AI เชิงกำเนิดผลักดันเราเข้าสู่จุดเปลี่ยนของ AI

ก่อนที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางเนื่องจากความสามารถในการเข้าถึงของ AI เชิงกำเนิด (GenAI) การรวมและจัดเตรียมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นหนึ่งในลำดับความสำคัญทางธุรกิจที่นิยม ในอดีต บริษัทและที่ปรึกษาจะสร้างโครงการ AI/ML เป็นกรณีๆ ไป แต่ความมั่นใจในผลลัพธ์ถูกจำกัด และโครงการเหล่านี้ถูกเก็บไว้ภายในทีมไอทีเท่านั้น การใช้ AI ในยุคแรกๆ ต้องการทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉพาะทาง ใช้เวลาและความพยายามมากในการผลิตผลลัพธ์ และขาดความโปร่งใส ส่วนใหญ่ของโครงการเหล่านี้ไม่ประสบความสำเร็จ

จากจุดนั้น เมื่อผู้พัฒนาได้รับความมั่นใจและเชี่ยวชาญมากขึ้นในเทคโนโลยี AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรก็ถูกใช้บ่อยขึ้น โดยทั่วไปโดยทีมไอทีเนื่องจากความซับซ้อนของการสร้างแบบจำลอง การทำความสะอาดและป้อนข้อมูล และการทดสอบผลลัพธ์ ในปัจจุบัน โดยมี GenAI ที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ในทั้งสถานการณ์ทางวิชาชีพและส่วนตัวทั่วโลก เทคโนโลยี AI กลายเป็นสิ่งที่คนทั่วไปเข้าถึงได้ เรากำลังอยู่ที่จุดเปลี่ยนของ AI แต่เรามาถึงจุดนี้ได้อย่างไร และทำไม GenAI จึงผลักดันเราให้ไปสู่การนำไปใช้อย่างกว้างขวาง?

ความจริงเกี่ยวกับ AI

ด้วย “OpenAI” และ “ChatGPT” ที่กลายเป็นชื่อที่ผู้คนรู้จักกันทั่วไป การสนทนาเกี่ยวกับ GenAI อยู่ทุกที่และแทบจะหลีกเลี่ยงไม่ได้ ตั้งแต่การใช้ในธุรกิจ เช่น แชทบอท การวิเคราะห์ข้อมูล และสรุปรายงาน ไปจนถึงการใช้ส่วนตัว เช่น การวางแผนการเดินทางและการสร้างเนื้อหา GenAI กำลังจะกลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในโลก และการพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ก็เร็วกว่าที่เราเคยเห็นในนวัตกรรมทางเทคโนโลยีอื่นๆ

ในขณะที่คนส่วนใหญ่รู้จัก AI และบางคนรู้วิธีการทำงานและวิธีการนำไปใช้ องค์กรภาครัฐและเอกชนยังคงตามหลังในการปลดปล่อยคุณประโยชน์เต็มที่ของเทคโนโลยีนี้ ตามข้อมูลจาก Alphasense 40% ของการประชุมทางโทรศัพท์เพื่อรายงานผลประกอบการเน้นย้ำถึงประโยชน์และความตื่นเต้นของ AI แต่เพียง 1 ใน 6 (16%) ของบริษัท S&P 500 กล่าวถึง AI ในเอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแลรายไตรมาส ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่าผลกระทบทางการเงินของ AI คืออะไร และบริษัทจำนวนเท่าใดที่แท้จริงแล้วมีส่วนร่วมในการนำ AI ไปใช้?

แทนที่จะกระโดดเข้าสู่วงการ AI เพียงเพราะว่ามันกำลังเป็นที่นิยม องค์กรต่างๆ ควรพิจารณาคุณค่าที่ AI จะนำมาสู่ภายในและสำหรับลูกค้า และปัญหาที่ AI สามารถแก้ไขได้สำหรับผู้ใช้ โครงการ AI โดยทั่วไปมีค่าใช้จ่ายสูง และหากบริษัทกระโดดเข้าสู่การใช้ AI โดยไม่ประเมินกรณีการใช้งานและ ROI ที่เหมาะสม อาจเป็นการเสียเวลาและเงิน การให้ลูกค้าทดลองใช้แบบจำกัดกลุ่มเป็นวิธีที่มีการควบคุมเพื่อยืนยันความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์กับตลาดและตรวจสอบ ROI ที่เกี่ยวข้องของกรณีการใช้งานเฉพาะเพื่อยืนยันคุณค่าของโซลูชัน AI ก่อนที่จะปล่อยออกสู่ตลาด

สิ่งที่ผู้ขายต้องทราบก่อนลงทุนใน AI

ในการลงทุนใน AI หรือไม่ลงทุนใน AI นี่เป็นคำถามที่สำคัญสำหรับผู้ขาย SaaS ที่จะพิจารณาก่อนที่จะพัฒนาโซลูชัน AI ทั้งหมด เมื่อชั่งน้ำหนักตัวเลือกของคุณ ให้พิจารณาคุณค่า ความเร็ว ความน่าเชื่อถือ และขนาด

สร้างสมดุลระหว่างคุณค่ากับความเร็ว ไม่น่าจะเป็นไปได้ที่ลูกค้าของคุณจะประทับใจเพียงเพราะการกล่าวถึงโซลูชัน AI เท่านั้น แต่พวกเขาจะต้องการคุณค่าที่วัดได้ ทีมผลิตภัณฑ์ SaaS ควรเริ่มต้นด้วยการถามว่ามีความต้องการทางธุรกิจหรือปัญหาที่แท้จริงที่พวกเขาต้องการแก้ไขสำหรับลูกค้าหรือไม่ และ AI เป็นคำตอบที่เหมาะสมหรือไม่ อย่าพยายามบังคับให้ AI (ตัวต่อที่ไม่เหมาะสม) เข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่ของคุณ โดยไม่ทราบว่า AI จะเพิ่มคุณค่าให้กับผู้ใช้สุดท้ายได้อย่างไร ไม่มีการรับประกันว่าใครจะจ่ายเงินสำหรับความสามารถเหล่านั้น

สร้างความน่าเชื่อถือ แล้วจึงขยายขนาด ต้องใช้ความน่าเชื่อถือมากในการเปลี่ยนแปลงระบบ ผู้ขายควรจัดลำดับความสำคัญในการสร้างความน่าเชื่อถือในโซลูชัน AI ของตนก่อนที่จะขยายขนาด ความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบแบบจำลองข้อมูลและผลลัพธ์ช่วยลดอุปสรรคได้ ให้ผู้ใช้คลิกเข้าไปในแหล่งที่มาของแบบจำลองเพื่อดูว่าโซลูชันนี้ได้รับข้อมูลเชิงลึกมาอย่างไร ผู้ขายที่มีชื่อเสียงส่วนใหญ่สามารถแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ AI ไปใช้เพื่อช่วยบรรเทาปัญหาได้

อุปสรรคทั่วไปสำหรับผู้ขายเทคโนโลยี: ฉบับ AI

สำหรับองค์กรที่พร้อมที่จะเริ่มการเดินทางของ AI มีหลายอุปสรรคที่ต้องหลีกเลี่ยงเพื่อให้ได้ผลกระทบสูงสุด หลีกเลี่ยงการคิดเหมือนกัน และอย่าตามฝูงโดยไม่ทราบว่าคุณกำลังจะไปที่ไหน มีกลยุทธ์ที่ชัดเจนสำหรับการนำ AI ไปใช้เพื่อที่คุณจะได้สะท้อนถึงเป้าหมายสุดท้ายและยืนยันว่ากลยุทธ์นั้นสอดคล้องกับพันธกิจขององค์กรและค่านิยมของลูกค้า

การนำผลิตภัณฑ์ AI ไปสู่ตลาดไม่ใช่เรื่องง่าย และความล้มเหลวมีมากกว่าความสำเร็จ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เศรษฐกิจ และบุคลากรมีอยู่มาก

เมื่อพิจารณาเฉพาะความกังวลด้านความปลอดภัย AI มักจะเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งองค์กร SaaS ต้องพร้อมที่จะจัดการ สิ่งที่ต้องพิจารณา ได้แก่:

• การจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน: การแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทั่วไป สร้างความเสี่ยงที่โมเดลจะเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่ตั้งใจ ให้กับผู้ใช้รายอื่น บริษัทควรสร้างแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ – ทั้งภายในและภายนอก – เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• การเก็บข้อมูลและผลกระทบด้านความเป็นส่วนตัว: นอกเหนือจากความกังวลในการแบ่งปัน การเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนภายในระบบ AI อาจทำให้ข้อมูลเสี่ยงต่อการละเมิดหรือการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต ผู้ใช้ควรเก็บข้อมูลในตำแหน่งที่ปลอดภัยพร้อมกับมาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูล
• การลดความเสี่ยงจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง: โมเดล AI รวบรวมและสรุปข้อมูลจำนวนมาก และข้อมูลที่ไม่ถูกต้องสามารถแพร่กระจายได้ง่าย การติดตาม ตรวจสอบ และการตรวจสอบของมนุษย์เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ถูกต้องและแม่นยำถูกแบ่งปัน การคิดอย่างมีวิจารณญาณและการวิเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญในการหลีกเลี่ยงการให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

นอกเหนือจากผลกระทบด้านความปลอดภัย โปรแกรม AI ต้องการทรัพยากรและงบประมาณที่สำคัญ พิจารณาความต้องการพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการพัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีคุณค่าที่ชัดเจนสำหรับลูกค้า หากไม่เช่นนั้น เวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์จะสูญเปล่า ตรวจสอบว่าองค์กรของคุณมีพื้นฐานที่จะเริ่มต้นด้วย AI หรือไม่ และหากยังไม่มี ให้ระบุงบประมาณที่จำเป็นเพื่อพัฒนาให้ตามทัน

สุดท้าย ไม่ควรมองข้ามความเสี่ยงด้านบุคลากรและระดับทักษะ การพัฒนา AI ทั่วไปต้องใช้ทีมเฉพาะทางที่ประกอบด้วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา วิศวกรข้อมูล และนักวิเคราะห์ธุรกิจเชิงฟังก์ชันและผู้จัดการผลิตภัณฑ์ อย่างไรก็ตาม เมื่อทำงานกับ GenAI องค์กรต้องการการดูแลความปลอดภัยและความเป็นไปตามข้อกำหนดเพิ่มเติมเนื่องจากความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ หาก AI ไม่ใช่เป้าหมายทางธุรกิจระยะยาว ค่าใช้จ่ายในการสรรหาและฝึกทักษะใหม่ให้บุคลากรอาจสูงเกินความจำเป็นและไม่นำไปสู่ ROI ที่ดี

สรุป

AI จะคงอยู่ต่อไป แต่ถ้าคุณไม่ได้คิดเชิงกลยุทธ์ก่อนที่จะเข้าร่วมการเคลื่อนไหวและให้ทุนสนับสนุนโครงการ AI อาจทำอันตรายมากกว่าประโยชน์ต่อองค์กรของคุณ ยุค AI ใหม่นี้เพิ่งเริ่มต้น และความเสี่ยงหลายอย่างยังคงไม่รู้จัก เมื่อคุณกำลังประเมินการพัฒนา AI สำหรับองค์กรของคุณ ให้ได้รับความรู้ที่ชัดเจนเกี่ยวกับคุณค่าของ AI ต่อลูกค้าภายในและภายนอก สร้างความน่าเชื่อถือในแบบจำลอง AI และเข้าใจความเสี่ยง