การนำทางความท้าทายของการนำ AI ขององค์กรมาใช้ในปี 2025

โลกธุรกิจได้ chứng kiếnการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง AI ที่สร้างขึ้น (Gen AI) ตามการประมาณการของ Deloitte การใช้จ่ายขององค์กรในด้าน Gen AI ในปี 2024 มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้น 30% จากตัวเลขในปี 2023 ซึ่งก็คือ 16 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในเวลาเพียงหนึ่งปี เทคโนโลยีนี้ได้ระเบิดขึ้นบนเวทีและเปลี่ยนแปลงแผนการทางยุทธศาสตร์ขององค์กรให้กลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงการดำเนินงาน ลดความซับซ้อนของประสบการณ์ลูกค้า และขับเคลื่อนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ในระยะสั้น AI ขององค์กรได้กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักที่ CXO ใช้เพื่อเพิ่มนวัตกรรมและเติบโต

เมื่อเราเข้าใกล้ปี 2025 เราคาดว่า AI ขององค์กรจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการกำหนดกลยุทธ์และการดำเนินงานของธุรกิจ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจและแก้ไขปัญหาที่อาจขัดขวางศักยภาพเต็มที่ของ AI

ความท้าทายที่ 1 — การขาดความพร้อมของข้อมูล

ความสำเร็จของ AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สม่ำเสมอ สะอาด และจัดระเบียบอย่างดี แต่องค์กรมีแนวโน้มที่จะเผชิญกับความท้าทายในการรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายทั่วทั้งระบบและแผนก การควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวดต้องการการกำกับดูแล การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการคุ้มครองข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกของ AI ที่น่าเชื่อถือ

สิ่งนี้ต้องการระบบจัดการข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งสามารถทำลายข้อมูลที่กระจัดกระจาย และจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่ต้องได้รับการปรับปรุง ข้อมูลที่แสดงถึงชัยชนะที่รวดเร็วจะช่วยให้ได้รับการมุ่งมั่นในระยะยาวในการทำให้ระบบนิเวศของข้อมูลถูกต้อง ทะเลสาบข้อมูลหรือคลังข้อมูลที่มีศูนย์กลางสามารถรับรองความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลที่สม่ำเสมอในทั้งองค์กร นอกจากนี้ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเพิ่มคุณภาพของข้อมูลและปรับปรุงการตรวจสอบและกำกับดูแลภูมิทัศน์ของข้อมูลโดยอัตโนมัติ

ความท้าทายที่ 2 — ความสามารถในการปรับขนาดของ AI

ในปี 2024 เมื่อบริษัทต่างๆ เริ่มการเดินทางในการนำ AI ขององค์กรมาใช้ มีหลายบริษัทที่ต้องเผชิญกับความท้าทายในการปรับขนาดโซลูชันของตน — ส่วนใหญ่เนื่องจากขาดโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคและทรัพยากร การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สามารถปรับขนาดได้จะมีความสำคัญต่อการบรรลุเป้าหมายนี้

แพลตฟอร์มคลาวด์ให้ประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และความสามารถในการปรับขนาดในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และฝึกอบรมแบบจำลอง AI การใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ของผู้ให้บริการคลาวด์สามารถให้การปรับขนาด AI ที่รวดเร็วโดยไม่ต้องมีการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานล่วงหน้าที่สำคัญ การใช้โครงสร้าง AI แบบโมดูลาร์สำหรับการกำหนดค่าและปรับตัวให้เข้ากับฟังก์ชันทางธุรกิจที่แตกต่างกันจะช่วยให้องค์กรมีการขยายตัวของโครงการ AI ของตนในขณะที่ยังคงควบคุมต้นทุนและความเสี่ยง

ความท้าทายที่ 3 — ช่องว่างทักษะและความสามารถ

การสำรวจล่าสุดเน้นย้ำถึงความไม่สมดุลที่น่าตกใจระหว่างความกระตือรือร้นของมืออาชีพ IT ในด้าน AI และความสามารถที่แท้จริงของพวกเขา ในขณะที่ 81% แสดงความสนใจในการใช้ AI แต่มีเพียง 12% เท่านั้นที่มีทักษะที่จำเป็น และ 70% ของพนักงานต้องการการอัปเกรดทักษะ AI อย่างมาก ช่องว่างทักษะนี้เป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการพัฒนา นำไปใช้ และจัดการโครงการ AI การดึงดูดและรักษาบุคลากร AI ที่มีทักษะเป็นความท้าทายที่สำคัญ และการเพิ่มทักษะพนักงานที่มีอยู่ต้องการการลงทุนที่สำคัญ

กลยุทธ์ฝึกอบรมขององค์กรควรจัดการกับระดับความรู้ AI ที่จำเป็นสำหรับกลุ่มต่างๆ — ผู้สร้างที่พัฒนาโซลูชัน AI ผู้ตรวจสอบที่ตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI และผู้ใช้ที่ใช้ผลลัพธ์จากระบบ AI เพื่อตัดสินใจ นอกจากนี้ ผู้นำธุรกิจจะต้องได้รับการฝึกอบรมเพื่อเข้าใจถึงผลกระทบเชิงกลยุทธ์ของ AI ได้ดีขึ้น โดยการสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและรวม AI เข้ากับการตัดสินใจในระดับทั้งหมด องค์กรสามารถจัดการกับการต่อต้าน AI และนำไปสู่การตัดสินใจที่มีคุณภาพดีขึ้น

ความท้าทายที่ 4 — การกำกับดูแล AI และข้อกังวลด้านจริยธรรม

เมื่อองค์กรมีการนำ AI มาใช้ในระดับใหญ่ ความท้าทายของอัลกอริทึมที่มีอคติก็เกิดขึ้น อัลกอริทึม AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือ มีอคติ อาจย้ำเตือนอคติที่มีอยู่เดิม ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจทางธุรกิจและผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรม เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาขึ้น รัฐบาลและหน่วยงานกำกับดูแลก็ออกกฎระเบียบ AI ใหม่ๆ เพื่อให้สามารถมองเห็นได้ในการตัดสินใจและปกป้องผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น สหภาพยุโรปได้กำหนดนโยบาย กรอบการทำงาน และหลักการเกี่ยวกับการใช้ AI ผ่านกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปในปี 2024 บริษัทต่างๆ จะต้องปรับตัวให้เข้ากับกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงเหล่านี้

โดยการสร้างโครงสร้างการกำกับดูแล AI ที่มุ่งเน้นไปที่ความโปร่งใส ความยุติธรรม และความรับผิดชอบ องค์กรสามารถใช้โซลูชันที่ช่วยให้สามารถอธิบายได้ว่าแบบจำลอง AI ของตนทำงานอย่างไร — และสร้างความไว้วางใจกับผู้ใช้ปลายทาง สิ่งเหล่านี้ควรรวมถึงแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรมสำหรับการพัฒนาและการใช้แบบจำลอง AI และรับรองว่าแบบจำลองเหล่านั้นสอดคล้องกับค่านิยมและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบของบริษัท

ความท้าทายที่ 5 — การสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนและผลตอบแทนจากการลงทุน

การพัฒนา ฝึกอบรม และใช้โซลูชัน AI ต้องการการมุ่งมั่นทางการเงินที่สำคัญในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ซอฟต์แวร์ และทีมงานที่มีทักษะ หลายองค์กรมีความท้าทายในการสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนนี้กับผลตอบแทนจากการลงทุนที่วัดผลได้

การระบุกรณีการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับการนำ AI มาใช้เป็นสิ่งสำคัญ เราต้องจำไว้ว่าไม่ใช่ทุกโซลูชันที่ต้องการ AI การตกลงเกี่ยวกับมาตรฐานที่ถูกต้องในการวัดความสำเร็จในระยะแรกของการเดินทางมีความสำคัญ จะช่วยให้องค์กรมีการติดตามผลตอบแทนจากการลงทุนที่ส่งมอบและศักยภาพ RoI ตลอดจนกรณีการใช้งานต่างๆ ซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดลำดับความสำคัญและให้เหตุผลเข้าข้างตนเองในการใช้งานที่มีประสิทธิภาพทั้งหมด เพื่อรักษาต้นทุนให้ถูกต้อง องค์กรสามารถร่วมมือกับผู้ให้บริการ AI และการวิเคราะห์ที่ส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจด้วยโมเดลการค้าที่ยืดหยุ่นเพื่อประกันต้นทุนการลงทุน RoI