หลายองค์กรเริ่มต้นด้วยคำถามว่า “เราควรเลือก AI Model ตัวไหนดี?”
แต่สำหรับ คุณจุ๊บ ดำรงศักดิ์ รีตานนท์ – Chief Infrastructure and Integration Officer คำถามนี้ยังไม่ใช่สิ่งสำคัญที่สุดในการที่จะเลือกใช้ AI ที่คุ้มค่ากับการดำเนินธุรกิจ
“ก่อนจะถามว่าเราจะใช้ AI Model ตัวไหน คำถามที่สำคัญกว่าคือ องค์กรต้องการ AI Application ไปเพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจอะไร?”
AI Model vs AI Application
- AI Model คือ “สมอง” หรือกลไกอัจฉริยะที่ใช้ประมวลผลข้อมูล
- AI Application คือ “เครื่องมือ” ที่นำความสามารถของ AI มาใช้จริงในองค์กรเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ
ทำไมต้องรู้โจทย์ธุรกิจก่อน?
การลงทุนใน AI หากมองจากมุมเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว อาจทำให้ใช้งบประมาณสูง แต่ไม่ก่อให้เกิดผลลัพธ์จริง
ในทางกลับกัน หากองค์กรเริ่มจากโจทย์ธุรกิจ จะช่วยให้การเลือก AI Application มีเป้าหมายที่ชัดเจน เช่
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดเวลาและต้นทุน
- ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience)
- เสริมความปลอดภัยและการกำกับดูแลข้อมูล (Cyber Security & Governance)
- สร้างโมเดลธุรกิจใหม่ที่แข่งขันได้
Checklist แนะนำก่อนที่องค์กรจะลงทุนด้าน AI
การใช้ AI ให้คุ้มค่ากับธุรกิจที่สุด ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเลือกเทคโนโลยีที่ “ล้ำที่สุด” เพียงอย่างเดียว แต่คือการทบทวนโจทย์ธุรกิจและโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับให้รอบด้าน ลองเช็กดูว่าองค์กรของคุณได้พิจารณาแล้วหรือยัง:
☑️ กำหนดเป้าหมายธุรกิจให้ชัดเจน
เพื่อให้ AI Application ถูกนำมาใช้แก้ปัญหาที่แท้จริง
☑️ เลือกเครื่องมือ และ AI Model ที่เหมาะสม
AI Model แต่ละตัวมีศักยภาพที่ต่างกัน และไม่จำเป็นต้องเลือกใช้งานเพียงตัวเดียว ในบางครั้งเราอาจจะเลือก AI Model ตัวที่ดูเหมือนธรรมดาหลาย ๆ ตัวมาทำงานร่วมกัน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ หรือ ในบางกรณีเราอาจจะต้องพัฒนา AI Model เพื่องานของเราโดยเฉพาะก็ได้
☑️ ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ
คุณภาพของข้อมูล (Data Quality) คือหัวใจสำคัญ
ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงประกอบด้วย 5 ปัจจัยหลัก คือ ความถูกต้อง (Accuracy) ที่ตรงตามความเป็นจริง, ความสมบูรณ์ (Completeness) ที่ไม่มีข้อมูลสำคัญขาดหายไป, ความเป็นตัวแทนที่ดี (Representative) ซึ่งสะท้อนภาพรวมของข้อมูลจริงได้อย่างไม่เอนเอียง, ความสอดคล้องกัน (Consistency) ในทุกส่วนของข้อมูล และ ความเกี่ยวข้อง (Relevance) ที่ตรงกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข ปัจจัยเหล่านี้จะช่วยให้ทำงานได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือ.
☑️ บริหารจัดการความเสี่ยง
ครอบคลุมทั้ง Cost Optimization, Data Security และ Governance เพื่อป้องกันการรั่วไหลหรือใช้งานผิดวัตถุประสงค์
☑️ วาง Infrastructure ที่ยืดหยุ่นและมั่นคง
ไม่ว่าจะเป็น Server, Storage, Network, Cloud หรือ Cyber Security ล้วนเป็นรากฐานที่ทำให้ AI ทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
☑️ เลือกที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีที่เข้าใจทั้ง Business และ Infrastructure
ที่ปรึกษาที่ดีไม่เพียงแค่รู้จัก AI แต่ต้องช่วยองค์กรเชื่อมโยง “เป้าหมายธุรกิจ” เข้ากับ “รากฐานทางเทคโนโลยี” ได้จริง
เพื่อให้ทุกการลงทุนด้าน AI คุ้มค่า และสร้างผลตอบแทนสูงสุดอย่างแท้จริง
#AIforBusiness #CostOptimization #MFEC #AIApplication #AILifeCycle
