AI ကို Team Sport တစ်ခုအနေနဲ့ ဘာကြောင့်ထင်သင့်တာလဲ။

AI ကို အဖွဲ့လိုက် အားကစားတစ်ခုအနေနဲ့ တွေးတာ ဘာကို ဆိုလိုတာလဲ။ AI ပရောဂျက်များသည် ဖောင်းပွမှုမှ အကျိုးသက်ရောက်မှုသို့ ပြောင်းလဲသွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်နေရသည်၊ အကြောင်းမှာ အဓိကအားဖြင့် မှန်ကန်သောအခန်းကဏ္ဍများမှ ယခင်ပျောက်ဆုံးနေသော စီးပွားရေးအခြေအနေများကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် မှန်ကန်သောအခန်းကဏ္ဍများမှ ပါဝင်လာခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ Domain ကျွမ်းကျင်မှုသည် အဓိကဖြစ်သည်။ စက်များတွင် လူများ၏ နက်နဲသော အကြောင်းအရာ မပါရှိ၍ ထွက်ပေါ်လာသည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှု သို့မဟုတ် အကြံပြုချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နားလည်ရန် လုံလောက်သော လုပ်ငန်းနှင့် ဒေတာကို ကောင်းစွာ သိရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

AI ကို ချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ခေါင်းဆောင်များစွာသည် ၎င်းတို့တွင် လူပြဿနာရှိသည်—အထူးသဖြင့် လုံလောက်သောဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များမရှိဟု ယူဆကြသည်။ ဒါပေမယ့် စီးပွားရေးပြဿနာတိုင်းဟာ ဒေတာသိပ္ပံပြဿနာမဟုတ်ပါဘူး။ သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး၊ လုပ်ငန်းစိန်ခေါ်မှုတိုင်းကို သင်၏ ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့ထံ အပ်နှံသင့်သည်မဟုတ်ပါ။ မှန်ကန်သောချဉ်းကပ်မှုဖြင့်၊ ရိုးရာဒေတာသိပ္ပံစက်ဝန်းများဖြင့် စိန်ခေါ်မှုများမပါဘဲ AI ၏အကျိုးကျေးဇူးများကို သင်ရရှိနိုင်ပါသည်။

AI ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးချပြီး ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် ခေါင်းဆောင်များသည် AI အား အဖွဲ့အားကစားတစ်ခုအဖြစ် ယူဆရန် အဖွဲ့အစည်း၏ အတွေးအခေါ်ကို ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်ပါသည်။ အချို့သော AI ပရောဂျက်များသည် အောင်မြင်သောရလဒ်များကဲ့သို့ ကွဲပြားသောလူများ၊ ကိရိယာများနှင့် မျှော်လင့်ချက်များ လိုအပ်ပါသည်။ ဤအခွင့်အလမ်းများကို မည်သို့အသိအမှတ်ပြုရမည်ကို သိရှိခြင်းက သင့်အား ပိုမိုအောင်မြင်သော AI ပရောဂျက်များကိုချဉ်းကပ်ရန်နှင့် AI အသုံးပြုသူများ၏ထိုင်ခုံများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစေကာ လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အရှိန်နှင့် စွမ်းအားကို ပေါင်းထည့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဘာကြောင့်လဲ၊ ဘယ်လိုလဲဆိုတာ လေ့လာကြည့်ရအောင်။

အဖွဲ့အစည်းများသည် AI ဖြင့် အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ဒီမိုကရေစီအသွင်ကူးပြောင်းလျက်ရှိသည်။

စီးပွားရေးပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏ အဓိကကျသောအမြင်ဖြစ်သည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏အကြီးမားဆုံးအခွင့်အလမ်းများနှင့် အရှုပ်ထွေးဆုံးစိန်ခေါ်မှုများအတွက် သီးသန့်ထားရှိသည်။ နက်ရှိုင်းသော နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အသေးစိပ်ပြင်ဆင်ထားသော မော်ဒယ်များသည် အလွန်အောင်မြင်သောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် ဒေတာသိပ္ပံကို အသုံးချရာတွင် အဖွဲ့အစည်းများစွာ အောင်မြင်လျက်ရှိသည်။

သို့သော်လည်း သင်၏ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့မှတစ်ဆင့် AI ဖြေရှင်းချက်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ အရည်အချင်းများကို ဆွဲဆောင်ခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် အလွန်စျေးကြီးပြီး အပြိုင်အဆိုင်ဈေးကွက်တစ်ခုတွင် ခက်ခဲနိုင်သည်။ သမားရိုးကျ ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များသည် လုပ်ငန်းတန်ဖိုးကို မမြင်မီ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်နှင့် အသုံးချရန် အချိန်များစွာ ယူနိုင်သည်။ အတွေ့အကြုံအရှိဆုံး၊ အကြံ့ခိုင်ဆုံးသော ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များသည်ပင် ၎င်းတို့ဖြေရှင်းရန် တောင်းဆိုနေသော ပြဿနာ၏ ကွဲပြားချက်များကို နားလည်ရန် လိုအပ်သော အချက်အလက် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာများ မရှိလျှင် ကျရှုံးနိုင်သည်။

2021 Gartner® ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုအခြေအနေ (DSML) အစီရင်ခံစာတွင် “ဖောက်သည်ဝယ်လိုအားသည် ရွေ့လျားနေပြီး နည်းပညာနည်းသော ပရိသတ်များသည် DSML ကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အသုံးချလိုကြသဖြင့်၊ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တန်ဖိုးထားရန် အချိန်တိုတောင်းရန် လိုအပ်သော လုပ်ငန်းများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်သည်ဟု ဆိုသည်။¹” AI ပေးနိုင်သော မြန်နှုန်း သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ မြန်နှုန်း သို့မဟုတ် စေ့စေ့စပ်စပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ အကျိုးရရှိနိုင်သည့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများစွာ ရှိနိုင်သော်လည်း သမားရိုးကျ ဒေတာသိပ္ပံချဉ်းကပ်မှုသည် တန်ဖိုးကို လျင်မြန်စွာ သိမြင်ရန် အကောင်းဆုံးသော တိုက်ခိုက်ရေးအစီအစဉ် အမြဲတမ်းမဖြစ်နိုင်ပါ။ တကယ်တော့၊ တူညီသော Gartner အစီရင်ခံစာသည် "2025 ခုနှစ်တွင်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များရှားပါးလာခြင်းသည်အဖွဲ့အစည်းများတွင်ဒေတာသိပ္ပံနှင့်စက်သင်ကြားမှုကိုလက်ခံခြင်းအားအဟန့်အတားဖြစ်စေတော့မည်" ဟုခန့်မှန်းထားသည်။

Domain ကျွမ်းကျင်မှုသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးတွင် AI ကို ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

AI သည် ဒေတာသိပ္ပံနောက်ခံမရှိသော သုံးစွဲသူများအတွက် အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းများကို ဆောင်ကျဉ်းပေးနေပြီဖြစ်သည်။ စက်များသည် အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များမှ ရွေးချယ်နိုင်ပြီး နောက်ခံမော်ဒယ်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်ကာ ၎င်းတို့ကို ချိန်ညှိနိုင်သည့် စွမ်းရည်ကို ပေးဆောင်ကာ အရာအားလုံးသည် အသုံးပြုသူ ရှာဖွေနေသည့်အရာနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေပါသည်။

ဤစွမ်းရည်များသည် လေ့လာဆန်းစစ်သူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သော စီးပွားရေးဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ဒီဇိုင်းဆွဲကာ အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာနှင့် ပိုမိုနီးစပ်သောကြောင့်၊ ဤအသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် အများအပြားထက် အားသာချက်ရှိသည်။ ဤပါဝါကို ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုများရှိသူများလက်ထဲထည့်ထားခြင်းဖြင့် ရှည်လျားသောဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်များ၊ အရင်းအမြစ်ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများနှင့် သမားရိုးကျဒေတာသိပ္ပံစက်ဝန်းများနှင့်ဆက်စပ်နေသော လျှို့ဝှက်ကုန်ကျစရိတ်များကို ရှောင်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုရှိသည့်လူများသည် AI ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် အကြံပြုချက်သည်ပင် အထောက်အကူဖြစ်မဖြစ်ကို ဆုံးဖြတ်ရမည့်သူများ ဖြစ်သင့်သည်။

ထပ်ကာထပ်ကာ၊ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်အသုံးချခြင်း မော်ဒယ်တည်ဆောက်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်အတူ၊ လုပ်ငန်းဆက်စပ်မှုရှိသူများသည် AI မှ တန်ဖိုးများပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရရှိနိုင်သည်—ရက်သတ္တပတ်မှလများအစား မော်ဒယ်အသစ်များကို အသုံးပြုသူထောင်ပေါင်းများစွာထံ ရက်သတ္တပတ်များမှ ရက်သတ္တပတ်များအတွင်း ဖြန့်ကျက်ခြင်းပင်။ ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများသည် ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များအတွက် ဦးစားပေးမဟုတ်သော်လည်း AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ မြန်နှုန်းနှင့် စေ့စပ်သေချာမှုမှ အကျိုးအမြတ်ရရှိသည့် အသင်းများအတွက် ၎င်းသည် အထူးအားကောင်းပါသည်။

သို့သော်လည်း ဤဖြေရှင်းချက်များသည် လေ့လာသုံးသပ်သူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကြားတွင် ကျွမ်းကျင်မှုကွာဟမှုကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် အစားထိုးမှုမဟုတ်ပါ။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် AI-ဖွင့်ထားသော ဖြေရှင်းချက်များတွင် အသုံးပြုနေသည့် ဒေတာကို မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုရန် စီးပွားရေးကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အရေးကြီးသော ပါတနာအဖြစ် ရှိနေပါသည်။ ဤပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအပြင်၊ ဤကိရိယာမျိုးများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အောင်မြင်စွာအသုံးပြုရာတွင် ပညာရေးနှင့် ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။

Data တတ်မြောက်မှုသည် AI ကို အသုံးချရန် လူများကို ပိုမိုအားဖြည့်ပေးသည်။

သင်၏အခြေခံဒေတာဗျူဟာသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းကို AI ဖြင့်အောင်မြင်အောင်တည်ဆောက်ရာတွင် ကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နေသော်လည်း လုပ်ငန်းခွင်ရှိလူများထံ AI ဖြေရှင်းချက်များကို ယူဆောင်လာခြင်းသည် ဒေတာတတ်မြောက်မှု၏အခြေခံအချက်များကို လိုအပ်မည်ဖြစ်ပါသည်။ လုပ်ငန်းပြဿနာတစ်ခုအတွက် အသုံးချရန် သင့်လျော်သည့်ဒေတာကို နားလည်ခြင်းအပြင် AI အကြံပြုချက်၏ ဒေတာနှင့် ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံသည် လူများအား ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် AI ကို အောင်မြင်စွာ ယုံကြည်လက်ခံနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါမည်။ အဖွဲ့အစည်းအတွင်း မျှဝေထားသော ဒေတာဘာသာစကားသည် ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အောင်မြင်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်ရန် တံခါးများကို ဖွင့်ပေးပါသည်။

AI ဆိုင်ရာ McKinsey ၏ နောက်ဆုံး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စစ်တမ်းအရ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်သော အဖွဲ့အစည်းများ၏ 34% တွင် "သီးသန့်လေ့ကျင့်ရေးစင်တာတစ်ခုသည် လက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းမှတစ်ဆင့် နည်းပညာဆိုင်ရာဝန်ထမ်းများ၏ AI စွမ်းရည်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေသည်" ဟု ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်၊ ထို့အပြင်၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်သောအဖွဲ့အစည်းများ၏ 14% တွင် "AI အသုံးပြုသူများနှင့် အဖွဲ့အစည်း၏ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့ကြားတွင် သတ်မှတ်ထားသော ဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းများနှင့် ထိတွေ့မှုလမ်းကြောင်းများ ရှိသည်" ဟု အခြား 39% နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။

ခေါင်းဆောင်များသည် ဒေတာတတ်မြောက်မှု၊ ပညာရေးနှင့် လေ့ကျင့်မှု၊ လမ်းညွှန်မှုအစီအစဉ်များ၊ ရပ်ရွာတည်ဆောက်ရေး ဒေတာပြိုင်ပွဲများနှင့် အခြားအရာများမှ ဒေတာတတ်မြောက်မှုကို တည်ဆောက်ရန် ချဉ်းကပ်မှုအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒေတာအသုံးပြုခွင့်နှင့် မျှဝေခြင်းကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန်၊ အောင်မြင်မှုများ၊ သင်ယူမှုများ၊ ဒေတာဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို သင်ဂုဏ်ပြုပြီး မြှင့်တင်နည်းကို စဉ်းစားပါ။

“အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းနဲ့ ဒေတာသိပ္ပံအကြောင်း ဒေတာတတ်မြောက်မှုနဲ့ ပညာပေးခြင်းဟာ ပိုမိုပျံ့နှံ့လာပြီး မြန်မြန်ဆန်ဆန် သင်ကြားပေးဖို့ လိုအပ်ပါတယ်” ဟု Tableau သုတေသန၏ အကြီးအကဲ Vidya Setlur မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ “ဒေတာအသုံးပြုမှုအပေါ် မှီခိုအားထားမှုနဲ့အတူ ပါ၀င်လာတဲ့ လူမှုရေးနဲ့ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ တာဝန်တစ်မျိုးရှိပါတယ်။ AI သည် ပိုမိုခေတ်မီလာမည်ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည် ဂိမ်း၏ရှေ့တွင် ခြေလှမ်းအနည်းငယ်သာ ရှိသင့်သောကြောင့် လူအများက နားလည်သဘောပေါက်ရန်၊ စကားပြန်ဆိုရန်နှင့် ဒေတာအများစုကို အသုံးပြုရန် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ တပ်ဆင်ထားသင့်သည်။”

သင့်အဖွဲ့အစည်း၏ ဒေတာယဉ်ကျေးမှုကို ဆက်လက်တည်ဆောက်ခြင်းသည် ကျွမ်းကျင်မှုများကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် လုပ်ငန်းခွင်အနှံ့ ဖြေရှင်းချက်အသစ်များကို မွေးမြူရန် အစွမ်းထက်သောအခွင့်အလမ်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှု အရှိန်မြှင့်လာသောကြောင့် အဖွဲ့အစည်းအများအပြားသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ၎င်းတို့၏ ဒေတာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ၎င်းတို့၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တိုးမြှင့်ပြီးဖြစ်သည်။ အသင်းအားကစားတစ်ခုအနေနဲ့ ဒေတာကို စဉ်းစားဖို့ လက်လှမ်းမမီတော့သလို၊ အခု ကျွန်တော်တို့မှာ အဲဒီ အတွေးအမြင်ကို AI ကို တိုးချဲ့ဖို့ နည်းလမ်းတွေ ရှိလာပါပြီ။