วิธีการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณ

AI ไม่ใช่เวทมนตร์ มันคือชุดเครื่องมือ กระบวนการทำงาน และพฤติกรรมต่างๆ ที่เมื่อนำมาผสานรวมกันแล้ว จะช่วยให้ธุรกิจของคุณเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และมีความเป็นมนุษย์มากขึ้นอย่างเงียบๆ หากคุณสงสัย ว่าจะนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณได้อย่างไร โดยไม่ต้องจมอยู่กับศัพท์เฉพาะทาง คุณมาถูกที่แล้ว เราจะวางแผนกลยุทธ์ เลือกกรณีการใช้งานที่เหมาะสม และแสดงให้เห็นว่าการกำกับดูแลและวัฒนธรรมองค์กรควรมีบทบาทอย่างไร เพื่อให้ทุกอย่างไม่สั่นคลอนเหมือนโต๊ะสามขา

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 เครื่องมือ AI ชั้นนำสำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่ AI Assistant Store
ค้นพบเครื่องมือ AI ที่จำเป็นเพื่อช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กปรับปรุงการดำเนินงานประจำวันให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

🔗 เครื่องมือแพลตฟอร์มการจัดการธุรกิจบนคลาวด์ AI ชั้นนำ: คัดสรรสิ่งที่ดีที่สุด
สำรวจแพลตฟอร์มคลาวด์ AI ชั้นนำเพื่อการจัดการธุรกิจและการเติบโตที่ชาญฉลาดกว่า

🔗 วิธีเริ่มต้นบริษัท AI
เรียนรู้ขั้นตอนและกลยุทธ์สำคัญในการเปิดตัวสตาร์ทอัพ AI ที่ประสบความสำเร็จของคุณเอง

🔗 เครื่องมือ AI สำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ: โซลูชันชั้นนำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ยกระดับประสิทธิภาพการวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือ AI ล้ำสมัยที่ออกแบบมาสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจโดยเฉพาะ

วิธีการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณ ✅

เริ่มต้นที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ ไม่ใช่ชื่อโมเดล เราสามารถลดเวลาในการจัดการ เพิ่มอัตราการเปลี่ยนลูกค้า ลดอัตราการเลิกใช้บริการ หรือเร่งกระบวนการขอข้อเสนอ (RFP) ให้เร็วขึ้นครึ่งวันได้หรือไม่... อะไรทำนองนั้น
เคารพความเสี่ยง โดยใช้ภาษาที่เรียบง่ายและเข้าใจง่ายสำหรับความเสี่ยงและการควบคุม AI ดังนั้นกฎหมายจึงไม่รู้สึกเหมือนเป็นผู้ร้าย และผลิตภัณฑ์ก็ไม่รู้สึกเหมือนถูกจำกัด กรอบการทำงานที่เบาบางย่อมชนะ ดู NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) ที่มีการอ้างอิงอย่างกว้างขวางสำหรับแนวทางปฏิบัติในการสร้าง AI ที่น่าเชื่อถือ [1]
ข้อมูลต้องมาก่อน ข้อมูลที่สะอาดและมีการจัดการที่ดีนั้นดีกว่าคำแนะนำที่ชาญฉลาดเสมอ
เป็นการผสมผสานระหว่างการสร้างและการซื้อ ความสามารถพื้นฐานมักได้จากการซื้อ ในขณะที่ข้อได้เปรียบเฉพาะตัวมักต้องสร้างขึ้นเอง
สำคัญคือคน การพัฒนาทักษะและการสื่อสารเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงคือเคล็ดลับสำคัญที่สไลด์นำเสนอส่วนใหญ่มองข้ามไป
มันเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำไปเรื่อยๆ คุณอาจจะพลาดในเวอร์ชันแรกก็ได้ ไม่เป็นไร ปรับกรอบใหม่ ฝึกอบรมใหม่ แล้วนำไปใช้งานใหม่

เกร็ดเล็กเกร็ดน้อย (รูปแบบที่เราเห็นบ่อย): ทีมสนับสนุนขนาด 20-30 คนทดลองใช้ระบบ AI ช่วยร่างคำตอบ เจ้าหน้าที่ยังคงควบคุม ผู้ตรวจสอบคุณภาพจะสุ่มตัวอย่างผลลัพธ์ทุกวัน และภายในสองสัปดาห์ ทีมก็มีภาษาที่ใช้ร่วมกันในเรื่องน้ำเสียงและรายการคำแนะนำที่ "ได้ผล" ไม่ใช่เรื่องมหัศจรรย์อะไร เป็นการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเท่านั้น

คำตอบสั้นๆ สำหรับคำถาม ที่ว่า จะนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณได้อย่างไร : แผนงาน 9 ขั้นตอน 🗺️

เลือกกรณีการใช้งานที่มีสัญญาณสูงหนึ่งกรณี
มุ่งเป้าไปที่สิ่งที่วัดผลได้และมองเห็นได้ เช่น การคัดกรองอีเมล การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ บันทึกการโทรขาย การค้นหาความรู้ หรือการช่วยเหลือในการคาดการณ์ ผู้นำที่เชื่อมโยง AI กับการออกแบบเวิร์กโฟลว์ที่ชัดเจนจะเห็นผลกระทบต่อผลกำไรสุทธิมากกว่าผู้ที่ลองใช้แบบผิวเผิน [4]
กำหนดความสำเร็จให้ชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้น
เลือกตัวชี้วัด 1-3 ข้อที่มนุษย์เข้าใจได้ เช่น ประหยัดเวลาต่อภารกิจ แก้ไขปัญหาได้ตั้งแต่การติดต่อครั้งแรก เพิ่มอัตราการเปลี่ยนลูกค้าเป้าหมายเป็นลูกค้าจริง หรือลดจำนวนการร้องเรียนไปยังระดับที่สูงขึ้น
วางแผนขั้นตอนการทำงาน
เขียนเส้นทางก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลง AI เข้ามาช่วยในส่วนไหน และมนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจในส่วนไหน หลีกเลี่ยงการพยายามทำให้ทุกขั้นตอนเป็นอัตโนมัติในคราวเดียว
ตรวจสอบความพร้อมของข้อมูล ข้อมูล
อยู่ที่ไหน ใครเป็นเจ้าของ ข้อมูลสะอาดแค่ไหน ข้อมูลใดมีความอ่อนไหว ข้อมูลใดต้องถูกปกปิดหรือกรอง คำแนะนำของ ICO แห่งสหราชอาณาจักรนั้นใช้ได้จริงสำหรับการปรับ AI ให้สอดคล้องกับการคุ้มครองข้อมูลและความเป็นธรรม [2]
ตัดสินใจว่าจะซื้อหรือสร้าง
เอง ใช้ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปสำหรับงานทั่วไป เช่น การสรุปหรือการจัดหมวดหมู่ ส่วนซอฟต์แวร์ที่ออกแบบเองนั้นเหมาะสำหรับตรรกะเฉพาะหรือกระบวนการที่ละเอียดอ่อน ควรจดบันทึกการตัดสินใจไว้เพื่อจะได้ไม่ต้องมาถกเถียงกันใหม่ทุกสองสัปดาห์
ควบคุมอย่างระมัดระวังตั้งแต่เนิ่นๆ
ใช้กลุ่มทำงาน AI ที่มีความรับผิดชอบขนาดเล็กเพื่อคัดกรองกรณีการใช้งานสำหรับความเสี่ยงและบันทึกมาตรการบรรเทา หลักการของ OECD เป็นแนวทางที่มั่นคงสำหรับความเป็นส่วนตัว ความแข็งแกร่ง และความโปร่งใส [3]
ทดลองใช้งานกับผู้ใช้จริง
เปิดตัวแบบเงียบๆ กับทีมเล็กๆ วัดผล เปรียบเทียบกับเกณฑ์พื้นฐาน รวบรวมความคิดเห็นทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ
นำไปปฏิบัติจริง
เพิ่มระบบติดตาม การรับฟังความคิดเห็น แผนสำรอง และการจัดการเหตุการณ์ ผลักดันการฝึกอบรมให้อยู่ในลำดับต้นๆ ไม่ใช่ในรายการงานที่ค้างอยู่
ขยายผลอย่างระมัดระวัง
ขยายไปยังทีมข้างเคียงและขั้นตอนการทำงานที่คล้ายคลึงกัน กำหนดมาตรฐานสำหรับคำถาม แม่แบบ ชุดการประเมิน และคู่มือการปฏิบัติงาน เพื่อให้ความสำเร็จเพิ่มพูนขึ้นเรื่อยๆ

ตารางเปรียบเทียบ: ตัวเลือก AI ทั่วไปที่คุณจะได้ใช้จริง 🤝

ไม่สมบูรณ์แบบโดยตั้งใจ ราคาอาจมีการเปลี่ยนแปลง มีข้อคิดเห็นเพิ่มเติมบ้าง เพราะก็คือมนุษย์นั่นเอง.

เครื่องมือ / แพลตฟอร์ม	กลุ่มเป้าหมายหลัก	ราคาโดยประมาณ	เหตุผลที่มันได้ผลในทางปฏิบัติ
ChatGPT หรือโปรแกรมที่คล้ายกัน	เจ้าหน้าที่ทั่วไป, ฝ่ายสนับสนุน	ต่อที่นั่ง + ค่าบริการเพิ่มเติม	แรงเสียดทานต่ำ รวดเร็ว เหมาะสำหรับการสรุป การร่าง และการถามตอบ
ไมโครซอฟต์ โคไพล็อต	ผู้ใช้ Microsoft 365	ค่าบริการเพิ่มเติมต่อที่นั่ง	การใช้ชีวิตอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ผู้คนทำงาน เช่น อีเมล เอกสาร และ Teams ช่วยลดการสลับบริบทการทำงาน
Google Vertex AI	ทีมข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง	ขึ้นอยู่กับการใช้งาน	ระบบการจัดการโมเดลที่แข็งแกร่ง เครื่องมือประเมินผล และระบบควบคุมระดับองค์กร
เอดับบลิวเอส เบดร็อค	ทีมแพลตฟอร์ม	ขึ้นอยู่กับการใช้งาน	การเลือกโมเดล มาตรการรักษาความปลอดภัย และการผสานรวมเข้ากับระบบ AWS ที่มีอยู่เดิม
บริการ Azure OpenAI	ทีมพัฒนาองค์กร	ขึ้นอยู่กับการใช้งาน	การควบคุมระดับองค์กร, เครือข่ายส่วนตัว, ขอบเขตการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ Azure
GitHub Copilot	วิศวกรรม	ต่อที่นั่ง	พิมพ์น้อยลง ตรวจสอบโค้ดได้ดีขึ้น ไม่ใช่เรื่องมหัศจรรย์ แต่ช่วยได้มาก
คล็อด/ผู้ช่วยคนอื่นๆ	ผู้ทำงานด้านความรู้	ต่อที่นั่ง + การใช้งาน	การให้เหตุผลในบริบทระยะยาวสำหรับเอกสาร การวิจัย และการวางแผน - น่าสนใจอย่างยิ่ง
Zapier/Make + AI	ฝ่ายปฏิบัติการและฝ่ายปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน	แบ่งระดับ + การใช้งาน	กาวสำหรับระบบอัตโนมัติ เชื่อมต่อ CRM, กล่องจดหมายเข้า, และสเปรดชีตด้วยขั้นตอน AI
Notion AI + วิกิ	ฝ่ายปฏิบัติการ, ฝ่ายการตลาด, ฝ่ายบริหารโครงการ	ค่าบริการเพิ่มเติมต่อที่นั่ง	องค์ความรู้ส่วนกลาง + บทสรุปโดย AI; แปลกแต่มีประโยชน์
ดาต้าโรบอท/ดาต้าบริคส์	องค์กรวิทยาศาสตร์ข้อมูล	ราคาสำหรับองค์กร	เครื่องมือครบวงจรสำหรับการจัดการวงจรชีวิต การกำกับดูแล และการปรับใช้ Machine Learning

การเว้นวรรคแบบแปลกๆ นั้นตั้งใจทำ นี่แห่คือชีวิตในสเปรดชีต.

เจาะลึกบทที่ 1: AI จะเข้ามามีบทบาทในด้านใดบ้าง - กรณีการใช้งานตามฟังก์ชัน 🧩

การบริการลูกค้า: การตอบกลับโดยใช้ AI ช่วยเหลือ การติดแท็กอัตโนมัติ การตรวจจับเจตนา การดึงข้อมูลความรู้ การฝึกสอนการใช้ถ้อยคำ เจ้าหน้าที่ยังคงควบคุมสถานการณ์และจัดการกับกรณีพิเศษได้
งานขาย: บันทึกการโทร, คำแนะนำในการรับมือกับข้อโต้แย้ง, สรุปการคัดกรองลูกค้าเป้าหมาย, การติดต่อลูกค้าอัตโนมัติแบบเฉพาะบุคคลที่ไม่ฟังดูเหมือนหุ่นยนต์... หวังว่าจะเป็นเช่นนั้น
การตลาด: ร่างเนื้อหา, สร้างโครงร่าง SEO, สรุปข้อมูลคู่แข่ง, อธิบายผลการดำเนินงานของแคมเปญ
ด้านการเงิน: การวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้ การแจ้งเตือนความผิดปกติของค่าใช้จ่าย คำอธิบายความแตกต่าง การคาดการณ์กระแสเงินสดที่เข้าใจง่ายขึ้น
ฝ่ายทรัพยากรบุคคลและการพัฒนาบุคลากร: ร่างรายละเอียดงาน สรุปผลการคัดกรองผู้สมัคร เส้นทางการเรียนรู้ที่ปรับให้เหมาะสม คำถามและคำตอบเกี่ยวกับนโยบาย
งานด้านผลิตภัณฑ์และวิศวกรรม: การสรุปข้อกำหนด, การเสนอแนะโค้ด, การสร้างชุดทดสอบ, การวิเคราะห์บันทึก, การวิเคราะห์หลังเกิดเหตุ
ด้านกฎหมายและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: การดึงข้อความจากสัญญา การประเมินความเสี่ยง การจัดทำแผนผังนโยบาย การตรวจสอบโดยใช้ AI พร้อมการลงนามรับรองจากมนุษย์อย่างชัดเจน
การดำเนินงาน: การพยากรณ์ความต้องการ, การจัดตารางกะทำงาน, การกำหนดเส้นทาง, สัญญาณความเสี่ยงจากซัพพลายเออร์, การคัดกรองเหตุการณ์ฉุกเฉิน

ถ้าคุณกำลังเลือกกรณีการใช้งานแรกสุดและต้องการความช่วยเหลือในการขอความเห็นชอบ ให้เลือกกระบวนการที่มีข้อมูลอยู่แล้ว มีต้นทุนที่แท้จริง และเกิดขึ้นทุกวัน ไม่ใช่รายไตรมาส หรือไม่ใช่ในอนาคต.

เจาะลึกครั้งที่ 2: ความพร้อมและการประเมินข้อมูล - หัวใจสำคัญที่ไม่น่าดึงดูดใจ 🧱

ลองนึกถึง AI เหมือนกับเด็กฝึกงานที่เลือกมากคนหนึ่ง มันจะทำงานได้ดีเยี่ยมเมื่อได้รับข้อมูลที่เรียบร้อย แต่ถ้าคุณยื่นกล่องรองเท้าที่เต็มไปด้วยใบเสร็จให้มัน มันก็จะทำงานผิดพลาดไปหมด ดังนั้น จงสร้างกฎง่ายๆ ขึ้นมา:

การจัดการข้อมูลให้เป็นระเบียบ: กำหนดมาตรฐานฟิลด์ ลบข้อมูลซ้ำซ้อน ติดป้ายกำกับคอลัมน์ที่มีความสำคัญ กำหนดเจ้าของข้อมูล และกำหนดระยะเวลาการเก็บรักษา
มาตรการรักษาความปลอดภัย: สำหรับกรณีการใช้งานที่มีความละเอียดอ่อน ควรเก็บข้อมูลไว้ในระบบคลาวด์ เปิดใช้งานเครือข่ายส่วนตัว และจำกัดระยะเวลาการเก็บรักษาบันทึกข้อมูล
ชุดประเมินผล: บันทึกตัวอย่างจริง 50-200 ตัวอย่างสำหรับแต่ละกรณีการใช้งาน เพื่อประเมินความถูกต้อง ความครบถ้วน ความสมจริง และโทนของตัวอย่าง
ระบบรับฟังความคิดเห็นจากมนุษย์: เพิ่มช่องให้คะแนนแบบคลิกเดียวและช่องแสดงความคิดเห็นแบบข้อความอิสระในทุกที่ที่ AI ปรากฏ
การตรวจสอบความคลาดเคลื่อน: ประเมินซ้ำทุกเดือน หรือเมื่อคุณเปลี่ยนข้อความแจ้งเตือน โมเดล หรือแหล่งข้อมูล

สำหรับการกำหนดกรอบความเสี่ยง ภาษาทั่วไปช่วยให้ทีมพูดคุยกันอย่างใจเย็นเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการอธิบาย และความปลอดภัย NIST AI RMF มีโครงสร้างแบบสมัครใจที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความไว้วางใจและนวัตกรรม [1]

เจาะลึกหัวข้อที่ 3: AI ที่มีความรับผิดชอบและการกำกับดูแล - เน้นความเรียบง่ายแต่ใช้งานได้จริง 🧭

คุณไม่จำเป็นต้องมีมหาวิหาร คุณแค่ต้องการกลุ่มทำงานเล็กๆ ที่มีแบบแผนชัดเจน:

การรับข้อมูลกรณีการใช้งาน: สรุปสั้นๆ เกี่ยวกับวัตถุประสงค์ ข้อมูล ผู้ใช้ ความเสี่ยง และตัวชี้วัดความสำเร็จ
การประเมินผลกระทบ: ระบุผู้ใช้กลุ่มเสี่ยง การใช้งานในทางที่ผิดที่คาดการณ์ได้ และมาตรการบรรเทาผลกระทบก่อนการเปิดตัว
การมีส่วนร่วมของมนุษย์: กำหนดขอบเขตการตัดสินใจ มนุษย์ต้องตรวจสอบ อนุมัติ หรือแก้ไขในส่วนใดบ้าง?
ความโปร่งใส: ติดป้ายกำกับระบบช่วยเหลือ AI ในส่วนติดต่อผู้ใช้และการสื่อสารกับผู้ใช้
การจัดการเหตุการณ์: ใครเป็นผู้ตรวจสอบ ใครเป็นผู้ติดต่อสื่อสาร และจะย้อนกลับเหตุการณ์ได้อย่างไร?

หน่วยงานกำกับดูแลและหน่วยงานมาตรฐานเสนอแนวทางปฏิบัติที่เป็นประโยชน์ หลักการของ OECD เน้นความแข็งแกร่ง ความปลอดภัย ความโปร่งใส และการมีส่วนร่วมของมนุษย์ (รวมถึงกลไกการยกเลิก) ตลอดวงจรชีวิต ซึ่งเป็นหลักเกณฑ์ที่มีประโยชน์สำหรับการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ [3] สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลข่าวสารแห่งสหราชอาณาจักร (ICO) เผยแพร่คำแนะนำในการดำเนินงานที่ช่วยให้ทีมต่างๆ สามารถปรับ AI ให้สอดคล้องกับความเป็นธรรมและภาระผูกพันด้านการคุ้มครองข้อมูล พร้อมด้วยชุดเครื่องมือที่ธุรกิจต่างๆ สามารถนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก [2]

เจาะลึกหัวข้อที่ 4: การบริหารจัดการการเปลี่ยนแปลงและการยกระดับทักษะ – ปัจจัยชี้ชะตา 🤝

AI จะล้มเหลวอย่างเงียบๆ เมื่อผู้คนรู้สึกถูกกีดกันหรือถูกเปิดเผย ลองทำสิ่งนี้แทน:

เนื้อหาบรรยาย: อธิบายว่าทำไม AI ถึงกำลังเข้ามา ประโยชน์ที่พนักงานจะได้รับ และมาตรการความปลอดภัยต่างๆ
การฝึกอบรมขนาดเล็ก: โมดูล 20 นาทีที่เชื่อมโยงกับงานเฉพาะเจาะจง ดีกว่าหลักสูตรระยะยาว
ทีมแชมเปี้ยน: คัดเลือกผู้ที่มีความกระตื่นรือร้นในระยะเริ่มต้นสักสองสามคนในแต่ละทีม และให้พวกเขาจัดกิจกรรมนำเสนอผลงานสั้นๆ
แนวทางปฏิบัติ: จัดทำคู่มือฉบับย่อเกี่ยวกับการใช้งานที่ยอมรับได้ การจัดการข้อมูล และคำแนะนำที่ควรปฏิบัติตามและคำแนะนำที่ห้ามใช้
วัดระดับความเชื่อมั่น: ทำแบบสำรวจสั้นๆ ก่อนและหลังการเปิดตัว เพื่อค้นหาช่องว่างและปรับแผนของคุณ

ตัวอย่าง (อีกหนึ่งรูปแบบที่พบได้ทั่วไป): ทีมขายทดสอบระบบบันทึกการโทรและคำแนะนำในการรับมือกับข้อโต้แย้งที่ใช้ AI ช่วย พนักงานขายยังคงเป็นเจ้าของแผนงานของลูกค้าแต่ละราย ในขณะที่ผู้จัดการใช้ข้อความที่แบ่งปันกันเพื่อฝึกสอน ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ใช่ "ระบบอัตโนมัติ" แต่เป็นการเตรียมงานที่รวดเร็วขึ้นและการติดตามผลที่สม่ำเสมอยิ่งขึ้น

เจาะลึกหัวข้อที่ 5: สร้างเองหรือซื้อสำเร็จรูป - หลักเกณฑ์เชิงปฏิบัติ 🧮

ควรซื้อ เมื่อฟังก์ชันนั้นเป็นสินค้าทั่วไป ผู้ขายเคลื่อนไหวได้เร็วกว่าคุณ และการผสานรวมนั้นราบรื่น ตัวอย่างเช่น การสรุปเอกสาร การร่างอีเมล การจัดหมวดหมู่ทั่วไป
สร้างระบบ เมื่อตรรกะเกี่ยวข้องกับจุดแข็งของคุณ เช่น ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ การให้เหตุผลเฉพาะด้าน หรือขั้นตอนการทำงานที่เป็นความลับ
ผสานรวม เมื่อคุณปรับแต่งบนแพลตฟอร์มของผู้จำหน่าย แต่ให้คงไว้ซึ่งข้อความแจ้งเตือน ชุดการประเมิน และโมเดลที่ปรับแต่งอย่างละเอียดให้สามารถพกพาได้
ความสมเหตุสมผลของต้นทุน: การใช้งานโมเดลนั้นแตกต่างกันไป ควรเจรจาเรื่องปริมาณการใช้งานและตั้งค่าการแจ้งเตือนงบประมาณล่วงหน้า
แผนการเปลี่ยนผู้ให้บริการ: รักษาโครงสร้างนามธรรมไว้ เพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่เป็นเวลาหลายเดือน

จากการวิจัยล่าสุดของ McKinsey พบว่าองค์กรที่สร้างมูลค่าอย่างยั่งยืนกำลังออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่ (ไม่ใช่แค่เพิ่มเครื่องมือ) และมอบความรับผิดชอบให้ผู้นำระดับสูงในการกำกับดูแล AI และการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการดำเนินงาน [4]

เจาะลึกหัวข้อที่ 6: การวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) - สิ่งที่ควรติดตามอย่างสมจริง 📏

ประหยัดเวลา: จำนวนนาทีต่อภารกิจ เวลาในการแก้ไขปัญหา เวลาเฉลี่ยในการจัดการปัญหา
การยกระดับคุณภาพ: ความแม่นยำเมื่อเทียบกับค่าพื้นฐาน การลดงานซ้ำ การเปลี่ยนแปลงของ NPS/CSAT
ปริมาณงาน: จำนวนงานต่อคนต่อวัน, จำนวนตั๋วที่ได้รับการประมวลผล, จำนวนชิ้นงานที่จัดส่ง
สถานะความเสี่ยง: เหตุการณ์ที่ถูกแจ้งเตือน อัตราการยกเลิกคำสั่ง การละเมิดการเข้าถึงข้อมูลที่ตรวจพบ
การใช้งาน: ผู้ใช้งานประจำสัปดาห์ อัตราการยกเลิกการใช้งาน จำนวนการใช้งานซ้ำตามคำ

สัญญาณตลาดสองอย่างที่จะช่วยให้คุณซื่อสัตย์:

การนำไปใช้เป็นเรื่องจริง แต่ผลกระทบในระดับองค์กรต้องใช้เวลา ณ ปี 2025 องค์กรที่สำรวจประมาณ 71% รายงานว่ามีการใช้ gen-AI เป็นประจำในอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชัน แต่ส่วนใหญ่ไม่เห็นผลกระทบ EBIT ในระดับองค์กรอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งเป็นหลักฐานว่าการดำเนินการอย่างมีระเบียบวินัยมีความสำคัญมากกว่าการทดลองนำร่องแบบกระจัดกระจาย [4]
อุปสรรคที่ซ่อนอยู่มีอยู่จริง การใช้งานในช่วงแรกอาจก่อให้เกิดความสูญเสียทางการเงินในระยะสั้นที่เชื่อมโยงกับความล้มเหลวในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด หรือเหตุการณ์ที่เกิดจากอคติ ก่อนที่ผลประโยชน์จะเริ่มปรากฏ วางแผนเรื่องนี้ไว้ในงบประมาณและการควบคุมความเสี่ยง [5]

เคล็ดลับวิธีการ: เมื่อเป็นไปได้ ให้ทำการทดสอบ A/B ขนาดเล็ก หรือทยอยเปิดใช้งานทีละขั้นตอน บันทึกค่าพื้นฐานเป็นเวลา 2-4 สัปดาห์ ใช้แบบประเมินผลอย่างง่าย (ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ ความสอดคล้อง โทนเสียง ความปลอดภัย) โดยใช้ตัวอย่างจริง 50-200 ตัวอย่างต่อกรณีการใช้งาน รักษาชุดข้อมูลทดสอบให้คงที่ตลอดการทดสอบแต่ละรอบ เพื่อให้คุณสามารถระบุได้ว่าผลลัพธ์ที่ดีขึ้นนั้นเกิดจากการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ ไม่ใช่จากความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม

แบบแผนที่เป็นมิตรต่อมนุษย์สำหรับการประเมินและความปลอดภัย 🧪

ชุดทดสอบมาตรฐาน: เก็บชุดทดสอบขนาดเล็กที่คัดสรรมาอย่างดี โดยใช้เฉพาะงานจริง ประเมินผลลัพธ์ว่ามีประโยชน์และเป็นอันตรายอย่างไร
แบบ Red-teaming: การทดสอบความเครียดโดยเจตนาเพื่อหาช่องโหว่ในการเจาะระบบ การโจมตีแบบมีอคติ การฉีดข้อมูล หรือการรั่วไหลของข้อมูล
ข้อความแจ้งเตือนเกี่ยวกับราวกันตก: กำหนดมาตรฐานคำแนะนำด้านความปลอดภัยและตัวกรองเนื้อหา
การส่งต่อเรื่อง: ทำให้การส่งต่อให้บุคคลอื่นโดยที่บริบทครบถ้วนทำได้ง่าย
บันทึกการตรวจสอบ: จัดเก็บข้อมูลขาเข้า ข้อมูลขาออก และการตัดสินใจ เพื่อใช้ในการตรวจสอบความรับผิดชอบ

นี่ไม่ใช่การทำเกินความจำเป็น หลักการ NIST AI RMF และ OECD ให้รูปแบบที่เรียบง่าย ได้แก่ ขอบเขต การประเมิน การแก้ไข และการติดตาม ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นรายการตรวจสอบที่ช่วยให้โครงการอยู่ในขอบเขตที่กำหนดโดยไม่ทำให้ทีมทำงานช้าลง [1][3]

ส่วนที่เกี่ยวกับวัฒนธรรมองค์กร: จากนักบินสู่ระบบปฏิบัติการ 🏗️

บริษัทที่ขยายการใช้งาน AI ไม่ได้แค่เพิ่มเครื่องมือ แต่พวกเขากลายเป็นส่วนหนึ่งขององค์กรที่หลอมรวมเข้ากับ AI ผู้นำเป็นแบบอย่างในการใช้งานประจำวัน ทีมงานเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และกระบวนการต่างๆ ถูกปรับปรุงใหม่โดยนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในวงจรการทำงาน แทนที่จะเป็นเพียงส่วนเสริมเล็กๆ.

หมายเหตุภาคสนาม: การปลดล็อกทางวัฒนธรรมมักเกิดขึ้นเมื่อผู้นำหยุดถามว่า “โมเดลนี้ทำอะไรได้บ้าง?” และเริ่มถามว่า “ขั้นตอนใดในกระบวนการทำงานนี้ที่ช้า ใช้แรงงานคน หรือมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาด และเราจะออกแบบใหม่โดยใช้ AI ร่วมกับคนได้อย่างไร?” นั่นคือช่วงเวลาที่ความสำเร็จจะเพิ่มพูนขึ้นเรื่อยๆ

ความเสี่ยง ค่าใช้จ่าย และเรื่องที่ไม่สบายใจ 🧯

ต้นทุนที่ซ่อนเร้น: นักบินอาจปกปิดค่าใช้จ่ายในการบูรณาการที่แท้จริง เช่น การทำความสะอาดข้อมูล การจัดการการเปลี่ยนแปลง เครื่องมือตรวจสอบ และวงจรการฝึกอบรมใหม่ ซึ่งล้วนแล้วแต่มีค่าใช้จ่ายสูง บริษัทบางแห่งรายงานการสูญเสียทางการเงินในระยะสั้นที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด หรือเหตุการณ์ที่เกิดจากอคติ ก่อนที่ผลประโยชน์จะเริ่มปรากฏ วางแผนเรื่องนี้อย่างสมจริง [5]
การใช้ระบบอัตโนมัติมากเกินไป: หากคุณตัดบทบาทของมนุษย์ในขั้นตอนที่ต้องใช้การตัดสินใจสูงออกไปเร็วเกินไป คุณภาพและความน่าเชื่อถืออาจลดลงอย่างมาก
การผูกขาดผู้ให้บริการ: หลีกเลี่ยงการเขียนโค้ดแบบตายตัวตามข้อจำกัดของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง รักษาความเป็นนามธรรมเอาไว้
ความเป็นส่วนตัวและความเป็นธรรม: ปฏิบัติตามคำแนะนำในท้องถิ่นและจัดทำเอกสารมาตรการบรรเทาผลกระทบ ชุดเครื่องมือของ ICO มีประโยชน์สำหรับทีมงานในสหราชอาณาจักรและเป็นจุดอ้างอิงที่มีประโยชน์ในที่อื่นๆ [2]

รายการ วิธีการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณ ตั้งแต่ขั้นตอนนำร่องจนถึงการใช้งานจริง 🧰

คำถามที่พบบ่อย: ข้อมูลสรุปสั้นๆ เกี่ยวกับ วิธีการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณ 💬

ถาม: เราจำเป็นต้องมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเริ่มต้นหรือไม่?
ตอบ: ไม่จำเป็น เริ่มต้นด้วยผู้ช่วยสำเร็จรูปและการผสานรวมแบบง่ายๆ ก่อน สงวนผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงไว้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะทางที่มีมูลค่าสูง

ถาม: เราจะหลีกเลี่ยงภาพหลอนได้อย่างไร?
ตอบ: การดึงข้อมูลจากความรู้ที่เชื่อถือได้ การกระตุ้นที่จำกัด ชุดการประเมิน และจุดตรวจสอบโดยมนุษย์ นอกจากนี้ ควรระบุโทนและรูปแบบที่ต้องการให้ชัดเจนด้วย

ถาม: แล้วเรื่องการปฏิบัติตามกฎระเบียบล่ะ?
ตอบ: ให้สอดคล้องกับหลักการที่เป็นที่ยอมรับและแนวทางปฏิบัติในท้องถิ่น และเก็บเอกสารไว้ หลักการ NIST AI RMF และ OECD ให้กรอบการทำงานที่เป็นประโยชน์ สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลแห่งสหราชอาณาจักร (UK ICO) มีรายการตรวจสอบที่เป็นประโยชน์สำหรับการคุ้มครองข้อมูลและความเป็นธรรม [1][2][3]

ถาม: ความสำเร็จมีหน้าตาอย่างไร?
ตอบ: ชัยชนะที่เห็นได้ชัดเจนอย่างน้อยหนึ่งครั้งต่อไตรมาสที่ยั่งยืน เครือข่ายผู้สนับสนุนที่มีส่วนร่วม และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในตัวชี้วัดหลักไม่กี่อย่างที่ผู้บริหารให้ความสนใจจริง ๆ

พลังอันเงียบงันของการทบต้นนำมาซึ่งชัยชนะ 🌱

คุณไม่จำเป็นต้องมีเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่เกินจริง คุณต้องการแค่แผนที่ ไฟฉาย และนิสัย เริ่มต้นด้วยขั้นตอนการทำงานประจำวันเพียงอย่างเดียว กำหนดกรอบการทำงานง่ายๆ ให้ทีม และทำให้ผลลัพธ์มองเห็นได้ชัดเจน รักษาโมเดลและคำแนะนำให้พกพาได้ ข้อมูลของคุณให้สะอาด และฝึกอบรมบุคลากรของคุณ จากนั้นทำซ้ำอีกครั้ง และอีกครั้ง.

ถ้าคุณทำแบบนั้น การนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณ จะไม่ใช่เรื่องน่ากลัวอีกต่อไป มันจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานประจำวัน เหมือนกับการควบคุมคุณภาพหรือการจัดทำงบประมาณ อาจดูไม่หวือหวา แต่มีประโยชน์มากกว่ามาก และใช่ บางครั้งคำเปรียบเทียบอาจสับสน และแดชบอร์ดอาจดูรก นั่นก็ไม่เป็นไร ทำต่อไปเถอะ 🌟

โบนัส: เทมเพลตสำหรับคัดลอกและวาง 📎

เอกสารสรุปกรณีการใช้งาน

ปัญหา:
ผู้ใช้:
ข้อมูล:
ขอบเขตการตัดสินใจ:
ความเสี่ยงและมาตรการบรรเทา:
ตัวชี้วัดความสำเร็จ:
แผนการเปิดตัว:
ตรวจสอบจังหวะการฟัง:

รูปแบบการแจ้งเตือน

บทบาท:
บริบท:
งาน:
ข้อจำกัด:
รูปแบบผลลัพธ์:
ตัวอย่างภาพถ่ายจำนวนน้อย:

เอกสารอ้างอิง

[1] NIST. กรอบการจัดการความเสี่ยง AI (AI RMF)
อ่านเพิ่มเติม

[2] สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลข่าวสารแห่งสหราชอาณาจักร (ICO) คำแนะนำเกี่ยวกับ AI และการคุ้มครองข้อมูล
อ่านเพิ่มเติม

[3] OECD หลักการ AI
อ่านเพิ่มเติม

[4] McKinsey & Company สถานะของ AI: องค์กรต่างๆ กำลังปรับเปลี่ยนอย่างไรเพื่อดึงดูดคุณค่า
อ่านเพิ่มเติม

[5] Reuters. ผลสำรวจของ EY แสดงให้เห็นว่าบริษัทส่วนใหญ่ประสบกับการสูญเสียทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงในการใช้งาน AI
อ่านเพิ่มเติม

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา

กลับไปที่บล็อก

ประเทศ/ภูมิภาค