มุมมองของซีอีโอ: 4 วิธีนำ AI เชิงกำเนิดมาใช้

แม้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดจะเพิ่งได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว แต่แนวคิดนี้ไม่ได้ใหม่ทั้งหมด หากเป็นพัฒนาการต่อจากแชตบอตที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติตัวแรก ซึ่งโจเซฟ ไวเซนบอม นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่ง MIT สร้างขึ้นในปี 1966 เทคโนโลยี AI ค่อย ๆ ก้าวหน้ามาหลายทศวรรษ และเป็นที่รู้จักผ่านผู้ช่วยดิจิทัลในบ้านอย่าง Alexa ของ Amazon ปัจจุบันเราอยู่ในช่วงการเติบโตแบบทวีคูณ ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีดำเนินธุรกิจอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

หลายคนเปรียบเทียบความนิยมที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของ AI เชิงกำเนิดกับการมาถึงของคอมพิวเตอร์พกพา เพราะจะเปลี่ยนกระบวนการทำงาน การร่วมมือ และความคิดสร้างสรรค์ภายในองค์กร Sequoia Capital คาดการณ์ ว่าในอีกสิบปี GAI จะสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพและความซับซ้อนทัดเทียมโค้ด งานศิลปะ และงานเขียนของมนุษย์ได้ บางบริษัทเพิ่มความเชื่อมั่นในเทคโนโลยีนี้ เช่น Salesforce ซึ่งหน่วยลงทุนระดับโลกเพิ่ง เปิดตัวกองทุน AI เชิงกำเนิดมูลค่า 250 ล้านดอลลาร์ เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบในช่วง 18 เดือนข้างหน้า

ท่ามกลางกระแสความสนใจ เรายังเผชิญความไม่แน่นอน บริษัทต่าง ๆ ระมัดระวังผลกระทบด้านความปลอดภัยและกฎหมายจากการใช้งานในวงกว้าง บริษัทใดจะนำ AI เชิงกำเนิดมาใช้อย่างรวดเร็ว และบริษัทใดจะเดินหน้าอย่างลังเล?

ในฐานะซีอีโอของบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลดิจิทัลระดับโลก ผมมองอนาคตของ GAI และผลต่อธุรกิจของเราในแง่ดีอย่างระมัดระวัง ต่อไปนี้คือสี่แนวทางที่ผู้นำสามารถนำ AI เชิงกำเนิดมาใช้ได้อย่างมั่นใจ

1. พิจารณาเป้าหมาย: ให้ความสำคัญกับประสบการณ์ลูกค้า

ธุรกิจในปัจจุบันควรให้ลูกค้าเป็นศูนย์กลาง เมื่อมีโอกาสทดลองผสาน AI เข้ากับงานประจำวันมากขึ้น เราต้องมุ่งเน้นว่าเทคโนโลยีจะช่วยให้บริการลูกค้าได้ดีขึ้นอย่างไร

ตามหลักแล้ว เราต้องการให้เทคโนโลยีช่วยสร้างงานพื้นฐานได้รวดเร็วขึ้นและผิดพลาดน้อยลง ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบแดชบอร์ด การสร้างแบบจำลอง หรือวิศวกรรมข้อมูล เราจะใช้ AI เชิงกำเนิดให้เกิดประโยชน์ต่อลูกค้าได้อย่างไร? แนวทางนี้ช่วยลดเวลาและทรัพยากรที่สูญเปล่า เพื่อให้ทีมมุ่งกับสิ่งสำคัญที่สุด

ควรใช้ AI เชิงกำเนิดเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลให้เร็วขึ้น ที่ LatentView เรากำลังสำรวจการใช้เทคโนโลยีอย่าง GPT4 เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับโปรไฟล์ผู้ใช้หรือสถานการณ์เฉพาะมากที่สุด เมื่อทราบความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เราสามารถใช้ AI เชิงกำเนิดดึงประเด็นสำคัญที่อาจถูกมองข้าม หรือเดิมต้องใช้แรงงานคนหลายชั่วโมงในการค้นหาได้อย่างรวดเร็ว

2. กำหนดขอบเขตสำหรับพนักงาน

การนำ AI เชิงกำเนิดมาใช้อาจดูน่ากังวล เช่นเดียวกับเทคโนโลยีระยะแรกอื่น ๆ ผู้นำกำลังพาพนักงานเข้าสู่พื้นที่ที่ไม่คุ้นเคย ที่ LatentView เราเปิดรับความเป็นไปได้ใหม่ของ AI โดยมีข้อจำกัดน้อย ซีอีโอที่ต้องการทำเช่นเดียวกันควรจัดเตรียมทรัพยากรและการฝึกอบรมให้ทีมเรียนรู้และทดลอง กระตุ้นให้ร่วมมือ ตั้งคำถาม และสำรวจความเป็นไปได้กับกรณีใช้งานใหม่ โดยคำนึงถึงประสิทธิภาพการทำงาน

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณดูแลทีมการตลาดที่เติบโตเร็วและมีแผนเข้าสู่ตลาดหลายโครงการผ่านช่องทางดิจิทัลและโซเชียล ทีมมีคนจำกัดและต้องทำงานอย่างมีประสิทธิภาพโดยเน้นการลงมือปฏิบัติ ในฐานะผู้นำ คุณจะใช้ GAI ส่งสิ่งที่เกี่ยวข้องกับสมาชิกแต่ละคนมากที่สุดโดยอัตโนมัติในแต่ละวันได้อย่างไร? เมื่อมาทำงาน สมาชิกเปิดแดชบอร์ดเฉพาะบุคคลและเห็นงานสำคัญที่สุดสามอย่างของวัน ช่วยลดเวลาบริหารจัดการด้วยตนเองลงครึ่งหนึ่ง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อิงเป้าหมายของทีม สิ่งที่ทำได้ภายในหนึ่งวัน และงานทั้งหมดที่พนักงานคนนั้นทำมาแล้ว จึงแตกต่างกันสำหรับแต่ละคน

อย่างไรก็ตาม การสำรวจอย่างเปิดกว้างก็ต้องมีแนวทางกำกับ ย้ำว่าสิ่งที่สร้างด้วย GAI ในระยะนี้ต้องผ่านการตรวจสอบอย่างละเอียด ผลลัพธ์ทุกชนิด เช่น โค้ด ควรผ่านการทดสอบและยืนยันอย่างเข้มงวด เพื่อให้โซลูชันถูกต้อง เชื่อถือได้ และมีจริยธรรม ผู้นำต้องกำหนดกระบวนการควบคุมคุณภาพที่รัดกุม เพื่อตรวจเนื้อหาทั้งหมดก่อนส่งให้ลูกค้าหรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายนอก

ต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยตลอดเวลาขณะที่ AI พัฒนา ให้ความรู้แก่ทีมเกี่ยวกับช่องโหว่ด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และแผนลดภัยคุกคาม โดยเฉพาะความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ GAI

3. มองหาวิธีที่ GAI จะเปลี่ยนกระบวนการทำงาน

นอกเหนือจากการเขียนโค้ด ในไม่ช้า GAI จะช่วยทำงานอัตโนมัติและสร้างนวัตกรรมในเกือบทุกหน่วยงานและงานที่เชื่อมโยงทั่วองค์กร ผมคาดว่า AI เชิงกำเนิดจะทำให้องค์กรใกล้ชิดลูกค้ามากขึ้น สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมากและสร้างภาพรวมเฉพาะบุคคลของความชอบ พฤติกรรม และความต้องการ เพื่อพัฒนาประสบการณ์ลูกค้าและเพิ่มการมีส่วนร่วม

GAI ยังเพิ่มขีดความสามารถของบริษัทขนาดกลาง ซึ่งอาจมีทรัพยากรไอทีน้อยกว่าคู่แข่งรายใหญ่ โดยช่วยให้ผู้ทำงานธุรกิจสื่อสารกับคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น จากเดิมที่ต้องมีผู้เชี่ยวชาญไอทีเป็นตัวกลาง จึงลดการพึ่งพาฝ่ายไอทีในโครงการและกระบวนการขนาดเล็ก และเพิ่มประสิทธิภาพ

ผู้ใช้ในธุรกิจสามารถใช้ GAI วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่นักวิเคราะห์มนุษย์อาจพลาดเพราะมีเวลาและทรัพยากรจำกัด หรือทำกระบวนการที่ใช้แรงงานคนให้เป็นอัตโนมัติ เพื่อลดภาระของพนักงานที่ทำงานทางไกลหรือแบบผสม สำหรับอีคอมเมิร์ซและแพลตฟอร์มอื่นที่สร้างขึ้นสำหรับโลกดิจิทัลโดยตรง GAI สามารถช่วยพัฒนาระบบแนะนำที่แม่นยำและเกี่ยวข้องยิ่งขึ้น ปรับเนื้อหาและข้อความทางการตลาดให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนเป็นลูกค้า การรักษาลูกค้า และรายได้เพิ่มขึ้น

สุดท้าย AI ช่วยบันทึกประวัติกระบวนการทำงานได้ดีขึ้นตามเวลา ทำให้พนักงานเข้าถึงความรู้ขององค์กรได้ง่ายขึ้น GAI น่าจะถูกใช้รวบรวมและบันทึกองค์ความรู้กับแนวปฏิบัติที่ดี เป็นทรัพยากรมีค่าสำหรับสมาชิกในอนาคต และช่วยป้องกันความรู้หรือความเชี่ยวชาญสูญหายเมื่อพนักงานลาออกหรือเกษียณ

4. มองอนาคตด้วยความกระตือรือร้น

เมื่อผู้นำเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI เชิงกำเนิดและการประยุกต์ใช้ในธุรกิจของตน ต้องยอมรับทั้งความเสี่ยงและโอกาส คำแนะนำของผมคือเปิดใจทดลอง GAI พร้อมเข้าใจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นอย่างชัดเจน GAI ไม่ใช่กระแสชั่วคราว แต่เป็นเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนวิธีทำงานและดำเนินธุรกิจ

ติดตามความก้าวหน้าล่าสุดเสมอเพื่อเตรียมธุรกิจให้พร้อมสำหรับอนาคต การสร้างวัฒนธรรมที่ส่งเสริมนวัตกรรมและการทดลองเป็นสิ่งสำคัญ เพราะช่วยให้พนักงานสำรวจความเป็นไปได้และกรณีใช้งานใหม่ของ GAI การสื่อสารอย่างเปิดกว้างและการร่วมมือทำให้สมาชิกทีมได้รับข้อมูลครบถ้วนและมีส่วนร่วมในการสำรวจและนำโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย GAI ไปใช้