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 เมื่อบริษัทสตาร์ทอัพ AI เข้าสู่บทใหม่ ซึ่งเมตริกเช่นรอบการระดมทุน คะแนนแบบจำลอง และการแสดงสาธิตสื่อมวลชนมีความสำคัญน้อยลง สิ่งกีดขวางที่แท้จริงกลายเป็นโครงสร้าง สंज्ञาณ และองค์กร

ในบทความนี้ อเล็กซ์ คูโรฟ CPO ของ Zing Coach จะสำรวจ五 fuerzas ที่ซ่อนอยู่ที่แยกแยะผู้ชนะจากผู้ที่ล้มเหลวในปี 2026 พวกเขาไม่ได้อยู่ในหนังสือเชิญนักลงทุน แต่พวกเขาได้กำหนดความสำเร็จหรือการล้มเหลวภายในระบบ AI และการทำงานที่มีชีวิตแล้ว

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 ใช้พวกมันอย่างมี意义 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

ภาวะโหลดสंज्ञาณ

ในความเร่งรีบของการสร้างความตื่นเต้น สตาร์ทอัพและองค์กรได้นำเครื่องมือและคำถามที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาให้กับทีมโดยไม่ลดภาวะโหลดสंज्ञาณ การแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของเครื่องมือ AI เปิดทางให้เกิดการนำ AI ไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต (พนักงานใช้เครื่องมือที่ไม่ได้รับอนุญาตนอกการกำกับดูแล) จากนั้น มีการไม่สอดคล้องกันอย่างมากระหว่างความคาดหวังของมนุษย์และความพร้อมขององค์กร ผลลัพธ์? ความซับซ้อนเพิ่มขึ้น ความชัดเจนไม่ได้
ไม่มี AI ที่เคยขยายตัวเป็นเครื่องมืออันลึกลับที่แทนที่ความคิดของมนุษย์ ดังนั้นเราจึงต้องการให้ผู้คนสามารถเข้าใจและเชื่อใจการแก้ปัญหา AI และทำงานร่วมกับพวกมัน ไม่ทำงานกับพวกมัน การโต้ตอบระหว่างมนุษย์และ AI เหมือนกับการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ และต้องการเมตริกการแสดงผลที่วัดได้ เช่น การปรับให้เหมาะสมของความไว้วางใจ การใช้งานที่ง่าย และเหนือสิ่งอื่นใด คือความโปร่งใส

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