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

แนวโน้ม AI ปี 2025: 6 โซลูชันเชิงกลยุทธ์เพื่อการนำ AI ไปใช้อย่างราบรื่น

87% ของบริษัทต่างยอมรับว่า AI เป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน แต่หลายบริษัทกลับล้มเหลวในการผสานรวมเข้าด้วยกัน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ ผู้บริหาร 73% ระบุว่าความโปร่งใส (Explainable AI) เป็นสิ่งสำคัญยิ่งต่อการยอมรับของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ขณะที่การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้นเป็นไปตามกลยุทธ์ "เริ่มต้นเล็ก คิดใหญ่" นั่นคือ โครงการนำร่องที่มีมูลค่าสูงที่ตรงเป้าหมาย มากกว่าการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง: บริษัทผู้ผลิตนำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในสายการผลิตเดียว ส่งผลให้เวลาหยุดทำงานลดลง 67% ภายใน 60 วัน กระตุ้นให้เกิดการนำ AI ไปใช้ทั่วทั้งองค์กร แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว: ให้ความสำคัญกับการผสานรวม API/มิดเดิลแวร์ มากกว่าการเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด เพื่อลดขั้นตอนการเรียนรู้ การจัดสรรทรัพยากร 30% ให้กับการจัดการการเปลี่ยนแปลงด้วยการฝึกอบรมเฉพาะบทบาท ช่วยเพิ่มความเร็วในการนำ AI ไปใช้ 40% และความพึงพอใจของผู้ใช้เพิ่มขึ้น 65% การนำ AI ไปใช้งานแบบคู่ขนานเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เทียบกับวิธีการที่มีอยู่เดิม การลดประสิทธิภาพลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปด้วยระบบสำรอง วงจรการตรวจสอบรายสัปดาห์ในช่วง 90 วันแรก โดยติดตามประสิทธิภาพทางเทคนิค ผลกระทบทางธุรกิจ อัตราการนำไปใช้ และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยทางเทคนิคและปัจจัยมนุษย์ ได้แก่ ผู้นำด้าน AI ภายในองค์กร การมุ่งเน้นประโยชน์ที่นำไปใช้ได้จริง และความยืดหยุ่นเชิงวิวัฒนาการ

9 พฤศจิกายน 2568

กลยุทธ์แห่งชัยชนะสำหรับการนำ AI ไปใช้: แผน 90 วัน

87% ของทีมสนับสนุนพบว่าลูกค้ามีความคาดหวังที่สูงขึ้น โดย 68% เชื่อว่าเป็นเพราะ AI 90 วันแรกมีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงภาวะชะงักงันจากการวิเคราะห์และเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม แผนสามระยะนี้ครอบคลุมทุกอย่าง ตั้งแต่การจัดวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำร่องการใช้งานและการขยายธุรกิจที่วัดผลได้ การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป และการติดตามตัวชี้วัดสำคัญๆ เช่น ประสิทธิภาพและผลกระทบต่อรายได้ ด้วยการสนับสนุนที่ทุ่มเทและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง คุณจะเปลี่ยนความสำเร็จเบื้องต้นให้กลายเป็นวัฒนธรรมองค์กรที่เน้น AI

9 พฤศจิกายน 2568

นักพัฒนาและ AI ในเว็บไซต์: ความท้าทาย เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: มุมมองระดับนานาชาติ

อิตาลียังคงติดอยู่ที่อัตราการนำ AI มาใช้เพียง 8.2% (เทียบกับค่าเฉลี่ยของสหภาพยุโรปที่ 13.5%) ขณะที่ทั่วโลกมีบริษัทถึง 40% ที่ใช้ AI ในการปฏิบัติงานอยู่แล้ว และตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าช่องว่างนี้ร้ายแรงเพียงใด: แชทบอทของ Amtrak สร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ถึง 800%, GrandStay ประหยัดได้ 2.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีจากการจัดการคำขออัตโนมัติ 72% และ Telenor เพิ่มรายได้ 15% รายงานฉบับนี้สำรวจการนำ AI ไปใช้บนเว็บไซต์ด้วยกรณีศึกษาเชิงปฏิบัติ (เช่น Lutech Brain สำหรับการประมูล, Netflix สำหรับการแนะนำ, L'Oréal Beauty Gifter ที่มีการมีส่วนร่วม 27 เท่าเมื่อเทียบกับอีเมล) และจัดการกับความท้าทายทางเทคนิคในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่ คุณภาพข้อมูล อคติทางอัลกอริทึม การผสานรวมกับระบบเดิม และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ตั้งแต่โซลูชันต่างๆ เช่น การประมวลผลแบบเอจเพื่อลดเวลาแฝง สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ กลยุทธ์ต่อต้านอคติ ไปจนถึงปัญหาทางจริยธรรม (ความเป็นส่วนตัว ฟองกรอง การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่มีความทุพพลภาพ) ไปจนถึงกรณีของรัฐบาล (เฮลซิงกิที่มีการแปล AI หลายภาษา) ค้นพบว่านักพัฒนาเว็บกำลังเปลี่ยนผ่านจากนักเขียนโค้ดไปเป็นนักวางกลยุทธ์ประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างไร และเหตุใดผู้ที่นำทางวิวัฒนาการนี้ในปัจจุบันจะครอบงำเว็บในวันพรุ่งนี้

9 พฤศจิกายน 2568

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI: การเพิ่มขึ้นของ "ที่ปรึกษา" ในความเป็นผู้นำขององค์กร

77% ของบริษัทใช้ AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการใช้งานที่ "สมบูรณ์แบบ" ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่แนวทาง: ระบบอัตโนมัติทั้งหมดเทียบกับการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด Goldman Sachs ใช้ที่ปรึกษา AI กับพนักงาน 10,000 คน เพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลได้ 30% และการขายแบบ cross-selling เพิ่มขึ้น 12% โดยยังคงรักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ Kaiser Permanente ป้องกันการเสียชีวิตได้ 500 รายต่อปีด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล 100 รายการต่อชั่วโมงล่วงหน้า 12 ชั่วโมง แต่ปล่อยให้แพทย์เป็นผู้วินิจฉัย โมเดลที่ปรึกษาช่วยแก้ปัญหาช่องว่างความไว้วางใจ (มีเพียง 44% ที่ให้ความไว้วางใจ AI ระดับองค์กร) ผ่านสามเสาหลัก ได้แก่ AI ที่อธิบายได้พร้อมเหตุผลที่โปร่งใส คะแนนความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบแล้ว และข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเพื่อการปรับปรุง ตัวเลข: ผลกระทบ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ผู้ร่วมมือด้าน AI เชิงกลยุทธ์จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เพิ่มขึ้น 4 เท่าภายในปี 2026 แผนงานสามขั้นตอนที่ใช้งานได้จริง ได้แก่ การประเมินทักษะและการกำกับดูแล โครงการนำร่องพร้อมตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ การขยายขนาดอย่างค่อยเป็นค่อยไปพร้อมการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ซึ่งนำไปประยุกต์ใช้กับภาคการเงิน (การประเมินความเสี่ยงภายใต้การกำกับดูแล) สาธารณสุข (การสนับสนุนการวินิจฉัย) และการผลิต (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) อนาคตไม่ใช่ AI ที่จะมาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการประสานความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างมีประสิทธิภาพ