การนำ AI ไปใช้คืออะไร

การนำ AI ไปใช้คือเส้นทางที่ครบจบ ตั้งแต่ปัญหาทางธุรกิจไปจนถึงความสามารถด้าน AI ที่ใช้งานได้จริงและมีการติดตามในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง การจัดซื้อเป็นเพียงส่วนเล็กๆ เท่านั้น งานที่เป็นตัวกำหนดความสำเร็จนั้นประกอบด้วย 3 ชั้นที่ต้องขับเคลื่อนไปพร้อมกัน

ชั้นเทคโนโลยีครอบคลุมโมเดล แอปพลิเคชัน และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่เรียกใช้ AI ของคุณ ชั้นข้อมูลครอบคลุมข้อมูลที่โมเดลใช้เรียนรู้และนำไปใช้ พร้อมด้วยการกำกับดูแลและการรักษาความปลอดภัยที่ห่อหุ้มอยู่รอบๆ ชั้นบุคลากรครอบคลุมทักษะในการสร้างและจัดการ AI รวมถึงงานด้านการเริ่มนำไปใช้ที่ทำให้พนักงานใช้งานได้จริง คุณค่าระยะยาวมาจากการเตรียมงานอย่างรอบคอบ การอัปเดตอย่างสม่ำเสมอ และการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่องระหว่างทีมเทคนิคกับผู้นำธุรกิจ เมื่อโครงการ AI ชะงัก สาเหตุมักมาจากชั้นที่อ่อนแอ ไม่ใช่โมเดลที่อ่อนแอ

การเข้าใจผลตอบแทนที่คาดหวังช่วยให้คุณอธิบายเหตุผลภายในองค์กรได้ดีขึ้น และเลือกจุดเริ่มต้นได้เหมาะสม องค์กรที่นำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพมักเห็นผลลัพธ์ใน 5 ด้าน ได้แก่ การตัดสินใจที่ดีขึ้น เพราะ AI วิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากในเวลาจริงและช่วยให้ผู้นำมองเห็นแนวโน้มและตอบสนองได้เร็วขึ้น, ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น เพราะการทำงานอัตโนมัติกับงานที่ทำซ้ำๆ ช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น, การประหยัดต้นทุน เพราะการดำเนินงานที่คล่องตัวขึ้นและการใช้แรงงานคนลดลงช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานได้, ประสบการณ์ลูกค้าที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เพราะการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าช่วยให้ทำการตลาด ให้บริการ และให้การสนับสนุนได้ตรงความต้องการมากขึ้น และความสามารถในการปรับขยายที่ดีขึ้น เพราะระบบ AI รองรับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นได้โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงานหรือฮาร์ดแวร์ตามสัดส่วน

ผลลัพธ์เหล่านี้จะทวีคูณขึ้น แต่จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อนำไปใช้อย่างมีแบบแผน กระบวนการด้านล่างนี้คือวิธีที่คุณไปถึงจุดนั้นได้

ลำดับมีความสำคัญ แต่ละขั้นจะสร้างสิ่งที่ขั้นถัดไปต้องใช้ และการข้ามขั้นเป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดที่ทำให้โครงการ AI ชะงักหลังจากการสาธิตที่ดูดีมีอนาคต

เริ่มจากประเมินความพร้อมด้าน AI ของคุณใน 5 ด้าน ได้แก่ การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ความพร้อมใช้งานของข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน บุคลากรที่มีทักษะ และโอกาสในการผสานรวม ตรวจสอบว่าคุณเข้าถึงได้ทั้งข้อมูลแบบมีโครงสร้าง เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า และข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง เช่น คำร้องจากฝ่ายสนับสนุน ขั้นที่สอง กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและวัดผลได้ พร้อมบันทึกค่าเกณฑ์พื้นฐาน เช่น ลดเวลาเฉลี่ยในการตอบกลับคำถามลูกค้าลง 40 เปอร์เซ็นต์โดยใช้ผู้ช่วย AI ขั้นที่สาม จัดตั้งทีมข้ามสายงาน ได้แก่ ทีมเทคโนโลยีสารสนเทศที่คอยสร้างและดูแลโครงสร้างพื้นฐาน ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่คอยออกแบบและประเมินโมเดล และผู้นำธุรกิจที่คอยช่วยให้การทำงานยึดโยงกับปัญหาจริง ขั้นที่สี่ เตรียมและปกป้องข้อมูลของคุณโดยรวบรวมแหล่งข้อมูลไว้ในที่เก็บข้อมูลแบบรวม ล้างข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้องของบันทึกต่างๆ แล้วใช้การเข้ารหัส, การควบคุมแบบ Zero Trust, นโยบายการกำกับดูแล, การปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว และการติดตามสายข้อมูล

ขั้นที่ 5 เลือกโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือ การประมวลผลแบบคลาวด์ที่ขยายได้ การจัดเก็บข้อมูลแบบเชื่อถือได้สำหรับข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างมาเพื่อ AI ช่วยรองรับภาระการประมวลผล ขณะที่เครื่องมือด้านการทำงานที่มี AI ผสานอยู่แล้ว เช่น Microsoft 365 Copilot ช่วยให้การปรับใช้งานเร็วขึ้น ขั้นที่หก ทดลองนำร่องก่อนขยายระบบ: ตั้งค่าหรือฝึกโมเดล ทดสอบเทียบกับเกณฑ์พื้นฐาน แล้วเรียกใช้กับผู้ใช้กลุ่มเล็กๆ เพื่อค้นหาปัญหาในเวิร์กโฟลว์และแรงเสียดทานในการเริ่มนำไปใช้ ขั้นที่ 7 ปรับใช้ ติดตาม และฝึกซ้ำ ติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ฝึกซ้ำด้วยข้อมูลล่าสุดเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนไป และตรวจสอบอคติโดยใช้ข้อมูลฝึกที่หลากหลายและการตรวจสอบความเป็นธรรม ทำตามลำดับนี้ แล้วคุณจะได้กระบวนการที่ทำซ้ำได้สำหรับทุกโครงการ AI ที่ตามมา

7 ขั้นตอนคือการลงมือทำ กลยุทธ์การนำ AI ไปใช้คือเอกสารที่ทีมผู้บริหารอนุมัติ และจะตอบคำถาม 4 ข้อก่อนซื้อเครื่องมือใดๆ AI รองรับเป้าหมายทางธุรกิจข้อใดบ้าง ผูกรูปแบบการใช้ที่เสนอแต่ละรายการเข้ากับผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง เช่น ลดต้นทุนการบริการหรือเร่งการประมวลผลคำสั่งซื้อ ลำดับเป็นอย่างไร จัดอันดับรูปแบบการใช้ตามคุณค่าและความพยายามที่ต้องใช้ แล้วเริ่มจากรายการที่ให้คุณค่าสูงและซับซ้อนต่ำ เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือได้เร็ว งบประมาณที่แท้จริงคือเท่าใด คำนึงถึงเทคโนโลยี บุคลากร โครงสร้างพื้นฐาน และการจัดการการเปลี่ยนแปลง ไม่ใช่แค่ค่าสิทธิการใช้งาน คุณจะวัดผลความสำเร็จอย่างไร กำหนดตัวชี้วัดและความถี่ในการทบทวนก่อนเปิดใช้งาน ในขณะที่ความคาดหวังยังปรับเปลี่ยนได้

กลยุทธ์ที่ระบุผู้รับผิดชอบ ตัวชี้วัด และลำดับขั้น จะเปลี่ยน AI จากชุดการทดลองให้กลายเป็นความสามารถในการปฏิบัติงานจริง

ทุกองค์กรต้องเจอกับอุปสรรคแบบเดียวกัน การรู้มาตรการรับมือไว้ล่วงหน้าช่วยไม่ให้ปัญหาเหล่านั้นกลายเป็นตัวขัดขวาง ระบบ AI และข้อมูลฝึกของระบบกลายเป็นเป้าหมายด้านความปลอดภัย ดังนั้นจึงควรขยายการควบคุมและการตรวจสอบที่มีอยู่ให้ครอบคลุมปริมาณงานของ AI ตั้งแต่วันแรก ข้อมูลที่ไม่ครบถ้วนหรือซ้ำกันทำให้ผลลัพธ์คลาดเคลื่อนได้ จึงควรกำหนดให้กระบวนการล้างข้อมูลและรวมข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของงานที่มีการจัดสรรงบประมาณรองรับอย่างชัดเจน ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องมีอยู่จำกัด จึงควรผสานการจ้างงานเฉพาะทางกับการฝึกอบรมให้กับคนที่รู้จักธุรกิจของคุณอยู่แล้ว

ระบบรุ่นเก่ามักไม่รองรับเทคโนโลยีใหม่ ดังนั้นจึงควรเลือกใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับระบบเดิมได้ แทนที่จะพัฒนาขึ้นมาใหม่เองทั้งหมด ฮาร์ดแวร์ที่ล้าสมัยและขีดความสามารถในการประมวลผลที่จำกัดทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลช้าลง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมกำลังประมวลผลแบบคลาวด์จึงเป็นทางเลือกที่รวดเร็วกว่า การลงทุนในช่วงเริ่มต้นนั้นใช้เงินจำนวนมาก ดังนั้นควรผูกโยงการใช้จ่ายเข้ากับวัตถุประสงค์ที่วัดผลได้ซึ่งคุณกำหนดไว้ก่อนหน้านี้ การต่อต้านการเปลี่ยนแปลงเป็นเรื่องปกติ ดังนั้นควรมาพร้อมกับการฝึกอบรม คำแนะนำที่ชัดเจน และการสนับสนุนที่เห็นได้ชัดจากผู้นำ ไม่มีข้อใดเป็นเหตุผลให้ต้องรอ แต่ละข้อมีคำตอบที่รู้แน่ชัด และการแก้ไขตั้งแต่เนิ่นๆ ใช้ต้นทุนน้อยกว่าการไปแก้กลางโครงการอย่างมาก

เครื่องมือที่เข้ากับระบบเดิมของคุณนั้นดีกว่าเครื่องมือที่มีฟีเจอร์มากมายนับไม่ถ้วน ให้พิจารณา 5 เรื่องนี้ ได้แก่ การผสานรวมกับระบบและเครื่องมือการทำงานที่คุณใช้อยู่ การควบคุมด้านการรักษาความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อบังคับในผลิตภัณฑ์ ความสามารถในการปรับขยายที่ไม่บังคับให้ต้องย้ายแพลตฟอร์มใหม่ในอีก 2 ปี ต้นทุนรวมทั้งหมดซึ่งรวมถึงการติดตั้ง การฝึกอบรม และการสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง และการสนับสนุนจากผู้จำหน่ายในการเริ่มนำไปใช้งานจริง ไม่ใช่ดูแลแค่การติดตั้งเท่านั้น เครื่องมือที่มีความสามารถด้าน AI อยู่ในตัวช่วยให้การปรับใช้งานเร็วขึ้น และลดภาระการพัฒนาแบบกำหนดเองที่ทีมคุณต้องดูแล

เริ่มต้นด้วย 4 ก้าว กำหนดเป้าหมายที่เชื่อมแผน AI ของคุณเข้ากับเป้าหมายทางธุรกิจ ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานและพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์ที่ขยายได้ เลือกเครื่องมือการทำงานที่ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ AI ได้ เพื่อให้การผสานการทำงานเป็นไปได้อย่างราบรื่น รักษาคุณภาพของข้อมูลและบังคับใช้นโยบายการกำกับดูแล เพื่อให้โมเดลของคุณยังคงแม่นยำและปลอดภัย

Microsoft 365 Copilot คือจุดเริ่มต้นที่ดี โดยนำ AI เข้ามาอยู่ในแอปพลิเคชันที่ทีมของคุณใช้งานอยู่ทุกวัน หากต้องการมุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการเตรียมความพร้อมขององค์กร คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์ที่พร้อมใช้กับ AI และดู 5 วิธีที่ AI ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กเติบโตและดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น