หยุดไล่ตามกระแส AI ถ้า ‘ข้อมูล’ ยังไม่พร้อม มุมมองผู้บริหารจาก J.P. Morgan

ตอนนี้โลกธุรกิจกำลังตื่นเต้นกับ AI อย่างมาก ทุกคนพูดถึงแต่ว่า AI จะเข้ามาช่วยให้ธุรกิจดีขึ้นอย่างมหาศาล แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันมี “กับดัก” สำคัญที่หลายคนมองข้าม

ซึ่งสถานการณ์ AI ในปัจจุบันคือ

1. ทำตามกระแส แต่ไปไม่รอด: หลายบริษัทรีบกระโดดเข้ามาลองใช้ AI โดยเฉพาะ GenAI แต่ส่วนใหญ่มักจะไปติดอยู่ที่ “ขั้นทดลอง” (Proof-of-Concept) คือทำโปรเจกต์เล็กๆ สำเร็จ ออกข่าว แล้วก็ไปต่อไม่ได้ ไม่สามารถขยายผลเพื่อใช้งานจริงในสเกลใหญ่ได้
2. ปัญหาคอขวดที่แท้จริง: Gerard Francis ผู้บริหารประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ด้าน AI และข้อมูลจาก J.P. Morgan ชี้ว่า ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่ตัว AI แต่คือ “ข้อมูล” เขาย้ำว่า AI จะเป็นแค่ “กระแส” ที่ไม่มีค่าเลย หากขาดการจัดการข้อมูลที่ดีและมีวินัยทั่วทั้งองค์กร เพราะถ้าข้อมูลไม่ดี ทุกโปรเจกต์ AI ก็จะทำได้แค่ครั้งเดียว ไม่สามารถทำซ้ำหรือต่อยอดได้ (Gartner คาดว่า 30% ของบริษัทที่กำลังทดลอง GenAI จะล้มเลิกโครงการภายในสิ้นปี 2025 เพราะปัญหานี้)
3. ผู้ชนะตัวจริง: ในระยะยาว บริษัทที่จะประสบความสำเร็จกับ AI ไม่ใช่บริษัทที่มีโมเดล AI ที่หวือหวาที่สุด แต่คือบริษัทที่ “มีวินัยในการจัดการข้อมูลดีที่สุด”

ถอดรหัสวิธีคิดจาก J.P. Morgan: ทำไม ‘วินัยข้อมูล’ ต้องมาก่อน AI และ J.P. Morgan ทำอย่างไร?

ที่ J.P. Morgan ไม่ได้ไล่ตาม “โมเดลที่หวือหวา” แต่เน้นแก้ปัญหาทางธุรกิจจริงที่วัดผลได้ (เช่น ลดต้นทุน, เพิ่มรายได้) โดยสร้าง “วินัยด้านข้อมูล” ผ่านแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจน ดังนี้

• สร้างแพลตฟอร์มกลาง (Unified Platform): มีระบบเดียวที่เชื่อมต่อทั้ง ข้อมูล, AI, และการกำกับดูแลเข้าด้วยกัน ทำให้ทำงานซ้ำและต่อยอดได้
• ทำให้ข้อมูลหาง่ายแต่ปลอดภัย: จัดการให้ข้อมูลที่จำเป็นนั้นค้นหาเจอและเข้าถึงได้ง่าย แต่ต้องอยู่ภายใต้กฎระเบียบและการอนุญาตที่เข้มงวด
• ควบคุมคุณภาพข้อมูล: ให้ความสำคัญกับความสะอาดของข้อมูล ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อให้ AI ได้คำตอบที่ถูกต้อง
• ฝังการกำกับดูแลเป็นหัวใจหลัก: วางกฎเกณฑ์และข้อบังคับต่างๆ (เช่น ความเป็นส่วนตัวของลูกค้า, กฎหมายแต่ละประเทศ) เข้าไปในกระบวนการ “ตั้งแต่วันแรก” ไม่ใช่ทำทีหลัง
• ใช้เทคโนโลยีใหม่อย่างระมัดระวัง: แม้แต่ AI ที่คิดเองได้ (Agentic AI) ก็ยังใช้ด้วยความระมัดระวัง โดยมีเป้าหมายเพื่อ “เสริมศักยภาพ” ให้คนทำงานได้ดีขึ้น ไม่ใช่เพื่อทดแทนคน

หัวใจของ AI ที่ใช้ได้จริง: เริ่มต้นที่กลยุทธ์และการเตรียมข้อมูล

หัวใจสำคัญของการนำ AI ไปใช้ให้ประสบความสำเร็จและสร้างประโยชน์ให้ธุรกิจได้อย่างแท้จริงนั้น ขึ้นอยู่กับ 2 เสาหลักที่ต้องทำก่อน นั่นคือ กลยุทธ์ข้อมูล (Data Strategy) และ การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

สาเหตุที่โปรเจกต์ AI จำนวนมากล้มเหลวหรือไปไม่รอดเกินขั้นทดลอง ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยี AI ไม่ดีพอ แต่เป็นเพราะองค์กรส่วนใหญ่ ขาดการวางแผนและการจัดการข้อมูลที่ดี ตั้งแต่แรก หากจะเริ่มทำ สามารถทำได้โดย

1. กลยุทธ์ข้อมูล (Data Strategy) – คือ “แผนแม่บท”

นี่คือการวางแผนในภาพใหญ่ เพื่อกำหนดทิศทางและเป้าหมายทั้งหมดของการใช้ AI ซึ่งประกอบด้วย:

• กำหนดเป้าหมายทางธุรกิจ: จะใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาอะไรที่ชัดเจนและวัดผลได้ ไม่ใช่ทำตามกระแส
• วางโครงสร้างพื้นฐาน: เตรียมระบบและเครื่องมือต่างๆ ให้พร้อมรองรับการใช้งาน AI ในระยะยาว
• สร้างธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance): กำหนดกฎเกณฑ์ความปลอดภัย, ความเป็นส่วนตัว, และการเข้าถึงข้อมูลให้รัดกุมและชัดเจนทั่วทั้งองค์กร

2. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) – คือ “การลงมือทำกับข้อมูล”

นี่คือขั้นตอนภาคปฏิบัติที่สำคัญอย่างยิ่ง เพราะ กว่า 85% ของโปรเจกต์ AI ล้มเหลวมาจากปัญหาคุณภาพข้อมูล ซึ่งหมายถึง:

• การรวบรวมข้อมูล จากทุกแหล่งที่เกี่ยวข้อง
• การทำความสะอาดข้อมูล ให้ถูกต้อง ไม่มีข้อมูลผิดพลาด, ขาดหาย, หรือซ้ำซ้อน
• การจัดระเบียบข้อมูล ให้อยู่ในรูปแบบที่ AI พร้อมนำไปใช้งาน

หากข้อมูลไม่มีคุณภาพ AI ก็จะให้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดและสร้างความเสี่ยงให้ธุรกิจ

กลยุทธ์ข้อมูล เป็นตัวกำหนดทิศทางและเป้าหมายที่ถูกต้อง ส่วน การเตรียมข้อมูล คือการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งและน่าเชื่อถือ องค์กรจำเป็นต้องมีทั้งสองส่วนนี้ควบคู่กันไปอย่างจริงจัง เพื่อให้การลงทุนใน AI เกิดประโยชน์สูงสุดและยั่งยืนอย่างแท้จริง

ในยุคที่ทุกธุรกิจต่างตื่นตัวกับ AI แต่ความสำเร็จที่แท้จริงกลับไม่ได้วัดกันที่ความล้ำหน้าของเทคโนโลยี AI แต่อย่างใด หัวใจสำคัญที่ผู้บริหารจาก J.P. Morgan และผู้เชี่ยวชาญทั่วโลกเห็นตรงกัน คือ “วินัยในการจัดการข้อมูล” ซึ่งประกอบด้วย

กลยุทธ์ข้อมูล เป็นตัวกำหนดทิศทางและเป้าหมายที่ถูกต้อง และ การเตรียมข้อมูล คือการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งและน่าเชื่อถือ องค์กรจำเป็นต้องมีทั้งสองส่วนนี้ควบคู่กันไปอย่างจริงจัง เพื่อให้การลงทุนใน AI เกิดประโยชน์สูงสุดและยั่งยืนอย่างแท้จริง

หากไม่มีแผนที่ดีและข้อมูลที่พร้อมใช้ แม้จะลงทุนใน AI มากแค่ไหนก็ยากที่จะประสบความสำเร็จอย่างยั่งยืน

ที่ Predictive เราเชื่อมั่นและยึดถือหลักการนี้มาโดยตลอด การวางกลยุทธ์ข้อมูลและการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับ AI คือสิ่งที่ทีมงานของเราเชี่ยวชาญและสั่งสมประสบการณ์มายาวนานกว่า 12 ปี

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาจุดเริ่มต้นที่ถูกต้อง หรือต้องการคำปรึกษาเพื่อวางแผนข้อมูลสู่ความสำเร็จของ AI สามารถปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย