5 ข้อเท็จจริงที่อุตสาหกรรมพลังงานและสาธารณูปโภคอาจยังไม่ทราบเกี่ยวกับการนำ GenAI มาใช้
วิไลพร ทวีลาภพันทอง
หัวหน้ากลุ่มลูกค้าธุรกิจบริการทางการเงินในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก
และหัวหน้าสายงานธุรกิจที่ปรึกษา PwC ประเทศไทย
ผู้ประกอบการในกลุ่มอุตสาหกรรมพลังงานและสาธารณูปโภคกำลังเผชิญกับแรงกดดันจากการควบคุมค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน การตอบสนองความต้องการของลูกค้า รวมไปถึงการเปลี่ยน แปลงกระบวนการทำงานไปสู่ดิจิทัลและการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน ในขณะที่ก็ต้องเผชิญกับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดจากหน่วยงานกำกับดูแล ซึ่งการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง (generative AI: GenAI) มาใช้นั้นจะช่วยปลดล็อคคุณค่าจากข้อมูล เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน และนำไปสู่การได้รับการยอมรับจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย หรือพูดง่าย ๆ ว่า GenAI จะสามารถเป็นตัวขับเคลื่อนการปรับเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจในระยะยาวได้ ซึ่งวันนี้ดิฉันอยากจะขอนำข้อมูลบางส่วนจากบทความ Generative AI for energy and utilities: 5 surprising facts ของ PwC ประเทศสหรัฐอเมริกา มาแลกเปลี่ยนกับคุณผู้อ่านโดยบทความชิ้นนี้ได้เปิดเผยถึงข้อเท็จจริงห้าข้อที่ทั้งอุตสาหกรรมพลังงานและสาธารณูปโภคอาจจะยังขาดความตระหนัก หรือเข้าใจผิดเมื่อพิจารณานำ GenAI มาใช้ ดังต่อไปนี้
1.GenAI สามารถสร้างมูลค่าได้รวดเร็วกว่า AI แบบดั้งเดิม เพราะธุรกิจไม่ต้องสร้างโมเดลของตนเองแต่ใช้โมเดลพื้นฐาน (foundation model) หรือใช้ GenAI ที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์องค์กร (enterprise software) หรือทั้งสองอย่างควบคู่กัน สำหรับบริษัทสาธารณูปโภค GenAI สามารถช่วยบูรณาการศูนย์บริการลูกค้าและศูนย์ติดต่อ โดยทำให้การตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าที่เป็นเรื่องปกติเป็นไปโดยอัตโนมัติ ในส่วนของความต้องการที่มีความซับซ้อน GenAI สามารถเชื่อมต่อลูกค้าไปยังผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำ นอกจากนี้ GenAI ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากศูนย์บริการลูกค้าเพื่อช่วยปรับปรุงการดำเนินงาน ลดเวลาเฉลี่ยในการจัดการ การละทิ้งการโทร และการโอนสายหรือการโทรที่ผิดพลาดได้ ซึ่งทั้งหมดจะนำไปสู่การลดต้นทุนและความพึงพอใจที่มากขึ้นของลูกค้า
2.ธุรกิจไม่จำเป็นต้องปรับปรุงข้อมูลให้เสร็จสิ้นก่อนเริ่มใช้ GenAI ธุรกิจพลังงานและสาธารณูปโภคสามารถเริ่มใช้งาน GenAI ได้แม้ว่าจะยังไม่มีข้อมูลหรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ในการดำเนินการกับ GenAI เพียงแค่ธุรกิจเลือกกรณีการใช้งานบางส่วนจากข้อมูล หรือเลือกจากโครงการนำร่องที่มีอยู่แล้วที่ข้อมูลถูกต้อง เป็นระเบียบ และสอดคล้องกับข้อกำหนดที่จำเป็น ยกตัวอย่าง เช่น ถ้าองค์กรมีเซ็นเซอร์ Internet of Things (IoT) บนสินทรัพย์ เช่น ท่อส่งน้ำมัน บ่อน้ำ หรือสายส่งไฟฟ้า GenAI สามารถติดตามสุขภาพของสินทรัพย์เหล่านี้ ช่วยแก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพ และช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น เมื่อ GenAI ทำให้ชุดข้อมูลเหล่านี้มีประโยชน์และใช้งานได้มากขึ้น ธุรกิจก็สามารถใช้คุณค่าเหล่านี้เพื่อสร้างการยอมรับและได้รับงบประมาณสำหรับโครงการที่เร่งการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ต่อไป นอกจากนี้ GenAI ยังสามารถเร่งการปรับปรุงข้อมูลให้มีความทันสมัยและช่วยลดค่าใช้จ่ายได้
3.GenAI มีความสามารถในการขยายขนาดได้อย่างรวดเร็ว หากมีการปรับแต่งที่เหมาะสม ธุรกิจจะสามารถใช้ GenAI ได้กับหลายกรณีการใช้งานในหลายฟังก์ชัน จากประสบการณ์ของ PwC ซึ่งมีกรณีการใช้งานภายในมากกว่า 3,000 กรณีทั่วโลกพบว่า ประมาณ 80% ของกรณีการใช้งาน GenAI ตกอยู่ในหนึ่งในหกรูปแบบ โดยแต่ละรูปแบบสามารถขยายขนาดได้อย่างรวดเร็ว ยกตัวอย่าง เช่น เมื่อธุรกิจใช้ GenAI ในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากสัญญาก็จะสามารถทำการดึงข้อมูลเชิงลึกได้เช่นเดียวกันกับคำขอข้อเสนอ (requests for proposals: RFPs) ใบแจ้งหนี้ การสื่อสารกับลูกค้า รายงานการเงิน ข้อบังคับทางภาษี และอื่น ๆ ซึ่งอาจช่วยทำให้ภาษากฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการเวนคืนและสิทธิทางผ่านในสาธารณูปโภคมีความราบรื่นยิ่งขึ้น นอกจากนี้ การเพิ่มรูปแบบ GenAI อื่น ๆ เช่น การสรุปข้อมูล จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของงานหลังบ้านได้ 20% ถึง 40%
4.GenAI สามารถลดความเสี่ยง การตัดสินใจที่ผิดพลาด หรือความล้มเหลวในการดำเนินงานอาจทำให้แหล่งพลังงานที่สำคัญหรือความปลอดภัยของพนักงานตกอยู่ในความเสี่ยง ตรงนี้เองที่ GenAI สามารถช่วยให้บุคลากรวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์การหยุดชะงักของการจ่ายพลังงาน ป้องกันอุบัติเหตุ และอื่น ๆ ได้ นอกจากนี้ การเสริมประสิทธิภาพการทำงานหลังบ้านของ GenAI ยังสามารถช่วยลดความเสี่ยง เช่น ช่วยตรวจสอบสัญญาอย่างละเอียดเพื่อค้นหาข้อที่อาจเป็นปัญหา หรือช่วยต่อสู้กับการฉ้อโกง เป็นต้น
5.GenAI ช่วยลดความจำเป็นในการจ้างงานพนักงานใหม่จำนวนมาก ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากพนักงานที่มีอยู่แล้วหรือสามารถหาได้จากบุคคลที่สาม เนื่องจากธุรกิจไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดล GenAI เองจึงไม่ต้องแข่งขันเพื่อสรรหาพนักงานด้าน AI ที่หายาก โดย ผู้ให้บริการคลาวด์หรือผู้จำหน่าย AI จะดูแลในเรื่องนี้ให้แทน ซึ่งจะทำให้โครงการ GenAI สามารถทำได้จริงและมีราคาที่เหมาะสม อย่างไรก็ตาม การได้รับผลลัพธ์ที่มีมูลค่าสูงและมีการจัดการความเสี่ยงจาก GenAI นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย การวางแผนพัฒนาทักษะการใช้งาน GenAI และหลักการ AI ที่มีความรับผิดชอบให้กับพนักงานรวมถึงตัวผู้นำเองจะเป็นสิ่งสำคัญ ที่ช่วยให้องค์กรดึงศักยภาพจาก GenAI มาใช้ประโยชน์ได้อย่างสูงสุด