วิธีใช้ IBM watsonx เพื่อความสำเร็จด้าน AI สำหรับองค์กร

หากคุณกำลังค้นหา IBM watsonx คุณคงไม่ได้ต้องการฟังคำพูดปลุกใจแบบเดิม ๆ ว่า "AI คืออนาคต" คุณกำลังมองหาสิ่งที่เป็นรูปธรรม: วิธีสร้างโมเดล นำไปใช้งานอย่างปลอดภัย บริหารจัดการอย่างเหมาะสม และให้ทำงานได้จริงในโลกแห่งความเป็นจริง—โดยที่ความตั้งใจของคุณจะไม่ติดอยู่กับโหมดทดลองใช้งานที่ไม่มีวันจบสิ้น

คุณไม่ได้อยู่คนเดียว IBM ได้ทำการวิจัยพบว่าเกือบ40% ของโครงการ AIที่เริ่มต้นขึ้นระหว่างปี 2023 ถึง 2025 ยังคงไม่ก้าวหน้าไปไกลกว่าการทดลองใช้ (pilot) สาเหตุไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีล้มเหลว แต่เป็นเพราะทีมมีปัญหาในการประสานงานการทำงานของมนุษย์ในโครงการให้สอดคล้องกับการพัฒนาแบบจำลอง

ทีมติดขัดในการจัดการการอนุมัติ เอกสาร การเข้าถึงข้อมูล และการควบคุมความเสี่ยง และนั่นคือสิ่งที่คู่มือนี้จะช่วยคุณแก้ไข

เรามาดูวิธีการใช้ IBM watsonx สำหรับโครงการ AI ในองค์กรของคุณกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีการจัดการการประสานงานโครงการ เอกสาร และกระบวนการทำงานข้ามสายงานที่ส่งผลต่อความสำเร็จหรือความล้มเหลวของโครงการ AI ของคุณ

IBM watsonx คืออะไร?

ทำไมต้องใช้ IBM watsonx?

ต่างจากผลิตภัณฑ์ IBM Watson รุ่นก่อนหน้า watsonx ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับยุคของAI เชิงสร้างสรรค์โดยมุ่งเน้นการทำให้โมเดลพื้นฐานและศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถเข้าถึงได้สำหรับองค์กรธุรกิจ Gartner คาดการณ์ว่ามากกว่า80% ขององค์กรธุรกิจจะนำแอปพลิเคชันGen-AI ไปใช้งานภายในปี 2026

watsonx ยังมอบความยืดหยุ่นให้กับคุณในเรื่องของโมเดล โดยรองรับ โมเดล Granite ของ IBM และ ไลบรารีตัวเลือกจากบุคคลที่สาม เพื่อให้คุณสามารถเลือกสิ่งที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานและระดับความเสี่ยงของคุณได้ และหากคุณต้องการให้โมเดลทำงานได้ดีขึ้นสำหรับโดเมนของคุณ คุณสามารถใช้เทคนิคอย่าง การปรับแต่งคำสั่ง เพื่อปรับให้เข้ากับงานได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องสร้างใหม่ทั้งหมด

องค์ประกอบหลักของแพลตฟอร์ม IBM watsonx

ทีมองค์กรเสียเวลาไปมากมายกับการ "ประเมินแพลตฟอร์ม AI" โดยไม่รู้ว่ามีอะไรอยู่ในกล่องจริงๆ นั่นคือเหตุผลที่คุณจบลงด้วยความคาดหวังที่ไม่ตรงกันและการเปิดตัวที่ยุ่งเหยิง

IBM watsonx ถูกสร้างขึ้นโดยยึดหลักสี่เสาหลัก ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกันและครอบคลุมวงจรชีวิตของ AI อย่างครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ:

กรณีการใช้งาน AI สำหรับองค์กรกับ IBM watsonx

หากคุณลงทุนในแพลตฟอร์ม AI ที่ทรงพลังโดยไม่ระบุกรณีการใช้งานที่ชัดเจน คุณก็จะได้แค่โครงการนำร่องที่มีค่าใช้จ่ายสูงซึ่งไม่เคยเข้าสู่การผลิตจริงหรือสร้างคุณค่าทางธุรกิจที่แท้จริง

เพื่อให้คุณเข้าใจบริบทมากขึ้น: มีเพียง5% ขององค์กรเท่านั้นที่สามารถขยายการใช้งานโครงการนำร่อง Gen-AI ได้สำเร็จถึง 70% หรือมากกว่านั้น

ไม่น่าแปลกใจเลยว่าทำไมสิ่งนี้จึงนำไปสู่การสูญเสียทรัพยากรและความสงสัยของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเกี่ยวกับคุณค่าของ AI

วิธีแก้ไขปัญหานั้นง่ายมาก แทนที่จะหลงทางไปกับความเป็นไปได้ทางเทคนิค ให้มุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่ใช้งานได้จริงและพร้อมสำหรับการผลิต ซึ่งสามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจได้จริง ตัวอย่างต่อไปนี้อาจช่วยให้คุณเริ่มคิดได้:

เริ่มต้นใช้งาน IBM watsonx

การเริ่มต้นใช้งาน IBM watsonx ไม่ได้ยากอย่างที่คิด ทีมมักจะติดขัดเพียงเพราะขาดแผนการดำเนินการที่ชัดเจนตั้งแต่การตั้งค่าไปจนถึงการใช้งานจริง

เราได้แก้ไขปัญหานั้นให้คุณแล้วด้วยแผนงานแบบทีละขั้นตอนนี้:

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าสภาพแวดล้อม watsonx ของคุณ

ก่อนอื่น คุณจะต้องเตรียมการใช้งาน watsonx ของคุณผ่าน IBM Cloud ซึ่งกระบวนการนี้รวมถึงการสร้างบัญชี การตั้งค่ากลุ่มทรัพยากรสำหรับโครงการของคุณ และการกำหนดสิทธิ์การจัดการตัวตนและการเข้าถึง (IAM)

คุณยังจะสร้างคีย์ API สำหรับการเข้าถึงแบบโปรแกรมได้ และควรกำหนดบทบาทของผู้ใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ คิดถึงว่าใครควรฝึกอบรมโมเดล AI ขององค์กรของคุณ ใครสามารถนำไปใช้ได้ และใครเพียงแค่ต้องการดูผลลัพธ์เท่านั้น คุณจะรู้สึกดีเมื่อไม่ต้องรับมือกับปัญหาด้านความปลอดภัยในภายหลัง

💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: ใช้พื้นที่ทำงานสำหรับการจัดการโครงการเพื่อติดตามกิจกรรมการตั้งค่าทั้งหมดสร้างงานใน ClickUpเพื่อมอบหมายความรับผิดชอบสำหรับแต่ละขั้นตอนของการกำหนดค่าและใช้เอกสารใน ClickUpเพื่อบันทึกการตัดสินใจที่สำคัญ สร้างบันทึกที่มีชีวิตซึ่งจะมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการรับสมาชิกใหม่ในทีม

ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อแหล่งข้อมูลขององค์กรของคุณ

ต่อไป คุณจะเชื่อมต่อ watsonx. data กับแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ ไม่ว่าจะเป็นในฐานข้อมูล, data lake หรือ cloud storageขั้นตอนนี้จะรวมถึงการเตรียมข้อมูล เช่น การแมปสคีมา (ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงสร้างข้อมูลของคุณเข้ากันได้กับ watsonx) และการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล นอกจากนี้ คุณยังจะระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องจริงกับโมเดล AI ของคุณ

สำหรับกรณีการใช้งานเช่นการค้นหาความรู้ด้วยระบบ AI คุณจะต้องเตรียมเอกสารของคุณสำหรับการสร้างเสริมการค้นหา (RAG) ซึ่งประกอบไปด้วย:

ระยะการเชื่อมต่อข้อมูลนี้มักเป็นช่วงที่ยาวนานที่สุดและท้าทายที่สุดของโครงการ AI. ทำไม? เพราะข้อมูลขององค์กรมักมีความยุ่งเหยิงและถูกเก็บแยกไว้ในระบบต่าง ๆ ของแผนกต่าง ๆ. การรวบรวมข้อมูลทั้งหมดนี้ต้องอาศัยการประสานงานระหว่างวิศวกรข้อมูล, ทีมความปลอดภัย, และเจ้าของธุรกิจ.

ขั้นตอนที่ 3: ฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI ของคุณ

เมื่อคุณเชื่อมต่อข้อมูลของคุณแล้ว คุณสามารถเริ่มฝึกโมเดลของคุณได้ คุณมีตัวเลือกหลายอย่างในการทำเช่นนี้ แต่ละตัวเลือกมีระดับของความพยายามและค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกัน

คุณสามารถ:

ทางเลือกที่มีน้ำหนักเบากว่าคือการปรับแต่งคำสั่ง ซึ่งคุณปรับพฤติกรรมของโมเดลผ่านคำแนะนำที่สร้างขึ้นอย่างระมัดระวัง โดยไม่จำเป็นต้องฝึกฝนใหม่ทั้งหมด

เมื่อคุณมีโมเดลแล้ว คุณสามารถเริ่มการPLOYMENTได้ กระบวนการมีลักษณะดังนี้:

คุณยังจะต้อง กำหนดค่าอินเฟอร์เรนซ์เอนด์พอยต์ ซึ่งเป็นจุดเข้าถึงที่แอปพลิเคชันของคุณจะใช้เพื่อรับคำตอบจากโมเดล

โปรดจำไว้ว่า การฝึกอบรมแบบจำลองเป็นวงจรที่วนซ้ำ ของการทดสอบ, การประเมินผล, และการปรับปรุง. อาจใช้เวลา, แต่หากทำถูกต้อง, จะมีผลตอบแทนที่สูงอย่างน่าทึ่ง!

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการสร้างผู้ช่วย AI ของคุณเองโดยใช้ขั้นตอนการทำงานที่คล้ายกัน ลองดูวิดีโออธิบายนี้:

💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: หากเป้าหมายของคุณคือการวิเคราะห์ข้อมูลโครงการ (ไม่ใช่การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI เฉพาะ) คุณไม่จำเป็นต้องฝึกฝนหรือปรับใช้โมเดลเลย ด้วย ClickUp Brain คุณสามารถถามคำถามภาษาอังกฤษธรรมดาเกี่ยวกับงานที่มีอยู่แล้วในพื้นที่ทำงานของคุณ—งาน, กำหนดเวลา, ผู้รับผิดชอบ, การประมาณการ, เวลาที่ติดตาม, และเอกสาร—และรับคำตอบได้ทันทีภายในเวิร์กโฟลว์ของคุณ

ตัวอย่างเช่น: "งานใดที่มีแนวโน้มจะส่งไม่ทันกำหนดในสปรินต์นี้มากที่สุด?" หรือ "เราประเมินปริมาณงานต่ำเกินไปอย่างต่อเนื่องในส่วนใด?"

ขั้นตอนที่ 4: ผสาน watsonx เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณ

คุณรู้ดีพอๆ กับเรา: โมเดล AI ที่นั่งอยู่โดดๆ ไม่สามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ คุณต้องผสานมันเข้ากับกระบวนการทำงานของทีมคุณ

Watsonx มีวิธีการต่าง ๆ ในการทำเช่นนี้ รวมถึง REST APIs, ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDKs) สำหรับภาษาเช่น Python และ Node.js, และเว็บฮุคสำหรับการทำงานอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

พิจารณาการใช้ CI/CD (การรวมระบบอย่างต่อเนื่อง/การPLOYอย่างต่อเนื่อง) สำหรับแบบจำลอง AI ของคุณเพื่อทำให้การอัปเดตและการย้อนกลับเป็นไปโดยอัตโนมัติเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น

นั่นคือวิธีที่คุณฝัง AI ลงในผลิตภัณฑ์ เครื่องมือภายใน หรือระบบอัตโนมัติที่ทีมงานใช้งานจริง

คุณสมบัติสำคัญของ IBM watsonx สำหรับทีมองค์กร

รู้สึกถูกข่มขู่จากทุกสิ่งที่ watsonx มีให้หรือไม่?

เราขอแนะนำให้คุณเริ่มต้นด้วยคุณสมบัติสำคัญสำหรับองค์กรเหล่านี้: ✨

หากคุณพบว่าการนำฟีเจอร์ไปใช้หยุดชะงักในช่วงแรกของการใช้งาน อาจเป็นปัญหาด้านกระบวนการมากกว่าความล้มเหลวของ watsonx เอง

ตัวอย่างเช่น แคตตาล็อกคำสั่ง (prompt catalog) จะทำงานได้ก็ต่อเมื่อมีขั้นตอนการทำงานที่เรียบง่ายอยู่เบื้องหลัง: ใครสามารถส่งคำสั่งได้, ใครเป็นผู้ตรวจสอบ, "อนุมัติ" หมายถึงอะไร, และทีมควรดึงคำสั่งจากที่ไหนในแต่ละวัน สิ่งเดียวกันนี้ใช้กับการประเมินผลและมาตรการป้องกัน (guardrails)—หากเป็นทางเลือกหรือไม่ชัดเจน ผู้คนจะข้ามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อ "ทำงานให้เร็วขึ้น" และคุณจะจบลงด้วยผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอ (และปัญหาในการกำกับดูแล)

ข่าวดีคือ? ส่วนใหญ่ของปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ง่ายด้วยการกำหนดผู้รับผิดชอบที่ชัดเจน จุดตรวจสอบที่แน่ชัด และมาตรฐานร่วมกันก่อนที่คุณจะขยายการใช้งาน

การกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัยใน IBM watsonx

หากคุณเคยพยายามส่งมอบโปรเจกต์ AI ภายในองค์กรจริง คุณคงรู้ดีว่ามันเป็นอย่างไร: โมเดลทำงานได้ เดโมก็ผ่าน… แล้วฝ่ายความปลอดภัยก็เข้ามาพร้อมกับคำถามที่ทำให้ทุกอย่างหยุดชะงัก

ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมคืออะไร? ข้อมูลถูกเก็บไว้ที่ไหน? ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลได้? ข้อมูลสามารถรั่วไหลได้หรือไม่? หากมันเกิดการหลอกลวง (hallucinate) จะเกิดอะไรขึ้น?

หากคุณไม่มีคำตอบที่ชัดเจน (และเอกสารประกอบ) โครงการก็จะไม่ก้าวหน้า—มันจะถูกจอดอยู่ในนรกของ "การตรวจสอบความปลอดภัย" ขณะที่ฝ่ายกฎหมาย, ความเสี่ยง, และไอทีต้องต่อสู้กันหลายรอบ ทำให้การPLOYMENTล่าช้าออกไป

ส่วนประกอบ watsonx. governance ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหานี้โดยการจัดเตรียมเครื่องมือสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ AI และการจัดการความเสี่ยง

คุณสมบัติเหล่านี้รองรับกรอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดหลักเช่น GDPR, HIPAA และ SOC 2

วิธีการผสาน IBM watsonx เข้ากับระบบเทคโนโลยีของคุณ

แพลตฟอร์ม AI จะกลายเป็นระบบแยกตัวอย่างรวดเร็วหากไม่สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้วได้ สิ่งนี้จะบังคับให้ผู้คนต้องถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระบบด้วยตนเอง ซึ่งทั้งช้า มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง และยังสูญเสียบริบทสำคัญที่มีคุณค่าซึ่งทำให้ AI มีประโยชน์ตั้งแต่แรก

วัตสันเอ็กซ์สามารถผสานรวมได้ทั้งในระดับโครงสร้างพื้นฐานและระดับแอปพลิเคชัน

การเชื่อมต่อโครงสร้างพื้นฐาน:

การผสานรวมในระดับแอปพลิเคชัน:

ความสำเร็จของการผสานรวมขึ้นอยู่กับการกำหนดความรับผิดชอบที่ชัดเจน อย่าลืมกำหนดว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบในการดูแลรักษาการเชื่อมต่อ ตรวจสอบความล้มเหลว และจัดการกับการอัปเดต

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้ IBM watsonx ในโครงการ AI ขององค์กร

หากคุณเคยผิดหวังกับคำแนะนำทั่วไปในอดีต เราพร้อมช่วยเหลือคุณ นี่คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่สามารถนำไปใช้ได้จริงสำหรับโครงการ AI ในระดับองค์กร 🛠️

ข้อจำกัดของการใช้ IBM watsonx สำหรับ AI ในองค์กร

ก่อนที่คุณจะใช้เวลาหลายเดือนของทีมในการติดตั้ง watsonx, เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีการประเมินอย่างซื่อสัตย์เกี่ยวกับจุดที่แพลตฟอร์มอาจไม่เพียงพอ.

ทางเลือกแทน IBM watsonx สำหรับโครงการ AI ในองค์กร

watsonx เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม แต่ไม่ใช่เครื่องมือเดียวสำหรับการสร้างและขยายองค์กรที่เน้น AI เป็นหลัก

นี่คือภาพรวมของทางเลือกหลักบางประการสำหรับ watsonx สำหรับ AI ในองค์กร:

ในที่สุด แพลตฟอร์มที่เหมาะสมมักขึ้นอยู่กับการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของบริษัทคุณและความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของทีมคุณ

เราขอแนะนำให้คุณทำการวิจัยอย่างอิสระและใช้เวลาให้เพียงพอ ทดลองใช้งานในกรณีการใช้งานที่เป็นจริงสองสามกรณี ทดสอบการผสานรวมและข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลภายใต้สภาวะกดดันตั้งแต่เนิ่นๆ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์มนั้นเหมาะสมกับรูปแบบการดำเนินงานของคุณ (ไม่ใช่แค่การสาธิตเท่านั้น)

ขยายกระบวนการทำงานของ AI ของคุณ ไม่ใช่แค่โมเดลของคุณ

watsonx สามารถมอบพื้นฐานทางเทคนิคให้คุณเพื่อสร้างและบริหารจัดการ AI สำหรับองค์กรได้—แต่ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้น รอบๆ มัน แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะมีโมเดลที่ "สมบูรณ์แบบ" แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ให้มุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูงเพียงกรณีเดียว จัดเตรียมข้อมูลและการอนุมัติให้พร้อมตั้งแต่เริ่มต้น และสร้างเส้นทางที่สามารถทำซ้ำได้จากการทดลองสู่การผลิต

หากมีสิ่งหนึ่งที่ควรจดจำไว้ นั่นคือ AI จะขยายตัวได้ก็ต่อเมื่อการดำเนินการขยายตัวไปพร้อมกับมัน ความชัดเจนในการรับผิดชอบ เอกสารที่พร้อมตรวจสอบ และการประสานงานระหว่างหน่วยงานอย่างใกล้ชิด คือสิ่งที่เปลี่ยนโครงการนำร่องที่ใช้งานได้ให้กลายเป็นสิ่งที่ธุรกิจสามารถไว้วางใจและนำไปใช้ซ้ำได้

และ ClickUp ทำให้ทุกอย่างเป็นไปได้ด้วยการมอบพื้นที่ทำงานเดียวสำหรับการวางแผน การทำงานร่วมกัน และการจัดการการเปิดตัวโครงการ AI ของคุณ ดังนั้น ทำไมต้องรอ?ลงทะเบียนใช้ ClickUp วันนี้— ฟรี!

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

watsonx. ai คือสตูดิโอ AI สำหรับการสร้างโมเดล, watsonx. data คือคลังข้อมูลสำหรับการเข้าถึงข้อมูลขององค์กร, และ watsonx. governance ให้เครื่องมือสำหรับการจัดการวงจรชีวิตของ AI และการปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งทั้งหมดนี้รวมกันเป็นแพลตฟอร์ม watsonx ที่สมบูรณ์

watsonx ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างไว้ล่วงหน้า, แบบจำลองพื้นฐาน, และเครื่องมือการกำกับดูแลที่ช่วยเร่งการPLOYMENT แต่มีความยืดหยุ่นน้อยกว่าโซลูชันที่สร้างขึ้นเองทั้งหมดจากศูนย์บนเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส

watsonx มี API และ SDK สำหรับการผสานรวมกับระบบภายนอก แต่ขาดคุณสมบัติการจัดการโครงการแบบเนทีฟ ดังนั้นทีมจึงมักใช้เครื่องมือเสริมเช่น ClickUp เพื่อจัดการโครงการ AI และประสานงานการทำงาน

การใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูล, ML/AI, และ DevOps อย่างไรก็ตาม เครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ดสามารถลดอุปสรรคสำหรับกรณีการใช้งานที่ง่ายขึ้น เช่น การสร้างผู้ช่วย AI