รู้ทัน AI ต้องกล้าใช้เป็น

​ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ทำให้เกิดคำศัพท์และไอเดียใหม่ๆ ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้หลายคนสับสนและกังวลเกี่ยวกับอนาคตของงานของพวกเขา ในบรรดาคำเหล่านี้ ได้แก่ Large Language Models (LLM) และ Generative AI ซึ่งได้รับความสนใจอย่างมากในชุมชน AI ในบทความนี้ ByteHR จะพาไขปริศนาศัพท์แสง AI: LLM, AI เจนเนอเรชัน และอนาคตของทรัพยากรบุคคลและบัญชีเงินเดือน

ศัพท์ต้องรู้เกี่ยวกับ AI

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): ความสำคัญของชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำ

LLM เป็นโมเดล AI ประเภทหนึ่งที่สามารถประมวลผล ทำความเข้าใจ และสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ แบบจำลองเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถเรียนรู้และเข้าใจความซับซ้อนของภาษามนุษย์ได้ คุณภาพและความเป็นเอกลักษณ์ของชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม LLM มีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพ ชุดข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ช่วยให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่หลากหลาย ช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าใจบริบท และสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น

Generative AI และ Predictive AI: อะไรคือความแตกต่าง?

Generative AI และ Predictive AI เป็นสองส่วนย่อยที่แตกต่างกันของเทคโนโลยี AI โดย Generative AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือเพลง ตามรูปแบบที่ได้เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ ในทางกลับกัน Predictive AI จะวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เช่น พฤติกรรมของลูกค้าหรือแนวโน้มของตลาด แม้ว่า AI ทั้งสองประเภทจะมีแอปพลิเคชันของตัวเอง แต่ Generative AI ก็ได้รับความสนใจมากขึ้นเมื่อเร็วๆ นี้ เนื่องจากความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่แปลกใหม่และสร้างสรรค์

AI จะเข้ามาแทนที่งาน HR และ Payroll หรือไม่?

ความกังวลหลักข้อหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการเกิดขึ้นของ AI คือผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับความมั่นคงของงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านทรัพยากรบุคคลและบัญชีเงินเดือน อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือเราต้องเข้าใจว่า AI ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อแทนที่งานมนุษย์ แต่เพื่อเพิ่มและช่วยเหลือในงานของพวกเขา 

ในความเป็นจริงแล้ว เมื่อมองดี ๆ AI ถูกนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ มานานกว่าทศวรรษ เช่น แชตบอต ซอฟต์แวร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งก็ไม่ได้ส่งผลกระทบต่องานหลักที่มนุษย์ต้องทำ

ความก้าวหน้าล่าสุดใน AI โดยเฉพาะ LLM ได้รับความสนใจเนื่องจากความสามารถในการเรียนรู้ อนุมาน และแก้ไขปรับปรุงได้อย่างอิสระ เมื่อเทียบกับการปฏิบัติตามชุดคำสั่งหรือคำสั่งที่กำหนดไว้ ความสามารถในการปรับตัวนี้ทำให้สามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพงานต่างๆ รวมถึงงานด้านทรัพยากรบุคคลและบัญชีเงินเดือน ตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยทำงานซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูลหรือการคัดกรองผู้สมัคร ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพยากรบุคคลมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์และคำนึงถึงมนุษย์เป็นศูนย์กลางมากขึ้น

การยอมรับ AI เป็นเครื่องมือสำหรับอนาคต

เนื่องจากเทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญในทุกอุตสาหกรรมจะต้องเข้าใจคำศัพท์เฉพาะทางและการใช้งานที่เป็นไปได้ของ AI ด้วยการนำ AI มาเป็นเครื่องมือในการเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถรักษาความสามารถในการแข่งขันในโลกดิจิทัลที่เพิ่มมากขึ้นได้ ผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพยากรบุคคลและบัญชีเงินเดือนสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ ปรับปรุงกระบวนการ และให้การสนับสนุนพนักงานได้ดียิ่งขึ้น

ศัพท์อื่น ๆ ที่ควรรู้เกี่ยวกับ AI

Machine Learning (ML) 

ML เป็นส่วนย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจตามข้อมูล ในด้านทรัพยากรบุคคล ML สามารถช่วยในเรื่องการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น การคาดการณ์การลาออกของพนักงาน หรือการระบุผู้สมัครที่มีศักยภาพสูง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

NLP เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และมนุษย์ผ่านภาษาธรรมชาติ แอปพลิเคชัน HR ของ NLP รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึกของผลตอบรับของพนักงาน แชตบอตสำหรับการตอบคำถามของพนักงาน และการคัดกรองประวัติการทำงานแบบอัตโนมัติ

Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์)

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลในอดีต อัลกอริทึมทางสถิติ และเทคนิค ML เพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการวางแผนกำลังคน การระบุความเสี่ยงในการรักษาพนักงาน และปรับปรุงกลยุทธ์การสรรหาบุคลากร

Chatbot (แชตบอท)

แชตบอตเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถจำลองการสนทนากับผู้ใช้ได้ ในฝ่ายทรัพยากรบุคคล แชตบอตสามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น ตอบคำถามที่พบบ่อย แนะนำผู้สมัครตลอดขั้นตอนการสมัคร และให้การสนับสนุนพนักงานทันที

Big Data (ข้อมูลขนาดใหญ่)

Big Data หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนซึ่งวิธีการประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้ ในด้านทรัพยากรบุคคล สามารถวิเคราะห์ Big Data เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของพนักงาน แนวโน้มการปฏิบัติงาน และตัวชี้วัดการสรรหาบุคลากร

Data Mining (การทำเหมืองข้อมูล)

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถใช้การขุดข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มในประสิทธิภาพของพนักงาน อัตราความสำเร็จในการสรรหาบุคลากร และตัวชี้วัดที่สำคัญอื่นๆ

Algorithm (อัลกอริทึม)

อัลกอริทึมคือชุดของกฎหรือคำสั่งสำหรับการแก้ปัญหาหรือการปฏิบัติงาน ผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพยากรบุคคลจำเป็นต้องเข้าใจวิธีการใช้อัลกอริทึมในเครื่องมือ AI เพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับการจ้างงาน การประเมินประสิทธิภาพ และฟังก์ชันด้านทรัพยากรบุคคลอื่นๆ

Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก)

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของ ML ที่เกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น ทำให้สามารถวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อนได้ ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถใช้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับแอปพลิเคชันขั้นสูง เช่น การจดจำใบหน้าเพื่อความปลอดภัย การวิเคราะห์การสัมภาษณ์ผ่านวิดีโอ และอื่นๆ

โดยสรุป แม้ว่าการเพิ่มขึ้นของ AI และศัพท์เฉพาะที่เกี่ยวข้องอาจดูน่ากังวล แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าถึงความก้าวหน้าเหล่านี้ด้วยใจที่เปิดกว้างและความเต็มใจที่จะเรียนรู้ LLM และ Generative AI เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยให้ธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมการทำงานที่เปลี่ยนแปลงไป ด้วยการเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของ AI เราจึงสามารถควบคุมศักยภาพของมันเพื่อสร้างอนาคตที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น ขณะเดียวกัน ByteHR ก็เชื่อว่าความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักของกระบวนการตัดสินใจหลักในการทำงาน