Latest

AI รู้ข้อมูล แต่ Context ทำให้เข้าใจ

AI อาจมีความรู้มากมาย แต่ความรู้เพียงอย่างเดียวไม่ได้หมายความว่า AI จะเข้าใจสิ่งที่เราต้องการ หากเราถามว่า “ช่วยสรุปให้หน่อย” คำถามนี้อาจหมายถึง การสรุปอีเมล รายงานการประชุม ข่าว หรือเอกสารทางกฎหมายก็ได้ AI จะตอบได้ดีแค่ไหน ขึ้นอยู่กับ Context หรื

ทำไม Smartphone กำลังกลายเป็น AI Device

Smartphone กำลังเปลี่ยนจากอุปกรณ์ที่เราใช้เปิด Apps ไปเป็น AI Device ที่เข้าใจสิ่งที่เราต้องการและลงมือทำแทนเรา จากเดิมที่ต้องคอยเลือกแอปเอง วันนี้เราอาจแค่บอกว่า “จองร้านอาหารคืนนี้ให้หน่อย” แล้ว AI จะค้นหา เปรียบเทียบ ตรวจสอบเวลา และจองให้ครบ จาก App-

Agentic AI Architecture: เบื้องหลัง AI Agent ที่ทำงานเป็นทีม

AI Agent ไม่ใช่แค่ Chatbot ที่ตอบคำถามเก่งขึ้น แต่คือ ระบบที่สามารถ วางแผน ตัดสินใจ เรียกใช้เครื่องมือ และทำงานหลายขั้นตอนให้สำเร็จ เบื้องหลัง AI Agent มักประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญหลายส่วน Planner: คิดว่าจะทำอะไร เมื่อได้รับเป้าหมายใหญ่ Agent จะเปลี

AI รู้ได้อย่างไรว่าควรตอบอะไร และไม่ควรตอบอะไร?

ในการถาม AI คำถามหนึ่ง เรามักคิดว่า AI เพียงแค่ “รู้คำตอบ” แล้วตอบกลับมา แต่ในความเป็นจริง AI ต้องผ่านกระบวนการหลายขั้นตอน ก่อนจะสร้างคำตอบออกมา AI ต้องประเมินว่า * คำถามนี้เกี่ยวกับอะไร * ควรตอบอย่างไร * ข้อมูลใดเหมาะสม * มีความเสี่ยงหรือไม่ * ควรปฏิเสธหรือจำกัดคำตอบหรื

AI System คืออะไร? เมื่อโมเดลเก่งอย่างเดียวไม่พอ

หลายคนยังมองว่า AI คือ “โมเดล” เช่น GPT, Claude หรือ Gemini แต่ในโลกของการใช้งานจริง โมเดลเป็นเพียงส่วนหนึ่งของระบบเท่านั้น AI System = Model + Data + Context + Tools + Workflow + Evaluation โมเดลทำหน้าที่ประมวลผลและสร้างคำตอบ แต่ความสามารถของ AI Application ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบอื่น ๆ ที่ทำงานร่

AI Governance: เมื่อองค์กรมี AI Agent มากกว่าที่คนควบคุมไหว

ในช่วงแรก องค์กรใช้ AI เป็นเพียง “เครื่องมือ” พนักงานถามคำถาม AI ได้คำตอบ แล้วนำไปใช้ประกอบการทำงาน แต่ AI กำลังเปลี่ยนบทบาทอย่างรวดเร็ว ปัจจุบัน AI Agent สามารถวางแผนงาน เรียกใช้เครื่องมือ เข้าถึงข้อมูล และดำเนินงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องได้ด้วยตั

AI Search vs Google Search ต่างกันอย่างไร?

การค้นหาข้อมูลกำลังเปลี่ยนจากการ ค้นหาเอกสาร (Information Retrieval) ไปสู่การ ค้นหาคำตอบ (Answer Retrieval) ซึ่งเป็นความแตกต่างสำคัญระหว่าง Google Search และ AI Search Google Search ทำหน้าที่ค้นหาและจัดอันดับเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องกับคำค้น ผู้ใช้จึงต้องเปิดอ่านหลายแหล่

AI Browser กำลังกลายเป็น AI Agent?

AI Browser คืออะไร? หลายสิบปีที่ผ่านมา Browser มีหน้าที่หลักคือ แสดงผลเว็บไซต์ ผู้ใช้ต้องค้นหา อ่าน และคลิกทุกอย่างด้วยตัวเอง แต่เมื่อ Generative AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว Browser ก็กำลังเปลี่ยนบทบาทจาก เครื่องมือค้นหาข้อมู

AI จำเราได้อย่างไร? เมื่อ AI ไม่ได้มีความจำแบบมนุษย์

หลายคนรู้สึกว่า AI “จำเราได้” บางครั้งก็เรียกชื่อได้ รู้ว่าเราชอบอะไร หรือจำเรื่องที่คุยกันก่อนหน้า แต่บางครั้งกลับเหมือนลืมทุกอย่างเมื่อเริ่มแชตใหม่ ความจริงแล้ว AI ไม่ได้มี “ความทรงจำ” แบบมนุษย์ แต่ใช้หลายกลไกที่ทำงานร่วมกัน 1. Context

AI Context Engineering: เมื่อ Prompt ที่ดี ไม่เพียงพออีกต่อไป

ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา คนส่วนใหญ่พูดถึง Prompt Engineering ในฐานะทักษะสำคัญของการใช้ Generative AI แต่เมื่อ AI เริ่มถูกนำไปใช้งานจริงในองค์กร คำถาม คือ ทำอย่างไรให้ AI ตอบได้ถูกต้องทุกครั้ง ไม่ใช่แค่ครั้งเดียว สิ่งที

AI Observability คืออะไร? ทำไมองค์กรที่ใช้ AI ต้องติดตามมากกว่าแค่ผลลัพธ์

การสร้าง AI ให้ตอบคำถามได้ดีเป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่ความท้าทายที่แท้จริงคือ AI จะยังคงทำงานได้ดีหลังนำไปใช้งานจริงหรือไม่ ในระบบซอฟต์แวร์ทั่วไป เราสามารถตรวจสอบสถานะของระบบผ่านตัวชี้วัด เช่น CPU, Memory, Error Rate หรือ Response Time เพื่อให้มั

AI Optimization: ทำไมการปรับปรุง AI ไม่ได้เริ่มต้นจากการเปลี่ยนโมเดล

เมื่อ Generative AI ถูกนำไปใช้งานในระดับองค์กร คำถามที่พบบ่อยคือ “หาก AI ตอบได้ไม่ดี ควรเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่เก่งกว่าหรือไม่?” คำตอบ คือ ไม่เสมอไป แม้โมเดลรุ่นใหม่จะมีความสามารถสูงขึ้น แต่คุณภาพของระบบ AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลเพียงอย่างเดียว

AI Evaluation: จะรู้ได้อย่างไรว่า AI ของเราทำงานดีจริง

หลายองค์กรเริ่มนำ AI มาใช้งาน ไม่ว่าจะเป็น Chatbot, AI Assistant, AI Agent หรือระบบค้นหาความรู้ภายในองค์กร แต่คำถามสำคัญ คือ AI ทำงานได้ดีจริงหรือไม่? หลายครั้ง AI ถูกประเมินจากความรู้สึก เช่น “ตอบดี” หรือ “ดูฉลาดขึ้น” แต่สำหรับการใช้

จาก Chatbot สู่ AI Workforce

หลายองค์กรเริ่มต้นใช้ AI ในรูปแบบ Chatbot เพื่อค้นหาข้อมูลและตอบคำถาม แต่ AI รุ่นใหม่กำลังพัฒนาไปสู่ AI Workforce ที่สามารถรับผิดชอบงานทั้งกระบวนการ ไม่ใช่เพียงแค่การสนทนา ความแตกต่างสำคัญอยู่ที่ ขอบเขตของงาน * Chatbot : ตอบคำถามจากคำสั่งของผู้ใช้ * AI Agent : ลงมือทำงานผ่านการเรียกใช้เครื่องมือ