ความท้าทายทั่วไปในการนำ AI มาใช้และวิธีเอาชนะ

บริษัทต่างๆ ไม่ได้เพียงแค่ทดลองใช้ AI อีกต่อไปแล้ว พวกเขากำลังแข่งขันกันนำ AI ไปใช้จริง โดยมักไม่ตระหนักถึงอุปสรรคมากมายที่รออยู่เบื้องหน้า

ช่องว่างระหว่างการนำไปใช้จริงกับคุณค่าที่แท้จริงมักเกิดจากการดำเนินการ ระบบที่ไม่สอดคล้องกัน ทีมงานที่ไม่ได้รับการฝึกอบรม และเป้าหมายที่ไม่ชัดเจน ล้วนเป็นปัจจัยที่สะสมอย่างรวดเร็ว

ความสำคัญของAI ในที่ทำงานยุคใหม่ไม่ได้เป็นเพียงแค่การใช้เครื่องมือใหม่เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการสร้างวิธีการทำงานที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นซึ่งสามารถขยายตัวไปพร้อมกับธุรกิจของคุณ และก่อนที่สิ่งนั้นจะเกิดขึ้น คุณจำเป็นต้องขจัดอุปสรรคที่ขวางทางเสียก่อน

มาดูกันว่าอะไรกำลังฉุดรั้งทีมของคุณไว้ และคุณสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อก้าวไปข้างหน้าอย่างมั่นใจ

การเข้าใจความท้าทายในการนำ AI มาใช้

คุณมีเครื่องมือแล้ว คุณมีความทะเยอทะยานแล้ว แต่ระหว่างขั้นตอนการทดสอบนำร่องกับการขยายผลเต็มรูปแบบ บางสิ่งบางอย่างก็เริ่มผิดพลาด

นี่คือจุดที่ความท้าทายส่วนใหญ่ในการนำ AI มาใช้เกิดขึ้น ไม่ใช่ในด้านเทคโนโลยี แต่เป็นช่วงกลางที่ยุ่งเหยิงของการดำเนินงาน

บางทีทีมของคุณอาจทำงานแบบแยกส่วน หรือระบบเดิมของคุณไม่สามารถเชื่อมต่อกับชั้น AI ใหม่ได้ หรืออาจไม่มีใครแน่ใจจริงๆ ว่ากำลังวัดความสำเร็จอย่างไร

จุดเสียดสีบางประการมักจะปรากฏขึ้นในหลายด้าน:

ความจริงก็คือ ระบบ AI ไม่ได้ทำงานโดยลำพัง คุณจำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อมโยงกัน ทีมงานที่ได้รับการฝึกอบรม และกระบวนการทำงานที่เอื้อให้เกิดระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาด

อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรยังคงเดินหน้าต่อไปโดยไม่วางรากฐานเหล่านั้น ผลลัพธ์คืออะไร? ความเหนื่อยล้า ความก้าวหน้าที่ไม่ต่อเนื่อง และแรงขับเคลื่อนที่หยุดชะงัก

แล้วอะไรกันแน่ที่เป็นอุปสรรคต่อการนำระบบมาใช้อย่างประสบความสำเร็จ และคุณสามารถทำอะไรได้บ้าง?

1. การต่อต้านการเปลี่ยนแปลงในทีม

หนึ่งในความท้าทายของการนำ AI มาใช้ที่ถูกมองข้ามมากที่สุดไม่ใช่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องของมนุษย์ แม้ตัวเลขจะบ่งชี้ถึงอัตราการนำ AI มาใช้ที่เพิ่มขึ้น (ดูสถิติ AI ล่าสุด)

เมื่อมีการนำ AI เข้ามาในกระบวนการทำงานของทีม มักจะเกิดการต่อต้านอย่างเงียบๆ ไม่ใช่เพราะผู้คนกลัวเทคโนโลยี แต่เพราะพวกเขาไม่ได้ถูกนำเข้ามาในกระบวนการตั้งแต่แรก เมื่อเครื่องมือปรากฏขึ้นโดยไม่มีคำอธิบาย การฝึกอบรม หรือบริบท การยอมรับกลายเป็นเกมของการคาดเดา

คุณอาจเห็นการเห็นด้วยอย่างสุภาพในที่ประชุม แต่เบื้องหลัง ทีมต่างๆ ยังคงใช้วิธีการเก่า หลบเลี่ยงเครื่องมือใหม่ๆ หรือทำงานซ้ำซ้อนด้วยมือ ความต้านทานนี้ไม่ได้ดูเหมือนการประท้วง แต่มันดูเหมือนประสิทธิภาพที่ค่อยๆ หลุดลอยไป

การต่อต้านมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

ทีมความสำเร็จของลูกค้าถูกขอให้ใช้ผู้ช่วย AI ใหม่เพื่อสรุปตั๋วการสนับสนุน บนกระดาษ มันคือตัวช่วยประหยัดเวลา ในทางปฏิบัติ ตัวแทนยังคงเขียนสรุปด้วยตนเอง

ทำไม? เพราะพวกเขาไม่แน่ใจว่าสรุปของ AI ครอบคลุมภาษาที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือจับรายละเอียดสำคัญได้หรือไม่

ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ทีมได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับงานค้างรายสัปดาห์ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล AI แต่หัวหน้าทีมมักจะข้ามคำแนะนำเหล่านี้ทุกครั้ง โดยบอกว่าใช้สัญชาตญาณเร็วกว่า ผลลัพธ์จาก AI ถูกปล่อยทิ้งไว้โดยไม่ถูกแตะต้อง ไม่ใช่เพราะมันไม่ดี แต่เพราะไม่มีใครอธิบายว่ามันถูกสร้างขึ้นมาอย่างไร

ในทุกบทบาท ลักษณะนี้ปรากฏขึ้น:

เมื่อเวลาผ่านไป การต่อต้านอย่างเฉื่อยชาจะกลายเป็นความล้มเหลวในการนำไปใช้จริง

ปรับกรอบความคิดก่อนที่คุณจะเริ่มใช้เครื่องมือ

การบอกผู้คนว่า AI จะช่วยได้นั้นไม่เพียงพอ คุณต้องแสดงให้เห็นว่ามันสนับสนุนเป้าหมายของพวกเขาอย่างไร และมันเหมาะกับขั้นตอนของพวกเขาอย่างไร

ทีมจะยอมรับสิ่งที่พวกเขาไว้วางใจ และความไว้วางใจนั้นเกิดจากความชัดเจน ประสิทธิภาพ และความเกี่ยวข้อง

2. ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

ไม่ว่าระบบ AI ของคุณจะทรงพลังเพียงใดก็ตาม พวกมันก็มีความน่าเชื่อถือได้เพียงเท่าที่ข้อมูลที่พวกมันพึ่งพาไว้เท่านั้น และสำหรับองค์กรจำนวนมาก ความน่าเชื่อถือนี้อาจเปราะบางได้

ไม่ว่าคุณจะกำลังจัดการกับข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อน, ตรรกะทางธุรกิจภายใน, หรือการผสานข้อมูลจากบุคคลที่สาม, ปัจจัยเสี่ยงนั้นเป็นเรื่องจริง. การผิดพลาดเพียงครั้งเดียวในการจัดการข้อมูลอาจทำให้ไม่เพียงแต่โครงการของคุณเท่านั้น แต่รวมถึงแบรนด์ทั้งหมดของคุณตกอยู่ในความเสี่ยง.

สำหรับผู้นำ ความท้าทายคือการสร้างสมดุลระหว่างความเร็วในการนำ AI มาใช้กับความรับผิดชอบด้านความปลอดภัยของข้อมูล การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และกรอบจริยธรรม เมื่อความสมดุลนี้เสียไป ความไว้วางใจจะพังทลายทั้งภายในและภายนอกองค์กร

ทำไมความกังวลเกี่ยวกับข้อมูลถึงทำให้การนำมาใช้ของ AI ชะลอตัว?

แม้แต่ทีมที่ก้าวหน้าด้าน AI มากที่สุดก็ยังถอยกลับเมื่อความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวรู้สึกไม่สามารถจัดการได้ นั่นไม่ใช่ความลังเล แต่เป็นการปกป้องตนเอง

เมื่อปัญหาเหล่านี้ไม่ได้รับการแก้ไขตั้งแต่เนิ่นๆ ทีมต่างๆ จะเลือกที่จะไม่ทำเลย คุณจะได้ยินคำพูดเช่น "เราจะไม่แตะฟีเจอร์นั้นจนกว่าฝ่ายความปลอดภัยจะอนุมัติ" หรือ "เราไม่สามารถเสี่ยงเปิดเผยข้อมูลสำคัญให้กับโมเดลแบบกล่องดำได้"

สร้างแนวป้องกันก่อนที่จะขยายขนาด

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวไม่ใช่สิ่งที่คิดถึงในภายหลัง แต่เป็นตัวช่วยให้เกิดการนำไปใช้ เมื่อทีมรู้ว่าระบบมีความปลอดภัย พวกเขาก็เต็มใจที่จะนำไปใช้ในกระบวนการทำงานที่สำคัญมากขึ้น

นี่คือวิธีขจัดความลังเลก่อนที่จะกลายเป็นความต้านทาน:

สร้างความมั่นใจผ่านความโปร่งใส

ผู้คนไม่จำเป็นต้องรู้รายละเอียดทางเทคนิคทุกประการ แต่พวกเขาจำเป็นต้องรู้ว่า AI ที่พวกเขากำลังใช้งานอยู่นั้นไม่ได้ทำให้ธุรกิจตกอยู่ในความเสี่ยง

สิ่งนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษเมื่อต้องนำทีมใหม่เข้าสู่กระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่มีความละเอียดอ่อน

เมื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นที่มองเห็นและมีการดำเนินการอย่างริเริ่ม ความไว้วางใจจะกลายเป็นสิ่งที่ปฏิบัติได้จริง ไม่ใช่แค่ทางเลือก นั่นคือช่วงเวลาที่ทีมต่างๆ เริ่มใช้ AI ในจุดที่มีความสำคัญที่สุด

3. ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสูงและความไม่แน่นอนของผลตอบแทนจากการลงทุน

หนึ่งในวิธีที่เร็วที่สุดที่โครงการ AI จะสูญเสียแรงผลักดันคือเมื่อผู้นำเริ่มถามว่า

"เราได้อะไรจากเรื่องนี้จริงๆ บ้าง?"

ต่างจากเครื่องมือแบบดั้งเดิมที่มีผลลัพธ์ที่แน่นอน การนำ AI มาใช้มักเกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ไม่ทราบล่วงหน้า เช่น ระยะเวลาการฝึกอบรม การปรับแต่งแบบจำลอง ค่าใช้จ่ายในการผสานรวม และการดำเนินงานข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ทั้งหมดนี้ทำให้การจัดสรรงบประมาณเป็นเรื่องยากและการคาดการณ์ผลตอบแทนจากการลงทุนไม่ชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณพยายามขยายขนาดอย่างรวดเร็ว

สิ่งที่เริ่มต้นเป็นโครงการนำร่องที่มีศักยภาพสามารถหยุดชะงักได้อย่างรวดเร็วเมื่อค่าใช้จ่ายเกินงบประมาณ หรือเมื่อทีมไม่สามารถเชื่อมโยงผลลัพธ์ของ AI กับผลกระทบทางธุรกิจที่แท้จริงได้

ทำไมการใช้จ่ายด้าน AI จึงรู้สึกเสี่ยง?

การเปิดตัว AI มักจะทำให้เส้นแบ่งระหว่าง R&D และการผลิตไม่ชัดเจน คุณไม่ได้เพียงแค่ซื้อเครื่องมือ แต่คุณกำลังลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน การจัดการการเปลี่ยนแปลง การทำความสะอาดข้อมูล และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

แต่ผู้นำด้านการเงินไม่ได้อนุมัติ "การทดลอง" พวกเขาต้องการผลลัพธ์ที่จับต้องได้

การขาดการเชื่อมโยงนี้คือสิ่งที่กระตุ้นให้เกิดการต่อต้านจากผู้รับผิดชอบงบประมาณ และทำให้การนำไปใช้ในแผนกต่าง ๆ ช้าลง

ปรับกรอบ ROI ให้สอดคล้องกับผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์

หากคุณวัดความสำเร็จของ AI เฉพาะในแง่ของชั่วโมงที่ประหยัดได้หรือจำนวนงานที่ปิดแล้ว คุณกำลังประเมินคุณค่าของมันต่ำเกินไป กรณีการใช้งาน AI ที่มีผลกระทบสูงมักจะแสดงผลตอบแทนผ่านคุณภาพของการตัดสินใจ การจัดสรรทรัพยากร และจำนวนความสำคัญที่ถูกละเลยที่ลดลง

เปลี่ยนการสนทนาเกี่ยวกับ ROI ด้วย:

เมื่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเห็นถึงวิธีที่ AI มีส่วนช่วยในการบรรลุเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่เพียงแค่ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ การลงทุนก็จะกลายเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นในการปกป้อง

ออกแบบเพื่อความยั่งยืน ไม่ใช่ความเร็ว

มันน่าดึงดูดที่จะทุ่มเททุกอย่างให้กับ AI ด้วยการลงทุนล่วงหน้าจำนวนมากในโมเดลที่ปรับแต่งเองหรือแพลตฟอร์มของบุคคลที่สาม แต่หลายองค์กรกลับใช้จ่ายเกินตัวก่อนที่จะได้ตรวจสอบความถูกต้องของพื้นฐานเสียด้วยซ้ำ

แทนที่:

AI ไม่จำเป็นต้องเป็นการลงทุนทางการเงินที่เสี่ยง เมื่อมีการดำเนินการเป็นขั้นตอน กำหนดผลลัพธ์ที่ชัดเจน และเห็นความก้าวหน้า ผลตอบแทนจะเริ่มแสดงให้เห็นด้วยตัวเอง

4. ขาดความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและการฝึกอบรม

แม้แต่กลยุทธ์ AI ที่ซับซ้อนที่สุดก็จะล้มเหลวหากขาดความรู้ภายในเพื่อสนับสนุน

เมื่อบริษัทเร่งรีบนำ AI มาใช้โดยไม่เตรียมทักษะให้กับทีมงานในการใช้งาน ประเมิน หรือแก้ไขปัญหา ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ใช่การนวัตกรรม แต่เป็นความสับสน เครื่องมือไม่ถูกใช้งาน โมเดลทำงานอย่างไม่คาดคิด ความมั่นใจลดลง

และส่วนที่แย่ที่สุด? มันมักจะมองไม่เห็นจนกว่าจะสายเกินไป

ทำไม AI ถึงล้มเหลวหากขาดความรู้ภายใน?

การนำ AI มาใช้ไม่ใช่แค่การเสียบปลั๊กแล้วใช้งานได้ทันที แม้แต่เครื่องมือที่มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายก็ยังต้องอาศัยความเข้าใจพื้นฐาน เช่น วิธีที่ AI ตัดสินใจ วิธีที่มันเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้า และจุดอ่อนที่ AI มองไม่เห็น

หากไม่มีเกณฑ์พื้นฐานนั้น ทีมจะเลือกใช้แนวทางใดแนวทางหนึ่งต่อไปนี้:

ทั้งสองพฤติกรรมมีความเสี่ยง ในทีมขาย ตัวแทนอาจปฏิบัติตามคำแนะนำในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจาก AI โดยไม่เข้าใจข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ส่งผลให้เสียเวลาและแรงงานโดยเปล่าประโยชน์ ในด้านการตลาด เนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจถูกเผยแพร่โดยไม่ผ่านการตรวจสอบจากมนุษย์ ทำให้แบรนด์เสี่ยงต่อปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือประเด็นด้านน้ำเสียง

คุณไม่สามารถมอบหมายความไว้วางใจให้ผู้อื่นได้ ทีมจำเป็นต้องรู้ว่าระบบกำลังทำอะไรและเพราะเหตุใด

ช่องว่างในการฝึกอบรมเป็นอย่างไรในทางปฏิบัติ?

คุณจะเริ่มเห็นสัญญาณอย่างรวดเร็ว:

ในบางกรณี เครื่องมือ AI ยังสามารถสร้างงานใหม่ขึ้นมาได้อีกด้วย แทนที่จะช่วยเร่งกระบวนการทำงาน กลับกลายเป็นว่าต้องเพิ่มจุดตรวจสอบ การแก้ไขด้วยมือ และการแก้ไขข้อผิดพลาดมากขึ้น—ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเพราะทีมงานไม่ได้รับการฝึกอบรมหรือปรับตัวใช้เครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีพัฒนาทักษะทีมโดยไม่ทำให้ความก้าวหน้าชะลอตัว

คุณไม่จำเป็นต้องให้พนักงานทุกคนเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่คุณต้องการให้พนักงานทุกคนมีความเชี่ยวชาญในหน้าที่ของตน

นี่คือวิธีการสร้างมัน:

เมื่อการฝึกอบรมกลายเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การนำไปใช้ ทีมจะหยุดกลัวเครื่องมือและใช้มันอย่างตั้งใจ

5. ปัญหาการผสานรวมระหว่างระบบ

แม้แต่เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถทำงานได้หากถูกแยกออกจากระบบเทคโนโลยีอื่น ๆ ของคุณ การผสานรวมหมายถึงการทำให้แน่ใจว่าข้อมูล, กระบวนการทำงาน, และผลลัพธ์ของคุณสามารถเคลื่อนย้ายได้อย่างอิสระผ่านระบบต่าง ๆ โดยไม่มีความล่าช้าหรือการบิดเบือน

หลายทีมค้นพบสิ่งนี้หลังจากการนำไปใช้ เมื่อพวกเขาตระหนักว่าเครื่องมือ AI ของตนไม่สามารถเข้าถึงเอกสารสำคัญ ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลลูกค้า หรือซิงค์กับไทม์ไลน์ของโครงการได้ ในจุดนั้น สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นโซลูชันที่ทรงพลังกลับกลายเป็นแอปที่แยกตัวออกจากกันอีกตัวหนึ่งในชุดแอปพลิเคชันที่แออัดอยู่แล้ว

ทำไมความท้าทายในการบูรณาการจึงทำให้การนำไปใช้ล้มเหลว?

ระบบ AI ต้องพึ่งพาข้อมูลที่สะอาดเพียงอย่างเดียวไม่ได้—แต่ยังต้องการบริบทด้วย หากระบบ CRM ของคุณไม่สามารถสื่อสารกับแพลตฟอร์มสนับสนุนลูกค้า หรือเครื่องมือภายในองค์กรของคุณไม่ได้ป้อนข้อมูลเข้าสู่โมเดล AI ระบบก็จะทำงานด้วยข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน ส่งผลให้เกิดคำแนะนำที่ผิดพลาดและความไว้วางใจที่สั่นคลอน

อาการที่พบบ่อย ได้แก่:

แม้ว่าเครื่องมือจะทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบเมื่อใช้งานแยกเดี่ยว แต่หากขาดการบูรณาการ เครื่องมือนั้นก็จะกลายเป็นอุปสรรคแทนที่จะช่วยเร่งประสิทธิภาพ

ทำไมระบบเก่าถึงทำให้ทุกอย่างช้าลง?

ระบบเก่าไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรองรับ AI. พวกมันมีความยืดหยุ่นน้อย, มีขีดจำกัดในการทำงานร่วมกัน, และมักถูกปิดกั้นจากแพลตฟอร์มสมัยใหม่.

นี่ทำให้เกิดปัญหาเช่น:

แทนที่จะได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่น คุณกลับต้องเผชิญกับวิธีแก้ปัญหาชั่วคราว ความล่าช้า และผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะบั่นทอนความเชื่อมั่นของทีมทั้งต่อ AI และตัวโครงการเอง

สร้างเพื่อการเชื่อมต่อ ไม่ใช่ความซับซ้อน

การผสานรวมไม่จำเป็นต้องหมายถึงการปรับปรุงครั้งใหญ่ที่มีค่าใช้จ่ายสูงหรือการย้ายแพลตฟอร์มทั้งหมด เป้าหมายคือการทำให้แน่ใจว่า AI สามารถโต้ตอบกับระบบของคุณในลักษณะที่สนับสนุนการทำงานประจำวัน

นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้:

การยอมรับกลายเป็นเรื่องธรรมชาติเมื่อโซลูชัน AI ของคุณผสานเข้ากับระบบนิเวศที่มีอยู่ของคุณแทนที่จะลอยอยู่ข้างๆ และนั่นคือเมื่อทีมต่างๆ เริ่มใช้ AI เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่การทดลอง

6. การวัดความสำเร็จและขนาด

หนึ่งในความท้าทายที่มักถูกมองข้ามมากที่สุดในการนำ AI มาใช้เกิดขึ้นหลังจากติดตั้งใช้งานแล้ว—เมื่อทุกคนคาดหวังผลลัพธ์ แต่ไม่มีใครรู้ว่าจะวัดผลอย่างไร

ผู้นำต้องการทราบว่า AI กำลังทำงานอยู่หรือไม่ แต่คำว่า "ทำงาน" อาจหมายถึงสิ่งต่าง ๆ มากมาย: ผลลัพธ์ที่รวดเร็วขึ้น, การตัดสินใจที่ดีขึ้น, ความถูกต้องที่สูงขึ้น, และผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีขึ้น และหากไม่มีตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ชัดเจน AI ก็จะลอยอยู่ในระบบ สร้างกิจกรรม แต่ไม่ได้สร้างผลกระทบเสมอไป

ทำไมความสำเร็จของ AI จึงยากที่จะกำหนด?

AI ไม่ได้ปฏิบัติตามกฎของซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับแค่ว่าเครื่องมือถูกใช้งานหรือไม่ แต่ขึ้นอยู่กับว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นได้รับความไว้วางใจ สามารถนำไปปฏิบัติได้ และเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ที่มีความหมายหรือไม่

ปัญหาที่พบบ่อยได้แก่:

สิ่งนี้สร้างความรู้สึกผิดๆ ของแรงผลักดันที่แบบจำลองมีการทำงาน แต่ความก้าวหน้ามีลักษณะเฉื่อยชา

กำหนดตัวชี้วัดก่อนการขยายขนาด

คุณไม่สามารถขยายสิ่งที่คุณยังไม่ได้ตรวจสอบได้ ก่อนที่จะขยาย AI ไปยังแผนกใหม่หรือกรณีการใช้งานใหม่ ให้กำหนดว่าความสำเร็จมีลักษณะอย่างไรในการเปิดตัวครั้งแรก

พิจารณา:

ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อสร้างพื้นฐานก่อนที่จะขยายระบบ การขยายระบบโดยไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องจะทำให้เกิดเสียงรบกวนมากขึ้นเท่านั้น

ติดตามสิ่งที่สำคัญมากกว่าสิ่งที่สามารถวัดได้

หลายองค์กรตกหลุมพรางของการติดตามตัวชี้วัดที่อิงตามปริมาณ เช่น จำนวนงานที่อัตโนมัติ เวลาที่ประหยัดได้ต่อการดำเนินการ และจำนวนคำขอที่จัดการ

นั่นเป็นจุดเริ่มต้นแต่ไม่ใช่เส้นชัย

แทนที่จะทำเช่นนั้น ให้สร้างระบบวัดผลของคุณโดยมีสิ่งต่อไปนี้:

สัญญาณเหล่านี้แสดงให้คุณเห็นว่า AI กำลังถูกฝังอยู่หรือไม่ ไม่ใช่เพียงแค่ถูกเข้าถึง

อย่าขยายสมมติฐาน

นักบินที่ทำงานในแผนกหนึ่งอาจล้มเหลวในอีกแผนกหนึ่งได้ ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นสากล มันต้องการบริบท

ก่อนขยายขนาด ให้ถาม:

ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) อาจช่วยเร่งการสร้างเนื้อหาในด้านการตลาดได้ แต่หากไม่มีการควบคุมเสียงของแบรนด์หรือภาษาที่เกี่ยวข้องกับกฎระเบียบ อาจทำให้กระบวนการทางกฎหมายเสียหายได้ ความสำเร็จในด้านหนึ่งไม่ได้รับประกันว่าพร้อมสำหรับการขยายขนาดในด้านอื่น ๆ

7. คุณภาพข้อมูลและการเข้าถึงที่ไม่สอดคล้องกัน

ระบบ AI ไม่สามารถทำผลงานได้ดีกว่าข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน และเมื่อข้อมูลไม่สมบูรณ์ ล้าสมัย หรือถูกเก็บไว้ในระบบแยกส่วน แม้แต่ 알고ริทึมที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถทำงานได้ดี

ความท้าทายในการนำ AI มาใช้หลายประการไม่ได้เกิดจากตัวเครื่องมือเอง แต่เกิดจากข้อมูลนำเข้าที่มีความยุ่งเหยิง

ทำไมข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันถึงทำให้ประสิทธิภาพของ AI หยุดชะงัก?

เป็นเรื่องง่ายที่จะคิดว่าธุรกิจของคุณมี "ข้อมูลมากมาย" จนกว่าโมเดล AI จะต้องการมัน นั่นคือเมื่อปัญหาเริ่มปรากฏ:

ผลลัพธ์คือ? โมเดล AI ประสบปัญหาในการฝึกฝนอย่างแม่นยำ ผลลัพธ์ที่ได้รู้สึกทั่วไปหรือไม่เกี่ยวข้อง และความเชื่อมั่นในระบบก็ลดลง

การแยกคุณภาพข้อมูลในทางปฏิบัติเป็นอย่างไร?

คุณจะเริ่มสังเกตเห็นสัญญาณเช่น:

ยิ่งแย่ไปกว่านั้น ทีมอาจหยุดใช้ AI โดยสิ้นเชิง ไม่ใช่เพราะมันผิด แต่เพราะพวกเขาไม่ไว้วางใจข้อมูลที่นำมาใช้ในการสร้างมันขึ้นมา

วิธีปรับปรุงความพร้อมของข้อมูลก่อนการเปิดตัว?

คุณไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลที่สมบูรณ์แบบเพื่อเริ่มต้น แต่คุณต้องมีโครงสร้างที่ชัดเจน ให้ความสำคัญกับขั้นตอนพื้นฐานเหล่านี้:

8. การขาดการกำกับดูแลและความรับผิดชอบด้านปัญญาประดิษฐ์

เมื่อ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญในฟังก์ชันธุรกิจหลัก คำถามก็เปลี่ยนจาก

เราสามารถใช้โมเดลนี้ได้ไหม?

ถึง, ใครรับผิดชอบเมื่อมันทำงานผิดพลาด?

นี่คือจุดที่ช่องว่างในการกำกับดูแลเริ่มปรากฏให้เห็น

หากไม่มีการรับผิดชอบที่ชัดเจน แม้แต่ระบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีก็สามารถก่อให้เกิดความเสี่ยงในขั้นตอนต่อไปได้ เช่น ผลลัพธ์ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ การตัดสินใจที่มีอคติ หรือผลกระทบที่ไม่คาดคิดซึ่งไม่มีใครมองเห็นจนกระทั่งสายเกินไป

ทำไมการกำกับดูแล AI จึงสำคัญกว่าที่คุณคิด?

ทีมส่วนใหญ่คิดว่าหากโมเดลทำงานได้ทางเทคนิคแล้ว ก็พร้อมที่จะนำไปใช้ได้ แต่ความสำเร็จของ AI ในองค์กรนั้นขึ้นอยู่กับการกำกับดูแล ความโปร่งใส และเส้นทางการรายงานปัญหาไม่แพ้กับความถูกต้องของโมเดล

เมื่อการบริหารจัดการขาดหายไป:

นี่ไม่เพียงแต่ทำให้การนำ AI มาใช้ช้าลงเท่านั้น แต่ยังสร้างความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นตามขนาดของระบบอีกด้วย

การขาดการกำกับดูแลที่ชัดเจนมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

คุณจะเห็นสัญญาณเตือนเช่น:

ตัวอย่างเช่น: เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์แนะนำช่วงค่าตอบแทนโดยอิงจากข้อมูลการจ้างงานในอดีต อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดังกล่าวสะท้อนอคติที่ตกค้างอยู่ หากไม่มีการกำกับดูแลที่เหมาะสม เครื่องมือนี้จะยิ่งตอกย้ำความไม่เท่าเทียม และไม่มีใครสังเกตเห็นจนกว่าฝ่ายทรัพยากรบุคคลจะนำไปใช้งานจริง

วิธีการสร้างธรรมาภิบาลให้อยู่ในแผนการนำระบบมาใช้ของคุณ?

คุณไม่จำเป็นต้องมีคณะทำงานด้านกฎหมายเพื่อให้เรื่องนี้ถูกต้อง แต่คุณต้องมีโครงสร้างที่รับรองว่าบุคคลที่เหมาะสมจะตรวจสอบสิ่งที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม

เริ่มต้นที่นี่:

การกำกับดูแลไม่ใช่การเพิ่มอุปสรรค แต่เป็นการส่งเสริมการนำ AI มาใช้อย่างปลอดภัยและมั่นใจในวงกว้าง โดยไม่ปล่อยให้ความรับผิดชอบตกอยู่ในการตีความของแต่ละบุคคล

ClickUp สนับสนุนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไร?

การนำ AI มาใช้ล้มเหลวเมื่อข้อมูลเชิงลึกไม่ถูกนำไปสู่การปฏิบัติ นั่นคือจุดที่ทีมส่วนใหญ่ประสบปัญหา เพราะเทคโนโลยีไม่ได้ถูกผสานเข้ากับวิธีการทำงานเดิมของทีม

ClickUpช่วยเชื่อมช่องว่างนั้น มันไม่ได้แค่ใส่ AI เข้าไปในกระบวนการทำงานของคุณเท่านั้น แต่ยังปรับรูปแบบกระบวนการทำงานใหม่เพื่อให้ AI เข้ากันได้อย่างเป็นธรรมชาติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบันทึกงาน มอบหมายงาน จัดลำดับความสำคัญ และทำงานให้เสร็จสมบูรณ์

เปลี่ยนความคิดที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นกลยุทธ์ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

ระยะเริ่มต้นของการนำ AI มาใช้ไม่ได้เกี่ยวข้องกับแค่โมเดลหรือข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการทำความเข้าใจความซับซ้อนอย่างรวดเร็ว ซึ่งนี่คือจุดเด่นของClickUp Brainมันสามารถเปลี่ยนบทสนทนาดิบ ๆ ความคิดที่ยังไม่สมบูรณ์ และเอกสารที่ไม่เป็นระบบ ให้กลายเป็นงานที่มีโครงสร้างและสามารถดำเนินการได้ภายในไม่กี่วินาที

แทนที่จะเริ่มต้นใหม่ทุกครั้งที่มีโครงการใหม่ ทีมใช้ ClickUp Brain เพื่อ:

สมมติว่าทีมของคุณจัดการประชุมเริ่มต้นเพื่อสำรวจว่า AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสนับสนุนความสำเร็จของลูกค้าได้อย่างไร ClickUp Brain สามารถ:

ไม่ต้องตามงานให้ทันอีกต่อไป ไม่ต้องเสียไอเดียไปกับการคุยกันในแชทอีกต่อไป แค่เปลี่ยนความคิดให้เป็นการดำเนินการที่ติดตามได้และวัดผลได้

และเพราะมันถูกสร้างขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของพื้นที่ทำงานของคุณ ไม่ใช่แค่ติดตั้งเพิ่มเติม ทำให้ประสบการณ์การใช้งานเป็นแบบเนทีฟ รวดเร็ว และอยู่ในบริบทเสมอ

หยุดเสียการตัดสินใจเพราะการประชุมที่ลืม

ทุกการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI เริ่มต้นจากการสนทนา แต่เมื่อการสนทนาเหล่านั้นไม่ได้รับการบันทึกไว้ ทีมงานก็มักจะคาดเดาว่าจะต้องทำอะไรต่อไป นี่คือจุดที่ClickUp AI Notetakerเข้ามามีบทบาท

ระบบบันทึกการประชุมโดยอัตโนมัติ สร้างสรุป และไฮไลต์รายการที่ต้องดำเนินการ จากนั้นเชื่อมโยงไปยังงานหรือเป้าหมายที่เกี่ยวข้องโดยตรง ไม่จำเป็นต้องติดตามผลด้วยตนเองหรือเสี่ยงต่อการลืมการตัดสินใจที่สำคัญ

สิ่งนี้มอบให้ทีม:

ทำให้การกระทำที่ซ้ำซากเป็นอัตโนมัติโดยไม่ซับซ้อนเกินไป

คำแนะนำจาก AI จำนวนมากมักติดอยู่ในแดชบอร์ดเพราะไม่มีใครดำเนินการตามClickUp Automationช่วยให้มั่นใจได้ว่าเมื่อมีการตัดสินใจแล้ว ระบบจะรู้วิธีดำเนินการต่อไปโดยไม่ต้องมีใครคอยกระตุ้น

คุณสามารถตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติที่:

นี่จะช่วยลดภาระงานจากการประสานงานตามปกติ และทำให้ทีมของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่เพิ่มคุณค่าได้

ระบบอัตโนมัติด้วย AI อาจฟังดูเป็นเรื่องที่น่ากลัว แต่หากคุณเข้าใจพื้นฐานแล้ว มันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณได้อย่างมหาศาล นี่คือบทแนะนำที่จะช่วยคุณ 👇

วางแผน, กำหนดเวลา, และปรับเปลี่ยนในปฏิทินเดียวที่มองเห็นได้

AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อทีมสามารถมองเห็นภาพรวมและปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็ว นี่คือจุดที่ClickUp Calendarsเข้ามามีบทบาท โดยให้คุณเห็นภาพทุกอย่างที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์

ตั้งแต่การเปิดตัวแคมเปญไปจนถึงความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ คุณสามารถวางแผน ลากและวางเพื่อจัดตารางใหม่ และซิงค์ข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Google Calendar ได้ทั้งหมดจากที่เดียว เมื่อ AI สร้างงานใหม่หรือเปลี่ยนไทม์ไลน์ คุณจะเห็นผลกระทบต่อแผนงานของคุณทันที

ด้วยมุมมองที่แสดงด้วยสี, ตัวกรอง, และการมองเห็นทั่วทั้งทีม, ปฏิทิน ClickUp ช่วยให้คุณ:

รักษาการร่วมมือให้อยู่ในกระแสการทำงาน

ข้อมูลเชิงลึกจาก AI มักจะก่อให้เกิดคำถาม และนั่นเป็นเรื่องที่ดี แต่การสลับไปมาระหว่างเครื่องมือเพื่อชี้แจงบริบทนั้นสร้างความยุ่งยาก

ClickUp Chatนำการสนทนาเหล่านั้นมาไว้ที่มุมมองงานโดยตรง ทีมงานสามารถโต้ตอบกับผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ระบุความไม่สอดคล้อง หรือระดมความคิดติดตามผล ทั้งหมดนี้ทำได้ภายในพื้นที่ทำงานเดียวกัน

ผลลัพธ์? การสื่อสารที่ผิดพลาดน้อยลง การประสานงานที่รวดเร็วยิ่งขึ้น และไม่จำเป็นต้องประชุมเพิ่มเติมเลย

ดำเนินการอย่างรวดเร็วด้วยความชัดเจนของงานและแม่แบบที่สามารถทำซ้ำได้

ในที่สุดแล้ว AI จะมีคุณค่าก็ต่อเมื่อสามารถขับเคลื่อนให้เกิดการกระทำได้ClickUp Tasksช่วยสร้างโครงสร้างให้กับทุกการกระทำนั้น ไม่ว่าจะเป็นความเสี่ยงที่ถูกติดตาม ข้อมูลเชิงลึกใหม่ หรือข้อเสนอแนะจาก ClickUp Brain งานแต่ละชิ้นสามารถแบ่งย่อย มอบหมาย และติดตามได้อย่างโปร่งใสครบถ้วน

เมื่อคุณพบวิธีการทำงานที่ลงตัวแล้ว ให้ใช้แม่แบบ ClickUpเพื่อทำซ้ำ ไม่ว่าคุณจะกำลังเริ่มต้นใช้งานเครื่องมือ AI ใหม่ เปิดตัวแคมเปญ หรือตรวจสอบตั๋ว QA คุณสามารถสร้างความเป็นแบบแผนให้กับกระบวนการนำไปใช้ของคุณได้

เปลี่ยนเจตนาของ AI ให้เกิดผลกระทบ

การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้อย่างประสบความสำเร็จหมายถึงมากกว่าการใช้เครื่องมือ AI มันคือการเปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมของคุณแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ลดงานที่ทำซ้ำ และเปลี่ยนข้อมูลในอดีตให้เป็นการกระทำที่พร้อมสำหรับอนาคต

ไม่ว่าคุณจะกำลังเปิดตัวโครงการ AI นำ AI ไปใช้งาน หรือสำรวจกรณีการใช้งาน Gen AI การปรับกระบวนการทำงานให้สอดคล้องกับเครื่องมือที่เหมาะสมจะปลดล็อกศักยภาพของ AI ได้อย่างเต็มที่ ตั้งแต่การตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นไปจนถึงการดำเนินงานที่รวดเร็วขึ้น เทคโนโลยี AI จะกลายเป็นตัวคูณประสิทธิภาพเมื่อผสานกับระบบที่เหมาะสม

ClickUp ทำให้สิ่งนั้นเป็นไปได้ด้วยการเชื่อมต่อข้อมูล งาน และการสนทนาเข้าด้วยกันในพื้นที่ทำงานอัจฉริยะเดียวที่สร้างมาเพื่อรองรับการขยายตัว—ขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่แท้จริงในโครงการปัญญาประดิษฐ์ของคุณ

พร้อมที่จะเชื่อมช่องว่างระหว่างความทะเยอทะยานด้าน AI กับการปฏิบัติจริงหรือไม่?ลองใช้ ClickUpวันนี้