Skift Data + AI Summit Europe 2026: เผยเบื้องหลัง Strawberry
Kari Anna Fiskvik ซีทีโอ Strawberry ชี้โครงสร้างข้อมูลสำคัญกว่าโมเดล AI เตรียมขึ้นเวที Mastercard London 6 ต.ค. นี้
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- โครงสร้างข้อมูลที่สะอาดและเชื่อมโยงกันสำคัญกว่าความสามารถของโมเดล AI
- ธุรกิจโรงแรมต้องบาลานซ์ระหว่างเทคโนโลยีกับการรักษาคุณค่าของงานบริการบุคคล
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบในยุโรปเป็นทั้งอุปสรรคและโอกาสในการสร้างความน่าเชื่อถือ
Kari Anna Fiskvik ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายดิจิทัลและเทคโนโลยีแห่ง Strawberry กลุ่มโรงแรมในกลุ่มนอร์ดิก ได้ออกมาสะท้อนมุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว โดยเธอย้ำว่าความสามารถของโมเดล AI จะกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ และความได้เปรียบที่แท้จริงจะตกเป็นของผู้ที่มีข้อมูลที่สะอาดและเชื่อมโยงกันอย่างสมบูรณ์
ย้อนกลับไปในปี 2021 ท่ามกลางวิกฤตการณ์แพร่ระบาด กลุ่มโรงแรม Strawberry เคยเผชิญกับการโจมตีด้วยมัลแวร์เรียกค่าไถ่ที่ทำให้ระบบส่วนใหญ่หยุดชะงัก แต่พวกเขาสามารถกู้คืนระบบกลับมาออนไลน์ได้ภายในเวลาเพียงสี่วัน ซึ่ง Fiskvik ให้เครดิตกับทีมงานที่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าสิ่งใดคือหัวใจสำคัญของธุรกิจ
ก่อนที่เธอจะขึ้นปรากฏตัวบนเวที Skift Data + AI Summit Europe 2026 ซึ่งกำหนดจัดขึ้นในวันที่ 6 ตุลาคม 2026 ณ อาคาร Mastercard กรุงลอนดอน เธอได้ร่วมแบ่งปันมุมมองว่าสถาปัตยกรรมข้อมูลมีความสำคัญเหนือกว่าตัวโมเดล AI และระบุถึงจุดที่เทคโนโลยีนี้จะสร้างมูลค่าได้จริงก่อนส่วนอื่นๆ
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
การที่ผู้นำด้านเทคโนโลยีจากโรงแรมระดับภูมิภาคออกมาย้ำเรื่องสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) สะท้อนให้เห็นว่าองค์กรส่วนใหญ่มักตกหลุมพรางในการรีบเร่งซื้อหรือพัฒนา AI โดยที่โครงสร้างพื้นฐานหลังบ้านยังกระจัดกระจาย การที่ข้อมูลลูกค้าถูกเก็บแยกส่วนในระบบที่ไม่ได้เชื่อมต่อกัน ทำให้แม้แต่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ฉลาดที่สุดก็ไม่สามารถดึงข้อมูลมาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแก้ปัญหาที่ปลายเหตุด้วยการเพิ่มฟีเจอร์ AI จึงมักล้มเหลว
เมื่อถูกถามถึงปัจจัยสำคัญที่สุดในการปรับขนาด AI ให้เข้ากับปฏิบัติการด้านการท่องเที่ยวในตลาดยุโรป Fiskvik ระบุว่าหากต้องเลือกเพียงอย่างเดียว สิ่งนั้นคือข้อมูลที่สะอาดเป็นหนึ่งเดียว และสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้ข้อมูลเคลื่อนย้ายระหว่างระบบได้อย่างอิสระ โดยเธอย้ำว่าต่อให้มีความอยากรู้อยากเห็นหรือความพร้อมทดลองแค่ไหน แต่หากข้อมูลรากฐานกระจัดกระจาย ทุกอย่างก็จะไม่สามารถต่อยอดเป็นผลลัพธ์ที่แท้จริงได้
Fiskvik ยังได้เตือนถึงความเข้าใจผิดที่พบบ่อยว่าการมี AI มากขึ้นจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือประสบการณ์ที่ดีขึ้นโดยอัตโนมัติ ซึ่งในความเป็นจริงไม่ใช่เสมอไป เธอกล่าวว่าองค์กรต้องตั้งคำถามอยู่เสมอว่าสิ่งที่สร้างขึ้นนั้นช่วยเพิ่มคุณค่าให้แขกหรือพนักงานจริงหรือไม่ หรือเป็นเพียงการทำเพราะเทคโนโลยีเอื้ออำนวยเท่านั้น
"Just because we can build a model capable of replacing a person doesn’t mean we should."
Kari Anna Fiskvik
ในมุมมองด้านกฎระเบียบของยุโรป เธอระบุว่าเป็นทั้งอุปสรรคและโอกาสในการสร้างความน่าเชื่อถือ แม้เอกสารทางราชการและขั้นตอนทางกฎหมายจะสร้างความยุ่งยาก แต่กฎเกณฑ์เหล่านี้ก็มีความจำเป็นเพื่อปกป้องชีวิตและการตัดสินใจของผู้คน รวมถึงการติดป้ายกำกับเนื้อหาที่สร้างจาก AI เพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์
ที่มา: Skift
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น