ความสม่ำเสมอ: ปัจจัยที่กำหนดความสำเร็จของโปรเจกต์ Data & AI

EN

อะไรคือสิ่งที่ทำให้โครงการทดลองเล็ก ๆ ไปต่อและกลายเป็นระบบที่ใช้งานได้ทั้งองค์กรได้จริง ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่คือ “วินัยและความสม่ำเสมอในการทำงาน”

ในหลายอุตสาหกรรม องค์กรขนาดใหญ่กำลังเร่งนำ AI แพลตฟอร์มด้านข้อมูล และรูปแบบการทำงานแบบดิจิทัลมาใช้มากขึ้นอย่างจริงจัง แม้ศักยภาพของเทคโนโลยีจะพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่มีปัจจัยหนึ่งที่เป็นตัวตัดสินอย่างเงียบๆว่าโครงการเหล่านี้จะ “ขยายผลได้” หรือ “หยุดชะงัก” นั่นคือ ความสม่ำเสมอและวินัยในการส่งมอบงานในแต่ละวัน

จากประสบการณ์ที่ได้ทำงานใกล้ชิดกับองค์กรขนาดใหญ่ จะเห็นรูปแบบที่คล้ายกันอยู่บ่อยครั้ง: โปรเจกต์นำร่องประสบความสำเร็จ, Proof of Concept (POC) ทำงานได้อย่างไร้ปัญหา ทุกฝ่ายเห็นพ้องกับโรดแมป แต่พอถึงเวลาขยายการใช้งานในระดับทั้งองค์กร ความคืบหน้ากลับช้าลง หรือเริ่มมีจุดที่สะดุด

สาเหตุมักไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีที่ไม่ได้ประสิทธิภาพ หรืออาจเป็นเพราะวินัยในการดูแลระบบหนึ่งตัว กับวินัยที่จำเป็นสำหรับการดูแลระบบจำนวนมากพร้อมกันนั้น “ไม่เหมือนกันเลย”

ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนขององค์กรขนาดใหญ่ ผลลัพธ์จึงไม่ได้ถูกกำหนดด้วยแค่ความเร็วหรือการคิดนวัตกรรม แต่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการรักษาคุณภาพให้สม่ำเสมอ ยึดมาตรฐานเดียวกัน และทำให้ผลการทำงานคาดการณ์ได้ ในทุกส่วนงานที่เกี่ยวข้องกับการส่งมอบโครงการด้าน Data และ AI

ความไม่สม่ำเสมอ: ความเสี่ยงเชิงระบบต่อการลงมือทำจริง

สภาพแวดล้อมขององค์กรขนาดใหญ่มีความซับซ้อนในตัวเอง ตั้งแต่ระบบที่ซ้อนหลายชั้น กรอบการกำกับดูแลที่เข้มงวด ไปจนถึงทีมส่งมอบงานหลายทีมที่ต้องพึ่งพากันและกัน ความไม่สม่ำเสมอจึงกลายเป็นความเสี่ยงทั้งเชิงปฏิบัติการและเชิงกลยุทธ์ขององค์กรโดยตรง

เรามักเห็นปัญหาเหล่านี้ชัดเจน และสร้างผลกระทบกับทีมอย่างต่อเนื่อง เช่น

• คุณภาพของโค้ดและวิธีการทำงานด้านวิศวกรรมแตกต่างกันไปในแต่ละทีม

• รูปแบบและมาตรฐานเอกสารไม่เหมือนกัน ทำให้การส่งต่องานและดูแลระบบต่อเนื่องเป็นเรื่องยาก

• ขั้นตอนการนำงานขึ้นระบบจริงหรือการจัดการกระบวนการทำงานด้านข้อมูลไม่สม่ำเสมอ จนเกิดปัญหาในระบบที่ใช้งานจริง

• การทำงานร่วมกันระหว่างทีมเทคนิคกับทีมธุรกิจขาดความต่อเนื่องและแตกเป็นส่วน ๆ

• การติดตามตรวจสอบเพื่อรองรับการตรวจสอบด้านความเสี่ยงหรือข้อบังคับทำได้ไม่ครบถ้วน

• ปัญหาทางเทคนิคสะสมโดยไม่ตั้งใจ จนทำให้การออกเวอร์ชันใหม่ช้าลงทุกครั้ง

เมื่อความไม่สม่ำเสมอเหล่านี้เกิดขึ้นพร้อมกันในหลายสายงานที่เดินคู่กันไป มันจะกลายเป็นตัวฉุดการขยายระบบ และผลักดันให้ต้นทุนในการแก้ไขสูงขึ้นเรื่อย ๆ ความสม่ำเสมอจึงไม่ใช่เรื่อง “ชอบหรือไม่ชอบ” แต่เป็นเงื่อนไขเชิงโครงสร้างของการทำงานระดับองค์กร พูดอีกแบบหนึ่ง ความสม่ำเสมอไม่ใช่ตัวเลือก แต่คือรากฐานของการส่งมอบงานด้าน Data และ AI ในระดับองค์กรอย่างแท้จริง

เมื่อการส่งมอบงานมีมาตรฐาน องค์กรจึงขยาย Data & AI ได้อย่างมั่นใจ

องค์กรขนาดใหญ่ต้องการคนที่เก่งเฉพาะทางในสายงานของตัวเอง สิ่งที่จำเป็นไม่แพ้กันคือคนที่สามารถทำงานอยู่ในสภาพแวดล้อมที่มีมาตรฐานชัดเจน ทำซ้ำได้ ตรวจสอบย้อนหลังได้ และสอดคล้องกับกติกาและการกำกับดูแลขององค์กรโดยรวม

นั่นหมายถึงความสามารถในด้านต่อไปนี้

1. ส่งมอบงานให้ได้ตามมาตรฐานระดับองค์กรผลงานทุกอย่าง ไม่ว่าจะเป็นกระบวนการด้านข้อมูล โมเดล ระบบรายงาน แดชบอร์ด บริการที่เชื่อมกับระบบอื่น หรือเอกสาร ต้องสอดคล้องกับกรอบมาตรฐานขององค์กรอย่างสม่ำเสมอ ไม่ว่าทีมภายในหรือที่ปรึกษาภายนอกจะเป็นผู้ทำงานก็ตาม การมีมาตรฐานร่วมกันครอบคลุมตั้งแต่วิธีเขียนและตรวจสอบโค้ด วิธีทดสอบและนำงานขึ้นใช้งานจริง รูปแบบการจัดทำเอกสารและส่งต่อองค์ความรู้ ไปจนถึงข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามนโยบายขององค์กร

2. รักษาคุณภาพให้สม่ำเสมอในทุกระบบสภาพแวดล้อมด้านข้อมูลขององค์กรมีการเชื่อมโยงกันหลายชั้น ความคลาดเคลื่อนเล็กน้อยในมาตรฐานการเขียนโค้ดหรือการออกแบบระบบ สามารถลุกลามไปเป็นปัญหาในระดับโครงสร้างได้ง่ายการทำงานด้านวิศวกรรมและการเฝ้าระวังอย่างสม่ำเสมอช่วยให้กระบวนการด้านข้อมูลทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ประสิทธิภาพของโมเดลตรวจสอบและติดตามได้ และทุกการเปลี่ยนแปลงถูกควบคุมและตรวจสอบย้อนหลังได้อย่างชัดเจน

3. ทำงานร่วมกันข้ามทีมอย่างเป็นระบบการลงมือทำจริงต้องอาศัยการขยับพร้อมกันของหลายฝ่าย ทั้งทีมไอที ทีมข้อมูล ทีมผลิตภัณฑ์ หน่วยธุรกิจ ทีมความปลอดภัย และทีมปฏิบัติการ การทำงานแบบ “คนเก่งทำคนเดียว” ทีมจำเป็นต้องมีวิธีทำงานร่วมกันที่ใช้ร่วมกันได้ มีชุดเอกสารและองค์ความรู้ที่ทุกฝ่ายอ้างอิงร่วมกัน และมีจุดส่งต่องานที่ตกลงกันชัดเจนระหว่างแต่ละฝ่าย การขยายงานด้าน Data และ AI จึงจะไม่กลายเป็นภาระของทีมใดทีมหนึ่ง แต่เป็นการขับเคลื่อนร่วมกันของทั้งองค์กร

4. คำนึงถึงทั้งโครงสร้างทั้งระบบทุกส่วนประกอบของระบบมีผลต่อประสิทธิภาพ ความเสถียร และความสามารถในการขยายของสถาปัตยกรรมโดยรวม คนทำงานจึงต้องเข้าใจว่างานของตนเองเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่แล้วอย่างไร การเปลี่ยนแปลงที่ทำในวันนี้ส่งผลต่อส่วนอื่นของระบบอย่างไร และข้อกำหนดด้านความพร้อมของระบบ ความเร็วในการตอบสนอง และความปลอดภัยในระดับองค์กรมีความหมายอย่างไรต่อธุรกิจทัศนคติแบบมองเห็นทั้งระบบ ไม่ใช่สนใจเฉพาะงานตรงหน้า คือสิ่งที่ทำให้การส่งมอบงานมีความสม่ำเสมอ และเป็นพื้นฐานของการเติบโตอย่างมั่นคงในระยะยาว

ออกแบบวิธีทำงานให้ความสม่ำเสมอรองรับการขยายระดับองค์กร

เราพัฒนา Sertis Professional Services ขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์ “ความแปรปรวน” ที่มักเกิดขึ้นเวลาองค์กรต้องพึ่งพาทีมภายนอกหลายชุด หรือเสริมคนแบบครั้งคราวโดยไม่มีกรอบกลางรองรับ แนวทางการทำงานแบบมีมาตรฐานเดียวกันของเรา (Standardised Delivery Framework) ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับโครงการด้าน Data และ AI ในระดับองค์กร เพื่อให้ได้ทั้งความสม่ำเสมอ การตรวจสอบย้อนหลังได้ และคุณภาพที่คาดการณ์ได้ ไม่ว่าจะเป็นทีมไหนหรือช่วงเวลาใดก็ตาม

1. วิธีทำงานและแนวปฏิบัติที่เป็นมาตรฐานเดียวกันที่ปรึกษาของเรา ไม่ว่าจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI วิศวกรข้อมูล วิศวกรด้านโมเดล หรือวิศวกรซอฟต์แวร์ ล้วนทำงานอยู่ภายใต้มาตรฐานการส่งมอบงานชุดเดียวกัน ตั้งแต่การพัฒนา การจัดทำเอกสาร การทดสอบ การนำขึ้นใช้งานจริง ไปจนถึงการเฝ้าระวังการทำงานของระบบ เราไม่ปล่อยให้แต่ละคนใช้ “สไตล์ของตัวเอง” แบบต่างคนต่างทำ แต่ทำให้ทุกคนทำงานบนแนวทางเดียวกันที่สอดคล้องกับความคาดหวังขององค์กรระดับใหญ่ ทำให้ไม่ว่าจะมอบหมายให้ใครรับผิดชอบ งานที่ออกมาจะให้ประสบการณ์ที่สม่ำเสมอใกล้เคียงกัน

2. การกำกับติดตามและตรวจสอบคุณภาพอย่างต่อเนื่องเหนือไปจากความเชี่ยวชาญของแต่ละคน เรายังมีโครงสร้างดูแลคุณภาพที่ชัดเจน หัวหน้าสายเทคนิคและผู้นำทีมในแต่ละด้านจะช่วยตรวจทานงานตามกรอบที่วางไว้ เพื่อให้ทุกโครงการสอดคล้องกับมาตรฐานขององค์กร นโยบายด้านความปลอดภัย และข้อกำหนดที่ต้องปฏิบัติตาม ความเสี่ยงและจุดเบี่ยงเบนจึงถูกตรวจพบตั้งแต่ช่วงต้น แทนที่จะไปโผล่ตอนระบบขึ้นใช้งานจริง ในมุมขององค์กร นั่นหมายความว่า คุณไม่ได้เพียง “เพิ่มคนมาช่วยงาน” แต่กำลังได้กระบวนการส่งมอบงานแบบมีการดูแลด้านเทคนิคและคุณภาพอย่างต่อเนื่องมาช่วยคุมทั้งภาพรวม

3. การจัดทำเอกสารอย่างเป็นระบบและเป็นมาตรฐานทุกโครงการถูกออกแบบให้รองรับทั้งการทำงานต่อเนื่อง การตรวจสอบย้อนหลัง และการต่อยอดในอนาคต เราไม่ได้มองเอกสารเป็นสิ่งที่ทำทีหลัง แต่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการส่งมอบงานตั้งแต่แรก สิ่งที่จัดทำขึ้นช่วยให้ทีมภายในสามารถเข้ามารับช่วงงาน นำไปพัฒนาต่อ หรือแก้ไขปัญหาได้ง่ายขึ้น เราทำงานโดยคิดเผื่อไว้เสมอว่า “อีกหกเดือนข้างหน้าอาจมีคนใหม่ต้องเข้ามาอ่านโค้ดหรือขั้นตอนนี้” จึงไม่ทำให้องค์กรต้องพึ่งพาคนใดคนหนึ่งมากเกินไป และลดความเสี่ยงจากการสูญเสียองค์ความรู้เมื่อมีการเปลี่ยนบทบาทหรือเปลี่ยนทีม

4. การขยายงานโดยไม่ลดทอนคุณภาพเมื่อความต้องการด้านทรัพยากรเพิ่มขึ้น ทั้งในมิติของจำนวนโครงการ จำนวนโมเดล หรือจำนวนประเทศที่ต้องดูแล แนวทางการทำงานแบบมีมาตรฐานเดียวกันช่วยรักษาคุณภาพให้คงที่ ขั้นตอนการกำกับดูแลและการอนุมัติยังเดินตามกรอบเดิมได้ แม้โครงการจะเพิ่มขึ้นหลายเท่า ขณะเดียวกัน คนใหม่ก็สามารถเรียนรู้และเริ่มทำงานได้เร็วขึ้น เพราะวิธีการทำงานชัดเจนและคุ้นเคยง่าย นี่คือวิธีที่ช่วยให้หลายองค์กรก้าวจาก “โครงการนำร่องที่สำเร็จหนึ่งตัว” ไปสู่ “ชุดโซลูชันด้าน Data และ AI ระดับใช้งานจริงทั้งองค์กร” ได้อย่างมั่นใจ โดยไม่สูญเสียการควบคุม และไม่ต้องแลกระหว่างความเร็วกับความน่าเชื่อถือของระบบ

ทำไมความสม่ำเสมอจึงเป็นหัวใจของ Data & AI ในระดับองค์กร

องค์กรที่รักษาความสม่ำเสมอของการส่งมอบงานได้อย่างต่อเนื่อง จะได้รับประโยชน์ที่มากกว่าแค่โค้ดที่เป็นระเบียบหรือเอกสารที่ดูเรียบร้อย พวกเขามักเห็นความเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนในเชิงธุรกิจและการดำเนินงาน

• ลดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติงานและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

• ลดงานแก้ไขซ้ำ และชะลอการสะสมของปัญหาทางเทคนิคในระยะยาว

• ส่งมอบงานได้เร็วขึ้น พร้อมคุณภาพที่คาดการณ์ได้

• พร้อมสำหรับการตรวจสอบ และสอดคล้องกับข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแลมากขึ้น

• การเปลี่ยนคน เปลี่ยนทีม ทำได้ราบรื่นขึ้น พร้อมรักษาความต่อเนื่องขององค์ความรู้ในองค์กร

ที่สำคัญที่สุดคือ องค์กรสามารถสร้าง “ฐานที่ขยายต่อได้” ซึ่งทำให้สามารถเพิ่มโครงการด้าน Data และ AI ใหม่เข้าไปได้อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ทำให้ระบบที่ใช้งานอยู่เสียสมดุลหรือเกิดความไม่เสถียร

รากฐานของการเติบโตในระยะยาว

เมื่อองค์กรเดินหน้ากลยุทธ์ด้านข้อมูลและ AI อย่างจริงจัง ความสามารถในการรักษาวินัยในการลงมือทำในทุกสายงาน จะกลายเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่ชี้ขาดได้อย่างแท้จริง ความเร็วและนวัตกรรมยังคงสำคัญ แต่หากขาดความสม่ำเสมอในการส่งมอบงาน โครงการก็ไม่สามารถขยายต่อได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว

ผ่านแนวทางการทำงานแบบมีมาตรฐานของ Sertis เราช่วยให้องค์กรสร้างความสม่ำเสมอที่จำเป็นต่อการส่งมอบงานด้าน AI และ Data ได้อย่างมั่นใจ ทั้งในด้านความน่าเชื่อถือ การกำกับดูแล และความพร้อมในเชิงกลยุทธ์สำหรับการเติบโตในอนาคต

FAQ: คำถามที่พบบ่อย

Q1: ทำไมหลายโครงการด้าน Data และ AI ถึงชะงัก ทั้งที่ช่วง Pilot เสร็จแล้ว?เพราะช่วง Pilot มักถูกออกแบบให้ทำในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ทีมเล็ก ตัดสินใจง่าย ระบบยังไม่ซับซ้อนมาก แต่พอจะขยายใช้ทั้งองค์กร สิ่งที่จำเป็นไม่ใช่แค่เทคโนโลยีที่ดีอีกต่อไป แต่ต้องมีมาตรฐานการทำงานที่ชัดเจน มีเอกสารรองรับ มีกรอบกำกับดูแล (governance) และมีการทำงานข้ามทีมอย่างเป็นระบบ ถ้าขาดส่วนเหล่านี้ โปรเจกต์มักเริ่มช้าลง สะดุด หรือไปต่อไม่ได้

Q2: วินัยในการทำงานและการส่งมอบงานด้าน Data และ AI หมายถึงอะไร?หมายถึงการมีแนวทางการทำงานที่เป็นมาตรฐานร่วมกัน มีเอกสารที่ชัดเจน มีขั้นตอนการตรวจทานและควบคุมคุณภาพ (review และ QA) รวมถึงมีกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน ทำให้ทุกทีมส่งมอบงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ต่อเนื่อง และคาดการณ์ได้ ไม่ว่าจะเป็นโปรเจกต์ไหนหรือทำบนระบบใดก็ตาม

Q3: Sertis Professional Services ช่วยสร้างความสม่ำเสมอในการทำงานได้อย่างไร?เราให้คำปรึกษาและเสริมทีมภายใต้กรอบการทำงานที่มีมาตรฐานเดียวกัน (Standardised Delivery Framework) ใช้วิธีการทำงานและแนวปฏิบัติร่วมกัน มีการกำกับดูแลคุณภาพอย่างต่อเนื่อง และให้ความสำคัญกับเอกสารและการส่งต่อองค์ความรู้อย่างเป็นระบบ สิ่งเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถขยายการใช้งาน Data และ AI ได้โดยไม่สูญเสียการควบคุม หรือปล่อยให้คุณภาพงานลดลงเมื่อโปรเจกต์เพิ่มขึ้น

Q4: ถ้าอยากเริ่มปรับเรื่องความสม่ำเสมอ ควรเริ่มจากจุดไหนก่อน?จุดเริ่มต้นที่ดีคือ มองหาวันนี้ว่าความไม่สม่ำเสมอกำลังสร้างปัญหาอยู่ตรงไหนบ้าง เช่น คุณภาพของโค้ดที่ดูแลต่อยาก เอกสารไม่ครบหรือไม่เป็นมาตรฐาน ขั้นตอนการนำงานขึ้นระบบจริงไม่ชัดเจน หรือการส่งต่องานระหว่างทีมทำให้เกิดช่องว่าง จากนั้นจึงค่อยวางมาตรฐานกลางและเพิ่มการกำกับดูแลในส่วนที่สำคัญที่สุดของโครงการ Data และ AI ก่อน แล้วค่อยขยายไปส่วนอื่นตามลำดับ

สอบถามเพิ่มเติมว่า Sertis ช่วยให้การใช้งาน AI ในองค์กรราบรื่นอย่างไรบ้างได้ที่ https://bit.ly/49uxEql