Bluebik แนะ 4 ขั้นตอนเตรียมความพร้อมสู่การพัฒนา AI ในองค์กรอย่างมีกลยุทธ์ หลังธุรกิจเผชิญปัญหา 3 ด้านหลักในการพัฒนาและปรับใช้ AI ในองค์กร มอง ‘มาตรฐาน AI’ หรือ ISO/IEC 42001 ช่วยลดความเสี่ยงจากการใช้ AI ครอบคลุมเรื่องจริยธรรมและความโปร่งใส
นายพิพัฒน์ ประภาพรรณพงศ์ ผู้อำนวยการสายงาน Advanced Insights บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) หรือ BBIK กล่าวว่า หากต้องการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน องค์กรธุรกิจจำเป็นต้องศึกษาและนำ AI มาประยุกต์ใช้ในองค์กร ซึ่งนับว่ามีความท้าทายใน 3 ส่วนหลัก ได้แก่ ความท้าทายในการนำ AI ไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจ ความท้าทายด้านจริยธรรม และความท้าทายด้านเทคนิค
เรื่องแรกคือความท้าทายสำคัญส่วนแรก คือ เรื่องจริยธรรม โดยเฉพาะเรื่องผลลัพธ์จากโมเดล AI ที่มีอคติ เช่น กรณีการทำ Risk Scoring ที่หากข้อมูลที่นำมาใช้เทรนโมเดลมีความบิดเบือน อาจส่งผลให้คนบางกลุ่มไม่สามารถเข้าถึงบริการทางการเงินบางประเภทได้ อีกประเด็นที่กำลังเป็นที่ถกเถียงกันคือเรื่องความสุ่มเสี่ยงละเมิดความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลในการกระบวนการเอาข้อมูลมาใช้เทรนโมเดล
ขณะที่ความท้าทายส่วนที่ 2 คือ ด้านการพัฒนาและนำ AI ไปปรับใช้จริงของภาคธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจนว่าจะนำ AI ไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในส่วนไหน และขาดแนวทางการใช้งาน (Use cases) ที่เหมาะสมกับธุรกิจนั้นๆ รวมถึงความไม่พร้อมด้านบุคลากรทั้งในด้านความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI และทัศนคติ (Mindset) เกี่ยวกับ AI ที่มองว่า AI เป็นภัยคุกคามมากกว่าจะเป็นผู้ช่วยในการทำงาน และการขาดการวัดผลและประเมินคุณค่า AI ที่มีการนำไปใช้งานแล้ว
สำหรับความท้าทายที่ 3 คือ ด้านเทคนิค ได้แก่ ความไม่พร้อมด้านข้อมูล เช่น เรื่องข้อมูลไม่มีคุณภาพจนไม่สามารถนำไปใช้งานได้ ข้อมูลไม่ครบหรือไม่เพียงพอต่อการนำไปเทรนโมเดล ขณะที่ยังมีปัญหาเรื่องบุคลากรขาดความรู้เชิงเทคนิคในการพัฒนาโมเดลวิเคราะห์ รวมถึงเรื่องผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้โมเดลไม่สามารถปรับเข้าไปกับกระบวนการทำงานของธุรกิจได้อย่างราบรื่น
จากความท้าทายดังกล่าวจึงเป็นที่มาของความจำเป็นในการวางกรอบการพัฒนาและนำ AI ไปใช้งาน โดยหนึ่งในแนวทางที่เริ่มมีการพูดถึงในวงกว้างในต่างประเทศ คือ มาตรฐาน AI สำหรับองค์กร หรือ ‘ISO/IEC 42001’ ที่เป็นมาตรฐานสำหรับการบริหารจัดการระบบ AI เพื่อเป็นแนวทางสำหรับองค์กรในการวางโครงสร้างการบริหารจัดการความเสี่ยงและโอกาสที่เกี่ยวกับการใช้ AI ครอบคลุมเรื่องจริยธรรม ความโปร่งใส และกระบวนการทำงานต่างๆ
โดยการมีมาตรฐานด้าน AI จะช่วยเพิ่มความปลอดภัยในการพัฒนาและใช้ระบบ AI ลดการเลือกปฏิบัติและสร้างความเป็นธรรมในการใช้ข้อมูลจากระบบ AI จนถึงสร้างความโปร่งใสให้ระบบ AI ภายในองค์กร โดยต้องมีกระบวนการเปิดเผยข้อมูลและอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับการเทรนโมเดล AI รวมถึงการวางกรอบการทำงานและกำหนดหน้าที่ของผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง และการนำไปปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
พร้อมกันนี้ บลูบิคได้วางกรอบแนวคิดเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้งาน AI ให้มีประสิทธิภาพ ประกอบด้วย 4 ขั้นตอนหลัก เริ่มต้นด้วย 1) Define AI Strategy กำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ในการเอา AI ไปใช้งาน ตั้งแต่การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูล (Data Strategy) การสร้างตัวอย่างการนำ AI ไปใช้งาน (Use Case Generation) รวมถึงการให้คำปรึกษาว่าแนวทางการใช้ AI ขององค์กรเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมาย (PDPA) หรือไม่
2) Determine Risks & Govern AI ประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน AI ครอบคลุมตั้งแต่การวางแนวทางด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) เพื่อกำกับดูแลการใช้ข้อมูลและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการวางมาตรฐานด้านข้อมูลที่ดี 3) Develop Advanced Insights Management พัฒนาโครงสร้างและระบบบริหารจัดการข้อมูลที่จะเอื้อต่อการนำข้อมูลไปใช้ในการพัฒนาโมเดล AI ไม่ว่าจะเป็นการสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) การวาง Data Pipeline เพื่อให้นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการทำ Data Platform เพื่อนำข้อมูลไปวิเคราะห์และใช้ประโยชน์ในระยะยาว
และ 4) Democratize AI Adoption แนะนำแนวทางและการบริหารจัดการภายในองค์กร เพื่อเปิดกว้างสู่การเข้าถึงและใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ผ่านการจัดเทรนนิ่งให้พนักงาน ควบคู่ไปกับการประเมินความพร้อมองค์กรในเรื่องขีดความสามารถด้านข้อมูลและ AI ผ่านการทำ Data & AI Capability Assessment
“การมีมาตรฐาน AI และกรอบการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ จะเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างโอกาสจาก AI และขับเคลื่อนศักยภาพการเติบของธุรกิจในระยะยาว”
