นี่ไม่ใช่ฟองสบู่ AI แต่เป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน

ในช่วงปีที่ผ่านมา เราได้เห็นเรื่องราวที่คุ้นเคยเกิดขึ้นในห้องประชุมและหัวข้อข่าวต่างๆ การลงทุนใน AI กำลังเติบโตในระดับที่เกินจริง และมีแนวโน้มที่จะพังทลายลงหากไม่สามารถสร้างรายได้ตามที่คาดหวัง การไหลเข้ามาของการลงทุนในโครงการนำร่องได้ถูกตั้งคำถามโดยนักวิเคราะห์ ซึ่งถกเถียงกันว่าองค์กรต่างๆ ได้ขยายตัวเกินไปโดยการไล่ตามนวัตกรรมมากกว่าคุณค่า เมื่อดูจากมุมมองนี้ AI ดูเหมือนจะเป็นอีกหนึ่งรูปแบบของการเกิดฟองสบู่ทางเทคโนโลยี ซึ่งให้คำมั่นสูงแต่ไม่สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอได้ แต่การมองโลกในแง่ดีนี้ทำให้เราเข้าใจผิดเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในอุตสาหกรรมนี้ อุตสาหกรรมไม่ได้เห็นฟองสบู่ AI แต่เป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน เศรษฐกิจ AI อยู่ในระยะการปรับเทียบ โดยที่การลองผิดลองถูกในระยะแรกๆ ให้ทางไปสู่การบูรณาการ และคุณค่าที่ยั่งยืนเริ่มปรากฏไม่ใช่แค่ที่ขอบขององค์กร แต่ที่ใจกลางที่ซับซ้อนที่สุด

การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นกระบวนการที่ชัดเจนของการนำเทคโนโลยีที่มีฐานะเข้ามาใช้ ในช่วงแรกของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ องค์กรมักจะทดลองอย่างกว้างขวาง (เช่น การคำนวณแบบคลาวด์ ซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร การชำระเงินแบบดิจิทัล ฯลฯ) เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่มาก่อน AI การทดลองและกรณีการใช้งานที่แยกจากกันถูกสำรวจ และความไม่มีประสิทธิภาพถูกทนได้เพื่อแลกกับการเรียนรู้ สิ่งที่แตกต่างในตอนนี้คือองค์กรเริ่มย้ายออกจากการถามว่า “AI สามารถทำอะไรได้บ้าง” และหันไปหาความชัดเจนเกี่ยวกับว่ามันควรอยู่ที่ไหน มันขยายตัวได้อย่างไร และมันเข้ากันได้กับการดำเนินงานที่มีการกำกับดูแลและจริงๆ ได้อย่างไร

จากการทดลองไปสู่โครงสร้างพื้นฐาน

การเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนหลายชั้นของ AI อาจเป็นสัญญาณที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของที่ที่นวัตกรรมและความพยายามมุ่งเน้นไป การเปลี่ยนแปลงกำลังไหลผ่านทุกชั้นของสแต็ค ตั้งแต่ชิปที่มีการออกแบบพิเศษ ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ โมเดลพื้นฐาน เฟรมเวิร์กการบูรณาการ และแอปพลิเคชันสำหรับองค์กร สิ่งนี้ไม่ใช่ลักษณะของกระแสที่สั้น lived แต่เป็นลักษณะของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว

ธุรกิจกำลังย้ายออกจากการรักษา AI ไว้เป็นเพียงส่วนเสริมหรือคุณลักษณะใหม่ๆ พวกเขาเริ่มฝัง AI ลงในระบบบันทึกและระบบปฏิบัติการ โดยมุ่งเป้าไปที่จุดที่ความแม่นยำ ความโปร่งใส และความทนทานมีความสำคัญมากกว่าความเร็วในการแสดงตัวอย่าง ในระดับนี้ ความคาดหวังเริ่มเปลี่ยนไป

ในบรรยากาศเหล่านี้ AI ไม่คาดหวังที่จะแทนที่ตรรกะที่มีอยู่ทั้งหมด แต่จะถูกขอให้ลดความซับซ้อน ให้ข้อมูลเชิงลึกเร็วขึ้น อัตโนมัติงานที่ซับซ้อนเกินไปหรือใช้คนมากเกินไปที่จะขยายตัว และมักจะเปลี่ยนสมดุลของงานระหว่างสิ่งที่คนและสิ่งที่ AI ทำ เป้าหมายไม่ใช่การให้ AI มีอิสระโดยไม่มีเหตุผล แต่ให้ทีมเริ่มพิจารณาว่าจะใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร มีคุณค่าในการขยายทีมผู้คนผ่าน AI เพื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยเครื่องมือดิจิทัลที่ขยายความสามารถของพวกเขา

ความเสี่ยงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือการหยุดนิ่ง

หากมีความลังเลใจที่แท้จริงที่ธุรกิจต้องเผชิญวันนี้ มันไม่ควรอยู่ที่การลงทุนเกินกว่า AI แต่อยู่ที่การไม่นำ AI มาใช้

ซอฟต์แวร์ วิธีการทำงาน และบทบาทกำลังถูกเปลี่ยนแปลง วงจรการปิดบัญชีทางการเงินกำลังถูกบีบอัด โมเดลการปฏิบัติตามกฎระเบียบกำลังเปลี่ยนจากแบบจุดๆ ไปเป็นแบบต่อเนื่อง และการโต้ตอบกับลูกค้ากำลังเปลี่ยนไปสู่อินเทอร์เฟซที่ใช้การโต้ตอบและตัวแทน ในแต่ละกรณี AI ไม่ได้ทำงานคนเดียว แต่เป็นตัวเร่งที่ถูกวางซ้อนบนการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่มีอยู่แล้ว

องค์กรที่ชะลอการนำ AI มาใช้จนกว่ามันจะ “มั่นคง” อาจพบว่าระบบนิเวศที่ล้อมรอบมัน已经เปลี่ยนแปลงไป คู่ค้าจะคาดหวังข้อมูลที่สามารถอ่านได้โดยเครื่องจักร แพลตฟอร์มจะถือว่าการตั้งค่า AI และการทำงานของตัวแทนเป็นเรื่องปกติ ผู้กำกับดูแลจะเรียกร้องรายงานที่รวดเร็วและละเอียดมากขึ้น เมื่อถึงจุดนั้น การตามทันจะกลายเป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายมากกว่าการพัฒนา

การกำกับดูแลทำให้เครื่องยนต์ AI ยังคงทำงาน

หนึ่งในเหตุผลที่การนำ AI มาใช้กำลังเติบโตในตอนนี้คือการกำกับดูแลกำลังตามทันความสามารถของ AI การใช้งานในระยะแรกๆ มักจะถือว่าการกำกับดูแลเป็นเรื่องรอง โดยคิดว่าสามารถเพิ่มการควบคุมเข้าไปในภายหลังได้ แต่สิ่งที่องค์กรได้เรียนรู้คือความไว้วางใจต้องถูกออกแบบมาจากจุดเริ่มต้น

กรอบการทำงานด้านกฎระเบียบกำลังพัฒนาไปพร้อมๆ กัน โดยชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนถึงความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และการกำกับดูแลของมนุษย์เป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ สิ่งเหล่านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายเพื่อการชะลอการนำ AI มาใช้ แต่การสร้างสภาพแวดล้อมที่จำเป็นสำหรับการขยายตัว

ทำไมการร่วมมือจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

เมื่อ AI ถูกฝังลงในกระบวนการทำงานของธุรกิจ การเดินทางด้วยตนเองอาจไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุด สแต็ค AI มีความกว้างเกินไป และภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบยังคงใหม่เกินไปเมื่อเทียบกับวัตถุประสงค์ในการดำเนินการที่ทะเยอทะยานและผลกระทบที่ไม่คาดคิด

การนำ AI มาใช้ที่ประสบความสำเร็จที่สุดกำลังเกิดขึ้นผ่านการร่วมมือระหว่างองค์กรและผู้ให้บริการเทคโนโลยีที่เข้าใจทั้งระบบที่ซ่อนอยู่และความเป็นจริงด้านกฎระเบียบที่ควบคุมพวกเขา การร่วมมือเหล่านี้ลดความเสี่ยงในการนำระบบมาใช้ ป้องกันไม่ให้เครื่องมือแตกกระจาย และช่วยให้องค์กรสามารถมุ่งเน้นทีมภายในของตนไปที่ผลลัพธ์มากกว่าการบูรณาการ

การสร้างโครงสร้างพื้นฐานในอนาคต

ช่วงเวลาของ AI ในปัจจุบันไม่ใช่จุดสูงสุดของการเก็งกำไร แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่มีลักษณะเป็นการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐาน เมื่อคาดหวังถูกปรับใหม่ การใช้งานจะเริ่มแคบลงเมื่อองค์กรได้รับความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการนำความสามารถของ AI มาใช้

ระยะต่อไปของ AI จะไม่ได้ถูกกำหนดโดยการแสดงตัวอย่างที่น่าประทับใจหรือการอ้างสิทธิ์ในความเป็นอิสระที่กว้างขวาง การชนะที่แท้จริงจะเริ่มปรากฏในจุดนี้ เช่น การมอบหมายงานด้วยมือน้อยลง การตรวจจับความเสี่ยงเร็วขึ้น วงจรการตัดสินใจที่เร็วขึ้น และระบบที่ปรับตัวได้เมื่อ

สิ่งนี้ไม่ใช่ฟองสบู่ที่กำลังแตก แต่เป็นอุตสาหกรรมที่กำลังสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับคุณค่าระยะยาว สำหรับองค์กรที่เต็มใจที่จะก้าวไปข้างหน้า ผลตอบแทนที่ได้จะไม่ใช่สิ่งที่เป็นไปได้ แต่จะเป็นสิ่งที่วัดผลได้ ทนทาน และเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในระดับพื้นฐาน