“ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นผู้เปลี่ยนเกมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย แต่สำหรับปี 2566 นี้ Generative AI ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำ ซึ่งจะทำให้โลกตะลึง
ผลการสำรวจ วิสัยทัศน์ด้านเทคโนโลยีปี 2023 ของ Accenture เมื่อเร็วๆ นี้ เปิดเผยว่า 100% ของผู้ตอบ แบบสอบถามชาวไทย (ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ที่สูงที่สุดในโลก) เห็นพ้องกันว่า Generative AI จะเปลี่ยนโฉมระบบอัจฉริยะขององค์กร
สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่า ผู้บริหารชาวไทยพร้อมที่จะเปิดรับ Generative AI มาใช้งานเพื่อ กำหนดขอบเขตการปฏิบัติงานในยุคถัดไป อันนำมาซึ่งโอกาสอันยิ่งใหญ่ในการพัฒนาสร้างสรรค์องค์กรรูปแบบ ใหม่ และพลิกโฉมโมเดลธุรกิจแบบเดิมๆ ด้วยการใช้โมเดลพื้นฐาน AI
ผู้บริหารในประเทศไทยรายงานว่า ประโยชน์หลักสำหรับองค์กรมีอยู่ 2 ประการสำคัญ ได้แก่ ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น (78%) และการเร่งสร้างนวัตกรรม (68%)
ขณะที่ ความเสี่ยงในการดำเนินการอันดับต้นๆ ที่ผู้บริหารชาวไทยคาดการณ์ไว้คือ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีที่เข้ากันไม่ได้กับของเดิม, การปฏิเสธการเข้าร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และต้นทุนที่สูงขึ้นหรือ เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะสร้างประโยชน์มากมายสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ตาม แต่ก็ยังต้องพิจารณาข้อด้อยหลายประการที่พบได้ทั่วไปด้วย
ข้อกังวล 3 ประการสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI
ความท้าทายที่องค์กรต้องเตรียมพร้อมรับมือเมื่อใช้เครื่องมือ AI ได้แก่:
- การขาดแคลนผู้มีความสามารถด้านเทคโนโลยี เป็นอุปสรรคต่อการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์: แม้ว่าเครื่องมือ AI จะเพิ่มประสิทธิภาพของนักพัฒนา โดยการสร้างโค้ดขึ้นมาได้เอง แต่เครื่องมือเหล่านี้เพียงอย่างเดียว ไม่สามารถแก้ไขความขาดแคลนของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีได้ เนื่องจากนักพัฒนาที่มีทักษะยังคงมีความสำคัญในการทำงาน เพื่อรับประกันว่าโค้ดที่ใช้งานจะปราศจากข้อผิดพลาดและมีความปลอดภัย และรับประกันความสมบูรณ์และฟังก์ชันการทำงาน ตามจุดประสงค์ที่ออกแบบไว้
- การละเลยขั้นตอนอื่นๆ ของวงจรการพัฒนา: การสร้างแอปพลิเคชันครอบคลุมมากกว่าแค่การสร้างโค้ดและการแก้ไขโค้ด มันไปไกลกว่าความสามารถของเครื่องมือสร้าง AI ใดๆ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนา การคอมไพล์โค้ดและการสร้างแอปพลิเคชัน การดูแลการบูรณาการโค้ด การทดสอบ การจัดการการเปลี่ยนแปลงผ่านแนวทางปฏิบัติ DevOps และการจัดการโฮสต์ของ แอปพลิเคชันและการจัดการเวลาการใช้งานจริง
- ภาระต้นทุนค่าใช้จ่ายทางด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้น: โมเดลกำเนิดที่ใช้ AI มีศักยภาพมหาศาล ในการเร่งความเร็วในการสร้างโค้ดใหม่อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องใช้ความระมัดระวัง เนื่องจาก AI สามารถเริ่มต้นสร้างนวัตกรรมได้อย่างก้าวกระโดด แต่ก็อาจจะก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และการทำให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันมีความยั่งยืน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของโค้ด การกำกับดูแล และความปลอดภัย สิ่งนี้อาจเสี่ยงต่อการสะสมภาระค่าใช้จ่ายที่เกิดจากงานทางด้านเทคโนโลยี และเพิ่มภาระให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่มีงานล้นมืออยู่แล้ว
เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้อย่างมีประสิทธิผล องค์กรต่างๆ จึงต้องนำแนวทางแบบบูรณาการมาใช้ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีแบบฝัง AI ไว้ในโซลูชันอยู่แล้ว ขณะเดียวกันก็ให้การกำกับดูแล การตรวจสอบ ความปลอดภัย และการสนับสนุนนักพัฒนาตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์
การผสมผสาน AI เข้ากับทุกขั้นตอนของวงจรการพัฒนาแอป
ด้วยการใช้การตั้งค่าที่ถูกต้อง ทีมนักพัฒนาสามารถเอาชนะความท้าทายข้างต้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ ประโยชน์จาก AI เพื่อเร่งการพัฒนาแอปได้อย่างเต็มที่
เพื่อให้เกิดนวัตกรรมที่ดียิ่งขึ้น การผสมผสาน Generative AI เข้ากับเทคโนโลยี low-code ช่วยยกระดับการ กำกับดูแล ฝังการตรวจสอบความปลอดภัย และสนับสนุนนักพัฒนา ตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด ถือเป็นสิ่งสำคัญ การบูรณาการนี้ช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับบุคคลากรและองค์กรมากยิ่งขึ้น โดยจัดเตรียมเครื่องมือในการพัฒนาและแก้ไขแอปพลิเคชันด้วยความคล่องตัว
ความสามารถในการปรับลดขนาดของระบบและระบบ ความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น ช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างโมเดลแอปพลิเคชันใหม่ๆ ด้วย สถาปัตยกรรมและประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหมาะสม ตลอดจนวิเคราะห์มูลค่าทางธุรกิจและผลกระทบต่อองค์กรได้ อย่างมีประสิทธิภาพ
การใช้ประโยชน์จากตัวเชื่อมต่อ ChatGPT เป็นตัวอย่างที่ดี ผู้ช่วยเสมือนเป็นเครื่องมือทรงพลังที่สามารถโต้ ตอบกับผู้ใช้ผ่านการประมวลผลและการสร้างภาษาธรรมชาติ ผู้ช่วยเสมือนเหล่านี้สามารถให้คำตอบเฉพาะ บุคคล ตอบคำถามและปฏิบัติงาน ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และเร่งประสิทธิภาพการทำงานให้เร็วขั้นได้
ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Generative AI ภายในแอปพลิเคชัน นักพัฒนาสามารถขยายไปสู่กรณีการใช้งาน ใหม่ๆ และปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ด้วยประสบการณ์การสนทนาเชิงโต้ตอบ
สิ่งเหล่านี้จะเปิดช่องทางสำหรับการสนับสนุนลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุงดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นผู้ช่วยเสมือน แอปพลิเคชันการเดินทางและการจอง การแปลภาษา และแอปพลิเคชันอื่นๆ อีกมากมาย
ท้ายที่สุดแล้ว ในขอบเขตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ การใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มการพัฒนาแบบ low-code ยังให้ประโยชน์เพิ่มเติมมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากผสมผสาน Generative_AI เข้าด้วยกัน
- ส่งเสริมนักพัฒนารุ่นใหม่: การใช้ low-code ทำให้ความสามารถของ AI ทำงานกับระบบส่วนรวม ได้ดีขึ้น โดยขยายขอบเขตการเข้าถึงไปยังนักพัฒนาในวงกว้าง รวมถึงนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้าน ไอทีรุ่นรุ่นใหม่ๆ ซึ่งทำได้โดยการนำการพัฒนาที่มีคำแนะนำไปใช้ และทำให้กระบวนการระบุ จุดประสงค์การใช้งานภายในแอปพลิเคชันง่ายขึ้น โดยใช้ภาษาภาพที่ตรวจสอบและทวนสอบได้ง่าย
- ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยและการควบคุมผู้ใช้งานที่แข็งแกร่ง: การรักษาความลับของ ข้อมูล ได้รับการยึดถือปฏิบัติในแพลตฟอร์มแบบ low-code ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่แชร์ออกไปนั้น ยังคงความเป็นส่วนตัว และไม่สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้นักพัฒนายังได้ รับความสามารถในการกำหนดสิทธิ์ของผู้ใช้งาน ทำให้พวกเขาสามารถจัดการบทบาทและความ รับผิดชอบภายในแพลตฟอร์มได้อย่างรอบคอบ
- โซลูชันแบบครบวงจร: เมื่อโซลูชันแบบ low-code ถูกรวมเข้ากับ AI โซลูชันเหล่านี้จะสามารถ รองรับทุกขั้นตอนของวงจรการใช้งานซอฟต์แวร์ ซึ่งรวมถึงภาระงานต่างๆ เช่น การออกแบบงาน ส่วนหน้า การบูรณาการข้อมูล การใช้ตรรกะ การเผยแพร่ การใช้งานโฮสต์ และอื่นๆ
การผสานรวมระหว่าง low-code และ AI มีศักยภาพในการปฏิวัติการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยการทำให้ AI เป็น ส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนา นักพัฒนาสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ และส่งมอบแอปพลิเคชัน คุณภาพสูงด้วยความคล่องตัว ความสามารถในการปรับลดขนาดระบบ และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุง
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือ ต้องตระหนักถึงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นของ AI และ low-code และดำเนินการ เพื่อบรรเทาผลกระทบเหล่านั้น ด้วยการวางแผนและดำเนินโครงการอย่างรอบคอบ นักพัฒนาสามารถมั่นใจ ได้ว่าพวกเขากำลังใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ได้อย่างเต็มศักยภาพ
Featured Image: Image by Freepik
