ยุคนี้เป็นยุคของ AI ใครก็ตามที่มีทักษะและความรู้ด้าน AI ก็เรียกได้ว่าคนๆ นั้นกลายเป็นมนุษย์ทองคำของยุคนี้

หนึ่งในมนุษย์ทองคำของยุคนี้คือ Andrew Ng (แอนดรูว์ อึ้ง) ถ้าเราเข้าไปดูโปรไฟล์ใน LinkedIn ของเขาจะเห็นว่าประสบการณ์ด้าน AI ของเขาไม่ธรรมดาเลยทีเดียว

Andrew Ng

เขาเคยเป็นทั้งหัวหน้าทีม Google Brain ที่ Google - เคยเป็น Chief Scientist ที่ Baidu - เป็น Co-founder ของ Cousera แล้วยังเป็นคนวิชา AI ด้วย ล่าสุดก่อตั้ง Landing AI ที่มีเป้าหมายจะเปลี่ยน “บริษัทชั้นยอด” กลายเป็น “บริษัท AI ชั้นยอด” 

Ng บอกว่าเทคโนโลยี AI สามารถสร้างมูลค่ามหาศาลให้กับบริษัท อย่างที่เราเห็นจาก Google, Facebook, Microsoft, Baidu บริษัทพวกนี้ทรัพย์สินที่จับต้องได้เพียงน้อยนิด แต่กลับมีมูลค่าสูงเป็นอันดับต้นๆของโลก นั่นเพราะสิ่งที่บริษัทพวกนี้มีคือ กลุ่มคนที่มีทักษะและความรู้แห่งยุคนี้ 

Ng แนะนำว่าถ้าอยากเหนือกว่าคู่แข่งก็ต้องนำเทคโนโลยี AI มาใช้ เขาได้เขียน paper ฉบับหนึ่งเป็นแนวทางให้เราศึกษาวิธีเปลี่ยนแปลงบริษัทเดิมให้เป็นบริษัท AI

บริษัท AI ในความหมายของ Ng คือบริษัทที่มีการบริหารโดยใช้ AI มาช่วยสร้างความยอดเยี่ยมให้กับสิ่งที่ทำอยู่

แนวทางของ Ng ให้ ไม่ใช่การเพิ่มแผนก AI มาอีก 1 แผนกแล้วโยนหน้าที่ให้หมด แต่ต้องเรียกว่าสร้างวิวัฒนาการในบริษัทกันเลยทีเดียว

=================

1) ใช้โปรเจ็คนำร่องเป็นตัวสร้างแรงกระตุ้น

ก่อนที่จะนำ AI มาใช้ทั้งบริษัท เราควรต้องเริ่มด้วยการทำโปรเจ็คหนึ่งเป็นตัวนำร่อง เป้าหมายของโปรเจ็คนำร่องไม่ใช่การสร้างมูลค่ามหาศาลให้กับบริษัท แต่ตั้งขึ้นมาเพื่อทำเป้าหมายหนึ่งให้สำเร็จแล้วความสำเร็จนั้นจะกลายเป็นแรงกระตุ้นไปสู่ส่วนอื่น

ตัวโปรเจ็คไม่ควรใหญ่เกินไปและไม่ควรเล็กเกินจนดูเป็นเรื่องจิ๊บจ๊อย โปรเจ็คที่ทำควรเป็นเรื่องที่ AI สามารถทำได้ในวันนี้ ไม่ใช่ไปลองทำโปรเจ็คที่จะใช้ในอนาคตอันไกลโพ้น 

ตอนที่ Ng เข้ามาทำ Google Brain ตอนนั้นคนใน Google ก็ยังมึนงง สงสัยในเรื่อง deep learning ดังนั้นเพื่อที่จะสร้างแรงกระตุ้น เขาเลือกทีม Google Speech มาเป็นเหมือนลูกค้าคนแรก 

ทีมของ Ng ทำงานร่วมกับทีม Speech จนสามารถสร้าง Google Speech recognition ที่มีความแม่นยำมากขึ้น แต่ถ้าถามว่า Speech recognition สำคัญมากมั้ย ก็ต้องตอบว่าน้อยกว่ามากเมื่อเทียบกับระบบสืบค้นและโฆษณา 

แต่การที่ประสบความสำเร็จกับ Speech recognition ทำให้ทีมอื่นๆเริ่มหันมาสนใจเรื่อง deep learning มากขึ้น การชักจูงจึงง่ายกว่าเดิม ทีมต่อมาที่ Ng ร่วมมือด้วยก็คือ Google Maps จากนั้นก็ตามมาด้วยทีม Advertising 

=====

2) สร้างทีม AI ในบริษัท (In-house)

การเอาต์ซอร์สผู้เชี่ยวชาญจากภายนอกเข้ามาสามารถสร้างแรงกระตุ้นได้อย่างรวดเร็ว แต่วิธีที่สร้างประสิทธิภาพในระยะยาวได้มากกว่าคือการสร้างทีม AI จากภายในองค์กร 

Ng แนะนำว่าต้องมีคนระดับผู้บริหารมาดูแลเรื่องการสร้างทีม การจ้าง CIO เข้ามาจะเป็นจุดเปลี่ยนให้บริษัทมีกลยุทธ์ที่ต่อเนื่องได้ ในทางตรงกันข้ามถ้าบริษัทไม่มีคนที่มาดูแลเรื่องการสร้างทีมก็จะมีการทดลองแบบสะเปะสะปะ พวกเขาอาจจะทดลองตั้งแต่เรื่อง digital marketing ไปถึง data science ไปจนถึงการเปิดตัวเว็บไซต์ เป็นการทดลองแบบไม่มีกลยุทธ์ ไม่มีการวัดผลที่ชัดเจน ซึ่งสุดท้ายก็จะล้มเหลว

ทีม AI ควรอยู่ภายใต้ CTO, CIO, หรือ CDO (Chief Data Officer) แล้วคนในตำแหน่ง Chief จะเป็นคนวางแผนให้ทีม AI กำหนดบทบาทและแบ่งทีมไปทำงานร่วมกับแผนกอื่นๆ อย่างทีมของ Ng ก็มีทั้งคนที่เป็น Machine Learning Engineer, Data Engineer, Data Scientist และ AI Product Manager แบ่งกันไปทำงานร่วมกับแผนกต่างๆ 

=====

3) จัดการฝึกทักษะ AI ให้กว้างออกไป

คนที่มีทักษะและความรู้ AI กลายเป็นคนที่หลายบริษัทต้องการ บริษัทต้องแย่งชิงกันเหมือนทำสงครามแย่งทรัพยากร แต่ Ng บอกว่าโชคดีที่ยุคนี้เรามีคอนเทนต์ออนไลน์มากมาย ทำให้หนทางในการเรียนรู้กว้างขึ้น เราสามารถเรียนรู้ AI ผ่านทาง Coursera, Youtube หรืออ่าน e-book เอาก็ได้ ทั้งประหยัดค่าใช้จ่ายและเรียนได้ยืดหยุ่นกว่าสมัยก่อน แถมสามารถเลือกได้ว่าคอร์สไหนที่เหมาะกับเรามากที่สุด 

คอร์สเรียน AI for Everyone

แล้วใครบ้างล่ะที่ต้องเรียนรู้ คำตอบคือตั้งแต่ผู้บริหารลงไปจนถึงพนักงานฝ่ายปฏิบัติการ แต่ชั่วโมงการเรียนรู้มากน้อยต่างกันตามตำแหน่ง อย่างผู้บริหารอาจจะไม่ต้องเรียนรู้มากเท่าวิศวกร AI 

Ng ยกตัวอย่างว่าระดับผู้บริหารควรเรียนรู้ AI อย่างน้อย 4 ชั่วโมงขึ้นไป เรื่องที่เรียนก็เป็นพวกพื้นฐานทั่วไปเกี่ยวกับ AI เป้าหมายการเรียนรู้ก็คือ ต้องเข้าใจได้ว่า AI สามารถทำอะไรได้บ้าง ทำอะไรไม่ได้บ้าง จะเอาสร้างประโยชน์กับองค์กรได้ยังไง รู้ว่าต้องใช้ทรัพยากรขนาดไหนในการพัฒนาระบบ AI และต้องรู้วิธีสนับสนุนทีม AI 

ตำแหน่งอื่นๆที่รองลงมาจะมีการเรียนเฉพาะเจาะจงมากขึ้นและชั่วโมงเรียนมากขึ้น คนที่ทำหน้าที่โดยตรงอย่างวิศวกร AI ควรเรียนอย่างน้อย 100 ชั่วโมงขึ้นไป ต้องมีความรู้เชิงลึกในเรื่อง Machine learning และ deep learning

=====

4) พัฒนากลยุทธ์การใช้ AI 

กลยุทธ์ AI จะเป็นตัวสร้างมูลค่าให้กับบริษัทและยังเป็นกำแพงเมืองที่ป้องกันคู่แข่งได้เหมือนนิยามของ Warren Buffett 

การที่จะพัฒนากลยุทธ์ได้ต้องเริ่มด้วยการสร้างทีมขึ้นมาทำโปรเจ็คเล็กๆจนสำเร็จ จากนั้นพอมีความรู้เชิงลึกมากขึ้นเรื่อยๆก็จะสามารถรู้ได้ว่าจุดไหนที่ AI สามารถสร้างมูลค่าได้มากที่สุด หรือก็คือก่อนที่จะมาข้อ 4 ต้องทำข้อ 1-3 ให้สำเร็จซะก่อน 

ข้อมูลเป็นทรัพย์สินหลักที่ใช้ในการพัฒนาระบบ AI ดังนั้น Ng แนะนำให้เราออกแบบกลยุทธ์การรวบรวมข้อมูล ข้อมูลที่มากขึ้นสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นสามารถดึงผู้ใช้ได้มากขึ้น ผู้ใช้ที่มากขึ้นหมายถึงมีข้อมูลที่มากขึ้น 

วงจรนี้เรียกว่า Virtuous Cycle of AI 

อย่างเช่นบริษัทที่ให้บริการระบบสืบค้นอย่าง Google, Baidu, Bing, Yandex ต่างมีทรัพย์สินเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ที่แสดงให้เห็นว่าลิ้งค์ไหนที่ผู้ใช้กดเข้าไปหลังจากที่มีการค้นหา ข้อมูลพวกนี้จะช่วยให้บริษัทสามารถสร้างระบบสืบค้นที่ให้ความแม่นยำมากขึ้น ( A ) เมื่อแม่นยำมากขึ้น คนที่ใช้ก็มากขึ้น ( B ) เมื่อคนใช้มากขึ้น ก็จะได้ข้อมูลเก็บสะสมมากขึ้น ( C )    

บริษัท AI ที่แข็งแกร่งจะมีกลยุทธ์ที่ซับซ้อนในการรวบรวมข้อมูล อย่าง Google หรือ Baidu ก็มีผลิตภัณฑ์มากมายที่ผู้ใช้สามารถใช้ได้ฟรีแต่แลกกับการให้ข้อมูลบางอย่าง แล้วบริษัทเหล่านั้นก็เอาข้อมูลไปสร้างวิธีทำเงินด้วยวิธีอื่น 

แต่หลักในการรวบรวมข้อมูลก็คือ “ไม่ใช่ทุกข้อมูลจะมีค่าทั้งหมด” ทีม AI ต้องสามารถแยกได้ว่าข้อมูลไหนสำคัญ ข้อมูลไหนไม่สำคัญ ไม่ใช่ว่ารวบรวมข้อมูลมาได้มากมายแล้วจะหมายความว่าสามารถสร้างมูลค่ามหาศาลด้วยข้อมูลเหล่านั้นได้ทั้งหมด 

เมื่อบริษัทมีผู้ใช้มากขึ้นก็จะสามารถสร้างสิ่งที่เรียกว่า Network effect ได้ หลักการคร่าวๆของมันคือ ยิ่งมีคนใช้มากขึ้น ก็ยิ่งดึงดูดคนได้มากขึ้น เหมือนที่ Facebook ทำได้คือ เริ่มแรกมีแค่เพื่อนเราใช้ Facebook จากนั้นเพื่อนของเราก็ไปชวนคนอื่นใช้ พอเราเห็นคนใช้มากขึ้นเรื่อยๆ เราก็มีแนวโน้มที่จะใช้ตามด้วย

ผลของ Network effect คือ ผู้ชนะได้ทุกสิ่ง (Winner takes all) หลายบริษัทรู้ผลลัพธ์นี้จึงพยายามกันอย่างหนักที่จะสร้างการเติบโตโดยการดึงผู้ใช้ให้เข้ามาให้เร็วที่สุด มันบีบให้บริษัทเลือกได้แค่สองทางคือ เติบโตหรือไม่ก็ตายไป 

ดังนั้นบริษัทใดก็ตามที่มีระบบ AI ที่สามารถดึงผู้ใช้ได้เร็วมากกว่าบริษัทอื่น ถือว่าบริษัทนั้นมี “กำแพงเมือง” ที่ยากแก่คู่แข่งจะโค่นล้ม

=====

5) มีการสื่อสารที่ชัดเจนทั้งภายในและภายนอกองค์กร 

AI สามารถสร้างผลกระทบกับบริษัทได้อย่างมีนัยยะสำคัญ เพราะฉะนั้นควรจะมีการสื่อสารที่ชัดเจนในเรื่องนี้ใหักับทุกส่วนที่เกี่ยวข้อง

ฝ่ายนักลงทุนสัมพันธ์เป็นคนสื่อสารกับนักลงทุน ฉะนั้นถ้าบอกให้ฝ่ายนี้รู้ว่า AI สามารถสร้างมูลค่าได้ยังไง AI จะเติบโตขนาดไหน และฝ่ายบริหารมีความรอบคอบในการวางกลยุทธ์ก็จะสามารถช่วยให้นักลงทุนอุ่นใจ 

ถ้าเป็นภาครัฐ บริษัทที่ต้องเน้นมากหน่อยก็อาจจะเป็นบริษัทรถยนต์ไร้คนขับหรือการแพทย์ที่ต้องเผชิญกับการควบคุม การสร้างเรื่องราวที่น่าเชื่อถือที่บ่งบอกถึงคุณค่าและประโยชน์ที่อุตสาหกรรมและสังคมได้รับจะเป็นก้าวสำคัญในการสร้างความไว้วางใจ 

การสื่อสารกับลูกค้าหรือผู้ใช้ต้องบอกว่า AI จะสร้างประโยชน์ให้พวกเขาได้ยังไงบ้าง ดังนั้นควรทำการตลาดที่มีความเหมาะสมและส่งข้อความกระจายออกไป 

ในการหาคนเข้ามาร่วมทีม คนที่มีทักษะและความรู้ AI ต้องการทำงานที่น่าตื่นเต้นและมีความหมาย ดังนั้นสื่อสารออกไปให้ได้ว่างานที่ทำอยู่มีความสำคัญขนาดไหน แล้วจะสามารถดึงคนมีความสามารถเข้าบริษัทได้ 

สุดท้ายคือการสื่อสารภายในองค์กร การเข้ามาของ AI อาจสร้างความสับสนให้กับพนักงานเพราะพวกเขาอาจกังวลว่า AI จะมาแย่งงานพวกเขาไป ดังนั้นสื่อสารออกไปให้ชัดถึงแนวทางการใช้ AI และลดความกังวลให้กับพวกเขาโดยบอกว่าพวกเขาสามารถนำ AI มาปรับใช้อะไรได้บ้าง 

=================

ข้อมูลอ้างอิง :

AI Transformation  Playbook 

https://d6hi0znd7umn4.cloudfront.net/content/uploads/2019/09/LandingAI_Transformation_Playbook_8-19.pdf