สิ่งที่บริษัทส่วนใหญ่ทำผิดเกี่ยวกับตัวแทน AI

ทั่วทั้งอุตสาหกรรม ตัวแทน AI ถูกทำการตลาดว่าเป็นตัวแทนการทำงานของมนุษย์ที่สมบูรณ์แบบและสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ แต่ความเป็นจริงนั้นซับซ้อนกว่านั้น เรายังคงอยู่ในช่วงแรกของการนำระบบเหล่านี้มาใช้ และความสำเร็จของมันขึ้นอยู่กับการวางแผนการทำงานที่ดี การมีฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง และการดูแลอย่างต่อเนื่องจากมนุษย์

รายงาน 2025 Stanford AI Index ระบุว่าแม้ว่า AI จะช่วยให้เกิดผลผลิตที่วัดได้ แต่บริษัทต่างๆ ก็รายงานถึงความเสี่ยงด้านความน่าเชื่อถือและช่องว่างในการดูแลการทำงาน นอกจากนี้ยังพบว่าระดับการเติบโตของ AI ยังคงสูงขึ้น แต่การดูแลและการควบคุมยังคงไม่เพียงพอ

ทีมที่จะประสบความสำเร็จในยุคตัวแทน AI จะไม่ใช่ทีมที่เพิ่มเทคโนโลยีใหม่ๆ เข้ามาในระบบและหวังว่าจะเกิดการเปลี่ยนแปลงที่น่าพึงพอใจ แต่จะเป็นทีมที่มองออกไปข้างนอกและคิดว่าการทำงานควรจะไหลลื่น โดยใช้ตัวแทน AI เป็นโอกาสเชิงกลยุทธ์ในการออกแบบรูปแบบการทำงานใหม่ ไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยีมาใช้เพื่อแก้ปัญหา

ที่ Quantum Metric หนึ่งใน VP กล่าวว่า “สำหรับทุกๆ ชั่วโมงที่ฉันใช้ในการปรับปรุงตัวแทน AI ฉันจะได้รับหลายชั่วโมงกลับมา” ทีมที่ใช้ AI เป็นหลักเข้าใจถึงผลกระทบของการทำงานร่วมกัน ตัวแทน AI จะกลายเป็นตัวคูณผลผลิตเมื่อถูกใช้งานอย่างถูกต้อง ทีมเหล่านี้ไม่ถามว่า “เราจะทำให้ AI ทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างไร” แต่ถามว่า “เราจะออกแบบการทำงานใหม่ให้มนุษย์และตัวแทน AI เพิ่มขีดความสามารถให้กันและกันอย่างไร”

ทีมที่ประสบความสำเร็จจะไม่ถามว่า “เราจะทำให้ AI ทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างไร” แต่ถามว่า “เราจะออกแบบการทำงานใหม่ให้มนุษย์และตัวแทน AI เพิ่มขีดความสามารถให้กันและกันอย่างไร” ทีมเหล่านี้มองตัวแทน AI เป็นเพื่อนร่วมงาน ไม่ใช่เครื่องมือที่สามารถตั้งค่าและลืมไปได้

1. ตั้งค่าตัวแทน AI ให้ล้มเหลว

ตัวแทน AI ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา แต่ถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการทำงานที่มีอยู่แล้ว และหลายบริษัทนำตัวแทน AI มาใช้ก่อนที่จะเตรียมการทำงานและฐานข้อมูลที่ดี

ตัวแทน AI ต้องการความรู้พื้นฐาน การฝึกอบรม และการดูแลข้อมูลที่ดี ไม่แตกต่างจากการที่คุณจะให้พนักงานใหม่ทำงานโดยไม่มีการเตรียมการ

ตัวแทน AI ต้องการเป้าหมายที่ชัดเจน การเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ มาตรฐานที่ชัดเจน และการดูแลที่ดีเพื่อให้เข้าใจการทำงานและบทบาทของตนเอง

Gartner’s AI TRiSM Market Guide ระบุว่าบริษัทต่างๆ ต้องมีการดูแลและการควบคุมตัวแทน AI เพื่อป้องกันการทำงานที่ไม่ถูกต้องหรือการทำงานที่ไม่เหมาะสม

หากข้อมูลของคุณไม่ถูกต้อง ไม่เชื่อมต่อหรือไม่ได้รับการดูแลอย่างต่อเนื่อง ตัวแทน AI ของคุณจะไม่เพียงแต่ไม่ได้ผล แต่ยังอาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

2. การประเมินต่ำเกินไปเกี่ยวกับบทบาทของมนุษย์ในระบบอัตโนมัติ

การอภิปรายเกี่ยวกับตัวแทน AI มักจะถูกทำให้ง่ายเกินไปโดยการเปรียบเทียบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร แต่ในความเป็นจริง ตัวแทน AI ส่วนใหญ่จะช่วยเสริมการทำงานของมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่มัน

การฝึกอบรม การดูแล และการปรับปรุงตัวแทน AI เป็นงานที่ต้องการทักษะ และความต้องการทักษะเหล่านี้กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

การสำรวจของ Stanford Global State of Responsible AI ระบุว่าบริษัทที่นำ AI มาใช้ให้ความสำคัญกับการดูแลข้อมูล การดูแลความน่าเชื่อถือ และการดูแลความปลอดภัย

และตามที่ McKinsey ระบุว่าบทบาทของผู้จัดการกำลังเปลี่ยนแปลงจากการจัดการคนไปสู่การจัดการระบบ

3. การเพิกเฉยต่อการดูแลและการควบคุมด้านการปฏิบัติงานและจริยธรรม

การนำตัวแทน AI มาใช้จะต้องมีการดูแลและการควบคุมที่ดี ตัวแทน AI สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว แต่ก็สามารถทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ได้

บริษัทหลายแห่งมองข้ามความเสี่ยงด้านการปฏิบัติงาน จริยธรรม และการดูแลที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจอัตโนมัติ

NIST AI Risk Management Framework ระบุว่าบริษัทต่างๆ ต้องประเมินความเสี่ยงของ AI และการดูแลที่ดีเพื่อป้องกันการทำงานที่ไม่ถูกต้องหรือการทำงานที่ไม่เหมาะสม

ที่ไหนที่ตัวแทน AI กำลังให้คุณค่า

ทั่วทั้งอุตสาหกรรม ผู้นำรุ่นแรกๆ กำลังพบว่าตัวแทน AI มีประสิทธิภาพในการทำงานที่มีปริมาณมาก มีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน และต้องการการตัดสินใจในเวลาจริง

• ในด้านการบริการลูกค้า ตัวแทน AI สามารถจัดการการไตร่ตรอง การสรุปปัญหา การแสดงการดำเนินการที่ดีที่สุด และการยกเลิกอย่างชาญฉลาด
• ในด้านการดำเนินงาน ตัวแทน AI สามารถติดตามการทำงาน ระบุปัญหา และช่วยเหลือผู้ปฏิบัติงานในการตัดสินใจ
• ในด้านการขายและการตลาด ตัวแทน AI สามารถจัดการการคัดกรองผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า การจัดเส้นทางการคุย และการช่วยเหลือในการปรับแต่ง

ขอบเขตใหม่: การสร้างองค์กรที่พร้อมสำหรับ AI

ตัวแทน AI ไม่ใช่เรื่องของ “ถ้า” แต่เป็นเรื่องของ “เมื่อ” สำหรับกำลังแรงงานสมัยใหม่ และความแตกต่างระหว่างทีมที่ประสบความสำเร็จและทีมที่ต้องดิ้นรนมาจากความเกี่ยวข้อง

ทีมที่ประสบความสำเร็จจะวัด การปรับแต่ง การประเมิน และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง พวกเขาสร้างวัฒนธรรมที่มนุษย์และตัวแทน AI ทำงานร่วมกัน ไม่ใช่แข่งขันกัน

การวางรากฐานสำหรับการได้รับผลตอบแทนที่มีความหมาย

ตัวแทน AI สามารถปฏิวัติผลผลิตได้ แต่จะต้องมีการวางรากฐานที่ดีและแผนการนำไปใช้ที่รอบคอบ ซึ่งรวมถึง

• ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อมต่อ
• การเตรียมการทำงานที่ดี
• การดูแลและการควบคุมที่ดี
• การดูแลและการควบคุมของมนุษย์
• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
• การทำงานร่วมกันระหว่างทีม

บริษัทที่มองตัวแทน AI เป็นเพื่อนร่วมงาน ไม่ใช่ทางลัด จะเป็นบริษัทที่ปลดล็อกผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นของตัวแทน AI

ยุคตัวแทน AI คือการออกแบบระบบใหม่เพื่อให้คนและตัวแทน AI เพิ่มขีดความสามารถให้กันและกัน และบริษัทที่เต็มใจที่จะทำการเปลี่ยนแปลงนี้วันนี้จะเป็นบริษัทที่กำหนดขอบเขตของผลผลิตในอนาคต