3 คำถามสำคัญ เพื่อความสำเร็จในการใช้ AI
การยกระดับมุมมองจาก AI เป็นเครื่องมือให้เป็นผู้ร่วมงาน เป็นเทรนด์ที่เริ่มได้รับการพิสูจน์ว่าจะช่วยเปลี่ยนวิธีคิดในการทำงานที่เน้นความร่วมมือระหว่างคนและ AI ได้ดี โดยให้ AI ร่วมเสริมจุดแข็งของทีมงาน เพื่อไปถึงเป้าหมายเดียวกัน จากที่ AI มีจุดแข็งในการค้นคว้า-วิเคราะห์-เชื่อมโยงข้อมูลปริมาณมากได้รวดเร็ว สามารถทำงานแบบ Automation ได้โดยไม่หยุดพัก
ด้วยวัฏจักรธรรมชาติของเทคโนโลยีหรือสถานการณ์ที่มีผลกระทบในวงกว้าง ทุกวงการ จนถึงระดับ “เปลี่ยนโลก” ผู้มีส่วนได้เสีย หรือ Stakeholder ต่างๆ จึงตื่นตัวกันเป็นพิเศษในการเรียนรู้ ทดลอง คาดการณ์ และ “Transform” ไม่ว่าจะเป็นภาคธุรกิจที่ต้องปรับตัวเพื่อรักษาพื้นที่เดิมหรือสร้างความได้เปรียบใหม่ ภาครัฐที่ได้รับเสียงเรียกร้องจากประชาชนให้อย่ารอช้า-ช่วยสนับสนุนโดยเร็ว ภาคการศึกษาวิจัยที่ต้องเร่งเครื่องอัปเดตองค์ความรู้ใหม่ๆ ไม่ให้ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง และประชาชนทั่วไปโดยเฉพาะวัยที่กำลังทำงาน ถ้าจะใช้คำตรงๆ ก็คือ เพื่อไม่ให้ “ตกงาน” ซึ่งถ้าเราลองทบทวนการ Transformation ที่เกิดจาก Internet, Mobile, Blockchain, หรือ COVID-19 น่าจะพอเห็นความคล้ายกันของวัฏจักรนี้ได้
แม้ไม่มีใครคาดการณ์ได้แม่นยำ 100% แต่สิ่งที่ทำได้คือการ “เรียนรู้-ทดลอง-คาดการณ์-แลกเปลี่ยน” อย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มโอกาสให้แต่ละ Stakeholder ไปถึงเป้าหมายของตนได้มากขึ้น และนี่คือสิ่งที่ผมอยากแชร์จากการลองผิดลองถูกเกี่ยวกับ AI ในช่วงที่ผ่านมาเป็น 3 คำถามสำคัญเพื่อความสำเร็จในการใช้ AI ครับ
1. AI สำเร็จได้ ถ้า “เป้าหมาย” ชัด
ความสำเร็จและความรวดเร็วของความสำเร็จในการทำ AI Transformation แปรผันตรงกับความชัดเจนของเป้าหมาย ยิ่งเป้าหมายชัดเจนเท่าไร ก็จะประหยัดทรัพยากรเงิน แรงงาน และเวลาที่ต้องใช้มากขึ้นเท่านั้น เทคนิคง่ายๆ คือการตั้งคำถามก่อนว่า “เราจะใช้ AI เพื่อแก้ปัญหา (Pain Point) อะไร?” และ “จะวัดผลสำเร็จในการใช้ AI อย่างไร?” เช่น ลดต้นทุน เพิ่มยอดขาย เพิ่มคุณภาพ หรือเพิ่มประสบการณ์ลูกค้า แบบวัดผลได้ในเชิงปริมาณและคุณภาพ
2. เลือก AI แบบ “มุ่งเป้า” จุดแข็ง-ทำง่าย
“อะไรคือจุดแข็ง ที่พัฒนาต่อยอดได้ง่าย?” จากที่ผมได้มีโอกาสสัมผัส พบว่าองค์กรที่วันนี้ระบบ AI ที่นำมาใช้หรือพัฒนาเห็นผลจับต้องได้แล้ว คือองค์กรที่เน้นการมุ่งเป้า หรือโฟกัสเฉพาะจุดก่อน ซึ่งจุดที่โฟกัสคือจุดแข็งที่สุด (หรือจุดที่มีผลกระทบมากที่สุด) และทำง่ายที่สุด หมายความว่าต่อให้จุดใดดูเหมือนจะผลกระทบมากแต่ทำยากกว่า ก็ควรรอต่อคิวให้กับจุดที่ทำง่ายกว่า เพื่อให้ทีมงานเห็นผลเร็วขึ้นและเรียนรู้สูตรสำเร็จสำหรับองค์กรได้เร็วขึ้น ก่อนขยับไปทำจุดที่ยากกว่า ซึ่งคำว่ามุ่งเป้านี้ผมมองว่าควรเริ่มจากไม่เกิน 1-3 เป้า เช่น สำหรับบริษัทที่หัวใจสำคัญคือ การบริหาร-คน-ตลาด ผมจะเลือกพัฒนาระบบ AI Dashboard สำหรับช่วยผู้บริหารวิเคราะห์เจาะลึกแบบเรียลไทม์ เพื่อให้เห็นภาพรวมอย่างรวดเร็วก่อน แล้วค่อยไปพัฒนาระบบประเมินผลพนักงาน และระบบวัดผลแคมเปญการตลาด ซึ่งทั้ง 3 อย่างนี้เป็นงานที่มี Impact สูง และพัฒนาเข้าสู่ AI ได้ง่าย เพราะประมวลผลด้วยข้อมูลประเภทตัวอักษรและตัวเลข จากการที่ AI วันนี้ฉลาดในการประมวลผลประเภทนี้และปรับให้ถูกต้องตรงความต้องการเฉพาะของแต่ละกระบวนงานได้ง่าย (หรือใช้ทรัพยากรน้อย) กว่างานที่เกี่ยวกับการประมวลผลรูปภาพหรือวิดีโอ หรือถ้าเป็นภาครัฐก็สามารถเริ่มจากสักหนึ่งกระบวนของหน่วยงานด้านการเกษตร-อาหาร ท่องเที่ยว สาธารณสุข ตามหลักการนี้ได้เช่นกัน ผมสังเกตองค์กรไหนที่ปีแล้วลิสต์มาเป็นสิบๆ อย่าง วันนี้จะยังไม่ค่อยคืบหน้าเท่าไร ดังนั้นลองตัดให้เหลือทีละไม่เกิน 3 และทยอยพัฒนาให้สำเร็จทีละน้อยแบบต่อยอดได้ดูครับ
3. มอง AI เป็น “ผู้ร่วมงาน”
คำถามต่อมาที่สำคัญคือ “บุคลากรที่มีอยู่จะร่วมงานกับ AI ได้อย่างไร?” การยกระดับมุมมองจาก AI เป็นเครื่องมือให้เป็นผู้ร่วมงาน เป็นเทรนด์ที่เริ่มได้รับการพิสูจน์ว่าจะช่วยเปลี่ยนวิธีคิดในการทำงานที่เน้นความร่วมมือระหว่างคนและ AI ได้ดี โดยให้ AI ร่วมเสริมจุดแข็งของทีมงาน เพื่อไปถึงเป้าหมายเดียวกัน จากที่ AI มีจุดแข็งในการค้นคว้า-วิเคราะห์-เชื่อมโยงข้อมูลปริมาณมากได้รวดเร็ว สามารถทำงานแบบ Automation ได้โดยไม่หยุดพัก เช่น การคัดกรองและเตรียมข้อมูล ในขณะที่มนุษย์มีความเหนือกว่าด้านประสบการณ์ วิจารณญาณ และการคำนึงถึงปัจจัยสำคัญที่ต้องใช้ในการตัดสินใจ โดยเฉพาะในเชิงคุณภาพและความสัมพันธ์ มาผสมผสานจุดแข็งของทั้งคู่ให้เกิด “การคิดร่วมกัน และทำร่วมกันของคนและ AI” ให้พนักงานรู้สึกว่า AI คือผู้ร่วมงานที่มาเสริมกำลังของทีม แบ่งเบาภาระของทีมงานที่เป็นมนุษย์ ไม่ใช่คู่แข่ง ซึ่งในวันนี้พบกว่าทีมที่พัฒนาทักษะในการทำงานร่วมกับ AI ได้ดีกว่าจะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้มากขึ้นเฉลี่ยประมาณ 40%
เมื่อได้คำตอบครบทั้ง 3 ข้อแล้ว ขั้นตอนต่อไปจึงเป็นการลงรายละเอียดของกระบวนงานในปัจจุบันว่าขีดความสามารถของ AI ที่องค์กรจัดซื้อหรือพัฒนาขึ้น สามารถเข้ามาช่วยในจุดใดได้บ้างแล้ว และจุดใดที่ต้องมี Human in the loop หรือมนุษย์คอยตรวจสอบหรือกำกับดูแล ซึ่งเทคนิคอื่นๆ ที่แต่ละองค์กรได้เคยใช้มาตั้งแต่การ Transform รอบก่อนๆ ก็สามารถนำมาประยุกต์ต่อยอดได้ในรอบนี้ เพื่อให้เป็นหรือมี AI Governance, AI-Driven Culture, AI-Customer Centric ฯลฯ จนผลลัพธ์ของทีมออกมาตรงเป้าหมายอย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดครับ