ឱកាស 50 ពាន់ពាន់លានដុល្លារនៅក្នុង AI រាងកាយតម្រូវឱ្យមានការផ្តន្ទាទោសរយៈពេលវែង ប៉ុន្តែការសងគឺធំសម្បើម

ក្នុងអំឡុងពេលនៃអាជីពរបស់ខ្ញុំ ខ្ញុំបានទទួលការយល់ដឹងអំពីសក្ដានុពលនៃការផ្លាស់ប្តូរនៃបច្ចេកវិទ្យាឧស្សាហកម្ម ទាំងពីទិដ្ឋភាពជួរមុខ និងផ្នែកប្រតិបត្តិ។ ខ្ញុំ​បាន​ធ្វើ​ការ​ដំបូង​ក្នុង​ផ្នែក​នៃ​ការ​ផ្តល់​ការ​ធ្វើ​ឱ្យ​ទាន់​សម័យ​កម្មវិធី​សម្រាប់​រថយន្ត​ឧស្សាហកម្ម​។ នៅពេលដែលខ្ញុំទៅដល់ក្រោមក្រណាត់ដើម្បីភ្ជាប់កុំព្យូទ័រយួរដៃរបស់ខ្ញុំដោយដៃទៅនឹងម៉ូឌុលត្រួតពិនិត្យអេឡិចត្រូនិច (ECM) ខ្ញុំដឹងថាត្រូវតែមានវិធីប្រសើរជាងនេះ ប៉ុន្តែហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធមិននៅទីនោះទេ។ ពីរទស្សវត្សរ៍ក្រោយមក យើងទទួលយកការអាប់ដេតផ្នែកទន់ដែលផ្តល់ការអនុញ្ញាតពីយន្តហោះទៅឱ្យយានជំនិះអគ្គិសនី ដែលជាសមត្ថភាពមួយដែលបានជួយជំរុញឱ្យមានការទទួលយករថយន្តអគ្គិសនីរបស់អតិថិជនយ៉ាងទូលំទូលាយ។

នេះគឺជាឧទាហរណ៍ច្បាស់មួយអំពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យាអនុញ្ញាតឲ្យមានការអាប់ដេតឧបករណ៍ដោយមិនចាំបាច់រុះរើ និងជំនួសផ្នែករឹងមូលដ្ឋាន។

ក្នុងនាមជាអ្នកវិនិយោគ ឥឡូវនេះខ្ញុំវាយតម្លៃការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដែលធ្វើការដើម្បីជំរុញការផ្លាស់ប្តូរស្រដៀងគ្នានៅទូទាំងជួរធំទូលាយនៃបរិយាកាសឧស្សាហកម្ម។ ខ្ញុំបានឃើញភាពខុសប្លែកគ្នាយ៉ាងខ្លាំងដែលការច្នៃប្រឌិតអាចបង្កើតបាននៅក្នុងបរិយាកាសទាំងនេះ ហើយទទួលស្គាល់ផងដែរនូវភាពស្មុគស្មាញ និងហានិភ័យដែលទាក់ទងនឹងការផ្លាស់ប្តូរឧបករណ៍រូបវ័ន្ត ដំណើរការ និងលក្ខខណ្ឌប្រតិបត្តិការ។

ខ្ញុំមានសុទិដ្ឋិនិយមទាំងស្រុងចំពោះឱកាស AI ជាក់ស្តែង ប៉ុន្តែភាពច្បាស់លាស់លើភាពសមស្របនៃឧស្សាហកម្ម វដ្តនៃការវិនិយោគ និងអ្វីដែលវាត្រូវការដើម្បីរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាទៅក្នុងបរិយាកាសឧស្សាហកម្ម នឹងជួយវិនិយោគិន នាយកប្រតិបត្តិ និងស្ថាបនិកឱ្យយល់ពីកន្លែង និងរបៀបវិនិយោគនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។

AI រាងកាយគឺខុសគ្នាជាមូលដ្ឋាន

បរិស្ថានកម្មវិធីសហគ្រាសត្រូវបានបង្កើតឡើងជាមួយនឹងការអត់ឱនចំពោះកំហុសមួយចំនួន។ ប្រព័ន្ធអាចត្រូវបានបំបាត់កំហុស ជួសជុល កំណត់រចនាសម្ព័ន្ធឡើងវិញ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយ៉ាងងាយស្រួល។ កំហុសធ្ងន់ធ្ងរអាចបណ្តាលឱ្យមានការខាតបង់ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងការរំខានដល់អាជីវកម្ម ប៉ុន្តែជាធម្មតាមានផ្លូវទៅកាន់ការកែតម្រូវ និងការបម្រុងទុកទិន្នន័យ។

ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងបរិយាកាសឧស្សាហកម្ម ទិន្នន័យឧស្សាហកម្មជាញឹកញាប់នៅនឹងកន្លែង ហើយរបៀបបរាជ័យអាចមិនអាចត្រឡប់វិញបាន។ ភាពស្រឡាំងកាំងនៃគំរូ AI ដែលបណ្តាលឱ្យដៃមនុស្សយន្តធ្វើការវិនិច្ឆ័យខុសទីតាំងនៃធ្នឹមដែកទម្ងន់ 500 ផោន បង្កហានិភ័យសុវត្ថិភាពដ៏ធំដែលអាចប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដល់លក្ខខណ្ឌការងារ ប្រតិបត្តិការប្រចាំថ្ងៃ និងកេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់ក្រុមហ៊ុន។

ដំណើរការផលិតដែល AI ឧស្សាហកម្មអាចប្រើគឺដូចជាមិនចេះឈប់ឈរ។ គ្រឿងបរិក្ខារដូចជារោងចក្រ រោងចក្រថាមពល និងបណ្តាញដាក់ដបភេសជ្ជៈត្រូវបានសាងសង់ឡើង ដើម្បីឱ្យជាក់លាក់ជាក់លាក់ជាមួយនឹងយន្តការត្រួតពិនិត្យដែលបានកែសម្រួលយ៉ាងល្អិតល្អន់។ នៅពេលដែលការផ្លាស់ប្តូរប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងដំណើរការផលិតកម្ម ពួកវាមានតម្លៃថ្លៃ យឺត និងមានហានិភ័យខ្ពស់។ នៅក្នុងបរិយាកាសដែលមានអាវស អ្នកជំនាញ និងក្រុមអាចចាប់ផ្តើមបន្តិចម្តងៗដោយប្រើឧបករណ៍ និងវិធីធ្វើការ និងរៀននៅពេលពួកគេទៅ។ នៅពេលអ្នកកំពុងដោះស្រាយជាមួយឧបករណ៍ធុនធ្ងន់ និងវិស្វកម្មភាពជាក់លាក់ អ្នកត្រូវធ្វើវាឱ្យត្រឹមត្រូវជាលើកដំបូង។

តារាងតុល្យការមិនខ្វល់អំពីវដ្តនៃការឃោសនាបំផ្លើសនោះទេ។

សម្រាប់ការសន្យានាពេលអនាគតទាំងអស់នៃ AI ឧស្សាហកម្ម ការអនុម័តរបស់វានឹងត្រូវបានរៀបចំជាផ្នែកធំដោយការពិតជាក់ស្តែងនៃការចំណាយដើមទុន និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរូបវន្ត។ ទ្រព្យសកម្មឧស្សាហកម្មដូចជារោងចក្រកែច្នៃ ប្រព័ន្ធ HVAC ពាណិជ្ជកម្ម និងខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្មអាហារ និងភេសជ្ជៈ គឺជាការបណ្តាក់ទុនអចិន្ត្រៃយ៍ មិនមែនជាការជាវកម្មវិធីនោះទេ។ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងហិរញ្ញប្បទានគម្រោងរបស់ពួកគេត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់វដ្តជីវិតរហូតដល់ 20-30 ឆ្នាំ ហើយប្រព័ន្ធអេកូប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេរួមមានភាពអាស្រ័យនៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់សម្រាប់ផ្នែកដែលគ្របដណ្តប់ក្រោមការធានា។ ការផ្លាស់ប្តូរភ្លាមៗមានផលវិបាកដោយអចេតនា ហើយនៅពេលដែលមានកំហុសកើតឡើង អ្នកមិនអាចគ្រាន់តែត្រលប់មកវិញនូវការអាប់ដេត ឬអនុវត្តបំណះដូចដែលអ្នកចង់បានជាមួយកម្មវិធីសហគ្រាសនោះទេ។

ប្រសិទ្ធភាពយ៉ាងខ្លាំងដែលជំរុញឱ្យការនិទានរឿង 50 ពាន់ពាន់លានដុល្លារនឹងមិនត្រូវបានដឹងយ៉ាងពេញលេញទេរហូតដល់វដ្តនៃការវិនិយោគត្រូវបានបន្ត ហើយទ្រព្យសម្បត្តិត្រូវបានរចនាឡើងវិញជាមូលដ្ឋានជាមួយនឹង AI នៅក្នុងចិត្ត។ សម្រាប់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឧស្សាហកម្មធុនធ្ងន់ នោះអាចមានន័យថាការរង់ចាំមួយត្រីមាស។ ឱកាសរយៈពេលខ្លីស្ថិតនៅក្នុងវដ្តខ្លីដែលបង្កប់នៅក្នុងរយៈពេលវែងជាងនេះ៖ ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង ឧបករណ៍ និងស្រទាប់ឌីជីថលត្រូវបានជំនួសរៀងរាល់ 5 ទៅ 15 ឆ្នាំម្តង ការបង្កើតវិនដូធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងឡើងវិញក្នុងអំឡុងពេលដែលការធ្វើសមាហរណកម្មទៅក្នុងប្រតិបត្តិការដែលមានស្រាប់គឺអាចធ្វើទៅបានដោយមិនចាំបាច់មានការរៀបចំឡើងវិញពេញលេញនៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។

បង្អួច Brownfield មើលឃើញ

សម្រាប់នាយកប្រតិបត្តិដែលបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្របច្ចេកវិទ្យា និងអ្នកវិនិយោគដែលផ្តល់ដើមទុន ការនិទានរឿង Greenfield នៃការកសាងរោងចក្រដែលមានដើមកំណើត AI ពីមូលដ្ឋានឡើងពណ៌នាតែផ្នែកតូចមួយនៃទីផ្សារជាក់ស្តែងប៉ុណ្ណោះ។ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឧស្សាហកម្មភាគច្រើនគឺជាដីសំណល់ ហើយនឹងនៅដដែលអស់ជាច្រើនទសវត្សរ៍។ តម្លៃរយៈពេលខ្លីស្ថិតនៅក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណក្រុមហ៊ុនដែលកំពុងធ្វើសមាហរណកម្មដោយជោគជ័យទៅក្នុងប្រតិបត្តិការនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ មិនមែនពឹងផ្អែកលើគ្រឿងបរិក្ខារដែលបានកែលម្អពេញលេញដែលមិនទាន់មាននោះទេ។ ក្រុមហ៊ុនទាំងនេះផ្តល់នូវប្រសិទ្ធភាពពិតប្រាកដនៅក្នុងឧបសគ្គដែលមានស្រាប់ បង្កើតការជឿទុកចិត្តនៅក្នុងអង្គការឧស្សាហកម្ម និងប្រមូលទិន្នន័យវាលដែលបង្កើនតម្លៃតាមពេលវេលា។ តាមរយៈការបង្ហាញពីតម្លៃរបស់ពួកគេនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌប្រតិបត្តិការថ្ងៃនេះ ពួកគេទទួលបានសិទ្ធិក្នុងការរៀបចំឡើងវិញនូវលំហូរការងារនៅថ្ងៃស្អែក។

ក្រុមហ៊ុនផលប័ត្រ SE Ventures Augury, UnitX និង Axion ធ្វើជាគំរូគំរូនេះ។ ក្រុមហ៊ុននីមួយៗបានរួមបញ្ចូល AI ទៅក្នុងប្រតិបត្តិការរោងចក្រដែលមានស្រាប់ Augury សម្រាប់ការទស្សន៍ទាយសុខភាពម៉ាស៊ីន UnitX សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យការផលិតនៅក្នុងបន្ទាត់ និង Axion សម្រាប់ស្វែងរកបញ្ហាគុណភាពផលិតផល។ ជំនួសឱ្យការរចនាប្រព័ន្ធដោយផ្អែកលើការកែលម្អហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ ពួកគេបានបង្កើតភាពពាក់ព័ន្ធទៅនឹងបរិយាកាសអតិថិជនដែលមានស្រាប់។ ទំនាក់ទំនងអតិថិជន និងទ្រព្យសម្បត្តិទិន្នន័យកម្មសិទ្ធិដែលពួកគេកំពុងសាងសង់ឥឡូវនេះនឹងដាក់ពួកគេជាអ្នកផ្តល់បច្ចេកវិទ្យាធម្មជាតិ នៅពេលដែលវដ្តនៃការបន្តមកដល់។

ការដាក់ពង្រាយនៅក្នុងបរិយាកាសផលិតកម្មដែលមានស្រាប់ក៏បង្កើតទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលយ៉ាងទូលំទូលាយដែលដៃគូប្រកួតប្រជែងដែលកែលម្អដោយមន្ទីរពិសោធន៍មិនអាចបង្កើតឡើងវិញបានទេ។ ជាឧទាហរណ៍ គំរូមូលដ្ឋានសម្រាប់មនុស្សយន្តឧស្សាហកម្មដែលបង្កើតឡើងដោយក្រុមហ៊ុនផលប័ត្ររបស់ SE Ventures Skild AI ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យក្លែងធ្វើយ៉ាងទូលំទូលាយ និងទិន្នន័យពិភពលោកពិតដែលកំណត់គោលដៅ។ ការបោះយុថ្កានេះនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌប្រតិបត្តិការជាក់ស្តែងជួយឱ្យគំរូអភិវឌ្ឍការយល់ដឹងអំពីរូបវន្តពិត និងឆ្លើយតបកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពចំពោះការផ្លាស់ប្តូរ ឬការបរាជ័យផ្នែករឹង។

វិធីសាស្រ្តជាដំណាក់កាលនេះក៏បង្កើតចន្លោះដើម្បីដោះស្រាយផ្នែកមនុស្សនៃការផ្លាស់ប្តូរ AI ។ AI ឧស្សាហកម្មមិនអាចគ្រប់គ្រងខ្លួនឯងបានទេ។ ក្រុមហ៊ុននឹងនៅតែត្រូវការបុគ្គលិកមនុស្សដើម្បីដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធទាំងនេះ និងធ្វើការជាមួយគ្នាជាមួយពួកគេ។ សមាជិកនៃកម្លាំងពលកម្មរោងចក្របច្ចុប្បន្នអាចបង្កើនជំនាញទៅក្នុងតួនាទីថ្មីជាកម្មករចំណេះដឹងសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាឧស្សាហកម្មជំនាន់ក្រោយ។

ផ្លាស់ទីថ្ងៃនេះដើម្បីចាប់យកថ្ងៃស្អែក

ខណៈពេលដែលការផ្លាស់ប្តូរពីកំពូលចុះក្រោមនឹងកើតឡើងក្នុងរយៈពេលជាច្រើនទស្សវត្សជាជាងច្រើនឆ្នាំ ក្រុមហ៊ុនដែលប្រើវិធីសាស្រ្តកំណត់គោលដៅជាងអាចបង្កើនតម្លៃបានលឿនជាងមុន ខណៈពេលដែលទទួលបានទំនុកចិត្ត និងភាពជឿជាក់ក្នុងរយៈពេលវែង។

សម្រាប់ស្ថាបនិក AI ឧស្សាហកម្ម ភាពជោគជ័យក្នុងរយៈពេលខ្លីអាស្រ័យលើការយល់ដឹងអំពីវដ្តថវិការបស់អតិថិជនរបស់អ្នក និងការរចនាវិធីសាស្រ្ត GTM របស់អ្នកស្របតាម។ គន្លឹះក្នុងការនេះគឺជាទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលពិតប្រាកដ; អ្នក​អាច​បង្កប់​ក្នុង​បរិយាកាស​របស់​អតិថិជន​បាន​កាន់តែ​ឆាប់​កាន់តែ​ល្អ។ ប៉ុន្តែសូមប្រយ័ត្នចំពោះភស្តុតាងនៃផ្នូរគំនិត។ ប្រសិនបើអ្នករកឃើញថាខ្លួនអ្នកនៅក្នុងគំរូនៃការកាន់រយៈពេលប្រាំមួយខែ ឬច្រើនជាងនេះ ឱកាសរបស់អ្នកក្នុងការឆ្ពោះទៅមុខនឹងថយចុះ។

សម្រាប់ CXOs ដែលកំពុងស្វែងរកការដាក់ពង្រាយ AI ឧស្សាហកម្ម វាជាការសំខាន់ណាស់ដែលមិនបាត់បង់សន្ទុះ ហើយរង់ចាំដំណោះស្រាយដ៏ល្អឥតខ្ចោះ។ ផ្នត់គំនិតមិនប្រថុយប្រថានអាចធ្វើអោយអ្នកជាប់គាំងក្នុងស្ថានភាពដដែល ខណៈពេលដែលដៃគូប្រកួតប្រជែងណែនាំបច្ចេកវិទ្យាថ្មីយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងទទួលបានការទាក់ទាញ។ ជំនួសមកវិញ កំណត់ចំណុចឈឺចាប់ដែលអ្នកចង់ដោះស្រាយ ទទួលបានបទពិសោធន៍នៅពេលអ្នកទៅ និងបង្កើតការរៀនសូត្ររបស់អ្នក នៅពេលអ្នកពង្រីកតួនាទីរបស់ AI ឧស្សាហកម្មនៅក្នុងប្រតិបត្តិការរបស់អ្នក។

ឱកាស AI ឧស្សាហកម្មចំនួន 50 ពាន់ពាន់លានដុល្លារដែលទីផ្សារមូលធនកំពុងស្វែងរកនឹងចំណាយពេលយូរជាងនេះដើម្បីក្លាយជាការពិត ហើយក្រុមហ៊ុនជាច្រើនដែលឈានមុខគេសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរដ៏សំខាន់នឹងតស៊ូដើម្បីឈានទៅដល់គោលដៅនោះ។ ប៉ុន្តែការអត់ធ្មត់មិនមានន័យថាអសកម្មទេ។ សម្រាប់ស្ថាបនិក និង CXOs ដែលប្រកាន់យកនូវវិធីសាស្រ្តយុទ្ធសាស្ត្រផ្អែកលើការពិតជាក់ស្តែងនៃបរិយាកាសប្រតិបត្តិការទាំងនេះ អនាគតចាប់ផ្តើមនៅថ្ងៃនេះ។

មតិដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងមតិយោបល់របស់ Fortune.com គឺគ្រាន់តែជាទស្សនៈរបស់អ្នកនិពន្ធរបស់ពួកគេប៉ុណ្ណោះ ហើយមិនចាំបាច់ឆ្លុះបញ្ចាំងពីគំនិត និងជំនឿរបស់ ទ្រព្យសកម្ម.