ການສະໜັບສະໜູນການນຳ AI ມາໃຊ້
ຖ້າຍັງບໍ່ຮູ້ຈະເລີ່ມໃຊ້ AI ແນວໃດ ຫຼື ຂໍ້ມູນໃນອົງກອນຍັງບໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ ພວກເຮົາຊ່ວຍວາງແຜນ ພັດທະນາ ແລະ ດູແລໃຫ້ທີມໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ
ໂຈດທີ່ພົບເລື້ອຍ
ຕັ້ງແຕ່ Generative AI ໄປຈົນເຖິງການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ
ບໍ່ຮູ້ວິທີນໍາໃຊ້ AI
ກໍາລັງພິຈາລະນານໍາໃຊ້ Generative AI ແຕ່ບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າເຄື່ອງມື ຫຼື ວິທີການໃດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບອົງກອນ, ແລະ ຈົບລົງທີ່ຂັ້ນ PoC ເທົ່ານັ້ນ.
ບໍ່ສາມາດນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນໄດ້
ຄວາມຮູ້ ແລະ ເອກະສານພາຍໃນອົງກອນກະຈາຍຢູ່ທົ່ວໄປ, ໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ. ບໍ່ມີພື້ນຖານທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາ ແລະ ນໍາໃຊ້ດ້ວຍ AI ໄດ້.
ການຫັນເປັນດິຈິຕອນບໍ່ກ້າວໜ້າ
ຍັງມີວຽກທີ່ເຮັດດ້ວຍມື ແລະ ໃຊ້ເຈ້ຍຫຼາຍ, ການຫັນເປັນ DX ຂອງ ERP ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຍັງບໍ່ກ້າວໜ້າ. ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍ.
ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ຈິງ
ອຸປະສັກທີ່ເຮັດໃຫ້ໂຄງການ AI ຢຸດຢູ່ພຽງການທົດລອງ ແລະ ວິທີທີ່ພວກເຮົາແກ້ໄຂ
ຈົບຢູ່ແຕ່ PoC ແລະ ບໍ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ຈິງ
ເຖິງແມ່ນການທົດສອບທາງເຕັກນິກຈະສໍາເລັດ ແຕ່ຖ້າບໍ່ໄດ້ຝັງເຂົ້າໃນ workflow ປະຈໍາວັນ ລະບົບມັກຖືກປະໄວ້ ເປົ້າໝາຍກາຍເປັນການລອງ AI ແທນການແກ້ບັນຫາທຸລະກິດທີ່ຊັດເຈນ
ແນວທາງຂອງ Unimon
ພວກເຮົາເລີ່ມຈາກການລະບຸບັນຫາທຸລະກິດ ກໍານົດ ROI ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ ແລະ ອອກແບບ PoC ໂດຍມອງໄປຫາການນໍາໃຊ້ຈິງ ພ້ອມວາງ roadmap ສູ່ rollout ຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕົ້ນ
ທີມພາກສະໜາມບໍ່ໃຊ້ງານ
ເຖິງແມ່ນຜູ້ບໍລິຫານຈະສັ່ງໃຫ້ນໍາໃຊ້ ແຕ່ຜູ້ໃຊ້ງານຈິງອາດຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ຮູ້ວິທີໃຊ້ ຫຼື workflow ເດີມໄວກວ່າ ເຮັດໃຫ້ອັດຕາການໃຊ້ງານຫຼຸດລົງ
ແນວທາງຂອງ Unimon
ພວກເຮົາສໍາພາດພາກສະໜາມຢ່າງລະອຽດ ອອກແບບ UI/UX ຕາມ workflow ຈິງ ແລະ ເພີ່ມການນໍາໃຊ້ຜ່ານໂປຣແກຣມຝຶກອົບຮົມເປັນຂັ້ນຕອນ
ໂຄງການຢຸດເພາະກັງວົນດ້ານຄວາມປອດໄພ
ຄໍາຖາມເຊັ່ນ ການສົ່ງຂໍ້ມູນພາຍໃນໃຫ້ AI ປອດໄພບໍ ມັກຖືກຍົກຂຶ້ນໂດຍຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ຝ່າຍ IT ເຮັດໃຫ້ໂຄງການຢຸດກ່ອນນໍາໃຊ້ຈິງ
ແນວທາງຂອງ Unimon
ພວກເຮົາໃຊ້ສະພາບແວດລ້ອມແບບປິດຜ່ານ AWS Bedrock ຫຼື Azure OpenAI ເປັນມາດຕະຖານ ດ້ວຍສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນອອກນອກສະພາບແວດລ້ອມຂອງລູກຄ້າ ຈຶ່ງຂໍອະນຸມັດຈາກ IT ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ
ຜົນລັບທີ່ຄາດຫວັງ
ໂຊລູຊັນທີ່ແນະນໍາ
ຜະລິດຕະພັນ ແລະ ບໍລິການທີ່ເໝາະກັບໂຈດນີ້
ບໍລິການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ
ບໍລິການສ້າງລະບົບ RAG
RAGສ້າງລະບົບ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມຮູ້ພາຍໃນອົງກອນດ້ວຍ AI ໃຫ້ສູງສຸດ ຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນແມ່ນຍຳສູງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ
ແປງເອກະສານທີ່ກະຈາຍຢູ່ເປັນ vector ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຄົ້ນຫາດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດໄດ້ທັນທີ
ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ RAG ແບບປິດເທິງ AWS Bedrock / Azure OpenAI ເພື່ອລົບລ້າງຄວາມສ່ຽງການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ
ປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຄົ້ນຫາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງດ້ວຍ feedback loop. AI ເຕີບໂຕໄປພ້ອมກັບການໃຊ້ງານ
ທີ່ປຶກສາ Generative AI
Generative AIສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ Generative AI ທີ່ປອດໄພໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນ ສ້າງ AI Assistant ແລະ ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບການປັບປຸງທຸລະກິດໂດຍກົງ
ສ້າງ AI Assistant ທີ່ສ້າງຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນ
ເຮັດໃຫ້ວຽກປະຈຳເຊັ່ນ ການຈົດບັນທຶກກອງປະຊຸມ, ການສ້າງລາຍງານ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI
ເລີ່ມຈາກ PoC ຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະຫຍາຍທີລະຂັ້ນ. ກວດສອບປະສິດທິພາບຕົ້ນທຶນກ່ອນປ່ຽນສູ່ສະພາບແວດລ້ອມຈິງ
ສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາແບບ AI-Driven
AI-Driven Devສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາລະບົບພາຍໃນອົງກອນໂດຍໃຊ້ເຕັກໂນໂລຍີ AI ໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຕັ້ງແຕ່ PoC ຈົນເຖິງສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ
ເພີ່ມຄວາມໄວໃນການພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍດ້ວຍ AI code completion ແລະ ການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ
ຮຽນຮູ້ທັກສະການພັດທະນາແບບ AI-Driven ຢ່າງເປັນລະບົບຜ່ານ e-learning
ຫຼຸດການພຶ່ງພາພາຍນອກ ແລະ ສ້າງທີມພາຍໃນທີ່ສາມາດພັດທະນາ AI ໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
LLM Observability
LLM Opsຕິດຕາມປະລິมານການໃຊ້, ຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງ LLM ແບບ real-time. ສະແດງຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ AI ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານ
ສະແດງຜົນປະລິມານການໃຊ້ ແລະ ຕົ້ນທຶນ LLM ແຍກຕາມ model ແລະ ພະແນກແບບ real-time ເທິງ dashboard
ຕິດຕາມຄຸນນະພາບ output ຂອງ AI ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງດ້ວຍການໃຫ້ຄະແນນຄຳຕອບ ແລະ ການກວດຈັບ Hallucination
ວິເຄາະຄວາມສົມດຸນທີ່ເໝາະສົມລະຫວ່າງຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄຸນນະພາບ ແນະນຳການເລືອກ model ແລະ ການປັບປຸງ Prompt
ໄອເດຍການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ
ເຮັດໃຫ້ວຽກ manual ເປັນອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ແລະ workflow ເພື່ອເພີ່ມຜະລິດຕະພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
ອັດຕະໂນມັດການປະມວນຜົນເອກະສານ
AI ອ່ານ ຈັດປະເພດ ແລະ ຈັດໂຄງສ້າງເອກະສານປະຈໍາເຊັ່ນ ໃບແຈ້ງໜີ້ ສັນຍາ ແລະ ລາຍງານໂດຍອັດຕະໂນມັດ ຫຼຸດຄວາມຜິດພາດຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມື ແລະ ເພີ່ມຄວາມໄວການປະມວນຜົນ
ປະມວນຜົນໄວຂຶ້ນ 10 ເທົ່າ ແລະ ຫຼຸດຂໍ້ຜິດພາດ 95%Workflow automation
ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຂ້າມພະແນກເຊັ່ນ ການອະນຸມັດ ການສົ່ງຕໍ່ຂໍ້ມູນ ແລະ ການແຈ້ງເຕືອນ ເປັນອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI workflow ເຊື່ອມກັບ Slack, Teams ແລະ kintone ໄດ້
ຫຼຸດເວລາປະມວນຜົນ 70%ອັດຕະໂນມັດການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ລາຍງານ
AI ຈັດການວຽກຊໍ້າໆເຊັ່ນ ການຄັດລອກຂໍ້ມູນລົງ spreadsheet ການສ້າງລາຍງານລາຍເດືອນ ແລະ ການລວບລວມ KPI ຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານໄປເຮັດວຽກທີ່ມີມູນຄ່າສູງຂຶ້ນ
ປະຢັດເວລາ 40 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ເດືອນອັດຕະໂນມັດ Customer Support
AI chatbot ທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກ FAQ ແລະ ຄູ່ມືພາຍໃນສາມາດຕອບຄໍາຖາມຂັ້ນຕົ້ນໄດ້ 24/7 ຊ່ວຍໃຫ້ຄຸນນະພາບການຕອບສະໝໍ່າສະເໝີ ແລະ ຫຼຸດພາລະຂອງທີມ support
ຫຼຸດເວລາຕອບກັບ 60%ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
ແນວທາງເປັນຂັ້ນຕອນຕັ້ງແຕ່ PoC ຈົນເຖິງ rollout ເພື່ອຫຼຸດຄວາມສ່ຽງ
ປຶກສາຟຣີ ແລະ ຄົ້ນຫາບັນຫາ
1-2 ອາທິດຊີ້ແຈງບັນຫາທຸລະກິດປັດຈຸບັນ ແລະ ຈຸດປະສົງຂອງການນໍາ AI ໃຊ້ ແລ້ວສະເໜີແນວທາງທີ່ເໝາະສົມ
PoC (Proof of Concept)
1-2 ເດືອນກວດສອບຜົນລັບໃນຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ວັດຜົນເປັນຕົວເລກ ເພື່ອໃຫ້ໝັ້ນໃຈກ່ອນໄປຂັ້ນຕໍ່ໄປ
ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມຈິງ ແລະ rollout
2-3 ເດືອນສ້າງລະບົບໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ປອດໄພ ແລະ ເຊື່ອມເຂົ້າກັບ workflow ທີ່ມີຢູ່
ຝັງການໃຊ້ງານ ແລະ ປັບປຸງຕໍ່ເນື່ອງ
ຕໍ່ເນື່ອງສະໜັບສະໜູນການຝັງການໃຊ້ງານຜ່ານການຝຶກອົບຮົມ ລາຍງານລາຍເດືອນ ແລະ ການປັບປຸງ prompt
ເປັນຫຍັງທີມຈຶ່ງເລືອກ Unimon
ການສະໜັບສະໜູນ AI ທີ່ລົງມືພັດທະນາໄດ້ຈິງ ບໍ່ແມ່ນແຕ່ເອກະສານກົນລະຍຸດ
ສະໜັບສະໜູນຄົບວົງຈອນຈາກກົນລະຍຸດຮອດ implementation
ພວກເຮົາບໍ່ຢຸດຢູ່ທີ່ຂໍ້ແນະນໍາ ທີມວິສະວະກອນດູແລ RAG development, API integration, UI development ແລະ rollout ແບບ end-to-end
ເປີດໃຊ້ງານຈິງໄດ້ໄວພາຍໃນ 1 ເດືອນ
ດ້ວຍປະສົບການພັດທະນາ ແລະ ໃຫ້ຄໍາປຶກສາກວ່າ 1,850 ໂຄງການໃນໄທ ແລະ ຍີ່ປຸ່ນ ທີມຂອງເຮົາຊ່ວຍຫຼຸດເວລາຈາກ PoC ສູ່ production
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນກັບຄວາມປອດໄພ
ສະພາບແວດລ້ອມແບບປິດເທິງ AWS Bedrock ແລະ Azure OpenAI ເປັນມາດຕະຖານ ມີປະສົບການໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ຕ້ອງການຄວາມປອດໄພສູງ
ເຫັນຜົນລັບດ້ວຍ LLM observability
ຕິດຕາມຕົ້ນທຶນ ຄຸນນະພາບ ແລະ ການໃຊ້ງານຫຼັງ launch ແບບ real-time ຜ່ານ dashboard ເພື່ອພິສູດ ROI ດ້ວຍຂໍ້ມູນ
ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາໃນອາຊີຕາເວັນອອກສ່ຽງໃຕ້ ແລະ ຍີ່ປຸ່ນ
ດ້ວຍທີມໃນບາງກອກ ໂຕກຽວ ແລະ ວຽງຈັນ ພວກເຮົາສະໜັບສະໜູນ AI implementation ຫຼາຍພາສາ ທັງຍີ່ປຸ່ນ ອັງກິດ ໄທ ແລະ ລາວ
ຄໍາຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ຄໍາຕອບສໍາລັບຄໍາຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍກ່ຽວກັບການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ Generative AI
ກໍາລັງພິຈາລະນາການນໍາໃຊ້ AI ແລະ ການຂັບເຄື່ອນ DX ບໍ?
ຕັ້ງແຕ່ການນໍາໃຊ້ AI, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ, ຈົນເຖິງການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທຸລະກິດ, ພວກເຮົາສະເໜີໂຊລູຊັ່ນທີ່ເໝາະສົມກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງອົງກອນທ່ານ.