ရေးသားသူ - Boxu Li

နိဒါန်း

ပြီးခဲ့သည့် နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း အတုလိင်အသိဉာဏ်သည် သီးခြားစမ်းသပ်မှုများမှ စီးပွားရေးဗျူဟာများ၏ အဓိကအချက်သို့ ရောက်ရှိလာခဲ့သည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ကုမ္ပဏီများ၏ ၇၈% သည် နိုင်ငံတကာအတိုင်းအတာဖြင့် အတုလိင်အသိဉာဏ်ကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အသုံးပြုနေကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့ပြီး ယခင်နှစ်က ၅၅% မှ ခုန်ချီလာခြင်းဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင် ဤအားပါးမှုများကြောင့် ဝမ်းမြောက်မိသော်လည်း အခက်အခဲတစ်ခုက သက်ဝင်လာနေပြီဖြစ်သည် - ကုမ္ပဏီအနည်းငယ်သာ အတုလိင်အသိဉာဏ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများမှ ထင်ရှားသော အကျိုးအမြတ်များ ရရှိနေကြသည်။ အရာရှိအများစုက အတုလိင်အသိဉာဏ်သည် သူတို့မျှော်လင့်ထားသော ရောင်းအားအပြန်အလှန်ကို မရရှိသေးကြောင်း ခံစားရပြီး စမ်းသပ်စီမံကိန်းများစွာသည် တိုးတက်မှုမရှိတော့ပဲ ကျန်ခဲ့သည်။ Boston Consulting Group က ကုမ္ပဏီများ၏ ၂၆% သာ အတုလိင်အသိဉာဏ်မှ အထောက်အထားများကို ကျော်လွှားပြီး လက်တွေ့ကျကျ အကျိုးအမြတ် ရရှိရန် လိုအပ်သော စွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးလာကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ တကယ်တမ်း အတုလိင်အသိဉာဏ် အခေါ်အဝေါ်ကျက်သရေနှင့် အမြဲတမ်း ထင်ရှားသော အကျိုးအမြတ် ရရှိနေသည့် ကုမ္ပဏီများမှာ ၄% သာရှိပြီး ၇၄% သည် အနည်းငယ်မှသာ အကျိုးအမြတ် ရရှိနေသည်။ ထိုသို့တူညီစွာ၊ S&P Global စစ်တမ်းအရ AI စီမံချက်များ၏ အများစုကို ပယ်ဖျက်ခဲ့သော လုပ်ငန်းများ၏ အချိုးက ၁၇% မှ ၄၂% သို့ တိုးလာခဲ့ပြီး စမ်းသပ်မှ ပြည့်စုံသော တိုးတက်မှုအထိ မရောက်မီ AI စီမံချက်များ၏ ၄၆% ခန့်ကိုလည်း ပယ်ဖျက်ခဲ့ကြသည်။ ဤကိန်းဂဏန်းများသည် ရှင်းလင်းသော ပုံရိပ်ကို ဖန်တီးထားသည် - အတုလိင်အသိဉာဏ်ကို လက်ခံရယူရန် လွယ်ကူသော်လည်း အောင်မြင်စွာ လက်ခံရယူရန် မလွယ်ကူပေ။

Ambition ကနေ impact သို့လမ်းကြောင်းချိတ်ဆက်ခြင်းသည် ဘာကြောင့် အထူးပြုလုပ်ရန် ခက်ခဲလဲဆိုရင် နည်းပညာပိုင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းပိုင်းစိန်ခေါ်မှုများကြောင့်ဖြစ်သည်။ နည်းပညာပိုင်းတွင် ကုမ္ပဏီများသည် AI ကို ရှိပြီးသားစနစ်များနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များထဲသို့ ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ဒေတာပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် AI ကိရိယာများကို အရွယ်ကြီးအောင် စီမံခန့်ခွဲခြင်းတွင် အခက်အခဲများ ရှိနေပါသည်။ ဥပမာ၊ ဒေတာအရည်အသွေးသည် အဓိကအခက်အခဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး – စက်မှုဇုန်အစီရင်ခံစာတစ်ခုအရ အဖွဲ့အစည်း ၈၃% သည် ဒေတာအရည်အသွေးမကောင်းသောကြောင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုစီမံကိန်းများမှ ဒေတာရင်းမြစ်တစ်ခုခုကို ဖြုတ်ပစ်ခဲ့ရသည် ။ သင့်ဒေတာသည် ပိုင်းခြားနေခြင်း၊ မကြာခဏပြောင်းလဲမှုရှိခြင်း သို့မဟုတ် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမရှိခြင်းတို့ဖြစ်ပါက အကောင်းဆုံး AI မော်ဒယ်ကတောင် လုပ်ဆောင်မှုနိမ့်ကျလိမ့်မည်။ ထို့အပြင် AI ကို အရွယ်ကြီးအောင် လွှတ်တင်ရန် မော်ဒယ်ဆောင်ရွက်မှုကို စောင့်ကြည့်ရန် MLOps ပိုက်လိုင်းများ၊ ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များနှင့် ကိရိယာများကဲ့သို့သော မျှော်မှန်းချက်ရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံလိုအပ်သည်။ 2024 တွင် ကုမ္ပဏီများ၏ ၂၇% ခန့်သာ AI ကို စီမံရန်နှင့် လွှတ်တင်ရန် MLOps ကိရိယာများကို အသုံးပြုနေကြသည်၊ သို့သော် ၄၂% သည် တစ်နှစ်အတွင်းစတင်ရန် စီစဉ်နေကြသည် – သင်္ကေတများကို အရွယ်ကြီးသော AI အတွက် လိုအပ်သော အခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ခေတ္တဖြစ်ကြောင်း ပြသနေသည်။

အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုများသည် အလွန်ခက်ခဲပါသည်။ မကြာခဏ တက်လမ်းနှင့်အသိပညာလွှာ ရှိသည် - ကုမ္ပဏီများတွင် ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များရှိပြီး မော်ဒယ်များကိုတည်ဆောက်နေကြပေမယ့် ပို၍ ကျယ်ပြန့်သောဝန်ထမ်းများ (အထက်တန်းအုပ်ချုပ်မှုအထိ) သည် AI ၏စွမ်းရည်များသို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များကို အပြည့်အဝနားမလည်နိုင်ပါ။ ၎င်းသည် မဖြစ်နိုင်သောမျှော်လင့်ချက်များသို့မဟုတ် AI ၏ထုတ်ကုန်များကို ယုံကြည်ရန်စိတ်ရှုပ်ထွေးမှုကိုဖြစ်စေနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင် အမေရိကန်ဝန်ထမ်းများ၏ ၄၀% ခန့်သည် အလုပ်တွင် AI ကိုအသုံးပြုနေကြသည် (၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် ၂၀% မှတက်နေသည်) ဟု Anthropic စစ်တမ်းတစ်ခုမှ မှတ်ချက်ပြုခဲ့ပြီး ဝန်ထမ်းများအများစုသည် ဤကိရိယာများကို ကောင်းစွာအသုံးပြုနည်းကို မသေချာကြောင်း ခံစားရကြပြီး လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များသည် အနောက်ကျနေသည်။ ထို့အပြင် AI ကိုကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုရန် အပြောင်းအလဲစီမံခန့်ခွဲမှုလိုအပ်ပြီး ကိရိယာများကို ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် လူများကို အတတ်ပညာတိုးတက်စေရန် လိုအပ်သည် - ၎င်းသည် အတွင်းပိုင်းဆန့်ကျင်မှုကိုကြုံတွေ့နိုင်သည်။ အခိုင်မာသောခေါင်းဆောင်မှုနှင့်ရှင်းလင်းသောရည်ရွယ်ချက်မရှိပါက စမ်းသပ်စီမံကိန်းများသည် ကျယ်ပြန့်သောအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုတွင်လည်း မဖြစ်နိုင်ပါ။

Global and Regional Trends: Despite challenges, enterprise AI adoption continues to accelerate, especially in certain regions. The United States leads in private AI investment and has a high adoption rate, but interestingly not the highest usage growth. Asia-Pacific has become a hotbed of AI activity – one report calls it "the region to watch" as APAC executives embrace generative AI faster than almost anyone. Asia is now second only to North America in adoption of GenAI tools. If 2023 was about pilots, 2025 is poised to be the year Asia scales up AI deployments across industries. This is fueled by strong top-down support: for example, Japan passed an AI Promotion Act in 2025 aiming to make Japan the "world's most AI-friendly country" through pro-innovation policies and investments. Japan recognized it was lagging in AI adoption and is now mobilizing government and industry to catch up. Likewise, South Korea launched a national AI Strategy with a comprehensive framework act and billions in funding to become a global top 3 AI powerhouse, including goals to have AI adopted by 30% of companies by 2030. These policy pushes mean enterprises in Northeast Asia are under pressure – and receiving support – to integrate AI sooner rather than later.

တစ်ပြိုင်နက်မှာပဲ တရုတ်နဲ့ အိန္ဒိယတို့မှာ AI ကို အသုံးပြုသူများ (ဥပမာ မီလီယံဂဏန်း ရှိတဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနဲ့ AI စတားတပ်အမြင့်) ရှိပြီး ဉီးဆောင်လုပ်ငန်းခွင်ကွာခြားမှုတွေ ရှိပါတယ်။ တရုတ်နည်းပညာကြီးတွေက ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI ခေါင်းဆောင်တွေဖြစ်ပေမယ့် အများစုသော တရုတ်ရိုးရာလုပ်ငန်းတွေကတော့ အစပိုင်းအဆင့်မှာပဲ ရှိနေပါတယ်။ အိန္ဒိယရဲ့ IT ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းတွေက ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဖောက်သည်တွေအတွက်နဲ့ ပြည်တွင်းအသုံးပြုမှုအတွက် AI ကို ထုတ်ကုန်ထဲမှာ အမြန်သွင်းနေပါတယ်။ အထူးသဖြင့် ဥရောပကတော့ ပိုပြီး သတိပြုနဲ့ အစိုးရအဆင့်မှာ ပိုမိုထိန်းချုပ်တဲ့လမ်းကြောင်းကို ယူလိုက်ပါတယ် (EU AI Act လာမယ့်အချိန်ကာလအတွက်)၊ အဲဒါကြောင့် အချို့က လုပ်ငန်းခွင်မှာ AI ကို အသုံးပြုချိန်ကို အနည်းငယ်နှေးကွေးစေမယ်လို့ စိုးရိမ်ကြပါတယ်။ သို့သော် ဥရောပမှာတောင် Survey တွေက အမှုအရာနောက်ကျနေမှာမဟုတ်ပါဘူးလို့ အရာရှိတွေက စိုးရိမ်စိတ်ကို ပြသနေပါတယ်။ အားလုံးကို ပြောရရင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းက အသိအမှတ်ပြုအတိအကျရှိပါတယ် - လုပ်ငန်းတွေက "AI နဲ့ အတူတစ်ခုခု လုပ်ဖို့" အရေးကြီးတဲ့ အဆင့်ကို ခံစားနေရပေမယ့် အဲဒါကို နည်းပညာဘက်မှာ ဘာသာပြန်လည်ဖွင့်ခြင်းမှာ အားလုံး အခက်အခဲတွေကို ရင်ဆိုင်နေရပါတယ်။

AI ကို တိုးချဲ့ဖို့ အဓိကအခက်အခဲများ

• ရည်မှန်းချက်နဲ့ အမှုဆောင်အထောက်အပံ့ မရရှိခြင်း: အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် စီးပွားရေးရလဒ်များနှင့် ကိုက်ညီသော ရည်မှန်းချက်မရှိဘဲ AI ကို ပျော်ရွှင်စွာစတင်သည်။ အရာရှိအဆင့်အထိ သဘောတူညီမှု မရှိဘဲ၊ တစ်ဦးချင်းအဖွဲ့များ သို့မဟုတ် စွန့်ဦးတီထွင်မှုဌာနများက စတင်သော ဖောက်ပြန်သောစမ်းသပ်မှုများကို တွေ့ရသည်။ ၎င်းသည် ထပ်တူပြန်လုပ်ခြင်း၊ အားစိုက်အားထုတ်မှုများအဆုံးမရှိခြင်း၊ နှင့် အဓိကစီးပွားရေးလိုအပ်ချက်များကို မဖြေရှင်းနိုင်သော စီမံကိန်းများ ဖြစ်စေသည်။ BCG ၏ သုတေသနတွင် AI ခေါင်းဆောင်များသည် CEO အဆင့်ထိ ထောက်ခံမှုရှိပြီး AI လှုပ်ရှားမှုများကို ရည်မှန်းချက်များသို့ လိုက်တဲ့ထားသည်။ AI သည် CEO ၏ ဦးစားပေးမှုဖြစ်သောအခါ (R&D စမ်းသပ်မှုသာမက) စီမံကိန်းများသည် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များရရှိပြီး၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကောင်းမွန်ပြီး၊ AI ကို AI အတွက်သာမက၊ မြင့်မားသော တန်ဖိုးရှိသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အာရုံစိုက်ခြင်းဖြစ်သည်။
• ကျွမ်းကျင်မှုနဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုလွတ်လပ်မှု: AI ကို အောင်မြင်စွာ လက်ခံသုံးစွဲရန် အချက်အလက် သိပ္ပံပညာရှင်များ၊ အင်ဂျင်နီယာများ၊ နယ်ပယ်ကျွမ်းကျင်သူများ၊ နှင့် ပြောင်းလဲမှုခေါင်းဆောင်များ၏ အရောအနှောလိုအပ်သည်။ ကုမ္ပဏီများစွာတွင် ဤပရိုဖိုင်များ မလုံလောက်ပါ။ AI ကျွမ်းကျင်သူများကို ငှားရမ်းခြင်းသည် ယှဉ်ပြိုင်မှုရှိပြီး စရိတ်များသောကြောင့်၊ ရှိပြီးသားဝန်ထမ်းများကို ကျွမ်းကျင်မှုမြှင့်တင်ခြင်းသည် နှေးကွေးပါသည်။ ထို့အပြင် နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများအပြင် အလယ်အလတ်မန်နေဂျာများနှင့် အရှေ့တန်းဝန်ထမ်းများသည် AI ကိရိယာများနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်သည် (ဥပမာ AI အကြံပြုချက်များကို ဘယ်လိုဖျော်ဖြေရမလဲ၊ AI စနစ်များကို ဘယ်လိုမေးမြန်းရမလဲ စသဖြင့်)။ ဝန်ထမ်းများ AI ကို နားမလည်ပါက မယုံကြည်ခြင်း သို့မဟုတ် မလုံလောက်စွာ အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော အကျိုးကျေးဇူးများကို ဖျက်ဆီးပစ်သည်။ ခေါင်းဆောင်ကုမ္ပဏီများသည် ကျွမ်းကျင်မှုမြှင့်တင်ရေးအစီအစဉ်များနှင့် အထက်တန်းသင်တန်းများတွင် အားကျိမ်းထိုးဖွယ်ကောင်းစွာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံပြီး အတွင်းရေးအဖွဲ့ "AI အကယ်ဒမီ" များကို ထူထောင်ခဲ့သည်။ ဤသည်မှာ AI ဖြေရှင်းချက်အသစ်များကို စတင်မိတ်ဆက်သောအခါ ဝန်ထမ်းများသည် ၎င်းတို့ကို နေ့စဉ်အလုပ်များထဲသို့ ထည့်သွင်းရန် ပြင်ဆင်ပြီး အတားအဆီးမရှိသောအခြေအနေကို သေချာစေသည်။
• ဒေတာ၊ နည်းပညာနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံပြဿနာများ: အဆိုပါအတိုင်း၊ ဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ရရှိနိုင်မှုသည် အခြေခံဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံကို ခေတ်နှင့်တပြေးညီမထားသော ကုမ္ပဏီများသည် AI ကို စမ်းသပ်ရန်တောင် အခက်အခဲရှိသည်၊ အကြောင်းမှာ အဲလ်ဂိုရီသမ်များသည် ရရှိနိုင်သော၊ သန့်ရှင်းသော ဒေတာ၏ အကြီးအကျယ်လိုအပ်လို့ဖြစ်သည်။ ဒေတာစနစ်များကို သီးခြားထားခြင်း၊ နည်းပညာဗဟိုများဟောင်း၊ နှင့် ကွန်ပျူတာကောင်းတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်မရှိခြင်းတို့သည် AI အတိုင်းအတာများကို ဖျက်ဆီးပစ်သည်။ ထို့အပြင် ကုမ္ပဏီအတိုင်းအတာတွင် AI ကို တင်သွင်းရန်အတွက် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ရန်စနစ်များလိုအပ်သည် (ကျွန်ုပ်တို့၏ ခန့်မှန်းချက်များက သိပ်တိကျပါသလား?)၊ မော်ဒယ်များကို ဒေတာအသစ်ဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ရန်လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ နှင့် မော်ဒယ်အသုံးပြုမှုကို စီမံရန် အခွင့်အရေးများ (ဥပမာ အကြွေးချေးဆုံးဖြတ်ချက်များကို လုပ်သော AI သည် မျှတပြီး လိုက်နာမှုရှိကြောင်းသေချာစေရန်) လိုအပ်သည်။ ဤအရာများသည် MLOps နှင့် AI အုပ်ချုပ်မှုအောက်တွင် ကျရောက်ပြီး - ကုမ္ပဏီများစွာသည် ဆန်းသစ်မှု မရှိသေးပါ။ တစ်ခု survey မှာ "ROI ကို သက်သေပြရန် အခက်အခဲ" ဟု အဓိကအကြောင်းပြချက်ဖြစ်ပြီး MLOps မှာ ရင်းနှီးငွေလုံးဝ မရှိခြင်း ဖြစ်ပြီး၊ ဤသည်မှာ အခြေခံအဆောက်အအုံမရှိခြင်းကြောင့် ROI ကို ရှာဖွေရန် ခက်ခဲသည်ကို ဦးစားပေးပြောသည်၊ ဒါပေမယ့် ROI ရှင်းလင်းမှုမရှိခြင်းကြောင့် အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ဘတ်ဂျက်ရရှိရန် ပိုခက်ခဲသည်ကို ပြောသည်။ ဤဂေါ်ဒီယန်ခေါက်ကို ဖြတ်ပစ်ရန်အတွက် ပေါ်လွင်သော ခေါင်းဆောင်မှုသည် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်လိုအပ်သည်။
• အန္တရာယ်၊ လုံခြုံရေးနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းစိုးရိမ်ချက်များ: စီးပွားရေးလုပ်ငန်း AI ကို လက်ခံသုံးစွဲရန် အန္တရာယ်များနှင့်ပတ်သက်သော စိုးရိမ်ချက်များကြောင့် နှေးကွေးစေသည် - စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း၊ သို့မဟုတ် စည်းကမ်းမဲ့ဖြစ်နိုင်မှုတို့ဖြစ်သည်။ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းရှိသော ရှေ့ပြေးလုပ်ငန်းများ (ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေးစသည်) သည် AI ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဥပဒေနှင့်ကိုက်ညီပြီး စစ်ဆေးနိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။ စျေးကွက်ထဲတွင် အပြစ်မဲ့သော AI တစ်ခုသည် မတော်တဆ သက်ကြီးမားသောအမှားတစ်ခုလုပ်ပေမယ့် PR အဝင်ဖြစ်နိုင်သည်။ သင့်လျော်သော စောင့်ကြည့်မှုမရှိပါက AI စီမံကိန်းများသည် လိုက်နာမှုဌာနများ သို့မဟုတ် ဥပဒေကြောင့် မလုပ်ဆောင်နိုင်ဘဲဖြစ်နိုင်သည်။ အောင်မြင်သော လက်ခံသူများကို ခွဲခြားသောအရာမှာ သူတို့သည် ဤစိုးရိမ်ချက်များကို အုပ်ချုပ်မှုဘောင်များဖြင့် ရှေ့ပြေးဖြေရှင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သူတို့သည် အထူးသဖြင့် အဓိကဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် "လူသား-အတွင်း" စစ်ဆေးမှုများကို အကောင်အထည် ဖော်ခြင်း၊ အဲလ်ဂိုရီသမ်များတွင် အပြစ်ရှာဖွေရန် စစ်ဆေးမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ AI အကြံပြုချက်များ၏ ဖျော်ဖြေရန်အတွက် အသိပေးခြင်းကို သေချာစေခြင်းဖြစ်သည်။ အတွင်းရေးအဖွဲ့ AI သဘောထားကော်မတီများကို ထူထောင်မှုစတင်နေသည်။ တာဝန်ရှိသော AI အတွက် ကိရိယာများနှင့် အုပ်ချုပ်မှုဘောင်များသည် ပေါ်လွင်လာနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Macaron AI အဖွဲ့သည် AI ကူညီမှုများတွင် လုံခြုံရေးအရသာနှင့် ကိုက်ညီမှု၏ အရေးကြီးမှုကို အထင်အမြင်ရရှိစေပြီး အသုံးပြုသူယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်ရန်မူဝါဒများကို တပ်ဆင်သွားသည်။ လုပ်ငန်းများသည် AI ကို တာဝန်ရှိစွာ သုံးနိုင်ကြောင်း ပြသခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသူများနှင့် စီမံကိန်းကြီးများကို ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သည်။ အဖွဲ့ဝင်များသည် AI ကို ယုံကြည်ပါက ဒါကို ကျယ်ပြန့်စွာ လက်ခံရန် ပိုမိုထောက်ခံပါသည်။

အောင်မြင်သော လက်ခံသူများ မူကွဲလုပ်ဆောင်ခြင်း: ယခင်ကထောက်ပြခဲ့သည့် စာရင်းအင်းများထဲတွင်စိတ်ဓာတ်ကျစရာကောင်းသော်လည်း AI အခြေခံထား၍ အကျိုးကျေးဇူးများအများကြီးရရှိနေသော ကုမ္ပဏီများ ရှိနေပါသည်။ သူတို့က မည်သို့မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်နေကြသနည်း။ သုတေသနနှင့် အမှုအကောင်အထည်ဖော်မှုလေ့လာချက်များအရ အထူးသဖြင့် လေ့ကျင့်မှုရပ်တည်ချက်အချို့ကို ဖော်ပြရမည်။

AI ကိုရှင်းလင်းသောစီးပွားရေးတန်ဖိုးနှင့်ချိတ်ဆက်ခြင်း: စမ်းသပ်မှုအတွက် AI လုပ်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ အောင်မြင်သောကုမ္ပဏီများသည် အထူးသဖြင့် သေချာသောစီးပွားရေးပြဿနာများ သို့မဟုတ် အခွင့်အလမ်းများဖြင့် စတင်သည်။ သူတို့က "AI ကတစ်ဆင့် ဝင်ငွေတိုးချဲ့ခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်လျော့ချခြင်း သို့မဟုတ် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံတိုးတက်စေခြင်းကို ဘယ်လိုကူညီနိုင်မလဲ" ဟုမေးကြပြီး တိုင်းတာနိုင်သော KPI များဖြင့် စီမံကိန်းများကိုလိုက်စားကြသည်။ ဥပမာ၊ "HR မှာ AI သုံးကြရအောင် ဆိုတဲ့ပုံစံမျိုး မဟုတ်ဘဲ၊ "AI အကူအညီကနေဖြင့် ခေါ်ဆိုမှုစင်တာ အလျားလိုက်ကိုင်တွယ်ချိန်ကို ၂၀% လျှော့ချမည်" သို့မဟုတ် "ကြိုတင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဖြင့် ထုတ်လုပ်မှု ရပ်နားချိန်ကို လျှော့ချမည်" ဆိုတာများကို ဦးတည်ထားနိုင်သည်။ သေချာသောတိုင်းတာချက်များ (အချိန်သက်သာခြင်း၊ ပြောင်းလဲမှုတိုးတက်မှု၊ အမှားလျှော့ချမှု စသဖြင့်) ရှိခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ကို တိကျစွာလိုက်နာခြင်းက AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို အာရုံစိုက်ပြီး တာဝန်ယူမှုရှိစေသည်။ ထို့အပြင် အားပေးမှုရရန်လည်း ကူညီသည် - မျက်မှောက်ဝန်ထမ်းများအနေဖြင့် AI ကိရိယာတစ်ခုက သူတို့အလုပ်ကို ပိုမိုလွယ်ကူစေခြင်း သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များ ပျော်ရွှင်စေခြင်းကိုတွေ့ရသောအခါ၊ သူတို့သည် မယုံကြည်သူများထက် အားပေးသူများဖြစ်လာကြသည်။

စတင်ရာမှာ သေးငယ်စွာစတင်ပြီး၊ အမြန်တိုးချဲ့ပါ: အောင်မြင်သော အဖွဲ့အစည်းများသည် AI ကို သေးငယ်သော အတိုင်းအတာဖြင့် စမ်းသပ်စတင်လေ့ရှိပြီး၊ ပထမနေ့ကစပြီး အမြန်တိုးချဲ့ရန် အစီအစဉ်တစ်ရပ်ရှိ နေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် စမ်းသပ်မှုများကို ဖြေရှင်းနည်းကို ပြုပြင်ရန်နှင့် တန်ဖိုးကို သက်သေပြရန် လေ့လာသင်ယူခြင်းအဆင့်များအဖြစ် ရှုမြင်ကြပြီး၊ ရလဒ်များကောင်းမွန်ပါက အကျယ်တဝင့် အမြန်အောင်မြင်စွာ အသုံးချရန် ရွှေ့ပြောင်းကြသည်။ အရေးကြီးသည်မှာ၊ တိုးချဲ့မှုအဆင့်အတွက် ဘတ်ဂျက်နှင့် အစီအစဉ်ပြုစုထားကြသည် (POC သာမက)။ ၎င်းသည် တိုးချဲ့နိုင်သော အဆောက်အအုံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အပိုင်းပိုင်းများ (IT, ဒေတာ, စီးပွားရေးဌာန အားလုံးပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း) ကိုစောစောစီးစီး တည်ဆောက်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဥပမာတစ်ခုအနေနှင့်၊ ဘဏ်တစ်ခုသည် တစ်ကမ္ဘာလုံး၌ AI လိမ်လည်မှုကာကွယ်ရေးစနစ်ကို စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး၊ အမှားအယွင်းနှုန်းလျော့နည်းသွားသောကြောင့် တစ်နှစ်အတွင်း ၂၀ ကျော်နိုင်ငံများတွင် ဖြန့်ချိခဲ့ပြီး၊ စမ်းသပ်မှုအတွင်းကစားနည်းများနှင့် အတွင်းပိုင်းအထောက်ခံသူများကို ပြင်ဆင်ထားခဲ့သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

အင်ဖရာစနစ်နှင့် ကိရိယာများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံပါ: AI အထူးကျွမ်းကျင်သူများသည် "ရေနံပိုက်လိုင်း" တွင် လျှော့နည်းခြင်းမရှိပါ။ ဒေတာကိုစုစည်း၍ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ဆောင်ရန် ဒေတာကန်များ သို့မဟုတ် ခေတ်မီဒေတာဂိုဒေါင်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံကြပြီး၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် တင်သွင်းခြင်းအတွက် မိုဃ်းတိမ်ပလက်ဖောင်းများ သို့မဟုတ် အမြင့်စွမ်းဆောင်ရည်ရှိကွန်ပျူတာများကိုအသုံးပြုကြသည်၊ ထို့အပြင် MLOps ကိရိယာများကိုမော်ဒယ်ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှု၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် AI မော်ဒယ်များ၏ ဆက်လက်တင်သွင်းခြင်းအတွက် ထည့်သွင်းအသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းသည် ထိုဝန်ဆောင်မှုများအတွက် အထူးကျွမ်းကျင်သော နည်းပညာပံ့ပိုးသူများ သို့မဟုတ် မိုဃ်းတိမ်ရောင်းချသူများနှင့် မကြာခဏ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ရသည်ကိုလိုအပ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် အတိုင်းအတာကျမှုတို့ကိုရရှိသည်- ခိုင်မာသောကျောရိုးတစ်ခုဖြင့် AI အသုံးပြုမှုအသစ်တစ်ခုကို ထည့်သွင်းရခြင်းမှာ ပိုမိုလွယ်ကူလျင်မြန်လာသည်။ ၎င်းနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သော ဒီလိုအဖွဲ့အစည်းများသည် အခုပဲရရှိနိုင်သည့် အင်ဖရာစနစ်ပေါ်တွင် AI လုပ်ရန်ကြိုးစားခြင်းသည် အသုံးပြုသူများ သို့မဟုတ် ဒေတာများ ပိုများလာသောအခါ အကန့်အသတ်တွေနှင့် တွန်းလှန်ရင်း စမ်းသပ်မှုများ ပျက်ကျသွားကြသည်။

အရည်အချင်းရှိသူများနှင့် အလုပ်အဖွဲ့များကို ဖွံ့ဖြိုးစေခြင်း: ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွမ်းကျင်မှုတိုးတက်ရေးအကြောင်းကို ထိတွေ့ဖူးပါသည် - ထို့အပြင် အောင်မြင်သော AI အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူများအကြား အခွဲခွာမှုများကို ဖျက်သိမ်းကြသည်။ သူတို့သည် နယ်ပယ်ပေါင်းစုံ အဖွဲ့များကို ဖန်တီးကြသည်၊ ဥပမာအားဖြင့် အရောင်းကဏ္ဍကျွမ်းကျင်သူနှင့် စက်မှုသင်ယူအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေး အာလ်ဂို့ရစ်သင် တစ်ခုတွင် အတူတကွ အလုပ်လုပ်ကြသည်၊ တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး သင်ယူမှုရှိသည်။ ၎င်းသည် AI ဖြေရှင်းချက်သည် လုပ်ငန်းဘက်အနေအထားနှင့် သင့်လျော်စေရန်အရေးကြီးသည်ကို သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူများကို နည်းပညာပိုင်းတွင် ပိုမိုကျွမ်းကျင်စေပြီး နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများကို နယ်ပယ်အတွင်းခံစားမှုရရှိစေသည်။ ထို့ပြင် AI တွင် ဦးဆောင်သော ကုမ္ပဏီများသည် အများအားဖြင့် AI သို့မဟုတ် ဒေတာသိပ္ပံအထူးပြုဌာန တစ်ခုရှိပြီး အကောင်းဆုံးလေ့လာမှုပုံစံများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပြီး အတွင်းရေးအကြံပေးမှုများပေးသည်၊ များစွာသောဌာနများတွင် ထပ်ခါထပ်ခါအသုံးပြုရန် ပလက်ဖောင်းများ သို့မဟုတ် စက်ကိရိယာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့တိုင်းသည် အကွပ်ဗျာများကို ပြန်လည်ဖန်တီးခြင်းမှ ကာကွယ်ပြီး စုစုပေါင်းလက်ခံမှုကို မြန်ဆန်စေသည်။

အကြီးအကဲများ၏ ထောက်ခံမှုနှင့် အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို စီမံခန့်ခွဲမှု: နောက်ဆုံးတွင်၊ အထက်ပါ အရာများသည် ခိုင်မာသော ခေါင်းဆောင်မှု မရှိဘဲ ဖြစ်ပေါ်လာမည်မဟုတ်ပါ။ AI ကို အောင်မြင်စွာ ယူဆောင်သူများတွင် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း AI ၏ အခန်းကဏ္ဍအတွက် ရင်သပ်ရှုမောဖွယ် ရှုထောင့်ကို ဖျော်ဖြေရန်နှင့် ပြောင်းလဲမှုကို တက်ကြွစွာ စီမံခန့်ခွဲရန် ခေါင်းဆောင်များ ရှိပါသည်။ ဒါသည် ဝန်ထမ်းများအား AI သည် သူတို့၏ အလုပ်ကို တိုးတက်မြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်ကြောင်း (နှင့် အလုပ်များကို လျှော့ချခြင်းသာ မဟုတ်ပါကြောင်း) ပြတ်သားစွာ ဆက်သွယ်ပေးခြင်း၊ ဝန်ဆောင်မှုအစီအစဉ်များနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများနှင့် အမှန်တကယ်မျှော်မှန်းချက်များ သတ်မှတ်ခြင်း၊ အချက်အလက် အခြေပြု ချက်ချင်းဆုံးဖြတ်ချက်များကို မြှင့်တင်ပေးသော ယဉ်ကျေးမှုကို တိုးတက်အောင်လုပ်ခြင်းကို အဓိကထားပါသည်။ သူတို့သည် AI စီမံကိန်း အောင်မြင်မှုများကို အောင်မြင်မှုအဖြစ် အားပေးကြပြီး၊ မအောင်မြင်မှုများကို သင်ခန်းစာ အခွင့်အလမ်းအဖြစ် ရိုးသားစွာ ပြောကြသည်။ C-suite သည် ရှေ့မှောက်တွင် ပါဝင်သောအခါ၊ ဥပမာ၊ CEO သည် မြို့နယ်အစည်းအဝေးများတွင် AI စီမံကိန်းများကို ဆွေးနွေးခြင်း၊ သို့မဟုတ် Chief AI Officer ကို ခန့်အပ်ခြင်းသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခုလုံးအတွက် AI သည် အရေးကြီးသော ဦးစားပေးမှုဖြစ်ကြောင်း၊ ယာယီစမ်းသပ်မှု မဟုတ်ကြောင်း အချက်ပြသည်။

ရှေ့ကို ကြည့်ခြင်း

၂၀၂၅ ခုနှစ်ရောက်ရှိလာတဲ့အချိန်မှာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွေမှာ AI ကို လက်ခံအသုံးပြုမှုဟာ အရေးကြီးတဲ့အချိန်ရောက်ရှိလာပါတယ်။ ဟိုင်းပျ ကနေ သေချာစွာ တန်ဖိုး ရှိဖို့ ဘယ်လိုလုပ်ရမလဲဆိုတာကို ပြန်လည်ထင်ရှားလာပါတယ်။ ကောင်းတဲ့သတင်းကတော့ အောင်မြင်မှုရရှိဖို့ အချက်တွေကို ပိုမိုနားလည်လာပြီး အရင်းအမြစ်တွေကလည်း ကျယ်ပြန့်လာပါတယ်။ ကြီးမားတဲ့ AI သုတေသနသမားအဖွဲ့တွေမလိုဘဲ ကုမ္ပဏီတွေက ချိတ်ဆက်နိုင်တဲ့ အစီအစဉ်ပြုလုပ်ပြီးသား မော်ဒယ်တွေနဲ့ API တွေ ပိုများလာပါတယ် (ကွန်ပျူတာရုပ်ပုံသိမြင်မှုဝန်ဆောင်မှုတွေကနေ ကြီးမားတဲ့ဘာသာစကားမော်ဒယ် API တွေအထိ). ထို့အပြင် ပေါင်းစပ်ရေးနည်းပညာပလက်ဖောင်းတွေနဲ့ နည်းပညာမလိုအပ်တဲ့ AI ကိရိယာများ (ပြီးခဲ့သည့် ဘလော့ဂ်တွင် ဆွေးနွေးခဲ့ပါသည်) လည်း ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ အသုံးပြုနိုင်အောင် လျှော့ချထားတဲ့ နည်းပညာဖြင့် အကူအညီပေးနိုင်ပါတယ်။ ချုပ်ဆိုရမယ်ဆိုရင် ဝင်ရောက်ရန် အတားအဆီးက ပိုမိုလျော့နည်းလာပါတယ်။

သို့သော် AI ကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခု၏ အဖွဲ့အစည်းထဲသို့ အမှန်တကယ် ထည့်သွင်းခြင်းသည် အမြတ်အစွန်း သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းပန်းတိုင်ရလဒ်များကို အမြဲတမ်း ဦးဆောင်ပေးနိုင်စေရန် ဝေးလံသော ခရီးလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပါမည်။ AI ခေါင်းဆောင်များနှင့် နောက်ကျသူများကြားတွင် ကွာဟချက်သည် လာမည့်နှစ်များအတွင်း ကျယ်ပြန့်နိုင်ပါသည်။ တဖက်에서는 2023-2024 ကို လေ့လာသင်ယူချိန်အဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး ယခုအခါ AI ကို ယခင်ကထက် ပိုမိုအကြီးစားဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေသော ကုမ္ပဏီများကို တွေ့မြင်ရပါမည်။ ထိုကုမ္ပဏီများသည် ထိရောက်မှု၊ ဖောက်သည်အမြင်၊ နှင့် ဆန်းသစ်မှုတို့တွင် ယှဉ်ပြိုင်မှုအားသာချက်များ ရရှိနေကြသည်။ ထိုနှစ်ဦးသည် မဟုတ်သည့် တစ်ဖက်တွင် မဟာဗျူဟာ သို့မဟုတ် တာဝန်ယူမှု မရှိဘဲ AI ကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သော ကုမ္ပဏီများသည် ငြိမ်နေကြ သို့မဟုတ် နောက်ပြန်လှည့်နိုင်ပြီး အာဂျိုင်းရှိသော ယှဉ်ပြိုင်မှုရှိသော ကုမ္ပဏီများသည် AI ကို အသုံးပြု၍ သူတို့ကို ကျော်လွန်နိုင်ပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ AI ကို လက်ခံအသုံးပြုခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေသည်ဟု မေးခွန်းမရှိတော့ပါ - လေ့လာမှုများအရ AI ပြင်ဆင်ထားသော ကုမ္ပဏီများသည် ကြိုးစားအားထုတ်မှုတွင် ကြိုးပြိုင်နေကြသည်။ ယခုမေးခွန်းမှာ AI ၏潜力ကို အဖြစ်မှန်အဖြစ်ပြောင်းလဲရန် အဖွဲ့အစည်းအတွက် ခက်ခဲသောအလုပ်ကို ဆောင်ရွက်နိုင်သော လုပ်ငန်းများသည် မည်သည့်အရာများဖြစ်မည်နည်း။ နည်းပညာ၏အားသာချက်များကို ရှင်းလင်းသော ရည်မှန်းချက်နှင့် အကောင်းမြင်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုတို့ကို ဖြည့်စည်းထားသော အမေရိကန်နှင့် အာရှတိုက်ရှိသူများသည် ဤခေတ်သစ်တွင် အရှိန်အဟုန်ကိုချိန်ညှိနိုင်သည်ဟု အလားအလာရှိသည်။ သူတို့သည် ဆန်းသစ်မှု økosystem အားကောင်းစွာခံစားရပြီး (အာရှဖြစ်စဉ်တွင်) ခေတ်မီစေရန် ထိပ်တန်းစီမံခန့်ခွဲမှုဖြစ်သော ဆန္ဒအားကောင်းချင်စိတ်ကို ရရှိကြသည်။ သို့သော် အခဲအခဲရှိသော်လည်း မည်သည့် ဒေသတွင်ရှိသော်လည်း အဖွဲ့အစည်းမဆို မှန်ကန်သော လမ်းစဉ်ဖြင့် အောင်မြင်နိုင်သည်။

အဆုံးသတ်အဖြစ်၊ AI စမ်းသပ်မှုအချိန်ကနေ AI အကောင်အထည်ဖော်မှုအချိန်သို့ ရောက်ရှိလာပြီဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းများသည် နောက်ထပ်ထင်ရှားသော အယ်ဂိုရစ်သည်မျှော်လင့်ခြင်းမှ ကျော်လွှားပြီး AI အရွယ်အစားတွင် ဖွံ့ဖြိုးနိုင်ရန် အခြေခံအုတ်မြစ်များကို တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်သည် - ဒေတာ၊ လူများ၊ ကြိုးစားမှုများ။ လမ်းကြောင်းသည် လွယ်ကူခြင်းမရှိပါ၊ အခုထိ များစွာအကျပ်အတည်းကို ရင်ဆိုင်ခဲ့ကြရသည်ကို သက်သေပြသည်။ သို့သော် ဆုကြေးငွေသည် အဲဒီမှာရှိနေဆဲဖြစ်သည် - AI အားဖြင့် အစွမ်းထက်စွမ်းဆောင်ရည်၊ မတူကွဲပြားသော ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများနှင့် ထုတ်ကုန်အခွင့်အလမ်းအသစ်များ။ စီမံကိန်းအတွေးအခေါ်များနှင့် ခေါင်းဆောင်မှုခိုင်မာမှု၊ နှင့် အစောပိုင်းမှားယွင်းမှုများမှ သင်ယူလိုစိတ်ဖြင့်၊ ကုမ္ပဏီများသည် AI အမြဲတမ်းသက်ရောက်မှုမှ အကြောင်းအရာဝေးလှည့်ရာကနေ ကျော်လွှားနိုင်သည်။ 2025 ခုနှစ်သည် AI အကြောင်းကိုသာ ပြောဆိုသူများနှင့် လုပ်ငန်းကိုအပြည့်အဝ AI ဖြင့်ပြုပြင်ပြောင်းလဲနေသူများကို ခြားနားစေရန် အရေးကြီးသောနှစ်ဖြစ်နေပါမည်။ စိန်ခေါ်မှုများကို တိုက်ရိုက်ရင်ဆိုင်ပြီး AI ခေါင်းဆောင်များ၏ လမ်းညွှန်ချက်ကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် မည်သည့်လုပ်ငန်းမှမဆို အားထုတ်မှုများမှ စတင်၍ AI အောင်မြင်မှုအထိ အမြန်တိုးတက်နိုင်သည်။