ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Instituteຫຼັກສູດໄອທີສອນສົດ ຄອບຄຸມເວັບ ມືຖື ຖານຂໍ້ມູນ ກຣາຟິກ ແລະ ອື່ນໆ
แอปและบริการจำนวนมากมีฟังก์ชันครบ หน้าตาสวย แต่ผู้ใช้ยังหาปุ่มไม่เจอ กรอกฟอร์มไม่ผ่าน หรือเลิกใช้กลางทาง เพราะทีมออกแบบจากสิ่งที่ตนเองคิดว่าผู้ใช้ต้องการ ไม่ได้เริ่มจากการเข้าใจผู้ใช้จริง UX Design และ Design Thinking…
โครงการ IT จำนวนมากไม่ได้ล้มเพราะเทคโนโลยี แต่ล้มเพราะทีมเข้าใจความต้องการไม่ตรงกัน ผู้ใช้บอกสิ่งที่อยากได้เป็นประโยคกว้าง ๆ ทีมพัฒนาตีความไปอีกแบบ ระบบที่ส่งมอบจึงต้องแก้ซ้ำหลายรอบ งบบานปลาย และไม่มีใครตอบได้ว่า Requirement ข้อไหนมาจากใคร งานวิเคราะห์ธุรกิจ…
LINE เป็นแอปที่คนไทยจำนวนมากใช้ติดต่อกับร้านค้าและบริการ ธุรกิจจำนวนมากจึงอยากให้ลูกค้าจองคิว สมัครสมาชิก สะสมแต้ม หรือกรอกแบบฟอร์มได้ในแชตเดียวกับที่คุยกับร้าน โดยไม่ต้องติดตั้งแอปเพิ่ม LIFF (LINE Front-end Framework) คือคำตอบของโจทย์นี้…
AI Agent กำลังเปลี่ยนจากแชตบอตที่ตอบคำถามได้อย่างเดียว ไปเป็นระบบที่วางแผน เรียกใช้เครื่องมือ และทำงานหลายขั้นตอนแทนคนได้จริง แต่พอลงมือสร้างเอง ทีมพัฒนามักเจอคำถามเดิม ๆ ว่าจะแบ่งงานให้หลาย Agent อย่างไร จะเก็บบริบทของบทสนทนาไว้ที่ไหน จะควบคุมไม่ให้ Agent…
องค์กรที่ย้ายระบบขึ้น Microsoft Azure มักเริ่มจากสร้างเครื่องและบริการตามความจำเป็นเฉพาะหน้า ไม่นานก็เจอปัญหาสิทธิ์ที่ให้กว้างเกินไป ทรัพยากรที่ไม่มีใครรู้ว่าเป็นของใคร ค่าใช้จ่ายที่โตขึ้นทุกเดือน เครือข่ายที่เปิดสู่อินเทอร์เน็ตโดยไม่ตั้งใจ และข้อมูลที่ไม่มี…
ทีมพัฒนาปัจจุบันส่งโค้ดขึ้น Production ได้หลายครั้งต่อวันด้วย CI/CD แต่งานความปลอดภัยจำนวนมากยังรอตรวจตอนท้ายก่อนขึ้นระบบจริง ผลคือช่องโหว่ถูกพบช้า แก้ยากและแพง หรือหลุดขึ้น Production ไปเลย ทั้ง Password ที่ติดไปกับโค้ด Library ที่มีช่องโหว่ Container Image…
องค์กรจำนวนมากมีไฟร์วอลล์และแอนตี้ไวรัสแล้ว แต่ยังไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นบนเครื่องและเซิร์ฟเวอร์ของตนเองในแต่ละวัน Log กระจายอยู่หลายที่ ไม่มีใครดูจนกว่าระบบจะล่ม พอเกิดเหตุจริงก็ไม่รู้ว่าผู้โจมตีเข้ามาทางไหนและทำอะไรไปแล้วบ้าง งานของทีม Blue Team และ SOC…
ข้อมูลยอดขาย ลูกค้า และพฤติกรรมการใช้งานขององค์กรจำนวนมากถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูลบนคลาวด์อย่าง Google BigQuery แต่คนที่ต้องใช้ตัวเลขเหล่านี้ตัดสินใจกลับต้องรอให้ทีมข้อมูลดึงให้ทุกครั้ง หรือดาวน์โหลดมาทำใน Excel จนเครื่องค้าง ทักษะ SQL…
หลายองค์กรยังทำรายงานด้วยการคัดลอกข้อมูลจากหลายระบบมาวางใน Excel ทุกสัปดาห์ แล้วส่งไฟล์ต่อกันทางอีเมล ตัวเลขแต่ละฉบับไม่ตรงกัน ผู้บริหารต้องรอรายงานนาน และคนทำรายงานเสียเวลาไปกับงานซ้ำ ๆ แทนที่จะได้วิเคราะห์ Data Studio ของ Google (เดิมชื่อ Looker Studio…
ทุกองค์กรมีความรู้กระจายอยู่ในคู่มือ รายงาน สไลด์ และบันทึกการประชุมจำนวนมาก แต่เวลาต้องการคำตอบกลับต้องเปิดหาทีละไฟล์ ขณะที่งานประจำอย่างการแจ้งซ่อม ตรวจเช็กอุปกรณ์ หรือขออนุมัติ ยังพึ่งกระดาษ ไลน์กลุ่ม และสเปรดชีตที่หลายคนแก้พร้อมกันจนข้อมูลไม่ตรงกัน…
งานในสำนักงานจำนวนมากยังต้องทำซ้ำด้วยมือทุกวัน ทั้งคัดลอกข้อมูลจากอีเมลลง Excel ส่งแบบฟอร์มให้หัวหน้าอนุมัติ ตามเอกสารที่ยังไม่ส่ง หรือแจ้งเตือนทีมใน Teams เมื่อมีรายการใหม่ ทั้งที่องค์กรที่ใช้ Microsoft 365 มี Power Automate อยู่แล้ว เครื่องมือนี้เชื่อม…
องค์กรจำนวนมากเริ่มใช้ Microsoft 365 Copilot ช่วยงานประจำวันแล้ว ขั้นต่อไปคือการสร้าง AI Agent ของตัวเองที่รู้จักข้อมูลขององค์กร ตอบคำถามจากนโยบายและเอกสารภายใน และลงมือทำงานแทนคนได้ เช่น เปิดคำขอ บันทึกข้อมูลลงระบบ หรือส่งเรื่องให้หัวหน้าอนุมัติ Microsoft…
ระบบค้นหาเชิงความหมายและ RAG กลายเป็นฟีเจอร์ที่หลายองค์กรต้องการเพิ่มเข้าไปในแอปพลิเคชัน แต่การนำ Vector Database แยกมาอีกระบบหมายถึงข้อมูลที่ต้องซิงก์สองที่ สิทธิ์การเข้าถึงที่ต้องดูแลซ้ำ และงานปฏิบัติการที่เพิ่มขึ้น สำหรับทีมที่ใช้ PostgreSQL อยู่แล้ว…
ซอฟต์แวร์ที่มีปัญหาหลังส่งมอบส่วนใหญ่ไม่ได้พังเพราะไม่มีการทดสอบ แต่พังเพราะทดสอบไม่ตรงจุด Requirement ที่ตกหล่นหรือขัดกันเองไม่ถูกจับได้ตั้งแต่ต้น Test Case เขียนกว้างจนคนอื่นทำตามไม่ได้…
องค์กรจำนวนมากลงทุนกับข้อมูลและ AI แล้ว แต่ผู้บริหารยังตอบได้ยากว่าควรเริ่มตรงไหน โครงการใดคุ้มค่า และจะควบคุมความเสี่ยงอย่างไร เพราะการพูดคุยกับทีมเทคนิคมักเต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะ ขณะที่การตัดสินใจเรื่องแพลตฟอร์ม งบประมาณ…
ChatGPT กลายเป็นเครื่องมือที่คนทำงานจำนวนมากเปิดใช้ทุกวัน แต่ส่วนใหญ่ยังใช้แค่ถามตอบทีละข้อความ ทั้งที่ ChatGPT ในปัจจุบันอ่านไฟล์ วิเคราะห์ข้อมูล สร้างไฟล์ Word, Excel และ PowerPoint เชื่อมต่อกับอีเมลและปฏิทิน ค้นคว้าเชิงลึก และทำงานตามรอบเวลาที่กำหนดได้…
เมื่อ AI Agent ต้องทำงานยาวหลายสิบขั้น เรียกเครื่องมือจริง แก้ไฟล์จริง และรันคำสั่งบนระบบจริง สิ่งที่ตัดสินว่า Agent จะน่าเชื่อถือหรือไม่ไม่ได้อยู่ที่ตัวโมเดลอย่างเดียว แต่อยู่ที่ Harness หรือ Runtime ที่ห่อโมเดลไว้ ทั้ง Loop ที่รู้ว่าเมื่อไรต้องหยุด…
งานอัตโนมัติแบบเดิมทำงานตามเงื่อนไขที่เขียนไว้ล่วงหน้า พอเจอข้อความที่ไม่ตรงรูปแบบหรือคำถามที่ต้องดูข้อมูลหลายแหล่งประกอบกันก็ไปต่อไม่ได้ Agentic AI เปลี่ยนโจทย์นี้ด้วยการให้ LLM เป็นผู้ตีความ วางแผน และเลือกเครื่องมือเองว่าต้องดึงข้อมูลอะไร จากที่ไหน…
ทีมข้อมูลในหลายองค์กรยังทำงานกระจายอยู่หลายเครื่องมือ ข้อมูลดิบอยู่ที่หนึ่ง งาน ETL อยู่อีกที่ คลังข้อมูลอยู่อีกระบบ และรายงาน Power BI ต้องดึงข้อมูลซ้ำไปมา ทำให้ข้อมูลหลายชุดไม่ตรงกัน ดูแลยาก และมีค่าใช้จ่ายซ้ำซ้อน Microsoft Fabric…
เมื่อ AI ร่างเอกสาร วิเคราะห์ข้อมูล และตอบคำถามได้เร็วขึ้นทุกวัน คำถามที่คนทำงานหลีกเลี่ยงไม่ได้คือคุณค่าของเราอยู่ตรงไหน รายงาน Future of Jobs Report 2025 ของ World Economic Forum ระบุว่าทักษะที่นายจ้างต้องการจะเปลี่ยนไปราว 39% ภายในปี 2030…
หลายองค์กรเริ่มโครงการ AI ด้วยความตื่นเต้น แต่จำนวนไม่น้อยติดอยู่ในสถานะนำร่องไม่จบ หรือที่เรียกว่า Pilot Purgatory เพราะเลือกปัญหาไม่ชัด ไม่มีข้อมูลรองรับ ไม่มีเจ้าของโครงการ ไม่ได้กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จตั้งแต่ต้น หรือไม่มีแผนขยายผลหลังนำร่อง…
AI จะฉลาดได้เท่ากับข้อมูลที่ป้อนให้ โครงการ AI หลายโครงการในองค์กรไม่สำเร็จไม่ใช่เพราะเทคโนโลยี แต่เพราะข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายที่ รหัสสินค้าหรือรหัสผู้ขายไม่ตรงกันระหว่างระบบ ข้อมูลไม่ครบ หรือไม่มีใครเป็นเจ้าของข้อมูลอย่างชัดเจน…
ธุรกิจการผลิตที่ความต้องการผันผวนตามฤดูกาลต้องวางแผนภายใต้ความไม่แน่นอนหลายชั้นพร้อมกัน ทั้งยอดขายที่ขึ้นลงตามช่วงเวลา ราคาวัตถุดิบ ระยะเวลาการจัดส่ง และความเสี่ยงของซัพพลายเออร์…
หลายคนเริ่มใช้ AI ในงานประจำวันแล้ว แต่ผลลัพธ์ยังไม่ตรงใจ ต้องสั่งแก้ซ้ำหลายรอบ หรือไม่แน่ใจว่าคำตอบที่ได้ถูกต้องพอจะส่งต่อได้หรือไม่ ปัญหาส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือ แต่อยู่ที่วิธีสั่งงาน การเขียน Prompt ที่ดีคือการสื่อสารอย่างมีโครงสร้าง…