สิ่งที่ปี 2026 มีให้กับบริษัทที่มี AI เป็นหลัก

เมื่อมองย้อนกลับไป ปี 2025 เป็นการทดสอบความจริงของเศรษฐกิจ AI ข้อมูลล่าสุดแสดงให้เห็นถึงความจริงที่น่าหดหู่: การล้มละลายของสตาร์ทอัพ เพิ่มขึ้น ถึง 40%, 60-70% ของการทดสอบไม่เคย เข้าสู่การผลิต และ เพียงเศษเสี้ยว (22%) ขององค์กร ได้เรียนรู้ที่จะขยาย AI ไปยังกว้างขวาง นอกเหนือจากการทดลองแบบแยกส่วน เมื่อสตาร์ทอัพด้าน AI ก้าวเข้าสู่บทใหม่ที่ตัวชี้วัดต่างๆ เช่น รอบการระดมทุน คะแนนโมเดล และการสาธิตต่อสื่อมวลชนมีความสำคัญน้อยลง อุปสรรคที่แท้จริงจึงกลายเป็นปัจจัยด้านโครงสร้าง การคำนวณ และภาระงานขององค์กร

ในบทความนี้ Alex Kurov, CPO ของ Zing Coach สำรวจจุดแข็งที่ซ่อนอยู่ 5 ประการที่แยกผู้ชนะออกจากผู้ล้มเหลวในปี 2026 สิ่งเหล่านี้ไม่ได้อยู่ในหนังสือเชิญนักลงทุน แต่เป็นสิ่งที่กำหนดความสำเร็จหรือความล้มเหลวภายในระบบ AI และการดำเนินงานจริงอยู่แล้ว

ภูมิทัศน์ AI ที่แตกแยก

มาทำความรู้จักกับตัวเลขที่ยากสำหรับการเริ่มต้นกัน “สถานะของ AI ในธุรกิจ 2025” ของ MIT แสดงให้เห็นว่า 95% ของการบิน AI ไม่สามารถส่งมอบคุณค่าที่วัดได้หรือขยายไปสู่การผลิต แม้แต่การสำรวจของ McKinsey ที่มองโลกในแง่ดี พบว่า เพียง ~23% ของบริษัท ที่ใช้ระบบ AI ที่มีเจตนา จงใช้ประโยชน์จากสิ่งเหล่านี้อย่างมีความหมาย ซึ่งบ่งบอกว่าตลาดไม่ได้รีบเร่งที่จะรวม AI ที่น่าตื่นเต้นเหล่านั้น

ข้อมูลนี้เป็นฉากหลังที่น่าหดหู่กว่าที่เราหวังไว้ และทุกบริษัท AI ควรเตรียมพร้อมที่จะถูกตรวจสอบกับฉากหลังนี้ในปี 2026 โครงการที่ประสบความสำเร็จทำได้ไม่ใช่เพราะมีแบบจำลองที่ฉลาดหรือใหญ่กว่า แต่สิ่งวิเศษของพวกเขาคืออะไร

ความเปราะบางของแบบจำลองและการอยู่รอดของแบบจำลองที่เสถียรที่สุด

เมื่อผู้ที่ไม่ใช่คนเขียนโปรแกรมได้ยิน “AI” พวกเขาฝันถึง การผลิตที่ฉลาด สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับการอยู่รอดคือระบบสามารถจัดการความซับซ้อนของโลกแห่งความเป็นจริงได้หรือไม่ โดยที่ข้อมูลมีความซับซ้อน วัตถุประสงค์เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และกรณี ngoại lệที่ไม่คาดคิดเกิดขึ้นเพื่อทำให้ทุกอย่างผิดปกติ แบบจำลองควรให้ผลลัพธ์ที่ฉลาดที่ผู้ใช้สุดท้ายคาดหวัง

ความล้มเหลวส่วนใหญ่ของ AI ในแง่ของการผลิตไม่สามารถป้องกันได้ด้วยการเพิ่มความจุของแบบจำลอง ความเปราะบางเป็นศัตรูที่แท้จริง แบบจำลองมักถูกทดสอบเพื่อทำงานได้ดีในการทดสอบแยกส่วน ไม่น่าแปลกใจที่พวกมันพังเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในอินพุต บริบท หรือการทำงาน ระบบอื่น ๆ หลงหรือมีพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดเมื่ออยู่นอกสภาพแวดล้อมที่แคบ ๆ ที่พวกมันถูกฝึกฝน การวิจัย AI ขององค์กรยังคง ลงทุนน้อยในด้านความปลอดภัยและการออกแบบที่มีความเสถียร ทำไม? เพราะมานานแล้วที่การเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพเป็นลำดับก็เพียงพอแล้วที่จะดึงดูดนักลงทุนที่ตื่นเต้น แต่คะแนนเหล่านี้จะไม่ช่วยเราในการใช้งาน

สำหรับปี 2026 บริษัทควรหยุดมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มคะแนนแบบจำลองสูงสุด และเริ่มคิดถึงความเสถียรของระบบแทน คือแบบจำลองของคุณทำงานได้สม่ำเสมอในช่วงการเปลี่ยนแปลงหรือไม่? มันล้มเหลวได้อย่างมีเกียรติหรือไม่? มันฟื้นตัวและแก้ไขตนเองได้หรือไม่? แบบจำลองที่เปราะบางจะพังทันทีที่การทำงานจริงต้องการอะไรที่มากกว่าข้อมูลอินพุตแบบเรียนหนังสือ ดังนั้นเราจึงไม่ควรสร้างแบบจำลองสำหรับการใช้งานแบบเรียนหนังสือ

ชั้นความซับซ้อนที่ซ่อนอยู่: ความไม่มั่นคงแบบหลายตัวแทน

เมื่อระบบเติบโตจากแบบจำลองเดียวไปสู่ระบบที่มีหลายตัวแทน ซึ่งเป็นโมดูล AI ที่วางแผน พูดคุย และดำเนินการโดยอิสระ การเชื่อมโยงระหว่างกันทำให้ทุกความล้มเหลวเล็ก ๆ น้อย ๆ ส่งผลให้เกิดการระเบิดใหญ่ การเพิ่มขึ้นของระบบหลายตัวแทนนำมาซึ่งระดับความไม่มั่นคงที่ใหม่ เนื่องจากแต่ละตัวแทนเพิ่มความซับซ้อนแบบเลขชี้กำลัง: สภาพแวดล้อมภายในเปลี่ยนแปลงไป ลูปของข้อเสนอแนะทบทบ และอื่น ๆ แม้ว่าผู้ปฏิบัติงานจะพูดคุยเกี่ยวกับปัญหาเหล่านี้ (ใน Reddit ส่วนใหญ่ ไม่ใช่ในพิมพ์) แต่การรั่วไหลของความไม่เท่าเทียมกันทำให้ระบบ AI หลายตัวแทนซึ่งน่าสนใจล้มเหลว
ความไม่มั่นคงแบบหลายตัวแทนกระตุ้นให้เรียนรู้จากฝูงผึ้ง ในฝูงผึ้งแต่ละหน่วยมีเป้าหมายที่เรียบง่าย แต่พฤติกรรมรวมก็ถูกควบคุมอย่างระมัดระวัง วิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมไม่สามารถใช้ได้เพราะตัวแทน AI เหมือนผึ้ง มีลักษณะที่เป็นแบบสุ่ม ปรับเปลี่ยนได้ และมีความอ่อนไหวต่อบริบท

ช่องว่างในการกำกับดูแลที่ฆ่าโอกาสในการขยายทุกอย่าง

แม้แต่การแก้ปัญหาแบบเสถียรที่มีพฤติกรรมของตัวแทนแบบคาดการณ์ได้ ก็ยังล้มเหลวในการกำกับดูแลก่อนที่จะขยายตัวได้ การวิจัยองค์กรล่าสุด พบว่าบริษัทส่วนใหญ่ที่ใช้ AI ยังคงไม่มีกรอบการกำกับดูแลที่ฝังแน่นซึ่งครอบคลุมแนวปฏิบัติด้านจริยธรรม ขีดจำกัดความเสี่ยง การจัดการข้อมูล หรือการดูแลชีวิตการทำงาน เพียงเศษเสี้ยวเล็ก ๆ เท่านั้นที่รวมแนวปฏิบัติเหล่านี้เข้ากับกระบวนการพัฒนามาตรฐาน

เลวร้ายกว่านั้น การทำงานด้านความปลอดภัยในขั้นตอนการปรับใช้ รวมถึงการตรวจสอบความลำเอียง การติดตามความสามารถในการอธิบาย ฯลฯ ยังคง ไม่ได้รับการวิจัยและใช้งาน ในแง่ปฏิบัติ นี่หมายความว่าทีมงานเปิดตัว AI ในโดเมนที่มีความอ่อนไหวโดยไม่มีการควบคุมความลำเอียง ไม่มีเครื่องมือการป้องกันที่ใช้งานได้ และมีลูปของข้อเสนอแนะที่มีแนวโน้มที่จะเกิดการเปลี่ยนแปลง

สำหรับปี 2026 การกำกับดูแลจะไม่ใช่แค่การตรวจสอบอีกต่อไป เมื่อช่องว่างในการกำกับดูแลในปี 2025 มีค่าใช้จ่ายหลายบริษัททั้งชื่อเสียงของพวกเขา มันถึงเวลาที่จะฝังการกำกับดูแลและเครื่องมือการปฏิบัติตามกฎระเบียบเข้ากับการพัฒนาและใช้งานทุกวัน

Load Condition

ในการเร่งรีบเพื่อสร้างความตื่นเต้นสตาร์ทอัพและองค์กรต่างๆได้นำเครื่องมือและคำถามที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาสู่ทีมงานโดยไม่ได้ลดภาระงานด้านการคำนวณ การแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของเครื่องมือ AI ได้ปูทางไปสู่การนำ AI ไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต (พนักงานใช้เครื่องมือที่ไม่ได้รับอนุญาตโดยไม่ได้รับการดูแล) จากนั้นก็มีความไม่สอดคล้องกันอย่างมากระหว่างความคาดหวังของมนุษย์และความพร้อมขององค์กร ผลลัพธ์ที่ได้คือ ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นและความไม่ชัดเจน

ไม่มี AI ใดที่เคยพัฒนาจนกลายเป็นเครื่องมือลึกลับที่สามารถทดแทนความคิดของมนุษย์ได้ ดังนั้น เราจึงต้องการให้ผู้คนสามารถเข้าใจและไว้วางใจในโซลูชัน AI และทำงานร่วมกับมัน ไม่ใช่แค่ทำงานร่วมกันเท่านั้น ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI ก็เหมือนกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ และจำเป็นต้องมีตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่วัดได้ เช่น ความไว้วางใจที่เหมาะสม ความง่ายในการใช้งานและเหนือสิ่งอื่นใดคือความโปร่งใส

การลากจูงในการรวมเข้าด้วยกัน

ฐานข้อมูลการล้มเหลวของ AI แสดงรูปแบบ: โครงการ AI ล้มเหลวส่วนใหญ่เพราะ AI ถูกยึดเข้ากับระบบที่มีอยู่โดยไม่สนใจการทำงาน การจัดการข้อมูล และความมุ่งมั่นขององค์กร เพียงไม่กี่องค์กรที่ผ่านขั้นตอนการทดลองไปสู่การปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพ นั่นคือการลากจูงในการรวมเข้าด้วยกัน: ข้อมูลไม่พร้อมสำหรับการฝึกอบรมหรือการอนุมานของ AI การใช้งานไม่สามารถดูดซับผลลัพธ์ที่มีความหมาย และทีมไม่สามารถตกลงกันว่าสิ่งใดคือความสำเร็จ
แม้ว่าจะไม่มีวิธีแก้ปัญหาแบบหนึ่งขนาดที่เหมาะกับทุกอุตสาหกรรม แต่เราต้องการมากกว่าโซลูชัน AI ที่ไม่สมบูรณ์ ผู้ชนะในตลาดจะรักษาการรวมเข้าด้วยกันเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบโครงสร้าง โดยเกี่ยวข้องกับการออกแบบข้อมูล การทำงานของมนุษย์ และระบบการให้ข้อเสนอแนะ

สิ่งที่ทำให้ผู้ชนะแตกต่าง

ความสำเร็จของ AI อยู่หรือตายที่จุดตัดกันของระบบของมนุษย์และเครื่องจักร บริษัทที่จัดการความซับซ้อนและไม่ทำให้ทุกอย่างซับซ้อนเกินไปยังคงยืนอยู่ในความตื่นเต้นที่ลดลง

ในปี 2026 ผู้ชนะจะมีแบบจำลองที่เสถียร ระบบหลายตัวแทนแบบคาดการณ์ได้ การกำกับดูแลที่ฝังแน่นซึ่งขยายความไว้วางใจและความสอดคล้อง และการรวมเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นในการทำงาน การแสดงสาธิตที่น่าตื่นเต้นออกไป คุณค่าที่วัดได้เข้ามา แบยๆ การสัญญาเกินจริงในปี 2025 มาเข้าสู่ยุคของวินัยและความสอดคล้อง