COVID-19

AI Technology

Innovation

Smart Factory

IoT, M2M

20.07.2022

【AI & ML】เตรียมพร้อมอนาคต AI และ ML มาตรฐานธุรกิจ ที่มนุษย์ต้องเหนือกว่า

เตรียมพร้อมอนาคต AI และ ML มาตรฐานธุรกิจ ที่มนุษย์ต้องเหนือกว่า

ปัจจุบันไม่ว่าจะเป็นในภาคธุรกิจ หรืออุตสาหกรรม เราคงได้คุ้นเคยกันดีกับคำว่า ML (Machine Learning) และ AI (Artificial Intelligence) ซึ่งแน่นอนว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ได้ถูกวิจัยและพัฒนาตลอดหลายปีที่ผ่านมา เพื่อสามารถปรับความเหมาะสมให้เข้ากับธุรกิจตามยุคสมัยที่เปลี่ยนแปลงไป

อย่างไรก็ตามการปรับตัวของทุกภาคธุรกิจ และอุตสาหกรรรมยังคงเป็นเรื่องที่ต้องเรียนรู้ และติดตามอย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มโอกาสการแข่งขันในตลาดระยะยาว ซึ่งเป็นที่น่าสนใจต่อมาคือ อนาคตของ AI และ ML จะดำเนินและเติบโตไปอย่างไร และในฐานะผู้ประกอบการ เราสามารถปรับทิศทางธุรกิจได้อย่างไรบ้าง

ดร. พณชิต กิตติปัญญางาม ผู้อำนวยการ DPU X มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ นายกสมาคม Thailand Tech Startup Association CEO บริษัท ZTRUS เล่าว่า ความเป็นมาของการนำ AI และ ML มาใช้ในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมมีมาตั้งแต่ราวปี ค.ศ. 1960 – 1970 แล้ว หมายความว่า ระยะเวลากว่า 60 ปีก่อนจนถึงปัจจุบัน คอนเซปต์หรือกระบวนความคิดบางอย่างของ AI ยังคงอยู่ และสามารถนำมาปรับใช้กับสาขาธุรกิจต่าง ๆ ได้

ซึ่งถ้านำมาขยายภาพตามยุคสมัยต่าง ๆ ของการนำ AI มาใช้ จะเห็นได้ว่า ช่วงยุคเริ่มแรก หลายธุรกิจพยายามให้เครื่องจักรเรียนรู้บนข้อมูลที่ป้อนให้ โดยมีข้อจำกัดในเรื่องของปริมาณข้อมูลที่ไม่สามารถให้ได้ในจำนวนมาก เนื่องจากระบบมีความสามารถในการคำนวณค่อนข้างต่ำ และเป็นการเรียนรู้แบบชั้นเดียว

และเมื่อเข้าสู่ยุคที่ Digital Network มีบทบาทสำคัญกับทุกการใช้งานในชีวิตประจำวัน ปัจจัยสำคัญทำให้ AI และ ML มีประสิทธิภาพมากขึ้น เกิดขึ้นจากเทคโนโลยีที่เรียกว่า ‘Deep Learning’

“‘Deep Learning’ เป็นตัวช่วยในการเพิ่มพลังความสามารถในการคำนวณข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้ ML สามารถเรียนรู้หลักคิดได้อย่างลึกซึ้ง นำไปสู่ AI ที่มีกระบวนการความคิดซับซ้อนมากขึ้น จึงไม่แปลกใจที่ทุกวันนี้เราได้เห็นเทคโนโลยีที่มีความฉลาดใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น” ดร. พณชิต กล่าว

AI และ ML เทคโนโลยีมาตราฐานของทุกอุตสาหกรรม

ปัจจุบันทุกภาคธุรกิจ และอุตสาหกรรมได้มีการนำ AI และ ML เข้ามาใช้อย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็นในกลุ่มโรงงานอุตสาหกรรมมากมายที่ต้องมีหุ่นยนต์ เครื่องจักรต่าง ๆ ในการเรียนรู้สภาพแวดล้อม การตัดสินใจ การรักษาความปลอดภัยของตัวเอง เพื่อบรรลุเป้าหมายตามที่ได้รับคำสั่ง

หรือแม้กระทั่ง Speech Recognition การสั่งการด้วยคำสั่งเสียง ที่ปัจจุบันคุ้นเคยกันเป็นอย่างดีในการใช้ Siri หรือ Alexa

รวมไปถึง Netflix ที่มีระบบ Recommendation หรือการแนะนำซีรีส์ ภาพยนตร์ต่าง ๆ ที่ติดตามจากพฤติกรรมการดูของผู้ชมที่ผ่านมา หรือการเข้าไปอยู่ในส่วนของ E-commerce ที่มีการนำเสนอสินค้า และบริการมากมาย ไม่เพียงวิเคราะห์จากพฤติกรรมที่ผู้บริโภคเคยซื้อ แต่ปัจจุบันความล้ำหน้าของเทคโนโลยีสามารถคาดการณ์แนวโน้มความต้องการสินค้าและบริการที่อาจเพิ่มเติมไปในทิศทางอื่นได้อีกด้วย

ทั้งนี้ ดร. พณชิต ยังได้ยกตัวอย่าง บริษัท แอ็คโคเมท จำกัด ที่ได้มีการนำเอาโปรแกรม AI มาใช้ในแผนกบัญชี เพื่อช่วยในการอ่านใบเสร็จต่าง ๆ ทุ่นแรงในการทำงาน สะดวก และรวดเร็วมากขึ้น “โดยปกติการทำงานบัญชีจำเป็นที่จะต้องคีย์ข้อมูลเข้าระบบ และเทียบความถูกต้อง ซึ่งแน่นอนว่านักบัญชีที่เรียนมากว่า 4 ปี ไม่จำเป็นที่จะนั่งทำงาน Matching ว่าสะกดเหมือนกันหรือเปล่า มันไม่ใช่สิ่งที่นักบัญชีควรจะทำ จึงเป็นเหตุผลที่ว่า AI ควรเข้ามาช่วย เพื่อลดต้นทุนในการทำงานให้กับมนุษย์”
และแน่นอนว่าปัจจุบัน AI และ ML เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางในทุกแวดวงอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นเรื่องท้าทายของผู้ประกอบการทุกฝ่าย ที่จะต้องเรียนรู้ ปรับตัว และเปลี่ยนแปลง

“ต้องเข้าใจว่า AI จะเข้ามามีบทบาทอยู่ในทุกอุตสาหกรรม
5-6 ปีที่แล้วใครมี AI ถือว่าได้เปรียบกว่าคู่แข่ง แต่ปัจจุบันใครไม่มี AI โอกาสรอดต่ำ”

ดร.พณชิต อธิบายเพิ่มเติมว่า ย้อนกลับไปในช่วง 2015 – 2016 ที่ผ่านมา AI ยังเป็นสิ่งใหม่ที่หลายอุตสาหกรรมยังไม่คุ้นชิน ซึ่งในตอนนั้น ภาคธุรกิจไหนมีการนำมาใช้ ถือว่าเป็นโอกาสสำคัญ และมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่งเป็นอย่างมาก

ในทางกลับกันการมี AI ในปัจจุบันถือเป็นเทคโนโลยีบรรทัดฐานของทุกการใช้งาน หากธุรกิจไม่มีเทคโนโลยีเหล่านี้ ถือเป็นเรื่องเสียหาย ไม่สามารถแข่งขันในตลาดได้ และมีโอกาสรอดต่ำ

“ความหมายว่า AI จะเข้าอยู่ทุกอณูของ Process ไม่จำเป็นว่าต้องเฉพาะเจาะจงในอุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่ง แต่สิ่งสำคัญคือให้มองมากกว่าว่า AI จะสามารถเข้าไปช่วยงานในรูปไหนได้บ้าง”

การทำงานที่ต้องพึ่ง AI นั้น ดร.พณชิต อธิบายว่า เหมาะสำหรับรูปแบบการทำงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ และสม่ำเสมอ เช่น งานคีย์เอกสาร ที่มีขั้นตอนการตรวจสอบความถูกต้องซ้ำ ๆ หรือการทำงานที่ต้องอาศัยการเคลื่อนที่สินค้าในตำแหน่งเดิมซ้ำ ๆ ซึ่งงานเหล่านี้เป็นรูปแบบการทำงานที่การกินเวลาทำงานของบุคลากรที่มีทักษะสูงเป็นอย่างมาก

AI จึงสมควรที่จะเป็นตัวช่วยในการตอบโจทย์รูปแบบการทำงานเหล่านี้ ให้สามารถดำเนินไปได้อย่างรวดเร็ว และแม่นยำที่สุดเท่าที่เป็นไปได้

“คนที่ทำงานเพียงทำตามสั่ง ก็จะไม่ต่างกับหุ่นยนต์ ซึ่งหุ่นยนต์รู้เรื่องทำงานตามคำสั่งได้แม่นยำกว่าเรา แต่ถ้าเรารู้วิธีการสั่งงานหุ่นยนต์ เราจะเป็นคนที่เก่งขึ้น” ดร.พณชิต กล่าว

ตามให้ทันเหนือ AI

ท้ายที่สุดแล้ว ดร.พณชิต ได้ฝากถึงธุรกิจ และอุตสาหกรรมที่ต้องอยู่ควบคู่กันกับ AI และ ML ไปอีกยาวนานว่า

“สิ่งที่มนุษย์ต้องพยายามเข้าใจคือ ต้องไม่กลัวการมาของ AI
AI และมนุษย์ต่างก็ไม่สามารถทำงานได้แม่นยำ 100% แต่สิ่งที่มนุษย์มีคือ ‘ความเชื่อใจ’ และ ‘ความรับผิดชอบ’
AI ที่มาจาก Artificial Intelligence คือปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถสร้างขึ้นได้ แต่ Artificial Responsibility หรือความรับผิดชอบแบบประดิษฐ์ ไม่สามารถสร้างขึ้นได้ เพราะความรับผิดชอบเกิดจากจิตใจมนุษย์เท่านั้น”

ดร.พณชิต อธิบายเพิ่มเติมว่า ต่อให้มนุษย์ไม่สามารถทำงานได้แม่นยำ 100% เช่นเดียวกับ AI แต่สิ่งที่มนุษย์มีคือ ความรับผิดชอบ จึงเป็นเหตุผลที่ทำให้มนุษย์มีความพยายามที่จะทำให้ผลงานออกมาดีที่สุด เพราะกลัวต่อการรับผิดชอบกับผลกระทบที่ตามมา ซึ่ง AI ไม่ได้ถูกโปรแกรมให้เข้าใจสิ่งนี้ ฉะนั้นแทนที่มนุษย์จะใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการทำงานรูปแบบซ้ำ ๆ เดิม ๆ มนุษย์ควรนำเวลาที่มีค่าไปควบคุม และพัฒนา AI ให้สามารถใช้งานได้มีสิทธิภาพ เพื่อผลลัพธ์ระยะยาวที่ดีกว่า

“มนุษย์ต้องเรียนรู้การใช้งาน เข้าใจข้อจำกัด เพื่อบรรลุเป้าหมายของการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ และตามทันกับอนาคตของ AI และ ML ต่อไป” ดร.พณชิต กิตติปัญญางาม

________________________________________

Show Case

Related Articles

RECOMMEND