xs
xsm
sm
md
lg

Kyndryl ชี้องค์กรไทยสนใจ AI เพิ่ม พบอาเซียนโฟกัสเพียง 7%

เผยแพร่:   ปรับปรุง:   โดย: ผู้จัดการออนไลน์



คินดริล (Kyndryl) ชี้องค์กรในอาเซียนเพียง 7% ให้ความสำคัญกับการสร้างข้อมูลที่ถูกต้อง และการวางรากฐาน AI ชี้ความริเริ่มด้านข้อมูล และ AI ทั่วทั้งองค์กรในประเทศไทยกำลังเพิ่มขึ้น เนื่องจากทุกฝ่ายพยายามขับเคลื่อนการเติบโต การเปลี่ยนแปลง และการพัฒนาอย่างยั่งยืน

กัณณวันต์ สกุลจิตตเจริญ กรรมการผู้จัดการ คินดริล ประเทศไทยและเวียดนาม กล่าวว่า ความริเริ่มด้านข้อมูลและ AI ทั่วทั้งองค์กรในประเทศไทยกำลังเพิ่มขึ้น เนื่องจากความพยายามขับเคลื่อนวาระการเติบโต การเปลี่ยนแปลง และการพัฒนาอย่างยั่งยืน โดยผู้นำด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและธุรกิจมองเห็นความเป็นไปได้ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI เพื่อปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และมอบความคล่องตัวที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในตลาดที่ผันผวนและมีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน

“ในการเริ่มออกเดินทางสู่การเปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริง องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องมีระบบนิเวศการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งเป็นรากฐาน ความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งในการจัดการข้อมูลและ AI ของคินดริลสามารถช่วยให้พวกเขาทำเรื่องนี้ได้สำเร็จ โดยเริ่มจากการให้คำปรึกษา ไปจนถึงการดำเนินการ และการจัดการภูมิทัศน์ข้อมูลของพวกเขาอย่างต่อเนื่อง”

Kyndryl นั้นเคลมตัวเองเป็นผู้ให้บริการระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่ใหญ่ที่สุดในโลก ชื่อรายงานที่เผยแพร่ล่าสุดคือ “5 ข้อมูลเชิงลึกช่วยองค์กรสร้าง AI ที่สามารถปรับขยายตามการใช้งาน” (“5 Insights to Help Organizations Build Scalable AI”) ซึ่งเกิดจากความร่วมมือระหว่างคินดริล และ Ecosystm ซึ่งเป็นบริษัทที่ปรึกษาธุรกิจและวิจัยด้านเทคโนโลยี ทำให้สามารถเผยข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สร้าง AI ที่สามารถปรับขยายตามการใช้งาน (scalable AI) และกลายเป็นองค์กรที่เน้นข้อมูลเป็นหลัก (data-first)

การศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูลตอบรับจากผู้บริหารระดับสูงทั่วภูมิภาคอาเซียน จำนวน 500 คน โดยมีจุดมุ่งหมายในการจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลและ AI ที่องค์กรในอาเซียนเผชิญ รวมถึงให้คำแนะนำในการสร้างกลยุทธ์ที่สร้างการเติบโตและปรับขยายได้ ซึ่งส่งผลกระทบเชิงบวกต่อธุรกิจ

แม้ทุกองค์กรที่ประสบความสำเร็จในปัจจุบันยอมรับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล โดยมีการริเริ่มด้านข้อมูลและ AI เป็นแกนหลัก อย่างไรก็ตาม ภูมิภาคอาเซียนพบกับความท้าทายเดียวกัน ซึ่งเป็นอุปสรรคในการนำข้อมูลและโซลูชัน AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลการศึกษาพบว่าผู้เข้าร่วมงานวิจัย 48% ยังคงต้องเผชิญกับความท้าทายในการผสานรวมโซลูชัน AI กับระบบที่มีอยู่ 38% มีปัญหาในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายในหลายช่องทาง และ 34% มีปัญหาในเรื่องคุณภาพของข้อมูล

ผลการวิจัยยังชี้ว่า การเข้าถึงข้อมูลเป็นอุปสรรคสำคัญ โดยรายงานการวิจัยเผยให้เห็นว่า ในอาเซียนระดับวุฒิภาวะของการนำข้อมูลและ AI มาใช้นั้นแตกต่างกันไป และมีผู้เข้าร่วมวิจัยเพียง 7% เท่านั้นที่ให้ความสำคัญกับการสร้างข้อมูลที่ถูกต้องและการวางรากฐาน AI ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องนั้นมาจากชุดข้อมูลที่สมบูรณ์และสอดคล้องกันโดยไม่มีช่องว่างระหว่างข้อมูลเท่านั้น สภาวะสำคัญที่จำเป็นต่อการสร้างชุดข้อมูลแบบนั้น ได้แก่ การให้ความสำคัญกับข้อมูลที่ผ่านการคัดกรองแล้วและเชื่อถือได้ รวมทั้งแผนกลยุทธ์การทำงานร่วมกันของข้อมูล และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อลดช่องว่างระหว่างข้อมูล


นอกจากนี้ องค์กรยังต้องการความสามารถในการสร้างสรรค์ของข้อมูล เนื่องจากองค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นหลักนั้นจะได้รับประโยชน์จากการลงทุนด้านข้อมูลและ AI ในทุกภาคส่วนขององค์กร ซึ่งองค์กรต่างๆ ในอาเซียนเองก็ตระหนักถึงเรื่องนี้ จากผลวิจัยพบว่า ใน 2 ปีข้างหน้าตั้งแต่ปี 2566 ถึงปี 2567 ผู้เข้าร่วมวิจัยจะเพิ่มการใช้โซลูชัน AI และโซลูชันข้อมูล โดย 77% ใช้เพื่อประสบการณ์ของลูกค้า 75% เพื่อทรัพยากรบุคคล และ 72% เพื่อการตลาด โดยผลตอบแทนจากการลงทุนจะวัดจากตัวเลขทางการเงินจากทุกสายงานภายในองค์กร รวมถึงไอที เช่น การเพิ่มอัตรากำไร การปรับต้นทุนให้เหมาะสม การลดต้นทุนการดำเนินงาน เป็นต้น

จากผลการวิจัยพบว่า การขาดนโยบายภายในองค์กรและความเข้าใจที่จำกัดเกี่ยวกับความเสี่ยง (36%) เป็นความท้าทายที่ใหญ่ที่สุด 2 ประการต่อนโยบายธรรมาภิบาลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในอาเซียน นโยบายธรรมาภิบาลข้อมูลที่จัดทำโดยองค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นหลักควรรวมถึงแนวทางความรับผิดชอบและความเป็นเจ้าของข้อมูล กฎระเบียบที่เป็นมาตรฐาน ทีมดูแลข้อมูลโดยเฉพาะ และกระบวนการในการประเมินนโยบายที่ตั้งขึ้นมาเหล่านี้อีกครั้ง

อย่างไรก็ตาม การสำรวจพบการขาดกระบวนการจัดการของข้อมูลแบบครบวงจร เพราะการมีความสามารถในการสังเกตและระบุสถานะภายในของระบบจากผลลัพธ์ภายนอกอย่าง Observability ปัญญา (Intelligence) และระบบอัตโนมัติ (Automation) ในทุกส่วนของวงจรชีวิตข้อมูลนั้นเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับองค์กร เนื่องจากการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่พร้อมรองรับความต้องการในปัจจุบัน แต่อาจไม่สามารถรองรับความต้องการทางธุรกิจในอนาคตที่ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องแสดงให้เห็นถึงการขาดวิสัยทัศน์

ในทางกลับกัน แนวคิดในการออกแบบโครงสร้างการบูรณาการข้อมูล หรือ Data Fabric ขององค์กรจะสามารถรองรับการใช้งานในอนาคตได้เพราะ Data Fabric ช่วยเพิ่มความเร็วและลดความยุ่งยากในการเข้าถึงสินทรัพย์ข้อมูลของธุรกิจทั้งหมด โดยคำอธิบายชุดข้อมูล (Metadata) ที่ Data Fabric สร้างขึ้นจะรวมข้อมูลธุรกิจ ข้อมูลทางเทคนิค และข้อมูลการดำเนินงาน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้หากได้รับการจัดการอย่างชาญฉลาดจะสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกสำหรับธุรกิจทั้งหมดได้

ที่สำคัญ การสำรวจพบว่าเป้าหมายขององค์กรควรเป็นการเข้าถึงข้อมูลและ AI อย่างอิสระและเท่าเทียม โดยคุณค่าที่แท้จริงของโซลูชันข้อมูลและโซลูชัน AI จะเกิดขึ้นจริง เมื่อผู้ที่ได้รับประโยชน์จากโซลูชันคือผู้ใช้จริงที่จัดการโซลูชันและเรียกใช้คิวรี อย่างไรก็ตาม มีองค์กรในอาเซียนเพียง 10% เท่านั้นที่มีทีมธุรกิจที่จัดการหรือบำรุงรักษาโซลูชัน AI การสร้าง AI ที่สามารถปรับขยายตามการใช้งานได้นั้น องค์กรต้องเสริมศักยภาพให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรผ่านการฝึกอบรมและการเข้าถึงเครื่องมือที่ใช้งานง่าย ซึ่งจะช่วยให้พวกเขารวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องตรงจุดสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง และทำให้การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลกลายเป็นบรรทัดฐานสำหรับธุรกิจ

อัลริช ลอฟเฟลอร์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Ecosystm กล่าวทิ้งท้ายว่า ผู้บริหารทั่วทั้งภูมิภาคอาเซียนเข้าใจดีถึงฐานะของข้อมูลที่เป็นรากฐานของนวัตกรรมและการเดินทางสู่การเปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตาม การสร้างและนำกลยุทธ์ข้อมูลแบบองค์รวมไปใช้นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย และสิ่งที่เห็นได้ชัดคือความท้าทายร่วมกันในเรื่องการผสานรวมข้อมูล คุณภาพ และธรรมาภิบาล

“ความเชื่อในข้อมูลและโมเดล AI ที่สร้างตามมา มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการยอมรับ DNA ของการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั้งองค์กร และทุกวันนี้ในองค์กรส่วนใหญ่ ความเชื่อในชั้นข้อมูล (data layer) ไม่ใช่เรื่องสำคัญขององค์กร”


กำลังโหลดความคิดเห็น