เหมาะกับทีมแบบไหน
ทีมที่ผ่านการอบรมจากเราหรือที่อื่น หรือทดลองใช้ AI เองแล้ว และมีงานที่ทำซ้ำหลายครั้งใน 30 วัน เช่น สรุปรายงานรายสัปดาห์หรือเตรียมประชุม เพื่อให้ได้ทดลองและปรับมากกว่าหนึ่งรอบ
AI ADOPTION & GOVERNANCE
เริ่มใช้ AI กับงานที่คุ้มค่า โดยคุณยังคุมจุดสำคัญ
ประเมินความพร้อม ออกแบบงานนำร่อง และวางแผนให้ทีมใช้ AI ต่อ จากโจทย์ธุรกิจ ข้อมูล และความเสี่ยงที่องค์กรยอมรับได้
เชื่อมเป้าหมาย คน กระบวนการ และเทคโนโลยี
เราจัดทีมความร่วมมือตามโจทย์และความเชี่ยวชาญ ข้อเสนอแต่ละงานระบุวิทยากร บทบาท ระยะเวลา และขอบเขตก่อนตกลง
เลือกเวิร์กช็อป งานปรับกระบวนการ หรือการนำ AI มาใช้ตามปัญหาที่พบ งานที่ปรึกษาประเมินตามขอบเขตแยกจากแพ็กเกจอบรม
ทีมและวิธีทำงาน →AI ที่ดีไม่ใช่แค่ตอบได้ แต่ต้องอยู่ในขอบเขตข้อมูลที่เหมาะสม มีเจ้าของ และสร้างผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้
DATA READINESSPDPA-AWAREHUMAN REVIEWVALUE CAPTURE
AI IN 30 DAYS
ONE TEAM · ONE WORKFLOW · FOUR WEEKLY REVIEWS
พาทีมใช้ AI กับงานจริงใน 30 วัน
เปลี่ยนจากเรียนรู้หรือทดลองใช้ AI มาลงมือกับหนึ่งกระบวนการของทีม ติดตาม 4 สัปดาห์ พร้อมหลักฐานก่อน–หลังเพื่อช่วยตัดสินใจว่าจะใช้ต่อ ปรับวิธี หรือหยุด
เตรียมอะไรให้พร้อม
หนึ่งทีม หนึ่งกระบวนการ มีเจ้าของงาน ตัวอย่างงานเดิม และเวลาทดลองร่วมกัน ยืนยันข้อมูลและเครื่องมือที่องค์กรอนุญาตให้ใช้ก่อนเริ่ม งานที่ทำเพียงเดือนละครั้งอาจต้องใช้เวลาติดตามนานกว่านี้
ขอบเขตและค่าใช้จ่าย
ประเมินขอบเขตก่อนเสนอราคา ค่าบริการแยกจากค่าอบรม ระบุจำนวนผู้ร่วมงาน ระยะเวลานัดแต่ละครั้ง ชั่วโมงสนับสนุน และรอบปรับแก้ในข้อเสนอก่อนตกลง 30 วันคือช่วงติดตาม ไม่ใช่ที่ปรึกษาประจำเต็มเวลา
ทำอะไรในแต่ละสัปดาห์
เลือกงานและวัดจุดเริ่มต้น
ยืนยันเจ้าของงาน ขั้นตอนเดิม เวลา คุณภาพ และเกณฑ์สำเร็จ เลือกงานเดียวที่ทดลองซ้ำได้
ออกแบบและลองใช้
จัดขั้นตอนทำงาน เครื่องมือ และแม่แบบ ทดลองกับข้อมูลที่อนุญาต พร้อมกำหนดจุดตรวจทานโดยคน
ทดลองซ้ำและปรับ
ให้ทีมลองกับงานหลายรอบ เก็บเวลา ข้อผิดพลาด และภาระตรวจทาน แล้วปรับวิธีที่ยังติดขัด
สรุปผลและส่งต่อ
เปรียบเทียบก่อน–หลัง ส่งคู่มือและแม่แบบให้เจ้าของงาน พร้อมข้อเสนอให้ใช้ต่อ ปรับ หรือหยุด
สิ่งที่ทีมได้รับ
กระบวนการนำร่องหนึ่งเรื่อง แม่แบบใช้งาน คู่มือขั้นตอนและจุดตรวจทาน บันทึกผลทดลอง สรุปก่อน–หลังสำหรับผู้บริหาร และแผนส่งต่อให้เจ้าของงาน
วัดผลให้ตรงกับงานจริง
นับเวลาตรวจทานและแก้งานร่วมกับเวลาทำงาน ดูคุณภาพและค่าเครื่องมือด้วย แยกเวลาที่ทีมได้คืนออกจากเงินสดที่ประหยัดจริง ตกลงผลส่งมอบล่วงหน้า โดยไม่รับประกันเปอร์เซ็นต์ลดต้นทุนหรือผลตอบแทน
ขอบเขตเพิ่มเติม การติดตั้งใช้งานจริง การพัฒนาซอฟต์แวร์เฉพาะ การเชื่อมระบบหรือ ERP ค่าไลเซนส์ และงานดูแลต่อเนื่องไม่รวมในแพ็กเกจนี้ ต้องประเมินและตกลงแยกกัน
เล่างานที่อยากทดลอง ความถี่ที่ทำ เครื่องมือที่ใช้อยู่ และผู้รับผิดชอบ เพื่อช่วยประเมินความเหมาะสมก่อนเสนอราคา
START HERE
CHOOSE THE FIRST DECISION
เลือกจุดเริ่มก่อนขยายการลงทุน AI
สำหรับโจทย์ที่ต้องการขอบเขตต่างจากแพ็กเกจ 30 วัน เลือกแนวทางที่ใกล้โจทย์ แล้วกำหนดชิ้นงาน ผู้ร่วมงาน ระยะเวลา และเกณฑ์จบงานร่วมกัน
ประเมินความพร้อมและความเสี่ยง
ทบทวน use case ข้อมูล สิทธิ์ และความเสี่ยง เพื่อร่าง AI policy และ risk register ที่องค์กรนำไปพิจารณาต่อ
ลอง Digital Readiness →ออกแบบ pilot ที่วัดผลได้
เลือก workflow หนึ่งเรื่อง กำหนด owner, baseline, KPI, guardrail และเกณฑ์ไปต่อใน pilot charter
ดูตัวอย่าง pilot จำลอง →วางแผนให้ทีมใช้ต่อ
กำหนดบทบาท การฝึกใช้ การตรวจโดยคน และตัวชี้วัดใน adoption roadmap 30–60–90 วัน
ดูชิ้นงานที่เป็นไปได้ →ก่อนเสนอขอบเขตและค่าใช้จ่าย เราคุยกับเจ้าของโจทย์ ผู้บริหาร ทีมปฏิบัติการ และ IT/Security ตามความเกี่ยวข้อง เพื่อยืนยันข้อมูลที่ใช้ได้ ระบบเดิม จำนวนผู้ใช้ สิทธิ์และ license ที่ต้องซื้อ การเชื่อมต่อและงานดูแลต่อ ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ขึ้นกับเครื่องมือและขอบเขตที่ตกลงกัน
เล่าโจทย์ AI ของคุณ →01 / FOUNDATIONS
FROM EXPERIMENTS TO OPERATING MODEL
วางรากฐานก่อนขยายการใช้ AI
AI Governance
กำหนด policy, risk tier, approval flow, human review และหลักฐานที่ต้องเก็บก่อนนำ use case ไปใช้จริง
Data Readiness
จัดประเภทข้อมูล ดู data boundary, access, quality, retention และประเด็น PDPA ที่เกี่ยวข้องกับงาน
Adoption Design
ออกแบบ workflow, บทบาท, training และตัวชี้วัดให้คนใช้ AI ในจังหวะงานจริง ไม่ใช่แค่ทดลองใน sandbox
02 / AI STACK
CHOOSE BY CONTEXT, NOT HYPE
ช่วยประเมินเครื่องมือให้เข้ากับข้อมูลและระบบเดิม
เราไม่ได้ผูกคำตอบไว้กับเครื่องมือเดียว แต่ช่วยเทียบความเหมาะสมด้าน security, privacy, integration, user experience และ total cost ก่อนเริ่ม pilot
เหมาะกับงาน knowledge work, internal assistant และ workflow ที่ต้องควบคุม data boundary
เหมาะกับองค์กรที่ทำงานบน Microsoft 365 และต้องการเริ่มจากสิทธิ์ข้อมูลเดิม
เหมาะกับงานสรุป วิเคราะห์ และเขียนเอกสารที่ต้องการ context ยาวและการตรวจทาน
เหมาะกับองค์กรที่ต้องการประเมินการทำงานร่วมกับ Google Workspace และข้อมูลที่มีอยู่
03 / ROADMAP
MEASURE → UNDERSTAND → DECIDE → ACT
เริ่มเล็ก แต่มีทางขยาย
Assess
สำรวจเป้าหมาย งาน ข้อมูล ความพร้อม และข้อจำกัด
Prioritise
จัดลำดับ use case ตาม value, feasibility และ risk
Pilot
ทดลองกับ workflow จริง พร้อม guardrail และ owner
Scale
วัด adoption, productivity, quality และ value capture ก่อนขยายผล
04 / DELIVERABLES
WHAT YOU TAKE BACK
จบ engagement แล้วมีอะไรอยู่ในมือ
AI Policy Draft
ร่างหลักการใช้ AI, ขอบเขตข้อมูล, risk tier และ human review ให้ทีมปรับใช้ต่อได้
Risk Register
รายการความเสี่ยง เจ้าของ มาตรการควบคุม และหลักฐานที่ต้องติดตาม
Pilot Charter
โจทย์ pilot, owner, baseline, KPI, guardrail และเกณฑ์ตัดสินใจไปต่อ
Adoption Roadmap
แผน 30–60–90 วันสำหรับ workflow, capability, change และ value capture
05 / APPLIED EXAMPLE
FROM BUSINESS PROBLEM TO PILOT
ตัวอย่าง: โรงงานที่เริ่มใช้ AI / Automation
สถานการณ์จำลอง · ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้าจริง
จาก 24 ไอเดีย เหลือ 3 pilot สำหรับการทดสอบ 90 วันแรก
รวบรวม pain point จากหน้างาน ให้คะแนน impact, feasibility, data readiness และ risk ก่อนเลือก use case ไม่ใช่เริ่มจากชื่อเทคโนโลยี
สิ่งที่ได้: AI use case portfolio, scoring matrix, pilot charter, risk guardrail และ roadmap 30–60–90 วัน
24 → 3ตัวอย่างการคัด use caseBaselineตัวเลขตั้งต้นก่อนทดลอง90 วันขอบเขต pilot สมมติ
06 / WORKING MODEL
WHO NEEDS TO BE IN THE ROOM
ให้ผู้บริหาร IT และทีมงานเห็นภาพเดียวกัน
ผู้บริหาร: เห็น value, investment, risk และจุดตัดสินใจที่ต้องปลดล็อก
ทีม IT / Security: เห็น data boundary, access, integration, vendor และ governance requirement
ทีมปฏิบัติการ: ได้ workflow และเครื่องมือที่ลดงานจริง พร้อมวิธีวัดผล
HR / L&D: ได้ adoption plan ที่เชื่อมกับทักษะ บทบาท และการเปลี่ยนพฤติกรรม
07 / FAQ
QUESTIONS BEFORE THE FIRST PILOT
คำถามที่ผู้บริหารมักอยากเคลียร์ก่อนเริ่ม
ข้อมูลบริษัทจะรั่วไปที่ LLM provider ไหม?
มีความเสี่ยงที่ต้องประเมินตามบริการและการตั้งค่าจริง การใช้ AI บนคลาวด์อาจส่งข้อมูลให้ผู้ให้บริการประมวลผล บัญชีผู้ใช้ทั่วไปกับบริการ Business, Enterprise หรือ API อาจมีเงื่อนไขต่างกัน และคำว่า “ไม่นำข้อมูลไปฝึกโมเดล” ไม่ได้หมายความว่าไม่มีการเก็บข้อมูลหรือ log
ก่อนใช้ข้อมูลจริง ให้ทีม IT และผู้รับผิดชอบข้อมูลตรวจผลิตภัณฑ์/แผนที่ใช้ ข้อตกลงประมวลผลข้อมูล (DPA) การใช้ข้อมูลฝึกโมเดล ระยะเก็บและวิธีลบข้อมูล ผู้ที่เข้าถึงได้ รวมถึงข้อมูลที่ส่งผ่าน connector หรือผู้ให้บริการอื่น แล้วกำหนดสิทธิ์และขอบเขตที่องค์กรยอมรับ
เริ่ม pilot ด้วยข้อมูลจำลองหรือข้อมูลที่ปกปิดส่วนอ่อนไหวตามความเหมาะสม ใช้เฉพาะสภาพแวดล้อมที่องค์กรอนุมัติ และตรวจเงื่อนไขล่าสุดของบริการนั้นก่อนใช้งาน ไม่มีประเภทบัญชีใดรับประกันว่าไม่มีความเสี่ยงทั้งหมด
ตัวอย่างเอกสารที่ควรตรวจจากผู้ให้บริการ: OpenAI — Business data · Anthropic — Data retention
AI จะทำให้พนักงานตกงานไหม?
จุดเริ่มต้นคือการลดงานซ้ำและช่วยให้คนตัดสินใจได้ดีขึ้น ไม่ใช่สัญญาว่าจะไม่มีการเปลี่ยนบทบาท เราช่วยกำหนด workflow, owner, skill และวิธีวัดผลให้การเปลี่ยนแปลงรับผิดชอบต่อคนทำงาน
ต้องเตรียมงบประมาณเท่าไร?
ไม่จำเป็นต้องเริ่มด้วยการซื้อแพลตฟอร์มใหญ่ เราเริ่มจาก assessment หรือ pilot ที่มีขอบเขตชัด แล้วค่อยประเมิน total cost, value capture และเงื่อนไขการ scale จากหลักฐานจริง
START WITH THE BUSINESS CHALLENGE
คุยเรื่องงานที่คุณอยากให้ AI ช่วย
ใช้ฟอร์มกลางของ ThinkToFinish เพื่อเล่างานที่อยากปรับปรุง ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และผลลัพธ์ที่อยากเห็น
เล่าโจทย์ธุรกิจของคุณ ↗นโยบายความเป็นส่วนตัว · ข้อมูลจะใช้เพื่อทำความเข้าใจโจทย์และติดต่อกลับเท่านั้น