2 เหตุผลหลักที่โครงการ AI ล้มเหลว ซึ่งไม่เกี่ยวกับเทคโนโลยี

“ขอกล่าวถึงเหตุผล 2 ประการ ที่เป็นกำแพงกั้นความสำเร็จของโครงการ AI เป็น 2 สาเหตุหลักที่คุ้นเคยกันดี หนึ่ง มาจากความกลัวการถูกแทนที่ในสายงาน และสองคือ นิยามความสำเร็จเรื่อง AI ของคนในองค์กรที่แตกต่างกัน

โครงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในหลายองค์กรมักล้มเหลว ก็เพราะพนักงานกลัวตกงาน, วัฒนธรรมขององค์กรที่ต่อต้านการเปลี่ยนแปลง และเหล่าผู้นำขององค์กรที่ให้ความสำคัญกับภาพลักษณ์มากกว่าความสอดคล้องของเป้าหมายทางธุรกิจ 

จากการที่ทำงานกับบริษัทหลายแห่งในขั้นตอนต่างๆ ของการนำ AI มาใช้ (AI_adoption) ได้เห็นเหตุผลมากมายและบางครั้งก็เป็นข้อแก้ตัว ที่ทำให้โครงการ AI ล้มเหลวในการเปิดตัว, ล้มเหลวในการผ่านช่วงทดลองใช้งาน หรือล้มเหลวในการสร้างมูลค่าทางธุรกิจ (Business value) และผลตอบแทนมาจากการลงทุน (ROI) 

ผลการศึกษาที่มาจากมหาวิทยาลัย MIT (Massachusetts Institute of Technology) ได้เผยว่า แม้จะมีการลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์ แต่มีเพียงส่วนน้อยของโครงการ_AI เท่านั้นที่สร้างมูลค่าที่แท้จริงได้ เช่นเดียวกับความเจริญอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยี (Technological leaps) หลายๆ อย่างที่เกิดขึ้นมาก่อน_AI 

แม้ว่าสถานการณ์ของแต่ละองค์กรจะไม่เหมือนกัน แต่ 2 สาเหตุหลักที่คุ้นเคยกันดี ซึ่งเป็นสาเหตุที่มาจากความกลัวการถูกแทนที่ในสายงานและลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งบวกแรงจูงใจที่ไม่สอดคล้องกัน ถือเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในความสำเร็จของโครงการ_AI ที่นำมาใช้องค์กร 

โดยบทความในฉบับมีมุมมองและรายละเอียดที่น่าสนใจดังนี้ 

ความกลัวการถูกแทนที่ในสายงาน

ไม่ใช่เรื่องลับที่พนักงานในทุกอุตสาหกรรม, ทุกบทบาท และทุกระดับอาวุโส ต่างมองเห็นสัญญาณบ่งบอกว่า  ปัญญาประดิษฐ์ จะส่งผลกระทบต่ออาชีพการทำงานของพนักงาน 

จากข้อมูลได้ค้นพบว่า 52% ของพนักงานนั้น มีความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบจาก_AI ในอนาคตต่อสถานที่ทำงานและ 32% เชื่อว่า AI_จะลดโอกาสในการทำงานในระยะยาว 

ด้วยเหตุนี้อาจมีการต่อต้านหรือขาดความกระตือรือร้นต่อโครงการริเริ่มในด้าน_AI ซึ่งอาจทำให้ความสำเร็จของ_AI หยุดชะงักในรูปแบบการนำไปใช้ที่ช้าลงและการมีส่วนร่วมที่ต่ำ 

ผลจากการศึกษาพบว่า 29% ของพนักงาน และ 44% ของคนรุ่น Gen Z ยอมรับไว้ว่า ได้บ่อนทำลายกลยุทธ์_AI ของนายจ้าง 

มีคำกล่าวอ้างทั่วไปและงานวิจัยของ Gartner ที่ได้ยืนยันไว้ว่าตั้งแต่ปี ค.ศ.2028 เป็นต้นไปว่า_AI จะสร้างงานมากกว่าที่จะกำจัดออกไป ถึงกระนั้นคำรับรองดังกล่าวอาจฟังดูไม่น่าเชื่อถือสำหรับพนักงาน 

ดังนั้นสิ่งที่ผู้นำด้านเทคโนโลยี (Tech leaders) ต้องยอมรับอย่างยากลำบากก็คือ แทบไม่มีความแน่นอนว่างานที่จะเกิดขึ้นใหม่ จะมีค่าตอบแทนที่ดี หรือเข้าถึงได้ 

สำหรับพนักงานที่อาชีพการทำงานถูกยกเลิกไป สภาพแวดล้อมเช่นนี้เป็นเรื่องที่จะมองว่าพนักงานจำนวนมากประสบกับการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบที่แตกต่างกัน และต้องการความแน่นอนมากกว่าการหยุดชะงักในการทำงาน หรืออาจไม่มีเวลาหรือศักยภาพมากพอที่จะปรับตัว 

ลองพิจารณางานเลขานุการ ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นบทบาทที่มีค่าตอบแทนที่ดี โดยเฉพาะสำหรับผู้หญิง เมื่อมีเทคโนโลยีอย่างคอมพิวเตอร์, อีเมล์, ซอฟต์แวร์ และผู้ช่วยเสมือน อันทำให้ความต้องการผู้เชี่ยวชาญงานเลขานุการเหล่านี้ลดลง ไม่ใช่ในชั่วข้ามคืนแต่เกิดขึ้นในช่วงหลายทศวรรษ 

ข้อมูลจากกระทรวงแรงงานสหรัฐอเมริกาได้ระบุว่า งานด้านธุรการและการสนับสนุนสำนักงานมากกว่า 2.1 ล้านตำแหน่งหายไปในสหรัฐอเมริกาตั้งแต่ปี ค.ศ.2000 ซึ่งในทางตรงกันข้าม_AI นั้นกำลังเพิ่มศักยภาพให้แก่พนักงานจำนวนมาก 

เหล่าบุคลากรที่บริษัทไมโครซอฟท์ เรียกว่า ผู้เชี่ยวชาญระดับแนวหน้า (Frontier Professionals) เป็นผู้ใช้ AI_ที่ก้าวหน้าที่สุด มีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์มากที่สุดจากโอกาสงานใหม่ๆ ที่เกิดมาจาก_AI 

ผลการศึกษาแสดงให้เห็น 92% ของผู้บริหารระดับสูงกำลังบ่มเพาะพนักงาน ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI_อย่างแข็งขัน ในขณะ 60% วางแผนจะเลิกจ้างผู้ที่ไม่นำ_AI มาใช้ 

สถานการณ์ที้เกิดขึ้นเช่นนี้ ไม่มีผู้บริหารท่านใดสามารถสัญญาได้ว่า ตลาดแรงงานจะเป็นอย่างไรในอีก 10 ปีข้างหน้า

สิ่งที่สามารถทำได้ก็คือ ให้ความชัดเจนเกี่ยวกับช่วง 6 เดือนถึง 2 ปีข้างหน้า ที่สำคัญการสนับสนุนพนักงานด้วยเครื่องมือที่ช่วยให้พนักงานเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตนั้น มีคุณค่ามากกว่าการพยายามให้ความแน่นอนที่เกี่ยวกับอนาคต 

จากประสบการณ์ที่ผ่านมา การจัดทำแผนงานที่โปร่งใสสำหรับเป้าหมายในการนำ_AI ไปใช้ในองค์กร, การยอมรับความกลัวแต่ต้องยอมรับในความเป็นไปได้ด้วย และช่วยให้พนักงานรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่กำลังเผชิญอยู่

ด้วยการให้ข้อมูล, การศึกษาที่ต่อเนื่อง, การปรับปรุงกระบวนการทำงาน และสภาพแวดล้อมสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับ_AI ซึ่งทั้งหมดเป็นวิธีการที่องค์กรจะใช้รับมือกับความกลัวเรื่องการถูกแทนที่ในสายงาน 

อนึ่งบทบาทบางอย่างจะเปลี่ยนแปลงอย่างมากในไม่กี่ปี ในขณะที่บางบทบาทอาจเปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ ในช่วงหลายทศวรรษ ตัวอย่างเช่นบทบาทของเลขานุการ ตามรายงานสถานการณ์ AI_ในองค์กรของปี ค.ศ.2026 ที่ติดตามการนำไปใช้และผลกระทบนั้น 

สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือ แม้จะมีความกลัวเรื่องการถูกแทนที่ในสายงาน แต่ผลกระทบของ_AI ต่อกำลังคนยังคงอยู่ในระดับต่ำ อุปสรรคที่สำคัญที่สุดในการนำ AI_ไปใช้ นั่นคือ การขาดแคลนทักษะที่เกี่ยวกับ_AI และการขาดแคลนเทคโนโลยีด้าน_AI 

ลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งบวกแรงจูงใจที่ไม่สอดคล้องกัน

หนึ่งในเหตุผลที่พูดถึงน้อยที่สุดซึ่งทำให้โครงการ_AI ล้มเหลวก็คือ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ต่างกันกำลังปรับให้เหมาะสมกับคำนิยาม ความสำเร็จ (Success) ที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน 

ลองพิจารณาโครงการริเริ่มที่นำ AI_มาใช้ พนักงานสามารถพิมพ์ปัญหาที่กำลังเผชิญอยู่และโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative_AI) จะให้คำตอบแก่พนักงาน โดยอ้างอิงมาจากข้อมูล ITSM (ITSM data คือข้อมูลที่รวบรวม, วิเคราะห์ และนำมาใช้ เพื่อให้คำตอบแก่พนักงานในปัญหาที่เผชิญอยู่ผ่านการให้บริการที่มาจากแผนกไอทีในองค์กร) 

CIO มีหน้าที่ลดต้นทุนด้านเทคโนโลยี, ส่วนฝ่ายบริการลูกค้าต้องการแก้ไขปัญหาให้เร็วขึ้น และผู้สร้างต้องการระบบที่ปรับขนาดได้ ซึ่งแต่ละกลุ่มอาจสนับสนุนโครงการในหลักการ 

แต่ความจริงนั้นกำลังวัดความสำเร็จผ่านมุมมองที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง หากไม่มีความสอดคล้องกันของเป้าหมายทางธุรกิจร่วมกัน แต่ละกลุ่มอาจดิ้นรนเพื่อสร้างสมดุลระหว่างข้อแลกเปลี่ยนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ 

โครงการ AI_นำไปสู่การปรับให้เหมาะสมกับลำดับความสำคัญของแต่ละกลุ่มมากกว่าผลลัพธ์ร่วมกัน ส่งผลให้การตัดสินใจช้าลง, แรงจูงใจที่ขัดแย้งกัน และขาดผลตอบแทนจากการลงทุน โดยแต่ละกลุ่มทำงานภายใต้โครงสร้างแรงจูงใจที่ให้รางวัลกับวิธีการทำงานในแบบเก่าๆ 

บางองค์กรปัญหาลึกซึ้งยิ่งกว่านั้น แทนที่จะปรับให้เหมาะสมกับเป้าหมายทางธุรกิจร่วมกัน กลับปรับให้เหมาะสมกับภาพลักษณ์ 

ผลการศึกษาพบ 75% ของผู้บริหารยอมรับว่ากลยุทธ์ AI_ของบริษัทเน้นการแสดงออกมากกว่าการนำไปใช้จริง ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของทีมผู้บริหารในบริษัท ที่กล่าวได้ก็คือ มีอยู่เพื่อแสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมมากกว่าที่จะสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมาย 

ซึ่งการลงทุนในลักษณะนี้อาจจบลงด้วยต้นทุนที่สูงเกินกว่ามูลค่าที่ได้รับ ความเสี่ยงของการล้มเหลวในการนำ AI ไปใช้ถือว่าสูงมาก แม้ว่าความท้าทายพื้นฐานจะไม่ใช่เรื่องใหม่ก็ตาม แต่ในสิ่งที่ใหม่ก็คือความเสี่ยงที่จะล้าหลังคู่แข่งที่ทำได้ถูกต้องและขนาดผลกระทบของ_AI 

ข้อคิดที่ฝากไว้

เมื่ออธิบายว่าทำไมโครงการปัญญาประดิษฐ์ถึงหยุดชะงัก บางครั้งก็มีข้อแก้ตัวต่างๆ ดังต่อไปนี้:

• ผู้ขายให้คำมั่นสัญญาเกินจริง
• องค์กรเลือกโมเดลผิด
• เทคโนโลยียังไม่พร้อมเต็มที่
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบและกฎหมายทำให้องค์กรช้าลง
• องค์กรไม่มีบุคลากรที่มีความสามารถที่เหมาะสม
• ตลาดนั้นเปลี่ยนแปลงไป

ซึ่งข้อแก้ตัวเหล่านี้มีเหตุผล แต่คงไม่ถึงกับแก้ไขไม่ได้ โครงการ_AI ที่ประสบความสำเร็จเกือบทุกโครงการต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ไม่สมบูรณ์แบบหลายอย่างรวมกัน สิ่งสำคัญก็คือ ต้องมองความท้าทายเหล่านี้เป็นอุปสรรคไม่ใช่ทางตันและหาทางแก้ไข 

โดยองค์กรต้องมีวัฒนธรรมที่มุ่งเน้นการเติบโตและนำผู้เชี่ยวชาญเข้ามาช่วยในส่วนที่จำเป็นที่ผ่านมาไม่เคยเห็นโครงการ AI_ใดล้มเหลว เพราะมีผู้นำที่ใส่ใจในวัฒนธรรมเน้นการเติบโต,การทำงานร่วมกัน และความมุ่งมั่นกันอย่างต่อเนื่อง 

บ่อยครั้งที่_AI ได้เป็นส่วนหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในชีวิตของผู้ที่เกี่ยวข้อง แต่ในความสำเร็จนั้นยังคงขึ้นอยู่กับพื้นฐานของการมีผู้นำองค์กรที่แข็งแกร่ง, มีเป้าหมายที่ชัดเจน และมีความเต็มใจที่จะลงมือทำกันอย่าง..ต่อเนื่อง

อ่านบทความทั้งหมดของ น.อ.สรรสิริ สิริสันตคุปต์

Featured Image: magnific