การเอาชนะอุปสรรค หรือ: ฉันเรียนรู้ที่จะหยุดกังวลและรักปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร

Newsletter

การเอาชนะอุปสรรค หรือ: ฉันเรียนรู้ที่จะหยุดกังวลและรักปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร

ทำไมบริษัทจำนวนมากจึงล้มเหลวในการนำ AI มาใช้? อุปสรรคสำคัญไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือมนุษย์ บทความนี้ระบุถึงอุปสรรคสำคัญ 6 ประการ ได้แก่ การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง การขาดการมีส่วนร่วมของฝ่ายบริหาร ความปลอดภัยของข้อมูล งบประมาณที่จำกัด การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ทางออกคืออะไร? การเปิดตัวโครงการนำร่องเพื่อแสดงให้เห็นถึงคุณค่า ฝึกอบรมพนักงาน และปกป้องข้อมูลสำคัญด้วยระบบเฉพาะทาง AI ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ไม่ใช่แทนที่ แต่จำเป็นต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงกระบวนการ ไม่ใช่เพียงแค่การแปลงเป็นดิจิทัล

ฟาบิโอ ลอเรีย

ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Electe‍

สรุปบทความนี้ด้วย AI

การทำลายอุปสรรค: อัลกอริทึมภายในตัวเรา

‍

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของเรา หลายบริษัทกำลังเผชิญกับความท้าทายในการนำเครื่องมือใหม่ๆ เหล่านี้ไปใช้ในกระบวนการต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเข้าใจอุปสรรคเหล่านี้จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความท้าทายของการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI ก่อให้เกิดความท้าทายใหม่ๆ แก่ทั้งมืออาชีพและธุรกิจ คนงานต่างกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนที่ อย่างไรก็ตาม AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ช่วยยกระดับงานของพวกเขา ไม่ใช่เข้ามาแทนที่ ผ่านทาง:

การทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติ
พื้นที่สำหรับกิจกรรมเชิงยุทธศาสตร์
การสนับสนุนการตัดสินใจด้วยข้อมูล

การนำเสนอ AI ในฐานะเครื่องมือการทำงานร่วมกันช่วยลดแรงต่อต้านและส่งเสริมการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ แน่นอนว่างานบางอย่างจะหายไปเมื่อเวลาผ่านไป แต่โชคดีที่งานน่าเบื่อที่สุดจะหมดไป ซึ่งหมายถึงไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยีมาใช้ในกระบวนการเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทั้งหมดด้วย กล่าวโดยสรุปคือ ความแตกต่างระหว่างการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลและการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล เรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

การคุ้มครองและรักษาความปลอดภัยข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นอุปสรรคสำคัญ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องปกป้องข้อมูลสำคัญโดยการรับรองความถูกต้องแม่นยำของระบบ AI ความเสี่ยงจากการละเมิดและข้อมูลที่ผิดพลาดจำเป็นต้อง:

การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำ
การประเมินซัพพลายเออร์
โปรโตคอลการปกป้องข้อมูล

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การใช้ " ตัวกรองอัตโนมัติ " ในการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่สุด และการใช้ระบบเฉพาะในการจัดการหรือวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดขององค์กร ถือเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง ไม่เพียงแต่ด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยเท่านั้น แต่ยังเพื่อหลีกเลี่ยงการ "เปิดเผย" ข้อมูลที่มีค่าสูงแก่บุคคลที่สามอีกด้วย อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นแล้วในบริบทอื่นๆ การมุ่งเน้นในลักษณะนี้จะยังคงเป็นแนวทางที่ "รอบรู้" เฉพาะสำหรับบางองค์กรเท่านั้น ท้ายที่สุดแล้ว ทุกคนควรทำในสิ่งที่ตนเองต้องการ โดยตระหนักถึงผลประโยชน์ที่แต่ละทางเลือกต้องแลกมาด้วย

ด้านล่างนี้เป็นรายการสั้นๆ ของประเด็นสำคัญ

การจัดการความต้านทานต่อการเปลี่ยนแปลง

การรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมต้องมีกลยุทธ์การจัดการที่รวมถึง:

การสื่อสารผลประโยชน์
การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง
การสนับสนุนเชิงปฏิบัติ
การจัดการข้อเสนอแนะ

แนวทางจากบนลงล่าง

ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องการหลักฐานยืนยันคุณค่าของ AI กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ:

แสดงเรื่องราวความสำเร็จของคู่แข่ง
โครงการนำร่องการสาธิต
ตัวชี้วัด ROI ที่ชัดเจน
แสดงให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมของพนักงาน

การจัดการข้อจำกัดด้านงบประมาณ

งบประมาณและโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เพียงพอเป็นอุปสรรคต่อการใช้งาน องค์กรต่างๆ สามารถ:

เริ่มต้นด้วยโครงการเล็กๆ
ขยายตามผลลัพธ์
จัดสรรทรัพยากรอย่างรอบคอบ

ด้านกฎหมายและจริยธรรม

การดำเนินการจะต้องคำนึงถึง:

ความเป็นกลางและความเป็นธรรม
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
กฎเกณฑ์การใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ
การติดตามการพัฒนากฎหมาย

การอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

องค์กรจะต้อง:

ติดตามความคืบหน้าที่เกี่ยวข้อง
มีส่วนร่วมในชุมชนอุตสาหกรรม
ใช้แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

มุมมอง

การรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมที่มีประสิทธิผลต้องอาศัย:

แนวทางเชิงกลยุทธ์
การใส่ใจต่อการเปลี่ยนแปลงขององค์กร
การจัดแนวให้สอดคล้องกับเป้าหมายและวัฒนธรรมขององค์กร
มุ่งเน้นคุณค่าเชิงปฏิบัติ

การเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิผลจะช่วยปรับปรุงการดำเนินงานและความสามารถของพนักงานผ่านการเลือกที่ยั่งยืนและมีเป้าหมาย

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

ปัญหาสตรอเบอร์รี่

"มีตัว r กี่ตัวในสตรอว์เบอร์รี?" — GPT-4o ตอบว่า "สอง" เด็กอายุหกขวบรู้สามตัว ปัญหาคือการสร้างโทเค็น: โมเดลมองเห็น [str][aw][berry] ไม่ใช่ตัวอักษร OpenAI ไม่ได้แก้ปัญหานี้ด้วย o1 แต่หลีกเลี่ยงปัญหานี้โดยสอนโมเดลให้ "คิดก่อนพูด" ผลลัพธ์: 83% เทียบกับ 13% ในคณิตศาสตร์โอลิมปิก แต่ใช้เวลา 30 วินาทีแทนที่จะเป็น 3 วินาที และต้นทุนเพิ่มขึ้นสามเท่า โมเดลภาษาเป็นเครื่องมือวัดความน่าจะเป็นที่น่าทึ่ง แต่การนับยังคงต้องใช้มนุษย์

9 พฤศจิกายน 2568

ความขัดแย้งของ AI: ระหว่างประชาธิปไตย ข้อมูลที่มากเกินไป และผลกระทบจากพรมแดน

"ทันทีที่มันใช้งานได้ ก็ไม่มีใครเรียกมันว่า AI อีกต่อไป" จอห์น แมคคาร์ธี ผู้บัญญัติศัพท์นี้ไว้คร่ำครวญ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ การรู้จำเสียงพูด การแปลภาษา ล้วนเป็น AI สุดล้ำสมัย แต่ปัจจุบันกลับกลายเป็นฟีเจอร์มาตรฐานของโทรศัพท์ มันคือความขัดแย้งของพรมแดน: ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่สิ่งที่ต้องจับต้อง แต่เป็นขอบเขตที่เราเปลี่ยนให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ AI พาเราไปถึง 90% มนุษย์เป็นผู้จัดการกับกรณีสุดโต่ง การกลายเป็น "เทคโนโลยี" คือการตระหนักรู้ถึงแนวคิดที่ล้ำหน้ากว่าความเป็นไปได้

9 พฤศจิกายน 2568

ความขัดแย้งของความโปร่งใส

ความโปร่งใสที่มากขึ้นอาจนำไปสู่ความไว้วางใจที่น้อยลง เช่น ผู้โดยสารรู้สึกวิตกกังวลเมื่อเห็นห้องนักบิน นี่คือความขัดแย้งของ AI ในการตัดสินใจ ระบบที่ทรงพลังที่สุดกลับอธิบายได้น้อยที่สุด โดยเฉพาะเมื่อจำเป็นต้องตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง ทางออกไม่ใช่ความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ แต่เป็นความโปร่งใสเชิงกลยุทธ์: Capital One อธิบาย "อะไร" พร้อมกับปกป้อง "อย่างไร" Salesforce ได้เปลี่ยน AI ที่มีความรับผิดชอบให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ความโปร่งใสไม่ใช่สวิตช์แบบไบนารี แต่เป็นเครื่องมือที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละฝ่ายต้องปรับเทียบ

9 พฤศจิกายน 2568

ความขัดแย้งเรื่องประสิทธิภาพ: AI ทำให้เราโง่ลงหรือไม่?

โสกราตีสกลัวว่าการเขียนจะทำลายความทรงจำ เขาพูดถูก—นักเล่าเรื่องที่ท่องอีเลียดได้หายไปแล้ว แต่เรากลับได้รับความสามารถในการรักษาความคิดไว้ในระดับโลก เทคโนโลยีทุกอย่างจะ “ถอดบทเรียน” บางอย่างออกไปและเสริมทักษะบางอย่าง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็ไม่ต่างกัน แต่มันเร็วกว่า คือใช้เวลา 5 ปี แทนที่จะเป็น 20-30 ปี คำถามไม่ใช่ว่า “ปัญญาประดิษฐ์ทำให้เราโง่หรือไม่” (ไม่) แต่เป็น “เราตระหนักรู้เพียงพอที่จะเลือกสิ่งที่จะมอบหมายและสิ่งที่จะฝึกฝนต่อไปหรือไม่”