ความแตกต่างระหว่าง AI และแมชชีนเลิร์นนิ่ง และความสำคัญต่ออนาคตแห่งการทำงาน

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิ่งมีความแตกต่างกัน แต่ทั้งสองสิ่งก็ช่วยให้การทำงานล้ำหน้ายิ่งขึ้น โดยเรื่องราวมีดังนี้

อนาคตแห่งการทำงาน | ใช้เวลาอ่าน 10 นาที

AI กำลังเป็นที่จับตามองในปัจจุบัน โดยมีการใช้งานในภาคธุรกิจต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพและการศึกษาไปจนถึงการเงินและอีคอมเมิร์ซ ไม่เว้นแม้แต่นอกสถานที่ทำงาน ไม่ว่าเราจะใช้ผู้ช่วยเสมือนหรือปลดล็อกโทรศัพท์ด้วยการจดจำใบหน้า ก็เห็นได้ชัดว่า AI อยู่กับเราทุกที่

แก้งานยุ่งได้ไม่ยากด้วย Workplace

ไม่ว่าคุณจะต้องการแจ้งให้ทุกคนทราบเกี่ยวกับการกลับสู่ที่ทำงาน หรือนำวิธีการทำงานแบบผสมผสานไปปรับใช้ Workplace ก็สามารถทำให้การทำงานเป็นเรื่องง่ายขึ้นได้

เรามักใช้คำว่า 'แมชชีนเลิร์นนิ่ง' และ 'AI' สลับกัน แม้ว่าเทคโนโลยีทั้งสองจะทำให้แอพพลิเคชั่นทำงานได้ฉลาดยิ่งขึ้น โดยช่วยให้งานต่างๆ เป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มผลิตภาพ ทว่าแท้จริงแล้วสองสิ่งนี้มีความแตกต่างกัน

AI คืออะไร

AI คืออะไร

AI คือซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่จำลองการกระทำของมนุษย์เพื่อดำเนินงานและแก้ไขปัญหา แต่มีความรวดเร็วกว่ามนุษย์หลายเท่าตัว

AI เป็นศัพท์ที่ครอบคลุมสาขาย่อยอื่นๆ มากมาย รวมถึงแมชชีนเลิร์นนิ่ง การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และวิทยาการหุ่นยนต์

เราต่างใช้ AI ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะรู้ตัวหรือไม่ก็ตาม ระบบสั่งการด้วยเสียงใช้ AI ในการตอบคำถามของเรา ในขณะที่ AI ก็คอยปรับแต่งฟีดโซเชียลมีเดียของเราอยู่เบื้องหลัง

แมชชีนเลิร์นนิ่งคืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิ่งคืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นสาขาย่อยของ AI ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลปริมาณมากได้โดยไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน นอกจากนี้ ระบบแมชชีนเลิร์นนิ่งยังสามารถทำนายพฤติกรรมในอนาคตจากการเรียนรู้พฤติกรรมในอดีตได้อีกด้วย

แมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นวิธีการโต้ตอบกับ AI ที่ใช้บ่อยที่สุด ตัวอย่างเป็นได้ทั้งข้อความคาดเดา แชทบอทแบบออนไลน์ที่นำเราไปยังเนื้อหาที่ต้องการ ตลอดจนการเห็นวิดีโอหรือเพลงที่แนะนำให้เหมาะกับคุณบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง

Generative AI จัดได้ว่าเป็นแมชชีนเลิร์นนิ่ง โดยจะใช้อัลกอริทึมเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ขึ้นมาจริงๆ ไม่ว่าจะเป็นตัวหนังสือ วิดีโอ รูปภาพ หรือแบบจำลอง

ดังนั้น AI จึงเป็นแนวคิดเชิงวิทยาศาสตร์ที่กว้างกว่า ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิ่งเน้นไปที่อัลกอริทึมที่ทำให้เครื่องจักรชาญฉลาดยิ่งขึ้น แต่มีประเด็นหนึ่งที่ควรพูดถึงเกี่ยวกับอัลกอริทึมและข้อมูล นั่นก็คือความสำคัญที่มีต่ออนาคตแห่งการทำงาน

การใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิ่งในธุรกิจ

การใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิ่งในธุรกิจ

AI และแมชชีนเลิร์นนิ่งมีการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในธุรกิจ โดย 56% ของผู้ตอบแบบสำรวจของ McKinsey กล่าวว่าตนใช้ AI อย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชั่น ตัวอย่างการนำ AI และแมชชีนเลิร์นนิ่งมาใช้งานมีดังต่อไปนี้

ส่งเสริมความร่วมมือ

ในขณะที่องค์กรต่างๆ เก็บข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการทำงานกันมากขึ้น สิ่งสำคัญคือเทคโนโลยีต้องมีความฉลาดเพื่อขจัดสิ่งรบกวนและเหลือไว้เพียงแก่นสำคัญ เพื่อช่วยให้ผู้คนไม่ต้องเผชิญกับปัญหาข้อมูลท่วมท้น

AI และแมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังช่วยเพิ่มความสามารถให้กับแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันเป็นทีม ซึ่งทำให้แพลตฟอร์มมีความฉลาดและเกี่ยวข้องกับผู้ใช้มากขึ้น เมื่อได้เรียนรู้ว่าอะไรเป็นสิ่งที่สำคัญต่อบุคคลตลอดทั้งวันทำงาน แพลตฟอร์มเหล่านี้ก็สามารถนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดแก่ผู้คนในเวลาที่เหมาะสม สิ่งนั้นเองที่ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างผู้คนและทีมดำเนินไปอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น

ปรับปรุงการให้บริการลูกค้า

ธุรกิจนำแชทบอทต่างๆ ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อทำความเข้าใจคำถามของลูกค้ามาใช้ในการตอบคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับสินค้าและบริการกันมากขึ้น จึงช่วยให้พนักงานมีเวลาสำหรับจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนกว่ามากขึ้น

ทำให้งานน่าสนใจยิ่งขึ้น

ใช้ AI เพื่อทำให้กระบวนการทำงานเป็นไปโดยอัตโนมัติ และลดความทรมานในการทำงานที่น่าเบื่อและซ้ำซากลง ซึ่งการทำเช่นนี้ช่วยให้ผู้คนมีเวลาและพื้นที่ว่างให้โฟกัสกับงานที่สำคัญและสร้างสรรค์ได้มากขึ้น ซึ่งเป็นหน้าที่ที่คุณจ้างให้อีกฝ่ายทำตั้งแต่ต้น

ดูว่าลูกค้าคิดอย่างไรกับคุณ

การใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อสแกนรีวิวและโพสต์บนโซเชียลมีเดียจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับมุมมองที่คนมีต่อแบรนด์ของคุณ การวิเคราะห์ความรู้สึกโดยรวมนี้อาจช่วยให้คุณเห็นสิ่งที่ได้ผล รวมถึงสิ่งที่คุณสามารถปรับปรุงได้

ตรวจจับการฉ้อโกง

ตอนนี้มีการนำแมชชีนเลิร์นนิ่งมาใช้เพื่อสังเกตธุรกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง โดยเฉพาะในภาคธุรกิจการเงิน หากอัลกอริทึมตรวจพบสิ่งที่น่าสงสัย ธุรกรรมจะหยุดและระบบก็จะส่งการแจ้งเตือน

จัดการข้อความ

เราสามารถใช้ AI ดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อจัดทำสรุปได้ วิธีนี้ช่วยประหยัดเวลาได้หลายชั่วโมงโดยการอ่านเอกสารเพื่อหาวลีสำคัญ นอกจากนี้ การมาถึงของ Generative AI อย่าง ChatGPT ยังทำให้ AI สามารถสร้างเอกสารที่มนุษย์นำไปตรวจสอบและแก้ไขได้

ปรับปรุงกระบวนการบริหารทรัพยากรบุคคล

จากข้อมูลของ Gartner ผู้นำฝ่ายทรัพยากรบุคคล 81% ได้ศึกษาหรือกำลังใช้ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน เราสามารถนำ AI ไปใช้ได้กับทุกขั้นตอน ตั้งแต่การจ่ายเงินเดือนและจัดสวัสดิการพนักงานแบบอัตโนมัติ ไปจนถึงการเขียนคำอธิบายลักษณะงานและการวิเคราะห์เรซูเม่

ทลายกำแพงภาษา

ตอนนี้มีทรัพยากรการแปลภาษาแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิ่งให้ใช้งานแล้ว ดังนั้น หากคุณต้องการสื่อสารกับเพื่อนร่วมงานหรือลูกค้าที่อยู่ต่างแดน คอร์สเรียนภาษาก็ไม่ใช่สิ่งที่จำเป็นอีกต่อไป

อ่านต่อ

เชื่อมต่อถึงกันอยู่เสมอ

รับข่าวสารและข้อมูลเชิงลึกล่าสุดจากบุคลากรหน้างาน

เมื่อส่งแบบฟอร์มนี้ จะถือว่าคุณยินยอมที่จะรับการติดต่อสื่อสารผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์เกี่ยวกับการตลาดจาก Facebook ซึ่งประกอบด้วยข่าวสาร กิจกรรม ข้อมูลอัพเดต และอีเมลส่งเสริมการขาย โดยคุณสามารถถอนความยินยอมและเลิกรับอีเมลดังกล่าวได้ทุกเมื่อ นอกจากนี้ คุณยังรับทราบว่าได้อ่านและยอมรับข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวบน Workplace แล้ว

บทความนี้มีประโยชน์หรือไม่
ขอบคุณสำหรับความเห็นของคุณ

โพสต์ล่าสุด

อนาคตแห่งการทำงาน | ใช้เวลาอ่าน 11 นาที

อนาคตของการทำงาน

การทำงานในเมตาเวิร์สเป็นอย่างไร การทำงานแบบไฮบริดจะยังคงอยู่ต่อไปหรือไม่ แม้คุณจะไม่สามารถคาดเดาอนาคตที่รออยู่ข้างหน้าได้ 100% แต่อย่างน้อยคุณก็สามารถเตรียมองค์กรของคุณให้พร้อมสำหรับอนาคตได้

อนาคตของการทำงาน | ใช้เวลาอ่าน 12 นาที

การทำงานแบบไฮบริด: ยินดีต้อนรับสู่วิธีการทำงานรูปแบบใหม่

คุณต้องการให้พนักงานกลับมาทำงานที่ออฟฟิศหรือทำงานจากที่บ้านต่อไป แล้วถ้าเอาทั้งสองรูปแบบมารวมกันล่ะ การทำงานแบบไฮบริดอาจเป็นวิธีที่เหมาะกับองค์กรของคุณที่สุดก็เป็นได้

อนาคตของการทำงาน | ใช้เวลาอ่าน 6 นาที

เราจะทำงานอย่างไรในเมตาเวิร์ส

ตั้งแต่การทำงานร่วมกันในทีมไปจนถึงวัฒนธรรมของบริษัท นี่คือ 5 วิธีที่เมตาเวิร์สและ Virtual Reality จะเปลี่ยนอนาคตในการทำงานและการทำธุรกิจ