- TokenHub = แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ ที่รวบรวม LLM หลายตัวไว้ด้วยกัน เข้าถึงได้ผ่าน API เดียว และคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นที่ใช้งานจริง
- WorkBuddy = AI Agent บนเดสก์ท็อปที่สั่งงานได้ผ่านแอปแชทที่มีอยู่แล้ว เช่น Microsoft Teams, LINE, Slack, Telegram และ Discord
- CodeBuddy = ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ให้ใช้งานได้ทั้งแบบ Plugin, IDE และ CLI สำหรับทีมพัฒนา
ทั้งสามผลิตภัณฑ์แตกต่างกันที่กลุ่มผู้ใช้งาน :
TokenHub เหมาะกับทีมโครงสร้างพื้นฐาน และทีม Data
WorkBuddy เหมาะกับทีมธุรกิจ และผู้ใช้งานรายบุคคล
CodeBuddy เหมาะกับทีมพัฒนา
ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ
ในช่วงสองปีที่ผ่านมา AI ได้พัฒนาจากของเล่นไว้ทดลอง กลายเป็นเครื่องมือที่องค์กรต้องมี อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่หลายองค์กรกำลังเผชิญไม่ใช่ว่าจะใช้ AI หรือไม่ แต่คือจะเริ่มต้นจากตรงไหน เพราะแต่ละเครื่องมือมีหน้าที่แตกต่างกัน บางตัวทำงานอยู่ในระดับโมเดล บางตัวอยู่ในระดับแอปพลิเคชัน และบางตัวอยู่ในระดับผู้ใช้งานปลายทาง
Tencent Cloud วางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ AI ของตนไว้ในสามระดับที่เติมเต็มซึ่งกันและกัน บทความนี้จะพาไปดูว่าแต่ละผลิตภัณฑ์คืออะไร ทำอะไรได้บ้าง และองค์กรแบบใดควรเริ่มต้นจากผลิตภัณฑ์ตัวไหน
เริ่มต้น AI จากโจทย์ธุรกิจ ไม่ใช่จากชื่อเครื่องมือ
ในมุมมองของ MFEC ในฐานะ Strategic Technology & AI Enabler การเลือก AI Platform ควรเริ่มจากคำถามว่าองค์กรต้องการแก้ปัญหาอะไร ใครเป็นผู้ใช้งาน ข้อมูลใดเกี่ยวข้อง และระบบเดิมต้องเชื่อมต่ออย่างไร เพราะแม้เครื่องมือจะเริ่มต้นใช้งานได้ง่าย แต่การขยายผลสู่ระดับองค์กรยังต้องพิจารณาเรื่องความปลอดภัย การกำกับดูแล ต้นทุน และการดูแลระบบอย่างต่อเนื่อง
1. LLM Service TokenHub — แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับเข้าถึงโมเดล AI หลายตัว
นิยามสั้น ๆ: TokenHub คือแพลตฟอร์มบริการ LLM แบบครบวงจร ที่ช่วยให้องค์กรและนักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลชั้นนำหลายตัวได้ผ่านแพลตฟอร์มเดียว
ช่วยแก้ปัญหาอะไร?
โดยปกติ หากองค์กรต้องการใช้งานโมเดลจากหลายผู้ให้บริการ เช่น Tencent HY (เดิมชื่อ Hunyuan), DeepSeek, GLM, Kimi และ MiniMax ทีมงานอาจต้องจัดการการเชื่อมต่อ ข้อมูลรับรอง (credentials) และการคิดค่าบริการที่แตกต่างกันไป
TokenHub ช่วยรวมการใช้งานเหล่านี้ไว้บนแพลตฟอร์มเดียว องค์กรสามารถเรียกใช้โมเดลที่รองรับผ่าน API มาตรฐานชุดเดียว พร้อมรวมการเรียกเก็บค่าบริการและติดตามการใช้งานไว้ในที่เดียว
ฟีเจอร์สำคัญที่ควรรู้
1) โมเดลที่ครอบคลุม ทั้งของ Tencent เองและจากผู้ให้บริการรายอื่น
- ครอบคลุมทั้งโมเดล Tencent HY ของ Tencent เอง รวมถึงโมเดลแบบ Open-Source และโมเดลชั้นนำจากพาร์ทเนอร์ เช่น DeepSeek, GLM, Kimi และ MiniMax
- รองรับ Day-0 Model Availability หมายความว่าเมื่อมีโมเดลใหม่เปิดตัว ก็สามารถเริ่มใช้งานบนแพลตฟอร์มได้ตั้งแต่วันแรก โดยไม่ต้องรอ
- รองรับการจัดการแบบ End-to-End ในที่เดียว ทั้ง Training, Fine-tuning, Inference และ Evaluation
2) ควบคุมได้มากขึ้นและเลือกวิธีการชำระเงินได้หลากหลาย
นี่คือประเด็นที่องค์กรไทย โดยเฉพาะธนาคารและบริษัทโทรคมนาคม มักให้ความสำคัญ เนื่องจากสามารถเลือกระดับความเสถียรให้สอดคล้องกับงบประมาณของตนได้
ระดับความเสถียร (Reliability Layer)
| ระดับบริการ | เหมาะสมที่สุดสำหรับ |
| Model Unit | เวิร์กโหลดที่ต้องการทรัพยากรเฉพาะของตนเองและประสิทธิภาพที่รับประกันได้ |
| TPM Assurance | เวิร์กโหลดที่มีผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมาก หรือต้องรองรับการใช้งานที่พุ่งสูงสุด (peak surges) |
| Shared Capacity | เวิร์กโหลดทั่วไปที่ยอมรับการใช้ทรัพยากรร่วมกันได้ เพื่อแลกกับต้นทุนที่ต่ำลง |
รูปแบบการคิดค่าบริการ
| รูปแบบ | วิธีการคำนวณค่าบริการ |
| Pay-as-you-go | ชำระตามจำนวนโทเค็นที่ใช้งานจริง เหมาะสำหรับช่วงเริ่มต้นทดลองใช้งาน |
| Resource Package | ซื้อแพ็กเกจทรัพยากรด้วยการชำระเงินครั้งเดียว |
| Saving Plan | ผูกมัดปริมาณการใช้งานล่วงหน้า เพื่อรับส่วนลดตามระดับ (tiered discounts) |
3) สามารถขยายต่อยอดไปสู่ระบบนิเวศ (Ecosystem) ได้
TokenHub เชื่อมต่อกับความสามารถอื่น ๆ ของ Tencent เช่น การเทรนโมเดล โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Agent, Knowledge Engine และเครื่องมือสร้าง Agent ซึ่งทำให้เส้นทางจาก “โมเดล” ไปสู่ “แอปพลิเคชัน” กลายเป็นวงจรที่ปิดสมบูรณ์ภายในแพลตฟอร์มเดียว
เหมาะกับใคร?
- องค์กรที่กำลังสร้างแอปพลิเคชัน AI และต้องการความยืดหยุ่นในการสลับเปลี่ยนโมเดล
- ทีมที่ต้องการควบคุมต้นทุนโมเดลอย่างเป็นระบบ
- ธุรกิจที่ต้องการความเสถียรระดับ Production พร้อมระบบติดตามตรวจสอบ
TokenHub จะสร้างคุณค่าได้เมื่อออกแบบการใช้โมเดลให้เหมาะกับงาน
สำหรับองค์กรที่มีหลายทีมเรียกใช้ LLM พร้อมกัน ประเด็นสำคัญไม่ได้มีเพียงการเข้าถึงโมเดล แต่รวมถึงการกำหนดว่าระบบงานใดควรใช้โมเดลประเภทใด ติดตามการใช้งานและต้นทุนแยกตามหน่วยงานอย่างไร และจะทดสอบคุณภาพผลลัพธ์ก่อนเปลี่ยนโมเดลอย่างไร MFEC สามารถร่วมวางแนวทางการบริหารการใช้งาน API และต้นทุน รวมถึงรูปแบบ Managed Service ให้สอดคล้องกับระดับความเสถียรที่ธุรกิจต้องการ
2. Tencent WorkBuddy — ผู้ช่วยสำนักงานที่สั่งงานผ่านแชทได้
สโลแกน: ทำงานให้ฉลาด ไม่ใช่ทำงานหนัก (Work Smart, Not Hard)
คืออะไร?
WorkBuddy คือ Desktop Agent ที่ออกแบบมาสำหรับการทำงานด้วย AI ในยุคถัดไป จุดแตกต่างสำคัญคือไม่จำเป็นต้องเปิดโปรแกรมใหม่ เพียงสั่งงานผ่านแอปแชทที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้ว เช่น Microsoft Teams, LINE, Slack, Telegram หรือ Discord แล้วปล่อยให้ AI จัดการงานที่เหลือทั้งหมด
ทำไมจึงน่าสนใจสำหรับทีมที่ไม่ใช่สายเทคนิค?
- ไม่ต้องเตรียมระบบหรือโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม เพียงดาวน์โหลดและติดตั้งก็ใช้งานได้ทันที
- โมเดลถูกรวมไว้ให้เรียบร้อยแล้ว ไม่ต้องตั้งค่าใด ๆ ก่อนเริ่มใช้งาน
- ความปลอดภัยระดับองค์กร — รองรับโดย Tencent AI Gateway
4 ความสามารถหลัก
| ความสามารถ | คำอธิบายแบบเข้าใจง่าย |
| Expert Agents ที่พร้อมใช้งาน | มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางมากกว่า 100 แบบที่ติดตั้งมาให้ ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม เพียงป้อนคำสั่งเดียวก็ได้ผลลัพธ์ในระดับมืออาชีพ |
| การทำงานร่วมกันของ Multi-Agent | สามารถสั่งให้ Agent หลายตัวทำงานพร้อมกันได้ เสมือนมีทีมผู้ช่วยหลายคนช่วยกันทำงานในเวลาเดียวกัน |
| Skills ในตัวและระบบนิเวศแบบเปิด | สามารถขยายความสามารถเพิ่มเติมได้ผ่าน Skills และระบบนิเวศแบบเปิด |
| ความปลอดภัยหลายชั้น | ครอบคลุมทั้งด้านเทคโนโลยี การกำกับดูแล การตรวจสอบ และการสื่อสาร |
3 งานที่ทำได้ทันที
- ประมวลผลข้อมูลภายในเครื่องเป็นชุด — ให้ AI จัดการไฟล์และเอกสารจำนวนมากได้พร้อมกัน
- ค้นคว้าข้อมูลบนเว็บและสร้างสรรค์เนื้อหา — สืบค้นข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแล้วร่างเนื้อหาให้
- วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจและสร้างรายงาน — เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นอินไซต์และรายงานที่นำไปใช้ได้ทันที
เหมาะกับใคร?
ทีมการตลาด ทีมขาย ทีมปฏิบัติการ หรือผู้บริหารที่ต้องการผู้ช่วยเข้ามาจัดการงานเอกสารและงานข้อมูลที่ทำซ้ำ ๆ เพื่อปลดล็อกเวลาให้กับความคิดสร้างสรรค์ การระดมสมอง และการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ในชีวิตประจำวันได้มากขึ้น
จาก AI Assistant สู่การใช้งานที่เหมาะกับกระบวนการจริง
การเริ่มใช้ WorkBuddy ในองค์กรควรพิจารณาว่างานประเภทใดเหมาะกับ AI Agent ข้อมูลใดอนุญาตให้เข้าถึงได้ และผู้ใช้งานควรตรวจสอบผลลัพธ์อย่างไร MFEC สามารถร่วมประเมินความพร้อม คัดเลือก Use Case สำหรับการทดลองใช้งาน และออกแบบแนวทางอบรมและนโยบาย Agent/Skill เพื่อให้การใช้งานสอดคล้องกับวิธีทำงานและข้อกำหนดขององค์กร
3. Tencent Cloud CodeBuddy — ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนของวงจรการพัฒนา
สโลแกน: ที่ซึ่งงานดีไซน์และงานพัฒนามาบรรจบกันแบบเรียลไทม์ (Where Design Meets Dev in Real-Time)
3 รูปแบบ ที่ตอบโจทย์วิธีการทำงานที่แตกต่างกัน ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ
รูปแบบที่ 1: CodeBuddy Code (CLI) — ระบบปฏิบัติการสำหรับงานอัตโนมัติ
- เหมาะสำหรับ: DevOps, O&M, SRE และนักพัฒนาระดับสูง
- จุดแข็ง: รองรับสภาพแวดล้อมแบบ Headless (ไม่มีจอแสดงผล) ให้การควบคุมระดับระบบที่ครอบคลุม Shell, File และ Network และจัดการงานผ่าน Sub-agents
- การใช้งาน: เขียนโค้ดอัตโนมัติบน Linux Terminal, วงจร CI/CD และ Ops ที่ปิดสมบูรณ์ และการปรับโครงสร้างโค้ด (Refactoring) โปรเจกต์ขนาดใหญ่เป็นชุด
รูปแบบที่ 2: CodeBuddy IDE — พื้นที่ทำงานแบบครบจบในที่เดียว
- เหมาะสำหรับ: Product Manager, Designer, นักพัฒนา Full-stack และแม้แต่ผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นเขียนโปรแกรม
- จุดแข็ง: รวมงานดีไซน์และงานพัฒนาไว้ในที่เดียว มี Visual Debugging และเชื่อมต่อกับระบบนิเวศของ Tencent เช่น CloudBase, EdgeOne Pages และ Cloud Studio
- การใช้งาน: สร้าง MVP ได้อย่างรวดเร็ว เปลี่ยนแบบดีไซน์ให้เป็นโค้ด และพัฒนาและทดสอบลอจิกทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้ด้วยภาพ (Visual)
รูปแบบที่ 3: CodeBuddy Plugin — ผู้ช่วยเขียนโค้ดด้วย AI แบบ “Plug-and-play” ที่ใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีอยู่แล้ว
- เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่เขียนโค้ดทุกวันและต้องการใช้งาน IDE เดิมต่อไป ไม่ว่าจะเป็น VSCode, JetBrains, Visual Studio หรือ Xcode
- จุดแข็ง: ติดตั้งง่าย และผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้ทันที
- การใช้งาน: เขียนโค้ดในชีวิตประจำวัน เติม Syntax อัตโนมัติ และสร้างโค้ดได้เร็วขึ้น
ผลลัพธ์ที่พิสูจน์แล้วจากการใช้งานจริงภายใน Tencent
ถูกนำไปใช้งานแล้วโดยหน่วยธุรกิจหลัก ได้แก่ Tencent Cloud, เกม, โซเชียลเน็ตเวิร์ก, การเงิน, ความปลอดภัย, โฆษณา และแพลตฟอร์ม
ความสามารถที่ครอบคลุมทุกช่วงของวงจรการพัฒนา
| ขั้นตอน | ความสามารถ | ทำอะไรได้บ้าง |
| การสื่อสาร | การสื่อสารเรื่องโค้ด | ตั้งคำถามและตอบคำถามเกี่ยวกับโค้ดโดยอิงจากบริบทการทำงานปัจจุบัน ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ |
| การสื่อสาร | การอธิบายโค้ด | อธิบายจุดประสงค์ของไฟล์ คลาส และฟังก์ชัน ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจโค้ดเก่า (Legacy Code) ได้เร็วขึ้น |
| การเขียนโค้ด | การสร้างโค้ด | สร้างโค้ดจากความต้องการและบริบทที่มีอยู่ |
| การเขียนโค้ด | คอมเมนต์ / Unit Test | สร้างคอมเมนต์และชุดทดสอบ (Test Suite) โดยอัตโนมัติ |
| การแก้จุดบกพร่อง | การตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดของโค้ด | ระบุข้อผิดพลาดและเสนอโค้ดที่แก้ไขแล้ว |
| การตรวจสอบ | ผู้ช่วยด้าน MR และ AI Code Review | ช่วยเขียน Commit Message และให้คำแนะนำในการตรวจสอบโค้ด |
| การปรับปรุง | คำสั่งแก้ไขโค้ด | แก้ไขหน้าเว็บผ่านคำสั่ง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเอง |
มีให้ใช้งาน 3 รูปแบบ
| เวอร์ชัน | กลุ่มผู้ใช้งาน |
| Personal (Free/Pro) | นักพัฒนารายบุคคล |
| Teams | องค์กรที่ต้องการบริการ SaaS แบบครบวงจร |
| Enterprise | องค์กรที่ต้องการติดตั้งแบบ Private Deployment ใน VPC แยกต่างหาก และต้องการความปลอดภัยของข้อมูลในระดับสูง |
ประเด็นที่น่าสนใจสำหรับองค์กรไทย: เวอร์ชัน Enterprise รองรับการติดตั้งภายใน VPC ขององค์กรเอง ซึ่งเป็นข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับธุรกิจการเงินและองค์กรที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล
AI Coding ต้องเดินไปพร้อมกับ Software Delivery Governance
สำหรับทีมพัฒนา ประโยชน์ของ CodeBuddy ไม่ได้จบที่การช่วยเขียนโค้ด แต่ยังต้องพิจารณาการผสานเข้ากับขั้นตอน Code Review, Testing และ CI/CD ที่มีอยู่ ตลอดจนกำหนดขอบเขตของโค้ดหรือข้อมูลที่อนุญาตให้ใช้กับ AI MFEC สามารถให้คำปรึกษาด้าน DevOps Enablement, Guardrails, Audit Log และแนวทางติดตั้ง Enterprise ใน VPC ตามข้อกำหนดขององค์กร
เปรียบเทียบให้เห็นภาพรวม: ควรเลือกตัวไหน?
| ประเด็นที่พิจารณา | TokenHub | WorkBuddy | CodeBuddy |
| หน้าที่ | ชั้นบริหารจัดการโมเดลและโทเค็น | ผู้ช่วยงานบนเดสก์ท็อปแบบอเนกประสงค์ | ผู้ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์ |
| ผู้ใช้งานหลัก | ทีม Data / AI / Platform | ทีมธุรกิจและทีมปฏิบัติการ | ทีมพัฒนา ทีม DevOps และทีม Product |
| วิธีการใช้งาน | เข้าถึงผ่าน API | สั่งงานผ่านแชท (Microsoft Teams, LINE, Slack, Telegram, Discord) | Plugin, IDE หรือ CLI |
| รูปแบบการติดตั้ง | บริการบนคลาวด์ | ติดตั้งแอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อป | Plugin / IDE / CLI |
| จุดขายหลัก | รวบรวมโมเดลหลายตัวไว้ด้วยกันและควบคุมต้นทุนได้ | ไม่ต้องเตรียมระบบเพิ่มเติม พร้อมใช้งานได้ทันที | ครอบคลุมทุกขั้นตอนของการพัฒนา |
| รูปแบบการชำระเงิน | ตามโทเค็นหรือแพ็กเกจทรัพยากร | Team plan – ต่อที่นั่งต่อเดือน | Team plan – ต่อที่นั่งต่อเดือน |
| สิ่งที่ต้องบริหารต่อหลังใช้งานจริง | ต้นทุนโทเค็นรายหน่วยงาน การเลือกระดับความเสถียร และการสลับโมเดล | สิทธิ์การใช้งาน Agent/Skill การติดตั้งและอัปเดตบนเครื่องผู้ใช้ และการช่วยเหลือผู้ใช้งาน | การติดตั้งและดูแลระบบใน VPC, การกำหนด Code Guardrails และการบริหารจัดการ License |
องค์กรของคุณควรเริ่มต้นจากตรงไหน?
- หากต้องการใช้งานโมเดล AI หลายตัวได้อย่างยืดหยุ่นและเหมาะกับระดับความซับซ้อนของงานแต่ละประเภท → เริ่มที่ TokenHub เพราะเป็นชั้นที่ช่วยบริหารจัดการโมเดลและต้นทุนของคุณ
- หากต้องการลดงานเอกสารและงานซ้ำซ้อนของทีม → เริ่มที่ WorkBuddy เพราะทีมจะสามารถเข้าถึง Expert เฉพาะทางที่ติดตั้งมาให้ เพื่อสนับสนุนประสิทธิภาพการทำงานในทุกภารกิจ
- หากต้องการเพิ่มความเร็วในการพัฒนาซอฟต์แวร์ → เริ่มที่ CodeBuddy โดยเริ่มจากรูปแบบ Plugin ซึ่งใช้เวลาติดตั้งน้อยที่สุด
- หากเป็นองค์กรขนาดใหญ่ → ทั้งสามสามารถทำงานร่วมกันได้ โดย TokenHub ทำหน้าที่เป็นชั้นโมเดล CodeBuddy ช่วยสนับสนุนทีมพัฒนา และ WorkBuddy ช่วยสนับสนุนทีมธุรกิจ ทั้งนี้ เมื่อขยายการใช้งานไปทั่วทั้งองค์กร ควรวางแนวทางการกำกับดูแลและการดูแลระบบไว้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น
ก่อนตัดสินใจเลือกเครื่องมือ 4 คำถามที่ MFEC แนะนำให้องค์กรพิจารณา
- งานหรือผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ต้องการคืออะไร
- ผู้ใช้งานหลักเป็นทีม Data/AI ทีมธุรกิจ หรือทีมพัฒนา
- ข้อมูล ระบบเดิม และข้อกำหนดด้าน Security/Compliance มีเงื่อนไขใดบ้าง
- ใครจะรับผิดชอบการติดตามคุณภาพ ต้นทุน และการสนับสนุนหลังเริ่มใช้งาน
คำตอบเหล่านี้ช่วยให้องค์กรเลือกจุดเริ่มต้นและวางแผนขยายผลได้เหมาะสมกว่าเริ่มจากการเปรียบเทียบฟีเจอร์
เพียงอย่างเดียว
ก้าวต่อจากการเลือกเครื่องมือ: บริหาร AI ให้ใช้งานได้จริงในองค์กร
ทั้ง TokenHub, WorkBuddy และ CodeBuddy ถูกออกแบบมาให้เริ่มต้นใช้งานได้ง่าย แต่เมื่อองค์กรขยายการใช้งานจากทีมทดลองไปสู่ผู้ใช้งานทั้งองค์กร หรือเชื่อมเข้ากับระบบงานสำคัญ มักมีคำถามชุดใหม่ตามมา เช่น ต้นทุนโทเค็น
ของแต่ละหน่วยงานอยู่ที่เท่าไร Agent ใดได้รับอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลภายใน จะติดตั้งระบบใน VPC ขององค์กรให้สอดคล้องกับข้อกำหนดได้อย่างไร และเมื่อเกิดปัญหาขึ้น ผู้ใช้งานควรติดต่อใคร
MFEC ในฐานะ Gold Partner และ Managed Service Provider (MSP) ของ Tencent Cloud ซึ่งมีทีมวิศวกรที่ผ่านการรับรองจาก Tencent Cloud ทั้งระดับ Professional และ Associate สามารถร่วมออกแบบบริการให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละองค์กร ตั้งแต่ช่วงวางแผนไปจนถึงการดูแลการใช้งานอย่างต่อเนื่อง
| ผลิตภัณฑ์ | คำถามที่มักเกิดขึ้นหลังใช้งานจริง | แนวทางที่ MFEC ร่วมออกแบบได้ |
| TokenHub | ควรเลือกระดับความเสถียรแบบใด ต้นทุนของแต่ละหน่วยงานเป็นเท่าไร และควรเปลี่ยนไปใช้โมเดลใหม่หรือไม่ | บริการดูแลการใช้งานอย่างต่อเนื่องในรูปแบบ Managed Service เช่น การติดตามการใช้งานและต้นทุนแยกตามหน่วยงาน การเฝ้าระวังการทำงานของ API การแนะนำรูปแบบการคิดค่าบริการ และการทดสอบผลลัพธ์ก่อนสลับโมเดล |
| WorkBuddy | จะเริ่มจากงานใดก่อน จะให้พนักงานใช้งานได้อย่างมั่นใจอย่างไร และ Agent หรือ Skill ใดบ้างที่ควรอนุญาตให้ใช้งาน | การประเมินความพร้อมและคัดเลือก Use Case การจัดอบรมผู้ใช้งาน และการวางนโยบายการใช้งาน Agent/Skill ให้เหมาะสมกับองค์กร |
| CodeBuddy | จะผสานเข้ากับกระบวนการพัฒนาและ CI/CD เดิมอย่างไร โค้ดส่วนใดบ้างที่ส่งเข้า AI ได้ และจะติดตั้งเวอร์ชัน Enterprise ใน VPC อย่างไร | การให้คำปรึกษาด้าน DevOps Enablement เช่น การผสาน CodeBuddy เข้ากับ CI/CD การกำหนด Guardrail และ Audit Log รวมถึงการวางแนวทางติดตั้งเวอร์ชัน Enterprise ใน VPC ขององค์กร |
แนวทางที่ MFEC สามารถร่วมออกแบบกับองค์กรแบ่งออกเป็น 3 ด้าน ซึ่งต่อเนื่องกันตามระยะของการใช้งาน
1) AI Adoption & Enablement
ประเมินความพร้อมขององค์กร คัดเลือก Use Case ที่เห็นผลได้เร็ว ดำเนินการทดลองใช้งาน (Pilot) และพัฒนาทักษะของผู้ใช้งาน เพื่อให้ AI ถูกนำไปใช้ในงานประจำวันได้จริง
2) AI Governance & Security
กำหนดนโยบายการใช้งาน สิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล และกระบวนการตรวจสอบย้อนหลัง ให้สอดคล้องกับข้อกำหนดด้าน Security, Compliance และ PDPA ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญของธุรกิจการเงินและองค์กรที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล
3) AI Operations & Cost Optimization
สำหรับองค์กรที่นำ AI ไปใช้กับระบบงานสำคัญ MFEC สามารถร่วมออกแบบบริการ Managed Service ที่ครอบคลุมการเฝ้าระวังระบบ (Monitoring) การจัดการเหตุขัดข้อง การวิเคราะห์ต้นทุน และการรายงานผลการใช้งาน โดยประสานงานกับ Tencent Cloud ในฐานะ MSP เพื่อให้องค์กรมีจุดติดต่อที่ชัดเจนเมื่อใช้งานจริง
การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการนำ AI มาใช้ในองค์กร ไม่ว่าองค์กรจะเริ่มจากผลิตภัณฑ์ใด MFEC พร้อมสนับสนุนให้ AI ทำงานร่วมกับบุคลากร กระบวนการ และระบบเดิมขององค์กรได้อย่างปลอดภัย คุ้มค่า และขยายผลได้อย่างมั่นใจ
เริ่มต้นใช้งานอย่างไร
- WorkBuddy — https://www.workbuddy.ai/
- CodeBuddy — https://www.codebuddy.ai/home
