บริการหลัก · ตัวแทนนำ AX มาใช้

Ganabasaha ออกแบบและดำเนินการนำ AX มาใช้แทนคุณ

มากกว่าแค่การนำเครื่องมือมาใช้ คือการออกแบบวิธีการทำงานขององค์กรใหม่โดยมี AI เป็นศูนย์กลาง — บริการตัวแทนนำ AX (AI Transformation) ที่ Ganabasaha รับผิดชอบดูแลทุกขั้นตอน ตั้งแต่การวินิจฉัย, การอบรม, PoC, Pipeline, การจัดการข้อมูล ไปจนถึงการส่งมอบงาน

อบรมการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ภายในองค์กร ออกแบบและดำเนินการ PoC 90 วัน Data Internalization · สร้างระบบ RAG Multi-Agent Workflow

ไลน์อัปบริการ AX ของ Ganabasaha

ตั้งแต่การวินิจฉัยไปจนถึงการส่งมอบสู่การใช้งานจริง — ให้บริการครบทั้ง 7 ด้านที่จำเป็นสำหรับการนำ AX มาใช้ในองค์กรโดยพาร์ทเนอร์เพียงรายเดียว

01

ที่ปรึกษาการวินิจฉัย AX

วินิจฉัยความพร้อมขององค์กร รายการงาน และโอกาสในการทำระบบอัตโนมัติอย่างเป็นรูปธรรม

02

การอบรมการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ภายในองค์กร

เสริมสร้างทักษะพนักงานตั้งแต่ความรู้พื้นฐานด้าน AI ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ตามสายงาน

03

ออกแบบและดำเนินการ PoC 90 วัน

ทดสอบในสเกลเล็กด้วยรอบเวลาทุก 2 สัปดาห์เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้

04

การสร้าง Pipeline อัตโนมัติ

ออกแบบขั้นตอนการทำงานที่เชื่อมต่อกันตั้งแต่บันทึกการประชุม การวิจัย การเขียน ไปจนถึงการทำภาพข้อมูล

05

การทำให้ข้อมูลเป็นภายใน · RAG

เปลี่ยนความรู้เฉพาะตัวให้เป็นระบบ และเชื่อมต่อกฎระเบียบภายในกับข้อมูลในอดีตเข้ากับ AI

06

Multi-Agent Workflow

ออกแบบขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติที่สามารถมอบหมายงานได้ทั้งกระบวนการ

07

การส่งมอบสู่การใช้งานจริง · การสร้างมาตรฐาน

เปลี่ยนรูปแบบที่ผ่านการทดสอบแล้วให้เป็นสินทรัพย์ขององค์กรและถ่ายโอนทักษะการใช้งาน

01 · AX คืออะไร

AX ในนิยามของ Ganabasaha

AX (AI Transformation) คือการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการออกแบบวิธีการทำงานขององค์กรใหม่โดยเน้น AI เป็นศูนย์กลาง โดยนำ AI มาประยุกต์ใช้ในกระบวนการทำงาน การตัดสินใจ และประสบการณ์ลูกค้าในทุกมิติ Ganabasaha จะเป็นผู้ดำเนินการปรับเปลี่ยนโครงสร้างนี้แทนลูกค้าของคุณ

มากกว่าแค่การนำเครื่องมือมาใช้

การสมัครสมาชิก ChatGPT เป็นเพียง "การใช้งาน AI" แต่ Ganabasaha จะออกแบบกระแสการทำงานและโครงสร้างการตัดสินใจใหม่ให้เป็นศูนย์กลางของ AI

เพิ่มความฉลาดให้กระบวนการ

รวม AI ที่ช่วยในการวิเคราะห์ เสนอแนะ และตัดสินใจเข้ากับเวิร์กโฟลว์ เพื่อยกระดับให้เป็นส่วนสำคัญของการทำงานร่วมกับมนุษย์

การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการดำเนินงาน

เหนือกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ คือการเปลี่ยนไปสู่โครงสร้างการดำเนินงานและโมเดลธุรกิจใหม่ — องค์กรที่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สูงขึ้นด้วยจำนวนบุคลากรเท่าเดิม

DX และ AX ต่างกัน — ดังนั้นแนวทางจึงต้องต่างกัน

“"DX คือการทำงานอัตโนมัติ (Automation), AX คือการทำงานอย่างอิสระ (Autonomy)" — Satya Nadella, CEO ของ Microsoft”

DX · การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล

อนาล็อก → ดิจิทัล · อัตโนมัติ

  • เปลี่ยนเอกสารกระดาษเป็นเอกสารอิเล็กทรอนิกส์
  • ย้ายงานที่ทำด้วยมือไปสู่ระบบหรือ SaaS
  • มนุษย์ควบคุมระบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
  • เครื่องมือเสริมที่ทำงานตามกฎที่กำหนด
  • เช่น การสั่งอาหารผ่านตู้คีออส

AX · การเปลี่ยนผ่านสู่ AI

ดิจิทัล → อัจฉริยะ · อิสระ

  • AI วิเคราะห์และเสนอแนะข้อมูลด้วยตนเอง
  • เรียนรู้ความรู้เฉพาะทางเพื่อสร้างแชทบอทผู้เชี่ยวชาญ
  • AI ช่วยตัดสินใจและทำงานร่วมกับมนุษย์
  • เข้าใจบริบทและสร้างผลลัพธ์ตามเป้าหมาย
  • เช่น แนะนำเมนูจากประวัติการสั่งซื้อและสภาพอากาศ

แนวโน้มและความเป็นจริงของตลาด AX

2010s

Big Data · Cloud

การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล

2015~

DX การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล

การแปลงกระบวนการเป็นดิจิทัล

2022

การปรากฏของ ChatGPT

เริ่มต้นยุค Generative AI

2024~

AX การเปลี่ยนผ่านสู่ AI

การเพิ่มความฉลาดในการดำเนินงานขององค์กร

4.4 พันล้าน $
ศักยภาพการผลิตระดับโลกที่ AI จะสร้างขึ้น
McKinsey, 2025
78 %
สัดส่วนองค์กรที่ใช้ AI ในอย่างน้อย 1 งาน
Stanford HAI, 2025
< 1 %
สัดส่วนของ "องค์กรอัจฉริยะ" ที่บูรณาการ AI อย่างเต็มรูปแบบ
McKinsey, 2025
02 · เฟรมเวิร์กการวินิจฉัยของ Ganabasaha

องค์กรของคุณอยู่ในขั้นตอนใดในขณะนี้

Ganabasaha จะทำการวินิจฉัยตำแหน่งปัจจุบันขององค์กรคุณอย่างเป็นรูปธรรมด้วยโมเดลความพร้อม AX 4 ขั้นตอนในการประชุมครั้งแรก เนื่องจากการนำมาใช้ที่ไม่เหมาะสมกับระดับขององค์กรจะทำให้ค่าใช้จ่ายสูงขึ้นโดยไม่เกิดผลลัพธ์

STAGE 1

การใช้เครื่องมือ

ขั้นตอนที่บุคคลใช้งาน Generative AI ด้วยความอยากรู้อยากเห็น มีเพียงส่วนน้อยที่ใช้เป็นและเพิ่มผลิตภาพได้

STAGE 2

การทำงานอัตโนมัติ

กำจัดงานที่ทำซ้ำด้วย VBA, Python หรือ RPA แต่ยังคงต้องพึ่งพาบุคลากรเฉพาะทางสูง

STAGE 3

การรวมข้อมูลภายใน

รวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายและผสานความฉลาดด้วย AI API เริ่มต้นการสร้างสินทรัพย์ขององค์กร

STAGE 4

การออกแบบบริบท

สามารถมอบหมายงานทั้งหมดให้กับ Multi-Agent ได้ เป็นขั้นตอนที่วิธีการทำงานถูกปรับเปลี่ยนใหม่โดยสิ้นเชิง

องค์กรส่วนใหญ่หยุดอยู่ที่ระดับ 1-2 หากติดอยู่ในโครงสร้างที่ "คนส่วนน้อยที่ใช้ AI เก่งจัดการแทนคนอื่น" เครื่องมือจะถูกนำมาใช้แต่กระบวนการทำงานยังเหมือนเดิม Ganabasaha จะช่วยยกระดับคุณสู่ขั้นตอนถัดไป
03 · ทำไมต้องมีตัวแทนผู้เชี่ยวชาญ

95% ของการนำ AX มาใช้ไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง

AI มีโครงสร้างที่ยิ่งใช้ยิ่งเกิดค่าใช้จ่าย คุณต้องรู้เหตุผลที่ความพยายามด้วยตนเองส่วนใหญ่ล้มเหลวเพื่อที่จะก้าวข้ามมันไปได้ — Ganabasaha มีประสบการณ์ในการหลีกเลี่ยงกับดักเหล่านี้เป็นสินทรัพย์สำคัญ

กำแพงของโมเดลรายได้

ความพยายามใช้ AI เพื่อสร้างรายได้ใหม่ส่วนใหญ่ไม่ส่งผลต่อกำไรขาดทุน (P&L) อย่างมีนัยสำคัญ งบประมาณมักไปหนักที่การขายและการตลาด แต่ ROI จริงๆ เกิดขึ้นในส่วนงานสนับสนุน — เราเริ่มจากความเข้าใจในจุดนี้

กำแพงของโครงสร้างต้นทุน

ค่า Token และการประมวลผลจะแปรผันตามปริมาณการใช้งาน หากไม่เลือกเฉพาะงานที่ "ค่าใช้จ่าย AI < ผลลัพธ์ที่ลดได้" มาทำระบบอัตโนมัติ แม้ยอดขายจะเพิ่มขึ้นแต่กำไรก็จะไม่ตามมา

ผลลัพธ์ของโครงการนำร่อง Generative AI ในองค์กร
95%
แทบไม่มีผลกระทบที่วัดผลได้ต่อกำไรขาดทุน (P&L)
5%
สามารถบรรลุ "การเติบโตของรายได้อย่างรวดเร็ว"
MIT NANDA · The GenAI Divide: State of AI in Business, 2025

คำถามเริ่มต้นของ Ganabasaha แตกต่างออกไป — ไม่ใช่ "จะทำเงินได้เท่าไหร่จาก AI?" แต่เป็น "จะลดต้นทุนส่วนไหน และให้คนไปโฟกัสกับอะไร?"

คำมั่นสัญญาหลักของบริการ AX จาก Ganabasaha

เราไม่ได้สัญญาว่าจะ "ทำให้คุณหาเงินได้มากขึ้นด้วย AI" แต่เราจะช่วยลดต้นทุนและคืนเวลาของบุคลากรให้ไปทำงานที่มีคุณค่ามากขึ้น — นี่คือ ROI ที่ชัดเจนและวัดผลได้มากที่สุด

ลดต้นทุนของคุณ

  • ประหยัดเวลาและค่าแรงด้วยการเปลี่ยนงานซ้ำซ้อนและงานจุกจิกให้เป็นอัตโนมัติ
  • คัดเลือกเฉพาะงานที่ "ต้นทุน AI < ผลลัพธ์ที่ลดได้"
  • ROI ที่วัดผลได้ทันทีโดยเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบหลังบ้าน

ให้คนทำงานที่มีคุณค่ามากขึ้น

  • AI จัดการร่างเนื้อหาและงานซ้ำซ้อน ส่วนคนจัดการการตัดสินใจ ความคิดสร้างสรรค์ ความสัมพันธ์ และกลยุทธ์
  • จัดสรรเวลาที่ได้คืนจากงานจุกจิกไปสู่ภารกิจที่มีมูลค่าสูง
  • ออกแบบโครงสร้างองค์กรเพื่อให้ทีมเดิมสร้างผลลัพธ์ที่สูงขึ้น
ก่อนและหลังใช้ Ganabasaha — การใช้เวลาของบุคลากร
งานซ้ำซ้อน/จุกจิก งานที่มีคุณค่า
เป้าหมาย (แนวคิด)
ก่อนเริ่ม
65%
35%
หลังเริ่ม
30%
70%
04 · หลักการทำงานของ Ganabasaha

4 หลักการที่เรายึดถือในโปรเจกต์ AX

หลักการในการสร้างผลลัพธ์ที่สรุปโดยนักพัฒนาอาวุโสและนักวางแผนที่มีประสบการณ์กว่า 15 ปี ในโปรเจกต์ AX

เน้นงานนำร่องเดี่ยวเป็นอันดับแรก

เราไม่ตั้งเป้าหมายที่การทำระบบอัตโนมัติทั้งองค์กรในทันที แต่จะเริ่มจากการทดสอบกับงานเดียวที่มีผลลัพธ์เร็วและมีความซับซ้อนต่ำก่อนขยายผลต่อไป

ตัวอย่าง: บันทึกการประชุม, ร่างรายงานประจำสัปดาห์

ตั้งเป้าหมายที่วัดผลได้

เราไม่สร้างผลลัพธ์ที่คลุมเครืออย่าง "นำ AI มาใช้แล้ว" แต่จะตกลง KPI ที่ยืนยันด้วยตัวเลขได้ก่อนเริ่มโปรเจกต์

เช่น: ลดเวลาการร่างเอกสารลง 50%

ตรวจสอบในรอบ 2 สัปดาห์

การทดลองที่ตรวจสอบทุก 2 สัปดาห์สร้างความเร็วได้มากกว่าแผนงานระยะเวลา 2 เดือน เราใช้รอบสั้นๆ คือ PoC → ตรวจสอบ → ขยายผล

รูปแบบ: PoC 2 สัปดาห์ → ตรวจสอบ → ขยายผล

คัดเลือกผู้สมัครก่อน

ไม่ใช่ทุกงานที่ทำซ้ำจะสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ทั้งหมด เราจะคัดเลือก "งานที่สามารถทำเป็นอัตโนมัติได้" ผ่านการวินิจฉัย และเริ่มจากงานที่มีความเสี่ยงต่ำก่อน

จัดลำดับความสำคัญหลังการวินิจฉัยความเสี่ยง

การจำแนกประเภทงานจากการประชุมเชิงปฏิบัติการ (Workshop)

ในการประชุมวินิจฉัยขั้นที่ 1 ของ Ganabasaha เราจะรวบรวมงานที่ทำซ้ำของแต่ละแผนก (ชื่อโครงการ·ผู้รับผิดชอบ·ความถี่·เวลาที่ใช้·เครื่องมือ·ผลลัพธ์) และจัดทำรายการแบ่งเป็น 3 หมวดหมู่

เริ่ม Pilot ได้ทันที

งานที่มีรูปแบบชัดเจน ทำซ้ำ และมีความเสี่ยงต่ำ เริ่มดำเนินการ PoC ได้ทันที

การป้อนข้อมูล · การแยกประเภทเอกสาร · บันทึกการประชุม · รายงานประจำ

ทำให้เป็นมาตรฐานก่อนแล้วจึงอัตโนมัติ

งานที่แต่ละคนมีวิธีการจัดการต่างกัน ต้องปรับมาตรฐานให้ตรงกันและจัดทำเป็นคู่มือมาตรฐานก่อนจึงจะเริ่มระบบอัตโนมัติ

การตอบกลับลูกค้า · การตรวจสอบใบเสนอราคา · กรอบการวิเคราะห์

แนะนำให้ใช้การตัดสินใจโดยมนุษย์

งานที่มีผลกระทบสูงหากเกิดความผิดพลาด เช่น ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือการตัดสินใจมูลค่าสูง AI จะเป็นเพียงผู้ช่วย แต่การตัดสินใจสุดท้ายต้องเป็นของมนุษย์ — ไม่รวมอยู่ในคำแนะนำให้ทำอัตโนมัติ

การเบิกจ่ายงบประมาณ · การตรวจสอบสัญญา · การจัดการข้อมูลส่วนบุคคล

05 · การอบรมการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ภายในองค์กร

โมดูลการอบรม ① เวิร์กชอปวินิจฉัยการทำงานของพนักงาน

"งานที่คุณกำลังทำด้วยมืออยู่ในตอนนี้ สามารถเปลี่ยนเป็นโปรแกรมได้ทุกเมื่อ"

จุดเริ่มต้นของการอบรมโดย Ganabasaha คือความตระหนักรู้นี้ การเปลี่ยนงานที่พนักงานต้องทำซ้ำๆ ทุกวันให้เป็น AI จะสร้างความรู้สึกถึงประสิทธิภาพว่า "งานของฉันก็ดีขึ้นได้" และความรู้สึกนี้จะกลายเป็นแรงขับเคลื่อนที่ขยายไปสู่ทั้งองค์กร

1

วินิจฉัยการใช้เวลา

ในขั้นตอนแรกของเวิร์กชอป พนักงานจะบันทึกเวลาการทำงานของตนเองเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ โดยเทรนเนอร์ของ Ganabasaha จะจัดเตรียมเทมเพลตการวินิจฉัยและการโค้ชให้

2

ระบุงานที่เป็นคอขวด

ร่วมกันระบุ "งานที่เป็นคอขัด" ซึ่งเป็นงานที่ทำซ้ำๆ น่าเบื่อ และกินเวลามาก เมื่อเห็นรูปแบบของแต่ละแผนกแล้ว จะนำไปเชื่อมโยงกับผู้สมัคร PoC

3

วิเคราะห์จุดที่สามารถใช้ AI ได้

ระบุส่วนงานในกลุ่มคอขัดที่ AI สามารถสร้างร่างแรกหรือทำให้เป็นอัตโนมัติได้ รวมถึงเซสชัน Hands-on ที่ให้พนักงานลองลงมือทำด้วยตนเอง

โมดูลการอบรม ② หลักสูตรการใช้ AI ตามสายงาน

วางแผน · กลยุทธ์

สรุปผลการวิจัยตลาด, ร่างเอกสารโครงการ, จัดระเบียบข้อมูลคู่แข่ง, ระดมความคิด

การตลาด

สร้างเนื้อหาและคำโฆษณา, สรุปข้อมูลประสิทธิภาพ, สร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคลให้ลูกค้าโดยอัตโนมัติ

การขาย

วิจัยลูกค้า, จัดระเบียบข้อมูล CRM, เขียนอีเมลติดตามผล, เสนอลำดับความสำคัญในการตอบกลับ

สนับสนุนการบริหาร

เขียนอีเมล·เอกสาร, สรุปรายงานการประชุม, ใช้แชทบอท (RAG) ตอบคำถามเกี่ยวกับกฎระเบียบ

การเงิน · บัญชี

สร้างร่างรายงาน, จับคู่หลักฐาน, รวบรวมและสรุปข้อมูลตลาดภายนอกเพื่อการคาดการณ์

พัฒนา · บริหารจัดการ

코드 리뷰 초안, 반복 스크립트 생성, 로그 분석, 문서화 자동화

โมดูลการเรียนรู้ ③ ฝึกปฏิบัติการออกแบบ Pipeline เครื่องมือ

ส่งต่อทักษะการออกแบบที่เชื่อมโยงขั้นตอนต่างๆ มากกว่าแค่การใช้เครื่องมือเดียว เราจะฝึกปฏิบัติการย่อกระบวนการทำงานจาก 10 ชั่วโมงให้เหลือไม่ถึง 1 ชั่วโมง โดยอิงตามรูปแบบที่ Ganabasaha รับรองแล้ว

บันทึกการประชุม

แปลงเสียงเป็นข้อความ จัดระเบียบและสรุปอัตโนมัติ

การวิจัย

รวบรวมข้อมูล · สรุปประเด็นสำคัญ

การเขียน

สร้างร่างรายงานและเอกสาร

การทำให้เห็นภาพ

อัตโนมัติสไลด์และแผนภูมิ

การอบรมของ Ganabasaha เริ่มต้นจากความรู้ด้าน AI (หลักการทำงาน เช่น โทเคน, Context Window) เพราะคุณต้องเข้าใจว่า "ทำไมและอย่างไร" ถึงจะสามารถออกแบบเครื่องมือให้เป็นไปป์ไลน์ได้

06 · กระบวนการนำเข้า

กระบวนการนำ Ganabasaha AX มาใช้ 5 ขั้นตอน

1

รายการงาน

รวบรวมงานที่ทำซ้ำในแต่ละแผนกพร้อมความถี่และเวลาที่ใช้จากการเวิร์กชอปวินิจฉัย

2

우선순위 선정

효과 크고 리스크 낮은 단일 업무를 첫 파일럿으로 함께 선정

3

โครงการนำร่อง (PoC)

ทดลองในสเกลเล็กทุก 2 สัปดาห์และตรวจสอบผลลัพธ์ที่วัดผลได้ร่วมกัน

4

การทำให้เป็นมาตรฐาน

สรุปเกณฑ์ความสำเร็จ, การไหลของข้อมูล และโครงสร้างความรับผิดชอบเพื่อจัดทำเป็นคู่มือภายใน

5

การขยายผล · การส่งต่อ

ขยายรูปแบบที่ผ่านการตรวจสอบแล้วไปยังงานหรือทีมอื่น และส่งต่อทักษะการดำเนินงานภายใน

ดำเนินการ Go / No-Go Gate ในทุกขั้นตอนสิ้นสุด เพื่อตัดสินใจร่วมกันอย่างเป็นกลางว่าจะไปต่อหรือไม่หลังจากตรวจสอบผลลัพธ์ — ควบคุมความเสี่ยงในแต่ละขั้นตอน

ออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่ — โดย Ganabasaha

การเปลี่ยนผ่านของเวิร์กโฟลว์

ก่อนเริ่มใช้งาน

คนดำเนินการเอง → AI ช่วยสนับสนุน

หลังเริ่มใช้งาน

AI สร้างร่างแรก → คนตรวจสอบและตัดสินใจ

หัวใจสำคัญคือการออกแบบบทบาทใหม่ให้ชัดเจนว่า "ใครทำอะไร และคนต้องเข้ามาแทรกแซงเมื่อไหร่" Ganabasaha จะช่วยออกแบบเมทริกซ์บทบาทของแต่ละแผนกให้คุณ

ทำให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน — เราสร้างให้คุณ

  • ดึงความรู้ในหัวของพนักงานออกมาผ่านการสัมภาษณ์และจัดทำเป็นเอกสาร
  • รวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายมาไว้ที่เดียวเพื่อจัดการให้ทันสมัยและสอดคล้องกัน
  • เชื่อมต่อกฎระเบียบภายในและข้อมูลในอดีตเข้ากับ AI ด้วย RAG
  • แชทบอทภายในองค์กรที่ให้คำตอบตาม "บริบทขององค์กรเรา" ไม่ใช่แค่คำตอบทั่วไป

คุณกำลังประสบปัญหาเหล่านี้อยู่หรือไม่?

“"อบรม AI และนำเครื่องมือมาใช้แล้ว แต่กลับไม่รู้สึกว่าองค์กรเปลี่ยนไปเลย" — นี่คือสิ่งที่เราได้ยินบ่อยที่สุด สาเหตุมักจะคล้ายกัน และ Ganabasaha พร้อมแก้ไขให้ทั้งหมด”

AI อยู่แค่ในแชทส่วนตัว

AI ไม่ได้ถูกรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ขององค์กร แต่ปรากฏอยู่แค่ในหน้า ChatGPT ของพนักงานแต่ละคนเท่านั้น

Ganabasaha ออกแบบใหม่ให้เป็นกระบวนการทำงานระดับทีม

พึ่งพาเพียงผู้ใช้ที่เชี่ยวชาญจำนวนน้อย

โครงสร้างที่ต้องพึ่งพาคนเก่งไม่กี่คนเพื่อจัดการคำขอทั้งหมด ทำให้เกิดการพึ่งพาบุคลากรเฉพาะกลุ่มมากเกินไป

มาตรฐานทักษะและขยายผลทั่วทั้งองค์กรด้วยโปรแกรมฝึกอบรมของ Ganabasaha

ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายที่

ข้อมูลถูกแยกกระจายอยู่ในเครื่องมือและเอกสารต่างๆ ทำให้ AI ไม่สามารถเชื่อมโยงกับบริบทขององค์กรได้

บริการรวมข้อมูลภายในและสร้างระบบ RAG โดย Ganabasaha

ไม่มีบุคลากรดูแลหลังจบการให้คำปรึกษาภายนอก

สถานการณ์ที่เมื่อที่ปรึกษาสร้างระบบเสร็จแล้วจากไป จะไม่มีใครคอยดูแลหรือพัฒนาต่อหลังจากผ่านไป 6 เดือน

Ganabasaha รับผิดชอบตั้งแต่การส่งมอบงานจนถึงการถ่ายทอดทักษะ

07 · กำหนดการนำมาตรฐานมาใช้

กระบวนการมาตรฐาน 90 วันในการนำ AX ของ Ganabasaha มาใช้

1 – สัปดาห์ที่ 4
สังเกตการณ์ & เลือก
  • 1เวิร์กชอปวินิจฉัยการใช้เวลาของพนักงาน
  • 2จัดทำรายการงานที่ทำซ้ำในแต่ละแผนก
  • 3คัดเลือกงาน PoC แรก 1 รายการร่วมกัน
  • 4ตกลง KPI ที่วัดผลได้
สัปดาห์ที่ 5 – 8
ทดลอง & ตรวจสอบ
  • 1นำเครื่องมือ AI มาใช้เพื่อทำให้ PoC เป็นอัตโนมัติ
  • 2วัดผลและรายงานผลในรอบ 2 สัปดาห์
  • 3ตรวจสอบร่วมกันที่จุดตัดสิน Go/No-Go
  • 4จัดทำเอกสารเกณฑ์ความสำเร็จและลำดับข้อมูล
สัปดาห์ที่ 9 – 12
ทำให้เป็นมาตรฐาน & ส่งมอบการดำเนินงาน
  • 1สรุปรูปแบบที่ผ่านการตรวจสอบให้เป็นมาตรฐานภายใน
  • 2เริ่มดำเนินการรวมข้อมูลและนำเข้าสู่ระบบอย่างเต็มตัว
  • 3ขยายผลไปยังงานหรือทีมอื่น
  • 4ส่งมอบผู้รับผิดชอบและถ่ายทอดทักษะ

AX ไม่ได้สำเร็จเพียงแค่การอนุมัติครั้งเดียว

ศักยภาพของพนักงาน

ยกระดับทักษะการใช้ AI ของพนักงานผ่านเวิร์กชอปการวินิจฉัยและหลักสูตรแบบโมดูลาร์

กระบวนการ

ทำให้รูปแบบที่ผ่านการทดสอบขนาดเล็ก (PoC) เป็นมาตรฐาน และสะสมเป็นสินทรัพย์ขององค์กรพร้อมกับข้อมูล

ก่อนการดำเนินงานจริง

เราไม่ทิ้งคุณหลังจบการให้คำปรึกษา แต่จะถ่ายทอดทักษะให้บุคลากรภายในเพื่อให้สามารถดำเนินการได้ด้วยตนเอง

สะสมความสำเร็จไปทีละงาน ทีละไตรมาส ร่วมกับ Ganabasaha

Ganabasaha พร้อมร่วมกำหนดจุดเริ่มต้น AX ให้กับบริษัทของคุณ

ตั้งแต่เวิร์กช็อปวินิจฉัย, การอบรม AI ภายใน, การออกแบบ PoC, การสร้าง Pipeline อัตโนมัติ, การทำให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน ไปจนถึงการส่งมอบการดำเนินงาน — เราดูแลให้ทั้งหมดในฐานะพาร์ทเนอร์เดียว ในการประชุมครั้งแรก เราจะวินิจฉัยระดับความพร้อมของบริษัทคุณ และร่วมกำหนดก้าวแรกที่เหมาะสมกับองค์กรของคุณ