Share

โซลูชัน AI ธุรกิจควรพัฒนาเอง หรือจ้างบริษัทผู้เชี่ยวชาญ

หากธุรกิจในปัจจุบันต้องการจะบรรลุเป้าหมายในการยกระดับในการทำธุรกิจแบบ Customization การทำการตลาดแบบรายบุคคล (Personalization) และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานที่จำเป็นต่อการแข่งขันในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วมากขึ้นเรื่อยๆ เป็นสิ่งที่ผู้บริหารธุรกิจเกือบทุกคนในอุตสาหกรรมนึกถึงเป็นเรื่องแรกๆ จนถึงตอนนี้ธุรกิจหลายๆธุรกิจได้ตระหนักแล้วว่าเทคโนโลยี AI นั้นเป็นแรงผลักดันสำคัญที่ทำให้สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นได้ จึงเป็นที่มาทำให้ธุรกิจในหลายอุตสาหกรรมได้นำ AI มาใช้งานโดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อเพิ่มขีดความสามารถ และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้กับธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจการผลิต ธุรกิจค้าปลีก ธุรกิจการเงินและการธนาคาร ธุรกิจประกัน ธุรกิจขนส่ง และอื่นๆ 

รูปแบบที่แต่ละธุรกิจจะนำ AI มาใช้งานนั้นแตกต่างกันออกไปตามวัตถุประสงค์ และโจทย์ของแต่ละธุรกิจ รวมถึงแนวทาง และวิธีที่จะให้โซลูชัน AI เกิดขึ้น และนำมาใช้งานได้จริงก็ขึ้นอยู่กับความพร้อมของแต่ละธุรกิจเช่นกัน ดังนั้นการนำ AI มาใช้งานกับธุรกิจจึงไม่ได้มีสูตรสำเร็จ เริ่มจากการตั้งโจทย์ให้กับธุรกิจว่าต้องการนำ AI มาใช้เพื่อแก้ไข pain point ในเรื่องใด และหาโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์นั้น ไม่ว่าโซลูชัน AI นั้นบริษัทจะทำการพัฒนาขึ้นมาเอง หรือจ้างบริษัท AI ผู้เชี่ยวชาญมาจัดการในส่วนนี้ให้ ต้องพิจารณาจากหลายปัจจัยประกอบกันไม่ว่าจะเป็นเรื่องของความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีของบุคลากรภายในองค์กร หน้าที่งานที่ต้องการนำ AI เข้ามาช่วย งบประมาณ ระยะเวลาในการพัฒนา เป็นต้น เพื่อทำให้ธุรกิจได้ผลตอบแทนสูงสุดจากการนำ AI มาใช้งาน ในบทความนี้ AI GEN จะบอกเล่าถึงรายละเอียดของแต่ละรูปแบบของการพัฒนาโซลูชัน ทั้งแบบพัฒนา In-house และว่าจ้างบริษัทผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI มาทำให้กันแบบละเอียด

ai-business-solution
ภาพประกอบ : Canva

ทำไมธุรกิจถึงควรพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อใช้ในองค์กรเอง?

ดร.ภมรพล ชินะจิตร CEO ของ AI GEN ได้ให้แชร์เอาไว้ในงานสัมมนา AI NEXTFORMATION : Transform your business with AI Technology ไว้ว่าในทุกธุรกิจจะมี Core function หรือ หน้าที่งานหลัก รวมถึง Core product หรือสินค้าหลักที่ถือเป็น Core competency หลักของธุรกิจที่ต้องการนำระบบ AI เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และต่อยอดในการพัฒนาสินค้าเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับองค์กร เป็นเรื่องที่ควรค่าที่องค์กรจะลงทุนในการสร้างความเชี่ยวชาญในการพัฒนาโซลูชัน AI  และในการพัฒนาโซลูชัน AI แบบ in-house นั้นไม่ได้ใช้เพียงวิศวกร และ Data scientist องค์กรยังต้องเตรียมพร้อมในเรื่องของ IT Structure และ Data pipeline ซึ่งเป็นการลงทุนที่ค่อนข้างสูง แต่หากองค์กรมีความรู้และความเชี่ยวชาญทางด้านเทคโนโลยี รวมถึงมีข้อมูล และบุคลากรที่พร้อมจะใช้ในการขับเคลื่อนในการพัฒนาโซลูชัน AI ถือเป็นทางเลือกที่เหมาะสมที่จะพัฒนาโซลูชัน AI ขึ้นมาเพื่อใช้งานในธุรกิจเอง เนื่องจากมีทรัพยากรภายในองค์กรที่เพียงพอที่จะสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้โดยเฉพาะ 

แต่ในขณะเดียวกันสำหรับหน้าที่งานที่เป็นหน่วยงาน support หรืองานที่เป็น Back-office ของธุรกิจ เช่น การให้บริการลูกค้า การจัดการข้อมูลในเอกสารประเภทต่างๆ การจัดการองค์ความรู้ภายในองค์กร (Knowledge management)เพื่อใช้ในการตอบคำถามลูกค้า การบริหารทรัพยากรบุคคล หน้าที่งานเหล่านี้สามารถใช้งานระบบ AI สำเร็จรูปที่บริษัทผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI เป็นคนพัฒนาขึ้นมาได้ เพื่อประหยัดเวลา และทำให้องค์กรมีเวลาโฟกัสกับหน้าที่งานที่เป็น Core competency มากยิ่งขึ้น 

คลิปวิดีโอจากงานสัมมนา AI NEXTFORMATION : Transform your business with AI Technology

ทรัพยากรที่องค์กรต้องเตรียมพร้อมหากจะพัฒนาโซลูชัน AI ขึ้นมาใช้งานเอง

การที่จะสร้าง และรักษาระบบ AI ให้ประสบความสำเร็จนั้นจำเป็นต้องประกอบไปด้วยกลุ่มคนที่ใช่ ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ การสร้าง การเชื่อมต่อ การพัฒนา และการดูแลโซลูชัน AI ตัวอย่างเช่น ในองค์กรขนาดใหญ่มักจะมีหน่วยงาน Digital transformation ที่จะมีคนที่มีทักษะและมีประสบการณ์ที่สามารถมองเห็นภาพรวมของธุรกิจ รวมถึงมีทักษะในด้านการสื่อสารที่จะทำงานร่วมกับทีมอื่นโดยมีเป้าหมายร่วมกันได้ เนื่องจากกลุ่มคนที่มีความสามารถในด้านนี้นั้นมักเป็นที่ต้องการของหลายบริษัทที่อยากจะดึงตัวไปร่วมงานด้วย จึงทำให้กลุ่มคนเหล่านี้มักจะหาได้ยากในตลาดแรงงาน ดังนั้นองค์กรจึงควรที่จะพิจารณาที่จะ upskill หรือพัฒนาทักษะของพนักงานในปัจจุบันเพื่อรองรับการเติบโตของธุรกิจในอนาคต เช่น วิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านข้อมูล หรือจ้างผู้เชี่ยวชาญจากภายนอก เป็นต้น

ไม่ว่าจะใช้วิธีใดในการหากลุ่มคนที่มีความสามารถเข้ามา จะมีตำแหน่งและหน้าที่งานที่องค์กรจำเป็นต้องมีเพื่อให้การพัฒนาโซลูชันประสบความสำเร็จ

ภาพประกอบ : McKinsey & Company

เริ่มต้นด้วย Project manager ที่ต้องมีความสามารถหลากหลายด้าน และผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI ที่มีทักษะทางด้านเทคโนโลยี การบริหารความเปลี่ยนแปลง และธุรกิจ ถือเป็นตำแหน่งที่สำคัญเป็นอย่างยิ่ง โดย Project manager และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จะเป็นคนนำความรู้ และข้อมูล insight ต่างๆ รวมเข้ากับขั้นตอนทางวิศวกรรม data science และธุรกิจ รวมถึงความเชี่ยวชาญในการบริหารจัดการให้กลายเป็นโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ความต้องการขององค์กร อีกทั้งพวกเขายังทำหน้าที่ในการนำมุมมองของวัตถุประสงค์เพื่อนำไปสู่การสร้างการเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร และสร้างกระบวนการผสมผสานความคิดทางธุรกิจ บุคลากร และวัตถุประสงค์ให้มีความเข้าใจที่ตรงกันในการสร้าง พัฒนา และนำโซลูชัน AI ไปใช้งานได้อย่างประสบผลสำเร็จ

Domain expert หรือผู้เชี่ยวชาญในหน้าที่งานนั้นๆที่ต้องการนำ AI เข้าไปใช้งาน เช่น หน่วยงานบัญชี การผลิต ศูนย์บริการลูกค้า เนื่องจากแต่ละหน่วยงานจะเข้าใจในกระบวนการของตนเองเป็นอย่างดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ของระบบ AI ระบบ AI จะต้องได้รับการเทรนให้ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญที่มีมุมมองที่แตกต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึง Project manager วิศวกรข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับโมเดลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดได้

รวมถึงการสร้างทีม IT และ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล (Data specialists) ภายในองค์กรถือเป็นเรื่องที่มีความสำคัญเป็นอย่างมาก เนื่องจากทีมนี้มีความรู้เฉพาะด้านที่จะโฟกัสในเรื่องของส่วนประกอบต่างๆของ AI ไม่ว่าจะเป็นวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer sciences) , database,  data architecture, modeling, สถิติ และคณิตศาสตร์ โดยภายในกลุ่มนี้อาจจะต้องมีตำแหน่ง หรือหน้าที่งาน Data engineers ซึ่งเป็นคนที่สามารถจัดการ และหาโซลูชันในการจัดเก็บข้อมูล และโพรโทคอลต่างๆ รวมถึง Data scientists ที่จะเป็นคนแปล และประมวลผลข้อมูล และสร้างเป็นอัลกอริทึมและโมเดลที่สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน และมีตัวแปรที่หลากหลายได้

การจัดการกับ Big data ให้มีประสิทธิภาพนั้นจำเป็นต้องใช้เครื่องมือใหม่ๆที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการทำ data visualization , data cleaning, data classification และการออกแบบโมเดลข้อมูล ถ้าหาคนที่มีฝีมือทาง Data science มาได้ค่อนข้างยาก รวมถึงการที่รักษาพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านนี้ไว้ยากนั้น การนำเครื่องมือ AI ที่ใช้งานได้ง่ายในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการใช้งาน หรือ data-wrangling นั้นสามารถมาช่วยเติมเต็มในหน้าที่งานได้ไปพร้อมกับการ upskill หรือเพิ่มทักษะการเรียนรู้ในเรื่องนี้ให้กับวิศวกรภายในองค์กร 

ซอฟต์แวร์ AI ในรูปแบบใหม่ๆเหล่านี้จะไม่เหมือนกับ code ที่เป็นลักษณะการใช้งานทั่วไป (generic) อย่างภาษา R หรือ Python โดยซอฟต์แวร์ AI ยุคใหม่สามารถทำหน้าที่ได้แบบอัตโนมัติกับหน้าที่งานที่แต่เดิมต้องใช้เวลาจำนวนมากในการทำให้แล้วเสร็จ เช่น การดึงข้อมูลจากเอกสาร (data extraction) , การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing), โครงสร้างข้อมูล (data structuring) การแสดงผลข้อมูล (data visualization) และการจำลองผลของข้อมูล ดังนั้นจึงทำให้องค์กรไม่จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญทางด้านข้อมูล หรือ data science โดยสามารถใช้วิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านข้อมูล และผู้ใช้งานซอฟต์แวร์ AI ที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคโนโลยีในการสร้างโมเดล AI ได้

จะเห็นได้ว่าหากองค์กร หรือธุรกิจต้องการที่จะพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อใช้เองในองค์กรนั้นต้องมีการเตรียมพร้อมหลากหลายด้านทั้งเรื่องความรู้ และความเชี่ยวชาญ บุคลากร และระบบ IT infrastructure ต่างๆ ซึ่งหากเป็นองค์กรที่มีเวลา ทรัพยากร และงบประมาณที่มากเพียงพออาจจะสามารถพัฒนาขึ้นมาเองได้ แต่หากเป็นองค์กรที่ไม่มีความพร้อมที่มากพอ และต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่มีประสบการณ์ทางด้าน AI มาดูแลงานในส่วนนี้ หรือต้องการใช้งานเป็นซอฟต์แวร์ AI ที่พร้อมใช้งาน การมองหาผู้ให้บริการ AI ถือเป็นอีกทางเลือกที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้เช่นกัน 

AI-as-a-Service อีกหนึ่งทางเลือกที่ตอบโจทย์ธุรกิจที่ต้องการ AI ที่พร้อมใช้งาน

ai-software-development
ภาพประกอบ : Canva

สำหรับหลายองค์กร และหลายธุรกิจที่อาจจะไม่ได้ความเชี่ยวชาญในการสร้าง และดูแลรักษาโซลูชัน AI หรืออาจจะไม่ได้มีทรัพยากร และความพร้อมมากพอที่จะพัฒนาโซลูชัน AI ขึ้นมาใช้งานเองนั้น ในปัจจุบันได้มีผู้ให้บริการ AI ที่มีความเชี่ยวชาญในการสร้าง และพัฒนาโซลูชัน AI พร้อมใช้งานให้กับธุรกิจ หรือองค์กรต่างๆ หรือที่เรียกว่า AI-as-a-Service ที่ทำให้ธุรกิจเข้าถึงโซลูชัน AI ได้ง่ายมากยิ่งขึ้น 

โดย AI-as-a-Service ถือเป็นรูปแบบหนึ่งของการให้บริการ Software-as-a-service ซึ่งจะให้บริการการทำงานของ AI ในลักษณะแบบ as a service นั่นคือการเรียกใช้งาน AI ในเวลาที่ต้องการได้จากทุกที่ และทุกเวลาผ่านทางอินเตอร์เน็ตไปยัง server ส่วนกลางที่เป็นที่ตั้งการให้บริการ AI วิธีการเช่นนี้ทำให้ AI มีราคาค่าบริการ และค่าดูแลรักษาที่ธุรกิจสามารถเข้าถึงได้ อีกทั้งการอัพเกรดโมเดล AI ก็ทำได้อย่างง่ายดาย และรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์เป็นอย่างมากเพราะ AI ควรที่จะได้รับการเรียนรู้ใหม่อยู่ตลอดเวลา แม้อาจไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ถึงขั้นแบบเรียลไทม์ AI-as-a-service อีกทั้งไม่ต้องมีเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการเข้าไป on-site โปรเจคซอฟต์แวร์ต่างๆ ก็สามารถสร้างขึ้นมาจนใช้งานได้ในเวลาอันรวดเร็วด้วยการเรียกใช้ Application Programming Interface (API) จาก AI-as-a-Service ตามเท่าที่ต้องการผ่านการสื่อสารทางอินเตอร์เน็ต จึงเป็นลักษณะการให้บริการ AI ที่คาดว่าจะมีความแพร่หลายมากยิ่งขึ้น เช่นเดียวกับที่ Software-as-a-Service ได้เข้ามา

นอกจากสามารถเรียกใช้งาน AI-as-a-Service ได้ผ่านทางอินเตอร์เน็ตแล้วนั้น ยังสามารถใช้งาน AI ในรูปแบบของ on-premise ได้เช่นกันโดยการ deploy ตัว AI ในลักษณะของ microservice ที่ทำงานอยู่บน server ซึ่งตั้งอยู่ on-premise โดยมีวิธีเรียกใช้เช่นเดียวกับ AI-as-a-Service ที่อยู่บน external cloud แต่เรียกผ่าน Wide Area Network ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ที่ว่าการใช้แบบ on-premise ยังต้องมีการจัดซื้อ และค่าดูแลรักษา (maintenance) ของฮาร์ดแวร์ที่ใช้ host AI นั้นด้วยซึ่งอาจทำให้ธุรกิจมีค่าใช้จ่ายในส่วนนี้เพิ่มเติม รวมถึงราคาค่าบริการที่สูงขึ้นด้วยเช่นกัน

ตัวอย่างรูปแบบการใช้งาน AI-as-a-Service

ai-as-a-service
ธุรกิจสามารถทดลองใช้งาน AI-as-a-Service ได้ฟรี! >> https://developer.aigen.online/signup
  • Optical Character Recognition (OCR): บริการเหล่านี้สามารถส่งรูปถ่าย รูปสแกนไปยัง service แล้วสามารถได้รับผลการดึงข้อมูลที่แปลงเป็นตัวหนังสือ (text) ส่งไปใน structured format ที่ computer program อื่นเข้าใจ และนำข้อมูลไปใช้ต่อได้ เช่น JSON format
  • Face verification : บริการนี้จะรับรูปที่มีหน้าสองรูปไปเทียบกันเพื่อตอบว่าหน้าในสองรูปนั้นเป็นคนๆเดียวกันหรือไม่ และส่งผลการตัดสินใจกลับไปที่ระบบ บางครั้ง API สามารถกำหนดความเข้มข้นในการตรวจจับตามความต้องการได้อีกด้วย ผ่านพารามิเตอร์ที่กำหนดตอนเรียกใช้ API
  • Q&A chatbot : บริการที่รับคำถามไปในลักษณะข้อความ AI จะนำไปประมวลผลทำความเข้าใจทางภาษาของคำถามนั้น แล้วไปสืบค้นจากฐานข้อมูลภายในว่าคำตอบไหนที่เหมาะที่สุดกับคำถามนั้น AI ลักษณะนี้ต้องมีฐานข้อมูลซึ่งอาจมาจากการรวบรวมโดยอัตโนมัติ หรือผู้ใช้จัดเตรียมไว้ล่วงหน้าสำหรับการถามในลักษณะต่าง ๆ กัน แต่เกี่ยวกับเนื้อหาในฐานข้อมูลที่มีอยู่
  • Sentiment analysis : บริการที่รับข้อความในลักษณะข้อความ แล้ว AI จะประเมินว่าข้อความนั้นมีความรู้สึกเป็นเชิงบวกหรือลบ เช่น ความคิดเห็นลูกค้า หรือ comment เกี่ยวกับแบรนด์ตาม social network ต่าง ๆ แล้วส่งผลกลับไป

จะเห็นได้ว่า AI-as-a-Service สามารถให้บริการได้หลากหลายรูปแบบ ในแต่ละบริการมักจะเป็น task เล็ก ๆ ย่อย ๆ ที่ AI ตัวนั้นชำนาญ API บางตัวอาจทำหลายอย่างในคราวเดียวกัน เช่น เข้าใจความหมายหรือ “intent” ของข้อความที่ส่งมาใน chatbot ในขณะเดียวกันก็วิเคราะห์ sentiment ไปด้วย ซึ่งการรวมกันอาจจะเหมาะกับการใช้งานใน call center ที่มักต้องใช้ทั้งสองอย่างนั้นอยู่แล้ว หรือบางครั้งบริการ AI ที่ทำ OCR ก็สามารถจะรีเทิร์นตำแหน่งของข้อมูลบนบัตรได้ด้วย ในบางกรณีอาจสามารถ customize AI-as-a-Service เพื่อให้ทำหลายอย่างภายในเพื่อผลลัพธ์อันเดียว เช่น กระบวนการเคลมประกันผ่านการส่งเอกสารเป็นชุดจนได้ผลการตัดสินใจที่จะรีเทิร์นกลับไป การใช้งาน AI-as-a-Service จึงเปรียบเสมือนเราส่งงานพร้อมข้อมูลที่จำเป็นให้ใครสักคนแล้วรอให้คนนั้นส่งผลกลับมาให้เรา

เลือกรูปแบบการพัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะกับธุรกิจคุณ

การเลือกรูปแบบของการพัฒนาโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ธุรกิจนั้นขึ้นอยู่หลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นกลยุทธ์ วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ และความพร้อมของทรัพยากรในด้านต่างๆทั้งในเรื่องของความรู้และความเชี่ยวชาญของบุคลากร งบประมาณ รวมถึงระบบ IT infrastricture และอื่นๆ หากองค์กรพิจารณาแล้วว่าจะนำกลยุทธ์ AI มาใช้เป็นกลยุทธ์หลักในการขับเคลื่อนองค์กรในแง่ของการสร้าง core product การพัฒนาโซลูชัน AI ขึ้นมาใช้เองภายในองค์กรก็ถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่ากับธุรกิจในระยะยาวได้ ซึ่งรูปแบบการพัฒนาโซลูชัน AI โดยใช้ทีม In-house นั้นเหมาะกับองค์กร หรือธุรกิจขนาดใหญ่ที่มีความพร้อมทั้งในเรื่องของเงินทุน และทรัพยากรในด้านต่างๆ โดยเฉพาะมีทีมงานที่สามารถโฟกัสงานในส่วนนี้ได้โดยเฉพาะ แต่ในขณะเดียวกันการใช้ทีมภายในในการพัฒนา AI นั้นอาจจะต้องใช้เวลาพอสมควร เนื่องจากต้องใช้เวลาในการเรียนรู้ เกี่ยวกับทักษะทางด้าน AI และลองผิดลองถูก รวมทั้งการหาทีมงานที่มีประสบการณ์และมีความเชี่ยวชาญในด้าน AI และ Machine learning อาจจะต้องใช้เวลาเช่นกัน ซึ่งอาจจะเป็นต้นทุนแฝงที่ธุรกิจต้องคำนึงถึงด้วยเช่นกัน

แต่หากองค์กร หรือธุรกิจของคุณต้องการนำโซลูชัน AI ไปยกระดับประสิทธิภาพในขั้นตอนการทำงานของธุรกิจได้อย่างรวดเร็วกับหน้าที่งาน Back-office หรือหน่วยงาน support ต่างๆ  เช่น ลดหน้าที่งาน routine ที่ต้องซ้ำๆไปมาช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์ และความคิดสร้างสรรค์ได้มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นงานเอกสาร หรือการให้บริการลูกค้า บริการ AI-as-a-Service จากผู้ให้บริการ AI เป็นทางเลือกที่ตอบโจทย์สำหรับธุรกิจของคุณ เรียกว่าเป็นซอฟต์แวร์ AI สำเร็จรูปพร้อมให้ธุรกิจนำไปใช้งานโดยที่ไม่ต้องลงทุนสูง และใช้งานได้จากทุกที่ทุกเวลาผ่านทางอินเตอร์เน็ต อีกทั้งยังมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญคอยให้คำปรึกษา และแนะนำการนำ AI ไปใช้งานกับธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุด รูปแบบบริการ AI-as-a-Service เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการซอฟต์แวร์ AI ที่พร้อมใช้งาน โดยไม่ต้องใช้คนจำนวนมากในการพัฒนาระบบขึ้นมา เพียงแค่มีทีม IT หรือ Developer ที่ทำหน้าที่ในการเชื่อมต่อระบบภายในองค์กรเข้ากับซอฟต์แวร์ AI ผ่านทาง API ของผู้ให้บริการ AI เท่านั้น ทำให้เปิดใช้งานฟีเจอร์ที่ซอฟต์แวร์ AI เป็นผู้อยู่เบื้องหลังได้อย่างสะดวก และรวดเร็ว  

AI GEN ได้สรุปถึงข้อดี และข้อด้อยของแต่ละรูปแบบของการพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อเป็นข้อมูลประกอบให้กับธุรกิจในการเลือกใช้ไว้ดังต่อไปนี้

  1. พัฒนาโซลูชัน AI แบบ In-house
  • ข้อดี
    • ความรู้ ความเข้าใจในตัวธุรกิจ องค์กร และระบบต่างๆ
  • ข้อจำกัด
    • อาจใช้เวลานานในการพัฒนา เพราะทำไปเรียนรู้ไป
    • ต้องใช้คนในการดูแลระบบ (maintenance) อยู่ตลอด เพื่อให้ระบบใช้งานได้อย่างไม่มีปัญหา
    • ขาดผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน AI และ Machine learning  เช่น Data scientist, Machine learning engineer
    • ค่าใช้จ่ายที่สูงอาจไม่คุ้มกับการทำเพื่อใช้ในงาน หรือโปรเจคเดียว หากผลกระทบมีสเกลที่ไม่ใหญ่พอ
  1. จ้างผู้ให้บริการ AI ที่พัฒนาโซลูชัน AI พร้อมใช้งาน
  • ข้อดี
    • มีความเชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine learning
    • พร้อมให้คำปรึกษา เป็นเพื่อนคู่คิดให้กับธุรกิจจากประสบการณ์ที่ได้ร่วมงานกับลูกค้าหลากหลายเจ้า
    • มีการนำเสนอเทคโนโลยี หรือวิธีการใหม่ๆ
    • มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญที่ support เรื่องการดูแลระบบต่างๆ
    • มีให้บริการทั้งในรูปแบบของ AI-as-a-Service ที่พร้อมใช้งาน และสามารถ customize ให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของแต่ละธุรกิจได้
    • ธุรกิจสามารถนำระบบ AI สำเร็จรูปไปใช้งานได้โดยทันที
    • เริ่มต้นได้ในราคาย่อมเยาว์โดยเฉพาะกับรูปแบบการใช้งานแบบ On-cloud AI-as-a-Service
  • ข้อจำกัด
    • ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการ หากโมเดลทางธุรกิจไม่เอื้อต่อการเปลี่ยนเจ้า
    • ถ้าเป็น requirement ที่ทางผู้ให้บริการ AI ยังไม่ได้มีบริการในด้านนี้ อาจจะต้องใช้เวลาในการพัฒนาหรือไม่มีผู้ใดรับทำ

ส่งท้ายบทความ

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี และการพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุคปัจจุบันทำให้ธุรกิจสามารถเข้าถึงโซลูชัน AI ได้ง่าย และในราคาที่เข้าถึงได้มากขึ้น จึงถือเป็นโอกาสที่ดีสำหรับธุรกิจที่จะนำซอฟต์แวร์ AI มาต่อ   ยอด และพัฒนาธุรกิจให้เติบโตได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงสร้างความแตกต่างให้กับธุรกิจด้วยบริการที่สะดวก และรวดเร็ว โดยรูปแบบที่จะนำ AI มาใช้งานกับธุรกิจนั้นก็มีหลากหลายมากขึ้นเช่นกันไม่ว่าจะเป็นพัฒนาขึ้นเอง หรือจ้างบริษัทผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI มาจัดการให้ อีกทั้งยังมีบริการ AI-as-a-Service หรือซอฟต์แวร์ AI สำเร็จรูปให้ธุรกิจพร้อมนำไปใช้งานได้ทันที เรียกได้ว่าไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดใหญ่ หรือขนาดเล็กมีโอกาสที่จะเข้าถึง และนำโซลูชัน AI ไปใช้งานภายในธุรกิจได้อย่างสะดวก และตอบโจทย์ความต้องการของแต่ละธุรกิจได้

หากธุรกิจของคุณต้องการจะนำโซลูชัน AI ไปใช้งานกับกับธุรกิจ แต่ยังไม่รู้จะเริ่มต้นอย่างไร เรามีผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI และธุรกิจที่พร้อมให้คำแนะนำให้กับธุรกิจตั้งแต่การเริ่มต้นการนำ AI ไปใช้งาน อีกทั้งยังเป็นพาร์ทเนอร์คู่คิดให้กับธุรกิจ ปรึกษาพวกเรา AI GEN (ไอเจ็น) ได้ที่นี้เลยค่ะ

AI GEN Live chat