Generative AI จะพลิกโฉมโลกธุรกิจ ควรรับมืออย่างไร?

Generative AI จะพลิกโฉมโลกธุรกิจ ควรรับมืออย่างไร?

Generative AI จะเปลี่ยนแปลงธรรมชาติของการใช้งานซอฟต์แวร์ทั้งหมด และหลาย ๆ แบรนด์เองก็มีองค์ประกอบของซอฟต์แวร์ที่สามารถโต้ตอบหรือมีปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้งาน ดังนั้น Generative AI จะกำหนดและแยกแยะว่าทำไมแบรนด์มีการแข่งขันกันมากขึ้น

ในบทความ “Customer Experience in the Age of AI” จาก Harvard Business Review (HBR) ได้กล่าวว่าแบรนด์มีการใช้ข้อมูลลูกค้าแต่ละรายเพื่อให้ได้ประสบการณ์ที่แตกต่างกันอยู่แล้ว และด้วย Generative AI สามารถทำให้ Personalization หรือการสร้างประสบการณ์เฉพาะเจาะจงของลูกค้าก้าวไกลขึ้นไปอีก สามารถปรับแต่งทุกมิติของการโต้ตอบให้เหมาะสมตามความต้องการของลูกค้า ซึ่งแตกต่างจาก Product Designers ที่มักจะต้องการเพิ่มเมนูและฟีเจอร์ และเมื่อซอฟต์แวร์สามารถปรับแต่งตามลูกค้าได้เอง ก็จะสามารถทลายขอบเขตของ Product ได้ โดยสามารถนำเสนอวิธีการแก้ไขปัญหาตามที่ลูกค้าต้องการ แม้ว่าจะต้องร่วมมือกับพาร์ทเนอร์ภายนอก ปรับวิธีคิดในการทำข้อเสนอต่างๆ และพัฒนาโครงสร้างข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีเพื่อเชื่อมต่อทุกอย่างของโซลูชั่นนั้นๆ

Generative AI สามารถสร้าง ข้อความ คำพูด ภาพ ดนตรี วิดีโอ และโค้ด

ซึ่งเมื่อใช้ความสามารถนี้ร่วมกับข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลนั้นในการปรับให้เหมาะสม จะทำให้กระบวนการทำสิ่งต่างๆ เป็นไปอย่างง่ายดาย และสะดวกสบายมากขึ้น และในตอนนี้ระบบ Generative AI เช่น ChatGPT และ DALL-E 2 จะช่วยขับเคลื่อนระบบอื่นๆ โดยที่ไม่ต้องใช้เมนูดรอปดาวน์ในซอฟต์แวร์และข้อจำกัดที่มีการแนะนำว่าควรใช้อย่างไรในทางกลับกัน คุณจะเห็นคำถาม "คุณต้องการทำอะไรวันนี้?" และเมื่อคุณบอกว่าคุณต้องการทำอะไร มันจะเสนอข้อเสนอบางส่วน โดยอ้างอิงถึงความรู้ที่มีเกี่ยวกับสิ่งที่คุณทำล่าสุด สิ่งที่ระบบทราบเกี่ยวกับบริบทปัจจุบันของคุณ และเป้าหมายหลักที่คุณเก็บไว้ในระบบ เช่น "ออมเงินไปเที่ยว", "ปรับปรุงครัวของเรา", "จัดการมื้ออาหารสำหรับครอบครัวของฉันที่มีความต้องการอาหารพิเศษ" เป็นต้น

ถ้าไม่มีขอบเขตของ software interface ผู้ใช้งานก็จะอยากทำเเค่ในสิ่งที่ต้องการโดยไม่ได้สนใจว่าแบรนด์ที่อยู่ข้างหลังซอฟต์แวร์มีข้อจำกัดอย่างไร เพราะฉะนั้นเเล้ว การเปลี่ยนแปลงในวิธีที่เราตอบโต้และสิ่งที่เราคาดหวังจะเป็นเรื่องที่น่าทึ่งขึ้นอย่างมาก

นอกจาก Generative AI ที่มีความสามารถในการสร้างข้อความ ภาพ และเสียง มันยังสามารถสร้างโค้ดเพื่อทำการดำเนินการโดยอัตโนมัติและสะดวกสำหรับการดึงข้อมูลภายนอกและภายในด้วย โดยการสร้างโค้ดตามคำสั่งนี้จะเป็นการช่วยให้ผู้ใช้งานทำการตอบสนองหรือการกระทำตามคำสั่งที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องใช้เวลาทำงานผ่านเมนูทั้งหมดในซอฟต์แวร์ รวมไปถึงการตอบคำถามและการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ในแอปพลิเคชันจะง่ายขึ้นเพียงแค่ถามว่า "ใครคือผู้ติดต่อที่ฉันไม่ได้โทรหาในช่วง 90 วันที่ผ่านมา?" หรือ "ครั้งต่อไปที่ฉันจะอยู่ที่นิวยอร์คเเละมีเวลาว่างในการทานอาหารค่ำคือเมื่อไหร่?" การตอบคำถามเหล่านี้ต้องเข้าไปในแอปพลิเคชันและสำรวจข้อมูล (อาจต้องทำด้วยตนเอง) แต่จริงๆแล้วคำถามเหล่านี้สามารถตอบได้ เมื่อใช้โค้ดในการเรียงลำดับความเป็นไปได้ และสร้างคำตอบที่ดีที่สุดภายในเสี้ยววินาที

สิ่งนี้ส่งผลให้กระบวนการใช้งานของแอปพลิเคชันในปัจจุบันมีความเรียบง่ายขึ้นอย่างสิ้นเชิง นอกจากนี้ยังช่วยให้เเบรนด์ต่างๆสร้างแอปพลิเคชันโดยเป็นส่วนหนึ่งของคุณค่าที่นำเสนอ ตัวอย่างเช่น "ให้ข้อมูลสภาพอากาศ จราจร เส้นทางการเที่ยวในช่วงบ่ายพร้อมกับการไกด์ และสามารถซื้อตั๋วล่วงหน้าเพื่อที่จะไม่ต้องรอคิว" หรือ "นี่คืองบประมาณของฉัน นี่คือรูปภาพห้องน้ำที่ใช้อยู่ นี่คือสิ่งที่ฉันต้องการจากมัน เพราะฉะนั้นขอแผนในการต่อเติมและการทำงานทั้งหมด" เเล้วใครจะสร้างความสามารถเหล่านี้? บริษัทเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย? แบรนด์ที่มีความสัมพันธ์ในธุรกิจที่เกี่ยวข้องอยู่แล้ว? การแข่งขันเหล่านี้กำลังเริ่มต้นขึ้น แต่ความสามารถที่จำเป็นและแนวคิดธุรกิจกำลังดำเนินต่อไป

การเดินทางด้วยขอบเขตที่กว้างขึ้น

ในโลกที่ Generative AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว การสร้างผลิตภัณฑ์ของตนเองก็ทำให้เห็นมุมมองของข้อมูลที่มีอยู่ได้กว้างที่สุด และใช้มันให้เกิดประโยชน์ อีกทั้งประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น:

การรวมข้อมูลทั้งหมดมาด้วยกัน

การตอบสนองความต้องการที่ครบถ้วนของลูกค้าจะต้องใช้ข้อมูลจากทั้งบริษัทของคุณและอาจจะเกินขอบเขตของคุณด้วย หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดสำหรับหลายๆการใช้งาน และสำหรับฝ่าย IT คือการรวมข้อมูลจากระบบที่แตกต่างกัน หลายระบบ AI สามารถเขียนโค้ดที่จำเป็นในการเข้าใจโครงสร้างข้อมูลของฐานข้อมูลสองแห่งที่แตกต่างกันและรวมเข้ากันเป็นระบบเดียว ซึ่งสามารถประหยัดขั้นตอนในการทำให้โครงสร้างข้อมูลเป็นมาตรฐานได้ อย่างไรก็ตามทีม AI ยังต้องให้เวลาในการทำความสะอาดข้อมูลและการกำกับดูเเลข้อมูล (อาจมากขึ้น) เช่น การจับคู่คำนิยามที่ถูกต้องของคุณสมบัติข้อมูลที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม AI ที่มีอยู่สามารถทำให้ขั้นตอนถัดไปในกระบวนการในการรวมข้อมูลทั้งหมดนั้นกลับเป็นเรื่องง่ายขึ้น เช่น Narrative AI เสนอตลาดในการซื้อขายข้อมูลพร้อมกับซอฟต์แวร์การทำงานร่วมกันที่ช่วยให้บริษัทนำเข้าข้อมูลจากทุกที่เข้าสู่ที่เก็บข้อมูลของตน จะถูกจัดให้เหมือนกับระบบของตน แค่คลิกเดียว ข้อมูลจากทั้งหมดในบริษัท จากพาร์ทเนอร์ หรือจากผู้ขายข้อมูลสามารถรวมเข้าด้วยกันและนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว

การรวมข้อมูลของคุณกับข้อมูลสาธารณะหรือข้อมูลจากเครื่องมือ AI ที่มีอยู่ในตลาดจากหลายคู่ค้าภายนอกสามารถช่วยให้ความสามารถของ AI ในการเข้าใจบริบทของคุณ คาดการณ์สิ่งที่ถูกถาม และสามารถให้คำตอบได้กว้างขึ้นในการดำเนินการคำสั่ง วิธีเก่าเกี่ยวกับ "การนำขยะเข้า จะได้ผลลัพธ์ขยะออก" ยังคงใช้ต่อไป อย่างไรก็ตาม โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลจากบุคคลที่สาม การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลภายในก่อนที่จะรวมเข้ากับชุดข้อมูลจากแหล่งอื่น ตัวอย่างเช่น แบรนด์เสื้อผ้าหนึ่งเมื่อไม่นานมานี้พบว่าข้อมูลเกี่ยวกับเพศที่ซื้อของที่มาจากแหล่งที่มาภายนอกไม่ตรงกับข้อมูลภายใน 50% ดังนั้นแหล่งที่มาและความน่าเชื่อถือจึงสำคัญอย่างยิ่ง

การสร้างกฎเกณฑ์คือสิ่งสำคัญ

ในระบบ AI ที่ไม่มีข้อจำกัดชัดเจนในการถามสิ่งที่ลูกค้าต้องการในกล่องข้อความของมัน ดังนั้นการกำหนดเเนวทางที่ทำให้เเน่ใจว่าการตอบสนองนั้นเหมาะสม โดยนักออกแบบที่มีประสบการณ์ นักการตลาด และผู้ตัดสินใจในธุรกิจจะตั้งเป้าหมายสำหรับการใช้ AI เพื่อให้สามารถปรับปรุงตัวเองได้อย่างเหมาะสม

ตัวอย่างเช่น สำหรับสายการบินที่ใช้ AI เพื่อตัดสินใจเรื่อง "การทำให้บทสนทนาครั้งถัดไปดีที่สุด" เพื่อนำบริการที่ดีที่สุดไปสู่ลูกค้า เราตั้งกฎเกี่ยวกับว่าสินค้าใดสามารถเข้าถึงลูกค้าใด ประเภทของข้อความที่สามารถใช้ในแบบกฎหมายใด และกฎเกี่ยวกับการไม่ส่งข้อมูลซ้ำเพื่อให้ลูกค้าไม่รับข้อความที่ไม่เกี่ยวข้อง ข้อจำกัดเหล่านี้กลับกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างมากในยุคของ Generative AI เพราะในขณะที่ผู้บุกเบิกกำลังพัฒนาอยู่ ลูกค้าก็จะชี้ให้เห็นถึงปัญหาเเละสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ไม่สมเหตุสมผลขึ้นมา ดังนั้นวิธีการที่ดีที่สุดคือการเริ่มจากสิ่งเล็กน้อย การเเก้ไขที่ตรงจุด เเละผู้ที่มีอำนาจตัดสินใจจะสามารถกำหนดขอบเขตได้

การสร้างเเผนตั้งแต่ต้นจนจบ และการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง

ลูกค้าจะแค่ขอสิ่งที่ต้องการ และจะหาวิธีที่ง่ายที่สุดหรือที่มีความคุ้มค่าที่สุดในการทำสิ่งนั้น แล้วเป้าหมายจริงๆของลูกค้าคืออะไร? คุณสามารถให้คำตอบได้มากขนาดไหน? ด้วยความสามารถในการเคลื่อนย้ายของข้อมูลได้ง่ายขึ้นในแต่ละฝ่าย คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์เพื่อข้อมูลและการดำเนินการช่วยเหลือให้ลูกค้าไปสู่เป้าหมาย ดังนั้น ระบบนี้จะทำให้เเบรนด์ของคุณเเตกต่างจากคู่เเข่ง

ในการสาธิตที่น่าทึ่งของ Hubspot ที่ผสมผสานศักยภาพของ Generative AI เข้ากับ "ChatSpot" ที่ Dharmesh Shah ผู้ก่อตั้งและ CTO ของ Hubspot ได้เสนอการผสมผสานระหว่าง HubSpot, OpenAI เเละเครื่องมืออื่นๆ เเละไม่เพียงแค่แสดงตัวอย่างการลดลงเหลือแค่ช่องรับข้อความเดียว แต่เขายังแสดงความสามารถใหม่ที่กว้างกว่าของ Hubspot ณ ขณะนี้ นักขายที่ต้องการส่งอีเมลถึงผู้นำทางธุรกิจในบริษัทเป้าหมายสามารถใช้ ChatSpot เพื่อทำการวิจัยเกี่ยวกับบริษัท เกี่ยวกับผู้นำทางธุรกิจในบริษัทเป้าหมายและจากนั้นร่างอีเมลที่รวมข้อมูลจากการวิจัยและข้อมูลเกี่ยวกับผู้นำทางธุรกิจของคนขายเอง โดยอีเมลที่ได้รับสามารถแก้ไข ส่ง และติดตามได้ด้วยระบบของ HubSpot และผู้นำทางธุรกิจในบริษัทเป้าหมายจะถูกเพิ่มอัตโนมัติเข้าสู่ฐานข้อมูลผู้ติดต่อพร้อมข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

การที่ข้อมูลที่เชื่อมต่อกันได้ การสร้างโค้ดอัตโนมัติ และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น จะทำให้บริษัทอื่น ๆ ขยายขอบเขตของตัวเองได้กว้างขึ้น เมื่อคุณสามารถนำเสนอ "บริการ" โดยใช้คำสั่งง่ายๆ คำสั่งเหล่านี้จะสะท้อนความต้องการจริงๆและวิธีแก้ปัญหาทั้งหมด ไม่ใช่ทางออกเล็กๆน้อยๆที่คุณเจอก่อนหน้านี้

ทำให้ตนเองแตกต่างออกไป ผ่านนวัตกรรมของคุณ

การค้นหาวิธีแก้ปัญหาจะทำให้คุณพบเจอกับความสัมพันธ์คู่ค้าใหม่ที่หลากหลายอย่างอย่างเลี่ยงไม่ได้ ขณะที่คุณกำลังสร้างการสร้างเเผนตั้งแต่ต้นจนจบ คุณจะต้องสร้างความสัมพันธ์ธุรกิจนั้นให้เป็นฐานสำคัญในการวางกลยุทธ์ โดยการสำรวจว่าข้อมูลของพวกเขาเป็นที่น่าเชื่อถือเพียงใด มีการอนุญาตใช้งานอย่างไร ความครบถ้วนเป็นอย่างไร มีความละเอียดอย่างไร และมีความเคลื่อนไหวอย่างไร ข้อมูลของแบรนด์ของคุณจะถูกนำไปใช้อย่างไร การควบคุมประสิทธิภาพควบคู่กับคุณภาพการรวมข้อมูลเป็นอย่างไร? ความสัมพันธ์ที่ได้รับก่อนที่จะเป็นพันธมิตรเป็นอย่างไร? ความสัมพันธ์กับผู้ขายเป็นอย่างไร? ค่าใช้จ่ายสำหรับบริการที่เพิ่มขึ้นฝ่ายต่างๆที่เกี่ยวข้องจะมีกระทบอย่างไร?

เช่นเดียวกับแพลตฟอร์มการค้นหาอย่าง Google ตลาดอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon และเครื่องมือแนะนำการวางแผนการท่องเที่ยวอย่าง Trip Advisor สามารถกลายเป็นจุดเชื่อมต่อสำหรับผู้ขาย และแบรนด์อื่นๆก็สามารถดำเนินการตามขั้นตอนเเละกิจกรรมของลูกค้าถ้าพวกเขาสามารถนำเสนอคู่ค้าที่มีคุณภาพ สร้างประสบการณ์ส่วนตัว เเละการใช้งานที่ง่าย ตัวอย่างเช่น CVS อาจกลายเป็นผู้ประสานเครือข่ายสุขภาพที่สมบูรณ์ร่วมกับผู้ให้บริการด้านสุขภาพ เทคโนโลยีสุขภาพ บริการด้านสุขภาพ ยา และบริการสนับสนุนอื่นๆ เมื่อเเอปถามคำถามง่ายๆอย่าง "คุณสามารถช่วยฉันลดน้ำหนัก 30 ปอนด์ได้อย่างไร," หรือ "คุณสามารถช่วยฉันจัดการกับอาการข้ออักเสบที่เพิ่มขึ้นได้อย่างไร," โดยผลลัพธ์เเละคำเเนะนำที่สร้างขึ้นที่ถูกส่งไปยังเครือข่ายของผู้ใช้งาน จะเป็นข้อบ่งชี้ว่าเเบรนด์ของคุณสามารถสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า เก็บข้อมูล เเละรักษาคุณภาพของบริการอย่างไร

การควบคุมความปลอดภัย ความเท่าเทียม ความเป็นส่วนตัว ความมั่นคง และความโปร่งใส คือเรื่องสำคัญที่สุด

วิธีการควบคุมข้อมูลกลายเป็นส่วนหนึ่งของแบรนด์ของคุณ และผลลัพธ์สำหรับลูกค้าของคุณจะมีกรณีที่น่าสนใจที่ควรค้นหาและเลี่ยงการเกิดขึ้น พวกเราทุกคนกำลังเจอกับผู้คนที่กำลังดันระบบ Generative AI อย่างเช่น ChatGPT ไปสู่ขีดสุด และได้รับการตอบสนองที่แปลกประหลาด พวกเรายังเห็นคำตอบที่กลับมาเป็นคำกล่าวหาความผิดของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือคำตอบที่มาจากฐานข้อมูลที่มีความลำเอียงซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายสำหรับบางกลุ่มคน บริษัทก็ได้ถูกเปิดเผยข้อผิดพลาดในการแชร์ข้อมูลส่วนตัวของลูกค้ากับฝ่ายอื่นๆ โดยไม่ได้รับอนุญาตจากลูกค้า ซึ่งไม่ได้เป็นประโยชน์ให้กับลูกค้าโดยตรง

ความเสี่ยงตั้งแต่ข้อมูลหลัก การจัดการข้อมูล จนถึงลักษณะของผลลัพธ์ของ Generative AI จะกว้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง บางบริษัทได้สร้างตำแหน่งสำหรับเจ้าหน้าที่ดูเเลความคุ้มครองลูกค้าซึ่งหน้าที่ของพวกเขาคือให้มีการตั้งค่าความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และสำคัญกว่านั้นคือการสร้างมาตรการป้องกันในกระบวนการในการพัฒนาและการจัดการระบบ คณะกรรมการด้านความเสี่ยงในบริษัทก็ได้มีการนำเอาผู้เชี่ยวชาญใหม่เข้ามาและขยายขอบเขต แต่ต้องมีการดำเนินการล่วงหน้ามากขึ้น การทดสอบกลุ่มข้อมูลเพื่อตรวจสอบความลำเอียง เข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูลและความเสี่ยงในเรื่องลิขสิทธิ์ความถูกต้อง ความเป็นส่วนตัว การจัดการเข้าถึงข้อมูลของลูกค้า การจำกัดการเก็บข้อมูล และการทดสอบแอปพลิเคชันอย่างสม่ำเสมอเพื่อป้องกันกรณีที่ไม่ค่อยเกิดขึ้น เป็นกระบวนการสำคัญในส่วนหลักของการบริหารจัดการผลิตภัณฑ์ เพราะผู้บริหารระดับสูงมักจะต้องการเห็น Dashboard ของการดำเนินการเหล่านี้ รวมถึงผู้ตรวจสอบภายนอก เช่นด้านกฎหมายก็ต้องการเห็นเช่นกัน

เเล้วมันคุ้มค่าหรือไม่? กับความเสี่ยงจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และต้นทุนในการสร้างโครงสร้างเพื่อจัดการความเสี่ยงเหล่านี้ก็สูงขึ้นเช่นกัน เพราะเราก็พิ่งเริ่มค้นหาวิธีการจัดการความถูกต้อง ลิขสิทธิ์ ความเป็นส่วนตัว และการจัดอันดับความเสี่ยงที่มีขนาดใหญ่ การเปิดเผยของระบบทำให้เป็นไปไม่ได้ที่จะอธิบายว่าผลลัพธ์เกิดขึ้นอย่างไร หากจำเป็นต้องทำการตรวจสอบ แต่อย่างไรก็ตาม ความสามารถของ Generative AI ไม่เพียงแค่มีให้ใช้ แต่ยังเป็นแอปพลิเคชันที่เติบโตเร็วที่สุด ความแม่นยำจะดีขึ้นเมื่อข้อมูลที่ใช้งานมีมากขึ้น โดยมีมนุษย์เข้ามาควบคุมเเละจัดการกับผลลัพธ์ที่ไม่มีคุณภาพ

โอกาสในการทำให้การใช้งานง่ายและการเข้าถึงแอปพลิเคชันใหม่และที่มีอยู่ที่ดีขึ้น จะดึงดูดไม่เพียงแค่สตาร์ทอัปมากมาย แต่ยังสร้างความมุ่งมั่นให้กับแบรนด์ที่มีอยู่เเล้ว ที่จะสร้าง AI ที่ก้าวหน้า ถ้าพวกเขาสามารถทำมากกว่าการทำให้ตื่นตา โดยตอบสนองความต้องการของลูกค้าในเเบบที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อน และทำเช่นนั้นอย่างน่าเชื่อถือ แบรนด์ก็จะสร้างรายได้จากบริการที่พวกเขาสร้างมากกว่าขอบเขตของตัวเองในปัจจุบัน สำหรับเคสทั่วไป ความเร็วและการดำเนินการส่วนตัวอาจมีมูลค่ามากพอที่จะจ่ายในราคาที่สูงขึ้น มากกว่านั้น ความสามารถในการสร้างระบบอัตโนมัติของ AI จะลดต้นทุนในระบบโดยรวมและส่งต่อให้ผู้เกี่ยวข้องทุกคนจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ

เรากำลังเปิดช่องทางติดต่อใหม่ระหว่างแบรนด์กับลูกค้า ไม่ใช่เเบบที่น่างุนงงเหมือนสมัยเเรกๆของยุคดิจิตอล ตอนนี้เรากำลังสนทนากันไปมาด้วยความเชื่อถือ และตรงกับสิ่งที่ลูกค้าต้องการ การแข่งขันได้เริ่มต้นแล้วเพื่อดูว่าแบรนด์ใดที่สามารถให้บริการนี้ได้ดีกว่า

📌สนใจปรึกษาและรับบริการด้าน Data/AI Consultation และบริการอื่นๆอีกมากมาย 📞 โทร: 02-024-5560 หรือ Email: sales@datawow.io

DataWow #AI #AIStartup #AIsolutions #Technology #AIforBusiness