โลกกำลังต้องการ "ผู้นำด้าน AI"
"ผู้นำ" จำเป็นต้องมีทั้งทักษะด้านบุคลากร ความคิดริเริ่มในการสร้างนวัตกรรม และมีจริยธรรม
บทความวิเคราะห์โดย Mary Beth Ainsworth นักยุทธศาสตร์ด้านการวิเคราะห์ AI และภาษา จาก SAS
ปัจจุบันนี้ คุณจะได้พบเห็นข่าวและการคาดการณ์ต่างๆที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (artificial intelligence) อยู่แทบทุกหนแห่ง ซึ่งมีการพยากรณ์ความเป็นไปได้ต่างๆมากมาย ทั้งในทางบวกและลบ ตั้งแต่ความเป็นไปได้ที่AIจะสร้างสันติสุขแก่สังคมโลกไปจนถึงความกังวลว่าAIจะนำมาซึ่งจุดจบของมนุษยชาติ
ท่ามกลางกระแสของการคาดการณ์มากมายนี้ คำว่า การทำงานโดยอัตโนมัติ (automation) และการทำงานอย่างอิสระ (autonomy) มักจะถูกใช้แทนที่กันและกันอยู่เสมอ ทั้งภาครัฐบาลและภาคธุรกิจในประเทศต่างๆต่างก็ทุ่มงบประมาณและเงินทุนมากมายเพื่อสนับสนุนการพัฒนาโครงการด้าน AI ที่นับวันยิ่งแลดูคล้ายกับภาพยนตร์วิทยาศาสตร์มากขึ้นทุกที ส่งผลให้สาธารณชนเริ่มเกิดความกังวล ไม่ไว้วางใจ ไปจนถึงเกิดความหวาดกลัวต่ออนาคตด้านความก้าวหน้าด้าน AI ที่กำลังก่อตัว
แท้ที่จริงแล้ว เราอาจควรลดความหวาดกลัวตามกระแสลง และหันมาเพิ่มความเข้าใจจากผู้นำที่เชี่ยวชาญและมีขีดความสามารถแทน โดยภาวะผู้นำดังกล่าวนั้น ไม่จำเป็นต้องเกิดจากความเชี่ยวชาญทางด้าน machine learning หรือด้าน AI เสมอไป หากแต่จำเป็นต้องอาศัยบุคคลผู้มีวิสัยทัศน์ ซึ่งสามารถกำหนดยุทธศาสตร์และแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจน เป็นรูปธรรม รวมทั้งผลักดันบุคลากรหลากหลายประเภทในการทำงานร่วมกัน สร้างสมดุลระหว่างความจำเป็นทางเทคโนโลยีและทางธุรกิจ ไปจนถึงการกำหนดขอบเขตด้านจริยธรรม และคอยดูแลทิศทางของการพัฒนาจากจุดที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน ไปยังจุดสูงสุดตามศักยภาพในอนาคต
ดังนั้น ผู้นำด้าน AI จึงต้องมีความสามารถดังต่อไปนี้:
- ต้องมีความเข้าใจทั้งจุดแข็งและจุดอ่อนของบุคลากรของตนเป็นอย่างดี
- ต้องสามารถสร้างและส่งเสริมระบบการทำงานที่ให้ความสำคัญกับงานด้านการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล และต้องสามารถกระตุ้นผู้คนให้เกิดความคิดริเริ่ม และสร้างนวัตกรรมด้วยเทคโนโลยีได้
- ต้องตระหนักถึงความสำคัญของด้านคุณธรรมและจริยธรรม ที่ครอบคลุมการพัฒนาอันเกี่ยวข้องกับ AI ให้สามารถนำไปปฏิบัติได้จริงและบรรลุวัตถุประสงค์
ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับผู้บริหาร
AI นั้นเป็นเทคโนโลยีที่จำเป็นต้องอาศัยวิสัยทัศน์ที่นำไปสู่ความสำเร็จ หากแต่วิสัยทัศน์ของคุณไม่ได้ทำงานเป็นสูตรสำเร็จที่ตายตัว ดังนั้นแอปพลิเคชันด้าน AI ของคุณ ก็ไม่ควรทำงานแบบตายตัวเช่นเดียวกัน เราพร้อมช่วยให้คุณสามารถผสานขีดความสามารถทั้งด้านการวิเคราะห์ขั้นสูงและด้าน AI ให้เข้ากับกลยุทธ์ของคุณ และให้คุณสามารถเข้าใจถึงจุดแข็งและจุดอ่อนของแนวทางการปฏิบัติต่างๆที่เป็นไปได้ โดยขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ
ผู้นำด้าน AI ที่ดีนั้น จะให้ความสำคัญกับด้านบุคลากรก่อนด้านเทคโนโลยี
ซึ่งอาจฟังดูผิดคาดอยู่บ้าง แต่ไม่ว่าอย่างไร คนจะยังคงเป็นทรัพยากรที่มีค่าและมีความสำคัญสูงสุดเสมอ ในโลกแห่งวิทยาการด้านปัญญาประดิษฐ์หรือ AI
การลงทุนเพื่อการพัฒนาด้าน AI ที่ดีที่สุดนั้น ควรมีจุดเริ่มต้นจากการปิดช่องว่างด้านทรัพยากรบุคคลที่เกี่ยวข้องกับวิทยาการ machine learning และ cognitive science ไปจนถึงทรัพยากรบุคคลด้านการวิเคราะห์ (analytics) และโครงสร้างพื้นฐาน (infrastructure) เป็นอันดับแรก ในปัจจุบันนี้ บริษัทจำนวนมากแข่งขันกันดึงดูดบัณฑิตจบใหม่จากมหาวิทยาลัยต่าง ๆ แต่บริษัททั้งหลายยังควรต้องคำนึงถึงการพัฒนาขีดความสามารถของทรัพยากรบุคคลที่ตนมีอยู่แล้วด้วย โดยบริษัทควรสนับสนุนโอกาสทางการศึกษาและการฝึกฝนเพื่อเพิ่มพูนทักษะแก่บุคลากร รวมถึงควรแสวงหาและรับคำปรึกษาแนะนำจากบริษัทด้านเทคโนโลยีอีกด้วย
องค์กรบางแห่งอาจมุ่งเน้นความสนใจไปยังการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี deep learning ที่ทรงพลังที่สุด แต่ผู้นำด้าน AI นั้น กลับแสวงหาขีดความสามารถที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่หลากหลาย ซึ่งสามารถก่อเกิดประโยชน์ในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจสำหรับทั้งองค์กรของตน ซึ่งนั่นย่อมหมายถึงการลงทุน และให้ความสำคัญด้านโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิค การระบุและรับมือกับประเด็นปัญหาหรือ pain points ต่างๆที่สามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน และรวมถึงสามารถรับรองได้ว่าทุกมิติที่เกี่ยวข้องกับองค์กรจะได้รับความสำคัญและผสานให้เข้ากับกลยุทธ์ในภาพรวม และเป้าหมายด้านการเจริญเติบโตขององค์กร
ผู้นำชั้นเลิศนั้นไม่จำเป็นจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI หากแต่จำเป็นจะต้องสามารถดูแลและรับผิดชอบผลลัพธ์ทั้งหมดของโครงการด้าน AI ทั้งหลายในความดูแลของตนได้ ดังนั้น ผู้นำด้าน AI ที่ดี จึงควรแสวงหาผู้เชี่ยวชาญและที่ปรึกษาที่ยอดเยี่ยมไว้รอบตัว เช่นเดียวกันที่กับผู้นำชั้นยอดในสาขาอื่นๆพึงกระทำ โดยทีมงานที่ปรึกษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับหน้าที่ด้าน AI ดังกล่าว ควรต้องประกอบด้วยทั้งผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิค ผู้มีส่วนได้เสียทางธุรกิจ และผู้อำนวยการด้าน IT รวมถึงผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรม เจ้าหน้าที่ด้านการตลาด และหัวหน้าหน่วยปฏิบัติงานต่างๆเป็นต้น
ท้ายที่สุดแล้ว AI ไม่สามารถแก้ปัญหาทั้งหมดในโลกได้อย่างสำเร็จรูป เช่นเดียวกับที่ทุกปัญหาในโลก ย่อมไม่ได้เกิดจาก AI ไปเสียทั้งหมด Mary Beth Ainsworth AI and Language Analytics Specialist SAS
ผู้นำด้าน AI ที่ดี ต้องเป็นผู้ที่สามารถผลักดันให้เกิดความคิดริเริ่มในการสร้างนวัตกรรมได้
ประเด็นที่เกี่ยวข้องกับ AI นั้น มักถูกอภิปรายร่วมกันกับประเด็นด้านนวัตกรรมและการพัฒนาอยู่เสมอ อันที่จริงแล้ว นวัตกรรมมีความหมายที่กว้างไกลกว่าแค่การสร้างalgorithmมาก เนื่องจากแนวคิดของนวัตกรรมนั้น หมายรวมถึงการพลิกโฉมรูปแบบทางธุรกิจ การแสวงหาและกำหนดแนวทางใหม่ๆ สำหรับรวบรวมข้อมูลเพื่อการใช้ประโยชน์ การค้นคว้าหาวิธีการที่แปลกใหม่สำหรับการประยุกต์ใช้ขีดความสามารถทางการวิเคราะห์ ตลอดจนการทดลองและค้นคว้าเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่หลากหลาย เพื่อรับมือปัญหาต่างๆ ทั้งที่มีอยู่แล้ว และปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
ความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับขีดความสามารถของ AI นั้น สามารถเกิดขึ้นได้หลากหลายระดับ ขึ้นอยู่กับรายละเอียดของอัลกอริทึมที่ใช้ ข้อมูลที่ใช้ รวมถึงการใช้งานแบบ real-time และความสามารถด้านการคำนวณ ซึ่งศักยภาพเหล่านี้สามารถก่อให้เกิดผลกระทบในวงกว้างต่อกระบวนการทางธุรกิจที่มีอยู่เดิม รวมไปถึงความต้องการทักษะสำหรับบุคลากร และกระบวนการในการแก้ไขปัญหาไม่ว่าระบบ AI จะมีความซับซ้อนมากหรือน้อยเพียงใด โดยการทำงานของ AI นั้น มีลักษณะเป็นการทำงานต่างๆ ซ้ำไปซ้ำมาอย่างต่อเนื่อง (iterative) ซึ่งหมายความว่า บุคลากรที่ทำงานด้านAI หรือทำงานร่วมกับAI จำเป็นจะต้องสามารถปฏิบัติงานในรูปแบบดังกล่าวได้เช่นเดียวกัน เพื่อให้สามารถสนับสนุนการพัฒนานวัตกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวดเร็ว และเหมาะสม
ผู้นำด้าน AI ชั้นเลิศนั้น ปรารถนาจะสร้างความก้าวหน้าให้แก่โลก
ในประวัติศาสตร์นั้น ผู้นำที่ยิ่งใหญ่ล้วนแต่เป็นผู้ที่มีคุณูปการในการสร้างการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญให้แก่โลกของเรา ในปัจจุบันนี้ AI นั้น คือตัวแทนของเทคโนโลยีอันทรงพลังและเปี่ยมศักยภาพ ที่สามารถนำมาใช้งานได้ทั้งในทิศทางบวกและลบอย่างมหาศาล สังคมของเราจึงต้องการผู้นำที่เปี่ยมความสามารถ และมีจิตใจในการบริการต่อส่วนรวม ซึ่งมีเป้าหมายในการสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ต่อการพัฒนาเทคโนโลยี และประโยชน์ที่เทคโนโลยีนั้นจะก่อเกิดแก่สังคม ผู้นำชั้นเลิศนั้น จึงต้องสามารถยืนหยัด รักษาจุดยืน และพร้อมตั้งคำถามว่า สิ่งที่เป็นไปได้ นั้น เป็นสิ่งที่สมควรที่จะทำให้เกิดขึ้นจริง หรือไม่
ท้ายที่สุดแล้ว AI ไม่สามารถแก้ปัญหาทั้งหมดในโลกได้อย่างสำเร็จรูป เช่นเดียวกับที่ทุกปัญหาในโลก ย่อมไม่ได้เกิดจาก AI ไปเสียทั้งหมด เราจึงต้องการผู้นำด้าน AI ที่จะสามารถสร้างความกระจ่างแก่สถานการณ์ที่สับสนวุ่นวายได้ นั่นคือ ผู้ที่สามารถมองผ่านกระแสต่าง ๆ และจับประเด็นที่ถูกต้องแม่นยำเพื่อการกำหนดกลยุทธ์ ผลักดันให้เกิดความเป็นไปได้ทางเทคโนโลยีใหม่ ๆ พร้อมไปกับดำเนินงานและใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่กำลังเกิดขึ้น และเป็นผู้ที่สามารถตั้งคำถามที่ท้าทาย และแสวงหาการผสมผสานด้านจริยธรรมเข้าในกลยุทธ์ดังกล่าวไปพร้อมกัน
ดังนั้น ผู้นำที่สามารถผลักดันและสร้างแรงบันดาลใจแก่ผู้อื่น เพื่อนำไปสู่อนาคตที่ดียิ่งขึ้นของมวลมนุษย์ จึงคู่ควรที่จะอยู่ในแนวหน้าและเป็นศูนย์กลางแห่งการปฏิวัติด้าน AI ที่กำลังเกิดขึ้นรอบตัวเรา แล้วคุณล่ะ หากคุณพร้อมแล้วที่จะก้าวขึ้นสู่ความเป็นผู้นำด้าน AI วงการนี้ยินดีต้อนรับและต้องการทักษะด้านการเป็นผู้นำของคุณ
ข้อมูลเกี่ยวกับผู้เขียนบทความ
Mary Beth Ainsworth ดำรงตำแหน่งเป็นนักยุทธศาสตร์ด้านการวิเคราะห์ AI และภาษา ให้กับ SAS และเป็นผู้จัดทำข่าวสารของ SAS ด้านปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ข้อความ (text analytics) โดยก่อนมาร่วมงานกับ SAS นั้น ได้เคยปฏิบัติงานในฐานะนักวิเคราะห์ข่าวกรองและผู้สอนระดับอาวุโสของ US Department of Defense and Intelligence Community โดยปฏิบัติหน้าที่หลักคือการให้การสนับสนุนด้านข้อมูลแก่หน่วยปฏิบัติการพิเศษต่าง ๆ
Recommended reading
- Article 3 ways to rethink retail forecasting and demand planning The pandemic has profoundly changed consumer shopping behaviors and experiences and the increasing pressure has retailers scrambling to improve their ability to precisely predict and plan for demand. If you don’t know where to start, here are three questions to ask as you rethink your forecasting and demand planning.
- Article Analytics leads to lifesaving cancer therapiesA long-shot treatment offers hope to 10-year-old Harrison after he learns the DNA profile of his cancer is resistant to chemo. Find out how data and analytics play a role in cancer research and cancer treatments that are saving lives.
- Article Understanding capital requirementsCredit risk classification systems have been in use for a long time, and with the advent of Basel II, those systems became the basis for banks’ capital adequacy calculations. What is needed going forward is an efficient and honest dialogue between regulators and investors on capitalization.
- Article Next generation anti-money laundering: robotics, semantic analysis and AIAnti-money laundering taken to its next level is sometimes referred to as AML 2.0 or AML 3.0. What does this next wave of AML technology look like? What can it do that you can’t do with traditional AML? See the results innovative financial institutions around the globe are already getting.
คุณพร้อมที่จะสมัครรับข่าวสารจากจดหมายข่าว Insights ของเราแล้วหรือยัง
SAS® Viya™
Make analytics accessible to everyone and bridge the talent gap in your organization