ការធ្វើបដិរូបកម្មដែលជំរុញដោយ Artificial Intelligence កំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយផលិតផលឌីជីថល។ ជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយដែលកាន់តែទំនើប ក្រុមហ៊ុនអាចផ្តល់នូវបទពិសោធន៍ដែលអាចព្យាករណ៍បានកាន់តែច្បាស់ដែលត្រូវតាមតម្រូវការបុគ្គលរបស់អ្នកប្រើ។
របាយការណ៍ McKinsey បង្ហាញថា 71% នៃអ្នកប្រើប្រាស់រំពឹងថានឹងមានអន្តរកម្មផ្ទាល់ខ្លួន ហើយម៉ាកដែលវិនិយោគលើនេះអាចបង្កើនប្រាក់ចំណូលរបស់ពួកគេរហូតដល់ 40% ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សេណារីយ៉ូនេះក៏ចោទជាសំណួរអំពីភាពឯកជន ការពឹងផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យា និងដែនកំណត់នៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅក្នុងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់។
ការធ្វើបដិរូបកម្មតែងតែជាភាពខុសគ្នានៅក្នុងសេវាកម្មអតិថិជន ប៉ុន្តែរហូតមកដល់ពេលថ្មីៗនេះ វាគឺជាដំណើរការដោយដៃ និងហត់នឿយ។ សព្វថ្ងៃនេះ AI មិនគ្រាន់តែអនុវត្តតាមច្បាប់ថេរនោះទេ។ វារៀនពីអន្តរកម្មនីមួយៗ ដោយកែតម្រូវការណែនាំជាលក្ខណៈថាមវន្ត ដើម្បីយល់កាន់តែច្បាស់អំពីចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
ប៉ុន្តែនោះមិនមានន័យថាវាងាយស្រួលនោះទេ។ បញ្ហាប្រឈមធំបំផុតស្ថិតក្នុងការបណ្ដុះបណ្ដាលគំរូជាក់លាក់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុននីមួយៗ។ នោះហើយជាកន្លែងដែលភាពផ្ទុយគ្នានៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មចូលមក៖ AI អាចជំនួសមុខងារមួយចំនួន ប៉ុន្តែវាមិនលុបបំបាត់តម្រូវការសម្រាប់កត្តាមនុស្សនោះទេ តាមពិតអ្វីដែលកើតឡើងគឺការបង្កើតឡើងវិញនូវតួនាទីនៅក្នុងទីផ្សារការងារ។ គំរូទាំងនេះចាំបាច់ត្រូវបញ្ចូលទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធ និងបរិបទ ដើម្បីឱ្យពួកគេពិតជាបន្ថែមតម្លៃដល់អតិថិជន ហើយអ្នកដែលយល់អំពីចលនានេះ និងសម្របខ្លួនបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស នឹងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ប្រកួតប្រជែងដ៏ធំ។
ឥឡូវនេះ ឱកាសដ៏អស្ចារ្យមិនត្រឹមតែស្ថិតនៅក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែនៅក្នុងការបង្កើតគំរូអាជីវកម្មថ្មី។ ជាមួយនឹង AI ក្រុមហ៊ុនដែលពីមុនខ្វះមាត្រដ្ឋានដើម្បីប្រកួតប្រជែង ឥឡូវនេះអាចផ្តល់ជូននូវការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួនកម្រិតខ្ពស់ និងសូម្បីតែទម្រង់ថ្មីនៃការរកប្រាក់ ដូចជាសេវាកម្ម AI តាមតម្រូវការ។
តើក្រុមហ៊ុនអាចថ្លឹងថ្លែងពីការបង្កើតថ្មី និងទំនួលខុសត្រូវយ៉ាងណាដើម្បីធានាបាននូវផលប៉ះពាល់វិជ្ជមាន?
AI ត្រូវតែជាអ្នកបើក មិនមែនឧបករណ៍បញ្ជាទេ។ ខ្ញុំលើកឡើងអំពីសសរស្តម្ភមូលដ្ឋានចំនួនបី៖
- តម្លាភាព និងភាពអាចពន្យល់បាន គឺចាំបាច់សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការស្វែងយល់ពីរបៀបដែល AI ធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ម៉ូដែល AI មិនអាចជា "ប្រអប់ខ្មៅ" បានទេ។ ភាពច្បាស់លាស់គឺត្រូវការជាចាំបាច់ទាក់ទងនឹងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលបានប្រើ ជៀសវាងការមិនទុកចិត្ត និងការសម្រេចចិត្តដែលគួរឱ្យសង្ស័យ។
- ភាពឯកជន និងសុវត្ថិភាពតាមការរចនា ៖ សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងការការពារមិនអាចជា "បំណះ" បន្ទាប់ពីផលិតផលរួចរាល់។ នេះត្រូវតែគិតចាប់តាំងពីដើមដំបូងនៃការអភិវឌ្ឍ។
- ក្រុមពហុជំនាញ និងការសិក្សាបន្ត ៖ AI ទាមទារការរួមបញ្ចូលរវាងបច្ចេកវិទ្យា ផលិតផល ទីផ្សារ និងសេវាកម្មអតិថិជន។ ប្រសិនបើក្រុមមិនសហការគ្នាទេ ការអនុវត្តអាចក្លាយទៅជាខុស និងគ្មានប្រសិទ្ធភាព។
ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួន និងលទ្ធភាពប្រើប្រាស់នៃផលិតផលឌីជីថល
ឥទ្ធិពលនៃ AI លើការធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនបានមកពីសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងដំណើរការ និងរៀនពីទិន្នន័យដ៏ច្រើនក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ពីមុន ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួនពឹងផ្អែកលើច្បាប់ឋិតិវន្ត និងការបែងចែកថេរ។ ឥឡូវនេះ ជាមួយនឹងការតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ រួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ប្រព័ន្ធសិក្សា និងកែតម្រូវការណែនាំជាលក្ខណៈថាមវន្ត តាមដានឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់។
វាដោះស្រាយបញ្ហាសំខាន់មួយ៖ ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន។ ជាមួយនឹង AI ក្រុមហ៊ុននានាអាចផ្តល់នូវបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួនខ្ពស់ដោយមិនចាំបាច់មានក្រុមធំធ្វើការកែតម្រូវដោយដៃ។
លើសពីនេះ AI កំពុងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវលទ្ធភាពប្រើប្រាស់នៃផលិតផលឌីជីថល ធ្វើឱ្យអន្តរកម្មកាន់តែមានភាពវិចារណញាណ និងរលូន។ កម្មវិធីជាក់ស្តែងមួយចំនួនរួមមាន:
- ជំនួយការនិម្មិត ដែលយល់ច្បាស់អំពីបរិបទនៃការសន្ទនា និងកែលម្អតាមពេលវេលា។
- វេទិកាណែនាំ ដែលកែតម្រូវមាតិកា និងការផ្តល់ជូនដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
- ត្រូវការប្រព័ន្ធស្មានទុកជាមុន ដែល AI ព្យាករណ៍ពីអ្វីដែលអ្នកប្រើអាចត្រូវការ មុនពេលដែលពួកគេស្វែងរកវា។
AI មិនគ្រាន់តែកែលម្អផលិតផលឌីជីថលដែលមានស្រាប់នោះទេ។ វាកំពុងបង្កើតស្តង់ដារថ្មីនៃបទពិសោធន៍។ បញ្ហាប្រឈមឥឡូវនេះគឺការស្វែងរកតុល្យភាព៖ តើត្រូវប្រើបច្ចេកវិទ្យានេះយ៉ាងដូចម្តេចដើម្បីបង្កើតបទពិសោធន៍របស់មនុស្ស និងប្រសិទ្ធភាពបន្ថែមទៀតក្នុងពេលតែមួយ?
គន្លឹះនៃការបង្កើតថ្មីគឺដាក់អ្នកប្រើប្រាស់នៅចំកណ្តាលនៃយុទ្ធសាស្ត្រ។ AI ដែលបានអនុវត្តយ៉ាងល្អគួរបន្ថែមតម្លៃដោយមិនឱ្យអ្នកប្រើមានអារម្មណ៍ថាពួកគេបានបាត់បង់ការគ្រប់គ្រងលើទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ ក្រុមហ៊ុនដែលមានតុល្យភាពរវាងការច្នៃប្រឌិត និងទំនួលខុសត្រូវ នឹងមានគុណសម្បត្តិប្រកួតប្រជែងក្នុងរយៈពេលវែង។
