เบื้องหลังการสร้าง AI Solution สำหรับองค์กรหนึ่งระบบ ต้องมีอะไรบ้าง?

AI Solution สำหรับองค์กรไม่ได้เกิดจากการเลือก AI Model ที่เก่งที่สุดเพียงอย่างเดียว แต่ต้องออกแบบทั้ง Business Problem, Data, AI Architecture, System Integration, Security และกระบวนการใช้งานให้ทำงานร่วมกัน เพื่อให้ AI สามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง

ในช่วงที่ Generative AI สามารถสร้างข้อความ วิเคราะห์ข้อมูล หรือโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ภายในไม่กี่วินาที การสร้าง AI Prototype จึงอาจไม่ใช่เรื่องยากเหมือนในอดีต แต่การพัฒนา AI ให้กลายเป็น Enterprise AI Solution ที่สามารถใช้งานจริงภายในองค์กร เป็นอีกเรื่องหนึ่ง

1. Business Problem: AI ต้องเริ่มจากปัญหาที่ต้องการแก้

การพัฒนา AI Solution สำหรับองค์กรไม่ควรเริ่มจากการเลือก Model หรือ Technology Stack แต่ควรเริ่มจากการทำความเข้าใจว่าองค์กรต้องการแก้ปัญหาอะไร และต้องการเห็นผลลัพธ์แบบใดจากการนำ AI มาใช้

โจทย์อาจเป็นการลดเวลาค้นหาข้อมูล เพิ่มความรวดเร็วในการบริการลูกค้า ลดงานที่ซ้ำซ้อน หรือช่วยให้ผู้บริหารเข้าถึงข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจได้เร็วขึ้น เมื่อ Business Objective ชัดเจน จึงค่อยกำหนดว่า AI ควรทำหน้าที่อะไร ต้องใช้ข้อมูลใด และเชื่อมเข้ากับกระบวนการส่วนไหน

เพราะไม่ใช่ทุกปัญหาจำเป็นต้องแก้ด้วย AI การพิจารณาว่า Business Problem แบบใดเหมาะกับการนำ AI มาใช้ จึงเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญก่อนเริ่มพัฒนา Solution

2. Data Foundation: AI ต้องเริ่มจากข้อมูลที่พร้อมใช้งาน

หลังจากกำหนดโจทย์ทางธุรกิจแล้ว สิ่งสำคัญลำดับถัดมาคือข้อมูล เพราะข้อมูลขององค์กรส่วนใหญ่มักกระจายอยู่ในหลายระบบ ตั้งแต่ CRM, ERP, Database, Documents ไปจนถึง Knowledge Management และ Contact Center

ดังนั้น การสร้าง Enterprise AI ไม่ได้มีเพียงคำถามว่า “จะใช้ AI Model อะไร” แต่ต้องออกแบบด้วยว่า AI จะเข้าถึงข้อมูลใด ข้อมูลเหล่านั้นมีคุณภาพเพียงพอหรือไม่ และจะเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายระบบเข้าด้วยกันอย่างไร

หาก AI ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและมีบริบทเพียงพอ ต่อให้ Model มีความสามารถสูง ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจยังไม่สามารถนำไปใช้กับการทำงานจริงขององค์กรได้

3. Intelligence Layer: เลือก AI ให้เหมาะกับงาน ไม่ใช่ใช้ AI แบบเดียวกับทุกโจทย์

Enterprise AI หนึ่งระบบอาจประกอบด้วยความสามารถหลายรูปแบบ ตั้งแต่ Large Language Model สำหรับการถาม–ตอบ Natural Language Understanding สำหรับทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ Analytics และ Predictive Model สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึง Automation สำหรับช่วยดำเนินกระบวนการบางส่วน

หัวใจจึงไม่ได้อยู่ที่การเลือก AI ที่ “เก่งที่สุด” แต่คือการออกแบบ Intelligence Layer ให้เหมาะกับ Business Use Case และข้อมูลขององค์กร

แนวคิดนี้ถูกนำมาใช้กับ Real Vision ซึ่งพัฒนาในฐานะ AI Enterprise Platform สำหรับองค์กร ทำหน้าที่เป็น Intelligent Platform ที่ช่วยเชื่อมการเข้าถึงข้อมูล การวิเคราะห์ และความสามารถของ AI เข้าด้วยกัน

4. Customization: Enterprise AI ต้องเข้าใจบริบทของแต่ละองค์กร

แม้อยู่ในอุตสาหกรรมเดียวกัน แต่แต่ละองค์กรมีข้อมูล ระบบเดิม Policy และ Workflow ที่แตกต่างกัน Enterprise AI จึงไม่ควรถูกออกแบบด้วยสูตรเดียวสำหรับทุกองค์กร

บางองค์กรอาจต้องการ AI เพื่อค้นหาองค์ความรู้ภายใน ขณะที่อีกองค์กรต้องการวิเคราะห์ข้อมูล สร้าง Dashboard หรือสนับสนุน Customer Service Workflow ดังนั้น Solution ที่เหมาะสมจึงต้องสามารถปรับให้เข้ากับบริบทและเป้าหมายเฉพาะขององค์กรได้

นี่คือหนึ่งในความแตกต่างระหว่างการใช้ AI Tool สำเร็จรูปกับการพัฒนา Enterprise AI Solution ที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานจริงในองค์กร

5. System Integration: AI ต้องทำงานร่วมกับระบบเดิมได้

Enterprise AI แทบไม่เคยทำงานแบบ Standalone เพราะข้อมูลและกระบวนการสำคัญขององค์กรมักอยู่ในระบบที่ใช้งานอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็น CRM, ERP, Knowledge Base, Contact Center หรือระบบวิเคราะห์ข้อมูล

Integration จึงเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลและทำงานร่วมกับ Workflow เดิมได้ แทนที่จะกลายเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ผู้ใช้งานต้องสลับเข้าไปใช้งานแยกต่างหาก

เป้าหมายคือทำให้ AI เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงาน ไม่ใช่เพิ่มความซับซ้อนให้กับกระบวนการเดิม

6. Security & Governance: AI ต้องเข้าถึงข้อมูลภายใต้การควบคุมขององค์กร

เมื่อ AI เริ่มทำงานกับข้อมูลภายใน Security และ Governance ต้องถูกพิจารณาตั้งแต่ช่วงออกแบบระบบ ไม่ใช่เพิ่มเข้ามาภายหลัง

องค์กรต้องสามารถกำหนดได้ว่าใครเข้าถึงข้อมูลอะไร AI สามารถใช้ข้อมูลส่วนใด ข้อมูลถูกจัดเก็บและประมวลผลอย่างไร รวมถึงมีแนวทางด้าน Privacy, Access Control และ Compliance ที่เหมาะสม

สำหรับ RealSmart แนวทางด้านความปลอดภัยของข้อมูลได้รับการสนับสนุนด้วยมาตรฐานทั้ง ISO 9001, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701 และ ISO/IEC 29110 ครอบคลุมด้าน Quality Management, Information Security, Privacy Information Management และ Software Development Process

Security จึงไม่ได้เป็นเพียง Checklist ก่อน Go-Live แต่เป็นหนึ่งในองค์ประกอบพื้นฐานของ Enterprise AI Architecture

7. User Experience: AI ต้องช่วยให้การเข้าถึงระบบง่ายขึ้น

Enterprise System อาจมีข้อมูลและความสามารถจำนวนมาก แต่หากผู้ใช้งานต้องเรียนรู้โครงสร้าง เมนู และขั้นตอนที่ซับซ้อน ก็อาจกลายเป็นอุปสรรคต่อการนำระบบไปใช้งานจริง

AI สามารถเข้ามาเป็น Interface ระหว่างผู้ใช้งานกับระบบ ให้ผู้ใช้เริ่มต้นจากสิ่งที่ต้องการ เช่น ขอข้อมูล วิเคราะห์ประเด็น หรือสร้าง Dashboard ผ่านภาษาที่เป็นธรรมชาติ แล้วให้ระบบจัดการความซับซ้อนที่อยู่เบื้องหลัง

เป้าหมายจึงไม่ใช่เพียงทำให้ระบบฉลาดขึ้น แต่คือทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงข้อมูลและความสามารถของระบบได้ง่ายขึ้นด้วย

8. Continuous Improvement: AI Solution ต้องสามารถเติบโตไปพร้อมกับองค์กร

การพัฒนา Enterprise AI ไม่ได้สิ้นสุดในวันที่ระบบ Go-Live เพราะเมื่อเริ่มใช้งานจริง องค์กรจะพบทั้ง Use Case ใหม่ ข้อมูลใหม่ และ Workflow ใหม่ที่สามารถนำ AI เข้าไปสนับสนุนได้เพิ่มเติม

ระบบจึงควรถูกออกแบบให้สามารถเพิ่ม Knowledge Source เชื่อมต่อระบบใหม่ ปรับปรุงคุณภาพผลลัพธ์ และขยายการใช้งานไปยังหน่วยงานอื่นได้ในอนาคต

ดังนั้น Scalability และความยืดหยุ่นของ Architecture จึงมีความสำคัญตั้งแต่ช่วงเริ่มต้น เพื่อให้ AI Solution ไม่ได้ตอบโจทย์เพียง Use Case แรก แต่สามารถพัฒนาไปพร้อมกับเป้าหมายขององค์กรในระยะยาว

แล้ว RealSmart เชื่อมองค์ประกอบเหล่านี้เข้าด้วยกันอย่างไร?

RealSmart วางบทบาทจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีไปสู่การเป็น AI & Data Transformation Partner สำหรับองค์กรและหน่วยงานภาครัฐ โดยแนวทางของบริษัทเน้นการสร้าง AI Solution ที่เชื่อมโยง Data, Technology และ Business Requirement เข้าด้วยกัน ไม่ใช่เพียงการนำ AI Tool สำเร็จรูปมาติดตั้ง

จุดแข็งของ RealSmart จึงสามารถมองเป็น Ecosystem ที่เชื่อมต่อกันได้

• Real Listening ช่วยให้องค์กรเข้าใจข้อมูลและเสียงจากภายนอก
• Real Engagement ช่วยจัดการ Interaction และการให้บริการลูกค้าผ่านช่องทางต่าง ๆ
• Real Vision ทำหน้าที่เป็น Intelligent Platform ที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูล ความรู้ และ AI เพื่อสนับสนุนการทำงานและการตัดสินใจภายในองค์กร

แนวทางนี้ต่อยอดจากประสบการณ์ด้าน Data Technology ของ RealSmart ซึ่งให้บริการทั้งองค์กรภาครัฐและเอกชน และพัฒนา Solution ให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละองค์กรมาอย่างต่อเนื่อง

องค์กรของคุณกำลังวางแผนพัฒนา AI Solution แต่ยังไม่แน่ใจว่าควรเริ่มจากจุดไหน?

RealSmart พร้อมช่วยวิเคราะห์ Business Problem, Data และระบบที่มีอยู่ เพื่อออกแบบ AI Solution ให้เหมาะกับบริบทและเป้าหมายขององค์กร