ทำไมโครงการ Generative AI ส่วนใหญ่จบที่ Pilot แต่ไม่เข้าสู่ Production

8 มกราคม 2567 – แม้ว่าเทคโนโลยี Generative AI จะได้รับการยกย่องว่าเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของอุตสาหกรรมดิจิทัล แต่รายงานวิเคราะห์ล่าสุดชี้ว่า โครงการ Generative AI ของหลายองค์กรยังคง “ติดอยู่ในขั้นทดสอบ (Pilot)” และไม่สามารถก้าวสู่การใช้งานจริง (Production) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อุปสรรคสำคัญที่ทำให้ AI ไปไม่ถึงเป้าหมาย

1. ปัญหาด้านข้อมูล (Data Quality & Availability)

   • ข้อมูลไม่ครบถ้วน มีความลำเอียง หรือกระจัดกระจาย ทำให้โมเดล AI ไม่สามารถเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำ

   • องค์กรขาดระบบบริหารจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Data Governance)

2. โครงสร้างพื้นฐานไม่รองรับ (Infrastructure & Scalability)

   • Pilot ใช้ข้อมูลและผู้ใช้น้อย แต่เมื่อเข้าสู่การใช้งานจริง ระบบไม่สามารถขยายได้ตามความต้องการ

   • ข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ เซิร์ฟเวอร์ และต้นทุนการประมวลผล

3. การเชื่อมต่อกับระบบเดิม (Legacy Systems Integration)

   • ระบบ IT เดิมไม่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ AI

   • การทำ API และ Data Pipeline มีความซับซ้อนสูง

4. ข้อกำหนดด้านกฎหมายและความปลอดภัย (Governance & Compliance)

   • ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) และข้อกำหนดทางกฎหมาย เช่น GDPR

   • ขาดระบบตรวจสอบและความรับผิดชอบ (Audit & Accountability)

5. วัฒนธรรมองค์กรและบุคลากร (Organization & Skills Gap)

   • ขาดความเข้าใจและทักษะด้าน AI ภายในองค์กร

   • ไม่มีแรงสนับสนุนที่เพียงพอจากผู้บริหารระดับสูง

6. การวัดผลตอบแทนไม่ชัดเจน (ROI & Metrics)

   • Pilot อาจสร้างผลลัพธ์เบื้องต้นที่ดี แต่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

   • ไม่มี KPI ที่ชัดเจนในการประเมินคุณค่า

7. ปัญหาการบำรุงรักษาระยะยาว (Maintenance & Model Drift)

   • โมเดล AI มีประสิทธิภาพลดลงเมื่อเวลาผ่านไป

   • ต้องมีการปรับปรุงและฝึกโมเดลใหม่อย่างต่อเนื่อง

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ

การหยุดอยู่ที่ระดับ “Pilot” ไม่เพียงแต่ทำให้การลงทุนสูญเปล่า แต่ยังสะท้อนว่าการนำ AI มาใช้เชิงธุรกิจยังไม่ถูกวางระบบอย่างจริงจัง องค์กรที่ต้องการก้าวสู่การใช้งานจริงต้องมี กลยุทธ์ข้อมูลที่ชัดเจน, โครงสร้างพื้นฐานที่พร้อม, การสนับสนุนจากผู้บริหาร และการวัดผล ROI ที่เป็นรูปธรรม