ป้ายกำกับ: weomni

อะไรคือ Copilot

GitHub Copilot เป็นระบบเขียนโปรแกรมกึ่งอัตโนมัติ ทำงานอิงจากโค้ดหรือสิ่งที่เราอธิบายความต้องการ พัฒนาโดย GitHub ร่วมกับเทคโนโลยีหลักด้าน AI จาก OpenAI ที่มีประวัติการพัฒนา AI อันโด่งดัง อย่างเช่น ChatGPT ที่มีศักยภาพสูงในการช่วยเหลือตอบคำถาม หรือแนะนำการเขียนต่างๆ รวมถึงช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ด
Copilot ถูกพัฒนาในแนวคิดว่าเป็น ‘AI pair programmer,’ ‘AI assistant,’ หรือ ‘Copilot’ คือตั้งใจให้มาเป็นผู้ช่วยโปรแกรมเมอร์นั่นเอง

อย่างไรก็ตาม นักพัฒนายังจำเป็นต้องมาเขียนโค้ดเอง เพื่อให้ระบบทำงานอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพตามเจตจำนง เพราะ AI ยังไม่สามารถเขียนโค้ดได้ตรงตามวัตถุประสงค์ อย่างสมบูรณ์โดยตัวมันเอง

สำหรับการใช้ GitHub Copilot นี้ สามารถใช้ผ่าน IDE ต่าง ๆ เช่น Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim, และ JetBrains IDEs (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, เป็นต้น) รวมถึงรองรับภาษาโปรแกรมมิ่งหลายภาษา เช่น Java, PHP, Python, JavaScript, Ruby, Go, C#, หรือ C++ โดยที่ไม่จำเป็นต้องทำผ่านหน้า GitHub ในการใช้ Copilot เสมอไป เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง IDE ที่รองรับกับ GitHub Copilot

ติดตั้ง Copilot

• ทำการติดตั้ง Github Copilot เข้าใน IDE ที่ท่านใช้งานก่อน โดยในกรณีของผู้เขียนนั้น จะใช้ Visual Studio Code กับโค้ดด้วยภาษา Golang

• เมื่อติดตั้งเสร็จเรียบร้อย จะปรากฏไอคอนมุมล่าง Copilot เท่านี้ก็พร้อมใช้งานแล้ว
• Github Copilot นั้นเป็นส่วนเสริมของ Github ที่มีการคิดเงิน (Subscription)
  แต่เราสามารถทดลองใช้บริการฟรี 30 วัน โดยท่านต้องมี Account ของ Github (ฟรี) แล้วสมัครเปิดใช้ Copilot ให้เรียบร้อยเสียก่อน
  (วิธีการเปิดใช้ Copilot คลิก )
• หลังจากนั้น Log-In ตัว Account ของ Github ที่สมัคร Copilot บน IDE ของท่านด้วย ID ในข้อ 3

เริ่มลองใช้ Copilot

Copilot จะทำงานอยู่เบื้องหลังตลอดเวลา เราสามารถพิมพ์ Comment เพื่อเรียกใช้งาน Copilot อย่างเจาะจง หรือรอดูที่ Copilot แนะนำ โดยระหว่างที่ท่านทำการ Coding ไประยะหนึ่ง Copilot อาจแนะนำ Code มา โดยจะแสดงเป็นสีเทาให้ ซึ่งจะแนะนำได้ทั้งในรูปแบบรายบรรทัด (Individual lines) หรือมาเป็นก้อนฟังก์ชั่น (Whole functions) เลยทีเดียว ว่าแล้วก็มาลองกันเลย

ในตัวอย่างนี้ ผู้เขียนจะทดลองสร้างฟังก์ชั่นการสุ่มตัวเลขกัน (Random Number)

จะเห็นได้ว่าระหว่างพิมพ์ Code จะมีก้อน text สีเทาๆ นั่นคือสิ่งที่ Copilot พยายาม Suggest แนะนำและช่วยเราเขียน หากเราจะเอาสิ่งที่ Copilot แนะนำ ให้กด Tab บนคีย์บอร์ด

เราจะมาลองเล่นกันอีกสักหนึ่งฟังก์ชั่นดู ว่า Copilot จะรู้จัก Palindrome มั้ยเอ่ย ?

หากกรณี Copilot มีตัวเลือกจะแนะนำเรามากกว่า 1 ชุด เราก็สามารถเลือกดูได้ ว่าจะเลือก code ตัวไหนที่ระบบแนะนำ ออกมาใช้ โดยกดคีย์ลัดตามภาพ

คีย์ลัดกดดูคำแนะนำ ขึ้นกับระบบปฏิบัติการที่เลือกใช้

เรามาลองดู Copilot ช่วยเขียนทั้งในแบบ individual line และ multi line กัน

ในส่วนความสามารถของ Copilot ยังเข้ามาช่วยมีอะไรอีกมากเลย ทั้งการช่วยเขียน Query, Unit test, Model, Review code ฯลฯ แต่เกรงว่าจะยาวไปสำหรับบทความทำการแนะนำให้รู้จักนี้ เอาไว้ทีมงานจะมาเล่าต่อกับ Tool ช่วยเหลือโปรแกรมเมอร์นี้ในโอกาสถัดไป

ติดตามข้อมูลข่าวสารและกิจกรรมของเราได้ที่ช่องทาง Facebook Fanpage, Linkedin หรือดูข้อมูลและติดต่อรับคำปรึกษาได้ที่เว็บไซต์ของเรา

Serverless Framework คือ Web framework ที่เขียนด้วย Node.js ใช้สำหรับสร้างแอปพลิเคชันบน AWS Lambda และบน Cloud แบบ Serverless หลากหลายเจ้า ซึ่งเป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สแบบ CLI (Command Line Interface) ที่ครบครัน ไม่ว่าจะเป็นโครงสร้าง, ระบบ Automation และเป็นโซลูชั่นที่ตอบโจทย์การใช้งานมากที่สุด โดย Developer จะโฟกัสไปที่การสร้างแอปพลิเคชันอย่างเต็มที่ ส่วนงานระบบ Infrastructure นั้นจะเป็นหน้าที่ของ Cloud Provider

ทำไมต้องใช้ Serverless Framework?

• ใช้งานง่าย: Config ระบบ Infrastructure และ Services ได้ผ่านไฟล์ serverless.yml ไฟล์เดียว
• รวดเร็ว: ด้วยความเป็นระบบอัตโนมัติ ทำให้การ Deployment ของ App ทำได้รวดเร็ว
• รองรับ Cloud หลายเจ้า: Serverless Framework รองรับการใช้งานกับ Cloud Provider ส่วนใหญ่ในตลาด เช่น Azure, Google Cloud ฯลฯ
• ต่อยอดความสามารถได้ง่าย: ผ่านการติดตั้ง Plugins เพิ่มเติมตามความต้องการของธุรกิจ
• มีกลุ่มผู้ใช้งานมากมาย: ด้วยความเป็นโอเพ่นซอร์ส ทำให้เป็นที่นิยมในกลุ่มผู้ใช้งาน และมี Plugins พัฒนาออกมาเพื่อรองรับเพิ่มเติมอย่างมากมาย
• มี Monitoring และ Debugging ในตัว: ในระบบมีส่วน Monitoring, Metrics, และ Debugging มาให้ Developer ใช้งานสะดวกยิ่งขึ้น

ข้อดี-ข้อเสีย ในการใช้ Serverless Framework ร่วมกับ AWS Lambda ผ่าน API Gateway

ข้อดี

• ใช้เวลา Deployment สั้นลง: Deploying Service ต่อครั้งสั้นลง ด้วยการใช้คำสั่งเพียงชุดเดียว ช่วยลดเวลาในการ Config ลง
• ไม่ยึดติดกับภาษาใดๆ: ตัว Framework รองรับ Programming languages หลากหลายภาษา
• มีโครงสร้างระบบที่ชัดเจน: มีโครงสร้างระบบที่ดี ทั้ง Versioning, Stages, Environment variables ช่วยลดข้อผิดพลาดในการทำงาน
• Code ใช้ซ้ำได้: นำ Code ที่เคยเขียนของงานหนึ่ง เอาไปใช้ต่อของอีกงานหนึ่งที่ใช้ ​​Services, Components, Plugins คล้ายคลึงกันได้ทันที
• Multi-Cloud: รองรับ Cloud Provider หลายหลายเจ้าในท้องตลาด เพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน
• Plugin มากมาย: ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับแต่งฟังก์ชั่นการทำงานให้ตรงโจทย์ของธุรกิจ

ข้อเสีย

• Learning Curve: ต้องใช้เวลาเรียนรู้เพิ่มเติมบางเรื่อง เพื่อเข้าใจการ Config และ Syntax ของ serverless.yml
  ไม่รองรับบางฟีเจอร์: เนื่องจากสามารถใช้งานร่วมกับ Cloud หลากหลายที่ ดังนั้นบางฟีเจอร์อาจไม่สามารถใช้งานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
• การ Debugging ที่ซับซ้อน: ด้วยลักษณะโครงสร้างที่แตกย่อยออกมา ทำให้การ Debugging นั้นมีความซับซ้อนมากขึ้น
• ต้นทุนสูง: ในฟังก์ชั่นงานที่ต้องใช้เวลา Run นาน อาจมีราคาแพงเนื่องจากลักษณะ Pricing model ที่จับเวลาต่อ Request เอง
• Cold Starts: ในส่วนของ AWS Lambda อาจมีความหน่วงเมื่อเรียกใช้ฟังก์ชัน (Cold Starts) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับทรัพยากรที่เชื่อมต่อแบบ VCP (Virtual Private Cloud)

บทสรุป

ตัว Serverless Framework มีความสะดวกในการใช้งาน และมีศักยภาพสูง รวมถึงมีฟีเจอร์ที่หลากหลาย จึงกลายเป็นโซลูชั่นที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน โดยเฉพาะบน AWS ด้วย Lambda และ API Gateway ที่สนับสนุนให้แอปพลิเคชันแบบ Serverless นั้นสามารถสเกลขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคุ้มค่าต่อธุรกิจมากที่สุด

ติดตามข้อมูลข่าวสารและกิจกรรมของเราได้ที่ช่องทาง Facebook Fanpage, Linkedin หรือดูข้อมูลและติดต่อรับคำปรึกษาได้ที่เว็บไซต์ของเรา

“Generative AI” และ “ChatGPT” เทคโนโลยีใหม่ที่เข้ามาพัฒนาธุรกิจและสร้างประสบการณ์อีคอมเมิร์ซที่ดีมากยิ่งขึ้นกว่าเดิมให้กับ User ที่มาพร้อมความ Personalized เพื่อเฉพาะเจาะจงไปที่กลุ่ม User ได้ดียิ่งขึ้น มาดูกันว่าทั้ง 2 เทคโนโลยีนี้ จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงธุรกิจ eCommerce และสร้างความได้เปรียบให้กับธุรกิจของคุณได้อย่างไร…

“Generative AI” คือแบบจำลอง AI ที่ใช้ในการสร้าง Conent ขึ้นมาใหม่ เช่น รูปภาพ ข้อความ เพลง และคำอธิบายสินค้า รวมถึงการสร้างแคมเปญการตลาดแบบ Personalized รวมถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ก็เป็นเรื่องที่ AI สามารถทำได้ โดยเราสามารถใช้ Generative AI แนะนำสินค้าให้เหมาะกับกลุ่มลูกค้าแต่ละบุคคล โดยหยิบ Data จากประวัติการซื้อ พฤติกรรมการเลือกดูสินค้า หรือการค้นหาสินค้าที่ผ่านมา หรือแม้แต่การนำพิกัดตำแหน่งที่ User อยู่มาใช้ร่วมกัน เพื่อให้ตรงใจลูกค้ามากที่สุด จนเกิดเป็นความพึงพอใจในระยะยาวของลูกค้าได้

ในขณะที่ “ChatGPT” เป็น Chat Bot ใช้ถามตอบที่ให้ผลลัพธ์เหมือนการพูดคุยกับมนุษย์ ด้วยการฝึกตัวระบบด้วยข้อมูลต่าง ๆ และโค้ดจำนวนมหาศาล เพื่อให้ระบบเข้าใจและสามารถตอบคำถามได้อย่างถูกต้องและราบรื่น โดย Version ล่าสุดอย่าง ChatGPT4 นั้นได้รับการพัฒนาจนสามารถใช้เพื่อบริการลูกค้า ตอบคำถาม และให้คำแนะนำได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น Chat Bot ChatGPT4 สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้าหรือการบริการ, กระบวนการชำระเงิน หรือช่วยแนะนำวิธีแก้ไขปัญหาเบื้องต้นให้กับลูกค้าได้ ซึ่งนอกจากจะช่วยลดงานของฝ่ายบริการลูกค้าแล้วยังเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการที่ดีมากยิ่งขึ้น

เมื่อใช้ทั้ง “Generative AI” และ “ChatGPT4” ร่วมกัน จึงเกิดเป็นสร้างประสบการณ์ใหม่ของการใช้งานอีคอมเมิร์ซที่ Personalized และ Engaging ได้ตรงกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ในระบบ Supply Chain ในการปรับปรุงประสิทธิภาพและก่อให้เกิด Productivity ที่ดีมากยิ่งขึ้นอีกด้วย

Use Cases ในการใช้ Generative AI และ ChatGPT4 ใน B2B2C อีคอมเมิร์ซยุคใหม่

• แสดงสินค้าแบบ Personalized: Generative AI สามารถแสดงให้ Personalized เฉพาะ User โดยประมวลผลจากประวัติการซื้อ พฤติกรรมการดูสินค้า ชื่อสินค้าที่เคยค้นหา หรือแม้แต่พิกัดตำแหน่งที่ใช้งาน ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซใช้ Generative AI เพื่อแนะนำสินค้าที่คล้ายกับสิ่งที่ลูกค้าเคยซื้อมาก่อน หรือแนะนำอุปกรณ์เสริมที่ใช้ร่วมกันสินค้านั้นๆ รวมถึงการแสดงสินค้าที่ถูกจัดเรียงมาพิเศษเพื่อลูกค้ารายนั้นๆ
• บริการลูกค้า: ChatGPT4 สามารถตอบคำถามเบื้องต้นให้กับลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง ช่วยให้ฝ่ายบริการลูกค้าไปโฟกัสใน Case ที่ซับซ้อนมากกว่าแทน ตัวอย่างเช่น Chat Bot ChatGPT4 ตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้าเบื้องต้น เช่น มีสินค้าในสต๊อกอยู่รึไม่ จัดส่งกี่วัน หรือช่วยเหลือในขั้นตอนการชำระเงินได้
• Marketing Campaigns: Generative AI ใช้สร้างแคมเปญการตลาดแบบ Personalized ตามความสนใจ ช่วยเจาะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายและใช้งบการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น เว็บอีคอมเมิร์ซใช้ Generative AI สร้างแคมเปญการตลาดทางอีเมล ที่ปรับเปลี่ยนโปรโมชั่นให้เข้ากับความสนใจของ User แต่ละบุคคล
• เพิ่มประสิทธิภาพของ Supply chain: Generative AI ถูกใช้ในการคาดการณ์ยอดขาย การจัดการสต๊อก (inventory) และการจัดส่งสินค้า เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการ
  ตัวอย่างเช่น Generative AI สามารถคาดการณ์แนวโน้มของสินค้า เพื่อให้ธุรกิจสามารถจัดการสต๊อกได้อย่างเหมาะสม
• ตรวจจับการทุจริตและ Compliance: ChatGPT4 สามารถใช้ตรวจจับการทุจริต (fraud) ในสายงาน eCommerce และ Supply chain ได้เป็นอย่างดี ตัวอย่างเช่น Chat Bot สามารถเรียนรู้รูปแบบหรือพฤติกรรมที่น่าสงสัย ช่วยป้องกันการเกิดการทุจริตได้ นอกจากนี้ Generative AI ยังสามารถใช้เพื่อตรวจจับความเสี่ยงของ Compliance risks ใน Supply chain ได้
• คาดการณ์ความต้องการสินค้า: Generative AI สามารถคาดการณ์ความต้องการของสินค้าได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารคลังสินค้า และหลีกเลี่ยงการสต๊อกสินค้าที่มากหรือน้อยเกินไป ตัวอย่างเช่น Generative AI สามารถคาดการณ์จำนวนสินค้าที่จะขายได้ในเดือนถัดๆ ไป โดยประมวลผลจากข้อมูลการขายในอดีตและปัจจัยอื่นที่เกี่ยวข้อง

ประโยชน์ที่ได้จากการใช้ Generative AI และ ChatGPT4 ในอีคอมเมิร์ซยุคใหม่แบบ B2B2C

• Personalization: ประมวลผลข้อมูลและนำไปแสดงผลเพื่อสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น จนเกิดเป็นความพึงพอใจและความ Loyalty ของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น
• Efficiencies /Time optimization: เพิ่มประสิทธิภาพใน Workflow ให้ดียิ่งขึ้น ให้พนักงานมีอิสระในงานที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น และมีเวลาไปรับโฟกัสกับงานที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น
• Scalability: รองรับการเติบโตของระบบและธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง พร้อมรับมือกับ Data และ Traffic จำนวนมหาศาลที่มีการปรับเปลี่ยนอยู่ตลอดเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับธุรกิจที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
• Cost-effectiveness: มีค่าใช้จ่ายในระบบไม่สูงมากและให้ผลลัพท์ที่มีประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับธุรกิจทุกขนาด ตัวอย่างเช่น ธุรกิจ SME ก็สามารถใช้ ChatGPT4 เพื่อให้บริการลูกค้าแทนแผนก Customer Service ในเบื้องต้นได้

ความเสี่ยงในการใช้ Generative AI และ ChatGPT4 ที่ควรระวัง

• Data bias: Generative AI นั้นทำงานด้วยการฝึกฝนกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากกลุ่มข้อมูลมีความโน้มเอียงไปในทิศทางใดมากไป ผลลัพท์ที่ได้ก็จะโน้มเอียงไปในทิศทางนั้น ซึ่งนำไปสู่การเลือกปฏิบัติต่อกลุ่ม User บางกลุ่ม
• Fake news and disinformation: Generative AI อาจจะสร้างข่าวปลอมและข้อมูลบิดเบือนได้ ซึ่งอาจถูกใช้เพื่อโน้มน้าวความคิดเห็นของผู้คน จนกลายเป็นการเผยแพร่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องได้
• Cybersecurity risks: โมเดล Generative AI เป็นเสมือนดาบสองคม ที่อาจถูกใช้สร้างซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตราย เช่น ไวรัสและม้าโทรจัน เพื่อทำร้ายธุรกิจหรือบุคคลได้

นี่เป็นเพียงการยกตัวอย่างในการนำ Generative AI, ChatGPT4 และนำเสนอข้อดีข้อเสียมาเพื่อใช้งานในอีคอมเมิร์ซยุคใหม่แบบ B2B2C ซึ่งการพัฒนาของเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าขึ้นทุกวันก็จะช่วยก่อให้เกิดนวัตกรรมใหม่ๆให้กับวงการอีคอมเมิร์ซที่น่าติดตามอีกมากมาย หากมีเทคโนโลยีที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่อีกครั้ง เราจะกลับมา Update ให้ทุกท่านได้ทราบกันอย่างแน่นอน

ติดตามข้อมูลข่าวสารและกิจกรรมของเราได้ที่ช่องทาง Facebook Fanpage, Linkedin หรือดูข้อมูลและติดต่อรับคำปรึกษาได้ที่เว็บไซต์ของเรา

ไม่ว่าจะหันไปทางไหน เราก็จะพบ AI อยู่รายล้อมในชีวิตประจำวันเราอยู่แทบจะในทุกอุตสาหกรรมแล้ว ด้วยความก้าวหน้าทั้งในเชิงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นพื้นฐานของการใช้งาน AI จึงมีนำเอา AI มาใช้เป็นโซลูชั่นต่างๆเพื่อตอบโจทย์และต่อยอดให้การทำงานนั้นมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะสายงานด้าน IT ที่มักจะได้ใช้ประโยชน์โดยตรงจาก AI ในหลากหลายแง่มุม ซึ่งบทความนี้จะยกเอาตัวอย่างกรณีเด่นมาในการใช้ AI ในสาย IT มา 4 ส่วน หลักๆ ด้วยกัน ดังนี้

1. การพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Development)

ด้วยความสามารถด้านการประมวลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ AI ถูกนำมาช่วยในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในหลายๆ ด้าน ดังที่เห็นได้อย่างแพร่หลายและชัดเจนที่สุดก็คือ ChatGPT ซึ่งเป็นระบบ Generative AI ที่ใช้โต้ตอบคำถามได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงระบบ Generative AI อื่นๆ ที่เริ่มเข้ามามีบทบาทเฉพาะทางเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้น เช่น การ coding จากการพิมพ์ประโยคบอกเล่าอย่างละเอียด หรือการให้ AI วิเคราะห์และแนะนำวิธีการทดสอบระบบบนฐานจาก requirement การใช้งาน AI ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ นอกจากจะทำให้การพัฒนาเร็วขึ้น หลายครั้งยังช่วยเพิ่มคุณภาพของซอฟต์แวร์ได้อีกด้วย

2. การดูแลและบำรุงระบบไอที (IT Infrastructure Monitoring and Maintenance)

ข้อมูลหลายร้อยเทราไบต์ ที่ทำงานประสานกันอย่างซับซ้อนในระบบนำทางอย่าง Google Maps, การสั่งอาหารผ่านแอป รวมถึงการจัดการด้านการเงินผ่านระบบธนาคารในระบบ นั้นต้องดูแลรักษาระบบดังกล่าวเพื่อการใช้งานที่เต็มประสิทธิภาพอยู่เสมอเพราะผลกระทบจากการขัดข้องของระบบจะส่งผลต่อการใช้ชีวิตประจำวันของผู้ใช้นับล้านราย ซึ่งเป็นอีกบทบาทหนึ่งของ AI ที่เข้ามาช่วยวิศวกรดูแลรักษาระบบ ในการวิเคราะห์ความผิดปกติ (anomaly) จากรูปแบบข้อมูลและตัดสินใจแก้ไขปัญหาที่รวดเร็ว จึงช่วยลดโอกาสที่ระบบจะขัดข้องก่อนที่ผู้ใช้งานจะได้ผลกระทบ ซึ่งการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของ AI ในระยะหลัง ทำให้การวิเคราะห์ปัญหาทำได้แม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น แล้วช่วยลดเหตุการณ์ Downtime ได้เป็นอย่างดี

3. การดูแลรักษาความปลอดภัย (Cybersecurity)

ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ การนำ AI เข้ามาใช้ในการรักษาความปลอดภัยของระบบจึงช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถตรวจจับรูปแบบการโจมตีในระบบ หรือคาดการณ์สถานการณ์ที่มีความเป็นไปได้ เพื่อช่วยลดช่องโหว่ก่อนที่การโจมตีจะเกิดขึ้นได้จริง

4. เครื่องมือสำหรับเพิ่มผลผลิตในการทำงาน (AI Productivity Tools)

ไม่นานหลังจากการเปิดตัวแบบสะเทือนวงการของ ChatGPT ก็เริ่มมีเครื่องมือใหม่ๆ ที่ใช้ความสามารถของ AI มากขึ้น เช่น การสรุปข้อมูลสำคัญจากการประชุม การสร้างการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบต่างๆ รวมไปถึงผู้ช่วยส่วนตัวที่พร้อมจะให้คำตอบจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยลดระยะเวลา ความผิดพลาด และภาระในการทำงานของ Developer ลง แต่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเที่ยงตรงมากขึ้นได้

อย่างไรก็ตาม AI ที่ถูกใช้งานอยู่ในปัจจุบันสำหรับสายงาน IT นั้น ยังเป็นเพียงจุดเริ่มต้นที่สามารถต่อยอดไปได้อีกมากมาย ด้วยความรวดเร็วในการทำงานที่สามารถย่นเวลาในแต่ละงานลงได้ และให้ผลลัพท์ที่แม่นยำสูง การเลือกหาและการนำ AI เข้ามาใช้งานใน Workflow ได้อย่างเหมาะสมจึงสร้างความได้เปรียบทางด้านธุรกิจของท่านได้เป็นอย่างดี หากท่านสนใจนำเอา AI เข้าไปช่วยพัฒนา Workflow ที่มีอยู่แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะช่วยในส่วนใดได้บ้างก็สามารถติดต่อเพื่อขอรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวขาญของเราได้ฟรีทันที
>>ที่นี่<<

ติดตามข้อมูลข่าวสารและกิจกรรมของเราได้ที่ช่องทาง Facebook Fanpage, Linkedin หรือดูข้อมูลและติดต่อรับคำปรึกษาได้ที่เว็บไซต์ของเรา