อนาคตจะไปสุดที่ตรงไหน เมื่อ AI พัฒนาผลิตภัณฑ์ให้คน

ทุกวันนี้เราพูดกันว่า ความก้าวหน้าของ AI กำลังจะมาเปลี่ยนแปลงโลก โดยเฉพาะ Generative AI หรือ GenAI ที่มีความสามารถในการทำงานได้หลากหลาย ตั้งแต่การทำงานทั่วไปอย่างการช่วยหาข้อมูลสรุปเอกสาร และเขียนเนื้อหา ไปจนถึงการช่วยเขียนโปรแกรม การออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่เราใช้กันอยู่ จากความสามารถเหล่านี้ ภาพอนาคตในโลกที่ GenAI กลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการสร้างสรรค์จะไปสิ้นสุดที่ตรงไหน จึงอาจเป็นทั้งคำถามและความท้าทายที่เราต้องให้ความสำคัญกับการแสวงหาคำตอบกันมากขึ้น

วันนี้ “คิด” จึงอยากชวนมาทำความเข้าใจขีดความสามารถของ GenAI ในแง่ของการพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้ตอบโจทย์ผู้บริโภคยุคใหม่ รวมถึงความเปลี่ยนแปลงในโลกการทำงานที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ผ่านมุมมองของ รูเจีย หวัง (Rujia Wang), Head of Customer Experience, Product and Design ของ Thoughtworks บริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีระดับโลกที่มีสาขาอยู่ใน 18 ประเทศทั่วโลก รวมถึงประเทศไทย

ไม่ใช่แค่สร้างผลิตภัณฑ์ แต่ต้องสร้างคุณค่า 
ในสังคมยุคใหม่ที่ทุกอย่างเกิดไว ไปเร็ว การออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์จึงต้องตามให้ทันการเปลี่ยนแปลงแบบฉับไวนี้ด้วยเช่นกัน ซึ่งไม่ใช่แค่การสร้างสิ่งใหม่ ๆ แต่ต้องเป็นสิ่งที่สร้าง “คุณค่า” ให้ผู้บริโภค ถึงจะสามารถยืนหยัดอยู่ได้อย่างยั่งยืนท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนแปลง นอกจากนี้ ในแง่กระบวนการพัฒนา ยังมีความท้าทายเรื่องการใช้ทรัพยากรที่ต้องใช้อย่างคุ้มค่าที่สุด และแรงกดดันในการแข่งขันที่ธุรกิจต้องพยายามสร้างความแตกต่างให้กับผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาขึ้นมา 

รูเจีย มองว่า การสร้างผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมและมีคุณค่า ต้องเป็นสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการและสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ รวมถึงต้องคำนึงถึงความรับผิดชอบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อมไปพร้อม ๆ กัน ซึ่งนั่นไม่ใช่เรื่องง่าย

แล้วจะพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างไรให้ตอบโจทย์ต่างๆ เหล่านี้ได้ คงต้องย้อนกลับไปตั้งแต่การระดมไอเดียตั้งต้น (Ideation) ซึ่ง รูเจีย เล่าว่า GenAI สามารถเปิดมุมคิดในการสร้างผลิตภัณฑ์ ช่วยหาไอเดียและความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ที่ทีมพัฒนาอาจมองข้ามไปในช่วงแรก ๆ โดยได้ยกตัวอย่างกรณีของ Mondelez บริษัทผู้ผลิตขนมรายใหญ่ ที่นำ GenAI มาใช้สร้างสูตรทำขนมใหม่ ๆ จากความคิดเห็นของผู้บริโภคที่ไปเก็บข้อมูลมา แล้วค่อยนำสูตรที่ได้ไปทดลองและปรับปรุงรสชาติขนมให้ดีขึ้น จากนั้นจึงต่อยอดไปสู่การออกเป็นไลน์สินค้าสำหรับวางขายจริง 

นอกจากนี้ การเปิดตัวสินค้าใหม่เข้าสู่ตลาด เป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่มีผลต่อคุณค่าของผลิตภัณฑ์ ซึ่ง GenAI สามารถลดระยะเวลาการพัฒนาจากหลายเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์เท่านั้น ส่งผลให้ธุรกิจสร้างสินค้าใหม่ได้เร็วขึ้น เมื่อสินค้าเข้าไปอยู่ในมือของผู้บริโภค และช่วยแก้ปัญหาที่คนกลุ่มนั้นกำลังเผชิญอยู่ คุณค่าที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์จะปรากฏขึ้นมา และสร้างผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมในเชิงธุรกิจ เช่น ยอดขายสินค้าหรือความต้องการสินค้านั้น ๆ ที่เพิ่มขึ้น  

Google DeepMind / Pexels

ปลดล็อกศักยภาพการสร้างสรรค์
สิ่งหนึ่งที่ GenAI แตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิมคือเรื่อง “ความคิดสร้างสรรค์” และความสามารถที่จะเรียนรู้ต่อยอดได้ ซึ่งไม่เพียงเพิ่มความสร้างสรรค์ให้กับตัวผลิตภัณฑ์ แต่ยังปลดล็อกไอเดียของผู้สร้างด้วยเช่นกัน ทำให้ GenAI สามารถนำไปใช้งานได้ตลอดทั้งกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ตั้งแต่การระบุปัญหาที่ต้องแก้ไข การออกแบบแนวทางและโซลูชันสำหรับแก้ปัญหานั้น ไปจนถึงการสร้างและพัฒนาตัวผลิตภัณฑ์ออกมาได้เอง 

ในมุมมองของรูเจีย GenAI เข้าไปเพิ่มขีดความสามารถในการออกแบบผลิตภัณฑ์ได้ตั้งแต่ขั้นแรก ที่เป็นการระบุและตีกรอบปัญหาจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกในการประมวลผลและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โดย GenAI จะช่วยย่อยข้อมูลจำนวนมากให้เหลือเพียงข้อมูลที่มีความสำคัญจริง ๆ อีกทั้งยังสามารถสรุปบทสัมภาษณ์ผู้ใช้งานจำนวนมาก ทำให้การสำรวจและทำความเข้าใจปัญหาของกลุ่มเป้าหมายทำได้ง่ายขึ้น 

สำหรับการหาไอเดีย GenAI ไม่เพียงแนะนำความคิดใหม่ ๆ แต่ยังช่วยตั้งต้นจากความคิดต่าง ๆ ที่มีอยู่ ทำให้นักพัฒนาไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ สามารถนำสิ่งที่มีอยู่แล้วมาต่อยอดได้เลย โดยรูเจียยกตัวอย่าง Boba แพลตฟอร์ม GenAI ของ Thoughtworks ที่สามารถค้นหา รวบรวมข้อมูลเชิงลึกและรายงานวิเคราะห์ แล้วนำมาสรุปเป็นจุดแข็ง-จุดอ่อนที่น่าสนใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการต่าง ๆ ของธุรกิจ ซึ่งช่วยให้เห็นภาพรวม เมื่อนำไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ต่าง ๆ จากนั้นค่อยนำข้อมูลที่ได้ไปคิดต่อเป็นกลยุทธ์ซึ่งสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด    

ขณะเดียวกัน GenAI ยังช่วยเรื่องการสื่อสารไอเดียออกมาเป็นภาพ โดยนำข้อมูลมาสร้างเป็นภาพและสตอรีบอร์ด จากนั้นสร้างตัวผลิตภัณฑ์ต้นแบบออกมาเป็นแบบจำลองโดยไม่ต้องเขียนโค้ดโปรแกรม ทำให้ทั้งทีมนักพัฒนามองเห็นภาพรวมของผลิตภัณฑ์ได้พร้อมกัน และยังปรับแก้รายละเอียดต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว แตกต่างจากในอดีตที่ต้องนำข้อมูลไปสร้างเป็นตัวผลิตภัณฑ์ต้นแบบ (prototype) แล้วค่อยมาแก้ไขในภายหลัง GenAI ที่ช่วยลดระยะเวลาและลดต้นทุนในการสร้างผลิตภัณฑ์ต้นแบบนี้ ทำให้ทีมนักพัฒนามีโอกาสมากขึ้นในการพิจารณาตัวเลือกต่าง ๆ เพื่อหาแนวทางการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุด   

cottonbro studio / Pexels

โลกการทำงานร่วมกับ AI ที่ไม่เหมือนเก่า
จากความสามารถของ AI จึงทำให้หลายคนพูดกันว่า AI จะมาแทนที่คน หรือตำแหน่งงานที่คนเคยทำ แต่ในมุมมองของรูเจีย GenAI จะมากระตุ้นความคิดสร้างสรรรค์และค้นหาความเป็นไปได้ใหม่ ๆ มากกว่าจะมาแทนที่คนจริง ๆ ไม่เพียงเท่านั้น คนจะมีบทบาทมากกว่าที่เคย เพราะแม้ว่า GenAI จะทำให้เราค้นหาและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายขึ้น แต่ฐานข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกฝน GenAI ก็ไม่ได้มีข้อมูลทุกอย่าง และข้อมูลบางอย่างอาจไม่ใช่ข้อมูลล่าสุด ทำให้ “วิจารณญาณของคน” ในการเลือกใช้ข้อมูลคือเรื่องสำคัญ

รูเจียเสริมว่า เราต้องมั่นใจว่า ผลลัพธ์ที่มาจาก GenAI ต้องได้รับการประเมินและตรวจสอบอย่างรอบด้าน ทั้งในแง่ความถูกต้อง มุมมองในเชิงธุรกิจและความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับผู้บริโภค หากผลลัพธ์นั้นไม่สามารถตรวจสอบได้ ก็ต้องมาพิจารณาว่า แนวทางการใช้งาน GenAI เหมาะสมหรือไม่ และสามารถนำผลลัพธ์ไปใช้จริงได้หรือไม่  

ส่วนในโลกการทำงานในอนาคตที่คนต้องทำงานร่วมกับ AI อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้นั้น การผสมผสาน Hard skills หรือทักษะและความรู้ในเชิงเทคนิค เข้ากับ Soft skills ที่เป็นทักษะทางสังคมในด้านการมีปฏิสัมพันธ์กับคน ความคิดเชิงวิเคราะห์ หรือการจัดการกับปัญหาต่าง ๆ จะมีความสำคัญยิ่งกว่าเดิม ยิ่งไปกว่านั้น ท่ามกลางความก้าวหน้าของเทคโนโลยี สิ่งที่สำคัญนอกเหนือจากการพัฒนาทักษะจึงเป็นการสร้างความคิดเชิงรุก (Proactive Mindset) ที่มาพร้อมกับการเปิดรับและเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ ตลอดเวลานั่นเอง   

ไม่ว่าจะเป็นคนที่ทำงานสายเทคโนโลยีหรือไม่ก็ตาม รูเจียมองว่า “Prompt Engineering” ที่เป็นกระบวนการสร้างคำสั่งหรือ prompt ที่มีคุณภาพเพื่อ “พูดคุย” กับ GenAI ให้สามารถสร้างผลลัพธ์ตามที่เราต้องการ จะกลายเป็นทักษะพื้นฐานสำคัญ เพราะธุรกิจจำนวนไม่น้อยเริ่มนำ GenAI มาใช้ลดขั้นตอนการทำงานลง และเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการทำงานต่างๆ โดย Thoughtworks เองได้เริ่มจัด “PromptCamp” สำหรับเตรียมความพร้อมให้พนักงานและลูกค้าของบริษัท เรียนรู้ทักษะการสร้าง prompt เพื่อใช้งาน GenAI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ   

ThisIsEngineering / Pexels

AI ไม่ได้สมบูรณ์แบบ 
แน่นอนว่าทุกอย่างบนโลกนี้ไม่ได้มีอะไรสมบูรณ์แบบ GenAI เองก็เช่นกัน ในขณะที่เรากำลังตื่นเต้นกับความสามารถและความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ของเทคโนโลยี มุมมืดจากการใช้ GenAI ก็มีหลายประเด็นที่น่ากังวลไม่น้อย โดยเฉพาะในเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้บริโภค เนื่องจาก GenAI จำเป็นต้องใช้ข้อมูลมหาศาลในการเทรนโมเดลให้สามารถเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์ออกมาได้ ธุรกิจจึงต้องให้ความสำคัญกับการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้า โดยจากผลการสำรวจของ Thoughtworks ในหัวข้อ “GenAI: What consumers want” พบว่า 91% ของผู้ตอบแบบสอบถาม วิตกกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น ข้อมูลถูกนำไปใช้แบบไหน มีการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่นหรือไม่ และใครสามารถเข้าถึงข้อมูลได้บ้าง เป็นต้น  

นอกจากนี้ ในแง่ของการทำงานสร้างสรรค์ ปัญหาการละเมิดลิขสิทธิ์จากการใช้ GenAI เป็นอีกประเด็นที่มีการถกเถียงกันไม่น้อย ว่าผลงานแบบไหนที่เข้าข่ายละเมิดลิขสิทธิ์ โดยรูเจียมองว่า สิ่งสำคัญในการใช้ GenAI ช่วยสร้างสรรค์ผลงาน คือการต้อง “ต่อยอด” ไอเดียที่ได้มา แทนที่จะเป็นการเอาไอเดียนั้นๆ มาใช้งาน “โดยไม่มีการปรับเปลี่ยนใด ๆ” โดยระหว่างการใช้งาน ต้องคิดอยู่เสมอว่า เราใช้ GenAI เพื่อหาไอเดียใหม่ ๆ ไม่ได้ใช้เพื่อลอกเลียนแบบผลงานของใคร   

อีกประเด็นที่สำคัญคือ อคติและความถูกต้องของผลลัพธ์ที่ได้จาก GenAI โดยข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดลอาจมีข้อมูลที่มีอคติหรือความเอนเอียง ส่งผลให้เกิด “AI Hallucination” หรือ AI เกิดอาการหลอน สร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เป็นไปตามข้อเท็จจริงขึ้นมา ซึ่งการแก้ไขปัญหานี้ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์นั้น จำเป็นต้องมีการเก็บข้อมูล ทดสอบกับกลุ่มผู้ใช้งานที่เป็นคนจริง ๆ และตรวจสอบข้อมูลโดยเปรียบเทียบกับแหล่งข้อมูลหลาย ๆ แหล่ง รวมถึงเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถให้ฟีดแบ็กเพื่อแก้ไขข้อมูลให้ถูกต้องสมบูรณ์ยิ่งขึ้น  

นอกจากเรื่องผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง การไม่ได้ตั้งต้นจากปัญหาของผู้บริโภคจริง ๆ ก็นำไปสู่การใช้ GenAI แก้ผิดปัญหา หลงทางไปสร้างผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้ตรงตามความต้องการของลูกค้าและไม่ได้สร้างคุณค่าอย่างแท้จริง โดยรูเจียมองว่า ก่อนออกแบบผลิตภัณฑ์จึงต้องทุ่มเทให้ความสำคัญกับการค้นคว้า วิเคราะห์ความต้องการของผู้บริโภค สร้าง Persona ซึ่งเป็นการสร้างแบบจำลองลูกค้าที่เป็นกลุ่มเป้าหมายของเรา เพื่อให้เห็นภาพว่า ลูกค้าของเราคือใคร เป็นคนแบบไหน รวมถึงการเอาใจผู้บริโภคมาใส่ใจเรา เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่คนต้องการและใช้งานได้จริง มีความเป็นไปได้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้เกิดขึ้น และสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างที่ต้องการ

Google DeepMind / Pexels

ท่ามกลางความก้าวหน้าของเทคโนโลยี GenAI ได้เปิดเส้นทางและโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์และน่าตื่นเต้นยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์จะมีความสามารถและชาญฉลาดขึ้นเพียงใด สุดท้ายแล้ว มนุษย์ก็คือผู้ที่เข้าใจความต้องการของมนุษย์ด้วยกันเองมากที่สุด ภาพอนาคตที่ AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกจะไปสิ้นสุดที่ตรงไหน ก็ขึ้นอยู่กับว่าเราจะใช้ AI อย่างไร    

เรื่อง : สัมภาษณ์ Thoughtworks