ธุรกิจ

มนุษย์ + เครื่องจักร: สร้างทีมที่ประสบความสำเร็จด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

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

การถกเถียงเกี่ยวกับ ปัญญา ประดิษฐ์มักมีความขัดแย้งกันอย่างรุนแรง บางคนมองว่าการใช้แรงงานมนุษย์เป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมด ในขณะที่บางคนมองว่า AI เป็นเพียงเทคโนโลยีที่ถูกโฆษณาเกินจริงและมีผลกระทบในทางปฏิบัติจำกัด อย่างไรก็ตาม ประสบการณ์ที่ได้รับจาก การนำ โซลูชัน AI ไปใช้งานในองค์กรหลายร้อยแห่งเผยให้เห็นถึงความเป็นจริงที่ลึกซึ้งและมีแนวโน้มที่ดีกว่ามาก

ดังที่ การศึกษา ล่าสุดเน้นย้ำว่า "คุณค่าที่สำคัญที่สุดเกิดขึ้นเมื่อองค์กรออกแบบการทำงานใหม่โดยคำนึงถึงจุดแข็งที่เสริมกันของมนุษย์และ เครื่องจักร "

ในบทความนี้ เราต้องการช่วยให้คุณเข้าใจว่าองค์กรที่มีนวัตกรรมมากที่สุดสร้าง ทีมงานระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร ที่ก้าวข้ามแนวทางดั้งเดิมได้อย่างไร โดยแบ่งปันกลยุทธ์เชิงปฏิบัติที่อิงจากการนำไปปฏิบัติจริงในโลกแห่งความเป็นจริง มากกว่าความเป็นไปได้ทางทฤษฎี

เหนือกว่า ระบบอัตโนมัติ: รูปแบบใหม่ของการเพิ่มผลผลิต

การนำเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมมาใช้มักมุ่งเน้นไปที่ระบบอัตโนมัติ โดยการระบุงานที่มนุษย์กำลังทำอยู่ในปัจจุบันและถ่ายโอนไปยังเครื่องจักร แม้ว่าวิธีการนี้อาจเพิ่มประสิทธิภาพได้ แต่ก็ไม่สามารถดึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ออกมาได้

ในทางกลับกัน กระบวนทัศน์การเสริมกำลังเสนอแนวทางที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง แทนที่จะถามว่า "งานใดบ้างที่เครื่องจักรสามารถทดแทนได้" กลับถามว่า "เราจะออกแบบงานใหม่เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถเฉพาะตัวของมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างไร"

หลายองค์กรรายงานประสบการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ในตอนแรกพวกเขาใช้ AI เป็นเครื่องมืออัตโนมัติเพื่อลดต้นทุน แต่กลับได้ผลลัพธ์เชิงบวกแต่จำกัด เมื่อพวกเขาเปลี่ยน โฟกัส ไปที่การเพิ่มขีดความสามารถ ซึ่ง AI จะช่วยยกระดับความสามารถของนักวิเคราะห์แทนที่จะเข้ามาแทนที่ พวกเขาก็เห็นผลลัพธ์ที่มากขึ้นอย่างทวีคูณ

พลังเสริมระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

ทีมมนุษย์-เครื่องจักรที่มีประสิทธิผลจะใช้ประโยชน์จากความสามารถเฉพาะตัวของกันและกัน:

จุดแข็งของเครื่องจักร

  • การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว
  • การระบุรูปแบบในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
  • การทำงานซ้ำๆ ด้วยความสม่ำเสมออย่างไม่เปลี่ยนแปลง
  • ความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่องโดยไม่เหนื่อยล้า
  • การรักษาความทรงจำที่สมบูรณ์แบบของการโต้ตอบก่อนหน้านี้ทั้งหมด

จุดแข็งของมนุษย์

  • การประยุกต์ใช้ความเข้าใจและการตัดสินเชิงบริบท
  • การจัดการความคลุมเครือและข้อยกเว้น
  • ความคิดสร้างสรรค์และการคิดนอกกรอบ
  • การสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์และความไว้วางใจ
  • การตัดสินใจทางจริยธรรมโดยคำนึงถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย

จุดเปลี่ยนสำหรับหลายบริษัทเกิดขึ้นเมื่อพวกเขาเลิกมอง ระบบ AI เป็นเพียง เครื่องมือ ง่ายๆ และเริ่มมองว่าระบบเหล่านี้เป็นสมาชิกในทีมที่มีจุดแข็งและข้อจำกัดเฉพาะ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการออกแบบเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาไปอย่างสิ้นเชิง

ห้ารูปแบบของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์

จากประสบการณ์การใช้งานจริงในภาคส่วนต่างๆ เราสามารถระบุโมเดลที่มีประสิทธิภาพ 5 แบบสำหรับความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรได้:

1. แบบจำลองการคัดแยก

ด้วยแนวทางนี้ ระบบ AI จะจัดการกรณีทั่วไปและมอบหมายสถานการณ์ที่ซับซ้อนหรือเป็นข้อยกเว้นให้กับผู้เชี่ยวชาญ

วิธีการทำงาน:

  • AI ประเมินงานที่เข้ามาโดยพิจารณาจากความซับซ้อน ความเร่งด่วน และปัจจัยอื่นๆ
  • กรณีมาตรฐานจะถูกประมวลผลโดยอัตโนมัติ
  • กรณีที่ซับซ้อนจะถูกส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสม
  • ระบบเรียนรู้จากการจัดการข้อยกเว้น ของมนุษย์ เพื่อปรับปรุงการกำหนดเส้นทางอย่างต่อเนื่อง

คีย์การใช้งาน:

  • เกณฑ์ที่ชัดเจนในการแยกแยะกรณีทั่วไปจากกรณีที่ซับซ้อนมากขึ้น
  • คะแนนความเชื่อมั่นที่โปร่งใสเพื่อระบุเมื่อ AI ไม่แน่นอน
  • การส่งมอบที่ราบรื่นพร้อมการโอนบริบทเต็มรูปแบบไปยังผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์
  • วงจรข้อเสนอแนะที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากการตัดสินใจของมนุษย์

2. แบบจำลองการสำรวจ-การตรวจสอบ

ปัญญาประดิษฐ์ สร้าง โซลูชันหรือแนวทางที่เป็นไปได้ซึ่งมนุษย์จะประเมิน ปรับปรุง และอนุมัติ

วิธีการทำงาน:

  • เครื่องจักรสำรวจพื้นที่โซลูชันอันกว้างใหญ่เพื่อระบุตัวเลือกที่มีแนวโน้มมากที่สุด
  • มนุษย์จะพิจารณาข้อเสนอแนะที่สำคัญที่สุดโดยใช้การตัดสินและประสบการณ์
  • การตอบรับจากมนุษย์ช่วยฝึกระบบให้สอดคล้องกับมาตรฐานคุณภาพมากขึ้น
  • การตัดสินใจขั้นสุดท้ายจะรวมการสำรวจเครื่องจักรเข้ากับการตัดสินใจของมนุษย์

3. รูปแบบการโค้ช

ระบบปัญญาประดิษฐ์ให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์แก่มนุษย์ที่ปฏิบัติงานที่ซับซ้อน ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานผ่านคำแนะนำตามบริบท

วิธีการทำงาน:

  • มนุษย์ยังคงเป็นผู้มีบทบาทหลักในการทำงาน
  • AI สังเกตบริบทและให้คำแนะนำแบบ "ทันเวลา"
  • ระบบจะปรับคำแนะนำตามระดับทักษะของแต่ละบุคคล
  • การเรียนรู้ต่อเนื่องช่วยปรับปรุงการฝึกสอนโดยอิงตามผลลัพธ์

4. รูปแบบการวิจารณ์

มนุษย์ทำงานสร้างสรรค์หรือต้องใช้การตัดสินใจอย่างหนัก ในขณะที่ระบบ AI จะตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อระบุการปรับปรุงหรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

วิธีการทำงาน:

  • มนุษย์สร้างผลงานเริ่มต้นโดยใช้ ทักษะ และความคิดสร้างสรรค์ของพวกเขา
  • ระบบ AI วิเคราะห์ผลลัพธ์ตามมิติคุณภาพต่างๆ
  • ข้อเสนอแนะของเครื่องจักรเน้นย้ำถึงการปรับปรุงหรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
  • มนุษย์ตัดสินใจขั้นสุดท้ายโดยนำข้อเสนอแนะมาใช้

5. แบบจำลองผู้ฝึกงาน

ระบบ AI เรียนรู้โดยการสังเกตผู้เชี่ยวชาญซึ่งเป็นมนุษย์ และค่อยๆ รับผิดชอบมากขึ้นเมื่อมนุษย์เริ่มทำหน้าที่กำกับดูแลและจัดการข้อยกเว้น

วิธีการทำงาน:

  • ผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์จะดำเนินการงานเบื้องต้นในขณะที่ AI คอยสังเกต
  • ระบบจะเริ่มเสนอแนะตามรูปแบบที่เรียนรู้
  • AI ค่อยๆ จัดการกรณีที่ง่ายกว่าด้วยการตรวจสอบโดยมนุษย์
  • เมื่อเวลาผ่านไป บทบาทของมนุษย์จะพัฒนาไปสู่การจัดการข้อยกเว้นและการดูแล

รากฐานทางวัฒนธรรมสำหรับทีมมนุษย์-เครื่องจักรที่ประสบความสำเร็จ

การนำเทคโนโลยีมาใช้เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการ การสร้างทีมมนุษย์และเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพยังต้องอาศัยการปรับตัวทางวัฒนธรรมด้วย:

การกำหนดความสามารถใหม่

ในองค์กรที่ใช้ AI ความเชี่ยวชาญจะครอบคลุมถึงการรู้วิธีการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิผลกับระบบอัจฉริยะ ไม่ใช่แค่ความรู้เฉพาะด้านเท่านั้น

ในองค์กรที่ล้ำสมัย ผู้ที่มีผลงานดีเยี่ยมไม่เพียงแต่เป็นผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคที่เชี่ยวชาญเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้ที่เชี่ยวชาญศิลปะแห่งการทำงานร่วมกันกับระบบ AI และรู้ว่าเมื่อใดควรเชื่อถือคำแนะนำของเครื่องจักรและเมื่อใดควรละเลยคำแนะนำเหล่านั้น

การสร้างความไว้วางใจที่เหมาะสม

ความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยความไว้วางใจที่ปรับเทียบแล้ว ไม่ใช่การเชื่ออย่างงมงายในคำแนะนำของ AI หรือการตั้งคำถามแบบเพิกเฉย องค์กรที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่มักนำแนวทางที่มีโครงสร้างมาใช้เพื่อสร้างความไว้วางใจ:

  • การตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบ AI อย่างโปร่งใส
  • การสื่อสารที่ชัดเจนเกี่ยวกับระดับความเชื่อมั่นของคำแนะนำ
  • เฉลิมฉลองการมีส่วนสนับสนุนของเครื่องจักรและมนุษย์ต่อความสำเร็จ
  • เปิดการอภิปรายเกี่ยวกับข้อจำกัดของระบบและโหมดความล้มเหลว

วิวัฒนาการของการจัดการประสิทธิภาพการทำงาน

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพแบบเดิมมักไม่สามารถวัดคุณค่าของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรชั้นนำกำลังนำแนวทางใหม่ในการวัดผลมาใช้:

  • เมตริกระดับทีมที่ประเมินประสิทธิภาพการทำงานระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรร่วมกัน
  • การรับรู้พฤติกรรมการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิผล
  • ร่วมพัฒนาระบบ AI ผ่านการตอบรับ
  • การพัฒนาทักษะในด้านที่มีคุณค่าต่อมนุษย์โดยเฉพาะ

แผนงานสำหรับการนำไปใช้: การสร้างทีมงานระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

จากประสบการณ์ในการนำองค์กรต่างๆ ผ่านการเปลี่ยนแปลงนี้ ขอแนะนำให้ใช้วิธีการแบบเป็นขั้นตอน:

ระยะที่ 1: การวิเคราะห์เวิร์กโฟลว์ (1-2 เดือน)

  • จัดทำแผนที่เวิร์กโฟลว์ปัจจุบัน ระบุจุดตัดสินใจและการไหลของข้อมูล
  • ประเมินว่าส่วนประกอบเวิร์กโฟลว์ใดที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของมนุษย์และเครื่องจักรโดยเฉพาะ
  • ระบุจุดวิกฤต คอขวด และปัญหาคุณภาพในกระบวนการที่มีอยู่
  • กำหนดตัวชี้วัดผลลัพธ์ที่ชัดเจนเพื่อการปรับปรุง

ระยะที่ 2: การออกแบบร่วมกัน (2-3 เดือน)

  • มีส่วนร่วมกับทีมงานข้ามสายงาน รวมถึงผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและผู้ใช้ปลายทาง
  • ออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่โดยอิงตามโมเดลการทำงานร่วมกัน
  • พัฒนาบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับส่วนประกอบของมนุษย์และทางกล
  • สร้างอินเทอร์เฟซที่เอื้อต่อการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ

ระยะที่ 3: การดำเนินการนำร่อง (3-4 เดือน)

  • การนำเวิร์กโฟลว์ที่ออกแบบไปใช้กับทีมที่เลือก
  • จัดให้มีการฝึกอบรมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับแนวทางการทำงานร่วมกัน
  • สร้างกลไกการตอบรับเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
  • วัดผลเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้

ระยะที่ 4: ความสามารถในการปรับขนาดและการเพิ่มประสิทธิภาพ (6-12 เดือน)

  • ขยายการใช้งานตามประสบการณ์นำร่อง
  • ปรับปรุงรูปแบบการทำงานร่วมกันผ่านการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง
  • พัฒนาความเชี่ยวชาญภายในในการออกแบบทีมมนุษย์และเครื่องจักร
  • สร้างชุมชนแห่งการปฏิบัติเพื่อแบ่งปันเทคนิคที่มีประสิทธิผล

การเอาชนะความท้าทายในการดำเนินการ

แม้ว่าทีมมนุษย์และเครื่องจักรจะมีศักยภาพ แต่องค์กรต่างๆ ก็ต้องเผชิญกับความท้าทายทั่วไปหลายประการ:

การต่อต้านทางวัฒนธรรม

ความกลัวการเลิกจ้างและความสงสัยเกี่ยวกับความสามารถของ AI อาจขัดขวางการนำมาใช้

ในหลายบริษัท อุปสรรคแรกเริ่มต่อการนำ AI มาใช้นั้นเห็นได้ชัด จุดเปลี่ยนมักเกิดขึ้นเมื่อเราเลิกพูดถึง "การนำ AI มาใช้" และเริ่มพูดคุยถึงวิธีการ "เสริมศักยภาพให้ทีมด้วยศักยภาพใหม่ๆ" การเปลี่ยนแปลงมุมมองนี้สามารถเปลี่ยนแปลงอุปสรรคให้กลายเป็นการมีส่วนร่วมอย่างจริงจังได้

กลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรค:

  • การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ปลายทางในการออกแบบร่วมกัน
  • สื่อสารอย่างชัดเจนว่ามนุษย์จะสร้างคุณค่าที่เป็นเอกลักษณ์ต่อไปอย่างไร
  • เฉลิมฉลองความสำเร็จในช่วงแรกที่เน้นย้ำถึงประโยชน์ของการทำงานร่วมกัน
  • ฝึกอบรมผู้นำในการจัดการการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม ( ซึ่งมักจะเป็นผู้ที่ต่อต้านการเปลี่ยนแปลง โปรดทราบ )

การออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

ความสำเร็จขึ้นอยู่กับอินเทอร์เฟซและการโต้ตอบที่ออกแบบมาโดยคำนึงถึงความต้องการของมนุษย์

หลายองค์กรรายงานว่าการนำไปใช้งานเบื้องต้นนั้นมีประสิทธิภาพทางเทคนิค แต่กลับไม่ได้รับการยอมรับ เนื่องจากไม่ได้พิจารณา ปัจจัยด้านมนุษย์ อย่างเพียงพอ แนวทางปฏิบัติใหม่ที่เกิดขึ้นคือการผสานรวมผู้เชี่ยวชาญด้าน UX และนักจิตวิทยาองค์กรเข้ากับทีมพัฒนาตั้งแต่เริ่มต้นโครงการ

หลักการออกแบบที่มีประสิทธิผล:

  • ความโปร่งใสในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจของระบบ
  • การควบคุมของมนุษย์ที่มีความหมายต่อการตัดสินใจที่สำคัญ
  • ข้อเสนอแนะตามบริบทและทันท่วงที
  • ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของแต่ละบุคคล

บทสรุป: สู่ยุค ใหม่ แห่งการเสริมพลังมนุษย์

ศักยภาพที่แท้จริงของ AI ไม่ได้อยู่ที่การทำงานอัตโนมัติทั้งหมดหรือการเป็นเพียงเครื่องมือเท่านั้น แต่อยู่ที่การสร้างความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรที่ขยายขีดความสามารถของทั้งสองฝ่าย

องค์กรต่างๆ ที่มองว่า AI เป็นโอกาสในการ คิดทบทวน การทำงานในเชิงพื้นฐาน แทนที่จะเพียงแค่ทำให้เวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่เป็นแบบอัตโนมัติเท่านั้น กำลังได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมาก

การถกเถียงเรื่อง "มนุษย์กับเครื่องจักร" มักพลาดประเด็นเสมอ องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่างความสามารถของมนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์ แต่พวกเขากำลังสร้างระบบนิเวศที่แต่ละฝ่ายต่างเสริมศักยภาพซึ่งกันและกัน

ในขณะที่เรายังคงก้าวเข้าสู่ ขอบเขต ใหม่นี้ ความสำเร็จจะเป็นของผู้ที่จินตนาการและนำวิธีการทำงานใหม่ๆ มาใช้ ซึ่งจะปลดล็อกศักยภาพของทั้งมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างเต็มที่ ไม่ใช่ในฐานะคู่แข่ง แต่ในฐานะผู้ร่วมมือในยุคแห่งความเป็นไปได้ที่ไม่เคยมีมาก่อน

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

การปลดปล่อยที่หลีกเลี่ยงไม่ได้: AI ช่วยเราจากความธรรมดาของมนุษย์ได้อย่างไร

งาน 92 ล้านตำแหน่งหายไปภายในปี 2030 และงานใหม่ 170 ล้านตำแหน่งถูกสร้างขึ้น ยอดคงเหลือสุทธิ: +78 ล้านตำแหน่ง ในอิตาลี ประชากรสูงอายุคาดการณ์ว่าจะมีช่องว่างแรงงาน 5.6 ล้านคนภายในปี 2033 ระบบอัตโนมัติไม่ใช่ภัยคุกคาม แต่เป็นทางออกของปัญหาประชากรที่ยากจะแก้ไข สิ่งที่เราเรียกว่า "ความขี้เกียจ" คือวิวัฒนาการ: การมอบหมายงานทางปัญญาซ้ำๆ เพื่อมุ่งเน้นไปที่ความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ และนวัตกรรม ความแตกต่างที่แท้จริงคืออะไร? ผู้ที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงและผู้ที่ไม่ยอมรับ
9 พฤศจิกายน 2568

การตื่นทองครั้งใหม่: ประวัติศาสตร์ การเปรียบเทียบ และแนวโน้มในอนาคต

Klondike 1896: ผู้คน 100,000 คนออกเดินทางสู่ยูคอน แต่มีเพียงไม่กี่คนที่ค้นพบทองคำ ผู้ชนะคือผู้ที่ขายพลั่ว AI คือการตื่นทองรูปแบบใหม่ แต่มีความแตกต่างที่สำคัญ: อุปสงค์มีมากกว่าอุปทาน (ไม่ใช่ในทางกลับกันเหมือนในยุคฟองสบู่ดอทคอม) มูลค่าทางเศรษฐกิจในทันที บริษัทที่มีฐานะทางการเงินมั่นคง เรากำลังอยู่ในยุคอินเทอร์เน็ตที่เทียบเท่ากับปี 1995-98 บทเรียนทางประวัติศาสตร์คืออะไร? ทักษะทางเทคนิคระดับกลางมีอายุสั้น ความรู้เฉพาะด้านยังคงมีมูลค่า ขายพลั่วหรือขุดทองดีกว่ากัน?
9 พฤศจิกายน 2568

การแปลง AI ให้เป็นสินค้า: SMB และองค์กรขนาดใหญ่จะก้าวผ่านภูมิทัศน์การแข่งขันใหม่ได้อย่างไร

DeepSeek สร้างโมเดล AI ล้ำสมัยด้วยงบประมาณ 5.6 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดย GPT-4 มีค่าใช้จ่าย 78–191 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ การทำให้ AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ไม่ใช่เรื่องที่คาดการณ์ไว้อีกต่อไป แต่มันคือความจริงแล้ว แต่ถ้าทุกคนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีเดียวกันได้ ข้อได้เปรียบจะอยู่ที่ไหน? เสาหลักสามประการ ได้แก่ การคัดเลือกปัญหาเชิงกลยุทธ์ คูเมืองข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ และความเป็นเลิศในการบูรณาการ มีเพียง 1% ของบริษัทเท่านั้นที่ถือว่าตนเอง "เติบโตเต็มที่" ในด้าน AI คุณค่ากำลังเปลี่ยนจากเทคโนโลยีไปสู่ความสามารถขององค์กรที่สร้างขึ้นโดยรอบเทคโนโลยีนั้น