TE Connectivity CEO: AI ၏ အစစ်အမှန်ကတိတစ်ခုမှာ ရေရှည် ပြောင်းလဲမှုဖြစ်ပြီး၊ ရေတိုစွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်မှုများ မဟုတ်ပါ။

(SeaPRwire) –   စက်မှုအင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့အစည်းများသည် AI နည်းပညာတွင် ကတိကဝတ်ထက်ပိုသော အရာကို မြင်နေကြပြီး၊ သူတို့သည် ရလဒ်များကို စတင်မြင်တွေ့လာကြသည်။ ၂၀၂၆ TE Connectivity Industrial Technology Index အရ၊ စက်မှုနည်းပညာကုမ္ပဏီများ၏ ၈၀% ကျော်သည် AI ကို အနည်းနှင့်အများ အကောင်အထည်ဖော်ပြီးဖြစ်ကာ၊ ယခင်နှစ်က ၆၉% မှ တိုးမြင့်လာခြင်းဖြစ်သည်။

AI ပြသထားသည့် ကတိကဝတ်သည် လေယာဉ်မောင်းသူအဆင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုများတွင်ပင် အင်ဂျင်နီယာများနှင့် အမှုဆောင်အရာရှိများ နှစ်ဦးစလုံး၏ အာရုံကို ဆွဲဆောင်နိုင်လောက်အောင် ထင်ရှားခဲ့သည်။ သို့သော် ဤအစောပိုင်းအောင်မြင်မှုသည် အမှုဆောင်အချို့၏ အာရုံကို တစ်ခြားအရာသို့ လွင့်စေနိုင်သည့် လက္ခဏာများလည်း ရှိနေသည်။ ခေါင်းဆောင်များက တိုင်းတာနိုင်သော အကျိုးအမြတ်များကို တောင်းဆိုလာသည်နှင့်အမျှ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ထုတ်ကုန်နှင့် ရေရှည်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအပေါ် အလေးပေးမှုသည် ၂၃ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ထိုးကျသွားကာ၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ROI အပေါ်သို့သာ အာရုံစိုက်လာကြသည်။ ဤသည်မှာ နည်းပညာ၏ ကတိကဝတ်ဆိုင်ရာ သဘောထားများတွင် ကြီးမားသော အပြောင်းအလဲတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ပြဿနာက ROI သည် အလွန်အရေးပါလွန်းခြင်း မဟုတ်ပါ။ ပြဿနာက ရေတိုတွင်ပြန်အမ်းရမည့် စိတ်ထားသည် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းရန် လိုအပ်သော ပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ အလုပ်ကို တိတ်တဆိတ် ဖယ်ရှားပစ်နိုင်ခြင်းပင် ဖြစ်သည်။

ဝယ်ယူသူများနှင့် ပြိုင်ဘက်များသည် AI အား အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရဲရင့်သော လှုပ်ရှားမှုများ ပြုလုပ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ရှေ့ရောက်နေရန်ဆိုသည်မှာ ၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အတိုင်းအတာဖြင့် ရယူနိုင်ရန် AI ကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများထဲသို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနည်းလမ်းများ ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ဤကဲ့သို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုမျိုး၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို ထောက်ထားလျှင်၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ အကျိုးအမြတ်များအပေါ် ရေတိုအာရုံစိုက်မှုသည် ရေရှည်တွင် ကုန်ကျစရိတ်များစေနိုင်သည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် မျှော်လင့်ချက်များ မြင့်မားနေသည်

ကုမ္ပဏီများစွာသည် ၎င်းတို့၏ AI ဗျူဟာများအတွက် ထိုက်တန်သော အရင်းအမြစ်များကို ထည့်ဝင်ရန် ဆန္ဒရှိကြသည်။ သို့သော် ဤအသုံးစရိတ်ကို မောင်းနှင်နေသော ရည်မှန်းချက်နှင့် ကုမ္ပဏီများစွာ ဦးတည်လာကြသည့် တဖြည်းဖြည်းချင်း တိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များအကြား တင်းမာမှုတစ်ရပ် ရှိနေသည်။ ကုမ္ပဏီများအနေဖြင့် ထိုအသုံးစရိတ်ကို ပိုမိုကြီးမားသော အတိုင်းအတာနှင့် ရေရှည်ရည်မှန်းချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် အခြေခံကျသော အပြောင်းအလဲတစ်ခု လိုအပ်သည်။

ဤမျှမြင့်မားသော အသုံးစရိတ်အတွက်၊ လုပ်ငန်းများသည် ထိုက်တန်သော တန်ဖိုးကို ရရှိစေရန် ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုတစ်ရပ် လိုအပ်လိမ့်မည်။ AI ကို ကျယ်ပြန့်သော အတိုင်းအတာဖြင့် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန်မှာ အခြေခံအဆောက်အအုံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် တန်ဖိုးကွင်းဆက် ပြန်လည်ဒီဇိုင်းဆွဲရန် နှစ်ခုစလုံး လိုအပ်မည်။ CFO များသည် ဤပြောင်းလဲမှုကို ဖြစ်မြောက်စေရန် အရေးပါသော ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ပြုလုပ်လာကြသည်နှင့်အမျှ၊ CFO ၏ တာဝန်သည် “ Chief Future Officer” ဟူသော အမည်သစ်ကို ခံယူလာရခြင်းမှာ အကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤပြောင်းလဲမှုတွင် ဦးဆောင်နေသော ကုမ္ပဏီများသည် နောက်ဆုံးပေါ် AI မော်ဒယ်များကို ဝယ်ယူပြီး ၎င်းတို့ကို ထည့်သွင်းရန် နေရာရှာနေကြခြင်း မဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့သည် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသော AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးရန် လိုအပ်သည့် လုံခြုံသော ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် ကာကွယ်ထိန်းချုပ်မှုများ ပေးစွမ်းရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်လျှောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ပြုလုပ်နေကြသည်။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ အဓိကနယ်ပယ်များတွင် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ လုပ်ငန်းစဉ်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း၊ နှင့် အဆင့်မြင့် ဒေတာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပလက်ဖောင်းများ ပါဝင်သည်။ ဤသည်မှာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုပင် ဖြစ်သည်၊ သို့သော် ညအတွင်း ပြောင်းလဲသွားခြင်း မဟုတ်ပါ။ အခြေခံအဆောက်အအုံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ ဤဆက်တိုက်ဖြစ်နေသော စက်ဝန်းများသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးရှိ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပစ်မှတ်ထားသော AI အကောင်အထည်ဖော်မှုများအတွက် လမ်းခင်းပေးလိမ့်မည်။ နောက်ဆုံးရုံးမှသည် စက်မှုဒီဇိုင်း၊ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ပို့ဆောင်ရေးအထိ ဖြစ်သည်။

AI ကို အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းတွင် လူသားများ ပါဝင်ရမည်

အဖွဲ့အစည်းအတွင်း AI ပြောင်းလဲမှုအတွက် အခွင့်အလမ်းအားလုံးကို ရှာဖွေခြင်းသည် အပေါ်ယံဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု မဖြစ်နိုင်ပါ။ AI ထောက်ပံ့မှုနှင့် ပိုမိုထိရောက်မှုအတွက် နယ်ပယ်များကို ဖော်ထုတ်ရန် အကောင်းဆုံးအသင့်ပြင်ထားသူများမှာ လက်ရှိ ထိုလုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုများကို ဦးဆောင်နေသူများပင် ဖြစ်သည်။ များစွာသော ကိစ္စရပ်များတွင်၊ ပိုမို “ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေသခံ” ဖြစ်သော လူငယ်အင်ဂျင်နီယာများသည် လူတိုင်းကို အလုပ်လုပ်နည်းအသစ်များ သင်ပေးနေသည့် နည်းလမ်းများဖြင့် agentic AI ကို အသုံးပြုနေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့နေရသည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ AI ဗျူဟာများကို အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ပြီး ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း၊ စမ်းသပ်လေ့လာခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နည်းများ မျှဝေခြင်းတို့သည် အရေးပါလာမည်။ စာတတ်မြောက်ရုံမျှဖြင့် မလုံလောက်ပါ။ ကုမ္ပဏီများသည် ဝန်ထမ်းများအား အသုံးချနယ်ပယ်အသစ်များ ရှာဖွေရန် အားပေးရုံသာမက၊ AI အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အသင့်လျော်ဆုံးသော အလုပ်များနှင့် လူသားဦးဆောင်လုပ်ဆောင်ရန် အဓိကလိုအပ်သော အလုပ်များကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ရန်အတွက် ချဉ်းကပ်နည်းတစ်ရပ်ကို စနစ်တကျဖြစ်အောင်လည်း လုပ်ဆောင်ရမည်။ ထိုသို့ဖြင့် ဝန်ထမ်းများ၏ ပါဝင်မှုနှင့် ထောက်ခံမှုကို ပိုမိုအားဖြည့်ပေးနိုင်မည်။

AI ပြောင်းလဲမှုသည် မ