คาดการณ์เทรนด์ AI 5 ประการในปี 2024: นำทางก้าวสู่กระบวนการที่ตื่นตาตื่นใจและผสานรวมเทคโนโลยีภายในได้อย่างราบรื่น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นหัวข้อสนทนาที่ร้อนแรงในแวดวงเทคนิคมานานหลายปี แต่ปี 2023 ถือเป็นปีที่ดึงดูดความสนใจตามกระแสของ ChatGPT และเทคโนโลยีที่คล้ายกันทำให้ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับคนทั่วไป ส่งผลให้เกิดปฏิกิริยาทางอารมณ์ตั้งแต่ความอิ่มเอมใจไปจนถึงความสิ้นหวัง และการประกาศจาก คำสั่งฝ่ายบริหาร เพื่อให้มั่นใจว่า AI ปลอดภัย มั่นคง และเชื่อถือได้

ในเดือนสิงหาคม บริษัท Gartner ได้วาง Generative AI ไว้ที่ จุดสูงสุดของความคาดหวังที่ขยายตัวขึ้นสำหรับเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนา ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่า AI จะเป็นอย่างไรในปี 2024?

การคาดการณ์ต่างๆสำหรับ AI ในปี 2024

ในปี 2024 คาดว่าจะเห็นความก้าวหน้าในด้าน AI มากยิ่งขึ้น เราน่าจะได้เห็นการพัฒนาระบบ AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น เช่นเดียวกับการนำ AI เฉพาะแอปพลิเคชันไปใช้ได้อย่างกว้างขวางขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ AI จะยังคงเป็นหัวข้อของการอภิปรายและการถกเถียงในขณะที่เราต่อสู้กับผลกระทบของเทคโนโลยีอันทรงพลังนี้

ต่อไปนี้เป็นการคาดการณ์ 5 ประการว่า AI จะเปลี่ยนภาพรวมเเนวโน้มของเทคโนโลยีในปี 2024 อย่างไร:

1. คาดหวังและเตรียมพร้อมสำหรับข้อผิดพลาด
2. การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับระบบ AI จะดีขึ้น
3. แอปพลิเคชั่นที่คนส่วนใหญ่ยอมรับจะมีการฝัง AI
4. จะไม่มีการประกาศผู้ชนะเพียงคนเดียว
5. AI แบบคาดการณ์จะทำให้ AI เชิงสร้างสรรค์มีชีวิตขึ้นมาผ่านระบบอัตโนมัติ

1. คาดหวังและเตรียมพร้อมสำหรับข้อผิดพลาด

ในฐานะผู้นำด้านไอที ที่ต้องการการดำเนินงานที่รวดเร็ว แต่ไม่จำเป็นต้องทำลายสิ่งต่างๆลงอย่างฉับพลันและเป็นที่ชัดเจนจนเกินไป คุณ Paul Virilio นักทฤษฎีวัฒนธรรมชาวฝรั่งเศส นักผังเมือง และนักปรัชญาสุนทรียศาสตร์ครั้งนึงระบุว่า ทุกๆ นวัตกรรม เรายังได้คิดค้น “อุบัติเหตุแบบสมบูรณ์” อีกด้วย อุบัติเหตุและความผิดพลาดที่มาพร้อมกับนวัตกรรม

อุตสาหกรรมยังคงต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับ AI และวิธีนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ขณะที่เราเรียนรู้ ก็มักจะเกิดผิดพลาด และข้อผิดพลาดที่ร้ายแรงกว่านั้นก็จะกลายเป็นการพาดหัวข่าวหน้าหนึ่งอย่างไม่ต้องสงสัย ตัวอย่างเช่น,ทนายความใช้ ChatGPT เพื่อสร้างบทสรุปทางกฎหมายซึ่งทำให้เกิดปัญหาตามมา:

• เป็นไปได้ว่าข้อความที่ทนายความใช้ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อใช้ในคดีจริงโดยเฉพาะและไม่ได้มีการสร้างข้อเเก้ตัวได้ เเล้วปัญหาคือ? การออกแบบที่รวดเร็วเหมาะสมนั่นเอง
• ทนายความไม่ได้ใช้แหล่งข้อมูลจากบุคคลที่สามเพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริงในเนื้อหา เขาถาม ChatGPT ว่าคดีนี้ถูกต้องตามกฎหมายหรือไม่ แต่ ChatGPT สร้าง ภาพหลอน และตอบว่าใช่ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทนายความก็คาดไม่ถึง
• ChatGPT จะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คัดลอกมาจากอินเทอร์เน็ต มีโมเดลใหม่ๆ ออกมาซึ่งได้รับการฝึกฝนและ/หรือปรับแต่งเฉพาะเกี่ยวกับกฎหมายคดี ข้อมูลทางการแพทย์ ฯลฯ เพื่อลดการสร้างภาพหลอนประเภทนี้
• แทนที่จะฝึกพัฒนาโมเดลของคุณเอง เเต่ควรวางโมเดลด้วยข้อมูลจริงและสร้างการแจ้งเตือนให้ "เเก้ข้อผิดพลาด" หากไม่สามารถอ้างอิงข้อมูลจริงได้ แทนที่จะสร้างเรื่องต่างๆ ขึ้นมาเเทน

Generative AI มีแนวโน้มที่จะบอกคุณถึงสิ่งที่คุณต้องการได้ยิน แทนที่จะให้คำตอบตามข้อเท็จจริงที่คุณอาจไม่ต้องการได้ยิน การสร้างพรอมต์เพื่ออิงเอาต์พุตตามข้อมูลจริงถือเป็นกุญแจสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า จึงจำเป็นต้องมีการตรวจสอบโดยบุคคลที่สามเพื่อให้น่าเชื่อถือขึ้น แต่ก็ยังต้องมีการตรวจสอบอีกที

แล้ววิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินการให้รวดเร็ว ลดความเสี่ยง และสร้างหัวข้อข่าวในทางที่ดีคืออะไร? โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ Generative AI การแจ้งข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงลดการสร้างภาพหลอน. วิธีหนึ่งในการเเก้ คือการใช้ API ที่สามารถดึงข้อมูลจากระบบบันทึกของคุณเพื่อสร้างพรอมต์ของคุณ ด้วยการใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง แบบจำลอง AI ก็จะมีแนวโน้มน้อยลงในการเติมเนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นมาในช่องว่างเเทน นอกจากนี้ คุณและผู้ขายของคุณควรมีระบบตรวจสอบโมเดลความน่าเชื่อถือของ AI เพื่อระบุและกำจัดอคติ ความไม่น่าพอใจที่อันตราย และการรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

2. การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับระบบ AI จะดีขึ้น

เมื่อ Deep Blue ของ IBM’s เอาชนะอดีตปรมาจารย์ด้านหมากรุกแชมป์โลกอย่างคุณ Gary Kasparov ได้ในปี 1996 ได้ หลายคนคิดว่าเครื่องจักรนี้จะชนะตลอดไป นั่นไม่จริง เเละไม่ใช่ในแบบที่หลายคนคาดหวัง โดยทั่วไปแล้วคอมพิวเตอร์จะเก่งกว่าในการแข่งขันหมากรุกกับคน เเม้ในขณะนี้,การศึกษาได้แสดงให้เห็นว่า การจับคู่มนุษย์ กับ คอมพิวเตอร์ – ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างสติปัญญาของมนุษย์เข้ากับเทคโนโลยีเครื่องจักร –สร้างทีมเซนทอร์ จะทำงานได้ดีกว่ามนุษย์หรือคอมพิวเตอร์เพียงอย่างใดอย่างนึง

การก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วจนถึงวันนี้ ศาสตราจารย์ Karim Lakhani จากมหาวิทยาลัย Harvard Business School เมื่อเร็วๆ นี้กล่าวว่า “AI จะไม่มาแทนที่มนุษย์ แต่มนุษย์ใช้ AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ที่ใช้AI” นอกจากนี้ งานที่ต้องทำงานหนักและต้องใช้เเรงจำนวนมากมีแนวโน้มในการลาออกสูง สำหรับตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า เกณฑ์มาตรฐานของ Gartner แสดงให้เห็น ว่าอัตราการออกจากงานจะเฉลี่ยอยู่ที่ 25%

ด้วยการสร้างทีมเซนทอร์ฝ่ายบริการลูกค้าที่จับคู่มนุษย์กับ AI เเละขับเคลื่อนด้วยการผสานแบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติ อย่างการสรุปกรณีที่เขียนด้วยลายมือสามารถแทนที่ได้ด้วยการผสานรวมและทำบทสรุปที่สร้างด้วย AI ซึ่งมีพื้นฐานมาจากข้อมูลลูกค้าจริง และได้รับการดูแลด้านคุณภาพโดยตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า สิ่งนี้จะนำไปสู่การแก้ไขปัญหาต่างได้เร็วขึ้น การให้บริการของตัวแทนที่ดีขึ้น การบริการลูกค้าที่ดีขึ้น และตัวแทนที่มีความสุขมากขึ้น ซึ่งจะมีโอกาสน้อยลงที่จะลาออกเนื่องจากการทำงานหนักที่น่าหงุดหงิด

3. แอปพลิเคชันที่คนส่วนใหญ่ยอมรับจะมีการฝัง AI

บริการต่างๆ เช่น ChatGPT, Bard และอื่นๆ ได้แสดงให้ผู้ใช้งานทั่วไปเห็นถึงพลังและความมหัศจรรย์ของ Generative AI อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ถูกจำกัดเนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้รวมเข้ากับระบบบันทึก จึงทำให้เกิดอีกหน้าจอหนึ่งสำหรับพนักงานที่ต้องคอนเช็คและรวบรวมด้วยระบบเเมนนวล เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์จึงต้องดำเนินการ ฝัง AI ในผลิตภัณฑ์ของตนผ่าน Copilots.

ซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นภายในองค์กรก็สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้เช่นกัน นักพัฒนามีโมเดล AI มากมายให้เลือก และพวกเขาก็สามารถเพิ่มแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นเองในองค์กรด้วยการเรียก API ไปยังซอฟเเวร์ open source และโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ขององค์กรที่รันระบบ on-premise และในระบบคลาวด์ โดย AI จะสามารถเติมชีวิตชีวาและความสามารถที่น่าตื่นเต้นพร้อมประสิทธิภาพให้กับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้ แต่ข้อกังวลยังคงอยู่ที่ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล บริษัทต่างๆ จึงจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่านักพัฒนาสามารถใช้งาน AI ได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ต้องแบ่งปันข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์กับโมเดลภายนอก

4. จะไม่มีการประกาศผู้ชนะเพียงคนเดียวในปี 2024

เมื่อพิจารณาถึงจุดสูงสุดของความคาดหวังที่สูงเกินจริงในปี 2023 บริษัท AI เเละโมเดลหลายเเห่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดในปี 2023 อาจไม่มีอยู่ในปี 2024 และหลังจากนั้นเมื่อตลาดเติบโตเต็มที่ ในเเง่ดี บริการ AI บนคลาวด์ทั้งหลายกำลังครอบคลุมอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุมดูเเล โดยได้รับการรับรองจากรัฐบาล เช่น โปรเเกรมการควบคุม FedRAMP และจะปรากฏในบริเวณที่ข้อมูลต้องมีอิสระเป็นอธิปไตย ในทั้งสองกรณี ผู้นำด้านไอทีจะต้องรวบรวมเเบบ loosely coupled เเละนำมาปรับใช้กับ API-Led เพื่อให้เชื่อมต่อกับ AI

ตัวอย่างเช่น หน่วยงานรัฐบาลสามารถทดลองใช้ AI ในเขตบริเวณที่ไม่ได้รับการรับรองจากรัฐบาลได้ในปัจจุบัน เมื่อความสามารถ AI ที่ต้องการพร้อมใช้งานในเขตบริเวณที่ได้รับการรับรองจากรัฐบาลเเล้ว พวกเขาจะสามารถเปลี่ยนตำแหน่งข้อมูล API ได้ในครั้งเดียว แทนที่จะต้องปรับโครงสร้างการผสานรวมแบบจุดต่อจุดหลายสิบครั้ง ซึ่งอาจใช้เวลานาน เสี่ยงต่อข้อผิดพลาด และเต็มไปด้วยความเสี่ยงด้านความปลอดภัย นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถเปลี่ยนตำแหน่งข้อมูลได้บ่อยเท่าที่ต้องการ เนื่องจากโมเดลได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขามากขึ้น รวมถึงความเป็นไปได้ในการรันโมเดลภายในองค์กรในพื้นที่ที่ปลอดภัย

5. AI แบบคาดการณ์จะทำให้ AI เชิงสร้างสรรค์มีชีวิตขึ้นมาผ่านระบบอัตโนมัติ

ปี 2023 เป็นปีแห่ง Generative AI ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะมองข้ามการใช้งาน AI อื่นๆ เช่น AI แบบคาดการณ์และการจับคู่ทั้งสองเข้าด้วยกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กรสามารถทำนาย สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคตโดยมองหารูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ด้วยการบูรณาการและวิเคราะห์การขาย การบริการ การตลาด และระบบบันทึกอื่นๆ องค์กรต่างๆ จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับองค์ประกอบของพฤติกรรมด้านต่างๆ ของลูกค้า

การใช้ระบบอัตโนมัติสามารถกระตุ้นเวิร์กโฟลว์เพื่อดึงดูดลูกค้าด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI โดยมีพื้นฐานมาจากการมีส่วนร่วมของลูกค้าในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ต้องการ ดังนั้น เมื่อพิจารณา AI ให้พิจารณาขอบเขตของทุกสิ่งที่ AI สามารถนำเสนอได้ รวมถึงการคาดการณ์และการสร้างสรรค์ และใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อเชื่อมโยง AIs เข้าด้วยกัน

ปี 2023 เป็นปีแห่งการสำรวจ เเละปี 2024 เป็นปีแห่งความก้าวหน้า

ปี 2024 นี้จะเต็มไปด้วยความก้าวหน้าที่สำคัญและเต็มไปด้วยเรื่องน่าประหลาดใจในด้าน AI เราคาดหวังที่จะเห็นการพัฒนาระบบ AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น รวมถึงการนำ AI ไปใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไรก็ตาม การได้เรียนรู้ว่าข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นทำให้เรามีโอกาสเรียนรู้ สอน และขยายการศึกษาด้าน AI ที่มีอยู่

เพื่อลดความเสี่ยงและรับรองว่าการนำ AI ไปใช้จะประสบความสำเร็จ องค์กรต่างๆ ควรมุ่งเน้นไปที่การแจ้งข้อมูลพื้นฐานในโลกแห่งความเป็นจริง การสร้างทีม Centaur การฝัง AI ลงในแอปพลิเคชันที่เป็นที่นิยม และการนำแนวทางที่นำโดย API มาใช้เเบบอิสระ AI แบบคาดการณ์จะทำให้ AI เชิงสร้างสรรค์มีชีวิตขึ้นมาผ่านระบบอัตโนมัติ ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราคาดว่าจะเห็นแอปพลิเคชันที่เปลี่ยนแปลงมากยิ่งขึ้นที่จะเกิดขึ้นในปีต่อ ๆ ไป

Mulesoft ระบบเชื่อมต่อและ API อันดับ 1 ของโลก ที่เชื่อมต่อแอปพลิเคชั่น ข้อมูล และอุปกรณ์ต่างๆเข้าด้วยกัน สนใจข้อมูลเพิ่มติดต่อทีมงานผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ คลิก