10 ตัวอย่างการใช้ AI ในธุรกิจเพื่อพลิกโฉมเวิร์กโฟลว์

ธุรกิจต้องรับมือกับข้อมูลและงานจำนวนมากทุกวัน จึงทำให้งานสำคัญล่าช้าได้ง่าย AI ช่วยให้ทีมจัดการภาระงานบางส่วนได้รวดเร็วยิ่งขึ้น พร้อมคงสมาธิไว้กับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า สามารถช่วยด้านการวิจัย ติดตามข้อมูลอัปเดต จัดระเบียบข้อมูล และเปลี่ยนไอเดียให้เป็นสินทรัพย์ทางธุรกิจที่ใช้ประโยชน์ได้ ดูตัวอย่างการใช้ AI ในธุรกิจในบทความนี้ เพื่อค้นหาวิธีนำ AI ไปปรับใช้กับเวิร์กโฟลว์สมัยใหม่ได้จริง

AI สามารถสนับสนุนธุรกิจได้ในหลายด้าน ตั้งแต่การบริการลูกค้าและการตลาด ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและการบริหารความเสี่ยง ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจด้านล่างแสดงให้เห็นว่าทีมต่าง ๆ สามารถใช้ AI เพื่อลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง ค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ และปรับปรุงกระบวนการทำงานประจำวันได้อย่างไร

AI นำไปใช้ได้หลากหลาย จึงควรมองจากงานธุรกิจจริง ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยีเท่านั้น ตัวอย่างการใช้ AI ในธุรกิจต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าบริษัทสามารถใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน ประหยัดเวลา และสนับสนุนเวิร์กโฟลว์ที่ดียิ่งขึ้นได้อย่างไร

AI กำลังเปลี่ยนแปลงงานบริการลูกค้า ช่วยให้ธุรกิจตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเข้าใจคำถามของลูกค้า ให้คำตอบได้ทันที และช่วยทีมสนับสนุนจัดการคำขอจำนวนมากได้ การทำให้การโต้ตอบที่เกิดซ้ำเป็นอัตโนมัติช่วยให้ธุรกิจลดเวลาตอบกลับ ขณะที่เอเจนต์ที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ประเด็นที่ซับซ้อนกว่าและต้องการการดูแลเป็นรายบุคคล

การประยุกต์ใช้หลัก

• แชตบอต AI สำหรับการสนับสนุนทันที: ตอบคำถามที่พบบ่อย ให้ข้อมูลผลิตภัณฑ์ และแนะนำลูกค้าในการแก้ไขปัญหาพื้นฐาน

• การจัดประเภททิกเก็ตอัตโนมัติ: จัดหมวดหมู่คำขอของลูกค้าตามหัวข้อ ความเร่งด่วน หรือแผนก เพื่อให้ตอบกลับได้เร็วขึ้น

• คำแนะนำการตอบกลับด้วย AI: สร้างร่างคำตอบเฉพาะบุคคลจากประวัติของลูกค้าและบริบทการสนทนา

• การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า: วิเคราะห์ความคิดเห็นและบทสนทนาเพื่อระบุข้อกังวลของลูกค้าและยกระดับคุณภาพบริการ

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Autodesk ใช้ AI จัดการข้อซักถามของลูกค้า

Autodesk พัฒนาเอเจนต์บริการลูกค้าเสมือนโดยใช้ IBM Watson Assistant โดย AI ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทำความเข้าใจเจตนาและบริบทของข้อซักถามจากลูกค้า แล้วให้คำตอบโดยอัตโนมัติ ตามกรณีศึกษาที่ IBM เผยแพร่ เอเจนต์เสมือนนี้รองรับการสนทนาราว 100,000 ครั้งต่อเดือน และจดจำกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันได้ 60 รูปแบบ ช่วยให้ทีมบริการลูกค้ามุ่งเน้นไปที่คำขอที่ซับซ้อนกว่า

Generative AI ช่วยให้ธุรกิจสร้างคอนเทนต์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมรักษาความสอดคล้องในทุกช่องทาง ทีมการตลาดสามารถใช้ AI เพื่อสร้างไอเดีย ร่างเนื้อหา ปรับสารให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายต่าง ๆ และเร่งขั้นตอนการทำงานสร้างสรรค์ แทนที่จะเริ่มต้นจากศูนย์ ทีมสามารถใช้ AI เป็นพาร์ตเนอร์ด้านความคิดสร้างสรรค์เพื่อสนับสนุนการวางแผนแคมเปญและการผลิตคอนเทนต์

การประยุกต์ใช้หลัก

• การสร้างบล็อกและบทความ: สร้างโครงร่างเนื้อหา ร่างบทความ บทสรุป และสื่อที่เน้น SEO

• การสร้างคอนเทนต์โซเชียลมีเดีย: สร้างคำบรรยาย ไอเดียโพสต์ และแนวคิดแคมเปญสำหรับแพลตฟอร์มต่าง ๆ

• การเพิ่มประสิทธิภาพอีเมลการตลาด: ร่างอีเมลเฉพาะบุคคลและปรับสารตามกลุ่มลูกค้า

• การสร้างและทดสอบข้อความโฆษณา: สร้างหัวข้อ คำอธิบาย และข้อความส่งเสริมการขายหลายรูปแบบ

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Coca-Cola ใช้ generative AI สำหรับแคมเปญสร้างสรรค์

Coca-Cola เปิดตัว Create Real Magic ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI และพัฒนาโดย OpenAI กับ Bain & Company แคมเปญนี้เปิดให้ผู้ใช้สร้างผลงานศิลปะต้นฉบับโดยใช้ทรัพยากรแบรนด์ของ Coca-Cola และ generative AI ต่อมา Coca-Cola ได้ขยายการใช้ generative AI ไปสู่แคมเปญช่วงเทศกาลและประสบการณ์สร้างสรรค์อื่น ๆ สำหรับผู้บริโภค

AI ช่วยให้ทีมขายทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ทำงานที่เกิดซ้ำโดยอัตโนมัติ และให้ข้อมูลเชิงลึกตลอดกระบวนการขาย ตั้งแต่การระบุลูกค้าเป้าหมายไปจนถึงการเตรียมการติดต่อเฉพาะบุคคล AI ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการขายใช้เวลากับงานธุรการน้อยลง และมีเวลาสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้ามากขึ้น

การประยุกต์ใช้หลัก

• การให้คะแนนและคัดกรองลีด: วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อระบุลีดที่มีศักยภาพสูง

• ระบบอัตโนมัติสำหรับอีเมลขาย: สร้างอีเมลติดต่อเฉพาะบุคคลและข้อความติดตามผล

• สรุปการประชุมและรายการดำเนินการ: ดึงประเด็นสำคัญจากการสนทนาการขายและสร้างงานติดตามผล

• การพยากรณ์ยอดขาย: วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มยอดขายในอนาคต

ตัวอย่างการใช้งานจริง: KPN ใช้ AI สนับสนุนทีมขาย

KPN นำ Microsoft 365 Copilot for Sales มาใช้ร่วมกับ Salesforce เพื่อสนับสนุนทีมการตลาดและฝ่ายขาย บริษัทใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยสร้างและคัดกรองลีด ทำงานประจำโดยอัตโนมัติ ยกระดับคุณภาพข้อมูลลูกค้า และสนับสนุนการจัดทำข้อเสนอการขาย KPN เริ่มต้นด้วยการพิสูจน์แนวคิดที่มีพนักงานฝ่ายการตลาดและฝ่ายขาย 50 คนเข้าร่วม

ธุรกิจสร้างข้อมูลจำนวนมากทุกวัน แต่การเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์อาจเป็นเรื่องท้าทาย AI ช่วยให้บริษัทวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ระบุรูปแบบ และค้นพบแนวโน้มที่อาจไม่ชัดเจนจากการวิเคราะห์ด้วยตนเอง ซึ่งช่วยให้ทีมตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้นโดยอาศัยข้อมูล และเข้าใจลูกค้า ตลาด และผลการดำเนินงานของธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น

การประยุกต์ใช้หลัก

• การจัดทำรายงานอัตโนมัติ: สรุปข้อมูลธุรกิจและสร้างรายงานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

• การวิเคราะห์แนวโน้ม: ระบุการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมลูกค้าและสภาวะตลาด

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: คาดการณ์อุปสงค์ ผลการขาย และผลลัพธ์ในอนาคต

• การสรุปข้อมูล: เปลี่ยนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่ชัดเจน

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Wipro Enterprises ใช้ AI สร้างข้อมูลเชิงลึกด้านการขาย

Wipro Enterprises สร้างแพลตฟอร์มพลิกโฉมการขายโดยใช้ Vertex AI และ BigQuery ระบบแนะนำของแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต แนวโน้มการซื้อในท้องถิ่น และกำลังซื้อของแต่ละร้านค้า เพื่อจัดทำคำแนะนำด้านผลิตภัณฑ์ให้ทีมขาย Google Cloud รายงานว่าแนวทางนี้ช่วยเพิ่มจำนวนกลุ่มผลิตภัณฑ์ต่อร้านค้าปลีกได้ 15% ถึง 20%

ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ธุรกิจปรับกระบวนการดำเนินงานประจำวันให้คล่องตัวขึ้น ด้วยการลดงานที่ต้องทำด้วยมือซ้ำ ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์ ต่างจากระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมที่ทำตามกฎตายตัว AI สามารถเข้าใจข้อมูล ตัดสินใจ และปรับตัวตามสถานการณ์ที่แตกต่างกันได้ จึงช่วยให้ทีมทำกระบวนการที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในหลายแผนกให้เป็นอัตโนมัติได้

การใช้งานหลัก

• การประมวลผลเอกสาร: ดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ สัญญา และเอกสารทางธุรกิจ

• การทำงานอัตโนมัติ: จัดการงานที่เกิดซ้ำ เช่น การจัดตารางเวลา การจัดทำรายงาน และการแจ้งเตือน

• การประสานงานเวิร์กโฟลว์: เชื่อมโยงขั้นตอนต่าง ๆ ในกระบวนการธุรกิจและลดการส่งต่องานด้วยมือ

• การค้นคืนข้อมูล: ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายในได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างการใช้งานจริง: BMW Group ใช้ generative AI ทำการตรวจทานงานจัดซื้อเป็นอัตโนมัติ

BMW Group ร่วมกับ AWS และ Boston Consulting Group พัฒนา Offer Analyst ซึ่งเป็นโซลูชัน generative AI สำหรับงานจัดซื้อ เครื่องมือนี้ช่วยให้ทีมจัดซื้อวิเคราะห์ข้อเสนอจากซัพพลายเออร์ และทำให้กระบวนการที่เดิมต้องอาศัยงานด้วยมือและการประสานงานจำนวนมากมีประสิทธิภาพขึ้น

ผู้ช่วย AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานและการทำงานร่วมกันภายในองค์กร ด้วยการเชื่อมต่อกับแหล่งความรู้ของบริษัท AI ช่วยให้พนักงานค้นหาคำตอบ ทำความเข้าใจกระบวนการ และทำงานประจำวันได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในการค้นหาข้อมูล และทำให้ทีมมุ่งเน้นกับงานที่มีมูลค่าสูงกว่าได้

การใช้งานหลัก

• การค้นหาความรู้ในองค์กร: ค้นหาข้อมูลจากเอกสารและฐานข้อมูลภายใน

• การสนับสนุนการเริ่มงานของพนักงาน: ตอบคำถามทั่วไปเกี่ยวกับนโยบายและกระบวนการของบริษัท

• การช่วยเหลือการประชุม: สรุปการสนทนาและจัดทำรายการดำเนินการ

• ผู้ช่วยสนับสนุนภายใน: ช่วยพนักงานแก้ไขคำถามด้าน HR, IT และการปฏิบัติงาน

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Starbucks ใช้ generative AI เพื่อสนับสนุนพนักงาน

Starbucks เปิดตัว Green Dot Assist ผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย generative AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับพนักงานในร้านกาแฟ บาริสต้าสามารถถามคำถามผ่าน iPad ในร้าน และได้รับคำตอบในรูปแบบการสนทนาเกี่ยวกับสูตร ขั้นตอนการทำงาน มาตรฐานการให้บริการ คำแนะนำด้านสินค้าคงคลัง และข้อมูลการปฏิบัติงานอื่น ๆ Starbucks เริ่มทดลองใช้เครื่องมือนี้ในร้านกาแฟ 35 แห่ง

AI ช่วยให้ทีม HR ปรับปรุงกระบวนการจ้างงานและจัดการกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับพนักงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้สมัครและทำงานด้านธุรการให้เป็นอัตโนมัติ AI สามารถลดภาระงานของผู้เชี่ยวชาญด้าน HR พร้อมสนับสนุนการวางแผนกำลังคนและประสบการณ์ของพนักงานที่ดียิ่งขึ้น

การใช้งานหลัก

• การคัดกรองเรซูเม่: ระบุผู้สมัครที่มีทักษะตรงตามข้อกำหนดของตำแหน่งงาน

• การนัดหมายสัมภาษณ์: ทำการสื่อสารและการจัดการปฏิทินเป็นอัตโนมัติ

• การพัฒนาพนักงาน: แนะนำแหล่งข้อมูลการฝึกอบรมที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

• การวิเคราะห์กำลังคน: ระบุแนวโน้มการจ้างงานและความต้องการบุคลากร

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Silver Egg Technology ใช้ generative AI คัดกรองเรซูเม่

Silver Egg Technology ร่วมมือกับ IBM ทดสอบ watsonx.ai สำหรับคัดกรองเรซูเม่เทียบกับรายละเอียดตำแหน่งงาน บริษัทได้จัดเตรียม CV ตัวอย่างและรายละเอียดตำแหน่งงาน เพื่อให้ระบบประเมินผู้สมัครและระบุผู้สมัครที่อาจเหมาะสม IBM รายงานว่าการพิสูจน์แนวคิดนี้แสดงให้เห็นศักยภาพในการทำให้กระบวนการสรรหาบุคลากรรวดเร็วขึ้น 75%

AI ช่วยให้ธุรกิจสร้างห่วงโซ่อุปทานที่ชาญฉลาดและตอบสนองได้ดีขึ้น ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบความต้องการ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร และคาดการณ์การหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้น บริษัทต่าง ๆ สามารถใช้ AI เพื่อปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง ลดต้นทุนการดำเนินงาน และตัดสินใจได้รวดเร็วยิ่งขึ้นตลอดกระบวนการโลจิสติกส์และการจัดซื้อ

การใช้งานหลัก

• การพยากรณ์ความต้องการ: คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในอนาคตและการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล

• การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง: รักษาระดับสต็อกให้เหมาะสมและลดความสูญเสีย

• การวางแผนโลจิสติกส์: ปรับปรุงเส้นทางการจัดส่งและประสิทธิภาพการขนส่ง

• การจัดการซัพพลายเออร์: วิเคราะห์ประสิทธิภาพและความเสี่ยงของซัพพลายเออร์

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Amazon ใช้ AI พยากรณ์ความต้องการสินค้า

Amazon ใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงผ่าน Supply Chain Optimization Technologies (SCOT) เพื่อพยากรณ์ความต้องการ และกำหนดว่าสินค้าใดควรมีในสต็อก ในปริมาณเท่าใด และควรเก็บไว้ที่ศูนย์จัดการคำสั่งซื้อแห่งใด Amazon ระบุว่าระบบของบริษัทพยากรณ์ความต้องการสินค้าหลายร้อยล้านรายการในแต่ละวัน โมเดลการพยากรณ์รุ่นใหม่กว่ายังคำนึงถึงปัจจัยต่าง ๆ เช่น สภาพอากาศและกำหนดการวันหยุด เมื่อคาดการณ์ความต้องการในแต่ละภูมิภาค

AI สนับสนุนทีมผลิตภัณฑ์ตลอดกระบวนการพัฒนา ตั้งแต่การศึกษาความต้องการของลูกค้า การสร้างแนวคิดเบื้องต้น ไปจนถึงการปรับปรุงการออกแบบ ด้วยการวิเคราะห์ความคิดเห็นและสร้างไอเดีย AI ช่วยให้ธุรกิจสำรวจความเป็นไปได้ได้มากขึ้นและนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การใช้งานหลัก

• การวิเคราะห์วิจัยลูกค้า: ระบุความต้องการของผู้ใช้จากรีวิวและความคิดเห็น

• การสร้างแนวคิดผลิตภัณฑ์: สร้างแนวคิดใหม่จากโอกาสทางการตลาด

• การสร้างต้นแบบ: สร้างผลิตภัณฑ์แนวคิดเวอร์ชันแรกได้อย่างรวดเร็ว

• การปรับปรุงการออกแบบ: เสนอการปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ใช้

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Mabe ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงการพัฒนาผลิตภัณฑ์

Mabe ผู้ผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้านรายใหญ่ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการแสดงผลข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ของผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานอยู่จริง บริษัทนำข้อมูลเชิงลึกมาใช้ทำความเข้าใจว่าลูกค้าใช้งานเครื่องใช้ไฟฟ้าของตนอย่างไร คาดการณ์ความขัดข้องที่อาจเกิดขึ้น และประกอบการพัฒนาผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ Siemens รายงานว่าแนวทางนี้ช่วยให้ Mabe ปรับปรุงกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์และสร้างกลยุทธ์การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

AI ช่วยให้ธุรกิจระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและตรวจจับรูปแบบที่ผิดปกติ ตั้งแต่ธุรกรรมทางการเงินไปจนถึงการเฝ้าระวังความปลอดภัยทางไซเบอร์ AI สามารถช่วยให้องค์กรตอบสนองต่อภัยคุกคามได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และปรับปรุงกระบวนการจัดการความเสี่ยงโดยรวม

การใช้งานหลัก

• การตรวจจับการทุจริต: ระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยและกิจกรรมที่ผิดปกติ

• การเฝ้าระวังความปลอดภัยทางไซเบอร์: ตรวจจับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น

• การประเมินความเสี่ยง: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงทางธุรกิจที่อาจเกิดขึ้น

• การติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ตรวจสอบเอกสารและกิจกรรมให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Mastercard ใช้ AI ตรวจจับการทุจริตในการชำระเงิน

Mastercard ใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์กิจกรรมการชำระเงิน และสนับสนุนการตรวจจับการทุจริตและการตัดสินใจด้านความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ โซลูชัน Transaction Risk Management ซึ่งขับเคลื่อนโดย Brighterion AI ของ Mastercard จะประเมินธุรกรรมแบบเรียลไทม์เพื่อระบุการทุจริตที่อาจเกิดขึ้น พร้อมช่วยลดการแจ้งเตือนผิดพลาด Mastercard รายงานว่าเทคโนโลยีนี้สามารถตรวจจับการทุจริตเพิ่มเติมได้สูงสุด 40% โดยส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้าเพียงเล็กน้อย

เมื่อเห็นแล้วว่า AI ช่วยสนับสนุนงานในส่วนต่าง ๆ ของธุรกิจได้อย่างไร คุณค่าที่แท้จริงคือการนำความสามารถเหล่านั้นมาใช้จริง ทีมงานจึงต้องการเครื่องมือที่รองรับงานซับซ้อนได้โดยไม่เพิ่มขั้นตอนให้กับกระบวนการทำงานประจำวัน

Kimi Work ช่วยให้ทีมงานใช้ AI กับการวิจัย การสร้างเนื้อหา การวิเคราะห์ และงานที่ต้องใช้ความสามารถสูงอื่น ๆ ได้อย่างเป็นรูปธรรม โดยช่วยให้พนักงานจัดการข้อมูลจำนวนมากและเปลี่ยนให้เป็นผลลัพธ์ที่ชัดเจนและนำไปใช้ประโยชน์ได้ ทีมยังใช้เพื่อสนับสนุนการทำงานร่วมกันและจัดการงานซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น จึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการนำ AI มาใช้ในเวิร์กโฟลว์ประจำวัน

งานธุรกิจที่ซับซ้อนมักมีหลายขั้นตอน เครื่องมือ และแหล่งข้อมูล Kimi Work ช่วยรวบรวมขั้นตอนเหล่านี้ไว้ด้วยกัน เพื่อให้ทีมใช้เวลาจัดการกระบวนการน้อยลงและใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ได้มากขึ้น ต่อไปนี้คือฟีเจอร์หลักที่รองรับเวิร์กโฟลว์เหล่านี้

• เปลี่ยนเป้าหมายทางธุรกิจให้เป็นงานที่เสร็จสมบูรณ์: Kimi Work ช่วยให้ธุรกิจเปลี่ยนจากการกำหนดเป้าหมายไปสู่การบรรลุผลลัพธ์ เพียงระบุเป้าหมายทางธุรกิจและผลลัพธ์ที่คาดหวัง ระบบก็สามารถแบ่งงาน วางแผนขั้นตอนที่จำเป็น ดำเนินงาน และติดตามความคืบหน้าระหว่างทางได้ โดยผู้ใช้ไม่ต้องระบุคำสั่งทุกรายละเอียดด้วยตนเอง

• ทำวิจัยที่ซับซ้อนด้วย AI หลายเอเจนต์: Kimi Work ใช้ Agent Swarm เพื่อจัดการงานวิจัยทางธุรกิจที่ซับซ้อน โดยให้ AI หลายเอเจนต์ทำงานคู่ขนานกัน สามารถแบ่งงานวิจัยในภาพกว้างออกเป็นด้านต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์คู่แข่ง ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า การวิจัยราคา และแนวโน้มตลาด จากนั้นจึงรวมข้อค้นพบเป็นการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม

• ทำงานโดยอิงบริบทธุรกิจและข้อมูลของคุณ: Kimi Work เข้าใจบริบทธุรกิจของคุณได้ด้วยการทำงานกับไฟล์และโฟลเดอร์ในเครื่อง แหล่งข้อมูลบนเว็บ และฐานข้อมูลระดับมืออาชีพ จึงวิเคราะห์เอกสารทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องและสร้างผลลัพธ์จากข้อมูลจริงของคุณได้ แทนที่จะให้คำตอบแบบทั่วไป

• สร้างชิ้นงานทางธุรกิจที่พร้อมใช้งาน: Kimi Work เปลี่ยนงานวิจัย การวิเคราะห์ และแนวคิดให้เป็นชิ้นงานทางธุรกิจที่ใช้งานได้จริง ช่วยสร้างรายงาน งานนำเสนอ สเปรดชีต เว็บไซต์ และโค้ด ซึ่งทีมสามารถแก้ไขต่อ แชร์ และใช้ในเวิร์กโฟลว์ประจำวันได้

• ทำให้การติดตามธุรกิจอย่างต่อเนื่องเป็นอัตโนมัติ: Kimi Work ช่วยให้ธุรกิจติดตามการเปลี่ยนแปลงสำคัญผ่านเวิร์กโฟลว์ที่ตั้งเวลาไว้ สามารถเฝ้าติดตามคู่แข่ง แนวโน้มตลาด สัญญาณจากลูกค้า และตัวชี้วัดทางธุรกิจได้เป็นประจำ จากนั้นจัดระเบียบข้อมูลที่รวบรวมเป็นข้อมูลอัปเดตแบบมีโครงสร้างเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง

• สร้างแดชบอร์ดและวิดเจ็ตบนเดสก์ท็อปแบบโต้ตอบได้: Kimi Work เปลี่ยนความต้องการทางธุรกิจให้เป็นแดชบอร์ดและวิดเจ็ตเฉพาะบุคคลได้ด้วย prompt ภาษาธรรมชาติ ผู้ใช้สามารถสร้างมุมมองแบบโต้ตอบสำหรับข้อมูลอัปเดตตลาด ความเคลื่อนไหวของคู่แข่ง ความคืบหน้าโครงการ และตัวชี้วัดทางการเงิน จากนั้นใส่คำอธิบายประกอบหรือเลือกพื้นที่เฉพาะเพื่อปรับแต่งเพิ่มเติม และปักหมุดวิดเจ็ตที่ใช้บ่อยไว้บนเดสก์ท็อปเพื่อเข้าถึงได้รวดเร็ว

การนำ AI มาใช้จะได้ผลดีที่สุดเมื่อธุรกิจมองว่าเป็นกระบวนการต่อเนื่อง ไม่ใช่การอัปเกรดเทคโนโลยีเพียงครั้งเดียว เป้าหมายคือค้นหาโอกาสที่นำไปใช้ได้จริง ทดสอบสิ่งที่ได้ผล และสร้างความมั่นใจก่อนขยายการใช้ AI ทั่วทั้งองค์กร ใช้ขั้นตอนเหล่านี้เพื่อให้การเปลี่ยนจากการทดลองใช้ AI ครั้งแรกไปสู่การนำมาใช้ในธุรกิจอย่างกว้างขวางเป็นไปอย่างราบรื่นยิ่งขึ้น

• ระบุกรณีใช้งาน AI ที่สร้างผลกระทบสูง

เริ่มจากค้นหางานที่ใช้เวลามาก มีงานซ้ำ ๆ หรือทำให้เกิดความล่าช้าเป็นประจำ ให้ความสำคัญกับด้านที่ AI สามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจได้อย่างชัดเจนและให้ประโยชน์ที่วัดผลได้ ซึ่งจะช่วยให้ทีมมุ่งความพยายามไปที่การเปลี่ยนแปลงที่สร้างความแตกต่างได้จริง

• กำหนดเป้าหมายและตัวชี้วัดความสำเร็จให้ชัดเจน

ก่อนเลือกเครื่องมือหรือเริ่มโครงการ ให้กำหนดก่อนว่าต้องการให้ AI ช่วยปรับปรุงเรื่องใด ตั้งตัวชี้วัดที่ใช้ได้จริง เช่น เวลาที่ประหยัดได้ ต้นทุนที่ลดลง เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้น หรือคุณภาพของผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เป้าหมายที่ชัดเจนช่วยให้วัดความคืบหน้าและพิจารณาได้ง่ายขึ้นว่าโครงการสร้างคุณค่าหรือไม่

• ประเมินคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล

AI ทำงานได้ดีขึ้นเมื่อเข้าถึงข้อมูลทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง ถูกต้อง และจัดระเบียบอย่างดี ทบทวนข้อมูลที่ธุรกิจมีอยู่แล้ว และระบุระเบียนที่ขาดหาย ล้าสมัย ซ้ำซ้อน หรือเข้าถึงได้ยาก การแก้ไขปัญหาเหล่านี้ตั้งแต่เนิ่น ๆ ช่วยเพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ AI สร้างได้

• เริ่มด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็ก

เลือกกรณีใช้งานที่จัดการได้หนึ่งกรณี แล้วทดสอบกับทีม กระบวนการ หรือแผนกในวงจำกัดก่อน โครงการนำร่องขนาดเล็กเปิดโอกาสให้พนักงานระบุปัญหา ให้ข้อเสนอแนะ และเข้าใจประสิทธิภาพของเทคโนโลยี นำสิ่งที่เรียนรู้ไปปรับปรุงก่อนนำ AI ไปใช้กับเวิร์กโฟลว์ที่มีขนาดใหญ่ขึ้น

• เลือกเครื่องมือที่เหมาะกับงบประมาณ

เปรียบเทียบเครื่องมือ AI โดยพิจารณาจากฟีเจอร์ ราคา ความสามารถในการปรับขยาย ความปลอดภัย และความเข้ากันได้กับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณ พิจารณาทั้งต้นทุนปัจจุบันและค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นเมื่อการใช้งานขยายไปทั่วองค์กร หลีกเลี่ยงการจ่ายเงินเพื่อความสามารถขั้นสูงที่ทีมของคุณยังไม่จำเป็นต้องใช้หรือไม่ได้ใช้งาน

• อบรมพนักงานให้ทำงานร่วมกับ AI

พนักงานต้องได้รับคำแนะนำที่นำไปใช้ได้จริงเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือ AI อย่างมีประสิทธิภาพ และการเข้าใจว่าส่วนใดที่วิจารณญาณของมนุษย์ยังสำคัญ จัดการอบรมเรื่องการเขียน prompt ที่เป็นประโยชน์ การตรวจสอบข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น การปกป้องข้อมูลทางธุรกิจ และการจัดการผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

• ติดตามผลลัพธ์และขยายผลอย่างค่อยเป็นค่อยไป

ติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องหลังเปิดใช้เวิร์กโฟลว์ AI เพื่อดูว่าบรรลุเป้าหมายเดิมหรือไม่ ทบทวนตัวชี้วัด รวบรวมความคิดเห็นจากพนักงาน และมองหาปัญหาที่ไม่คาดคิดซึ่งอาจต้องได้รับการแก้ไข เมื่อโครงการสร้างคุณค่าได้อย่างสม่ำเสมอแล้ว ให้ค่อย ๆ ขยายไปยังทีมและกระบวนการอื่น

AI ช่วยให้ธุรกิจประหยัดเวลา จัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และทำให้งานประจำวันง่ายขึ้น การเลือกกรณีใช้งานที่นำไปใช้ได้จริงและเริ่มจากขนาดเล็กจะช่วยให้การนำมาใช้จัดการได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างการใช้ AI ในธุรกิจเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีสามารถสนับสนุนได้ทั้งงานประจำและงานที่ซับซ้อน Kimi Work ช่วยนำ AI เข้าสู่เวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจและจัดการงานที่ต้องใช้ความสามารถสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น หากต้องการมาตรการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่เข้มแข็งขึ้น โปรดสมัครใช้ Kimi Business เพื่อรับความสามารถของ AI ที่ออกแบบตามความต้องการทางธุรกิจ