ผมได้ติดตามการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์ในโลกธุรกิจอย่างใกล้ชิด หัวใจของการปฏิวัติครั้งนี้ บทบาทของ CIO ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ไม่เพียงพอที่จะเปิดใช้งานเทคโนโลยีอีกต่อไป เราต้องเป็นผู้นําการเปลี่ยนแปลง และนี่คือจุดที่ความแตกต่างระหว่าง CIO ที่ดําเนินการได้กับ CIO ที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างแท้จริง.
CIO ที่ทําหน้าที่เป็นเพียงตัวเปิดใช้งานทางเทคนิคของ AI พลาดส่วนที่สําคัญที่สุดของสมการ: ผลกระทบทางธุรกิจ แน่นอนความปลอดภัยของข้อมูลสถาปัตยกรรมข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกําหนดเป็นหัวข้อพื้นฐานแต่ไม่เพียงพอ การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อ AI คิดว่าจะเปลี่ยนวิธีการดําเนินงานของ บริษัท และสิ่งนี้ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจ.
ปัจจุบัน คุณค่าส่วนใหญ่ของ generative AI อยู่ที่การจัดเตรียมโซลูชันหลายเอเจนต์ที่สามารถทําให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ ตัดสินใจแบบเรียลไทม์ และเปลี่ยนวิธีการทํางานของพื้นที่ทั้งหมด ในการทําเช่นนี้ CIO จําเป็นต้องก้าวไปไกลกว่าไอที จําเป็นต้องเชี่ยวชาญการออกแบบเชิงกลยุทธ์ ประสบการณ์ผู้ใช้ เส้นทางการบริการ.
การศึกษาพบว่าการจัดตําแหน่งดังกล่าวยังคงเป็นอุปสรรคสําหรับหลาย ๆ คน วาระการประชุม Gartner CIO ปี 2025, 72% ของ CIO ทั่วโลกกล่าวว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในลําดับความสําคัญเชิงกลยุทธ์ของพื้นที่เทคโนโลยี อย่างไรก็ตามมีเพียง 24% เท่านั้นที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าพวกเขากําลังสร้างมูลค่าที่จับต้องได้ด้วยความคิดริเริ่มนี้เน้นให้เห็นช่องว่างระหว่างความตั้งใจและการดําเนินการตอกย้ําความต้องการบทบาทเชิงกลยุทธ์ที่กระตือรือร้นและมากขึ้นของ CIO ในการเดินทางของ AI.
สามทักษะสําคัญในการออกจากห้องแล็บ
หากคุณเป็น CIO และยังคงติดอยู่ในขั้นตอนการทดลอง คําแนะนําของฉันชัดเจน: พัฒนาความสามารถหลักสามประการเพื่อพลิกกระแสและส่งมอบคุณค่าที่แท้จริง.
- การออกแบบเชิงกลยุทธ์และบริการ: การทําความเข้าใจว่าขั้นตอนการทํางานและประสบการณ์เชื่อมโยงกันอย่างไรถือเป็นสิ่งสําคัญในการสร้างโซลูชัน AI ที่สมเหตุสมผลภายในธุรกิจ.
- การทดลองแบบ Agile: ไม่มีอะไรมาแทนที่ความสามารถในการทดสอบที่รวดเร็ว ทําผิดพลาดเร็ว และเรียนรู้ได้เร็วขึ้น โมเดลอย่าง Scrum, Lean และ Design Sprint เป็นพันธมิตรที่ยอดเยี่ยม.
- ความสามารถในการปรับตัว: AI เปลี่ยนแปลงทุกวัน มีโมเดลใหม่เกิดขึ้น การแปลง API กฎระเบียบปรากฏขึ้น CIO และทีมของเขาต้องเตรียมพร้อมในการสร้างใหม่เมื่อใดก็ตามที่จําเป็น.
อันที่จริงการศึกษาล่าสุดของ MIT Sloan Management Review ร่วมกับ BCG ชี้ให้เห็นว่าบริษัทที่วิเคราะห์มีเพียง 11% เท่านั้นที่สามารถสร้างผลตอบแทนทางการเงินที่เป็นบวกด้วย AI พวกเขามีอะไรที่เหมือนกัน การผสานรวมที่แข็งแกร่งระหว่างเทคโนโลยีและกลยุทธ์ทางธุรกิจตลอดจนการกํากับดูแลที่ชัดเจนและการมุ่งเน้นคุณค่าตั้งแต่เริ่มต้น.
ฉันนําสิ่งนี้ไปใช้ในทางปฏิบัติอย่างไร
ที่บริษัทที่ฉันทําหน้าที่เป็น CIO เราได้ตัดสินใจที่จะทําให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยตั้งแต่ต้น เราได้สร้างแพลตฟอร์มภายใน ซึ่งเป็นศูนย์กลาง AI ที่แท้จริง ซึ่งเชื่อมโยงโมเดลต่างๆ (รวมถึง LLM หลักในตลาด) ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียว เข้าถึงได้โดยพนักงานทั้งหมด 900 คน.
การเคลื่อนไหวดังกล่าวหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปสองประการ: การใช้เครื่องมือสาธารณะที่ไม่สามารถควบคุมได้ (ซึ่งอาจกระทบต่อข้อมูลที่ละเอียดอ่อน) และการจํากัดการใช้ AI ให้กับกลุ่มเฉพาะที่แยกจากกัน.
นอกจากนี้ เรายังสร้างแผนงานนวัตกรรมสาธารณะที่อัปเดตสัปดาห์ละสองครั้ง ซึ่งแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงโครงการที่กําลังดําเนินการ ขั้นตอน การส่งมอบ และขั้นตอนต่อไป.
อีกด้านคือการประชุมเชิงปฏิบัติการรายเดือนเกี่ยวกับ AI โดยมีหัวข้อต่างๆ เช่น ตัวแทนอิสระ วิศวกรรมที่รวดเร็ว การเปรียบเทียบระหว่าง LLM และอื่นๆ อีกมากมาย มีผู้เข้าร่วมมากกว่า 400 คนอย่างแข็งขัน และที่สําคัญที่สุด เรามีบอร์ด C-Levels ที่จัดลําดับความสําคัญของการริเริ่ม AI โดยอิงจากการกลับมาทําธุรกิจ.
โครงสร้างและความคิดริเริ่มประเภทนี้มีมากขึ้นในบราซิล ก คู่มือการใช้จ่าย AI ของ IDC ละตินอเมริกาปี 2025 โดยคาดการณ์ว่าบริษัทในบราซิลควรลงทุนมากกว่า 1.9 พันล้านเหรียญสหรัฐในโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ในปีนี้ โดยจุดสนใจหลักคือกระบวนการอัตโนมัติ การบริการลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูล และการสนับสนุนการตัดสินใจ กล่าวคือตลาดท้องถิ่นเข้าใจ AI เป็นเสาหลักเชิงกลยุทธ์อยู่แล้วไม่ใช่การทดลองแบบแยกส่วนอีกต่อไป.
AI ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการอีกต่อไป แต่เป็นแพลตฟอร์มแห่งคุณค่า
หากฉันสามารถให้คําแนะนํา CIO อื่น ๆ ได้ก็คงจะเป็น: หยุดปฏิบัติต่อ AI เหมือนการทดลองในห้องปฏิบัติการ เลือกกรณีการใช้งานขนาดเล็กที่มีผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นสูงและการใช้งานอย่างรวดเร็วและนําพวกเขาไปสู่การผลิต แม้ว่าจะไม่สมบูรณ์การทดสอบภาคสนามเหล่านี้จะนําข้อเสนอแนะที่มีคุณค่ามาปรับปรุงโซลูชัน.
การก้าวกระโดดที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อทีมพัฒนาและผู้ใช้ปลายทางทํางานร่วมกันการทํางานร่วมกันอย่างต่อเนื่องระหว่างเทคโนโลยีและธุรกิจทําให้เกิดโซลูชันที่เกี่ยวข้องมีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้น.
สุดท้าย AI ที่ดีก็คือ AI ที่ทํางานในโลกแห่งความเป็นจริง และ CIO ที่เข้าใจเรื่องนี้ซึ่งสร้างร่วมกับผู้ใช้ก็เลิกเป็นแค่ผู้จัดการด้านเทคโนโลยีเพื่อมาเป็นตัวชูโรงของการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ.
