ลองนึกภาพบริษัทที่ยังคงใช้ระบบบัญชีเก่าจากยุค 90s ซึ่งใช้งานได้ดี แต่ไม่สามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ได้ ลองนึกภาพว่าเราสามารถสื่อสารระบบนี้กับ ปัญญา ประดิษฐ์ที่ล้ำหน้าที่สุดได้ โดยไม่ต้องทิ้งข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สะสมมานานถึง 30 ปี นี่คือสิ่งที่จะเกิดขึ้นในปี 2025 ด้วย ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะ
ในขณะที่ทุกคนกำลังพูดถึง ChatGPT และนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ล่าสุด การปฏิวัติทางธุรกิจที่แท้จริงกำลังเกิดขึ้นเบื้องหลัง บริษัทต่างๆ กำลังหาวิธีผสานรวม AI เข้ากับระบบเดิมที่มีอยู่ โดยไม่ต้องยกเครื่องโครงสร้างพื้นฐานไอทีทั้งหมด
ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะเปรียบเสมือน เครื่องแปลภาษาสากล ที่เชื่อมระหว่างโลกเทคโนโลยีเก่ากับโลกเทคโนโลยีใหม่ ลองนึกถึงการเดินทางไปต่างประเทศและใช้แอปแปลภาษาเพื่อสื่อสารดูสิ ระบบเชื่อมต่ออัจฉริยะก็ทำหน้าที่เดียวกันนี้เช่นกัน เพียงแต่เชื่อมต่อระหว่างซอฟต์แวร์ธุรกิจเก่าของคุณกับเทคโนโลยี AI สมัยใหม่
ตามที่ Mira Patel ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Nexus Operations กล่าวว่า "คำถามไม่ได้อยู่ที่ 'เราสามารถใช้ AI ได้หรือไม่' อีกต่อไป แต่เป็น 'เราจะบูรณาการ AI เข้ากับการดำเนินงานประจำวันของเราโดยไม่ทำให้ระบบทั้งหมดหยุดทำงานได้อย่างไร'"
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
.png)
ตัวเลขสำหรับปี 2568 นั้นน่าประทับใจมาก: การลงทุนในระบบการเชื่อมต่ออัจฉริยะเติบโตขึ้น 142% ในหนึ่งปี ซึ่งแซงหน้าการลงทุนในแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ใหม่ๆ อีกด้วย
คำอธิบายนั้นง่ายมาก: บริษัทขนาดใหญ่ 80% ยังคงใช้ระบบไอที "แบบเก่า" ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบแต่ไม่สามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ได้ การเปลี่ยนระบบใหม่จะมีค่าใช้จ่ายหลายล้านยูโรและต้องหยุดทำงานนานหลายเดือน
ตัวเลขที่นับ:
ซึ่งหมายความว่าทุกวันนี้มีบริษัทต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ ที่เลือกที่จะ "ปรับปรุง" ระบบที่มีอยู่เดิมแทนที่จะเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด
ผู้เชี่ยวชาญประเภทใหม่ได้เกิดขึ้น: นักแปลระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นบริษัทเฉพาะทางที่รู้วิธีทำให้ระบบจากยุคสมัยต่างๆ สามารถสื่อสารถึงกันได้
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
สถานการณ์ : เวสต์บรู๊คมีระบบการจัดการคลังสินค้าที่มีอายุ 15 ปีที่ทำงานได้ดีแต่ไม่สามารถคาดการณ์ปัญหาได้
วิธีแก้ปัญหา : พวกเขาติดตั้งระบบเชื่อมโยงอัจฉริยะที่ “สอน” AI ให้อ่านข้อมูลคลังสินค้า
ผลลัพธ์ : ใน 6 เดือน พวกเขาประหยัดเงินได้ 28 ล้านยูโรจากการคาดการณ์การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานล่วงหน้าหลายสัปดาห์
“การนำ AI มาใช้ที่ดีที่สุดคือสิ่งที่พนักงานของคุณไม่ทันสังเกตเห็น” เจมส์ เฉิน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศของเวสต์บรู๊คกล่าว “พนักงานคลังสินค้าของเราใช้ระบบเดิมที่คุ้นเคย แต่ตอนนี้พวกเขารู้เสมอว่าต้องสั่งอะไรและสั่งเมื่อไหร่”
สถานการณ์ : ระบบการประมวลผลการชำระเงินในยุคปี 2000 ที่ประมวลผลธุรกรรมหลายพันรายการต่อวันแต่ไม่สามารถระบุการฉ้อโกงได้โดยอัตโนมัติ
โซลูชัน : การเชื่อมต่อกับ AI ที่เชี่ยวชาญด้านการตรวจจับการฉ้อโกง โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนระบบที่มีอยู่
ผลลัพธ์ที่วัดได้ :
ซาราห์ วิลเลียมส์ หัวหน้าฝ่ายประสบการณ์ลูกค้าของ Fidelity อธิบายว่า “ตอนนี้ตัวแทนของเรามีเวลามากขึ้นในการช่วยเหลือลูกค้าจริงๆ แทนที่จะเสียเวลาไปกับการค้นคว้าด้วยตนเอง”
สถานการณ์ : สำนักงานบุคลากรของสหรัฐฯ บริหารจัดการเงินบำนาญโดยใช้ระบบ COBOL ในยุคทศวรรษ 1980 ซึ่งใช้งานได้จริงแต่ไม่สามารถปรับปรุงให้ทันสมัยได้
วิธีแก้ปัญหา : การใช้ AI เพื่อวิเคราะห์โค้ดโบราณนับล้านบรรทัดและปรับปรุงให้ทันสมัยขึ้นทีละน้อย
ผลลัพธ์ : การปรับปรุงที่ปกติต้องใช้เวลาหลายปี ลดลงเหลือเพียงไม่กี่เดือน โดยไม่มีผลกระทบใดๆ ต่อบริการบำเหน็จบำนาญ
บริษัทที่เชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบที่มีอยู่จะเห็นผลลัพธ์ที่แท้จริง:
ตรงกันข้ามกับความกังวลเดิม การเชื่อมต่อ AI เข้ากับระบบที่มีอยู่เดิมทำให้พนักงาน มีความสุขกับงาน มากขึ้น AI ช่วยจัดการงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อ ช่วยให้พนักงานมีอิสระในการทำกิจกรรมที่น่าสนใจและสร้างสรรค์มากขึ้น
ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม : ในศูนย์บริการทางโทรศัพท์ AI จะจัดการกับคำถามง่ายๆ ซ้ำๆ ในขณะที่เจ้าหน้าที่จะจัดการกับกรณีที่ซับซ้อนซึ่งต้องอาศัยความเห็นอกเห็นใจและการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์
ระบบการเชื่อมต่อสมัยใหม่จะประกอบด้วย:
แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไปช่วยให้คุณสามารถ:
ปัญหา : ระบบในยุค 90 ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อสื่อสารกับ AI สมัยใหม่ มันเหมือนกับการพยายามเชื่อมต่อโทรศัพท์สาธารณะกับอินเทอร์เน็ต
วิธีแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ : ติดตั้ง "อะแดปเตอร์อัจฉริยะ" ที่จะแปลข้อความระหว่างระบบเก่าและ AI โดยอัตโนมัติ เช่นเดียวกับอะแดปเตอร์ที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อปลั๊กไฟของอิตาลีกับเต้ารับของอเมริกา
ตัวอย่าง : ระบบการออกใบแจ้งหนี้ปี 1995 มี “เครื่องแปล” ที่แปลงใบแจ้งหนี้ PDF ให้เป็นข้อมูลที่ AI สามารถวิเคราะห์เพื่อค้นหาข้อผิดพลาดหรือความผิดปกติได้
ปัญหา : AI ต้องการข้อมูลที่สะอาดและเป็นระเบียบ แต่ระบบเก่าๆ มักมีข้อมูลที่กระจัดกระจาย ไม่สมบูรณ์ หรืออยู่ในรูปแบบที่ล้าสมัย
วิธีแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ : ใช้ "เครื่องดูดข้อมูล" ที่จะ:
ตัวอย่าง : บริษัทขนส่งแห่งหนึ่งมีข้อมูลลูกค้าอยู่ในระบบที่แตกต่างกันห้าระบบ ระบบทำความสะอาดข้อมูลจะรวบรวมข้อมูล กำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและแก้ไขข้อผิดพลาด และสร้างฐานข้อมูลเดียวสำหรับ AI
ปัญหา : การเชื่อมต่อระบบเก่า (ซึ่งมักมีความปลอดภัยน้อยกว่า) เข้ากับเทคโนโลยีใหม่ อาจสร้างช่องโหว่ได้
วิธีแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ : ใช้หลักการไม่ไว้วางใจใคร – การสื่อสารทุกครั้งจะได้รับการตรวจสอบ การเข้าถึงทุกครั้งได้รับอนุญาต และข้อมูลทุกอย่างได้รับการเข้ารหัส
ตัวอย่าง : ในธนาคาร แม้ว่า AI จะอ่านข้อมูลธุรกรรมเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง แต่การเข้าสู่ระบบทุกครั้งก็จะได้รับการตรวจสอบและบันทึก และข้อมูลจะถูกเข้ารหัสอยู่เสมอ
ก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจก่อนว่าคุณมีอะไร:
คำถามที่ควรถามตัวเอง:
เคล็ดลับในทางปฏิบัติ : สร้างแผนผังระบบง่ายๆ ของคุณ เช่นเดียวกับแผนผังห้องต่างๆ ในบ้านของคุณก่อนการปรับปรุง
คุณสมบัติของโครงการที่เหมาะสม:
ตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบ : การอ่านใบแจ้งหนี้ของซัพพลายเออร์โดยอัตโนมัติ หากเกิดข้อผิดพลาด คุณสามารถกลับไปใช้การประมวลผลด้วยตนเองได้เสมอ แต่หากเป็นไปด้วยดี คุณจะประหยัดเวลาทำงานไปได้หลายชั่วโมง
ประเภทของผู้เชี่ยวชาญที่มีอยู่:
แนวทางแห่งชัยชนะ:
การเปรียบเทียบ : มันก็เหมือนกับการเรียนขี่จักรยาน คุณเริ่มต้นด้วยล้อช่วย จากนั้นก็ถอดออกเมื่อคุณมั่นใจแล้ว
ก้าวสำคัญต่อไปคือ ระบบที่พัฒนาตัวเอง อย่างต่อเนื่อง โดยสังเกตการใช้งาน ลองนึกภาพรถยนต์ที่เรียนรู้พฤติกรรมการขับขี่ของคุณและปรับให้ประหยัดน้ำมันโดยอัตโนมัติ
ตัวอย่างในอนาคต : ระบบการจัดการลูกค้าที่ตรวจพบว่าข้อร้องเรียนบางประเภทเกิดขึ้นซ้ำๆ และเสนอแนะแนวทางปรับปรุงบริการโดยอัตโนมัติ
เรากำลังเห็นความเชี่ยวชาญที่เพิ่มมากขึ้น:
การดูแลสุขภาพ : ระบบที่เชื่อมต่ออุปกรณ์ทางการแพทย์ต่างๆ เพื่อให้มองเห็นผู้ป่วยได้อย่างครบถ้วน
การเงิน : โซลูชั่นที่สอดคล้องกับกฎระเบียบการธนาคารทั้งหมดโดยอัตโนมัติ
การผลิต : AI ที่เพิ่มประสิทธิภาพสายการผลิตและคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักร
ในอนาคตอันใกล้นี้เราจะได้เห็น:
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
เครื่องแปลระบบคอมพิวเตอร์เป็นโซลูชันเฉพาะทางที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางอัจฉริยะระหว่างซอฟต์แวร์เดิมของคุณกับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ ทำงานเหมือนล่าม ช่วยให้ผู้คนที่พูดภาษาต่างๆ สามารถสื่อสารกันได้
ตัวอย่างในทางปฏิบัติ : หากคุณมีซอฟต์แวร์คลังสินค้าจากปี 2005 ที่บันทึกทุกอย่างในรูปแบบเฉพาะ โปรแกรมแปลจะ "สอน" AI ให้อ่านรูปแบบนั้นและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทำนายหรือทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ
ต้นทุนจะแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับความซับซ้อน แต่โดยทั่วไปแล้วโครงการต่างๆ จะมีต้นทุนอยู่ระหว่าง 1.3 ล้านยูโรถึง 5 ล้านยูโรสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม ผลตอบแทนจากการลงทุนโดยเฉลี่ยอยู่ที่ +18% ในด้านผลผลิต โดยสามารถประหยัดได้มากกว่าการลงทุนเริ่มต้นอย่างมีนัยสำคัญในระยะยาว
สำหรับบริษัทขนาดเล็กและขนาดกลาง คุณสามารถเริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องโดยเริ่มต้นที่เงินจำนวนไม่กี่พันยูโรเพื่อทดสอบแนวทาง
โครงการนำร่องมักจะเห็นผลภายใน 6-12 สัปดาห์ ซึ่งเร็วกว่าการใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีในการเปลี่ยนระบบทั้งหมด แนวทางแบบแบ่งระยะช่วยให้ได้รับประโยชน์ทันทีพร้อมลดการหยุดชะงักให้น้อยที่สุด
ตัวอย่าง : บริษัทโลจิสติกส์แห่งหนึ่งทำระบบอ่านใบส่งสินค้าแบบอัตโนมัติภายใน 2 เดือน ช่วยประหยัดเวลาการทำงานด้วยตนเองได้ถึง 4 ชั่วโมงต่อวันทันที
ใช่ หากดำเนินการอย่างถูกต้อง ระบบเชื่อมต่อที่ทันสมัยมีระบบป้องกันขั้นสูง เช่น การเข้ารหัสอัตโนมัติ การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวด และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง โซลูชันมากมายได้รับการรับรองสำหรับอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด เช่น ธนาคารและโรงพยาบาล
ตัวอย่าง : ในธนาคาร เมื่อใดก็ตามที่ AI เข้าถึงข้อมูลลูกค้า การเข้าถึงจะถูกบันทึก อนุญาต และข้อมูลจะยังคงเข้ารหัสอยู่เสมอ แม้ในระหว่างการประมวลผล
ระบบคอมพิวเตอร์แทบทั้งหมดสามารถได้รับประโยชน์จากการเชื่อมต่อ AI รวมถึง:
สิ่งสำคัญคือระบบมีข้อมูลที่ใช้งานได้ แม้ว่าจะอยู่ในรูปแบบที่ล้าสมัยก็ตาม
ประสบการณ์จริงแสดงให้เห็นสิ่ง ที่ตรงกันข้าม พนักงานมีความพึงพอใจมากขึ้นเนื่องจาก AI สามารถจัดการกับงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อได้ ช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่น่าสนใจและสร้างสรรค์มากขึ้น ซึ่งต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์ ความคิดสร้างสรรค์ และความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล
ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง : ที่ Fidelity Financial พนักงานใช้เวลาน้อยลง 68% ในการค้นหาด้วยตนเอง และมีเวลาเพิ่มขึ้น 43% ในการมีส่วนร่วมช่วยเหลือลูกค้า
แน่นอนว่านี่คือแนวทางที่แนะนำมากที่สุด การใช้งานที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่มักเริ่มต้นด้วยกระบวนการที่ไม่สำคัญ เพื่อทดสอบว่าการผสานรวมทำงานอย่างไร ก่อนที่จะขยายไปยังแอปพลิเคชันที่สำคัญกว่า
เคล็ดลับ : เริ่มต้นด้วยการทำบางอย่างเช่นการอ่านใบแจ้งหนี้อัตโนมัติหรือการวิเคราะห์ข้อร้องเรียนของลูกค้า ซึ่งเป็นกระบวนการที่สำคัญแต่ไม่จำเป็น
ผู้นำตลาด ได้แก่:
ขั้นตอนการเตรียมการประกอบด้วย:
แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไปจะช่วยลดความเสี่ยง หากโครงการนำร่องไม่ประสบผลสำเร็จ คุณก็สามารถกลับไปใช้วิธีเดิมได้โดยไม่กระทบต่อระบบสำคัญๆ เหมือนกับการลองสูตรใหม่ ถ้าผลลัพธ์ออกมาไม่ดี คุณก็มีส่วนผสมที่พร้อมจะทำตามสูตรเดิมได้เสมอ
นอกจากนี้ ผู้ให้บริการที่มีชื่อเสียงส่วนใหญ่ยังเสนอการรับประกันผลลัพธ์และการสนับสนุนตลอดกระบวนการใช้งานอีกด้วย
ที่มาและอ้างอิง:
.svg)
.svg)
.svg)
