AI และการประมวลผลขั้นสูงปฏิวัติการใช้งานเทคโนโลยี

การประมวลผลขั้นสูง (Advanced Computing) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยีในปัจจุบัน เทรนด์นี้ยังคงขยายขอบเขตการใช้งานเพื่อรองรับความซับซ้อนของโลกธุรกิจและชีวิตประจำวันอย่างต่อเนื่อง บทความนี้จะพาทุกคนไปทำความรู้จักประเด็นสำคัญเกี่ยวกับ AI และการประมวลผลขั้นสูงที่เราควรรู้ว่ามีอะไรบ้าง

1. Agentic AI

คือ AI อัจฉริยะที่ทำหน้าที่เหมือนตัวแทนหรือผู้ช่วยในการแก้ปัญหา ตัดสินใจ และบริหารจัดการงานแบบอัตโนมัติ โดยAgentic AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และรองรับการทำงานข้ามแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันได้

ตัวอย่างการใช้งาน Agentic AI เช่น ใช้ในการจัดการทรัพยากรองค์กร หรือการนำมาใช้กับระบบ ERP เพื่อช่วยให้ธุรกิจทำงานได้รวดเร็วขึ้น แม่นยำ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

AI ที่ใช้กับระบบ ERP ได้แก่

• Machine Learning (ML): ทำนายแนวโน้มธุรกิจจากข้อมูล
• Natural Language Processing (NLP): ใช้ใน AI Chatbot และ Voice Assistant

ขั้นตอนการนำ AI มาประยุกต์ใช้กับระบบ ERP

1. ตรวจสอบว่าระบบ ERP ที่องค์กรของคุณใช้อยู่ ไม่ว่าจะเป็น SAP, Oracle, Microsoft Dynamics รองรับ AI หรือไม่
2. เลือกใช้ AI ตามความต้องการของธุรกิจในฝ่ายต่างๆ เช่น ฝ่ายบัญชี ฝ่ายบุคคล ฝ่ายโลจิสติกส์
3. ทดลองใช้ AI กับงานเล็กๆ ก่อน (Pilot Test) แล้วค่อยขยายระบบ

นอกจากนี้ Agentic AI ยังช่วยตอบคำถามในสายงานบริการลูกค้าได้อีกด้วย ทำให้การตอบคำถามรวดเร็วขึ้น ช่วยลดภาระงานของพนักงาน และเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า

AI ที่ใช้ในงานบริการลูกค้า ได้แก่

• Chatbot: ใช้ Natural Language Processing (NLP) ช่วยให้ AI เข้าใจและโต้ตอบกับลูกค้าได้อัตโนมัติ สามารถตอบคำถามทั่วไป เช่น ราคาสินค้า สถานะการสั่งซื้อ การรับประกัน และยังให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมงอีกด้วย
• Voice Assistant: รองรับการตอบคำถามของลูกค้าทางโทรศัพท์ มี AI ช่วยโอนสายไปแผนกที่รับผิดชอบ ลดเวลาในการรอคิว
• Sentiment Analysis: วิเคราะห์น้ำเสียง อารมณ์และข้อความของลูกค้า ในกรณีที่พบว่าลูกค้าไม่พอใจ AI สามารถแจ้งเตือนให้พนักงานเข้ามาดูแลได้ทันที
• Machine Learning: วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าจากข้อมูล และนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ตรงใจลูกค้าได้มากขึ้น ส่วนมากใช้ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ธนาคาร โรงแรม บริษัทโทรคมนาคม

2. AI Governance Platforms

เป้าหมายของ AI Governance Platforms คือ เพื่อป้องกันการใช้ AI ในทางที่ผิด และเพิ่มความโปร่งใสในการตัดสินใจของ AI เป็นการกำกับดูแลเพื่อให้สอดคล้องกับกฎหมาย มีจริยธรรม และมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้งาน เช่น แพลตฟอร์มสำหรับตรวจสอบอัลกอริทึม AI เพื่อป้องกันอคติ (Bias)

3. การผสมผสาน AI กับชีวิตประจำวัน (Ambient AI)

Ambient AI คือการนำปัญญาประดิษฐ์มาผสมผสานในสิ่งแวดล้อมให้เป็นธรรมชาติและใช้งานง่าย มีการใช้งานผ่านเซ็นเซอร์และแท็กอัจฉริยะ

ตัวอย่างการใช้งาน Ambient AI

• อุปกรณ์สมาร์ทโฮมที่เรียนรู้พฤติกรรมผู้ใช้ เช่น Nest Thermostat ซึ่งเป็นอุปกรณ์ควบคุมอุณหภูมิอัจฉริยะ เชื่อมต่อกับ Wi-Fi สามารถใช้กับระบบอัตโนมัติในบ้านได้ โดยทำหน้าที่ควบคุมการทำความร้อน การระบายอากาศ และการปรับอากาศของบ้าน
• ระบบเซ็นเซอร์ในคลังสินค้าเพื่อจัดการสินค้าทันทีที่มีการเคลื่อนย้าย โดยการใช้กล้องอัจฉริยะ เซ็นเซอร์ IoT, RFID และ Machine Learning เพื่อตรวจจับการเคลื่อนย้ายสินค้า วิเคราะห์พฤติกรรม และช่วยจัดการคลังสินค้าอัตโนมัติแบบเรียลไทม์

4. การพัฒนาเทคโนโลยีประมวลผลแบบยั่งยืน (Energy-Efficient AI)

AI และระบบประมวลผลกำลังมุ่งสู่การลดการใช้พลังงานและการใช้พลังงานหมุนเวียนเพื่อลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ โดยใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อความยั่งยืน เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องได้แก่

• การประมวลผลด้วยแสง (Optical Computing) เป็นแนวคิดที่ใช้แสงแทนไฟฟ้าในการประมวลผลข้อมูล โดยใช้ โฟตอน (Photons) แทน อิเล็กตรอน (Electrons) ในการทำงานของวงจรคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ทำให้ประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็วขึ้น ใช้พลังงานน้อยลง  รองรับการคำนวณพร้อมกันได้ครั้งละหลายชุด
• ชิปจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ (Neuromorphic Chips) คือ ชิปคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ โดยทำงานร่วมกับ AI ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน รวดเร็วขึ้น ลดการใช้พลังงาน และมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ช่วยสนับสนุนการใช้พลังงานหมุนเวียน และลดการปล่อย CO2  สามารถนำไปใช้กับหุ่นยนต์ในโรงงาน รวมถึง Data Center

5. ระบบการประมวลผลแบบไฮบริด (Hybrid Computing)

คือการรวมกลไกการประมวลผลแบบดั้งเดิมและควอนตัมคอมพิวเตอร์ เพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ข้อดีของระบบการประมวลผลแบบไฮบริด ได้แก่

• สนับสนุนการพัฒนา AI ขั้นสูง เช่น ใช้ในการฝึกโมเดล Deep Learning บนคลาวด์ ซึ่งต้องการพลังการคำนวณสูง หรือใช้ประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์หรืออุปกรณ์ต่างๆ เช่น กล้อง สมาร์ทโฟน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทันที โดยไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลไปที่ Cloud ตลอดเวลา ช่วยลดเวลาในการตอบสนอง (real-time inference) และลดค่าใช้จ่ายในการส่งข้อมูลไปยัง Cloud
• รองรับความต้องการข้อมูลปริมาณมากในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การพัฒนารถยนต์ไร้คนขับที่ต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์และแม่นยำ ระบบจำลองการคาดการณ์สภาพอากาศ

บทสรุป

AI และการประมวลผลขั้นสูงไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของธุรกิจ แต่ยังช่วยพัฒนาชีวิตของผู้คนในหลายแง่มุม ทั้งด้านความสะดวกสบาย การลดต้นทุน และการประหยัดพลังงาน อย่างไรก็ตาม การพัฒนาและการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้เทคโนโลยีเหล่านี้สร้างคุณค่าให้กับสังคมในระยะยาว

คลิกอ่านโซลูชัน AI / Machine Learning ที่คุณสนใจ

• DAVinCI LABS : ระบบ Auto ML สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning
• DEIN Station : แพลตฟอร์ม AI สำหรับช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ ช่วยต่อยอดให้คุณนำโมเดล ML ไปใช้ได้จริงในการทำงาน
• READY AI : ระบบ AI ที่ออกแบบมาสำหรับงานด้านการตลาดและงานวางแผนการขายในธุรกิจการเงินและสินเชื่อ
• Omnicommerce: โซลูชัน AI สำหรับธุรกิจ E-Commerce

_{ที่มา: Techsauce}

_{ภาพ: Freepik}