3 ขั้นตอนเริ่มต้นทำ Change Management เพื่อประยุกต์ใช้ AI ในองค์กร | Techsauce

3 ขั้นตอนเริ่มต้นทำ Change Management เพื่อประยุกต์ใช้ AI ในองค์กร

ในปัจจุบันองค์กรที่กำลังค้นหาแนวทางเพื่อเพิ่มศักยภาพในการทำงานให้กับทีม จะต้องคุ้นเคยเรื่องการบริหารการเปลี่ยนแปลง หรือ Change Management ซึ่งเป็น Buzzword ที่ได้รับความสนใจต่อองค์กรหลากหลายระดับ

ในประเด็นเรื่องการจัดการประเด็นที่เกี่ยวข้องกับผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้อง โดยอาจเป็นเรื่องที่ส่งผลกระทบต่อองค์กร รวมถึงประเด็นการปรับปรุงกระบวนการภายในให้เท่าทันการเปลี่ยนแปลงภายนอก โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงด้านนวัตกรรมเทคโนโลยีที่อาจส่งผลกระทบต่อองค์กรด้วยเช่นกัน

ในการนำ Change Management มาปรับใช้กับองค์กรในเบื้องต้น Miss Korina Gaw, Data Strategist of Thinking Machines ระบุว่า ควรเริ่มต้นจากการพิจารณาขั้นตอนในการทำงานที่มีแบบแผนจากอดีต โดยละลายพฤติกรรมการทำงานแบบเดิม ๆ (Unfreeze) จากนั้นเริ่มสร้างทัศนคติให้รับรู้และเข้าใจต่อการเปลี่ยนแปลงว่าเป็นสิ่งสำคัญและจำเป็นต่อองค์กร (Change) ด้วยการโฟกัสกับการดำเนินงานวิธีการต่าง ๆ ที่สามารถเพิ่มการเติบให้กับองค์กร โดยการประยุกต์การใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ สนับสนุนให้เกิดการพัฒนาและเรียนรู้สิ่งใหม่อย่างสม่ำเสมอเพื่อเตรียมรับมือกับการเปลี่ยนแปลง (Refreeze)


Change Management

Unfreeze         

อันดับแรกองค์กรต้องพิจารณาถึงสิ่งที่ต้องการจะใช้เทคโนโลยีมาช่วยปรับปรุงหรือเพิ่มประสิทธิภาพ เพื่อสร้างแบบแผนการประเมินที่ชัดเจนโดยวัดผลตั้งแต่ระยะเริ่มต้น ระหว่างการดำเนินการ และผลการเปลี่ยนแปลง เพื่อนำมาพิจารณาและเปรียบเทียบว่าควรใช้วิธีการใดหรือทีมใดบ้าง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ จากนั้นพิจารณาว่าใครคือผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับปัญหาและต้องเข้ามามีส่วนร่วมกับการดำเนินงาน เพื่อพูดคุยและสร้างแนวทางให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกัน

Change 

สิ่งสำคัญในการวางกลยุทธ์ในขั้นตอนต่อมา องค์กรควรสร้างแนวทางในการเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็น ลดขั้นตอนการทำงานที่เป็นอุปสรรคเพื่อให้คนในองค์กรสามารถนำมาทดลองหรือวิเคราะห์เพื่อหาโอกาสใหม่ ๆ มี Tools and Teams to Support จากองค์กร เพื่อเสนอความคิดเห็นและดำเนินการทดสอบสมมติฐานด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีประเภทต่าง ๆ 

อย่างไรก็ตามการนำเทคโนโลยีอย่าง AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยลดงานยาก ๆ ขององค์กร องค์กรยังต้องสร้าง Data Governance เพื่อกำหนดแนวทางในการทำงานกับข้อมูลอย่างชัดเจนด้วยเพื่อลดความเสี่ยงที่จะผิดพลาด

Data Governance คือ แนวทางการดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูลที่ต้องยึดถือบนพื้นฐานความรับผิดชอบต่อองค์กร ซึ่งจะกำหนดรายละเอียดที่ชัดเจนของผู้ที่เกี่ยวข้อง ตำแหน่งหน้าที่และความรับผิดชอบวิธีการใช้งานข้อมูล เครื่องมือ และเทคโนโลยี รวมถึงแนวทางการจัดการปัญหา (Data Roles) สามารถแบ่งระดับหน้าที่ได้ 3 กลุ่มใหญ่ตามลำดับ ได้แก่

Data Owner คือ กลุ่มบุคลากรระดับผู้บริหารระดับสูง (Senior Management) ซึ่งทำหน้าที่กำหนดกรอบกลยุทธ์ ตัดสินใจในเชิงนโยบาย เช่น วิสัยทัศน์ ทิศทางในการใช้งานข้อมูลขององค์กร กำหนดหน้าที่ความรับผิดชอบว่าส่วนใดในองค์กรทำหน้าที่อะไรในด้านข้อมูล มีขอบเขตที่สามารถเข้าถึงข้อมูลประเภทต่าง ๆ อย่างไร รวมถึงให้ความช่วยเหลือและการสนับสนุนทีมตามความต้องการ

Data Steward คือ กลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ซึ่งจะประกอบไปด้วยบุคลากรจากฝ่ายต่าง ๆ หลายระดับขึ้นอยู่กับขนาดหรือความซับซ้อนของค์กร โดยจะเป็นกลุ่มผู้ที่มีความเข้าใจพื้นฐานด้านข้อมูล ระบบ IT รวมถึงการวิเคราะห์ในเชิงธุรกิจและข้อมูลเกี่ยวกับ Consumer ทำหน้าที่กำหนดนิยาม ความหมายของข้อมูล กฎเกณฑ์ที่เกี่ยวกับข้อมูล เช่น ชุดของข้อมูล คุณภาพ ความปลอดภัย และมาตรฐานต่าง ๆ ที่เป็นที่เข้าใจเดียวกันทั้งองค์กร ให้คำปรึกษาเกี่ยวกับข้อมูล ติดตามการทำงานในขั้นตอนต่าง ๆ และรายงานผลไปยัง Data Owner 

Data Custodian คือ กลุ่มผู้ที่นำนโยบายและกฎเกณฑ์ต่าง ๆ มาปฏิบัติในเชิงเทคนิค (Technical) กำกับแนวทางปฏิบัติด้วยระบบ IT และสารสนเทศ ออกแบบฐานข้อมูลขององค์กรซึ่งเป็นโครงสร้างในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ดูแลการเคลื่อนย้ายข้อมูลของแต่ละส่วนในองค์กรสำหรับการนำข้อมูลออกไปใช้งานให้อยู่ในสถานะปลอดภัย

ตัวอย่าง Data Governance Framework  

Refreeze

หลังจากการ Implementation หรือได้รับผลลัพธ์จากการทดสอบกระบวนการทำงาน ไม่ได้แปลว่าเสร็จสิ้นกระบวนการ เราสามารถนำผลลัพธ์ที่ได้มาประเมินและวิเคราะห์ต่อยอดสู่การทดสอบด้านอื่น ๆ องค์กรต้องกระตุ้นให้เห็นถึงความสำคัญในกระบวนการเสนอไอเดียและทดสอบอย่างสม่ำเสมอ สนับสนุนให้เห็นถึงการมองหาโอกาสจากการเปลี่ยนแปลง

องค์กรสามารถติดตามการใช้งานเทคโนโลยีของคนในองค์กรแบบระยะยาว เพื่อนำมาประเมินความสำเร็จ เช่น หลังจากการนำ AI มาใช้ในการทำงาน พนักงานสามารถสร้าง Output ใหม่ ๆ ได้จำนวนมากเท่าไหร่ หรือคนในองค์กรมีความสนใจที่จะเข้าร่วมการจัดอบรมเพื่อพัฒนา Skill for AI มากขึ้นเท่าไหร่ 

รวมถึงผลลัพธ์ภายหลังจากนำมาประยุกต์ใช้ใน Work Flow ขององค์กรสามารถลดค่าใช้จ่าย ลดระยะเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลหรือมีการตอบสนองที่รวดเร็วมากขึ้นกว่าเดิมมากเท่าไหร่ เป็นต้น

ผู้นำองค์กรสามารถเสริมสร้าง Change Management ในองค์กร และทำให้กลายเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ตั้งแต่รากฐานการวางนโยบายที่รองรับการเปลี่ยนแปลง สร้างวัฒนธรรมองค์กรสมัยใหม่ วางแนวทางให้เห็นถึงการสนับสนุนจากองค์กร สร้างพื้นที่ในการแสดงศักยภาพ กระตุ้นให้แลกเปลี่ยนความคิดเห็นถึงการดำเนินงานขององค์กร รวมถึงการวางระบบการทำงานที่คนในองค์กรสามารถมีส่วนร่วมและเข้าถึงได้จริง ซึ่งจะมีส่วนช่วยอย่างมากในการพัฒนาประสิทธิภาพของคนในองค์กรและสร้างสภาพแวดล้อมที่พร้อมสู่การเปลี่ยนแปลง

สามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Thinking Machines ได้ที่: 

Website: https://thinkingmachin.es/
Email: [email protected]

RELATED ARTICLE

Responsive image

พาส่อง Startup Ecosystem เวียดนาม ล่าสุดมี 4 ยูนิคอร์น กับอีก 11 เซนทอร์ ถ้าจะขยายตลาด มีโอกาสขนาดไหน?

Startup Ecosystem ของเวียดนามนั้น ปัจจุบันมีสตาร์ทอัพประมาณ 3,800 บริษัท โดยมี 4 บริษัทที่เป็น ยูนิคอร์น และ 11 บริษัท เป็นเซนทอร์ ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพทีมีมูลค่ามากกว่า 100 ล้านเหรียญ...

Responsive image

Space Economy โอกาสทางธุรกิจและอนาคตที่เป็นไปได้ในอวกาศ สรุปเทรนด์จากเวที Future of Space & Robotics on Earth

Space Economy ถือเป็นโอกาสทางธุรกิจแห่งอนาคต โดยภาพรวมของเทคโนโลยีอวกาศและหุ่นยนต์ในประเทศไทยในปัจจุบัน Space Tech ไม่ได้เป็นเรื่องที่ไกลตัวอีกต่อไป พารู้จักเทรนด์อวกาศ ที่น่าจับต...

Responsive image

ความท้าทายของ ‘Social Enterprise’ กิจการเพื่อสังคม เติบโตอย่างไรให้ยั่งยืน

การจะเป็นธุรกิจที่สร้างอิมแพคให้กับสังคมทั้ง Social Enterprise แม้กระทั่งการทำ CSR ถือเป็นความท้าทายอย่างมากในยุคนี้ ซึ่งการจะประสบความสำเร็จทั้งด้านของการสร้างกำไรและความยั่งยืนไป...