AI Transformation ในปี 2024 : คู่มือเชิงลึกสําหรับผู้บริหาร

การเปลี่ยนแปลง AI เป็นขั้นตอนต่อไปของ Digital Transformation ธุรกิจต่างๆ ยินดีที่จะลงทุนในเทคโนโลยี AI เพื่อนําหน้าคู่แข่ง Andrew Ng กล่าวว่า AI Transformation เป็นกระบวนการที่อาจใช้เวลา 2-3 ปี แต่องค์กรสามารถเริ่มเห็นผลตอบแทนได้ภายใน 6 ถึง 12 เดือน

Digital Transformation คือสิ่งจําเป็นก่อนที่บริษัทต่างๆ จะเริ่ม AI transformation ได้ เนื่องจากข้อมูลดิจิทัลจําเป็นสําหรับการฝึกอบรม AI และส่วนใหญ่กระบวนการดิจิทัลเป็นสิ่งจําเป็นในการเปิดตัวโซลูชัน AI อย่าลังเลที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ Digital transformation คืออะไรและคู่มือ Digital transformation หากคุณเชื่อว่าบริษัทของคุณยังไม่ก้าวหน้าในเส้นทาง Digital transformation

AI Transformation คืออะไร

AI Transformation เป็นขั้นตอนต่อไปหลังจาก Digital Transformation บริษัทที่ใช้กระบวนการดิจิทัล ขั้นตอนต่อไปคือการปรับปรุงความฉลาดของกระบวนการเหล่านั้นด้วย AI สิ่งนี้จะเพิ่มระดับของระบบอัตโนมัติรวมถึงประสิทธิภาพของกระบวนการเหล่านั้นด้วย

AI Transformation ส่งผลกระทบต่อองค์กรสมัยใหม่ในทุก ๆ ด้าน รวมถึงกิจกรรมเชิงพาณิชย์และการดําเนินงาน ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีกําลังรวม AI เข้ากับกระบวนการและผลิตภัณฑ์ของพวกเขา ตัวอย่างเช่น Google กําลังเรียกตัวเองว่าองค์กร "AI-first" นอกจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีแล้ว IDC ประมาณการว่าอย่างน้อย 90% ขององค์กรสมัยใหม่จะแทรกเทคโนโลยี AI ลงในกระบวนการและผลิตภัณฑ์ภายในปี 2025

ขั้นตอน AI Transformation มีอะไรบ้าง

นี่คือ 6 ขั้นตอนยอดนิยมสําหรับบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 โดยบริษัทขนาดเล็กสามารถข้ามการมีทีมภายในและมุ่งมั่นเพื่อความเสี่ยงที่น้อยลงและการลงทุนที่น้อยลง เช่น การพึ่งพาที่ปรึกษาสําหรับโครงการเป้าหมาย

1. ร่างกลยุทธ์ AI ของบริษัทคุณ

กลยุทธ์ AI ควรรวมถึงความคิดริเริ่ม ซึ่งจะถูกเปิดเผยอันเป็นผลมาจากกระบวนการเหล่านี้:

⁃ ระบุแหล่งข้อมูลเฉพาะที่มีค่าที่สุดของบริษัทคุณ

⁃ ระบุกระบวนการที่สําคัญที่สุดที่จะได้รับประโยชน์จากระบบอัตโนมัติ

⁃ ระบุทรัพยากรภายในเพื่อขับเคลื่อน AI transformation

⁃ ตั้งเป้าหมายทางธุรกิจที่ทะเยอทะยานและจํากัดเวลา

2. ดําเนินโครงการนําร่องเพื่อสร้างแรงผลักดัน

โครงการสองสามโครงการแรกควรสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้ นี่เป็นสิ่งสําคัญสําหรับการเปลี่ยนแปลงที่จะได้รับความไว้วางใจจากทุกคนในองค์กรด้วยโครงการที่ประสบความสําเร็จ และสร้างโมเมนตัมที่จะนําไปสู่โครงการ AI ที่ประสบความสําเร็จมากขึ้น

โครงการเหล่านี้สามารถพึ่งพาเครื่องมือ AI หรือ ML ในการทำการตลาดหรือสําหรับโซลูชันที่กําหนดเองเพิ่มเติม บริษัทของคุณสามารถแข่งขันด้าน data science และพึ่งพาภูมิปัญญาของนัก data science หลายร้อยคน การแข่งขันเหล่านี้ใช้ข้อมูลที่เข้ารหัสและเป็นวิธีที่ต้นทุนต่ําในการค้นหาโซลูชันด้าน data science ที่มีประสิทธิภาพสูง

การดําเนิน Process Mining หรือการนำศาสตร์ทางด้าน Data Scientist เข้าไปประยุกต์ใช้ในการปรับปรุงกระบวนการการทำงานใดๆ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการเหล่านั้นเป็นกระบวนการหนึ่งในโครงการที่ง่ายต่อการบรรลุและมีผลกระทบเหล่านั้น ด้วยเครื่องมือ

Process Mining ธุรกิจของคุณสามารถระบุความไร้ประสิทธิภาพที่มีอยู่และทําระบบอัตโนมัติหรือปรับปรุงกระบวนการเหล่านั้นเพืือช่วยเหลือหรือการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ดังนั้น เครื่องมือ Process Mining บางอย่างจึงสร้าง digital twin of an organization (DTO ) หรือแบบจำลองเสมือนของวัตถุทางกายภาพที่ถูกสร้างขึ้นจากการบูรณาการเทคโนโลยีขององค์กร ซึ่งให้ภาพรวม ตั้งแต่ต้นจนจบของกระบวนการในบริษัท และเสนอความสามารถในการจําลองเพื่อเปรียบเทียบสถานการณ์จริงและสมมุติฐาน

อีกโครงการที่ง่ายต่อการปรับใช้และส่งผลอย่างมากคือระบบตามเอกสารโดยอัตโนมัติ ในขณะที่โครงการ Digital Transformation ในปี 2000 เพิ่งจัดการกับเอากระดาษออกจากกระบวนการ โครงการ AI/Digital transformation สมัยใหม่จะลดการใช้แรงงานคนและการดึงข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลเอกสารโดยอัตโนมัติได้

3. สร้างทีม AI ภายในบริษัท

การจ้างเอาท์ซอร์สทำงาน AI ช่วยให้การเริ่มต้นกระบวน AI Transformation ง่ายขึ้น แต่การสร้างทีมกระบวน AI Transformation ภายในองค์กรจะสร้างประโยชน์มากขึ้นในระยะยาว หากจําเป็น หาพันธมิตรภายนอกมาช่วยฝึกอบรมพนักงานของคุณสําหรับโครงการที่จะเกิดขึ้นได้

4. ให้การฝึกอบรมด้าน AI ในวงกว้าง

องค์กรไม่ควรคาดหวังว่าพนักงานจะมีความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี AI เพียงพอมาตั้งแต่แรก เพื่อให้ AI Transformation ประสบความสําเร็จ การฝึกอบรมพนักงานแต่ละคนตามบทบาทของตนจะเป็นประโยชน์ในการบรรลุวัตถุประสงค์

⁃ ผู้บริหารควรมีความรู้เกี่ยวกับสิ่งที่ AI สามารถทําเพื่อองค์กร วิธีพัฒนากลยุทธ์ AI และตัดสินใจจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสม

⁃ ผู้นําของทีมโครงการ AI ควรเรียนรู้วิธีกําหนดทิศทางสําหรับโครงการ AI จัดสรรทรัพยากร และติดตามความคืบหน้าของงาน

⁃ วิศวกร AI ควรเรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูล ฝึกอบรมโมเดล AI และส่งมอบโครงการ AI

5. พัฒนาการสื่อสารภายในและภายนอก

สําหรับเส้นทางสู่ความสําเร็จในการทำ AI Transformation องค์กรควรตรวจสอบความสอดคล้องทั่วทั้งธุรกิจโดยต้องปรับปรุงการสื่อสารภายในและภายนอกองค์กร

6. อัปเดตกลยุทธ์ AI ของบริษัทและดําเนินการทำ AI Transformation ต่อไป

เมื่อทีมได้รับแรงผลักดันจากโครงการ AI เบื้องต้นและสร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับ AI องค์กรจะมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับพื้นที่การปรับปรุงที่ AI สามารถสร้างมูลค่าได้มากที่สุด กลยุทธ์ที่อัปเดตสามารถกําหนดทิศทางที่ดีขึ้นสําหรับบริษัทได้

อุตสาหกรรมใดที่ได้รับผลจาก AI Transformation มากที่สุด

ปัญญาประดิษฐ์กําลังเริ่มมีผลกระทบสําคัญต่อตลาด อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ยานยนต์ ไฮเทค การสื่อสาร พลังงาน และบริการทางการเงิน ล้วนนำกระบวนการทางด้าน AI มาใช้ และมีแนวโน้มที่จะยังคงมีอยู่ไปเรื่อย ๆ เนื่องจากอุตสาหกรรมดิจิทัลจํานวนมากขึ้นมีแนวโน้มที่จะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ได้ดีขึ้น

อะไรคืออุปสรรคต่อการทำ AI Transformation

จากการสํารวจเดียวกันจาก O'Reilly อุปสรรคสูงสุดต่อการทำ AI Transformation คือ:

⁃ ความสามารถและประสบการณ์ AI ไม่เพียงพอในองค์กร

⁃ ปัญหาคุณภาพข้อมูลและการขาดข้อมูลที่เพียงพอ

⁃ ความยากลําบากในการระบุกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง

⁃ วัฒนธรรมบริษัทไม่รู้จักคุณค่าของ AI

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคืออะไร

จากการทบทวนงานวิจัยและการสัมภาษณ์ที่มีอยู่ของเราพบว่า

⁃ การริเริ่ม AI ไม่ควรจํากัดอยู่แค่การลงทุนในเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว กระบวนการและแง่มุมของผู้คนต่อการเปลี่ยนแปลงก็ไม่ควรมองข้าม

⁃ การปรับใช้ AI และการลงทุนด้าน AI ควรสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของบริษัทเพื่อให้การสัมฤทธิ์ผลทางธุรกิจ

⁃ การปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการดําเนินธุรกิจจําเป็นต้องมีการปรับโครงสร้างกลยุทธ์ทางเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดในองค์กรให้สอดรับ

⁃ ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องมือและการปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์ควรเป็นผู้นําในการดำเนินงานเกี่ยวกับ AI