การเข้ามาของ AI ได้สร้างความเปลี่ยนแปลงต่อ “การทำงาน” ที่เราเคยรู้จัก ทั้งในวิธีการทำงาน วิธีการร่วมงาน และขั้นตอนการดำเนินธุรกิจ การใช้ประโยชน์จากข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และ AI จึงเข้ามาเป็นปัจจัยที่จะตัดสินความสำเร็จของธุรกิจในยุคปัจจุบัน
Garnet มองเทรนด์ใหญ่ด้าน Data & Analytics ประจำปี 2024 อย่างไร ติดตามกันได้ในบทความนี้
1. Betting the Business
AI ที่ก้าวหน้าขึ้นเรื่อยๆกำลังสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่ให้กับโลกธุรกิจ บทบาทเชิงกลยุทธ์ที่ AI มีต่อองค์กรจึงเพิ่มมากขึ้น การดำเนินการข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และประยุกต์ใช้ AI ในระดับที่ดีจึงไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรจะต้องการความสามารถด้าน AI ในระดับที่ชี้เป็นชี้ตายให้กับองค์กรได้ในการดำเนินกลยุทธ์ด้าน AI
ภายในองค์กร ผู้ที่มีความรู้และความเชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องที่สุดย่อมเป็นผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data & Analytics Leader) ซึ่ง Gartner แนะนำให้ผู้นำฝ่ายข้อมูลแสดงออกให้เห็นชัดเจนถึงทักษะ ความสามารถ และคุณค่าในงานด้านข้อมูลที่ก่อให้เกิดผลลัพธ์ตามเป้าหมายที่องค์กรต้องการ การทำเช่นนี้จะสร้างความเชื่อมั่นให้กับทีมบริหารให้ผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์เป็นคนนำทีมดำเนินกลยุทธ์ด้าน AI ไม่เช่นนั้นแล้ว องค์กรอาจประสบปัญหาในการจัดสรรทรัพยากรที่ไม่เหมาะสมและการลงทุนที่ไม่คุ้มค่า
Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2026 Chief Data and Analytics Officer (CDAO) ที่ได้รับความไว้วางใจและทำงานอย่างใกล้ชิดกับ CFO ในการสร้างคุณค่าให้กับองค์กร จะผลักดันการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ขึ้นไปเป็นหนึ่งในกลยุทธ์การเติบโตขององค์กรได้สำเร็จ ซึ่งจะส่งผลดีต่อการดำเนินธุรกิจสืบต่อไป
2. Managed Complexity
ไม่แปลกอะไรที่ระบบข้อมูลและวิเคราะห์ในองค์กรนั้นจะประกอบไปด้วยหลายๆระบบที่บางครั้งอาจซ้ำซ้อนจนอาจก่อให้เกิดความยุ่งเหยิงและค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น องค์กรใหญ่หลายองค์กรมองว่าความยุ่งเหยิงเช่นนี้คือความซับซ้อนที่ต้องทำความเข้าใจตามความเป็นจริงและจัดการให้ได้
Gartner แนะนำให้ผู้นำด้านข้อมูลขององค์กรเลือกใช้เครื่องมือ AI เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของงาน Data & Analytics ไม่ว่าจะเป็นการ Automate กระบวนการตัดสินใจต่างๆ ระบบจัดการข้อมูลที่ดีขึ้น ระบบวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ Data Fabric ซึ่งช่วยจัดการระบบนิเวศน์ข้อมูลภายในองค์กร
3. Be Trusted
คำถามถึงความน่าเชื่อถือของข้อมูลนั้นเป็นเรื่องหลีกเลี่ยงไม่ได้เมื่อ Generative AI มีบทบาทมากขึ้น การขาดความน่าเชื่อถือในคุณภาพของข้อมูลหรือการกำกับดูแลการใช้งานนั้นอาจส่งผลให้ความเชื่อมั่นสั่นคลอนไปทั้งหมด และหากคนไม่เชื่อถือในข้อมูลก็ไม่อาจใช้ข้อมูลนั้นเพื่อตัดสินใจอย่างถูกต้องได้
Gartner เชื่อว่าผู้นำด้านข้อมูลควรนำ Decision Intelligence เข้ามาใช้เป็นวิธีในการสร้างความน่าเชื่อถือให้กับข้อมูลภายในองค์กรและตรวจสอบการตัดสินใจรวมถึงผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น รวมไปถึงการมี AI Governance ที่ดีและแนวปฏิบัติในการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ ซึ่งในการทำเช่นนี้ องค์กรจะต้องเตรียมข้อมูลให้พร้อมนำไปใช้งานร่วมกับ AI ด้วยการจัดการข้อมูลอย่างถูกหลักจริยธรรม ปลอดภัย ปราศจากอคติ และละเอียดมากพอที่จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
4. Empowered Workforce
หน้าที่หนึ่งขององค์กรในยุค AI กำลังเฟื่องฟูคือการทำให้พนักงานภายในองค์กรรู้สึกว่า AI นั้นช่วยงานได้จริงและมีประโยชน์แทนความกังวลโดนแย่งงานหรือความไม่พอใจในการใช้งาน ในงานด้านข้อมูลและการวิเคราะห์เช่นกัน Gartner แนะนำให้องค์กรลงทุนเพื่อพัฒนาความรู้ความเข้าใจด้าน AI (AI Literacy) ให้กับสมาชิก จัดตั้งธรรมาภิบาลในการใช้งานที่ดี และสร้างความเชื่อมั่นในการใช้ข้อมูลที่เกิดขึ้น
คุณ Ramke Ramakrishnan, VP Analyst จาก Gartner เชื่อว่าการฝึกอบรมพนักงานด้าน AI นั้นไม่ใช่เพียงการจัดเทรนนิ่งบ่อยๆ เพราะแต่ละตำแหน่งงานต่างก็มีวิธีการและทักษะในการใช้ AI ที่แตกต่างกัน ดังนั้นองค์กรจึงต้องวางแผนฝึกอบรมให้เหมาะสมกับหน้าที่ความรับผิดชอบ
Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2027 เกินกว่าครึ่งของ CDAO จะได้รับอนุมัติงบประมาณเพื่อโครงการเสริมสร้าง Data และ AI Literacy ซึ่งส่วนหนึ่งจะเป็นผลมาจากการที่องค์กรไม่สามารถสร้างคุณค่าจาก Generative AI ได้ตามที่ต้องการนั่นเอง
ที่มา: Gartner Identifies the Top Trends in Data and Analytics for 2024
Cover Photo: Compare Fibre