บริการของเรา

ศักยภาพบุคลากร

Human Capacity

คอขวดที่แท้จริงคือ ตัวคุณเอง (— Andrej Karpathy)

อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดของการสร้างคุณค่าจาก AI มักไม่ใช่ตัวโมเดล แต่เป็นเรื่องของคน กระบวนการทำงาน และการออกแบบองค์กรที่อยู่รอบโมเดลนั้น เราช่วยให้ผู้นำสร้างฝั่งบุคลากรของ AI ได้อย่างมีกลยุทธ์

ขอบเขตงาน

• →หลักสูตรเสริมสร้างความเข้าใจ AI สำหรับผู้บริหารและกรรมการ
• →การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติสำหรับทีมวิศวกรรมและทีมข้อมูล
• →การออกแบบโครงสร้างองค์กรและบทบาทสำหรับงาน AI โดยเฉพาะ
• →กลยุทธ์การสรรหาและการออกแบบกระบวนการสัมภาษณ์เชิงเทคนิค

ความพร้อมของข้อมูล

Data Readiness

องค์กรส่วนใหญ่มีข้อมูล แต่น้อยรายมีข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI

ข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI คือข้อมูลที่มีป้ายกำกับ สามารถนำมาประเมินผลได้ และมีที่มาที่ถูกต้องตามจริยธรรม สามารถใช้ในการฝึก การ fine-tune และการประเมินอย่างเข้มงวดได้ โดยไม่ละเมิด PDPA หรือทำให้ข้อมูลละเอียดอ่อนรั่วไหล data lake ขององค์กรส่วนใหญ่ยังไม่ได้มาตรฐานนี้

ขอบเขตงาน

• →การตรวจสอบข้อมูลและประเมินความพร้อมสำหรับ AI
• →การออกแบบกระบวนการ labeling และการ annotate ข้อมูล
• →การสร้างชุดข้อมูลสำหรับการประเมิน (golden set, regression suite)
• →การ anonymize และการสร้าง synthetic data สำหรับการฝึกข้อมูลส่วนตัว
• →ระบบสกัดข้อมูลจากเอกสารหลายภาษาในระดับ scale

ธรรมาภิบาล AI

AI Governance

AI ที่นำไปใช้งานได้ คือ AI ที่ตระหนักถึงความเสี่ยง

ธรรมาภิบาลคือชั้นนโยบายและความรับผิดชอบที่ทำให้ AI สามารถใช้งานได้อย่างปลอดภัย สำหรับประเทศไทย ครอบคลุมการปฏิบัติตาม PDPA กฎเกณฑ์เกี่ยวกับอธิปไตยและที่ตั้งของข้อมูล กฎระเบียบเฉพาะภาคส่วน (โดยเฉพาะภาคการเงิน) และกรอบการบริหารความเสี่ยงของโมเดลที่สอดคล้องกับมาตรฐานสากล

ขอบเขตงาน

• →กรอบนโยบาย AI และนโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้
• →การจัดการข้อมูลสำหรับงาน AI ตาม PDPA
• →นโยบายอธิปไตยและที่ตั้งของข้อมูล
• →การบริหารความเสี่ยงของโมเดลและการตรวจสอบย้อนกลับ
• →ธรรมาภิบาลของการประเมินผล — ใครเป็นผู้อนุมัติ และอนุมัติบนเกณฑ์ใด

เทคโนโลยี

Technology

ตั้งแต่การเลือกโมเดล จนถึงระบบ Agentic AI ในการใช้งานจริง

เราตัดสินใจเชิงสถาปัตยกรรมที่กำหนดว่าระบบ AI จะมีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และอยู่ภายใต้การควบคุมของท่านหรือไม่ ทีมของเรามีประสบการณ์การฝึกโมเดล การติดตั้งบนโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว และการดำเนินการระบบ Agentic ในการใช้งานจริง

ขอบเขตงาน

• →การเลือกโมเดล — open-source หรือ closed ความสามารถและต้นทุน
• →การปรับโมเดล — RAG, fine-tuning, distillation เลือกเครื่องมือที่เหมาะกับงาน
• →การติดตั้งบน private cloud และ on-prem สำหรับข้อมูลที่ต้องคงอยู่ในประเทศ
• →ระบบประเมินผลและการสังเกตการณ์ในการใช้งานจริง
• →สถาปัตยกรรม Agentic และการ orchestrate ระบบ