
ผู้นำทางความคิด
-

ผู้นำทางความคิดมาตรการกำกับดูแล AI ในองค์กรอาจสำคัญกว่าการแข่งขันสู่แนวหน้าของ AI
เลิกสนใจการแข่งขันสู่แนวหน้าของ AI ได้แล้ว ลูกค้ากำลังกดดันให้องค์กรเพิ่มมาตรการกำกับดูแล AI ที่ใช้อยู่ และประสบการณ์จาก PCI DSS ก็เป็นแนวทางที่มีประโยชน์
By Michael Montoya, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการด้านเทคโนโลยี, F5
-

ผู้นำทางความคิดเอเจนต์ AI ของคุณต้องมีคำบรรยายลักษณะงาน ไม่ใช่พรอมป์ต์ที่ดีกว่า
ลองถามบริษัทแห่งหนึ่งว่านักวิเคราะห์บัญชีเจ้าหนี้ที่เพิ่งเข้าทำงานได้รับอนุญาตให้ทำอะไรได้บ้าง คุณจะได้คำตอบที่ชัดเจน เธอทำงานในระบบเหล่านี้ ติดต่อกับผู้ขายเหล่านี้ และหากยอดใดเกินวงเงินอนุมัติ เช่น 10,000 ดอลลาร์ ก็ต้องส่งให้ผู้จัดการลงนาม เธออยู่ในช่วงทดลองงานสองสามเดือนแรก โดยปกติแล้วรายละเอียดทั้งหมดนี้จะอยู่ในตารางมอบอำนาจ ซึ่งฝ่ายตรวจสอบภายในจะตรวจทานทุกปีลองถามบริษัทเดียวกันว่าเอเจนต์จัดการใบแจ้งหนี้ตัวใหม่ได้รับอนุญาตให้ทำอะไรได้บ้าง คุณมักจะได้ภาพหน้าจอของพรอมป์ต์กลับมาช่องว่างนี้ทำให้ฉันกังวลยิ่งกว่าผลการทดสอบเปรียบเทียบโมเดลใด ๆ เรากำลังจ้างแรงงานดิจิทัลโดยไม่มีระบบบริหารจัดการแบบที่เราใช้เวลาสร้างมานานนับศตวรรษสำหรับมนุษย์ ไม่มีใครระบุอำนาจหน้าที่ของพวกมันเป็นลายลักษณ์อักษร ไม่มีใครทดสอบวิจารณญาณของพวกมันก่อนเริ่มงาน และไม่มีใครฝึกซ้อมวิธีปิดการทำงานของพวกมันเหตุใดพรอมป์ต์จึงทำหน้าที่นี้แทนไม่ได้พรอมป์ต์อธิบายเจตนาว่าเอเจนต์มีไว้ทำอะไร แต่แทบไม่เคยระบุว่าเอเจนต์ห้ามทำอะไร มีขอบเขตอยู่ตรงไหน หรือเมื่อใดที่ต้องหยุดและส่งต่อการตัดสินใจให้มนุษย์และแม้พรอมป์ต์จะระบุเรื่องเหล่านั้นไว้ ก็ไม่มีอะไรบังคับใช้ได้ ข้อความที่บอกเอเจนต์ว่าอย่าออกเงินคืนเกิน 500 ดอลลาร์ เป็นเพียงคำขอที่ส่งถึงระบบเชิงความน่าจะเป็น...
By Nitin Gupta, เจ้าของผลิตภัณฑ์ระดับโลกด้านการวิเคราะห์เชิงพาณิชย์, Mondelēz International
-

ผู้นำทางความคิดAI แบบไพรเวตต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับเปลี่ยนตามภาระงานได้
เมื่อสองปีก่อน องค์กรแทบทุกแห่งที่ผมพูดคุยด้วยคิดว่า AI หมายถึงการเรียกใช้โมเดลแนวหน้าผ่าน API แต่ตอนนี้ความคิดนั้นกำลังเปลี่ยนไป โมเดลแบบเปิดน้ำหนักมีประสิทธิภาพดีพอสำหรับงานประจำวันหลายประเภทแล้ว และสิ่งที่ทำให้แอปพลิเคชัน AI สำหรับองค์กรมีคุณค่า โดยทั่วไปก็คือข้อมูลของบริษัทเอง ไม่ใช่โมเดลที่อยู่เบื้องหลัง เมื่อบริษัทมองเห็นเรื่องนี้ การเก็บโมเดลไว้ใกล้กับข้อมูลและอยู่ภายใต้การควบคุมของตนจึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลนี่คือความหมายของ AI แบบไพรเวต คุณเรียกใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมของตนเอง ปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูลของตน และกำหนดได้ว่าโมเดลจะทำงานที่ใดและเข้าถึงสิ่งใดได้บ้าง หากคุณเป็นธนาคารหรือบริษัทยา คุณคงไม่สบายใจอยู่แล้วที่จะนำงานวิจัยที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือข้อมูลลูกค้าไปไว้ในสภาพแวดล้อมของผู้ให้บริการรายอื่น สำหรับองค์กรอื่น ๆ แรงผลักดันมาจากค่าใช้จ่ายในการอนุมานเมื่อใช้งานในวงกว้าง และความไม่ต้องการพึ่งพาผู้ให้บริการรายเดียวสำหรับสิ่งที่กำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินธุรกิจ จากงานวิจัยของ...
By Chris Sharp, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี, Digital Realty
-

ผู้นำทางความคิดเหตุใดลูกค้าจึงเลิกใช้บอต CX ของคุณ
หลายปีที่ผ่านมา ทีมบริการลูกค้ามองว่าการที่ลูกค้าขอสายเจ้าหน้าที่ที่เป็นคนทันทีเป็นปัญหาด้านการออกแบบ เมื่อลูกค้าปฏิเสธประสบการณ์อัตโนมัติตั้งแต่ยังไม่ทันเริ่มต้น สัญชาตญาณแรกคือทำให้ระบบฟังดูอบอุ่นหรือเหมือนคนมากขึ้น เขียนคำทักทายใหม่ แสดงความเข้าใจความหงุดหงิด บอกลูกค้าว่าพูดได้ตามปกติ แนวคิดเบื้องหลังคือ หากประสบการณ์ไม่ให้ความรู้สึกเหมือนหุ่นยนต์มากนัก ผู้คนก็จะเต็มใจโต้ตอบกับระบบมากขึ้นเมื่อไม่นานมานี้ เราพบหลักฐานที่ชี้ว่ามีปัจจัยอื่นซึ่งสำคัญกว่ามากบริษัทประกันภัยรายใหญ่แห่งหนึ่งใช้ AI ตอบคำถามเกี่ยวกับสิทธิประโยชน์ด้านรถเช่า ในช่วงแรก เจ้าหน้าที่เสียงต้อนรับผู้โทรด้วยการบอกว่า “คุยกับฉันเหมือนคุยกับคนจริง ๆ ได้เลย” ถึงอย่างนั้น ผู้โทรมากกว่า 4 ใน 10 ก็ยังขอคุยกับเจ้าหน้าที่ที่เป็นคนก่อนจะได้โต้ตอบกับระบบอย่างจริงจัง เราปรับคำทักทายให้เรียบง่ายและตรงประเด็นขึ้น แต่ผลลัพธ์แทบไม่เปลี่ยนแปลง...
By Priya Sawant, รองประธานอาวุโส ฝ่ายวิศวกรรม, ASAPP
-

ผู้นำทางความคิดช่องว่างที่ถ่างกว้างขึ้นระหว่างนโยบาย AI กับการบังคับใช้จริง
AI ไม่ได้มีกฎเกณฑ์ชุดเดียวAI กำลังถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่าง ๆ เร็วกว่าที่นโยบายและกรอบธรรมาภิบาลซึ่งจำเป็นต่อการกำกับดูแลจะพัฒนาได้ทัน ในอดีต การใช้งาน AI ส่วนใหญ่อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้านการคุ้มครองผู้บริโภค ความเป็นส่วนตัว และกฎระเบียบเฉพาะอุตสาหกรรมที่มีอยู่แล้ว ควบคู่กับนโยบายภายในของบริษัทเอง ขณะนี้รัฐบาลต่าง ๆ กำลังออกข้อกำหนดเฉพาะสำหรับ AI แต่ข้อกำหนดเหล่านี้ยังคงกระจัดกระจาย และมักให้แนวทางอย่างจำกัดว่าระบบควรทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ บริษัทต่าง ๆ จึงต้องหาทางประสานข้อกำหนดภายนอกให้สอดคล้องกับระดับความเสี่ยงที่ตนยอมรับได้ เป้าหมายของผลิตภัณฑ์ และข้อเท็จจริงในการดำเนินงานสหภาพยุโรปกำลังบังคับใช้ข้อกำหนดบางส่วนของ AI Act อย่างจริงจังแล้ว...
By George Ng, ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร, GGWP
-

ผู้นำทางความคิดความพร้อมใช้งานสูงคือชิ้นส่วนที่ขาดหายไปของ AI ระดับองค์กร
ตอนนี้ทุกคนต่างมุ่งพัฒนา AIแชตบอต ผู้ช่วยอัจฉริยะ ระบบไปป์ไลน์ RAG ฐานข้อมูลเวกเตอร์ การค้นหาเชิงความหมาย… ทุกองค์กรต้องการแอปพลิเคชันที่ฉลาดขึ้นและข้อมูลเชิงลึกที่ได้รวดเร็วขึ้น และพูดตามตรง พวกเขาก็ควรต้องการเช่นนั้น เพราะโอกาสที่ AI มอบให้นั้นมีอยู่จริงแต่เมื่อบริษัทต่าง ๆ ก้าวพ้นช่วงสาธิตและโครงการนำร่อง ความเป็นจริงก็ปรากฏขึ้นอย่างรวดเร็วเพราะเมื่อนำไปใช้งานจริง คำว่า “ฉลาด” ยังไม่ใช่มาตรฐานที่เพียงพอแต่ต้องเชื่อถือได้หากระบบ AI ของคุณใช้งานไม่ได้ ไม่เสถียร หรือดึงข้อมูลมาไม่ครบระหว่างที่ลูกค้ากำลังใช้งานอยู่ ก็ไม่มีใครสนใจว่าโมเดลนั้นล้ำหน้าแค่ไหน สำหรับผู้ใช้แล้ว ระบบก็แค่ดูเหมือนเสียนี่คือประเด็นที่หลายองค์กรเพิ่งเริ่มพูดคุยกันในตอนนี้AI...
By Don Boxley, ซีอีโอ & ผู้ร่วมก่อตั้ง, DH2i
-

ผู้นำทางความคิดกลุ่มผู้ชมจำลองกับความสำคัญของการคาดเดาไม่ได้
เซอร์ไพรส์! โลกกำลังเร่งความเร็วขึ้น แผนกการตลาดถูกคาดหวังให้ทำเหมือนคนอื่น ๆ คือผลิตงานให้มากขึ้น ใช้เงินให้น้อยลง และยังต้องทำให้งานดีขึ้นด้วย somehowขณะนี้ AI แทบจะครอบงำกระแสความคิดของยุคสมัยไปหมดแล้ว และเมื่อ AI เปิดทางให้ทดสอบแนวคิดได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยวของการวิจัยแบบเดิม นักการตลาดก็มีเหตุผลมากพอที่จะรับฟังกลุ่มผู้ชมจำลองคือกลุ่มผู้บริโภคที่สร้างขึ้นด้วยการจำลอง โดยใช้ข้อมูลซึ่งอาจรวมถึงประวัติลูกค้า บทสัมภาษณ์ และข้อมูลประชากร ทีมงานสามารถนำผลงานไปเสนอต่อกลุ่มเหล่านี้ ตรวจสอบการตอบสนองที่คาดการณ์ไว้ ปรับแก้ แล้วทดลองอีกครั้งได้โดยไม่ต้องสรรหากลุ่มตัวอย่างมนุษย์ชุดใหม่สำหรับบริษัทที่เข้าใจลูกค้าของตนและตรวจสอบการคาดการณ์เหล่านั้นกับพฤติกรรมจริงแล้ว วิธีนี้อาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง การตลาดส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงสิ่งที่เราทำอยู่แล้ว และการทำสิ่งเหล่านั้นให้ดีไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย การหลีกเลี่ยงความผิดพลาดที่มีต้นทุนสูง หรือการปรับปรุงแคมเปญที่ยังไม่แข็งแกร่ง...
By Mark Himmelsbach, ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร, RYA
-

ผู้นำทางความคิดรายงานช่องโหว่ปลอมที่สร้างด้วย AI และความจำเป็นในการตรวจสอบยืนยัน
การสร้างรายงานช่องโหว่ที่ดูน่าเชื่อถือมีต้นทุนลดลงเรื่อย ๆ ส่งผลให้ผู้ดูแลซอฟต์แวร์และทีมรักษาความปลอดภัยต้องเผชิญผลกระทบที่รุนแรงขึ้น ในเดือนกรกฎาคม 2026 มีการเผยแพร่ช่องโหว่และความเสี่ยงทั่วไป (CVE) จำนวน 6 รายการที่ระบุว่าเกี่ยวข้องกับ SQLite และ 2 รายการในนั้นได้รับคะแนนความรุนแรง 9.8 รายงานเหล่านี้ดูน่าเชื่อถือ โดยอธิบายข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยของหน่วยความจำ พร้อมคำอธิบายทางเทคนิคและโค้ดพิสูจน์แนวคิดแต่ นักวิจัยของ JFrog พบว่าฟังก์ชันบางส่วนที่รายงานเหล่านี้กล่าวถึงไม่มีอยู่ในเวอร์ชันที่ได้รับผลกระทบ ยิ่งไปกว่านั้น ไม่มีโค้ดพิสูจน์แนวคิด (PoC) ชิ้นใดที่ทำให้เกิดช่องโหว่ตามที่กล่าวอ้างได้จริง ขณะนี้หน้า...
By James Mullen, หัวหน้าฝ่ายวิจัย, Edgescan
-

ผู้นำทางความคิดประกาศให้เช่าที่สร้างด้วย AI หลอกผู้เช่าอย่างไร และจะสังเกตได้อย่างไร
การหาที่พักให้เช่ากลายเป็นเรื่องดิจิทัลมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยผู้ที่กำลังมองหาที่พักอาศัยต้องอาศัยประกาศออนไลน์ ภาพถ่าย และการสื่อสารเสมือนจริงเพื่อคัดตัวเลือกให้แคบลง ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดกำลังสร้างความท้าทายใหม่ให้กับกระบวนการหาที่พักเช่า ปัจจุบันมิจฉาชีพสามารถสร้างประกาศที่แนบเนียนจนแยกจากประกาศจริงได้ยากสำหรับผู้เช่า การรู้ว่าควรสังเกตอะไรกลายเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งต่อการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและการเงินของตน การทำความเข้าใจว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงกลโกงเกี่ยวกับการเช่าอย่างไร และขั้นตอนการตรวจสอบใดยังใช้ได้ผล จะช่วยให้ผู้ที่กำลังมองหาที่พักรับมือกับ ตลาดเช่าที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ได้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดทำให้ประกาศเช่าปลอมดูน่าเชื่อถือขึ้นได้อย่างไรปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดได้เปลี่ยนทั้งขอบเขตและความซับซ้อนของกลโกงเกี่ยวกับการเช่า มิจฉาชีพสามารถใช้เครื่องมือ AI ที่หาได้ทั่วไปสร้างโฆษณา คำบรรยายที่พัก และข้อความสื่อสารที่ดูสมจริงได้ภายในไม่กี่นาที ทำให้สร้างประกาศหลอกลวงหลายรายการได้ง่ายขึ้นมากโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย เพื่อหลอกผู้เช่าเครื่องมือสร้างภาพสามารถสร้างภาพถ่ายที่ดูน่าเชื่อถือของอพาร์ตเมนต์ ห้องนอน ห้องครัว และสิ่งอำนวยความสะดวกที่ไม่มีอยู่จริงได้...
By Jennifer Boyd, รองประธานฝ่ายปฏิบัติการ, CLV Group & iRent
-

ผู้นำทางความคิดผู้ใช้ซอฟต์แวร์รายต่อไปของคุณคือ AI Agent สถาปัตยกรรมของคุณพร้อมหรือยัง?
ลองนึกภาพ AI Agent ที่จัดการข้อโต้แย้งเรื่องการเรียกเก็บเงินจากลูกค้า โดยอ่านคำร้องเรียน ตรวจสอบประวัติบัญชี และพิจารณาว่าควรคืนเครดิตให้ ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในไม่กี่วินาทีน่าประทับใจใช่ไหม ทีนี้ลองให้มันออกเครดิตคืนจริง ๆ ดูข้อตกลงกับลูกค้าอยู่ในอีกระบบหนึ่ง กฎการอนุมัติฝังอยู่ในโค้ดของแอปพลิเคชัน ส่วนเครื่องมือเรียกเก็บเงินก็ต้องให้คนคลิกผ่านหน้าจอหลายหน้าเอเจนต์เข้าใจว่าต้องทำอะไร แต่สถาปัตยกรรมกลับไม่เปิดทางให้มันทำงานจนเสร็จนี่คือปัญหาที่คาดว่าองค์กรจำนวนมากขึ้นจะพบ เมื่อ AI แบบเอเจนต์เริ่มนำมาใช้งานจริง แต่ที่น่าประหลาดคือ อุปสรรคที่ทำให้งานไม่เสร็จแทบไม่เกี่ยวกับความฉลาดของเอเจนต์เลยเราทุ่มเทเวลาหลายปีปรับปรุงซอฟต์แวร์องค์กรให้ทันสมัยเพื่อคนที่ใช้งาน ต่อจากนี้เราต้องปรับปรุงซอฟต์แวร์ให้ทันสมัยเพื่อเอเจนต์ที่จะเข้ามาใช้งานมากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยส่วนติดต่อผู้ใช้ไม่เคยเป็นผลิตภัณฑ์ทั้งหมดลองพิจารณาการทำงานของซอฟต์แวร์องค์กรในปัจจุบัน ผู้คนเปิดแอปพลิเคชัน เข้าไปยังแดชบอร์ด ตัดสินใจ และส่งต่องานจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง...
By Guy Merritt, Chief Technology Officer, KMS Technology -

ผู้นำทางความคิดการเติบโตของสรุปข้อมูลผู้บริหารด้วย AI: ซีอีโอเริ่มต้นวันอย่างไรในยุค AI แบบเอเจนต์
ตลอดหลายปีที่ผ่านมา “การบริหารองค์กรโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก” มักหมายถึงกิจวัตรยามเช้าที่คล้ายคลึงกันไม่แบบใดก็แบบหนึ่ง ซีอีโอจะกวาดตาดูแดชบอร์ดแบบคงที่ เลื่อนอ่านอีเมลชุดยาว และพลิกดูสไลด์สรุปข้อมูลที่จัดทำอย่างพิถีพิถันไว้เมื่อคืนก่อนกระบวนการทำงานเช่นนี้แทบจะเพียงพอในช่วงที่ตลาด พฤติกรรมลูกค้า และการดำเนินงานเปลี่ยนแปลงเป็นรายสัปดาห์ แต่ในยุค AI แบบเอเจนต์ ซึ่งสัญญาณต่าง ๆ เปลี่ยนแปลงทุกชั่วโมง วิธีนี้ก็ไม่รวดเร็ว ไม่ครบถ้วน และไม่โต้ตอบได้มากพออีกต่อไปสิ่งที่กำลังก่อตัวขึ้นเพื่อมาแทนที่วิธีเดิมคือสรุปข้อมูลผู้บริหารด้วย AI ซึ่งเป็นเอเจนต์แบบสนทนาที่ทำงานต่อเนื่อง เริ่มต้นวันของซีอีโอด้วยภาพรวมธุรกิจที่สังเคราะห์จากข้อมูล แล้วเปิดโอกาสให้ซีอีโอซักถามเพิ่มเติมได้แบบเรียลไทม์นี่ไม่ใช่ “แดชบอร์ดอีกอันหนึ่ง” แต่เป็นข้อตกลงรูปแบบใหม่ระหว่างผู้บริหารกับข้อมูลจากแดชบอร์ดแบบคงที่สู่บทสนทนาที่ดำเนินต่อเนื่องการรายงานผลแบบดั้งเดิมสำหรับผู้บริหารเน้นการนำเสนอ ไม่ใช่การสำรวจข้อมูล: แดชบอร์ดตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าคุณรู้อยู่แล้วว่าควรถามคำถามใด สไลด์สรุปข้อมูลตรึงภาพธุรกิจไว้...
By Assaf Henkin, ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร & ผู้ร่วมก่อตั้ง, Jedify
-

ผู้นำทางความคิดเหตุใดธุรกิจจึงควรตรวจสอบความเหมาะสมของกรณีการใช้งาน AI ก่อนลงทุนพัฒนา
ปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของการวางแผนธุรกิจในชีวิตประจำวัน บริษัทต่าง ๆ กำลังสำรวจแนวทางในการทำงานซ้ำ ๆ ให้เป็นระบบอัตโนมัติ ปรับปรุงการบริการลูกค้า วิเคราะห์ข้อมูล และลดต้นทุนการดำเนินงานแต่การพบแนวคิด AI ที่น่าสนใจนั้นแตกต่างจากการระบุปัญหาที่ AI สามารถแก้ไขได้จริงหลายธุรกิจเริ่มหารือเรื่องการพัฒนาก่อนจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าต้องการปรับปรุงอะไร พวกเขาเลือกเทคโนโลยี ประเมินงบประมาณ และเริ่มสร้างโซลูชันโดยไม่ได้ตรวจสอบว่าแนวคิดนั้นสมเหตุสมผลในเชิงธุรกิจหรือไม่เรื่องนี้อาจนำไปสู่โครงการที่มีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งทำงานได้ในทางเทคนิค แต่แทบไม่สร้างคุณค่าในทางปฏิบัติก่อนใช้เงินพัฒนา AI ธุรกิจจำเป็นต้องตรวจสอบว่ากรณีการใช้งานที่เสนอสามารถแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจริง มีข้อมูลที่เหมาะสม และสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้หรือไม่การใช้เวลาตอบคำถามเหล่านี้จะช่วยป้องกันการใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น และช่วยให้บริษัทมุ่งเน้นไปที่โอกาสที่คุ้มค่าแก่การพัฒนาเริ่มจากทำความเข้าใจปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในธุรกิจโครงการ AI ที่มีประโยชน์ทุกโครงการควรเริ่มจากปัญหาที่พนักงานหรือลูกค้าประสบอยู่แล้วบริษัทอาจบอกว่าต้องการแชตบอต AI...
By Shashank Jaiswal, ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศ, SDLC Corp
-

ผู้นำทางความคิดบริษัทผู้ให้บริการจะรับมือกับลูกค้าที่ปรึกษา ChatGPT ก่อนอย่างไร?
รูปแบบธุรกิจแบบเดิมที่ลูกค้ามาหาคุณเพราะคุณมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องและลงมือแก้ปัญหาให้พวกเขาได้ กำลังถูกสั่นคลอนจากลูกค้าที่เข้ามาพร้อมข้อมูลจาก AI ที่ยังไม่รอบด้าน แล้วคาดหวังให้ธุรกิจนำข้อมูลนั้นไปปฏิบัติจริง คำตอบที่ AI สร้างขึ้นอาจผิดพลาดได้ไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ เพราะ AI ไม่สามารถเข้าถึงบริบทในชีวิตจริงหรือข้อมูลที่เป็นปัจจุบันเพียงพอเกี่ยวกับปัญหานั้นได้ หากบอกลูกค้าว่าพวกเขาเข้าใจผิด ก็เสี่ยงที่จะทำให้พวกเขาขุ่นเคือง แต่หากทำตามข้อสรุปของ AI ก็เสี่ยงทำให้เงินเก็บของใครบางคนเสียหายปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นในทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่ผู้ป่วยที่มาถึงโรงพยาบาลพร้อมกับการวินิจฉัยโรคที่ AI สร้างขึ้น ไปจนถึงนักเดินทางที่โต้แย้งกับตัวแทนท่องเที่ยวโดยอ้างแผนการเดินทางเฉพาะบุคคลที่ AI จัดทำขึ้นไปยังจุดหมายปลายทางที่ไม่มีอยู่จริง ยุคที่ลูกค้าได้รับข้อมูลจาก AI มาก่อนกำลังสร้างความท้าทายให้กับอุตสาหกรรมจำนวนมาก แล้วแวดวงบัญชีจะรับมือกับเรื่องนี้อย่างไร?ลูกค้าที่ได้รับข้อมูลจาก...
By Slava Orekoff, ผู้ร่วมก่อตั้ง & ซีอีโอ, Numica
-

ผู้นำทางความคิดการโจรกรรมจาก Binance เริ่มต้นจากการสัมภาษณ์งาน: สิทธิ์เข้าถึงเป็นตัวกำหนดความเสียหาย
ในเดือนกันยายน วิศวกรซอฟต์แวร์ของ Binance เข้าสัมภาษณ์งานสองรอบกับบริษัทที่ไม่มีอยู่จริง รอบแรกเป็นการสนทนาทางวิดีโอสดกับเจ้าหน้าที่ฝ่ายทรัพยากรบุคคล ซึ่งแชร์บัญชีโซเชียลมีเดียส่วนตัวพร้อมภาพถ่ายและวิดีโอ เพื่อยืนยันว่าตนมีตัวตนจริง ส่วนรอบที่สองจัดขึ้นผ่านแอปแชต โดยมีคนหนึ่งอ้างตัวว่าเป็นซีอีโอ ช่วงท้าย วิศวกรถูกขอให้ดาวน์โหลดโจทย์เขียนโค้ดลงในคอมพิวเตอร์ที่ใช้ทำงานเมื่อวันที่ 29 ตุลาคม ผู้โจมตีโอนเงินออกจากกระเป๋าเงินของ Binance ราว 6.34 พันล้านดอลลาร์ โดยส่วนใหญ่ถูกโอนออกไปภายในเวลาประมาณ 20 นาที เอฟบีไอ ระบุว่าการโจรกรรมนี้เป็นฝีมือของ TraderTraitor กลุ่มจากเกาหลีเหนือที่ถูกกล่าวหาว่าอยู่เบื้องหลังการโจรกรรมเงิน 1.5...
By Gina Cardelli, ผู้อำนวยการฝ่ายแพลตฟอร์มและข่าวกรองภัยคุกคาม, Fortra


