ในยุคดิจิทัลที่ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) กำลังเข้ามาเปลี่ยนโฉมหน้าธุรกิจและการทำงานอย่างรวดเร็ว หลายองค์กรต่างตื่นตัวกับการนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถและความได้เปรียบทางการแข่งขัน แต่มีอีกมุมหนึ่งที่หลายองค์กรมักเจอ คือ การลงทุนใน AI แล้วไม่เกิดผลลัพธ์ที่จับต้องได้จริง กลายเป็นแค่ “เทรนด์” ที่ผ่านมาแล้วก็ผ่านไปดังนั้นคำถามสำคัญจึงอยู่ที่ว่า…
จะเรียนรู้ AI และนำมาใช้จริงในองค์กรอย่างไรให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ไม่ใช่แค่ตามกระแส?
ทำความเข้าใจ AI ให้ลึกและถูกจุดการเรียนรู้ AI อย่างถูกต้องเริ่มต้นจากการเข้าใจเทคโนโลยีและวิธีการทำงานของ AI ในระดับที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่แค่รู้จักชื่อหรือคุณสมบัติพื้นฐาน เช่น Machine Learning, Deep Learning, หรือ NLP (Natural Language Processing) แต่ต้องเข้าใจว่าระบบ AI เหล่านี้สามารถช่วยแก้ปัญหาอะไรได้บ้างในธุรกิจของคุณ เช่น
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) เพื่อหาความเชื่อมโยงหรือแนวโน้มที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น
การทำนายพฤติกรรมลูกค้า (Predictive Analytics) เพื่อปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตรงจุด
การทำ Automation ในกระบวนการทำงานที่ซ้ำซ้อน (Robotic Process Automation) เพื่อเพิ่มความเร็วและลดข้อผิดพลาด
เคล็ดลับ: เริ่มจากการตั้งคำถามในองค์กร เช่น “ปัญหาหลักที่ต้องการแก้คืออะไร?”, “ข้อมูลใดที่เรามีและสามารถใช้ได้?”, “AI จะช่วยให้การทำงานดีขึ้นยังไง?” เมื่อเข้าใจจุดเริ่มต้นนี้แล้ว การนำ AI มาใช้จะมีทิศทางและเป้าหมายที่ชัดเจน
ลงมือทำจริง ด้วยการทดลองและพัฒนา (Proof of Concept)
การเรียนรู้ AI ไม่ใช่แค่ศึกษาทฤษฎี แต่ต้องมีการลงมือทำจริงในรูปแบบของ Proof of Concept (PoC) หรือโครงการต้นแบบ เพื่อพิสูจน์ว่า AI สามารถแก้ปัญหาได้จริงในบริบทขององค์กร เช่น
ทดลองสร้างโมเดล AI สำหรับทำนายความต้องการของลูกค้าในช่วงเวลาหนึ่ง
พัฒนา Chatbot ที่ตอบคำถามลูกค้าในแบบเรียลไทม์ และวัดผลว่าช่วยลดเวลาการตอบกลับได้เท่าไร
ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อคาดการณ์ความเสียหายของเครื่องจักรล่วงหน้า
หลังจากนั้นต้องวัดผลอย่างต่อเนื่อง และปรับปรุงโมเดลให้แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยข้อมูลและฟีดแบ็กจริงจากการใช้งานในองค์กร
ยกตัวอย่างองค์กรที่ใช้ AI อย่างจับต้องได้จริง
ธนาคารกสิกรไทย (Kasikornbank)
กสิกรไทยพัฒนา AI เพื่อตรวจจับพฤติกรรมทุจริตทางการเงินแบบเรียลไทม์ โดย AI จะวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมกว่าแสนรายการต่อวัน เพื่อตรวจหาความผิดปกติที่อาจเป็นสัญญาณของการทุจริต ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการสูญเสียทางการเงินและเพิ่มความปลอดภัยให้ลูกค้า นอกจากนี้ยังมีการใช้ AI ในการประเมินสินเชื่อและการให้คำแนะนำด้านการลงทุนแบบ Personalized
SCG (Siam Cement Group)
SCG นำ AI มาใช้ในสายการผลิต โดยใช้เทคนิค Predictive Maintenance วิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์เครื่องจักรแบบเรียลไทม์ เพื่อคาดการณ์เวลาที่เครื่องจักรอาจเสียหายล่วงหน้า ช่วยลด downtime และค่าใช้จ่ายซ่อมแซมฉุกเฉิน นอกจากนี้ AI ยังช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิตให้มีประสิทธิภาพและลดของเสีย
LINE ประเทศไทย
LINE นำ AI มาใช้พัฒนาระบบ Chatbot ตอบสนองคำถามลูกค้าในแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้ลดเวลารอคอยและภาระงานของฝ่ายบริการลูกค้าได้มาก อีกทั้งยังสามารถรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้งานเพื่อพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้มากขึ้น
สรุป
การเรียนรู้และใช้งาน AI ให้เกิดผลจริงต้องมาพร้อมกับความเข้าใจที่ลึกซึ้งและมีเป้าหมายชัดเจน ไม่ใช่แค่ตามเทรนด์ที่เปลี่ยนไปตามกระแสโลก แต่ต้องเริ่มจากการวิเคราะห์ปัญหาขององค์กร เลือกเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสม ลงมือทำจริงด้วยโครงการต้นแบบ และพัฒนาอย่างต่อเนื่ององค์กรที่นำ AI มาใช้อย่างเป็นระบบและจริงจัง จะสามารถสร้างมูลค่า เพิ่มประสิทธิภาพ และเสริมความแข็งแกร่งทางธุรกิจได้อย่างยั่งยืนอย่าปล่อยให้ AI เป็นแค่คำฮิต แต่จงเปลี่ยนมันให้เป็นเครื่องมือทรงพลังที่ใช้งานได้จริงในองค์กรของคุณ เพื่อสร้างความแตกต่างและเติบโตในยุคดิจิทัลนี้อย่างมั่นใจ