လုပ်ငန်းခွင်မှာ အနာဂတ်အတွက် စီမံကိန်းဆွဲရာမှာ သမားရိုးကျ ခန့်မှန်းမှု (Traditional Forecasting) နည်းလမ်းတွေဖြစ်တဲ့ အရင်နှစ်အချက်အလက်တွေ ဒါမှမဟုတ် စျေးကွက်စစ်တမ်းတွေကို အသုံးပြုခဲ့ကြပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အဲဒီခေတ်ကြီးဟာ ပြီးဆုံးသွားပါပြီ။ ဒီနေ့ခေတ်မှာတော့ AI (Artificial Intelligence) နည်းပညာဟာ စီးပွားရေးခန့်မှန်းချက်တွေရဲ့ တိကျမှုကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်တဲ့အပြင် လုပ်ငန်းရဲ့ ရေရှည်မဟာဗျူဟာကိုပါ ပြောင်းလဲပုံဖော်နေပါပြီ။
ဒါဆိုရင် မဟာဗျူဟာမြောက် စီးပွားရေးခန့်မှန်းရာမှာ AI က ဘယ်လိုအဓိက အခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်နေလဲဆိုတာကို နက်နက်နဲနဲ လေ့လာကြည့်ကြရအောင်။
၁။ AI မော်ဒယ်များသည် အချက်အလက်ပမာဏ အများအပြားကို ကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်း
သမားရိုးကျ ခန့်မှန်းမှုနည်းလမ်းတွေဟာ ကန့်သတ်ထားတဲ့ အချက်အလက် (ဥပမာ- ရောင်းအားမှတ်တမ်း၊ ရာသီဥတု) ပေါ်မှာသာ အခြေခံပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ AI မော်ဒယ်တွေဟာ အလွန်ကြီးမားပြီး အမျိုးမျိုးသော အချက်အလက်တွေကို တပြိုင်နက်တည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။
- အတွင်းပိုင်းအချက်အလက် (Internal Data): ရောင်းအားမှတ်တမ်း၊ စတော့လက်ကျန်၊ ကုန်ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းများ။
- ပြင်ပအချက်အလက် (External Data): ဈေးကွက်လမ်းကြောင်း၊ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ညွှန်းကိန်းများ၊ လူမှုမီဒီယာ စာကြောင်းများ (Social Media Sentiments)၊ သတင်းများနဲ့ ပြိုင်ဘက်လုပ်ငန်းများရဲ့ လှုပ်ရှားမှုများ။
AI ဟာ ဒီအချက်အလက်ပေါင်းစုံကို လျင်မြန်စွာ ပေါင်းစပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်တာကြောင့် လူသားတွေ သတိမပြုမိနိုင်တဲ့ အကြောင်းအကျိုး ဆက်စပ်မှုတွေ (Correlations) ကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ ခန့်မှန်းချက်တွေကို ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။
၂။ ခန့်မှန်းခြင်းမှ အကြံပေးခြင်းသို့ (From Predictive to Prescriptive)
AI ရဲ့ အကြီးမားဆုံး အားသာချက်ကတော့ ရိုးရိုးခန့်မှန်းရုံတင်မကဘဲ ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်သင့်တယ်ဆိုတာကိုပါ အကြံပြုပေးနိုင်ခြင်းပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
- Predictive Analytics (ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု): ဒီအဆင့်မှာ AI ဟာ “အနာဂတ်မှာ ဘာဖြစ်နိုင်သလဲ” ဆိုတာကို ခန့်မှန်းပါတယ်။ ဥပမာ- “လာမယ့် လမှာ ကုန်ပစ္စည်း A ရဲ့ ဝယ်လိုအားဟာ ၂၀% တက်လာနိုင်ပါတယ်” ဆိုတာမျိုး။
- Prescriptive Analytics (အကြံပြုမှု): ဒီအဆင့်မှာတော့ AI ဟာ “ဘာလုပ်သင့်သလဲ” ဆိုတာကို အကြံပြုပါတယ်။ ဥပမာ- “ဝယ်လိုအားတက်လာနိုင်တဲ့အတွက် ကုန်ပစ္စည်း A ကို ၂၅% ပိုထုတ်လုပ်ပါ” ဒါမှမဟုတ် “ကုန်ပစ္စည်း A အတွက် ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်ကို တိုးမြှင့်ပါ” ဆိုတာမျိုး။
AI ဟာ သမားရိုးကျ မော်ဒယ်တွေထက် ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လုပ်ငန်းရဲ့ မဟာဗျူဟာမြောက် ရည်ရွယ်ချက်တွေနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်သင့်တဲ့ နည်းလမ်းတွေကို တိုက်ရိုက်အကြံပြုပေးနိုင်ပါတယ်။
၃။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်း (Real-time Forecasting)
ဈေးကွက်အခြေအနေတွေက လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေတာကြောင့် တစ်လတစ်ခါ ဒါမှမဟုတ် သုံးလတစ်ခါ ခန့်မှန်းတဲ့ နည်းလမ်းတွေက ထိရောက်မှု မရှိတော့ပါဘူး။ AI စနစ်တွေကတော့ Real-time မှာ အချက်အလက်အသစ်တွေကို စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာနေနိုင်ပါတယ်။
ဥပမာ- သတင်းတစ်ခု ပေါ်ထွက်လာတာ ဒါမှမဟုတ် ပြိုင်ဘက်က စျေးလျှော့လိုက်တာနဲ့ AI မော်ဒယ်က သက်ရောက်မှုကို ချက်ချင်းတွက်ချက်ပြီး လက်ရှိ ခန့်မှန်းချက်ကို ပြန်လည်ချိန်ညှိပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒီစွမ်းရည်က လုပ်ငန်းတွေကို ပိုပြီးတုံ့ပြန်မှု မြန်ဆန်စေပြီး ပြောင်းလဲနေတဲ့ အခြေအနေတွေမှာ အမြတ်အစွန်းကို မဆုံးရှုံးစေဖို့ ကာကွယ်ပေးနိုင်ပါတယ်။
၄။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ဘက်လိုက်မှု လျော့နည်းစေခြင်း (Reduced Bias in Decision-Making)
လူသားတွေရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေမှာ ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံ၊ ပင်ကိုယ်စိတ်ခံစားမှုနဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေ ပါဝင်တတ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် တစ်ခါတစ်ရံမှာ အမှားအယွင်းတွေ ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။
AI မော်ဒယ်တွေကတော့ အချက်အလက်တွေအပေါ်မှာသာ အခြေခံတာကြောင့် ပင်ကိုယ်စိတ်ခံစားမှု၊ အယူအဆမှားတွေနဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေ မပါဝင်ပါဘူး။ ဒါဟာ လုပ်ငန်းတွေကို ပိုပြီး ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ၊ မျှမျှတတ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်စေပါတယ်။
AI ကို အသုံးပြုရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အချက်များ
AI ဟာ စွမ်းရည်အများကြီး ရှိပေမဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေလည်း ရှိပါတယ်။
- အချက်အလက် အရည်အသွေး: AI ရဲ့ ရလဒ်ဟာ သင်ပေးတဲ့ အချက်အလက်ရဲ့ အရည်အသွေးပေါ်မှာ မူတည်ပါတယ်။ မမှန်ကန်တဲ့၊ ပြည့်စုံမှုမရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေက မှားယွင်းတဲ့ ခန့်မှန်းချက်တွေကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပါတယ်။
- လူသားရဲ့ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု: AI ရဲ့ အကြံပြုချက်တွေကို မျက်စိမှိတ် မယုံသင့်ပါဘူး။ AI ဟာ ကိရိယာတစ်ခုသာ ဖြစ်ပြီး လုပ်ငန်းရဲ့ မဟာဗျူဟာကို နားလည်ပြီး နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့အတွက် လူသားရဲ့ အတွေ့အကြုံနဲ့ ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်စွမ်းဟာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်နေပါသေးတယ်။
နိဂုံးချုပ်
အချုပ်အားဖြင့် AI ဟာ စီးပွားရေးခန့်မှန်းချက်တွေကို လွယ်ကူမြန်ဆန်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးရုံတင်မကဘဲ မဟာဗျူဟာချမှတ်ခြင်းရဲ့ အဓိက အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါပြီ။ AI ကို အသုံးချတတ်တဲ့ လုပ်ငန်းတွေဟာ ဈေးကွက်ရဲ့ အပြောင်းအလဲတွေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ပြိုင်ဘက်တွေထက် ရှေ့တစ်လှမ်းကနေ လိုက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။
