แม้แต่โครงการ AI ที่วางแผนมาดีที่สุดก็อาจล้มเหลวได้หากไม่มีคนที่เหมาะสมอยู่เบื้องหลัง หลายโครงการหยุดชะงักตั้งแต่แรกเพราะไม่มีใครรู้ว่าใครรับผิดชอบส่วนไหน
ช่องว่างด้านความรับผิดชอบทำให้เกิดความล่าช้า วนเวียนขออนุมัติ และสร้างความสับสนเมื่อโครงการเริ่มเดินหน้า
AI agent ไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์ชิ้นหนึ่งเท่านั้น แต่มันอยู่ตรงจุดตัดระหว่างเป้าหมายธุรกิจ การเข้าถึงข้อมูล และประสบการณ์ผู้ใช้ นั่นหมายความว่ามันเกี่ยวข้องกับหลายทีมที่มีลำดับความสำคัญต่างกัน หากขาดการประสานงาน แม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยก็อาจกลายเป็นอุปสรรคใหญ่ได้
ก่อนเริ่มสร้าง agent ให้กำหนดทีมที่จะทำให้ agent เกิดขึ้นจริงและดูแลให้มันทำงานต่อไปได้ โดยอย่างน้อยควรมี 4 บทบาทหลักดังนี้:
- ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน: คนที่เข้าใจงานจริงที่ agent จะต้องรับผิดชอบ
- ผู้จัดการโครงการ: ผู้ติดตามความคืบหน้า กำหนดเส้นตาย และประสานงานระหว่างทีม
- ผู้พัฒนาเทคนิค: มักเป็นนักพัฒนา front-end หรือ full-stack ที่สามารถเชื่อมต่อ agent เข้ากับระบบของคุณได้
- ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI: คนที่รู้วิธีออกแบบ prompt จัดการโมเดล และแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับ LLM
คุณไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเอกด้าน machine learning หรือทีมวิจัยขนาดใหญ่ สิ่งที่ต้องมีคือคนที่เข้าใจบทบาทของตัวเองในระบบและสามารถทำงานร่วมกันได้ดี
ที่ Terminal Roast, Taryn รับหน้าที่จัดระเบียบทีม เธอรู้ว่า agent จะเกี่ยวข้องกับหลายส่วนของธุรกิจ จึงเรียกประชุมวางแผนสั้น ๆ กับทุกคนที่เกี่ยวข้อง
Adrian หัวหน้าบาริสต้า รับบทเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เขาให้ตัวอย่างจริงเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าพูดถึงรสชาติกาแฟและประเภทของข้อเสนอแนะที่มีประโยชน์ที่สุด
Gideon หัวหน้าฝ่ายเทคนิค ดูแลการตั้งค่าทางเทคนิคบนเว็บไซต์และการเชื่อมต่อระบบ
Ross นักบัญชี จะเป็นผู้ติดตามมูลค่าที่โครงการสร้างขึ้นเมื่อเทียบกับต้นทุนการดำเนินงานในภายหลัง
Taryn ดูแลให้ทุกคนเดินไปในทิศทางเดียวกันและมั่นใจว่าโครงการยังตอบโจทย์ธุรกิจอย่างชัดเจน
การรวมทุกคนไว้ในห้องเดียวกันตั้งแต่แรกช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาการส่งต่องานที่มักทำให้โครงการล้มเหลวในภายหลัง ขั้นตอนนี้อาจดูเหมือนพื้นฐานของการบริหารโครงการ แต่สำหรับ AI สำคัญกว่าซอฟต์แวร์ประเภทอื่น เพราะพฤติกรรมของ agent สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามข้อมูลหรือ prompt ที่เปลี่ยนไป ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์ แต่ก็เพิ่มความเสี่ยงใหม่ ๆ หากไม่มีใครดูแล ความเสี่ยงเหล่านั้นอาจกลายเป็นปัญหาใหญ่โดยไม่คาดคิด
การกำหนดความรับผิดชอบที่ชัดเจนก่อนเริ่มงาน ช่วยให้ทุกช่วงของวงจรชีวิตมีเจ้าของที่รับผิดชอบ ไม่ว่าจะเป็นการฝึกโมเดล การติดตามประสิทธิภาพ หรือการอนุมัติการอัปเดตด้านโทนเสียง นโยบาย หรือแหล่งข้อมูล
ความชัดเจนนี้ช่วยให้โครงการเดินหน้าได้อย่างราบรื่นและป้องกันความล่าช้าเมื่อ agent พร้อมใช้งานจริง
ขณะรวมทีมของคุณ ให้เน้นสองคำถามนี้:
- ใครเข้าใจปัญหาจริงที่ agent จะต้องแก้ไข?
- ใครมีสิทธิ์และความสามารถทางเทคนิคในการนำไปใช้จริง?
คุณสามารถเสริมบทบาทเหล่านี้ด้วยที่ปรึกษา เอเจนซี่ หรือผู้ให้บริการภายนอกได้ตามต้องการ แต่สองหน้าที่นี้ควรอยู่ในองค์กรของคุณเสมอ สมดุลนี้ช่วยให้คุณควบคุมโครงการได้ ขณะเดียวกันก็ได้รับประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญภายนอกเมื่อจำเป็น ทีมที่วางโครงสร้างนี้ไว้ตั้งแต่ต้นมักจะนำโครงการไปสู่การใช้งานจริงได้สำเร็จ เพราะรู้ว่าควรติดต่อใครเมื่อถึงเวลาต้องตัดสินใจ
โครงการของ Terminal Roast ประสบความสำเร็จเพราะทุกขั้นตอนใน workflow มีเจ้าของที่ชัดเจน
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านเป็นผู้กำหนดมาตรฐานความสำเร็จ
หัวหน้าฝ่ายเทคนิคดูแลให้ agent สามารถส่งมอบสิ่งนั้นได้จริง
ผู้จัดการโครงการเชื่อมโยงความพยายามเหล่านั้นกับเป้าหมายทางธุรกิจที่แท้จริง โครงการนำร่องที่ล้มเหลวส่วนใหญ่มักไม่เคยกำหนดโครงสร้างนี้ หลายทีมพยายามเร่งเดินหน้าแล้วค่อยแก้ทีหลัง แต่โครงการ AI ไม่ทนต่อความไม่ชัดเจนเรื่องความรับผิดชอบ ทีมเล็กที่มีเป้าหมายตรงกันจะทำงานได้ดีกว่าทีมใหญ่ที่ขาดการจัดการเสมอ
ลงมือทำ: ระบุรายชื่อบุคคลสำคัญที่ต้องมีส่วนร่วมในโครงการ agent ของคุณ
มอบหมายความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับเป้าหมายธุรกิจ การดำเนินการทางเทคนิค และการดูแลต่อเนื่องก่อนเริ่มพัฒนา
