การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่? | AI ในธุรกิจ #55

ปัญญาประดิษฐ์มักจะสร้างความประทับใจแรกที่น่าทึ่ง! นั่นคือตอนที่เราเริ่มคิดถึงความเป็นไปได้ที่น่าสนใจในการปรับปรุงกระบวนการออกแบบและการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบ AI จึงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล สร้างแนวคิดและต้นแบบ และปรับพารามิเตอร์การออกแบบให้เหมาะสมด้วยความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน ในยุคของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล AI ดูเหมือนจะเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับบริษัทยุคใหม่ที่ต้องการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับที่เคยเกิดขึ้นกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ พร้อมด้วยคุณประโยชน์ที่นำมาซึ่งความท้าทายหลายประการ ด้านล่างนี้ เราจะพิจารณาทั้งด้านบวกและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการนี้ให้ละเอียดยิ่งขึ้น

บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์

ปัญญาประดิษฐ์สามารถรองรับกระบวนการออกแบบและการใช้งานผลิตภัณฑ์ใหม่ได้หลายแง่มุม บ่อยครั้งเป็นความคิดที่ดี และประโยชน์หลักๆ ได้แก่:

• การวิจัยตลาด - การเร่งการวิจัยหรือดำเนินการในวงกว้างขึ้นนั้นสามารถทำได้โดยการทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การวิเคราะห์แบบสำรวจ หรือการถอดความการสัมภาษณ์ เป็นต้น สิ่งนี้ทำให้ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ในด้านที่สร้างสรรค์และท้าทายมากขึ้น
• แรงบันดาลใจใหม่ - การอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงแนวคิดที่หลากหลายเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบหลักของ generative AI อัลกอริธึม AI สามารถค้นหาฐานข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับรูปแบบและแนวคิดที่ไม่รู้จัก นอกเหนือจากความคิดเดิมของนักออกแบบ
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก – เข้าใจความต้องการของลูกค้าเป้าหมายได้ดีขึ้น ผ่านการประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรม ความชอบ และแรงจูงใจในการซื้อของพวกเขา

แต่เมื่อใดที่เป็นความคิดที่ดีที่จะคิดครั้งที่สองก่อนที่จะใช้การทำงานร่วมกันของ AI?

อย่างใกล้ชิด: ความท้าทายที่ซ่อนอยู่ในการใช้งาน AI

แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์จะหมายถึงโอกาสใหม่ๆ มากมาย แต่การนำไปปฏิบัติก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ:

• ความจำเป็นในการฝึกอบรมทีมผลิตภัณฑ์อย่างละเอียด และปรับกระบวนการทำงานที่มีอยู่เพื่อบูรณาการกับระบบ AI สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องยากในองค์กรขนาดใหญ่ที่มีลำดับชั้นซึ่งเต็มไปด้วยผู้เชี่ยวชาญที่เชื่อมโยงกับวิธีการทำงานแบบดั้งเดิม
• ความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้า ที่ฝึกฝนอัลกอริธึม AI เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม บริษัทมักต้องมีข้อตกลงสิทธิ์การใช้งานระดับองค์กรที่อาจเกินงบประมาณขององค์กรขนาดเล็ก นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมบางครั้งบริษัทขนาดเล็กจึงเลือกใช้โมเดลที่เข้าถึงได้แบบเปิดในขนาดเล็ก เช่น Llama 2, Vicuna หรือ Alpaca เป็นที่ยอมรับว่าพวกเขาต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าในบริษัท แต่ก็มีการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอาศัยข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน หากไม่ได้ตั้งค่าความปลอดภัยอย่างเหมาะสม การรั่วไหลอาจส่งผลเสียต่อภาพลักษณ์ของบริษัท
• เพิ่มความซับซ้อนและการกระจายความรับผิดชอบ ในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับระบบ AI ใครเป็นผู้รับผิดชอบทางการเงินและชื่อเสียงต่อข้อผิดพลาดของระบบเหล่านี้ จะมั่นใจในการกำกับดูแล "กล่องดำ" ของ AI ได้อย่างไร?

กับดักกล่องดำ ขาดความโปร่งใสในการตัดสินใจของ AI

ข้อเสียเปรียบพื้นฐานของเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เช่น โครงข่ายประสาทเทียม คือการขาดความโปร่งใสในการตัดสินใจ ระบบเหล่านี้ทำหน้าที่เหมือน “กล่องดำ” ที่เปลี่ยนอินพุตให้เป็นผลลัพธ์ที่ต้องการโดยไม่สามารถเข้าใจตรรกะที่ซ่อนอยู่ได้

ทำให้เป็นเรื่องยากมากที่จะรับรองว่าผู้ใช้มั่นใจในคำแนะนำที่สร้างโดย AI หากเราไม่เข้าใจว่าทำไมระบบจึงแนะนำผลิตภัณฑ์ย่อยหรือแนวคิดเฉพาะ เป็นการยากที่จะประเมินความรู้สึกของคำแนะนำนั้น สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ความไม่ไว้วางใจในเทคโนโลยีโดยรวม

บริษัทที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์จำเป็นต้องตระหนักถึงปัญหา “กล่องดำ” และดำเนินการเพื่อเพิ่มความโปร่งใสในการแก้ปัญหาของตน ตัวอย่างของการแก้ปัญหาได้แก่:

• การแสดงภาพการไหลของข้อมูลในโครงข่ายประสาทเทียมหรือ
• คำอธิบายที่เป็นข้อความของการตัดสินใจที่สร้างโดยอัลกอริทึมเพิ่มเติม

AI และจริยธรรม จะหลีกเลี่ยงการเลือกปฏิบัติและอคติได้อย่างไร?

ประเด็นสำคัญอีกประการหนึ่งคือปัญหาด้านจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI ระบบการเรียนรู้ของเครื่องมักจะอาศัยข้อมูลที่มีอคติหลายประเภทและขาดความเป็นตัวแทน สิ่งนี้อาจนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่เลือกปฏิบัติหรือไม่ยุติธรรม

ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการสรรหาบุคลากรของ Amazon ดูเหมือนจะสนับสนุนผู้สมัครชายโดยพิจารณาจากรูปแบบการจ้างงานในอดีตของบริษัท สถานการณ์ที่คล้ายกันสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชันด้วยการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อ:

• การกำหนดลำดับความสำคัญในการบริการลูกค้า
• การกำหนดเป้าหมายโฆษณา
• แนะนำผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน หรือ
• คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าว บริษัทจำเป็นต้องวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่พวกเขาใช้อย่างรอบคอบเพื่อเป็นตัวแทนของกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน และตรวจสอบระบบ AI อย่างสม่ำเสมอเพื่อดูสัญญาณของการเลือกปฏิบัติหรือความไม่ยุติธรรม

ขีดจำกัดของอัลกอริธึม ปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการ

ปัญญาประดิษฐ์สามารถสนับสนุนกระบวนการสร้างสรรค์ ค้นหาแนวคิด และเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันได้ อย่างไรก็ตาม ยังมีบริษัทไม่กี่แห่งที่เลือกไว้วางใจ AI อย่างเต็มที่ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการสร้างเนื้อหามอบโอกาสอันเหลือเชื่อ แต่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับการเผยแพร่หรือการตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่ในสื่อที่สร้างขึ้นจะต้องกระทำโดยใช้ข้อมูลของมนุษย์

ดังนั้น นักออกแบบและผู้จัดการผลิตภัณฑ์จำเป็นต้องตระหนักถึงข้อจำกัดของเทคโนโลยี AI และถือเป็นการสนับสนุนมากกว่าที่จะเป็นแหล่งโซลูชั่นสำเร็จรูปอัตโนมัติ การออกแบบที่สำคัญและการตัดสินใจทางธุรกิจยังคงต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ สัญชาตญาณ และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของลูกค้า ซึ่งอัลกอริธึมเพียงอย่างเดียวไม่สามารถให้ได้

ที่มา: DALL-E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

รับรองการควบคุมและการปฏิบัติตามกฎหมาย

เพื่อลดความเสี่ยงด้าน AI บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องใช้กลไกการกำกับดูแลและควบคุมที่เหมาะสมสำหรับระบบเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง:

• การตรวจสอบความถูกต้องและแหล่งที่มาของ ข้อมูลที่สร้างโดยโมเดล AI ก่อนการใช้งานจริง
• การตรวจสอบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อหาอคติ ความไม่แน่นอนในการทำนาย และความโปร่งใสของการตัดสินใจ
• จัดตั้งคณะกรรมการผู้เชี่ยวชาญหรือจริยธรรม เพื่อดูแลการออกแบบ ทดสอบ และประยุกต์ใช้ระบบ AI ในบริษัท
• การพัฒนาแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจน เกี่ยวกับแอปพลิเคชัน AI ที่ยอมรับได้ และข้อจำกัดของการรบกวนของระบบเหล่านี้ในกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจในการออกแบบ
• ฝึกอบรมนักออกแบบ ให้ตระหนักถึงข้อจำกัดและข้อผิดพลาดเพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพาสิ่งบ่งชี้อย่างไม่วิพากษ์วิจารณ์มากเกินไป

สรุป

โดยสรุป ปัญญาประดิษฐ์เปิดโอกาสที่น่าตื่นเต้นอย่างไม่ต้องสงสัยในการเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งการออกแบบและการใช้งานผลิตภัณฑ์ใหม่ อย่างไรก็ตาม การบูรณาการเข้ากับระบบและแนวทางปฏิบัติแบบเดิมนั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทาย ซึ่งบางส่วนเป็นพื้นฐาน เช่น ความไม่แน่นอนและการขาดความโปร่งใสในการคาดการณ์

เพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI อย่างเต็มที่ บริษัทต่างๆ จะต้องปฏิบัติต่อ AI ด้วยความระมัดระวังและวิพากษ์วิจารณ์อย่างเหมาะสม เพื่อทำความเข้าใจข้อจำกัดของเทคโนโลยี สิ่งสำคัญคือต้องพัฒนากรอบการทำงานด้านจริยธรรมและขั้นตอนการควบคุมเพื่อลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมขั้นสูงในกระบวนการทางธุรกิจจริง เมื่อนั้น AI จะกลายเป็นส่วนเสริมที่มีคุณค่าและปลอดภัยต่อความคิดสร้างสรรค์และสัญชาตญาณของมนุษย์

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI Mockup เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?