทุกด้านเพื่อจัดการความต้องการที่แตกต่างกันเป็นเรื่องยาก แต่ปัจจุบันเป็นช่วงเวลาที่ต้องขับเคลื่อนธุรกิจให้เดินหน้า ด้วยการลองทำสิ่งใหม่ เปลี่ยนกระบวนการต่าง ๆ และเลิกหรือปรับเปลี่ยนสิ่งที่เป็นอยู่เดิมขนานใหญ่

เร้ดแฮทสนับสนุนการเปลี่ยนแปลง ไม่ใช่เพียงเพื่อประโยชน์ที่จะได้จากการเปลี่ยนแปลงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการช่วยขับเคลื่อนช่วงเวลาแห่งการคิดค้นสิ่งใหม่ให้กับธุรกิจต่าง ๆ ที่อาจสร้างขึ้นผ่านโซลูชันใหม่ ๆ ที่เปิดตัวในงาน Red Hat Summit ที่จัดในเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา เช่น Event-Driven Ansible ที่จะช่วยให้ทีมไอทีสามารถใช้เวลากับงานที่จะสร้างแหล่งรายได้ใหม่ให้องค์กรได้ หรือองค์กรที่ใช้ Red Hat Trusted Software Supply Chain จะสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมได้เร็วขึ้นในขณะที่ยังคงความยืดหยุ่นในการจัดการช่องโหว่ต่าง ๆ ของซัพพลายเชนไว้ได้


Ansible Lightspeed และ Red Hat OpenShift AI จะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น domain-specific AI สำหรับไอทีออโตเมชันที่เชื่อถือได้ หรือ โครงสร้างพื้นฐานที่เป็นมาตรฐานทั่วไปสำหรับการอบรมโมเดล AI/ML ที่สอดคล้องกันอาจช่วยให้องค์กรแต่ละแห่งได้ประโยชน์จาก AI ที่เหมาะกับองค์กรของตนได้

เราไม่รู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต แม้แต่ ChatGPT-3 ก็ยังไม่สามารถล่วงรู้ก่อนได้ว่าจะเป็นอย่างไรต่อไป แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเราไม่สามารถคาดการณ์ว่าจะเกิดความท้าทายอะไรในเดือนหรือปีต่อ ๆ ไป เราจึงต้องเตรียมพร้อม เราสามารถสำรองทรัพยากรต่าง ๆ ทำให้ชัดเจนใช้งานง่าย กลั่นกรองงานเพื่อให้สามารถโฟกัสไปที่เรื่องสำคัญที่สุด และพิจารณาว่าจะใช้โซลูชันใดขับเคลื่อนองค์กรให้รุดหน้าสู่ช่วงเวลาแห่งนวัตกรรมได้ดีที่สุด