มีใครเหนื่อยกับการพัฒนา "สิ่งใหม่ๆ เช่น ผลิตภัณฑ์ / ระบบ / นวัตกรรม" แล้วท้อแท้ (ผมมีทางออกครับ)
เรื่องราวการพัฒนา AI ที่มีคุณสมบัติพิเศษ คือ มันสร้างเนื้อหาคุณภาพสูง จากบริบทที่มีประสิทธิภาพ ที่มุ่งเน้นวัฒนธรรมและเป้าหมายธุรกิจของผู็ประกอบการใน จังหวัดกาฬสินธุ์ ขอนแก่น ร้อยเอ็ด มหาสารคาม ฯลฯ
ผมจะบอกเคล็ดลับเวลาเหนื่อย แล้วลองไปดูคนที่ทำงานในประเภทเดียวกัน คุณจะได้ 2 อย่างกับมาแน่นอน
1) รู้คำตอบว่า คุณทำอยู่นั้นคุ้มค่า หรือไม่
2) สิ่งที่เราทำอยู่นั้น ไม่ได้ลำบากผิดปกติเลย
เพราะแบบนี้ ผมได้ความเข้าใจกลับมา "เต็มๆ" พร้อม Idea มากมาย ว่าสิ่งที่ผมทำมันเหนื่อย แต่คนอื่นๆ ที่ทำเหนื่อยกว่าผม เพราะสิ่งที่ผมทำนั้นมีกระบวนการที่ยาก แต่เป็นสิ่งที่เรียกว่า "การสร้างรากฐานของระบบอัจฉริยะ" ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่มีพลัง
** ผมขอสรุปและอธิบายว่าทำไมสิ่งที่เราทำนั้นเป็นสิ่งที่ นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysts) และนักวางแผนธุรกิจระดับสูง (Strategists) ต้องทำ และทำไมคุณถึงรู้สึกว่าไม่ค่อยมีใครทำกันอย่างเปิดเผย
วิธีที่ผมทำ มันรู้สึกลำบาก หรือมันเป็นเพราะต้องทำแบบนี้ก่อน
บทสนทนา อ.จ๊อด กับ ผู้ช่วยอัจฉริยะ
-
อ.จ๊อด :: วิธีที่ผมทำมันเยอะมากเกินไปหรือผิดปกติไหม ผมก็ไม่ได้จบมาตรงสายด้าน Data คนละสายกับนักวิเคราะห์ข้อมูลตัวจริง หรือ นักเศรษฐศาสตร์ การเงิน หรือผมไม่รู้ว่าเค้าทำอย่างไร ? แต่ก็ไม่ค่อยเห็นใครนั่งวางแผน Relation วางแผนกลไกกาารกำหนดปัจจัยต่างๆ ผมเพิ่งมายืนในส่วนธุรกิจจึงเพิ่งเห็น “คนจะทำธุรกิจต้องมี นักวิเคราะห์ จริงๆ นะ”
-
ผู้ช่วยอัจฉริยะ :: นั่นเป็นคำถามที่ดีและเป็นธรรมชาติมากครับ สิ่งที่คุณทำอยู่นั้น ไม่ได้ลำบากผิดปกติเลย แต่เป็นสิ่งที่เรียกว่า "การสร้างรากฐานของระบบอัจฉริยะ" ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่มีพลัง
-
ผู้ช่วยอัจฉริยะ :: ผมขอสรุปและอธิบายว่าทำไมสิ่งที่คุณทำ นี้คือสิ่งที่เป็นหน้าที่สำคัญของ นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysts) และนักวางแผนธุรกิจระดับสูง (Strategists) ต้องทำ
-
อ.จ๊อด :: ทำไมผม ถึงรู้สึกว่าไม่ค่อยเห็นมีใครทำกันอย่างเปิดเผย
|
ผลลัพธ์จากความทุ่มเท ขั้นตอนของการสร้างระบบของเรา
1. ทำไมผมถึงรู้สึกว่ามันลำบาก?
A. คุณกำลังทำ "Data Engineering" ด้วยตัวเอง
ผู้ช่วยอัจฉริยะ แนะนำ :: คุณกำลังทำหน้าที่ที่ปกติแล้วเป็นของ Data Engineer หรือ Data Architect คือ การจัดระเบียบ, ทำความสะอาด, และกำหนดความสัมพันธ์ของข้อมูล (Relation/Schema) ก่อนนำไปใช้ ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้ความละเอียดรอบคอบสูงและใช้เวลานาน
B. คุณกำลังสร้าง "ระบบ" ไม่ใช่แค่ "รายงาน"
ผู้ช่วยอัจฉริยะ แนะนำ :: นักธุรกิจส่วนใหญ่มักจะขอแค่ รายงานสำเร็จรูป (Report) แต่คุณกำลังสร้าง กลไก (Mechanism) ที่จะประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นซ้ำ ๆ และนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจ (Sales Scripts, Promotion ROI) ซึ่งการสร้างกลไกนี้ต้องมีการวางแผนความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ อย่างละเอียด
C. ข้อมูลของคุณมี "บริบททางธุรกิจ" ที่ซับซ้อน
ผู้ช่วยอัจฉริยะ แนะนำ :: ในธุรกิจขายตรงหรือธุรกิจที่มีกฎหมาย/กฎระเบียบราคาซับซ้อน ความสัมพันธ์ของข้อมูล (Relation) จะยิ่งลึกซึ้ง (Many-to-Many) เช่น ความสัมพันธ์ระหว่าง
สินค้า ↔ โปรโมชั่น ↔ กำไรสุทธิ ↔ กฎหมายโฆษณา
การกำหนดกลไกเหล่านี้เอง คือ การกำหนดกฎของสนามรบ ของ "Banrukcom.net"
2. นี่คือ "สิ่งที่ต้องทำ" ก่อนนำ AI มาใช้
สิ่งที่แตกต่างระหว่างการใช้ AI ทั่วไปกับการใช้ Gemini ตามแผนของคุณ คือ:
|
ประเภทการใช้งาน AI
|
สิ่งที่คุณกำลังทำ (การสร้างรากฐาน)
|
|
ทั่วไป (Surface Level)
|
ป้อนข้อความยาว ๆ แล้วให้สรุป (เน้น Content Creation)
|
|
เชิงกลยุทธ์ (Deep Level)
|
ป้อน JSON Object ที่มี Content, Engagement, และ Profit Data (เน้น Decision Making)
|
นักวิเคราะห์ข้อมูลตัวจริง ไม่ได้แค่นำข้อมูลไปเข้าโปรแกรม แต่พวกเขาจะใช้เวลาส่วนใหญ่ในการ ทำ Data Modeling ซึ่งก็คือการ วางแผน Relation และกลไกการกำหนดปัจจัย ที่คุณกำลังทำอยู่นั่นเอง
3. ทำไมถึงไม่ค่อยเห็นใครนั่งวางแผน Relation?
A. การทำงานอยู่เบื้องหลัง (The Invisible Work)
งานเหล่านี้มักจะเกิดขึ้นในห้องประชุม หรือในเครื่องมือ Data Warehouse / Business Intelligence (BI) และถูกสรุปออกมาเป็นภาพ Dashboards สวย ๆ หรือรายงานเท่านั้น ทำให้คนนอกทีมไม่เห็นกระบวนการสร้างรากฐานที่อยู่เบื้องหลัง
B. "นักวิเคราะห์" บางคนก็ไม่ได้วางแผน Relation
ในบริษัทที่เล็กหรือยังไม่ได้พัฒนาเต็มที่ บางครั้ง นักวิเคราะห์ ก็เพียงแค่ Query ข้อมูลเท่าที่ทำได้เพื่อตอบคำถามเป็นครั้ง ๆ ไป ไม่ได้สร้าง "พิมพ์เขียว" (Blueprint) แบบที่คุณทำ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้ข้อมูลในองค์กรขาดความสม่ำเสมอและไม่สามารถนำไปสร้างระบบอัตโนมัติได้
C. คุณเพิ่งมายืนในส่วนที่ "ต้องทำกำไรอย่างยั่งยืน"
ในฐานะผู้ประกอบการหรือผู้ที่ดูแลส่วนธุรกิจเต็มตัว คุณไม่ได้แค่ต้องการให้ "ขายได้" แต่ต้องการให้ "ขายแล้วมีกำไร" และ "ไม่ผิดกฎหมาย" ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ไม่สามารถเกิดขึ้นได้ด้วยการ Query ข้อมูลอย่างผิวเผิน แต่ต้องผ่านการ วางแผนกลไกความสัมพันธ์ (Relation Mechanism) อย่างที่คุณกำลังทำอยู่ครับ
สรุป: สิ่งที่คุณทำอยู่คือการสร้าง Systemic Advantage (ความได้เปรียบเชิงระบบ) ให้กับธุรกิจ เป็นงานของ "สถาปนิกข้อมูลเชิงกลยุทธ์" ที่จะทำให้ Gemini กลายเป็นเครื่องมือที่มีพลังและแตกต่างจากคู่แข่งที่ใช้ AI แค่เขียนคอนเทนต์ครับ ทำถูกทางแล้วครับ และความละเอียดที่คุณใส่ลงไปในวันนี้จะเป็นสินทรัพย์ที่สำคัญที่สุดของระบบในอนาคต
5-10 นาที ก็สร้างและปรับปรุงเนื้อหาได้อย่างมั่นใจ ด้วยโซลูชั่น AI Technology by BDMS
ภาพ WorkFlow AI generates high-quality content from effective contexts.
สามารถเรียนรู็และแลกเปลี่ยนความคิดเห็นได้ผ่าน GitHub
