นายพิพัฒน์ ประภาพรรณพงศ์ ผู้อำนวยการสายงาน Advanced Insights บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) หรือ BBIK เปิดเผยว่า ปัจจุบันเทคโนโลยี AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนศักยภาพการเติบโต ไม่ใช่แค่เพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการดำเนินงาน แต่ยังใช้ต่อยอดสู่การสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ที่จะสร้างโอกาสทางธุรกิจในอนาคต ดังนั้นหากต้องการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน จึงจำเป็นต้องศึกษาและนำ AI มาประยุกต์ใช้ ในองค์กร  

3 ความท้าทายในการพัฒนา AI ที่องค์กรต้องเผชิญ 

องค์กรธุรกิจจำนวนมากยังต้องเผชิญกับความท้าทายในการพัฒนา AI ซึ่งความท้าทายดังกล่าว แบ่งออกเป็น 3 ด้านหลัก ได้แก่ ความท้าทายด้านจริยธรรม ความท้าทายในการนำ AI ไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจ และความท้าทายด้านเทคนิค 

1. ความท้าทายด้านจริยธรรม 

ความท้าทายสำคัญส่วนแรก คือ เรื่องจริยธรรม โดยเฉพาะเรื่องผลลัพธ์จากโมเดล AI ที่มีอคติ เช่น กรณีการทำ Risk Scoring ที่หากข้อมูลที่นำมาใช้เทรนโมเดลมีความบิดเบือน อาจส่งผลให้คนบางกลุ่มไม่สามารถเข้าถึงบริการทางการเงินบางประเภทได้ อีกประเด็นที่กำลังเป็นที่ถกเถียงกัน คือ เรื่องความสุ่มเสี่ยงละเมิดความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลในกระบวนการเอาข้อมูลมาใช้เทรนโมเดล 

2. ความท้าทายในการนำ AI ไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจ 

ขณะที่ความท้าทายส่วนที่สอง คือ ด้านการพัฒนาและนำ AI ไปปรับใช้จริงของภาคธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจนว่า จะนำ AI ไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในส่วนไหน และขาดแนวทางการใช้งาน (Use Cases) ที่เหมาะสมกับธุรกิจนั้นๆ รวมถึงความไม่พร้อมด้านบุคลากร ทั้งในด้านความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI และทัศนคติ (Mindset) เกี่ยวกับ AI ที่มองว่า AI เป็นภัยคุกคามมากกว่าจะเป็นผู้ช่วยในการทำงาน อีกทั้งการขาดการวัดผลและประเมินคุณค่า AI ที่มีการนำไปใช้งานจริงแล้ว 

3. ความท้าทายด้านเทคนิค 

สำหรับความท้าทายที่สาม คือ ด้านเทคนิค ได้แก่ ความไม่พร้อมด้านข้อมูล เช่น เรื่องข้อมูลไม่มีคุณภาพจนไม่สามารถนำไปใช้งานได้ ข้อมูลไม่ครบหรือไม่เพียงพอต่อการนำไปเทรนโมเดล ขณะที่ยังมีปัญหาเรื่องบุคลากรขาดความรู้เชิงเทคนิคในการพัฒนาโมเดลวิเคราะห์ รวมถึงเรื่องผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้โมเดล ที่ไม่สามารถปรับเข้าไปกับกระบวนการทำงานของธุรกิจได้อย่างราบรื่น 

มาตรฐาน ISO/IEC 42001 คืออะไร 

จากความท้าทายข้างต้น จึงเป็นที่มาของความจำเป็นในการวางกรอบการพัฒนาและนำ AI ไปใช้งาน โดยหนึ่งในแนวทางที่เริ่มมีการพูดถึงในวงกว้างในต่างประเทศ คือ มาตรฐาน AI สำหรับองค์กร หรือ ISO/IEC 42001 

มาตรฐาน ISO/IEC 42001 คือ มาตรฐานสำหรับการบริหารจัดการระบบ AI เพื่อเป็นแนวทางสำหรับองค์กรในการวางโครงสร้างการบริหารจัดการความเสี่ยง และโอกาสที่เกี่ยวกับการใช้ AI ซึ่งครอบคลุมเรื่องจริยธรรม ความโปร่งใส และกระบวนการทำงานต่างๆ 

ทั้งนี้ การมีมาตรฐานด้าน AI สามารถเพิ่มศักยภาพการพัฒนาและปรับใช้งาน AI ภายในองค์กรได้ใน 3 ด้านด้วยกัน ได้แก่

1. เพิ่มความปลอดภัยในการพัฒนาและใช้ระบบ AI สำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ เช่น การวางแนวทางลดความเสี่ยง กรณีข้อมูลรั่วไหลจากการนำข้อมูลไปใช้เทรนโมเดล AI รวมถึงการเสริมการป้องกันเหตุโจมตีทางไซเบอร์ หรือลดความเสี่ยงกรณีข้อมูลสูญหาย 

2. ลดการเลือกปฏิบัติและสร้างความเป็นธรรมในการใช้ข้อมูลจากระบบ AI รวมถึงลดความเสี่ยงการละเมิดความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล 

3. สร้างความโปร่งใสให้กับระบบ AI ภายในองค์กร โดยต้องมีกระบวนการเปิดเผยข้อมูลและอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับการเทรนโมเดล AI รวมถึงการวางกรอบการทำงานและกำหนดหน้าที่ของผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง และการนำไปปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

4 ขั้นตอน การประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจอย่างมีกลยุทธ์ 

ทั้งนี้ บลูบิค (Bluebik) ในฐานะที่ปรึกษาชั้นนำผู้ให้บริการด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันครบวงจร มองว่า องค์กรสามารถเตรียมความพร้อม เพื่อวางมาตรฐานในการพัฒนา AI อย่างเป็นระบบ โดยกรอบแนวคิดที่บลูบิค (Bluebik) ได้เข้าไปให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้งาน AI ให้มีประสิทธิภาพ ประกอบด้วย 4 ขั้นตอนหลัก ดังนี้ 

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 

4. Democratize AI Adoption 

แนะนำแนวทางและการบริหารจัดการภายในองค์กร เพื่อเปิดกว้างสู่การเข้าถึงและใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ผ่านการจัดเทรนนิ่งให้พนักงาน ควบคู่ไปกับการประเมินความพร้อมองค์กรในเรื่องขีดความสามารถด้านข้อมูลและ AI ผ่านการทำ Data & AI Capability Assessment 

“แม้ว่ามาตรฐาน AI ไม่ได้เป็นมาตรการบังคับ แต่จุดบ่งชี้ที่บอกว่า ธุรกิจควรมีมาตรฐาน AI คือ การสร้างความเชื่อมั่นในด้านการกำกับดูแล โดยเฉพาะองค์กรที่พัฒนาและใช้งานระบบ AI รวมถึงเรื่องการลดต้นทุนในการบริหารจัดการระบบ AI เช่น การลดความเสี่ยงจากการไม่สามารถวัดผลจาก AI การลดความเสี่ยงของผลกระทบจากกรณีการละเมิดข้อมูลหรือข้อมูลรั่วไหล เป็นต้น โดยการมีมาตรฐาน AI และกรอบการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ จะเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างโอกาสจาก AI และขับเคลื่อนศักยภาพการเติบของธุรกิจในระยะยาว” นายพิพัฒน์ ทิ้งท้าย

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจ เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร ‘บลูบิค (Bluebik)’ มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจร และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011