วันที่ 11 ธันวาคม ฉันได้รับสิทธิพิเศษในการเป็นผู้ดำเนินรายการ โมเมนตัม เอไอ สิงคโปร์ 2024 การอภิปรายกลุ่ม “การประเมิน AI: การแยกแยะตำนานจากความเป็นจริง” จัดขึ้นในงาน Momentum AI Conference ปีนี้ จัดโดย Thomson Reuters 

ในขณะที่ ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ ของ AI Business Asia ถือเป็นความยินดีอย่างยิ่งที่ได้เป็นผู้นำการสนทนาที่เจาะลึกถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงและความเป็นจริงในปัจจุบันของ AI ในการตั้งค่าองค์กร

ผู้ร่วมอภิปรายประกอบด้วย ปรีริท มิศรา, หัวหน้าฝ่ายข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ DHL; เหมียวซ่ง ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศระดับโลกของ GLP; และ เจสัน ทามารา วิดจาจา ผู้อำนวยการบริหารของ AI Singapore Tech Center, MSD ข้อมูลเชิงลึกของพวกเขาผสมผสานระหว่างการมองการณ์ไกลเชิงกลยุทธ์ การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง และการสะท้อนถึงความท้าทายและโอกาสที่ AI นำเสนอได้อย่างน่าสนใจ

เซสชั่นนี้ได้รวบรวมผู้นำในอุตสาหกรรมและห้าหัวข้อที่แพร่หลายตลอดการอภิปรายในวันนั้น: 

• การนำ AI มาใช้ในระดับองค์กร
• การกำกับดูแลและจริยธรรมด้าน AI
• คุณภาพข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน
• แนวโน้ม AI ที่กำลังเกิดขึ้น
• มุมมองระดับภูมิภาคและระดับโลก

ฉันเปิดการอภิปรายด้วยการพูดถึง "กระแสฮือฮา" ที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับ AI ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา จากนั้นฉันจึงถามว่า "ตอนนี้เราอยู่ในขั้นตอนไหนของการใช้งานในองค์กร และเรากำลังมุ่งหน้าไปทางไหน" คำถามนี้ช่วยสร้างกรอบการสำรวจช่องว่างระหว่างความคาดหวังและความเป็นจริงอย่างตรงไปตรงมา

Miao Song สะท้อนถึงการเดินทางของ GLP โดยกล่าวว่า “AI เป็นเครื่องมือในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ ไม่ใช่เครื่องมือที่จะช่วยแก้ปัญหาในตัวเอง แม้ว่า GenAI (GenAI) จะได้รับความสนใจอย่างล้นหลาม แต่การนำมาใช้จริงต้องอาศัยการสร้างสมดุลระหว่างความคาดหวังกับกรณีการใช้งานที่ชัดเจนและปรับขนาดได้ เธอได้แบ่งปันตัวอย่าง, รวมถึงการใช้ AI ในการค้นหาและสรุปข้อมูลแบบองค์รวมเพื่อให้กระบวนการจัดการสัญญาของ GLP เป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดภาระงานด้วยมือและเพิ่มความแม่นยำได้อย่างมาก

มาดูช่วงเวลาโปรดบางช่วงของผมจากการสนทนากับคณะผู้ร่วมเสวนากันดีกว่า:

ผลกระทบของ AI เชิงสร้างสรรค์ต่ออุตสาหกรรม

เมื่อถูกถามเกี่ยวกับบทบาทของ GenAI ในระบบโลจิสติกส์ Prerit Mishra ได้แบ่งปันแนวทางเชิงปฏิบัติของ DHL: “อุตสาหกรรมโลจิสติกส์เป็นอุตสาหกรรมที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากและต้องมีการดำเนินการอย่างเข้มข้น AI แบบดั้งเดิมยังคงมีความสำคัญต่อแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเส้นทางและการคาดการณ์ความต้องการ อย่างไรก็ตาม GenAI ได้เปลี่ยนโฉมการบริการลูกค้าผ่านแชทบอทและเครื่องมือแปลงข้อความเป็นข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้ตอบสนองได้เร็วขึ้นและโต้ตอบกับลูกค้าได้ดีขึ้น

เขาย้ำว่าอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ได้รับประโยชน์อย่างมากจาก AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ แต่สังเกตว่าการนำ AI มาใช้ในองค์กรที่กว้างขึ้นต้องอาศัยการจัดแนวร่วมกันระหว่างทีมงานด้านเทคนิคและผู้นำทางธุรกิจ

พรีฤทธิ์ยังได้สะท้อนถึงการเดินทางของ DHL โดยกล่าวว่า “เราพบว่า AI มีแนวโน้มที่ดีอย่างมาก แต่ความเป็นจริงมักเกิดจากความท้าทายในการบูรณาการ แม้ว่าเครื่องมือ AI จะซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ แต่เครื่องมือเหล่านี้ก็มีประสิทธิภาพเพียงเท่าๆ กับระบบนิเวศข้อมูลและกระบวนการที่ฝังไว้เท่านั้นJason Tamara เน้นย้ำถึงศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ GenAI ในชีวเภสัช: “เรากำลังเห็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เร่งกระบวนการค้นพบยา เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบการทดลองทางคลินิก และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การผลิต ลักษณะที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าของโมเดลเหล่านี้ช่วยให้เราปรับแต่งให้เหมาะกับการใช้งานเฉพาะได้ ช่วยลดระยะเวลาในการนำยาใหม่เข้าสู่ตลาด-

แยกแยะเนื้อหาจากโฆษณาชวนเชื่อ

ประเด็นที่เกิดขึ้นซ้ำๆ คือองค์กรต่างๆ แยกแยะความสามารถ AI ที่แท้จริงออกจากการอ้างสิทธิ์ทางการตลาดที่เกินจริงได้อย่างไร Miao Song เล่าว่า “ความเข้าใจผิดที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งที่ฉันพบคือ AI จะแก้ไขปัญหาทั้งหมดได้ทันที ความจริงก็คือ AI ต้องมีการปรับเทียบอย่างรอบคอบ การเรียนรู้ต่อเนื่อง และการดูแลของมนุษย์ ที่ GLP เรานำร่องโซลูชันในสภาพแวดล้อมที่แยกจากกันอย่างเข้มงวดก่อนจะขยายขนาด-

Jason Tamara Widjaja กล่าวเสริมว่า “การมีความรู้ด้าน AI ภายในองค์กรทุกระดับถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งจะช่วยป้องกันไม่ให้เราหลงเชื่อคำศัพท์เฉพาะทางและช่วยให้มั่นใจได้ว่า การลงทุน มุ่งเน้นไปที่เครื่องมือที่สอดคล้องกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ระยะยาวของเรา-

ความท้าทายด้านการกำกับดูแลด้าน AI

คณะผู้ร่วมเสวนาเน้นย้ำถึงความสำคัญของคุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแลในการนำ AI มาใช้อย่างประสบความสำเร็จ Miao กล่าวว่า “โครงการ AI ทุกโครงการล้วนเป็นโครงการด้านข้อมูล หากไม่แก้ไขปัญหาการจัดการข้อมูลและคุณภาพ ผลลัพธ์ที่ปรับขนาดได้ก็ไม่สามารถบรรลุได้”

Prerit กล่าวเสริมว่า “การนำ AI มาใช้ยังต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมด้วย ที่ DHL เราได้ลงทุนในโปรแกรมการฝึกอบรมเพื่อยกระดับทักษะของพนักงาน ไม่ว่าจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคหรือผู้นำทางธุรกิจ เพื่อให้มั่นใจว่าจะสอดคล้องกับคุณค่าเชิงกลยุทธ์ของ AI”

เจสันได้หารือเกี่ยวกับการกำกับดูแล AI โดยระบุว่า “ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น ไบโอฟาร์มา กรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งถือเป็นสิ่งสำคัญ เราได้กำหนดโปรโตคอลที่ชัดเจนเพื่อให้แน่ใจว่าการใช้ AI สอดคล้องกับมาตรฐานความปลอดภัย ความมั่นคง และจริยธรรม-

เขาเน้นย้ำถึงจุดตัดระหว่าง AI และธรรมาภิบาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบของประเทศจีน-การที่จีนให้ความสำคัญกับโมเดลที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์เฉพาะและกฎระเบียบโดยละเอียดช่วยส่งเสริมนวัตกรรมในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัยเอาไว้ แนวทางดังกล่าวถือเป็นแนวทางสำหรับการนำ AI มาใช้ทั่วโลก 

-ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของโมเดล AI บังคับให้เราต้องคิดทบทวนการลงทุนในระยะยาว ตัวอย่างเช่น AI เชิงสร้างสรรค์กำลังเปิดช่องทางใหม่ในการสร้างเนื้อหาและการจัดการความรู้ อย่างไรก็ตาม ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ยังนำมาซึ่งการพิจารณาข้อบังคับและจริยธรรมที่ต้องใช้การนำทางอย่างระมัดระวัง” กล่าวเสริม เจสัน

การลบล้างความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการใช้งาน AI

เมื่อ AI พัฒนาจากการใช้งานแบบจำกัดไปสู่ระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น องค์กรต่างๆ ต้องเผชิญกับความท้าทายในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ ความเข้าใจผิดที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับการใช้งาน AI ก็คือ AI สามารถแทนที่การคิดเชิงกลยุทธ์ของมนุษย์ได้

เหมียวพลิกความเข้าใจผิดทั่วไปนี้ให้กลับหัวกลับหางโดยกล่าวว่า “AI ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่เป็นเพียงเครื่องมือ ผู้บริหารหลายคนเข้าใจผิดว่า AI สามารถแทนที่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ ในความเป็นจริงแล้ว บทบาทของ AI คือการเสริมศักยภาพของมนุษย์ ไม่ใช่ขจัดมันไป-

เครื่องมือ AI ช่วยให้ผู้บริหารหลีกเลี่ยงอคติในการตัดสินใจ ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลมหาศาล และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และนั่นเป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น

พรีริตยังเน้นย้ำว่า “ในด้านโลจิสติกส์ AI ได้เปลี่ยนแปลงการดำเนินงานตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการบำรุงรักษาช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานได้ถึง 20% อย่างไรก็ตาม พื้นที่เช่นประสบการณ์ของลูกค้ายังคงมีความซับซ้อนมากกว่า เนื่องจากการปรับแต่งส่วนบุคคลต้องการความเข้าใจอย่างละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภค-

Prerit สะท้อนความรู้สึกนี้โดยระบุว่า “ความก้าวหน้าของนวัตกรรมจำเป็นต้องมีความคล่องตัว ธุรกิจต่างๆ ไม่เพียงแต่ต้องคาดการณ์โอกาสที่ AI นำเสนอเท่านั้น แต่ยังต้องคาดการณ์ความเสี่ยงของความไม่สอดคล้องกับเป้าหมายการดำเนินงานด้วย”

แนวโน้มใหม่ๆ และอนาคตของ AI

เมื่อมองไปข้างหน้า Miao ได้แบ่งปันความคิดเห็นในแง่ดีของเธอเกี่ยวกับ "เวิร์กโฟลว์ของตัวแทน" ซึ่งเป็นระบบที่ผสานรวม GenAI, RPA และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ เธอได้ยกตัวอย่างเวิร์กโฟลว์การประมวลผลค่าสาธารณูปโภคของ GLP ซึ่งใช้ AI เพื่อดึงข้อมูล จัดโครงสร้าง และวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ช่วยประหยัดกำลังคนได้อย่างมาก และเปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

พริตเน้นย้ำถึงศักยภาพของ เจเนเอไอ ในการเพิ่มศักยภาพของมนุษย์: "เรากำลังก้าวข้ามจากแชทบอทไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ส่งข้อมูลไปยังผู้ใช้ ช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้น"

เจสันสรุปว่า “สิ่งที่ทำให้ฉันตื่นเต้นมากที่สุดคือบทบาทของ AI ในการทำให้การเข้าถึงความรู้เป็นประชาธิปไตย เครื่องมือต่างๆ เช่น AI เชิงสร้างสรรค์มีพลังในการเชื่อมช่องว่างระหว่างการศึกษาและการฝึกอบรม ส่งเสริมศักยภาพของทั้งบุคคลและองค์กร-

สิ่งสำคัญที่ต้องจดจำ

คณะผู้เชี่ยวชาญสรุปด้วยวิสัยทัศน์ที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับอนาคตของ AI:

• เพลงเหมียว: “บทบาทของ AI คือการช่วยเหลือ ไม่ใช่การแทนที่ คุณค่าของ AI อยู่ที่การเพิ่มศักยภาพของมนุษย์และขับเคลื่อนประสิทธิภาพทางธุรกิจ”
• ปรีริต มิชรา: “การนำมาใช้ต้องอาศัยการมองโลกในแง่ดีอย่างระมัดระวัง โดยการจัดการความคาดหวังและมุ่งเน้นไปที่การใช้งานจริง ธุรกิจต่างๆ จะสามารถปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของ AI ได้”
• เจสัน ทามาร่า: “การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยี การกำกับดูแล และการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง จะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จของ AI ในสภาพแวดล้อมขององค์กร”

เซสชันนี้มอบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้และข้อความที่ชัดเจนให้กับผู้ฟัง: แม้ว่ากระแสของ AI จะเป็นสิ่งที่ไม่อาจปฏิเสธได้ แต่คุณค่าที่แท้จริงของมันอยู่ที่การนำไปใช้อย่างรอบคอบ มีจริยธรรม และมีกลยุทธ์ ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เตรียมตัวสำหรับปี 2025 จุดเน้นจะยังคงอยู่ที่การใช้ AI เพื่อขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม ประสิทธิภาพ และการเติบโตอย่างยั่งยืน