การขยาย AI จากโครงการทดลองสู่การใช้งานจริง ต้องไปไกลกว่าการช่วยให้งานเดิมเสร็จเร็วขึ้น ผู้บริหารกรุงศรีและ Accenture เสนอให้องค์กรเริ่มจากปัญหาธุรกิจ แล้วทบทวนว่าขั้นตอนใดยังจำเป็น ส่วนใดควรใช้คน และงานใดให้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยได้ พร้อมกำหนดเกณฑ์วัดผลและประเมินต้นทุนให้ครอบคลุม เพราะเวลาที่ประหยัดได้ จะสร้างประโยชน์ต่อองค์กรได้ก็ต่อเมื่อมีการนำไปใช้ต่ออย่างชัดเจน
มนต์รวี เชียรชัยนิรัติศัย ผู้บริหารสายงานโซลูชั่นและวิศวกรรมข้อมูล ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) และ อภิชาต อรุณคุณารักษ์ Managing Director – Head of Digital Core, Thailand, Accenture ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองในการเสวนา “AI at Scale: From Pilot to Production Reality” โดยให้ความสำคัญกับการเชื่อม AI เข้ากับเป้าหมายธุรกิจ ตั้งแต่การเลือกโจทย์ การปรับวิธีทำงาน ไปจนถึงการเตรียมข้อมูลและบุคลากร เนื่องจากความสำเร็จในขั้นพิสูจน์แนวคิด หรือ POC ยังไม่ได้ยืนยันว่าโครงการจะสร้างผลลัพธ์ได้เมื่อเข้าสู่การทำงานจริง
ทบทวนกระบวนการ ก่อนใช้ AI เร่งงาน
“เร็วขึ้นแล้วยังไง” เป็นคำถามที่มนต์รวีเสนอให้องค์กรถามต่อเมื่อ AI ช่วยประหยัดเวลาทำงานได้ เพราะเวลาที่ลดลง ต้องเชื่อมกับประโยชน์ที่ธุรกิจต้องการ หากพนักงานทำงานเสร็จเร็วขึ้น องค์กรต้องพิจารณาว่าจะนำเวลาที่ได้คืนไปทำอะไรต่อ และสิ่งนั้นช่วยให้งานหรือธุรกิจดีขึ้นอย่างไร การวัดเพียงว่างานเสร็จเร็วกว่าเดิมจึงยังไม่เพียงพอที่จะอธิบายคุณค่าของการลงทุนทั้งหมด
มนต์รวี อธิบายว่า ก่อนนำ AI เข้าไปในกระบวนการเดิม องค์กรควรถอยกลับมาดูว่าขั้นตอนที่มีอยู่ยังจำเป็นหรือไม่ ขั้นตอนใดต้องให้มนุษย์ทำ และส่วนใดสามารถใช้ AI หรือระบบดิจิทัลเข้ามาช่วยได้ การตัดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นออก พร้อมเลือกเทคโนโลยีให้เหมาะกับงาน จะช่วยให้เห็นโอกาสปรับปรุงทั้งกระบวนการ ได้มากกว่าการเร่งงานเฉพาะจุด โดยยังคงวิธีทำงานทุกอย่างไว้เหมือนเดิม
อภิชาต กล่าวว่า การใช้ AI มีตั้งแต่ช่วยงานรายบุคคล ทำงานบางขั้นตอนให้เป็นอัตโนมัติ ปรับกระบวนการ ไปจนถึงสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่ ซึ่งให้ผลแตกต่างกันตามระดับการเปลี่ยนแปลง หากต้องการผลลัพธ์ที่ต่างไปจากเดิมมาก องค์กรอาจต้องคิดใหม่ทั้งผลิตภัณฑ์หรือวิธีดำเนินธุรกิจ โดยยกตัวอย่างการใช้บุคคลเสมือนขายสินค้าบนแพลตฟอร์ม Baidu เพื่อแสดงให้เห็นการนำ AI ไปเปลี่ยนวิธีทำธุรกิจ มากกว่าช่วยลดเวลาทำงานเพียงอย่างเดียว
อย่างไรก็ตาม การเลือกระดับการเปลี่ยนแปลงต้องเริ่มจากปัญหาที่ต้องการแก้ มนต์รวี กล่าวว่า คำถามเกี่ยวกับ AI เริ่มเปลี่ยนจากการถามว่าเทคโนโลยีทำอะไรได้บ้าง มาเป็นการนำปัญหาธุรกิจมาตั้งต้น แล้วพิจารณาว่า AI จะช่วยได้อย่างไร แม้โมเดลที่พัฒนาขึ้นและทางเลือกที่เพิ่มขึ้น จะช่วยลดข้อจำกัดทางเทคนิคบางส่วน แต่โครงการที่ผ่านการทดลองแล้ว ยังต้องตอบให้ชัดว่าฝ่ายธุรกิจจะนำไปใช้ทำอะไร และตอบความต้องการจริงหรือไม่ การทำงานร่วมกับฝ่ายธุรกิจตั้งแต่เลือกโจทย์ จึงมีความสำคัญต่อการพัฒนาโครงการให้ไปต่อได้
ภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ คน และทักษะ องค์กรควรเลือกวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมกับงาน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ AI ทุกกรณี มนต์รวียกตัวอย่างงานเอกสารจำนวนมากว่า ก่อนพัฒนา AI มาอ่านเอกสาร ควรพิจารณาว่าสามารถเปลี่ยนการกรอกข้อมูลให้เป็นดิจิทัลตั้งแต่ต้นทางได้หรือไม่ เพราะการปรับกระบวนการและวางพื้นฐานดิจิทัลอาจแก้ปัญหานั้นได้อยู่แล้ว ส่วนงานที่ไม่มีปัญหาก็ไม่ควรพยายามสร้างโจทย์ขึ้นมาเพียงเพื่อให้มีโครงการ AI เพราะอาจทำให้ใช้ทรัพยากรไม่ตรงกับความจำเป็น
วัดผลและต้นทุนให้ชัด ก่อนขยาย AI
อภิชาต กล่าวว่า แนวทางใช้ AI ต้องเริ่มจากกลยุทธ์ธุรกิจและโจทย์ที่ต้องการแก้ พร้อมกำหนดผลที่ต้องการวัดให้ชัด เช่น ยอดขาย รายได้ หรือผลที่เกิดกับลูกค้า เพื่อให้มีเกณฑ์พิจารณาว่าโครงการสร้างประโยชน์ตามที่คาดหวังหรือไม่ ขณะเดียวกันต้องประเมินต้นทุนให้ครอบคลุมทั้งบุคลากร ทักษะ ข้อมูล ความปลอดภัย การปรับกระบวนการ และการติดตามผล เพราะค่าใช้จ่ายไม่ได้สิ้นสุดเมื่อพัฒนาระบบเสร็จ และการประเมินครั้งแรกอาจยังไม่สะท้อนต้นทุนทั้งหมดเมื่อใช้งานจริง
การพัฒนา AI ต้องอาศัยการทดลองและปรับปรุงเป็นรอบ โดยมีเกณฑ์เปรียบเทียบว่าผลดีขึ้นตามเป้าหมายหรือไม่ การติดตามจึงควรพิจารณาหลายด้านประกอบกัน เพื่อให้เห็นทั้งผลลัพธ์และต้นทุนที่เกิดขึ้นจริง หากปรับปรุงแล้วโครงการยังไม่สามารถตอบโจทย์ตามที่คาดหวัง ผู้บริหารต้องตัดสินใจหยุดหรือเปลี่ยนวิธีแก้ปัญหา อภิชาตย้ำว่า AI ไม่สามารถแก้ทุกเรื่องได้ แม้องค์กรจะมีงบประมาณซื้อเทคโนโลยี แต่ยังต้องพิจารณาว่าเทคโนโลยีนั้นช่วยแก้ปัญหาที่เลือกไว้ได้หรือไม่
อีกเงื่อนไขสำคัญคือความแตกต่างระหว่างข้อมูลช่วงทดลองกับข้อมูลในการทำงานจริง อภิชาตอธิบายว่า บางโครงการนำข้อมูลเพียงส่วนหนึ่งมาทดสอบแล้วใช้งานได้ แต่เมื่อเริ่มทำงานจริงกลับพบกรณีที่ไม่เคยครอบคลุมในการทดสอบ ทำให้ระบบไม่สามารถทำงานได้ตามคาด องค์กรจึงต้องเตรียมข้อมูลให้เชื่อมกับกระบวนการธุรกิจ และพิจารณาสถานการณ์ที่ต่างจากเงื่อนไขช่วงทดลองด้วย
ขณะเดียวกันต้องกำหนดขอบเขตให้ชัดว่า AI สามารถตอบเรื่องใดได้และเรื่องใดตอบไม่ได้ พร้อมควบคุมการทำงานให้อยู่ในกรอบที่กำหนด อภิชาตมองว่า หากยังไม่สามารถควบคุม AI ได้ ก็ไม่ควรนำกระบวนการนั้นเดินหน้าต่อ ส่วนมนต์รวีย้ำว่า การพิจารณาโครงการต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยในการใช้งานควบคู่กัน ทั้งด้านข้อมูล ความปลอดภัยของระบบ และความปลอดภัยของ AI
เตรียมคนทั้งองค์กรให้ใช้ AI เป็น
มนต์รวี กล่าวว่า การขยาย AI เป็นเรื่องของคนทั้งองค์กร เนื่องจากพนักงานสามารถเข้าถึงเครื่องมือได้หลายระดับ ตั้งแต่แชตบอตช่วยงาน การนำ AI มาใช้ภายในระบบ ไปจนถึงการสร้าง AI Agent สำหรับทีม การสนับสนุนการใช้งานจึงต้องพิจารณาทั้งเครื่องมือที่เหมาะกับงานและความพร้อมของพนักงาน เพื่อให้แต่ละทีมนำ AI ไปช่วยงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การจัดหาเครื่องมือต้องทำควบคู่กับการเตรียมทักษะ วิธีคิด และความตระหนักในการใช้งาน รวมถึงความเข้าใจเรื่องอคติของ AI เพื่อให้พนักงานเลือกใช้ได้อย่างเหมาะสม การเตรียมคนอาจไม่ได้ทำให้ข้อจำกัดทุกอย่างหายไป แต่ช่วยให้องค์กรใช้เครื่องมือได้ดีขึ้น ขณะที่อภิชาตแนะนำให้เริ่มจากการทดลองใช้ด้วยตนเองและแลกเปลี่ยนกับคนรุ่นใหม่หรือคนในทีมที่มีประสบการณ์ เพื่อนำสิ่งที่เรียนรู้กลับมาพิจารณากับโจทย์ธุรกิจ แล้วประเมินผลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
กรุงศรี วาง AI Kitchen รองรับการขยาย AI ทั่วองค์กร
ลอรีอัล มอบทุน 4 นักวิจัยสตรีไทย ขยายพันธมิตรหนุนวิทยาศาสตร์
