TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
นับเป็นช่วงเวลาที่ร้อนแรงมาก ๆ ของ Generative AI เทรนด์ที่กำเนิดขึ้นมาในช่วง 2-3 ปี และหลังจาก ChatGPT ได้กำเนิดขึ้นมาบนโลก ก็ได้ทำให้ทุกวงการในอุตสาหกรรมไอทีต้องเร่งปรับตัว นำเอาเครื่องมือ Generative AI หรือ LLM เข้าไปใส่ เพื่อสนับสนุนประสิทธิภาพการทำงานให้เหนือไปอีกขั้น
แม้ว่าก่อนหน้านี้ Generative AI อาจจะดูเหมือนเป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้นเกินจริง (Hype) แต่ในช่วงหลังก็เริ่มเข้าสู่การปรับใช้ในระดับองค์กร (Enterprise) มากขึ้นเรื่อย ๆ แล้ว และจากงานสัมมนา “Embarking Generative AI in your organizations” ที่ Avalant ร่วมกับ IBM และ Computer Union (CU) จัดงานในวันที่ 7 มิถุนายน 2024 ที่ผ่านมานั้น แสดงให้เห็นว่า Generative AI ระดับองค์กรนั้นพร้อมใช้งานแล้ว มีผลิตภัณฑ์ที่พร้อมให้บริการ Generative AI แล้วบ้าง ติดตามได้ในบทความนี้
“watsonx.ai” ชุดเครื่องมือ Generative AI ทรงประสิทธิภาพระดับองค์กร
แม้ว่า AI จะมีอยู่มานานแล้ว แต่ Generative AI นั้นยังถือว่าเป็นสิ่งใหม่ที่เพิ่งกำเนิดขึ้นบนโลกมาไม่นาน ซึ่งเบื้องหลังที่ทำให้เกิดวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วนั้นเป็นเพราะ Foundation Model หรือโมเดลที่มีการฝึกฝนข้อมูลจำนวนมหาศาลมาไว้เรียบร้อยแล้ว อันส่งผลทำให้สามารถนำไปต่อยอดเป็นผลิตภัณฑ์รูปแบบใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว อาทิ การถามตอบข้อมูลจากเอกสาร สรุปเอกสาร ไปจนถึงการสร้างข้อมูลใหม่ หรือหาข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว เป็นต้น
แต่อย่างไรก็ดี ยังคงมีความท้าทายในหลากหลายองค์กรทั่วโลกในการปรับใช้เทคโนโลยี Generative AI ภายในองค์กรให้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องด้วยสาเหตุสำคัญมากมายไม่ว่าจะเป็นเรื่องความซับซ้อนของข้อมูล การเชื่อมโยงจากหลากหลายแหล่งข้อมูล การกำกับดูแล AI ให้มีจริยธรรมและความรับผิดชอบ หรือแม้กระทั่งเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาโมเดล AI แบบครบวงจร
และด้วยความเชื่อของ IBM ในเรื่อง Generative AI กับความจริง 5 ประการ ไม่ว่าจะเป็น
- Multi-Model เพราะ 1 โมเดลไม่สามารถรองรับได้ในทุก ๆ เรื่อง จำเป็นต้องใช้หลายโมเดลในการดำเนินการร่วมกัน
- Multi | Hybrid Cloud องค์กรต้องปรับใช้ Generative AI ในสภาพแวดล้อมลักษณะ Hybrid/Multi Cloud
- Governance ที่ต้องกำกับดูแลไม่ให้มีอคติ (Bias) หรือว่าอาการหลอน (Hallucination)
- Scale for value เลือกใช้งานโมเดล AI ให้ถูกต้องเหมาะสมกับงานที่ต้องทำ เพื่อให้ได้ ROI ที่คุ้มค่า
- Data matters ทั้งข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคงปลอดภัยจะต้องไปพร้อมกัน
ด้วยเหตุนี้เอง IBM จึงสร้างเป็น “watsonx” แพลตฟอร์มเรือธงในด้าน AI และ Data ระดับองค์กร และ “watsonx.ai” คือชุดเครื่องมือ AI ที่อยู่ภายใต้แพลตฟอร์มที่จะมีเครื่องมือสำหรับการพัฒนาและปรับใช้ Generative AI ระดับองค์กรอย่างครบครัน ไม่ว่าจะเป็น Tuning Studio สำหรับปรับจูนโมเดล หรือ Prompt Lab ทดลองส่ง Prompt กับโมเดลที่สร้างขึ้น รวมไปถึง Foundation Model Library ที่รวบรวม Foundation Model ยอดนิยม ทำให้องค์กรสามารถเริ่มต้นสร้างสรรค์ Generative AI และใช้งานได้ทันที
“watson.data” แพลตฟอร์ม Lakehouse หนุนวิเคราะห์ข้อมูลองค์กร
ในการสร้างโมเดล AI ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรื่อง “ข้อมูล” คือสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง ทั้งเรื่องความถูกต้อง ความสะอาด และความครบถ้วนของข้อมูลองค์กร ถึงจะทำให้โมเดล AI มีความถูกต้องและสามารถนำไปใช้งานได้ใน Use Case ที่ต้องการจริง ๆ
ถึงแม้ว่าปัจจุบันเทคโนโลยีการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมีมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่องค์กรก็ยังคงต้องพบเจอกับความท้าทายในเรื่องข้อมูลใน 4 เรื่องใหญ่ ๆ ด้วยกัน ได้แก่
- ข้อมูลเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะข้อมูลเพิ่มมากขึ้นในทุกวันอย่างก้าวกระโดด
- แหล่งจัดเก็บมีหลายที่มากขึ้นเรื่อย ๆ มีทั้งอยู่บนเครื่องพีซี บนเซิร์ฟเวอร์ หรือว่าบน Cloud
- หลากหลายรูปแบบมากขึ้นเรื่อย ๆ เช่น ข้อมูลเอกสาร ภาพ วีดีโอ หรือรูปแบบเฉพาะของแต่ละเครื่องมือ
- คุณภาพข้อมูลต่ำลงเรื่อย ๆ อันเป็นกำแพงสำคัญในการทำเรื่องข้อมูลและ AI สำหรับองค์กร
ด้วยเหตุนี้เอง IBM จึงมี“watsonx.data” ผลิตภัณฑ์ Data Lakehouse ที่รวบรวมเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลไว้ในที่เดียว พร้อมสนับสนุนให้องค์กรสามารถสร้าง Data Fabric ได้อย่างง่ายดายและจัดการกับข้อมูลในทุกหนทุกแห่งที่มีขององค์กรไม่ว่าจะอยู่บนเครื่อง Object Storage, Container หรือว่าบน Relational Database ต่าง ๆ และพร้อมสนับสนุนการขยาย AI Workload ให้ได้อย่างยืดหยุ่น
ด้วยการใช้งานบน watsonx.data ผ่านหน้าจอที่ใช้งานได้ง่ายคล้ายกับการสืบค้นข้อมูลผ่าน Relational Database จึงทำให้องค์กรสามารถบริหารจัดการข้อมูลที่มีได้อย่างสะดวก และสามารถกำกับดูแล กำหนดสิทธิการมองเห็น หรือว่ากำหนดบทบาทในการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่น และทำให้องค์กรสามารถสร้างสรรค์ Data Fabric ที่พร้อมสนับสนุนการสร้างโมเดล Generative AI ได้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม
“Veda” Generative AI โดย Avalant พร้อมหนุนพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้ง SDLC
หนึ่งใน Use Case ที่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของ Generative AI ระดับองค์กรได้อย่างชัดเจนคือ “การเขียนโปรแกรม” ดังที่เห็นในหลากหลายโมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำที่พร้อมสนับสนุนแล้วในปัจจุบัน
ในส่วนของ Avalant ผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม ONEWEB ที่สนับสนุนองค์กรให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันแบบ Low Code ได้อย่างรวดเร็วนั้น ได้มีการสาธิต “Veda” โมเดล Generative AI ที่ต่อยอดมาจาก IBM Granite ที่พร้อมสนับสนุนการเขียนโค้ดได้ในทุก ๆ ขั้นตอนของ Software Development Life Cycle (SDLC) แล้ว ซึ่งบริษัทมี Roadmap ที่จะเปิดตัวให้ใช้งานได้ภายใน 2024 นี้เลย โดยมี 2 ฟังก์ชันที่นำเสนอในงาน ได้แก่
1. Code Suggestion
Veda สามารถแนะนำการเขียนโค้ดให้กับนักพัฒนาระบบบนแพลตฟอร์ม ONEWEB ได้ด้วยภาษาธรรมชาติหรือเป็นภาษาอังกฤษ ซึ่งภายในงาน Veda สามารถแนะนำได้ทั้งการเขียนโค้ดเป็นภาษา Javascript หรือว่าการเขียน SQL Query สำหรับเรียกข้อมูลจาก Relational Database ได้ทันที ทั้งนี้ Avalant เผยว่า Veda นั้นพร้อมสนับสนุนในหลากหลายภาษามาก ๆ เช่น C#, .NET, PHP รวมไปถึง Python ด้วย
2. Code Improvement
Veda นั้นสามารถสรุปและอธิบายได้ว่าโค้ดที่ไฮไลท์ไว้ว่าเป็นฟังก์ชันการทำงานอย่างไร ที่สำคัญคือ Veda สามารถอธิบายออกมาเป็นภาษาไทยที่เข้าใจได้ทันทีสำหรับนักพัฒนาระบบไทยอีกด้วย
นอกจากนี้ Avalant ยังโชว์ขีดความสามารถของ Veda ในการแปลงโค้ดภาษา Legay เช่น COBOL ที่อาจจะยังคงมีการใช้งานอยู่ในองค์กรบางแห่งให้กลายเป็นภาษา Java ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่ง Use Case การใช้งานนี้จะส่งผลให้องค์กรสามารถทรานส์ฟอร์มเทคโนโลยีที่ใช้งานให้ทันสมัยได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น และทำให้องค์กรมีความมั่นคงปลอดภัยและสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ ๆ ได้มากขึ้นกว่าที่ผ่านมา
Observability ติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐาน
แม้ว่าโลกจะมีเครื่องมือ Generative AI ที่ช่วยสนับสนุนการพัฒนาระบบให้ได้เร็วยิ่งขึ้น แต่การสร้างแอปพลิเคชันที่ดี ตอบโจทย์การใช้งานได้จริง ก็ยังคงจำเป็นจะต้องมีการตรวจสอบและติดตามอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็น
- Responsive การตอบสนองต้องรวดเร็วเพียงพอต่อความต้องการใช้งาน
- Ease of use ประสบการณ์ผู้ใช้ในการใช้งานที่ง่าย และง่ายต่อการทำความเข้าใจ
- Always available มีความพร้อมใช้อย่างต่อเนื่องและตลอดเวลา ซึ่งหากมีปัญหาสุดวิสัยก็ควรแจ้งให้ผู้ใช้รับทราบก่อนเสมอ
ดังนั้น การมีเครื่องมือที่ช่วยตรวจจับได้อัตโนมัติ (Automation) จึงเป็นอีกเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับธุรกิจองค์กรนอกจาก Generative AI ที่จะต้องเริ่มปรับใช้งานแล้ว ซึ่ง IBM มีผลิตภัณฑ์ที่พร้อมตอบโจทย์ในเรื่องดังกล่าว 2 ผลิตภัณฑ์ ได้แก่
IBM Instana ติดตามฝั่งแอปพลิเคชัน
IBM Instana คือผลิตภัณฑ์ Real-Time Observability ที่จะช่วยตรวจสอบและติดตามจุดปัญหาที่เกิดขึ้นภายในแอปพลิเคชันได้อัตโนมัติ ซึ่งจะส่งผลให้นักพัฒนาระบบมีเวลามากขึ้นในการพัฒนานวัตกรรมใหม่ขึ้นมา
โดย Instana สามารถเข้าใจถึง Service Dependency ได้อย่างอัตโนมัติ ซึ่งสามารถวาดแผนภาพความสัมพันธ์ออกมาให้เห็นจุดที่กำลังเกิดปัญหาได้อย่างรวดเร็ว พร้อมทั้งสามารถแจ้งเตือนได้อย่างยืดหยุ่นด้วย ML ที่สนับสนุนอยู่ภายใน เช่น การตอบสนองมีความหน่วง (Latency) มากกว่าปกติ รวมทั้งยังสามารถติดตามประสิทธิภาพของ Generative AI บน watsonx ได้ด้วยว่ามีประสิทธิภาพมากน้อยเพียงใด เช่น การใช้ CPU, GPU, Memory, Response Time, Thoughput หรือ Error Rate เท่าใด เป็นต้น
IBM Turbonomic ติดตามฝั่งโครงสร้างพื้นฐานไอที
IBM Turbonomic เป็นเครื่องมือตรวจสอบติดตามและสนับสนุนการปรับปรุงประสิทธิภาพ (Optimize Performance) ในส่วนโครงสร้างพื้นฐานไอที (IT Infrastructure) ขององค์กรว่าควรจะต้องปรับเพิ่มลดทรัพยากรอย่างไรบ้าง ไม่ว่าจะเป็นสภาพแวดล้อม Cloud, Hybrid Cloud หรือ Container
การผสมผสานระหว่าง IBM Instana และ IBM Turbonomic จะทำให้องค์กรมีการตรวจสอบติดตามทั้งฝั่งการพัฒนาแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการให้บริการได้แบบครบวงจร ซึ่งทั้งสองผลิตภัณฑ์จะมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลกันเพื่อนำมาวิเคราะห์และแนะนำในการปรับปรุงได้อย่างครบถ้วน ว่าองค์กรควรจะต้องปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานไอทีอย่างไรให้เหมาะสม อันจะส่งผลให้ทีมงานที่ดูแลในแต่ละส่วนสามารถทำงานร่วมกันได้ง่ายขึ้น และมีเวลาสร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้มากขึ้นกว่าเดิม
ประยุกต์ใช้ Generative AI ในองค์กรได้แล้ววันนี้
ในช่วงเสวนา วิทยากรทุกท่านได้ชี้ให้เห็นวิสัยทัศน์ที่ผู้บริหารควรจะต้องพิจารณาว่า “C-Level จะต้องสนับสนุนให้องค์กรนำเอา AI มาใช้งาน เพื่อให้มีข้อได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ” เพราะ Generative AI คือเครื่องมือที่จะสนับสนุนให้องค์กรขับเคลื่อนได้เร็วยิ่งขึ้น และ watsonx ของ IBM รวมทั้ง ONEWEB ที่มี Veda สนับสนุนของทาง Avalant นั้นพร้อมตอบโจทย์วิสัยทัศน์ขององค์กรในการประยุกต์ใช้ Generative AI ภายในองค์กรได้แล้ววันนี้
หากองค์กรใดสนใจผลิตภัณฑ์ watsonx, ONEWEB หรือผลิตภัณฑ์ใด ๆ ของทาง IBM และ Avalant สามารถติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่
บริษัท อัฟวาแลนท์ จำกัด
บริษัท คอมพิวเตอร์ยูเนี่ยน จำกัด
