2025 Predictions: ปีของ Compound AI สำหรับการนำ AI ไปใช้ในองค์กร

ในปีใหม่นี้ การนำ AI ไปใช้จะเกิดขึ้นในหลายรูปแบบที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน หลังจากที่มีการปรับให้เหมาะสมกับสิ่งที่เรารู้ว่าสามารถทำได้ภายในองค์กร กราฟความรู้ ที่รองรับ Compound AI จะเป็นจุดสนใจหลัก เนื่องจากพวกมันช่วยให้สามารถแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นความรู้ที่สามารถนำไปใช้ได้ ร่วมกับเครื่องมืออื่นๆ เช่น GraphRAG ที่ช่วยให้ Generative AI (GenAI) มีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกมันจะช่วยให้การนำ AI ไปใช้ใน日常ชีวิตของเราเป็นไปอย่างต่อเนื่อง

มุมมองที่เป็นจริงเกี่ยวกับสิ่งที่สามารถทำได้ด้วยโมเดล Generative AI จะนำไปสู่ปีของ Compound AI

องค์กรต่างๆ ได้เริ่มนำศักยภาพของ GenAI ไปใช้ในการแก้ปัญหาที่แท้จริง ในปีใหม่นี้ เราจะเห็นการนำไปใช้ในรูปแบบที่ไม่เคยเห็นมาก่อน แต่เมื่อพูดถึงการนำ AI ไปใช้ในองค์กร โมเดลเหล่านี้ยังไม่เพียงพอในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยไม่มีการสนับสนุนจากเครื่องมืออื่นๆ เช่นเดียวกับมนุษย์ที่มีเครื่องมือในการช่วยเหลือ เช่น เครื่องคิดเลข ห้องสมุด และคอมพิวเตอร์ เราไม่สามารถคาดหวังให้โมเดลภาษาแก้ปัญหาให้เราโดยไม่ต้องมีการสนับสนุนจากเครื่องมืออื่นๆ ดังนั้น การเพิ่มกราฟความรู้ที่รองรับ Compound AI จะช่วยให้ระบบสามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างกว้างขวาง

การปฏิวัติของการจัดอันดับข้อมูลด้วย GraphRAG

ในยุคแรกของอินเทอร์เน็ต เครื่องมือค้นหาที่สำคัญคือ AltaVista และ Lycos การค้นหาจะดัชนีคำทั้งหมดในหน้าเว็บและแสดงผลลัพธ์ตามลำดับของหน้า ในที่สุด Google ก็ได้ปฏิวัติระบบนี้โดยการมองเห็นว่า หน้าเว็บต่างๆ มีความสัมพันธ์กัน หน้าเว็บที่มีความสำคัญจะถูกจัดให้สำคัญหากหน้าเว็บอื่นๆ ที่มีความสำคัญเช่นกันลิงก์ไปยังหน้านั้น กฎการวนซ้ำนี้เป็นไปได้เมื่อเรามองเห็นอินเทอร์เน็ตเป็นกราฟ และนี่คือวิธีที่เราได้รับ Google และการให้คะแนนหน้าเว็บที่เรารู้จักกันในปัจจุบัน

ในอนาคต เราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกับการเปลี่ยนแปลงที่เราเห็นในอินเทอร์เน็ตตั้งแต่การค้นหาด้วยคำสำคัญไปสู่การค้นหาที่ใช้โครงสร้างเครือข่ายและกราฟ การค้นหาที่ใช้ข้อมูลที่ถูกแปลงเป็นโครงสร้างจะเกิดขึ้นเช่นกันกับโมเดลภาษา ซึ่งจะช่วยให้องค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อเราก้าวหน้าไปกับ GenAI เราเริ่มเห็นสิ่งที่คล้ายกับการใช้ RAG ซึ่งแปลงคำหรือส่วนของเอกสารเป็นเวกเตอร์ ทำให้เราสามารถตอบคำถามและเชื่อมโยงกับเอกสารได้

ฉันเชื่อว่าการค้นหาต่อไปจะใช้การผสมผสานระหว่างกราฟความรู้และ RAG ซึ่งช่วยให้สามารถเชื่อมโยงเอกสารและค้นหาสิ่งที่เหมือนกันและเชื่อมโยงให้เร็วขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป มีแนวโน้มว่าข้อมูลที่เรามีจะถูกแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและถูกเก็บไว้ในกราฟความรู้ ซึ่งจะช่วยให้การให้เหตุผลเกิดขึ้นเมื่อเราต้องการค้นหาสิ่งใดสิ่งหนึ่ง จะมีการเน้นในการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อให้สามารถใช้ได้จริง

อินเทอร์เฟซของอินเทอร์เน็ตกำลังเปลี่ยนแปลง ชีวิตประจำวันของเราจะเห็นการนำ AI ไปใช้ก่อนที่จะไปสู่ที่ทำงาน

ในฐานะคนที่เติบโตมาในยุค Google ไม่สามารถหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงของอินเทอร์เฟซของอินเทอร์เน็ตได้ การใช้ ChatGPT ได้แพร่กระจายและกลายเป็นวิธีการหลักในการสื่อสารกับอินเทอร์เน็ตสำหรับคนรุ่นต่อไป เมื่อเราดูการนำไปใช้ในอนาคต เราจะเห็นผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การโฆษณา

เช่นเดียวกับการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ในชีวิตประจำวัน เราจะเห็นการนำ AI ไปใช้ในที่ทำงานเช่นกัน ฉันเชื่อว่าเราจะเห็น AI ที่ช่วยเหลือในการทำงาน เช่น Siri หรือ Alexa ที่พัฒนามาจากโมเดลภาษาและสามารถเรียนรู้พฤติกรรมของเราได้ เมื่อคนเริ่มพึ่งพา AI ในชีวิตประจำวันมากขึ้น ความคาดหวังในการมี AI ที่ช่วยเหลือในที่ทำงานก็จะตามมา

การปรับงบประมาณสำหรับการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กร

หลังจากที่เราผ่านช่วงไฮป์ของ AI ไปแล้ว คนเริ่มมีมุมมองที่เป็นจริงมากขึ้นเกี่ยวกับการนำ GenAI ไปใช้ ในช่วงหนึ่งครึ่งปีที่ผ่านมา องค์กรหลายแห่งได้ใช้งบประมาณไปกับการนำ GenAI ไปใช้และอาจได้ลืมไปว่าควรให้ความสำคัญกับด้านอื่นๆ ของการทำงานด้วย ดังนั้น ในปีหน้า เราจะเห็นองค์กรหลายแห่งปรับงบประมาณให้เหมาะสมเพื่อทำมากขึ้น ตอนนี้ที่เรามีความเข้าใจและความชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการนำ GenAI ไปใช้ องค์กรเหล่านั้นจะสามารถสร้างสมดุลระหว่างการลงทุนใน GenAI และด้านอื่นๆ ของการทำงานได้