ຕະຫຼາດ AI Consulting ໃນກຸງເທບມະຫານະຄອນກຳລັງເຕີບໃຫຍ່ຢ່າງວ່ອງໄວ. ສຳລັບບໍລິສັດຂ້າມຊາດທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນປະເທດໄທ, ການເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ເໝາະສົມໝາຍເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄວາມສຳເລັດຂອງ Digital Transformation ກັບການລົງທຶນໃນ Proof of Concept (PoC) ທີ່ມີລາຄາສູງແຕ່ບໍ່ສາມາດໄປເຖິງສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຕົວຈິງໄດ້. ບົດຄວາມນີ້ມຸ້ງໝາຍໄປຫາຜູ້ຈັດການຂອງບໍລິສັດຕ່າງປະເທດ (ລວມທັງບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນ, ເອີຣົບ, ແລະ ອາເມລິກາ) ທີ່ກຳລັງພິຈາລະນານຳໃຊ້ AI ເພື່ອປັບປຸງການດຳເນີນງານ ແຕ່ຍັງບໍ່ຮູ້ວ່າຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກໃສ. ຫາກທ່ານອ່ານຈົນຈົບ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບກອບການປະເມີນທີ່ຊັດເຈນສຳລັບການຄັດເລືອກບໍລິສັດ AI Consulting ໃນກຸງເທບ, ເຂົ້າໃຈຂຸມຄຸ້ຍທີ່ພົບເລື້ອຍ, ແລະ ໄດ້ເບິ່ງກໍລະນີສຶກສາຕົວຈິງທີ່ສາມາດຫຼຸດວຽກງານບໍລິຫານລາຍເດືອນຈາກ 40 ຊົ່ວໂມງ ລົງເຫຼືອ 8 ຊົ່ວໂມງ — ຫຼຸດລົງ 80%. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະກຳລັງພິຈາລະນານຳໃຊ້ AI ເປັນຄັ້ງທຳອິດ ຫຼື ຕ້ອງການຂະຫຍາຍຂະໜາດຈາກໂຄງການທົດລອງ, ຄູ່ມືນີ້ຈະມອບເກນການຕັດສິນໃຈໃຫ້ທ່ານສາມາດກ້າວໄປຂ້າງໜ້າດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ.

ໃນໄລຍະ 5 ປີທີ່ຜ່ານມາ, ກຸງເທບໄດ້ສ້າງຕັ້ງຕໍາແໜ່ງຂອງຕົນຢ່າງໝັ້ນຄົງໃນຖານະໜຶ່ງໃນສູນກາງທີ່ໜ້າດຶງດູດທີ່ສຸດສຳລັບການໃຫ້ຄຳປຶກສາ AI ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໃນພາກພື້ນອາຊີຕາເວັນອອກສ່ຽງໃຕ້. ໃນຂະນະທີ່ສິງກະໂປໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຈາກສື່ມວນຊົນເປັນຢ່າງຫຼາຍ, ນະຄອນຫຼວງຂອງໄທໄດ້ສະເໜີການປະສົມປະສານທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງການສະໜັບສະໜູນຈາກລັດຖະບານ, ບຸກຄະລາກອນດ້ານເຕັກໂນໂລຊີທີ່ກຳລັງເຕີບໂຕ, ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ, ເຮັດໃຫ້ມັນກາຍເປັນທາງເລືອກທີ່ໜ້າດຶງດູດຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບວິສາຫະກິດທີ່ຊອກຫາ AI transformation.

ການລິເລີ່ມ "Thailand 4.0" ຂອງລັດຖະບານໄທ ແລະ ໂຄງການຂອງສະຖາບັນສົ່ງເສີມເສດຖະກິດດິຈິຕອລ (DEPA: Digital Economy Promotion Agency) ທີ່ຕາມມາ ກຳລັງສ້າງລະບົບນິເວດທີ່ເອື້ອອຳນວຍເພື່ອສົ່ງເສີມການນຳໃຊ້ AI. ດ້ວຍສິດທິປະໂຫຍດທາງດ້ານພາສີສຳລັບບໍລິສັດເທັກໂນໂລຈີ, ການລົງທຶນໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານດິຈິຕອລ ແລະ ກອບລະບຽບການທີ່ສົ່ງເສີມນະວັດຕະກຳ, ສະພາບແວດລ້ອມທາງທຸລະກິດທີ່ເໝາະສົມສຳລັບບໍລິສັດທີ່ປຶກສາ AI ຈຶ່ງໄດ້ຮັບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ. ລະເບີຍງເສດຖະກິດພາກຕາເວັນອອກ (EEC: Eastern Economic Corridor) ກຳລັງເລັ່ງໃຫ້ກະແສນີ້ໄວຂຶ້ນໄປອີກ ໂດຍການດຶງດູດການລົງທຶນດ້ານເທັກໂນໂລຈີຈາກຕ່າງປະເທດ.

ສຳລັບບໍລິສັດຂ້າມຊາດທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດຢູ່ໃນໄທຢູ່ແລ້ວ, ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າລະບົບນິເວດທ້ອງຖິ່ນທີ່ປະກອບດ້ວຍຄູ່ຮ່ວມງານ, ຜູ້ສະໜອງ ແລະ ບຸກຄະລາກອນໄດ້ຮັບການຂະຫຍາຍຕົວ, ຊຶ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຈຳເປັນໃນການຈັດຫາຄວາມຊ່ຽວຊານຈາກຕະຫຼາດທີ່ມີຕົ້ນທຶນສູງກວ່າ.

ມະຫາວິທະຍາໄລຊັ້ນນຳຂອງໄທ — ມະຫາວິທະຍາໄລ Chulalongkorn, ມະຫາວິທະຍາໄລ Thammasat, ມະຫາວິທະຍາໄລເທັກໂນໂລຊີ King Mongkut (KMUTT) ແລະອື່ນໆ — ກຳລັງຜະລິດບັນດິດທີ່ມີທັກສະດ້ານ Machine Learning, Data Science ແລະ Software Engineering ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເມື່ອລວມກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການທີ່ເຄີຍເຮັດວຽກຢູ່ຕ່າງປະເທດແລ້ວກັບຄືນມາ, ກຸງເທບຯ ຈຶ່ງໄດ້ສ້າງຖານກຳລັງຄົນທີ່ສາມາດຮັບຜິດຊອບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI ຂັ້ນສູງໄດ້.

ຖານກຳລັງຄົນດ້ານນີ້ໄດ້ຮັບການເສີມຄວາມເຂັ້ມແຂງຍິ່ງຂຶ້ນຈາກການທີ່ບໍລິສັດເທັກໂນໂລຊີຂ້າມຊາດຫຼາຍແຫ່ງໄດ້ສ້າງຕັ້ງສຳນັກງານພາກພື້ນຢູ່ກຸງເທບຯ, ກໍ່ໃຫ້ເກີດລະບົບນິເວດການແລກປ່ຽນຄວາມຮູ້ (Knowledge Sharing) ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ຕະຫຼາດທີ່ປຶກສາໂດຍລວມ.

ເຫດຜົນທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຈິງທີ່ສຸດຢ່າງໜຶ່ງໃນການເລືອກໃຊ້ບໍລິການທີ່ປຶກສາ AI ໃນກຸງເທບມະຫານະຄອນກໍ່ຄືເລື່ອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ເມື່ອທຽບກັບສິງກະໂປແລະຮົງກົງ, ຄ່າທີ່ປຶກສາແລະຄ່າພັດທະນາໃນປະເທດໄທໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະຕໍ່າກວ່າ 40〜60% ສຳລັບຄຸນນະພາບທີ່ທຽບເທົ່າກັນ. ຄວາມໄດ້ປຽບດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຄຸນນະພາບຕໍ່າກວ່າ, ແຕ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານ. ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງການເພີ່ມ ROI ສູງສຸດຈາກການລົງທຶນດ້ານ AI, ກຸງເທບມະຫານະຄອນຖືເປັນສູນກາງທີ່ໜ້າສົນໃຈ.

ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ຕັ້ງສຳນັກງານໃຫຍ່ພາກພື້ນໃນກຸງເທບມະຫານະຄອນ, ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າສາມາດຂັບເຄື່ອນໂຄງການທົດລອງ AI ແລະການນຳໃຊ້ຢ່າງເຕັມຮູບແບບໄດ້ໂດຍບໍ່ຕິດຂັດກັບຂໍ້ຈຳກັດດ້ານງົບປະມານທີ່ມັກເກີດຂຶ້ນໃນຕະຫຼາດທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ.

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າສູ່ການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານ, ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈສິ່ງທ້າທາຍສະເພາະທີ່ບໍລິສັດຂ້າມຊາດປະເຊີນໜ້າໃນການນຳໃຊ້ AI solutions ໃນປະເທດໄທ. ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະເປັນປັດໄຈທີ່ກຳນົດວ່າຄູ່ຮ່ວມງານດ້ານ consulting ປະເພດໃດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ.

ບໍລິສັດຫຼາຍແຫ່ງທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນປະເທດໄທ — ໂດຍສະເພາະບໍລິສັດທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນກ່ອນຍຸກດິຈິຕອລ — ດຳເນີນງານດ້ວຍການປະສົມປະສານຂອງລະບົບ Legacy ທີ່ລ້າສະໄໝ. ແພລດຟອມ ERP ຈາກຊຸມປີ 2000, ລາຍງານທີ່ອີງໃສ່ Spreadsheet, ແລະຖານຂໍ້ມູນທີ່ແຍກຈາກກັນລະຫວ່າງພະແນກຕ່າງໆ ໄດ້ກໍ່ໃຫ້ເກີດ Data Silos ຊຶ່ງເຮັດໃຫ້ການນຳໃຊ້ AI ເປັນເລື່ອງທ້າທາຍຢ່າງຍິ່ງ. ກ່ອນທີ່ໂມເດລ Machine Learning ຈະສາມາດສ້າງຄຸນຄ່າໄດ້, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານດ້ານຂໍ້ມູນທີ່ເປັນລາກຖານຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຈັດຕັ້ງໃຫ້ພ້ອມກ່ອນ.

ນີ້ຄືຂົງເຂດທີ່ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາທີ່ສຸມໃສ່ດ້ານຍຸດທະສາດເທົ່ານັ້ນ ມັກຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຂໍ້ຈຳກັດຂອງຕົນ. ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາສາມາດລະບຸໂອກາດໄດ້, ແຕ່ກໍ່ອາດຂາດຄວາມສາມາດດ້ານວິສະວະກຳທີ່ຈຳເປັນໃນການລວມເອົາແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ກະຈັດກະຈາຍ ແລະ ສ້າງ Pipeline ທີ່ຮອງຮັບ AI.

ສະພາບແວດລ້ອມທາງທຸລະກິດຂອງໄທດຳເນີນງານຄ່ອມຫຼາຍພາສາ — ພາສາໄທ, ອັງກິດ, ຍີ່ປຸ່ນ, ແລະຈີນ ແມ່ນພາສາທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນພາກທຸລະກິດ. ລະບົບ AI ທີ່ຈັດການກັບ ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP: Natural Language Processing), ການອັດຕະໂນມັດເອກະສານ, ແລະການບໍລິການລູກຄ້າ ຈຳເປັນຕ້ອງສາມາດປະມວນຜົນພາສາເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື.

ນອກຈາກບັນຫາດ້ານພາສາແລ້ວ, ປັດໄຈທາງວັດທະນະທຳຍັງສົ່ງຜົນຕໍ່ວິທີການດຳເນີນໂຄງການ AI ອີກດ້ວຍ. ຮູບແບບການສື່ສານ, ຂະບວນການຕັດສິນໃຈ, ແລະໂຄງສ້າງລຳດັບຊັ້ນຂອງອົງກອນໃນວັດທະນະທຳທຸລະກິດໄທ ແຕກຕ່າງຈາກຮີດຄອງປະເພນີຂອງຕາເວັນຕົກ ແລະຍີ່ປຸ່ນ. ພາຄີທີ່ປຶກສາ AI ທີ່ເຂົ້າໃຈຄວາມລະອຽດອ່ອນເຫຼົ່ານີ້ ສາມາດສ້າງຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມໃນກຸ່ມຜູ້ມີສ່ວນໄດ້ສ່ວນເສຍໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນກວ່າ ເມື່ອທຽບກັບບໍລິສັດທີ່ໃຫ້ບໍລິການຈາກຕ່າງປະເທດໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງບໍລິບົດທ້ອງຖິ່ນ.

ຄວາມອຸກອັ່ງທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດໃນບັນດາບໍລິສັດທີ່ພະຍາຍາມນຳໃຊ້ AI ໃນໄທ ຄືສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ "PoC Graveyard" ຫຼື "ສຸສານ PoC" — ບັນຫາຂອງໂຄງການ Proof of Concept ທີ່ສະແດງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໜ້າປະທັບໃຈໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວບຄຸມໄດ້ ແຕ່ບໍ່ເຄີຍໄປເຖິງສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຈິງ. ຊ່ອງຫວ່າງນີ້ມັກເກີດຈາກການປະເມີນຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງການ Integration ຕໍ່າເກີນໄປ, ການຈັດການການປ່ຽນແປງ (Change Management) ທີ່ບໍ່ພຽງພໍ, ຫຼືການເລືອກພາຄີທີ່ເກັ່ງໃນການສາທິດແຕ່ຂາດປະສົບການໃນການ Deploy ລະບົບໃຊ້ງານຈິງ.

ຕາມການຄາດຄະເນຂອງອຸດສາຫະກຳ, ໜ້ອຍກວ່າ 30% ຂອງ PoC ດ້ານ AI ໃນອາຊຽນຕາເວັນອອກສ່ຽງໃຕ້ຖືກ Deploy ເຕັມຮູບແບບໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຈິງ. ການຫຼຸດຊ່ອງຫວ່າງນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພາຄີທີ່ມີທັງຄວາມເລິກດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ປະສົບການດ້ານການດຳເນີນງານທີ່ພິສູດແລ້ວໃນຕະຫຼາດໄທ.

ອີງໃສ່ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງ, ຂໍນຳສະເໜີ framework ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບການປະເມີນຜູ້ສະໝັກເປັນ AI consulting partner ໃນ Bangkok. ເກນການປະເມີນເຫຼົ່ານີ້ມຸ່ງເນັ້ນໄປທີ່ປັດໄຈທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມສຳເລັດຫຼືຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງໂຄງການຫຼາຍທີ່ສຸດ, ໂດຍກ້າວຂ້າມຄວາມສາມາດທີ່ເຫັນໄດ້ພຽງຜິວເຜີນ.

ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນຕະຫຼາດທີ່ປຶກສາ AI ຂອງ Bangkok ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງບໍລິສັດທີ່ ລົງມືຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ບໍລິສັດທີ່ ໃຫ້ຄຳປຶກສາ ເທົ່ານັ້ນ. ທັງສອງຮູບແບບຕ່າງກໍ່ມີບົດບາດຂອງຕົນ, ແຕ່ຄວາມແຕກຕ່າງດັ່ງກ່າວມີຜົນກະທົບຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ການສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້.

ກວດສອບຂໍ້ມູນຕໍ່ໄປນີ້ກັບຜູ້ສະໝັກເປັນຄູ່ຮ່ວມງານ:

• ມີໂຄງການ AI ທີ່ deploy ໃນ production environment ຈຳນວນເທົ່າໃດ? (ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ PoC ຫຼື strategy report)
• ສາມາດແບ່ງປັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້ຈາກການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ຜ່ານມາໄດ້ບໍ? (ຜົນກະທົບຕໍ່ລາຍຮັບ, ການຫຼຸດຕົ້ນທຶນ, ການປະຫຍັດເວລາ)
• ມີ engineering team ຂອງຕົນເອງບໍ? ຫຼື outsource ການພັດທະນາໃຫ້ຜູ້ອື່ນ?

ບໍລິສັດທີ່ມີປະຫວັດການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ເຂັ້ມແຂງ — ລວມທັງບໍລິສັດທີ່ມີ portfolio ຜະລິດຕະພັນຂອງຕົນເອງ — ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະມີຄວາມສາມາດດ້ານເຕັກນິກທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າບໍລິສັດທີ່ໃຫ້ບໍລິການດ້ານ advisory ລ້ວນໆ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, Unimon ດຳເນີນທຸລະກິດໃນ Bangkok ມາຕັ້ງແຕ່ປີ 2010 ແລະ ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າກວ່າ 1,850 ບໍລິສັດ, ໂດຍໄດ້ພັດທະນາຜະລິດຕະພັນຢ່າງ Corason (AI-ERP) ແລະ Tralio (ລະບົບ AI ບໍລິຫານຈັດການຍານພາຫະນະ) ຄຽງຄູ່ກັບວຽກງານທີ່ປຶກສາ.

ສຳລັບບໍລິສັດຕ່າງປະເທດ, ຄວາມສາມາດໃນການດຳເນີນງານຂ້າມຫຼາຍພາສາແມ່ນເງື່ອນໄຂທີ່ຈຳເປັນ. ກະລຸນາປະເມີນວ່າຜູ້ສະໝັກເປັນຄູ່ຮ່ວມງານຕອບສະໜອງຈຸດຕໍ່ໄປນີ້ຫຼືບໍ່:

• ສາມາດດຳເນີນ workshop ແລະ stakeholder interview ໃນພາສາທີ່ລູກຄ້າຕ້ອງການໄດ້ຫຼືບໍ່
• ສາມາດສະໜອງເອກະສານ ແລະ ສື່ການຝຶກອົບຮົມເປັນຫຼາຍພາສາໄດ້ຫຼືບໍ່
• ສາມາດສ້າງລະບົບ AI ທີ່ຮອງຮັບພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ, ພາສາຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ພາສາອື່ນໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ຫຼືບໍ່
• ສາມາດຮັບມືກັບຄວາມແຕກຕ່າງທາງວັດທະນະທຳໃນການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ ແລະ ການຂັບເຄື່ອນການປ່ຽນແປງໄດ້ດີຫຼືບໍ່

ບໍລິສັດທີ່ມີເຈົ້າຂອງພາສາພື້ນເມືອງຫຼາຍພາສາຢູ່ໃນທີມ ແລະ ມີປະສົບການໃນການຮ່ວມງານທັງກັບພະນັກງານທ້ອງຖິ່ນຊາວໄທ ແລະ ຝ່າຍບໍລິຫານຊາວຕ່າງຊາດ, ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດໃນການສື່ສານໜ້ອຍລົງ ແລະ ສາມາດຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ລຽບງ່າຍກວ່າ.

ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາ AI ທຸກແຫ່ງບໍ່ໄດ້ມີລະດັບຄວາມສາມາດດ້ານເຕັກນິກທີ່ເທົ່າທຽມກັນ. ໃນການປະເມີນຄູ່ຮ່ວມງານ, ໃຫ້ພິຈາລະນາປະເດັນຕໍ່ໄປນີ້:

ບໍລິສັດທີ່ສ້າງ ແລະ ດຳເນີນງານ AI product ຂອງຕົນເອງ ແທນທີ່ຈະໃຫ້ບໍລິການທີ່ປຶກສາເທົ່ານັ້ນ, ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີ engineering practice ທີ່ຜ່ານການທົດສອບຈາກສະຖານະການຈິງ.

ຄ່າທຳນຽມການໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານ AI ໃນກຸງເທບມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການເຂົ້າໃຈຮູບແບບທົ່ວໄປຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານກຳນົດຄວາມຄາດຫວັງທີ່ເປັນຈິງໄດ້:

• Time & Materials: ຄິດຄ່າບໍລິການຕາມຊົ່ວໂມງ ຫຼື ລາຍວັນ. ເໝາະສຳລັບໄລຍະການສຳຫຼວດ
• Fixed Price: ກຳນົດຂອບເຂດ ແລະ ຜົນສຳເລັດໄວ້ລ່ວງໜ້າ. ເໝາະສຳລັບໂຄງການທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການຊັດເຈນ
• Outcome-Based: ຄ່າທຳນຽມທີ່ຜູກໂຍງກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້. ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນ ແຕ່ຕ້ອງການການກຳນົດ KPI ທີ່ຊັດເຈນ
• Retainer: ການສະໜັບສະໜູນ ແລະ ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເໝາະສຳລັບການເປັນຄູ່ຮ່ວມງານໄລຍະຍາວ

ບໍ່ວ່າຈະເລືອກຮູບແບບໃດ, ໃຫ້ຮຽກຮ້ອງຄວາມໂປ່ງໃສດ້ານ ROI. ຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຄວນມີຄວາມພ້ອມໃນການກຳນົດຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນສັນຍາ ແລະ ລາຍງານຄວາມຄືບໜ້າຕະຫຼອດການມີສ່ວນຮ່ວມ. ຄວນລະວັງບໍລິສັດທີ່ຫຼີກລ່ຽງການສົນທະນາກ່ຽວກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນຮູບປະທຳ.

ກໍລະນີທີ່ຄວນເລືອກ Global Consulting:

• ເມື່ອຕ້ອງການການກວດສອບຍຸດທະສາດໃນລະດັບຄະນະກຳມະການ ຫຼື ລາຍງານສຳລັບນັກລົງທຶນ
• ເມື່ອຕ້ອງການຊື່ແບຣນທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນລະດັບໂລກ ເພື່ອສ້າງຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມພາຍໃນອົງກອນ
• ເມື່ອງົບປະມານບໍ່ແມ່ນຂໍ້ຈຳກັດຫຼັກ

ກໍລະນີທີ່ຄວນເລືອກ Local Boutique Firm:

• ເມື່ອມີຂອບເຂດວຽກງານທີ່ຈຳກັດ ແລະ ກຳນົດໄວ້ຊັດເຈນ (ຕົວຢ່າງ: Chatbot ດຽວ ຫຼື Data Dashboard)
• ເມື່ອການເພີ່ມປະສິດທິພາບງົບປະມານເປັນສິ່ງສຳຄັນ
• ເມື່ອໂຄງການບໍ່ຕ້ອງການການສື່ສານຂ້າມວັດທະນະທຳໃນລະດັບເລິກ

ກໍລະນີທີ່ຄວນເລືອກ Hybrid ຟຶມ (Local + ຜະລິດຕະພັນຂອງຕົນເອງ):

• ເມື່ອຕ້ອງການບໍ່ພຽງແຕ່ຍຸດທະສາດ ແຕ່ຍັງຕ້ອງການການ Implementation ແບບ End-to-End
• ເມື່ອຄວາມສາມາດດ້ານການຂ້າມວັດທະນະທຳ ແລະ ການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາເປັນສິ່ງສຳຄັນ
• ເມື່ອຕ້ອງການ Partner ທີ່ມີ AI Product ທີ່ຜ່ານການ Deploy ແລ້ວ ແລະ ມີຜົນງານທີ່ພິສູດໄດ້
• ເມື່ອ Partnership ໄລຍະຍາວ ແລະ ການ Optimization ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເປັນສິ່ງສຳຄັນ

Unimon ຢູ່ໃນໝວດໝູ່ທີສາມນີ້ — ດ້ວຍປະສົບການໃນຕະຫຼາດທ້ອງຖິ່ນກວ່າ 15 ປີ, AI Product ຂອງຕົນເອງ (Corason, Tralio), ແລະ ທີມງານຫຼາຍພາສາທີ່ສາມາດໃຫ້ບໍລິການເປັນພາສາໄທ, ອັງກິດ ແລະ ຍີ່ປຸ່ນ.

ບໍລິສັດການຜະລິດຂະໜາດກາງທີ່ມີຖານທຸລະກິດຢູ່ທັງໄທແລະຍີ່ປຸ່ນ ກຳລັງປະສົບກັບບັນຫາຂະບວນການທຸລະກິດທີ່ແຕກກະຈາຍ. ທີມຜູ້ບໍລິຫານໃຊ້ເວລາປະມານ 40 ຊົ່ວໂມງ ຕໍ່ເດືອນໄປກັບວຽກບໍລິຫານດ້ວຍມື — ລວມທັງການສ້າງລາຍງານຈາກລະບົບທີ່ກະຈັດກະຈາຍ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນລະຫວ່າງຖານທຸລະກິດໄທແລະຍີ່ປຸ່ນ, ແລະການຈັດການ workflow ຜ່ານ email chain ແລະ spreadsheet.

ກ່ອນໜ້ານີ້ ບໍລິສັດໄດ້ຈ້າງບໍລິສັດທີ່ປຶກສາດ້ານຍຸດທະສາດເພື່ອສ້າງ AI roadmap ທີ່ຄອບຄຸມ, ແຕ່ໂຄງການດັ່ງກ່າວໄດ້ຢຸດຊະງັກຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ PoC ເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນໃນການເຊື່ອມໂຍງກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.

Unimon ໄດ້ນຳໃຊ້ລະບົບ ERP ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ຊື່ວ່າ Corason ໂດຍປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງບໍລິສັດ. ການນຳໃຊ້ດັ່ງກ່າວໄດ້ສຸມໃສ່ 3 ຂົງເຂດສຳຄັນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

1. ການອັດຕະໂນມັດການລວມຂໍ້ມູນ — ເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບທີ່ເຄີຍແຍກກັນຢູ່ເຂົ້າສູ່ຊັ້ນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະພາບ
2. ການລາຍງານດ້ວຍຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ AI — ແທນທີ່ການສ້າງລາຍງານດ້ວຍມືດ້ວຍການສ້າງສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຄວາມສະຫຼາດ
3. ການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການເຮັດວຽກສອງພາສາ — ຮັບປະກັນການຈັດການວຽກງານທີ່ລາບລື່ນລະຫວ່າງທີມໄທແລະທີມຍີ່ປຸ່ນ

ການນຳໃຊ້ດຳເນີນໄປເປັນຂັ້ນຕອນ: ຫຼັງຈາກ PoC ແບບເຂັ້ມຂຸ້ນເປັນເວລາ 4 ອາທິດ, ໄດ້ດຳເນີນການ rollout ສູ່ສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຕົວຈິງພາຍໃນ 3 ເດືອນ, ໂດຍທີມສອງພາສາຂອງ Unimon ເປັນຜູ້ຈັດການການສື່ສານກັບ stakeholder ລະຫວ່າງສອງປະເທດ.

ຜູ້ຈັດການດ້ານໂລຈິສຕິກສ໌ຂອງບໍລິສັດໄດ້ເລົ່າຄືນວ່າ: "ກ່ອນໜ້ານີ້ ພວກເຮົາໃຊ້ Excel ໃນການຈັດການສາງ ດັ່ງນັ້ນການກວດນັບສາງໃນທ້າຍເດືອນຈຶ່ງໃຊ້ເວລາເຖິງ 2 ວັນເຕັມ. ຕອນນີ້ AI ໄດ້ຮັບຜິດຊອບໃນການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການແລະການສັ່ງຊື້ອັດຕະໂນມັດ ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດສຸມໃສ່ການບໍລິການລູກຄ້າໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່."

ກ່ຽວກັບການໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານ AI ໃນ Bangkok, ພວກເຮົາໄດ້ລວບລວມຄຳຖາມທີ່ມັກຖືກຖາມເລື້ອຍໆຈາກລູກຄ້າ.

ຂຶ້ນຢູ່ກັບຂະໜາດ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງໂຄງການ. ແນວທາງທົ່ວໄປມີດັ່ງນີ້:

• PoC (ການພິສູດແນວຄິດ): 50〜150 ລ້ານບາດ (ປະມານ 2〜6 ລ້ານເຢນ), ໄລຍະເວລາ 2〜3 ເດືອນ
• ໂຄງການນຳໃຊ້ຢ່າງເຕັມຮູບແບບ: 200〜800 ລ້ານບາດ (ປະມານ 8〜32 ລ້ານເຢນ), ໄລຍະເວລາ 6〜12 ເດືອນ
• ແບບ Retainer ລາຍເດືອນ: 30〜100 ລ້ານບາດ/ເດືອນ (ປະມານ 1.2〜4 ລ້ານເຢນ/ເດືອນ)

ເມື່ອທຽບກັບບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຈາກຝັ່ງຕາເວັນຕົກ, ສາມາດ ຫຼຸດຕົ້ນທຶນໄດ້ 40〜60% ໃນຄຸນນະພາບທີ່ທຽບເທົ່າກັນ. ພວກເຮົາແນະນຳໃຫ້ທ່ານເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປຶກສາຫາລືຟຣີ ເພື່ອຮັບໃບສະເໜີລາຄາເບື້ອງຕົ້ນ.

ໄລຍະເວລາມາດຕະຖານສຳລັບແຕ່ລະ phase ມີດັ່ງນີ້:

1. ການວິເຄາະສະຖານະການປັດຈຸບັນ ແລະ ການກຳນົດຄວາມຕ້ອງການ: 2〜4 ອາທິດ
2. PoC（概念実証）: 4〜8 ອາທິດ
3. ການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ: 8〜16 ອາທິດ
4. ການຕິດຕັ້ງການດຳເນີນງານ ແລະ ການປັບປຸງ: 4〜8 ອາທິດ

ກ່າວໄດ້ວ່າ, ຕັ້ງແຕ່ PoC ຈົນເຖິງການເລີ່ມໃຊ້ງານຈິງ ໃຊ້ເວລາຢ່າງໜ້ອຍ 3〜4 ເດືອນ, ແລະ ສຳລັບການນຳໃຊ້ເຕັມຮູບແບບ ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະໃຊ້ເວລາ 6〜9 ເດືອນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໄລຍະເວລາດັ່ງກ່າວອາດຈະຍາວນານຂຶ້ນ ຫຼື ສັ້ນລົງ ຂຶ້ນຢູ່ກັບສະຖານະການຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ໂຄງສ້າງພາຍໃນອົງກອນ.

ໃນກຸງເທບມີບໍລິສັດທີ່ປຶກສາດ້ານ AI ຫຼາຍແຫ່ງທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນຕະຫຼາດຍີ່ປຸ່ນ. ຈຸດທີ່ຄວນກວດສອບມີດັ່ງນີ້:

• ການຄຸ້ມຄອງໂຄງການເປັນພາສາຍີ່ປຸ່ນ: ຮອງຮັບພາສາຍີ່ປຸ່ນຕັ້ງແຕ່ການກຳນົດຄວາມຕ້ອງການຈົນເຖິງການລາຍງານ
• ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນວັດທະນະທຳທຸລະກິດຍີ່ປຸ່ນ: ຂະບວນການ 稟議 (ringi), ມາດຕະຖານຄຸນນະພາບ, ວັດທະນະທຳ 報連相 (horenso)
• ຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນພາສາຍີ່ປຸ່ນ: ຮອງຮັບພາສາຍີ່ປຸ່ນໃນການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP)
• ປະສົບການໃນການປະສານງານກັບຖານທີ່ຕັ້ງໃນຍີ່ປຸ່ນ: ໂຄງສ້າງການພັດທະນາທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງເຂດເວລາ

ທີ່ບໍລິສັດ Unimon ຂອງພວກເຮົາ, ທີ່ປຶກສາທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງພາສາຍີ່ປຸ່ນເປັນພາສາແມ່ຈະເປັນຜູ້ນຳໂຄງການ ແລະ ປະສານງານກັບທີມວິສະວະກອນໄທ ໂດຍໃຊ້ ລະບົບສອງພາສາ (bilingual).

ກຸງເທບເປັນສະຖານທີ່ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບການນຳໃຊ້ AI ທີ່ມີຄວາມຄຸ້ມຄ່າດ້ານຕົ້ນທຶນ, ບຸກຄະລາກອນດ້ານເທັກໂນໂລຊີ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນຈາກລັດຖະບານຄົບຄ້ວນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຄື "ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງນ້ອຍໆກ່ອນ"

3 ການກະທຳທີ່ສາມາດເລີ່ມໄດ້ຕັ້ງແຕ່ວັນນີ້

1. ສຳຫຼວດບັນຫາຂອງທຸລະກິດທ່ານ — ລອງລະບຸບັນຫາດ້ານການດຳເນີນງານ 3 ຂໍ້ ທີ່ຄວນແກ້ໄຂດ້ວຍ AI
2. ນັດໝາຍປຶກສາຟຣີ — ປຶກສາກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ 30 ນາທີ ເພື່ອຄົ້ນຫາວ່າ AI ສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ
3. ຈັດສັນງົບປະມານສຳລັບ PoC — ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍ ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໄດ້ຢ່າງສູງສຸດ

ຍຸກທີ່ "ການນຳໃຊ້ AI ແມ່ນສຳລັບສະເພາະບໍລິສັດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນ" ໄດ້ສິ້ນສຸດລົງແລ້ວ. ດ້ວຍການໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກລະບົບນິເວດຂອງກຸງເທບ, ວິສາຫະກິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍ ກໍ່ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກ AI ດ້ວຍການລົງທຶນທີ່ເຂົ້າເຖິງໄດ້.

ນັດໝາຍປຶກສາຟຣີ → ກະລຸນາແຈ້ງບັນຫາຂອງທ່ານໃຫ້ພວກເຮົາຊາບກ່ອນ. ພວກເຮົາຈະສະເໜີແຜນການນຳໃຊ້ AI ທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບທ່ານ.