Session: Innovation Alchemy in the Age of Co-Creation: Use Cases from Global Brands
By Maks Giordano (juumanokudo)
ตั้งแต่อดีตจนปัจจุบันเรียกว่าเทคโนโลยีพัฒนาแบบก้าวกระโดดมากขึ้นทุกปี ทั้งการสร้างชิปขนาดเล็กลงในต้นทุนที่ต่ำลง ที่มาพร้อมความน่าทึ่งของการเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นหลายเท่า
อย่างเช่นทุกวันนี้ที่ Gen AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ในคลัง รวมถึงสิ่งที่มนุษย์สอนและป้อนข้อมูลเข้าไป ซึ่ง AI ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อนำไปเรียนรู้ ต่อยอด และเป็นตัวตั้งต้นในการพัฒนาโมเดล AI อื่น ๆ ต่อไป จนทำให้ AI มีความสมจริงเหมือนมนุษย์มากขึ้นเรื่อย ๆ
โดยเทคโนโลยีที่พัฒนาต่อกันมาตั้งแต่อดีตสามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลักดังนี้
- AI (Artificial Intelligence): ต้นแบบ AI ที่เกิดจากการสร้างคอมพิวเตอร์ให้ฉลาด หรือมีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ เช่น คิด วิเคราะห์ ตัดสินใจได้
- Machine Learning: แขนงหนึ่งของ AI ที่ให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนกฎทั้งหมดให้ แต่เน้นการ Training ให้ระบบเรียนรู้แพตเทิร์นด้วยตัวเอง
- Deep Learning: อีกแขนงหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Networks หลายชั้น เหมาะกับข้อมูลซับซ้อน เช่น รูปภาพ เสียง หรือภาษา
- Generative AI: แอปพลิเคชันของ Deep Learning ที่สามารถสร้างอะไรใหม่ ๆ ได้ เช่น ข้อความ รูป หรือเสียง
ซึ่งหลายแบรนด์ใหญ่ระดับโลกอย่าง Samsung, BMW, Nestlé, PepsiCo และ H&M ก็ได้ใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยในการทำงานในด้านต่าง ๆ เพื่อยกระดับการใช้งานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น
- Samsung ใช้ AI ช่วยแปลภาษาแบบเรียลไทม์ ทั้งตอนโทร ประชุม หรือสนทนาทั่วไป
- BMW ใช้หุ่นยนต์ Humanoid ในโรงงาน
- Nestlé ใช้ AI ในการช่วยคิดต่อยอดไอเดียแคมเปญ
- H&M โคลนร่างนางแบบดิจิทัล
นอกจากนี้ในอุตสาหกรรม เช่น ภาพยนตร์, แอนิเมชัน, การขนส่ง และอื่น ๆ ก็มีการนำเทคโนโลยีและ AI มาใช้เพื่อปรับ Workflow ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่นกัน
Key Takeaways ในการนำเทคโนโลยี AI ไปใช้ในการทำงาน
Mindset of Exponential Progress in Technology
เข้าใจและยอมรับว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีไม่ได้เติบโตแบบค่อยเป็นค่อยไป (linear) แต่มันคือการพัฒนาแบบก้าวกระโดดและเร็วขึ้นเรื่อย ๆ อย่างทวีคูณ
Prioritize Use Cases
เริ่มจากกรณีใช้งานจริง (Use Case) ที่สร้างมูลค่าในปีแรก โดยเน้นเน้น High-impact Workflows และใช้แนวทาง MVP Test & Learn
Upskill the Entire Organization
ต้องให้ทั้งองค์กรใช้ AI ได้จริง และพัฒนาการใช้งานไปตามตำแหน่งงาน เริ่มจากการให้เรียนรู้จาก AI Guidelines, Data Strategy, Build Vs. Buy ก่อนที่จะเริ่มเรียนรู้ AI Strategy
Trend Tracking & Social Listening
นอกจากใช้เทคโนโลยี AI แล้ว ยังต้องคอยตามเทรนด์และฟังเสียงจากโซเชียล เพื่อนำมาพัฒนาต่อยอดให้ตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมายมากที่สุด
GEO VS. SEO
ปัจจุบันคนค้นหาผ่าน AI มากขึ้น จากเดิมที่ใช้ Search Engine เป็นหลัก ทำให้แบรนด์ควรหันมาโฟกัส GEO (Generative Engine Optimization) และปรับตัวเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายทั้งผ่าน SEO และ GEO
Co-Create with Others
ร่วมสร้างสิ่งใหม่ด้วยเทคโนโลยีและ AI กับคนอื่น เริ่มจากเพื่อนร่วมงาน บริษัทอื่นในอุตสาหกรรมเดียวกัน หรือบริษัท Startup ไปจนถึงการร่วมมือกับสถาบันการศึกษา
สุดท้ายจงจำไว้เสมอว่า “AI ไม่ใช่ Driver แต่เป็น Enabler” ที่จะช่วยสร้างสิ่งใหม่จากการต่อยอดความคิดและการริเริ่มลงมือทำของเรา
doyoumind
출근하자마자 퇴근하고싶은 여자
