เริ่มจากฟังโจทย์
AI Consulting เริ่มด้วยการฟังว่างานไหนติดขัด ทีมเคยลองอะไร และอะไรยังไม่พร้อม แล้ววางแผนตามข้อจำกัดจริง
AI CONSULTING & PRIVATE AI
อยากใช้ AIแต่เริ่มตรงไหนดี?
ข้อมูลอยู่หลายระบบ ทีมเคยลอง AI แล้วเลิกใช้ แถมยังห่วงว่าข้อมูลจะออกนอกองค์กร ถ้านี่คือสิ่งที่คุณกำลังเจอ เรามาเริ่มจากงานที่ติดขัดกันก่อน ยังไม่ต้องมีคำตอบว่าจะใช้ระบบอะไร
ฟังโจทย์ก่อน วางขอบเขตข้อมูล อยู่ดูแลหลังเริ่มใช้
สิ่งที่เราทำต่อเนื่องกัน
เริ่มจากงานที่อยากให้ดีขึ้น
แล้วค่อยสร้าง AI ที่เหมาะ
AI ที่ดีไม่ได้เริ่มจากเครื่องหรือโมเดล แต่เริ่มจากงานที่อยากให้ดีขึ้น PATSMILE จึงเริ่มด้วยการฟัง วางแผนตามจริง และทำสิ่งเหล่านี้ต่อเนื่องกันจนทีมใช้ได้ พร้อมดูแลหลังเปิดใช้
วางระบบให้ควบคุมได้
เมื่อโจทย์ชัด เราจึงออกแบบ Private AI ภายใต้การควบคุมขององค์กร กำหนดที่เก็บข้อมูลและสิทธิ์เข้าถึง สร้างเท่าที่งานจำเป็นต้องใช้
เชื่อมให้เป็นงานประจำวัน
จากนั้น Knowledge & Automation เชื่อมเอกสารและระบบเดิม ให้ทีมเรียกใช้ความรู้และลดงานซ้ำ พร้อมจุดตรวจสอบโดยคน
ให้ทีมใช้เป็น แล้วดูแลต่อ
เมื่อเริ่มใช้งาน Training & Support ช่วยทีมฝึกกับงานของตัวเอง ส่งต่อความรู้ และดูแลหลังเปิดใช้ตามขอบเขตที่ตกลงกัน
ตัวอย่างการใช้งาน
ตามงานหนึ่งชิ้น
จากเอกสารสู่การใช้งาน
ตัวอย่างการใช้งานต่อเนื่องของทีมที่ต้องเตรียมรายงาน เพื่อให้เห็นแนวทางจากงานหนึ่งชิ้น ไม่ใช่ผลลัพธ์จากโครงการลูกค้า
ตัวอย่างการใช้งาน / 01
เริ่มจากรายงานที่ต้องตามหาเอกสาร
ลองนึกถึงทีมที่ต้องเตรียมรายงาน แต่คู่มือและข้อมูลอยู่กระจัดกระจายหลายระบบ เราเริ่มจากเลือกเอกสารที่เกี่ยวข้อง จัดสิทธิ์เข้าถึง แล้วทำให้ค้นคำตอบพร้อมแหล่งอ้างอิงได้
ตัวอย่างการใช้งาน / 02
จากนั้น ความรู้ก็อยู่ในมือทีม
จากนั้น ทีมใช้ความรู้ชุดเดิมถามข้อสงสัยและร่างเนื้อหารายงานในงานประจำวันได้ โดยเปิดดูแหล่งอ้างอิงและตรวจคำตอบก่อนใช้ ความรู้จึงมีที่ทางในงานที่ทีมทำอยู่แล้ว
ตัวอย่างการใช้งาน / 03
พอใช้ได้จริง ค่อยลดงานที่ต้องทำซ้ำ
พอทำแบบนี้ได้ จึงค่อยให้ระบบรวบรวมข้อมูลและร่างสรุปสำหรับรายงานรอบถัดไป ทีมยังตรวจและอนุมัติก่อนส่งต่อ แล้วใช้เวลาที่เหลือพิจารณาประเด็นที่ต้องตัดสินใจ
ประสบการณ์ที่นำมาใช้
งานจริงที่กำลังทำงานอยู่ตอนนี้
ทั้งห้างานนี้ใช้งานจริงอยู่ทุกวัน สามงานแรกคือระบบที่เราติดตั้งและดูแลให้ลูกค้า ส่วนอีกสองงานสร้างด้วยกระบวนการ AI ร่วมกับคนแบบเดียวกับที่เรานำเสนอ — เว็บที่คุณกำลังดูอยู่ก็คืองานชิ้นที่ห้า
Xenex AI Gateway — ติดตั้งให้ลูกค้า
รวมโมเดล AI หลายเจ้าไว้หลังปลายทางเดียว พร้อมระบบบัญชีผู้ใช้ สิทธิ์การเข้าถึง และการติดตามการใช้งาน ให้ทีมของลูกค้าเรียกใช้ AI ได้ง่ายเหมือนบริการภายใน — ใช้งานจริงที่ ai.xenex.io
Xenex AI Chat — ผู้ช่วยประจำทีม
ระบบแชท AI สำหรับทีมภายในองค์กร พร้อมบัญชีผู้ใช้และการเลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน ติดตั้งและดูแลให้ลูกค้าใช้งานได้ทันที — ใช้งานจริงที่ chat.ai.xenex.io
Legal Workspace — ผู้ช่วยเอกสารสำนักงานทนายความ
ระบบผู้ช่วยร่างและค้นเอกสารกฎหมายที่ติดตั้งให้สำนักงานทนายความ ทำงานบนข้อมูลของสำนักงานภายใต้การควบคุมเต็มที่ (Local Vault) พร้อมแนบที่มาของคำตอบทุกครั้งเพื่อให้ทนายตรวจสอบได้ — ใช้งานจริงที่ ns-legal.pg.xenex.io
ระบบจัดการคอนโด — AI สร้างทั้งโปรเจกต์
ระบบบริหารห้องเช่าจริง: Backend Rust (Axum) แบบ hexagonal architecture, Frontend Astro, PostgreSQL 14 migrations รวมกว่า 130 ไฟล์ — สร้างด้วย AI agent 100% แล้วคนตรวจและเซ็นต์ทุกส่วน ปัจจุบันรันบน Docker และใช้งานมาแล้วหลายเดือน
เว็บไซต์นี้ — สื่อสารด้วย AI ทั้งเล่ม
patsmile.com เวอร์ชันที่คุณเห็นนี้: โครงเรื่อง คอนเทนต์ ธีม Apple-style และภาพประกอบทั้งชุด สร้างและปรับปรุงด้วย AI coding agent ร่วมกับคนกำกับทิศทาง TH/EN, SEO, JSON-LD และ deploy ผ่าน Docker ทุกครั้งเป็นตัวอย่างที่ดีที่สุดของงานเรา
วิธีทำงาน
พิสูจน์ทีละก้าว
ก่อนตัดสินใจไปต่อ
- 01
ฟังให้เข้าใจก่อนเสนอ
เราถามถึงงานจริง คนที่ต้องใช้ และสิ่งที่เคยลอง เพื่อไม่ให้เริ่มซ้ำกับปัญหาเดิม
- 02
ตกลงสิ่งที่จะทำให้ชัด
เราเลือกงานหนึ่งชิ้น กำหนดขอบเขตข้อมูลและเกณฑ์วัดผล พร้อมบอกตรง ๆ ว่าอะไรควรทำตอนนี้ และอะไรควรรอ
- 03
พิสูจน์ก่อนขยาย
เราไม่ขายความฝัน — ทดลองกับงานจริงแล้ววัดผลร่วมกัน ถ้ายังไม่ตอบโจทย์ เราปรับหรือหยุดก่อนขยาย
- 04
ส่งต่อพร้อมคนดูแล
เราฝึกทีมกับงานที่ต้องใช้ ส่งมอบเอกสาร และตกลงผู้รับผิดชอบกับขอบเขตดูแลหลังเปิดใช้ให้ชัด
เกี่ยวกับ / Pattawee
จากคนเขียนระบบ
สู่คนที่อยู่ดูแลต่อ
ผม Pattawee เริ่มจากการเป็น developer ที่เห็นปัญหาเดิมซ้ำ ๆ ทั้งข้อมูลที่หาไม่เจอและงานที่ต้องทำซ้ำ จึงหันมาทำ AI Infrastructure สำหรับองค์กร โดยนำประสบการณ์ Software Architect, DevOps และระบบ Production มาใช้ ผมเชื่อว่าระบบที่ดีต้องมีคนดูแล ไม่ใช่ส่งมอบแล้วหาย คุณจึงได้พูดคุยกับคนออกแบบและลงมือทำระบบโดยตรง
มาคุยถึงโจทย์ของคุณคำถามที่พบบ่อย
คลายข้อกังวลก่อนก้าวแรก
อยากใช้ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน ต้องเตรียมอะไรไหม?
ไม่ต้องเตรียมอะไรมาล่วงหน้าครับ แค่เล่างานที่อยากปรับปรุง เราจะช่วยถามต่อเรื่องข้อมูล คนใช้งาน และข้อจำกัด แล้วดูว่ามีโจทย์ที่เหมาะให้ทดลองหรือยัง
ทีมเคยลองแล้วเลิก จะต่างจากเดิมได้อย่างไร?
เราจะเริ่มจากหาว่าครั้งก่อนติดตรงไหน แล้วให้คนที่ต้องใช้งานมาร่วมเลือกและทดลองกับงานจริง การฝึกใช้และรับฟังปัญหาช่วยปรับให้เหมาะกับทีมได้ แต่ต้องวัดผลก่อนตัดสินใจขยาย
ข้อมูลจะออกนอกองค์กรหรือเปล่า?
ขึ้นอยู่กับรูปแบบติดตั้งและบริการที่เชื่อมต่อครับ เราจะร่วมกันกำหนดที่เก็บข้อมูล สิทธิ์เข้าถึง และพิจารณาข้อมูลที่จะส่งออกก่อนใช้งาน ความปลอดภัยยังขึ้นอยู่กับการตั้งค่า นโยบาย และการดูแลต่อเนื่อง
ข้อมูลกระจัดกระจาย ต้องจัดใหม่ทั้งหมดก่อนไหม?
อาจไม่จำเป็นครับ เริ่มจากข้อมูลเฉพาะงานที่เลือกทดลองก่อน แล้วตรวจความพร้อม ความถูกต้อง และสิทธิ์เข้าถึง หากข้อมูลยังไม่พอ เราจะบอกว่าส่วนไหนต้องจัดให้พร้อมก่อนเชื่อมระบบ
ต้องรอนานไหมกว่าจะรู้ว่าใช้ได้จริง?
ขึ้นอยู่กับขอบเขตงาน คุณภาพข้อมูล และระบบที่ต้องเชื่อมต่อ เราจะประเมินระยะเวลาหลังเข้าใจโจทย์ แล้วกำหนดช่วงทดลองกับเกณฑ์วัดผลร่วมกันก่อนตัดสินใจพัฒนาต่อ
ถ้าทีมยังใช้ไม่คล่อง ใครจะช่วยหลังส่งมอบ?
เราวางแผนฝึกกับงานจริงและส่งมอบเอกสารให้เหมาะกับทีมได้ พร้อมตกลงผู้รับผิดชอบ ช่องทางช่วยเหลือ และขอบเขตดูแลต่อเนื่องก่อนเปิดใช้ หากทีมต้องการดูแลเอง ก็วางแผนถ่ายทอดความรู้ร่วมกันครับ
เริ่มต้นพูดคุย
เริ่มจากงานของคุณ
เราค่อยหาทางไปด้วยกัน
ถ้ากลัวเริ่มผิด เราค่อยเลือกงานเล็ก ๆ มาทดลอง ถ้าห่วงข้อมูล เราคุยขอบเขตการใช้งานก่อน ถ้าทีมยังใช้ไม่เป็น เราวางแผนฝึกไปด้วยกัน ไม่ต้องเตรียมอะไรมาล่วงหน้า แค่นำงานที่อยากปรับปรุงมาคุยกัน
คุยเรื่องงานของคุณ
