CIO กับ 3 กลยุทธ์สำคัญในการบูรณาการ AI-Ready Data เข้ากับ Data Governance
- Kasidet Khongphuttikun
- 21 ชั่วโมงที่ผ่านมา
- ยาว 2 นาที
ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ CIO ถูกคาดหวังให้เป็นผู้นำในการสร้างความสำเร็จให้กับโครงการ AI แม้ว่าบางครั้งพวกเขาจะไม่ได้มีส่วนร่วมโดยตรงในการดำเนินงานประจำวัน ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับ AI (AI-Ready Data) ซึ่งเป็นทั้งอุปสรรคและปัจจัยสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ AI
ทำไม AI-Ready Data จึงสำคัญต่อ Data Governance
ตามรายงานของ Gartner พบว่าเกือบ 40% ขององค์กรระบุว่าคุณภาพข้อมูลเป็นหนึ่งในสามอุปสรรคหลักในการนำเทคนิค AI ไปใช้งาน และมากกว่า 50% ของโครงการ AI ไม่สามารถเข้าสู่ระดับการใช้งานจริง (production) ได้ นอกจากนี้ Gartner ยังคาดการณ์ว่ามากกว่า 60% ของโครงการ AI จะล้มเหลวในการบรรลุ SLA (Service-Level Agreement) หากไม่มี AI-ready data practice ที่เหมาะสม
สำหรับโครงการ Generative AI (GenAI) สถานการณ์ยิ่งท้าทายมากขึ้น โดย 30% ของโครงการ GenAI มีแนวโน้มที่จะถูกยกเลิกหลังจากผ่านขั้นตอน proof of concept เนื่องจากปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล การควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ ต้นทุนที่พุ่งสูง และปัญหาด้านความน่าเชื่อถือ
3 กลยุทธ์สำคัญสำหรับ CIO ในการขับเคลื่อน AI & Data Governance
1. สร้างวิสัยทัศน์ และลงทุนในการปรับปรุง Data Management
CIO ต้องเป็นผู้กำหนดวิสัยทัศน์ด้าน architecture และกลยุทธ์การลงทุนเพื่อพัฒนาแนวทางการจัดการข้อมูลสำหรับ AI-Ready Data โดยการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอต่อความต้องการของ AI อีกต่อไป องค์กรจำเป็นต้องพัฒนาไปสู่:
Data Fabric Design - เป็นสถาปัตยกรรมที่จำเป็นสำหรับ AI-ready data เพราะช่วยให้โครงสร้างการจัดการข้อมูลมีความยืดหยุ่น สามารถรองรับ use case ของ AI ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และสร้างความคล่องตัวในการตอบสนองต่อความต้องการข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงของแต่ละ use case
องค์ประกอบการลงทุนที่สำคัญ:
การอัพเกรดโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) สำหรับองค์ประกอบหลักของ data fabric
เครื่องมือ Software สำหรับ data governance, discovery, monitoring และ quality management
แพลตฟอร์มสำหรับ AI, ML และ DataOps
เครื่องมือด้านความปลอดภัย (Security tools) สำหรับการจัดหมวดหมู่ข้อมูล การเข้ารหัส และการปกป้องความเป็นส่วนตัว
CIO ควรวางแผนการลงทุนแบบค่อยเป็นค่อยไปตลอดหลายปี โดยปีแรกมักมีการใช้จ่ายสูงในด้านแพลตฟอร์มและโครงสร้างพื้นฐาน ในปีที่ 2-3 จะเน้นการจ้างพนักงานที่มีทักษะเฉพาะทาง และหลังจากปีที่ 3 ต้นทุนจะเป็นการดำเนินงานต่อเนื่อง
2. สร้างความเข้าใจด้าน AI Governance ให้กับผู้บริหารและคณะกรรมการ
แม้ AI จะเป็นหัวข้อที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในระดับผู้บริหารและคณะกรรมการ แต่บ่อยครั้งที่ผู้บริหารและคณะกรรมการยังขาดความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับกลยุทธ์ AI และความซับซ้อนของการเตรียมข้อมูลสำหรับ AI
ความเสี่ยงที่คณะกรรมการกังวลมากที่สุดเกี่ยวกับ GenAI:
ความซื่อสัตย์ของข้อมูล (Information integrity) - 41%
ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล - 37%
อุปสรรคด้านความรู้และความสามารถ - 22%
CIO ควรใช้การเล่าเรื่อง (storytelling) เพื่อสื่อสารถึงความจำเป็นในการลงทุนด้าน AI-ready data โดยเชื่อมโยงกับผลตอบแทนทางธุรกิจ ผลตอบแทนต่อผู้ถือหุ้น และการบรรเทาความเสี่ยงที่สำคัญ การนำเสนอควรสร้างกรอบความคิดว่าการลงทุนใน AI-ready data ไม่ใช่ศูนย์ต้นทุน แต่เป็นรากฐานที่จำเป็นในการลดความเสี่ยงจากภัยพิบัติของ AI และเร่งการสร้างคุณค่าเชิงแปลง
ข้อเท็จจริงสำคัญ: GenAI ไม่ได้ขจัดความจำเป็นในการจัดการข้อมูล แม้ว่าการเสริมด้วย AI จะช่วยลดต้นทุนการจัดการข้อมูลแบบแมนนวลได้อย่างมาก แต่มันไม่ได้แทนที่ความจำเป็นพื้นฐานในการเตรียมและกำกับดูแลข้อมูล ในทางกลับกัน GenAI ยังต้องการการลงทุนเพิ่มเติมเพื่อจัดการกับความซับซ้อนและข้อกำหนดใหม่ๆ
3. พัฒนาทักษะและส่งเสริมการทำงานแบบ Fusion Team
ทีมจัดการข้อมูลกำลังถูกปรับเปลี่ยนเนื่องจากต้องการทักษะใหม่ๆ ทักษะเก่ายังคงจำเป็น แต่ไม่เพียงพอในยุค AI CIO ต้องเป็นผู้สนับสนุนการพัฒนาทักษะและสร้างเส้นทางอาชีพใหม่ๆ ให้กับพนักงาน
ทักษะใหม่ที่จำเป็นสำหรับ AI-Ready Data:
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - สำหรับการสร้าง architecture และ data pipeline สำหรับ GenAI use cases
Prompt Engineering - การพัฒนา prompts ที่เหมาะสมเพื่อนำ LLMs อย่างมีประสิทธิภาพ
Synthetic Data Generation - การสร้างชุดข้อมูลเทียมเพื่อเอาชนะปัญหาข้อมูลไม่เพียงพอ
Feature Engineering (Automated) - การสร้างและจัดการ features เพื่อเพิ่มความหมายให้กับชุดข้อมูล
Unstructured Data Processing - การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น PDFs, HTML, วิดีโอ
การปรับทักษะบทบาทที่มีอยู่:
Data Engineering - เพิ่มทักษะด้าน RAG และ synthetic data generation
Data Preparation - เรียนรู้ Automated Feature Engineering (AFE)
Metadata Management - พัฒนาจาก passive metadata สู่ active metadata utilization
Data Ops - นำแนวทาง DataOps มาใช้เพื่อรองรับการประเมิน AI data readiness อย่างต่อเนื่อง
Fusion Teams และ AI Literacy
Fusion teams คือทีมสหสาขาวิชาชีพที่ผสมผสานความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและธุรกิจเพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการดิจิทัล สำหรับความสำเร็จของ fusion teams สมาชิกทีมต้องมี AI literacy ใน 4 หมวดหมู่:
Foundations - หลักการพื้นฐานและวิธีการของ AI
Value - การเชื่อมโยง AI กับกลยุทธ์ธุรกิจและผลลัพธ์
Engineering - กระบวนการทางเทคนิคในการสร้างและดำเนินการโซลูชัน AI
Governance - ปัจจัยที่ไม่ใช่ทางเทคนิคเกี่ยวกับความเสี่ยง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ
วัดผลความสำเร็จ
ตัวชี้วัดความสำเร็จของ AI-ready data initiatives ประกอบด้วย:
คุณค่าที่จับต้องได้ที่ส่งมอบให้กับธุรกิจ
ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในการจัดการข้อมูล
การหลีกเลี่ยงความล้มเหลวของโครงการที่มีความเสี่ยงสูง
ALPHASEC: พันธมิตรด้าน AI Governance และ Data Security ของคุณ
ที่ ALPHASEC เราเข้าใจดีว่าการเตรียมความพร้อมด้าน AI-Ready Data และ AI Governance เป็นความท้าทายที่ซับซ้อนและสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กร เราพร้อมเป็นพันธมิตรของ CIO และทีม IT ในการสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับโครงการ AI ของคุณ
บริการของเราครอบคลุม:
AI Governance Consulting - ให้คำปรึกษาและออกแบบกรอบการกำกับดูแล AI ที่เหมาะสมกับองค์กรของคุณ
Data Governance Implementation - ช่วยสร้างและปรับปรุงโครงสร้าง Data Governance เพื่อรองรับ AI-Ready Data
Data Privacy & Compliance - ตรวจสอบและดูแลให้องค์กรปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น PDPA, GDPR
Training & Upskilling - จัดอบรมเพื่อพัฒนาทักษะทีมงานด้าน AI Literacy, Data Management และ Cybersecurity
ด้วยประสบการณ์และความเชี่ยวชาญของทีมงาน ALPHASEC เราพร้อมช่วยให้องค์กรของคุณก้าวไปสู่ความสำเร็จในยุค AI อย่างมั่นใจและปลอดภัย
ติดต่อเราวันนี้ เพื่อปรึกษาและวางแผนกลยุทธ์ AI Governance และ Data Security ที่เหมาะสมกับองค์กรของคุณ Website : www.alphasec.co.th Email : contact@alphasec.co.th #CIO #DataGovernance #AIGovernance #DataSecurity
