Enterprise AI & Agentic Automation Solutions

AI ที่อ้างอิงเอกสารจริงขององค์กรคุณ ตอบได้ อ้างที่มาได้ และข้อมูลไม่ออกนอกบริษัท

นัด AI Discovery Workshop (ฟรี) ประเมิน Hardware ที่ต้องใช้ ด้วย Infra Sizer →
นี่คือคุณหรือเปล่า?

อยากได้ความเร็วของ ChatGPT กับข้อมูลบริษัท แต่ต้องไม่มีข้อมูลหลุด

"ลาป่วยปีนี้เหลือกี่วัน และต้องยื่นคำขอก่อนกี่วัน?"
วิธีที่เป็นอยู่ถามเจ้าหน้าที่ HR 3 คน รอ 2 ชั่วโมง ได้คำตอบต่างกัน 2 ฉบับ - หนึ่งงานเล็ก ๆ กินเวลาทั้งทีมเป็นประจำ
ที่ควรจะเป็นถามระบบของบริษัท - ตอบทันทีพร้อมอ้างอิง "ระเบียบวันลา ข้อ 4.2" โดยข้อมูลไม่ออกนอกองค์กร

ความรู้ที่กระจัดกระจายในไดรฟ์และอีเมลคือปัญหาเดียวกันที่เกิดทุกแผนก - ส่วนการให้ทีมใช้ AI สาธารณะกับข้อมูลงานคือความเสี่ยง PDPA ที่เกิดขึ้นแล้วเงียบ ๆ ในทุกองค์กรที่ยังไม่มีทางออกที่ถูกกฎ

ทางออกคือ Private AI ที่อ้างอิงเอกสารจริง - ตอบจากเอกสารของคุณเท่านั้น แสดงที่มาทุกครั้ง และทำงานอยู่ในระบบของคุณตลอด

ภาพประกอบ Enterprise AI: โล่ป้องกันข้อมูลห่อหุ้มสมอง AI ที่เชื่อมต่อกับเอกสารและฐานข้อมูลขององค์กร
Core Capabilities

สิ่งที่เราทำ และสิ่งที่คุณได้รับกลับ

1. Private LLM & RAG จากเอกสารองค์กร

ระบบถาม-ตอบที่อ่านเอกสารจริงของคุณ (PDF, ERP, Wiki) ก่อนตอบทุกครั้ง คำตอบมาพร้อมแหล่งอ้างอิง และเห็นเฉพาะเอกสารที่ผู้ถามมีสิทธิ์

  • Data Pipeline จากแหล่งเอกสารเดิมของคุณ
  • ระบบถาม-ตอบพร้อมสิทธิ์รายตำแหน่ง + แหล่งอ้างอิง
  • ชุดทดสอบความถูกต้องก่อนเปิดใช้จริง

2. Agentic AI & Workflow Automation

AI ที่อ่านงาน ตรวจเอกสาร และเดินกระบวนการข้ามระบบได้เอง โดยทุกการตัดสินใจสำคัญยังมีคนอนุมัติ (Human-in-the-Loop) ตามเงื่อนไขที่คุณกำหนด

  • แผนผัง Workflow พร้อมจุดที่คนต้องตรวจ
  • เชื่อมต่อระบบเดิมผ่าน API/RPA/Database
  • รายงานผลการทำงานของ Agent รายสัปดาห์

3. AI Governance & Security Compliance

วางกรอบการใช้ AI ทั้งองค์กรให้ผ่าน PDPA และพร้อมตรวจรับ: นโยบายการใช้ การประเมินความเสี่ยง และบันทึกการใช้งานที่ตรวจสอบย้อนหลังได้

  • AI Usage Policy ฉบับพนักงานอ่านจริง
  • Risk Assessment ต่อระบบที่ใช้งาน
  • Audit Log + Monitoring ทุกการเรียกใช้
How It Works

คำถามหนึ่งข้อ เกิดอะไรขึ้นก่อนถึงคำตอบ

ระบบถาม-ตอบที่น่าเชื่อถือต้องผ่าน 4 ด่าน - ตรวจสิทธิ์ ค้นเอกสารจริง แล้วค่อยตอบพร้อมที่มา

คำถามหนึ่งข้อ เกิดอะไรขึ้นก่อนถึงคำตอบ ทุกขั้นตอนอยู่ในระบบของคุณ - ไม่ส่งออก Public API 1 พนักงานถาม "ลาป่วยปีละกี่วัน?" 2 ตรวจสิทธิ์ผู้ถาม เห็นเฉพาะเอกสารที่มีสิทธิ์ 3 ค้นเอกสารจริง ระเบียบ HR ฉบับล่าสุด 4 ตอบพร้อมที่มา "10 วัน - ข้อ 4.2" ตอบผิดไม่ได้เพราะตอบจากเอกสารจริงเท่านั้น - ไม่พบก็บอกตรง ๆ ว่าไม่พบ
PoC Roadmap

8 สัปดาห์แรกเป็นอย่างไร - แบบที่เราทำจริงกับทุกโครงการ

ไม่มีขั้นตอนไหนที่จ่ายเงินแล้วมองไม่เห็นอะไรเป็นชิ้นงาน ทุกสองสัปดาห์มีสิ่งที่จับต้องได้

สัปดาห์ 1-2 เลือก Use Case + Baseline สัปดาห์ 3-4 ต่อ Pipeline เอกสารจริง สัปดาห์ 5-6 PoC กับผู้ใช้จริง สัปดาห์ 7-8 วัดผล + ตัดสินขยาย ออกจากสัปดาห์ที่ 8 พร้อมตัวเลข: ใช้เวลาลดลงเท่าไหร่ ถูกต้องกี่เปอร์เซ็นต์ จะขยายหรือหยุด

กติกาที่เราไม่เว้น

  • Baseline ก่อนเริ่มเสมอ - วัดเวลาและความผิดพลาดของงานเดิมตั้งแต่สัปดาห์แรก ไม่งั้นจบโครงการไม่มีตัวเลขพิสูจน์ความคุ้ม
  • ผู้ใช้จริงตั้งแต่สัปดาห์ 5 - ไม่ใช่เดโมให้ผู้บริหารดูอย่างเดียว คนที่จะใช้ทุกวันต้องได้ลองก่อน
  • ออกด้วยการตัดสิน ไม่ใช่รายงาน - สิ้นสุด PoC มีสามทางเลือกชัดเจน: ขยาย / ปรับ / หยุด พร้อมตัวเลขรองรับ
FAQ

คำถามที่ผู้ตัดสินใจถามก่อนเริ่มโครงการ

เริ่มต้นต้องเตรียมอะไรบ้าง?
สามอย่าง: เอกสารหลักที่ใช้บ่อย (ไม่ต้องครบทุกไฟล์) ผู้ใช้ทดลองกลุ่มแรก 5-10 คน และเจ้าของงานที่ช่วยตัดสินว่าคำตอบไหน "ถูก" ส่วน Hardware ประเมินจาก Workload จริงได้เลยตอน Workshop ไม่ต้องมีทีม AI ประจำก่อน
ข้อมูลองค์กรปลอดภัยจริงไหม?
ระบบทำงานบน Infrastructure ของคุณทั้งหมด - คำถาม เอกสาร และคำตอบ ไม่ผ่าน Public AI API ใด ๆ ทุกคำตอบถูกจำกัดด้วยสิทธิ์รายตำแหน่ง และมี Audit Log ย้อนหลังได้ทุกการใช้งานตามแนวทาง PDPA จุดเสี่ยงจริงคือขั้นเตรียมข้อมูล ซึ่งเราทำในระบบของคุณเท่านั้น
ใช้เวลานานแค่ไหน?
PoC ที่ผู้ใช้จริงใช้งานได้: 4-8 สัปดาห์ ขึ้นกับความพร้อมของข้อมูลเดิม ส่งมอบเป็น Milestone รายสองสัปดาห์ตาม Roadmap ด้านบน - เห็นของจริงตั้งแต่กลางทาง ไม่ต้องรอจบทั้งโครงการ
งบลงทุนระดับเท่าไหร่?
แยกสองส่วน: ค่าพัฒนาระบบ กับ Hardware งบ PoC เริ่มได้จาก ส่วน Hardware ประเมินเบื้องต้นได้เองด้วย Infra Sizer ก่อนมาคุยกับเรา - เราจะบอกตรง ๆ ถ้าโจทย์ของคุณยังไม่คุ้มกับการลงทุนตอนนี้
Blog

บทความที่เกี่ยวข้อง

Agentic AI ปี 2026: จากความตื่นเต้นสู่บทพิสูจน์ ROI และต้นทุนที่แท้จริง
AI Agent

Agentic AI ปี 2026: จากความตื่นเต้นสู่บทพิสูจน์ ROI และต้นทุนที่แท้จริง

Deloitte ชี้ว่า Agentic AI ไปถึง Production แค่ 11% ขณะที่ Gartner คาดว่า 40% ของโครงการจะถู...

อ่านต่อ →
AI Agent องค์กร: ทำไม Chatbot ธรรมดาเริ่มไม่พอแล้วสำหรับธุรกิจ
AI Agent

AI Agent องค์กร: ทำไม Chatbot ธรรมดาเริ่มไม่พอแล้วสำหรับธุรกิจ

AI Agent ต่างจาก Chatbot อย่างไร ทำไมปี 2026 องค์กรทั่วโลกหันมาใช้ Agent ทำงานอัตโนมัติครบวง...

อ่านต่อ →
AI Safety สำหรับองค์กร: ใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ โดยไม่ฝากความเสี่ยงไว้กับคำว่า "ฉลาด"
AI Safety

AI Safety สำหรับองค์กร: ใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ โดยไม่ฝากความเสี่ยงไว้กับคำว่า "ฉลาด"

AI Safety ในบริบทองค์กร: ความเสี่ยง Hallucination, Prompt Injection, ข้อมูลหลุดข้ามสิทธิ์ แล...

อ่านต่อ →

คุยกับวิศวกรก่อนตัดสินใจลงทุน

Discovery Workshop ฟรี ไม่ผูกมัด - จบการประชุมได้ Use Case ที่คุ้มที่สุดขององค์กรคุณและ Roadmap ฉบับย่อ ตอบกลับภายใน 1 วันทำการ

นัด AI Discovery Workshop