บทความโดย: สุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย เร้ดแฮท

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก้าวข้ามจากจินตนาการในนิยายมาสู่ความเป็นจริงในชีวิตประจำวันและเข้ามามีบทบาททุกหนแห่งในชั่วข้ามคืน และนับเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดนับตั้งแต่มีอินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจากการประเมินพบว่าโปรเจกต์ AI มากกว่า 80% ต้องเผชิญกับความล้มเหลว นั่นแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงความไม่สอดคล้องกัน ระหว่างแนวคิดของผู้คนและองค์กรเกี่ยวกับ AI และ ML กับแนวทางที่ผู้คนและองค์กรเหล่านั้นใช้ในการก้าวสู่ยุคแห่งนวัตกรรม หากเป็นเช่นนั้น องค์กรจะหลีกเลี่ยงความล้มเหลวและลดความเสี่ยงในการทำโปรเจกต์ AI ได้อย่างไร

สิ่งที่ควรทำก่อนเริ่มโปรเจกต์ AI ที่ประสบความสำเร็จ

·        ทำความเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของ AI

·        วางแนวทางการใช้งาน AI ให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ด้านเป้าหมายของธุรกิจ

·        ศึกษาการใช้ AI จากธุรกิจอื่น ๆ

·        รวบรวมทีม AI จากบุคลากรที่อยู่ในสายงานต่างๆ ไว้ด้วยกัน 

·        ประเมินความพร้อมด้าน AI ภายในองค์กร

·        พัฒนาวัฒนธรรมองค์กรด้านนวัตกรรม 

ทำความเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของ AI

เรามักเข้าใจกันว่า Generative AI (gen AI) เก่งมาก รอบรู้ไปทุกเรื่อง และเข้าใจความหมายของ    คอนเทนต์ที่ตัวเองสร้างขึ้น แต่ในความจริงแล้วแอปพลิเคชัน gen AI ไม่ได้เข้าใจคอนเทนต์ที่สร้างขึ้นมา และไม่ได้ “ฉลาด” อย่างที่เข้าใจกัน เพราะเป็นเพียงแอปเติมข้อความอัตโนมัติ (autocomplete apps) ที่มีความสามารถสูงในการจดจำและเลียนแบบรูปแบบภาษา รวมถึงการเชื่อมโยงคำต่าง ๆ โดยอาศัยการประมวลผลจากข้อมูลที่มี ซึ่งล้วนต้องพึ่งพาการฝึกฝนจากคน

ด้วยความสามารถที่ดูน่าเชื่อถือ จึงง่ายที่จะเชื่อว่า gen AI มีความสามารถในการทำงานที่ซับซ้อนและงานที่ล้ำหน้าต่าง ๆ ได้ ความเชื่อเช่นนี้อาจนำไปสู่ความล้มเหลวได้ หากงานที่ gen AI ได้รับมอบหมายนั้นเกินขีดความสามารถของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน

ดังนั้น ก่อนที่เริ่มต้นโปรเจกต์พัฒนา gen AI สิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งคือต้องเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน

จุดแข็งและจุดอ่อนของ gen AI

สิ่งที่ gen AI ทำได้ดี:

·        การประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล

·        การวิเคราะห์ข้อมูล

·        การจัดรูปแบบข้อความใหม่

·        ทำงานที่ง่ายและต้องทำซ้ำ ๆ ได้โดยอัตโนมัติ

·        การดึงและสรุปข้อมูล

·        การจับคู่และระบุรูปแบบ

·        การจำแนกข้อมูล

·        ทำหน้าที่เป็นตัวช่วยในการระดมความคิด

จุดอ่อนของ gen AI:

●   ไม่สามารถคิดหรือให้เหตุผลได้จริง

●   ไม่สามารถเข้าใจบริบทได้เองโดยไม่มีการระบุคำสั่งที่ชัดเจน

●   ไม่สามารถทำงานที่มีความซับซ้อนได้

●   ไม่รู้ว่าตัวเองไม่รู้อะไรบ้าง จึงมีแนวโน้มที่จะสร้างภาพหลอนหรือการตีความข้อมูลและให้ข้อมูลที่ผิดพลาด

●   ไม่สามารถผลิตผลงานที่เป็นต้นฉบับได้

●   ขาดความสามารถในการสร้างสรรค์และการคิดเชิงสร้างสรรค์ในทุกมิติ

●   ไม่มีพื้นฐานความเข้าใจด้านจริยะธรรมและความเอื้ออาทร

ปัจจุบันแอปพลิเคชัน gen AI เป็นเหมือนเครื่องประมวลผลอัตโนมัติที่เหมาะกับการจัดการงานประจำ และงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ ในปริมาณมาก ๆ ช่วยให้บุคลากรและทีมงานใช้เวลาและนำความกระตือรือร้นไปใช้จัดการงานที่ซับซ้อน งานสร้างสรรค์ และการพัฒนานวัตกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

วางแนวทางการใช้ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจ

แม้ว่า AI จะได้รับความสนใจอย่างมาก แต่ก็ยังมีข้อจำกัดในการใช้งานจริง และไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างได้ องค์กรจึงต้องพิจารณานำ AI มาใช้ให้สอดคล้องอย่างแท้จริงกับกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีอยู่

สุดท้ายแล้ว แอปพลิเคชัน AI ที่องค์กรพัฒนาขึ้นจะทำงานอยู่เบื้องหลัง เป็นองค์ประกอบที่แทบมองไม่เห็นในแอปพลิเคชัน บริการ และกระบวนการต่าง ๆ ผู้ใช้งานหรือลูกค้าจะไม่รับรู้ถึงการทำงานของ AI โดยตรง

สิ่งที่ลูกค้าสัมผัสได้คือแอปพลิเคชันที่ฉลาดขึ้น บริการที่ใช้งานง่ายขึ้น และกระบวนการที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น องค์ประกอบต่าง ๆ ของ AI จะช่วยให้องค์กรประมวลข้อมูล ความรู้ และความเชี่ยวชาญขององค์กรใส่เข้าไปในผลิตภัณฑ์และบริการต่าง ๆ เพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นและสอดคล้องกันมากขึ้นในทุกด้านให้กับลูกค้า

องค์กรที่เพิ่งเริ่มต้นใช้ AI ต้องจัดลำดับความสำคัญว่าจะนำ AI ไปใช้งาน ณ จุดใด จึงจะได้รับประโยชน์ในระยะเวลาอันใกล้ เช่น นำไปใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม หรือปรับปรุงบริการและปรับบริการให้เหมาะกับลูกค้ารายบุคคล ทั้งที่เป็นลูกค้าปัจจุบันและลูกค้าที่ห่างหายไปและกลับมาเป็นลูกค้าอีกครั้ง หลีกเลี่ยงการนำ AI ไปใช้กับกระบวนการหลักทางธุรกิจ จนกว่าจะมีความเข้าใจการทำงานของ AI และแน่ใจว่าข้อมูลที่องค์กรป้อนให้ AI มีความเพียงพอ

ศึกษาตัวอย่างการใช้ AI จากธุรกิจอื่นๆ

องค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรมกำลังใช้ AI อย่างสร้างสรรค์และเกิดผลลัพธ์ที่ชัดเจน ซึ่งอาจเป็นแรงบันดาลใจสำหรับแนวทางการนำ AI ไปประยุกต์ใช้และทดลองในองค์กรของคุณ หลายกรณีช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า และช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น เช่น

●   ธุรกิจค้าปลีก ใช้ AI เพื่อสร้างระบบแนะนำสินค้าที่ตรงใจลูกค้าแต่ละรายเพื่อดึงลูกค้าเก่ากลับมา ช่วยวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดวางสินค้าให้ดึงดูดผู้ซื้อ รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพด้านซัพพลายเชนของธุรกิจ

●   องค์กรที่ให้การสนับสนุนด้านไอที นำ AI มาช่วยกระบวนการคัดแยกและจัดหมวดหมู่คำถามที่ลูกค้าส่งเข้ามา ระบุและแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ

●   นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการเขียนโค้ด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ลดงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ ช่วยให้มีเวลาทุ่มเทกับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า

●   ผู้ผลิต เริ่มใช้ AI คาดการณ์ความผิดพลาดของเครื่องจักรและอุปกรณ์ และปรับตารางการผลิตให้เหมาะสม

●   สถาบันการเงิน ใช้ AI ตรวจจับธุรกรรมฉ้อโกงและคาดการณ์แนวโน้มตลาดหุ้น

●   องค์กรด้านสาธารณสุข ใช้ AI ช่วยออกแบบโมเลกุลยาใหม่ สร้างรายงานสุขภาพส่วนบุคคลและปรับปรุงกระบวนการวินิจฉัย

●   อี-คอมเมิร์ซ ธุรกิจออนไลน์และมาร์เก็ตเพลสใช้ gen AI พัฒนาแชทบอทอัตโนมัติ สำหรับงานบริการลูกค้าและการขาย

จัดตั้งทีม AI จากบุคลากรข้ามสายงาน

การพัฒนาโปรเจกต์ AI จำเป็นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและความรู้ด้านต่าง ๆ จากทุกภาคส่วนขององค์กร ดังนี้

·        วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์

·        ไอที/วิศวกรรม

·        การพัฒนาแอปพลิเคชัน

·        การจัดการข้อมูล

·        กลยุทธ์ทางธุรกิจ

·        การวิจัยผู้ใช้

·        การตลาดและการสื่อสาร

·        กฎหมาย/ข้อกำหนด

·        ผู้เชี่ยวชาญด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

ทีมที่ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายสาขา จะมีมุมมอง ประสบการณ์ และความคิดเห็นที่หลากหลายที่จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง ศูนย์ความเป็นเลิศนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าการใช้ศักยภาพของ AI ในงานด้านต่างๆ นั้น จะสอดคล้องกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ขององค์กร และมีความเป็นไปได้ในเชิงเทคนิค

ทีม AI ข้ามสายงานยังช่วยส่งเสริมความร่วมมือระหว่างบุคลากรและทีมต่าง ๆ ที่ปกติแล้วอาจจะไม่ค่อยได้มีปฏิสัมพันธ์กัน ทำให้เกิดการแลกเปลี่ยนแนวคิด ข้อมูลเชิงลึก และความเชี่ยวชาญได้ดียิ่งขึ้น

ประเมินความพร้อมด้าน AI ขององค์กร

การพัฒนาโปรเจกต์ gen AI จะไม่ได้ผล หากองค์กรยังขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญ ข้อมูล หรือโครงสร้างพื้นฐาน ทีม AI ที่ประกอบด้วยบุคลากรที่มาจากสายงานต่างๆ จะสามารถวิเคราะห์ได้ว่าจะนำ AI เข้ามาใช้กับผลิตภัณฑ์ต่างๆ ขององค์กรได้มากน้อยเพียงใด เพราะแต่ละคนต่างมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนที่ชัดเจน เมื่อสามารถระบุจุดอ่อนที่ชัดแจนได้ องค์กรก็สามารถจัดลำดับความสำคัญในการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน รวมถึงการพัฒนาและการฝึกฝน AI ได้อย่างเหมาะสม

พัฒนาวัฒนธรรมองค์กรในเชิงสร้างสรรค์สิ่งใหม่

ยุคของ AI เพิ่งเริ่มต้นเท่านั้น การเริ่มทดลองและนำไปใช้งานขององค์กร เป็นเพียงก้าวแรกเท่านั้น การสร้างวัฒนธรรมเชิงนวัตกรรมในองค์กรจะช่วยให้องค์กรพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงสำคัญที่ AI จะนำมา ทั้งในระยะสั้นและระยะยาว มีคำแนะนำมากมายเกี่ยวกับวิธีการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรให้เป็นไปในเชิงนวัตกรรมมากขึ้น และนี่คือสามแนวทางในการเริ่มต้น

หนึ่ง: ปลูกฝังแนวคิดแห่งการทดลอง

นวัตกรรมต้องอาศัยการทดลอง และนวัตกรรมต่อเนื่องต้องอาศัยการทดลองอย่างต่อเนื่องเช่นกัน แม้ว่าการทดลองสิ่งใหม่ ๆ ส่วนใหญ่จะล้มเหลว แต่ความสำเร็จเพียงไม่กี่ครั้งก็อาจคุ้มค่ากับความพยายามทั้งหมด ยิ่งองค์กรสั่งสมความสำเร็จมากขึ้นเท่าไร ความคิดเชิงสร้างสรรค์ก็จะยิ่งเพิ่มขึ้น และในระยะยาวการดำเนินการทดลองจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทดลองอย่างต่อเนื่องในระยะเวลายาวนาน) อาจสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมีนัยสำคัญ

การเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมองค์กรเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและต้องใช้เวลา แต่ก็มีแนวทางที่ชัดเจนในการส่งเสริมให้เกิดการทดลองมากขึ้นภายในองค์กร โดย

·        กำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ให้ชัดเจน

·        ส่งเสริมความใฝ่รู้

·        ยอมรับความล้มเหลว

·        วัดผลทุกสิ่ง

·        สร้างแนวคิดที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นหลัก

·        เป็นผู้นำโดยทำเป็นตัวอย่าง 

สอง: ส่งเสริมวัฒนธรรมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

การสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจะช่วยเพิ่มระดับและขยายขอบเขตของนวัตกรรมในองค์กร วัฒนธรรมการทดลองจะเติบโตได้ดีเมื่อบุคลากรและทีมมีแรงจูงใจในการเป็นผู้เรียนรู้ เปิดรับสิ่งใหม่ และมุ่งมั่นพัฒนาตนเอง โอกาสในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเกิดขึ้นได้ในหลากหลายรูปแบบและขนาด เช่น

·        คลาสเรียนที่จัดโดยเพื่อนร่วมงานที่จัดอย่างสม่ำเสมอ

·        แพลตฟอร์มไมโครเลิร์นนิ่งแบบมีค่าใช้จ่าย

·        การโค้ชซึ่งกันและกัน และการจัดเซสชัน “lunch and learn”

·        เวิร์คช็อปหรือบรรยายโดยผู้เชี่ยวชาญจากนอกองค์กร

สาม: ลงทุนพัฒนาบุคลากร

การลงทุนพัฒนาบุคลากรอย่างเป็นระบบ จะช่วยส่งเสริมวัฒนธรรมเชิงนวัตกรรมในองค์กร เมื่อมีโอกาสควรส่งเสริมให้ทีมได้ทำสิ่งต่อไปนี้

·        เข้าเรียนหลักสูตรเกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ

·        เข้าร่วมการประชุมเชิงปฏิบัติการ สัมมนาออนไลน์ และการประชุมต่างๆ

·        มีส่วนร่วมในโปรแกรมการฝึกอบรม

·        เข้าร่วมโปรแกรมการให้คำปรึกษาอย่างเป็นทางการ

·        เปิดโอกาสให้พัฒนาทักษะอื่นๆ

การลงทุนพัฒนาบุคลากรภายในองค์กรในลักษณะนี้ จะช่วยส่งเสริมให้บุคลากรมีความก้าวหน้าในอาชีพ มีแรงบันดาลใจ มีส่วนร่วม และได้ค้นหาความสนใจใหม่ๆ ซึ่งจะส่งผลดีต่อองค์กรโดยรวม

เมื่อองค์กรได้ทำสิ่งดังกล่าวข้างต้นแล้ว องค์กรก็จะพร้อมเริ่มพัฒนาพัฒนาแอปพลิเคชัน AI โปรเจกต์แรกได้อย่างมั่นใจและประสบความสำเร็จ