อยากใช้ AI ในองค์กรให้สำเร็จ ต้องเริ่มจากอะไร? พาเปิด 8 ขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้องค์กรใช้ AI ได้สำเร็จจริง!

เมื่อทุกวันนี้ AI ไม่ได้เป็นแค่ “เทคโนโลยีแห่งอนาคต” อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานในหลายองค์กรอย่างรวดเร็ว อย่างที่เราเห็นแต่ละองค์กรพัฒนาโมเดลกันอย่างไม่หยุดหย่อน ตั้งแต่ Chatbot, ระบบวิเคราะห์ข้อมูล, Automation ไปจนถึง AI ที่ช่วยสร้างคอนเทนต์หรือช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งหลายบริษัทเริ่มนำ AI เข้ามาใช้เพื่อช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

แต่ในความเป็นจริงการนำ AI เข้ามาใช้ในองค์กรไม่ได้สามารถทำสำเร็จได้ง่าย ๆ เพียงแค่ “ซื้อเครื่องมือมาใช้งาน” เท่านั้น เพราะอย่างที่เราเห็นตัวอย่างของหลาย ๆ องค์กรที่ทำการลงทุนกับ AI ไปจำนวนมาก แต่กลับไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ชัดเจนได้อย่างที่คิด เพราะขาดการวางแผนที่เหมาะสมหรือรีบใช้งานก่อนที่ระบบและคนในองค์กรจะพร้อม

ซึ่งจุดนี้สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่แค่การที่องค์กร “มี AI” แต่คือการที่องค์กรสามารถวางแนวทาง Implementation ให้เหมาะกับธุรกิจได้อย่างแท้จริง!

--------------------------------------------

เปิด 8 ขั้นตอนสำคัญ เพื่อปรับตัวเปลี่ยนแนวทาง ก่อนต้อนรับ AI มาใช้ในองค์กร

--------------------------------------------

1. เริ่มจาก “เป้าหมาย” ไม่ใช่เริ่มจากเทคโนโลยี

บอกเลยว่าหนึ่งในข้อผิดพลาดที่หลายองค์กรเจอ คือ การเริ่มต้นจากคำถามว่า “จะใช้ AI ตัวไหนดี?” แต่จริง ๆ แล้ว คำถามแรกควรเป็นคำถามในเชิงว่า “องค์กรกำลังมีปัญหาอะไร? และ AI จะเข้ามาช่วยตรงไหนได้บ้าง?”

เพราะ AI ไม่ใช่คำตอบของทุกปัญหา และไม่มีสูตรสำเร็จแบบเดียวสำหรับทุกองค์กร บางบริษัทอาจใช้ AI เพื่อช่วยลดเวลาทำงานซ้ำ ๆ บางบริษัทใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ในขณะที่บางองค์กรอาจต้องการใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า

ดังนั้นการกำหนดเป้าหมายให้ชัดตั้งแต่ต้นจะนับเป็นการช่วยให้องค์กรไม่หลงไปกับกระแส AI และสามารถวัดผลได้จริงว่าการดึง AI เข้ามาใช้ สามารถช่วยธุรกิจได้มากแค่ไหน เช่น

-          ลดเวลาทำงานลงกี่เปอร์เซ็นต์

-          เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ยอดขายได้เท่าไร

-          ช่วยให้ทีมบริการลูกค้าตอบกลับเร็วขึ้นหรือไม่

2. Data ที่ดี คือ “หัวใจของ AI”

ปัจจุบันเมื่อถามว่า AI จะเก่งแค่ไหน ตอบได้เลยว่าขึ้นอยู่กับ “ข้อมูล” ที่ใช้สอน เพราะหากข้อมูลไม่ครบ ไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลกระจัดกระจายไม่เป็นระเบียบ AI ก็มีโอกาสที่จะสร้างผลลัพธ์ผิดพลาดได้เช่นกัน ดังนั้นองค์กรจึงควรเริ่มกลับมาให้ความสำคัญกับการจัดการ Data มากขึ้น ก่อนจะเริ่มใช้งาน AI จริง

โดยสิ่งที่องค์กรควรตรวจสอบหลัก ๆ มีดังนี้

-          ข้อมูลมีความถูกต้องหรือไม่

-          ข้อมูลอัปเดตล่าสุดหรือยัง

-          ข้อมูลจากแต่ละระบบสามารถเชื่อมต่อกันได้ไหม

-          ข้อมูลมีความปลอดภัยเพียงพอหรือไม่

เพราะสุดท้ายแล้ว AI ไม่ได้สร้างความฉลาดขึ้นมาเองทั้งหมด แต่จำเป็นต้องเรียนรู้จากข้อมูลที่องค์กรป้อนเข้าไปเพื่อสอนตัว AI

3. เลือก AI ให้เหมาะกับโจทย์ธุรกิจ ไม่ใช่การเลือกจากเทรนด์ใหม่ ๆ

แน่นอนว่าปัจจุบัน AI มีหลายประเภทมาก ตั้งแต่ระบบวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึง Generative AI หรือ Computer Vision ดังนั้นองค์กรจึงไม่ควรเลือก AI ตามกระแส แต่ควรเลือกให้เหมาะกับปัญหาที่ต้องการแก้อย่างแท้จริง

ตัวอย่างเช่น

-          หากต้องการวิเคราะห์แนวโน้มยอดขาย อาจเหมาะกับ Predictive Analytics

-          หากต้องการให้ AI เข้าใจภาษา อาจใช้ NLP

-          หากต้องการวิเคราะห์ภาพอาจใช้ Computer Vision

นอกจากนี้หลายองค์กรยังเริ่มหันมาใช้ Cloud Platform และ Open-source Tools มากขึ้น เพื่อช่วยในการลดต้นทุนและทำให้เริ่มต้นได้เร็วกว่าเดิม

4. องค์กรต้องมี “ทีมที่เข้าใจ AI” อย่างแท้จริง

แม้ AI จะช่วยทำงานอัตโนมัติได้มากขึ้น แต่เบื้องหลังยังต้องมีคนที่เข้าใจระบบเพื่อคอยดูแลอย่างต่อเนื่อง เพราะองค์กรที่ใช้ AI ได้ดี มักเป็นองค์กรที่ไม่ได้มีแค่ทีม IT เท่านั้น แต่จะมีทีมที่ผสมหลายด้านเข้าด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็น

-          Data Scientist

-          Machine Learning Engineer

-          Software Developer

-          คนที่เข้าใจธุรกิจจริง

เพราะ AI ที่ดีไม่ได้วัดแค่ว่าระบบทำงานได้หรือไม่? แต่ต้องสามารถตอบโจทย์ธุรกิจได้อีกด้วย อีกเรื่องสำคัญคือการ Upskill ให้กับคนในองค์กร โดยหลายบริษัทเริ่มพัฒนาทักษะ AI ให้พนักงานเดิมมากยิ่งขึ้นแทนที่จะจ้างคนที่รู้เรื่องของ AI มาใหม่ทั้งหมด เพราะจะเป็นการช่วยให้คนในองค์กรเข้าใจวิธีใช้ AI กับงานจริงได้มากกว่านั่นเอง

5. สร้างวัฒนธรรมที่เปิดรับ AI

เพราะหลายครั้งปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่ “คนในองค์กรยังไม่กล้าใช้” เนื่องจากพนักงานจำนวนมากอาจกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนที่หน้าที่การทำงานของตัวเอง หรือทำให้วิธีการทำงานเปลี่ยนไป ดังนั้นองค์กรจึงควรหันมาสร้างวัฒนธรรมที่ทำให้คนรู้สึกว่า AI คือ “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “คู่แข่ง”

ซึ่งหนึ่งในวิธีที่หลายบริษัทเริ่มใช้ คือ การทำ Pilot Project หรือเริ่มทดลองระบบ AI ขนาดเล็กก่อน เพราะเป็นวิธีที่จะช่วยให้ทีมเห็นภาพจริงได้มากขึ้นว่า AI สามารถเข้ามาช่วยอะไรได้บ้าง และจะช่วยลดความกังวลในการเปลี่ยนแปลงลงไปตามลำดับ

6. AI ต้องมาพร้อมจริยธรรมและความปลอดภัย

เมื่อ AI เริ่มเกี่ยวข้องกับข้อมูลลูกค้าและการตัดสินใจทางธุรกิจ เรื่องความปลอดภัยและจริยธรรมจึงสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งองค์กรต้องระวังทั้งเรื่องของ

-          ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

-          ความลำเอียงของ AI

-          ความผิดพลาดในการตัดสินใจ

-          ความเสี่ยงด้าน Cybersecurity

ดังนั้นองค์กรจึงควรเริ่มตั้งทีมหรือคณะกรรมการด้าน AI Ethics เพื่อกำกับดูแลการใช้งาน AI ให้โปร่งใสและสอดคล้องกับกฎหมายให้มากที่สุด เพราะสุดท้ายแล้ว “ความน่าเชื่อถือ” จะกลายเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สุดของ AI ยุคใหม่

7. ทดสอบ AI อย่างต่อเนื่อง

AI ไม่ใช่ระบบที่สร้างครั้งเดียวแล้วจบ เพราะโลกธุรกิจเปลี่ยนตลอดเวลาทำให้ข้อมูลใหม่เกิดขึ้นทุกวัน และพฤติกรรมลูกค้าก็เปลี่ยนอยู่เสมอ องค์กรจึงต้องมีการทดสอบและประเมินผล AI อย่างต่อเนื่อง เช่น AI ยังแม่นยำอยู่หรือไม่? มี Bias เกิดขึ้นหรือเปล่า? หรือผลลัพธ์ยังตอบโจทย์ธุรกิจอยู่ไหม?

หลายองค์กรเริ่มใช้ Dashboard และระบบ Monitoring เพื่อคอยตรวจสอบประสิทธิภาพ AI แบบ Real-time เพราะหากปล่อยให้ AI ทำงานโดยไม่ติดตามผล อาจส่งผลให้เกิดความผิดพลาดสะสมได้ในระยะยาวจนอาจแก้ไม่ทัน

8. คิดเผื่ออนาคต และวางระบบให้ขยายต่อได้

อีกหนึ่งเรื่องที่สำคัญมาก คือ “การวางระบบ AI ให้รองรับการเติบโตในอนาคต” จุดนี้หลายบริษัทเริ่มต้นจากโครงการเล็ก ๆ แต่เมื่อ AI เริ่มใช้งานได้จริงความต้องการมักเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ดังนั้นหากระบบไม่ถูกออกแบบให้สามารถรองรับความต้องการที่มากขึ้นได้ตั้งแต่ต้น องค์กรอาจต้องเสียต้นทุนในการปรับระบบใหม่ในภายหลัง

Cloud Infrastructure จึงกลายเป็นทางเลือกสำคัญ เพราะเป็นตัวช่วยให้องค์กรขยายระบบ AI ได้ยืดหยุ่นกว่าเดิม นอกจากนี้องค์กรยังต้องพัฒนา AI อย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็น

-          การปรับปรุงโมเดล

-          การเพิ่มฟีเจอร์ใหม่

-          การนำ Feedback จากผู้ใช้งานมาพัฒนาระบบให้ดีขึ้น

.

บอกเลยว่ากระแส AI อาจกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่สิ่งสำคัญที่สุดไม่ใช่การรีบใช้เทคโนโลยีตามกระแสให้ทัน เพราะองค์กรที่ประสบความสำเร็จจริง มักเป็นองค์กรที่เริ่มจาก “โจทย์ธุรกิจ” มากกว่าเริ่มจาก “เทคโนโลยี”

ดังนั้น AI ที่ดีจึงไม่ใช่ AI ที่ล้ำที่สุดแต่คือ AI ที่ช่วยแก้ปัญหา สร้างผลลัพธ์ และทำให้คนในองค์กรทำงานได้ดีขึ้นจริง เพราะสุดท้ายแล้ว AI ไม่ได้เข้ามาแทนทุกอย่าง แต่กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรปรับตัวและแข่งขันได้ในโลกธุรกิจยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง

สุดารัตน์ เรืองวิเศษ

พนักงานวิเคราะห์ 9

ที่มาข้อมูล: https://www.ibm.com/think/insights/artificial-intelligence-implementation