บริษัทเทคโนโลยีมีการดักฟังข้อมูลการสนทนาเราหรือไม่

84015187_1620190491461618_2111547772598484992_o

ผมเคยสนทนากันในบ้านว่าสนใจสินค้ายี่ห้อหนึ่ง หลังจากนั้นอีกวันหนึ่งก็พบเห็นโฆษณาของสินค้านั้นในโซเชียลมีเดียที่ใช้อยู่เป็นประจำ ทั้งๆ ที่ผมเองไม่เคยค้นหาข้อมูลในอินเทอร์เน็ตเกี่ยวกับสินค้านั้นเลย เคยได้พูดคุยกับเพื่อนบางคนก็บอกว่าเจอเหตุการณ์คล้ายๆ กัน และเมื่อค้นบทความต่างๆ ก็จะพบหลายๆ เรื่องที่เขียนออกมาในทำนองนี้แล้วตั้งคำถามว่า โทรศัพท์หรืออุปกรณ์ในบ้านของเราแอบดักฟังเราเพื่อการโฆษณาจริงหรือไม่

ในโลกยุคปัจจุบันมีการนำระบบเอไอมาทำการโฆษณาให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย แต่การที่ระบบเอไอ จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละบุคคลได้จำเป็นต้องมีการสะสมข้อมูลพฤติกรรมของแต่ละบุคคล เช่น ข้อมูลการเล่นอินเทอร์เน็ต ข้อมูลการเลือกสินค้า ข้อมูลการใช้โซเชียลมีเดีย ซึ่งจะไม่แปลกใจหากข้อมูลเหล่านั้นได้มาจากการที่คนๆ นั้นใช้อินเทอร์เน็ตโดยตรง แต่หากเป็นการสนทนากันเองหรือการพูดคุยโทรศัพท์ก็อาจกลายเป็นการละเมิดสิทธิส่วนบุคคล

ปัจจุบันอุปกรณ์ส่วนบุคคลจำนวนมากเชื่อมต่ออยู่กับอินเทอร์เน็ตและสามารถส่งข้อมูลไปเครื่องเซิร์ฟเวอร์ของเจ้าของผลิตภัณฑ์ที่อาจอยู่ต่างประเทศ ดังเช่น

  • Wearable Device หรือนาฬิกาอัจฉริยะ อาจส่งข้อมูลการออกกำลังกาย การเต้นของชีพจร การหลับนอนของเรา
  • กล้องอัจฉริยะ อาจส่งข้อมูลภาพต่างๆ ที่ตรวจจับอยู่
  • อุปกรณ์อัจฉริยะในบ้าน อาจส่งข้อมูลการทำงานของอุปกรณ์ เช่น การเปิดการปิดประตูบ้าน หรือความเคลื่อนไหวต่างๆ ในบ้าน

ซึ่งบริษัทเจ้าของผลิตภัณฑ์จะมีข้อมูลเหล่านั้นจำนวนมากเก็บอยู่ และหากไม่มีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่ดีพอบริษัทเหล่านั้นก็สามารถจะนำข้อมูลของเราไปวิเคราะห์เพื่อประโยชน์อื่นๆ ได้

และยิ่งเมื่อมาพิจารณาถึงอุปกรณ์ IoT ใหม่ๆ เช่น ลำโพงอัจฉริยะ อย่าง Google Home หรือ Amazon Echo ที่เราสามารถสั่งงานด้วยเสียงได้ ก็จะรู้สึกเสมือนว่าอุปกรณ์เหล่านี้รอฟังคำสั่งเราที่เป็น Trigger Voice เช่น OK Google หรือ Hey Alexa ตลอดเวลา ทำให้อดคิดไม่ได้ว่าบริษัทเหล่านี้เก็บข้อมูลมหาศาลไว้เพื่อวิเคราะห์หรือไม่ เช่นกันกับทีวีอัจฉริยะหรือกล้องอัจฉริยะที่อาจเก็บภาพเคลื่อนไหวของเราตลอดเวลา และสามารถนำไปวิเคราะห์ได้ หรือแม้แต่ App ที่ติดตั้งลงในมือถือก็สามารถที่จะแอบเก็บข้อมูลการสนทนาเราไปวิเคราะห์ได้เช่นกัน

are-you-being-listened-to-0001-alt-416x416

แม้บริษัทใหญ่ๆ อย่าง Facebook หรือ Google ต่างออกมายืนยันว่า ไม่เคยใช้วิธีการฟังเสียงจากโทรศัพท์หรืออุปกรณ์อื่นแล้วนำข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้วิเคราะห์เพื่อการโฆษณาก็ตาม แต่สิ่งที่ปรากฏจากโฆษณาเกิดจากการใช้อัลกอริทึมที่นำข้อมูลการใช้อินเทอร์เน็ตของเรา เช่น การโพสต์ การค้นหาข้อมูล ตำแหน่งของเรา รูปภาพ ตลอดจนข้อมูลเพื่อนๆ ของเรามาวิเคราะห์พฤติกรรม ซึ่งปฏิเสธไม่ได้ว่าบริษัทเหล่านี้ติดตามข้อมูลของเราตลอดเวลาจนทำให้มีข้อมูลจำนวนมาก

ยิ่งเมื่อพิจารณาถึงอุปกรณ์ต่างๆ ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตก็ยิ่งน่าเป็นห่วงว่า เราถูกติดตามมากขึ้น และความเป็นส่วนตัวหายไป บริษัทผู้ให้บริการเริ่มทราบว่า เราอยู่ที่ใด เคลื่อนไหวอย่างไร พักผ่อนมากหรือไม่ ที่บ้านมีใครอยู่หรือไม่ ตลอดจนอาจทราบว่ามีการสนทนาเรื่องใด ดังนั้นการใช้อุปกรณ์เหล่านี้แม้จะสร้างความสะดวกสบาย สร้างบ้านอัจฉริยะ เมืองอัจฉริยะ อาจได้คุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น แต่ก็อาจต้องแลกมาด้วยความเป็นส่วนตัวที่สูญหายไป 

ดังนั้นแนวโน้มเทคโนโลยีเรื่องอุปกรณ์อัจฉริยะที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตก็เริ่มมีการกล่าวถึงการนำข้อมูลมาประมวลผลโดยตรงที่อุปกรณ์โดยไม่ต้องส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการ เช่น อุปกรณ์อัจฉริยะที่สามารถจดจำใบหน้าจะเก็บข้อมูลใบหน้าผู้คนต่างๆ ไว้ที่อุปกรณ์โดยตรง หรือลำโพงอัจฉริยะไม่ควรมีการส่งเสียงสนทนากลับไป ทั้งนี้ก็เพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล

 ในปัจจุบันเรื่องการใช้ข้อมูลกำลังเป็นเรื่องที่สำคัญมากโดยเฉพาะเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการที่องค์กรต่างๆ นำข้อมูลของลูกค้ามาใช้ประโยชน์ ทำให้ทุกคนมีความกังวลต่อความปลอดภัยและความเสี่ยงจากการถูกใช้ข้อมูลเหล่านี้ จึงต้องมีการสร้างความเชื่อมั่นโดยต้องมีความโปร่งใสในเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และต้องมีจริยธรรมดิจิทัล (Digital Ethics) 

นอกจากนี้ก็ยังมีความกังวลในเรื่องการพัฒนาระบบเอไอที่ต้องสามารถอธิบายได้ โดยจะต้องบอกได้ว่านำข้อมูลใดมาใช้ มีการพัฒนาและสอนระบบเอไออย่างไร ระบบเอไอที่ได้มาต้องสามารถติดตามและตรวจสอบได้ว่ามีการใช้งานอย่างไร ซึ่งหากเรายังไม่สามารถอธิบายเรื่องความโปร่งใสของการใช้ข้อมูลหรือการทำระบบเอไอดีพอ สุดท้ายทุกคนคงอาจหนีออกจากการใช้ระบบอัจฉริยะต่างๆ เหล่านี้

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

(บทความนี้ปรับปรุงจากคอลัมน์ประจำทุกวันศุกร์ที่ผมเขียนในกรุงเทพธุรกิจhttps://tinyurl.com/bkk-biznews)

มอง 10 เทคโนโลยีเด่นปีหน้า และแนวทางที่องค์กรต่างๆต้องปรับตัว

Screenshot 2019-12-31 14.38.39

ปีที่ผ่านมาเราได้เห็นองค์กรต่างๆให้ความสนใจในเรื่องของเทคโนโลยีดิจิทัลมากขึ้น มีการพูดถึง Digital Disruption และการทำ Digital Transformation ในแง่ของเทคโนโลยีถ้าดูผิวเผินก็อาจไม่แตกต่างจากเดิมมากนัก เทคโนโลยีหลักๆก็ยังพูดถึงเรื่องของ Cloud, Mobile, Big Data, AI หรือ IoT แต่จริงๆแล้วเราเริ่มให้การเปลี่ยนแปลงมากขึ้นจากความต้องการของผู้ใช้งาน ทั้งในแง่ของคว่ามรวดเร็วในการประมวลผล ความปลอดภัยในการใช้งาน และความง่ายต่อการใช้งาน ทำให้มีมุมมองในการนำเทคโนโลยีมาประยุกต์อย่างต่อเนื่อง

สำหรับแนวโน้มเทคโนโลยีปี 2020 ผมได้รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆและกล่าวบรรยายในงานสัมมนา Digital Trends 2020 ว่าเราจะเห็นเรื่องหลักๆอยู่ 10 ด้าน และสำหรับในปีหน้าองค์กรควรจะต้องตระหนักถึงเรื่องต่างเหล่านี้ และจะต้องเตรียมตัวอย่างไรบ้าง ดังนี้

1. การเข้าสู่ยุคของเทคโนโลยีชุดใหม่ DARQ

โลกในปัจจุบันกำลังมีการเปลี่ยนแปลงจากยุคดิจิทัล (Digital Era) ไปสู่ยุคหลังดิจิทัล (Post-Digital Era) โดยยุคดิจิทัลองค์กรที่จะแข่งขันได้ ต้องลงทุนเน้นกลุ่มเทคโนโลยีที่เรียกว่า SMAC กล่าวคือ โซเชียล โมบาย อนาไลติกส์ และคลาวด์ เพื่อสร้างความแตกต่าง ขณะที่ยุคหลังดิจิทัลกลุ่มของเทคโนโลยีที่จะกลายเป็นตัวเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลง และช่วยผลักดันให้องค์กรเกิดขีดความสามารถใหม่ๆ ในการแข่งขันจะกลายเป็นกลุ่มที่เรียกว่า DARQ ซึ่งย่อมาจากเทคโนโลยีต่างๆ ดังนี้

  • Distributed ledger technology เทคโนโลยีบัญชีบันทึกข้อมูลอย่าง Blockchain ที่จะช่วยให้องค์กรหรือบุคคลต่างๆ ทำธุรกรรมและเชื่อมโยงกันได้โดยไม่จำเป็นต้องมีคนกลาง
  • Artificial Intelligence (AI) การนำปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาจากข้อมูลมหาศาลมาใช้ในกระบวนการทำงานต่างๆ
  • Extended Reality เทคโนโลยีจำลองภาพบรรยากาศจริง อย่าง Virtual Reality หรือ Augmented Reality
  • Quantum Computing ระบบคอมพิวเตอร์ที่ทำงานด้วยศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับทฤษฎีควอนตัมฟิสิกส์ ที่จะสามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลได้มหาศาล

ดังนั้นในช่วง 3 ปีข้างหน้าสถานการณ์จะไม่เป็นเช่นเดิม องค์กรจำเป็นจะต้องให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีกลุ่ม DARQ ต้องตระหนักถึงความพร้อมขององค์กร ประเมินศักยภาพในการเข้าถึงเทคโนโลยีเหล่านี้ ต้องพัฒนาทักษะของบุคลากรเพื่ิอรองรับเทคโนโลยีดังกล่าว และวางแนวทางในการนำเทคโนโลยี DARQ มาใช้เพื่อปรับโฉมอุตสาหกรรมที่กำลังเปลี่ยนไป

2. 5G Network

เทคโนโลยี 5G ไม่เพียงแต่จะทำให้ความเร็วของการใช้อินเตอร์เน็ตเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล แต่ยังจะทำให้มีจำนวนอุปกรณ์เชื่อมต่อได้มากขึ้นและจะช่วยลด Latency ในการส่งข้อมูล การเข้ามาของ 5G จะทำให้ธุรกิจต่างๆมีช่องทางการให้บริการที่แตกต่างจากเดิมได้มากขึ้น และจะเปิดโอกาสให้มีการสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่ๆ อย่างเช่นสมัย 4G เข้ามา ก็สามารถสร้างบริการใหม่ๆอย่าง Mobile banking, Mobile commerce หรือ Food delivery ได้ ทั้งนี้อุตสาหกรรมด้านต่างๆจะเติบโตขึ้น แต่อาจไม่ใช่รูปแบบเดิมๆเช่น สื่อทีวีก็อาจกลายเป็น Streaming TV หรือ ค้าปลีกก็อาจเป็น M-Commerce

ในปัจจุบันมี Telecom Operator กว่า 102 รายทั่วโลกที่ให้บริการ 5G ใน 6,619 เมือง และต้นปีหน้าเราจะเห็นการประมูลสัมปทานคลื่นความถี่ 5G และอาจเรื่มมีการให้บริการ 5G ในบ้านเรา ดังนั้นองค์กรต่างๆควรจะต้องศึกษาแนวทางในการใช้ประโยชน์จากความเร็วอินเตอร์เน็ตที่สูงขึ้น หรือการที่จะมีอุปกรณ์อย่าง IoT  ที่มาเชื่อมต่อเครือข่าย 5G ได้มากขึ้น เพื่อหารูปแบบธุรกิจและบริการใหม่ๆเพื่อรองรับความต้องการของผู้บริโภคที่จะเปลี่ยนไป

3. The Empowered Edge

Edge ในที่นี้หมายถึงเทคโนโลยีอย่าง IoT ซึ่งคาดการณ์ว่าในปี 2023 จะมีอุปกรณ์แบบนี้จำนวนเพิ่มขึ้นถึง 20 เท่า การทำงานของ IoT Platform จะมีองค์ประกอบหลักๆอยู่ 4 ส่วนคือ

  • IoT Devices: ตัวอุปกรณ์เชื่อมต่อ
  • Connectivity: ระบบสัญญาณการเชื่อมต่อเช่น WiFi, 5G
  • Data processing: ระบบการประมวลผลข้อมูล
  • User interface: ส่วนของการใช้งานของผู้ใช้ เช่น App ต่างๆ

ปัจจุบันการทำงานของ IoT จะต้องส่งข้อมูลไปประมวลผลบนระบบคลาวด์  ซึ่งก็จะมีปัญหาเรื่องความล่าช้า ในการส่งข้อมูลและเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล ที่บางครั้งเป็นการส่งข้อมูลส่วนตัวไปเก็บไว้บน Server ของผู้ให้บริการ IoT Platform

Empowered Edge ก็คือ การใช้เทคโนโลยีที่สามารถดึงข้อมูลเข้ามาเก็บไว้ภายในอุปกรณ์ และประมวลผลที่ปลายทางหรือที่อุปกรณ์์เลย เช่น ระบบลำโพงอัจฉริยะสามารถประมวลผลบางส่วนได้ที่ตัวอุปกรณ์ หรือการพัฒนาระบบอย่างเช่น หุ่นยนต์ หรือโดรน ให้มีทรัพยากรในการประมวลผลและเก็บข้อมูลได้มากขึ้นเพื่อที่จะได้เข้าสู่ Edge Computing

ดังนั้นองค์กรต่างๆควรจะต้องเริ่มวางแผนและศึกษาในเรื่องของอุปกรณ์ IoT ที่จะนำมาประยุกต์ใช้และพิจารณาเรื่องของ Edge Computing ซึ่งจะตรงใจกับความต้องการของผู้บริโภคที่ต้องการความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่นระบบ Smart Home ที่เก็บข้อมูลและประมวลผลอยู่ภายในอุปกรณ์

4. Distributed Cloud

แนวโน้มของ Cloud Computing คือเน้นการใช้บริการใหม่ๆที่ทำให้องค์กรต่างๆสามารถสร้างสินค้า บริการ และนวัตกรรมได้รวดเร็วขึ้น ผู้ให้บริการ Cloud รายใหญ่ๆในยุคปัจจุบันกำลังแข่งขันกันพัฒนาบริการใหม่ๆอย่าง Serverless Computing, Kubernetes, AI / Machine Learning services หรือ
Big data services แต่การใช้บริการ Public cloud ยังมีปัญหาเรื่องของ Latency จากการส่งข้อมูลไปยัง Server ไกลๆ เช่น การส่งข้อมูล IoT เป็นต้น และบางครั้งติดที่กฎระเบียบที่ต้องการให้เก็บข้อมูลอยู่ในประเทศ

Distributed Cloud คือบริการของ Public cloud ที่จะเปลี่ยนระบบคลาวด์จากการรวมศูนย์ข้อมูลอยู่ที่เซิฟเวอร์ภายนอกแต่จะกระจายไปยัง Data Center หลายๆ แห่งเพื่อตอบโจทย์เรื่องกฎระเบียบต่างๆ ที่ต้องการให้ข้อมูลและการประมวลผลอยู่ในบริเวณที่ต้องการ และจะช่วยทำให้องค์กรต่างๆสามารถพัฒนานวัตกรรมด้านดิจิทัลอาทิเช่น AI หรือ Big Data ได้รวดเร็วขึ้น

องค์กรต่างๆจะแข่งขันได้จำเป็นต้องสร้างนวัตกรรมอย่างเร็วผ่านบริการ Public Cloud แต่ขณะเดียวกันก็ต้องคำนึงถึงกฎระเบียบต่างๆ ดังนั้นควรจะต้องศึกษาและหาแนวทางพัฒนานวัตกรรมเหล่านี้ผ่าน Distributed Cloud

5. AI Products 

ในปัจจุบันมีอุปกรณ์ AI ต่างๆที่ผู้คนใช้ในชีวิตประจำวันและธุรกิจที่หลากหลายมากขึ้นอาทิเช่น Google Map, Home Assistant, Smart Home, Translator, Chatbot หรือ Product Recommendation ทำให้เริ่มเห็นว่าอุปกรณ์ AI กลายเป็นเรื่องปกติเสียแล้ว

นอกจากนี้อุปกรณ์เอไอก็เริ่มเปลี่ยนจากการทำงานแบบเดี่ยวๆ (Stand alone) มาเป็นการทำงานร่วมกันเช่น อุปกรณ์ Smart Home ก็สามารถสั่งงานผ่านอุปกรณ์ Home Assistant ได้ หรืออุปกรณ์หนึ่งสามารถควบคุมอีกอุปกรณ์หนึ่งได้ หรือเราอาจเคยเห็นตัวอย่างของ Drone Swarms ที่สั่งงานอุปกรณ์ Drone พร้อมกันนับเป็นพันตัว

องค์กรต่างๆจำเป็นจะต้องเร่งศึกษาและนำอุปกรณ์เอไอต่างๆเหล่านี้เข้ามาใช้ในการทำงาน และหาช่องทางในการใช้ประโยชน์เพื่อให้บริการลูกค้า และสร้างศักยภาพในการแข่งขัน

Screenshot 2019-12-31 14.58.20

6. Hyperautomation

ข้อมูลจาก PwC ระบุว่าในปี 2030 ระบบงาน Automation ต่างๆรวมทั้งหุ่นยนต์และเอไอจะสร้างมูลค่า GDP ของโลกถึง 15 ล้านล้านเหรียญ และงานกว่า 44% ในปัจจุบันจะมีความเสี่ยงที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ Automation

การทำ Hyperautomation จะเป็นการผสมผสานกันระหว่าง Machine Learning, Packaged Software และ Automation Tools เพื่อทำให้เกิดระบบงานอัตโนมัติ โดยในปีหน้าจะเห็นเรื่องสำคัญสองด้านคือ

  • การทำระบบอัตโนมัติของงานต่างๆจะมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างมาก
  • จะมีการทำ AI-based Process Automation โดยจะมีการใช้เครื่องมือที่หลากหลายทั้ง Robot Process Automation (RPA) และเครื่องมืออื่นๆ ผสมกัน

องค์กรต่างๆควรที่จะต้องเริ่มวางแผนการทำ Automation สำหรับงานต่างๆในองค์กรและมีการผสมผสานกับการประบุกต์ใช้ AI มากขึ้น

7. Multi-experience

Multi-experience เป็นหนึ่งในแนวโน้มเทคโนโลยี 2020 ของ Gartner ซึ่งระบุว่าในปัจจุบันเราสามารถใช้ระบบดิจิทัลด้วยอุปกรณ์ใดๆก็ได้ หรือโลกก็คือคอมพิวเตอร์ (The World is your computer) ดังนั้นการที่คนจะโต้ตอบ รับรู้ ควบคุมโลกดิจิทัลและแอปพลิเคชันต่างๆ จึงเปลี่ยนจาก Technology-literate People มาเป็น People-literate Technology กล่าวคือ กำลังเปลี่ยนจากการที่ผู้คนจะโต้ตอบคอมพิวเตอร์ที่จุดสัมผัสบริการจุดใดจุดหนึ่ง (Single Touchpoint) กลายเป็นว่าโลกก็คือคอมพิวเตอร์ที่ผู้คนจะมีจุดสัมผัสบริการที่หลากหลาย (Multi Touchpoint) ที่ระบบอินเตอร์เฟสอาจเป็นทั้งระบบเสียง, Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) หรือมีรูปแบบใหม่ๆ

ตัวอย่างเช่น Domino Pizza ได้พัฒนา Customer Experience ที่ใช้แอปในการสั่งอาหาร การสั่งงานด้วยเสียงผ่านลำโพงอัจฉริยะ ระบบติดตามพิซซ่า ระบบ ChatBot รถยนต์ไร้คนขับหรือโดรนในการส่งพิซซ่า ดังนั้นองค์กรต่างๆจำเป็นจะต้องพัฒนาระบบดิจิทัลให้กับผู้ใช้ในทุกๆช่องทางโดยการสร้าง Multi Touchpoint เพื่อรองรับความต้องการของผู้บริโภคที่จะใช้อุปกรณ์ดิจิทัลที่หลากหลาย

8. Democratization of Technology

ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานในเรื่องยากๆได้จากระบบอัตโนมัติโดยแทบไม่ต้องเรียนรู้วิธีใช้งานหรือทฤษฎีมากนัก อาทิเช่น คนทั่วไปสามารถเป็นนักลงทุนได้โดยใช้โปรแกรมการลงทุนอัตโนมัติอย่าง RoboTrading  หรือ คนทั่วไปอาจใช้เครื่องมือที่มีระบบ AIในการวิเคราะห์หรือสร้างโมเดลข้อมูล (Data Model) โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมหรือมีทักษะทางด้าน Data Science ซึ่งเรียกว่า Citizen Data Scientist

หลักการของ Democratization of Technology จะช่วยทำให้เกิด Citizen Access คือใครๆก็สามารถจะใช้เทคโนโลยีได้ โดยแบ่งเป็น 4 ด้านคือ

  • การพัฒนาซอฟต์แวร์ได้โดยอัตโนมัติ
  • การวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ
  • การออกแบบได้โดยอัตโนมัติ  
  • การเข้าถึงองค์ความรู้ได้โดยอัตโนมัติ  

ตัวอย่างของแอปพลิเคชั่นแบบ Democratization ตัวหนึ่งที่ผมใช้เมื่อต้นปีนี้คือ Google AutoML Table ที่ช่วยให้ผมสามารถทำ Data Science โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมแม้แต่บรรทัดเดียว ซึ่งเครื่องมือแบบนี้นับวันจะมีมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นองค์กรต่างๆอาจต้องศึกษาเรียนรู้การใช้โปรแกรมเหล่านี้ เพื่อสร้างศักยภาพการแข่งขันในอนาคต

9. Human Augmentation

การเชื่อมต่อกับผู้ใช้ในโลกดิจิทัลกำลังเปลี่ยนไป จากเดิมที่เราเคยเน้นการใช้แค่ Mouse หรือ keyboard กำลังจะกลายเป็นการติตต่อจากร่างกายเราหรือแม้กระทั่งคลื่นสมองไปยังระบบดิจิทัล หรือที่เรียกว่า Human Augmentation ซึ่งที่ผ่านมาเราก็เริ่มเห็นอุปกรณ์อย่าง Augmented Reality ที่ทำให้ผู้ใช้สามารถเห็นระบบเสมือนจริงแล้ว

นอกจากนี้ก็เริ่มมีอุปกรณ์์ต่างที่มาเชื่อมโยงรับข้อมูลทางกายภาพ (Physical Experience) ของคนเช่น Wearable Device ที่มาวัดการออกกำลังกาย การพักผ่อนของผู้คน หรือแม้แต่อุปกรณ์ที่เป็น Cognitive Augmentation ที่มาใช้วัดคลื่นสมองเพื่อเพิ่มความรู้ความเข้าใจ (Cognitive)และความนึกคิดของผู้คน

ดังนั้นองค์กรต่างๆอาจต้องเริ่มใช้ประโยชน์จากทำ Human Augmentation  เพื่อเชื่อมโยงและทำความเข้าใจกับผู้ใช้ให้ดียิ่งขึ้น

10. Transparency and Traceability

ในปัจจุบันหลายองค์กรให้ความสำคัญกับการพัฒนาระบบ AI และมีการใช้ข้อมูลทั้งขององค์กรและลูกค้ามาเพื่อพัฒนาระบบและวิเคราะห์เรื่องต่างๆ ซึ่งการใช้ข้อมูลกำลังเป็นเรื่องที่สำคัญมากโดยเฉพาะด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) และวิธีการที่องค์กรต่างๆ นำข้อมูลของลูกค้ามาใช้ประโยชน์ ทำให้ทุกคนมีความกังวลต่อความปลอดภัยและความเสี่ยงจากการถูกใช้ข้อมูลเหล่านี้ จึงต้องมีการสร้างความเชื่อมั่นโดยต้องมีความโปร่งใสในเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และต้องมีจริยธรรมดิจิทัล (Digital Ethics) ที่ดี นอกจากนี้ยังมีความกังวลต่อการพัฒนาระบบ AI ที่ต้องสามารถอธิบายได้ โดยจะต้องบอกได้ว่านำข้อมูลใดมาใช้ มีการพัฒนาและสอน AI อย่างไร ระบบ AI ที่ได้มาต้องสามารถติดตามและตรวจสอบได้ว่ามีการใช้งานอย่างไร

สำหรับในบ้าน พรบ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลจะมีผลใช้บังคับในเดือนพฤษภาคมปีหน้า ดังนั้นองค์กรต่างๆควรจะต้องมีการเตรียมการในเรื่องนี้

สุดท้ายผมได้แนบ Slides การบรรยายมาไว้ในบทความนี้ ซึ่งจะมีทั้งบทสรุปสั้นๆในเรื่องเทคโนโลยีเด่นต่างๆ และวิดีโอประกอบที่น่าสนใจ

ธนชาติ นุ่มนนท์

สถาบันไอเอ็มซี

เรื่องบ่นเกี่ยวกับ Big Data และหนทางออก

safe_image

ดร.จิรพันธ์ แดงเดช ของกลุ่ม Thailand SPIN ชวนผมไปบรรยายงาน “AI/Big Data เรื่องบ่น และหนทางออก” ในวันที่ 22 พฤศจิกายนนี้ ที่อาคาร Software Park ผมก็ไม่แน่ใจว่าผู้จัดเห็นผมเป็นคนชอบบ่นมากๆหรือเปล่า เลยให้ผมขึ้นบรรยายเป็นคนแรก จริงๆแล้วผมสัมผัสกับงานทางด้าน Big Data มาหลากหลายด้านทั้งงานสอน อบรม ให้คำปรึกษา ขึ้นเวทีบรรยาย ติดตั้งระบบ และเจอลูกค้ามากมาย รวมถึงมีบทบาทในฐานะของบอร์ดและผู้บริหารของหน่วยงานทั้งภาครัฐและเอกชนหลายแห่ง ก็เลยมีเรื่องบ่นมากมายอย่างที่ผู้จัดเชิญผมนั้นละ แต่บ่นแล้วจะมีหนทางออกไหมนั้นก็คงต้องให้วิทยากรท่านอื่นๆและผู้ฟังทุกท่านช่วยกันแลกเปลี่ยนความคิดเห็นร่วมกัน ทั้งนี้ในด้านของ Big Data ผมเห็นประเด็นต่างๆที่น่าบ่นดังนี้

  • เพ้อเจ้อ: ผมขึ้นมาอย่างนี้หลายท่านอาจตกใจ แต่จริงครับเรื่องที่น่าบ่นที่สุดคือการขาดความรู้ความเข้าใจเรื่อง Big Dataโดยเฉพาะผู้บริหารที่ต้องการทำโปรเจ็คด้านนี้ บางครั้งอยากทำเพราะตามกระแส แต่ก็ไม่ทราบว่าคืออะไร มอบหมายให้ฝ่ายไอทีไปจัดการบ้าง ลงทุนหาเครื่องมือมาทำบ้าง คิดว่าเริ่มต้นคือไปกำหนดทำ Data Catalog หรือ Data Warehouse แต่ไม่ได้มีกลยุทธ์ที่จะเข้ามาแก้ไขปัญหาอะไรที่ชัดเจน ที่หนักกว่าคือไม่มีข้อมูลจริงๆ และบ่อยครั้งก็ชอบโม้ไปว่าหน่วยงานได้ทำ Big Data เสร็จแล้ว ซึ่งจุดนี้น่ากลัวที่สุดเพราะแทบยังไม่ได้ทำอะไรแต่คิดว่าทำเสร็จแล้ว แต่โชคดีที่หลังๆก็เริ่มเห็นหลายหน่วยงานที่ผู้บริหารมีความรู้ความเข้าใจมี่ดีขึ้นมากแล้ว ทำให้เห็นทิศทางที่ดีขึ้นและเริ่มมีการนำ  Big Data มาใช้ได้จริง
  • ไม่มีข้อมูล: ปัญหานี้เจอมาในหน่วยงานหลายแห่ง ที่มีข้อมูลน้อยมากระดับแสนเรคอร์ด และขาดข้อมูลที่เข้ามาอย่างต่อเนื่อง สุดท้ายก็ไม่สามารถไปวิเคราะห์อะไรได้ โดยส่วนมากจะเจอปัญหาดังนี้
    • มีข้อมูลเพียงเล็กน้อย: นอกจากนี้อาจมีปัญหาที่ตามมาก็คือข้อมูลไม่อัพเดท เพราะข้อมูลแทบไม่มีการเคลื่อนไหวอะไรเลย ส่วนใหญ่ก็จะสามารถทำได้เพียงรวบรวมข้อมูลมาแสดง Dashboard อาจไม่สามารถไปทำ Prediction อะไรมากมายนัก
    • มีข้อมูลกระจัดกระจายแต่ยังไม่สามารถรวบรวมข้อมูลได้: ปัญหาแบบนี้ยังพอแก้ไขได้ โดยการพยายามรวบรวมข้อมูลที่เป็น Silo เหล่านี้เข้าสู่ DataLake
    • มีข้อมูลกระจัดกระจายแต่ไม่สามารถขอมารวบรวมได้: ส่วนใหญ่เราจะเจอปัญหาของการหวงข้อมูลของหน่วยงานต่างๆทั้งภายในและภายนอก ถ้าจะเปิดให้ใช้ก็อาจแค่ให้ดีงข้อมูลแบบ API เป็นรายเรคอร์ดไม่สามารถเอาข้อมูลทั้งหมดมาวิเคราะห์ได้ ซึ่งทำให้ยากต่อการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการใช้ Big Data สุดท้ายก็ทำได้แค่ทำรายงานสรุป Dashboard เป็นเรื่องๆไป
  • ขาดบุคลากร: เรื่องของ Big Data มีแนวคิดที่แตกต่างจากการทำ Database หรือ Data warehouse  แบบเดิมๆ จะต้องเรืยนรู้หลักการใหม่ๆเช่นการทำ DataLake  หลักการของ ELT  แทนที่ ETL แบบเดิม การพัฒนาโปรแกรมโดยใช้ Python, R, Hadoop หรือ Spark ตลอดจนเครื่องมือรูปแบบใหม่อื่นๆ รวมถึงการทำ Data Science
  • ขาดเครื่องมือ: เมื่อพูดถึงการทำโปรเจ็ค Big Data ถ้าจะต้องลงมือทำจริงในองค์กรและมีข้อมูลขนาดใหญ่ อาจต้องติดตั้งที่ใช้งบประมาณนับสิบล้านบาท  ยกเว้นจะใช้ Public Cloud ที่ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นอาจถูกกว่า แต่องค์กรส่วนใหญ่ก็ไม่ได้จัดสรรงบประมาณมากนัก และไม่อยากนำข้อมูลขึ้น Public cloud ทำให้ไม่สามารถทำโครงการได้อย่างแท้จริง
  • ไม่มีการนำมาใช้งานจริง: เมื่อมีการทำ Dashboard หรือการวิเคราะห์ต่างๆแล้ว บ่อยครั้งจะพบว่า ผู้ใช้ก็ยังเป็นทีมไอทีที่ทำโปรเจ็ค องค์กรไม่ได้มีวัฒนธรรมในการใช้ข้อมูลในทุกภาคส่วน ซึ่งอันนี้ก็อาจเป็นเพราะคนในบ้านเราไม่ได้คุ้นเคยกับการใช้ข้อมูลมากนัก เราไม่ค่อยใช้ตัวเลขในการตัดสินใจ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างวัฒนธรรมองค์กรให้ใช้ข้อมูลมาในการตัดสินใจ มิฉะนั้นแล้วสิ่งที่ทำมาก็ไม่ได้เกิดการใช้งานจริง

จากที่เล่ามาทั้งหมดนี่ คือตัวอย่างที่จะบ่นให้ฟังในงานวันที่ 22 พฤศจิกายนนี้ ถ้าท่านใดสนใจจะฟังผมบ่นเพิ่มหรือฟังวิทยากรท่านอื่นๆบ่น ก็สามารถลงทะเบียนได้ที่  >> Eventbrite  โดยไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

บทนำ จากหนังสือรวมบทความปี 2562 ของผม

73251706_1522920721188596_4970794027956830208_n

ผมจบปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าที่มหาวิทยาลัยขอนแก่น จบมาในยุคที่ยังเรียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ภาษา Fortran ด้วยการเจาะบัตรที่ใช้เครื่องคอมพิวเตอร์เมนเฟรม เรียนจนปีสุดท้ายถึงจะเริ่มเห็นเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์เข้ามา แล้วก็เริ่มหัดมาเขียนภาษาปาสคาล โปรล็อก และ ภาษาซี บนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ ตอนไปเรียนปริญญาโทและเอกสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ที่มหาวิทยาลัยโอ็กแลนด์ ประเทศนิวซีแลนด์ ก็ได้เรียนเกี่ยวข้องกับวิชาคอมพิวเตอร์มากขึ้นหน่อยเพราะทำวิจัยทางด้าน Image Progrocessing และ Machine Leaning Algorithm และเมื่อใกล้ๆจะเรียนจบก็เริ่มมีระบบอินเตอร์เน็ตเข้ามาใช้ ทำให้สามารถเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนขึ้นและก็สามารถส่งโปรแกรมไปรันผ่านเครืองคอมพิวเตอร์ความเร็วสูงข้ามประเทศได้ แต่ประสิทธิภาพของระบบคอมพิวเตอร์และความเร็วของอินเตอร์เน็ตสมัยนั้นยังห่างชั้นกับปัจจุบันอย่างมากมาย

เมื่อจบปริญญาเอกกลับมาสอนหนังสือ และเขียนโปรแกรมต่างๆ ตลอดจนพัฒนาการเรียนรู้ตัวเองจนเป็น Certified Java Programmer ก็ยังรู้สึกว่าตัวเองเป็นนักไอที มองว่าเราคือโปรแกรมเมอร์และอาจารย์ ที่อาจจะแปลกแยกกับโลกของธุรกิจหรือสังคมส่วนใหญ่ ไอทีในยุคนั้นยังเป็นเพียงแค่งานสนับสนุนให้องค์กรหรือธุรกิจทำงานไปได้ดีขึ้น แม้จะมีมือถือรุ่นใหม่ๆอย่างที่สามารถพัฒนาโปรแกรมภาษาจาวาอย่าง Nokia 7650 และตัวผมเองก็มีโอกาสไปสอนคนตามที่ต่างๆให้ใช้มืือถือรุ่นใหม่ ให้พัฒนาโปรแกรมบนมือถือ แต่ก็ยังเป็นโลกไอทีที่ยังไม่สอดคล้องกับธุรกิจมากนัก แม้จะมีการใช้อินเตอร์เน็ตแต่ส่วนใหญ่ก็ยังเป็นการเชื่อมต่อโดยการใช้เครื่องคอมพิวเตอร์มากกว่าทางมือถือ และความเร็วของการใช้อินเตอร์เน็ตก็ยังช้าอยู่

เมื่อเริ่มเข้ามาทำงานในภาคเอกชนกับบริษัท Sun Microsystems  ก็เริ่มเห็นการเปลี่ยนแปลงของการใช้ไอทีมากขึ้น ตอนนั้นก็อยู่ในยุคอุตสาหกรรม 3.0 ที่เป็นยุคของไอที และกำลังเข้าสู่ช่วงของ Mobile First มีการเข้ามาของสื่อสังคมออนไลน์อย่าง Facebook การใช้มือถือเพื่อการสื่อสารก็เปลี่ยนจากการส่ง SMS หรือ MMS มาสู่การใช้มือถือเพื่อเล่นเว็บ เล่นโมบายแอปพลิเคชั่นต่างๆ โลกการพัฒนาโปรแกรมก็เริ่มเปลี่ยนเป็นการเชื่อมต่อระบบต่างๆเข้าหากันผ่าน Service Oriented Platform (SOA) หลักการพัฒนาโปรแกรมก็เปลี่ยนไปมากขึ้น และก็เริ่มเข้าสู่ยุคแรกๆของ Cloud Computing เริ่มเห็นการเข้ามาของ Cloud Virtual Server หรือ  Cloud Storage

หลังจากนั้นผมเองก็มีโอกาสเข้าไปทำงานที่เขตอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ประเทศไทย และมาทำงานกับสถาบันไอเอ็มซี ซึ่งกำลังเข้ามาสู่ยุคอุตสาหกรรม 4.0 ที่จะเริ่มเห็นการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีไปอย่างมาก มีเรื่องของ  Big Data, AI, IoT หรือ Blockchain เข้ามา ผู้คนหันมาใช้ไอทีและกลายเป็นเรื่องปกติ ไอทีกับองค์กรและสังคมเริ่มเป็นเรื่องเดียวกัน พฤติกรรมของผู้คนก็เปลี่ยนแปลงไปตามเทคโนโลยีและเริ่มเห็นกระแสของ Digital Disruption ที่กำลังทำให้อุตสาหกรรมหรือธุรกิจแบบเดิมล้มหายตายจากไป เพราะการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภค จากที่ไอทีเคยเป็นเพียงงานหลังบ้านสนับสนุนให้ธุรกิจทำงานได้ดีขึ้น กลายเป็นว่าไอทีเป็นเครื่องมือขับเคลื่อนทำให้เกิดธุรกิจใหม่ๆ ผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ๆ และองค์กรส่วนใหญ่ก็จะเริ่มให้ความสำคัญกับเรื่ิอง Digital Transformation มีการพูดถึงกลยุทธ์ในด้านดิจิทัล การพัฒนากำลังคน การปรับเปลี่ยนองค์กรให้รองรับกระแสดิจิทัล และมีการผลักดันเป็นนโยบายประเทศอย่าง Thailand 4.0

ภาพของความเป็นคนไอทีที่แต่ก่อนเป็นเรื่องที่เคยดูแตกต่างจากกลยุทธ์ธุรกิจและเกี่ยวข้องกับสังคมไม่มากนัก ก็กลายเป็นว่าองค์กรและคนนอกวงการไอทีให้ความสนใจเกี่ยวกับเทคโนโลยีมากยิ่งขึ้น ตัวผมเองเลยต้องมีส่วนไปช่วยให้คำแนะนำหน่วยงานต่างๆเรื่องแนวโน้มของเทคโนโลยี การวางกลยุทธ์องค์กร การทำ Digital Transformation หรือแม้แต่ให้เข้าไปช่วยในการพัฒนาระบบ Big Data  และก็มีโอกาสได้เข้าไปทำงานเป็นบอร์ดและกรรมการอิสระในองคกร์ต่างทั้งภาครัฐและเอกชน ก็ยิ่งทำให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของธุรกิจและสังคมดีขึ้น

หนังสือเล่มนี้เลยได้รวมรวมบทความและข้อเขียนต่างๆที่ผมลงในหนังสือพิมพ์กรุงเทพธุรกิจและ Business Today รวมถึงในบล็อกส่วนตัว thanachart.org ในรอบปีที่ผ่านมา โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้เข้าใจกระแสของ Digital Disruption และการทำ  Digital Transformation แนวโน้มของเทคโนโลยีต่างๆ รวมถึงการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการทำงาน ซึ่งก็หวังว่าน่าจะเป็นประโยชน์กับผู้อ่านในการที่จะเข้ากระแสการเปลี่ยนแปลงของโลกได้ดีขึ้น

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

สรุป Strategic Technology Trends 2020 ของ Gartner

73251706_1522920721188596_4970794027956830208_n

Gartner เพิ่งประกาศ  Strategic Technology Trends 2020  เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ซึ่งค่อนข้างมีความแตกต่างกับปี 2-3 ที่ผ่านมามากพอควร เพราะมีการพูดถึงเรื่องใหม่ๆในหลายด้าน และก็จะแบ่งแนวโน้มเทคโนโลยีของปีหน้าทั้ง 10 เรื่องออกเป็นสองกลุ่มคือ People centric และ Smart space ซึ่งจะแตกต่างกับปีก่อนๆที่แบ่งเป็นสามกลุ่มคือ Intelligent, Digital และ Mesh ทั้งนี้เราสามารถจะเปรียบเทียบแนวโน้มเทคโนโลยีต่างๆที่ Gartner ระบุไว้ในช่วง 4  ปีที่ผ่านมาได้ดังตาราง

ตารางที่ 1  เปรียบเทียบ Gartner Strategic Technology Trends 2017-2020Screenshot 2019-10-26 18.08.58

สำหรับเทคโนโลยีทั้ง 10 ที่ Gartner ระบุไว้สำหรับปี 2020 สามารถสรุปได้ดังนี้

กลุ่ม People centric 

  • Hyperautomation

เป็นการผสมผสานกันระหว่าง Machine Learning, Packaged software และ Automation tools เพื่อทำให้เกิดระบบงานอัตโนมัติ โดยจะมีสองส่วนคือ 1) จะมีการทำระบบอัตโนมัติของงานต่างๆที่สามารถจะ automate ได้เพิ่มมากขึ้น และ  2) จะมีการทำ  AI-based process automation โดยจะต้องมีการใช้เครื่องมือที่หลากหลายทั้ง Robot Process Automation (RPA) และเครื่องมืออื่นๆผสมกัน ที่จะเป็นการสร้าง Digital Twin ขององค์กร

  • Muliexperience

คือการที่คนจะโต้ตอบ รับรู้ และควบคุมโลกดิจิทัลและ Applicaiton ต่างๆ โดยจะเปลี่ยนจาก Technology-literate people เป็น People-literate techonology กล่าวคือกำลังเปลี่ยนจาก การที่ผู้คนจะโด้ตอบคอมพิวเตอร์ที่จุดสัมผัสบริการจุดใดจุดหนึ่ง (Single touchpoint) กลายเป็นว่าโลกก็คือคอมพิวเตอร์ ที่ผู้คนจะมีจุดสัมผัสบริการที่หลากหลาย ( Multi touchpoint) ที่ระบบอินเตอร์เฟสอาจเป็นทั้งระบบเสียง, augmented reality (AR), virtual reality (VR) หรือมีรูปแบบใหม่ๆ

ตัวอย่างเช่น Domino Pizza ได้พัฒนา customer experience ที่ใช้ App ในการสั่งอาหาร, การสั่งงานด้วยเสียงผ่านลำโพงอัจฉริยะ, ระบบติดตาม pizza, รถยนต์ไร้คนขับหรือโดรนในการส่ง pizza

  • Democratization

คือการที่คนทั่วไปสามารถเข้าถึงและใช้งานเทคโนโลยีได้ง่ายขึ้นด้วยระบบอินเตอร์เฟสที่ดีขึ้นหรืออาจมีระบบเอไอฝั่งอยู่  ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้งานระบบยากๆที่น่าจะมีความซับซ้อนได้ง่ายขึ้นโดยแทบไม่ต้องเรียนรู้อะไรมากนัก โดยจะแบ่งระบบที่ว่าเป็นสี่ด้านคือ การพัฒนาซอฟต์แวร์, การวิเคราะห์ข้อมูล, การออกแบบ  และ การเข้าถึงองค์ความรู้ ตัวอย่างของ  Democratization ก็คือผู้ใช้ทั่วไปอาจใช้เครื่องมือที่มีระบบเอไอ ในการวิเคราะห์หรือสร้างโมเดลของข้อมูล  (data model)  โดยอาจไม่ต้องเขียนโปรแกรมหรือมีทักษะทางด้าน Data Science เลยก็ได้ หรือที่เรียกว่า Citizen Data Scientist

  • Human augmentation

คือการนำเทคโนโลยีมาใช้เพื่อที่เพิ่มความรู้ความเข้าใจ (cognitive) และประสบการณ์ทางกายภาพ (physical experience) ของคน ซึ่งในด้านของ Cognitive augmentation จะเป็นการเข้าถึงองค์ความรู้และการใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชั่นของระบบคอมพิวเตอร์ปัจจุบันจากการเข้ามาของ multiexperience interface ในโลกของ smart space เช่นการใช้ digital assistant อย่าง Google home ส่วน  Physical augmentation ก็คือการทีนำเทคโนโลยีให้มาเชื่อมโยงกับอวัยวะการรับรู้ของคนเช่น wearable device หรืออุปกรณ์ AR

  • Transparency and Traceability

เรื่องของการใช้ข้อมูลกำลังเป็นเรื่องที่สำคัญมากโดยเฉพาะเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data privacy) และการที่องค์กรต่างๆนำข้อมูลของลูกค้ามาใช้ประโยชน์ ทำให้ทุกคนมีความกังวลต่อความปลอดภัยและความเสี่ยงจากการถูกใช้ข้อมูลเหล่านี้ จึงต้องมีการสร้างความความเชื่อมั่นโดยต้องมีความโปร่งใสในเรื่องของความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และต้องมีจริยธรรมดิจิทัล (Digital Ethics)  ทีดี นอกจากนี้ก็ยังมีความกังวลในเรื่องของการพัฒนาระบบเอไอที่ต้องสามารถอธิบายได้ โดยจะต้องบอกได้ว่านำข้อมูลใดมาใช้ มีการพัฒนาและสอนระบบเอไออย่างไร ระบบเอไอที่ได้มาต้องสามารถติดตามและตรวจสอบได้ว่ามีการใช้งานอย่างไร

กลุ่ม Smart space

  • Empowered Edge

Edge หมายถึงเทคโนโลยีอย่าง IoT หรืออุปกรณ์ที่อยู่ใกล้ตัวเรา Empowered Edge คือการที่เทคโนโลยีเหล่านี้ที่มีเพิ่มขึ้นอย่างมากมาย สามารถที่จะดึงข้อมูลเข้ามาเก็บไว้ และแทนที่จะส่งข้อมูลเหล่านั้นไปประมวลผลที่ระบบคลาวด์ แต่จะเป็นการประมวลผลที่อุปกรณ์นั้นเลยเพื่อที่จะลด Latency ของการส่งข้อมูลไปมา อาทิเช่นการทำให้ระบบลำโพงอัจฉริยะสามารถประมวลผลบางส่วนได้ที่อุปกรณ์นั้นเลย หรือการพัฒนาระบบอย่างเช่น หุ่นยนต์ หรือโดรน ให้มีทรัพยากรในการประมวลผลและเก็บข้อมูลได้มากขึ้นเพื่อที่จะได้เข้าสู่ Edge Computing

  • Distributed Cloud

คือระบบคลาวด์ยุคต่อไป (Next era of Cloud) กล่าวคือแทนที่ระบบคลาวด์จะรวมศูนย์อยู่ที่เครื่องเซิฟเวอร์ภายนอกแต่อาจจะกระจายไปยัง Data Center หลายๆที่ เพื่อที่จะตอบโจทย์เรื่องของกฎระเบียบต่างๆที่อาจต้องการให้ข้อมูลและการประมวลผลอยู่ในบริเวณที่ต้องการ หรืออาจต้องการลด Latency  จากการส่งข้อมูลไปยัง เครื่องเซิฟเวอร์ไกลๆ เช่นการส่งข้อมูล IoT

  • Autonomous Things

ก็เป็นแนวโน้มเทคโนโลยีที่ Gartner ระบุมาต่อเนื่องหลายปี โดยระบุถึงการนำระบบเอไอมาประยุกต์ใช้กับงานที่มนุษย์เคยทำเช่นใช้ในระบบหุ่นยนต์ โดรน หรือรถยนต์ไร้คนขับ แต่ระบบเหล่านี้กำลังเปลี่ยนจากการทำงานตามลำพังเป็นการส่งข้อมูลเชื่อมโยงกันทำให้ทำงานร่วมกันได้ดีขึ้น

  • Practical Blockchain

Gartner ระบุว่าแม้ Completed Blockchain จะมีองค์ประกอบ 5  อย่างที่ทำให้น่าสนใจคือ Shared and distributed ledger, immutable and traceable ledger, encryption, tokenization และ distributed public consensus mechanism แต่ก็อาจยังไม่สามารถทำให้องค์กรต่างๆนำไปประยุกต์ใช้ได้ทั้งหมดเพราะปัญหาทางเทคนิคโดยเฉพาะในแง่ของ Scaability และมาตรฐานที่แตกต่างกัน  ดังนั้นในปีนี้ Gartner จึงเน้นเรื่องการนำไปปฎิบัติโดยเน้นในสององค์ประกอบก่อนคือในด้าน Share ledger และเรื่องของ distributed  โดยยกตัวอย่างการนำ Blockchain ไปใช้ในด้าน Supply chain management

  • AI Security

ปัจจุบันมีการนำ AI และ Machine Learning  มาประยุกต์ใช้งานที่มากขึ้น ความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน AI จึงเป็นเรื่องสำคัญโดยสามารถแบ่งออกเป็นสามด้านคือ  1) การป้องกันระบบ AI ที่พัฒนาขึ้นมา จากความเสี่ยงของการคุกคามข้อมูลหรือโมเดลที่อยู่ในระบบ 2)  การนำ AI มาใช้ในการพัฒนาระบบCyber security ให้มีความชาญฉลาดขึ้น และ 3) การป้องกันภัยคุกคามทาง Cyber แบบใหม่ๆ ที่ผู้ร้ายใช้ AI มาทำการพัฒนา

สำหรับผู้ที่สนใจในหัวข้อของ Digital Trends 2020 ทาง IMC Institute และ Optimus (Thailand) จะจัดให้มีงาน Digital Trends 2020 :The 7 Elements of Digital Transformation ขึ้นในวันที่ 17-18 ธันวาคม 2562 ที่ โรงแรมสวิสโซเทล เลอ คองคอร์ด โดยสามารถดูรายละเอียดได้ที่  www.imcincstitute.com/Digital_Trends2020

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC institute

 

Defining an AI strategy จากหลักสูตรออนไลน์ AI Business School ของ Microsoft

73251706_1522920721188596_4970794027956830208_n

เมื่อเช้านี้ได้เข้าไปดูเว็บ Microsoft AI ซึ่งมีการเรียนรู้ออนไลน์ที่น่าสนใจสำหรับธุรกิจภายใต้หลักสูตรในกลุ่มที่เรียกว่า AI Business School ซึ่งมีหัวข้อที่น่าเรียนรู้อยู่หลายเรื่องอาทิเช่น

  • Defining an AI strategy
  • Enabling an AI-ready culture
  • Responsible AI in business
  • AI technology for business leaders

ผมได้เลือกเปิดเข้าไปเรียนหัวข้อ Defining an AI strategy ซึ่งพูดได้น่าสนใจว่า การที่องค์กรต่างๆจะทำ Digital Transformation โดยใช้กลยุทธ์ทางด้านเอไอจะต้องคำนึงถึงองค์ประกอบสามด้านดังรูปคือ External environment, Value proposition และ Organisation & excecution

Screenshot 2019-10-25 13.25.16

โดยจะต้องเริ่มต้นจากการประเมินสภาพแวดล้อมภายนอกก่อนว่ามีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร อาทิเช่นพฤติกรรมของผู้บริโภคอาจเปลี่ยนไป, มีคู่แข่งรายใหม่ๆที่อาจมีรูปแบบธุรกิจใหม่ๆ (New business model), ผลกระทบจากการเข้ามาของเทคโนโลยี และ กฎระเบียบของภาครัฐอาจเปลี่ยนแปลงไป

เมื่อประเมินสภาพแวดล้อมแล้ว ก็คงต้องมาคิดว่า Value proposition ที่องค์กรของเราจะมอบให้กับลูกค้าหรือผู้ใช้บริการ ที่อาจเป็นผลิตภัณฑ์หรือบริการต่างๆขะมีประโยชน์หรือฟังก์ชันที่สอดคล้องกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนไปไหม และจะสามารถสร้างโอกาสในการแข่งขันได้ไหม ซึ่งก็สอดคล้องกับที่ผมเคยเขียนบทความในเรื่อง Digital Transformation ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่มันคือการ Redefine Customer Value Proposition

สุดท้ายเพื่อให้การพัฒนา ผลิตภัณฑ์หรือบริการที่สร้าง Value Proposition ใหม่ๆตามที่กำหนดไดว้สำเร็จผล เราอาจจำเป็นต้องประบโครงสร้างองค์กร พัฒนาคน ปรับวัฒนธรรมองค์กร และกำหนดตัวบุคคลในการทำงานให้เหมาะสม

ทั้งนี้หลักสูตรออนไลน์เรื่องนี้มีหัวข้อย่อยๆในหลายๆเรื่องอาทิเช่น

  • Transform your applications with AI – Case study introduction
  • Discover the value of empowering every employee with AI – Case study introduction

และก็ยังมีหลักสูตร AI business school สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆอาทิเช่น การศึกษา, การเงิน, ค้าปลีก, manufacturing และ ด้านสุขภาพ เลยอยากแนะนำให้ลองเข้าไปศึกษาดูครับ น่าสนใจทีเดียว

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

การใช้งาน Digital Assistant สำหรับเมืองไทย (ตอนที่ 2 ทักษะที่เรียกใช้ประจำ)

72784977_1513301902150478_4135460826330955776_o

เมื่อตอนที่แล้ว ได้เล่าให้ฟังว่าปกติผมใช้อุปกรณ์หรือซอฟต์แวร์ตัวใดเป็น Digital Assistant ในชีวิตประจำวัน ซึ่งได้บอกไว้ว่าส่วนใหญ่ก็จะใช้แพลตฟอร์ม Google Assistant แต่ก็มีการใช้ Amazon Alexa บ้าง ตอนนี้ผมจะมาเล่าต่อว่าแล้วปกติผมใช้เพื่อทำอะไร

  • ใช้เพื่อค้นหาข้อมูลต่างๆ เสมือนเป็น Encyclopedia ส่วนตัว แต่ก่อนผมมักจะสอบถาม Google Home เมื่ออยากรู้ข้อมูลอะไรเป็นภาษาอังกฤษ เช่น “Hey Google, Who is a prime minister of Japan?” แต่ระยะหลังพอเล่น Google Assistant App บนมือถือที่สามารถสั่งงานภาษาไทยได้ ผมก็มักจะใช้มือถือมากกว่าเช่น “OK Google แชมป์ฟุตบอลโลกปีที่แล้ว” อุปกรณ์สองอย่างนี้ต่างกัน ความสะดวกสบายของ Google Home หรือ Amazon Echo ก็คือมันตั้งอยู่ในบ้าน จะพูดกับเขาตอนไหนก็ได้ และได้คำตอบเป็นเสียงที่แม่นยำกว่าถ้าสั่งเป็นภาษาอังกฤษ แต่ Google Assistant App มีจุดเด่นคือรู้จักภาษาไทย พกพาได้ ให้คำตอบเป็นเสียงภาษาไทยและแสดงผลบนหน้าจอมือถือด้วย แต่บางครั้งถ้าสั่งงานเป็นภาษาไทยก็อาจไม่เก่งเท่าภาษาอังกฤษ

72619809_708613136316328_3553853560745623552_n

  • ใช้ในการสอบถามข้อมูลต่างๆ สอบถามข่าวสาร ผลกีฬา บางครั้งตื่นเช้ามาผมก็อาจจะถาม “OK Google, what’s the news today?” เจ้า Google Home ก็จะอ่านข่าวหัวข้อข่าวที่ผมน่าจะสนใจมาให้ฟังเป็นภาษาอังกฤษ ซึ่งโดยมากก็จะเป็นข่าวของ CNA (Channel News Asia) ตามที่ผมชอบฟัง หรือบางทีผมก็จะถามผลกีฬาเมื่อคืนนี้เช่น “OK Google, What is Premier League score?” หรือหลังๆผมก็อาจถามข้อมูลบางอย่างเป็นภาษาไทย ผ่าน Google Assistant App อาทิเช่น “OK Google ราคาหุ้นทุนธนชาต” หรือ “OK Google อากาศวันนี้” ซึ่งก็จะแสดงราคาหุ้นล่าสุด และถ้าอยู่ในระหว่างเวลาทำการซื้อขายหุ้นของตลาดหลักทรัพย์ก็จะแสดงราคาในช่วงนั้น ส่วนการพยากรณ์อากาศก็จะแจ้งในบริเวณที่เราอยู่
  • ใช้ในการสอบถามเส้นทาง หรือค้นหาสถานที่ต่างๆ โปรแกรม Google Assistant จะเชื่อมโยงกับ Google Map ทำให้เราสามารถสอบถามเส้นทางและระยะเวลาการเดินทางได้ เช่น “OK Google, เส้นทางไปสยามพารากอน”  หรือใช้ค้นหาข้อมูลร้านค้าต่างๆเช่น “OK Google ร้านอาหารญี่ปุ่นบริเวณนี้” ซึ่งจากรูปจะเห็นว่าผมกำลังอยู่แถว Central EastVille โปรแกรมก็จะแจ้งร้านอาหารใกล้ๆมาให้ผมทราบ หรือมีครั้งหนึ่งผมกำลังเดินทางและอยากทราบเบอร์ร้านตัดผมที่ผมเคยไปที่ The Nine ผมก็เลยสั่งงานว่า “OK Google ร้านตัดผมที่ The Nine” โปรแกรมก็จะแจ้งรายชื่อร้านตัดผมที่อาจมีเบอร์โทรขึ้นมาดังรูป
  • ใช้ในการสอบถามนัดหมาย อีกสิ่งหนึ่งใช้เป็นประจำก็คือการสอบถามนัดหมายที่บันทึกไว้ใน Google Calendar ที่เราสามารถจะตั้งให้เชื่อมโยงกับ account ของ Google Home ได้ โดยใช้คำสั่งง่ายๆได้อาทิเช่น “OK Google ปฎิทินของฉันในวันศุกร์” นอกจากนี้ยังสามารถที่จะสั่งด้วยเสียงเพิ่มหรือเปลี่ยนแปลงนัดใหม่ได้ โดยเริ่มต้นด้วยคำว่า “OK Google add on my calendar” จากนั้นโปรแกรมก็จะสนทนาถามคำถามกับเราเพื่อได้ข้อมูลต่างๆก่อนใส่เข้าไปใน Google Calendar
  • สอบถามโปรแกรมหนัง หรือรายการต่างๆ เมื่อเร็วๆนี้ ผมต้องการไปชมภาพยนตร์ ซึ่งแต่ก่อนถ้าเราอยากจะทราบว่ามีหนังเรื่องใดฉาย หรือหนังที่ต้องการดูฉายโรงไหนเวลาใด เราก็อาจจะต้องใช้แอปพิเคชั่นของโรงหนังในโทรศัพท์มือถือเพื่อทำการค้นหา ซึ่งบางครั้งก็ต้องเลือกเมนูต่างๆกว่าจะได้คำตอบอาจใช้เวลานาน แต่ในทุกวันนี้โปรแกรม Google Assistant จะมีความฉลาดพอที่จะให้ผู้ใช้สามารถสั่งงานด้วยเสียงเพื่อหาคำตอบได้อย่างเร็ว ซึ่งผมสามารถเปิดโปรแกรมอย่าง Google Assistant แล้วสั่งงานเป็นภาษาไทยว่า “OK Google วันนี้มีหนังอะไรฉายบ้าง” หรือ “OK Google  หนังขุนแผนฟ้าฟื้นฉายกี่โมง” ซึ่งโปรแกรมก็จะตอบมาด้วยเสียงเลือกข้อมูลของโรงภาพยนตร์ใกล้ตำแหน่งที่ผมในขณะนั้น และแสดงผลลัพธ์ทางจอภาพ
  • ค้นหารูปภาพ หรือเปิดโปรแกรมต่างในมือถือ โปรแกรม Google Assistant สามารถจะช่วยค้นหารูปถ่ายต่างๆที่อยู่ในมือถือหรือ Cloud storage ได้อย่างกรณีของผมใช้ iPhone อยู่สามารถที่จะสั่งให้ค้นหารูปได้อาทิเช่น “OK Google แสดงรูปภาพของฉันที่บาร์เซโลน่า” นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการเปิดโปรแกรมต่างๆได้อาทิเช่น “OK Google เปิดโปรแกรม Google Drive
  • ใช้ในการแปลภาษาต่างๆ โปรแกรม Google Assistant จะเชื่อมโยงกับ Google Translator ทำให้สั่งให้แปลภาษาต่างๆได้ เช่นถ้าเป็นการใช้กับ Google Home ก็อาจสั่งเป็นภาษาอังกฤษว่า  “OK Google, say ‘I love you’ in French” หรือถ้าใช้ Google Assistant App บนมือถือก็อาจสั่งให้แปลภาษาไทยเป็นภาษาต่างๆได้เช่น  “OK Google, แปลฉันรักเธอภาษาจีน

74495404_522665828570472_7081291925864579072_n

  • สั่งให้เล่นเพลงใน  Spotify หรือเลือกเล่นหนังใน NetFlix หรือ  YouTube ตัว Google Home หรือ  Amazon Alexa สามารถตั้งให้เชื่อมต่อกับ Account  ของ Spotify หรือ NetFlix ได้ ทักษะหนึ่งที่ผมมักจะใช้บ่อยคือการสั่งให้ Google Home หรือ Amazon Echo ที่บ้านเล่นเพลงของ Spotify โดยให้เลือกเพลงอัตโนมัติด้วยคำสั่ง  “OK Google, play Spotify” หรือ   “Alexa, play Spotify” นอกจากนี้ถ้าใช้ Google Assistant Appllication”ก็สามารถสั่งให้เลือกเพลงภาษาไทยได้เช่น “OK Google เล่นเพลงแสดงสุดท้าย ใน Spotify” หรือสามารถเปิดหนังใน NetFlix หรือ  YouTube ได้ อาทิเช่น “OK Google เล่นหนัง Toy Storyใน  NetFlix” หรือ “OK Google ดูรายการ เจาะลึกทั่วไทย ใน  YouTube” นอกจากนี้ผมยังสามารถสั่งให้เปิดมายังทีวีที่บ้่านได้ด้วยคำสั่ง “OK Google, play Toy Story from NetFlix on my TV” ที่น่าสนใจอีกอย่างคือผมมี True ID TVbox  ซึ่งมี Google Assistant ฝั่งอยู่ ก็จะสามารถใช้เสียงสั่งค้นหารายการจาก  YouTube เป็นภาษาไทยได้
  • สั่งควบคุมอุปกรณ์ไฟฟ้าในบ้าน ผมยังสามารถที่จะใช้ Google Home ที่บ้านเปิดปิดอุปกรณ์ไฟฟ้าต่างๆด้วยเสียง ถ้าอุปกรณ์เหล่านั้นสนับสนุนการใช้งานกับ Google Assistant แล้วผมก็ตั้งชื่ออุปกรณ์ไฟฟ้าต่างๆให้จำได้ง่ายแล้วใช้คำสั่งอาทิเช่น “OK Google, turn on my living room TV” หรือผมมี Smart plug ต่ออยู่ผมก็สามารถสั่งงานได้ว่า “OK Google, turn Fan on” หรือ “OK Google, turn Fan off
  • เปิดอ่านหนังสือใน Amazon Kindle สุดท้ายผมมีหนังสือจำนวนมากที่ซื้อจาก Amazon Kindle หนังสือบางเล่มมีไฟล์เสียง ผมสามารถจะสอบถามข้อมูลจาก Amazon Echo Dot ให้ดูรายการในคลังหนังสือ Kindle ของผมได้ หรือสั่งให้อ่านหนังสือให้ผมได้ด้วยคำสั่ง  “Alexa, play the Kindle book Big data

72974390_1812814482195414_2960264328541896704_n

  • ใช้ในการตั้งเวลา หรือเป็นนาฬิกาปลุก  ทักษะง่ายๆอีกอันที่สามารถทำได้ก็คือการตั้งเวลาปลุกหรือจับเวลา อาทิเช่น “OK Google, set timer for 4 minutes” หรือ “OK Google, ตั้งเวลา 4 นาที”

ทั้งหมดนี้ก็คือตัวอย่างการใช้งาน Digital Assistant ที่ผมใช้ประจำ แต่จริงๆแล้วแพลตฟอร์มเหล่านี้ยังมีคำสั่งอัจฉริยะต่างๆอีกมากมาย ที่ผู้ใช้แต่ละคนอาจเลือกใช้แตกต่างกัน

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute