Low-Code Platform คือ Missing Link ที่ทำให้ AI Strategy เกิดผลจริง ไม่ต้องรอเป็นปี

หลายองค์กรลงทุนกับ AI ไปไม่น้อย มีทั้ง Data, Dashboard, Model ไปจนถึง PoC ที่ดูน่าประทับใจ แต่เมื่อถามคำถามง่าย ๆ ว่า

“วันนี้ AI ถูกใช้จริงในงานประจำวันของทีมแล้วหรือยัง?”

คำตอบกลับยังคงเป็น “ยัง” ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ว่า AI ยังไม่เก่งพอ แต่อยู่ที่องค์กรส่วนใหญ่ ไม่สามารถเปลี่ยน AI Strategy ให้กลายเป็นเครื่องมือที่คนใช้งานจริงได้เร็วพอ กระบวนการพัฒนาแอปฯ แบบเดิมที่ใช้เวลาหลายเดือนหรือเป็นปี ไม่สอดคล้องกับโลกที่ต้องการการตัดสินใจแบบ Real-time และการทดลองอย่างรวดเร็ว

บทความนี้จะพาคุณปูพื้นฐานตั้งแต่

• ทำไมการสร้างแอปฯ แบบเดิมถึงไม่ทันโลก AI
• AI ในองค์กรควรช่วยอะไร และทำไมส่วนใหญ่ยังไม่เกิดผล
• ไปจนถึงบทบาทของ Low-Code Platform ในฐานะ “ตัวเชื่อม” สำคัญ ที่ทำให้ AI ไม่ได้จบอยู่แค่ในสไลด์หรือ Dashboard แต่ถูกนำไปใช้จริงได้ภายในไม่กี่สัปดาห์

ทำไมการสร้างแอปฯ แบบเดิมถึงไม่ทันโลก AI

ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การสร้างแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม (Traditional หรือ High-code) เริ่มเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการที่ทำให้ไม่สามารถก้าวทันความต้องการของโลกปัจจุบันได้ โดยสาเหตุสำคัญมีดังนี้:

1. ความเร็วในการพัฒนา (Speed of Development)

การเขียนโค้ดแบบเดิมมักใช้เวลานานหลายเดือนหรืออาจเป็นปี เนื่องจากต้องอาศัยการเขียนโค้ดด้วยมืออย่างละเอียดในทุกขั้นตอน ในขณะที่โลกยุค AI ต้องการความคล่องตัวสูง แพลตฟอร์มแบบ Low-code และ No-code สามารถลดระยะเวลาการพัฒนาลงได้ถึง 90% ช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดและนำนวัตกรรม AI ออกมาใช้งานได้ในระดับวันหรือสัปดาห์แทนที่จะเป็นเดือน

2. การขาดแคลนบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ (The Skills Gap)

การสร้างแอปฯ แบบเดิมต้องอาศัยนักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพที่มีทักษะสูง ซึ่งปัจจุบันมีจำนวนไม่เพียงพอต่อความต้องการ แหล่งข้อมูลระบุว่าแพลตฟอร์มสมัยใหม่ช่วย “Democratize” หรือกระจายอำนาจการพัฒนาแอปฯ ไปยังกลุ่มที่เรียกว่า Citizen Developers หรือพนักงานทั่วไปที่มีไอเดียแต่ไม่มีทักษะการเขียนโค้ดเชิงลึก ให้สามารถสร้างโซลูชันเองได้ ซึ่งหากมัวแต่รอทีมไอทีเขียนโค้ดแบบเดิม ธุรกิจจะสูญเสียโอกาสในการนำ AI มาใช้งาน

3. ความยากในการรวมเทคโนโลยี AI เข้ากับระบบ (Integration with AI)

แอปพลิเคชันยุคใหม่จำเป็นต้องมีขีดความสามารถด้าน AI เช่น การคาดการณ์ (Predictions), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือ Chatbots แพลตฟอร์ม Low-code สมัยใหม่มักมาพร้อมกับ ขีดความสามารถ AI ในตัว (AI-Native) หรือมีตัวเชื่อมต่อ (Connectors) ที่พร้อมใช้งานได้ทันที ในขณะที่การสร้างสิ่งเหล่านี้ด้วยการเขียนโค้ดแบบเดิมมีความซับซ้อนสูงและต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก

4. ต้นทุนและความคุ้มค่า (Cost and Resource Efficiency)

การสร้างแอปฯ แบบเดิมใช้ทรัพยากรมากกว่าการใช้ Low-code ถึง 70% ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (Total Cost of Ownership – TCO) ของแอปฯ ที่สร้างด้วย Low-code นั้นคิดเป็นเพียง 54% ของการพัฒนาแบบดั้งเดิมเท่านั้น การประหยัดทรัพยากรเหล่านี้ทำให้ธุรกิจสามารถนำงบประมาณไปลงทุนกับการพัฒนานวัตกรรม AI อื่นๆ ได้มากขึ้น

5. แนวโน้มในอนาคต

ภายในปี 2025 แอปพลิเคชันใหม่ๆ ในองค์กรถึง 70% ถูกพัฒนาด้วยเทคโนโลยี Low-code หรือ No-code เนื่องจากการพัฒนารูปแบบนี้สนับสนุนการทำงานแบบ Hyperautomation และการปรับเปลี่ยนแอปฯ ให้ทันสมัย (Legacy Modernization) ได้รวดเร็วกว่าการเขียนโค้ดแบบเดิม

AI ในองค์กรควรช่วยอะไร และทำไมส่วนใหญ่ยังไม่เกิดผลจริง

การนำ AI มาใช้ในองค์กรไม่ได้เป็นเพียงการตามกระแสเทคโนโลยี แต่เป้าหมายที่แท้จริงคือการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรม อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรยังไม่สามารถดึงศักยภาพของ AI ออกมาใช้ได้อย่างเต็มที่ โดยสรุปได้ดังนี้:

AI ในองค์กรควรช่วยในด้านใดบ้าง?

AI ควรทำหน้าที่เป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนประสิทธิภาพในหลายมิติ:

• การวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจ (Customer Insights & Decision Making): AI ช่วยให้องค์กรเข้าใจข้อมูลลูกค้าได้ทันที และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล (Data-driven) เช่น การทำระบบ Classification (การจำแนกประเภท), Scoring (การให้คะแนน) และการทำโมเดลคาดการณ์ (Predictions)
• การยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (Enhanced CX): การใช้ AI ช่วยสร้าง Omnichannel Customer Journeys ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น รวมถึงการสร้าง Chatbots และการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ผ่านเครื่องมือ NLP
• การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Productivity Boost):

    ◦ ด้านการขาย: ช่วยให้ทีมขายทำงานได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนคน

    ◦ ด้านการตลาด: ช่วยให้แคมเปญมีประสิทธิภาพสูงขึ้นภายใต้งบประมาณเดิม

    ◦ ด้านบริการ: ช่วยให้ปิดเคสบริการได้เร็วขึ้นเป็น 2 เท่า

• คำแนะนำอัจฉริยะ (Next Best Action): AI สามารถเสนอแนวทางการดำเนินการถัดไปที่ดีที่สุด (NBA) หรือข้อเสนอถัดไปที่เหมาะสมที่สุด (NBO) เพื่อให้พนักงานสามารถตอบสนองลูกค้าได้อย่างแม่นยำ

ทำไมการใช้ AI ในองค์กรส่วนใหญ่ถึงยังไม่เกิดผลจริง?

แม้จะมีศักยภาพสูง แต่หลายองค์กรกลับเผชิญอุปสรรคที่ทำให้ AI ไม่ประสบความสำเร็จ:

1. การขาดแคลนบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ (The Skills Gap): การสร้าง AI แบบดั้งเดิมมักต้องใช้ Data Scientist หรือนักพัฒนาที่มีทักษะสูง ซึ่งมีจำนวนจำกัดและมีค่าตัวสูง ทำให้โครงการหยุดชะงัก
2. ความเร็วในการพัฒนาไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลง (Speed of Development): การใช้วิธีเขียนโค้ดแบบเดิม (High-code) มักใช้เวลานานหลายเดือนหรือเป็นปี ซึ่งไม่ทันกับตลาดที่เปลี่ยนไป ในขณะที่การใช้แพลตฟอร์มสมัยใหม่สามารถลดเวลาได้ถึง 90%
3. ปัญหาด้านการเชื่อมต่อระบบ (Integration Hurdles): AI จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลจากหลายแหล่ง แต่หลายองค์กรติดปัญหาเรื่องระบบเก่า (Legacy Systems) ที่เชื่อมต่อยากหรือไม่รองรับ API สมัยใหม่ ทำให้ AI ไม่มีข้อมูลที่มีคุณภาพไปประมวลผล
4. ความกังวลด้านความปลอดภัยและข้อกำหนด (Security & Compliance): องค์กรจำนวนมากยังกังวลเรื่องการรั่วไหลของข้อมูลและการปฏิบัติตามมาตรฐานเช่น GDPR หรือ HIPAA ทำให้ไม่กล้าเปิดรับการใช้ AI อย่างเต็มที่
5. ต้นทุนการเป็นเจ้าของที่สูง (High TCO): การพัฒนาและดูแลรักษาแอปพลิเคชัน AI ด้วยวิธีดั้งเดิมใช้ทรัพยากรสูงกว่าการใช้ Low-code/No-code อย่างมาก ต้นทุนของ Low-code คิดเป็นเพียง 54% ของการพัฒนาแบบปกติ
6. ช่องว่างระหว่างฝ่ายธุรกิจและฝ่ายไอที (Business-IT Misalignment): บ่อยครั้งที่ฝ่ายธุรกิจมีความต้องการแต่ฝ่ายไอทีไม่สามารถตอบสนองได้ทัน หรือสร้างระบบที่ไม่ตรงกับหน้างานจริง

ช่องว่างระหว่าง AI Strategy กับการลงมือทำจริงในองค์กร

ช่องว่างระหว่างกลยุทธ์ AI (AI Strategy) กับการนำไปลงมือทำจริง (Implementation) ในองค์กร มักเกิดจากปัจจัยสำคัญที่ทำให้โครงการไม่ประสบความสำเร็จตามที่วางแผนไว้ โดยสรุปประเด็นหลักที่สร้างช่องว่างนี้ได้ดังนี้:

1. การขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะ (The Skills Gap)

• ปัญหา: กลยุทธ์ AI มักต้องการนักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพหรือ Data Scientist ที่มีความเชี่ยวชาญสูง ซึ่งปัจจุบันมีจำนวนจำกัดและมีค่าใช้จ่ายสูง
• ทางออก: แหล่งข้อมูลระบุว่าการใช้แพลตฟอร์ม Low-code/No-code ช่วยปิดช่องว่างนี้ได้โดยการ “กระจายอำนาจการพัฒนา” (Democratization) ให้พนักงานทั่วไป (Citizen Developers) สามารถร่วมสร้างโซลูชัน AI ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ดเชิงลึก

2. ความล่าช้าในกระบวนการพัฒนา (Speed of Development)

• ปัญหา: การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ด้วยการเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม (High-code) มักใช้เวลานานหลายเดือนหรือเป็นปี ซึ่งไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด
• ทางออก: แพลตฟอร์ม Low-code สามารถ ลดระยะเวลาการพัฒนาลงได้ถึง 90% ทำให้องค์กรสามารถนำกลยุทธ์ที่วางไว้มาทดสอบและใช้งานจริง (MVP) ได้รวดเร็วขึ้นภายในหลักวันหรือสัปดาห์

3. ระบบเก่าและการเชื่อมต่อข้อมูล (Legacy Systems & Integration)

• ปัญหา: กลยุทธ์ AI ที่ดีต้องการข้อมูลที่ไหลเวียนอย่างอิสระ แต่การลงมือทำจริงมักติดขัดที่ระบบเก่า (Legacy Systems) ซึ่งยากต่อการเชื่อมต่อ
• ทางออก: เครื่องมือ Low-code สมัยใหม่มี หัวต่อสำเร็จรูป (Ready-made Connectors) และ Open API ที่ช่วยให้การเชื่อมต่อกับระบบเก่าและแหล่งข้อมูลต่างๆ เป็นเรื่องง่ายขึ้น ทำให้ AI มีข้อมูลไปประมวลผลได้จริง

4. ความไม่สอดคล้องกันระหว่างฝ่ายธุรกิจและฝ่ายไอที (Business-IT Misalignment)

• ปัญหา: บ่อยครั้งที่ฝ่ายไอทีสร้างระบบตามความเข้าใจของตน แต่ไม่ตอบโจทย์การใช้งานจริงของฝ่ายธุรกิจ
• ทางออก: การใช้แพลตฟอร์มแบบภาพ (Visual Development) ช่วยให้ทั้งสองฝ่ายสามารถ ร่วมกันพัฒนา (Co-development) ได้ในสภาพแวดล้อมเดียวกัน ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ตรงตามกลยุทธ์ทางธุรกิจมากขึ้น

5. ต้นทุนและการจัดการวงจรชีวิตแอปพลิเคชัน (TCO & Lifecycle Management)

• ปัญหา: องค์กรอาจมีกลยุทธ์ที่ยิ่งใหญ่ แต่การลงมือทำจริงล้มเหลวเพราะต้นทุนการดูแลรักษา (Maintenance) ที่สูงเกินไป
• ทางออก: การพัฒนาผ่านแพลตฟอร์ม Low-code ช่วยให้ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เหลือเพียง 54% เมื่อเทียบกับการพัฒนาแบบเดิม และมีระบบจัดการวงจรชีวิต (Application Lifecycle Management) ที่ช่วยให้การปรับปรุงแอปฯ AI ในระยะยาวทำได้ง่ายขึ้น

Low-Code Platform คืออะไร และเข้ามาแก้ปัญหานี้อย่างไร

Low-Code Platform คือแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์รูปแบบใหม่ที่เน้น การสร้างแอปพลิเคชันผ่านอินเทอร์เฟซแบบภาพ (Visual Development) โดยใช้การลากและวางส่วนประกอบสำเร็จรูป (Drag-and-drop) แทนการเขียนโค้ดด้วยมือทั้งหมด แพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาเพื่อลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน ช่วยให้ทั้งนักพัฒนามืออาชีพและพนักงานทั่วไป (Citizen Developers) สามารถสร้างแอปฯ ได้อย่างรวดเร็ว

อุปสรรคในการนำ AI มาใช้ในองค์กร Low-Code Platform สามารถเข้ามาแก้ปัญหาเหล่านั้นได้ดังนี้:

1. แก้ปัญหาความล่าช้า (Speed to Market)

การเขียนโค้ดแบบเดิม (High-code) อาจใช้เวลาเป็นเดือนหรือเป็นปี แต่ Low-Code สามารถ ลดระยะเวลาการพัฒนาลงได้ถึง 90% ด้วยเครื่องมือ Visual Modeling ที่มีส่วนประกอบ UI และโมเดลข้อมูลสำเร็จรูป ทำให้ธุรกิจเปลี่ยนไอเดียหรือกลยุทธ์ AI ให้เป็นแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงในระดับสัปดาห์หรือวัน

2. แก้ปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญ (Bridging the Skills Gap)

เนื่องจาก Low-Code ลดกำแพงด้านทักษะเทคนิคลง ทำให้พนักงานในสายธุรกิจ (เช่น ฝ่ายขาย หรือ HR) สามารถสร้างโซลูชันเองได้โดยไม่ต้องรอคิวจากฝ่ายไอทีเพียงอย่างเดียว ซึ่งเป็นการ “กระจายอำนาจการพัฒนา” (Democratization) ทำให้องค์กรมีคนช่วยสร้างนวัตกรรม AI ได้มากขึ้น

3. แก้ปัญหาการเชื่อมต่อระบบและ AI (Easy Integration & Built-in AI)

Low-Code เข้ามาจัดการความยุ่งยากในการเชื่อมต่อกับระบบเก่า (Legacy Systems) ผ่าน หัวต่อสำเร็จรูป (Ready-made Connectors) และ API นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม Low-code ชั้นนำมักมี ขีดความสามารถ AI/ML ในตัว เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis), การคาดการณ์ (Predictions), และ Chatbots ซึ่งช่วยให้องค์กรนำ AI มาใช้ได้ทันทีโดยไม่ต้องสร้างโมเดลเองตั้งแต่ต้น

4. แก้ปัญหาช่องว่างระหว่าง “แผนงาน” กับ “การใช้งานจริง”

ช่องว่างนี้มักเกิดจากการสื่อสารที่ไม่ตรงกันระหว่างฝ่ายธุรกิจและไอที Low-Code ช่วยให้ทั้งสองฝ่ายสามารถ พัฒนาร่วมกัน (Co-development) บนหน้าจอที่เห็นภาพเดียวกัน ทำให้แอปพลิเคชันที่สร้างออกมาตรงตามความต้องการทางธุรกิจและกลยุทธ์ที่วางไว้อย่างแม่นยำ

5. แก้ปัญหาต้นทุนที่สูงเกินไป (Cost Efficiency)

การใช้ Low-Code ช่วยลดทรัพยากรที่ต้องใช้ในการสร้างและดูแลรักษา โดยมี ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เพียง 54% ของการพัฒนาแบบดั้งเดิม และยังช่วยให้องค์กรสร้าง Digital Assets ได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรเท่าเดิม

เริ่มต้นใช้ Low-Code เพื่อทำ AI ให้เกิดผล ภายในไม่กี่สัปดาห์

การเริ่มต้นใช้งาน Low-Code เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ด้าน AI ภายในระยะเวลาอันสั้น (ระดับสัปดาห์) สามารถทำได้โดยอาศัยจุดเด่นด้านความเร็วและการลดความซับซ้อนของเทคโนโลยี ดังนี้:

1. กำหนดเป้าหมายและเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสม (1-3 วันแรก)

• นิยามความต้องการ: ระบุให้ชัดเจนว่าต้องการให้ AI ช่วยในด้านใด เช่น การคาดการณ์ (Predictions), การจำแนกประเภทข้อมูล (Classification), หรือการทำ Chatbot
• เลือกแพลตฟอร์มที่มี AI ในตัว (AI-Native): เลือกเครื่องมือที่มีฟีเจอร์ AI สำเร็จรูป ที่มีโมเดล Machine Learning ที่พร้อมใช้งาน
• ทดลองใช้งาน: เริ่มจาก Free Trial (มักให้ลอง 14-30 วัน) เพื่อประเมินว่าอินเทอร์เฟซและฟีเจอร์การเชื่อมต่อข้อมูลตอบโจทย์ธุรกิจของคุณหรือไม่

2. ใช้เครื่องมือ Visual Building และเทมเพลต (สัปดาห์ที่ 1)

• เริ่มจากเทมเพลตสำเร็จรูป: อย่าเริ่มจากศูนย์ แหล่งข้อมูลแนะนำให้ใช้ Pre-built Templates เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างและประหยัดเวลาในการออกแบบ
• Visual Modeling: ใช้การลากและวาง (Drag-and-drop) เพื่อสร้าง UI และ Workflow ซึ่งจะช่วย ลดระยะเวลาการพัฒนาลงได้ถึง 90% เมื่อเทียบกับการเขียนโค้ดแบบเดิม

3. เชื่อมต่อข้อมูลและเปิดใช้ขีดความสามารถ AI (สัปดาห์ที่ 2)

• ดึงข้อมูลผ่าน Connectors: ใช้ตัวเชื่อมต่อสำเร็จรูป (Ready-made Connectors) เชื่อมเข้ากับฐานข้อมูลหรือ API เดิมขององค์กร เพื่อให้ AI มีข้อมูลในการประมวลผล
• เปิดใช้งานฟีเจอร์ AI สำเร็จรูป: นำเครื่องมือ AI ที่มีมาให้ในแพลตฟอร์มมาปรับใช้ทันที เช่น:

    ◦ Predictive Scoring: เพื่อคาดการณ์โอกาสการขาย

    ◦ Next Best Action (NBA): เพื่อให้ระบบแนะนำพนักงานว่าควรทำอะไรต่อไปกับลูกค้า

    ◦ NLP & Sentiment Analysis: สำหรับวิเคราะห์ความพึงพอใจลูกค้าผ่านข้อความ

4. ทดสอบ ปรับปรุง และเริ่มใช้งานจริง (สัปดาห์ที่ 3-4)

• Iterative Development: Low-Code ถูกออกแบบมาเพื่อการปรับปรุงที่รวดเร็ว (Agility) ดังนั้นควรสร้างตัวต้นแบบ (MVP) ขึ้นมาก่อน แล้วรวบรวมฟีดแบ็กเพื่อปรับแต่งทันที
• ดึง Citizen Developers มาร่วม: ให้พนักงานที่อยู่หน้างาน (ที่เข้าใจปัญหาธุรกิจแต่เขียนโค้ดไม่เป็น) เข้ามาช่วยปรับแต่งแอปฯ เพื่อให้ AI แก้ปัญหาได้ตรงจุดที่สุด
• Deploy อย่างรวดเร็ว: แพลตฟอร์มเหล่านี้มักมีระบบ Automated Deployment ที่ช่วยให้การนำแอปฯ ขึ้นใช้งานจริงทำได้ในไม่กี่คลิก

สรุปข้อดีที่องค์กรจะได้รับ:

• ลดต้นทุน: การพัฒนาแบบ Low-code มีต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เพียง 54% ของการเขียนโค้ดปกติ
• ความเร็ว: สามารถเปลี่ยนไอเดียให้เป็นแอปฯ ที่ใช้งานได้จริงในระดับ วันหรือสัปดาห์ แทนที่จะเป็นเดือนหรือปี
• ความยืดหยุ่น: สามารถปรับเปลี่ยนแอปฯ AI ให้ทันตามความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

AI ที่สร้างมูลค่าให้ธุรกิจ ไม่ใช่ AI ที่ซับซ้อนที่สุด หรือใช้เทคโนโลยีล้ำที่สุด แต่คือ AI ที่ ถูกนำไปใช้งานได้เร็ว และถูกฝังอยู่ใน Workflow จริงของคนทำงาน

Low-Code Platform ไม่ได้มาแทนที่ทีม IT หรือการพัฒนาแบบเดิมทั้งหมด แต่เข้ามาทำหน้าที่เป็น “Missing Link” ที่เชื่อมระหว่าง Data, AI และการลงมือทำของฝ่ายธุรกิจเข้าด้วยกัน

แทนที่จะเริ่มจากโปรเจกต์ใหญ่ที่ใช้เวลานาน หลายองค์กรที่ประสบความสำเร็จเลือกเริ่มจาก Use Case เล็ก ๆ สร้างแอปฯ ที่แก้ปัญหาจริง วัดผลได้จริง และสามารถปรับปรุงต่อได้ทันที

เพราะในโลก AI วันนี้ ผู้ที่ได้เปรียบ ไม่ใช่คนที่คิดก่อนเสมอไป แต่คือคนที่ทำให้เกิดขึ้นจริงได้เร็วกว่า

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาวิธี ในการเปลี่ยน AI Strategy ให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม ตั้งแต่การวาง Data Strategy การเลือก Use Case ไปจนถึงการนำ Low-Code Platform มาใช้งานจริง Predictive ยินดีเป็นที่ปรึกษา เพื่อช่วยออกแบบแนวทางที่เหมาะกับบริบทขององค์กรคุณ และทำให้ AI ไม่ได้เป็นแค่ไอเดีย แต่กลายเป็นเครื่องมือที่สร้างคุณค่าได้จริง