โลกเทคโนโลยีกำลังหลงใหลกับสิ่งใหม่ๆ อยู่เสมอ และในตอนนี้ สปอตไลท์ก็ส่องไปที่ DeepSeek อย่างเจิดจ้า บริษัทปัญญาประดิษฐ์ (AI) สัญชาติจีนแห่งนี้ได้สร้างความปั่นป่วนอย่างแน่นอน ด้วยการนำเสนอแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แบบโอเพนซอร์สคุณภาพสูง ซึ่งส่งแรงกระเพื่อมไปทั่วทั้งอุตสาหกรรม ผู้เชี่ยวชาญ ผู้กำหนดนโยบาย และผู้บริหารด้านเทคโนโลยีกำลังถกเถียงกันอย่างเผ็ดร้อนถึงผลกระทบที่ตามมา นี่เป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสมดุลอำนาจ AI ของโลกหรือไม่? ยุคที่สหรัฐอเมริกาครองความเป็นใหญ่กำลังจะสิ้นสุดลงแล้วหรือ? แนวทางโอเพนซอร์สของ DeepSeek มีความหมายต่อทิศทางในอนาคตของนวัตกรรมอย่างไร?
คำถามเหล่านี้น่าสนใจอย่างไม่ต้องสงสัย ทว่า ท่ามกลางกระแสการคาดเดาและความตื่นเต้นเกี่ยวกับความมหัศจรรย์ทางอัลกอริทึมล่าสุดนี้ ประเด็นที่สำคัญกว่ามากกลับถูกมองข้ามไปเป็นส่วนใหญ่ DeepSeek แม้จะมีความสามารถที่น่าประทับใจ แต่โดยพื้นฐานแล้วก็เป็นเพียงเครื่องมืออีกชิ้นหนึ่งในกล่องเครื่องมือ AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ประเด็นสำคัญไม่ได้อยู่ที่ว่าโมเดลใดกำลังนำหน้าในด้านประสิทธิภาพในปัจจุบัน ความจริงที่น่าสลดใจกว่านั้นมาก และความท้าทายที่ควรจะครอบงำห้องประชุมคณะกรรมการและวาระการประชุมเชิงกลยุทธ์ คือข้อเท็จจริงที่ชัดเจนว่ามีเพียงส่วนน้อยนิด – มีรายงานว่าเพียง 4% – ของบริษัทที่ประสบความสำเร็จในการแปลงการลงทุน AI ของตนให้เป็นมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้และมีนัยสำคัญ เสียงฮือฮารอบ DeepSeek เป็นเพียงเรื่องรอง เหตุการณ์หลักคือการต่อสู้เพื่อการนำไปใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ
เสียงเพรียกของโมเดลใหม่: ทำไม DeepSeek (และอื่นๆ) ถึงพาดหัวข่าว
เป็นเรื่องที่เข้าใจได้อย่างสมบูรณ์ว่าทำไมการพัฒนาอย่าง DeepSeek จึงได้รับความสนใจอย่างมาก เรื่องราวนี้น่าสนใจ โดยแตะประเด็นสำคัญหลายประการที่สะท้อนอยู่ในแวดวงเทคโนโลยีและธุรกิจ:
- ภูมิทัศน์ทางภูมิรัฐศาสตร์ที่เปลี่ยนแปลงไป: การเกิดขึ้นของ DeepSeek ถูกตีความโดยหลายคนว่าเป็นหลักฐานอันทรงพลังว่าจีนกำลังเปลี่ยนผ่านอย่างรวดเร็วจากผู้ตามด้าน AI ไปสู่ผู้นำที่น่าเกรงขาม สิ่งนี้ท้าทายสมมติฐานที่มีมานานเกี่ยวกับความเป็นเจ้าทางเทคโนโลยีของอเมริกาในสาขาที่สำคัญนี้ และก่อให้เกิดคำถามที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการแข่งขันและความร่วมมือในอนาคตบนเวทีโลก ความเร็วและคุณภาพของผลงานของพวกเขาบังคับให้ต้องประเมินขีดความสามารถระดับชาติใหม่
- ความสามารถในการแข่งขันที่แสดงให้เห็น: เกณฑ์มาตรฐานไม่ได้โกหก โมเดลของ DeepSeek กำลังยืนหยัดได้ด้วยตัวเอง และในบางกรณีก็เหนือกว่าข้อเสนอจากยักษ์ใหญ่ตะวันตกที่เป็นที่ยอมรับอย่าง OpenAI และ Google สิ่งนี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องพิสูจน์อันทรงพลังว่าการพัฒนา AI ที่ล้ำสมัยไม่ได้เป็นเพียงขอบเขตของบริษัทยักษ์ใหญ่ใน Silicon Valley เท่านั้น พิสูจน์ให้เห็นว่าโมเดลที่ซับซ้อนสามารถสร้างขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างน่าทึ่งและอาจใช้ทรัพยากรน้อยกว่าที่เคยคิดไว้ก่อนหน้านี้
- การยอมรับแนวคิดแบบเปิด: ในภูมิทัศน์ที่มักมีลักษณะเฉพาะด้วยระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์และปิด ความมุ่งมั่นของ DeepSeek ต่อหลักการโอเพนซอร์สจึงโดดเด่น แนวทางนี้ส่งเสริมระบบนิเวศที่ทำงานร่วมกันมากขึ้น ซึ่งอาจเร่งความเร็วของนวัตกรรมทั่วโลกโดยอนุญาตให้นักวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลกต่อยอดจากงานของพวกเขาได้ มันแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับธรรมชาติ ‘กล่องดำ’ ของโมเดลชั้นนำของตะวันตกหลายแห่ง ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการถกเถียงเกี่ยวกับความโปร่งใสและการเข้าถึงในการพัฒนา AI
- การท้าทายทัศนคติเหมารวมทางวัฒนธรรม: ความสำเร็จของ DeepSeek ท้าทายเรื่องเล่าที่ล้าสมัยโดยตรง ซึ่งก่อนหน้านี้อาจประเมินความลึกและความคิดริเริ่มของนวัตกรรมจีนต่ำเกินไป มันแสดงให้เห็นถึงเส้นทางที่แตกต่างไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ซึ่งอาจมีรากฐานมาจากลำดับความสำคัญของการวิจัย วัฒนธรรมทางวิศวกรรม หรือกลยุทธ์ระดับชาติที่แตกต่างกัน กระตุ้นให้เกิดการประเมินพลวัตของนวัตกรรมระดับโลกใหม่
- การนำทางข้อจำกัดทางเทคโนโลยี: ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ DeepSeek เกิดขึ้นแม้จะมีความพยายามอย่างต่อเนื่อง โดยหลักๆ มาจากสหรัฐอเมริกา ในการจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูงของจีน สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความยากลำบากโดยธรรมชาติในการใช้การควบคุมการส่งออกเพื่อจำกัดความเป็นผู้นำด้าน AI อย่างเด็ดขาด ซึ่งชี้ให้เห็นว่าความเฉลียวฉลาดและแนวทางทางเลือกมักจะสามารถหลีกเลี่ยงข้อจำกัดดังกล่าวได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของซอฟต์แวร์และการพัฒนาอัลกอริทึม
- การเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพด้านต้นทุน: รายงานชี้ให้เห็นว่า DeepSeek กำลังบรรลุระดับประสิทธิภาพสูงด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับคู่แข่งชาวตะวันตกบางราย สิ่งนี้นำเสนอมิติใหม่ให้กับภูมิทัศน์การแข่งขัน โดยเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรในฐานะปัจจัยสำคัญในการแข่งขันด้าน AI มันกำหนดเกณฑ์มาตรฐานใหม่ที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนา AI ที่ทรงพลังโดยไม่ต้องลงทุนมหาศาล
- การเน้นย้ำถึงความแข็งแกร่งด้านการวิจัย: นอกเหนือจากตัวโมเดลเองแล้ว ความสำเร็จของ DeepSeek ยังสะท้อนถึงความแข็งแกร่งและอิทธิพลที่เพิ่มขึ้นในการวิจัย AI พื้นฐานที่มีต้นกำเนิดจากประเทศจีน สิ่งนี้ส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งบ่งชี้ถึงกลุ่มผู้มีความสามารถที่แข็งแกร่งและการมุ่งเน้นระดับชาติในการพัฒนาพื้นฐานทางทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์
แม้ว่าแต่ละประเด็นเหล่านี้สมควรได้รับการอภิปรายและวิเคราะห์ แต่โดยรวมแล้วกลับเบี่ยงเบนความสนใจไปจากความท้าทายในการปฏิบัติงานที่เร่งด่วนและเร่งด่วนกว่า ไม่มีการพัฒนาใดๆ เหล่านี้ที่เปลี่ยนแปลงกลไกหลักของวิธีการที่ปัญญาประดิษฐ์สร้างคุณค่า ภายในบริบททางธุรกิจ โดยพื้นฐาน ความแวววาวของโมเดลใหม่บดบังความยากลำบากที่จำเป็นสำหรับการนำไปใช้งานให้ประสบความสำเร็จ ความจริงที่ชัดเจนยังคงอยู่: องค์กรส่วนใหญ่กำลังพบว่าเป็นการยากอย่างยิ่งที่จะย้าย AI จากห้องปฏิบัติการทดลองไปสู่กระบวนการหลักที่สามารถสร้างผลตอบแทนที่มีความหมายได้
ช้างในห้อง: ช่องว่างการนำ AI ไปใช้ที่เห็นได้ชัด
ในขณะที่สื่อเทคโนโลยีรายงานข่าวอย่างกระหืดกระหอบเกี่ยวกับการปรับปรุงประสิทธิภาพ LLM ทุกครั้งที่เพิ่มขึ้น และคาดเดาเกี่ยวกับการแข่งขันเพื่อปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence) ความเป็นจริงที่น่าตื่นเต้นน้อยกว่ามากกลับเกิดขึ้นภายในบริษัทส่วนใหญ่ การเดินทางจากความกระตือรือร้นใน AI ไปสู่ผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังพิสูจน์ให้เห็นว่าอันตรายกว่าที่คาดการณ์ไว้มาก การศึกษาและการวิเคราะห์อุตสาหกรรมหลายชิ้นมาบรรจบกันที่ภาพที่น่ากังวล:
- บริษัทส่วนใหญ่ที่สำรวจ AI ยังคงติดอยู่ในระยะเริ่มต้น พวกเขาอาจได้ดำเนินการพิสูจน์แนวคิด (proofs-of-concept) หรือเปิดตัวโครงการนำร่องที่แยกจากกัน แต่ความคิดริเริ่มเหล่านี้ไม่ค่อยขยายขนาดหรือบูรณาการเข้ากับการดำเนินงานที่กว้างขึ้นอย่างมีความหมาย การประมาณการชี้ให้เห็นว่าอาจมีเพียงประมาณ 22% เท่านั้นที่สามารถสกัดคุณค่าที่พิสูจน์ได้แม้เพียง บางส่วน นอกเหนือจากขั้นตอนเบื้องต้นเหล่านี้
- กลุ่มที่บรรลุผลกระทบทางธุรกิจที่สำคัญอย่างแท้จริงและเปลี่ยนแปลงเกมจากการลงทุน AI ของพวกเขานั้นมีขนาดเล็กอย่างน่าตกใจ ตัวเลขที่อ้างถึงอย่างสม่ำเสมออยู่ที่ประมาณ 4% เท่านั้น ซึ่งหมายความว่าสำหรับทุกๆ ยี่สิบห้าบริษัทที่ลงทุนใน AI อาจมีเพียงบริษัทเดียวเท่านั้นที่ตระหนักถึงผลประโยชน์เชิงกลยุทธ์หรือทางการเงินที่สำคัญซึ่งสอดคล้องกับศักยภาพของเทคโนโลยี
อะไรคือสาเหตุของความไม่เชื่อมโยงที่น่าตกใจระหว่างคำมั่นสัญญาของ AI กับการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ? เหตุผลมีหลายแง่มุม แต่มีประเด็นหลักปรากฏขึ้น: การยึดติดกับตัวเทคโนโลยีเอง มากกว่าการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์และการดำเนินงานที่จำเป็นเพื่อใช้ประโยชน์จากมันอย่างมีประสิทธิภาพ บริษัทต่างๆ หลงใหลในความสามารถของโมเดลล่าสุด ไม่ว่าจะเป็นจาก DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic หรือผู้ให้บริการรายอื่น แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การทำงานหนักในการดำเนินการอย่างจริงจัง
ปรากฏการณ์ “นรกของโครงการนำร่อง” (pilot purgatory) นี้เกิดขึ้นจากข้อผิดพลาดทั่วไปหลายประการ:
- ขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจน: การริเริ่ม AI ถูกเปิดตัวโดยไม่มีปัญหาทางธุรกิจที่กำหนดไว้อย่างดีที่จะแก้ไข หรือวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนว่าเทคโนโลยีจะสร้างคุณค่าได้อย่างไร
- การไล่ตามวัตถุแวววาว: ทรัพยากรถูกเบี่ยงเบนไปทดลองกับทุกโมเดลหรือเทคนิคใหม่ที่เกิดขึ้น แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การปรับใช้และขยายขนาดโซลูชันที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว
- รากฐานข้อมูลไม่เพียงพอ: มีความพยายามที่จะนำ AI ไปใช้กับข้อมูลที่ยุ่งเหยิง แยกส่วน หรือเข้าถึงไม่ได้ ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีและผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ
- ช่องว่างทักษะและการต่อต้าน: พนักงานอาจขาดทักษะที่จำเป็นในการใช้เครื่องมือ AI อย่างมีประสิทธิภาพ หรืออาจมีการต่อต้านทางวัฒนธรรมต่อการนำวิธีการทำงานใหม่ๆ มาใช้
- การประเมินความซับซ้อนของการบูรณาการต่ำเกินไป: ความท้าทายทางเทคนิคและองค์กรในการฝัง AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์และระบบที่มีอยู่มักถูกประเมินต่ำเกินไป
- ความล้มเหลวในการวัดผลกระทบ: การขาดตัวชี้วัดและกระบวนการที่ชัดเจนในการติดตามมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริงที่เกิดจากความคิดริเริ่ม AI ทำให้ยากต่อการให้เหตุผลในการลงทุนเพิ่มเติมหรือแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จ
ดังนั้น ความท้าทายหลักจึงไม่ใช่ข้อบกพร่องในโมเดล AI ที่มีอยู่ คอขวดอยู่ที่ความสามารถขององค์กรในการ บูรณาการ และ ทำให้เครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ใช้งานได้จริง อย่างมีประสิทธิภาพ
ถอดรหัสลับ: สิ่งที่ผู้ประสบความสำเร็จด้าน AI ทำแตกต่างออกไป
การสังเกตบริษัทส่วนน้อยที่ กำลัง ใช้ประโยชน์จาก AI ในระดับใหญ่อย่างประสบความสำเร็จ เผยให้เห็นลำดับความสำคัญและแนวปฏิบัติที่แตกต่างกัน จากประสบการณ์ที่กว้างขวางในการทำงานร่วมกับบริษัทชั้นนำระดับโลกในการนำ AI มาใช้ในวงกว้าง รวมถึงข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากบทบาทผู้นำที่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและบริษัทที่ปรึกษาเฉพาะทาง พบว่ามีปัจจัยสร้างความแตกต่างที่สำคัญสามประการปรากฏขึ้นอย่างสม่ำเสมอในหมู่ผู้ที่ประสบความสำเร็จสูง:
มุ่งเน้นไปที่เป้าหมาย – ขับเคลื่อนรายได้ ไม่ใช่แค่ลดต้นทุน
ข้อผิดพลาดทั่วไปคือการนำ AI มาใช้ในเบื้องต้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพภายในหรือลดต้นทุนเป็นหลัก แม้ว่าแอปพลิเคชันเหล่านี้จะมีประโยชน์ แต่บริษัทที่ประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นที่สุดจะให้ความสำคัญกับการใช้ AI เพื่อขับเคลื่อน การเติบโตของรายได้หลัก (top-line growth) พวกเขาเข้าใจว่าผลตอบแทนที่เป็นไปได้สูงสุดมักจะอยู่ในการปรับปรุงส่วนที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อการสร้างรายได้:
- การเร่งการขาย: การใช้ AI เพื่อระบุลูกค้าเป้าหมายที่มีศักยภาพสูง เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการขาย คาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า หรือปรับแต่งการเข้าถึงลูกค้าให้เป็นส่วนตัว
- การกำหนดราคาแบบไดนามิก: การใช้อัลกอริทึม AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคาตามอุปสงค์แบบเรียลไทม์ ราคาของคู่แข่ง การแบ่งส่วนลูกค้า และระดับสินค้าคงคลัง
- การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น: การใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับแคมเปญการตลาดที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลอย่างยิ่ง แชทบอทบริการลูกค้าอัจฉริยะ การวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าเชิงคาดการณ์ และการจัดการประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณากรณีของผู้ผลิตชิ้นส่วนอากาศยานมูลค่าพันล้านดอลลาร์ที่กำลังต่อสู้กับปริมาณคำขอเสนอราคา (RFPs) ที่ซับซ้อนซึ่งเพิ่มขึ้น จำนวนและความซับซ้อนของเอกสารเหล่านี้ทำให้ทีมขายและวิศวกรรมตึงเครียด นำไปสู่การพลาดโอกาสและกลยุทธ์การเสนอราคาที่ไม่เหมาะสม ด้วยการนำโซลูชัน AI ที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ RFPs อย่างรวดเร็ว ระบุข้อกำหนดที่สำคัญ ประเมินความสอดคล้องกับความสามารถของบริษัท และแม้กระทั่งช่วยในการร่างส่วนข้อเสนอเบื้องต้น พวกเขาประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนแปลงที่น่าทึ่ง AI ไม่เพียงแค่ทำงานอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ทีมสามารถ:
- จัดลำดับความสำคัญอย่างมีประสิทธิภาพ: ระบุ RFPs ที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดที่จะประสบความสำเร็จและมีคุณค่าเชิงกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว
- จัดสรรทรัพยากรอย่างชาญฉลาด: มุ่งเน้นความพยายามของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ไปยังการเสนอราคาที่มีแนวโน้มและซับซ้อนที่สุด
- ปรับปรุงคุณภาพและความเร็วของข้อเสนอ: ใช้ประโยชน์จากความช่วยเหลือของ AI เพื่อสร้างเนื้อหาข้อเสนอที่สอดคล้องกันและมีคุณภาพสูงได้เร็วขึ้น
ผลลัพธ์ที่วัดผลได้ไม่ใช่แค่การประหยัดประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อย แต่เป็น รายได้เพิ่มเติม 36 ล้านดอลลาร์ต่อปี ซึ่งขับเคลื่อนโดยอัตราการชนะที่สูงขึ้นและความสามารถในการแสวงหาโอกาสมากขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้เป็นตัวอย่างของพลังของการกำหนดเป้าหมาย AI ไปยังกิจกรรมที่สร้างรายได้ ซึ่งศักยภาพในการเติบโตมักจะสูงกว่ามาตรการประหยัดต้นทุนเพียงอย่างเดียวเป็นลำดับความสำคัญ กลุ่ม 4% เข้าใจดีว่าการประยุกต์ใช้ AI ที่ทรงพลังที่สุดมักจะเป็นเครื่องมือสำหรับการเติบโต ไม่ใช่แค่เครื่องมือสำหรับลดค่าใช้จ่าย
ทำให้ AI ติดตลาด – พลังของสิ่งจูงใจและวัฒนธรรม
การปรับใช้เครื่องมือ AI ที่ซับซ้อนเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของการต่อสู้ การทำให้แน่ใจว่าพนักงานใช้งานเครื่องมือเหล่านั้นอย่างสม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพนั้นจำเป็นต้องจัดการกับพฤติกรรมของมนุษย์และวัฒนธรรมองค์กร การนำเทคโนโลยีมาใช้โดยพื้นฐานแล้วเป็นความท้าทายในการจัดการการเปลี่ยนแปลง บริษัทที่ตระหนักถึงผลกระทบที่สำคัญของ AI จะรับรู้สิ่งนี้และดำเนินการเชิงรุกในการจัดโครงสร้างองค์กรและสิ่งจูงใจเพื่อส่งเสริมและให้รางวัลแก่การบูรณาการ AI แนวทางอาจแตกต่างกันไป แต่หลักการพื้นฐานคือการจัดตำแหน่ง:
- สิ่งจูงใจทางการเงินโดยตรง: บางองค์กร เช่น บริษัทฟินเทค Klarna ได้ใช้แนวทางโดยตรง พวกเขาเชื่อมโยงค่าตอบแทนพนักงานอย่างชัดเจน – รวมถึงส่วนของผู้ถือหุ้นและโบนัสเงินสด – กับการนำไปใช้และผลกระทบของ AI ที่ประสบความสำเร็จภายในบทบาทและทีมของตน สิ่งนี้สร้างพลวัตภายในที่ทรงพลังซึ่งบุคคลและแผนกต่างๆ มีแรงจูงใจอย่างยิ่งที่จะค้นหาและนำประสิทธิภาพและการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ ส่งเสริมสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่มุ่งเน้นการเพิ่มผลงานของ AI ให้สูงสุด
- การเติบโตในสายอาชีพและโปรแกรมการยกย่อง: ไม่ใช่โครงสร้างสิ่งจูงใจที่มีประสิทธิภาพทั้งหมดจะต้องเป็นเรื่องการเงินเพียงอย่างเดียว รูปแบบทางเลือกที่ประสบความสำเร็จอย่างสูงเกี่ยวข้องกับการสร้างเส้นทางเฉพาะสำหรับความก้าวหน้าในสายอาชีพโดยเน้นที่ความเป็นผู้นำด้าน AI ตัวอย่างเช่น การใช้ “โปรแกรม AI Champion” สามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับพนักงานที่มีแรงจูงใจในแผนกต่างๆ โปรแกรมเหล่านี้มักจะเกี่ยวข้องกับ:
- การเพิ่มขีดความสามารถ: ส่งเสริมให้พนักงานระบุและเสนอความคิดริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของตนเองที่เกี่ยวข้องกับงานของพวกเขา
- การเปิดใช้งาน: การให้การฝึกอบรม ทรัพยากร และการให้คำปรึกษาที่ตรงเป้าหมายเพื่อช่วยให้พวกเขาพัฒนาและนำแนวคิดไปปฏิบัติ
- การยกย่อง: การสร้างบทบาทและโอกาสที่มองเห็นได้สำหรับแชมเปี้ยนเหล่านี้ให้กลายเป็นผู้นำ AI ภายใน ผู้ฝึกสอน และผู้สนับสนุนภายในบริษัท
แนวทางนี้ส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางโดยอาศัยแรงจูงใจภายใน เช่น การพัฒนาทักษะ การเติบโตทางวิชาชีพ และความปรารถนาที่จะสร้างผลกระทบที่จับต้องได้ มันปลูกฝังวัฒนธรรมการคิดแบบ AI-first จากล่างขึ้นบน ซึ่งนวัตกรรมไม่ได้ถูกกำหนดจากเบื้องบนเพียงอย่างเดียว แต่เกิดขึ้นอย่างเป็นธรรมชาติทั่วทั้งองค์กร โดยไม่คำนึงถึงกลไกเฉพาะ ข้อสรุปที่สำคัญคือการนำ AI มาใช้ให้ประสบความสำเร็จนั้นต้องการมากกว่าแค่การให้สิทธิ์เข้าถึงเทคโนโลยี แต่ยังต้องการความพยายามอย่างมีสติในการจัดตำแหน่งแรงจูงใจของบุคคลและทีมให้สอดคล้องกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ในการฝัง AI เข้ากับการดำเนินงานประจำวัน
รากฐานของความสำเร็จ – ทำไมข้อมูลยังคงครองความเป็นใหญ่
บางทีสิ่งที่น่าตื่นเต้นน้อยที่สุด แต่ก็อาจเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญที่สุดสำหรับความสำเร็จในการเปลี่ยนแปลงด้วย AI คือ รากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง ไม่มีความซับซ้อนทางอัลกอริทึมใดๆ ที่สามารถชดเชยข้อมูลคุณภาพต่ำ เข้าถึงไม่ได้ หรือจัดการได้ไม่ดี หลายองค์กรที่กระตือรือร้นที่จะกระโดดขึ้นรถไฟ AI ทำผิดพลาดครั้งใหญ่โดยพยายามปรับใช้โมเดลขั้นสูงก่อนที่จะมั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลพื้นฐานของพวกเขานั้นแข็งแกร่ง กลุ่ม 4% เข้าใจดีว่าข้อมูลคือเชื้อเพลิงสำหรับ AI และพวกเขาลงทุนตามนั้น การสร้างรากฐานนี้เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบสำคัญหลายประการ:
- คุณภาพและโครงสร้างข้อมูล: การทำให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สมบูรณ์ สอดคล้องกัน และจัดเก็บในรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งโมเดล AI สามารถนำเข้าและประมวลผลได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้มักต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการทำความสะอาดข้อมูล การกำหนดมาตรฐาน และการตรวจสอบความถูกต้อง
- การเข้าถึงและการบูรณาการข้อมูล: การทลายไซโลข้อมูลระหว่างแผนกและระบบต่างๆ การใช้แพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์หรือ data lakes ที่ให้แหล่งข้อมูลที่เป็นจริงเพียงแหล่งเดียว และอนุญาตให้ทีมและแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ เข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
- กลยุทธ์ข้อมูลแบบครบวงจร: การพัฒนากลยุทธ์ที่ชัดเจนทั่วทั้งองค์กรสำหรับวิธีการรวบรวม จัดเก็บ จัดการ กำกับดูแล และใช้ข้อมูล กลยุทธ์นี้ต้องสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและคาดการณ์ความต้องการ AI ในอนาคต
- การกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง: การกำหนดนโยบายและขั้นตอนที่ชัดเจนสำหรับความเป็นเจ้าของข้อมูล สิทธิ์การใช้งาน การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว (เช่น GDPR หรือ CCPA) และโปรโตคอลความปลอดภัย สิ่งนี้สร้างความไว้วางใจและรับประกันการปรับใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ
การพยายามสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนบนรากฐานข้อมูลที่อ่อนแอเปรียบเสมือนการสร้างตึกระฟ้าบนพื้นทราย ผลลัพธ์ที่ได้ย่อมไม่น่าเชื่อถือ มีอคติ หรือเพียงแค่ไม่ถูกต้อง (“ขยะเข้า ขยะออก”) แม้ว่าวิศวกรรมข้อมูลและการกำกับดูแลอาจขาดเสน่ห์ดึงดูดใจในทันทีของ LLMs ที่ล้ำสมัย แต่มันคืองานที่จำเป็นและต้องใช้ความอุตสาหะซึ่งเป็นรากฐานของความสำเร็จของ AI ที่ยั่งยืน บริษัทที่จริงจังกับการใช้ประโยชน์จาก AI จะต้องปฏิบัติต่อโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของตนไม่ใช่ในฐานะข้อกังวลรอง แต่เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์หลักที่ต้องการการลงทุนโดยเฉพาะและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
แผนการเล่นที่แท้จริง: การสร้างองค์กรที่พร้อมสำหรับ AI
การมุ่งเน้นอย่างเข้มข้นไปที่ DeepSeek, Gemini, GPT-4 หรือโมเดลชั้นนำใดๆ ก็ตามในเดือนหน้า แม้จะเข้าใจได้จากมุมมองทางเทคโนโลยี แต่โดยพื้นฐานแล้วกลับพลาดประเด็นสำคัญสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ ปัจจัยชี้ขาดความสำเร็จไม่ใช่การครอบครองอัลกอริทึมที่ ‘ดีที่สุด’ อย่างแท้จริงในขณะใดขณะหนึ่ง หากองค์กรสร้างกรอบกลยุทธ์ที่เหมาะสม ปลูกฝังวัฒนธรรมที่เหมาะสม และสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มั่นคง การสลับ LLM หนึ่งไปยังอีก LLM หนึ่งมักจะกลายเป็นงานทางเทคนิคที่ค่อนข้างเล็กน้อย – อาจอยู่ห่างออกไปเพียงไม่กี่ API calls
ความแตกต่างที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่โมเดลเฉพาะที่เลือกในวันนี้ แต่อยู่ที่ ความพร้อมขององค์กร ในการใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพ ต่อเนื่อง และมีกลยุทธ์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงมุมมอง:
- จากศูนย์กลางเทคโนโลยีสู่ศูนย์กลางปัญหา: เริ่มต้นด้วยความท้าทายหรือโอกาสทางธุรกิจ จากนั้นจึงพิจารณาว่า AI สามารถให้โซลูชันได้อย่างไร แทนที่จะเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยีแล้วค้นหาปัญหา
- จากโครงการนำร่องที่แยกส่วนสู่การขยายขนาดแบบบูรณาการ: ก้าวข้ามการทดลองขนาดเล็กและมุ่งเน้นไปที่การฝัง AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจหลักที่สามารถส่งมอบคุณค่าที่วัดผลได้และต่อเนื่อง
- จากการนำไปใช้แบบคงที่สู่การปรับตัวอย่างต่อเนื่อง: ตระหนักว่าภูมิทัศน์ AI มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา สร้างความคล่องตัวขององค์กรเพื่อปรับกลยุทธ์ ฝึกอบรมโมเดลใหม่ และนำเครื่องมือใหม่ๆ มาใช้ตามความจำเป็น
- จากความคิดริเริ่มที่นำโดย IT สู่การเปลี่ยนแปลงที่นำโดยธุรกิจ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการสนับสนุนและความเป็นผู้นำที่แข็งแกร่งจากระดับสูงสุดของธุรกิจ โดยมีทีมข้ามสายงานทำงานร่วมกันเพื่อขับเคลื่อนการนำไปใช้
การเดินทางสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ใช่การวิ่งแข่งเพื่อนำโมเดลล่าสุดมาใช้ แต่เป็นการสร้างขีดความสามารถในระยะยาว – กลยุทธ์ วัฒนธรรม ผู้มีความสามารถ และรากฐานข้อมูล – เพื่อบูรณาการปัญญาประดิษฐ์เข้ากับโครงสร้างของธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ หยุดไล่ตามกระแสที่เกิดขึ้นชั่วครู่ของการพัฒนา LLM ครั้งต่อไป งานที่แท้จริง แม้จะน่าตื่นเต้นน้อยกว่า เกี่ยวข้องกับกระบวนการที่เป็นระบบของการนำไปใช้ การบูรณาการ และการเปลี่ยนแปลงองค์กร นั่นคือที่ที่ความได้เปรียบทางการแข่งขันที่แท้จริงอยู่ และเป็นที่ที่บริษัทส่วนใหญ่ยังคงมีพื้นที่อีกมากที่ต้องครอบคลุม