บริการ · Applied AI

รับพัฒนาระบบ AI ที่ใช้งานได้จริงในองค์กร

เราไม่ได้ขายคำว่า AI เราใช้ AI สร้างสิ่งที่แก้ปัญหาได้ ตั้งแต่ลดงานที่ทำซ้ำ เชื่อมงานเอกสารและข้อมูล ไปจนถึงระบบที่ปรับตามผู้ใช้แต่ละคน แบบเดียวกับที่ AIVEQ และ TUXA ใช้ AI อ่านคำตอบของผู้เรียนทุกข้อ

  • AI Workflow และ Automation
  • เชื่อมกับระบบเดิมได้
  • คนเป็นผู้ตัดสินใจในงานสำคัญ
  • เริ่มได้ใน 2 สัปดาห์
ทีมงานวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจร่วมกับระบบ AI
ระบบ AI ที่เรารับทำ

AI ที่อยู่ในงานจริง ไม่ใช่แค่แชตบอตบนหน้าเว็บ

ระบบ AI ที่ดีต้องเข้าใจข้อมูล กระบวนการ และบริบทของงาน เราจึงเริ่มจากงานที่ทีมของคุณทำซ้ำทุกสัปดาห์ แล้วดูว่าส่วนไหน AI ทำได้ดี และส่วนไหนยังต้องมีคนตัดสินใจ

AI Workflow และ Automation

เชื่อมงาน เอกสาร ข้อมูล และกระบวนการที่ทำซ้ำ ให้ทำงานต่อกันเองโดยไม่ต้องมีคนคอยกด

AI ค้นหาและใช้ความรู้ในองค์กร

ให้ทีมถามและค้นข้อมูลจากเอกสาร คู่มือ และความรู้ภายในองค์กรด้วยภาษาปกติ

AI ที่ปรับตามผู้ใช้แต่ละคน

ระบบที่อ่านพฤติกรรมและผลลัพธ์ของผู้ใช้ แล้วปรับสิ่งที่แนะนำให้เหมาะกับแต่ละคน แบบเดียวกับที่ AIVEQ ปรับโจทย์ตามผู้เรียน

เชื่อม AI เข้ากับระบบเดิม

ใส่ความสามารถ AI ลงใน Web App, Mobile App และระบบธุรกิจที่มีอยู่ผ่าน API โดยไม่ต้องสร้างใหม่ทั้งหมด

AI ในผลิตภัณฑ์ของเราเอง

เราใช้ AI กับผู้ใช้จริงทุกวัน

ก่อนจะสร้างระบบ AI ให้ใคร เราใช้ AI ในผลิตภัณฑ์ของตัวเองที่เปิดให้บริการอยู่ และเห็นว่ามันทำงานอย่างไรกับข้อมูลจริง

ภาพประกอบแอป AIVEQ

AIVEQ

LIVE

AIVEQ วิเคราะห์ความแม่นยำ รูปแบบการตอบ และความก้าวหน้าของผู้เรียน แล้วปรับระดับโจทย์และแนะนำพื้นฐานที่ควรทบทวนเมื่อพบจุดติดขัด

ดูรายละเอียดผลงาน
ภาพประกอบแอป TUXA

TUXA

LIVE

TUXA อ่านรูปแบบการตอบ วิธีคิด ความแม่นยำ และเวลา เพื่อแยกว่าคะแนนหายจากอะไร แล้วจัดภารกิจถัดไปให้ตรงจุดที่มีผลต่อสนามสอบมากที่สุด

ดูรายละเอียดผลงาน
ก่อนจ้าง

วิธีเลือกบริษัทรับทำระบบ AI: 6 คำถามที่ควรถามก่อนจ้าง

ทุกบริษัทพูดคำว่า AI ได้ คำถามเหล่านี้ช่วยแยกทีมที่ทำระบบ AI ให้ใช้งานได้จริง ออกจากทีมที่ขายแค่คำว่า AI — ถามเราด้วยก็ได้

คำถามที่ 1

เขาใช้ AI ในผลิตภัณฑ์ของตัวเองกับผู้ใช้จริงไหม?

การทำเดโมให้ดูดีทำได้ง่าย แต่การทำให้ AI ทำงานถูกต้องกับผู้ใช้จริงทุกวันยากกว่ามาก

ที่ AI.ac.thAIVEQ และ TUXA ใช้ AI อ่านคำตอบของผู้เรียนทุกข้อ แล้วปรับโจทย์และแผนฝึกให้แต่ละคน ทั้งสองแอปเปิดให้บริการอยู่บน App Store และ Google Play

คำถามที่ 2

ข้อมูลของเราจะถูกนำไปเทรนโมเดลไหม และเขียนไว้ในสัญญาหรือเปล่า?

คำสัญญาปากเปล่าไม่พอ เรื่องนี้ต้องอยู่ในสัญญากับผู้ให้บริการ AI ทุกราย

ที่ AI.ac.thข้อมูลนักเรียนไม่ถูกใช้เทรนโมเดลของผู้ให้บริการภายนอก เป็นข้อกำหนดในทุกสัญญาการเชื่อมต่อบริการ AI ที่เราใช้ และเรามีร่างข้อตกลงประมวลผลข้อมูลให้อ่านล่วงหน้า

คำถามที่ 3

เขาบอกได้ไหมว่างานไหนไม่ควรใช้ AI?

ทีมที่เสนอให้ใช้ AI กับทุกงาน มักทำให้ต้นทุนสูงและผลลัพธ์ตรวจสอบไม่ได้

ที่ AI.ac.thใน Discovery Sprint เราบอกตรง ๆ ว่างานไหนคุ้มที่จะใช้ AI และงานไหนไม่ควร

คำถามที่ 4

มีจุดให้คนตรวจและตัดสินใจไหม?

AI ทุกตัวผิดได้ งานที่มีผลต่อคนหรือต่อธุรกิจต้องมีคนตรวจก่อน

ที่ AI.ac.thเราออกแบบวิธีตรวจความถูกต้องไว้ในกระบวนการ และให้คนเป็นผู้ตัดสินใจในงานที่มีผลสำคัญ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจ

คำถามที่ 5

เปิดเผยผู้ให้บริการโมเดลและที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์ไหม?

ข้อมูลขององค์กรคุณจะผ่านมือใครบ้าง ควรรู้ก่อนเริ่มงาน ไม่ใช่หลังเกิดปัญหา

ที่ AI.ac.thเราเปิดเผยรายชื่อผู้ประมวลผลข้อมูลภายนอกทั้งหมด ทั้งผู้ให้บริการโฮสติ้งและผู้ให้บริการโมเดล พร้อมประเทศที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์

คำถามที่ 6

ต้องรื้อระบบเดิมทิ้งไหม?

โครงการ AI ที่เริ่มจากการรื้อระบบทั้งหมด มักใช้เวลานานก่อนจะเห็นผล

ที่ AI.ac.thไม่จำเป็น เราเชื่อม AI เข้ากับระบบที่คุณใช้อยู่ผ่าน API และสร้างใหม่เฉพาะส่วนที่ระบบเดิมทำไม่ได้

ข้อมูลและความปลอดภัย

คำถามที่ควรถามก่อนเซ็นสัญญากับใครก็ตาม

ระบบ AI ทำงานกับข้อมูลขององค์กร และหลายระบบของเราทำงานกับข้อมูลของผู้เยาว์ เราจึงเขียนคำตอบไว้ล่วงหน้า ให้ฝ่ายบริหารและฝ่ายกฎหมายของคุณตรวจได้ตั้งแต่ก่อนนัดคุย

  • ข้อมูลนักเรียนไม่ถูกใช้เทรนโมเดลของผู้ให้บริการภายนอก — เป็นข้อกำหนดที่เราตั้งไว้ในทุกสัญญาการเชื่อมต่อบริการ AI ที่เราใช้
  • เก็บเท่าที่จำเป็นต่องานเท่านั้น — ไม่เก็บข้อมูลส่วนบุคคลที่ไม่เกี่ยวข้อง
  • ลูกค้าเป็นเจ้าของข้อมูล ไม่ใช่เรา — ขอส่งออกได้ ขอให้ลบได้ และเมื่อสิ้นสุดสัญญาต้องลบตามระยะเวลาที่ตกลงกัน
  • เปิดเผยรายชื่อผู้ประมวลผลข้อมูลภายนอกทั้งหมด — ผู้ให้บริการโฮสติ้งและผู้ให้บริการโมเดล พร้อมประเทศที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์
  • มีร่างข้อตกลงประมวลผลข้อมูลให้ล่วงหน้า — ส่งให้ฝ่ายกฎหมายของคุณอ่านได้ก่อนเริ่มคุยเชิงพาณิชย์
ขั้นตอนการทำงาน

จากงานที่ทำซ้ำทุกสัปดาห์ ถึงระบบ AI ที่ทีมใช้จริง

ทุกขั้นมีสิ่งที่ส่งมอบชัดเจน และทดลองกับผู้ใช้จริงก่อนเปิดใช้ทั้งองค์กร

STEP 01

เข้าใจโจทย์

เราคุยกับคนที่ต้องใช้ระบบจริง ไม่ใช่แค่คนที่สั่งให้ทำ เขียนแผนผังกระบวนการปัจจุบันให้เห็นทั้งเส้น แล้วหาว่าจุดไหนคือปัญหาจริง จุดไหนเป็นแค่อาการ

สิ่งที่คุณได้รับเอกสารสรุปโจทย์ ผู้ใช้ ผลลัพธ์ที่ต้องเปลี่ยน และรายการสิ่งที่เราเสนอว่าไม่ควรสร้าง
STEP 02

ออกแบบระบบ

ออกแบบโครงสร้างข้อมูล สิทธิ์การเข้าถึง และหน้าจอหลัก โดยเริ่มจากงานที่ผู้ใช้ต้องทำบ่อยที่สุด ไม่ใช่เริ่มจากหน้าจอที่สวยที่สุด

สิ่งที่คุณได้รับต้นแบบที่กดใช้ได้ โครงสร้างข้อมูล และแผนการพัฒนาแบ่งเป็นรอบ
STEP 03

พัฒนาและทดสอบ

ส่งงานเป็นรอบให้ทดลองใช้ตั้งแต่ยังไม่เสร็จ เพราะสิ่งที่ผู้ใช้บอกตอนเห็นของจริง ต่างจากสิ่งที่บอกตอนดูภาพเสมอ

สิ่งที่คุณได้รับระบบที่ทดสอบกับผู้ใช้จริงแล้ว พร้อมเอกสารการทดสอบและรายการที่แก้ไข
STEP 04

เปิดใช้และต่อยอด

วันเปิดใช้ไม่ใช่วันจบงาน เราติดตามการใช้งานจริงในช่วงแรก แก้จุดติดขัด และสรุปว่าอะไรควรพัฒนาต่อจากสิ่งที่ข้อมูลบอก

สิ่งที่คุณได้รับระบบที่เปิดใช้จริง คู่มือสำหรับผู้ดูแล และข้อเสนอการพัฒนารอบถัดไปจากข้อมูลการใช้งาน
เริ่มเล็ก ๆ ได้

Discovery Sprint · 2 สัปดาห์

ขั้นแรกที่บอกได้ว่างานไหนคุ้มที่จะใช้ AI และงานไหนไม่ควร

ถ้ายังไม่พร้อมตัดสินใจทั้งโครงการ เริ่มจากขั้นแรกอย่างเดียวก็ได้ จบแล้วคุณจะรู้ว่าควรสร้างอะไร ใช้งบประมาณเท่าไร และใช้เวลานานแค่ไหน

คุยเรื่อง Discovery Sprint

สิ่งที่เกิดขึ้นใน 2 สัปดาห์

  • สัมภาษณ์ผู้ใช้จริง
  • เขียนแผนผังกระบวนการทำงานปัจจุบัน
  • จัดลำดับข้อกำหนดว่าอะไรต้องมีก่อน
  • ทำต้นแบบหน้าจอหลัก
  • ประมาณการงบประมาณและเวลา
  • บอกตรง ๆ ว่าอะไรไม่ควรสร้าง
  • ส่งมอบเป็นเอกสารที่คุณเอาไปให้ทีมอื่นพัฒนาต่อได้ ไม่ผูกมัดกับเรา
FAQ

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่ธุรกิจและองค์กรถามบ่อยก่อนเริ่มโครงการ AI

จ้างทำระบบ AI ที่ไหนดี?

เลือกทีมที่ใช้ AI กับผู้ใช้จริงในผลิตภัณฑ์ของตัวเอง เขียนเรื่องข้อมูลไว้ในสัญญา บอกได้ว่างานไหนไม่ควรใช้ AI ออกแบบให้คนเป็นผู้ตัดสินใจในงานสำคัญ เปิดเผยผู้ให้บริการโมเดล และไม่บังคับให้รื้อระบบเดิม ดูรายละเอียดที่ 6 คำถามก่อนจ้างทำระบบ AI

AI จะช่วยธุรกิจของเราได้จริงไหม?

ขึ้นกับงาน AI ทำได้ดีกับงานที่มีรูปแบบซ้ำ ใช้เอกสารหรือข้อมูลจำนวนมาก และมีวิธีตรวจผลได้ ส่วนงานที่ต้องใช้วิจารณญาณสูงยังต้องมีคนตัดสินใจ Discovery Sprint 2 สัปดาห์ จะบอกได้ว่างานไหนคุ้มที่จะใช้ AI และงานไหนไม่ควร

ข้อมูลของเราจะถูกนำไปเทรน AI ไหม?

สำหรับระบบที่ทำงานกับข้อมูลนักเรียน ข้อมูลจะไม่ถูกใช้เทรนโมเดลของผู้ให้บริการภายนอก ซึ่งเป็นข้อกำหนดที่เราตั้งไว้ในทุกสัญญาการเชื่อมต่อบริการ AI ที่เราใช้ เราเปิดเผยรายชื่อผู้ให้บริการโมเดลและโฮสติ้งทั้งหมดพร้อมประเทศที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์ และมีร่างข้อตกลงประมวลผลข้อมูลให้ฝ่ายกฎหมายของคุณอ่านก่อนเริ่มคุยเชิงพาณิชย์

ต้องเปลี่ยนระบบเดิมทั้งหมดไหม?

ไม่จำเป็น เราเชื่อม AI เข้ากับ Web App, Mobile App หรือระบบที่ใช้อยู่ผ่าน API ได้ และสร้างใหม่เฉพาะส่วนที่ระบบเดิมทำไม่ได้

AI ตอบผิดได้ไหม แล้วจะควบคุมอย่างไร?

ผิดได้ ระบบ AI ทุกตัวผิดได้ เราจึงออกแบบวิธีตรวจความถูกต้องไว้ในกระบวนการ และให้คนเป็นผู้ตัดสินใจในงานที่มีผลสำคัญ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจ

ใช้โมเดล AI ของผู้ให้บริการรายไหน?

เลือกตามโจทย์ ความแม่นยำที่ต้องการ ค่าใช้จ่าย และข้อกำหนดเรื่องข้อมูลของแต่ละงาน และเราเปิดเผยรายชื่อผู้ให้บริการทั้งหมดให้คุณรู้ก่อนเริ่มงาน

ทีมเราไม่มีความรู้ AI จะใช้ระบบได้ไหม?

ได้ ระบบที่ดีต้องใช้ได้โดยไม่ต้องเข้าใจ AI และถ้าต้องการให้ทีมใช้ AI ในงานประจำได้มากขึ้น AI Academy มีหลักสูตร “ใช้ AI ให้ทำงานได้จริง” สำหรับครู บุคลากร และพนักงาน ซึ่งจบแล้วได้ Workflow ที่ใช้งานได้จริงอย่างน้อยหนึ่งชุด

พัฒนาระบบ AI ราคาเท่าไรและใช้เวลานานแค่ไหน?

ขึ้นกับขอบเขตงานและระบบที่ต้องเชื่อมต่อ เริ่มจาก Discovery Sprint 2 สัปดาห์เพื่อได้ต้นแบบ ประมาณการงบประมาณ และแผนเวลาที่อ้างอิงได้ ก่อนตัดสินใจทั้งโครงการ

มีงานที่ทีมทำซ้ำทุกสัปดาห์ไหม?

เล่าให้เราฟังว่าทีมของคุณเสียเวลากับงานอะไรมากที่สุด เราจะช่วยดูว่า AI ช่วยได้จริงแค่ไหน