ห้าเหตุผลที่ทำให้อัลกอริทึม AI ยากที่จะนำไปใช้ในงานจัดการการดำเนินงาน

โดย: Evgeniya Malina, หัวหน้ากลยุทธ์และการดำเนินงานที่ Food Rocket.

ตามการวิจัยล่าสุดโดย McKinsey Global Institute AI มีศักยภาพที่จะเพิ่มผลผลิตทางเศรษฐกิจทั่วโลกถึง $13 ล้านล้านโดยปี 2030。

อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้มาพร้อมกับความท้าทายและผลกระทบที่ไม่ได้ตั้งใจของมัน บางสิ่งที่มักจะถูกมองว่าเป็นความเสี่ยงและความท้าทายที่สุดของการนำ AI ไปใช้ ได้แก่ ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ความไม่สามารถที่จะสร้างแบบจำลอง และการขาดความไว้วางใจโดยรวม

ด้านล่างนี้คือความท้าทายสามประการของ AI ที่ส่งผลกระทบต่อการดำเนินงานของธุรกิจโดยเฉพาะ

1. คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดี

สิ่งหนึ่งที่อัลกอริทึม AI ที่แข็งแกร่งต้องการคือข้อมูล เพื่อให้สามารถฝึกอบรมอัลกอริทึมได้อย่างเหมาะสม คุณจะต้องให้ข้อมูลที่แม่นยำและคุณภาพสูงจำนวนมาก ไม幸ที่ไม่ใช่เรื่องที่ง่ายเสมอไปที่จะหาข้อมูลนี้ และรายงานของ Gartner ปี 2020 ระบุว่าคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีสามารถทำให้ธุรกิจของคุณเสียค่าใช้จ่ายถึง 13 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ทุกปี

ตัวอย่างเช่น บางกระบวนการอาจไม่มีรอยเท้าดิจิทัลเลยเมื่อคุณเริ่มต้น ไม่มีข้อมูลให้คุณป้อนเข้าไปในอัลกอริทึมในกรณีเหล่านี้ ทุกสิ่งที่คุณให้ไปนั้นเป็นเพียงสมมติฐานและเดาเท่านั้น ซึ่งทำให้เกิดปัญหาสองประการ

ประการแรก สิ่งนี้ทำให้เกิด ความลำเอียงของมนุษย์ ในกระบวนการของคุณตั้งแต่เริ่มต้น ประการสอง คือหมายความว่าผลลัพธ์ใดๆ จากอัลกอริทึมเป็นเพียงการขยายของการเดาเท่านั้น ในที่สุด สิ่งนี้ทำให้คุณมีภูมิทัศน์ข้อมูลที่ไม่แน่นอนและกระบวนการตัดสินใจที่ไม่น่าเชื่อถือและไม่มีเสถียรภาพ

2. การนำทาง “Cold Starts” และการมีส่วนร่วมของพนักงาน

การทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติเป็นเรื่องที่ดีสำหรับการทำให้กระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วมีประสิทธิภาพ แต่สิ่งแลกเปลี่ยนคือ “Cold Start” ซึ่งเป็นเมื่อคุณต้องเริ่มต้นกระบวนการโดยไม่มีข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ AI สามารถใช้ในการตัดสินใจ ในทุกกรณี AI จะต้องเผชิญกับความท้าทายในการ克服อุปสรรคนี้

ตาม Harvard Business Review 80% หรือมากกว่า ของเวลาของทีม IT จะถูกใช้ในการปรับปรุงและปรับแต่งข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันสำหรับอัลกอริทึม AI

มักต้องใช้การลงทุนของมนุษย์จำนวนมากเพื่อช่วย AI ในการ 克服 “Cold Start” และกลับมาทำงานได้อย่างราบรื่น

จากประสบการณ์ของฉัน สิ่งนี้สามารถทำให้เกิดการหยุดชะงักอย่างรุนแรงในกระบวนการจัดการสินค้า และสามารถทำให้ธุรกิจสูญเสียรายได้จำนวนมากเช่นกัน เราทุกคนรู้ว่า AI ยังไม่พัฒนาเพียงพอที่จะจัดการทุกด้านของระบบการดำเนินงาน

เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในกระบวนการทำงาน มันสามารถทำให้พนักงานรู้สึกว่าไม่มีความรับผิดชอบต่อการตัดสินใจ ในบางกรณี พนักงานอาจรู้สึกว่าสามารถแยกตัวเองออกจากการตัดสินใจ เพราะ “AI เป็นคนตัดสิน”

นอกจากนี้ ยังพบว่าการแนะนำอัลกอริทึมใหม่ๆ มักจะเกิดขึ้นพร้อมกับการลดคุณภาพของตัวชี้วัด ในประสบการณ์ของฉัน สิ่งนี้เป็นผลมาจากการที่บุคคลที่รับผิดชอบตัวชี้วัดรู้สึกว่าไม่มีความสำคัญอีกต่อไปในกระบวนการตัดสินใจอัตโนมัติ

จึงจำเป็นต้องจัดการด้านนี้ของการทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติ เนื่องจากสามารถนำทีมของคุณไปสู่ทางที่ไม่สนใจและลดความมุ่งมั่นได้ง่ายๆ และอาจก่อให้เกิดอันตรายต่อแบรนด์ของคุณ หาก AI ถูกปล่อยให้ตัดสินใจโดยไม่มีการควบคุม มันอาจเริ่มเลือกปฏิบัติต่อลูกค้าในบางกลุ่มอายุ เพศ หรือภูมิภาคโดยไม่ตั้งใจ

3. ความท้าทายด้านความโปร่งใสและประสิทธิภาพในการนำไปใช้

ทุกคนรู้ว่าสิ่งต่างๆ สามารถเปลี่ยนแปลงได้ภายในพริบตา บริษัทไม่ได้มีเวลาในการสร้างโซลูชัน AI ที่ซับซ้อนสำหรับการดำเนินงานใหม่ๆ

ในความเป็นจริง มักจะพบว่าธุรกิจต้องทำงานภายใต้ความกดดันของเวลาและถูกบังคับให้แก้ปัญหาโดยไม่มีการช่วยเหลือจากอัตโนมัติ เนื่องจากการสร้างกระบวนการใหม่ๆ ใช้เวลานานเกินไป

เมื่อไม่มีเวลาในการเขียนแบบจำลองที่ซับซ้อน สิ่งหนึ่งในสองสิ่งนี้จะเกิดขึ้น

ประการแรก บริษัทอาจเลือกที่จะนำกระบวนการที่เสร็จสมบูรณ์มากที่สุดมาใช้ แต่ใส่ขั้นตอนกลางที่ทำด้วยมือจนกว่ากระบวนการจะถูกปรับให้เหมาะสม ในกรณีนี้ บริษัทจะสูญเสียประสิทธิภาพของกระบวนการได้มากถึง 80%

ทางเลือกที่สอง บริษัทอาจเลือกที่จะใช้ SaaS เพื่อเร่งกระบวนการนำไปใช้ แม้ว่าค่าใช้จ่ายด้านเวลาและเงินจะน้อยกว่า แต่ปัญหาเรื่องประสิทธิภาพที่ลดลงยังคงอยู่ ในกรณีนี้ การนำ SaaS ที่ไม่ได้ปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของบริษัทมาใช้สามารถทำให้กระบวนการทำงานน้อยกว่าถ้าทำด้วยมือ

นอกจากปัญหาเหล่านี้แล้ว ยังสำคัญที่จะเข้าใจว่าความโปร่งใสในกระบวนการ AI นั้นยากที่จะสื่อสารกับการจัดการ แม้แต่สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้วย เนื่องจากความซับซ้อนของอัลกอริทึม แต่สิ่งนี้สามารถทำให้ทีมของคุณรู้สึกไม่แน่นอนเกี่ยวกับการเปลี่ยนไปสู่การดำเนินงานอัตโนมัติ

เราจะไปต่อจากที่นี่?

นักวิจัยบางคนแนะนำว่าความท้าทายที่เรากำลังเผชิญจะนำไปสู่บทบาทใหม่ๆ ของมนุษย์ในบริษัท: ผู้ฝึกสอน ผู้อธิบาย และผู้รักษา。

ผู้ฝึกสอนจะช่วยปรับให้อัลกอริทึม AI มีประสิทธิภาพสูงสุด ผู้อธิบายจะถูกมอบหมายให้อธิบายการตัดสินใจของ AI ให้กับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ และผู้รักษาจะทำงานเพื่อให้กระบวนการ AI มีความยั่งยืนในระยะยาว

อย่างไรก็ตาม จนกว่าจะถึงเวลานั้น ธุรกิจและผู้ก่อตั้งจะต้องพิจารณามากกว่าแค่ผลประโยชน์ที่สำคัญของ AI

ตาม ผลประโยชน์ที่สำคัญที่ AI สามารถให้ได้ ผลประโยชน์ต้องถูกชั่งน้ำหนักเทียบกับความไม่แน่นอน ค่าใช้จ่ายด้านเวลา และอุปสรรคในการเติบโตที่เกี่ยวข้องกับ AI ในการดำเนินงาน

AI ยังคงมีระยะทางที่ยาวไกลในการเติบโต พัฒนา และนำไปใช้ มันสามารถสร้างผลกระทบอย่างมากต่อการดำเนินงาน แต่เรายังไม่สามารถพึ่งพามันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเสมอไป