5 ประเภทการให้บริการ AI สำหรับธุรกิจที่จะช่วยส่งเสริม AI Transformation ให้เกิดขึ้น

ถึงแม้ว่า AI และ Generative AI อย่าง ChatGPT จะมีคนพูดถึงกันในวงกว้าง รวมไปถึงในวงการธุรกิจเอง แต่บางธุรกิจเองอาจจะยังมีความท้าทาย หรืออุปสรรคบางอย่างที่ทำให้ไม่แน่ใจว่าจะสามารถนำ AI มาใช้งานได้ด้วยวิธีใดบ้าง ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของวุฒิภาวะขององค์กร (Enterprise maturity) การขาดความเข้าใจในการนำ AI มาใช้งาน การหาจุดเริ่มต้นในการนำ AI มาใช้งาน เป็นต้น จึงอาจเป็นเหตุผลส่วนหนึ่งที่ทำให้ธุรกิจชะลอการตัดสินใจในการนำ AI มาใช้งาน 

ซึ่งเป็นที่มาที่ทำให้ผู้บริหารธุรกิจจะต้องมองหาวิธีการนำ AI มาใช้งานที่แตกต่างออกไป เพื่อให้มั่นใจได้ว่าการนำ AI มาใช้งานกับธุรกิจนั้นจะตอบโจทย์กับเป้าหมาย และช่วยเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจได้มากยิ่งขึ้น ในบทความนี้เราจะพามาทำความรู้จักกับ 5 ประเภทบริการ AI ที่ธุรกิจสามารถเลือกไปใช้งานให้เหมาะสมกับความต้องการของธุรกิจได้

รู้จักกับ 5 ประเภทบริการ AI สำหรับธุรกิจ

จากรายงานของ AI Multiple เราสามารถแบ่งประเภทการให้บริการ AI ออกเป็น 5 ประเภทที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถนำโซลูชัน AI ไปเชื่อมต่อกับระบบของบริษัทเพื่อก้าวข้ามผ่านความท้าทาย และอุปสรรคต่างๆ ได้ 

1. บริการ AI-as-a-Service

AI-as-a-Service เป็นรูปแบบการให้บริการ AI ผ่านทางระบบ Cloud ทำให้ธุรกิจเข้าถึง AI ได้ง่ายมากยิ่งขึ้นเพียงแค่มีอินเทอร์เน็ต โดยธุรกิจสามารถเรียกใช้งานได้จากทุกที่ และทุกเวลาผ่านทาง Server ส่วนกลางของผู้ให้บริการ AI ซึ่งเป็นรูปแบบการใช้งานที่ทำให้ธุรกิจสามารถนำ AI ไปใช้งานได้ในหลากหลายแบบโดยที่ไม่จำเป็นต้องลงทุนสูง 

ด้วยบริการ AI-as-a-service ทำให้ธุรกิจที่ไม่มีได้มีทีม AI ภายในองค์กรสามารถนำ AI ไปใช้ประโยชน์ต่อยอดในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยที่บริการ AI-as-a-Service มีดังต่อไปนี้

1.1 Pre-trained machine learning models

โมเดล Pre-trained หรือโมเดลที่ได้รับการเทรนพร้อมใช้งานจะมีให้บริการในรูปแบบของ API (Application programming interface) ด้วยการนำโมเดล AI ที่ได้รับการเทรนมาเรียบร้อยไปใช้งานทำให้ธุรกิจสามารถเพิ่มฟีเจอร์ความสามารถด้าน AI ให้กับเว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชันของธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว และใช้ทรัพยากรแบบน้อยที่สุด เนื่องจากธุรกิจไม่จำเป็นต้องมีการเก็บข้อมูลเพื่อมาเทรนโมเดล AI เอง ตัวอย่างเช่น การนำ AI-OCR ไปใช้เพื่อดึงข้อมูลที่ต้องการจากเอกสาร และ การนำ AI-Face Recognition ไปใช้เพื่อยืนยันตนของลูกค้า

1.2 Pre-built and customizable AI models

โมเดล AI ที่ได้รับการเทรน และสามารถให้ผู้ใช้งานสามารถปรับแต่งได้เองบางส่วนนั้นทำให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลเฉพาะของธุรกิจมาเทรนโมเดล AI เพิ่มเติมได้เอง เพื่อทำให้โมเดล AI ทำงานได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น สำหรับบริการ AI-OCR ผู้ให้บริการจะมีโมเดล AI สำหรับอ่านเอกสารบางประเภทที่ธุรกิจสามารถนำไปใช้งานได้ทันที แต่หากเป็นเอกสารเฉพาะของธุรกิจ ธุรกิจสามารถส่งข้อมูลมาให้ผู้ให้บริการ AI-OCR เทรน และปรับแต่งโมเดล AI เพิ่มเติมให้สามารถประมวลผลเอกสารประเภทนั้นได้ดีมากยิ่งขึ้น 

1.3 AI Model components

ส่วนประกอบของโมเดล AI หรือโมเดลที่ได้รับการเทรนพร้อมให้นำไปใช้งานได้เปรียบเสมือนกับรากฐานสำคัญที่ให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำไปใช้งานต่อเพื่อทำให้ขั้นตอนการพัฒนา AI ทำได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้น

โดยการนำโมเดล Pre-trained มาใช้งานจะช่วยประหยัดเวลาที่ต้องใช้ในการเทรนข้อมูลให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างมาก และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานด้วยการใช้ประโยชน์จากแพตเทิร์นของข้อมูลเดิมที่มีอยู่ อีกทั้งยังสามารถนำมาปรับ หรือ fine-tuned รวมทั้งรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถทำหน้าที่งานพิเศษบางอย่างได้

AIGEN เองนั้นเราเป็นผู้บุกเบิกในการพัฒนา AI-as-a-Service ในไทย เพื่อให้ธุรกิจไทยสามารถเข้าถึงบริการ AI ได้อย่างสะดวก และรวดเร็วในราคาที่เข้าถึงได้ โดยที่ธุรกิจสามารถใช้งานได้ทั้งผ่านทางหน้าเว็บ AIGEN Web portal และเชื่อมต่อผ่าน API อีกทั้งยังเปิดให้ธุรกิจทดลองใช้งานได้ฟรีถึง 300 transactions

2. บริการพัฒนา AI ตามความต้องการของธุรกิจ

ในกรณีที่บริการโซลูชัน AI พร้อมใช้งานที่มีอยู่ในตลาดยังไม่เพียงพอกับความต้องการของธุรกิจ จึงจำเป็นต้องมีการพัฒนาโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์กับธุรกิจได้แบบเฉพาะ ซึ่งการพัฒนา AI ที่ใช้งานกับธุรกิจได้เฉพาะนั้นธุรกิจเลือกได้ว่าจะพัฒนาโซลูชัน AI ขึ้นเอง หรือจ้างบริษัทผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI ให้เป็นคนพัฒนาให้ ซึ่งปัจจัยในการเลือกว่าจะพัฒนา AI ขึ้นเอง หรือจ้าง AI Vendor นั้นสามารถพิจารณาได้จากปัจจัยเบื้องต้นได้ ดังต่อไปนี้

• ความสามารถด้าน AI ของธุรกิจ
• ความรู้ทางด้าน Data science
• ทรัพยากร
• งบประมาณของโปรเจกต์
• ความเป็นเจ้าของข้อมูล
• ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูล

3. บริการที่ช่วยส่งเสริมการพัฒนา AI ภายในองค์กร

บริการรูปแบบนี้จะเป็นบริการที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนา AI เพื่อไว้ใช้งานในธุรกิจได้เอง มีดังต่อไปนี้

3.1 บริการให้คำปรึกษาด้าน AI

ถ้าธุรกิจของคุณยังไม่เคยนำ AI ไปใช้งาน และมีกลยุทธ์ รวมไปถึงงบประมาณมากพอที่จะทำ AI Transformation การมองหาผู้ให้บริการ AI มาช่วยในการให้คำปรึกษาด้าน AI เป็นหนึ่งในทางเลือกที่ตอบโจทย์กับธุรกิจ เนื่องจากการพัฒนาโปรเจกต์ AI นั้นเต็มไปด้วยความท้าทายมากมาย จำเป็นต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีประสบการณ์ในการนำ AI ไปใช้ในหลากหลายธุรกิจมาช่วยเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มักจะพบบ่อยๆ และนำ Best practice ที่ผู้ให้บริการมีประสบการณ์มาปรับใช้กับธุรกิจ

บริการ AI consulting จะมีให้บริการในด้านต่างๆ ดังต่อไปนี้

• การประเมินภาวะการเติบโตของการทำ AI Transformation ของธุรกิจ
• ระบุถึงหน้าที่งาน หรือส่วนงานที่สามารถนำ AI ไปใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับธุรกิจ
• พัฒนากลยุทธ์ AI เพื่อเปิดตัวสินค้า และบริการใหม่
• พัฒนาโซลูชัน AI
• จัดเทรนนิ่งให้ความรู้กับพนักงานเกี่ยวกับโซลูชัน AI ที่จะนำมาใช้งาน

3.2 บริการเก็บรวบรวมข้อมูล

เพื่อให้โมเดล AI ทำงานได้อย่างแม่นยำ และมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องอาศัยข้อมูลที่มีคุณภาพจำนวนมากเพื่อนำมาใช้เทรนโมเดล ตัวอย่างเช่น การเก็บข้อมูลเพื่อนำมาใช้กับ Large language model (LLM) นั้นอาจจะมีค่าใช้ที่สูง ซึ่งธุรกิจสามารถให้ผู้ให้บริการเก็บรวบรวมข้อมูล หรือ Data collection มาช่วยเตรียมชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อนำไปใช้ในการเทรนโมเดล AI ต่อไปได้

3.3 บริการ RLHF

บริการ Reinforcement Learning from Human Feedback หรือ RLHF เป็นแนวทางหนึ่งในวิธีการที่กว้างขึ้นของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) ใน RLHF รางวัลตามปกติที่ได้รับจากสิ่งแวดล้อมจะถูกผสมผสาน หรือแทนที่ด้วยฟีดแบ็กที่มาจากมนุษย์ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากในกรณีที่การได้รางวัลจากโลกแห่งความจริงนั้นไม่สามารถทำได้จริง หรือมีค่าใช้จ่ายที่สูงเกินไป

3.4 บริการ Data labeling

Supervised learning หรือการให้ AI เรียนรู้โดยมีผู้สอนเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่พบได้บ่อยที่สุดสำหรับการทำ Machine learning แต่ในขณะเดียวกันธุรกิจจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำ Data label หรือการระบุประเภทของข้อมูลเพื่อใช้ในการเทรนโมเดล AI สำหรับการทำ Data label นั้นธุรกิจสามารถใช้วิธีต่างๆ ได้ดังต่อไปนี้

• ใช้ทีมงานภายในองค์กร
• จ้างพนักงาน Outsource มาทำ
• ใช้ผู้ให้บริการที่ทำ Data labeling

3.5 แพลตฟอร์ม AI/ML Ops

ในปัจจุบันได้มีแพลตฟอร์ม AI ที่ให้ธุรกิจสามารถ Deploy โมเดล Machine learning สำหรับการประยุกต์ใช้งานในระดับใหญ่ได้ แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้กระบวนการสร้างโมเดล Machine Learning และการทำให้โมเดล Machine learning เป็นบริการสำเร็จรูปเป็นเรื่องง่ายมากยิ่งขึ้น

4. บริการฮาร์ดแวร์ และโครงสร้างพื้นฐานของ AI

เมื่อโมเดล AI และ Machine learning มีขนาดที่ใหญ่ และซับซ้อนมากยิ่งขึ้น ทำให้ความต้องการสำหรับฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง และโครงสร้างพื้นฐานต่างๆ เติบโตมากขึ้นตามไปด้วย ความต้องการด้านการประมวลผลสำหรับการเทรนเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks) การรันการจำลองสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) หรือการคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลนับล้านได้แบบเรียลไทม์นั้นได้เกินความสามารถของฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิมไปแล้ว

4.1 ประเภทของฮาร์ดแวร์พิเศษ

• GPUs (Graphics Processing Units) :  เดิม GPU ออกแบบมาเพื่อการเรนเดอร์กราฟิกได้กลายมาเป็นอุปกรณ์หลักในแวดวงผู้พัฒนา AI โดยที่ความสามารถในการประมวลผลแบบคู่ขนานของ GPU ทำให้เหมาะสมกับการจัดการเมทริกซ์ที่พบได้ทั่วไปในการประมวลผลเครือข่ายประสาทเทียม บริษัทอย่าง NVIDIA และ AMD เป็นผู้นำแถวหน้าในด้านนี้
• TPUs (Tensor Processing Units) : TPU ซึ่งออกแบบโดย Google โดยเฉพาะใช้สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นวงจรรวมแบบเฉพาะงาน (Application-Specific Integrated Circuits – ASICs) ที่เพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วในการประมวลผลเทนเซอร์ ซึ่งมีความสำคัญต่อการคำนวณเครือข่ายประสาทเทียม
• FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) : FPGA เป็นวงจรรวมที่สามารถกำหนดค่าใหม่หลังจากการผลิตเพื่อให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะด้านได้ โดยที่มีความยืดหยุ่นอยู่กึ่งกลางระหว่าง GPU และการทำงานเฉพาะทางของ TPU โดยมักจะนำไปใช้งานในการเทรนโมเดล AI และการคาดการณ์ผลลัพธ์

4.2 บริการโครงสร้างพื้นฐาน

• บริการระบบ Cloud : ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure มีบริการโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถปรับแต่งแพลตฟอร์ม AIซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนา AI หรือผู้ใช้บริการสามารถเช่าเวลาการประมวลผลด้วย GPU, TPU หรือ FPGA รวมไปถึงผู้ใช้งานสามารถปรับขนาดการใช้งานได้ตามความต้องการ และจ่ายค่าบริการเฉพาะสิ่งที่ใช้งานเท่านั้น บริการเหล่านี้มาพร้อมกับชุดเครื่องมือที่ช่วยให้การพัฒนา ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล AI/ML เป็นไปอย่างราบรื่น
• บริการ On-premise : สำหรับธุรกิจที่ต้องการควบคุมข้อมูลมากขึ้นเนื่องจากเหตุผลด้านความปลอดภัย กฎระเบียบ หรือการดำเนินงาน มีโซลูชัน On-premise ให้บริการ ซึ่งมักจะมาในรูปแบบของฮาร์ดแวร์ rack เฉพาะทางที่สามารถเชื่อมต่อเข้ากับศูนย์ข้อมูลของธุรกิจได้ ตัวอย่างเช่น NVIDIA มีระบบ DGX ให้บริการโซลูชันฮาร์ดแวร์สำหรับ On-premise

5. การตรวจสอบ และบำรุงรักษาโมเดล

เมื่อโมเดล AI เปลี่ยนจากอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาไปสู่ขั้นตอนการนำไปใช้งานจริง ธุรกิจยังคงต้องติดตาม และตรวจสอบการทำงานของโมเดล AI อยู่ เนื่องจากโมเดลได้นำไปใช้กับข้อมูลจริงที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้ธุรกิจจำเป็นต้องมีการตรวจสอบ และบำรุงรักษาโมเดลอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพแบบสม่ำเสมอ

เมื่อองค์กรต่าง ๆ เผชิญกับความท้าทายในการสรรหาบุคลากรด้าน AI การเลือกทำงานร่วมกับพันธมิตรในการตรวจสอบและบำรุงรักษาโมเดล AI สามารถช่วยให้ผู้นำธุรกิจรักษาประสิทธิภาพของโซลูชัน AI ของตนไว้ได้

ต้องการนำบริการ AI ไปใช้งานกับธุรกิจ

AIGEN บริษัทชั้นนำผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine learning ได้พัฒนาโซลูชัน AI สำหรับธุรกิจ ที่คิดค้นมาเพื่อตอบโจทย์กับการทำงานของธุรกิจไทยโดยเฉพาะ ผู้เชี่ยวชาญของเรายินดีให้คำปรึกษาการนำ AI ไปใช้งานกับธุรกิจตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน การเลือกโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์กับธุรกิจ ไปจนถึงการนำโซลูชัน AI ไปใช้ให้ประสบผลสำเร็จ ติดต่อพูดคุย และปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่