จากระบบอัตโนมัติสู่ปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว: มุมมองการให้คำปรึกษาด้านโซลูชันเกี่ยวกับอนาคตที่กำลังจะมาถึง

องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันติดอยู่ในรูปแบบที่น่าหงุดหงิด พวกเขาได้นำเครื่องมือ AI มาใช้ พวกเขาได้สร้างระบบอัตโนมัติ พวกเขาได้เปิดตัวแนวคิดที่พิสูจน์ได้ภายในทีมต่างๆ อย่างน่าประทับใจ แต่กระนั้น ผลลัพธ์ที่คาดหวังในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่เปลี่ยนแปลงไปกลับยังคงเป็นสิ่งที่จับต้องไม่ได้

ปัญหาไม่ใช่เทคโนโลยี

นั่นคือเหตุผลที่บริษัทส่วนใหญ่ยังคงดำเนินการอยู่ในระยะแรกของความเจริญเติบโตของปัญญาประดิษฐ์: ระบบอัตโนมัติแบบแยกส่วน

ช่องว่างระหว่างระบบอัตโนมัติที่แยกส่วนกับขั้นตอนถัดไป ซึ่ง AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมอย่างแท้จริง มีความเชิงรุก และตระหนักรู้ในบริบท ถือเป็นหนึ่งในจุดเปลี่ยนสำคัญที่สุดในการแข่งขันทางธุรกิจในปัจจุบัน

สัญญาณที่คุณพร้อมที่จะพัฒนา

คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าองค์กรของคุณพร้อมที่จะก้าวข้ามระบบอัตโนมัติแบบแยกส่วนแล้ว? มีรูปแบบเฉพาะที่ฉันสังเกตเห็นซึ่งบ่งบอกถึงความพร้อมนั้น `

เมื่อความสมบูรณ์ของกระบวนการทำงานและการรวมศูนย์เกิดขึ้นพร้อมกัน องค์กรของคุณก็พร้อมที่จะพัฒนาไปไกลกว่าการอัตโนมัติแบบแยกส่วนไปสู่ AI ที่รวมเป็นหนึ่งและทำงานโดยรอบ

ช่วงเวลาแห่งการบรรจบกันนี้มีความสำคัญ มันคือช่วงเวลาที่ทีมหยุดถามว่า "เครื่องมือนี้ทำอะไรได้บ้าง?" และเริ่มถามว่า "เราจะสร้างสภาพแวดล้อมที่ AI เข้าใจการดำเนินงานทั้งหมดของเราได้อย่างไร?"

อุปสรรคที่ขัดขวางการทำงานของทีม

แม้จะมีความพร้อมอย่างชัดเจน องค์กรส่วนใหญ่ก็ยังคงประสบกับอุปสรรคเดียวกัน:

นี่คือจุดที่ AI Transformation Matrix กลายเป็นสิ่งจำเป็น

องค์กรจำเป็นต้องมีความพร้อมในระดับสูงในทั้งสองด้าน: ความพร้อมด้าน AI และความพร้อมด้านบริบท คุณอาจมีศักยภาพด้าน AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก แต่หากบริบทของคุณกระจัดกระจายอยู่ในเครื่องมือที่เชื่อมต่อกันไม่ได้หลายสิบรายการ AI ของคุณก็จะยังคงมองไม่เห็นรูปแบบที่สำคัญที่สุด

การแก้ไขความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

ก่อนที่ทีมจะสามารถก้าวหน้าได้ พวกเขาจำเป็นต้องคิดใหม่ว่า AI คืออะไรจริง ๆ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กับปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (Agentic AI):

AI สภาพแวดล้อมไม่ได้เกิดขึ้นเองโดยบังเอิญ มันต้องการการออกแบบอย่างตั้งใจเพื่อการแบ่งปันบริบท การประสานงาน และกฎเกณฑ์การมีส่วนร่วมที่ชัดเจน

ลองคิดดูแบบนี้: การมีอินเทอร์เฟซแบบ ChatGPT ไม่ได้ทำให้สิ่งใดกลายเป็นตัวแทนมากไปกว่าการมีพวงมาลัยที่ทำให้สิ่งใดกลายเป็นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนที่แท้จริงทำงานภายในพารามิเตอร์ที่กำหนด ดำเนินการตามขั้นตอนหลายขั้นตอน และตัดสินใจโดยอิงจากบริบทที่สะสมมา ส่วนปัญญาประดิษฐ์แบบรอบรู้ (Ambient AI) ก้าวไปไกลกว่านั้น โดยทำงานอย่างมองไม่เห็นในเบื้องหลังทั่วทั้งการดำเนินงานของคุณ

เมื่อกระบวนการทำงานที่เชื่อมต่อกันปลดล็อกคุณค่าที่แท้จริง

ให้ฉันยกตัวอย่างที่ชัดเจนให้คุณเห็นถึงสิ่งที่เปลี่ยนแปลงเมื่อคุณเปลี่ยนจากการทำงานอัตโนมัติแบบแยกส่วนไปสู่กระบวนการทำงานที่เชื่อมต่อและมีตัวแทนควบคุม

นี่ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพเท่านั้น

มันเกี่ยวกับการสร้างความทรงจำขององค์กรที่คงอยู่จริงและมีคุณค่าเพิ่มขึ้นตามกาลเวลา ในรูปแบบเดิม บริบทการขายมักถูกเก็บไว้ในอีเมล กระทู้แชท ข้อความสนทนา และบันทึกการประชุมที่กระจัดกระจายอยู่ในระบบต่างๆ แต่ในรูปแบบ AI ที่ทำงานโดยรอบบริบทนั้นจะถูกส่งต่อไปยังจุดที่ต้องการโดยอัตโนมัติ เมื่อถึงเวลาที่ต้องการ

บริบทคือตัวเร่งที่แท้จริง

เมื่อ AI สามารถเข้าถึงบริบทขององค์กรของคุณ งาน กำหนดเวลา การสนทนา และการตัดสินใจของคุณได้แล้ว มันจะหยุดทำตัวเหมือนเครื่องมือเขียนและเริ่มทำตัวเหมือนนักวิเคราะห์ ClickUp BrainGPT ใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้โดยการดึงข้อมูลจาก Workspace ทั้งหมดของคุณ แสดงรูปแบบที่คนมักมองข้าม และสร้างความเชื่อมโยงที่คุณไม่ได้ระบุด้วยตนเอง

คุณคิดออกมาดัง ๆ มันฟังด้วย Talk-to-Text มันเชื่อมโยง และข้อมูลเชิงลึกสะท้อนให้เห็นว่างานเคลื่อนที่อย่างไรจริง ๆ ในบริษัทของคุณ

วิวัฒนาการของบทบาทความเป็นผู้นำ

เมื่อองค์กรก้าวหน้าจากการทำงานอัตโนมัติขั้นพื้นฐานไปสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้อย่างรอบด้านอย่างแท้จริง บทบาทของผู้นำจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างถึงรากฐาน

นี่ไม่ใช่เรื่องความเชี่ยวชาญทางเทคนิค แต่เป็นเรื่องของการสร้างสภาพแวดล้อมในองค์กรที่เอื้อให้ AI แบบรอบตัว (ambient AI) สามารถเติบโตได้ นั่นหมายถึงการมุ่งมั่นสู่การหลอมรวม แม้ในยามที่แต่ละทีมยังไม่อยากสละเครื่องมือที่ตนเองชื่นชอบ หมายถึงการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานและระบบกำกับดูแลที่ช่วยให้การดำเนินงาน AI อย่างปลอดภัยและข้ามสายงานเป็นไปได้ ที่สำคัญที่สุด คือการให้ความสำคัญกับการเปลี่ยนแปลงองค์กรด้วย AI ในฐานะกลยุทธ์หลัก ไม่ใช่แค่การทดลองเชิงยุทธวิธีเพียงครั้งเดียว

สองแนวทางในการสร้างปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว

เดวิน สโตเกอร์ ผู้อำนวยการศูนย์ความเป็นเลิศด้านปัญญาประดิษฐ์ของเราที่ ClickUp ได้ทำงานอย่างใกล้ชิดกับองค์กรต่างๆ ที่กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ เขาเห็นว่ามีสองแนวทางที่แตกต่างกันซึ่งสามารถนำไปสู่การใช้ AI ในทุกระดับของบริษัทได้

1. การรวมผลประโยชน์ส่วนเพิ่ม

โดยพื้นฐานแล้ว มันคล้ายกับแนวทางของทีม British Cycling ที่นำโดย Sir Dave Brailsford ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสะสมของกำไรส่วนเพิ่มเล็กน้อย" เดวินอธิบาย "ผมมองว่าตัวแทนคุณภาพสูงหรือกระบวนการทำงานของ AI ใหม่แต่ละตัวที่เข้ามา จะช่วยเพิ่มกำไรส่วนเพิ่มเล็กน้อยให้กับบริษัทของคุณ 1% เมื่อคุณลงทุนในการปรับปรุงเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง มันจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่สำคัญคือการมี Ambient AI ที่ผสานรวมอย่างราบรื่นในทุกกระบวนการของคุณ

ในโมเดลนี้:

2. ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบรอบด้านที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง

แนวทางที่สองที่เดวินอธิบายมุ่งเน้นไปที่ AI ที่ทำงานโดยอัตโนมัติในเบื้องหลังเพื่อดำเนินการต่างๆ แทนคุณ ตัวแทนที่ทำงานในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องได้รับคำสั่งโดยตรงเพื่อให้การสนับสนุน

ClickUp รวมเอเจนต์สภาพแวดล้อมหลายประเภทที่สามารถตอบคำถามในแชท ดำเนินการเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ของคุณ ปรับตัวตามความคิดเห็นของผู้ใช้เมื่อเวลาผ่านไป และแม้กระทั่งอัปเดตความรู้ของบริษัทคุณในเบื้องหลัง

ทั้งสองแนวทางมีข้อกำหนดที่สำคัญร่วมกัน: พวกเขาต้องการสภาพแวดล้อมที่รวมศูนย์ซึ่ง AI สามารถเข้าถึงบริบทที่สมบูรณ์ได้ครอบคลุมทุกงาน การสื่อสาร และการร่วมมือ

พลังเงียบของปัจจัยแวดล้อม

ข้อได้เปรียบที่ถูกมองข้ามมากที่สุดของตัวแทนแบบรอบด้านคือ พวกมันทำงานโดยอัตโนมัติ ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีคำแนะนำจากมนุษย์ พวกมันรวบรวมบริบทในเบื้องหลัง นำข้อมูลไปยังที่ที่เหมาะสม จับความรู้ก่อนที่จะสูญหาย และรักษาโครงสร้างเชื่อมโยงที่ทีมไม่มีเวลาบันทึกไว้

เมื่อตัวแทนเหล่านี้ทำงานภายในสภาพแวดล้อมที่รวมศูนย์ พวกเขาจะกลายเป็นกระดูกสันหลังของระบบที่เรียนรู้อย่างต่อเนื่องและปรับปรุงตัวเองได้โดยไม่ต้องมีการกระตุ้น

เส้นทางข้างหน้า

การเดินทางจากระบบอัตโนมัติแบบแยกส่วนไปสู่ปัญญาประดิษฐ์แบบรอบด้านไม่ได้เป็นเพียงการนำเทคโนโลยีที่ดีกว่ามาใช้เท่านั้น แต่เป็นการสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานได้อย่างชัดเจน มีบริบท และต่อเนื่อง

นี่คือสิ่งที่องค์กรที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดมุ่งมั่นที่จะทำ:

องค์กรที่ทำการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแต่ได้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังปลดล็อกผลลัพธ์แบบทบต้น ซึ่งการปรับปรุงแต่ละครั้งจะช่วยให้การปรับปรุงครั้งต่อไปง่ายขึ้นและมีคุณค่ามากขึ้น

ระบบ AI ของพวกเขามีความฉลาดมากขึ้นเพราะมีบริบทมากขึ้น ทีมของพวกเขามีความรวดเร็วมากขึ้นเพราะใช้เวลาค้นหาลดลงและใช้เวลาสร้างสรรค์เพิ่มขึ้น ความได้เปรียบทางการแข่งขันของพวกเขามีการเติบโตเพราะสามารถดำเนินการได้ในอัตราที่คู่แข่งไม่สามารถตามทันได้

คำถามไม่ใช่ว่าจะเปลี่ยนผ่านนี้หรือไม่ แต่เป็นว่าจะทำอย่างไรให้มีประสิทธิภาพ นี่คือประเด็นว่าคุณจะเป็นผู้นำหรือจะยืนดูคู่แข่งของคุณก้าวไปข้างหน้า