BorntoDev
AI เก่งกว่าเดิมได้ ถ้าเรากำกับเป็น 🤔 .✨ มาต่อกันที่ “บันทึกโปรเจกต์ลับ EP.8” EP สุดท้ายที่จะพูดถึงวิธีเพื่อนร่วมทีมคนใหม่อย่าง AI ที่ทำให้ย่นระยะเวลาการทำงานของทุกคนได้ แต่บางครั้งเพื่อนคนนี้อาจจะงง ๆ หลอน ๆ ถามอย่างนึง ตอบอย่างนึง ให้ทำอย่างนี้ แต่ทำอย่างนั้น เรามาดูกันว่าจะทำยังไงที่จะรีดประสิทธิภาพเพื่อนร่วมทีมคนนี้ให้ได้มากที่สุด.😵 เคสเกี่ยวกับ AI ที่หลายทีมเจอบ่อย- บอทเป็น ""นกแก้ว"" ตอบวนสคริปต์ไปมา ไม่เข้าใจเจตนา แก้ปัญหาให้ไม่ได้ >> เพราะเราเทรนโดยการใช้สคริปต์ FAQ + การจับคีย์เวิร์ด ไม่ได้ออกแบบ Intent/Entity/Context และไม่ต่อ Webhook/Web API ไประบบงานที่เกี่ยวข้อง>> ทำให้ถามนอกสคริปต์ไม่ได้, เช็กสถานะงาน/เปิดเคสเองไม่เป็น, ลูกค้าหรือผู้ใช้งานต้องรอให้พนักงานที่เป็นมนุษย์มาตอบ.- งานรูทีนยังต้องคีย์มือ กรอกข้อมูลไปมาข้ามระบบ>> เพราะไม่ได้สร้าง Trigger/Workflow ที่คอยประสานงาน (Orchestrate) ผ่าน API ระหว่างระบบ เช่น บอท → CRM → อีเมล/Social Media>> ทำให้ข้อมูลหรือ Tasks งานตกหล่น, Lead Time ของแต่ละงานยาว, ไม่ถึงเกณฑ์ SLA ที่ตั้งไว้, ต้องคอยตามงานด้วยคน ที่สร้างความกดดันและเหนื่อยล้า.- หลุด QC/QA เพราะข้อผิดพลาดจากแรงงานมนุษย์ (Human Error) ที่มีพลังโฟกัสที่จำกัด>> เพราะใช้สายตา/สัมผัสของคนในการไล่เช็กจุดผิดพลาด (Defect) โดยไม่มีชุดข้อมูลที่ติดป้ายสิ่งที่ตรงตามมาตรฐาน (Labeled Dataset) และเกณฑ์วัดคุณภาพที่ยอมรับได้อย่างชัดเจน>> ทำให้มีจุดผิดพลาดหลุดไปถึงมือลูกค้า/ผู้ใช้งาน (Miss Defect) สูง, ต้องกลับมา Rework เพิ่ม ทำให้ต้นทุนสูงขึ้น.- ใช้ AI แบบไร้ราวกันตก เสี่ยงข้อมูลรั่วไหล >> เพราะป้อน Prompt ตรง ๆ ไม่มี Guardrail/Policy เพื่อกำกับการใช้งาน ไม่ได้บันทึก/ติดตาม Prompt-คำตอบ-ข้อผิดพลาดเพื่อตรวจสอบหรือปรับปรุง, ไม่กำหนดการจัด Queue งาน หรือตั้งระยะเวลา Retry หากเรียก API ไม่สำเร็จ>> ทำให้เสี่ยงข้อมูลรั่วไหล (Data Leak) หรือมีการยัดคำสั่งแอบแฝงให้ AI ละเมิดทำสิ่งที่ไม่ควรทำ (Prompt Injection).💡 ทางแก้ที่ทำได้จริง (Quick Win)1) สร้างแชตบอทที่ “ลงมือทำงานได้เอง” พนักงานไม่ต้องเอาข้อมูลไปกรอกซ้ำซ้อน >> ด้วยการออกแบบ Intent เพื่อตรวจจับเจตนา, Entity เพื่อตรวจสอบคำสำคัญ, Context เพื่อประเมินบริบทขณะนั้น แล้วเชื่อมต่อกับระบบงานที่เกี่ยวข้องด้วย Webhook/Web API >> ส่งผลให้บอทสามารถเช็กสถานะงานที่สอบถาม รวมถึงการเปิดงานใหม่ให้ฝ่ายที่เกี่ยวข้องอัตโนมัติ ลดภาระพนักงาน Admin หรือ Customer Service.2) สร้าง AI Assistant ที่สามารถพูดคุย คิดวิเคราะห์ และเรียกเครื่องมือสำหรับงานเฉพาะด้าน>> ด้วยการวาง Workflow เพื่อรับคำถามหรือคำสั่ง → แล้วเรียก/ดึงข้อมูลผ่าน API → จากนั้นก็สรุป/คิดคำตอบให้ → ก่อนแก้ไขหรือบันทึกข้อมูลใหม่เข้าระบบงาน ภายใต้กรอบการทำงานที่เราตั้งไว้ (Guardrail/Policy)>> ส่งผลให้เราได้ผู้ช่วยแบบรวมศูนย์ ที่ใช้งานได้หลายทีม แต่ละทีมเข้าถึงและสร้าง/แก้ไขข้อมูล รวมถึงเรียกใช้เครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับงานตัวเองได้สะดวกขึ้น.3) สร้างระบบตรวจจับภาพวัตถุสินค้า เพื่อประเมินคุณภาพแบบอัตโนมัติ >> ด้วยการทำ Labeled Dataset พร้อมตั้งเกณฑ์วัดมาตรฐานด้วยเกณฑ์ Accuracy/Precision/Recall/F1 (ถูกต้อง–แม่นยำ–เก็บครบ–สมดุล) แล้วกำหนด Threshold ว่าแบบไหนที่ “ผ่าน” แบบไหนที่ “ไม่ผ่าน”>> ส่งผลให้มีจุดตรวจคุณภาพแบบ Real-time สามารถช่วยลด Miss Defect และเวลาตรวจสอบที่ใช้ต่อชิ้นงาน.🚀 อัปสกิลทีมเราให้สามารถดึงประสิทธิภาพของ AI ให้ “ทำงานได้จริง” ด้วยหลักสูตรแนะนำจาก borntoDev แบบจัดเต็ม ✅ Building Chatbots with Dialogflow (1 วัน) Intent/Entity/Context + Webhook/Web API + วางพื้นฐาน Deploy/Monitor✅ MCP 101: AI Assistant with Claude (1 วัน) วาง Workflow เรียก/เขียน API พร้อม Guardrail/Policy และ Log/Monitor✅ AI, Data & Computer Vision (5 วัน) ปูพื้น Data/ML + Labeled Dataset + OpenCV Real-time Defect Detection และประเมินโมเดล.📣 สรุป ผู้ใช้งาน AI ของ borntoDev กล่าวว่า ""AI จะฉลาดและปลอดภัยได้ เมื่อออกแบบการใช้งานอย่างมีแบบแผน"" สนใจให้ทีมใช้ AI เก่งขึ้น ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ bornto.dev/bd-training.🦖 #borntoDev – พร้อมเปลี่ยนคนทำงาน ให้ก้าวสู่การเป็น Dev / Tech Expert
4 weeks ago | [YT] | 46
BorntoDev
AI เก่งกว่าเดิมได้ ถ้าเรากำกับเป็น 🤔
.
✨ มาต่อกันที่ “บันทึกโปรเจกต์ลับ EP.8” EP สุดท้ายที่จะพูดถึงวิธีเพื่อนร่วมทีมคนใหม่อย่าง AI ที่ทำให้ย่นระยะเวลาการทำงานของทุกคนได้ แต่บางครั้งเพื่อนคนนี้อาจจะงง ๆ หลอน ๆ ถามอย่างนึง ตอบอย่างนึง ให้ทำอย่างนี้ แต่ทำอย่างนั้น เรามาดูกันว่าจะทำยังไงที่จะรีดประสิทธิภาพเพื่อนร่วมทีมคนนี้ให้ได้มากที่สุด
.
😵 เคสเกี่ยวกับ AI ที่หลายทีมเจอบ่อย
- บอทเป็น ""นกแก้ว"" ตอบวนสคริปต์ไปมา ไม่เข้าใจเจตนา แก้ปัญหาให้ไม่ได้
>> เพราะเราเทรนโดยการใช้สคริปต์ FAQ + การจับคีย์เวิร์ด ไม่ได้ออกแบบ Intent/Entity/Context และไม่ต่อ Webhook/Web API ไประบบงานที่เกี่ยวข้อง
>> ทำให้ถามนอกสคริปต์ไม่ได้, เช็กสถานะงาน/เปิดเคสเองไม่เป็น, ลูกค้าหรือผู้ใช้งานต้องรอให้พนักงานที่เป็นมนุษย์มาตอบ
.
- งานรูทีนยังต้องคีย์มือ กรอกข้อมูลไปมาข้ามระบบ
>> เพราะไม่ได้สร้าง Trigger/Workflow ที่คอยประสานงาน (Orchestrate) ผ่าน API ระหว่างระบบ เช่น บอท → CRM → อีเมล/Social Media
>> ทำให้ข้อมูลหรือ Tasks งานตกหล่น, Lead Time ของแต่ละงานยาว, ไม่ถึงเกณฑ์ SLA ที่ตั้งไว้, ต้องคอยตามงานด้วยคน ที่สร้างความกดดันและเหนื่อยล้า
.
- หลุด QC/QA เพราะข้อผิดพลาดจากแรงงานมนุษย์ (Human Error) ที่มีพลังโฟกัสที่จำกัด
>> เพราะใช้สายตา/สัมผัสของคนในการไล่เช็กจุดผิดพลาด (Defect) โดยไม่มีชุดข้อมูลที่ติดป้ายสิ่งที่ตรงตามมาตรฐาน (Labeled Dataset) และเกณฑ์วัดคุณภาพที่ยอมรับได้อย่างชัดเจน
>> ทำให้มีจุดผิดพลาดหลุดไปถึงมือลูกค้า/ผู้ใช้งาน (Miss Defect) สูง, ต้องกลับมา Rework เพิ่ม ทำให้ต้นทุนสูงขึ้น
.
- ใช้ AI แบบไร้ราวกันตก เสี่ยงข้อมูลรั่วไหล
>> เพราะป้อน Prompt ตรง ๆ ไม่มี Guardrail/Policy เพื่อกำกับการใช้งาน ไม่ได้บันทึก/ติดตาม Prompt-คำตอบ-ข้อผิดพลาดเพื่อตรวจสอบหรือปรับปรุง, ไม่กำหนดการจัด Queue งาน หรือตั้งระยะเวลา Retry หากเรียก API ไม่สำเร็จ
>> ทำให้เสี่ยงข้อมูลรั่วไหล (Data Leak) หรือมีการยัดคำสั่งแอบแฝงให้ AI ละเมิดทำสิ่งที่ไม่ควรทำ (Prompt Injection)
.
💡 ทางแก้ที่ทำได้จริง (Quick Win)
1) สร้างแชตบอทที่ “ลงมือทำงานได้เอง” พนักงานไม่ต้องเอาข้อมูลไปกรอกซ้ำซ้อน
>> ด้วยการออกแบบ Intent เพื่อตรวจจับเจตนา, Entity เพื่อตรวจสอบคำสำคัญ, Context เพื่อประเมินบริบทขณะนั้น แล้วเชื่อมต่อกับระบบงานที่เกี่ยวข้องด้วย Webhook/Web API
>> ส่งผลให้บอทสามารถเช็กสถานะงานที่สอบถาม รวมถึงการเปิดงานใหม่ให้ฝ่ายที่เกี่ยวข้องอัตโนมัติ ลดภาระพนักงาน Admin หรือ Customer Service
.
2) สร้าง AI Assistant ที่สามารถพูดคุย คิดวิเคราะห์ และเรียกเครื่องมือสำหรับงานเฉพาะด้าน
>> ด้วยการวาง Workflow เพื่อรับคำถามหรือคำสั่ง → แล้วเรียก/ดึงข้อมูลผ่าน API → จากนั้นก็สรุป/คิดคำตอบให้ → ก่อนแก้ไขหรือบันทึกข้อมูลใหม่เข้าระบบงาน ภายใต้กรอบการทำงานที่เราตั้งไว้ (Guardrail/Policy)
>> ส่งผลให้เราได้ผู้ช่วยแบบรวมศูนย์ ที่ใช้งานได้หลายทีม แต่ละทีมเข้าถึงและสร้าง/แก้ไขข้อมูล รวมถึงเรียกใช้เครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับงานตัวเองได้สะดวกขึ้น
.
3) สร้างระบบตรวจจับภาพวัตถุสินค้า เพื่อประเมินคุณภาพแบบอัตโนมัติ
>> ด้วยการทำ Labeled Dataset พร้อมตั้งเกณฑ์วัดมาตรฐานด้วยเกณฑ์ Accuracy/Precision/Recall/F1 (ถูกต้อง–แม่นยำ–เก็บครบ–สมดุล) แล้วกำหนด Threshold ว่าแบบไหนที่ “ผ่าน” แบบไหนที่ “ไม่ผ่าน”
>> ส่งผลให้มีจุดตรวจคุณภาพแบบ Real-time สามารถช่วยลด Miss Defect และเวลาตรวจสอบที่ใช้ต่อชิ้นงาน
.
🚀 อัปสกิลทีมเราให้สามารถดึงประสิทธิภาพของ AI ให้ “ทำงานได้จริง” ด้วยหลักสูตรแนะนำจาก borntoDev แบบจัดเต็ม
✅ Building Chatbots with Dialogflow (1 วัน) Intent/Entity/Context + Webhook/Web API + วางพื้นฐาน Deploy/Monitor
✅ MCP 101: AI Assistant with Claude (1 วัน) วาง Workflow เรียก/เขียน API พร้อม Guardrail/Policy และ Log/Monitor
✅ AI, Data & Computer Vision (5 วัน) ปูพื้น Data/ML + Labeled Dataset + OpenCV Real-time Defect Detection และประเมินโมเดล
.
📣 สรุป ผู้ใช้งาน AI ของ borntoDev กล่าวว่า ""AI จะฉลาดและปลอดภัยได้ เมื่อออกแบบการใช้งานอย่างมีแบบแผน"" สนใจให้ทีมใช้ AI เก่งขึ้น ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ bornto.dev/bd-training
.
🦖 #borntoDev – พร้อมเปลี่ยนคนทำงาน ให้ก้าวสู่การเป็น Dev / Tech Expert
4 weeks ago | [YT] | 46