วิธีนำ AI เข้ามาใช้ธุรกิจของคุณ

AI ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่มันเป็นเครื่องมือ เวิร์กโฟลว์ และนิสัยต่างๆ ที่เมื่อนำมารวมกันแล้วจะทำให้ธุรกิจของคุณเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และมีความเป็นมนุษย์มากขึ้นอย่างน่าประหลาด หากคุณกำลังสงสัยว่า จะนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจของคุณได้อย่างไร โดยไม่ต้องจมอยู่กับศัพท์แสง คุณมาถูกที่แล้ว เราจะวางแผนกลยุทธ์ เลือกกรณีการใช้งานที่เหมาะสม และแสดงให้เห็นว่าการกำกับดูแลและวัฒนธรรมองค์กรมีความเหมาะสมอย่างไร เพื่อให้ทุกอย่างไม่สั่นคลอนเหมือนโต๊ะสามขา

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านหลังจากนี้:

🔗 เครื่องมือ AI ชั้นนำสำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่ AI Assistant Store
ค้นพบเครื่องมือ AI ที่จำเป็นเพื่อช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กปรับปรุงการดำเนินการประจำวันให้มีประสิทธิภาพ

🔗 เครื่องมือแพลตฟอร์มการจัดการธุรกิจบนคลาวด์ AI ชั้นนำ: คัดสรรจากทั้งหมด
สำรวจแพลตฟอร์มคลาวด์ AI ชั้นนำเพื่อการจัดการและการเติบโตทางธุรกิจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

🔗 วิธีเริ่มต้นบริษัท AI
เรียนรู้ขั้นตอนและกลยุทธ์สำคัญในการเปิดตัวบริษัท AI สตาร์ทอัพที่ประสบความสำเร็จของคุณเอง

🔗 เครื่องมือ AI สำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ: โซลูชันชั้นนำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ปรับปรุงประสิทธิภาพการวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือ AI ล้ำสมัยที่ออกแบบมาสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจโดยเฉพาะ

วิธีนำ AI เข้ามาใช้ธุรกิจของคุณ ✅

เริ่มจากผลลัพธ์ทางธุรกิจ ไม่ใช่ชื่อรุ่น เราจะลดเวลาในการจัดการ เพิ่มอัตราการเปลี่ยนลูกค้า ลดอัตราการยกเลิกบริการ หรือเร่ง RFP ให้เร็วขึ้นครึ่งวันได้ไหม... ประมาณนั้น
ให้ความสำคัญกับความเสี่ยง ด้วยการใช้ภาษาที่เรียบง่ายและเข้าใจง่ายสำหรับความเสี่ยงและการควบคุม AI เพื่อไม่ให้รู้สึกว่าฝ่ายกฎหมายเป็นผู้ร้ายและผลิตภัณฑ์ถูกจำกัดขอบเขต เฟรมเวิร์กแบบเบาจะชนะ ดูกรอบการทำงานการจัดการความเสี่ยง AI ของ NIST (AI RMF) ที่มีการอ้างอิงอย่างกว้างขวางสำหรับแนวทางเชิงปฏิบัติเพื่อ AI ที่เชื่อถือได้ [1]
ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นอันดับแรก ข้อมูลที่สะอาดและมีการจัดการที่ดี ดีกว่าคำแนะนำที่ชาญฉลาด เสมอ
ผสมผสานการสร้างและการซื้อ ความสามารถของสินค้าโภคภัณฑ์นั้นดีกว่าการซื้อ และมักจะสร้างข้อได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์
เน้นที่คนเป็นหลัก การพัฒนาทักษะและการสื่อสารเพื่อการเปลี่ยนแปลงคือเคล็ดลับที่สไลด์เด็คพลาดไป
มัน เป็นแบบวนซ้ำ คุณจะพลาดในเวอร์ชันแรก ไม่เป็นไร จัดกรอบใหม่ ฝึกใหม่ แล้วปรับใช้ใหม่

เกร็ดเล็กเกร็ดน้อยสั้นๆ (รูปแบบที่เราเห็นบ่อยๆ): ทีมสนับสนุน 20-30 คน ทำหน้าที่นำร่องร่างคำตอบที่ช่วยเหลือด้วย AI เจ้าหน้าที่ควบคุมดูแล ผู้ตรวจสอบคุณภาพจะสุ่มตัวอย่างผลลัพธ์ทุกวัน และภายในสองสัปดาห์ ทีมจะมีภาษาและโทนเสียงที่เหมือนกัน และมีรายการคำถามสั้นๆ ที่ "ใช้ได้ผล" ไม่มีวีรกรรมใดๆ มีแต่การพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

คำตอบสั้นๆ สำหรับ วิธีนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจของคุณ : แผนงาน 9 ขั้นตอน 🗺️

เลือกกรณีการใช้งานที่มีความสำคัญสูงหนึ่ง
กรณี มุ่งเป้าไปที่สิ่งที่วัดผลได้และมองเห็นได้ เช่น การคัดกรองอีเมล การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ บันทึกการโทรขาย การค้นหาความรู้ หรือความช่วยเหลือในการคาดการณ์ ผู้นำที่เชื่อมโยง AI เข้ากับการออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่ที่ชัดเจนจะเห็นผลสรุปที่ชัดเจนมากกว่าผู้ที่ลงมือทำ [4]
กำหนดความสำเร็จล่วงหน้า
เลือก 1–3 ตัวชี้วัดที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้: เวลาที่ประหยัดต่องาน การแก้ไขปัญหาในการติดต่อครั้งแรก การเพิ่มขึ้นของการแปลง หรือการยกระดับที่น้อยลง
วางแผนเวิร์กโฟลว์
เขียนเส้นทางก่อนและหลัง AI ช่วยเหลือในส่วนใด และมนุษย์ตัดสินใจในส่วนใด หลีกเลี่ยงความพยายามที่จะทำงานอัตโนมัติทุกขั้นตอนในคราวเดียว
ตรวจสอบความพร้อมของข้อมูล ข้อมูล
อยู่ที่ไหน ใครเป็นเจ้าของ ข้อมูลมีความสะอาดแค่ไหน สิ่งใดละเอียดอ่อน สิ่งใดที่ต้องปกปิดหรือกรอง คำแนะนำของ ICO ของสหราชอาณาจักรนั้นใช้งานได้จริงเพื่อให้ AI สอดคล้องกับการปกป้องข้อมูลและความเป็นธรรม [2]
ตัดสินใจซื้อหรือสร้าง
พร้อมใช้งานได้ทันทีสำหรับงานทั่วไป เช่น การสรุปหรือการจำแนกประเภท กำหนดเองสำหรับตรรกะที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือกระบวนการที่ละเอียดอ่อน เก็บบันทึกการตัดสินใจไว้เพื่อไม่ให้ต้องฟ้องร้องซ้ำทุกสองสัปดาห์
บริหารงานอย่างยืดหยุ่นและรวดเร็ว
ใช้กลุ่มทำงาน AI ที่มีความรับผิดชอบขนาดเล็กเพื่อคัดกรองกรณีการใช้งานเบื้องต้นสำหรับความเสี่ยงและบันทึกการบรรเทาผลกระทบ หลักการของ OECD ถือเป็นดาวเด่นที่มั่นคงสำหรับความเป็นส่วนตัว ความแข็งแกร่ง และความโปร่งใส [3]
ทดลองใช้งานกับผู้ใช้จริง ทดลอง
ใช้แบบ Shadow Launch กับทีมขนาดเล็ก วัดผล เปรียบเทียบกับค่าพื้นฐาน รวบรวมคำติชมทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ
ลงมือปฏิบัติจริง
เพิ่มการติดตาม วงจรป้อนกลับ การสำรองข้อมูล และการจัดการเหตุการณ์ ผลักดันการฝึกอบรมให้ไปถึงคิวบนสุด ไม่ใช่คิวค้าง
ปรับขนาดอย่างรอบคอบ
ขยายไปยังทีมที่อยู่ติดกันและเวิร์กโฟลว์ที่คล้ายกัน จัดทำคำแนะนำ เทมเพลต ชุดการประเมิน และคู่มือการทำงานให้เป็นมาตรฐาน เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่คุ้มค่า

ตารางเปรียบเทียบ: ตัวเลือก AI ทั่วไปที่คุณจะใช้จริง 🤝

ตั้งใจให้ไม่สมบูรณ์แบบ ราคาเปลี่ยนแปลง มีคำอธิบายประกอบบ้าง เพราะมนุษย์

เครื่องมือ / แพลตฟอร์ม	กลุ่มเป้าหมายหลัก	ราคาบอลพาร์ค	เหตุใดจึงใช้ได้ผลในทางปฏิบัติ
ChatGPT หรือที่คล้ายกัน	เจ้าหน้าที่ทั่วไป, เจ้าหน้าที่สนับสนุน	ต่อที่นั่ง + การใช้งานเสริม	แรงเสียดทานต่ำ คุ้มค่ารวดเร็ว เหมาะสำหรับการสรุป การร่าง การถามและตอบ
ไมโครซอฟต์ โคไพล็อต	ผู้ใช้ Microsoft 365	ต่อที่นั่งเสริม	ใช้ชีวิตในที่ที่ผู้คนทำงาน - อีเมล เอกสาร Teams - ลดการสลับบริบท
Google Vertex AI	ทีมข้อมูลและ ML	ตามการใช้งาน	การดำเนินงานแบบจำลองที่แข็งแกร่ง เครื่องมือประเมิน การควบคุมองค์กร
AWS เบดร็อค	ทีมแพลตฟอร์ม	ตามการใช้งาน	การเลือกโมเดล สถานะความปลอดภัย รวมเข้ากับสแต็ก AWS ที่มีอยู่
บริการ Azure OpenAI	ทีมพัฒนาองค์กร	ตามการใช้งาน	การควบคุมองค์กร เครือข่ายส่วนตัว การปฏิบัติตาม Azure
GitHub โคไพล็อต	วิศวกรรม	ต่อที่นั่ง	คีย์สโตรกน้อยลง การตรวจสอบโค้ดดีขึ้น ไม่ใช่เวทมนตร์แต่ก็มีประโยชน์
คล็อด/ผู้ช่วยคนอื่นๆ	คนทำงานความรู้	ต่อที่นั่ง + การใช้งาน	การใช้เหตุผลในบริบทยาวสำหรับเอกสาร การวิจัย การวางแผน - น่าแปลกใจที่เหนียวแน่น
Zapier/Make + AI	การดำเนินงานและการปรับปรุงการดำเนินงาน	ระดับชั้น + การใช้งาน	กาวสำหรับระบบอัตโนมัติ เชื่อมต่อ CRM, กล่องจดหมาย, แผ่นงานด้วยขั้นตอน AI
Notion AI + วิกิ	ฝ่ายปฏิบัติการ ฝ่ายการตลาด ฝ่าย PMO	ส่วนเสริมต่อที่นั่ง	ความรู้รวมศูนย์ + สรุป AI แปลกแต่มีประโยชน์
ดาต้าโรบอท/ดาต้าบริกส์	องค์กรวิทยาศาสตร์ข้อมูล	การกำหนดราคาสำหรับองค์กร	วงจรชีวิต ML แบบครบวงจร การกำกับดูแล และเครื่องมือการปรับใช้

ระยะห่างแปลกๆ ตั้งใจไว้ นั่นแหละชีวิตในสเปรดชีต

เจาะลึก 1: AI มาถึงจุดไหนก่อน - กรณีการใช้งานตามฟังก์ชัน 🧩

การสนับสนุนลูกค้า: การตอบสนองด้วย AI การติดแท็กอัตโนมัติ การตรวจจับเจตนา การดึงข้อมูลความรู้ การฝึกสอนโทนเสียง ตัวแทนจะคอยควบคุมและจัดการกรณีขอบ
การขาย: บันทึกการโทร ข้อเสนอแนะในการจัดการกับการคัดค้าน สรุปคุณสมบัติของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า การติดต่อแบบอัตโนมัติที่ดูเหมือนไม่ใช่หุ่นยนต์... หวังว่านะ
การตลาด: การร่างเนื้อหา การสร้างโครงร่าง SEO การสรุปข้อมูลเชิงลึกด้านการแข่งขัน การอธิบายประสิทธิภาพของแคมเปญ
การเงิน: การแยกวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้ การแจ้งเตือนค่าใช้จ่ายที่ผิดปกติ คำอธิบายความแปรปรวน การคาดการณ์กระแสเงินสดที่ไม่ลึกลับ
ทรัพยากรบุคคลและฝ่ายพัฒนาและทรัพยากรบุคคล: ร่างคำอธิบายงาน, สรุปการคัดเลือกผู้สมัคร, เส้นทางการเรียนรู้ที่ปรับแต่งได้, คำถามและคำตอบเกี่ยวกับนโยบาย
ผลิตภัณฑ์และวิศวกรรม: การสรุปข้อมูลจำเพาะ ข้อเสนอแนะโค้ด การสร้างการทดสอบ การวิเคราะห์บันทึก การชันสูตรพลิกศพเหตุการณ์
กฎหมายและการปฏิบัติตาม: การสกัดข้อกำหนด การจำแนกความเสี่ยง การทำแผนที่นโยบาย การตรวจสอบด้วย AI พร้อมการลงนามโดยมนุษย์ที่ชัดเจนมาก
การดำเนินงาน: การคาดการณ์ความต้องการ การกำหนดตารางการทำงาน การกำหนดเส้นทาง สัญญาณความเสี่ยงของซัพพลายเออร์ การคัดกรองเหตุการณ์

หากคุณกำลังเลือกกรณีการใช้งานครั้งแรกและต้องการความช่วยเหลือในการตัดสินใจ ให้เลือกกระบวนการที่มีข้อมูลอยู่แล้ว มีค่าใช้จ่ายจริง และดำเนินการทุกวัน ไม่ใช่รายไตรมาส ไม่ใช่วันใดวันหนึ่ง

เจาะลึก 2: ความพร้อมของข้อมูลและการประเมิน - กระดูกสันหลังที่ไม่น่าดึงดูดใจ 🧱

ลองคิดดูว่า AI เป็นเหมือนเด็กฝึกงานที่จู้จี้จุกจิกมาก มันสามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลอินพุตที่เป็นระเบียบเรียบร้อย แต่มันจะเกิดภาพหลอนได้หากคุณยื่นกล่องรองเท้าที่เต็มไปด้วยใบเสร็จให้มัน ลองสร้างกฎง่ายๆ ขึ้นมา:

สุขอนามัยของข้อมูล: กำหนดมาตรฐานของฟิลด์ ลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน กำหนดป้ายกำกับคอลัมน์ที่ละเอียดอ่อน แท็กเจ้าของ ตั้งค่าการเก็บรักษา
มาตรการรักษาความปลอดภัย: สำหรับกรณีการใช้งานที่ละเอียดอ่อน ให้เก็บข้อมูลไว้ในคลาวด์ของคุณ เปิดใช้งานเครือข่ายส่วนตัว และจำกัดการเก็บบันทึก
ชุดการประเมิน: บันทึกตัวอย่างจริง 50–200 ตัวอย่างสำหรับแต่ละกรณีการใช้งานเพื่อให้คะแนนความแม่นยำ ความสมบูรณ์ ความซื่อสัตย์ และโทนเสียง
วงจรข้อเสนอแนะของมนุษย์: เพิ่มการให้คะแนนด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียวและช่องแสดงความคิดเห็นแบบข้อความอิสระทุกที่ที่ AI ปรากฏ
การตรวจสอบการดริฟท์: ประเมินใหม่ทุกเดือนหรือเมื่อคุณเปลี่ยนคำเตือน โมเดล หรือแหล่งข้อมูล

สำหรับการกำหนดกรอบความเสี่ยง การใช้ภาษากลางช่วยให้ทีมสามารถพูดคุยกันอย่างใจเย็นเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการอธิบาย และความปลอดภัย NIST AI RMF นำเสนอโครงสร้างแบบสมัครใจที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความไว้วางใจและนวัตกรรม [1]

เจาะลึก 3: AI และการกำกับดูแลที่มีความรับผิดชอบ - ให้มีความเบาแต่เป็นจริง 🧭

คุณไม่จำเป็นต้องมีมหาวิหาร คุณต้องการกลุ่มทำงานขนาดเล็กที่มีรูปแบบที่ชัดเจน:

การรับกรณีการใช้งาน: ข้อมูลสรุปสั้นๆ ที่มีจุดประสงค์ ข้อมูล ผู้ใช้ ความเสี่ยง และตัวชี้วัดความสำเร็จ
การประเมินผลกระทบ: ระบุผู้ใช้ที่เปราะบาง การใช้ในทางที่ผิดที่คาดการณ์ได้ และการบรรเทาผลกระทบก่อนเปิดตัว
มนุษย์ร่วมอยู่ในวงจร: กำหนดขอบเขตการตัดสินใจ มนุษย์ต้องตรวจสอบ อนุมัติ หรือยกเลิกตรงไหน
ความโปร่งใส: ระบุความช่วยเหลือด้าน AI ในอินเทอร์เฟซและการสื่อสารของผู้ใช้
การจัดการเหตุการณ์: ใครเป็นผู้สืบสวน ใครเป็นผู้สื่อสาร และจะย้อนกลับอย่างไร

หน่วยงานกำกับดูแลและหน่วยงานกำหนดมาตรฐานต่าง ๆ นำเสนอแนวทางปฏิบัติที่เป็นรูปธรรม หลักการของ OECD เน้นย้ำถึงความแข็งแกร่ง ความปลอดภัย ความโปร่งใส และอำนาจหน้าที่ของมนุษย์ (รวมถึงกลไกการแทนที่) ตลอดวงจรชีวิต ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่มีประโยชน์สำหรับการปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบ [3] ICO ของสหราชอาณาจักรเผยแพร่แนวทางปฏิบัติที่ช่วยให้ทีมงานปรับ AI ให้สอดคล้องกับพันธกรณีด้านความยุติธรรมและการปกป้องข้อมูล พร้อมชุดเครื่องมือที่ธุรกิจสามารถนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก [2]

เจาะลึก 4: การจัดการการเปลี่ยนแปลงและการพัฒนาทักษะ - สิ่งสำคัญหรือจุดเปลี่ยน 🤝

AI ล้มเหลวอย่างเงียบ ๆ เมื่อผู้คนรู้สึกถูกกีดกันหรือถูกเปิดเผย ลองทำสิ่งนี้แทน:

บรรยาย: อธิบายว่าทำไม AI ถึงกำลังมา ประโยชน์ที่พนักงานจะได้รับ และมาตรการด้านความปลอดภัย
การฝึกอบรมแบบไมโคร: โมดูล 20 นาทีที่เชื่อมโยงกับงานเฉพาะเอาชนะหลักสูตรระยะยาวได้
แชมเปี้ยน: คัดเลือกผู้ที่ชื่นชอบในช่วงแรกๆ ในแต่ละทีมและให้พวกเขาทำหน้าที่พิธีกรรายการสั้นๆ
ราวกั้น: เผยแพร่คู่มือที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้งานที่ยอมรับได้ การจัดการข้อมูล และคำเตือนที่สนับสนุนและไม่อนุญาต
วัดความเชื่อมั่น: ดำเนินการสำรวจสั้นๆ ก่อนและหลังการเปิดตัวเพื่อค้นหาช่องว่างและปรับแผนของคุณ

เกร็ดเล็กเกร็ดน้อย (อีกหนึ่งรูปแบบที่พบบ่อย): กลุ่มขายจะทดสอบบันทึกการโทรที่ AI ช่วย และคำแนะนำในการจัดการข้อโต้แย้ง พนักงานขายจะเป็นเจ้าของแผนลูกค้า ส่วนผู้จัดการจะใช้ข้อมูลสรุปสั้นๆ เพื่อฝึกสอน ชัยชนะไม่ได้อยู่ที่ "ระบบอัตโนมัติ" แต่อยู่ที่การเตรียมการที่รวดเร็วขึ้นและการติดตามผลที่สม่ำเสมอมากขึ้น

เจาะลึก 5: สร้าง vs ซื้อ - แนวทางปฏิบัติ 🧮

ซื้อ เมื่อความสามารถกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ผู้ขายดำเนินการเร็วกว่าคุณ และการรวมระบบเป็นไปอย่างราบรื่น ตัวอย่าง: การสรุปเอกสาร การร่างอีเมล การจำแนกประเภททั่วไป
สร้าง เมื่อตรรกะเกี่ยวข้องกับคูน้ำของคุณ: ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ การใช้เหตุผลเฉพาะโดเมน หรือเวิร์กโฟลว์ที่เป็นความลับ
ผสมผสาน เมื่อคุณปรับแต่งบนแพลตฟอร์มของผู้ขาย แต่ยังคงคำแนะนำ ชุดการประเมิน และโมเดลที่ปรับแต่งละเอียดไว้พกพาได้
ความสมเหตุสมผลของต้นทุน: การใช้โมเดลนั้นแปรผันได้ เจรจาระดับปริมาณและตั้งค่าการแจ้งเตือนงบประมาณล่วงหน้า
แผนการเปลี่ยน: เก็บการแยกส่วนเพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่หลายเดือน

จากการวิจัยล่าสุดของ McKinsey พบว่าองค์กรต่างๆ ที่ต้องการสร้างมูลค่าที่ยั่งยืนกำลังออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่ (ไม่ใช่แค่เพิ่มเครื่องมือ) และให้ผู้นำระดับสูงรับผิดชอบในการกำกับดูแล AI และการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการดำเนินงาน [4]

เจาะลึก 6: การวัด ROI - สิ่งที่ควรติดตามอย่างสมจริง 📏

เวลาที่ประหยัดได้: นาทีต่องาน, เวลาในการแก้ปัญหา, เวลาในการจัดการโดยเฉลี่ย
การปรับปรุงคุณภาพ: ความแม่นยำเทียบกับค่าพื้นฐาน การลดการทำงานซ้ำ เดลต้า NPS/CSAT
ปริมาณงาน: งานต่อคนต่อวัน จำนวนตั๋วที่ดำเนินการ เนื้อหาที่จัดส่ง
สถานะความเสี่ยง: เหตุการณ์ที่ถูกทำเครื่องหมาย อัตราการแทนที่ การละเมิดการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกจับได้
การนำไปใช้: ผู้ใช้งานที่ใช้งานจริงรายสัปดาห์ อัตราการถอนตัว จำนวนการใช้งานซ้ำทันที

สัญญาณตลาดสองประการที่จะทำให้คุณซื่อสัตย์:

การนำไปใช้จริงนั้นมีอยู่จริง แต่ผลกระทบในระดับองค์กรต้องใช้เวลา ณ ปี 2025 องค์กรที่สำรวจประมาณ 71% รายงานว่ามีการใช้ gen-AI เป็นประจำอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชัน แต่ส่วนใหญ่ไม่เห็นผลกระทบต่อ EBIT ในระดับองค์กรที่ชัดเจน ซึ่งเป็นหลักฐานที่บ่งชี้ว่าการดำเนินการอย่างมีวินัยมีความสำคัญมากกว่าการดำเนินการแบบกระจัดกระจาย [4]
มีอุปสรรคแอบแฝงอยู่ การปรับใช้งานในระยะแรกอาจก่อให้เกิดความสูญเสียทางการเงินระยะสั้นอันเนื่องมาจากความล้มเหลวในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผลลัพธ์ที่บกพร่อง หรือเหตุการณ์อคติก่อนที่จะได้รับผลประโยชน์ วางแผนรับมือกับปัญหานี้ในงบประมาณและการควบคุมความเสี่ยง [5]

เคล็ดลับวิธีการ: หากเป็นไปได้ ให้รัน A/B ขนาดเล็กหรือการเปิดตัวแบบสลับกัน บันทึกค่าพื้นฐานเป็นเวลา 2-4 สัปดาห์ ใช้แบบประเมินง่ายๆ (ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ ความน่าเชื่อถือ โทนเสียง ความปลอดภัย) พร้อมตัวอย่างจริง 50-200 ตัวอย่างต่อกรณีการใช้งาน รักษาชุดการทดสอบให้เสถียรตลอดการวนซ้ำ เพื่อให้คุณสามารถระบุผลลัพธ์ที่ได้จากการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ ไม่ใช่จากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม

พิมพ์เขียวที่เป็นมิตรต่อมนุษย์สำหรับการประเมินและความปลอดภัย 🧪

ชุดทองคำ: เก็บชุดทดสอบขนาดเล็กที่คัดสรรมาอย่างดีของงานจริง ให้คะแนนผลลัพธ์สำหรับความเป็นประโยชน์และผลเสีย
Red-teaming: ทดสอบความเครียดโดยเจตนาสำหรับการเจลเบรก ความลำเอียง การฉีด หรือการรั่วไหลของข้อมูล
คำเตือนราวกั้น: กำหนดมาตรฐานคำแนะนำด้านความปลอดภัยและตัวกรองเนื้อหา
การยกระดับ: ทำให้สามารถส่งต่อไปยังมนุษย์ได้โดยที่บริบทยังคงสมบูรณ์
บันทึกการตรวจสอบ: จัดเก็บข้อมูลอินพุต เอาต์พุต และการตัดสินใจเพื่อความรับผิดชอบ

นี่ไม่ใช่เรื่องเกินจริง หลักการของ NIST AI RMF และ OECD นำเสนอรูปแบบที่เรียบง่าย ได้แก่ ขอบเขต การประเมิน การจัดการ และการติดตาม ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือรายการตรวจสอบที่ควบคุมโครงการให้อยู่ในกรอบโดยไม่ทำให้ทีมทำงานช้าลง [1][3]

ชิ้นส่วนวัฒนธรรม: จากนักบินสู่ระบบปฏิบัติการ 🏗️

บริษัทที่ขยายขนาด AI ไม่ได้แค่เพิ่มเครื่องมือเท่านั้น แต่ยังสร้างรูปแบบ AI อีกด้วย ผู้นำสร้างแบบจำลองการใช้งานประจำวัน ทีมเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และกระบวนการต่างๆ จะถูกออกแบบใหม่โดยมี AI อยู่ในวงจร แทนที่จะถูกจัดวางแบบแยกไว้ต่างหาก

หมายเหตุภาคสนาม: การปลดล็อกทางวัฒนธรรมมักจะมาถึงเมื่อผู้นำหยุดถามว่า "โมเดลทำอะไรได้บ้าง" และเริ่มถามว่า "ขั้นตอนใดในเวิร์กโฟลว์นี้ที่ช้า ดำเนินการด้วยตนเอง หรือมีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาด และเราจะออกแบบใหม่โดยใช้ AI ร่วมกับผู้คนได้อย่างไร" นั่นคือเวลาที่ชัยชนะทวีคูณ

ความเสี่ยง ต้นทุน และส่วนที่ไม่สบายใจ 🧯

ต้นทุนแฝง: โครงการนำร่องสามารถปกปิดค่าใช้จ่ายในการบูรณาการที่แท้จริงได้ เช่น การล้างข้อมูล การจัดการการเปลี่ยนแปลง เครื่องมือตรวจสอบ และวงจรการฝึกอบรมซ้ำ บริษัทบางแห่งรายงานว่ามีความสูญเสียทางการเงินระยะสั้นที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผลลัพธ์ที่บกพร่อง หรือเหตุการณ์อคติก่อนที่จะได้รับประโยชน์ ควรวางแผนรับมือกับปัญหานี้อย่างสมเหตุสมผล [5]
ระบบอัตโนมัติมากเกินไป: หากคุณเอามนุษย์ออกจากขั้นตอนที่เน้นการตัดสินเร็วเกินไป คุณภาพและความไว้วางใจอาจลดลงฮวบฮาบได้
การล็อกอินของผู้ขาย: หลีกเลี่ยงการเข้ารหัสแบบฮาร์ดโค้ดตามความแปลกประหลาดของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง รักษาการแยกส่วนไว้
ความเป็นส่วนตัวและความเป็นธรรม: ปฏิบัติตามคำแนะนำในท้องถิ่นและบันทึกมาตรการบรรเทาผลกระทบของคุณ ชุดเครื่องมือของ ICO มีประโยชน์สำหรับทีมงานในสหราชอาณาจักร และเป็นจุดอ้างอิงที่มีประโยชน์ในที่อื่นๆ [2]

วิธี ผสานรวม AI เข้ากับ รายการตรวจสอบตั้งแต่โครงการนำร่องจนถึงการผลิตในธุรกิจของคุณ 🧰

คำถามที่พบบ่อย: บทสรุปสั้นๆ เกี่ยวกับ วิธีนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจของคุณ 💬

ถาม: เราจำเป็นต้องมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเริ่มต้นหรือไม่?
ตอบ: ไม่ เริ่มต้นด้วยผู้ช่วยสำเร็จรูปและการผสานรวมแบบเบาๆ สำรองบุคลากรด้าน ML เฉพาะทางไว้สำหรับกรณีการใช้งานที่กำหนดเองและมีมูลค่าสูง

ถาม: เราจะหลีกเลี่ยงอาการประสาทหลอนได้อย่างไร
ตอบ: ดึงข้อมูลจากความรู้ที่เชื่อถือได้ คำเตือนที่ถูกจำกัด ชุดการประเมิน และจุดตรวจสอบของมนุษย์ นอกจากนี้ ควรระบุให้ชัดเจนเกี่ยวกับโทนและรูปแบบที่ต้องการ

ถาม: แล้วเรื่องการปฏิบัติตามข้อกำหนดล่ะ?
ตอบ: สอดคล้องกับหลักการที่เป็นที่ยอมรับและแนวทางปฏิบัติในท้องถิ่น และเก็บเอกสารไว้ หลักการของ NIST AI RMF และ OECD ถือเป็นกรอบการทำงานที่มีประโยชน์ ส่วน UK ICO ก็มีรายการตรวจสอบที่ใช้งานได้จริงสำหรับการปกป้องข้อมูลและความเป็นธรรม [1][2][3]

ถาม: ความสำเร็จมีหน้าตาเป็นอย่างไร
ตอบ: ชัยชนะที่มองเห็นได้เพียงครั้งเดียวในแต่ละไตรมาสที่ยั่งยืน เครือข่ายผู้สนับสนุนที่มุ่งมั่น และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในตัวชี้วัดหลักบางประการที่ผู้นำพิจารณาอย่างแท้จริง

พลังแห่งความเงียบสงบของการทบต้นชนะ 🌱

คุณไม่จำเป็นต้องมุ่งสู่ดวงจันทร์ คุณต้องการแผนที่ ไฟฉาย และนิสัย เริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์รายวันเพียงหนึ่งเดียว จัดทีมให้อยู่ในแนวทางการกำกับดูแลที่เรียบง่าย และทำให้ผลลัพธ์ปรากฏชัดเจน รักษาโมเดลและคำแนะนำของคุณให้พกพาสะดวก ข้อมูลของคุณสะอาด และฝึกอบรมพนักงานของคุณ จากนั้นก็ทำซ้ำๆ ไปเรื่อยๆ

ถ้าคุณทำแบบนั้น การนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจของคุณ ก็จะไม่ใช่โปรแกรมที่น่ากลัวอีกต่อไป มันจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของงานประจำอย่างการควบคุมคุณภาพ (QA) หรือการจัดทำงบประมาณ อาจจะดูไม่น่าสนใจเท่าไหร่ แต่มีประโยชน์มากกว่าเยอะ และใช่ บางครั้งคำอุปมาอุปไมยก็อาจจะดูสับสน และแดชบอร์ดก็อาจจะดูรก ไม่เป็นไร สู้ต่อไปนะ 🌟

โบนัส: เทมเพลตสำหรับคัดลอกและวาง 📎

สรุปกรณีการใช้งาน

ปัญหา:
ผู้ใช้:
ข้อมูล:
ขอบเขตการตัดสินใจ:
ความเสี่ยงและการบรรเทา:
ตัวชี้วัดความสำเร็จ:
แผนการเปิดตัว:
ทบทวนจังหวะ:

รูปแบบการแจ้งเตือน

บทบาท:
บริบท:
งาน:
ข้อจำกัด:
รูปแบบเอาท์พุต:
ตัวอย่างภาพไม่กี่ช็อต:

อ้างอิง

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

[2] สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลแห่งสหราชอาณาจักร (ICO) คำแนะนำเกี่ยวกับ AI และการคุ้มครองข้อมูล
อ่านเพิ่มเติม

[3] OECD หลักการ AI
อ่านเพิ่มเติม

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

[5] รอยเตอร์ ส การสำรวจของ EY พบว่าบริษัทส่วนใหญ่ประสบกับความสูญเสียทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงจากการใช้ AI
อ่านเพิ่มเติม

ค้นหา AI ล่าสุดได้ที่ร้านค้า AI Assistant อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา

กลับไปที่บล็อก

ประเทศ/ภูมิภาค