ทีม AI กับการแบ่งบทบาท | AI ในธุรกิจ #53

คุณรู้หรือไม่ว่าทักษะและบุคลิกภาพใดบ้างที่จำเป็นในทีม AI ในบทความวันนี้ เราจะมาดูกันว่าทีม AI มีหน้าตาเป็นอย่างไร พูดคุยเรื่องความสามารถ บุคลิกภาพ โครงสร้างการแบ่งงาน และความรับผิดชอบ อ่านต่อ.

ทีมงาน AI ทำอะไร?

ทีมงาน AI คือกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ ความรับผิดชอบภายในบริษัทได้แก่:

• เสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับผลิตภัณฑ์และบริการโดยใช้ AI - ทีม AI สามารถพัฒนาและใช้ระบบที่ใช้ AI ซึ่งเพิ่มมูลค่าของผลิตภัณฑ์และบริการที่นำเสนอ ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ระบบแนะนำ AI ที่แนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของลูกค้า โดยอิงจากการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของ
• ทำให้งานประจำเป็นไปโดยอัตโนมัติ — ทีม AI สามารถสร้างโซลูชันที่ทำให้งานที่ซ้ำกันเป็นอัตโนมัติ ช่วยให้พนักงานมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถสร้างแชทบอทที่ใช้ AI เพื่อให้บริการลูกค้าและตอบคำถามที่พบบ่อย
• วิเคราะห์ข้อมูลและสร้างรายงาน — ทีม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก สรุปผล และสร้างรายงานเพื่อรองรับการตัดสินใจทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้ระบบวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้ AI เพื่อติดตามความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของตน

อย่างไรก็ตาม ความรับผิดชอบของทีม AI ของบริษัทขึ้นอยู่กับความทะเยอทะยานขององค์กรเป็นหลักเกี่ยวกับขอบเขตการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ จากข้อมูลของ Gartner ขอบเขตของการใช้ AI ในองค์กรสามารถแบ่งออกกว้าง ๆ ได้เป็น 3 ด้าน:

1. บริษัทที่ต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพ โดยทีมงาน AI มีหน้าที่หลักในการเตรียมทั้งเครื่องมือภายในสำหรับองค์กรและเครื่องมือสำหรับการบริการลูกค้า
2. บริษัทต่างๆ ที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่หลีกเลี่ยงการใช้ในผลิตภัณฑ์และการบริการลูกค้า ทีม AI เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงกระบวนการภายในขององค์กรเท่านั้น
3. บริษัทที่กำลังนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในวงกว้าง โดยที่ทีมงาน AI จะนำโซลูชันไปใช้ในผลิตภัณฑ์ การบริการลูกค้า และภายใน

ที่มา: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

ความสามารถและความรับผิดชอบของสมาชิกในทีม AI

ตามรายงาน “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” ของ Gartner ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้นในปีต่อๆ ไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น:

• การใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในบริษัทต่างๆ
• ความไว้วางใจของ AI, การจัดการความเสี่ยงและความปลอดภัย, AI TRISM,
• การสร้างและพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ AI (การพัฒนาที่เสริมด้วย AI)
• การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ

แต่ภายในทีม AI จะมีหน้าตาเป็นอย่างไร? แน่นอนว่าจะแตกต่างกันเล็กน้อยขึ้นอยู่กับโครงการ แต่นี่คือบทบาทสำคัญบางประการในทีม AI:

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล — นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจัดการกับการวิเคราะห์และการตีความข้อมูล การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง เป้าหมายหลักของพวกเขาคือการดึงข้อมูลอันมีค่าออกมาจากข้อมูลและนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
• วิศวกรซอฟต์แวร์ AI — วิศวกรซอฟต์แวร์ AI สร้างและพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ หน้าที่ของพวกเขาคือการปรับใช้และเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่
• นักวิจัย ML/วิศวกร ML — นักวิจัย ML พัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมใหม่ๆ และนำไปปฏิบัติ เป้าหมายหลักของพวกเขาคือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและนวัตกรรมในด้านปัญญาประดิษฐ์
• นักจริยธรรมด้าน AI — นักจริยธรรมด้าน AI คือมืออาชีพที่เข้าใจความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ และมีหน้าที่รับผิดชอบในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนี้อย่างมีจริยธรรม พวกเขารับประกันว่าความคิดริเริ่มด้าน AI และการดำเนินการเป็นไปตามหลักจริยธรรมและกฎหมาย

ทีม AI ยังต้องการคนที่รับผิดชอบด้านกลยุทธ์และธุรกิจของโครงการ ซึ่งอาจเป็นผู้จัดการ AI ที่จัดการการพัฒนาและการนำกระบวนการและผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI ไปใช้ หรือหัวหน้าเจ้าหน้าที่ AI (CAIO) ซึ่งรับผิดชอบด้านกลยุทธ์ AI ทั่วทั้งองค์กร บทบาทของพวกเขาคือ:

• จัดการเทคโนโลยี AI ที่ใช้ – CAIO จะต้องคุ้นเคยกับอัลกอริธึมและเทคนิค AI ต่างๆ และสามารถนำไปใช้ในการแก้ปัญหาในองค์กรได้
• ดูแลการออกแบบ พัฒนา ทดสอบ และใช้งานโซลูชัน AI โดยความร่วมมือกับทีม AI
• วัดผลกระทบทางธุรกิจและทางการเงินของ AI เพื่อประเมินประโยชน์และต้นทุนของการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้
• ฝึกอบรมและพัฒนาพนักงานในด้าน AI

บุคลิกในทีม AI

เช่นเดียวกับทีมที่ใกล้ชิดกัน สมาชิกแต่ละคนในทีม AI จะต้องมีความสามารถที่เหมาะสม ทักษะและประสบการณ์ที่อัปเดตเป็นประจำ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญไม่น้อยไปกว่านั้นคือความต้องการความหลากหลาย ซึ่งหมายความว่าทีมไม่ควรมีคนที่คล้ายคลึงกันมากเท่ากับคนที่สร้างแรงบันดาลใจให้กันและกันด้วยมุมมองที่แตกต่างกัน

บุคลิกภาพมีบทบาทสำคัญในการสร้างทีม AI ที่มีประสิทธิภาพ แม้ว่าสมาชิกในทีมทุกคนจะมีความหลงใหลในเทคโนโลยีและทักษะการวิเคราะห์เหมือนกัน แต่ก็มีแนวทาง อารมณ์ และความชอบที่แตกต่างกันออกไป

ผู้จัดการทีม AI ต้องตระหนักถึงความแตกต่างเหล่านี้และตระหนักถึงความสำคัญของความหลากหลาย ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เน้นรายละเอียดและพิถีพิถันอาจรู้สึกเบื่อหน่ายกับการอภิปรายเชิงนามธรรมเกี่ยวกับทิศทางในอนาคตของเทคโนโลยี AI และเลือกที่จะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงโมเดล ML ในปัจจุบัน ในทางกลับกัน นักจริยธรรมด้าน AI ที่มีอารมณ์มีวิสัยทัศน์และมีจินตนาการสูงอาจไม่มีความอดทนสำหรับการเขียนโปรแกรมและการทดสอบที่น่าเบื่อ

ตามรายงาน “Technology Trends Outlook 2023” ของ McKinsey สิ่งต่อไปนี้มีความสำคัญมากขึ้นในโลกธุรกิจปัจจุบัน:

• ความยืดหยุ่น – ความเร็วที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาหมายความว่ามันไม่คุ้มที่จะติดอยู่กับชุดเครื่องมือชุดเดียวหรือทำสิ่งต่าง ๆ ด้วยวิธีเดียว
• ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง - การเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบของทีม การเปลี่ยนไปทำงานจากระยะไกล หรือแม้แต่การจ้างบริษัทอื่นไม่ควรเป็นปัญหาสำหรับสมาชิกในทีม AI ที่ "ในอุดมคติ"
• การเปิดกว้างต่อความท้าทายใหม่ๆ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในพื้นที่ต่างๆ ของธุรกิจทำให้ทุกคนในทีม AI จำเป็นต้องได้รับทักษะใหม่ๆ

สิ่งสำคัญพอๆ กันคือความสามารถในการร่วมมือและสื่อสาร ความเต็มใจที่จะรับผิดชอบงานที่ได้รับมอบหมาย และความสามารถในการจัดการกับความเครียด

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

โครงสร้างการแบ่งงาน

เพื่อให้มั่นใจว่าขั้นตอนการทำงานมีประสิทธิภาพในทีม AI จึงควรใช้เทคนิคโครงสร้างการแบ่งงาน มันเกี่ยวข้องกับการแบ่งโครงการออกเป็นงานที่มีรายละเอียดมากขึ้น ซึ่งจะถูกมอบหมายให้กับสมาชิกในทีมแต่ละคนตามความสามารถของพวกเขา

ในระดับสูงสุด มีเป้าหมายทางธุรกิจโดยรวม ซึ่งแบ่งออกเป็นโครงการริเริ่มด้านผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง ในทางกลับกัน สิ่งเหล่านี้จะถูกแบ่งออกเป็นการวิจัย การเขียนโปรแกรม การทดสอบ ฯลฯ ต้องขอบคุณ WBS ที่ทุกคนรู้ดีว่าต้องทำอะไรเพื่อสนับสนุนความสำเร็จโดยรวม

ในทีม AI โครงสร้างการแบ่งงานอาจมีลักษณะเช่นนี้

• การวิเคราะห์ข้อมูล. ทีม AI มักจะเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่สามารถนำมาใช้สร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ได้
• การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ จากข้อมูลที่รวบรวมมา ทีม AI จะสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถใช้เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตได้
• การทดสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล เมื่อสร้างโมเดลแล้ว ทีม AI จะทดสอบและปรับแต่งเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้องและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
• การนำโมเดลไปใช้ หลังจากการทดสอบ จะมีการนำแบบจำลองไปใช้ ซึ่งหมายความว่าแบบจำลองเหล่านี้จะใช้ในการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตโดยอาศัยข้อมูลใหม่
• การตรวจสอบและบำรุงรักษาโมเดล เมื่อนำแบบจำลองไปใช้แล้ว ทีมงานจะติดตามประสิทธิภาพและรักษาให้อยู่ในสภาพที่ดีเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำตลอดอายุการใช้งาน

สรุป

การเลือกทีมงานโครงการสามารถกำหนดความสำเร็จหรือความล้มเหลวของโครงการทั้งหมดได้ นั่นเป็นสาเหตุว่าทำไมทีม AI จึงมีความสำคัญมากที่ประกอบด้วยบุคลากรที่มีทักษะและบุคลิกที่หลากหลาย ประสบการณ์ที่แตกต่างกัน และรูปแบบการทำงานที่แตกต่างกัน หากผู้จัดการโครงการหรือ CAIO เลือกบุคคลที่เหมาะสม พวกเขาจะรับบทบาทที่ไม่เป็นทางการซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับการสร้างทีมที่เหนียวแน่นโดยธรรมชาติ เพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จและการทำงานร่วมกันที่ประสบผลสำเร็จต่อไป

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท