Agentic AI for enterprise
งานหนึ่งชิ้นมักเริ่มจากการตามข้อมูลในหลายระบบ ส่งต่อหลายทีม แล้วรอคนตรวจ Agentic AI ช่วยค้นข้อมูล เตรียมขั้นตอนถัดไป และส่งเรื่องให้ผู้รับผิดชอบตัดสินใจในจุดที่กำหนดไว้
เชื่อมเอกสารและข้อมูลจากระบบที่ได้รับอนุญาต พร้อมชี้กลับไปยังต้นทางให้คนตรวจได้
เก็บบริบท ขั้นตอน และผู้รับผิดชอบไว้กับงาน เพื่อให้ทีมรับช่วงต่อหรือจัดการข้อยกเว้นได้
กำหนดสิทธิ์ จุดอนุมัติ และบันทึกการทำงาน โดยเฉพาะงานที่กระทบข้อมูลบัญชี ลูกค้า หรือคำสั่งซื้อ
ตัวอย่างจากองค์กรระดับโลก
ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นงานที่องค์กรเจ้าของกรณีศึกษาเปิดเผยเอง ไม่ใช่ผลงานหรือลูกค้าของ Enersys
การผลิต
ใช้งานในโรงงาน Bosch ตั้งแต่ปลายปี 2568
Bosch ใช้ Shopfloor Agent ในโรงงาน Bamberg เพื่ออ่านบันทึกข้อผิดพลาดและเสนอแนวทางแก้ให้พนักงาน ทีมหน้างานยังเป็นผู้ตรวจและลงมือกับเครื่องจักร
อ่านกรณีศึกษาจาก Boschขนส่งและคลังสินค้า
DHL รายงานการใช้งานในหลายภูมิภาคเมื่อ 11 พ.ย. 2568
DHL Supply Chain ระบุว่าใช้ agent ของ HappyRobot ในหลายภูมิภาคสำหรับนัดหมาย ติดตามคนขับ และประสานงานคลังสินค้าที่มีความเร่งด่วน ผ่านโทรศัพท์และอีเมล
อ่านกรณีศึกษาจาก DHL Groupซื้อมาขายไป
ความสามารถที่ Amazon ประกาศ; การเปิดให้ใช้ขึ้นกับตลาดและฟีเจอร์
Seller Assistant ช่วยผู้ขายติดตามสินค้าคงเหลือ ราคา และรายการสินค้า ผู้ขายกำหนดเงื่อนไข เลือกรับเพียงคำแนะนำหรือให้ระบบลงมือ และตรวจอนุมัติการกระทำก่อนดำเนินการ
อ่านกรณีศึกษาจาก Amazonสิ่งที่ Enersys ช่วยออกแบบและทำร่วมกับทีมคุณ
ขอบเขตงานจริงขึ้นอยู่กับระบบเดิม คุณภาพข้อมูล และระดับความเสี่ยง เราร่วมกำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการก่อนเลือกวิธีติดตั้ง
สำรวจเอกสารและสิทธิ์การเข้าถึง ออกแบบการค้นข้อมูลพร้อมอ้างอิงต้นทาง แล้วเลือกว่าจะใช้โมเดลในระบบขององค์กร คลาวด์ส่วนตัว หรือบริการภายนอกตามข้อจำกัดจริง
กำหนดว่า agent อ่านอะไร เสนออะไร และทำอะไรได้เอง วางจุดตรวจอนุมัติ การส่งต่อเมื่อไม่แน่ใจ และบันทึกการทำงานให้ตรวจย้อนหลังได้
ออกแบบ API และตัวเชื่อมต่อโดยยึดระบบต้นทางเป็นแหล่งข้อมูลหลัก ทดสอบสิทธิ์ การส่งข้อมูลซ้ำ และผลกระทบเมื่อระบบปลายทางไม่พร้อม
ทำบัญชีชุดข้อมูล จับคู่ฟิลด์ ทำความสะอาด ทดลองย้าย และตรวจยอดหรือรายการสำคัญกับเจ้าของข้อมูลก่อนสลับใช้งาน
เลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน ทดสอบคำตอบและการเรียกเครื่องมือ ตรวจค่าใช้จ่าย ความปลอดภัย และการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล พร้อมฝึกทีมที่รับผิดชอบงาน
เลือกงานเดียวที่มีเจ้าของชัด เช่น ตอบคำถามจากคู่มือภายในหรือเตรียมข้อมูลใบสั่งซื้อ ให้ทีมงานเทียบผลกับวิธีเดิม ตรวจข้อผิดพลาด และกำหนดว่าเมื่อใดต้องหยุดรอคนอนุมัติ แล้วจึงตัดสินใจว่าจะขยายไปขั้นต่อไปหรือไม่
การติดตั้ง local LLM ไม่ได้ทำให้ข้อมูลปลอดภัยหรือปฏิบัติตาม PDPA โดยอัตโนมัติ ต้องพิจารณาสิทธิ์ วัตถุประสงค์ การเก็บรักษา และผู้รับผิดชอบข้อมูลแยกกัน
แชตบอตมักตอบคำถามในบทสนทนา ส่วน agentic workflow อาจอ่านข้อมูลจากหลายระบบ เตรียมขั้นตอนถัดไป หรือเรียกใช้เครื่องมือภายใต้สิทธิ์ที่กำหนด งานที่มีผลต่อข้อมูลหรือธุรกรรมควรมีจุดให้คนตรวจตามความเสี่ยง
ไม่จำเป็นเสมอไป เริ่มจากชุดข้อมูลที่เกี่ยวกับงานทดลอง ระบุระบบต้นทางและเจ้าของข้อมูล แล้วจึงเลือกว่าจะเชื่อม อ่านผ่าน API หรือย้ายเฉพาะส่วนที่จำเป็น
เราออกแบบทางเลือกการติดตั้งและคลังความรู้ตามข้อมูล ระบบ และข้อกำหนดของแต่ละองค์กร วิธีที่เหมาะสมอาจเป็นโมเดลในระบบขององค์กร คลาวด์ส่วนตัว หรือบริการภายนอก ไม่ใช่ชุดเดียวกันสำหรับทุกงาน
บอกเราว่าข้อมูลอยู่ที่ไหน ใครต้องตรวจ และขั้นตอนไหนกินเวลามากที่สุด เราจะช่วยประเมินว่างานนั้นควรใช้ AI หรือแก้ที่กระบวนการก่อน