การฝึกอบรมการใช้ AI ในธุรกิจ

For Your Business

ธุรกิจที่เหมาะสมและช่วงเวลาที่ควรเริ่ม

เหมาะกับบริษัทที่ทดลองใช้ Generative AI เตรียมวางวิธีใช้ในแผนก หรือพัฒนาบุคลากรแกนนำ พนักงานทั่วไปเริ่มจากสรุปข้อมูล แบบฟอร์ม และเอกสาร ผู้บริหารเน้นวัตถุประสงค์ ต้นทุน และการประเมินผลงาน ส่วนทีมไอทีและกระบวนการเรียนเรื่องฐานความรู้ การเชื่อมระบบ และสิทธิ์เข้าถึงได้

จัดอบรมก่อนซื้อเครื่องมือ ระหว่างทดลอง หรือก่อนขยายการใช้ได้ แต่ละบทบาทไม่จำเป็นต้องใช้บทเรียนเดียวกัน ให้กำหนดงานที่ต้องทำได้หลังอบรมก่อนเลือกระดับการฝึก

The Challenge

ปัญหาที่ธุรกิจพบบ่อย

เขียนพรอมต์ได้ไม่ได้แปลว่าตรวจคำตอบได้ แหล่งอ้างอิงที่ไม่มีจริง วันที่หรือตัวเลขที่ถูกเปลี่ยน และเงื่อนไขที่ตกหล่นอาจทำให้เนื้อหาดูครบแต่ใช้ไม่ได้ จึงต้องฝึกกับโจทย์ที่มีคำตอบหรือหลักฐานตรวจสอบได้ ให้ผู้เรียนหาข้อผิดพลาดเอง

อีกปัญหาคือเครื่องมือในห้องเรียนต่างจากของบริษัท หากไม่ตรวจสิทธิ์บัญชี ฟังก์ชัน และกฎใช้ข้อมูลก่อน ผู้เรียนอาจทำซ้ำที่งานไม่ได้ การฝึกขั้นสูงควรอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้และระบุจุดที่ต้องให้คนตรวจ

Our Approach

แนวทางและข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์และการออกแบบพรอมต์

ฝึกระบุงาน บริบท ขอบเขตข้อมูลนำเข้า และรูปแบบผลลัพธ์ เปรียบเทียบคำสั่งต่างกันด้วยกรณีเดียวกัน เน้นอธิบายงานให้ชัดและกำหนดเกณฑ์เสร็จที่ตรวจได้

เอกสารและการจัดระเบียบข้อมูลของแผนก

ฝึกสรุป จัดหมวด เปรียบเทียบ และร่างเนื้อหาตามงานธุรการ ธุรกิจ หรือโครงการ ตรวจตัวเลข วันที่ และแหล่งอ้างอิงทีละรายการ เพื่อหาเนื้อหาที่โมเดลเติมขึ้นเอง

ฐานความรู้และการประยุกต์ใช้กระบวนการ

แนะนำการค้นเอกสารและสร้างคำตอบด้วย RAG ตามพื้นฐานผู้เรียน รวมถึงการใช้เครื่องมือและสิทธิ์ทำงานของระบบอัตโนมัติกับ AI Agent แม้ค้นข้อมูลพบก็ยังตอบผิดได้ ต้องตรวจแหล่งที่มา เนื้อหา และความเป็นปัจจุบัน

การใช้ข้อมูลและการตรวจโดยคน

ฝึกแยกข้อมูลที่ป้อนได้ จัดการข้อมูลอ่อนไหว และกำหนดจุดให้คนตรวจ วิธีจัดการความเสี่ยงไม่ผูกกับแบรนด์ ส่วนการเก็บข้อมูล การนำไปฝึกโมเดล และฟังก์ชันบัญชีต้องตรวจตามเครื่องมือและการตั้งค่าบริษัท

Preparation

บริษัทต้องเตรียมเอกสารอะไรบ้าง?

• ผู้เรียนและงาน: แผนก บทบาท ประสบการณ์ใช้เครื่องมือ และงานที่ต้องการปรับปรุง
• เครื่องมือและบัญชี: แพลตฟอร์มที่มีให้เลือก แผนการอนุญาต ข้อจํากัดเครือข่าย และอุปกรณ์ปฏิบัติการ
• สื่อการฝึกซ้อม: กรณีจําลองหรือเอกสารที่มีสิทธิ์การใช้งานยืนยันและปกปิดอย่างถูกต้อง
• การจัดหลักสูตร: จำนวนผู้เรียน เวลา การเรียนในสถานที่หรือออนไลน์ และวิธีประเมินผลงาน

Project Planning

การประเมินเวลาและค่าใช้จ่าย

ประเมินตามความลึกของเนื้อหา สัดส่วนฝึกปฏิบัติ จำนวนผู้เรียน และการปรับกรณีให้เหมาะกับองค์กร การใช้พื้นฐานกับการพัฒนา API, RAG หรือระบบอัตโนมัติต้องใช้พื้นฐานและเวลาเตรียมต่างกัน จึงต้องยืนยันก่อนเรียน

แยกค่าสมาชิกเครื่องมือ ค่าใช้งาน การพัฒนาระบบใช้งานจริง และการดูแลหลังอบรม หลักสูตรครอบคลุมการเรียนและฝึก หากนำผลงานฝึกไปใช้ในงานจริง ต้องตกลงการทดสอบ สิทธิ์ และการส่งต่องานเพิ่ม