Private AI ให้พร้อมตาม PDPA: จาก Use Case สู่ระบบควบคุมข้อมูลที่ตรวจสอบได้
Private AI ไม่ได้ทำให้องค์กรสอดคล้องกับ PDPA โดยอัตโนมัติ ผู้บริหารต้องเชื่อม Use Case ของ AI เข้ากับวัตถุประสงค์การใช้ข้อมูล สิทธิ์เข้าถึง ระยะเวลาจัดเก็บ และหลักฐานตรวจสอบ
AI Pilot สำหรับองค์กร: วัดอะไร ก่อนตัดสินใจขึ้น Production
แนวทางออกแบบ AI Pilot ที่ช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจได้มากกว่าแค่ดูเดโม ตั้งแต่การกำหนด Business Outcome การทดสอบกับงานจริง ไปจนถึงเกณฑ์ Go/No-Go ก่อนใช้งานระดับองค์กร
Private AI ไม่ได้แปลว่า PDPA Ready: วางระบบควบคุมข้อมูลให้ตรวจสอบได้ตลอดวงจร AI
Private AI ช่วยให้องค์กรควบคุมข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานได้มากขึ้น แต่การสอดคล้องกับ PDPA ยังต้องอาศัย Data Governance สิทธิ์การเข้าถึง การเก็บ Log และกระบวนการรับมือข้อมูลส่วนบุคคลตลอดวงจรชีวิต AI
AI Decision Intelligence: เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการตัดสินใจที่เร็วและตรวจสอบได้
แนวทางออกแบบ AI Solution สำหรับการตัดสินใจแบบ Data-Driven ตั้งแต่กำหนดโจทย์ สร้าง Decision Loop ไปจนถึงวางขอบเขตอำนาจของ AI ให้เหมาะกับความเสี่ยงทางธุรกิจ
Business IT ที่พร้อมใช้ Private AI: วางสถาปัตยกรรมอย่างไรให้เติบโตได้จริง
แนวทางออกแบบ Business IT สำหรับเจ้าของธุรกิจที่ต้องการนำ Private AI, RAG และ AI Agent มาใช้อย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การจัดการข้อมูล ความปลอดภัย ไปจนถึงการวัดผลทางธุรกิจ
AI Agent สำหรับธุรกิจ: เปลี่ยนงานที่ต้องคิดและตัดสินใจให้เป็นระบบอัตโนมัติที่ควบคุมได้
ทำความเข้าใจ AI Agent ตั้งแต่หลักการทำงาน สถาปัตยกรรมร่วมกับ Private AI และ RAG ไปจนถึงแนวทางเลือกกระบวนการ ทดลองใช้งาน และกำกับดูแลอย่างเหมาะสมสำหรับธุรกิจ
Private AI: เปลี่ยนข้อมูลภายในให้เป็นความได้เปรียบ โดยธุรกิจยังควบคุมได้
ทำความเข้าใจ Private AI ในมุมเจ้าของธุรกิจ ตั้งแต่การควบคุมข้อมูล การใช้ RAG และ AI Agent ไปจนถึงแนวทางออกแบบ Enterprise AI ที่พร้อมต่อยอดจากโครงการทดลองสู่การใช้งานจริง