ปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบบธุรกิจแบบดั้งเดิม: การปฏิวัติในปี 2025

ลองนึกภาพบริษัทที่ยังคงใช้ระบบบัญชีแบบเก่าจากยุค 90s ซึ่งใช้งานได้ดีแต่ไม่สามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ได้ ลองนึกภาพว่าเราสามารถเชื่อมต่อระบบนี้กับปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำหน้าที่สุดได้ โดยไม่ต้องทิ้งข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สะสมมานานถึง 30 ปี นี่คือสิ่งที่จะเกิดขึ้นในปี 2025 ด้วย ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะ

‍

ในขณะที่ทุกคนกำลังพูดถึง ChatGPT และนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ล่าสุด การปฏิวัติทางธุรกิจที่แท้จริงกำลังเกิดขึ้นเบื้องหลัง บริษัทต่างๆ กำลังหาวิธีผสานรวม AI เข้ากับระบบเดิมที่มีอยู่ โดยไม่ต้องยกเครื่องโครงสร้างพื้นฐานไอทีทั้งหมด

‍

ดัชนี

ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะคืออะไร?

ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะเปรียบเสมือน เครื่องแปลภาษาสากล ที่เชื่อมระหว่างโลกเทคโนโลยีเก่ากับโลกเทคโนโลยีใหม่ ลองนึกถึงการเดินทางไปต่างประเทศและใช้แอปแปลภาษาเพื่อสื่อสารดูสิ ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะก็ทำหน้าที่เดียวกันนี้เช่นกัน เพียงแต่เชื่อมต่อระหว่างซอฟต์แวร์ธุรกิจเก่าของคุณกับเทคโนโลยี AI สมัยใหม่

‍

ตามที่ Mira Patel ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Nexus Operations กล่าวว่า "คำถามไม่ได้อยู่ที่ 'เราสามารถใช้ AI ได้หรือไม่' อีกต่อไป แต่เป็น 'เราจะบูรณาการ AI เข้ากับการดำเนินงานประจำวันของเราโดยไม่ทำให้ระบบทั้งหมดหยุดทำงานได้อย่างไร'"

วิธีการทำงานในทางปฏิบัติ

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์ที่เป็นรูปธรรมเหล่านี้:

ตัวอย่างที่ 1: คลังสินค้าอัจฉริยะ บริษัทของคุณมีระบบการจัดการคลังสินค้าตั้งแต่ปี 2008 ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะจะ "สอน" ให้ AI คาดการณ์ว่าสินค้าคงคลังจะหมดเมื่อใด เพียงแค่อ่านข้อมูลที่มีอยู่ พนักงานคลังสินค้าจะยังคงทำงานตามปกติ แต่ตอนนี้ระบบจะแจ้งเขาโดยอัตโนมัติเมื่อถึงเวลาที่ต้องสั่งซื้อสินค้าใหม่

‍

ตัวอย่างที่ 2: ผู้ช่วยฝ่ายบัญชี ซอฟต์แวร์ออกใบแจ้งหนี้ปี 2010 ของคุณได้รับการปรับปรุงด้วย AI ที่ตรวจจับความผิดปกติของใบแจ้งหนี้โดยอัตโนมัติ AI จะ "อ่าน" ใบแจ้งหนี้เหมือนนักบัญชีและแจ้งเตือนใบแจ้งหนี้ที่น่าสงสัย แต่ทั้งหมดนี้ทำได้ผ่านซอฟต์แวร์ที่คุณคุ้นเคยอยู่แล้ว

‍

ตัวอย่างที่ 3: การบริการลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง ระบบโทรศัพท์เก่าของคุณเชื่อมต่อกับ AI ที่วิเคราะห์น้ำเสียงของลูกค้าและแนะนำเจ้าหน้าที่ของคุณว่าควรจัดการกับการโทรอย่างไรดีที่สุด ทั้งหมดนี้แบบเรียลไทม์

‍

การตัดสินใจเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัล: ก้าวกระโดดหรือแบบเดิม? ค้นหาเส้นทางเชิงกลยุทธ์ของคุณไปข้างหน้า

‍

ตลาดที่เติบโตอย่างรวดเร็ว

ตัวเลขสำหรับปี 2568 นั้นน่าประทับใจมาก: การลงทุนในระบบการเชื่อมต่ออัจฉริยะเติบโตขึ้น 142% ในหนึ่งปี ซึ่งแซงหน้าการลงทุนในแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ใหม่ๆ อีกด้วย

เหตุใดจึงเติบโตเช่นนี้?

คำอธิบายนั้นง่ายมาก: บริษัทขนาดใหญ่ 80% ยังคงใช้ระบบไอที "แบบเก่า" ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบแต่ไม่สามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ได้ การเปลี่ยนระบบใหม่จะมีค่าใช้จ่ายหลายล้านยูโรและต้องหยุดทำงานนานหลายเดือน

‍

ตัวเลขที่นับ:

5.4 พันล้านยูโร : มูลค่าตลาดในปี 2024
34.2 พันล้านยูโร : คาดการณ์ปี 2032
70% ของระบบองค์กร จะได้รับการปรับปรุงด้วย AI ภายในปี 2028

ซึ่งหมายความว่าทุกวันนี้มีบริษัทต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ ที่เลือกที่จะ "ปรับปรุง" ระบบที่มีอยู่เดิมแทนที่จะเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด

‍

นักแปลดิจิทัล: อาชีพใหม่

ผู้เชี่ยวชาญประเภทใหม่ได้เกิดขึ้น: นักแปลระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นบริษัทเฉพาะทางที่รู้วิธีทำให้ระบบจากยุคสมัยต่างๆ สามารถสื่อสารถึงกันได้

ผู้เชี่ยวชาญสามประเภท

1. บริษัทตัวแปลงภาษา เช่น RetroAI มีความเชี่ยวชาญในการแปลโค้ดโปรแกรมเก่า (เช่น COBOL ยุค 1980) เป็นภาษาสมัยใหม่ที่ AI สามารถเข้าใจได้

ตัวอย่างในทางปฏิบัติ : ระบบบำนาญของสถาบันสาธารณะที่เขียนด้วย COBOL ในปี 1985 ได้รับการ "แปล" เป็นภาษาสมัยใหม่ โดยยังคงฟังก์ชันทั้งหมดไว้แต่ทำให้เข้ากันได้กับปัญญาประดิษฐ์

‍

2. ผู้ประสานงานการสื่อสาร บริษัทต่างๆ เช่น Harmony Tech พัฒนาโซลูชันที่ประสานการประมวลผล AI ในระบบองค์กรหลายระบบ เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจอัตโนมัติทั้งหมดมีความสอดคล้องกัน

‍

ตัวอย่างในทางปฏิบัติ : ในโรงพยาบาล AI ที่จัดการการนัดหมายจะสื่อสารโดยอัตโนมัติกับผู้ที่จัดการการจัดหายาและผู้ที่วางแผนกะงานของพนักงาน

‍

3. ผู้พิทักษ์การปฏิบัติตาม บริษัทอย่าง GuardRail รับรองว่าการเชื่อมต่อ AI ทั้งหมดจะปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรมโดยอัตโนมัติ

‍

ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ : ในธนาคาร ทุกครั้งที่ AI ตัดสินใจเกี่ยวกับการกู้ยืม ระบบจะตรวจสอบโดยอัตโนมัติว่าเป็นไปตามกฎข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวและการต่อต้านการฟอกเงินทั้งหมดหรือไม่

‍

ตัวอย่างความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม

กรณีศึกษาที่ 1: อุตสาหกรรมการผลิต - Westbrook Industries

สถานการณ์ : เวสต์บรู๊คมีระบบการจัดการคลังสินค้าที่มีอายุ 15 ปีที่ทำงานได้ดีแต่ไม่สามารถคาดการณ์ปัญหาได้

‍

วิธีแก้ปัญหา : พวกเขาติดตั้งระบบเชื่อมโยงอัจฉริยะที่ “สอน” AI ให้อ่านข้อมูลคลังสินค้า

‍

ผลลัพธ์ : ใน 6 เดือน พวกเขาประหยัดเงินได้ 28 ล้านยูโรจากการคาดการณ์การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานล่วงหน้าหลายสัปดาห์

‍

“การนำ AI มาใช้ที่ดีที่สุดคือสิ่งที่พนักงานของคุณไม่ทันสังเกตเห็น” เจมส์ เฉิน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศของเวสต์บรู๊คกล่าว “พนักงานคลังสินค้าของเราใช้ระบบเดิมที่คุ้นเคย แต่ตอนนี้พวกเขารู้เสมอว่าต้องสั่งอะไรและสั่งเมื่อไหร่”

‍

กรณีศึกษาที่ 2: บริการธนาคาร - Fidelity Financial

สถานการณ์ : ระบบการประมวลผลการชำระเงินในยุคปี 2000 ที่ประมวลผลธุรกรรมหลายพันรายการต่อวันแต่ไม่สามารถระบุการฉ้อโกงได้โดยอัตโนมัติ

โซลูชัน : การเชื่อมต่อกับ AI ที่เชี่ยวชาญด้านการตรวจจับการฉ้อโกง โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนระบบที่มีอยู่

ผลลัพธ์ที่วัดได้ :

ผู้ปฏิบัติงานใช้เวลาค้นหาข้อมูลน้อยลง 68%
ใช้เวลาเพิ่มขึ้น 43% ในการสนทนาที่มีประโยชน์กับลูกค้า
ความพึงพอใจที่เพิ่มขึ้นทั้งของลูกค้าและพนักงาน

ซาราห์ วิลเลียมส์ หัวหน้าฝ่ายประสบการณ์ลูกค้าของ Fidelity อธิบายว่า “ตอนนี้ตัวแทนของเรามีเวลามากขึ้นในการช่วยเหลือลูกค้าจริงๆ แทนที่จะเสียเวลาไปกับการค้นคว้าด้วยตนเอง”

กรณีศึกษาที่ 3: การบริหารรัฐกิจ

สถานการณ์ : สำนักงานบุคลากรของสหรัฐฯ บริหารจัดการเงินบำนาญโดยใช้ระบบ COBOL ในยุคทศวรรษ 1980 ซึ่งใช้งานได้จริงแต่ไม่สามารถปรับปรุงให้ทันสมัยได้

‍

วิธีแก้ปัญหา : การใช้ AI เพื่อวิเคราะห์โค้ดโบราณนับล้านบรรทัดและปรับปรุงให้ทันสมัยขึ้นทีละน้อย

‍

ผลลัพธ์ : การปรับปรุงที่ปกติต้องใช้เวลาหลายปี ลดลงเหลือเพียงไม่กี่เดือน โดยไม่มีผลกระทบใดๆ ต่อบริการบำเหน็จบำนาญ

‍

ผลประโยชน์ทันทีสำหรับบริษัท

1. ผลตอบแทนจากการลงทุนที่รวดเร็วและวัดผลได้

บริษัทที่เชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบที่มีอยู่จะเห็นผลลัพธ์ที่แท้จริง:

+18% ผลผลิตของพนักงาน
มีแนวโน้มที่จะเกินความคาดหวังรายได้ถึง 3 เท่า
ใช้ เวลาน้อยลง 80% ในการปรับแต่งด้วยตนเอง

2. พนักงานมีความพึงพอใจมากขึ้น ไม่ใช่ถูกแทนที่

ตรงกันข้ามกับความกังวลเดิม การเชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบที่มีอยู่เดิมทำให้พนักงาน มีความสุขกับงาน มากขึ้น AI ช่วยจัดการงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อ ช่วยให้พนักงานมีอิสระในการทำกิจกรรมที่น่าสนใจและสร้างสรรค์มากขึ้น

‍

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม : ในศูนย์บริการทางโทรศัพท์ AI จะจัดการกับคำถามง่ายๆ ซ้ำๆ ในขณะที่เจ้าหน้าที่จะจัดการกับกรณีที่ซับซ้อนซึ่งต้องอาศัยความเห็นอกเห็นใจและการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์

‍

3. การรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งโดยอัตโนมัติ

ระบบการเชื่อมต่อสมัยใหม่จะประกอบด้วย:

การควบคุมการเข้าถึงขั้นสูง (ใครสามารถทำอะไรได้บ้าง)
การเข้ารหัสข้อมูล (การปกป้องข้อมูล)
การติดตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
การเสริมความแข็งแกร่งความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติ

4. การเติบโตที่ยืดหยุ่น

แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไปช่วยให้คุณสามารถ:

เพิ่มคุณสมบัติ AI ทีละอย่าง
เติบโตตามความต้องการโดยไม่ต้องหยุดงาน
รักษาให้ระบบที่สำคัญทำงานตลอดเวลา

ความท้าทายหลักและวิธีแก้ไข

ความท้าทายที่ 1: "ระบบเก่าไม่สามารถสื่อสารกับ AI ได้"

ปัญหา : ระบบในยุค 90 ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อสื่อสารกับ AI สมัยใหม่ มันเหมือนกับการพยายามเชื่อมต่อโทรศัพท์สาธารณะกับอินเทอร์เน็ต

‍

วิธีแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ : ติดตั้ง "อะแดปเตอร์อัจฉริยะ" ที่จะแปลข้อความระหว่างระบบเก่าและ AI โดยอัตโนมัติ เช่นเดียวกับอะแดปเตอร์ที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อปลั๊กไฟของอิตาลีกับเต้ารับของอเมริกา

‍

ตัวอย่าง : ระบบการออกใบแจ้งหนี้ปี 1995 มี “เครื่องแปล” ที่แปลงใบแจ้งหนี้ PDF ให้เป็นข้อมูลที่ AI สามารถวิเคราะห์เพื่อค้นหาข้อผิดพลาดหรือความผิดปกติได้

ความท้าทายที่ 2: "ข้อมูลของเราเป็นหายนะ"

ปัญหา : AI ต้องการข้อมูลที่สะอาดและเป็นระเบียบ แต่ระบบเก่าๆ มักมีข้อมูลที่กระจัดกระจาย ไม่สมบูรณ์ หรืออยู่ในรูปแบบที่ล้าสมัย

‍

วิธีแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ : ใช้ "เครื่องดูดข้อมูล" ที่จะ:

พวกเขารวบรวมข้อมูลจากระบบที่แตกต่างกัน
พวกเขาทำความสะอาดและจัดระเบียบพวกมัน
พวกเขาแปลงมันให้เป็นรูปแบบที่ AI สามารถใช้ได้

ตัวอย่าง : บริษัทขนส่งแห่งหนึ่งมีข้อมูลลูกค้าอยู่ในระบบที่แตกต่างกันห้าระบบ ระบบทำความสะอาดข้อมูลจะรวบรวมข้อมูล กำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและแก้ไขข้อผิดพลาด และสร้างฐานข้อมูลเดียวสำหรับ AI

ความท้าทายที่ 3: "จะเกิดอะไรขึ้นถ้าข้อมูลของเราถูกขโมย?"

ปัญหา : การเชื่อมต่อระบบเก่า (ซึ่งมักมีความปลอดภัยน้อยกว่า) เข้ากับเทคโนโลยีใหม่ อาจสร้างช่องโหว่ได้

‍

วิธีแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ : ใช้หลักการไม่ไว้วางใจใคร – การสื่อสารทุกครั้งจะได้รับการตรวจสอบ การเข้าถึงทุกครั้งได้รับอนุญาต และข้อมูลทุกอย่างได้รับการเข้ารหัส

‍

ตัวอย่าง : ในธนาคาร แม้ว่า AI จะอ่านข้อมูลธุรกรรมเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง แต่การเข้าสู่ระบบทุกครั้งก็จะได้รับการตรวจสอบและบันทึก และข้อมูลจะถูกเข้ารหัสอยู่เสมอ

‍

วิธีเริ่มต้นธุรกิจของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: ทำการสำรวจสินค้าคงคลังที่บ้าน

ก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจก่อนว่าคุณมีอะไร:

คำถามที่ควรถามตัวเอง:

เราใช้ระบบคอมพิวเตอร์อะไรบ้างในแต่ละวัน?
สิ่งไหนสำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจ?
ข้อมูลของเราอยู่ที่ไหนและอยู่ในรูปแบบใด?
กระบวนการใดที่ต้องใช้เวลาในการทำด้วยมือมากที่สุด?

เคล็ดลับในทางปฏิบัติ : สร้างแผนผังระบบง่ายๆ ของคุณ เช่นเดียวกับแผนผังห้องต่างๆ ในบ้านของคุณก่อนการปรับปรุง

‍

ขั้นตอนที่ 2: เลือกโครงการนำร่อง

คุณสมบัติของโครงการที่เหมาะสม:

ไม่ค่อยวิจารณ์มาก (ถ้าไม่ดีก็ไม่ทำให้บริษัทหยุด)
ด้วยผลประโยชน์ที่วัดได้ (ประหยัดเวลาหรือต้นทุน)
ด้วยข้อมูลที่ค่อนข้างสะอาดและเข้าถึงได้
กับผู้ใช้ที่ร่วมมือกัน

ตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบ : การอ่านใบแจ้งหนี้ของซัพพลายเออร์โดยอัตโนมัติ หากเกิดข้อผิดพลาด คุณสามารถกลับไปใช้การประมวลผลด้วยตนเองได้เสมอ แต่หากเป็นไปด้วยดี คุณจะประหยัดเวลาทำงานไปได้หลายชั่วโมง

‍

ขั้นตอนที่ 3: การเลือกคู่ค้าที่เหมาะสม

ประเภทของผู้เชี่ยวชาญที่มีอยู่:

ระบบแปล (แปลงรหัสเก่า)
Integrators (เชื่อมต่อระบบต่างๆ)
ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย (ปกป้องข้อมูล)
ที่ปรึกษาด้านอุตสาหกรรม (พวกเขารู้รายละเอียดเฉพาะของธุรกิจของคุณ)

ขั้นตอนที่ 4: เริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ

แนวทางแห่งชัยชนะ:

การทดสอบกระบวนการง่ายๆ
การวัดผล
การแก้ไขข้อผิดพลาด
การขยายไปสู่กระบวนการอื่น ๆ อย่างค่อยเป็นค่อยไป

การเปรียบเทียบ : มันก็เหมือนกับการเรียนขี่จักรยาน คุณเริ่มต้นด้วยล้อช่วย จากนั้นก็ถอดออกเมื่อคุณมั่นใจแล้ว

‍

อนาคตของระบบองค์กร

ระบบการปรับปรุงตนเอง

ก้าวสำคัญต่อไปคือ ระบบที่พัฒนาตัวเอง อย่างต่อเนื่อง โดยสังเกตการใช้งาน ลองนึกภาพรถยนต์ที่เรียนรู้พฤติกรรมการขับขี่ของคุณและปรับให้ประหยัดน้ำมันโดยอัตโนมัติ

‍

ตัวอย่างในอนาคต : ระบบการจัดการลูกค้าที่ตรวจพบว่าข้อร้องเรียนบางประเภทเกิดขึ้นซ้ำๆ และเสนอแนะแนวทางปรับปรุงบริการโดยอัตโนมัติ

ความเชี่ยวชาญตามภาคส่วน

เรากำลังเห็นความเชี่ยวชาญที่เพิ่มมากขึ้น:

‍

การดูแลสุขภาพ : ระบบที่เชื่อมต่ออุปกรณ์ทางการแพทย์ต่างๆ เพื่อให้มองเห็นผู้ป่วยได้อย่างครบถ้วน

‍

การเงิน : โซลูชั่นที่สอดคล้องกับกฎระเบียบการธนาคารทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

‍

การผลิต : AI ที่เพิ่มประสิทธิภาพสายการผลิตและคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักร

การบูรณาการกับเทคโนโลยีใหม่ๆ

ในอนาคตอันใกล้นี้เราจะได้เห็น:

‍

การประมวลผลในพื้นที่ : AI ที่ทำงานโดยตรงบนอุปกรณ์ขององค์กรเพื่อลดเวลาในการรอ
ความจริงเสมือน : อินเทอร์เฟซสามมิติสำหรับระบบที่ซับซ้อน
ผู้ช่วยเสียงระดับองค์กร : ระบบควบคุมด้วยคำสั่งเสียง

บทสรุป

ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะไม่ได้เป็นเพียงโซลูชันทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็น กลยุทธ์วิวัฒนาการทางดิจิทัล ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าสู่ยุคของปัญญาประดิษฐ์ได้โดยไม่ต้องทิ้งการลงทุนและความรู้ที่สั่งสมมาหลายสิบปีไป

‍

กรณีศึกษาแสดงให้เห็นว่าบริษัทต่างๆ ที่เลือกเส้นทางนี้ไม่ได้แค่เพียงนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้เท่านั้น แต่ยัง เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานโดยพื้นฐานด้วย โดยทำการปรับปรุงทีละเล็กละน้อย

‍

ข้อความสำหรับผู้นำธุรกิจนั้นชัดเจน: แม้ว่าการสาธิต AI ที่น่าตื่นตาตื่นใจอาจเป็นข่าวพาดหัว แต่ข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริงนั้นอยู่ที่การผสานรวม AI เข้ากับการดำเนินการประจำวันที่มีอยู่ได้อย่างชาญฉลาดและแทบมองไม่เห็น

‍

ข้อดีของแนวทางนี้คือคุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีถึงจะได้รับประโยชน์จากมัน คุณเพียงแค่ต้องเต็มใจที่จะพัฒนาสิ่งที่คุณมีอยู่แล้ว เช่น การรีโนเวทบ้านไปพร้อมกับการรักษารากฐานให้มั่นคง

‍

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทของเราสามารถช่วยคุณบูรณาการปัญญาประดิษฐ์เข้ากับระบบที่มีอยู่ของคุณได้ โปรดติดต่อ เรา

‍

คำถามและคำตอบ

นักแปลระบบคอมพิวเตอร์คืออะไรกันแน่?

เครื่องแปลระบบคอมพิวเตอร์เป็นโซลูชันเฉพาะทางที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางอัจฉริยะระหว่างซอฟต์แวร์เดิมของคุณกับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ ทำงานเหมือนล่าม ช่วยให้ผู้คนที่พูดภาษาต่างๆ สามารถสื่อสารกันได้

‍

ตัวอย่างในทางปฏิบัติ : หากคุณมีซอฟต์แวร์คลังสินค้าจากปี 2005 ที่บันทึกทุกอย่างในรูปแบบเฉพาะ โปรแกรมแปลจะ "สอน" AI ให้อ่านรูปแบบนั้นและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทำนายหรือทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ

การเชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบที่มีอยู่ของเรามีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

ต้นทุนจะแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับความซับซ้อน แต่โดยทั่วไปแล้วโครงการต่างๆ จะมีต้นทุนอยู่ระหว่าง 1.3 ล้านยูโรถึง 5 ล้านยูโรสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม ผลตอบแทนจากการลงทุนโดยเฉลี่ยอยู่ที่ +18% ในด้านผลผลิต โดยสามารถประหยัดได้มากกว่าการลงทุนเริ่มต้นอย่างมีนัยสำคัญในระยะยาว

‍

สำหรับบริษัทขนาดเล็กและขนาดกลาง คุณสามารถเริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องโดยเริ่มต้นที่เงินจำนวนไม่กี่พันยูโรเพื่อทดสอบแนวทาง

ใช้เวลานานเท่าไหร่ถึงจะเห็นผลครั้งแรก?

โครงการนำร่องมักจะเห็นผลภายใน 6-12 สัปดาห์ ซึ่งเร็วกว่าการใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีในการเปลี่ยนระบบทั้งหมด แนวทางแบบแบ่งระยะช่วยให้ได้รับประโยชน์ทันทีพร้อมลดการหยุดชะงักให้น้อยที่สุด

‍

ตัวอย่าง : บริษัทโลจิสติกส์แห่งหนึ่งทำระบบอ่านใบส่งสินค้าแบบอัตโนมัติภายใน 2 เดือน ช่วยประหยัดเวลาการทำงานด้วยตนเองได้ถึง 4 ชั่วโมงต่อวันทันที

การเชื่อมต่อข้อมูลสำคัญของเรากับ AI ปลอดภัยหรือไม่?

ใช่ หากดำเนินการอย่างถูกต้อง ระบบเชื่อมต่อที่ทันสมัยมีระบบป้องกันขั้นสูง เช่น การเข้ารหัสอัตโนมัติ การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวด และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง โซลูชันมากมายได้รับการรับรองสำหรับอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด เช่น ธนาคารและโรงพยาบาล

‍

ตัวอย่าง : ในธนาคาร เมื่อใดก็ตามที่ AI เข้าถึงข้อมูลลูกค้า การเข้าถึงจะถูกบันทึก อนุญาต และข้อมูลจะยังคงเข้ารหัสอยู่เสมอ แม้ในระหว่างการประมวลผล

‍

ระบบเดิมใดบ้างที่สามารถเชื่อมต่อกับ AI ได้?

ระบบคอมพิวเตอร์แทบทั้งหมดสามารถได้รับประโยชน์จากการเชื่อมต่อ AI รวมถึง:

ซอฟต์แวร์บัญชีจากยุค 90
ฐานข้อมูลรุ่นเก่า
ระบบการจัดการคลังสินค้าที่ล้าสมัย
ซอฟต์แวร์ที่กำหนดเองได้รับการพัฒนาภายใน
ระบบควบคุมอุตสาหกรรมและเครื่องจักร

สิ่งสำคัญคือระบบมีข้อมูลที่ใช้งานได้ แม้ว่าจะอยู่ในรูปแบบที่ล้าสมัยก็ตาม

AI จะเข้ามาแทนที่คนงานของเราหรือไม่?

ประสบการณ์จริงแสดงให้เห็นสิ่งที่ตรงกันข้าม พนักงานมีความพึงพอใจมากขึ้น เพราะ AI จัดการกับงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อ ช่วยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานที่น่าสนใจและสร้างสรรค์มากขึ้น ซึ่งต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์ ความคิดสร้างสรรค์ และความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล

‍

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง : ที่ Fidelity Financial พนักงานใช้เวลาน้อยลง 68% ในการค้นหาด้วยตนเอง และมีเวลาเพิ่มขึ้น 43% ในการมีส่วนร่วมช่วยเหลือลูกค้า

เราจะลองโครงการเล็กๆ ก่อนได้ไหม?

แน่นอนว่านี่คือแนวทางที่แนะนำมากที่สุด การใช้งานที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่มักเริ่มต้นด้วยกระบวนการที่ไม่สำคัญ เพื่อทดสอบว่าการผสานรวมทำงานอย่างไร ก่อนที่จะขยายไปยังแอปพลิเคชันที่สำคัญกว่า

‍

เคล็ดลับ : เริ่มต้นด้วยการทำบางอย่างเช่นการอ่านใบแจ้งหนี้อัตโนมัติหรือการวิเคราะห์ข้อร้องเรียนของลูกค้า ซึ่งเป็นกระบวนการที่สำคัญแต่ไม่จำเป็น

ใครคือซัพพลายเออร์หลักของโซลูชั่นเหล่านี้?

ผู้นำตลาด ได้แก่:

RetroAI : เชี่ยวชาญด้านการแปลระบบเก่า
Harmony Tech : การประสานงานระหว่างระบบต่างๆ
GuardRail : ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
OpenLegacy : แพลตฟอร์มการปรับปรุงที่สมบูรณ์แบบ
ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (Amazon, Microsoft, Google) พร้อมโซลูชันเฉพาะ

เราจะเตรียมความพร้อมก่อนการนำไปใช้งานอย่างไร?

ขั้นตอนการเตรียมการประกอบด้วย:

บัญชีระบบ : แสดงรายการซอฟต์แวร์ทั้งหมดที่คุณใช้เป็นประจำทุกวัน
การประเมินข้อมูล : การทำความเข้าใจว่าคุณมีข้อมูลอะไรและอยู่ที่ไหน
การตั้งเป้าหมาย : ตัดสินใจว่าคุณต้องการปรับปรุงอะไร
การสร้างทีม : ระบุว่าใครจะเป็นผู้รับผิดชอบโครงการ
ค้นหาซัพพลายเออร์ : ค้นหาผู้เชี่ยวชาญสำหรับอุตสาหกรรมของคุณ

หากโครงการไม่ประสบผลสำเร็จจะเกิดอะไรขึ้น?

แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไปจะช่วยลดความเสี่ยง หากโครงการนำร่องไม่ประสบผลสำเร็จ คุณก็สามารถกลับไปใช้วิธีเดิมได้โดยไม่กระทบต่อระบบสำคัญๆ เหมือนกับการลองสูตรใหม่ ถ้าผลลัพธ์ออกมาไม่ดี คุณก็มีส่วนผสมที่พร้อมจะทำตามสูตรเดิมได้เสมอ

‍

นอกจากนี้ ผู้ให้บริการที่มีชื่อเสียงส่วนใหญ่ยังเสนอการรับประกันผลลัพธ์และการสนับสนุนตลอดกระบวนการใช้งานอีกด้วย

‍

ที่มาและอ้างอิง:

ปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบบธุรกิจดั้งเดิม: การปฏิวัติในปี 2025