BLOG // 0x626c6f67

มุมมองเชิงลึก
เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

มุมมองระดับผู้บริหารด้าน AI, Automation และการตัดสินใจทางธุรกิจ — จากทีมที่ลงมือสร้างจริง

UNIX_TIME//1783209600

บริษัทไม่ได้มีปัญหา AI แต่มีปัญหามนุษย์ — และนั่นคือข่าวดี

สาเหตุที่โปรเจกต์ AI ล้มเหลวส่วนใหญ่ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือคนที่ต้องใช้มันทุกวันไม่ยอมใช้ ปัญหามนุษย์แก้ได้ — ถ้าออกแบบตั้งแต่แรกว่าจะแก้

อ่านเพิ่มเติม

Decision IntelligenceExecutive Insight

UNIX_TIME//1783209600

ประชุมเสร็จแล้วได้ข้อสรุป แต่ไม่ได้หลักฐาน: ทำไมองค์กรถึงตัดสินใจช้ากว่าปัญหา

จาก 13 โปรเจกต์ที่เราส่งมอบ มากกว่าครึ่งคือ Executive Dashboard — ไม่ใช่เพราะลูกค้าอยากได้กราฟสวยๆ แต่เพราะการตัดสินใจส่วนใหญ่ในองค์กรเกิดขึ้นก่อนที่ตัวเลขจะมาถึง

อ่านเพิ่มเติม

Data IntelligenceExecutive Insight

UNIX_TIME//1783209600

ต้นทุนที่ไม่มีในงบการเงิน: ข้อมูลกระจัดกระจายกำลังคิดค่าเช่ากับธุรกิจคุณทุกเดือน

ไม่มีบรรทัดไหนในงบที่เขียนว่า 'ค่าคีย์ข้อมูลซ้ำ' หรือ 'ค่าตามหาไฟล์' แต่ทุกองค์กรจ่ายมันอยู่จริง — และมันคือด่านแรกที่ต้องผ่านก่อนพูดเรื่อง AI

อ่านเพิ่มเติม

Dataset EngineeringFine-tuning

UNIX_TIME//1774569600

Dataset Engineering ภาคปฏิบัติ: สร้าง Fine-tuning Dataset จากข้อมูลองค์กรจริง

จาก sales email 20 ฉบับ สู่ fine-tuned model ที่เขียนในสไตล์บริษัทได้เอง — pipeline, code, และ tech stack ทั้งหมดสำหรับ SFT ด้วย QLoRA

อ่านเพิ่มเติม

Dataset EngineeringFine-tuning

UNIX_TIME//1773964800

1,000 ตัวอย่างดีๆ ดีกว่า 1 ล้านตัวอย่างธรรมดา: Dataset Engineering ทักษะถัดไปของ AI Stack

ทุกครั้งที่ layer ของ AI stack กลายเป็น commodity ทักษะใหม่จะผุดขึ้นที่รอยต่อถัดไป — Prompt engineering ผ่านจุดสูงสุดแล้ว RAG กลายเป็น standard แล้ว ถัดไปคือ Dataset Engineering

อ่านเพิ่มเติม

AI AgentsResearch Analysis

UNIX_TIME//1773273600

ROI 428% กับ 198%: ทำไมบางโปรเจกต์ AI Agent ผลตอบแทนน้อยกว่า

วิเคราะห์ข้อมูล deployment จริงกว่า 200 รายการ — ตลาด AI Agent โตจริง ช่องว่างงานที่ยังทำมืออยู่นั้นมหาศาล แต่ 95% ของโปรเจกต์ไม่รอดถึง production และเหตุผลไม่ใช่เรื่องเทคนิค

อ่านเพิ่มเติม

AI AdoptionResearch Analysis

UNIX_TIME//1772928000

ช่องว่าง 60 จุด: ทำไมสิ่งที่ AI ทำได้ กับ ที่คนใช้จริง ถึงห่างกันขนาดนี้

วิเคราะห์งานวิจัย Anthropic เรื่อง Labor Market Impacts ผ่านมุมมอง AI Business Analyst — ปัญหาไม่ใช่เทคโนโลยี แต่เป็นลำดับการสอนที่ผิดมาตลอด

อ่านเพิ่มเติม

RAGPython

UNIX_TIME//1772582400

Rethinking RAG: Document Ingestion ที่หลายคนมองข้าม

Pattern การจัดการข้อมูลที่ส่งผลต่อคุณภาพ Retrieval พร้อม code จริงและ tech stack สำหรับ Production

อ่านเพิ่มเติม

NEXT_STEP // 0x6e657874

มุมมองเชิงลึก
เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

บริษัทไม่ได้มีปัญหา AI แต่มีปัญหามนุษย์ — และนั่นคือข่าวดี

ประชุมเสร็จแล้วได้ข้อสรุป แต่ไม่ได้หลักฐาน: ทำไมองค์กรถึงตัดสินใจช้ากว่าปัญหา

ต้นทุนที่ไม่มีในงบการเงิน: ข้อมูลกระจัดกระจายกำลังคิดค่าเช่ากับธุรกิจคุณทุกเดือน

Dataset Engineering ภาคปฏิบัติ: สร้าง Fine-tuning Dataset จากข้อมูลองค์กรจริง

1,000 ตัวอย่างดีๆ ดีกว่า 1 ล้านตัวอย่างธรรมดา: Dataset Engineering ทักษะถัดไปของ AI Stack

ROI 428% กับ 198%: ทำไมบางโปรเจกต์ AI Agent ผลตอบแทนน้อยกว่า

ช่องว่าง 60 จุด: ทำไมสิ่งที่ AI ทำได้ กับ ที่คนใช้จริง ถึงห่างกันขนาดนี้

Rethinking RAG: Document Ingestion ที่หลายคนมองข้าม

พร้อมตัดสินใจได้ดีขึ้นแล้วหรือยัง?

มุมมองเชิงลึก
เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

บริษัทไม่ได้มีปัญหา AI แต่มีปัญหามนุษย์ — และนั่นคือข่าวดี

ประชุมเสร็จแล้วได้ข้อสรุป แต่ไม่ได้หลักฐาน: ทำไมองค์กรถึงตัดสินใจช้ากว่าปัญหา

ต้นทุนที่ไม่มีในงบการเงิน: ข้อมูลกระจัดกระจายกำลังคิดค่าเช่ากับธุรกิจคุณทุกเดือน

Dataset Engineering ภาคปฏิบัติ: สร้าง Fine-tuning Dataset จากข้อมูลองค์กรจริง

1,000 ตัวอย่างดีๆ ดีกว่า 1 ล้านตัวอย่างธรรมดา: Dataset Engineering ทักษะถัดไปของ AI Stack

ROI 428% กับ 198%: ทำไมบางโปรเจกต์ AI Agent ผลตอบแทนน้อยกว่า

ช่องว่าง 60 จุด: ทำไมสิ่งที่ AI ทำได้ กับ ที่คนใช้จริง ถึงห่างกันขนาดนี้

Rethinking RAG: Document Ingestion ที่หลายคนมองข้าม

พร้อมตัดสินใจได้ดีขึ้นแล้วหรือยัง?

มุมมองเชิงลึกเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

บริษัทไม่ได้มีปัญหา AI แต่มีปัญหามนุษย์ — และนั่นคือข่าวดี

ประชุมเสร็จแล้วได้ข้อสรุป แต่ไม่ได้หลักฐาน: ทำไมองค์กรถึงตัดสินใจช้ากว่าปัญหา

ต้นทุนที่ไม่มีในงบการเงิน: ข้อมูลกระจัดกระจายกำลังคิดค่าเช่ากับธุรกิจคุณทุกเดือน

Dataset Engineering ภาคปฏิบัติ: สร้าง Fine-tuning Dataset จากข้อมูลองค์กรจริง

1,000 ตัวอย่างดีๆ ดีกว่า 1 ล้านตัวอย่างธรรมดา: Dataset Engineering ทักษะถัดไปของ AI Stack

ROI 428% กับ 198%: ทำไมบางโปรเจกต์ AI Agent ผลตอบแทนน้อยกว่า

ช่องว่าง 60 จุด: ทำไมสิ่งที่ AI ทำได้ กับ ที่คนใช้จริง ถึงห่างกันขนาดนี้

Rethinking RAG: Document Ingestion ที่หลายคนมองข้าม

พร้อมตัดสินใจได้ดีขึ้นแล้วหรือยัง?

มุมมองเชิงลึกเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

บริษัทไม่ได้มีปัญหา AI แต่มีปัญหามนุษย์ — และนั่นคือข่าวดี

ประชุมเสร็จแล้วได้ข้อสรุป แต่ไม่ได้หลักฐาน: ทำไมองค์กรถึงตัดสินใจช้ากว่าปัญหา

ต้นทุนที่ไม่มีในงบการเงิน: ข้อมูลกระจัดกระจายกำลังคิดค่าเช่ากับธุรกิจคุณทุกเดือน

Dataset Engineering ภาคปฏิบัติ: สร้าง Fine-tuning Dataset จากข้อมูลองค์กรจริง

1,000 ตัวอย่างดีๆ ดีกว่า 1 ล้านตัวอย่างธรรมดา: Dataset Engineering ทักษะถัดไปของ AI Stack

ROI 428% กับ 198%: ทำไมบางโปรเจกต์ AI Agent ผลตอบแทนน้อยกว่า

ช่องว่าง 60 จุด: ทำไมสิ่งที่ AI ทำได้ กับ ที่คนใช้จริง ถึงห่างกันขนาดนี้

Rethinking RAG: Document Ingestion ที่หลายคนมองข้าม

พร้อมตัดสินใจได้ดีขึ้นแล้วหรือยัง?

มุมมองเชิงลึก
เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

มุมมองเชิงลึก
เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น