ธุรกิจ

อย่าปูทางให้วัว: จากบอสตันยุคอาณานิคมสู่การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

บอสตัน 1630: วัวสร้างเส้นทาง ผู้ก่อตั้งปูทางให้ ผลลัพธ์ที่ได้คือ ถนนคดเคี้ยวที่ยังคงหลงเหลืออยู่จนถึงทุกวันนี้ บริษัทต่างๆ ก็ทำแบบเดียวกัน พวกเขา "แปลงกระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพให้เป็นดิจิทัล" แทนที่จะออกแบบใหม่ "การใช้ ChatGPT เพื่อเขียนอีเมลให้เร็วขึ้นในกระบวนการที่ใช้เวลา 12 นาทีในการตัดสินใจง่ายๆ" ไมเคิล แฮมเมอร์: "หยุดปูทางให้วัว ลบมันออกแล้วเริ่มใหม่" คำถามที่ถูกต้องไม่ใช่ "ทำอย่างไรให้เร็วขึ้น" แต่เป็น "ทำไมเราถึงทำแบบนั้น"

บทเรียนการวางผังเมืองในศตวรรษที่ 17 สามารถช่วยกลยุทธ์ AI ของคุณได้อย่างไร

เรื่องราวที่เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง

ลองนึกภาพบอสตันในปี ค.ศ. 1630 อาณานิคมของชาวพิวริแทนยุคเยาว์แผ่ขยายไปทั่วคาบสมุทรที่เต็มไปด้วยหิน ซึ่งในสมัยนั้นยังไม่มีถนนหนทาง และฝูงวัวเดินเตร่อย่างอิสระบนทุ่งหญ้าและเนินเขา เหล่าวัวด้วยภูมิปัญญาสัตว์ที่เน้นการปฏิบัติจริง ได้สร้างสรรค์เส้นทางธรรมชาติตามเส้นทางที่ง่ายที่สุด นั่นคือ ลัดเลาะไปตามโขดหิน เลี่ยงหนองน้ำ เชื่อมทุ่งหญ้าและแหล่งน้ำ

หลายสิบปีต่อมา เมื่อบรรพบุรุษผู้ก่อตั้งเมืองต้องเผชิญกับความจำเป็นในการสร้างระบบถนน พวกเขาก็ตัดสินใจที่ดูเหมือนสมเหตุสมผล นั่นคือ แทนที่จะออกแบบถนนให้เป็นตารางอย่างมีเหตุผลและเป็นระเบียบตั้งแต่ต้น พวกเขาเพียงแค่ปูถนนทับเส้นทางที่ปศุสัตว์สร้างไว้แล้ว

ผลลัพธ์? ถนนคดเคี้ยวอันวุ่นวายที่ยังคงปรากฏให้เห็นในตัวเมืองบอสตันจนถึงทุกวันนี้ ที่ซึ่งถนนวอชิงตันคดเคี้ยวราวกับสายน้ำเชี่ยวกราก และแม้แต่อุปกรณ์ GPS ที่ทันสมัยที่สุดก็ยังต้องยอมแพ้ด้วยความหงุดหงิด

แหล่งข้อมูลทางประวัติศาสตร์ : เรื่องราวนี้ได้รับการบันทึกไว้ในบทกวี "The Calf-Path" โดย Sam Walter Foss (พ.ศ. 2401-2454) ซึ่งบอกเล่าว่าเส้นทางที่ลูกวัวสร้างขึ้นนั้นต่อมาได้กลายมาเป็นถนนในเมือง¹

เมื่อประสิทธิภาพกลายเป็นไม่มีประสิทธิภาพ

เรื่องราวของบอสตันน่าสนใจเพราะมันแสดงให้เห็นถึง ความขัดแย้ง ได้อย่างสมบูรณ์แบบ นั่นคือ สิ่งที่ได้ผลในระดับท้องถิ่นและทันทีทันใด อาจกลายเป็นหายนะในวงกว้างและในระยะยาว วัวทำถูกต้องแล้วที่เลือกเส้นทางที่ง่ายที่สุดเพื่อตอบสนองความต้องการเร่งด่วนของพวกมัน แต่เส้นทางของพวกมันไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรถม้า รถยนต์ รถบรรทุก หรือรถประจำทางในเมือง

บทเรียนนี้ลึกซึ้งมาก: ไม่ใช่ทุกสิ่งที่พัฒนาอย่างเป็นธรรมชาติจะดีที่สุดสำหรับอนาคต

การเปรียบเทียบทางธุรกิจ: เมื่อกระบวนการกลายเป็นเส้นทาง

ในบริษัทยุคใหม่ "เส้นทางวัว" มีอยู่ทุกหนทุกแห่ง กระบวนการเหล่านี้ได้รับการพัฒนาอย่างเป็นธรรมชาติตามกาลเวลา ดังที่จิม ไฮสมิธ อธิบายไว้ว่า: *"ในโลกไอที 'การปูทางวัว' หมายถึงการทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นระบบอัตโนมัติตามที่เป็นอยู่ โดยไม่คำนึงมากนักถึงประสิทธิภาพหรือประสิทธิผล"²

  • แบบฟอร์มจะต้องพิมพ์ ลงนาม สแกน และส่งอีเมลกลับ
  • การประชุมประจำสัปดาห์ที่ไม่มีใครจำได้ว่าทำไมถึงเริ่มต้น แต่ "เราทำแบบนี้มาตลอด"
  • ไฟล์ Excel ที่แชร์กันระหว่าง 15 คนทำหน้าที่เป็น "ฐานข้อมูล" ของบริษัท
  • ขั้นตอนการอนุมัติต้องผ่านคน 7 คน โดย 3 คนในนั้นไม่รู้ด้วยซ้ำว่าทำไมจึงต้องลงนาม

กระบวนการเหล่านี้ก่อตัวขึ้นราวกับเส้นทางของวัว: การเดินตามเส้นทางที่ง่ายที่สุดในช่วงเวลาที่มันเกิด แต่ในยุคดิจิทัลนี้ การเดินไปตามเส้นทางเหล่านี้ต่อไปอาจสร้างหายนะได้

การล่อลวงครั้งยิ่งใหญ่: การปูทางสู่วัว

เมื่อบริษัทต่างๆ ตัดสินใจ "เปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล" พวกเขามักจะ ตกหลุมพราง เดียวกับบรรพบุรุษผู้ก่อตั้งบอสตัน พวกเขานำกระบวนการที่มีอยู่แล้วมา "ปูทาง" ด้วยเทคโนโลยี:

การแปลงเป็นดิจิทัล: การปูทาง

เรากรอกแบบฟอร์มนี้ด้วยลายมือมาตลอดเลยเหรอ? เยี่ยมเลย มาสร้าง PDF ที่กรอกได้กันเถอะ!

นี่คือ การแปลงข้อมูลแบบดิจิทัล : การแปลงข้อมูลอนาล็อกเป็นดิจิทัลโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงอะไรพื้นฐาน Gartner ให้คำจำกัดความไว้ว่า "การแปลงข้อมูลแบบดิจิทัลคือกระบวนการแปลงข้อมูลอนาล็อกเป็นรูปแบบดิจิทัล"³ เปรียบเสมือนการปูทางให้วัวเดิน — แม้จะราบรื่นขึ้น แต่ก็ยังคงคดเคี้ยวและไม่มีประสิทธิภาพ

ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของความเฉื่อย

บริษัทผู้ผลิตแห่งหนึ่งที่ผมรู้จักมีกระบวนการควบคุมคุณภาพที่ต้องใช้ขั้นตอนต่างๆ ถึง 14 ขั้นตอน ซึ่งค่อยๆ พัฒนาขึ้นในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 เมื่อพวกเขา "แปลงเป็นดิจิทัล" พวกเขาเพียงแค่ถ่ายโอนขั้นตอนทั้ง 14 ขั้นตอนไปยังแท็บเล็ต กระบวนการนี้เร็วขึ้น แต่โดยพื้นฐานแล้วยังคงไร้เหตุผล: มี 8 ขั้นตอนในนั้นที่ซ้ำซ้อนหรือล้าสมัย

การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง: การแปลงเป็นดิจิทัล เทียบกับการแปลงเป็นดิจิทัล

ดิจิทัลไลเซชั่น: การออกแบบเมืองแห่งอนาคต

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลที่แท้จริงหมายถึงการทำสิ่งที่บอสตันควรทำ นั่นคือ มองไปที่เป้าหมายสุดท้ายและออกแบบตั้งแต่ต้นเพื่อหาหนทางที่ดีที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนั้น

ตามคำศัพท์ของ Gartner: "การเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลคือการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกิจและมอบมูลค่าและโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ๆ เป็นกระบวนการเปลี่ยนไปสู่ธุรกิจดิจิทัล"⁴

ตัวอย่างการแปลงเป็นดิจิทัลจริง:

  • Netflix ไม่ได้เปลี่ยนการเช่าวิดีโอให้เป็นดิจิทัล แต่ได้คิดรูปแบบความบันเทิงภายในบ้านขึ้นใหม่โดยสิ้นเชิง
  • Amazon ไม่ได้แปลงแคตตาล็อกกระดาษให้เป็นดิจิทัล แต่กลับคิดค้นการพาณิชย์ขึ้นใหม่

ความแตกต่างที่สำคัญ

  • การแปลงเป็นดิจิทัล : "เราจะทำสิ่งที่เราทำได้อย่างไร หากไม่ใช่แบบดิจิทัล?"
  • การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล : "แท้จริงแล้วเราพยายามบรรลุเป้าหมายอะไร และวิธีที่ดีที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนั้นในยุคดิจิทัลคืออะไร"

AI และความเย้ายวนของซุปเปอร์ปาฟเมนต์

วันนี้ เรากำลังเห็นคลื่นลูกใหม่ของ "ปูทางวัว" ด้วย ปัญญา ประดิษฐ์ บริษัทต่างๆ กำลังนำกระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพมาเสริมด้วยปัญญาประดิษฐ์ จนเกิดสิ่งที่เราอาจเรียกว่า "ปูทางวัวแบบซูเปอร์"

ดังที่ Harvard Business Review ได้เน้นย้ำไว้ว่า "แนวคิดการปรับโครงสร้างกระบวนการทางธุรกิจกำลังกลับมาได้รับความนิยมอีกครั้ง โดยครั้งนี้ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ในช่วงทศวรรษ 1990 การนำระบบ ERP และอินเทอร์เน็ตมาใช้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการทางธุรกิจ แต่ความคาดหวังถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่กลับไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้การตัดสินใจดีขึ้น เร็วขึ้น และเป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น"⁵

ตัวอย่างการปูทางเดินด้วย AI Cow:

  • ใช้ ChatGPT เพื่อเขียนอีเมลได้เร็วขึ้นในกระบวนการสื่อสารที่ต้องใช้อีเมล 12 ฉบับเพื่อการตัดสินใจง่ายๆ
  • การนำ AI มาวิเคราะห์รายงานที่ไม่มีใครอ่านจริงๆ
  • สร้างกระบวนการอนุมัติอัตโนมัติที่ไม่ควรมีอยู่ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ผลลัพธ์

กระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพซึ่งตอนนี้ไม่มีประสิทธิภาพอีกต่อไป เร็วขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้น

วิธีการต่อต้านเส้นทางวัว

1. ลบล้าง → รวม → อัตโนมัติ

ก่อนที่จะนำเทคโนโลยีใดๆ มาใช้ ให้ปฏิบัติตามลำดับนี้ตามวิธีการของ Michael Hammer⁶:

กำจัด : กำจัดสิ่งใดก็ตามที่ไม่ได้เพิ่มมูลค่าที่แท้จริง

บูรณาการ : เชื่อมโยงกระบวนการที่เหลือเข้ากับกระแสข้อมูลเชิงตรรกะ

อัตโนมัติ : ใช้เทคโนโลยีเฉพาะตอนท้ายเท่านั้น

ดังที่ Hammer เขียนไว้ว่า “ถึงเวลาแล้วที่จะหยุดปูทางให้วัวเดิน แทนที่จะฝังกระบวนการที่ล้าสมัยไว้ในซิลิคอนและ ซอฟต์แวร์ เราควรทำลายมันทิ้งแล้วเริ่มต้นใหม่”⁷

2. แนวทาง Greenfield เทียบกับ Brownfield

เงื่อนไขเหล่านี้ยืมมาจากการวางผังเมืองและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยกำหนดแนวทางที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงสองแนวทาง⁸:

Brownfield (การปูทาง):

  • รักษาสิ่งที่มีอยู่และเพิ่มเทคโนโลยี
  • เร็วขึ้นในระยะสั้น
  • รักษาความไม่มีประสิทธิภาพ

กรีนฟิลด์ (ออกแบบตั้งแต่เริ่มต้น):

  • เริ่มต้นด้วยไวท์บอร์ด
  • เสี่ยงกว่าแต่ก็อาจก่อให้เกิดการปฏิวัติได้
  • ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความเป็นไปได้ใหม่ๆ ได้อย่างเต็มที่

McKinsey เน้นย้ำว่า “แม้ว่าบริษัท 90% ได้เริ่มดำเนินการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งแล้ว แต่กลับได้รับประโยชน์จากรายได้ที่คาดหวังเพียงหนึ่งในสามเท่านั้น”⁹

3. คำถามที่ถูกต้อง

ก่อนที่จะนำเทคโนโลยีใดๆ มาใช้ ควรถามว่า:

  • “ทำไมเราถึงต้องทำกระบวนการนี้?”
  • "จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราหยุดทำแบบนั้น?"
  • "ถ้าเราต้องออกแบบมันตั้งแต่ต้นวันนี้ มันจะออกมาเป็นยังไง?"
  • "ข้อจำกัดอะไรจากอดีตที่ไม่มีอยู่อีกต่อไป?"

กรณีศึกษา: เมื่อใดควรหลีกเลี่ยงเส้นทางการจ่ายเงิน

กรณีที่ 1: ธนาคารที่คิดใหม่เกี่ยวกับการให้สินเชื่อ

ธนาคารแห่งหนึ่งในยุโรปมีกระบวนการอนุมัติสินเชื่อที่ใช้เวลา 45 วัน และมี 12 ขั้นตอน แทนที่จะเปลี่ยนกระบวนการเดิมให้เป็นดิจิทัล พวกเขากลับออกแบบใหม่ทั้งหมด:

  • ก่อน : 45 วัน 12 ขั้นตอน 73% ของใบสมัครได้รับการอนุมัติ
  • หลังจาก : 24 ชั่วโมง 3 รอบ 81% ของใบสมัครได้รับการอนุมัติ

ความลับคืออะไร? พวกเขาตระหนักว่า 90% ของการควบคุมมีความซ้ำซ้อน และ AI สามารถประเมินความเสี่ยงได้แม่นยำกว่าหกแผนกที่แตกต่างกัน

กรณีที่ 2: โรงพยาบาลที่กำจัดคิว

โรงพยาบาลแห่งหนึ่งในอิตาลีต้องรอคิวนานถึงสี่ชั่วโมงในห้องฉุกเฉิน แทนที่จะเปลี่ยนระบบคิวให้เป็นดิจิทัล พวกเขากลับออกแบบระบบการรับผู้ป่วยใหม่ทั้งหมด:

  • การคัดกรองเชิงคาดการณ์โดยใช้ AI
  • เส้นทางแยกตามประเภท
  • การตรวจสอบปริมาณงานแบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์ : ระยะเวลาการรอลดลง 80% ความพึงพอใจของผู้ป่วยเพิ่มขึ้น 60%

กับดักสามประการแห่งเส้นทางวัวสมัยใหม่

1. กับดักความคุ้นเคย

"พนักงานของเราชินกับมันแล้ว" เป็นตัวทำลายนวัตกรรมที่แยบยลที่สุด เหมือนกับการพูดว่าวัวก็ชินกับวิถีทางของมัน

2. กับดักการลงทุนที่อ่อนแอ

“เราได้ลงทุนกับระบบนี้ไปมากแล้ว” เป็นการละเลยข้อเท็จจริงที่ว่าการดำเนินต่อไปในเส้นทางที่ผิดจะยิ่งทำให้ข้อผิดพลาดรุนแรงขึ้น

3. กับดักของความซับซ้อนที่เป็นเท็จ

“มันซับซ้อนเกินกว่าจะเปลี่ยนแปลงทุกอย่าง” มักจะซ่อนความกลัวในการยอมรับว่ากระบวนการปัจจุบันไม่มีเหตุผล

กรอบการทำงาน ANTI-COW สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

การ วิเคราะห์ - วิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ต้องการ

อย่าเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยี แต่ให้เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

N avigate - การนำทางข้ามข้อจำกัดปัจจุบัน

ถามตัวเองว่า: "ถ้าฉันเป็นบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นวันนี้ ฉันจะแก้ไขปัญหานี้อย่างไร"

Transform - แปลง ไม่ใช่แปล

ออกแบบกระบวนการใหม่สำหรับยุคดิจิทัล ไม่ใช่แปลเป็นดิจิทัล

ฉัน นำไปปฏิบัติ - นำไปปฏิบัติเป็นขั้นตอน

ใช้แนวทางค่อยเป็นค่อยไปแต่มีวิสัยทัศน์ที่ก้าวหน้า

ตรวจสอบ - ตรวจสอบประสิทธิภาพ

วัดไม่เพียงแต่ประสิทธิภาพเท่านั้น แต่รวมถึงประสิทธิผลโดยรวมด้วย

O ptimize - เพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

กระบวนการเปลี่ยนแปลงไม่มีวันสิ้นสุด

ดู - สังเกตเส้นทางใหม่

ระวังอย่าให้เกิด "เส้นทางวัว" ใหม่โดยธรรมชาติ

AI ในฐานะสถาปนิก ไม่ใช่ในฐานะคนงาน

ปัญญาประดิษฐ์สามารถเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการปูทางสำหรับวัว (ซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพสูงแต่มีข้อบกพร่องพื้นฐาน) หรือไม่ก็เป็นสถาปนิกที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบเมืองในอนาคต

ดังที่ฟอรัมเศรษฐกิจโลกชี้ให้เห็นว่า: "เพื่อให้บรรลุศักยภาพสูงสุด AI จะต้องพูดภาษาธุรกิจ เข้าใจวิธีการทำงานของกระบวนการ และต้องใช้ความชาญฉลาดในกระบวนการ"¹⁰

ความแตกต่างอยู่ที่แนวทาง:

AI ในฐานะคนงาน (ปูทางให้วัว):

  • "เราจะใช้ AI เพื่อทำกระบวนการนี้ให้เร็วขึ้นได้อย่างไร"
  • การทำงานอัตโนมัติของงานที่มีอยู่
  • การปรับปรุงเพิ่มเติม

AI ในฐานะสถาปนิก (การวางผังเมือง):

  • "เราจะคิดทบทวนผลลัพธ์ทางธุรกิจนี้ใหม่ทั้งหมดได้อย่างไร"
  • การกำหนดปัญหาใหม่อีกครั้ง
  • การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่

ความกล้าที่จะทำลายล้าง

บทเรียนที่ล้ำลึกที่สุดในประวัติศาสตร์ของบอสตันไม่ใช่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องของจิตวิทยา: ต้องใช้ความกล้าหาญในการยอมรับว่าเส้นทางที่เราเดินตามอาจไม่ใช่เส้นทางที่ดีที่สุดเสมอไป

ในบริษัท หมายถึง:

  • การตั้งคำถามถึงกระบวนการ “ศักดิ์สิทธิ์”
  • การยอมรับว่า "เราทำแบบนี้มาตลอด" ไม่ใช่ข้อแก้ตัว
  • การลงทุนในการเปลี่ยนแปลงที่อาจไม่ได้ให้ผลทันที
  • ต่อต้านการล่อลวงของการแก้ไขอย่างรวดเร็ว

บทสรุป: การออกแบบถนนเพื่ออนาคต

ในปัจจุบัน เมื่อเผชิญกับความเป็นไปได้ที่ไม่มีที่สิ้นสุดของ AI และดิจิทัล เรามีทางเลือก: เราสามารถทำอย่างที่บรรพบุรุษผู้ก่อตั้งเมืองบอสตันทำและปูทางที่มีอยู่ หรือเราจะมีความกล้าที่จะออกแบบเมืองแห่งอนาคต

ครั้งต่อไปที่คุณได้ยินวลีที่ว่า "มาแปลงกระบวนการนี้เป็นดิจิทัลกันเถอะ" ให้หยุดและถามว่า "เรากำลังออกแบบถนนสมัยใหม่หรือกำลังปูทางให้วัวเดินกันแน่"

อนาคตเป็นของผู้ที่กล้าละทิ้งเส้นทางเดิมๆ แล้ววางแผนเส้นทางใหม่ แม้จะหมายถึงการยอมรับว่าวัวแม้ฉลาดแค่ไหนก็ไม่ใช่นักวางผังเมือง

ถึงเวลาแล้วที่จะหยุดปูทางให้วัว แทนที่จะฝังกระบวนการที่ล้าสมัยไว้ในซิลิคอนและซอฟต์แวร์ เราควรทำลายมันทิ้งแล้วเริ่มต้นใหม่ เราควร 'ปรับโครงสร้างใหม่' บริษัทของเรา: ใช้พลังของเทคโนโลยีสารสนเทศสมัยใหม่เพื่อออกแบบกระบวนการทางธุรกิจของเราใหม่ทั้งหมด เพื่อให้บรรลุการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก - ไมเคิล แฮมเมอร์, ฮาร์วาร์ด บิสซิเนส รีวิว, 1990¹¹

แหล่งที่มาและเอกสารอ้างอิง

  1. Stack Exchange ภาษาและการใช้งานภาษาอังกฤษ: https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this- context " id ="">https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
  2. AgileConnection - ปูทางเดินวัว: https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
  3. SAP - การแปลงเป็นดิจิทัลเทียบกับการแปลงเป็นดิจิทัล: https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
  4. SAP - การแปลงเป็นดิจิทัลเทียบกับการแปลงเป็นดิจิทัล (คำจำกัดความของ Gartner): https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
  5. Harvard Business Review - AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ออกแบบกระบวนการใหม่ได้อย่างไร: https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
  6. The Digital Leader - แผน AI ของคุณกำลังปูทางไปสู่วัวเท่านั้นใช่หรือไม่: https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
  7. Harvard Business Review - การปรับโครงสร้างงาน: อย่าทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ แต่ให้ทำลายล้าง: https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
  8. Synoptek - การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Greenfield เทียบกับ Brownfield: https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
  9. McKinsey - ต่อสายใหม่เพื่อเอาชนะการแข่งขัน: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
  10. ฟอรัมเศรษฐกิจโลก - วิธีใช้ปัญญาประดิษฐ์และกระบวนการเพื่อเปลี่ยนเส้นทางธุรกิจ: https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
  11. Harvard Business Review - การออกแบบงานใหม่: อย่าทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ แต่ให้ทำลายล้าง (1990): https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

มนุษย์ + เครื่องจักร: สร้างทีมที่ประสบความสำเร็จด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

จะเป็นอย่างไรหากอนาคตของการทำงานไม่ใช่ "มนุษย์ปะทะเครื่องจักร" แต่เป็นความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่างบุคลากรที่มีความสามารถกับปัญญาประดิษฐ์ แต่พวกเขากำลังสร้างระบบนิเวศที่แต่ละฝ่ายส่งเสริมซึ่งกันและกัน ค้นพบโมเดลการทำงานร่วมกัน 5 แบบที่ได้เปลี่ยนแปลงบริษัทหลายร้อยแห่ง ตั้งแต่การคัดกรองไปจนถึงการโค้ช จากการสำรวจและยืนยันตัวตนไปจนถึงการฝึกงาน ประกอบไปด้วยแผนงานเชิงปฏิบัติ กลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรคทางวัฒนธรรม และตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมสำหรับการวัดความสำเร็จของทีมมนุษย์และเครื่องจักร
9 พฤศจิกายน 2568

ภาพลวงตาของการใช้เหตุผล: การถกเถียงที่สั่นคลอนโลก AI

Apple ตีพิมพ์บทความสองฉบับที่สร้างความเสียหายอย่างร้ายแรง ได้แก่ "GSM-Symbolic" (ตุลาคม 2024) และ "The Illusion of Thinking" (มิถุนายน 2025) ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลักสูตร LLM ล้มเหลวในการแก้ปัญหาคลาสสิกแบบเล็กๆ น้อยๆ (เช่น Tower of Hanoi, การข้ามแม่น้ำ) อย่างไร โดยระบุว่า "ประสิทธิภาพลดลงเมื่อเปลี่ยนแปลงเฉพาะค่าตัวเลข" ไม่มีความสำเร็จใดๆ เลยใน Tower of Hanoi ที่ซับซ้อน แต่ Alex Lawsen (Open Philanthropy) โต้แย้งด้วยบทความ "The Illusion of the Illusion of Thinking" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระเบียบวิธีที่มีข้อบกพร่อง ความล้มเหลวเกิดจากข้อจำกัดของผลลัพธ์โทเค็น ไม่ใช่การล่มสลายของเหตุผล สคริปต์อัตโนมัติจัดประเภทผลลัพธ์บางส่วนที่ถูกต้องไม่ถูกต้อง และปริศนาบางอย่างไม่สามารถแก้ทางคณิตศาสตร์ได้ ด้วยการทดสอบซ้ำด้วยฟังก์ชันแบบเรียกซ้ำแทนที่จะแสดงรายการการเคลื่อนที่ Claude/Gemini/GPT จึงสามารถไข Tower of Hanoi ที่มี 15 แผ่นได้ แกรี่ มาร์คัส เห็นด้วยกับแนวคิด "การเปลี่ยนแปลงการกระจายสินค้า" ของ Apple แต่บทความเกี่ยวกับจังหวะเวลาก่อนงาน WWDC กลับตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์ ผลกระทบทางธุรกิจ: เราควรไว้วางใจ AI ในงานสำคัญๆ มากน้อยเพียงใด วิธีแก้ปัญหา: แนวทางเชิงสัญลักษณ์ประสาทวิทยา — เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำรูปแบบ + ภาษา ระบบสัญลักษณ์สำหรับตรรกะเชิงรูปนัย ตัวอย่าง: ระบบบัญชี AI เข้าใจว่า "ฉันใช้จ่ายไปกับการเดินทางเท่าไหร่" แต่ SQL/การคำนวณ/การตรวจสอบภาษี = โค้ดแบบกำหนดตายตัว
9 พฤศจิกายน 2568

🤖 Tech Talk: เมื่อ AI พัฒนาภาษาที่เป็นความลับ

แม้ว่า 61% ของผู้คนจะกังวลกับ AI ที่เข้าใจอยู่แล้ว แต่ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 Gibberlink มียอดวิว 15 ล้านครั้ง ด้วยการนำเสนอสิ่งใหม่สุดขั้ว นั่นคือ AI สองระบบที่หยุดพูดภาษาอังกฤษและสื่อสารกันด้วยเสียงแหลมสูงที่ความถี่ 1875-4500 เฮิรตซ์ ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นโปรโตคอล FSK ที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 80% ทำลายมาตรา 13 ของพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป และสร้างความทึบแสงสองชั้น นั่นคืออัลกอริทึมที่เข้าใจยากซึ่งประสานงานกันในภาษาที่ถอดรหัสไม่ได้ วิทยาศาสตร์แสดงให้เห็นว่าเราสามารถเรียนรู้โปรโตคอลของเครื่องจักรได้ (เช่น รหัสมอร์สที่ความเร็ว 20-40 คำต่อนาที) แต่เราต้องเผชิญกับขีดจำกัดทางชีววิทยาที่ยากจะเอาชนะ: 126 บิต/วินาทีสำหรับมนุษย์ เทียบกับ Mbps+ สำหรับเครื่องจักร สามอาชีพใหม่กำลังเกิดขึ้น ได้แก่ นักวิเคราะห์โปรโตคอล AI, ผู้ตรวจสอบการสื่อสาร AI และนักออกแบบส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับ AI ขณะที่ IBM, Google และ Anthropic กำลังพัฒนามาตรฐาน (ACP, A2A, MCP) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่ยากที่สุด การตัดสินใจเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสารของ AI ในปัจจุบันจะกำหนดทิศทางของปัญญาประดิษฐ์ในอีกหลายทศวรรษข้างหน้า