‘ความหลากหลาย’ ปัจจัยสำคัญสำหรับ Digital Transformation
Digital Transformation นั้นจะเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ‘ความหลากหลาย’ นับเป็นส่วนประกอบที่สำคัญในการเปลี่ยนผ่านที่เกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งานเทคโนโลยีดิจิทัลอย่าง AI หรือ Machine Learning
ปัจจุบัน บริษัทและภาคธุรกิจทั้งหลายนั้นมีการใช้เทคโนโลยีและข้อมูลกันทั้งนั้น ยิ่งสามารถเปลี่ยนแปลงและหาจุดยืนของตัวเองได้เร็วเท่าไหร่บริษัทจะสามารถตอบสนองต่อความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าได้เร็วยิ่งขึ้นเท่านั้น ความรวดเร็วนี้จะทำให้ธุรกิจเติบโตและมีมูลค่ามากยิ่งขึ้น
คนจำนวนมากเชื่อว่า
Digital Transformation นั้นเป็นการควบคุมและใช้งานเทคโนโลยีเพียงแค่นั้น แต่ที่จริงแล้วกลับไม่ได้เป็นอย่างนั้น หากอยากประสบความสำเร็จแล้วการทำ Digital Transformtaion นั้นจำเป็นและต้องพึ่งพิงความหลากหลาย เช่นเดียวกันกับที่ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ที่เป็นผลลัพธ์จากปัญญาของมนุษย์ที่เกิดขึ้นจากความสามารถที่หลากหลายซึ่งหมายรวมถึงข้อจำกัดซึ่งเป็นจุดอ่อนด้วยเช่นกัน
ปัจจัยสำคัญของความหลากหลายเพื่อให้เทคโนโลยีถูกใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประกอบด้วย 3 ส่วนสำคัญ ดังนี้
1. มนุษย์ไม่ว่าโลกจะเปลี่ยนไปอย่างไร ความหลากหลายของมนุษย์เป็นกุญแจสำคัญที่จะทำให้ระบบ เทคโนโลยีอย่าง AI มีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น ความหลากหลายของมนุษย์ไม่ว่าจะเป็นเรื่องเพศ, เผ่าพันธุ์, เชื้อชาติ, ทักษะ, ประสบการณ์, ภูมิศาสตร์, การศึกษา, ทัศนคติ, ความสนใจ และอื่น ๆ การที่ทีมงานนั้นมีความหลากหลายในการพิจารณาสิ่งต่าง ๆ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการตัดสินใจ สิ่งเหล่านี้ทำให้ลดโอกาสข้อจำกัดหรือความผิดพลาดที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์อันจำกัดของแต่ละคน ตลอดจนการลดโอกาสสิทธิพิเศษที่จะเกิดขึ้นกับคนใดคนหนึ่งได้อีกด้วย
ความหลากหลายยังช่วยเติมเต็มได้หลากหลายมิติอีกด้วย คุณสมบัติหนึ่งที่น่าจับตาท่ามกลางความหลากหลาย คือ นิสัยของการเป็นนักแก้ปัญหา, การเป็นนักวิเคราะห์โดยธรรมชาติ และความดื้อด้านที่จะมองหนทางอย่างหลากหลายเพื่อแก้ปัญหาในธุรกิจ คุณสมบัติเหล่านี้ดีต่อการวางรากฐานหรือการเขียน AI รวมถึงการออกแบบระบบต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี
2. ข้อมูลในส่วนของ AI และ Machine Learning นั้น ประสิทธิภาพอยู่ที่ข้อมูลที่ใส่เข้าไปในระบบ หลายครั้งที่มนุษย์มักถูกจำกัดภาพความเข้าใจของข้อมูลว่าเป็นโครงสร้างตารางสำหรับตัวเลขหรือเป็นสถิติ แต่ข้อมูลนั้นคืออะไรก็ได้ที่สามารถทำให้เป็นดิจิทัลได้
ภาพถ่ายอายุ 100 กว่าปีก็นับเป็นข้อมูล หรือแม้แต่การบันทึกเสียงสนทนาของงานลูกค้าที่ได้รับอนุญาตแล้วก็เป็นข้อมูล ดังนั้นมุมมองที่มีต่อข้อมูลต้องกว้างออกไปมากขึ้นเพื่อให้ครอบคลุมปัจจัยที่เกิดขึ้นจริง
โมเดลการคาดการณ์ส่วนใหญ่นั้นใช้ข้อมูลจากอดีตเพื่อคาดเดาอนาคต แต่ด้วยสถานการณ์และการแข่งขันในปัจจุบันของการใช้งานดิจิทัล ข้อมูล และการบูรณาการ AI การใช้ข้อมูลเก่าเพื่ออ้างอิงอาจกลายเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นได้ทั่วไป ยกตัวอย่างเช่น หากเรากำลังมองไปข้างหน้าเพื่อคาดการณ์เทรนด์และความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ ซึ่งไม่มีประวัติในด้านงานขายปรากฎขึ้นมาก่อนจะต้องทำอย่างไร?
สิ่งที่เกิดขึ้นคือการใช้ข้อมูลจำนวนมากกว่าที่เคยเป็นมา ไม่ว่าจะเป็นภาพของผลิตภัณฑ์ใหม่และฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์เดิมจากที่ผ่านมา การใช้ Computer Vision Algorithm เพื่อตรวจจับความคล้ายคลึงระหว่างผลิตภัณฑ์ตัวเก่าและผลิตภัณฑ์ตัวใหม่ จะช่วยประเมินความต้องการของผลิตภัณฑ์ใหม่ได้ การใช้งานแบบนี้สามารถช่วยให้การคาดการณ์เกิดความแม่นยำมากกว่าการใช้ประสบการณ์หรือสัญชาติญาณได้ ซึ่งสิ่งเหล่านี้เป็นผลจากการใช้ข้อมูลและพลังของ AI
3. เครื่องมือและเทคนิคความหลากหลายของเครื่องมือและเทคนิคที่ใช้ในการสร้างสรรค์หรือการสร้าง Algorithm ก็เป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน ระบบ AI และผลิตภัณฑ์บางอย่างใช้เทคนิคที่ถูกจัดหมวดหมู่ไว้เฉพาะ ในทางปฏิบัติเราสามารถเลือกเก็บข้อมูลทั้งหมดได้และใช้ Algorithm ที่มองข้ามเรื่องชาติพันธุ์ไปเพื่อป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากอคติก็สามารถทำได้
การเลือกใช้
ซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์ม หรือเครื่องมือที่เป็น Open-Source เป็นตัวอย่างที่ดีสำหรับแนวคิดในการทำงานเนื่องจากอุปกรณ์เหล่านี้และ Library ที่มีนั้นจะมีความหลากหลายโดยธรรมชาติจากการที่ทุกคนทั่วโลกซึ่งมีปูมหลังและประสบการณ์ที่แตกต่างกันสามารถแบ่งปันความรู้และช่วยเหลือกันได้
จากความหลากหลายดังที่กล่าวมาข้างต้น ทำให้ความสามารถในการทำธุรกิจเพิ่มขึ้นอย่างมากในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นด้านการตลาด การบริหารจัดการ หรือ กระบวนการผลิต การเปลี่ยนจากการทำงานแบบ Manual ไปเป็นการทำงานอัตโนมัติ จากการทำงานแบบ Analog ไปสู่ดิจิทัล จากการใช้ลางสังหรณ์ไปเป็นการคาดการณ์ สิ่งเหล่านี้สามารถสร้างความยั่งยืนให้กับธุรกิจได้มากกกว่าที่เคยเป็นมา ทั้งยังส่งเสริมค่านิยมยุคใหม่ที่ให้ความสำคัญกับความเท่าเทียม ประชาธิปไตย และยังครอบคลุมความเป็นไปได้อื่น ๆ อีกด้วย
ขอบคุณที่มาโดย TechCrunch , MODERN MANUFACTURINGขอบคุณภาพโดย Rawpixel.com จาก Freepikอ่านบทความเพิ่มเติม >> คลิกที่นี่
