AI “สโลป” กำลังมาถึงสำหรับองค์กร

AI มีปัญหา “สโลป” สำหรับบางคน ปัญหา nàyอาจปรากฏในฟีดโซเชียลมีเดียของคุณในรูปแบบของวิดีโอสร้างโดย AI หรือถ้าคุณได้เข้าไปในอินเทอร์เน็ตลึก ๆ แล้ว คุณอาจพบกับ ละครรูปแบบเรียลลิตี้ทีวีระหว่างผลไม้ที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI และแสดงเป็นมนุษย์ แม้ว่าตัวอย่างเหล่านี้อาจถือเป็นเรื่องสนุกที่ไม่มีอันตราย แต่เราจะต้องกำหนดขอบเขตสำหรับเนื้อหาที่สร้างโดย AI ในสถานการณ์ที่ร้ายแรงและเสี่ยง เช่น องค์กร?

ปัญหา AI สโลปในองค์กรมักปรากฏในรูปแบบของข้อมูลที่มีความมั่นใจสูง แต่สร้างขึ้นจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ไม่สามารถเข้าถึงได้ หรือไม่ถูกต้อง และธุรกิจเริ่มรู้สึกถึงค่าใช้จ่ายของปัญหาเหล่านี้ ข้อมูลจาก AlphaSense แสดงให้เห็นว่าการกล่าวถึง AI สโลปในข่าวและความคุ้มครองสื่อเพิ่มขึ้น 20% ในช่วงไตรมาสที่ 4 ปี 2025 ถึงไตรมาสที่ 1 ปี 2026

ข้อเสียที่ผู้ใช้หลายคนพบกับเครื่องมือ AI ทั่วไปคือการขาดการเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่ปลอดภัยและพรีเมียม ไม่ใช่ทุกการตัดสินใจที่สามารถหรือควรอาศัยแหล่งข้อมูลจากเว็บ เมื่อพูดถึงข้อมูลที่มีคุณภาพในการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง มีการแบ่งแยกที่ชัดเจนระหว่างเครื่องมือที่ให้คำตอบระดับผิวเผินและเครื่องมือที่ให้ข้อมูลเฉพาะโดเมน

ความท้าทายคือการระเบิดของเนื้อหาที่สร้างโดย AI กำลังสร้างวงจรป้อนกลับขนาดใหญ่ของข้อมูลเข้าที่มีคุณภาพต่ำและข้อมูลออกที่มีคุณภาพต่ำกว่า องค์กรที่สามารถทำลายวงจรนี้และเน้นไปที่ข้อมูลเข้าที่เชื่อถือได้และเฉพาะโดเมนจะกำหนดระยะต่อไปของ AI ในองค์กร โดยแยกแยะระหว่างข้อมูลที่มีคุณภาพและเสียงรบกวนเทียม

ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดของ AI ในองค์กรคือข้อมูลที่ใช้เลี้ยงพวกมัน

เครื่องมือ AI ทั่วไปเป็นระบบที่สามารถเข้าใจ เรียนรู้ และให้เหตุผลได้หลายโดเมน เครื่องมือเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่ความสามารถพื้นฐาน เช่น การให้เหตุผลและการเรียนรู้ ทำให้พวกมันเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการปรับปรุงกระบวนการทำงานและเพิ่มผลผลิต แต่ข้อมูลทั่วไปที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้สามารถสร้างข้อมูลออกที่มีคุณภาพต่ำได้ เมื่อใช้ในระดับที่กว้างขวาง

ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีหลายบริษัทกำลังใช้เครื่องมือ AI ทั่วไปและ LLMs สำหรับกระบวนการทำงานและช่วยให้ประหยัดเวลา

บริษัทเหล่านี้ไม่ได้ทดสอบโมเดลเหล่านี้อีกต่อไป แต่กำลังฝังพวกมันลงในกระบวนการทำงานอัตโนมัติ โดยที่ระบบ AI ติดต่อกับข้อมูลองค์กร API และแอปพลิเคชันภายนอกเพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น ซึ่งทำให้องค์กรต้องใช้ข้อมูลที่มักจะยากหรือไม่สามารถตรวจสอบได้ ทำให้ข้อมูลออกไม่มีคุณค่า

การใช้เครื่องมือ AI ทั่วไปทำให้เกิดความท้าทายหลายประการที่ทำให้เกิดปัญหา AI สโลปในองค์กร:

• เนื้อหาที่สร้างโดย AI บ่อยครั้งทำให้ฐานข้อมูลภายในขององค์กรยากต่อการเชื่อถือและใช้งาน
• ข้อผิดพลาดที่เกิดซ้ำในวงจรป้อนกลับทำให้เนื้อหามีข้อมูลทั่วไปและไม่เกี่ยวข้อง
• กระบวนการสร้างที่เร็วขึ้นของ AI ทำให้การตรวจสอบคุณภาพลดลง

ในทางกลับกัน AI ที่มีโดเมนเฉพาะมุ่งเน้นไปที่ความลึกมากกว่าความกว้าง โดยออกแบบระบบที่แก้ปัญหาเฉพาะโดเมน โดยไม่พึ่งพาข้อมูลที่มีอยู่ในวงกว้าง แต่ใช้ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นและคัดเลือกอย่างดี ทำให้สามารถสร้างข้อมูลออกที่มีคุณภาพสูงและเกี่ยวข้องกับบริบทได้

การทำลายวงจรป้อนกลับ

ข้อมูลเข้าที่ไม่ดีและข้อมูลออกที่ไม่ดีสามารถส่งผลต่อการตอบสนองในระยะยาว ทำให้ปัญหา AI สโลปยิ่งรุนแรงขึ้นและสร้างวงจรป้อนกลับที่ไม่ดี

ตัวอย่างเช่น ในสภาพแวดล้อมที่ใช้โมเดลทั่วไป เนื้อหาที่สร้างโดย AI ได้สร้างวงจรที่ย้ำเตือนความไม่ดีของข้อมูล ระบบ AI มักจะเรียนรู้จากข้อมูลภายในที่มีอยู่ รวมถึงข้อมูลออกในอดีต และมักจะดูดซับและทำซ้ำข้อผิดพลาดที่มีอยู่ หากวัสดุเหล่านี้รวมข้อผิดพลาดด้วย ข้อผิดพลาดเหล่านั้นจะถูกทำซ้ำและรูปแบบทั่วไปจะย้ำเตือนตัวเอง

ความคิดสร้างสรรค์ยังลดลงเมื่อมนุษย์มีส่วนร่วมน้อยลง และเมื่อกระบวนการดำเนินต่อไป วงจรจะทำซ้ำและคุณภาพของข้อมูลออกจะลดลงอย่างรวดเร็ว ระบบ AI มักจะไม่จัดลำดับความสำคัญของการตรวจสอบความถูกต้องหรือเลือกคำพูดอย่างระมัดระวังเมื่อเติมช่องว่างในเนื้อหา ดังนั้น AI สโลปจึงทำให้เนื้อหามีเสียงรบกวนเทียมที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

แนวโน้มนี้ปรากฏอย่างชัดเจนในระดับที่เห็นได้ชัดในระดับองค์กรขนาดใหญ่ บทความใน Barron’s ที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลของ AlphaSense ได้สำรวจการใช้รูปแบบ “ไม่ใช่สิ่งนี้ แต่เป็นสิ่งนั้น” ของ AI ซึ่งปรากฏในจำนวนมากของช่องทางสื่อสารองค์กรภายนอก ตามบทความ การใช้คำพูดดังกล่าวเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าในปี 2024 และ 2025

นอกเหนือจากการสื่อสารแล้ว ความเสี่ยงของ AI สโลปสามารถส่งผลกระทบต่อองค์กรในหลายด้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ AI กลายเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการตัดสินใจ หากการตัดสินใจที่สำคัญถูกมีอิทธิพลจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือซ้ำซ้อน ทีมงานไม่สามารถและไม่ควรไว้วางใจผลลัพธ์ของตน

ระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจะส่งมอบข้อมูลที่มีคุณภาพในการตัดสินใจ

เมื่อองค์กรขยายการใช้ AI และประเมิน ROI ความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีคุณภาพและ AI สโลปจะกลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่ชัดเจน องค์กรที่พึ่งพาเครื่องมือ AI ทั่วไปโดยไม่มีการบังคับใช้คุณภาพข้อมูลและบริบทโดเมนอย่างแข็งขันจะเสี่ยงต่อการอัดแน่นการดำเนินงานด้วยข้อมูลออกที่ไม่น่าเชื่อถือ และเสียเวลาด้วยข้อมูลออกที่ไม่น่าเชื่อถือ

AI ที่ใช้การประยุกต์สามารถนำเสนอเส้นทางที่ปลอดภัยและให้ข้อมูลที่ดีกว่า แต่องค์กรจะต้องจับคู่เครื่องมือเหล่านี้ด้วยการกำกับดูแลของมนุษย์ที่ชัดเจน มาตรฐานการตรวจสอบ และการประเมินกระบวนการทำงานและผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับ AI สโลป ไม่มีวิธีการที่เหมาะกับทุกคน

องค์กรที่สามารถทำสิ่งนี้ได้จะสามารถตัดสินใจที่ดีขึ้นและมีข้อมูลที่ดีกว่า และในตลาดที่มีอิทธิพลจาก AI ที่เพิ่มขึ้น ความแตกต่างนี้กำลังจะกลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่ชัดเจน