เครื่องมือ AI สำหรับการจัดการข้อมูล: จากความนิยมไปสู่ผลกระทบทางธุรกิจ

ทั่วยุโรป พนักงานต้องเผชิญกับ แรงกดดันที่เพิ่มขึ้น เพื่อแสดงให้เห็นแก่ผู้นำระดับสูงว่าพวกเขาสามารถควบคุมเครื่องมือล่าสุดที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงแนวทางปฏิบัติทางธุรกิจได้ เมื่อองค์กรเร่งการนำระบบอัตโนมัติ AI แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันบนคลาวด์ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ความสามารถในการแข่งขันและเติบโตมักถูกกำหนดโดยความแข็งแกร่งของ เครื่องมือดิจิทัล ของบริษัท

ตัวอย่างเช่น หากต้องการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คุณต้องมีข้อมูลที่จะวิเคราะห์ก่อน อินเทอร์เน็ตเป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญสำหรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลจากเว็บใช้เวลาและขึ้นอยู่กับความรู้เฉพาะด้านเกี่ยวกับการสแกป์เว็บ เช่น การสร้างสคริปต์และการแก้ไขปาร์เซอร์ แม้ว่าคุณจะมีทักษะเหล่านี้ แต่ก็จะใช้เวลา และผู้วิเคราะห์ส่วนใหญ่ไม่มีทักษะหรือเวลาดังกล่าว อย่างไรก็ตาม ตอนนี้คุณสามารถใช้แพลตฟอร์มการรวบรวมข้อมูลที่ใช้ AI เพื่อทำงานให้คุณ

นี่คือกรณีการใช้งานเฉพาะที่มีผลกระทบวัดผลได้ บริษัทที่ต้องการใช้ AI มากกว่าการตามกระแสควรหาคดีเช่นนี้ในกระบวนการทำงานของตนเอง และหาคำตอบที่ตรงกับคดีเหล่านั้น นอกจากนี้ การนำ AI ไปใช้ในองค์กรใดๆ ขึ้นอยู่กับการจัดหาทรัพยากร การฝึกอบรม และการส่งเสริมวัฒนธรรมสนับสนุนเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีใครถูกทิ้งไว้เบื้องหลังเมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลง

การทำความเข้าใจ ‘ความนิยมของ AI’ เพื่อวัดศักยภาพ

เพื่อเข้าใจอย่างแท้จริงว่าเครื่องมือ AI สามารถปรับปรุงการดำเนินงานของบริษัทได้อย่างไร เราต้องตระหนักว่า ‘AI’ ได้กลายเป็นคำที่มีการพูดถึงในวงการสื่อ – คำที่มักถูกห้อมล้อมด้วยความนิยมที่นำไปสู่ความผิดหวัง AI มักล้มเหลวภายนอกสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ โดยสร้างข้อผิดพลาด ฮัลลูซิเนชัน หรือผลลัพธ์ที่มีอคติหากไม่ได้รับการควบคุมอย่างมีประสิทธิภาพ

เนื่องจากคำว่า ‘AI’ ครอบคลุมกระบวนการและความก้าวหน้าหลากหลาย นักวิจารณ์โต้แย้งว่าความนิยมที่เกิดขึ้นรอบๆ AI มักจะเกินความสามารถในปัจจุบันของมัน โดยมีการรายงานของสื่อและแนวโน้มการลงทุนที่มักจะพองความหวังเกินกว่าที่เทคโนโลยีสามารถทำได้ในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น การพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) เป็นการพูดก่อนเวลาอันควร เนื่องจากเรายังไม่ได้เริ่มแก้ไขปัญหาหลักบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับ AGI

หากเราย้อนกลับไปดูผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม การพัฒนาที่สำคัญที่สุดจนถึงตอนนี้มาจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ระบบที่มีความเชี่ยวชาญในการเข้าใจภาษาธรรมชาติ การสร้างข้อความ การช่วยเขียนโค้ด และการให้เหตุผล ในขณะที่แอปพลิเคชัน AI อื่นๆ ยังคงเป็นการทดลองส่วนใหญ่ และมีสัญญาณว่าการพัฒนาด้าน LLM จะชะลอตัวลงในอนาคต ดังนั้นเราควรไม่คาดหวังว่าจะมีการพัฒนาที่สำคัญทุกๆ ไม่กี่เดือน

สำหรับบริษัทที่ต้องการประสบความสำเร็จ พวกเขาต้องหลีกเลี่ยงความนิยมและหาวิธีการใช้ AI อย่างมีประสิทธิผลแทนการใช้โซลูชันที่มี AI เป็นเพียงชั้นบางๆ ที่หุ้มด้วยโซลูชันแบบเดิมๆ เมื่อพิจารณาจากจำนวนโซลูชันประเภทหลังที่มีมากมาย จึงไม่น่าแปลกใจที่ 95% ของโครงการ AI ในบริษัทต่างๆ ล้มเหลว เมื่อประเมินผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ บริษัทควรตรวจสอบว่าชั้น AI นั้นบางเพียงใด และจะยากหรือไม่ที่จะสร้างโซลูชันเดียวกันเอง บริษัทจะเพิ่มคุณค่าเมื่อแนะนำวิธีการใหม่ๆ ที่คุณไม่สามารถทำซ้ำได้ง่ายๆ วิธีการแก้ปัญหาเฉพาะที่คุณไม่สามารถทำซ้ำได้ง่ายๆ

โดยการตรวจสอบว่าผลิตภัณฑ์จริงๆ แล้วคืออะไร ไม่ใช่แค่สิ่งที่มันบอกว่าสามารถทำได้ และจับคู่เครื่องมือกับกรณีการใช้งานที่แท้จริงที่สามารถมีผลกระทบได้ บริษัทจะพบว่ามีโอกาสมากมายในสิ่งที่สามารถเข้าถึงได้แล้ว

เครื่องมือ AI และการใช้ข้อมูล

ข้อมูลเป็นสิ่งหนึ่งที่ทุกฝ่ายในองค์กรสามารถใช้ประโยชน์ได้ แต่ไม่มากที่สามารถทำได้ เนื่องจากรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้เวลาและทรัพยากร รวมถึงความรู้เฉพาะด้านของนักวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือ AI สามารถกำจัดอุปสรรคเหล่านี้ได้至少ในบางกรณี ทำให้การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น

เครื่องมือ AI บางตัวสามารถเข้าใจและดำเนินการตามคำสั่งภาษาธรรมชาติได้ พนักงานไม่ต้องเรียนรู้การเขียนโค้ดหากสามารถบอกเป็นภาษาธรรมดาว่าต้องการข้อมูลอะไร และเครื่องมือจะสแกปข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตให้ ตัวอย่างเช่น หากทีมการตลาดต้องการเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ ผู้วิเคราะห์สามารถดึงข้อมูลออนไลน์ที่มีอยู่ได้อย่างรวดเร็วและไม่ต้องไปหาทีมสแกป

นอกจากนี้ การสร้าง파イプไลน์สแกปใช้เวลามากและต้องใช้ทรัพยากร หากบริษัทไม่มีทรัพยากรเหล่านี้ LLM สามารถใช้แทนได้ การใช้แพลตฟอร์ม AI ที่สามารถทำหน้าที่สแกปเว็บได้ทั้งหมดจะเร็วกว่าการสร้าง파イปไลน์สแกปจากศูนย์ ดังนั้น แม้แต่บริษัทที่มีทรัพยากรก็อาจต้องการใช้แพลตฟอร์ม AI เมื่อต้องการเริ่มรวบรวมข้อมูลทันที

องค์กรควรช่วยให้พนักงานทุกฝ่ายพัฒนาทักษะในการใช้เครื่องมือเหล่านี้ โดยมีทรัพยากรและคอร์สฝึกอบรมมากมายที่มีให้ใช้ฟรีบนอินเทอร์เน็ต Google และ Anthropic มีคอร์สฟรี และมีฟอรัมออนไลน์มากมายที่ผู้คนแบ่งปันความรู้และความคิด และ OxyCon 2025 ซึ่งเป็นงานสัมมนาออนไลน์ฟรี จะรวมเซสชันปฏิบัติการของฉันเกี่ยวกับการสร้างเครื่องมือเปรียบเทียบราคาที่ใช้ AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ด โดยใช้เครื่องมือ AI ที่มีอยู่ เช่น Oxylabs AI Studio และ Cursor

ขอบเขตใหม่ของ AI ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ

ตลาด AI ทั่วโลกคาดว่าจะเพิ่มขึ้นจากประมาณ $391 พันล้านในปี 2025 ไปเป็น $1.8 ล้านล้านภายในปี 2030 อย่างไรก็ตาม การพัฒนาด้าน LLM อาจชะลอตัวลงเนื่องจากข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณมีจำกัด

ตามมาด้วยสิ่งนี้ เราคาดว่าจะมีการเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดเล็กที่ต้องการทรัพยากรการคำนวณน้อยลงและออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะ โมเดลเหล่านี้มีข้อดีเป็นของตัวเอง เนื่องจากสามารถติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ภายในได้ ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลบางส่วน

สุดท้าย อนาคตของ AI ในธุรกิจจะถูกกำหนดไม่ใช่โดยการเปลี่ยนแปลงที่ปฏิวัติวงการ แต่โดยความสามารถขององค์กรในการใช้เครื่องมือที่มีอยู่แล้วให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยการลดความนิยมลง การมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้จริง และการลงทุนในการฝึกอบรมและการบูรณาการ บริษัทสามารถปลดปล่อยผลผลิตที่แท้จริงได้ในวันนี้ ในขณะเดียวกันก็เตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหม่