ทำไมการทำโปรเจกต์ AI ในองค์กรถึงล้มเหลว ?

“หนึ่งเหตุผลสำคัญคือการที่องค์กรไม่มี Orchestrator ในการทำ AI Lifecycle”
คุณจุ๊บ ดำรงศักดิ์ รีตานนท์ – Chief Infrastructure and Integration Officer

Orchestrator คืออะไร และสำคัญอย่างไร ?

การนำ AI มาใช้ในองค์กรเปรียบเสมือนวงออร์เคสตราที่ประกอบด้วยเครื่องดนตรีหลากหลายชิ้น ถ้ามีเพียงนักดนตรีเก่ง ๆ แต่ขาดวาทยกรคอยกำกับจังหวะและควบคุมความดัง-เบาของเสียง เพลงที่ออกมาจะขาดความกลมกลืน ในทำนองเดียวกัน การบริหารโครงการ AI จำเป็นต้องมีผู้ที่เห็นภาพรวม ช่วย ‘ร้อยเรียง’ ส่วนต่าง ๆ ทั้งด้านเทคนิคและธุรกิจให้ทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ จึงจะสร้างผลงานที่สวยงามและตอบโจทย์องค์กรได้อย่างแท้จริง

ความท้าทายและความซับซ้อนในการบริหาร AI Lifecycle

• มุมมองที่แตกต่างกัน: ฝ่ายเทคนิคอาจมอง AI ในเชิงการสร้างและจัดการโมเดล ขณะที่ผู้บริหารธุรกิจคาดหวังว่า AI จะช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้ดีขึ้น Orchestrator จึงต้องเชื่อมมุมมองทั้งสองให้สอดคล้องกัน
• ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ AI: หลายคนมองว่า AI คือ Generative AI หรือ ChatGPT เท่านั้น แต่ในความจริง AI ยังรวมถึงโมเดลทำนาย (Predictive Model) ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะทาง เช่น การใช้ AI ในการอ่านฟิล์ม X-ray
• ปัจจัย ESG และพลังงาน: การสร้างโมเดล AI ต้องใช้พลังงานสูง หากไม่วางแผนดีอาจส่งผลต่อ KPI ด้านสิ่งแวดล้อม (ESG) ขององค์กร
• การเลือกและผสมผสานโมเดล: แต่ละโมเดลมีจุดแข็งต่างกัน การเลือกโมเดลที่หลากหลายมาใช้งานร่วมกัน เพื่อให้ตอบโจทย์ธุรกิจอย่างเหมาะสม ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญคอยให้คำแนะนำ
• ประเด็นด้าน Cybersecurity: ข้อมูลที่ใช้ฝึกหรือประมวลผลกับ AI อาจเป็นข้อมูลที่อ่อนไหว การประมวลผลบนคลาวด์นอกองค์กรเพิ่มความเสี่ยงการรั่วไหล การบริหารจัดการความเสี่ยงจึงมีความสำคัญ

ประเด็นสำคัญใน AI Lifecycle

• ความปลอดภัยและการปกป้องข้อมูล: ต้องมีการวางแผนป้องกันและกำกับการใช้ข้อมูลอ่อนไหวอย่างรอบคอบ ทั้งในองค์กรและบนคลาวด์
• การดูแลหลังใช้งาน (Post-Implementation Care): นอกจากการสร้าง AI Application แล้ว ยังต้องบริหารจัดการให้ระบบทำงานได้อย่างต่อเนื่อง เช่น การจัดการความเสถียร การสำรองและกู้คืนข้อมูล ตลอดจนการบริหารช่องโหว่และการอัปเดตระบบอย่างสม่ำเสมอ
• การประสานงานหลายด้าน: ในโครงการ AI ขนาดใหญ่ อาจต้องผสานหลายเทคโนโลยีเข้าด้วยกัน ผู้ที่เห็นภาพรวมจะช่วยให้แต่ละส่วนทำงานร่วมกันได้ไหลลื่นและเป็นไปตามเป้าหมายธุรกิจ

ประสบการณ์และความพร้อมของ MFEC

MFEC มองเห็นความสำคัญของการจัดการ AI Lifecycle มานาน จึงได้จัดตั้งทีม AI Lab และขับเคลื่อนเทคโนโลยี AI ในหลากหลายส่วนงานขององค์กร เรามีประสบการณ์ในการนำ AI ไปใช้เพื่อแก้ปัญหาเชิงธุรกิจจริง ด้วยมุมมองแบบ Orchestrator ที่มองเห็นภาพรวมและบริหารความซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เราพร้อมให้คำปรึกษาและนำเสนอแนวทางบริหารจัดการ AI ที่เหมาะสมแก่ทุกองค์กร เพื่อให้ AI เป็น วงออร์เคสตรา ที่บรรเลงบทเพลงแห่งความสำเร็จของธุรกิจได้อย่างไพเราะและยั่งยืน

#AIforBusiness #CostOptimization #MFEC #AIApplication #AILifeCycle #TechwithPurpose #Orchestrator