ธุรกิจ

ผู้จัดการ vs. AI: คู่มือเอาตัวรอดสำหรับผู้ที่ไม่ต้องการตกไปอยู่ขอบของประวัติศาสตร์

"และเราก็ยืนเฉยเหมือนคนโง่" — หนังเรื่องนี้เสียดสีสังคม แต่สารที่สื่อออกมานั้นเป็นจริง 39% ของทักษะในปัจจุบันจะล้าสมัยภายในปี 2030 นายจ้าง 40% จะลดจำนวนพนักงานลง ซึ่ง AI สามารถนำมาใช้แทนระบบอัตโนมัติได้ แต่นี่คือความขัดแย้ง: สัดส่วนของผู้จัดการระดับกลางเพิ่มขึ้นจาก 9.2% (ปี 1983) เป็น 13% (ปี 2022) คนที่ยังคงเฉยเมยจะรู้สึกหนักใจ คนที่พูดติดตลก แปลอัลกอริทึมเป็นภาษามนุษย์ และจัดการ "พื้นที่สีเทา" จะกลายเป็นสิ่งที่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้

ลองนึกภาพตัวเองเป็นตัวเอกในหนังตลกร้ายอย่าง "And We, Like Assholes, We Just Watched" ของ Pif: บริษัทของคุณนำ AI มาใช้ เพื่อนร่วมงานหายตัวไปทีละคน และคุณ... ถูกทิ้งไว้ตรงนั้น จ้องมองหน้าจอ ในขณะที่ อัลกอริทึม แนะนำให้คุณ "เพิ่มประสิทธิภาพการดำรงอยู่ของคุณ" (บางทีอาจจะด้วยการแจ้งเตือนแบบพุช) แต่คุณคงไม่อยากเป็น "ไอ้เวรที่แค่ดูเฉยๆ" ใช่ไหม? นี่คือวิธีเปลี่ยนเรื่องราวของคุณให้กลายเป็นหนังตลกที่ประสบความสำเร็จ ไม่ใช่โศกนาฏกรรมขององค์กร

ประเด็นสำคัญคือ คู่มือเล่มนี้ค่อนข้างจะดูถูกตัวเอง เรากำลังใช้สติปัญญาของมนุษย์ในการเขียนคู่มือเกี่ยวกับวิธีการเอาตัวรอดจากปัญญาประดิษฐ์ เหมือนกับตัวเอกของหนังที่สร้างอัลกอริทึมขึ้นมาแทนที่เขา มันตลกสิ้นดีใช่มั้ยล่ะ? แต่ความตระหนักรู้นี่แหละที่จะช่วยชีวิตเราไว้

1. หยุดดู: ดำเนินการก่อนที่อัลกอริทึมจะตัดสินใจแทนคุณ

ในภาพยนตร์ อาร์ตูโร ตัวเอกของเรื่อง ตกเป็นเหยื่อของอัลกอริทึมที่เขาออกแบบเอง (!) เพื่อประเมินความมีประโยชน์ของพนักงานในบริษัท ซึ่งเป็นเรื่องน่าขันที่สะท้อนความเป็นจริงของมืออาชีพหลายคนที่นำเทคโนโลยีมาใช้แล้วมาแทนที่ ในโลกธุรกิจ คนที่รอให้ "ใครสักคนตัดสินใจ" เสี่ยงต่อการถูกปลดออกจากงานโดยไม่ทันรู้ตัว

เคล็ดลับ: คาดการณ์การเปลี่ยนแปลง เสนอการนำเครื่องมือ AI มาใช้ด้วยตนเอง และกลายเป็น "ผู้บุกเบิก" แทนที่จะเป็นเหยื่อที่ได้รับการแต่งตั้ง

ความเป็นจริงของตัวเลข

เกือบ 39% ของทักษะในปัจจุบันจะล้าสมัยหรือถูกนำกลับมาใช้ใหม่ระหว่างปี 2025 ถึง 2030 ตามรายงาน Future of Jobs ประจำปี 2025 ของฟอรัมเศรษฐกิจโลก คนงานได้ไปถึง "เพดานซิลิคอน" แล้ว โดยมีเพียงครึ่งเดียวเท่านั้นที่ใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เป็นประจำ

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: อย่ารอให้บริษัทจัดหลักสูตรให้ เช่นเดียวกับอาร์เธอร์ในภาพยนตร์ คุณอาจเป็นสถาปนิกของเทคโนโลยีที่จะมาแทนที่คุณในที่สุด การคาดการณ์และควบคุมกระบวนการเปลี่ยนแปลงย่อมดีกว่าการทนอยู่กับมัน

2. ล้อเลียน AI (แต่ใช้มันดีกว่าคนอื่น)

ในภาพยนตร์ การเสียดสีเกิดขึ้นจากความแตกต่างระหว่างคำมั่นสัญญาของประสิทธิภาพและความเป็นจริงอันน่าสยดสยองของชีวิตที่บริหารจัดการโดยแอปและอัลกอริทึม

เคล็ดลับ: เป็นคนแรกที่จะพูดตลกเกี่ยวกับ "การตัดสินใจที่ไร้สาระ" ของ AI แต่เบื้องหลัง จงเรียนรู้ที่จะใช้มันให้ดีกว่าใคร จัดงาน "AI roast" ที่บริษัทของคุณ ใครก็ตามที่เจอข้อผิดพลาดของอัลกอริทึมที่ตลกที่สุดจะชนะกาแฟ วิธีนี้จะช่วยให้คุณเอาชนะความกลัวและแสดงความเป็นผู้นำของมนุษย์

ความขัดแย้ง ของความกลัว

ตลอดปี 2567 ความเชื่อมั่นของพนักงานที่มีต่อ GenAI เพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับความกลัวที่จะตกงาน พนักงานในองค์กรที่กำลังปรับปรุงระบบ AI ใหม่ทั้งหมดมีความกังวลเกี่ยวกับความมั่นคงในการทำงาน (46%) มากกว่าพนักงานในบริษัทที่พัฒนาน้อยกว่า (34%)

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: กลายเป็น "ผู้แปลอารมณ์" ของ AI ผู้ที่สามารถคลี่คลายสถานการณ์ได้อย่างชาญฉลาดจะถูกจดจำ ไม่ใช่ถูกแทนที่

3. เปลี่ยนตัวเองให้เป็น "นักแปลอัลกอริทึม" (มหาอำนาจใหม่)

ในภาพยนตร์ ผู้ที่ไม่เข้าใจภาษาของแพลตฟอร์มจะถูกละเลย

เคล็ดลับ: กลายเป็น "ผู้แปล" ระหว่าง AI และมนุษย์: อธิบายให้เพื่อนร่วมงานฟังว่าอัลกอริทึมทำงานอย่างไร ขจัดความเชื่อผิดๆ และช่วยเหลือผู้ที่รู้สึกหลงทาง ในโลกที่เต็มไปด้วย "คนโง่" คุณจะกลายเป็นผู้นำทางที่ทุกคนกำลังมองหา

ความสามารถหลัก

งานบริหารมาตรฐานประมาณ 43% ได้รับผลกระทบจาก GenAI โดยประมาณ 19% ของงานเหล่านี้ถูกเสริมประสิทธิภาพ และ 24% ถูกควบคุมโดย GenAI อย่างไรก็ตาม หากปราศจากแนวทางที่ชัดเจน ผู้จัดการ จะประสบปัญหาในการจัดสรรเวลาว่างให้กับกิจกรรมที่มีมูลค่าสูงกว่า เช่น การวางแผนเชิงกลยุทธ์ การพัฒนาบุคลากร และการทำงานร่วมกันระหว่างฝ่ายต่างๆ

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: วางตำแหน่งตัวเองให้เป็นสะพานเชื่อมระหว่างเทคโนโลยีและทีม ผู้จัดการจะเข้าใจพลวัตของทีม การมีส่วนร่วมของพนักงาน และวัฒนธรรมองค์กรอย่างลึกซึ้ง ซึ่ง AI ไม่สามารถเลียนแบบได้

การประยุกต์ใช้สากล: คู่มือนี้ไม่เพียงแต่สำหรับผู้จัดการเท่านั้น แต่สำหรับผู้เชี่ยวชาญทุกคนที่เผชิญกับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็นที่ปรึกษาไปจนถึงผู้จัดการโครงการ นักวิเคราะห์ไปจนถึงหัวหน้าทีม ผู้ที่ทำงานในบริษัทสตาร์ทอัพที่มีนวัตกรรมไปจนถึงผู้ที่ทำงานในองค์กรขนาดใหญ่แบบดั้งเดิม

4. เป็นคนแรกที่จะตัด (แต่ก็น่าขัน)

ในหนังเรื่องนี้ ความนิ่งเฉยจะถูกลงโทษ แต่ในความเป็นจริง คนที่ปกป้องไซโลคือคนที่กระโดดเข้ามาก่อน

เคล็ดลับ: แนะนำวิธีการทำให้เรียบง่ายขึ้นด้วยตัวคุณเอง แต่ควรทำด้วยการดูถูกตัวเอง: "ฉันควรพูดแบบนั้นดีกว่าให้บอททำ!" เช่นเดียวกับตัวเอกที่สร้างอัลกอริทึมที่ไล่เขาออกไป การเป็นตัวเอกที่กระตือรือร้นในการเปลี่ยนแปลงนั้นดีกว่าการเป็นเหยื่อที่ไม่ทำอะไรเลย

ภัยคุกคามจากราชวงศ์

นายจ้างร้อยละสี่สิบคาดว่าจะลดจำนวนพนักงานลง ซึ่ง AI จะสามารถทำงานอัตโนมัติได้ โดยรวมแล้ว คาดการณ์ว่าเทคโนโลยีจะเป็นแรงขับเคลื่อนที่เปลี่ยนแปลงตลาดแรงงานมากที่สุด โดยคาดการณ์ว่าแนวโน้มของ AI และเทคโนโลยีประมวลผลข้อมูลจะสร้างงาน 11 ล้านตำแหน่ง และสูญเสียตำแหน่งงาน 9 ล้านตำแหน่งในเวลาเดียวกัน

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: แทนที่จะกำจัดผู้จัดการออกไปทั้งหมด AI จะเปลี่ยนโฟกัสจากงานธุรการไปสู่กิจกรรมที่มีมูลค่าสูงกว่า คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงนี้ไว้

5. สร้าง "ซิทคอมองค์กร" ของคุณเอง

ในภาพยนตร์ชีวิตของตัวเอกกลายเป็นโศกนาฏกรรมตลกขบขัน

เคล็ดลับ: บอกเล่าการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลเป็นชุดตอนต่างๆ: เขียนสั้นๆ newsletter มีมภายใน การ์ตูนเกี่ยวกับ "การผจญภัยอันโชคร้ายกับ AI" ผู้ที่รู้วิธีบอกความจริงด้วยการประชดประชันจะถูกจดจำ ไม่ใช่ถูกแทนที่

พลังของการเล่าเรื่อง

ผู้บริหารระดับสูง 80% เชื่อว่า AI จะจุดประกายการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมไปสู่นวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่กว่า การสร้างสภาพแวดล้อมแบบทดสอบและเรียนรู้จึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและการเติบโต ส่งเสริมให้ทีมงานทดลองใช้ AI แบ่งปันว่าเครื่องมือเหล่านี้มีประโยชน์อย่างไร และร่วมแสดงความยินดีกับความสำเร็จและยอมรับความล้มเหลวที่มาพร้อมกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใดๆ

6. จัดการกับพื้นที่สีเทา (ที่ AI หลงทาง)

ในภาพยนตร์ แอปจะจัดการทุกอย่าง... ยกเว้นสถานการณ์ที่เป็นมนุษย์จริงๆ

เคล็ดลับ: รับมือโปรเจ็กต์ที่คลุมเครือ ความขัดแย้ง และวิกฤตของทีม สิ่งเหล่านี้คือ "บั๊ก" ที่ AI แก้ไขไม่ได้ จงเป็น "มนุษย์ผู้แก้บั๊ก" ของบริษัท

โอกาสที่ซ่อนอยู่

การมีส่วนร่วมของผู้จัดการในการพัฒนาบุคลากรมีความสำคัญยิ่งกว่าที่เคย เมื่อ AI นิยามบทบาทหน้าที่และทักษะที่จำเป็นใหม่ ผู้จัดการต้องนำทีมผ่านการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ โดยระบุช่องว่างด้านทักษะและอำนวยความสะดวกในการริเริ่มพัฒนาทักษะและทักษะใหม่

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: ผู้จัดการจะต้องดูแลผู้ใต้บังคับบัญชาโดยตรง 1,000 คน บางคนทำงานในสำนักงานใกล้เคียงหรือกระจายอยู่ทั่วโลก ในขณะที่คนอื่นๆ เป็นตัวแทน AI อัจฉริยะที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องและทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

7. อย่ายืนเฉยและเฝ้าดู: จงเป็นทูตแห่งการเปลี่ยนแปลง

ในภาพยนตร์เรื่องนี้ผู้ที่ยังดูอยู่จะรู้สึกท่วมท้น

เคล็ดลับ: เสนอตัวเป็น "ทูต AI" จัดกิจกรรม แฮ็กกาธอน และฟอรัมสนทนา ผู้ที่เป็นผู้นำวัฒนธรรมจะไม่ถูกตัดออก แต่จะได้รับการเลื่อนตำแหน่ง

บทบาทของตัวแทนการเปลี่ยนแปลง

ผู้จัดการคือหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้ประสบความสำเร็จ โดยมีบทบาทสำคัญในการเชื่อมช่องว่างระหว่างวิสัยทัศน์ของผู้นำและการปฏิบัติงานจริง หลายองค์กรมักประเมินความสำคัญของผู้จัดการต่ำเกินไปเมื่อนำโครงการริเริ่มด้าน AI มาใช้

8. หากคุณต้องถูกแทนที่ คุณเลือกตอนจบ

ในภาพยนตร์ตัวเอกจะต้องตกอยู่ภายใต้ระบบ

เคล็ดลับ: หากคุณจำเป็นต้องเปลี่ยนบทบาทจริงๆ ให้ทำในฐานะตัวเอก: เลือกแผนการออกของคุณเอง อาจจะเป็นบทบาทแบบผสมผสาน สตาร์ทอัพ หรือบริษัทที่ปรึกษา การเป็นฮีโร่ในเรื่องราวของคุณเองย่อมดีกว่าการเป็นตัวประกอบของคนอื่น

บทบาทใหม่

บทบาท 10 อันดับแรกที่อยู่ระหว่างการพิจารณา ได้แก่ AI Trainer (32%), AI Data Specialist (32%), AI Security Specialist (31%), AI Agent Specialist (30%), AI ROI Analyst (29%), AI Media & Content Manager (29%), AI Finance Strategist (28%), AI Customer Success Lead (28%), AI Business Process Consultant (28%)

9. พัฒนาทักษะที่ AI ไม่มี (และจะไม่มี)

การวิจัยล่าสุดยืนยันว่ามีด้านใดบ้างที่มนุษย์ยังคงไม่สามารถถูกแทนที่ได้:

ความฉลาดทางอารมณ์และภาวะผู้นำ: ความสำคัญของทักษะทางสังคม เช่น ความเป็นผู้นำ ความเห็นอกเห็นใจ และการสื่อสาร กำลังปรากฏให้เห็นชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ ความสามารถในการให้คำปรึกษาแก่พนักงานระดับล่างและเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างฝ่ายปฏิบัติการและผู้นำระดับสูงยังคงมีคุณค่าอย่างยิ่ง

การจัดการความคลุมเครือ: ผู้จัดการจะต้องสบายใจกับความคลุมเครือและความไม่แน่นอน เนื่องจากภูมิทัศน์ทางธุรกิจยังคงเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: ลงทุนเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการการเปลี่ยนแปลง การบรรเทาความขัดแย้ง และการพัฒนาบุคลากร

10. เชี่ยวชาญศิลปะแห่งการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI

ความท้าทายของ AI ในสถานที่ทำงานไม่ใช่ปัญหาทางเทคโนโลยี แต่เป็นความท้าทายทางธุรกิจที่ผู้นำต้องจัดทีมให้สอดคล้องกัน รับมือกับอุปสรรคของ AI และปรับโครงสร้างองค์กรให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: OpenAI เปิดตัว ChatGPT มาไม่ถึงสามปี แต่เทคโนโลยีนี้ได้เริ่มพลิกโฉมการทำงานแล้ว งานที่ครั้งหนึ่งเคยกินเวลาพนักงานไปมากในแต่ละวัน ตอนนี้สามารถทำงานให้เสร็จได้เร็วขึ้น และในบางกรณีก็ทำโดยอัตโนมัติ

เรียนรู้การประสานงานทีมไฮบริดที่มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกัน ผู้นำจำเป็นต้องมีทักษะเพื่อก้าวสู่ยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้ และต้องเชี่ยวชาญศิลปะแห่งการนำทีมที่ตัวแทน AI และมนุษย์ทำงานร่วมกัน

11. ภาวะผู้นำเชิงสถานการณ์ในยุค AI

กรอบแนวคิดภาวะผู้นำเชิงสถานการณ์ระบุว่าภาวะผู้นำที่มีประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับบริบทและวุฒิภาวะของผู้ตาม ในโลกที่พนักงานเพียง 13% เท่านั้นที่เห็นว่าเอเจนต์ AI ผสานรวมเข้ากับขั้นตอนการทำงานประจำวันอย่างลึกซึ้ง ผู้จัดการจึงต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานอย่างต่อเนื่อง

กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ: สำหรับผู้จัดการ ความจำเป็นในการเป็นผู้นำตามสถานการณ์ถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากความรับผิดชอบในการบริหารมีความผันผวนสูง และความซับซ้อนของความท้าทายภายในที่บางครั้งอาจมีน้ำหนักมากกว่าความท้าทายด้านผลิตภัณฑ์/บริการ/ลูกค้า

บทส่งท้าย: "แล้วเราเป็นไอ้เวรนั่นเหรอ…?" ไม่ใช่คุณนะ

ภาพยนตร์เรื่องนี้คือการเสียดสีที่น่ารังเกียจ ซึ่งไม่ควรถูกมองว่าเป็นการนำเสนอเทคโนโลยีที่ถูกต้อง แต่ควรเป็นการวิพากษ์วิจารณ์สังคมสมัยใหม่ ซึ่งเราเสี่ยงที่จะมอบอำนาจควบคุมให้กับอัลกอริทึมมากเกินไป เหนือสิ่งอื่นใด นี่คือคำเตือนถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อเรานิ่งเฉย

คติสอนใจที่แท้จริงของภาพยนตร์ (และความเป็นจริง): คนที่ยืนดูเฉยๆ ต่างรู้สึกท่วมท้น แต่คนที่เล่นมุกตลก แสดง แปล บรรยาย และเป็นผู้นำ... ยังคงเป็นตัวเอก แม้ในยุคของอัลกอริทึม

แม้ว่าการคาดการณ์เกี่ยวกับการสิ้นสุดของตำแหน่งผู้บริหารระดับกลางจะไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่สัดส่วนของตำแหน่งผู้บริหารระดับกลางกลับเพิ่มขึ้น โดยคิดเป็น 13% ของกำลังแรงงานในสหรัฐฯ ในปี 2565 เพิ่มขึ้นจาก 9.2% ในปี 2526 กุญแจสำคัญอยู่ที่การพัฒนา ไม่ใช่การหายไป

แหล่งที่มาและข้อมูลเพิ่มเติม

การวิจัยและข้อมูล:

การศึกษาเฉพาะด้านการจัดการระดับกลาง:

การวิเคราะห์ภาพยนตร์:

ทรัพยากรเชิงกลยุทธ์:

อย่าแค่ดูเฉยๆ จงเป็นตัวเอก ไม่ใช่ผู้ชม

การเปลี่ยนแปลงของ AI เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ วิวัฒนาการของคุณคือทางเลือก

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์