เหตุใดการทดสอบใช้งาน AI จึงไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไปสำหรับผู้นำธุรกิจ

ในแวดวงเทคโนโลยี “การลองอาหาร“Dogfooding” เป็นคำย่อสำหรับแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ท้าทาย นั่นคือ การใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณเองในแบบเดียวกับที่ลูกค้าของคุณใช้ มันเริ่มต้นจากการเป็นระเบียบปฏิบัติในทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทดสอบเครื่องมือที่ยังไม่เสร็จสมบูรณ์ภายในองค์กร แต่ในยุคของ AI ระดับองค์กร “Dogfooding” มีความสำคัญมากขึ้นอย่างมาก เมื่อระบบ AI ก้าวจากขั้นตอนการทดลองไปสู่แก่นหลักของการดำเนินงานทางธุรกิจ การพึ่งพาระบบเหล่านั้นด้วยตนเองจึงไม่ใช่แค่แนวทางปฏิบัติของผลิตภัณฑ์อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นภาระหน้าที่ของผู้นำ

การทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเองก่อนใช้ AI: วินัยการเป็นผู้นำที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว

การทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเอง (Dogfooding) มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จหรือความล้มเหลวของแพลตฟอร์มเทคโนโลยีหลัก ๆ มานานแล้ว ก่อนที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเข้ามามีบทบาทเสียอีก

ในยุคแรกเริ่มของซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร ไมโครซอฟต์กำหนดให้พนักงานส่วนใหญ่ของบริษัทต้องใช้งาน Windows และ Office เวอร์ชันก่อนวางจำหน่ายภายในองค์กรต้นทุนที่เกิดขึ้นนั้นเป็นเรื่องจริง: ผลผลิตลดลง ระบบล้มเหลว และความไม่พอใจเพิ่มมากขึ้น แต่ความขัดแย้งนั้นได้เปิดเผยข้อบกพร่องที่สภาพแวดล้อมการทดสอบใดๆ ก็ไม่สามารถจำลองได้ ที่สำคัญกว่านั้น มันบังคับให้ผู้บริหารได้สัมผัสกับผลที่ตามมาจากการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์โดยตรง ผลิตภัณฑ์ที่รอดพ้นจากการใช้งานภายในมักจะประสบความสำเร็จภายนอก ส่วนผลิตภัณฑ์ที่ไม่ประสบความสำเร็จจะได้รับการแก้ไข หรือถูกยกเลิกอย่างเงียบๆ ก่อนที่ลูกค้าจะได้เห็นมันด้วยซ้ำ

ระเบียบวินัยแบบเดียวกันนี้ได้ปรากฏขึ้นอีกครั้งในรูปแบบที่แตกต่างกันในหมู่ผู้นำด้านเทคโนโลยีรายอื่นๆ

ที่ IBM การพึ่งพาภายในต่อมิดเดิลแวร์ของตนเองแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูล และเครื่องมืออัตโนมัติกลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในช่วงที่องค์กรเปลี่ยนผ่านไปสู่ซอฟต์แวร์และบริการระดับองค์กร สิ่งที่ปรากฏออกมาคือความเป็นจริงที่น่าอึดอัดใจ: เครื่องมือที่ผ่านการประเมินจากฝ่ายจัดซื้อ มักล้มเหลวภายใต้ความซับซ้อนของการดำเนินงานจริง การทดสอบภายในองค์กรได้ปรับเปลี่ยนลำดับความสำคัญของผลิตภัณฑ์ โดยเน้นที่การบูรณาการ ความน่าเชื่อถือ และอายุการใช้งานที่ยาวนาน ซึ่งเป็นปัจจัยที่ปรากฏชัดเจนก็ต่อเมื่อมีการพึ่งพาภายในอย่างต่อเนื่องเท่านั้น

แนวทางที่เข้มงวดกว่านี้ได้ปรากฏขึ้นที่ Amazon ทีมภายในถูกบังคับให้ใช้โครงสร้างพื้นฐานผ่าน API เดียวกันกับที่เปิดให้ใช้งานภายนอกในภายหลังไม่มีทางลัดภายในใดๆ หากบริการใดช้า เปราะบาง หรือมีเอกสารประกอบที่ไม่ดี อเมซอนจะรู้สึกได้ทันที วินัยนี้ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังวางรากฐานสำหรับแพลตฟอร์มคลาวด์ระดับโลกที่เติบโตมาจากความจำเป็นในการใช้งานจริง มากกว่าการออกแบบเชิงนามธรรม

แม้แต่ Google ก็ยังพึ่งพาสิ่งนี้อย่างมาก ใช้ภายในเพื่อทดสอบความเสถียรของระบบข้อมูลและระบบการเรียนรู้ของเครื่องการทดสอบภายในเผยให้เห็นกรณีพิเศษ ความล้มเหลวในการสร้างนามธรรม และความเสี่ยงในการดำเนินงาน ซึ่งแทบจะไม่ปรากฏในการใช้งานภายนอก แรงกดดันเหล่านี้หล่อหลอมระบบที่ส่งผลต่อมาตรฐานอุตสาหกรรม ไม่ใช่เพราะระบบเหล่านั้นไร้ที่ติ แต่เพราะระบบเหล่านั้นสามารถทนต่อแรงกดดันภายในอย่างต่อเนื่องในระดับใหญ่ได้

เหตุใด AI จึงเปลี่ยนเดิมพันไปอย่างสิ้นเชิง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยกระดับความสำคัญของบทเรียนนี้ขึ้นอย่างมาก

แตกต่างจากซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ระบบ AI มีลักษณะเป็นความน่าจะเป็น ขึ้นอยู่กับบริบท และถูกกำหนดรูปแบบโดยสภาพแวดล้อมที่มันทำงาน ความแตกต่างระหว่างการสาธิตที่น่าสนใจกับระบบปฏิบัติการที่เชื่อถือได้มักจะปรากฏให้เห็นหลังจากใช้งานจริงไปแล้วหลายสัปดาห์ ความหน่วง (Latency) ภาพหลอนกรณีพิเศษที่เปราะบาง ความล้มเหลวที่มองไม่เห็น และแรงจูงใจที่ไม่สอดคล้องกัน จะไม่ปรากฏในสไลด์นำเสนอ แต่จะปรากฏให้เห็นในประสบการณ์จริง

อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันผู้บริหารจำนวนมากกำลังตัดสินใจครั้งสำคัญเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในด้านการสนับสนุนลูกค้า การเงิน ทรัพยากรบุคคล การตรวจสอบทางกฎหมาย การตรวจสอบความปลอดภัย และการวางแผนเชิงกลยุทธ์ โดยที่ตนเองไม่ได้พึ่งพาระบบเหล่านั้นโดยตรง ช่องว่างนี้ไม่ใช่เรื่องสมมติ แต่เป็นการเพิ่มความเสี่ยงให้กับองค์กรอย่างแท้จริง

จากการปฏิบัติผลิตภัณฑ์สู่ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์

องค์กร AI ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดนั้น ไม่ได้ทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเองเพราะอุดมการณ์ แต่เป็นเพราะความจำเป็น

ทีมผู้บริหารร่างเอกสารการสื่อสารภายในโดยใช้ผู้ช่วยของตนเอง พวกเขาพึ่งพา AI ในการสรุปการประชุม คัดกรองข้อมูล สร้างการวิเคราะห์เบื้องต้น หรือค้นหาความผิดปกติในการดำเนินงาน เมื่อระบบทำงานผิดพลาด ผู้บริหารจะรู้สึกถึงผลกระทบในทันที การสัมผัสโดยตรงเช่นนี้ทำให้กระบวนการรับฟังความคิดเห็นสั้นลงในแบบที่คณะกรรมการกำกับดูแลหรือการบรรยายสรุปจากผู้ขายไม่สามารถเลียนแบบได้

นี่คือจุดที่การทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเอง (dogfooding) หยุดเป็นเพียงกลยุทธ์ด้านผลิตภัณฑ์ และกลายเป็นระเบียบวินัยเชิงกลยุทธ์

AI บังคับให้ผู้นำต้องเผชิญกับความเป็นจริงที่ยากลำบาก: คุณค่าและความเสี่ยงแยกจากกันไม่ได้อีกต่อไป ระบบเดียวกันที่ช่วยเร่งประสิทธิภาพการทำงานก็อาจขยายข้อผิดพลาด อคติ และจุดบอดได้เช่นกัน การทดลองใช้ระบบด้วยตนเอง (Dogfooding) ทำให้เห็นถึงข้อแลกเปลี่ยนเหล่านั้นได้อย่างชัดเจน ผู้นำจะได้เรียนรู้ว่า AI ช่วยประหยัดเวลาได้จริง ๆ ในส่วนใดบ้าง และส่วนใดบ้างที่มันสร้างภาระในการตรวจสอบโดยปริยาย พวกเขาจะค้นพบว่าการตัดสินใจใดบ้างที่ได้รับประโยชน์จากความช่วยเหลือจากหลักการทางสถิติ และการตัดสินใจใดบ้างที่ต้องการการตัดสินใจของมนุษย์โดยปราศจากการแทรกแซง ในบริบทนี้ ความไว้วางใจได้มาจากการสั่งสมประสบการณ์ ไม่ใช่จากการคาดเดาจากตัวชี้วัด

AI ไม่ใช่ฟีเจอร์ แต่เป็นระบบ

การทดสอบใช้งานจริงยังเผยให้เห็นความจริงเชิงโครงสร้างที่หลายองค์กรประเมินต่ำไป นั่นคือ AI ไม่ใช่คุณสมบัติ แต่เป็นระบบ

โมเดลเป็นเพียงองค์ประกอบหนึ่งเท่านั้น การแจ้งเตือน กระบวนการดึงข้อมูล ความทันสมัยของข้อมูล กรอบการประเมินผล ตรรกะการยกระดับ การตรวจสอบ การตรวจสอบย้อนกลับ และเส้นทางการแก้ไขโดยมนุษย์ ล้วนมีความสำคัญไม่แพ้กัน ความสัมพันธ์เหล่านี้จะชัดเจนก็ต่อเมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในขั้นตอนการทำงานจริง แทนที่จะแสดงให้เห็นในโครงการนำร่องที่มีการควบคุม ผู้นำที่ทดสอบระบบ AI ภายในองค์กรด้วยตนเองจะเกิดสัญชาตญาณว่าระบบเหล่านั้นเปราะบางหรือยืดหยุ่นเพียงใด

การปกครองที่ดีจะเกิดขึ้นได้จริง เมื่อผู้นำตระหนักถึงความเสี่ยง

มีมิติด้านการกำกับดูแลที่คณะกรรมการเริ่มตระหนักถึงในเรื่องนี้แล้ว

เมื่อผู้บริหารไม่ได้พึ่งพาระบบ AI โดยตรง ความรับผิดชอบก็ยังคงเป็นเรื่องนามธรรม การอภิปรายเรื่องความเสี่ยงก็ยังคงเป็นเพียงทฤษฎี แต่เมื่อผู้นำใช้ AI โดยตรง การกำกับดูแลก็จะกลายเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นจริง การตัดสินใจเกี่ยวกับการเลือกแบบจำลอง ขอบเขตความรับผิดชอบ และรูปแบบความล้มเหลวที่ยอมรับได้ จะอยู่บนพื้นฐานของความเป็นจริงมากกว่าภาษาในนโยบาย การกำกับดูแลจะดีขึ้นไม่ใช่เพราะกฎเปลี่ยนไป แต่เพราะความเข้าใจที่ลึกซึ้งขึ้น

ความไว้วางใจ การยอมรับ และการส่งสัญญาณขององค์กร

การทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเอง (Dogfooding) ยังช่วยปรับเปลี่ยนความไว้วางใจในองค์กรอีกด้วย

พนักงานจะรับรู้ได้อย่างรวดเร็วว่าผู้บริหารใช้เครื่องมือที่ถูกกำหนดให้ใช้จริงหรือไม่ เมื่อผู้บริหารแสดงให้เห็นถึงการใช้ AI ในขั้นตอนการทำงานของตนเอง การใช้งานก็จะแพร่กระจายไปเองโดยธรรมชาติ เทคโนโลยีจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างการดำเนินงานของบริษัท แทนที่จะเป็นโครงการที่ถูกบังคับใช้ เมื่อ AI ถูกมองว่าเป็นสิ่ง “สำหรับคนอื่น” ความสงสัยก็จะเพิ่มขึ้น และการเปลี่ยนแปลงก็จะหยุดชะงัก

นี่ไม่ได้หมายความว่าการใช้งานภายในจะมาแทนที่การตรวจสอบจากลูกค้า ไม่ใช่เลย ทีมงานภายในมีความยืดหยุ่นและมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากกว่าลูกค้าส่วนใหญ่ คุณค่าของการทดสอบภายใน (Dogfooding) อยู่ที่อื่น: การได้สัมผัสกับข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ การรับรู้ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วขึ้น และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่า "ใช้งานได้" "น่าเชื่อถือ" และ "ดีพอ" นั้นเป็นอย่างไร

ปัญหาแรงจูงใจที่การทดลองใช้อาหารสุนัขเผยให้เห็น

นอกจากนี้ยังมีประโยชน์อีกประการหนึ่งที่มักไม่ค่อยมีการพูดถึง แต่มีความสำคัญในระดับผู้บริหาร นั่นคือ การทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเอง (dogfooding) ช่วยให้เข้าใจแรงจูงใจได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

โครงการ AI มักล้มเหลวเพราะผลประโยชน์ตกอยู่กับองค์กร ในขณะที่ความยุ่งยากและความเสี่ยงตกอยู่กับบุคคล ผู้นำที่ทดลองใช้ระบบ AI ด้วยตัวเองจะรู้สึกถึงความไม่สอดคล้องกันเหล่านั้นทันที พวกเขาจะเห็นว่า AI สร้างงานตรวจสอบเพิ่มขึ้น โยกย้ายความรับผิดชอบโดยไม่มีอำนาจ หรือบั่นทอนความเป็นเจ้าของอย่างแนบเนียน ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มักไม่ปรากฏในแดชบอร์ด แต่ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น

ความห่างเหินในการเป็นผู้นำกลายเป็นข้อเสียในปัจจุบัน

เมื่อ AI เปลี่ยนผ่านจากขั้นตอนการทดลองไปสู่โครงสร้างพื้นฐาน ต้นทุนของการทำผิดพลาดก็จะเพิ่มสูงขึ้น ความล้มเหลวของซอฟต์แวร์ในยุคแรกๆ เป็นเพียงความไม่สะดวก แต่ความล้มเหลวของ AI อาจส่งผลกระทบต่อชื่อเสียง กฎระเบียบ หรือกลยุทธ์ ในสภาพแวดล้อมเช่นนั้น การที่ผู้นำอยู่ห่างๆ จึงเป็นข้อเสียเปรียบ

บริษัทที่ประสบความสำเร็จใน ขั้นตอนต่อไปของการนำ AI มาใช้ บริษัทเหล่านั้นจะไม่ใช่บริษัทที่มีโมเดลล้ำสมัยที่สุดหรือมีงบประมาณมากที่สุด แต่จะเป็นบริษัทที่นำโดยผู้บริหารที่สัมผัสกับ AI ในแบบเดียวกับที่องค์กรของพวกเขาสัมผัส นั่นคือ ไม่สมบูรณ์แบบ มีความเป็นไปได้สูง และบางครั้งก็สร้างความหงุดหงิด แต่ทรงพลังอย่างมหาศาลเมื่อได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความเป็นจริง

ในแง่นั้น การทดสอบผลิตภัณฑ์ด้วยตนเอง (Dogfooding) ไม่ได้หมายถึงความเชื่อมั่นในผลิตภัณฑ์อีกต่อไป แต่หมายถึงการยึดมั่นในความเป็นจริงขณะสร้างระบบที่คิด ตัดสินใจ และลงมือทำไปพร้อมกับเรามากขึ้นเรื่อยๆ