5 ข้อผิดพลาดที่ธุรกิจทำเมื่อนำเครื่องมือ AI มาใช้ และวิธีการหลีกเลี่ยง

ในปี 2026 Meta จะ เริ่ม การให้คะแนนพนักงานตามทักษะ AI ของพวกเขา ซึ่งไม่ใช่ครั้งแรกและไม่น่าจะเป็นครั้งสุดท้ายที่นายจ้างจะคาดหวังและวัดว่าพนักงานของตนใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากบริษัททั่วโลกกำลังรวม AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ

ตาม ข้อมูล ล่าสุด 71% ขององค์กรในปัจจุบันใช้ AI ที่สร้างขึ้นใน至少หนึ่งฟังก์ชันทางธุรกิจ แต่มีเพียง 1% ที่ถือว่าตัวเอง “มีประสบการณ์” ในการนำ AI ไปใช้ เนื่องจากส่วนใหญ่ยังคงดิ้นรนในการรวม AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจเพื่อให้ได้คุณค่าจริง

เราพบว่าหลายบริษัทยังคงประเมินความท้าทายของการนำ AI มาใช้น้อยเกินไป ดังนั้นพวกเขาจึงมักจะพบปัญหาเดียวกันที่ชะลอความก้าวหน้าและป้องกันไม่ให้เครื่องมือ AI ให้คุณค่าทางธุรกิจที่แท้จริง

นี่คือ 5 ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดของบริษัทที่ทำเมื่อนำ AI มาใช้ และวิธีการหลีกเลี่ยง

ข้อผิดพลาดที่ 1 ไม่มีปัญหาที่ชัดเจนในการแก้ไข

91% ของผู้บริหารระดับโลกกำลังขยายโครงการ AI ของตน G-P’s รายงาน AI ที่ทำงานประจำปีที่สอง เปิดเผย บริษัทต่างๆ รีบนำ AI มาใช้ในกระบวนการทางธุรกิจเพื่อไม่ให้หลงเหลืออยู่ข้างหลัง ปัญหาก็คือความกลัวที่จะพลาดโอกาสมักจะกลายเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการนำ AI มาใช้ แต่ AI ที่นำมาใช้โดยไม่มีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนมักจะไม่ทำให้การดำเนินงานง่ายขึ้น และอาจส่งผลให้มีการใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น

ตาม CIO ประมาณ 88% ของ AI ที่ทดลองไม่เคยถึงการผลิต ส่วนใหญ่เนื่องจากไม่มีวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและผลลัพธ์ที่วัดได้ ซึ่งใช้กับทั้งแบบจำลองในองค์กรและโซลูชัน SaaS เพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลว โครงการควรเริ่มต้นด้วยการกำหนดเมตริกธุรกิจเฉพาะ เช่น รายได้ การประหยัดต้นทุน หรือความเร็วในการตัดสินใจ และมอบหมายเจ้าของผลลัพธ์ที่รับผิดชอบ

Instinctools ใช้แนวทางนี้เมื่อช่วยให้ผู้ผลิตอุปกรณ์ทางอุตสาหกรรมนำ AI มาใช้ในการฝึกอบรมพนักงานใหม่ ลูกค้าพร้อมที่จะนำ AI มาใช้ในกระบวนการของตน ดังนั้นทีม Instinctools จึงวิเคราะห์การดำเนินงานของบริษัทและระบุปัญหาหลัก: การฝึกอบรมพนักงานใหม่ บริษัทต้องดิ้นรนในการให้การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องและการสนับสนุนพนักงานใหม่ การแก้ปัญหาคือ AI ที่ช่วยฝึกอบรมวิศวกรเกี่ยวกับความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ในขณะเดียวกันก็ให้ทางเลือกเพิ่มเติมแก่ทีมการตลาดและการผลิตในการสื่อสารกับวิศวกรภาคสนาม

การกำหนดปัญหาเป็นอันดับแรก

ข้อผิดพลาดที่ 2 ไม่มีคุณภาพและธรรมาภิบาลของข้อมูล

AI ต้องการการเข้าถึงข้อมูลอย่างต่อเนื่อง คุณภาพ ความสมบูรณ์ และความสอดคล้องของข้อมูลเหล่านั้นจะกำหนดว่าแบบจำลองจะทำงานได้ดีเพียงใด ปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลและไม่มีการกำกับดูแลข้อมูลเป็นหนึ่งในอุปสรรคหลักในการนำ AI มาใช้ ตาม DataCentre Solutions ในการศึกษาที่ดำเนินการร่วมกับศูนย์ Applied AI และ Business Analytics ของ Drexel University’s LeBow College of Business 62% ของบริษัทที่เข้าร่วม รายงาน ว่าปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลเป็นอุปสรรคหลัก

แม้ว่า 60% ขององค์กร ระบุ ว่า AI มีบทบาทสำคัญในโปรแกรมข้อมูลของตน แต่มีเพียง 12% ที่รายงานว่าข้อมูลของตนมีคุณภาพและสามารถเข้าถึงได้เพียงพอในการใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บริษัทที่ประสบความสำเร็จในการรวม AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจเกือบจะเสมอไปเริ่มต้นด้วย การเตรียมข้อมูล: การทำความสะอาดชุดข้อมูล การจัดแนวคำจำกัดความระหว่างแผนก การกำหนดบทบาทการเป็นเจ้าของข้อมูล และการนำกระบวนการควบคุมคุณภาพมาใช้ การทำงานพื้นฐานนี้ ซึ่งอาจใช้เวลาในการดำเนินโครงการถึง 80% เป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างระบบ AI ที่แม่นยำ ไม่มีอคติ และพร้อมสำหรับการผลิต

ข้อผิดพลาดที่ 3 พนักงานไม่พร้อมที่จะใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อีกความท้าทายทั่วไปที่บริษัทต้องเผชิญคือช่องว่างทักษะของพนักงาน

“ในขณะที่องค์กรต่างๆ ต้องการที่จะใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI แต่การขาดแคลนทักษะก็ขัดขวางการนำ AI มาใช้” Murugan Anandarajan, PhD, ศาสตราจารย์และผู้อำนวยการศูนย์ Applied AI และ Business Analytics ของ Drexel University’s LeBow College of Business กล่าว “ผลการวิจัยของเราเน้นย้ำถึงช่องว่างนี้ โดย 60% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าการขาดทักษะและฝึกอบรม AI เป็นความท้าทายที่สำคัญในการเปิดตัวโครงการ AI – สัญญาณให้ผู้นำทางธุรกิจต้องมีการฝึกอบรมเป็นเรื่องสำคัญเชิงกลยุทธ์”

โครงการ AI มักล้มเหลวเพราะพนักงานไม่เข้าใจวิธีการทำงานกับเครื่องมือหรือวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโดยใช้ AI โดยไม่มีการฝึกอบรมที่มีโครงสร้างซึ่งรวมถึงขั้นตอนเฉพาะในการรวม AI เข้ากับกระบวนการทำงาน พนักงานมักจะกลับไปใช้วิธีการที่คุ้นเคย

ข้อผิดพลาดที่ 4 ไม่มีการจัดการความเสี่ยง

ตาม การสำรวจ ของ Ernst & Young ทั่วโลก บริษัทขนาดใหญ่เกือบทั้งหมดที่นำ AI มาใช้ได้สูญเสียทางการเงินเนื่องจากข้อผิดพลาดของแบบจำลอง การละเมิดการปฏิบัติตามกฎระเบียบ หรือความเสี่ยงที่ไม่ได้รับการควบคุม ซึ่งมีมูลค่าประมาณ 4.4 ล้านดอลลาร์ บริษัทต่างๆ มักจะละเลยความจำเป็นในการคาดการณ์ความเสี่ยง การกำหนดนโยบายการใช้งาน การนำการควบคุมคุณภาพมาใช้ และการวางแผนสำหรับการจัดการข้อผิดพลาด

ตามรายงาน ความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุดซึ่งบริษัทต่างๆ ต้องเผชิญ ได้แก่ การไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI ซึ่งระบบ AI ถือว่าละเมิดกฎหมายหรือนโยบายขององค์กรภายใน และความมีแนวโน้มที่ AI จะตัดสินใจที่มีอคติ

AI สามารถช่วยเติบโตธุรกิจและปรับปรุงกระบวนการได้ แต่ก็สามารถกลายเป็นกับดักและนำไปสู่ปัญหาที่ร้ายแรงสำหรับบริษัทได้ องค์กรควรจะมีแผนการจัดการความเสี่ยงและปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานที่กำหนดไว้ เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปต้องการความโปร่งใสของอัลกอริทึม ความรับผิดชอบ และการกำกับดูแลของมนุษย์เป็นประจำ NIST AI Risk Management Framework ให้คำแนะนำในการจัดการความเสี่ยงของ AI ซึ่งสามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับองค์กรใดๆ ตั้งแต่สตาร์ทอัพจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ และทั่วทุกอุตสาหกรรม มีมาตรฐาน ISO/IEC ระหว่างประเทศที่ให้เกณฑ์ที่สอดคล้องกันสำหรับคุณภาพ ความปลอดภัย และการกำกับดูแล

การปฏิบัติตามมาตรฐานเหล่านี้และการจัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จ

ข้อผิดพลาดที่ 5 ไม่มีแผนการขยายขนาด

อีกครั้ง แผนการหลายขั้นตอนมีความจำเป็น การรวม AI เป็นกระบวนการระยะยาวที่ต้องการการอัปเดตและปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่อง บริษัทต่างๆ ต้องคำนึงถึงวิธีการที่จะรวมโซลูชันเข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน IT ใครจะเป็นผู้ดูแลแบบจำลอง วิธีการติดตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล และวิธีการกระจายบทบาทและความรับผิดชอบระหว่างแผนก สิ่งนี้ต้องการการให้ทุนและการจัดสรรทรัพยากรอย่างต่อเนื่อง

เพื่อให้ประสบความสำเร็จ องค์กรจะต้องสร้าง สภาพแวดล้อมที่เป็นเอกภาพ ที่ทุกแบบจำลอง AI ชุดข้อมูลและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องถูกเก็บไว้ จัดการและเข้าถึงได้ สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่รับประกันว่าระบบ AI จะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในระดับใหญ่ นโยบายการอัปเดตแบบจำลองที่ชัดเจนสำหรับวิธีการและเวลาที่จะฝึกอบรม ตรวจสอบและปรับใช้แบบจำลองใหม่ และกระบวนการตรวจสอบที่เป็นมาตรฐาน