ธุรกิจ

ความขัดแย้งของ AI เชิงสร้างสรรค์: บริษัทต่างๆ ทำซ้ำความผิดพลาดเดิมๆ มานาน 30 ปีแล้ว

78% ของบริษัทได้นำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ และ 78% รายงานว่าไม่มีผลกระทบต่อผลกำไรเลย ทำไมน่ะหรือ? ความผิดพลาดแบบเดียวกับที่เกิดขึ้นในช่วง 30 ปีที่ผ่านมา: ซีดีรอมสำหรับแคตตาล็อกกระดาษ เว็บไซต์สำหรับโบรชัวร์ มือถือ = เดสก์ท็อปที่เล็กลง ดิจิทัล = กระดาษที่สแกน ปี 2025: พวกเขาใช้ ChatGPT เพื่อเขียนอีเมลได้เร็วขึ้นแทนที่จะลดอีเมล 70% ด้วยการคิดใหม่เกี่ยวกับการสื่อสาร จำนวนความล้มเหลว: 92% จะเพิ่มการลงทุนใน AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการนำ AI ไปใช้อย่างเต็มรูปแบบ 90% ของโครงการนำร่องยังไม่สามารถผลิตได้ มีการลงทุน 109.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในสหรัฐอเมริกาในปี 2024 กรณีศึกษาจริง (พนักงาน 200 คน): เพิ่มอีเมล 2,100 ฉบับต่อวันเป็น 630 ฉบับภายใน 5 เดือน ด้วยการแทนที่การอัปเดตสถานะด้วยแดชบอร์ดแบบสด การอนุมัติด้วยเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ การประสานงานการประชุมด้วยการจัดตารางงานด้วย AI การแบ่งปันข้อมูลด้วยฐานความรู้อัจฉริยะ — ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ภายใน 3 เดือน ผู้นำ AI ที่เริ่มต้นจากศูนย์มีรายได้เติบโต 1.5 เท่า ผลตอบแทนผู้ถือหุ้น 1.6 เท่า กรอบแนวคิดต่อต้านความขัดแย้ง: การตรวจสอบที่เข้มงวด ("แบบนี้จะมีอยู่ไหมถ้าฉันสร้างใหม่ตั้งแต่ต้น") การกำจัดแบบสุดโต่ง การปรับโครงสร้างโดยเน้น AI เป็นอันดับแรก คำถามที่ผิด: "เราจะเพิ่ม AI เข้าไปได้อย่างไร" คำถามที่ถูกต้อง: "จะเป็นอย่างไรถ้าเราสร้างใหม่ตั้งแต่ต้นวันนี้?"

เอาล่ะ เรามาเริ่มกันใหม่อีกครั้ง บริษัทต่างๆ กำลังนำเทคโนโลยีล้ำสมัยมาใช้งานอีกครั้งเพื่อทำสิ่งที่เคยทำมาก่อน คราวนี้เรากำลังพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งตัวเลขก็โหดร้ายมาก: 78% ของบริษัทต่างๆ ได้นำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ แต่บริษัทในสัดส่วนเดียวกันกลับรายงานว่าไม่มีผลกระทบต่อผลกำไรเลย

ยินดีต้อนรับสู่บทใหม่ในเรื่องราวที่เกิดซ้ำมาตลอดสามทศวรรษ

ประวัติศาสตร์ที่เราไม่เคยเรียนรู้

ทศวรรษ 1990: ภาพลวงตาของซีดีรอม

สิ่งที่พวกเขาทำ : "เราแปลงทุกอย่างเป็นดิจิทัลแล้ว! แคตตาล็อกของเราอยู่ในซีดีรอม!" ความจริง : พวกเขานำแคตตาล็อกกระดาษมาสแกนและใส่ลงในแผ่นดิสก์ กระบวนการเหมือนเดิม วิธีการทำงานเหมือนเดิม ประสิทธิภาพก็เหมือนเดิม เพียงแต่ใช้สื่อที่แตกต่างกัน

ยุค 2000: เว็บไซต์ The Showcase

สิ่งที่พวกเขาทำ : "เราออนไลน์แล้ว! เรามีเว็บไซต์!" ความจริง : โบรชัวร์ดิจิทัล ไม่มีอีคอมเมิร์ซ ไม่มีปฏิสัมพันธ์ ไม่มีกระบวนการออกแบบใหม่ มีเพียงกระดาษที่แปลงเป็น HTML

ยุค 2010: มือถือ = ไซต์ที่หดตัว

สิ่งที่พวกเขาทำ : "เราพร้อมสำหรับมือถือแล้ว!" ความจริง : เว็บไซต์มาตรฐานที่ถูกบีบอัดให้อยู่ในหน้าจอขนาดเล็ก ไม่มีแอปพลิเคชันพื้นฐาน ไม่มีกระบวนการที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ ไม่มีประสบการณ์ผู้ใช้ที่ออกแบบใหม่

ยุค 2020: ดิจิทัล = กระดาษสแกน

สิ่งที่พวกเขาทำ : "เราเป็นบริษัทดิจิทัล!" ความเป็นจริง : ใช้ PDF แทนกระดาษ ใช้อีเมลแทนแฟกซ์ แต่เวิร์กโฟลว์ยังคงเหมือนเดิมทุกประการกับเมื่อ 30 ปีก่อน

2025: AI เป็นชุดใหม่สำหรับกระบวนการเก่า

วันนี้เราได้เห็นการทำซ้ำสคริปต์เดียวกันอีกครั้ง:

"เรามี ChatGPT แล้ว!"

สิ่งที่พวกเขาทำ : พวกเขาใช้ AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลกเพื่อ... เขียนอีเมลได้ดีขึ้นเล็กน้อย

ปัญหา : เครื่องมือเหล่านี้มีการปรับปรุงอย่างกว้างขวางแต่วัดผลได้ยาก เนื่องจากผลประโยชน์มีแนวโน้มที่จะกระจายบางๆ ในแต่ละพนักงาน

"เรามีผู้ช่วยนักบินแล้ว!"

สิ่งที่พวกเขาทำ : บริษัทในกลุ่ม Fortune 500 เกือบ 70% ใช้ Microsoft 365 Copilot เพื่อสร้างการนำเสนอ PowerPoint แบบเดิมๆ แต่ทำได้เร็วกว่า

ปัญหา : ไม่มีการทบทวนกระบวนการ การประชุมเดิมๆ การประชุมเดิมๆ ความไม่มีประสิทธิภาพเหมือนเดิม

"เรามี AI Pilot แล้ว!"

สิ่งที่พวกเขาทำ : 84% ของบริษัท ติดอยู่ในโหมดนำร่องนานกว่าหนึ่งปี โดยทดสอบโซลูชันที่ไม่เคยเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานจริง

ปัญหา : พวกเขาทำการทดลองอย่างไม่มีที่สิ้นสุดโดยไม่เคยตั้งคำถามถึงกระบวนการพื้นฐานเลย

รูปแบบนิรันดร์: เทคโนโลยีใหม่ + กระบวนการเก่า = เงินที่สูญเปล่า

สูตรแห่งความล้มเหลว

มันเป็นเรื่องราวเดียวกันทุกครั้ง:

  1. เทคโนโลยีปฏิวัติใหม่มาถึงแล้ว
  2. บริษัทต่าง ๆ ตื่นเต้น และลงทุนเป็นพันล้าน
  3. พวกเขาประยุกต์ใช้เทคโนโลยี กับกระบวนการที่มีอยู่
  4. ไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ
  5. พวกเขาบ่น ว่า "เทคโนโลยีไม่รักษาสัญญา"

ข้อมูลการทำซ้ำ

การวิจัยยืนยันรูปแบบดังกล่าว:

ผลลัพธ์ : ตัวเลขเท่าเดิม ความหงุดหงิดเท่าเดิมเหมือนเคย

กรณีศึกษาคอนกรีต: ความขัดแย้ง ของอีเมล

มาดูตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของความขัดแย้งในการปฏิบัติ: การจัดการอีเมลขององค์กร

แนวทางที่ผิด (ที่ทุกคนทำ)

"เราใช้ ChatGPT สำหรับอีเมล์!"

  • AI เขียนอีเมล์ได้เร็วขึ้น
  • AI สรุปอีเมลยาวๆ
  • AI ช่วยจัดหมวดหมู่กล่องจดหมาย
  • AI จะแนะนำการตอบกลับอัตโนมัติ

ผลลัพธ์ : ผู้จัดการใช้เวลา 6 ชั่วโมงต่อวันไปกับอีเมล ลดลงเหลือ 5.5 ชั่วโมงต่อวัน ถือเป็นการปรับปรุงเล็กๆ น้อยๆ ในกระบวนการที่มีปัญหาพื้นฐาน

แนวทางการปฏิวัติ (สิ่งที่คุณควรทำ)

"ลดจำนวนอีเมลลง 70% ด้วยการคิดวิธีการสื่อสารใหม่"

การวิเคราะห์อย่างโหดร้าย: เหตุใดจึงมีอีเมล?

4 หมวดหมู่ของอีเมลที่ไร้ประโยชน์ :

  1. อัปเดตสถานะ (30% ของทั้งหมด)
    • อีเมลทั่วไป : "โครงการ X เสร็จสิ้นไปแล้ว 65% มีปัญหากับซัพพลายเออร์ Y"
    • โซลูชัน AI : แดชบอร์ดสดที่อัปเดตจากระบบโดยอัตโนมัติ + แจ้งเตือนเฉพาะเมื่อจำเป็นต้องดำเนินการ
    • ผลลัพธ์ : อีเมลเป็นศูนย์สำหรับการอัปเดตแบบพาสซีฟ
  2. คำขออนุมัติ (25% ของทั้งหมด)
    • อีเมลทั่วไป : "โปรดอนุมัติค่าใช้จ่าย/การตัดสินใจ/เอกสารนี้"
    • โซลูชัน AI : เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ + AI ที่อนุมัติทุกอย่างภายใต้เกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
    • ผลลัพธ์ : อนุมัติทันที ผู้จัดการอิสระสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
  3. การประสานงานการประชุม (20% ของยอดรวม)
    • อีเมลทั่วไป : "เราจะคุยกันได้เมื่อไหร่ คุณคิดอย่างไรกับวันอังคาร?"
    • โซลูชัน AI : การจัดตารางเวลา AI ที่อ่านปฏิทินทั้งหมด + การประสานงานอัตโนมัติ
    • ผลลัพธ์ : การประชุมที่จัดขึ้นโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์
  4. การแบ่งปันข้อมูล (25% ของทั้งหมด)
    • อีเมลทั่วไป : "ฉันกำลังส่งต่อเอกสาร/ลิงค์/อัปเดตนี้ให้กับคุณ"
    • โซลูชัน AI : ฐานความรู้สด + ฟีดส่วนบุคคลที่นำข้อมูลที่ถูกต้องไปยังบุคคลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ
    • ผลลัพธ์ : จบ "ส่งต่อ" และ "FYIs"

กรณีศึกษาจริง: บริษัทซอฟต์แวร์ (พนักงาน 200 คน)

ประการแรก (แนวทางแบบดั้งเดิม):

  • 2,100 อีเมลต่อวันในบริษัท
  • ผู้จัดการอีเมล 6 ชั่วโมงต่อวัน
  • เวลาตอบสนองเฉลี่ย 45 นาที

หลังจาก (5 เดือนแห่งการปฏิวัติ AI):

  • 630 อีเมล/วัน (-70%)
  • 1.5 ชั่วโมง/วัน ในการสื่อสาร
  • เวลาตอบสนอง 8 นาที

พวกเขาทำได้อย่างไร :

  • เดือนที่ 1: แผงควบคุมโครงการอัตโนมัติ
  • เดือนที่ 2: เวิร์กโฟลว์ AI สำหรับการอนุมัติมาตรฐาน
  • เดือนที่ 3: การกำหนดตารางเวลาอัตโนมัติด้วย AI
  • เดือนที่ 4: ฐานความรู้อัจฉริยะ
  • เดือนที่ 5: วัฒนธรรมต่อต้านอีเมล

ROI : เวลาที่ประหยัดได้สามารถนำไปชำระค่าใช้จ่ายทั้งหมดได้ภายใน 3 เดือน

ตัวอย่างเพิ่มเติมของความขัดแย้งในการดำเนินการ

ธนาคาร: AI จะทำสิ่งเดียวกัน

  • แนวทางที่ผิด : Chatbots ที่ตอบคำถามที่พบบ่อยได้เร็วกว่า
  • แนวทางที่ถูกต้อง : กำจัดคำถามที่พบบ่อยด้วยการคิดใหม่เกี่ยวกับการต้อนรับลูกค้าใหม่ทั้งหมด

การค้าปลีก: ผู้ช่วยสำหรับกระบวนการเก่า

  • แนวทางที่ผิด : AI ช่วยจัดการสินค้าคงคลังแบบดั้งเดิมได้ดีขึ้น
  • แนวทางที่ถูกต้อง : กำจัดสินค้าคงคลังด้วยแบบจำลองการทำนายแบบ Just-in-Time

HR: ระบบราชการอัตโนมัติ

  • แนวทางที่ผิด : AI ประมวลผล CV ได้เร็วขึ้น
  • แนวทางที่ถูกต้อง : กำจัด CV และสร้างการสรรหาบุคลากรใหม่ด้วยการจับคู่ทักษะด้วย AI

ทำไมสิ่งเดียวกันจึงเกิดขึ้นเสมอ?

1. การเพิ่มนั้นง่ายกว่าการคิดใหม่

การเพิ่มแชทบอทลงในเว็บไซต์ของคุณเป็นเรื่องง่าย แต่การคิดใหม่ทั้งหมดเกี่ยวกับการบริการลูกค้านั้นเป็นเรื่องยาก

การนำ ChatGPT มาใช้ในอีเมลนั้นรวดเร็ว การกำจัดอีเมล 70% ด้วยการทบทวนการสื่อสารภายในใหม่นั้นมีความซับซ้อน

2. ความกลัวต่อการเปลี่ยนแปลง

หนึ่งในอุปสรรคที่ฝังรากลึกที่สุดคือแนวคิดแบบแยกส่วน (Silo) ที่แพร่หลายในโครงสร้างแผนกต่างๆ การเอาชนะอุปสรรคการนำ AI ไปใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ การเปลี่ยนแปลงกระบวนการหมายถึงการยอมรับว่าสิ่งที่คุณเคยทำนั้นผิด

3. ตำนานแห่ง “เทคโนโลยีมหัศจรรย์”

บริษัทต่างๆ เชื่อว่าเทคโนโลยีจะแก้ปัญหาได้ด้วยตัวเอง ซึ่งไม่จริง และไม่เคยทำได้จริง

คนส่วนน้อยที่เข้าใจ (และกำลังชนะ)

ผู้สร้างสรรค์นวัตกรรมที่แท้จริง

บริษัท AI ชั้นนำมีรายได้เติบโตเพิ่มขึ้น 1.5 เท่า ให้ผลตอบแทนผู้ถือหุ้นสูงขึ้น 1.6 เท่า การนำ AI มาใช้ในปี 2024: 74% ของบริษัทดิ้นรนเพื่อให้บรรลุและขยายมูลค่า | BCG

สิ่งที่พวกเขาทำแตกต่าง : พวกเขาไม่ได้เพิ่ม AI เข้าไปในกระบวนการที่มีอยู่ พวกเขาเริ่มต้นใหม่ตั้งแต่ต้น

ตัวอย่างนวัตกรรมที่แท้จริง

  • Tesla : มันไม่ได้เพิ่ม AI เข้าไปในรถยนต์ แต่มันได้คิดใหม่ว่า "รถยนต์" หมายความว่าอย่างไร
  • Netflix : พวกเขาไม่ได้ใส่ AI เข้าไปในหนังฟอร์มยักษ์ พวกเขาแค่ตัดหนังฟอร์มยักษ์ออกไป
  • Amazon : ไม่ได้ปรับปรุงร้านค้าของตนให้ดีขึ้น แต่กลับปิดร้านค้าของตนไป

วิธีทำลายวงจร (ถ้าคุณกล้า)

1. หยุดถามว่า “เราจะใช้ AI ได้อย่างไร”

คำถามที่ผิด : "เราจะเพิ่ม AI ให้กับกระบวนการขายของเราได้อย่างไร"

คำถามที่ดี : "ถ้าเราต้องสร้างยอดขายใหม่ตั้งแต่ต้นวันนี้ เราจะทำอย่างไร?"

2. เริ่มต้นจากจุดสิ้นสุด

อย่าเริ่มต้นที่เทคโนโลยี แต่ให้เริ่มต้นด้วยผลลัพธ์ที่คุณต้องการ

  • ไม่อยากได้รับอีเมลเลยใช่ไหม? ลองคิดใหม่เกี่ยวกับการสื่อสารของคุณ
  • ไม่อยากมีการประชุมเลยใช่ไหม? ลองคิดเรื่องการประสานงานใหม่
  • ต้องการเอกสารเป็นศูนย์ใช่ไหม? พิจารณาข้อมูลใหม่

3. ยอมรับว่าทุกสิ่งที่คุณทำอาจผิด

การออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่มีผลกระทบมากที่สุดต่อความสามารถในการมองเห็นผลกระทบจากระบบ AI

อย่า "ปรับปรุง" กำจัดแล้วสร้างใหม่

4. กรอบปฏิบัติต่อต้านความขัดแย้ง

สำหรับกระบวนการทางธุรกิจแต่ละกระบวนการ ถามตัวเองว่า:

ขั้นตอนที่ 1: การตรวจสอบอย่างโหดร้าย

  • หากฉันต้องสร้างบริษัทขึ้นมาใหม่ตั้งแต่ต้นตั้งแต่วันนี้ กระบวนการนี้จะมีอยู่หรือไม่?
  • ผลลัพธ์สุดท้ายที่ฉันต้องการคืออะไร?
  • กระบวนการนี้มีมากเพียงใดที่เป็นเพียงแค่ "เราทำแบบนี้มาตลอด"

ขั้นตอนที่ 2: การกำจัดแบบรุนแรง

  • ฉันสามารถกำจัดอะไรออกไปได้หมด?
  • ฉันสามารถทำอะไรให้เป็นอัตโนมัติได้ 100%?
  • สติปัญญาของมนุษย์ต้องการอะไรจริงๆ?

ขั้นตอนที่ 3: การฟื้นฟู AI-First

  • ระบบ AI จะทำกระบวนการนี้ได้อย่างไร?
  • คุณต้องการข้อมูลอะไรเพื่อทำให้สิ่งนี้เป็นแบบอัตโนมัติ?
  • ฉันจะวัดความสำเร็จของกระบวนการใหม่ได้อย่างไร

ความจริงอันไม่สะดวก

การวิจัยเกี่ยวกับ Generative AI Paradox ยืนยันสิ่งที่เรารู้มา 30 ปีแล้ว: บริษัทส่วนใหญ่ไม่รู้วิธีที่จะสร้างสรรค์นวัตกรรม

พวกเขาใช้เทคโนโลยีที่ก้าวหน้าที่สุดในโลกและใช้มันเพื่อทำสิ่งที่เหมือนกันทุกประการ เพียงแต่เร็วกว่าเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

  • ทศวรรษ 1990: แคตตาล็อกในรูปแบบซีดีแทนกระดาษ
  • ยุค 2000: ใช้ระบบออนไลน์แทนโบรชัวร์ที่พิมพ์ออกมา
  • ยุค 2010: เว็บไซต์ที่ย่อขนาดแทนเดสก์ท็อป
  • ทศวรรษ 2020: PDF แทนสเปรดชีต
  • ทศวรรษ 2020: อีเมลที่สร้างโดย AI แทนอีเมลที่เขียนด้วยลายมือ

มันเป็นเรื่องราวเดิมๆ เสมอ

2025: ปีแห่งความจริง

ความแตกต่างในครั้งนี้คือข้อมูลมีความชัดเจนมาก เราไม่สามารถซ่อนตัวอยู่เบื้องหลังคำพูดที่ว่า "กว่าจะเห็นผลต้องใช้เวลา" ได้อีกต่อไป

การทดลองสิ้นสุดลงแล้ว บริษัทต่างๆ ต้องดำเนินการทันที คว้าข้อได้เปรียบของ AI แบบตัวแทน - McKinsey (QuantumBlack)

ผู้ที่ยังคงใช้ AI แบบ "ดิจิทัล + 1" จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังตลอดไป ผู้ที่กล้าที่จะเริ่มต้นใหม่ตั้งแต่ต้นจะเป็นผู้มีอำนาจในทศวรรษหน้า

คำถามคือ คุณกล้าที่จะยอมรับว่าทุกอย่างที่คุณทำนั้นล้าสมัยไปแล้วหรือเปล่า หรือคุณอยากจะเพิ่มแชทบอทเข้าไปแล้วหวังว่าแค่นี้คงพอ

คำถามที่พบบ่อย - คำถามที่ทำให้คุณรู้สึกไม่สบายใจ

ถาม: แต่ภาคส่วนของเราแตกต่างออกไป เราไม่สามารถปฏิวัติทุกอย่างได้...

A: นี่คือสิ่งที่ทุกคนพูดกัน ในทุกอุตสาหกรรม สำหรับทุกเทคโนโลยี ผู้ผลิต 77% ได้นำ AI มาใช้แล้ว ในปี 2025 การนำ AI มาใช้ในทุกอุตสาหกรรม: แนวโน้มที่คุณไม่อยากพลาด - หากภาคการผลิตสามารถทำได้ คุณก็ทำได้เช่นกัน

ถาม: เราไม่มีงบประมาณที่จะคิดใหม่ทุกอย่างตั้งแต่ต้น

A: 94% ของกรณี ROI เชิงลบมาจาก องค์กรที่จัดสรรงบประมาณด้านไอทีให้กับ AI น้อยกว่า 10% การไม่ลงทุนในการเปลี่ยนแปลงมีค่าใช้จ่ายมากกว่าการลงทุน ตัวอย่างอีเมลแสดง ROI ใน 3 เดือน

ถาม: ลูกค้าของเรายังไม่พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่

A: ลูกค้าของคุณเริ่มคุ้นเคยกับ CD แล้วเว็บไซต์ก็เว็บไซต์ มือถือ แล้วก็ดิจิทัล พวกเขาก็จะคุ้นเคยกับ AI เช่นกัน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่พวกเขา แต่มันอยู่ที่ตัวคุณ

ถาม: คุณจะโน้มน้าวฝ่ายบริหารให้ละทิ้งกระบวนการที่กำหนดไว้ได้อย่างไร

A: ให้เขาดูบทความนี้และข้อมูลย้อนหลัง แล้วถามเขาว่า "คุณอยากเป็น Kodak หรือ Netflix" แล้วให้เขาดูกรณีศึกษาทางอีเมล: เสียเวลาไป 70% ใน 5 เดือน

ถาม: เราจะเริ่มต้นจากตรงไหน?

A: เลือกกระบวนการที่แพงที่สุด/ช้าที่สุด/น่าหงุดหงิดที่สุดที่คุณมี อย่าถามตัวเองว่าจะปรับปรุงมันอย่างไร แต่ถามตัวเองว่าจะกำจัดมันออกไปให้หมดได้อย่างไร เริ่มต้นด้วยอีเมล ทุกคนเกลียดมัน แต่ทุกคนจะเห็นประโยชน์ทันที

ถาม: แนวทางนี้มีความเสี่ยงเกินไปไหม?

A: คุณรู้ไหมว่าอะไรที่เสี่ยงจริงๆ? คือการยังคงทำแบบที่คุณเคยทำเมื่อ 30 ปีก่อน ในขณะที่คู่แข่งของคุณเริ่มต้นจากศูนย์

ถาม: ฉันจะจำลองตัวอย่างอีเมลในบริษัทของฉันได้อย่างไร

A: สัปดาห์ที่ 1-2: ติดตามอีเมลทั้งหมดตามหมวดหมู่ สัปดาห์ที่ 3-4: กำจัดอีเมลที่ไร้ประโยชน์ที่สุด 20% สัปดาห์ที่ 5-8: ทำให้ทุกอย่างที่สามารถทำได้เป็นระบบอัตโนมัติ สัปดาห์ที่ 9-12: พัฒนาวัฒนธรรมการสื่อสารแบบใหม่ คุณจะเห็นผลลัพธ์ตั้งแต่เดือนแรก

แหล่งที่มาและข้อมูลเพิ่มเติม:

ความขัดแย้งของ AI เชิงกำเนิดไม่ใช่ปัญหาทางเทคโนโลยี แต่เป็นปัญหาของความกล้าหาญ คุณมีคุณสมบัติพอที่จะหยุดประวัติศาสตร์ซ้ำรอยหรือไม่

อย่าใช้ AI เพื่อเขียนอีเมลให้ดีขึ้น แต่จงใช้มันเพื่อสร้างโลกที่อีเมลไม่จำเป็นอีกต่อไป

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