วิธีเพิ่มมูลค่าสูงสุดและลดความเสี่ยงด้วยการใช้ AI: แนวทางเชิงกลยุทธ์จากคำถามและคำตอบล่าสุด

การแพร่หลายอย่างรวดเร็วของ AI ที่สร้างขึ้นได้ก่อให้เกิดความท้าทายและโอกาสใหม่ๆ ในการพัฒนาและทดสอบ การกำกับดูแล และกฎระเบียบทางกฎหมาย นายเดวิด การ์ดิเนอร์ รองประธานของ Tricentis กล่าวว่า "การประกันคุณภาพ (QA) และการตรวจสอบหลายชั้นคือกุญแจสำคัญในการรับประกันความน่าเชื่อถือของ AI" โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ① การทดสอบจำนวนมากและการวิเคราะห์รูปแบบเพื่อมองเห็น "ความผันผวน" และแก้ไขอย่างต่อเนื่อง ② ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง การผสมผสานการตรวจสอบและดุลยพินิจของมนุษย์เพื่อสร้าง "การตรวจสอบและสมดุล" อย่างเคร่งครัด ③ การทดสอบความเครียดแบบบูรณาการที่รวมถึงบริการภายนอกเพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญ ในความเป็นจริง ความล้มเหลวของ CrowdStrike ในปี 2024 ทำให้ Delta Air Lines สูญเสียมากกว่า 500 ล้านดอลลาร์ และเผยให้เห็นความเปราะบางของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด นอกจากนี้ ในสหภาพยุโรป กฎหมาย AI ที่จะบังคับใช้ในเดือนสิงหาคม 2025 กำหนดให้มีความโปร่งใสและความรับผิดชอบ และการละเมิดจะถูกปรับสูงสุด 7% ของรายได้ การออกแบบ "AI ที่มีความรับผิดชอบ" โดยการประสานงานระหว่างผู้บริหาร นักพัฒนา ผู้ทดสอบ และฝ่ายกฎหมายเป็นสิ่งที่จำเป็นในขณะนี้ เมื่อกฎระเบียบและการพัฒนาเทคโนโลยีมาบรรจบกัน เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ปลอดภัยในการขับเคลื่อน "ทางด่วนแห่งการสร้างมูลค่า"