Kyndryl เผยข้อมูลจากการวิจัยพบองค์กรในอาเซียนเพียง 7% ให้ความสำคัญกับการสร้างข้อมูลที่ถูกต้องและการวางรากฐาน AI พร้อมเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สร้าง scalable AI ได้
คินดริล หรือ Kyndryl (NYSE: KD) ผู้ให้บริการระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่ใหญ่ที่สุดในโลกเผยแพร่รายงาน “5 ข้อมูลเชิงลึกช่วยองค์กรสร้าง AI ที่สามารถปรับขยายตามการใช้งาน” (“5 Insights to Help Organizations Build Scalable AI”) ซึ่งเกิดจากความร่วมมือระหว่างคินดริลและ Ecosystm บริษัทที่ปรึกษาธุรกิจและวิจัยด้านเทคโนโลยี การศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูลตอบรับจากผู้บริหารระดับสูงทั่วภูมิภาคอาเซียน จำนวน 500 คน โดยมีจุดมุ่งหมายในการจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลและ AI ที่องค์กรในอาเซียนเผชิญ รวมถึงให้คำแนะนำในการสร้างกลยุทธ์ที่สร้างการเติบโตและปรับขยายได้ ซึ่งส่งผลกระทบเชิงบวกต่อธุรกิจทุกองค์กรที่ประสบความสำเร็จในปัจจุบันยอมรับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล โดยมีการริเริ่มด้านข้อมูลและ AI เป็นแกนหลัก อย่างไรก็ตาม ภูมิภาคอาเซียนพบกับความท้าทายเดียวกันซึ่งเป็นอุปสรรคในการนำข้อมูลและโซลูชัน AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการศึกษาพบว่าผู้เข้าร่วมงานวิจัย 48% ยังคงต้องเผชิญกับความท้าทายในการผสานรวมโซลูชัน AI กับระบบที่มีอยู่ 38% มีปัญหาในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายในหลายช่องทาง และ 34% มีปัญหาในเรื่องคุณภาพของข้อมูล
ผลการวิจัยร่วมครั้งนี้นำเสนอข้อมูลเชิงลึกสำคัญหลายประการ เพื่อแนะแนวให้องค์กรต่าง ๆ ที่กำลังมองหาการสร้าง AI ที่สามารถปรับขยายตามการใช้งาน (scalable AI) สามารถใช้เป็นแนวทางได้ ดังนี้:
- การเข้าถึงข้อมูลเป็นอุปสรรคสำคัญ
รายงานการวิจัยเผยให้เห็นว่า ในอาเซียนระดับวุฒิภาวะของการนำข้อมูลและ AI มาใช้นั้นแตกต่างกันไป และมีผู้เข้าร่วมวิจัยเพียง 7% เท่านั้นที่ให้ความสำคัญกับการสร้างข้อมูลที่ถูกต้องและการวางรากฐาน AI ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องนั้นมาจากชุดข้อมูลที่สมบูรณ์และสอดคล้องกันโดยไม่มีช่องว่างระหว่างข้อมูลเท่านั้น สภาวะสำคัญที่จำเป็นต่อการสร้างชุดข้อมูลแบบนั้น ได้แก่ การให้ความสำคัญกับข้อมูลที่ผ่านการคัดกรองแล้วและเชื่อถือได้ รวมทั้งแผนกลยุทธ์การทำงานร่วมกันของข้อมูล และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อลดช่องว่างระหว่างข้อมูล - องค์กรต้องการความสามารถในการสร้างสรรค์ของข้อมูล
องค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นหลักนั้นจะได้รับประโยชน์จากการลงทุนด้านข้อมูลและ AI ในทุกภาคส่วนขององค์กร ซึ่งองค์กรต่าง ๆ ในอาเซียนเองก็ตระหนักถึงเรื่องนี้ จากผลวิจัยพบว่า ในสองปีข้างหน้าตั้งแต่ปี พ.ศ. 2566 ถึงปี พ.ศ. 2567 ผู้เข้าร่วมวิจัยจะเพิ่มการใช้โซลูชัน AI และโซลูชันข้อมูล โดย 77% ใช้เพื่อประสบการณ์ของลูกค้า 75% เพื่อทรัพยากรบุคคล และ 72% เพื่อการตลาด โดยผลตอบแทนจากการลงทุนจะวัดจากตัวเลขทางการเงินจากทุกสายงานภายในองค์กร รวมถึงไอที เช่น การเพิ่มอัตรากำไร การปรับต้นทุนให้เหมาะสม การลดต้นทุนการดำเนินงาน เป็นต้น การดำเนินการนี้จะช่วยระบุและจัดลำดับความสำคัญของแผนงานธุรกิจต่าง ๆ ในด้านของการลงทุนด้านข้อมูล - ขาดการปลูกฝังธรรมาภิบาลในจิตวิญญาณขององค์กร
จากผลการวิจัยพบว่า การขาดนโยบายภายในองค์กรและความเข้าใจที่จำกัดเกี่ยวกับความเสี่ยง (36%) เป็นความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดสองประการต่อนโยบายธรรมาภิบาลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในอาเซียน นโยบายธรรมาภิบาลข้อมูลที่จัดทำโดยองค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นหลักควรรวมถึงแนวทางความรับผิดชอบและความเป็นเจ้าของข้อมูล กฎระเบียบที่เป็นมาตรฐาน ทีมดูแลข้อมูลโดยเฉพาะ และกระบวนการในการประเมินนโยบายที่ตั้งขึ้นมาเหล่านี้อีกครั้ง - ขาดกระบวนการจัดการของข้อมูลแบบครบวงจร
การมีความสามารถในการสังเกตและระบุสถานะภายในของระบบจากผลลัพธ์ภายนอกอย่าง Observability ปัญญา (Intelligence) และระบบอัตโนมัติ (Automation) ในทุกส่วนของวงจรชีวิตข้อมูลนั้นเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับองค์กร เพราะการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่พร้อมรองรับความต้องการในปัจจุบัน แต่อาจไม่สามารถรองรับความต้องการทางธุรกิจในอนาคตที่ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องแสดงให้เห็นถึงการขาดวิสัยทัศน์ ในทางกลับกัน แนวคิดในการออกแบบโครงสร้างการบูรณาการข้อมูล หรือ Data Fabric ขององค์กรจะสามารถรองรับการใช้งานในอนาคตได้เพราะ Data Fabric ช่วยเพิ่มความเร็วและลดความยุ่งยากในการเข้าถึงสินทรัพย์ข้อมูลของธุรกิจทั้งหมด โดยคำอธิบายชุดข้อมูล (Metadata) ที่ Data Fabric สร้างขึ้นจะรวมข้อมูลธุรกิจ ข้อมูลทางเทคนิค และข้อมูลการดำเนินงาน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้หากได้รับการจัดการอย่างชาญฉลาดจะสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกสำหรับธุรกิจทั้งหมดได้ - เป้าหมายขององค์กรควรเป็นการเข้าถึงข้อมูลและ AI อย่างอิสระและเท่าเทียม
คุณค่าที่แท้จริงของโซลูชันข้อมูลและโซลูชัน AI จะเกิดขึ้นจริง เมื่อผู้ที่ได้รับประโยชน์จากโซลูชันคือผู้ใช้จริงที่จัดการโซลูชันและเรียกใช้คิวรี อย่างไรก็ตาม มีองค์กรในอาเซียนเพียง 10% เท่านั้นที่มีทีมธุรกิจที่จัดการหรือบำรุงรักษาโซลูชัน AI การสร้าง AI ที่สามารถปรับขยายตามการใช้งานได้นั้น องค์กรต้องเสริมศักยภาพให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรผ่านการฝึกอบรมและการเข้าถึงเครื่องมือที่ใช้งานง่าย ซึ่งจะช่วยให้พวกเขารวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องตรงจุดสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง และทำให้การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลกลายเป็นบรรทัดฐานสำหรับธุรกิจ
“ผู้บริหารทั่วทั้งภูมิภาคอาเซียนเข้าใจว่าข้อมูลเป็นรากฐานของนวัตกรรมและการเดินทางสู่การเปลี่ยนแปลงของพวกเขา อย่างไรก็ตาม การสร้างและนำกลยุทธ์ข้อมูลแบบองค์รวมไปใช้นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย และเราพบกับความท้าทายร่วมกันในเรื่องการผสานรวมข้อมูล คุณภาพ และธรรมาภิบาล” อัลริช ลอฟเฟลอร์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Ecosystm กล่าว “ความเชื่อในข้อมูลและโมเดล AI ที่สร้างตามมา มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการยอมรับ DNA ของการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั้งองค์กร และทุกวันนี้ในองค์กรส่วนใหญ่ ความเชื่อในชั้นข้อมูล (data layer) ไม่ใช่เรื่องสำคัญขององค์กร”
“ความริเริ่มด้านข้อมูลและ AI ทั่วทั้งองค์กรในประเทศไทยกำลังเพิ่มขึ้น เนื่องจากพวกเขาพยายามที่จะขับเคลื่อนวาระการเติบโต การเปลี่ยนแปลง และการพัฒนาอย่างยั่งยืน ผู้นำด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและธุรกิจมองเห็นความเป็นไปได้ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI เพื่อปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และมอบความคล่องตัวที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในตลาดที่ผันผวนและมีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน” กัณณวันต์ สกุลจิตตเจริญ กรรมการผู้จัดการ คินดริล ประเทศไทยและเวียดนาม กล่าว
“ในการเริ่มออกเดินทางสู่การเปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริง องค์กรต่าง ๆ จำเป็นต้องมีระบบนิเวศการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งเป็นรากฐาน ความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งในการจัดการข้อมูลและ AI ของคินดริลสามารถช่วยให้พวกเขาทำเรื่องนี้ได้สำเร็จ โดยเริ่มจากการให้คำปรึกษาไปจนถึงการดำเนินการ และการจัดการภูมิทัศน์ข้อมูลของพวกเขาอย่างต่อเนื่อง”
สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับรายงานวิจัยฉบับนี้ สามารถดูเพิ่มเติมได้ ที่นี่
