บริการวางกลยุทธ์และที่ปรึกษา AI สำหรับธุรกิจไทย
AI จะมีค่าก็ต่อเมื่อถูกนำไปใช้จริง เราช่วยคุณตัดเรื่องไม่จำเป็นออก ทั้งประเมินความพร้อม วางโรดแมปที่ใช้ได้จริง ชั่งน้ำหนัก ROI และช่วยลงมือตั้งแต่กลยุทธ์จนถึง Production สำหรับองค์กรทั่วประเทศไทย
เราช่วยธุรกิจไทยหา Use Case แรกที่คุ้มค่าจะเริ่ม พิสูจน์ด้วยโครงการนำร่อง 6–12 สัปดาห์ที่มีตัวชี้วัดชัดเจน แล้วขยายเฉพาะสิ่งที่ขยับตัวเลขได้จริง และเราจะบอกตรง ๆ เมื่อคำตอบคือโครงการทำความสะอาดข้อมูล ไม่ใช่โครงการ AI
คุณสมบัติหลัก
ประเมินความพร้อม AI
ประเมินตามจริงทั้งข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และความพร้อมขององค์กร
วางโรดแมป
แผนลงมือเป็นเฟส พร้อมเป้าหมาย ไทม์ไลน์ และตัวชี้วัดที่ชัดเจน
วิเคราะห์ ROI
คาดการณ์ผลตอบแทนของทุกโครงการ AI ก่อนตัดสินใจลงทุน
บริหารการเปลี่ยนแปลง
ช่วยทีมปรับใช้ AI ทั้งการฝึกอบรม เวิร์กโฟลว์ และการจัดองค์กร
ขั้นตอนการทำงาน
Workshop เริ่มต้น
เข้าใจเป้าหมายธุรกิจ ปัญหา และความต้องการด้าน AI ของคุณ
ประเมิน
ดูสินทรัพย์ข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน ความสามารถทีม และช่องว่าง
ออกแบบกลยุทธ์
สร้างโรดแมป AI ที่จัดลำดับและทำได้จริง พร้อม ROI ต่อโครงการ
ช่วยลงมือทำ
ทำงานเคียงข้างทีมคุณตลอดการลงมือ ไม่ใช่หายไปหลังส่งสไลด์
เทคโนโลยีที่ใช้
ประโยชน์ที่ได้รับ
ธุรกิจไทยควรเริ่มต้นกับ AI ตรงไหน
เริ่มจากปัญหาที่แพงและซ้ำซากที่ท่านมีอยู่แล้ว ไม่ใช่จากเทคโนโลยีที่อยากใช้ ตัวทำนายความล้มเหลวของโครงการ AI ที่แม่นที่สุดคือ โครงการนั้นเริ่มจากประโยคว่า "เราน่าจะใช้ AI" แทนที่จะเริ่มจากตัวเลขที่มีคนอยากทำให้ขยับ
เราเริ่มจากถามว่าปัญหานั้นมีต้นทุนเท่าไรในวันนี้ คิดเป็นชั่วโมงต่อสัปดาห์ คูณด้วยต้นทุนพนักงานรวม บวกรายได้ที่เสียไปเพราะความล่าช้า หากหาตัวเลขนั้นไม่ได้ ก็ไม่มีทางบอกภายหลังว่าโครงการได้ผลหรือไม่ และจะจบลงด้วยการตัดสินจากความรู้สึกว่ามันดูน่าประทับใจแค่ไหน
จุดเริ่มต้นที่เป็นไปได้จริงสำหรับ SME ไทยมักเป็นการคัดกรองงานซัพพอร์ต การดึงข้อมูลจากเอกสาร การค้นหาเอกสารภาษาไทย และการร่างใบเสนอราคา ทั้งสี่อย่างปริมาณมาก ซ้ำซาก และวัดผลได้ง่าย
การประเมินความพร้อม
ก่อนตัดสินใจใช้งบ เราตรวจว่าข้อมูลมีอยู่จริง เข้าถึงได้ มีความสม่ำเสมอพอจะใช้งาน และ PDPA อนุญาตให้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์นี้ โครงการ AI ที่ล้มเหลวส่วนใหญ่ล้มที่ข้อมูล ไม่ใช่ที่โมเดล
ท่านไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ และการรอให้สมบูรณ์แบบก็เป็นรูปแบบความล้มเหลวในตัวเอง แต่ต้องมีภาพที่ตรงไปตรงมาว่าข้อมูลอยู่ในสภาพไหน การประเมินมักสรุปว่าควรทำโครงการทำความสะอาดข้อมูลก่อน ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่ชอบธรรมและมีค่า ไม่ใช่เรื่องน่าผิดหวัง
เรื่อง PDPA การนำข้อมูลลูกค้าไปฝึกหรือปรับจูนระบบถือเป็นการประมวลผลและต้องมีฐานทางกฎหมาย หากเก็บมาเพื่อดำเนินการตามคำสั่งซื้อ การนำไปใช้อย่างอื่นอาจต้องขอความยินยอมใหม่ เราจัดการตั้งแต่ต้น เพราะการย้อนกลับไปหาฐานทางกฎหมายหลังระบบเสร็จแล้วนั้นแพงและบางครั้งทำไม่ได้
ทำนำร่อง แล้วขยาย หรือหยุด
โครงการนำร่องที่ขอบเขตจำกัด มีตัวชี้วัดเดียว เจ้าของคนเดียว และกำหนดเวลาตายตัว โดยทั่วไป 6–12 สัปดาห์ เกณฑ์การยุติตกลงเป็นลายลักษณ์อักษรควบคู่กับเกณฑ์ความสำเร็จ เพื่อไม่ให้โครงการนำร่องค่อย ๆ กลายเป็นโครงการถาวรที่ไม่มีใครยกเลิกได้
โครงการนำร่องที่ใช้งานได้คิดเป็นราว 40% ของความพยายามทั้งหมดของระบบจริง ส่วนที่เหลือคือการจัดการข้อผิดพลาด การเฝ้าระวัง การเชื่อมกับเครื่องมือที่คนใช้อยู่แล้ว และการมีคนรับผิดชอบเมื่อมันทำงานผิด เราตั้งงบสำหรับครึ่งนั้นอย่างเปิดเผย เพราะการข้ามมันคือสาเหตุที่องค์กรลงเอยด้วยเดโมที่ค่อย ๆ เลิกถูกใช้
สำหรับหน่วยงานรัฐและภาคที่มีกฎกำกับ การขยายรวมถึงคำถามว่าโมเดลรันที่ไหน หากข้อมูลออกจากระบบไม่ได้ On-premise เป็นข้อกำหนดไม่ใช่ความชอบ และควรรู้ก่อนทำนำร่อง ไม่ใช่หลังจากนั้น
พื้นที่ให้บริการและสาขา
เราให้บริการครอบคลุม 21 จังหวัดหลักทั่วประเทศไทย โดยมีวิศวกรประจำพื้นที่และบริการทางไกลที่ออกแบบมาเพื่อแต่ละภูมิภาคโดยเฉพาะ
บริการที่เกี่ยวข้อง
คำถามที่พบบ่อย
เริ่มทำ AI ตรงไหนดี?+
เริ่มจากปัญหาที่คุ้มค่าจะแก้ครับ เราประเมินความพร้อมและทำโครงการนำร่องเล็ก ๆ ที่วัดผลได้ก่อนขยาย
ให้คำปรึกษาอย่างเดียว หรือลงมือทำด้วย?+
ทั้งสองครับ เราทำงานเคียงข้างทีมคุณตลอดการลงมือ ไม่ใช่แค่ส่งสไลด์กลยุทธ์
วัด ROI อย่างไร?+
เรากำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จและประมาณการ ROI ของแต่ละโครงการก่อนที่คุณจะลงทุน