คุณรู้หรือไม่ว่าในปี 2025 องค์กรในไทยมีแผนนำ AI มาใช้ในธุรกิจกันหมดแล้ว หากคุณกำลังมองหาวิธียกระดับธุรกิจด้วยเทคโนโลยี AI แต่ยังไม่รู้จะเริ่มต้นอย่างไร บทความนี้มีคำตอบให้คุณ! โดย CIPHER ผู้เชี่ยวชาญด้าน Software และ Digital Marketing จะพาคุณไปทำความเข้าใจกับ ขั้นตอนพัฒนา AI ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการนำไปใช้งานจริง เพื่อให้การ เริ่มโปรเจกต์ AI ของคุณเป็นไปอย่างราบรื่นและประสบความสำเร็จ
Table of Contents
AI Software คืออะไร?
AI Software หรือซอฟต์แวร์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และตัดสินใจได้คล้ายมนุษย์ ผ่านการประมวลผลชุดคำสั่งที่ซับซ้อน โดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น Machine Learning และ Deep Learning
ปัจจุบัน AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป! จากรถยนต์ไร้คนขับไปจนถึง Chatbot ที่ตอบคำถามลูกค้าแทนพนักงาน AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเราโดยที่เราอาจไม่รู้ตัว และกำลังเปลี่ยนโฉมหน้าการทำธุรกิจไปอย่างสิ้นเชิง
ทำไมธุรกิจจึงหันมาใช้ AI ในการพัฒนา Software?
ในยุคที่ข้อมูลมีมากมายมหาศาล การที่เราจะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นด้วยวิธีแบบเดิม ๆ อาจไม่เพียงพออีกต่อไป โดยธุรกิจต่าง ๆ ควรหันมาใช้ AI ในธุรกิจ เพราะ
- ธุรกิจต้องการความเร็วในการตอบสนองต่อตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
- การแข่งขันที่สูงขึ้น ทำให้ต้องหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน
- ลูกค้ายุคใหม่ต้องการประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและตอบโจทย์มากขึ้น
- ข้อมูลมีมากเกินกว่าที่มนุษย์จะประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปัจจุบันธุรกิจในไทยกำลังนำ AI มาใช้เพื่อ 3 วัตถุประสงค์หลัก คือ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต/บริการ ปรับปรุงการจัดการภายในองค์กร และเพิ่มรายได้ ด้วยเหตุผลต่าง ๆ เหล่านี้หากคุณยังไม่นำ AI มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจ อาจทำให้คุณก้าวช้ากว่าคู่แข่งไปหลายก้าวเลยทีเดียว
ประโยชน์ของการใช้ AI ในธุรกิจ
การใช้ AI ในธุรกิจ ไม่ได้เป็นเพียงเทรนด์ที่มาแล้วไป แต่เป็นการปฏิวัติรูปแบบการดำเนินธุรกิจที่สร้างประโยชน์มากมายดังนี้
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: AI ช่วยจัดการงานซ้ำซากจำเจได้รวดเร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์ ทำให้พนักงานมีเวลาทำงานที่สร้างมูลค่าเพิ่มมากขึ้น เช่น ใช้ AI อ่านข้อมูลจาก Bank Statement แทนที่พนักงานต้องมานั่งป้อนข้อมูลเอง
- ลดความเสี่ยงในการดำเนินธุรกิจ: AI สามารถวิเคราะห์แนวโน้มและคาดการณ์ความเสี่ยงล่วงหน้า ทำให้คุณเตรียมรับมือได้ทันท่วงที
- เพิ่มความปลอดภัยให้ข้อมูล: ด้วยระบบตรวจจับการโจรกรรมข้อมูลและพฤติกรรมผิดปกติ AI ช่วยปกป้องข้อมูลสำคัญของธุรกิจและลูกค้า
- สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน: AI ช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมคู่แข่งและช่องว่างในตลาด ทำให้คุณตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้แม่นยำมากขึ้น
- ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า: จาก Chatbot ที่ตอบคำถามได้ทันทีไม่ว่าเวลาใด ไปจนถึงระบบแนะนำสินค้าที่เข้าใจความต้องการเฉพาะบุคคล AI ช่วยให้ลูกค้ารู้สึกว่าได้รับการดูแลเป็นพิเศษ
นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของประโยชน์ที่ AI มอบให้ธุรกิจ ซึ่งไม่เพียงช่วยแก้ปัญหาปัจจุบัน แต่ยังช่วยเตรียมธุรกิจให้พร้อมรับมือกับความท้าทายในอนาคตอีกด้วย
วางแผนพัฒนา AI อย่างไรให้ไม่หลงทางตั้งแต่เริ่ม
ก่อนจะเริ่ม วางแผนพัฒนา AI สิ่งสำคัญที่สุดคือต้องเข้าใจว่า AI ไม่ใช่ยาวิเศษที่จะแก้ปัญหาทุกอย่างได้ในพริบตา การ วางแผน AI project ที่ดีต้องเริ่มจากการตั้งคำถามสำคัญ เช่น
- ปัญหาที่ต้องการแก้คืออะไร? ต้องชัดเจนว่า AI จะช่วยแก้ปัญหาอะไร ไม่ใช่แค่อยากมี AI เพราะเป็นเทรนด์
- มีข้อมูลเพียงพอหรือไม่? AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้ ถ้าไม่มีข้อมูลหรือข้อมูลมีคุณภาพต่ำ AI ก็ไม่สามารถทำงานได้ดี
- ทรัพยากรที่มีเพียงพอหรือไม่? ทั้งงบประมาณ บุคลากร และเวลา
- ควรพัฒนาเองหรือจ้างผู้เชี่ยวชาญ? หากองค์กรไม่มีทักษะด้าน AI การจ้างพัฒนา AI อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า
เคล็ดลับสำคัญในการวางแผนพัฒนา AI คือ “เริ่มเล็ก ขยายผลเร็ว” แทนที่จะพยายามทำโปรเจกต์ AI ขนาดใหญ่ทันที ให้เริ่มจากโปรเจกต์เล็ก ๆ ที่มีโอกาสสำเร็จสูง เช่น ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าก่อน แล้วค่อยต่อยอดไปสู่ระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งการทำแบบนี้ไม่เพียงลดความเสี่ยงในการล้มเหลว แต่ยังช่วยให้ทีมงานได้เรียนรู้และสั่งสมประสบการณ์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับโปรเจกต์ใหญ่ในอนาคต
ขั้นตอนพัฒนา AI Software สำหรับองค์กร
1. เตรียมข้อมูลก่อนสร้าง AI
การ เตรียมข้อมูลก่อนสร้าง AI เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดและมักใช้เวลามากที่สุด โดยข้อมูลที่ดีต้องมีคุณภาพ มีปริมาณเพียงพอ และเกี่ยวข้องกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข
ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลประกอบด้วย
- การเก็บรวบรวมข้อมูล: เริ่มจากการทำความเข้าใจปัญหาที่ต้องการแก้ไข แล้วกำหนดว่าต้องใช้ข้อมูลอะไรบ้าง จากนั้นจึงวางแผนวิธีการเก็บและรวบรวมข้อมูล
- การทำความสะอาดข้อมูล: ข้อมูลที่เก็บมาอาจมีความไม่สมบูรณ์ เช่น ข้อมูลซ้ำ ข้อมูลขาดหาย หรือข้อมูลผิดพลาด จึงต้องมีการทำความสะอาดก่อนนำไปใช้
- การแปลงข้อมูลให้พร้อมใช้งาน: ข้อมูลต่างประเภทต้องการการจัดการที่แตกต่างกัน เช่น
- ข้อความ: อาจต้องแปลงจาก PDF ด้วยเทคโนโลยี OCR
- รูปภาพ: ต้องตรวจสอบความคมชัดและขนาด
- ข้อมูลเชิงโครงสร้าง: ต้องจัดการกับความไม่สอดคล้อง เช่น “กรุงเทพฯ”, “กทม.”, “Bangkok”
- การแบ่งข้อมูลเพื่อใช้งาน: แบ่งข้อมูลออกเป็น 3 ส่วนคือ
- ข้อมูลสำหรับฝึกโมเดล (Training Set)
- ข้อมูลสำหรับตรวจสอบ (Validation Set)
- ข้อมูลสำหรับทดสอบ (Test Set)
ปัญหาที่พบบ่อยในขั้นตอนนี้คือ ข้อมูลไม่เพียงพอหรือข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในหลายแหล่ง ซึ่งอาจต้องใช้เวลาและทรัพยากรมากในการรวบรวมและจัดการ
2. เลือกเทคโนโลยีและเครื่องมือที่เหมาะสม
หลังจากเตรียมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเลือกเทคโนโลยีและเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับโปรเจกต์ของคุณ โดยต้องพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้
- ประเภทของปัญหา: ปัญหาแต่ละประเภทต้องการเทคโนโลยี AI ที่แตกต่างกัน เช่น
- การวิเคราะห์ภาพ: ใช้ Computer Vision
- การวิเคราะห์ข้อความหรือเสียง: ใช้ Natural Language Processing (NLP)
- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลข: ใช้ Data Analytics & Machine Learning ทั่วไป
- ขนาดของข้อมูล: ข้อมูลขนาดใหญ่อาจต้องการเครื่องมือพิเศษสำหรับการประมวลผลแบบกระจาย (Distributed Computing)
- ความพร้อมของทีมงาน: ควรเลือกเทคโนโลยีที่ทีมงานมีความเชี่ยวชาญหรือสามารถเรียนรู้ได้ไม่ยาก
- งบประมาณและเวลา: บางเทคโนโลยีอาจมีค่าใช้จ่ายสูงหรือใช้เวลาพัฒนานาน
เครื่องมือยอดนิยมในการพัฒนา AI software development ปัจจุบันได้แก่:
- ภาษาโปรแกรมมิ่ง: Python, R, Julia
- Framework สำหรับ Machine Learning: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- เครื่องมือสำหรับการจัดการข้อมูล: Pandas, NumPy
- แพลตฟอร์มคลาวด์: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure
การเลือกเทคโนโลยีที่ถูกต้องตั้งแต่เริ่มต้นจะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในระยะยาว เพราะการเปลี่ยนเทคโนโลยีกลางคันอาจทำให้ต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด
3. พัฒนาโมเดล AI และทดสอบ
เมื่อมีข้อมูลและเครื่องมือพร้อมแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการพัฒนาโมเดล AI ซึ่งเป็นหัวใจของระบบ โดยมีขั้นตอนดังนี้
- การสร้างโมเดลเบื้องต้น (Baseline Model): เริ่มจากโมเดลพื้นฐานก่อน เพื่อดูว่าสามารถแก้ปัญหาได้ในระดับใด
- การฝึกสอนโมเดล (Training): ใช้ชุดข้อมูลฝึกสอน (Training Set) เพื่อให้โมเดลเรียนรู้
- การปรับแต่งโมเดล (Fine-tuning): ใช้ชุดข้อมูลตรวจสอบ (Validation Set) เพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด
- การทดสอบโมเดล (Testing): ใช้ชุดข้อมูลทดสอบ (Test Set) ซึ่งเป็นข้อมูลที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อประเมินประสิทธิภาพจริง
การทดสอบเป็นขั้นตอนสำคัญที่จะบ่งชี้ว่าโมเดลของคุณพร้อมใช้งานจริงหรือไม่ โดยต้องวัดประสิทธิภาพจากหลายมิติ เช่น
- ความแม่นยำ (Accuracy)
- ความเร็วในการประมวลผล
- ความสามารถในการทำงานกับข้อมูลใหม่
- ความเสถียรในการทำงานระยะยาว
หากผลการทดสอบไม่เป็นที่น่าพอใจ อาจต้องย้อนกลับไปปรับปรุงในขั้นตอนก่อนหน้า เช่น เก็บข้อมูลเพิ่ม ปรับวิธีการเตรียมข้อมูล หรือเปลี่ยนเทคโนโลยีที่ใช้
4. สร้างระบบและเชื่อมต่อกับระบบงานเดิม
การมีโมเดล AI ที่ดีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ คุณต้อง สร้างระบบ AI สำหรับธุรกิจ ที่สามารถนำไปใช้งานจริงได้ ซึ่งหมายถึงการพัฒนาเป็นซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงได้ และเชื่อมต่อกับระบบงานเดิมขององค์กร
ขั้นตอนสำคัญในการสร้างระบบ AI ได้แก่
- การออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface): ต้องใช้งานง่าย ไม่ซับซ้อน และเหมาะกับกลุ่มผู้ใช้งาน
- การพัฒนา API: เพื่อให้ระบบ AI สามารถสื่อสารกับระบบอื่น ๆ ได้
- การเชื่อมต่อกับระบบงานเดิม (Integration): อาจต้องปรับแต่งทั้งระบบใหม่และระบบเดิมให้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น
- การติดตั้งระบบ (Deployment): เลือกรูปแบบการติดตั้งที่เหมาะสม เช่น บนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง หรือบนคลาวด์
- การเตรียมความพร้อมผู้ใช้งาน: จัดอบรมให้พนักงานเข้าใจวิธีใช้งานระบบใหม่ และอธิบายประโยชน์ที่จะได้รับ
ความท้าทายในขั้นตอนนี้มักเกิดจากการที่ระบบเก่าและระบบใหม่ไม่สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น หรือผู้ใช้งานไม่ยอมรับการเปลี่ยนแปลง การวางแผนที่ดีและการสื่อสารที่ชัดเจนจะช่วยลดปัญหาเหล่านี้ได้
5. Monitor วิเคราะห์ผล และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
การพัฒนา AI ไม่ใช่งานที่ทำครั้งเดียวแล้วจบ แต่ต้องมีการติดตาม วิเคราะห์ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ระบบยังคงมีประสิทธิภาพและตอบโจทย์ธุรกิจอยู่เสมอ
กิจกรรมสำคัญในขั้นตอนนี้ได้แก่
- การติดตามประสิทธิภาพ (Performance Monitoring): ตรวจสอบว่าโมเดล AI ยังทำงานได้ดีหรือไม่ หากประสิทธิภาพลดลงอาจต้องมีการปรับปรุง
- การเก็บข้อมูลการใช้งาน (User Feedback): รวบรวมความคิดเห็นจากผู้ใช้งานเพื่อนำมาปรับปรุงระบบ
- การปรับปรุงโมเดล (Model Updating): เมื่อมีข้อมูลใหม่เพิ่มเติม ควรนำมาฝึกสอนโมเดลอีกครั้งเพื่อให้มีความแม่นยำยิ่งขึ้น
- การขยายขอบเขตการใช้งาน (Scaling): เมื่อระบบเริ่มมีเสถียรภาพ อาจพิจารณาขยายการใช้งานไปยังส่วนอื่น ๆ ขององค์กร
การติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้การลงทุนใน AI มีความคุ้มค่าในระยะยาว และช่วยให้องค์กรสามารถปรับตัวให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดและเทคโนโลยี
ขั้นตอนจ้างบริษัทพัฒนา AI: สิ่งที่องค์กรควรรู้
วางบรีฟให้ชัดเจน: เป้าหมาย + ข้อมูลที่มี
การสื่อสารความต้องการที่ชัดเจนเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จของโปรเจกต์ AI คุณควรเตรียมมีดังนี้
- เป้าหมายและวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน: ระบุว่าต้องการแก้ปัญหาอะไร และคาดหวังผลลัพธ์อย่างไร
- ข้อมูลและทรัพยากรที่มี: ระบุว่ามีข้อมูลอะไรบ้าง เก็บอยู่ในรูปแบบใด และมีปริมาณเท่าไร
- ข้อจำกัดและเงื่อนไขพิเศษ: เช่น งบประมาณ ระยะเวลา หรือข้อกำหนดด้านความปลอดภัย
- เกณฑ์การวัดความสำเร็จ: กำหนดตัวชี้วัดที่จะใช้ประเมินว่าโปรเจกต์ประสบความสำเร็จหรือไม่
การวางบรีฟที่ชัดเจนจะช่วยให้บริษัทผู้พัฒนาเข้าใจความต้องการของคุณ และเสนอแนวทางการพัฒนาที่เหมาะสม
ดู Portfolio และประสบการณ์ของบริษัท
ไม่ใช่ทุกบริษัทที่จะมีความเชี่ยวชาญในการพัฒนา AI เหมือนกัน คุณควรพิจารณา เช่น
- ผลงานที่ผ่านมา: ดูว่าบริษัทเคยทำโปรเจกต์คล้ายกับของคุณหรือไม่ และมีผลงานเป็นอย่างไร
- ประสบการณ์ในอุตสาหกรรมของคุณ: บริษัทที่เข้าใจธุรกิจของคุณจะสามารถให้คำแนะนำที่ตรงจุดมากกว่า
- ทีมงานและความเชี่ยวชาญ: ตรวจสอบว่าบริษัทมีทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI จริงหรือไม่
- รีวิวและคำแนะนำจากลูกค้าเก่า: สอบถามความคิดเห็นจากองค์กรที่เคยใช้บริการ
บริษัท CIPHER เป็นหนึ่งในบริษัทที่มีความเชี่ยวชาญด้าน IT Solution และ Digital Marketing โดยมีประสบการณ์การพัฒนาระบบซอฟต์แวร์ให้กับบริษัทชั้นนำของไทยมากมาย และเป็นพันธมิตรกับบริษัท Online Marketing ระดับโลกอย่าง HubSpot
ถามเรื่องวิธีทำงาน และการส่งมอบ
เพื่อป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการพัฒนา คุณควรสอบถามรายละเอียดเกี่ยวกับ
- กระบวนการทำงาน: บริษัทมีขั้นตอนการทำงานอย่างไร และจะมีการรายงานความคืบหน้าอย่างไร
- ระยะเวลาและแผนการดำเนินงาน: มีการกำหนดไทม์ไลน์และเป้าหมายย่อยอย่างไร
- การส่งมอบงาน: จะส่งมอบในรูปแบบใด และมีการประกันคุณภาพอย่างไร
- การสนับสนุนหลังการส่งมอบ: มีบริการดูแลและปรับปรุงระบบหลังการส่งมอบหรือไม่
- การถ่ายทอดความรู้: จะมีการอบรมให้ทีมงานของคุณสามารถใช้งานและดูแลระบบได้หรือไม่
การเข้าใจวิธีการทำงานของบริษัทผู้พัฒนาจะช่วยให้คุณวางแผนและเตรียมทรัพยากรได้อย่างเหมาะสม รวมถึงสามารถติดตามความคืบหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างการใช้ AI Software ที่ตอบโจทย์ธุรกิจจริง
ลองมาดูตัวอย่างการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจจริงกันบ้าง เพื่อให้เห็นภาพว่า ขั้นตอนพัฒนา AI สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้อย่างไร
- ธนาคารรายใหญ่ในไทย: พัฒนาระบบ AI สำหรับการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อแบบอัตโนมัติ โดยเริ่มจากการใช้ AI-OCR ดึงข้อมูลจาก Bank Statement และเอกสารการเงินอื่น ๆ ทำให้กระบวนการอนุมัติที่เคยใช้เวลาหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง
- โรงงานผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์: ใช้ Computer Vision ในการตรวจสอบคุณภาพชิ้นงาน ทำให้สามารถตรวจจับความผิดปกติได้แม่นยำกว่ามนุษย์ถึง 30% และลดต้นทุนจากการเรียกคืนสินค้าได้มากกว่า 15 ล้านบาทต่อปี
- บริษัทค้าปลีกขนาดใหญ่: พัฒนาระบบแนะนำสินค้าที่วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้น 23% ในช่วง 6 เดือนแรกที่ใช้งาน
- โรงพยาบาลเอกชน: ใช้ AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ปอดเพื่อช่วยคัดกรองผู้ป่วยโควิด-19 ทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยได้รวดเร็วขึ้น และลดความเสี่ยงในการติดเชื้อของบุคลากรทางการแพทย์
เห็นได้ชัดว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้น แต่เป็นเครื่องมือที่สามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ ไม่ว่าจะเป็นการลดต้นทุน เพิ่มรายได้ หรือปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
ปรึกษาทีมผู้เชี่ยวชาญ CIPHER เพื่อเริ่มพัฒนา AI Software อย่างมั่นใจ
การ วางแผนพัฒนา AI อาจดูเป็นเรื่องซับซ้อนและท้าทาย แต่คุณไม่จำเป็นต้องเผชิญกับความท้าทายนี้เพียงลำพัง บริษัท CIPHER พร้อมเป็นพันธมิตรที่จะช่วยให้คุณก้าวผ่านทุก ขั้นตอนพัฒนา AI ได้อย่างราบรื่น
ด้วยทีมงานที่มีคุณภาพและประสบการณ์สูง CIPHER ให้บริการด้าน AI และ Digital Solution แบบครบวงจร ตั้งแต่การให้คำปรึกษา วางแผน พัฒนา ไปจนถึงการดูแลระบบหลังการติดตั้ง ซึ่งจะช่วยให้องค์กรของคุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนใน AI
บริการของ CIPHER
บริการของ CIPHER ครอบคลุมทุกความต้องการด้าน AI และ Digital Marketing ไม่ว่าจะเป็น
- พัฒนาระบบ AI ตามความต้องการเฉพาะขององค์กร
- วิเคราะห์และออกแบบโซลูชัน AI ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ
- ให้คำปรึกษาและวางแผนกลยุทธ์ด้าน Digital Transformation
- พัฒนาและดูแลระบบ E-Commerce, Website, Mobile Application
เรามีประสบการณ์ในการดูแลและพัฒนาระบบให้แก่แบรนด์ชั้นนำระดับประเทศมากมาย ทำให้เข้าใจความต้องการและวิธีจัดการทางด้านออนไลน์อย่างมืออาชีพทุกรูปแบบและทุกช่องทาง
สรุป
การ เริ่มโปรเจกต์ AI อาจดูเป็นเรื่องซับซ้อน แต่ด้วย ขั้นตอนพัฒนา AI ที่ชัดเจนและการวางแผนที่ดี องค์กรของคุณสามารถสร้างระบบ AI ที่ตอบโจทย์ความต้องการและสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจได้อย่างแท้จริง
สิ่งสำคัญที่สุดคือการเริ่มต้นอย่างมีเป้าหมายชัดเจน มีข้อมูลที่มีคุณภาพ เลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม และมีการติดตามผลอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าคุณจะเลือกพัฒนาเองหรือ จ้างบริษัทพัฒนา AI เช่น CIPHER ความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับ ขั้นตอนพัฒนา AI จะช่วยให้คุณสามารถควบคุมโปรเจกต์และได้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง
อย่าลืมว่า การนำ AI มาใช้ในองค์กรไม่ใช่การปฏิวัติที่ต้องเปลี่ยนแปลงทุกอย่างในคราวเดียว แต่เป็นกระบวนการที่ค่อย ๆ พัฒนาและเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณ เริ่มต้นจากโปรเจกต์เล็ก ๆ สร้างความสำเร็จ และขยายผลไปสู่การใช้ AI ในด้านอื่น ๆ ต่อไป
พร้อมแล้วที่จะเริ่มต้นการเดินทางสู่โลกของ AI? CIPHER พร้อมเป็นผู้นำทางให้คุณ!
คำถามที่พบบ่อย
ขั้นตอนพัฒนา AI สำหรับองค์กรมีอะไรบ้าง?
การพัฒนา AI สำหรับองค์กรมักประกอบด้วย 5 ขั้นตอนหลัก ได้แก่
- เตรียมข้อมูลก่อนสร้าง AI
- เลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม
- พัฒนาและทดสอบโมเดล
- สร้างระบบและเชื่อมต่อกับระบบเดิม
- Monitor และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
ถ้าไม่มีทีม Data Scientist หรือ Developer จะเริ่มโปรเจกต์ AI ได้ไหม?
ต้องเตรียมข้อมูลอะไรบ้างก่อนเริ่มสร้าง AI?
- ประเภทของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่ต้องการแก้
- ข้อมูลควรมีปริมาณเพียงพอ และมีความถูกต้อง
- ข้อมูลต้องพร้อมใช้งาน เช่น แปลงจาก PDF, ตรวจสอบรูปภาพ หรือจัดโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะกับ AI
- แบ่งข้อมูลเป็น Training, Validation และ Test Set
