ปฏิรูปการดำเนินงานด้วย AI
เมื่อ : 20 เม.ย. 2565 ,
795 Views
โดย เฮเลนิโอ กีลาเบิร์ต ผู้ดูแลด้านการนำ AI มาใช้ในส่วนเอดจ์
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ไม่ใช่เรื่องใหม่ ทั้งยังมีมานานหลายทศวรรษแล้ว อย่างไรก็ตาม เราจะเห็นว่าเทคโนโลยีนี้กลับมาเฟื่องฟูอีกครั้งเนื่องจากปัจจัยสำคัญบางประการ
ชไนเดอร์ อิเล็คทริค มองว่า ปัจจัยสำคัญประการแรก ซึ่งมีความเกี่ยวข้องมากที่สุด คือการที่มีอุปกรณ์ควบคุมเอดจ์ (edge controllers) รุ่นใหม่เกิดขึ้น ซึ่งให้ความสามารถมากขึ้นกว่าเดิม อีกทั้งให้ความคุ้มค่ามากกว่าที่ผ่านๆ มา ด้วยสนนราคาเพียงไม่กี่ร้อยดอลลาร์ คุณก็จะได้โปรเซสเซอร์ระดับแล็ปท็อปที่มีหน่วยความจำขนาดใหญ่ และพื้นที่จัดเก็บในตู้แร็คระดับอุตสาหกรรมที่สามารถรันโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งในรูปแบบที่ซับซ้อนได้
นอกจากนี้ เรายังเห็นว่าแพลตฟอร์มคลาวด์ส่วนใหญ่ มีการต่อยอดเรื่องความสามารถด้านแมชชีนเลิร์นนิ่งโดยอิงตามเฟรมเวิร์กและไลบรารีระบบเปิด ที่ช่วยให้ทุกคนสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามมากนักหรือไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน
เมื่อนำความสามารถเหล่านี้ทั้งหมดมาใช้ได้อย่างถูกต้อง ก็จะให้ศักยภาพในการปฏิรูปการดำเนินงานได้อย่างมหาศาล
เราได้เรียนรู้จากการพูดคุยกับลูกค้าของเรามากมายในประเด็นเหล่านี้ ซึ่งความท้าทายไม่ได้อยู่ที่ว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้หรือไม่ แต่อยู่ที่การแก้ปัญหาได้อย่างถูกต้องเพื่อให้เกิดคุณค่าสูงสุดสำหรับธุรกิจ
นั่นคือเหตุผลว่าทำไมปัจจัยที่สำคัญสุดในการเลือกพันธมิตรจึงไม่ได้อยู่ที่เรื่องเทคโนโลยีเสมอไป แต่กลับเป็นเรื่องของความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านอุตสาหกรรมและความรู้เรื่องกระบวนการทำงาน
แล้วแมชชีนเลิร์นนิ่งหรือ ML คืออะไร
เราเชื่ออย่างแท้จริงว่า AI โดยเฉพาะแมชชีนเลิร์นนิ่ง มีศักยภาพมหาศาลในการช่วยจัดการกับความท้าทายได้
กุญแจสำคัญคือการนำไปใช้เพื่อเปิดรับข้อมูลและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากผู้ปฏิบัติการ ไม่ใช่แค่การติดตั้งกล่องดำ (black box) เพื่อเป็นกลไกในการทำงาน วัตถุประสงค์คือเพื่อซ่อนความซับซ้อนทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเขียนโปรแกรม รวมไปถึงการนำเสนอผลลัพธ์ และเหตุการณ์ในรูปแบบของกระบวนการ เพื่อช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถโต้ตอบการทำงานกับโมเดลต่างๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ และยังช่วยต่อยอดเรื่องความแม่นยำและความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่อง
ผลที่ได้คือ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังรวบรวมความเชี่ยวชาญของผู้ปฏิบัติงาน ในรูปของกระบวนการทำงานและเปลี่ยนให้เป็นระบบอัตโนมัติ โดยยังคงเก็บความรู้ของผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์มากที่สุดไว้ และช่วยให้ผู้ที่มีประสบการณ์น้อยสามารถเรียนรู้จากสิ่งเหล่านี้ได้
โมเดลการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิ่ง จะนำเทคนิคอื่นๆ มาใส่ไว้เป็นลำดับชั้น เช่น การวางเวิร์กโฟลว์ไว้เหนือระบบตรวจจับ และมีการจัดแบ่งประเภทการทำงาน ทำให้เราสามารถนำกลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพแบบอัตโนมัติมาใช้ได้อย่างเต็มรูปแบบ จึงช่วยให้เกิดความคล่องตัวซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสภาวะตลาดที่มีความผันผวนอยู่ตลอด
สินค้าของเราในตลาดมีราคาสูงหรือไม่? ถ้าใช่ ก็ต้องให้ความสำคัญกับเรื่องปริมาณงานในขณะที่บริหารจัดการหรือลดการปล่อยมลพิษควบคู่ไปด้วย สินค้าของเราราคาต่ำหรือไม่? ถ้าใช่ ต้องให้ความสำคัญกับการจัดการต้นทุนและอายุการใช้งานของสินทรัพย์ได้อย่างมีประสิทธิผล
ในโลกปัจจุบัน เราจำเป็นต้องมีความยืดหยุ่นในเรื่องกลยุทธ์ด้านกระบวนการทำงานได้อย่างเหมาะสมที่สุด นอกจากนี้ เรายังต้องสามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ ความคล่องตัวจึงเป็นสิ่งที่สร้างความแตกต่างทางธุรกิจได้
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ไม่ใช่เรื่องใหม่ ทั้งยังมีมานานหลายทศวรรษแล้ว อย่างไรก็ตาม เราจะเห็นว่าเทคโนโลยีนี้กลับมาเฟื่องฟูอีกครั้งเนื่องจากปัจจัยสำคัญบางประการ
ชไนเดอร์ อิเล็คทริค มองว่า ปัจจัยสำคัญประการแรก ซึ่งมีความเกี่ยวข้องมากที่สุด คือการที่มีอุปกรณ์ควบคุมเอดจ์ (edge controllers) รุ่นใหม่เกิดขึ้น ซึ่งให้ความสามารถมากขึ้นกว่าเดิม อีกทั้งให้ความคุ้มค่ามากกว่าที่ผ่านๆ มา ด้วยสนนราคาเพียงไม่กี่ร้อยดอลลาร์ คุณก็จะได้โปรเซสเซอร์ระดับแล็ปท็อปที่มีหน่วยความจำขนาดใหญ่ และพื้นที่จัดเก็บในตู้แร็คระดับอุตสาหกรรมที่สามารถรันโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งในรูปแบบที่ซับซ้อนได้
นอกจากนี้ เรายังเห็นว่าแพลตฟอร์มคลาวด์ส่วนใหญ่ มีการต่อยอดเรื่องความสามารถด้านแมชชีนเลิร์นนิ่งโดยอิงตามเฟรมเวิร์กและไลบรารีระบบเปิด ที่ช่วยให้ทุกคนสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามมากนักหรือไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน
เมื่อนำความสามารถเหล่านี้ทั้งหมดมาใช้ได้อย่างถูกต้อง ก็จะให้ศักยภาพในการปฏิรูปการดำเนินงานได้อย่างมหาศาล
เราได้เรียนรู้จากการพูดคุยกับลูกค้าของเรามากมายในประเด็นเหล่านี้ ซึ่งความท้าทายไม่ได้อยู่ที่ว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้หรือไม่ แต่อยู่ที่การแก้ปัญหาได้อย่างถูกต้องเพื่อให้เกิดคุณค่าสูงสุดสำหรับธุรกิจ
นั่นคือเหตุผลว่าทำไมปัจจัยที่สำคัญสุดในการเลือกพันธมิตรจึงไม่ได้อยู่ที่เรื่องเทคโนโลยีเสมอไป แต่กลับเป็นเรื่องของความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านอุตสาหกรรมและความรู้เรื่องกระบวนการทำงาน
แล้วแมชชีนเลิร์นนิ่งหรือ ML คืออะไร
เราเชื่ออย่างแท้จริงว่า AI โดยเฉพาะแมชชีนเลิร์นนิ่ง มีศักยภาพมหาศาลในการช่วยจัดการกับความท้าทายได้
กุญแจสำคัญคือการนำไปใช้เพื่อเปิดรับข้อมูลและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากผู้ปฏิบัติการ ไม่ใช่แค่การติดตั้งกล่องดำ (black box) เพื่อเป็นกลไกในการทำงาน วัตถุประสงค์คือเพื่อซ่อนความซับซ้อนทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเขียนโปรแกรม รวมไปถึงการนำเสนอผลลัพธ์ และเหตุการณ์ในรูปแบบของกระบวนการ เพื่อช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถโต้ตอบการทำงานกับโมเดลต่างๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ และยังช่วยต่อยอดเรื่องความแม่นยำและความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่อง
ผลที่ได้คือ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังรวบรวมความเชี่ยวชาญของผู้ปฏิบัติงาน ในรูปของกระบวนการทำงานและเปลี่ยนให้เป็นระบบอัตโนมัติ โดยยังคงเก็บความรู้ของผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์มากที่สุดไว้ และช่วยให้ผู้ที่มีประสบการณ์น้อยสามารถเรียนรู้จากสิ่งเหล่านี้ได้
โมเดลการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิ่ง จะนำเทคนิคอื่นๆ มาใส่ไว้เป็นลำดับชั้น เช่น การวางเวิร์กโฟลว์ไว้เหนือระบบตรวจจับ และมีการจัดแบ่งประเภทการทำงาน ทำให้เราสามารถนำกลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพแบบอัตโนมัติมาใช้ได้อย่างเต็มรูปแบบ จึงช่วยให้เกิดความคล่องตัวซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสภาวะตลาดที่มีความผันผวนอยู่ตลอด
สินค้าของเราในตลาดมีราคาสูงหรือไม่? ถ้าใช่ ก็ต้องให้ความสำคัญกับเรื่องปริมาณงานในขณะที่บริหารจัดการหรือลดการปล่อยมลพิษควบคู่ไปด้วย สินค้าของเราราคาต่ำหรือไม่? ถ้าใช่ ต้องให้ความสำคัญกับการจัดการต้นทุนและอายุการใช้งานของสินทรัพย์ได้อย่างมีประสิทธิผล
ในโลกปัจจุบัน เราจำเป็นต้องมีความยืดหยุ่นในเรื่องกลยุทธ์ด้านกระบวนการทำงานได้อย่างเหมาะสมที่สุด นอกจากนี้ เรายังต้องสามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ ความคล่องตัวจึงเป็นสิ่งที่สร้างความแตกต่างทางธุรกิจได้