การแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายช่วยให้องค์กรต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างถูกต้องแม่นยำ ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล
Transforming raw data into meaningful insights has always empowered organizations to make informed decisions.
Predictive AI Models จะทำให้ทุกธุรกิจมีความชาญฉลาด ซีอีโอของ Pecan กล่าว
การแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายช่วยให้องค์กรต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างถูกต้องแม่นยำ ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล
และตอนนี้ ด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ผสมผสานเข้าด้วยกัน ทำให้สามารถนำข้อมูลจำนวนมหาศาล มาวิเคราะห์ในเชิงลึกเพื่อช่วยตัดสินใจ อย่างที่ไม่เคยมีโอกาส หรือความสามารถใดที่จะเชื่อมโยงข้อมูลที่มีอยู่ แล้วแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึก ที่นำไปใช้ปฏิบัติได้
นั่นเป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อมีสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยข้อมูลมากขึ้นในปัจจุบัน ซึ่งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลกำลังเปลี่ยนข้อมูลของบริษัทที่ครั้งหนึ่งเคยถูกเก็บทิ้งอยู่ภายในอุปกรณ์เก็บข้อมูล ให้กลายเป็นความได้เปรียบทางยุทธวิธี
“โดยทั่วไปแล้วโมเดลภาษาขนาดใหญ่นั้นเก่งมากในการโต้ตอบกับมนุษย์ รวบรวมข้อมูล และทำให้ความรู้และข้อมูลสามารถเข้าถึงได้” Zohar Bronfman ซีอีโอของ Pecan และผู้ร่วมก่อตั้งกล่าวกับ PYMNTS ระหว่างการสนทนาสำหรับซีรีส์เรื่อง “AI Effect” “พวกเขาเป็นเทคโนโลยีที่ดีที่สุดที่มนุษยชาติเคยสร้างมาซึ่งช่วยให้เข้าถึงความรู้ได้”
อย่างไรก็ตาม เขาตั้งข้อสังเกตว่าโมเดลเหล่านี้ไม่ได้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการคาดการณ์ (predictions) ซึ่งถือเป็นคุณค่ารากฐานที่สำคัญของ AI
แต่ด้วยการจับคู่ความสามารถในการคาดการณ์และความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของ AI แบบคาดการณ์ เข้ากับอินเทอร์เฟซ AI ที่ใช้งานง่ายและมีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง การคาดการณ์และการเข้าถึงจึงสามารถทำได้
“Predictive AI ช่วยให้คุณประมาณค่าความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในอนาคตได้” Bronfman กล่าว “LLM ทำให้ข้อมูลเชิงความหมายหรือเกี่ยวข้องกับภาษาเข้าถึงได้ในลักษณะที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้อย่างมาก”
เขาเน้นย้ำถึงความสำคัญของธุรกิจที่ต้องเข้าใจความแตกต่างและการทำงานร่วมกันเหล่านี้เพื่อใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ความพร้อมของข้อมูลเป็นรากฐานของการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ ที่ประสบความสำเร็จ
แม้ว่า AI ระดับองค์กรจะได้รับประโยชน์จาก AI ระดับองค์กร แต่ความพร้อมขององค์กรในการผสานรวม AI ก็ยังแตกต่างกันไป
ดังที่ Bronfman อธิบาย บริษัทบางแห่งมีแนวทางการปฏิบัติด้านข้อมูล และโปรแกรมบริหารจัดการข้อมูลที่ครบถ้วน ซึ่งช่วยให้สามารถรวมเอาต์พุต AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น โดยมีอุปสรรคน้อยที่สุด อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรยังคงต่อสู้กับปัญหาต่างๆ เช่น การควบคุมคุณภาพ การกำกับดูแล และความปลอดภัย และบ่อยครั้งอาจทำให้เกิดปัญหาเมื่อใช้ AI
“สิ่งที่น่าสนใจคือความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งในการนำ AI มาใช้ก็คือ talent gap ช่องว่างด้านความสามารถ” เขากล่าวเสริม
“ในหลายกรณี แม้ว่าบริษัทต่างๆ จะมีกรณีการใช้งาน AI และพวกเขามีโอกาสที่จะใช้ประโยชน์จาก AI ในวิธีที่มีความหมาย แต่พวกเขาไม่สามารถเข้าถึงความสามารถที่เกี่ยวข้องเพียงพอที่จะช่วยให้ธุรกิจของพวกเขาทำงานได้” Bronfman กล่าว อธิบายว่าการเข้าถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะซึ่งสามารถนำโซลูชัน AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้นทั้งมีคุณค่าและขาดแคลน
เขาแนะนำว่าการจัดการกับช่องว่างด้านความสามารถนั้นต้องอาศัยการผสมผสานระหว่างการยกระดับทักษะทางเทคนิคและความเข้าใจในความต้องการทางธุรกิจที่กว้างขึ้น
แม้ว่าเทคโนโลยีสามารถช่วยปิดช่องว่างทางเทคนิคได้ แต่องค์กรต่างๆ ยังจำเป็นต้องพัฒนาความเฉียบแหลมทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องเพื่อเชื่อมโยงโมเดล AI กับปัญหาทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจริง และบูรณาการเข้ากับกระบวนการที่มีอยู่อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ต้องใช้ความพยายามร่วมกันระหว่างทีมวิศวกรและผู้บริหารระดับสูง
“โมเดลจะดีได้ก็ต่อเมื่อแก้ปัญหาได้เท่านั้น” Bronfman กล่าว “และการเชื่อมโยงโมเดลเข้ากับปัญหาทางธุรกิจนั้นต้องอาศัยความเข้าใจไม่เพียงแต่ความถูกต้องซึ่งเป็นเทคนิคเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพด้วย โมเดล AI แก้ปัญหาได้ดีเพียงใด และควรรวมเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจอย่างไร ซึ่งเป็นคำถามที่ซับซ้อนกว่า”
พลังการคาดการณ์ของ Predictive GenAI ใน Business Intelligence
เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น ความเป็นไปได้ในการใช้งานก็เช่นกัน
ระบบธุรกิจอัจฉริยะกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ซึ่งขับเคลื่อนโดยศักยภาพอันมหาศาลของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจวิเคราะห์และใช้ข้อมูลดิจิทัลที่พวกเขาสร้างขึ้นเป็นจำนวนมาก
Bronfman อธิบายว่าอุตสาหกรรมที่มีข้อมูลกรรมสิทธิ์บ่อยครั้งและหนาแน่นจะเหมาะสมกว่าสำหรับความสามารถของ predictive generative AI capabilities บริษัทที่รวบรวมข้อมูลธุรกรรมสามารถใช้แพลตฟอร์มเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต เช่น การซื้อของลูกค้า อัตราการเลิกใช้งาน และมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน
“ทันทีที่คุณแบ่งโลกผ่านเลนส์ของพฤติกรรมการทำธุรกรรมในอดีต คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก predictive gen AI framework แสดงให้เห็นความเป็นไปได้ของการทำธุรกรรมในอนาคตเหล่านั้น” Bronfman อธิบาย “มันเป็นวิวัฒนาการในแง่ของวิธีการดำเนินธุรกิจ”
ในขณะที่กรณีการใช้งานกว้างขึ้น การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้ายังคงเป็นจุดเริ่มต้นยอดนิยมสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ predictive analytics เขากล่าวเสริม
Bronfman เน้นย้ำถึงผลลัพธ์ democratizing effect ที่ได้จากการรวม predictive analytics เข้ากับ generative AI interfaces แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจ นักวิเคราะห์การตลาด และผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ สามารถเปลี่ยนมาเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพิ่มขีดความสามารถให้พวกเขาคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต และทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล ฟังก์ชันการเปลี่ยนแปลงมูลค่านี้ช่วยเพิ่มผลกระทบโดยรวมของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (predictive analytics) ภายในองค์กร
สำหรับสิ่งที่จะเกิดขึ้นข้างหน้า Bronfman คาดการณ์ว่า อนาคตของ AI ไม่เพียงแต่จะคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตเท่านั้น แต่ยังกำหนดการดำเนินการตามการคาดการณ์เหล่านั้นด้วย เป้าหมายคือการทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ แม้ว่าวิสัยทัศน์นี้ จะนำเสนอความเป็นไปได้ แต่เขาเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการทำความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับความเสี่ยง และการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ