ซีอีโอของ Capgemini มีคำเตือน: คุณอาจกำลังคิดเกี่ยวกับ AI ผิดวิธี

ฟอโม (FOMO)—ความกลัวที่จะพลาด—เคยเป็นคำย่อที่ชื่นชอบของคนหนุ่มสาวที่กังวลว่าจะไม่ได้อยู่ในปาร์ตี้ที่ถูกต้องในคืนวันเสาร์ ตอนนี้ ผู้บริหารระดับสูงก็เริ่มมี FOMO เกี่ยวกับ AI ประยุกต์ ผลการลงทุนด้านเทคโนโลยีมีมูลค่ามากพอที่คณะกรรมการจะต้องขยับตัวเมื่อคิดถึงผลกระทบด้านการใช้จ่ายเงินทุน ผลลัพธ์ยังคงเป็นความลึกลับ ซึ่งเป็นสิ่งที่สร้างความรำคาญให้กับทีมผู้นำที่หมกมุ่นอยู่กับข้อมูลและความชัดเจน

แนะนำวิดีโอ

ก้าวขึ้นมาเลย ไอแมน เอซซัต ซีอีโอของบริษัทเทคโนโลยีและที่ปรึกษา คัปเจมีนี่ (Capgemini) ยักษ์ใหญ่ในยุโรปที่ติดอันดับ Fortune 500 ได้รับความสนใจหลังจากตกลงขายบริษัทย่อยในสหรัฐอเมริกา ซึ่งให้บริการข้อมูลการติดตามและลบข้อมูลสำหรับ ICE (Immigration and Customs Enforcement) ในอเมริกา ตามกระแสการขายเทคโนโลยีครั้งใหญ่เนื่องจากความกลัวการใช้จ่ายด้าน AI ราคาหุ้นของคัปเจมีนี่ก็ทรุดตัวลง

ผมได้พูดคุยกับเอซซัต ก่อนที่ประเด็นเกี่ยวกับ ICE จะระเบิด (เอซซัตอธิบายบน LinkedIn ว่าธุรกิจในอเมริกาเป็นอิสระเพื่อปกป้องข้อมูลลับของสหรัฐ) เขาบอกว่าผู้นำธุรกิจกำลังเดินเส้นบางๆ กับ AI มีจุดที่เหมาะสมอยู่ระหว่างการก้าวไปเร็วเกินไปและการอยู่ในจุดเริ่มต้น

“คุณไม่อยากจะนำหน้ากระแสการเรียนรู้มากเกินไป” เขากล่าว “ถ้าคุณทำเช่นนั้น คุณจะลงทุนและสร้างความสามารถที่ไม่มีใครต้องการ”

“โดยพื้นฐานแล้ว ความจำเป็นในการบูรณาการ AI กับมนุษย์ คือจะทำอย่างไรให้มนุษย์เชื่อใจในเอเจนต์? เอเจนต์สามารถเชื่อใจมนุษย์ได้ แต่มนุษย์ไม่ค่อยเชื่อใจเอเจนต์”

ไอแมน เอซซัต

AI ไม่ใช่ช่วงเวลาที่เปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในทันที แต่จะเกิดขึ้นเป็นขั้นเป็นตอน ผู้นำส่วนใหญ่อาจจำความคึกคักเกี่ยวกับเมตาเวิร์ส—โลกเสมือนจริงที่เราสามารถเทรดและทำธุรกิจผ่านอวตารที่เต้นรำ (คัปเจมีนี่เองก็ได้ทดลองใช้ห้องปฏิบัติการเมตาเวิร์ส)—ได้ มาร์ค ซักเคอร์เบิร์กก็สนใจแนวคิดนี้มากจนเปลี่ยนชื่อบริษัทของเขาตามมัน เช่นเดียวกับเครื่องทอดอากาศ (air fryer) เวลานี้อาจผ่านไปแล้วก็ได้

ความคล่องตัว (Agility) คือแนวทางใหม่: การทดสอบและทดลองเล็กๆ น้อยๆ ก่อนที่จะขยายใหญ่ คัปเจมีนี่ตอนนี้มีห้องปฏิบัติการสำหรับเทคโนโลยี 6G ควอนตัมคอมพิวติ้ง และหุ่นยนต์ ไม่มีใครรู้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ส่วนไหนอาจกลายเป็นเมตาเวิร์สในอนาคต

“ทุกอย่างพร้อมที่จะเติบโตเต็มที่ไหม? ไม่” เอซซัตกล่าว “แต่เราต้องการอยู่ที่นั่นเพื่อให้เห็นเมื่อสิ่งต่างๆ เริ่มเติบโตเต็มที่ เมื่อเราสามารถเริ่มขยายได้จริงๆ ไม่ใช่รอให้เห็นว่า ‘โอเค ตอนนี้มันกำลังเคลื่อนไหว’”

“เราต้องทำอะไรบางอย่างใช่ไหม? ดังนั้น คุณต้องลงทุน—แต่ไม่มากเกินไป—to ให้สามารถรับรู้เทคโนโลยี ติดตามความเร็ว เพื่อให้แน่ใจว่าเราพร้อมที่จะขยายเมื่อการนำไปใช้เริ่มเร่งตัวขึ้น”

จากที่เคยเขียนไว้ก่อนหน้านี้ หลายบริษัทใหญ่มอง AI เป็นเพียงวิธีทำให้แผนกธุรกิจต่างๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้น แต่ยังไม่ใช่วิธีการแบบ “ทั้งองค์กร” ที่รวมข้อมูลและการดำเนินงานจากด้านการเงิน ทรัพยากรบุคคล หรือการจัดซื้อและซัพพลายเชน แล้วเชื่อมโยงกันในวิธีที่สร้างสรรค์

“AI เป็นธุรกิจ มันไม่ใช่เทคโนโลยี” เอซซัตกล่าว เตือนว่าผู้นำมักมองว่า AI เป็น “กล่องดำที่จัดการแยกต่างหาก” มีเทคโนโลยีอยู่เบื้องหลัง แต่จริงๆ แล้วมันเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงธุรกิจ มันไม่สามารถใช้เพียงเพื่อให้บ้านดำเนินไปได้

“คำถามที่คุณ [ซีอีโอ] ต้องโฟกัสคือ: ‘ธุรกิจของคุณจะถูกรบกวนอย่างมีนัยสำคัญโดย AI ได้อย่างไร?’ ไม่ใช่ ‘ทีมการเงินของคุณจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างไร?’ ผมมั่นใจว่าผู้บริหารการเงินของคุณจะจัดการเรื่องนั้นในที่สุด”

อ่านเพิ่มเติม: แซม อัลท์แมน ควรรับหมายเลขของนิคลาส เอสท์เบิร์ก: สิ่งที่ผู้ก่อตั้ง Delivery Hero ไม่รู้เกี่ยวกับการเข้าตลาดหุ้นและผู้ถือหุ้นนั้นไม่คุ้มค่าที่จะรู้

วลีที่ใช้บ่อยเกี่ยวกับ AI คือ “มนุษย์ในวง” (human in the loop) ซึ่งเป็นวลีที่หนึ่งผู้บริหารเทคโนโลยีอาวุโสคนหนึ่งที่ผมพูดคุยด้วยเมื่อไม่นานมานี้กล่าวว่า “ผิดทางมาก” สิ่งที่เราควรพูดจริงๆ คือ “มนุษย์ในความเป็นผู้นำ” กลับมาอีกครั้ง “มนุษย์เป็นศูนย์กลาง” ซึ่งเป็นปรัชญาสังคมที่มีอายุหลายศตวรรษ และได้รับการสรุปเป็นแนวทางวิศวกรรมโดยขบวนการด้านอรรถประโยชน์ (ergonomics) ในช่วงทศวรรษ 1950

“คุณจะจัดการกับสิ่งที่เราเรียกว่ามนุษย์-AI-ศูนย์กลางอย่างไร?” เอซซัตกล่าว “โดยพื้นฐานแล้ว ความจำเป็นในการบูรณาการ AI กับมนุษย์ คือจะทำอย่างไรให้มนุษย์เชื่อใจในเอเจนต์? เอเจนต์สามารถเชื่อใจมนุษย์ได้ แต่มนุษย์ไม่ค่อยเชื่อใจเอเจนต์”

อรรถประโยชน์คือเรื่องของเก้าอี้ที่สร้างขึ้นเพื่อคน ไม่ใช่เก้าอี้ที่ออกแบบให้พอดีในออฟฟิศหรือง่ายต่อการซ้อนและเคลื่อนย้าย การสร้าง AI ให้ทำงานร่วมกับคนเป็นความท้าทายที่คล้ายกัน เก้าอี้ไม่ดีนำไปสู่หลังปวดร้าว AI ที่ไม่ดีอาจมีผลกระทบที่รุนแรงกว่า