เมื่อองค์กรเร่งนำ AI มาใช้เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน การบูรณาการ Agentic AI และการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็น
อย่างไรก็ตาม พบว่าหลายองค์กรยังไม่สามารถบรรลุ ROI ได้ตามเป้าหมาย ซึ่งมักเกิดจากการตั้งความคาดหวังผิดตั้งแต่ต้น การขาด AI Framework ที่ชัดเจน และการดำเนินงานที่ไม่สอดคล้องกันภายในองค์กร
ตลาดผู้ให้บริการ AI ในปัจจุบันมีการแข่งขันสูงกว่าเดิมหลายเท่า แต่หลายองค์กรยังใช้วิธีคิดแบบยุคไอทีและตกเป็นเหยื่อของข้อเสนอที่ดูดีแต่ไม่ตอบโจทย์จริง อีกทั้งเวนเดอร์รายใหญ่ก็มักมีต้นทุนสูง ทำให้คืนทุนล่าช้า การเลือกขนาดโครงการและเกณฑ์ประเมินที่เหมาะสมจึงเป็นเรื่องสำคัญ
เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด องค์กรควรใช้กระบวนการพิสูจน์แนวคิด (POC) ที่วัดผลได้และเป็นธรรม ช่วยให้เปรียบเทียบผู้ให้บริการอย่างมีประสิทธิภาพ และเลือกพาร์ทเนอร์ที่สามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริงในระยะยาว
การตั้งกระบวนการ POC ที่วัดผลได้ : POC ที่มีโครงสร้างชัดเจนจะช่วยให้องค์กรมองเห็นเป้าหมายได้ชัด และสามารถเปรียบเทียบเวนเดอร์ ได้อย่างเป็นธรรม
1.ให้ข้อมูลชุดเดียวกันกับผู้ให้บริการทุกราย เพื่อความยุติธรรม ควรใช้ข้อมูลเดียวกัน และสงวนบางส่วนไว้สำหรับ Blind Testing เพื่อดูว่าโมเดลทำงานได้จริงหรือไม่
2.กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและวัดผลได้ ควรตั้ง KPI ล่วงหน้า เช่น ความแม่นยำ ความเร็ว ความสามารถจัดการ edge cases ความสะดวกในการเชื่อมระบบเดิม และความสามารถในการอธิบายผล
3.กำหนดระยะเวลาส่งผลงานรอบแรกให้ชัดเจน เพื่อให้ เวนเดอร์ ทุกเจ้าทำงานภายใต้กรอบเวลาเดียวกัน ช่วยให้เปรียบเทียบแนวทางและคุณภาพได้ตั้งแต่ต้น
4.จัดอันดับผลลัพธ์และให้ข้อเสนอแนะอย่างโปร่งใส จัดอันดับตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้ และแจ้ง feedback ให้ เวนเดอร์ นำไปปรับปรุงได้ตรงตามความต้องการองค์กร
5.เปิดโอกาสให้ผู้ให้บริการปรับปรุงและส่งผลงานใหม่ การเปิดโอกาสให้แก้ไขจาก feedback ช่วยแยก เวนเดอร์ ที่มีความสามารถจริงออกจากผู้ที่แค่โฆษณาเกินจริง
6.ประเมินความสามารถในการทำงานร่วมกันและการปรับแต่งโซลูชัน ควรดูว่าทีม เวนเดอร์ ทำงานร่วมกับองค์กรได้ดีแค่ไหน ปรับตาม feedback ได้หรือไม่ และเข้าใจบริบทธุรกิจหรือเปล่า
7.ตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูล (Data-Driven Decision) เมื่อสิ้นสุด POC องค์กรจะมีข้อมูลเพียงพอในการเลือก เวนเดอร์ ที่ดีที่สุดจากผลงานจริง ความร่วมมือ และการปรับตัว
ทำไม POC ที่วัดผลได้จึงเป็นแนวทางที่ให้ผลลัพธ์ชัดเจน? : AI ไม่เหมือนกับระบบ IT แบบเดิมที่เน้นความเสถียรและเปลี่ยนแปลงน้อย เพราะ AI ต้องอาศัยการเรียนรู้และปรับตัวตลอดเวลา หากองค์กรยังใช้วิธีคิดแบบเก่าในการเลือกผู้ให้บริการ อาจทำให้ตัดสินใจผิดพลาดโดยไม่รู้ตัว
การใช้กระบวนการ POC ที่วัดผลได้จริงจึงสำคัญ เพราะจะช่วยให้เห็นผลงานจริงของแต่ละผู้ให้บริการ แทนที่จะเลือกจากชื่อเสียงหรือความคุ้นเคย เมื่อองค์กรใช้ข้อมูลจริงในการประเมิน ก็จะลดความเสี่ยงในการเลือกผิด และมั่นใจได้มากขึ้นว่าได้เลือกคนที่เหมาะที่สุดสำหรับงาน
ที่สำคัญคือ ควรมองหาผู้ให้บริการที่พร้อมเดินไปด้วยกันระยะยาว ไม่ใช่แค่ทำจบโครงการแล้วจากไป เพื่อให้โครงการ AI ขององค์กรมีโอกาสสำเร็จและเติบโตอย่างยั่งยืน
แหล่งข้อมูล
