ตั้งแต่คอมพิวเตอร์ไปจนถึงเครื่องจักรที่ทำงานแทนคุณ เราได้ก้าวมาได้ไกลแค่ไหนกันแน่?
อย่างไรก็ตาม ยังมีโลกใหม่ของ AI ที่รอการเปิดเผย
“ขั้นต่อไปของ AI เรียกว่า AI เชิงกายภาพ AI เชิงกายภาพคือจุดที่ AI โต้ตอบกับโลกกายภาพ ซึ่งหมายถึงหุ่นยนต์”
– Jensen Huang, Nvidia, 16 ม.ค. 2025
ปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพเป็นขั้นตอนที่เรายังไม่พร้อม แต่แล้วเราก็เตรียมตัวมาดีจริงหรือไม่ ChatGPT ปรากฏขึ้น และเราก็ปรับตัว
AI ทางกายภาพก็จะไม่ต่างออกไป
นั่นคือสิ่งที่เกี่ยวกับมนุษย์ — เราปรับตัว
ในบล็อกนี้เราจะสำรวจ:
- Physical AI คืออะไร
- AI แบบดั้งเดิมคืออะไร
- Generative Physical AI คืออะไร
- ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสอง
หากคุณรู้สึกอยากรู้ขึ้นมาสักนิด เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า (ซึ่งฉันรู้ว่าคุณอยากรู้จริงๆ)
Physical AI คืออะไร?
AI ทางกายภาพ คือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถรับรู้ เคลื่อนที่ และโต้ตอบกับโลกกายภาพผ่านเครื่องจักร เช่น หุ่นยนต์และรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
มันผสมผสานการตัดสินใจอันชาญฉลาดเข้ากับการกระทำในโลกแห่งความเป็นจริง หรือพูดง่ายๆ ก็คือ AI ที่มีร่างกาย
วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์
เราอยู่ในยุคของซอฟต์แวร์ 1.0 มาเป็นเวลา 60 กว่าปีแล้ว ซึ่งเป็นยุคที่ซอฟต์แวร์เขียนขึ้นโดยมนุษย์และทำงานบนซีพียู
จากนั้นก็มาถึงซอฟต์แวร์ 2.0 ซึ่งเป็นยุคที่เครื่องจักรเริ่มเรียนรู้จากข้อมูลโดยใช้เครือข่ายประสาทที่ขับเคลื่อนด้วย GPU
นั่นคือสิ่งที่ทำให้เกิดสิ่งที่เราเรียกกันว่า Generative AI ซึ่งเป็น AI ที่สามารถเขียน วาด ออกแบบ และแม้แต่สนทนากับคุณได้
แต่ตอนนี้เรากำลังก้าวเข้าสู่ขั้นตอนใหม่: AI เชิงกายภาพ
และไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์เท่านั้น แต่มันคือ AI ที่สามารถเคลื่อนที่ มองเห็น รับรู้ และโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริงได้
มาแยกมันออกซะ
ปัญญาประดิษฐ์ คือสมอง.
AI เชิงกายภาพเหรอ? นั่นคือสมอง + ร่างกาย
→ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถ เขียน อีเมล์ถึงคุณ
→ AI ทางกายภาพสามารถ ส่งมอบ ของชำของคุณ
มันคือ AI ที่มีมือ ล้อ ดวงตา และความฉลาดอื่นๆ อีกมากมาย
แล้ว Physical AI ทำอะไรกันแน่?
AI เชิงกายภาพได้รับการออกแบบมาเพื่อโต้ตอบกับมนุษย์และสิ่งแวดล้อม
- มันให้พลังงานแก่หุ่นยนต์ที่ช่วยในการผ่าตัด
- รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่สามารถนำทางการจราจรได้
- เครื่องดูดฝุ่นอัจฉริยะที่รู้ว่าจะต้องทำความสะอาดตรงไหน
- และแม้แต่เครื่องจักรในโรงงานที่สามารถประกอบผลิตภัณฑ์ได้เร็วกว่ามนุษย์ก็ตาม
ไม่ใช่แค่ระบบอัตโนมัติเท่านั้น แต่มันคือปัญญาประดิษฐ์ที่เคลื่อนไหว
AI ทางกายภาพทำงานอย่างไร?
ในการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง AI ทางกายภาพจะต้องอาศัยส่วนประกอบหลักสองประการ:
ที่มา: Eye for Tech
- ตัวกระตุ้น:
สิ่งเหล่านี้เป็นเหมือนกล้ามเนื้อ:
- ล้อ
- แขนหรือขาหุ่นยนต์ที่ช่วยให้หุ่นยนต์เคลื่อนย้ายหรือยกสิ่งของ
- เซ็นเซอร์:
นี่คือดวงตาและหู ดังเช่น:
- กล้องถ่ายรูป
- เรดาร์
- ไมโครโฟน — ช่วยให้เครื่องจักร “มองเห็น” และตอบสนองต่อสิ่งรอบตัว
AI จะรับข้อมูลทางประสาทสัมผัสเหล่านี้มาประมวลผลและดำเนินการตามสิ่งที่เรียนรู้
ทุกสิ่งทุกอย่างมารวมกันอย่างไร (แนวทางของ NVIDIA):
- การฝึกอบรมเริ่มต้นบนคอมพิวเตอร์ DGX ซึ่งเป็นที่ที่โมเดลเรียนรู้ผ่านข้อมูล
- จากนั้นจะปรับแต่งโดยใช้การเรียนรู้เสริมแรงในสภาพแวดล้อมจำลองที่เรียกว่า Omniverse
- ในที่สุด AI ที่ได้รับการฝึกอบรมก็ถูกนำไปใช้งานบนคอมพิวเตอร์ Jetson AGX ซึ่งเป็นสมองภายในหุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง
ตัวอย่างในชีวิตจริงของ AI ทางกายภาพ
- Roomba (โดย iRobot):
เครื่องดูดฝุ่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI เรียนรู้ผังพื้นของคุณ หลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง และทำความสะอาดบ้านของคุณ แม้ในขณะที่คุณไม่อยู่บ้าน
- ระบบผ่าตัด Da Vinci (โดย Intuitive Surgical):
ระบบหุ่นยนต์ที่ช่วยให้ศัลยแพทย์ทำหัตถการที่แม่นยำและรบกวนน้อยที่สุด เพิ่มความแม่นยำ และลดระยะเวลาการฟื้นตัว
ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพกำลังเปลี่ยนแปลงรูปแบบการใช้ชีวิตและการทำงานของเรา
จากการดูแลสุขภาพไปจนถึงโลจิสติกส์ จากบ้านของเราไปจนถึงทางหลวง — มันคือ AI ที่ก้าวออกจากหน้าจอและสู่โลกแห่งความเป็นจริง
AI แบบดั้งเดิมทำงานอย่างไร
AI แบบดั้งเดิมคือ AI ที่ทำงานส่วนใหญ่กับข้อมูล ตรรกะ และกฎเกณฑ์ โดยอยู่ในคอมพิวเตอร์และช่วยในการคิด ไม่ใช่การกระทำ
มันสนับสนุนสิ่งต่างๆ เช่น ผู้ช่วยเสียง ระบบคำแนะนำ (เช่น Netflix หรือ Amazon) และเครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกง
มาลองทำความเข้าใจกันด้วยตัวอย่างดังนี้:
ลองจินตนาการว่าคุณมาจากบริษัทโทรคมนาคม
คุณมีข้อมูลลูกค้ามากมายอยู่ในที่เก็บข้อมูล เช่น การใช้งาน ประวัติการเรียกเก็บเงิน การร้องเรียน ฯลฯ
ทีนี้ มาสมมติว่าคุณต้องการค้นหาว่าลูกค้าคนใดบ้างที่อาจจะยกเลิกบริการในเร็วๆ นี้ (หรือที่เรียกว่า churn)
นี่คือสิ่งที่คุณทำ:
- คุณย้ายข้อมูลนั้นเข้าสู่แพลตฟอร์มการวิเคราะห์
- คุณสร้างแบบจำลองการทำนายที่บอกคุณว่า:
“เฮ้ ลูกค้าพวกนี้อาจจะออกไปแล้ว” - จากนั้นคุณจะเสียบโมเดลเหล่านั้นเข้าในแอปพลิเคชันที่จะช่วยให้คุณดำเนินการ เช่น เสนอส่วนลดหรือส่งคำเตือนเพื่อให้มีส่วนลดต่อไป
ณ จุดนี้ มันยังไม่ถือว่าเป็น AI เต็มรูปแบบ มันเป็นเพียงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เท่านั้น
แต่หากคุณเพิ่มวงจรข้อเสนอแนะเข้าไป ซึ่งระบบจะเรียนรู้จากการตัดสินใจที่ผ่านมา (ใครอยู่ต่อ ใครออกไป แม้จะมีข้อเสนอมา) นั่นคือจุดที่ระบบจะกลายเป็น AI
ดังนั้น ยิ่งเรามองเห็นสิ่งที่ได้ผลและไม่ได้ผลมากเท่าไร เราก็ยิ่งฉลาดขึ้นเรื่อยๆ
สิ่งนี้แตกต่างจาก AI ทางกายภาพอย่างไร?
AI แบบดั้งเดิมทำงานในพื้นที่ดิจิทัล
มัน:
- คิด
- ทำนาย
- วิเคราะห์
แต่มันไม่เคลื่อนไหว มองเห็น หรือสัมผัสสิ่งใดเลย
ในทางกลับกัน AI ทางกายภาพกลับก้าวไปอีกขั้น
มัน:
- คิดและทำ
- สัมผัสโลกแห่งความเป็นจริงด้วยกล้อง เซ็นเซอร์ ฯลฯ
- เคลื่อนที่และควบคุมสิ่งของด้วยมอเตอร์ ล้อ หรือแขนหุ่นยนต์
แม้ว่า AI แบบดั้งเดิมอาจทำนายได้ว่าลูกค้าคนใดจะยกเลิก
AI ทางกายภาพอาจเป็นหุ่นยนต์ที่นำเราเตอร์ไปส่งที่หน้าประตูบ้านของลูกค้าหรือเป็นเครื่องจักรอัจฉริยะที่คอยแก้ไขปัญหาเครือข่ายในสถานที่
Generative AI แตกต่างจาก Traditional AI และ Physical AI อย่างไร?
ปัญญาประดิษฐ์ ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่
เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล (ข้อความ รูปภาพ เสียง ฯลฯ) เข้าใจรูปแบบ และจากนั้นสร้างเนื้อหาเวอร์ชันใหม่ล่าสุด
ตัวอย่างเช่น ChatGPT เขียนโพสต์บล็อกหรือตอบคำถามของคุณ
ลองคิดดูว่า AI เป็นเหมือนขั้นตอนความสามารถของมนุษย์:
- AI แบบดั้งเดิมนั้นเปรียบเสมือนคนที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจอย่างชาญฉลาดได้
- AI ทางกายภาพเปรียบเสมือนสิ่งที่สามารถวิเคราะห์ คิด และเคลื่อนไหวได้ เช่น การยก การนำทาง หรือการประกอบสิ่งของ
- Generative AI เปรียบเสมือนคนที่สามารถสร้างสิ่งใหม่ๆ ได้ เช่น เขียนบทกวี วาดรูป สร้างโค้ด หรือทำดนตรี
สั้นๆ:
→ AI แบบดั้งเดิมมีความชาญฉลาด
→ AI เชิงสร้างสรรค์
→ AI ทางกายภาพนั้นทั้งฉลาดและเป็นกายภาพ
AI แบบดั้งเดิมมีข้อบกพร่องอย่างไรในโลกกายภาพ
AI แบบดั้งเดิมนั้นยอดเยี่ยมในการคิดโดยใช้ข้อมูล แต่จะประสบปัญหาเมื่อต้องก้าวออกนอกเขตความสะดวกสบายของตนเอง ซึ่งก็คือโลกดิจิทัล
มันทำงานตามกฎและรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ฉะนั้นถ้าเกิดเหตุการณ์ไม่คาดฝันขึ้นก็จะไม่รู้ว่าจะต้องจัดการอย่างไร
มาทำความเข้าใจเรื่องนี้ด้วยตัวอย่างกันดีกว่า
ลองนึกภาพว่าคุณมีแอปส่งอาหารที่ใช้ AI เพื่อแนะนำอาหารจานถัดไปของคุณ
มันจะดูคำสั่งซื้อที่ผ่านมาของคุณและแนะนำบางอย่างที่คล้ายกัน เช่น พิซซ่า หากคุณมักสั่งอาหารอิตาลี
ลองนึกดูว่าตอนนี้ในพื้นที่ของคุณมีการจราจรติดขัดอย่างหนัก และการจัดส่งก็ล่าช้า
AI จะรู้ไหมว่าต้องแนะนำอะไรบางอย่างที่เร็วกว่าสำหรับทำอาหารที่บ้านหรือส่งคำเตือนให้คุณ?
ไม่ — เพราะไม่ได้รับการฝึกมาให้จัดการกับสภาวะการณ์จริงแบบนั้น
มันรู้เพียงข้อมูลของคุณเท่านั้น ไม่ใช่สิ่งที่เกิดขึ้นทางกายภาพภายนอก
ตัวอย่างอื่น ๆ :
กล่าวคือมีการใช้ AI แบบดั้งเดิมในโรงงานเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องในขวด
ได้รับการฝึกอบรมจากภาพขวดที่แตกหรือร้าว
แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากมีข้อบกพร่องประเภทใหม่เกิดขึ้น เช่น ฉลากพิมพ์ผิดเล็กน้อยหรือขวดเอียงเล็กน้อย?
หาก AI ไม่ได้รับการฝึกในเรื่องดังกล่าวโดยตรง มันอาจพลาดประเด็นนั้นไปเลยก็ได้
ทำไม
เนื่องจาก AI แบบดั้งเดิมไม่สามารถปรับตัวได้ทันที
มันไม่เห็น รู้สึกหรือเคลื่อนไหว
→ มันเข้าใจเพียงสิ่งที่ได้เห็นในข้อมูลแล้ว
มีอะไรมากกว่านั้นอีกมั้ย งงจัง
นั่นคือที่มาของ Physical AI
มันสามารถ:
- สัมผัสสิ่งแวดล้อม
- ปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด
- ดำเนินการตามนั้น.
AI เชิงกายภาพเชิงสร้างสรรค์: ขอบเขตใหม่
Generative AI + Physical AI = ตัวเปลี่ยนเกม
รูปแบบใหม่นี้เรียกว่า Generative Physical AI และเป็นจุดที่ทำให้สิ่งต่างๆ เริ่มดูล้ำยุคจริงๆ
แล้วมันคืออะไรกันแน่?
มาทำความเข้าใจกันก่อนครับ
อะไรทำให้มัน “สร้างสรรค์”
ต่างจากหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมที่ปฏิบัติตามชุดคำสั่งที่กำหนดไว้ Generative Physical AI สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และคิดค้นการตอบสนองทางกายภาพใหม่ ๆ ได้ด้วยตัวเอง
มันไม่ใช่แค่การตอบสนอง แต่มันคือการคิดและทำอย่างสร้างสรรค์
มาแยกย่อยด้วยตัวอย่าง:
ลองจินตนาการถึงหุ่นยนต์ช่วยคุณทำความสะอาดห้องของคุณ
- หุ่นยนต์แบบดั้งเดิมอาจจะแค่ดูดฝุ่นพื้นเป็นแนวตรง
- แต่หุ่นยนต์ Generative Physical AI สามารถทำได้:
- สังเกตถุงเท้าของคุณใต้เตียง
- คิดหาวิธีที่จะหยิบมันขึ้นมา
- พับผ้าห่มของคุณ
- แม้แต่แนะนำให้จัดระเบียบหนังสือของคุณ — โดยไม่ต้องบอกวิธีการทำอย่างละเอียด
ทำไม
เพราะมันเรียนรู้จากวิธีที่คุณใช้ชีวิต ปรับตัวเข้ากับกิจวัตรประจำวันของคุณ และตอบสนองในวิธีที่ชาญฉลาดและมีประโยชน์มากกว่า แม้ในสถานการณ์ที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อน
สั้นๆ:
- มันเรียนรู้เหมือน Generative AI
- มันทำหน้าที่เหมือน AI ทางกายภาพ
- และมันปรับตัวได้เหมือนมนุษย์
นั่นคือสิ่งที่ทำให้มันเป็นขอบเขตใหม่
เราไม่ได้แค่สอนให้เครื่องจักรทำอะไรอีกต่อไป แต่เรากำลังสอนให้เครื่องจักรคิดและเคลื่อนไหวอย่างสร้างสรรค์ในโลกแห่งความเป็นจริง
การประยุกต์ใช้งานของ Generative Physical AI
ตอนนี้เรารู้แล้วว่า Generative Physical AI คืออะไร มาดูกันว่ามันถูกนำไปใช้งานที่ไหน และพูดตามตรง มันเจ๋งมาก
- หุ่นยนต์อัจฉริยะในคลังสินค้า:
หุ่นยนต์เหล่านี้ไม่เพียงแต่ยกกล่องเท่านั้น พวกมัน:
- คิดหาวิธีที่ดีที่สุดในการย้ายพวกเขา
- หลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
- แม้จะปรับเปลี่ยนเส้นทางของพวกเขาถ้ามีอะไรเปลี่ยนแปลง
เช่น หุ่นยนต์ Proteus จาก Amazon
มันคือหุ่นยนต์ในคลังสินค้าอัตโนมัติที่สามารถนำทางในพื้นที่ที่มีผู้คนพลุกพล่าน ตรวจจับสิ่งกีดขวาง (รวมถึงมนุษย์) และปรับการเคลื่อนที่ได้ทันที โดยไม่ต้องใช้เส้นทางที่แน่นอน
- เครื่องจักรที่คล้ายมนุษย์ในระบบสาธารณสุข:
ลองนึกภาพหุ่นยนต์ที่ช่วยเหลือแพทย์ในระหว่างการผ่าตัด ไม่ใช่แค่ถือเครื่องมือเท่านั้น แต่ด้วยการปรับการทำงานตามการเคลื่อนไหวของมือของแพทย์หรือการเปลี่ยนแปลงของอาการของคนไข้
มันเรียนรู้วิธีการทำงานร่วมกับมนุษย์ ไม่ใช่แค่ทำงานแทนพวกเขาเท่านั้น
ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ Da Vinci ของ Intuitive Surgical
ระบบหุ่นยนต์ช่วยให้แพทย์ทำการผ่าตัดโดยรบกวนน้อยที่สุดได้
สามารถสะท้อนและปรับปรุงการเคลื่อนไหวของศัลยแพทย์ได้ ทำให้มีความแม่นยำและปรับเปลี่ยนได้แบบเรียลไทม์ในระหว่างขั้นตอนที่ละเอียดอ่อน
- เครื่องมือปรับตัวในโรงงาน:
เครื่องจักรเหล่านี้สามารถตรวจจับได้เมื่อมีบางสิ่งบางอย่างผิดปกติในสายการผลิต เช่น สกรูหลวมหรือชิ้นส่วนชำรุด และแก้ไขได้โดยไม่ต้องรออินพุตจากมนุษย์
พวกเขาปรับตัวแบบเรียลไทม์ ปรับปรุงประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาด
ตัวอย่างเช่น แขนหุ่นยนต์ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Tesla
หุ่นยนต์เหล่านี้:
- ดำเนินการงานซ้ำ ๆ เช่น การเชื่อมหรือการประกอบ
- ใช้เซ็นเซอร์และ AI เพื่อปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในสายการผลิต
เช่น มันจะจับชิ้นส่วนที่ไม่ได้แนวและแก้ไขทันที
AI ทางกายภาพเทียบกับ AI แบบดั้งเดิม: ความแตกต่างที่สำคัญ
| ด้าน | AI แบบดั้งเดิม | AI ทางกายภาพ |
| การเปรียบเทียบ | สมอง | สมอง + ร่างกาย |
| การมีอยู่ | แยกส่วน (มีอยู่เฉพาะในซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มดิจิทัล) | เป็นรูปเป็นร่าง (มีอยู่ในเครื่องจักรและหุ่นยนต์) |
| ปฏิสัมพันธ์ | ทำงานกับข้อมูลและอินพุตดิจิตอล | โต้ตอบกับโลกกายภาพผ่านเซ็นเซอร์และการเคลื่อนไหว |
| ความสามารถในการปรับตัว | ปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า | เรียนรู้และปรับตัวแบบเรียลไทม์ |
| ตัวอย่าง | การคาดการณ์การสูญเสียลูกค้า | รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง |
| โฟกัสหลัก | การตัดสินใจและการคาดการณ์ | การตัดสินใจและการกระทำทางกายภาพ |
| การประยุกต์ใช้ด้านความปลอดภัย | จำกัดเฉพาะสภาพแวดล้อมแบบดิจิทัล | มีความสำคัญสำหรับกรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น รถยนต์ไร้คนขับ |
คุณเห็น:
- AI แบบดั้งเดิมเป็นเหมือนผู้ช่วยอัจฉริยะบนคอมพิวเตอร์ของคุณ
สามารถช่วยเรื่องคำตอบ ทำงานอัตโนมัติ และคาดการณ์ตามรูปแบบได้
- AI ทางกายภาพก็เหมือนผู้ช่วยที่ก้าวออกมาจากหน้าจอ
การขับรถ ช่วยเหลือในโรงงาน หรือแม้กระทั่งช่วยผ่าตัด ล้วนเป็นการผสมผสานความคิดเข้ากับการกระทำ
ความงดงามที่แท้จริงของ Physical AI อยู่ที่ความสามารถในการปรับตัวแบบเรียลไทม์
ในขณะที่ AI แบบดั้งเดิมรอคำสั่งหรือปฏิบัติตามกฎ AI ทางกายภาพสามารถตอบสนอง ปรับเปลี่ยน และเคลื่อนไหวได้ เช่นเดียวกับมนุษย์
บทสรุป: การเดินทางของ AI ยังไม่สิ้นสุด
จากซอฟต์แวร์ที่คิดไปจนถึงเครื่องจักรที่เคลื่อนไหว AI ก็ได้ก้าวหน้ามาไกลแล้ว
แต่นี่มันเป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น
- AI แบบดั้งเดิมทำให้วิธีการประมวลผลข้อมูลของเราเปลี่ยนแปลงไป
- Generative Physical AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เครื่องจักรโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริง
แต่เช่นเดียวกับ ChatGPT ไม่ใช่จุดสิ้นสุดของเส้นทาง AI AI ทางกายภาพก็จะไม่ใช่เช่นกัน
จะต้องมี “ขั้นตอนต่อไป” เสมอ
กล่าวได้ว่ามีสิ่งหนึ่งที่ยังคงอยู่เหนือกว่า นั่นคือสติปัญญาของมนุษย์
แม้ในโลกจะมีเครื่องจักรอัจฉริยะ แต่ผู้บริโภคถึง 88% กล่าวว่าปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ยังคงมีความสำคัญต่อพวกเขาเมื่อต้องติดต่อกับธุรกิจ (PwC, 2023)
ดังนั้นการเคลื่อนไหวที่ชาญฉลาดที่สุดที่คุณทำได้ไม่ใช่การเลือกระหว่าง AI หรือมนุษย์ แต่เป็นการผสมผสานทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน
ที่ AI Business Asia เราผสมผสานพลังของ AI เข้ากับข้อมูลเชิงลึกที่เฉียบคมของมนุษย์เพื่อช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างราบรื่น
ตั้งแต่เนื้อหาไปจนถึงกลยุทธ์ไปจนถึงระบบอัตโนมัติ เราดูแลคุณได้ครอบคลุม
พร้อมที่จะทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างง่ายดายหรือยัง?
มาฉลาดไปด้วยกัน
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: