AGTO
แพลตฟอร์มงาน AI ที่เรียนรู้หน้างาน บ่มเพาะ know-how และทำให้งานหมุนได้
Organizational AI Skill Platform
AI เรียนรู้หน้างาน บ่มเพาะ know-how และขับเคลื่อนงาน
AGTO คือแพลตฟอร์มงาน AI ที่เรียนรู้ know-how จากการสนทนาหน้างาน เอกสาร และ FAQ และสะสมขั้นตอนกับเกณฑ์การตัดสินใจเป็น Skill นำกลับมาใช้กับ Q&A การสรุปงานค้าง การตรวจสอบประจำ การรอการอนุมัติ การแจ้งเตือน รายงาน และข้อเสนอเชิงรุก — ไม่ใช่ AI ที่จบในคำตอบครั้งเดียว แต่สะสมเป็นทรัพย์สินขององค์กร
Challenges
3 ปัญหาเชิงโครงสร้างที่หน้างานพบซ้ำ
AI ทั่วไปและการค้นหาเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาขององค์กรเหล่านี้ได้
คำถามและการยืนยันเดิมซ้ำๆ
คำตอบในอดีต การจัดการเคสยกเว้น และการตัดสินใจที่ดี ไม่ได้ถูกนำกลับมาใช้โดยคนถัดไปหรือสาขาอื่น know-how ติดตัวบุคคล ไม่กลายเป็นทรัพย์สินขององค์กร
ขั้นตอนและเกณฑ์ตัดสินใจติดตัวบุคคล
เอกสาร บันทึกประชุม FAQ และการสนทนาหน้างานกระจัดกระจาย การค้นหา know-how ล่าสุดมีต้นทุนทุกครั้ง และมีเพียงผู้มีประสบการณ์เท่านั้นที่ตอบได้
AI จบที่คำตอบครั้งเดียว
แม้จะค้นหาและสรุปได้ AI ก็ไม่ไปถึงการยืนยัน การแจ้งเตือน การอนุมัติ รายงาน หรือการทำงานประจำ ผลกระทบจึงจางและไม่สะสม
Knowledge Loop
เปลี่ยนการสนทนาหน้างานให้เป็น Skill ที่ขับเคลื่อนงานครั้งต่อไป
AGTO เรียนรู้และนำ know-how กลับมาใช้อย่างต่อเนื่องผ่าน 3 ขั้นตอน Input → Learn → Reuse
Input
เก็บ know-how
สกัดขั้นตอนและเกณฑ์การตัดสินใจจากการสนทนาหน้างาน เอกสาร FAQ รายงานประจำ คำขอ AI และฟีดแบ็ก
Learn
บ่มเพาะเป็น Skill
ผู้รับผิดชอบตรวจสอบ แก้ไข และอนุมัติเนื้อหา AI จัดการเป็น know-how ที่นำกลับมาใช้ได้ โดยแบ่งขอบเขตการแชร์ตามทีมหรือสาขา
Reuse
นำกลับสู่งานครั้งต่อไป
ป้อน Skill กลับเข้าสู่ Q&A การสรุปงานค้าง การตรวจสอบประจำ การรออนุมัติ การแจ้งเตือน รายงาน และข้อเสนอเชิงรุก — ปิด loop การเรียนรู้
Product
ความสามารถหลักของ AGTO
Skill, Routine, HITL และ Observe เปลี่ยนการใช้ AI ให้เป็นแพลตฟอร์มเชิงปฏิบัติการ
Skill
จัดการ Skill ส่วนตัว ส่วนกลาง และ System Skill สะสมขั้นตอน เกณฑ์การตัดสินใจ และเช็กลิสต์ พร้อมแบ่งขอบเขตการแชร์ตามทีมหรือสาขา
Routine
นำการตรวจสอบประจำและการรออนุมัติกลับมาสู่การดำเนินงาน ไม่จบที่ Q&A หรือการสรุป — ต่อกับการแจ้งเตือน การตรวจสอบ รายงาน และการทำงานประจำ
HITL
มนุษย์ตรวจสอบข้อเสนอของ AI ก่อนนำไปใช้ Approval gate เปิดให้ค่อยๆ มอบหมาย และป้องกัน AI เปลี่ยนงานเอง
Observe
มองเห็นคุณภาพ RAG ต้นทุน และการกระจายงาน ติดตามการใช้งาน embeddings ตัวกระจาย Skill สถานะการเรียนรู้ และบันทึกตรวจสอบในแดชบอร์ดเดียว
Use Cases
นำ AI กลับสู่ workflow หน้างาน
เริ่มจากการสนทนาหน้างาน เอกสาร และรายงานประจำ — เชื่อมต่อการตอบคำถาม การสรุป การตรวจสอบประจำ การตรวจจับงานรออนุมัติ และข้อเสนอเชิงรุก ในการดำเนินงานเดียว
AGTO 01
Q&A — มาตรฐานการตอบคำถาม
ตอบโดยอ้างอิงการสนทนาในอดีต เอกสาร FAQ และ Skill พร้อมแหล่งอ้างอิงและ Skill ที่เกี่ยวข้อง ลดการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญรายบุคคล
AGTO 02
Digest — จัดระเบียบงานค้างและประเด็น
ไม่ใช่แค่สรุปงานค้าง — เห็นการตัดสินใจ ประเด็นเปิด การกระทำถัดไป และ Skill ที่เกี่ยวข้อง ลดเวลาเช็กงานและทำให้ขั้นถัดไปชัดเจน
AGTO 03
Routine — ทำการตรวจสอบประจำและการอนุมัติให้อัตโนมัติ
ทำการเช็กตอนเช้า รายงานรายสัปดาห์ เตือนกำหนดเส้นตาย และตรวจสอบงานรออนุมัติตาม Skill ที่อนุมัติแล้ว ลดการตรวจสอบที่หลุด
AGTO 04
Proactive AI — เสนอการตรวจสอบที่หลุดง่ายล่วงหน้า
ใช้ know-how ที่สะสมและฟีดแบ็กเสนอการยืนยัน รายงาน และการกระทำถัดไปที่มักหลุด ลดความล่าช้าและเติบโตไปกับฟีดแบ็ก
Pilot
ตรวจสอบผลใน 2 สัปดาห์
เริ่มจากขอบเขตเล็กและตรวจสอบการสร้าง Skill การทำ Routine และ flow การอนุมัติได้ภายใน 2 สัปดาห์
วันที่ 1-2
เลือกขอบเขต
เลือกทีม งาน และขอบเขตข้อมูล กำหนดกฎยกเว้นและสิทธิ์
วันที่ 3-5
เชื่อมต่อข้อมูล
เชื่อมต่อและนำเข้าการสนทนา FAQ บันทึกประชุม เอกสาร และรายงานประจำเป็นชุดข้อมูลเริ่มต้น
สัปดาห์ที่ 1
สร้าง Skill candidates
เปลี่ยนคำถามที่ซ้ำ ขั้นตอน และเกณฑ์ตัดสินใจให้เป็น Skill candidates และร่าง Q&A
สัปดาห์ที่ 2
ตรวจสอบ Routine และการอนุมัติ
ตรวจสอบ Digest, Routine, flow การอนุมัติ และร่างรายงาน ประเมินคุณภาพการสรุปและกฎการตรวจสอบ
วันสุดท้าย
ผลและขั้นถัดไป
ยืนยันผลและสรุปขั้นถัดไป — การตัดสินใจขยายผล จุดที่ต้องปรับปรุง และการออกแบบการดำเนินงาน
ตัวชี้วัดที่วัดได้
Multilingual
Skill เดียวกันข้ามสาขา ASEAN
Skill ที่สำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นวางมาตรฐานเป็นภาษาญี่ปุ่น สามารถตรวจสอบในภาษาของแต่ละสมาชิกที่สาขาไทยและลาว AGTO แปลโพสต์เป็นภาษาที่ตั้งของผู้ใช้ และส่งฟีดแบ็กในพื้นที่กลับสู่การอัปเดต Skill ครั้งถัดไป
สำนักงานใหญ่ญี่ปุ่น
วางมาตรฐานขั้นตอนและเกณฑ์ตัดสินใจเป็น Skill
User language
ผู้ใช้ตั้งค่า Japanese, English, Thai หรือ Lao ได้
แปลอัตโนมัติ
โพสต์ในภาษาอื่นจะแสดงในภาษาที่ตั้งของสมาชิกแต่ละคน
Feedback loop
ฟีดแบ็กในพื้นที่ไหลกลับสู่การอัปเดต Skill ครั้งถัดไป
Comparison
AGTO แตกต่างอย่างไร
ต่างจาก AI chat ทั่วไปหรือการค้นหาภายในองค์กร AGTO เก็บคำตอบเป็น Skill และนำกลับสู่การดำเนินงาน
| หมวด | สิ่งที่ทำได้ | ความต่างของ AGTO |
|---|---|---|
| AI chat ทั่วไป | ตอบคำถาม เขียนข้อความ | เก็บคำตอบและการแก้ไขเป็น Skill นำกลับมาใช้เป็นขั้นตอนของทีมครั้งต่อไป |
| การค้นหาภายในองค์กร / RAG | หาคำตอบจากเอกสารภายใน | เปลี่ยนข้อมูลที่พบให้เป็น know-how ที่ใช้ใน Q&A การสรุปงานค้าง และการตรวจสอบประจำ |
| ระบบจัดการ FAQ | ลงทะเบียนและแชร์คำถามที่พบบ่อย | ดึง FAQ candidate จากการสนทนาหน้างานและเปลี่ยนเป็นขั้นตอนมาตรฐานที่อนุมัติแล้ว |
| Workflow automation | รันขั้นตอนที่กำหนดอัตโนมัติ | บันทึกการตรวจสอบเคสยกเว้นและเหตุผลในการตัดสินใจ พร้อมอัปเดตไปด้วย |
| Slack / Teams AI | สรุปและค้นหาการสนทนา | นำเอกสาร FAQ และ routine กลับมาใช้กับการตรวจสอบและการแจ้งเตือนนอกเหนือจาก chat |
Governance
ขยายการมอบหมายในรูปแบบที่ตรวจสอบได้
แทนที่จะปล่อยให้ AI เปลี่ยนงานเอง การ์ดอนุมัติ สิทธิ์ บันทึกตรวจสอบ และประวัติการเปลี่ยนแปลงจะคงจุดที่มนุษย์ต้องตัดสินใจไว้ กำหนดข้อมูลเป้าหมาย สิทธิ์ ข้อมูลที่ยกเว้น ผู้อนุมัติ ระยะเวลาเก็บ และขอบเขตการรัน Routine ล่วงหน้า
ข้อมูลและการดำเนินงานที่รองรับ
FAQ
คำถามที่พบบ่อย
เริ่มจากเอกสารและ FAQ ไม่ใช่แค่ chat ได้ไหม?+−
AI จะทำงานเอง?+−
ข้อมูลลับจัดการอย่างไร?+−
ถ้า FAQ ยังไม่เรียบร้อย ใช้ AGTO ได้ไหม?+−
ถ้าตรวจสอบในขอบเขตเล็ก สามารถยืนยันอะไรได้?+−
ราคากำหนดอย่างไร?+−
ปรึกษาเราได้ทันที
ไม่ว่าจะเป็นการนำ AI มาใช้ การปรับปรุงกระบวนการ หรือการลดต้นทุน เราพร้อมช่วยเหลือคุณ ด้วยประสบการณ์กว่า 1,850 บริษัท เราจะหาโซลูชันที่เหมาะสมสำหรับคุณ