ความท้าทายใหม่ เมื่อองค์กรเข้าสู่ยุค AI

จากรายงานการสำรวจ Gartner 2020 CIO Agenda Survey ถึงความต้องการของผู้บริหารระดับสูงด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ประจำปี 2020 พบว่าองค์กรธุรกิจชั้นนำต่างคาดว่าจำนวนโครงการด้าน AI
จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปี 2021 และกว่า 40% วางแผนจะนำโซลูชั่น AI มาปรับใช้ในองค์กร
อย่างจริงจังภายในสิ้นปี
2020 นี้

ทว่าความเป็นจริงแล้วองค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ยังต้องเผชิญหน้ากับความท้าทายในการนำ AI มาปรับใช้
ในองค์กรอยู่
ทำให้การดึงศักยภาพที่แท้จริงของเทคโนโลยี AI มาสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจยังอยู่ในวงจำกัด

ผู้นำไอทีที่รับผิดชอบเรื่อง AI จะต้องมีบทบาทในการช่วยพัฒนากลยุทธ์ด้านโครงสร้างพื้นฐานควบคู่ไปด้วย เพื่อช่วยให้การนำ AI มาใช้มีความยืดหยุ่นตามความต้องการ และที่สำคัญคือต้องตระหนักถึงคุณค่าของการนำ AI มาใช้

รูปภาพจาก  www.chiangmainews.co.th

Gartner ได้คาดการณ์อนาคตของเทคโนโลยี AI ไว้ 5 ประการ แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการเติบโตอย่างรวดเร็วของการใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ของ AI และความสำเร็จในการผลิตต้นแบบ AI ที่ผู้บริหารไอทีควรพิจารณามีดังต่อไปนี้

1. AI จะเป็นตัวแปรสำคัญของการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐาน
AI จะยังเป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจด้านการวางโครงสร้างพื้นฐานและขับเคลื่อนงานในองค์กรต่อเนื่องไปจนถึงปี 2023

2. การจัดการความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นจากการปรับใช้ AI ในการทำงานร่วมกัน
หนึ่งในความท้าทายลำดับต้น ของการนำเทคนิคในเทคโนโลยี AI เช่น ML หรือ Deep Neural Network (DNN) มาปรับใช้ท่ามกลางสภาพแวดล้อมของ edge และ IoT (Internet of Things)
ที่มีความซับซ้อนของข้อมูลและการวิเคราะห์อยู่มากมาย

รูปภาพจาก  www.enterpriselab.co

3. บางครั้งที่เทคนิค Machine Learning แบบธรรมดาๆ ก็มอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
องค์กรธุรกิจมากกว่า 75% จะใช้ DNNs คู่กับการใช้งานที่สามารถใช้เทคนิค Machine Learning แบบดั้งเดิมได้ไปจนถึงปี 2023 ผู้ที่นำ AI มาปรับใช้ในธุรกิจรายแรก และประสบความสำเร็จนั้น ล้วนเกิดจากการใช้ประโยชน์จากโซลูชั่น Machine Learning ในทางปฏิบัติเพื่อนำเสนอคุณค่าทางธุรกิจ

4. ทำให้ผู้ให้บริการระบบคลาวด์กลายเป็นส่วนหนึ่งในกลยุทธ์
การใช้เทคโนโลยีคลาวด์เชิงกลยุทธ์ เช่น Cognitive Application Programming Interface
เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล, หรือเทคนิคการจัดการ Package Software หรือ container และการประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ จะสามารถช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้ AI ได้

5. การใช้ระบบ AI augmented automation อย่างเต็มที่ เต็มความสามารถ
เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่องค์กรธุรกิจจะต้องจัดการเพิ่มสูงขึ้น ดังนั้น การแจ้งเตือนเมื่อระบบ
เกิดความผิดพลาด และการขาดประสิทธิภาพในการจัดลำดับความสำคัญของปัญหาก็จะมากตามไปด้วย

ดังนั้น จึงเป็นเรื่องปกติที่เมื่อพูดถึง AI ฝ่ายไอทีและฝ่ายธุรกิจมักจะพูดกันคนละภาษา

 

Credit By  : Techhub 

Comments are closed.