 |
นิวยอร์ก, 17 สิงหาคม 2569 /PRNewswire/ — Mavrix บริษัทระดับโลกด้านการเก็บรวบรวมข้อมูลและการดำเนินงานวิจัย ใช้โอกาสในฐานะผู้สนับสนุนระดับแพลทินัมของงาน The Quirk’s Event New York 2026 เพื่อนำเสนอมุมมองที่ชัดเจนของภูมิทัศน์งานวิจัยที่เปลี่ยนแปลงไป นั่นคือ แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้การสร้างและวิเคราะห์ข้อมูลทำได้รวดเร็วขึ้นและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แต่การเก็บข้อมูลจากบุคคลจริงที่มีคุณภาพและตรวจสอบได้กลับยิ่งมีคุณค่ามากขึ้น ไม่ได้ลดลง
Mavrix Makes the Case for Trusted Human Evidence in the AI Era at Quirk’s New York
งานดังกล่าวจัดขึ้นระหว่างวันที่ 29-30 กรกฎาคม ณ Javits Center โดย Mavrix ได้เข้าร่วมการเสวนาสำคัญสองหัวข้อ โดยหัวข้อแรกจัดขึ้นร่วมกับ Delineate ส่วนหัวข้อที่สองร่วมกับ Boston Consulting Group (BCG) และ Knit
ในการเสวนาหัวข้อ "Free Data, Worthless Data: What’s Actually Left Worth Paying For" นั้น Mavrix และ Delineate ได้พิจารณาถึงการที่ AI กำลังเข้ามาทำให้กระบวนการสร้างแบบสำรวจ การเข้ารหัสข้อมูล การสรุปผล การวิเคราะห์ และการจัดทำรายงานเป็นระบบอัตโนมัติ โดยประเด็นสำคัญของการเสวนาคือ เมื่อกระบวนการผลิตงานวิจัยทั่วไปสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่ายขึ้น คุณค่าจึงเปลี่ยนไปอยู่ที่หลักฐานซึ่งเลียนแบบได้ยากกว่า เช่น ข้อมูลเชิงลึกเฉพาะที่ทันต่อสถานการณ์ การมีส่วนร่วมของบุคคลจริงที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว กลุ่มเป้าหมายที่เข้าถึงได้ยาก และวิจารณญาณในการพิจารณาว่าอะไรคือสิ่งที่มีความสำคัญ
"AI มอบขีดความสามารถอันยอดเยี่ยมให้กับอุตสาหกรรมของเรา" Glen Collins รองประธานบริหาร กลุ่มธุรกิจเชิงพาณิชย์ระดับโลกของ Mavrix กล่าว "แต่ AI ไม่สามารถแก้ปัญหาการเก็บข้อมูลจากคนผิดกลุ่มได้ หากหลักฐานจากบุคคลมีคุณภาพต่ำ เทคโนโลยีก็เพียงช่วยให้เราวิเคราะห์หลักฐานที่ไม่มีคุณภาพได้รวดเร็วขึ้น และอาจทำให้เกิดความมั่นใจที่ไม่ถูกต้อง ยิ่งได้หลักฐานจากบุคคลที่มีคุณภาพ ก็ยิ่งได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพ"
Mavrix ยังนำเสนอแนวคิด Human Evidence Chain: Reach, Qualify, Verify, Engage and Defend โดยเป้าหมายไม่ใช่การเพิ่มขั้นตอนการตรวจสอบ แต่คือการรวบรวมหลักฐานที่สามารถรองรับการตรวจสอบอย่างละเอียดได้ เมื่อผลการวิจัยถูกตั้งคำถามหรือท้าทาย
ในวันที่สองของงานประชุม Mavrix ได้เสวนาร่วมกับ BCG และ Knit ในหัวข้อ Qual-at-Scale โดยพิจารณาว่า AI วิดีโอ และการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถช่วยให้การสนทนากับผู้เข้าร่วมการวิจัยมีความลึกและสมบูรณ์ยิ่งขึ้น พร้อมเพิ่มความรวดเร็วและขยายขอบเขตการวิจัยได้อย่างไร สำหรับ Mavrix ประเด็นสำคัญคือ ผู้เข้าร่วมการวิจัยที่มีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป งานวิจัยที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นจำเป็นต้องอาศัยผู้ที่มีความเกี่ยวข้องกับหัวข้อ สามารถสื่อสารและถ่ายทอดความคิดเห็นได้อย่างชัดเจน มีส่วนร่วมอย่างจริงจัง ให้ข้อมูลจากประสบการณ์จริง และพร้อมที่จะมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่
ตลอดการเสวนาทั้งสองหัวข้อ Mavrix ได้นำเสนอสารสำคัญสามประการ ได้แก่ ความรวดเร็ว คุณภาพ และ AI โดยความรวดเร็วช่วยให้งานวิจัยได้ผลลัพธ์ทันเวลาและนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจได้อย่างทันท่วงที ขณะที่คุณภาพทำให้หลักฐานมีความน่าเชื่อถือและมีคุณค่าต่อการนำไปใช้จริง และ AI ช่วยให้สามารถค้นพบรูปแบบและแนวโน้มจากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ในระดับที่ไม่เคยทำได้มาก่อน
Mavrix ยังเน้นย้ำหลักการสำคัญในภาพรวมว่า กลุ่มเป้าหมายควรเป็นตัวกำหนดวิธีการสรรหา ไม่ใช่ให้วิธีการสรรหาเป็นตัวกำหนดกลุ่มเป้าหมาย โดยการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายผ่านช่องทางออนไลน์ โทรศัพท์ ชุมชนเฉพาะทาง การพบปะแบบตัวต่อตัว และวิธีการแบบผสมผสาน ล้วนสามารถนำมาใช้ได้อย่างเหมาะสม ขึ้นอยู่กับลักษณะของกลุ่มเป้าหมายและตลาด
ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ www.mavrixdata.com
ข้อมูลติดต่อสำหรับสื่อมวลชน
