เรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อการคาดการณ์ที่ดีขึ้น

สรุปสั้นๆ
Reinforcement Learning (RL) เป็นวิธีการที่ทรงพลังในการสร้างแบบจำลองที่ การเรียนรู้ผ่านการลงมือทำ. แทนที่จะปรับให้เข้ากับข้อมูลในอดีตเท่านั้น RL จะปรับการตัดสินใจให้เหมาะสมผ่าน รางวัล และ วงจรป้อนกลับ—จากทั้งการผลิตจริงและการจำลอง ผลลัพธ์คือแบบจำลองที่ ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในขณะที่โลกเปลี่ยนแปลง ลองนึกถึงการประยุกต์ใช้ตั้งแต่การตัดสินใจระดับ AlphaGo ไปจนถึง การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้และกำไร, กลยุทธ์สินค้าคงคลังและราคา, และแม้กระทั่ง การส่งสัญญาณหุ้น (ภายใต้ธรรมาภิบาลที่เหมาะสม)

Reinforcement Learning (RL) คืออะไร?

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นแนวทางการเรียนรู้ที่ ตัวแทน ดำเนินการใน สภาพแวดล้อม เพื่อเพิ่ม รางวัล ให้สูงสุด แบบจำลองจะเรียนรู้นโยบาย ("policy") ที่เลือกการกระทำที่ดีที่สุดตามสถานะปัจจุบัน

คำย่ออธิบาย:

เหตุใด RL จึงมีความสำคัญในปัจจุบัน

  1. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: RL ปรับนโยบายเมื่อความต้องการ ราคา หรือพฤติกรรมเปลี่ยนแปลง

  2. เน้นการตัดสินใจ: ไม่เพียงแค่การทำนาย แต่ การปรับให้เหมาะสมอย่างแท้จริง ของผลลัพธ์

  3. เป็นมิตรต่อการจำลอง: คุณสามารถเรียกใช้สถานการณ์ 'จะเกิดอะไรขึ้น' ได้อย่างปลอดภัยก่อนที่จะใช้งานจริง

  4. คำนึงถึงผลตอบรับเป็นอันดับแรก: ใช้ KPI จริง (มาร์จิ้น, การแปลง, อัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง) เป็นรางวัลโดยตรง

สำคัญ: AlphaFold เป็นความก้าวหน้าของการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการพับโปรตีน; มัน ตัวอย่าง RL ที่ดีที่สุด คือ AlphaGo/AlphaZero (การตัดสินใจพร้อมรางวัล) ประเด็นคือ: การเรียนรู้ผ่านผลตอบรับ ให้ผลลัพธ์นโยบายที่เหนือกว่าในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก

กรณีศึกษาทางธุรกิจ (พร้อมลิงก์ KPI โดยตรง)

1) เพิ่มประสิทธิภาพรายได้และกำไร (การกำหนดราคา + โปรโมชั่น)

2) สินค้าคงคลังและห่วงโซ่อุปทาน (หลายระดับ)

3) การจัดสรรงบประมาณการตลาด (การระบุช่องทางแบบหลายช่องทาง)

4) การส่งสัญญาณด้านการเงินและหุ้น

วงจรหลัก: วิเคราะห์ → ฝึกฝน → จำลอง → ดำเนินการ → ประเมินผล → ฝึกฝนใหม่

นี่คือวิธีที่เรา การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ที่ NetCare:

  1. การวิเคราะห์
    การตรวจสอบข้อมูล, การกำหนด KPI, การออกแบบรางวัล, การตรวจสอบความถูกต้องแบบออฟไลน์

  2. การฝึกฝน
    การปรับปรุงนโยบายให้เหมาะสม (เช่น PPO/DDDQN) กำหนดไฮเปอร์พารามิเตอร์และข้อจำกัด

  3. การจำลอง
    แบบจำลองดิจิทัลหรือเครื่องจำลองตลาดสำหรับ what-if และสถานการณ์ A/B

  4. การดำเนินการ
    การเปิดตัวแบบควบคุม (canary/ค่อยเป็นค่อยไป) Feature store + การอนุมานแบบเรียลไทม์

  5. การประเมินผล
    KPI สด, การตรวจจับความคลาดเคลื่อน, ความเป็นธรรม/การป้องกัน, การวัดความเสี่ยง

  6. การฝึกใหม่
    การฝึกฝนใหม่เป็นระยะหรือตามเหตุการณ์ด้วยข้อมูลใหม่และผลตอบรับจากผลลัพธ์

รหัสเทียม (Pseudocode) แบบมินิมอลสำหรับลูป

while True:
data = collect_fresh_data() # realtime + batch
policy = train_or_update_policy(data) # RL update (bijv. PPO)
results_sim = simulate(policy) # sandbox/AB-test in simulator
if passes_guardrails(results_sim):
deploy(policy, mode="canary") # klein percentage live
kpis = monitor(realtime=True) # marge, conversie, risk, drift
if drift_detected(kpis) or schedule_due():
continue # retrain-trigger

เหตุใด RL จึงดีกว่า 'แค่การคาดการณ์'?

แบบจำลองการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised) แบบดั้งเดิมจะทำนายผลลัพธ์ (เช่น ยอดขายหรืออุปสงค์) แต่ การทำนายที่ดีที่สุดไม่ได้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ การดำเนินการRL ปรับให้เหมาะสมโดยตรงกับพื้นที่การตัดสินใจ ด้วย KPI จริงเป็นรางวัล—และเรียนรู้จากผลที่ตามมา

โดยสรุป:

ปัจจัยสู่ความสำเร็จ (และกับดัก)

ออกแบบรางวัลให้ดี

จำกัดความเสี่ยงในการสำรวจ

ป้องกันข้อมูลคลาดเคลื่อนและการรั่วไหล

จัดการ MLOps และธรรมาภิบาล

จะเริ่มต้นอย่างเป็นรูปธรรมได้อย่างไร?

  1. เลือกกรณีศึกษาที่จำกัดและมี KPI ที่ชัดเจน (เช่น การกำหนดราคาแบบไดนามิก หรือการจัดสรรงบประมาณ)

  2. สร้างเครื่องจำลองอย่างง่าย พร้อมพลวัตและข้อจำกัดที่สำคัญที่สุด

  3. เริ่มต้นด้วยนโยบายที่ปลอดภัย (ตามกฎ) เป็นเกณฑ์มาตรฐาน จากนั้นทดสอบนโยบาย RL แบบเคียงข้างกัน

  4. วัดผลแบบสด ขนาดเล็ก (canary) และปรับขนาดเมื่อพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น

  5. ฝึกฝนใหม่โดยอัตโนมัติ (กำหนดการ + ตัวกระตุ้นเหตุการณ์) และการแจ้งเตือนความคลาดเคลื่อน

สิ่งที่ NetCare นำเสนอ

เมื่อ NetCare เรารวม กลยุทธ์ วิศวกรรมข้อมูล และ MLOps ด้วย RL แบบใช้เอเจนต์:

ต้องการทราบว่าสิ่งใด วงจรการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง จะสร้างผลตอบแทนสูงสุดให้กับองค์กรของคุณ?
👉 นัดหมายการสนทนาเบื้องต้นผ่าน netcare.nl – เรายินดีที่จะแสดงตัวอย่างวิธีการนำ Reinforcement Learning ไปใช้จริง

การนำ AI มาใช้ในกระบวนการทางธุรกิจมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ แต่คุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าแบบจำลอง AI ของคุณให้การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้จริงๆ NetCare ขอนำเสนอ AI Simulatie Engine: แนวทางอันทรงพลังที่ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบความถูกต้องของการคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลในอดีต ด้วยวิธีนี้ คุณจะทราบล่วงหน้าว่าโมเดล AI ของคุณพร้อมสำหรับการใช้งานจริงหรือไม่

การตรวจสอบและปรับปรุง: จากข้อมูลสู่การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้

หลายบริษัทพึ่งพา AI ในการสร้างการคาดการณ์ ไม่ว่าจะเป็นการประเมินความเสี่ยง การทำนายตลาด หรือการปรับปรุงกระบวนการให้เหมาะสม แต่โมเดล AI จะดีได้ก็ต่อเมื่อได้รับการทดสอบอย่างเหมาะสมเท่านั้น
ด้วย AI Simulatie Engine คุณสามารถฝึกฝนโมเดลด้วยข้อมูลในอดีต ดำเนินการจำลองโดยใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย (เช่น ข่าวสาร ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ โซเชียลมีเดีย และระบบภายใน) และเปรียบเทียบการคาดการณ์ที่ทำไว้กับความเป็นจริงได้โดยตรง การ 'ซ้อมดิจิทัล' นี้จะสร้างมาตรวัดที่เป็นกลางสำหรับความน่าเชื่อถือของโมเดลของคุณ

การประยุกต์ใช้สำหรับธนาคาร บริษัทประกัน และบริษัทพลังงาน

Digital Twin ในฐานะเครื่องมืออันทรงพลัง

AI Simulatie Engine สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ที่กว้างขึ้นของ NetCare:
ฝึกฝน, จำลอง, วิเคราะห์, ฝึกฝนใหม่, ใช้งาน
บริษัทต่างๆ สามารถสร้าง ฝาแฝดดิจิทัล ขององค์กรด้วย AI และจำลองการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจในอนาคตแบบดิจิทัลก่อนที่จะนำไปใช้จริง อ่านบทความฉบับเต็มของเราเกี่ยวกับ Digital Twins และกลยุทธ์ AI สำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

ความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือเป็นพื้นฐาน

ความพิเศษของแนวทางนี้คือ: กลไกการจำลองทำให้การคาดการณ์สามารถเข้าใจได้และมีความน่าเชื่อถืออย่างชัดเจน ด้วยการเปรียบเทียบการคาดการณ์ตามข้อมูลในอดีตกับผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง องค์กรต่างๆ สามารถประเมินความสามารถในการทำนายของแบบจำลอง AI ของตนได้อย่างเป็นกลาง และปรับปรุงได้อย่างตรงจุด ตัวอย่างเช่น ในกรณีของหุ้น จะเห็นได้ทันทีว่าแบบจำลองเข้าใกล้ความเป็นจริงเพียงใด และแบบจำลองจะพร้อมสำหรับการใช้งานจริงก็ต่อเมื่อค่าความคลาดเคลื่อนอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ (เช่น <2%) เท่านั้น

ร่วมกันสร้าง AI ที่เชื่อถือได้

AI Simulation Engine จะถูกปรับให้เข้ากับกรณีทางธุรกิจและข้อมูลเฉพาะของคุณเสมอ NetCare นำเสนอโซลูชันนี้ในรูปแบบที่ปรับแต่งตามความต้องการ โดยเราจะร่วมกับคุณกำหนดว่าข้อมูล สถานการณ์จำลอง และการตรวจสอบใดมีความเกี่ยวข้องมากที่สุด ซึ่งสามารถทำได้ในรูปแบบของการให้คำปรึกษา หรือตามราคาคงที่ ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณและความซับซ้อนของงาน

ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมหรือชมการสาธิตหรือไม่?

คุณต้องการทราบว่า AI Simulation Engine จะสร้างความแตกต่างให้กับองค์กรของคุณได้อย่างไร หรือต้องการหารือเกี่ยวกับความเป็นไปได้สำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะของคุณหรือไม่
ติดต่อเรา เพื่อรับการสาธิตโดยไม่มีข้อผูกมัดหรือข้อมูลเพิ่มเติม

แหล่งอ้างอิงภายนอก:

การทดสอบย้อนหลัง: คำจำกัดความ, วิธีการทำงาน

คืออะไร แบบจำลองดิจิทัล

ด้วยการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีการค้นหาด้วย AI เช่น ChatGPT, Perplexity และ Google's AI Overviews วิธีการที่ผู้คนค้นหาข้อมูลทางออนไลน์กำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมจะแสดงรายการลิงก์ แต่เครื่องมือค้นหา AI จะให้คำตอบโดยตรง ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมากต่อการสร้าง การบำรุงรักษา และการจัดตำแหน่งของเว็บไซต์

🤖 จากเครื่องคลิกสู่แหล่งความรู้

เว็บไซต์แบบดั้งเดิมถูกสร้างขึ้นโดยเน้นที่การนำทาง SEO และการแปลง: หน้าแรก หน้าลงจอด และการเรียกร้องให้ดำเนินการ (Call-to-actions) แต่ผู้ค้นหาด้วย AI จะข้ามสิ่งเหล่านี้ไป พวกเขาดึงข้อมูลโดยตรงจากเนื้อหาของคุณ โดยที่ผู้เยี่ยมชมอาจไม่เคยเข้าถึงเว็บไซต์ของคุณเลย เว็บไซต์ในฐานะสถานีกลางจึงหายไป สิ่งที่เหลืออยู่คือเนื้อหาพื้นฐาน เช่น ข้อความ เอกสาร และข้อมูลเชิงลึก ซึ่ง AI จะรวบรวมและประมวลผล

❓สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับเว็บไซต์ของคุณ?

  1. โครงสร้างสำคัญน้อยลง เนื้อหาสำคัญกว่าที่เคย
    โครงสร้างการนำทาง ปุ่มเมนู และเลย์เอาต์หน้าเว็บนั้นไม่เกี่ยวข้องกับ AI สิ่งที่สำคัญคือข้อความที่เขียนได้ดี มีเนื้อหาที่แข็งแกร่ง และชัดเจน
  2. SEO เปลี่ยนแปลง อย่างมาก
    คำหลักยังคงมีความสำคัญ แต่โมเดล AI ยังพิจารณาถึงบริบท ความน่าเชื่อถือ และความสม่ำเสมอ กุญแจสู่ความสำเร็จคือการอ้างอิง แหล่งที่มา ความทันสมัย และความน่าเชื่อถือ
  3. ผู้เข้าชมไม่ใช่เป้าหมายสุดท้ายเสมอไป
    เนื้อหาของคุณสามารถสร้างอิทธิพลได้โดยที่เว็บไซต์ของคุณไม่ถูกเข้าชม โมเดล AI ใช้เว็บไซต์ของคุณเป็นแหล่งข้อมูล และชื่อเสียงของคุณจะถูกสร้างขึ้นโดยอ้อมผ่านคำตอบของผู้อื่น

🌐 จะรักษาความเกี่ยวข้องของเว็บไซต์ได้อย่างไร?

AI Search ไม่ได้หมายถึงจุดจบของเว็บไซต์ แต่หมายถึงจุดจบของ เว็บไซต์เป็นเป้าหมายเว็บไซต์จะกลายเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐาน เปรียบเสมือนไฟฟ้า: มองไม่เห็นแต่จำเป็นอย่างยิ่ง มีทางเลือกเชิงกลยุทธ์บางประการ:

เราได้พัฒนา ปลั๊กอิน ที่สามารถช่วยได้ โดยนำเสนอเนื้อหาอย่างมีโครงสร้างให้กับ AI ในหลายภาษา และยังฟรีอีกด้วย

🌐อะไรที่ยังคงมีคุณค่าบนเว็บไซต์?

✅ ประเด็นสำคัญ

❓ คำถามที่พบบ่อย

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง SEO แบบดั้งเดิมกับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ AI Search?
SEO แบบดั้งเดิมมุ่งเน้นไปที่การวางคำหลักและลิงก์ย้อนกลับ ในขณะที่ AI Search ให้ความสำคัญกับคุณค่าเชิงเนื้อหา โครงสร้าง และความน่าเชื่อถือเป็นหลัก

ต้องปรับปรุงเว็บไซต์ทั้งหมดหรือไม่?
ไม่ครับ ให้เริ่มต้นด้วยการปรับปรุงเนื้อหาบนหน้าที่มีอยู่ เพิ่มข้อมูลที่มีโครงสร้าง และอัปเดตเป็นประจำ นอกจากนี้ ให้ใช้สิ่งที่เรียกว่าวิธีการค้นพบด้วย AI ด้วย

ฉันจะทราบได้อย่างไรว่า AI ใช้เนื้อหาของฉัน?
ตรวจสอบว่าเว็บไซต์ของคุณถูกอ้างอิงในผลลัพธ์ของ AI (เช่น Perplexity.ai) และติดตามข้อมูลวิเคราะห์ หากจำเป็น ให้ใช้เครื่องมือเช่น GPTBot tracker หรือบันทึกเซิร์ฟเวอร์

🧭 บทสรุป: สร้างเนื้อหาของคุณ ไม่ใช่แค่เว็บไซต์

AI Search ต้องการมุมมองใหม่ต่อการแสดงตนทางดิจิทัล เว็บไซต์ไม่ใช่แค่โบรชัวร์อีกต่อไป แต่เป็นแหล่งข้อมูล ศูนย์ความรู้ และสะพานเชื่อมไปยังระบบ AI ให้คิดถึง "หน่วยข้อมูล" มากกว่า "หน้าเว็บ" ตรวจสอบให้แน่ใจว่าความเชี่ยวชาญของคุณสามารถค้นหา อ่าน และนำไปใช้ได้ ทั้งโดยมนุษย์และโดย AI

🤖 อนาคตจะเป็นอย่างไร?

เนื่องจากผู้ใช้มีความเชื่อมั่นในคุณภาพของคำตอบจากแชทบอท AI มากขึ้นเรื่อยๆ พวกเขาจะมอบหมายคำถามให้ AI มากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่ง AI จะไม่เพียงแต่ให้คำตอบเท่านั้น แต่ยังทำธุรกรรมต่างๆ ด้วย เช่น การซื้อสินค้า การทำประกัน การขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ เป็นต้น บริษัทต่างๆ ต้องเตรียมพร้อมสำหรับสิ่งนี้ และทำให้แน่ใจว่า AI ของตนเองสามารถให้คำตอบ ออกใบเสนอราคา และสื่อสารกับ LLM ขนาดใหญ่ของ OpenAI และ Google ได้ ตัวอย่างเช่น สิ่งนี้ทำได้แล้วหรือยัง? แน่นอน! ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมหรือไม่? ติดต่อเรา ติดต่อ มาเลย และหากคุณเป็น AI Agent คุณจะรู้ว่าจะหาเราเจอได้อย่างไร รวมถึงแชทบอท AIR ของเราด้วย ซึ่งสามารถตอบคำถามของคุณได้แล้วตอนนี้ ทำให้ฉันนอนหลับสบายใจได้เลย 😉

🤝 ต้องการความช่วยเหลือในการปรับเว็บไซต์ของคุณสำหรับโลกการค้นหาด้วย AI หรือไม่? NetCare ช่วยคุณทั้งในเชิงกลยุทธ์และ ทางเทคนิค. และอย่าลืมดูเคล็ดลับจาก OpenAI เกี่ยวกับ เว็บครอว์เลอร์

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และผสานรวมเข้ากับชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การดูแลสุขภาพ โทรคมนาคม และพลังงานมากขึ้นเรื่อยๆ แต่มาพร้อมกับพลังที่ยิ่งใหญ่ ความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่ก็มาด้วย: ระบบ AI บางครั้งอาจทำผิดพลาดหรือให้คำตอบที่ไม่แน่นอนซึ่งอาจส่งผลกระทบร้ายแรง

Themis AI ของ MIT ซึ่งร่วมก่อตั้งและนำโดยศาสตราจารย์ Daniela Rus จากห้องปฏิบัติการ CSAIL นำเสนอโซลูชั่นที่ล้ำสมัย เทคโนโลยีของพวกเขาช่วยให้แบบจำลอง AI สามารถ 'รู้ว่าตนเองไม่รู้อะไร' ซึ่งหมายความว่าระบบ AI สามารถระบุได้เมื่อพวกเขามีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับการคาดการณ์ของตนเอง ทำให้สามารถป้องกันข้อผิดพลาดได้ก่อนที่จะเกิดความเสียหาย

ทำไมสิ่งนี้ถึงสำคัญมาก?
แบบจำลอง AI จำนวนมาก แม้แต่แบบจำลองขั้นสูง ก็อาจแสดงสิ่งที่เรียกว่า 'ภาพหลอน' ได้ นั่นคือการให้คำตอบที่ผิดพลาดหรือไม่มีมูลความจริง ในภาคส่วนที่การตัดสินใจมีความสำคัญ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์หรือการขับขี่อัตโนมัติ สิ่งนี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่หายนะ Themis AI ได้พัฒนา Capsa ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้การวัดปริมาณความไม่แน่นอน (uncertainty quantification): ซึ่งวัดและหาปริมาณความไม่แน่นอนของผลลัพธ์ AI ในลักษณะที่มีรายละเอียดและเชื่อถือได้

 ทำงานอย่างไร?
ด้วยการสอนให้แบบจำลองมีความตระหนักถึงความไม่แน่นอน พวกเขาสามารถติดป้ายความเสี่ยงหรือความน่าเชื่อถือให้กับผลลัพธ์ได้ ตัวอย่างเช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติสามารถระบุได้ว่าไม่แน่ใจเกี่ยวกับสถานการณ์และเปิดใช้งานการแทรกแซงของมนุษย์ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มความปลอดภัย แต่ยังเพิ่มความไว้วางใจของผู้ใช้ในระบบ AI ด้วย

ตัวอย่างการนำไปใช้ทางเทคนิค
Python example met capsa
สำหรับโมเดล TensorFlow, Capsa ใช้ตัวตกแต่ง (decorator) ดังนี้:
tensorflow
ผลกระทบต่อธุรกิจและผู้ใช้
สำหรับ NetCare และลูกค้าของเรา เทคโนโลยีนี้ถือเป็นก้าวสำคัญ เราสามารถนำเสนอแอปพลิเคชัน AI ที่ไม่เพียงแต่ชาญฉลาด แต่ยังปลอดภัยและคาดการณ์ได้ดีขึ้น พร้อมโอกาสเกิดภาพหลอน (hallucinations) น้อยลง สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น และลดความเสี่ยงในการนำ AI มาใช้ในแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อธุรกิจ

สรุป
MIT ทีม แสดงให้เห็นว่าอนาคตของ AI ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการฉลาดขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำงานที่ปลอดภัยและยุติธรรมยิ่งขึ้นด้วย ที่ NetCare เราเชื่อว่า AI จะมีคุณค่าอย่างแท้จริงก็ต่อเมื่อมีความโปร่งใสเกี่ยวกับข้อจำกัดของตนเอง ด้วยเครื่องมือวัดปริมาณความไม่แน่นอนขั้นสูง เช่น Capsa คุณสามารถนำวิสัยทัศน์นั้นมาปฏิบัติได้เช่นกัน

คุณต้องการให้เพื่อนร่วมงานได้รับคำตอบอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ นโยบาย ไอที กระบวนการ หรือลูกค้าหรือไม่? ระบบความรู้ภายในพร้อมแชทบอทของตนเองจึงเป็นทางออกในอุดมคติ ด้วย Retrieval-Augmented Generation (RAG) ระบบดังกล่าวจึงฉลาดกว่าที่เคย: พนักงานถามคำถามด้วยภาษาธรรมดา และแชทบอทจะค้นหาในเอกสารของคุณเองทันที สิ่งนี้สามารถทำได้อย่างปลอดภัยอย่างสมบูรณ์ โดยไม่มีข้อมูลรั่วไหลไปยังบุคคลภายนอก แม้ว่าคุณจะใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จาก OpenAI หรือ Google ก็ตาม

RAG คืออะไรและทำไมถึงได้ผลดี?

RAG หมายความว่าแชทบอท AI จะค้นหาในแหล่งความรู้ของคุณเองก่อน (เอกสาร, วิกิ, คู่มือ, นโยบาย) แล้วจึงสร้างคำตอบ ซึ่งส่งผลให้:

คุณสามารถใช้เครื่องมือใดได้บ้าง?

การตั้งค่าระบบความรู้ของคุณเองสามารถทำได้ด้วยผลิตภัณฑ์ต่างๆ ขึ้นอยู่กับความต้องการและความต้องการของคุณเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความสามารถในการปรับขนาด และความง่ายในการใช้งาน

Chatbot และเฟรมเวิร์ก RAG

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ (สำหรับการจัดเก็บเอกสารและการค้นหาที่รวดเร็ว)

แบบจำลอง AI

สำคัญ:
เครื่องมือส่วนใหญ่ รวมถึง OpenWebUI และ LlamaIndex สามารถเชื่อมต่อกับแบบจำลองทั้งแบบโลคัล (on-premises) และแบบคลาวด์ได้ เอกสารและการค้นหาของคุณจะไม่เคยออกจากโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง เว้นแต่คุณจะต้องการ!

วิธีเพิ่มเอกสารได้อย่างง่ายดาย

ระบบความรู้ที่ทันสมัยส่วนใหญ่มีฟังก์ชันการอัปโหลดหรือซิงโครไนซ์ที่ง่ายดาย
มันทำงานดังนี้:

  1. อัปโหลดเอกสารของคุณ (PDF, Word, txt, อีเมล, หน้าวิกิ) ผ่านเว็บอินเทอร์เฟซ (เช่น OpenWebUI)
  2. การประมวลผลอัตโนมัติ: เครื่องมือจะจัดทำดัชนีเอกสารของคุณและทำให้แชทบอทสามารถค้นหาได้ทันที
  3. อัปเดตสด: หากคุณเพิ่มไฟล์ใหม่ โดยปกติจะถูกนำไปรวมในการตอบกลับภายในไม่กี่วินาทีหรือนาที

สำหรับผู้เชี่ยวชาญ:
การเชื่อมต่ออัตโนมัติกับ SharePoint, Google Drive, Dropbox หรือเซิร์ฟเวอร์ไฟล์สามารถทำได้ดีด้วย LlamaIndex หรือ Haystack.

ข้อมูลยังคงปลอดภัยและเป็นข้อมูลภายใน

ไม่ว่าคุณจะเลือกรุ่นของคุณเองหรือโมเดลคลาวด์ขนาดใหญ่:

สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ขอแนะนำให้ใช้โมเดล AI แบบ On-premises หรือภายในคลาวด์ส่วนตัว แต่ถึงแม้คุณจะใช้ GPT-4 หรือ Gemini คุณก็สามารถตั้งค่าได้ว่าเอกสารของคุณจะไม่ถูกนำไปใช้เป็นข้อมูลการฝึกอบรมหรือถูกจัดเก็บถาวรโดยผู้ให้บริการ

ตัวอย่างการตั้งค่าที่ทันสมัย

ด้วย OpenWebUI คุณสามารถสร้างระบบความรู้ภายในที่ปลอดภัยได้อย่างง่ายดาย ซึ่งพนักงานสามารถถามคำถามกับแชทบอทเฉพาะทางได้ คุณสามารถอัปโหลดเอกสาร จัดระเบียบตามหมวดหมู่ และให้แชทบอทต่างๆ ทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาของตนเอง อ่านวิธีการได้ที่นี่!

1. การเพิ่มและจัดหมวดหมู่เนื้อหา

การอัปโหลดเอกสาร

ข้อดี: การจัดหมวดหมู่ช่วยให้แชทบอท (ผู้เชี่ยวชาญ) ที่เหมาะสมสามารถมุ่งเน้นไปที่แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และคุณจะได้รับคำตอบที่เหมาะสมเสมอ

AIR via openwebui

2. แชทบอทที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะตัว (บทบาท)

OpenWebUI ช่วยให้สามารถสร้างแชทบอทได้หลายตัว โดยแต่ละตัวมีความเชี่ยวชาญหรือบทบาทที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น:


เริ่มต้นทันทีหรือต้องการความช่วยเหลือ?

ต้องการทดสอบแนวคิดอย่างรวดเร็วหรือไม่? ด้วย OpenWebUI และ LlamaIndex คุณมักจะมีเดโมออนไลน์ภายในหนึ่งบ่าย!
ต้องการตั้งค่าอย่างมืออาชีพ เชื่อมต่อกับไอทีที่มีอยู่ หรือต้องการความปลอดภัยที่แท้จริงหรือไม่?
NetCare ช่วยในทุกขั้นตอน: ตั้งแต่การเลือกความช่วยเหลือไปจนถึงการนำไปใช้ การรวมระบบ และการฝึกอบรม

ติดต่อ เพื่อขอคำแนะนำหรือการสาธิตโดยไม่มีข้อผูกมัด

NetCare – คู่มือของคุณสำหรับ AI ความรู้ และความปลอดภัยทางดิจิทัล

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการเขียนโปรแกรมของเราไปอย่างสิ้นเชิง เอเจนต์ AI สามารถสร้างและปรับปรุงโค้ด รวมถึงช่วยในการดีบักได้ อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดบางประการที่โปรแกรมเมอร์ควรคำนึงถึงเมื่อทำงานกับ AI

ดูเหมือนง่าย แต่ความซับซ้อนนำมาซึ่งปัญหา

เมื่อมองแวบแรก ดูเหมือนว่า AI สามารถเขียนโค้ดได้อย่างง่ายดาย ฟังก์ชันและสคริปต์อย่างง่ายมักจะถูกสร้างขึ้นโดยไม่มีปัญหา แต่ทันทีที่โปรเจกต์ประกอบด้วยหลายไฟล์และหลายโฟลเดอร์ ปัญหาจะเกิดขึ้น AI มีปัญหาในการรักษาความสม่ำเสมอและโครงสร้างในฐานโค้ดที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาต่างๆ เช่น การเชื่อมโยงไฟล์ที่ขาดหายไปหรือผิดพลาด และความไม่สอดคล้องกันในการใช้งานฟังก์ชันต่างๆ

ปัญหาเรื่องลำดับและความซ้ำซ้อน

เอเจนต์ AI มีปัญหากับลำดับโค้ดที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจวางการเริ่มต้นไว้ที่ส่วนท้ายของไฟล์ ซึ่งทำให้เกิดข้อผิดพลาดขณะรันไทม์ นอกจากนี้ AI อาจกำหนดคลาสหรือฟังก์ชันเวอร์ชันเดียวกันหลายเวอร์ชันภายในโปรเจกต์โดยไม่ลังเล ซึ่งนำไปสู่ความขัดแย้งและความสับสน

แพลตฟอร์มโค้ดที่มีหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ช่วยได้

วิธีแก้ปัญหานี้คือการใช้แพลตฟอร์มโค้ด AI ที่สามารถจัดการหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ได้ ซึ่งช่วยรักษาความสม่ำเสมอในโปรเจกต์ที่ซับซ้อน แต่น่าเสียดายที่ฟังก์ชันเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างสม่ำเสมอเสมอไป ซึ่งอาจทำให้ AI สูญเสียความเชื่อมโยงของโปรเจกต์และแนะนำการทำซ้ำที่ไม่พึงประสงค์หรือการพึ่งพาที่ไม่ถูกต้องในระหว่างการเขียนโปรแกรม

แพลตฟอร์มการเขียนโค้ด AI ส่วนใหญ่ทำงานร่วมกับสิ่งที่เรียกว่า 'เครื่องมือ' ที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถเรียกใช้ได้ เครื่องมือเหล่านั้นอิงตามโปรโตคอลมาตรฐานแบบเปิด (MCP) ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะเชื่อมต่อ IDE เช่น Visual Code เข้ากับเอเจนต์การเขียนโค้ด AI คุณอาจตั้งค่า LLM ในเครื่องด้วย llama หรือ ollama และเลือก MCP server เพื่อรวมเข้าด้วยกัน โมเดลสามารถพบได้ที่ huggingface.

ส่วนขยาย IDE เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้

เพื่อจัดการโค้ดที่สร้างโดย AI ได้ดีขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้ส่วนขยาย IDE ที่ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด เครื่องมือต่างๆ เช่น linters, type checkers และเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดขั้นสูงช่วยในการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ เครื่องมือเหล่านี้เป็นส่วนเสริมที่จำเป็นสำหรับโค้ดที่สร้างโดย AI เพื่อรับประกันคุณภาพและความเสถียร

สาเหตุของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำ: บริบทและบทบาทใน API

เหตุผลสำคัญประการหนึ่งที่ทำให้เอเจนต์ AI ยังคงทำผิดพลาดซ้ำๆ อยู่ที่วิธีการตีความ API ของ AI โมเดล AI ต้องการบริบทและคำอธิบายบทบาทที่ชัดเจนเพื่อสร้างโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าพรอมต์จะต้องสมบูรณ์: ไม่เพียงแต่ต้องมีข้อกำหนดด้านฟังก์ชันเท่านั้น แต่ยังต้องระบุผลลัพธ์ที่คาดหวังและเงื่อนไขขอบเขตอย่างชัดเจน เพื่อให้สิ่งนี้ง่ายขึ้น คุณสามารถบันทึกพรอมต์ในรูปแบบมาตรฐาน (MDC) และส่งไปยัง AI เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับกฎการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่คุณใช้ ข้อกำหนดด้านฟังก์ชันและเทคนิค และโครงสร้างของโปรเจกต์ของคุณ

เครื่องมืออย่าง FAISS และ LangChain ช่วยได้

ผลิตภัณฑ์เช่น FAISS และ LangChain นำเสนอโซลูชันเพื่อให้ AI จัดการกับบริบทได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น FAISS ช่วยในการค้นหาและดึงข้อมูลโค้ดที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ LangChain ช่วยในการจัดโครงสร้างโค้ดที่สร้างโดย AI และรักษาบริบทภายในโปรเจกต์ที่ใหญ่ขึ้น แต่ในกรณีนี้ คุณก็สามารถตั้งค่าเองในเครื่องด้วยฐานข้อมูล RAC ได้เช่นกัน

สรุป: มีประโยชน์ แต่ยังไม่สามารถทำงานได้ด้วยตนเอง

AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับโปรแกรมเมอร์และสามารถช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาได้ อย่างไรก็ตาม มันยังไม่สามารถออกแบบและสร้างฐานโค้ดที่ซับซ้อนได้ด้วยตนเองโดยปราศจากการควบคุมของมนุษย์ โปรแกรมเมอร์ควรมองว่า AI เป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานอัตโนมัติและสร้างแนวคิดได้ แต่ยังคงต้องการคำแนะนำและการแก้ไขเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

ติดต่อ เพื่อช่วยในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา เพื่อให้ทีมสามารถใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมการพัฒนาได้อย่างเต็มที่ และมุ่งเน้นไปที่วิศวกรรมข้อกำหนดและการออกแบบมากขึ้น แทนที่จะเป็นการดีบักและการเขียนโค้ด

 

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะยังคงพัฒนาต่อไปในปี 2025 และมีผลกระทบต่อชีวิตประจำวันและธุรกิจของเรามากขึ้น แนวโน้มหลักของ AI แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้กำลังก้าวไปสู่จุดสูงสุดใหม่ ที่นี่เราจะกล่าวถึงการพัฒนาหลักบางประการที่จะกำหนดอนาคตของ AI

7 แนวโน้มสำคัญของปัญญาประดิษฐ์สำหรับปี 2025

1. Agentic AI: AI ที่ทำงานได้ด้วยตนเองและตัดสินใจได้

Agentic AI หมายถึงระบบที่สามารถตัดสินใจได้ด้วยตนเองภายในขอบเขตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในปี 2025 ระบบ AI จะมีความเป็นอิสระมากขึ้นเรื่อยๆ โดยมีการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ เช่น ยานยนต์ไร้คนขับ การจัดการซัพพลายเชน และแม้แต่ในด้านการดูแลสุขภาพ เอเจนต์ AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่ตอบสนองเท่านั้น แต่ยังเชิงรุก ซึ่งช่วยลดภาระของทีมมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพ

2. Inference Time Compute: การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจแบบเรียลไทม์

ด้วยการเติบโตของแอปพลิเคชัน AI ในสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ เช่น การรู้จำเสียงและเทคโนโลยีความเป็นจริงเสริม (Augmented Reality) เวลาในการอนุมาน (Inference Time Compute) จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญ ในปี 2025 จะมีการให้ความสนใจอย่างมากกับการปรับปรุงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อให้โมเดล AI เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ซึ่งรวมถึงชิปเฉพาะทาง เช่น Tensor Processing Units (TPU) และฮาร์ดแวร์แบบนิวโรมอร์ฟิกที่รองรับการอนุมานโดยมีความล่าช้าต่ำที่สุด

3. แบบจำลองขนาดใหญ่มาก: AI รุ่นต่อไป

นับตั้งแต่มีการเปิดตัวโมเดลอย่าง GPT-4 และ GPT-5 โมเดลขนาดใหญ่มากยังคงเติบโตในด้านขนาดและความซับซ้อน ในปี 2025 โมเดลเหล่านี้ไม่เพียงแต่มีขนาดใหญ่ขึ้นเท่านั้น แต่ยังได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานเฉพาะทาง เช่น การวิเคราะห์ทางกฎหมาย การวินิจฉัยทางการแพทย์ และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โมเดลที่มีความซับซ้อนสูงเหล่านี้ให้ความแม่นยำและความเข้าใจในบริบทที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายในด้านโครงสร้างพื้นฐานและจริยธรรม

4. แบบจำลองขนาดเล็กมาก: AI สำหรับอุปกรณ์ปลายทาง

ในทางกลับกัน เราเห็นแนวโน้มของ โมเดลขนาดเล็กมาก ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลที่ขอบ (Edge Computing) โมเดลเหล่านี้ใช้ในอุปกรณ์ IoT เช่น เทอร์โมสตาร์ทอัจฉริยะและอุปกรณ์ติดตามสุขภาพแบบสวมใส่ได้ ด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การตัดแต่งโมเดล (Model Pruning) และการควอนไทซ์ (Quantization) ระบบ AI ขนาดเล็กเหล่านี้จึงมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเข้าถึงได้สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

5. กรณีการใช้งานขั้นสูง: AI 

การประยุกต์ใช้ AI ในปี 2025 ก้าวข้ามขอบเขตดั้งเดิม เช่น การรู้จำภาพและเสียง ลองนึกถึง AI ที่สนับสนุนกระบวนการสร้างสรรค์ เช่น การออกแบบแฟชั่น สถาปัตยกรรม และแม้แต่การประพันธ์เพลง นอกจากนี้ เรายังเห็นความก้าวหน้าในสาขาต่างๆ เช่น เคมีควอนตัม ซึ่ง AI ช่วยในการค้นพบวัสดุและยาใหม่ๆ แต่ยังรวมถึงการจัดการระบบไอทีที่สมบูรณ์ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วย

6. หน่วยความจำเกือบไม่จำกัด: AI ที่ไร้ขีดจำกัด

ด้วยการบูรณาการเทคโนโลยีคลาวด์และระบบการจัดการข้อมูลขั้นสูง ระบบ AI สามารถเข้าถึงสิ่งที่เกือบจะรู้สึกเหมือนเป็นหน่วยความจำที่ไม่มีที่สิ้นสุดได้ สิ่งนี้ทำให้สามารถรักษาบริบทในระยะยาวได้ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งาน เช่น ผู้ช่วยเสมือนส่วนบุคคล และระบบบริการลูกค้าที่ซับซ้อน ความสามารถนี้ช่วยให้ AI สามารถมอบประสบการณ์ที่สม่ำเสมอและคำนึงถึงบริบทได้ในระยะเวลานานขึ้น อันที่จริง AI จะจดจำทุกการสนทนาที่เคยมีกับคุณ คำถามคือคุณต้องการให้เป็นเช่นนั้นหรือไม่ ดังนั้นจึงต้องมีตัวเลือกในการรีเซ็ตบางส่วนหรือทั้งหมดด้วย

7. การเสริมประสิทธิภาพโดยมนุษย์: การทำงานร่วมกับ AI

แม้ว่า AI จะมีความเป็นอิสระมากขึ้น แต่ปัจจัยของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญ การเสริมประสิทธิภาพแบบ Human-in-the-loop ทำให้ระบบ AI มีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้นโดยการกำกับดูแลโดยมนุษย์ในขั้นตอนสำคัญของการตัดสินใจ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น การบินและอวกาศ การดูแลสุขภาพ และการเงิน ซึ่งประสบการณ์และการตัดสินของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่น่าแปลกที่การทดลองเกี่ยวกับการวินิจฉัยโดยแพทย์ 50 คนแสดงให้เห็นว่า AI ทำได้ดีกว่า และทำได้ดีกว่าแม้กระทั่งเมื่อได้รับความช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นเราจึงต้องเรียนรู้ที่จะถามคำถามที่ถูกต้อง

7. การให้เหตุผลของ AI

ด้วยการมาถึงของ O1, OpenAI ได้ก้าวแรกสู่ LLM ที่ใช้เหตุผล ก้าวนี้ถูกแซงหน้าอย่างรวดเร็วโดย O3 แต่การแข่งขันก็มาจากมุมที่ไม่คาดคิดเช่นกัน Deepseek R1โมเดลการให้เหตุผลและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังแบบโอเพนซอร์ส ซึ่งมีราคาถูกกว่าคู่แข่งชาวอเมริกันหลายเท่า ทั้งในด้านการใช้พลังงานและการใช้ฮาร์ดแวร์ เนื่องจากสิ่งนี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อมูลค่าตลาดของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI ทั้งหมด จึงเป็นการกำหนดทิศทางสำหรับปี 2025

NetCare สามารถช่วยเหลือในเรื่องนี้ได้อย่างไร

NetCare มีประวัติที่พิสูจน์แล้วในการนำนวัตกรรมดิจิทัลมาใช้ซึ่งเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ ด้วยประสบการณ์ที่กว้างขวางของเราในด้านบริการและโซลูชันด้านไอที รวมถึงบริการไอทีที่มีการจัดการ ความปลอดภัยด้านไอที โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล เรามีความพร้อมอย่างยิ่งที่จะสนับสนุนบริษัทต่างๆ ในโครงการริเริ่มด้าน AI ของพวกเขา

แนวทางของเราประกอบด้วย:

เป้าหมายที่ควรตั้ง

ในการนำ AI มาใช้ สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและบรรลุผลได้ซึ่งสอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวมของคุณ นี่คือขั้นตอนบางส่วนที่จะช่วยคุณในการกำหนดเป้าหมายเหล่านี้:

  1. ระบุความต้องการทางธุรกิจ: กำหนดว่าส่วนใดในองค์กรของคุณที่สามารถได้รับประโยชน์จาก AI ซึ่งอาจมีตั้งแต่การทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติไปจนถึงการปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า
  2. ประเมินทรัพยากรที่มีอยู่: ประเมินทรัพยากรด้านเทคโนโลยีและบุคลากรที่มีอยู่สำหรับการนำ AI ไปใช้ องค์กรของคุณมีโครงสร้างพื้นฐานและทักษะที่เหมาะสมหรือไม่
  3. กำหนดเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงและวัดผลได้: กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน เช่น “ลดเวลาประมวลผลข้อมูลลง 30% ภายในหกเดือน”
  4. กำหนด KPI และวิธีการวัดผล: กำหนดวิธีการวัดความคืบหน้าและความสำเร็จของโครงการริเริ่ม AI ของคุณ
  5. นำไปใช้และประเมิน: ดำเนินการตามกลยุทธ์ AI และประเมินผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอเพื่อทำการปรับเปลี่ยนเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ด้วยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้และทำงานร่วมกับพันธมิตรที่มีประสบการณ์อย่าง NetCare คุณสามารถเพิ่มประโยชน์สูงสุดจาก AI และวางตำแหน่งองค์กรของคุณให้ประสบความสำเร็จในอนาคต

สรุป

แนวโน้ม AI ในปี 2025 แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้ผสมผสานเข้ากับชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ และแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนด้วยวิธีที่เมื่อไม่กี่ปีที่แล้วยังไม่สามารถจินตนาการได้ ตั้งแต่ Agentic AI ขั้นสูงไปจนถึงความสามารถในการจดจำหน่วยความจำที่เกือบจะไม่มีที่สิ้นสุด การพัฒนาเหล่านี้ให้คำมั่นถึงอนาคตที่ AI จะสนับสนุน เสริมสร้าง และช่วยให้เราก้าวข้ามขีดจำกัดใหม่ๆ อย่าลืมอ่านข่าวที่น่าสนใจเกี่ยวกับ LLM ใหม่ของ OpenAI O3

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงสร้างผลกระทบอย่างมหาศาลต่อวิธีการทำงานและสร้างสรรค์นวัตกรรมของเรา OpenAI เปิดตัว O3 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ล้ำสมัย ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถดำเนินงานได้อย่างชาญฉลาด รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความก้าวหน้านี้มีความหมายต่อองค์กรของคุณอย่างไร และคุณจะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างไร อ่านต่อเพื่อค้นหา

OpenAI O3 คืออะไร?

OpenAI O3 เป็น AI แพลตฟอร์มขั้นสูงรุ่นที่สามของ OpenAI ซึ่งผสมผสานโมเดลภาษาที่ล้ำสมัย ระบบอัตโนมัติที่ทรงพลัง และความสามารถในการผสานรวมขั้นสูง ในขณะที่เวอร์ชันก่อนหน้าก็น่าประทับใจอยู่แล้ว O3 ได้ยกระดับประสิทธิภาพไปอีกขั้นโดยมุ่งเน้นไปที่:

  1. ความแม่นยำที่เหนือกว่า: โมเดลเข้าใจคำถามที่ซับซ้อนและให้คำตอบที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
  2. การประมวลผลที่รวดเร็วขึ้น: ด้วยอัลกอริทึมที่ได้รับการปรับปรุง ทำให้ตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
  3. ความสามารถในการผสานรวมที่หลากหลาย: สามารถผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ ระบบ CRM และแพลตฟอร์มคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย

การประยุกต์ใช้สำหรับธุรกิจ

OpenAI O3 ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับกระบวนการทางธุรกิจที่หลากหลาย นี่คือแนวทางบางส่วนที่สามารถนำไปใช้ได้:

1. การทำให้ฝ่ายบริการลูกค้าเป็นอัตโนมัติ

ด้วย O3 คุณสามารถปรับใช้แชทบอทอัจฉริยะและผู้ช่วยเสมือนเพื่อสนับสนุนลูกค้า ระบบเหล่านี้เข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีกว่าที่เคย ทำให้สามารถช่วยเหลือลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. การประมวลผลข้อมูลและสารสนเทศ

องค์กรต่างๆ สามารถใช้ O3 เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก สร้างรายงาน และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นเรื่องง่ายขึ้น

3. การตลาดและการสร้างเนื้อหา

O3 ช่วยนักการตลาดในการสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจ ตั้งแต่โพสต์บล็อกไปจนถึงโฆษณา โมเดลยังสามารถให้คำแนะนำเฉพาะบุคคลตามความต้องการของผู้ใช้ได้อีกด้วย

4. การพัฒนาซอฟต์แวร์

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มีความสามารถสูงในการพัฒนาซอฟต์แวร์

อะไรที่ทำให้ O3 มีเอกลักษณ์?

หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ OpenAI O3 คือการมุ่งเน้นที่ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ แม้แต่บริษัทที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคในวงกว้างก็สามารถได้รับประโยชน์จากพลังของ AI ได้ ด้วยเอกสารประกอบที่ครอบคลุม การสนับสนุน API และโมดูลการฝึกอบรม การนำไปใช้งานจึงเป็นเรื่องง่าย

นอกจากนี้ ยังมีการให้ความสำคัญอย่างมากกับแนวทางด้านจริยธรรม โดย OpenAI ได้เพิ่มฟังก์ชันใหม่ๆ เพื่อป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น ตัวกรองเนื้อหา และการควบคุมผลลัพธ์ของโมเดลที่เข้มงวดขึ้น

NetCare ช่วยเหลือได้อย่างไร?

ที่ NetCare เราเข้าใจดีว่าเทคโนโลยีมีความสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กรของคุณเพียงใด ดังนั้น เราจึงให้การสนับสนุนในด้านต่างๆ ดังนี้:

ด้วยความเชี่ยวชาญของเรา เราจะทำให้องค์กรของคุณได้รับประโยชน์โดยตรงจากศักยภาพที่ OpenAI O3 มอบให้

สรุป

OpenAI O3 ถือเป็นหมุดหมายสำคัญใหม่ในเทคโนโลยี AI ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า การปรับปรุงกระบวนการให้คล่องตัว หรือการสร้างข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ โอกาสนั้นไร้ขีดจำกัด คุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ OpenAI O3 จะเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับธุรกิจของคุณหรือไม่? โปรด ติดต่อ NetCare และค้นพบพลังของ AI สมัยใหม่

อนาคตขององค์กรคือฝาแฝดดิจิทัล (Digital Twins): ปฏิรูปด้วยปัญญาประดิษฐ์และเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นมากกว่าแค่ ChatGPT แม้ว่าปี 2023 จะนำ AI เข้าสู่ความตระหนักรู้ของสาธารณชนด้วยความก้าวหน้าของแชทบอทจาก OpenAI แต่ AI ก็ได้มีการพัฒนาอย่างเงียบๆ มานานหลายทศวรรษ รอคอยช่วงเวลาที่เหมาะสมที่จะเปล่งประกาย วันนี้ มันคือเทคโนโลยีที่แตกต่างไปอย่างสิ้นเชิง—มีความสามารถในการจำลอง สร้างสรรค์ วิเคราะห์ และแม้กระทั่งทำให้เป็นประชาธิปไตย โดยผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม

แต่ AI สามารถทำอะไรได้บ้าง และบริษัทต่างๆ ควรจะผสานรวมเข้ากับกลยุทธ์ของตนอย่างไร? เรามาเจาะลึกถึงศักยภาพ กรณีการใช้งาน และความท้าทายของ AI จากมุมมองเชิงกลยุทธ์ด้านไอทีกัน

พลังของ AI ในภาคส่วนต่างๆ

AI มีความสามารถในการแสดงผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง เช่น การจำลองความเป็นจริง (ผ่าน Deep Learning และ Reinforcement Learning) การสร้างเนื้อหาใหม่ (ด้วยโมเดลอย่าง GPT และ GANs) และการคาดการณ์ผลลัพธ์โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และความปลอดภัย ได้รับผลกระทบแล้ว:

ตัวอย่างเหล่านี้เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็งเท่านั้น ตั้งแต่ด้านอสังหาริมทรัพย์และการประกันภัยไปจนถึงการบริการลูกค้าและระบบกฎหมาย AI มีศักยภาพในการปฏิวัติเกือบทุกแง่มุมในชีวิตของเรา

บทบาทเชิงกลยุทธ์ของ AI: Digital Twins และประสิทธิภาพการดำเนินงาน

หนึ่งในการประยุกต์ใช้ AI ที่น่าสนใจที่สุดคือการสร้าง ดิจิทัลทวิน. ด้วยการจำลองความเป็นจริงด้วยข้อมูลการดำเนินงาน ธุรกิจต่างๆ สามารถสำรวจผลกระทบของ AI ได้อย่างปลอดภัยก่อนที่จะนำไปใช้งานในวงกว้าง Digital twins สามารถเป็นตัวแทนของนักบิน ผู้พิพากษา หรือแม้แต่ผู้ประเมินเครดิตดิจิทัล ซึ่งช่วยให้ธุรกิจลดความเสี่ยงและบูรณาการ AI เข้ากับการดำเนินงานได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป

เมื่อองค์กรต้องการเปิดรับ AI พวกเขาต้องพิจารณาคำถามต่างๆ เช่น “ซื้อ ใช้โอเพนซอร์ส หรือสร้างเอง?” และ “เราจะเสริมศักยภาพพนักงานปัจจุบันด้วยเครื่องมือ AI ได้อย่างไร?” สิ่งสำคัญคือต้องมองว่า AI เป็นวิธีการเสริมทักษะของมนุษย์ ไม่ใช่การแทนที่ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างที่ปรึกษาเสริมศักยภาพ (augmented advisors) ที่สนับสนุนการตัดสินใจโดยไม่สูญเสียความเป็นมนุษย์ไป

ความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัว จริยธรรม และกฎระเบียบ

มาพร้อมกับความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่ EU AI Actมีผลบังคับใช้ในปี 2024 โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับสิทธิและเสรีภาพขั้นพื้นฐาน องค์กรต่างๆ ต้องคิดเชิงรุกเกี่ยวกับอคติในแบบจำลอง AI ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และผลกระทบทางจริยธรรมของการใช้เทคโนโลยีดังกล่าว

พิจารณาการใช้ ข้อมูลสังเคราะห์ ที่สร้างโดย GANs เพื่อจัดการกับอคติ และใช้ประโยชน์จากเครื่องมือต่างๆ เช่น SHAP หรือ LIME เพื่อสร้างระบบ AI ที่สามารถอธิบายได้มากขึ้น เราต้องการ AI ที่สนับสนุนเป้าหมายและค่านิยมของมนุษย์ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่สามารถปรับปรุงชีวิตแทนที่จะเป็นอันตรายต่อชีวิต

เราจะก้าวต่อไปอย่างไร?

AI กำหนดวิธีการใช้ชีวิตและการทำงานของเราแล้ว จากข้อมูลของ Gartner หกในสิบเรื่องสำคัญ แนวโน้มเทคโนโลยีปี 2024 เกี่ยวข้องกับ AI Forrester คาดการณ์ว่าตลาด AI จะมีมูลค่า 227 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 องค์กรต่างๆ ต้องค้นหาวิธีนำ AI ออกจากห้องปฏิบัติการและนำไปประยุกต์ใช้ในกรณีใช้งานจริงได้แล้ว

อนาคตไม่ได้เกี่ยวกับการแทนที่มนุษย์ แต่เกี่ยวกับการสร้างโลกที่ AI ส่วนบุคคลทำงานร่วมกับ AI องค์กร, เสริมศักยภาพมนุษย์ และเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ วิสัยทัศน์ชัดเจน—เปิดรับ AI อย่างมีความรับผิดชอบและใช้ประโยชน์จากพลังของมันเพื่ออนาคตที่มีประสิทธิภาพและสมบูรณ์ยิ่งขึ้น

NetCare สามารถช่วยเหลือในเรื่องนี้ได้อย่างไร

NetCare ได้คิดค้นและพัฒนากลยุทธ์นี้ ก่อนที่บริษัทใหญ่ๆ อย่าง Oracle และ Microsoft จะคิดถึงแนวคิดนี้เสียอีก สิ่งนี้มอบความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในด้านความเร็ว แนวทาง และวิสัยทัศน์ในอนาคต

เป้าหมายที่ควรตั้ง

ในการนำ Digital Twin ไปใช้ สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและวัดผลได้ พิจารณาก้าวต่อไปนี้:

  1. การปรับปรุงกระบวนการ: มุ่งเน้นไปที่การระบุและกำจัดความไม่มีประสิทธิภาพในกระบวนการปัจจุบันของคุณผ่านการจำลองและการวิเคราะห์
  2. ส่งเสริมนวัตกรรม: ทดลองใช้กระบวนการหรือผลิตภัณฑ์ใหม่ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงก่อนนำไปใช้จริง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงและส่งเสริมนวัตกรรม
  3. การลดต้นทุน: ด้วยการปรับปรุงกระบวนการ คุณสามารถลดต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมากและเพิ่มผลผลิต
  4. การตัดสินใจที่ดีขึ้น: ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลซึ่งจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจของคุณ

ทำไมต้อง NetCare

NetCare สร้างความแตกต่างด้วยการผสมผสาน AI เข้ากับแนวทางที่มุ่งเน้นลูกค้าและความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้านไอที โดยมุ่งเน้นที่การนำเสนอโซลูชันที่ปรับให้เหมาะสมซึ่งตอบสนองความต้องการเฉพาะขององค์กรของคุณ การร่วมงานกับ NetCare ทำให้คุณมั่นใจได้ว่าโครงการริเริ่มด้าน AI ของคุณจะได้รับการวางแผนเชิงกลยุทธ์และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงที่ยั่งยืนและความได้เปรียบในการแข่งขัน

เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และยั่งยืนขึ้น ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ โค้ดที่ล้าสมัยอาจเป็นอุปสรรคต่อการสร้างสรรค์นวัตกรรมและการเติบโต โค้ดเดิม (Legacy code) มักถูกสร้างขึ้นจากการแก้ไข การแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้า และการอัปเดตมานานหลายทศวรรษ ซึ่งเคยใช้งานได้ แต่ปัจจุบันดูแลรักษายาก

โชคดีที่มีผู้เล่นรายใหม่ที่สามารถช่วยทีมพัฒนาปรับปรุงโค้ดเหล่านี้ให้ทันสมัยได้ นั่นคือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วย AI บริษัทต่างๆ สามารถทำความสะอาด จัดทำเอกสาร และแม้กระทั่งแปลงโค้ดเดิมให้เป็นภาษาโปรแกรมที่ทันสมัยได้รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และแม่นยำยิ่งขึ้น

ความยากลำบากของ Legacy Code

โค้ดเดิมที่เขียนด้วยภาษาที่ล้าสมัยหรือมีโครงสร้างที่ล้าสมัย ก่อให้เกิดความท้าทายหลายประการ:

  1. ความสามารถในการบำรุงรักษา: ระบบเก่ามักจะมีเอกสารประกอบที่ไม่ดี และต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการทำความเข้าใจว่าทุกอย่างทำงานอย่างไร
  2. หนี้ทางเทคนิค: โค้ดที่ล้าสมัยมักไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการขยายขนาดและความต้องการสมัยใหม่ เช่น คลาวด์ มือถือ หรือไมโครเซอร์วิส
  3. ความเสี่ยงที่จะล้มเหลว: ด้วยการอัปเดตหรือการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง ความเสี่ยงที่ระบบจะล้มเหลวจะเพิ่มขึ้น เพียงเพราะไม่มีใครรู้แน่ชัดว่าโครงสร้างเดิมเป็นอย่างไร

AI เร่งการเปลี่ยนแปลง Legacy Code ได้อย่างไร

  1. การวิเคราะห์โค้ดและข้อมูลเชิงลึก AI สามารถสแกนและวิเคราะห์โค้ดจำนวนมากในเวลาอันสั้น และให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับโครงสร้างและการพึ่งพากัน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลาของทีมพัฒนาไปหลายชั่วโมง แต่ยังช่วยให้รูปแบบโค้ดที่มักจะมองไม่เห็นปรากฏขึ้นอย่างรวดเร็ว เครื่องมือ AI สามารถสร้างรายงานอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้ทีมพัฒนาสามารถระบุหนี้ทางเทคนิคและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้
  2. เอกสารอัตโนมัติ หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการปรับปรุงโค้ดเดิมให้ทันสมัยคือการขาดเอกสารประกอบ AI สามารถสร้างเอกสารประกอบที่เข้าใจง่ายและสม่ำเสมอโดยอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์โค้ดและอธิบายฟังก์ชัน พารามิเตอร์ และการพึ่งพากัน สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจได้ทันทีว่าโค้ดบางส่วนทำอะไร โดยไม่ต้องเสียเวลาค้นหาโค้ดเบสทั้งหมด
  3. การปรับโครงสร้างและการเพิ่มประสิทธิภาพ AI สามารถช่วยทำความสะอาดโค้ดเดิมได้โดยการระบุและปรับโครงสร้างรูปแบบและโครงสร้างที่ไม่มีประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่า AI สามารถเขียนโค้ดที่ซ้ำซ้อนและซ้ำซ้อนใหม่ ลบการพึ่งพาที่ไม่จำเป็น และแทนที่ไวยากรณ์ที่ล้าสมัย สิ่งนี้นำไปสู่โค้ดเบสที่สะอาดและเป็นระเบียบมากขึ้น ซึ่งมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดน้อยลงและบำรุงรักษาง่ายขึ้น
  4. การแปลงภาษาอัตโนมัติ สำหรับหลายบริษัท การเปลี่ยนไปใช้ภาษาโปรแกรมที่ทันสมัยขึ้นเป็นสิ่งที่พึงปรารถนา แต่ก็เป็นเรื่องที่ซับซ้อน เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถแปลโค้ดที่ล้าสมัยเป็นภาษาที่ทันสมัย เช่น Python, JavaScript หรือ Rust และยังแทนที่ API และไลบรารีด้วยทางเลือกที่ทันสมัย สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้โค้ดเบสปัจจุบันต่อไปได้ ในขณะที่เปลี่ยนไปใช้ภาษาโปรแกรมใหม่ที่ยืดหยุ่นกว่า ซึ่งให้การสนับสนุนที่ดีกว่าสำหรับเทคโนโลยีสมัยใหม่

ประโยชน์ของ AI สำหรับการปรับปรุงโค้ดให้ทันสมัย

จากระบบเดิมสู่อนาคต

การปรับปรุงโค้ดเดิมให้ทันสมัยด้วย AI ไม่เพียงแต่มอบโอกาสให้บริษัทต่างๆ ได้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่ๆ เท่านั้น แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงและประหยัดค่าใช้จ่ายอีกด้วย ด้วย AI เป็นไปได้ที่จะเปลี่ยนแปลงฐานโค้ดเดิมทีละขั้นตอนไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่ทันสมัยและพร้อมสำหรับอนาคต โดยไม่สูญเสียฟังก์ชันการทำงานพื้นฐาน

ในโลกที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว บริษัทต่างๆ สามารถสร้างความได้เปรียบที่มีคุณค่าผ่าน AI โดยการปรับปรุงโค้ดที่ล้าสมัยและวางตำแหน่งตนเองให้เป็นผู้เล่นที่มีนวัตกรรมในสาขาของตน การปรับปรุงโค้ดเดิมให้ทันสมัยในขณะนี้ไม่เพียงแต่เป็นไปได้ แต่ยังคุ้มค่าและประหยัดเวลาอีกด้วย

ต้องการความช่วยเหลือในการฝึกสอนและนำ AI มาใช้เพื่อปรับปรุงโค้ดเดิมให้ทันสมัยหรือไม่? กรอกแบบฟอร์มติดต่อ แล้วฉันยินดีที่จะอธิบายเพิ่มเติม โดยเฉลี่ยแล้ว กระบวนการปรับปรุงให้ทันสมัยด้วย AI เร็วกว่าการไม่ใช้ AI ถึง 5 เท่า ซึ่งเหนือกว่าแพลตฟอร์ม no-code อย่างมาก

ลิงก์ที่เกี่ยวข้องและข้อมูลเพิ่มเติม

  1. “Generative AI for Legacy Code Modernization: Guide” – บทความนี้กล่าวถึงวิธีการที่ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถแปล ปรับปรุง และสร้างโค้ดเดิม (legacy code) โดยมีประโยชน์ เช่น การทำงานเสร็จเร็วขึ้น 55% และลดข้อผิดพลาด Laminar
  2. “การผสานรวม AI สำหรับการวิเคราะห์โค้ดเดิมและการสร้างเอกสารประกอบ” – บทความนี้กล่าวถึงวิธีที่ AI สามารถช่วยในการวิเคราะห์และจัดทำเอกสารโค้ดเดิม ทำให้ผู้พัฒนามีประสิทธิภาพมากขึ้น พันธมิตร
  3. “การจัดการโค้ดเดิม: แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและ AI” – บทความนี้กล่าวถึงบทบาทของ AI ในการจัดการและปรับปรุงโค้ดเดิม โดยเน้นที่ศักยภาพของ AI เชิงสร้างสรรค์ Smals Research
  4. “AI ในการปรับปรุงแอปพลิเคชันเดิมให้ทันสมัย: โอกาสและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด” – บทความนี้สำรวจว่า AI สามารถมีส่วนช่วยในการปรับปรุงแอปพลิเคชันเดิมได้อย่างไร โดยเน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้นและการรวม AI เข้าไปด้วย Zero One Consulting
หุ่นยนต์ AI