คำถามเดิมถูกส่งไปหาเจ้าของหรือพนักงานอาวุโสซ้ำ ๆ
Enterprise AI ที่เริ่มจากความรู้จริงขององค์กร
ความรู้องค์กรผูกติดอยู่กับคนเดียว
เมื่อทุกคำถามสำคัญต้องกลับไปหาคนเดิม ความรู้ก็อาจหายไปพร้อมคน เราเปลี่ยนความรู้ที่กระจัดกระจายให้เป็น AI Knowledge Hub ที่เชื่อถือได้ พร้อม AI Agent ที่ทีมสั่งงานได้ตลอดเวลา
ค้นคำตอบจากข้อมูลบริษัทที่เชื่อถือได้
ลดคำถามซ้ำและคอขวดด้านความรู้
ต่อยอดความรู้เป็น AI Agent ที่ทำงานได้จริง
ตัวอย่างผลลัพธ์ที่จับต้องได้
ให้ทีมได้ทั้งคำตอบ และรู้ว่าคำตอบมาจากไหน
ระบบความรู้ที่ดีไม่ได้แค่สร้างข้อความ แต่ต้องค้นบริบทภายในที่ถูกต้อง เคารพสิทธิ์การเข้าถึง และเชื่อมทุกคำตอบกลับไปยังแหล่งข้อมูลต้นทาง
IGG KNOWLEDGE ASSISTANT
ตัวอย่างการใช้งาน
ส่วนลดเกิน 15% ต้องผ่านการอนุมัติอย่างไร?
ส่งคำขอพร้อมผลกระทบต่อ Margin ให้ Sales Director จากนั้นฝ่ายการเงินตรวจสอบ ก่อน Managing Director อนุมัติขั้นสุดท้าย
แหล่งข้อมูลที่ใช้ตอบ
Sales Policy 2026.pdf
หัวข้อ 4.2 · การอนุมัติส่วนลด
Finance SOP
อัปเดต 12 ส.ค. 2026
สิ่งที่สั่งให้ Agent ทำต่อได้
ร่างคำขออนุมัติ
ค้นหาผู้มีอำนาจอนุมัติ
สรุปนโยบายฉบับเต็ม
เช็กองค์กรใน 30 วินาที
ความรู้สำคัญกำลังทำให้งานของคุณช้าลงหรือไม่?
อาการเหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นปัญหาเรื่องคน แต่จริง ๆ คือสัญญาณว่าความรู้ธุรกิจยังไม่มีระบบที่เชื่อถือได้รองรับ
คำตอบกระจายอยู่ใน Drive, อีเมล หรือเอกสารเก่า
พนักงานใหม่ต้องใช้เวลาหลายเดือนกว่าจะเข้าใจวิธีทำงานจริง
ถามเรื่องเดียวกัน แต่แต่ละคนให้คำตอบไม่เหมือนกัน
งานหยุดทันที เมื่อคนที่รู้คำตอบไม่อยู่
องค์กรอยากใช้ AI แต่ความรู้ยังไม่ถูกจัดระเบียบและกำหนดสิทธิ์
ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ในคอขวดด้านความรู้
เมื่อความรู้เดินต่อไม่ได้ ธุรกิจก็เดินต่อได้ยาก
งานต้องรอคน
ทีมเสียเวลาไล่หา ถามซ้ำ และรอผู้เชี่ยวชาญคนเดิมให้ว่างก่อนงานจะเดินต่อ
สอนงานได้ช้า
พนักงานใหม่ต้องเรียนรู้จากการส่งต่อที่กระจัดกระจาย แทนที่จะเข้าถึงความรู้ที่สม่ำเสมอและใช้ซ้ำได้
ความรู้หายไปกับคน
เหตุผลในการตัดสินใจ บริบท และ Know-how หายไป เมื่อคนสำคัญย้ายบทบาทหรือลาออก
มากกว่า AI Chatbot
Enterprise AI ต้องเริ่มจากความรู้องค์กรที่เชื่อถือได้
เป้าหมายไม่ใช่ AI ที่ตอบได้ทุกเรื่อง แต่คือ AI ที่รู้ว่าตอบเรื่องใดได้ เชื่อข้อมูลจากไหน และเมื่อใดต้องส่งต่อให้คนตัดสินใจ
เราจัดโครงสร้างความรู้ กำหนดสิทธิ์ เชื่อมแหล่งข้อมูล และออกแบบขอบเขตการทำงานของ AI Agent แต่ละตัว เพื่อให้ระบบช่วยงานจริงโดยไม่ปกปิดความไม่แน่นอน
เมื่อความรู้ผูกติดกับคน
- คำตอบขึ้นกับว่าคนนั้นว่างหรือไม่
- ตรวจสอบที่มาของคำตอบได้ยาก
- แต่ละทีมอธิบายงานไม่เหมือนกัน
เมื่อเข้าถึงความรู้ผ่าน AI
- ค้นคำตอบได้เมื่อต้องการ
- ทุกคำตอบอ้างอิงแหล่งที่มาได้
- การเข้าถึงเป็นไปตามสิทธิ์ขององค์กร
I GEAR GEEK ช่วยอย่างไร
เราออกแบบระบบความรู้ ก่อนสร้าง Agent
เราเริ่มจากคำถามและ Workflow ที่สำคัญ ไม่ใช่เริ่มจาก Chatbot สำเร็จรูป
01
ทำแผนที่ความรู้สำคัญ
ค้นหาคำถามที่เกิดซ้ำ ผู้เชี่ยวชาญ เอกสารต้นทาง สิทธิ์การเข้าถึง และจุดที่งานติดขัดเพราะต้องรอคำตอบ
02
สร้าง Knowledge Hub ที่เชื่อถือได้
จัดระเบียบและเชื่อมข้อมูลที่อนุมัติแล้ว ให้ค้นหาได้ อัปเดตได้ กำหนดสิทธิ์ได้ และตรวจย้อนกลับถึงแหล่งที่มาได้
03
นำ AI Agent เข้าไปในงานจริง
กำหนดบทบาท เครื่องมือ ขอบเขตการอนุมัติ และเชื่อม Agent เข้ากับช่องทางหรือ Workflow ที่ทีมใช้อยู่แล้ว
Enterprise AI ที่มีขอบเขตชัดเจน
AI ที่ดีต้องแสดงความไม่แน่นอน ไม่ใช่ซ่อนมัน
AI ยังเข้าใจข้อมูลที่ไม่ครบหรือล้าสมัยผิดได้ เราจึงออกแบบให้ตรวจสอบแหล่งที่มา กำหนดสิทธิ์ รับ Feedback และให้คนอนุมัติ เมื่อการตัดสินใจมีความเสี่ยงด้านการเงิน กฎหมาย หรือการดำเนินงาน
- คำตอบย้อนกลับถึงแหล่งข้อมูลที่อนุมัติแล้ว
- เข้าถึงข้อมูลตามบทบาทและสิทธิ์
- งานสำคัญยังมีคนอนุมัติ
จากค้นคำตอบ สู่การช่วยให้งานเดินต่อ
เปลี่ยนความรู้เป็น AI Agent ที่มีหน้าที่ชัดเจน
เมื่อรากฐานความรู้น่าเชื่อถือ Agent จะช่วยงานที่เกิดซ้ำได้ ตั้งแต่ตอบคำถามภายใน เตรียมเอกสาร สรุปเคส ไปจนถึงส่งคำขอเข้าสู่ขั้นตอนถัดไป
“AI Agent ควรมี Job Description สิทธิ์เข้าถึง เครื่องมือ และเส้นทางส่งต่องาน เหมือนสมาชิกคนหนึ่งในทีม”
KNOWLEDGE → ACTION
- Internal Knowledge Assistant สำหรับนโยบายและ SOP
- Operations Agent สำหรับคำขอ การตรวจสอบ และส่งต่องาน
- Founder หรือ Expert Twin เพื่อขยายคำแนะนำที่สม่ำเสมอ
ก่อนเริ่มต้น
คำถามที่มักเกิดขึ้นก่อนทำ AI Knowledge
ไม่จำเป็น ปกติเราเริ่มจาก Use Case ที่มีคุณค่าหนึ่งเรื่องและแหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุมัติ แล้วค่อยขยายฐานความรู้เมื่อทีมเห็นว่าสิ่งใดใช้งานจริง
ได้เฉพาะเมื่อระบบถูกออกแบบให้เข้าถึง เรากำหนดสิทธิ์ของแหล่งข้อมูลและผู้ใช้ เพื่อไม่ให้ความรู้สำคัญเปิดกับทุกคนโดยอัตโนมัติ
บทบาทแรกที่เหมาะที่สุดคือช่วยลดคำถามซ้ำและงานประสานงาน ผู้เชี่ยวชาญยังคงตัดสินใจเรื่องข้อยกเว้น และช่วยทำให้ฐานความรู้ดีขึ้น
ส่วนใหญ่ทำได้ เราจะประเมิน Document Store ฐานข้อมูล เครื่องมือแชต และ Workflow เดิม แล้วเชื่อมเฉพาะสิ่งที่ Use Case ต้องใช้จริง
นัดพูดคุยกับทีมของเรา
พูดคุยกับทีมของเราเกี่ยวกับเป้าหมาย ปัญหา หรือไอเดียของคุณ เราจะช่วยมองโจทย์ให้ชัดขึ้น พร้อมแนะนำแนวทางเทคโนโลยีที่เหมาะกับธุรกิจ
ทีมงานของเราจะติดต่อกลับภายใน 1 วันทำการ
เล่าโจทย์ธุรกิจของคุณให้เราฟัง
ช่องทางติดต่ออื่น
คุยกัน 30 นาที เพื่อหาโจทย์ AI ที่เหมาะกับทีมของคุณ
เริ่มจากงานและความรู้ที่ทีมใช้จริงก่อนเลือกเครื่องมือ
ไม่มีค่าใช้จ่าย และเราจะบอกตรง ๆ หาก AI ยังไม่ใช่คำตอบที่เหมาะสม