เพิ่มขีดความสามารถด้วย Gen AI กับหลากหลายฟังก์ชันในองค์กร

การประยุกต์ใช้ Generative AI (Gen AI) ในองค์กรสามารถสร้างประโยชน์ได้ในหลายด้าน ทั้งเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างคุณค่าใหม่ให้ธุรกิจ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ตามฟังก์ชันต่างๆ ในองค์กร ดังนี้

1. งานปฏิบัติการ (Operations)

• การสร้างและจัดการเอกสารอัตโนมัติ: เช่น สรุปรายงาน, สร้างใบเสนอราคา, เขียน SOP
• ช่วยงานลูกค้าสัมพันธ์ (Call center / Branch): Chatbot/Agent-CoPilot ตอบคำถามลูกค้าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
• การวิเคราะห์ปัญหา: ใช้ AI วิเคราะห์ข้อความจาก complaint หรือ log เพื่อตรวจหา root cause

2. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data & Analytics)

• Self-service analytics: พนักงานที่ไม่ใช่ Data Scientist สามารถวิเคราะห์ Dashboard หรือถามข้อมูลผ่านภาษาแบบธรรมชาติ (NLQ: Natural Language Query)
• สร้างโค้ดหรือ SQL อัตโนมัติ: Gen AI ช่วยเขียน script, debug, และอธิบายโค้ด
• การทำ Data Science Workflow: ตั้งแต่ data cleaning, feature engineering, ไปจนถึง model documentation

3. การตลาดและกลยุทธ์ลูกค้า (Marketing & CRM)

• Personalized Campaign Content: เขียนข้อความโฆษณาให้เหมาะกับแต่ละกลุ่มลูกค้า
• สร้างภาพ/วิดีโอสำหรับโซเชียลมีเดีย: ลดเวลาและต้นทุนในการผลิตสื่อ
• RFM + Gen AI: วิเคราะห์ segmentation แล้วให้ Gen AI ช่วยแนะนำ message/offer ตาม persona

4. ทรัพยากรบุคคล (HR)

• สร้างคำบรรยายงาน (JD) อัตโนมัติ
• Employee Upskilling: ใช้ AI สร้างแนวทางของคอร์ส (Course Guide) อบรมเฉพาะทักษะที่พนักงานต้องการ
• Chatbot สำหรับ HR Service Desk

5. ความเสี่ยง/กฎหมาย/คอมพลายแอนซ์ (Risk & Compliance)

• อ่านและสรุปกฎหมายใหม่ ๆ อัตโนมัติ
• ตรวจสอบเอกสารตาม Framework (เช่น PDPA, RAI: Responsible AI, FEAT: Fairness Ethics Accountability Transparency ในไทย)
• Smart policy assistant: ถามคำถามเกี่ยวกับข้อกำกับได้แบบภาษาไทย
  

ปัจจัยสำคัญสู่ความสำเร็จในการนำ Gen AI ไปใช้

1. Data Governance + AI Governance (RAI/FEAT/PDPA)
2. เลือก Use case ที่เห็นผลเร็ว (Quick win)
3. ผสมผสาน LLM กับ RAG/Vector DB เพื่อให้ตอบได้ตรงบริบทธุรกิจ
4. การสร้างทีม Hybrid (IT + Business + Data + Compliance)
5. สร้าง Culture of AI-first เช่น ให้พนักงานทดลองใช้ AI agent/tutor