เรียนรู้
บทสนทนาและเอกสารกลายเป็นความรู้ของบริษัท
ภายในขอบเขตสิทธิ์ AI เรียนรู้ขั้นตอนและเกณฑ์การตัดสินจากบทสนทนา เอกสาร และการตัดสินใจ แล้วสะสมเป็น Skill
แพลตฟอร์มพนักงาน AI — ให้ AI เรียนรู้บริษัทของคุณ
ปั้น “พนักงาน AI”ให้หยั่งรากในงานประจำวัน
AI ที่หลายองค์กรนำมาใช้ยังไม่สร้างผลลัพธ์จริง สาเหตุไม่ใช่ประสิทธิภาพของโมเดล แต่คือ “มันไม่อยู่ตัวกับงาน” AGTO ปั้น AI ที่เรียนรู้ความรู้ของบริษัทให้กลายเป็น “พนักงาน AI” และฝังลงในงานประจำวันภายใต้การอนุมัติของคน
ภายในขอบเขตสิทธิ์การเข้าถึง AGTO เรียนรู้จากเอกสาร บทสนทนา และการตัดสินใจของคุณ ยิ่งใช้ยิ่งฉลาดขึ้น และผสานเข้ากับขั้นตอนงานประจำวันอย่างเป็นธรรมชาติ
Why AGTO
ทำให้ AI อยู่ตัวด้วย “เรียนรู้ ทำงาน มองเห็น”
AI ที่เรียนรู้ความรู้ของบริษัททำงานเป็น “พนักงาน AI” และเห็นคำขอ การอนุมัติ ผลงาน ต้นทุน เป็นรายงาน ดังนั้นมันจึงหยั่งรากในหน้างานจริง
ทำงาน
AI ที่เรียนรู้แล้วทำงานเป็น “พนักงาน AI”
บนพื้นฐาน Skill ที่สะสมไว้ พนักงาน AI ที่มีบทบาทถูกมอบหมายให้งานและรับผิดชอบงานภายใต้การอนุมัติของคน
มองเห็น
คำขอ การอนุมัติ ผลงาน ต้นทุน มองเห็นเป็นรายงาน
สำหรับแต่ละงาน (Objective) “สมุดบัญชีงาน” จะบันทึกว่าใครอนุมัติ ส่งมอบอะไร และใช้ต้นทุนเท่าไร
อยู่ตัว
ผสานเข้ากับขั้นตอนงานประจำวัน
ไม่ต้องเรียนรู้เครื่องมือใหม่ พนักงาน AI อยู่ในงานปกติของคุณ ยิ่งใช้ยิ่งฉลาดและหยั่งรากลงไป
Problem
ทำไม AI ที่นำมาใช้จึงไม่ถูกใช้งาน?
Generative AI ส่วนใหญ่ยังไปไม่ถึงผลลัพธ์ทางธุรกิจ (MIT NANDA รายงานว่า 95% ขององค์กรยังไม่เห็นผลตอบแทนที่ชัดเจน) สาเหตุไม่ใช่ประสิทธิภาพ แต่คือการไม่อยู่ตัว เพราะ AI ไม่ได้ถูกผนวกเข้ากับงานหน้างาน
1
ขึ้นกับผู้ใช้
ต้องมีทักษะ prompt จึงใช้ได้แค่บางคน
ความพยายามในการใช้ AI ให้คล่องถูกผลักไปที่ตัวบุคคล จึงไม่กระจายไปไกลกว่าพนักงานเก่งไม่กี่คน
2
เบื่อแล้วหยุด
พีคทันทีหลังเริ่มใช้ แล้วก็เลิกใช้
ตอนแรกก็ลอง แต่เมื่อไม่ถูกผนวกเข้ากับงาน ก็ค่อย ๆ เลิกใช้ไปโดยไม่รู้ตัว
3
ไม่รู้ผล
ไม่รู้ว่าได้ผลไหม จึงหยุดที่ PoC
เมื่อต้นทุน ผลลัพธ์ และความเสี่ยงมองไม่เห็น ก็ตัดสินใจขยายสู่การใช้งานจริงไม่ได้ และหยุดอยู่แค่นั้น
How AGTO Works
วงจรที่เปลี่ยนบทสนทนาให้เป็นความรู้ของบริษัท
ภายในขอบเขตสิทธิ์ AI เสนอตัวเลือกและเก็บเฉพาะสิ่งที่คนตรวจสอบแล้วเป็น Skill เท่านั้น Skill ที่สะสมจะถูกนำกลับมาใช้เป็น Skill ของพนักงาน AI ยิ่งใช้ยิ่งฉลาดขึ้น
Knowledge Loop
ปั้น Skill แล้วคืนกลับสู่งาน
Input
เก็บเกี่ยวความรู้
ดึงขั้นตอนและเกณฑ์การตัดสินจากบทสนทนาหน้างาน เอกสาร FAQ รายงานประจำ คำสั่งถึง AI และฟีดแบ็ก
Learn
ปั้นให้เป็น Skill
สิ่งที่ผู้รับผิดชอบตรวจ แก้ไข และอนุมัติ จะถูกจัดการเป็นหน่วยความรู้การทำงานที่ AI นำกลับมาใช้ซ้ำได้
Reuse
คืนสู่งานถัดไป
ป้อนกลับเข้าสู่การตอบคำถาม จัดการข้อความค้าง การตรวจประจำ การอนุมัติ การแจ้งเตือน และรายงาน เป็นวงจรการเรียนรู้ที่ไม่จบแค่คำตอบ
Use Cases
ไม่จบแค่ความรู้ — เชื่อมต่อไปถึงการตรวจ การแจ้งเตือน และการลงมือทำ
ไม่จบแค่การค้นหาและสรุปครั้งเดียว แต่นำความรู้ที่เกิดจากบทสนทนาประจำวันคืนสู่การตอบคำถาม จัดการข้อความค้าง การตรวจประจำ การอนุมัติ การแจ้งเตือน และรายงาน
AGTO 01
Q&A
ทำให้การตอบคำถามเป็นมาตรฐาน
อ้างอิงบทสนทนา เอกสาร FAQ และ Skill ที่ผ่านมา เพื่อตอบตามขั้นตอนและเกณฑ์การตัดสินของคุณ
ลดการพึ่งพาตัวบุคคลในการตอบ
คำตอบพร้อมแหล่งอ้างอิงเสนอ Skill ที่เกี่ยวข้อง
AGTO 02
Digest
จัดระเบียบข้อความค้างและประเด็นสำคัญ
ไม่ใช่แค่สรุปข้อความค้าง แต่รวบรวมข้อสรุป ประเด็นที่ยังค้าง สิ่งที่ต้องทำต่อ และ Skill ที่เกี่ยวข้อง
ลดเวลาในการตรวจสอบ
ดึงข้อสรุปจัดลำดับสิ่งที่ต้องทำต่อ
AGTO 03
Routine
เดินการตรวจประจำและการอนุมัติแบบอัตโนมัติ
เดินการตรวจตอนเช้า รายงานรายสัปดาห์ การเตือนกำหนดเวลา และการตรวจรายการรออนุมัติ ตาม Skill
ลดการตรวจที่ตกหล่น
เตือนกำหนดเวลาตรวจรายการรออนุมัติ
AGTO 04
Proactive AI
เสนอการตรวจที่มักตกหล่นล่วงหน้า
จากความรู้ที่สะสมและฟีดแบ็ก เสนอการตรวจ รายงาน และการดำเนินการถัดไปที่มักตกหล่น
ลดความล่าช้าในการตอบสนอง
เสนอเชิงรุกนำฟีดแบ็กมาปรับใช้
Why AI Native
ไม่ใช่ AI ที่ติดเสริมเข้ากับแชท แต่คือแพลตฟอร์มงานแบบ AI-native
Slack และ Teams ถูกสร้างมาเพื่อให้คนคุยกัน โดยมี AI เป็นบอทเสริมทีหลัง ส่วน AGTO ออกแบบมาตั้งแต่ต้นให้ AI เข้าร่วมบทสนทนาในฐานะสมาชิก เรียนรู้ความรู้ และขับเคลื่อนระบบงานได้ด้วย
Multi-LLM
ใช้ AI หลายตัวสลับกันในบทสนทนาเดียว
แชทเดิม + บอท AI
บอทที่ติดเสริมถูกล็อกไว้กับโมเดลเดียว เลือกตามงานไม่ได้
AGTO (AI-native)
เรียก @Claude @GPT @Gemini @Grok ได้โดยตรงในแชท ระบบจะส่งต่อไปยังโมเดลที่เหมาะกับความหนักของงานโดยอัตโนมัติ ไม่ผูกติดผู้ให้บริการรายใด
Self-improving
บทสนทนากลายเป็นความรู้ในตัว
แชทเดิม + บอท AI
บทสนทนาไหลผ่านแล้วหายไป คำตอบและการตัดสินที่ดีก็ไม่เหลืออยู่กับองค์กร
AGTO (AI-native)
ดึง Q&A จากบทสนทนาที่ได้รับคะแนนสูงและปั้นเป็น Skill หลังคนอนุมัติ ยิ่งใช้ ขั้นตอนมาตรฐานขององค์กรยิ่งเพิ่ม และ AI ยิ่งฉลาด
Tool Use
AI ขับเคลื่อนระบบงานของคุณ
แชทเดิม + บอท AI
AI แค่ “ตอบ” ส่วนการจัดการ CRM และเอกสาร คนต้องทำในเครื่องมือแยกต่างหาก
AGTO (AI-native)
AI อัปเดตดีลใน HubSpot และใช้งาน Google Workspace ได้ การเขียนข้อมูลจะถูกนำไปใช้อย่างปลอดภัยผ่านการอนุมัติ (HITL)
Proactive
ข้อมูลส่งมาถึงคุณเอง
แชทเดิม + บอท AI
แชทบอทเชิงรับที่ตอบเฉพาะเมื่อถูกถาม
AGTO (AI-native)
AI เสนอสรุปข้อความค้างและการตรวจที่มักตกหล่นล่วงหน้า ส่งเป็นไดเจสต์ตอนเช้าโดยอัตโนมัติ
Service comparisonดูรายละเอียด
AI Employee
AI ที่เรียนรู้บริษัทแล้ว รับผิดชอบงานในฐานะพนักงาน AI
บนพื้นฐาน Skill ที่สะสม วาง AI persona ที่กำหนดบทบาท โทน และข้อจำกัด ไว้ในแชนเนล ทำงานอัตโนมัติตาม Routine และโพสต์ผลลัพธ์ เครื่องมือที่ใช้ได้ถูกจำกัดด้วย whitelist และการกระทำเสี่ยงสูงต้องผ่านการอนุมัติของคน
ไม่ใช่แค่ “ใช้” AI แต่ “ปั้น” พนักงาน AI
ไม่ใช่แชทบอทเชิงรับ แต่คือ AI ที่เรียนรู้บริษัทแล้วทำงานเป็นสมาชิกที่มีบทบาท ยิ่งเรียนรู้มาก คุณยิ่งขยายขอบเขตที่มอบหมายได้ทีละขั้นผ่าน Routine และประตูอนุมัติ
กำหนดบทบาท โทน และข้อจำกัด
เครื่องมือที่ใช้ได้เป็น whitelist
การกระทำเสี่ยงสูงต้องอนุมัติ (HITL)
ทุกการกระทำถูกบันทึกใน audit log
01
พนักงานวิจัย
รับผิดชอบการรวบรวมข้อมูลและสรุป จัดระเบียบประเด็นและแหล่งอ้างอิงก่อนโพสต์
02
พนักงาน DevOps
เฝ้าระวังการตรวจจับเหตุขัดข้องและการตรวจประจำ แล้วรายงานสถานะเข้าแชนเนล
03
พนักงานคอนเทนต์
รับผิดชอบการร่างและตรวจแก้ รวบรวมเป็นชุดเพื่อรีวิว
04
พนักงาน BizOps
จัดทำตัวเลขและรายงานประจำ แล้วแชร์ตามเวลาที่กำหนด
คู่มือ AI Employeeดูรายละเอียด
Product Demo
เห็นการดึง การอนุมัติ การทำเป็น Routine และการตรวจสอบบนหน้าจอ
ไม่ใช่ภาพนามธรรม แต่ดูขั้นตอนที่คนตรวจเกณฑ์การตัดสินที่ AI เสนอ นำกลับไปใช้กับคำถาม การตรวจ หรือรายงานถัดไป และติดตามได้ว่าใครเปลี่ยนอะไร
01เสนอ
AI เสนอเกณฑ์การตัดสินที่พบบ่อย
AI รวบรวมขั้นตอน เกณฑ์การตัดสิน และกฎการตรวจที่เรียนรู้มาเป็นตัวเลือกให้ผู้รับผิดชอบรีวิว
02อนุมัติ
นำเฉพาะสิ่งที่คนตรวจแล้วเข้าสู่งาน
นำ Skill ที่อนุมัติแล้วกลับไปใช้กับการตอบคำถาม จัดการข้อความค้าง งานตรวจสอบ และการเดิน Routine
03
นำกลับไปใช้กับงาน
1
ตอบคำถาม
อ้างอิง Skill เพื่อตอบในบริบทของทีม
2
จัดการข้อความค้าง
จัดระเบียบข้อสรุป ประเด็นค้าง และสิ่งที่ต้องทำต่อ
3
Routine
เปลี่ยนกำหนดเวลา การอนุมัติ และรายงานรายสัปดาห์ให้เป็นการตรวจประจำ
4
เสนอเชิงรุก
เสนอการตรวจและขั้นตอนถัดไปที่จำเป็นล่วงหน้า
5
แชร์ขั้นตอนมาตรฐาน
แชร์ Skill ที่อนุมัติแล้วตามทีมหรือสาขา
6
Audit log
ติดตามว่าใครอนุมัติหรือเปลี่ยนอะไร
ไม่จบแค่คำตอบ การค้นหา หรือการสรุป แต่หัวใจของ AGTO คือการคืน Skill สู่การตรวจ การแจ้งเตือน รายงาน และการเดิน Routine ครั้งถัดไป
Governance
คนกำกับได้ว่าจะมอบหมายให้ AI แค่ไหน
AGTO ให้คุณจัดการข้อมูลที่ AI อ้างอิง Skill ที่ใช้ และขอบเขตที่ทำได้ ด้วยการอนุมัติของคน สิทธิ์ audit log และ Version / Rollback คุณขยายขอบเขตที่มอบหมายได้ทีละขั้นให้เหมาะกับงาน
ใช้เป็นแพลตฟอร์มงานที่คนกำกับได้ ไม่ใช่ AI ที่ทำเองตามใจ
กำหนดข้อมูลเป้าหมาย สิทธิ์ ข้อมูลที่ยกเว้น ผู้อนุมัติ ระยะเวลาเก็บ และขอบเขตการเดิน Routine ตั้งแต่ต้น และใช้งานในสภาพที่เห็นได้ว่า AI ดูอะไร เสนอเพราะอะไร และทำไปแค่ไหน
ควบคุมการอ้างอิงตามสิทธิ์
จัดการได้ว่า AI อ้างอิงข้อมูลใดและทำอะไรได้ ตามผู้ใช้ ทีม และบทบาท
การเข้าถึงตามบทบาท
ตั้งค่าข้อมูลที่ยกเว้น
ระบุแหล่งที่มาชัดเจน
ทำให้เห็นบทสนทนา เอกสาร FAQ และ Skill ที่ใช้ในการตอบและการเสนอ
จัดการข้อมูลอ้างอิง
ตรวจสอบหลักฐาน
การอนุมัติของคน (HITL)
การเปลี่ยน Skill และการกระทำที่ AI เสนอ จะนำเข้าสู่งานหลังคนตรวจและแก้ไขแล้วเท่านั้น
ผู้รีวิว
บันทึกการอนุมัติ
Version / Rollback
จัดการประวัติการเปลี่ยน Skill และย้อนกลับการอัปเดตที่ผิดหรือไม่เข้ากับการใช้งานได้เมื่อจำเป็น
ประวัติการเปลี่ยน
ขั้นตอนการกู้คืน
สมุดบัญชีงาน (เห็นผลงานและต้นทุนเป็นรายงาน)
ไม่ใช่แค่ปริมาณการใช้ แต่บันทึกคำขอ การอนุมัติ ผลงาน ต้นทุน ไปจนถึงเหตุผลที่ล้มเหลว ต่อแต่ละงาน (Objective) เห็นผลเป็นตัวเลข จึงเป็นเหตุผลรองรับการขยายทั้งองค์กรแทนที่จะหยุดที่ PoC
ผลงานและต้นทุน
การอนุมัติและเหตุผลที่ล้มเหลว
Audit log
ติดตามว่าใครอนุมัติหรือเปลี่ยน Skill ใด และถูกใช้ในงานตรวจหรือ Routine ใด
Audit log
ประวัติการทำงาน
AI Governanceดูรายละเอียด
Pilot
เริ่มจากเปลี่ยนความรู้ของทีมเดียวให้เป็น Skill แล้วทดสอบ
หลังยืนยันขอบเขตข้อมูลและสิทธิ์ ทดสอบในขอบเขตเล็กกับ Q&A ที่เสนอ Skill ที่เสนอ Digest Routine ขั้นตอนการอนุมัติ และ audit log
ถ้ามี FAQ อยู่แล้ว สามารถทดสอบคุณภาพคำตอบจาก FAQ เดิมได้ ถ้าไม่มี เริ่มจากบันทึกการประชุม เอกสารงาน บทสนทนาหน้างาน และรายงานประจำทดลองในขอบเขตเล็ก
1
วันที่ 1-2
เลือกทีม งาน และขอบเขตข้อมูลที่ใช้
ข้อมูลเป้าหมาย สิทธิ์ กฎการยกเว้น
2
วันที่ 3-5
เชื่อมต่อและป้อนบทสนทนา FAQ บันทึกประชุม เอกสาร และรายงานประจำ
ชุดข้อมูลเริ่มต้น
3
สัปดาห์ที่ 1
เปลี่ยนคำถามที่ซ้ำ ขั้นตอน และเกณฑ์การตัดสินให้เป็น Skill ที่เสนอ
Q&A ที่เสนอ ร่าง Skill
4
สัปดาห์ที่ 2
ทดสอบ Digest Routine ขั้นตอนการอนุมัติ และร่างรายงาน
คุณภาพการสรุป ร่างกฎการตรวจ
5
วันสุดท้าย
ทบทวนผลและขั้นตอนถัดไป
การตัดสินขยายผล ข้อเสนอปรับปรุง การออกแบบการใช้งาน
ตัวชี้วัดที่ทดสอบได้
ก่อนขยายสู่งานจริง ใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ตรวจผลลัพธ์ ภาระการใช้งาน และขอบเขตที่มอบหมายได้
คำถามซ้ำที่ลดลงเวลาตามงานให้ทันจำนวน Skill ที่อนุมัติงานตรวจที่ทำเป็น Routine ได้
ASEAN / Multilingual
แต่ละคนเห็นความรู้เดียวกันในภาษาที่ตั้งค่าไว้
รองรับภาษาญี่ปุ่น อังกฤษ ไทย และลาว ตามภาษาที่แต่ละผู้ใช้ตั้งและการตั้งค่าแปลอัตโนมัติของแต่ละ tenant โพสต์และข้อมูลแชนเนลในภาษาอื่นจะแสดงในภาษาของแต่ละคน
ตัวอย่าง: สำนักงานใหญ่ที่ญี่ปุ่นปั้นขั้นตอนมาตรฐานเป็น Skill ในภาษาญี่ปุ่น และสมาชิกที่สาขาไทยดูในภาษาไทย AGTO แปลโพสต์ภาษาอื่นเป็นภาษาที่ตั้งไว้ และนำฟีดแบ็กในพื้นที่กลับไปปรับปรุง Skill ครั้งถัดไป
01
สำนักงานใหญ่ญี่ปุ่น
จัดขั้นตอนมาตรฐานและเกณฑ์การตัดสินเป็น Skill
02
User language
ตั้ง 日本語 / English / ไทย / ລາວ ต่อผู้ใช้
03
แปลอัตโนมัติ
แสดงโพสต์ภาษาอื่นในภาษาที่แต่ละคนตั้งไว้
04
วงจรปรับปรุง
นำฟีดแบ็กในพื้นที่กลับไปปรับปรุง Skill ครั้งถัดไป
Fit / Data Sources
เรียนรู้ไม่เพียงจากแชท แต่จากเอกสาร FAQ รายงานประจำ และคำสั่งถึง AI
ใช้แชนเนลที่งานประจำวันมารวมกันเป็นทางเข้า พร้อมปั้นขั้นตอน เกณฑ์การตัดสิน และกฎการตรวจของแต่ละบริษัทให้เป็น Skill ตั้งแต่ Google Workspace, PDF, ระบบงานและทะเบียน, FAQ ไปจนถึงรายงานประจำ
เหมาะกับองค์กรแบบนี้
ทีมที่การตัดสินหน้างานพึ่งตัวบุคคล เช่น การผลิต งานซ่อมบำรุง การควบคุมคุณภาพ
ทีมที่สำนักงานใหญ่และสาขาต่างประเทศถามและตรวจซ้ำเรื่องเดิม
ฝ่ายสนับสนุนที่อัปเดต FAQ และคู่มือไม่ทัน
องค์กรที่อยากขยายคำตอบและงานอัตโนมัติของ AI พร้อมการอนุมัติของคนและ audit log
ข้อมูลที่ตรวจก่อน
บทสนทนาหน้างาน
แชทในแชนเนล คอมเมนต์ ประวัติการสอบถาม คำสั่งถึง AI คำสั่งแก้ไข
Google Workspace และเอกสาร
Google Workspace, PDF, คู่มือเดิม, เอกสารภายใน
ระบบงานและทะเบียน
ข้อมูลดีล ข้อมูลลูกค้า ประวัติการทำงาน การสอบถาม บันทึกการตรวจ ทะเบียน
FAQ และรายงานประจำ
FAQ เดิม คำตอบการสอบถาม รายงานรายวัน/สัปดาห์/เดือน การแชร์ความคืบหน้า
Routine งาน
รายการตรวจ การแจ้งเตือน การรออนุมัติ การจัดการกำหนดส่ง การจัดทำรายงาน
Difference
จาก AI ที่ต้องเรียนรู้วิธีใช้สู่ AI ที่หยั่งรากในงานของคุณ
การค้นหาภายในและแชท AI เก่งเรื่องเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการอย่างรวดเร็ว ส่วน AGTO ไม่จบแค่คำตอบเฉพาะหน้า แต่ AI ที่เรียนรู้ความรู้ของคุณทำงานเป็น “พนักงาน AI” และบันทึกคำขอ การอนุมัติ ผลงาน ต้นทุน เป็นรายงาน จึงไม่ใช่แค่คนเก่งไม่กี่คน แต่ทั้งทีมสร้างผลลัพธ์ได้
เทียบกับทำอะไรได้AGTO ต่างอย่างไร
แชท AI ทั่วไปตอบคำถาม ร่างข้อความเก็บคำตอบและการแก้ไขเป็น Skill ใช้เป็นขั้นตอนของทีมในครั้งถัดไป
ค้นหาภายใน / RAGหาคำตอบจากเอกสารและความรู้ภายในเปลี่ยนสิ่งที่หาเจอให้เป็นความรู้ที่ใช้ได้ใน Q&A จัดการข้อความค้าง และการตรวจประจำ
เครื่องมือจัดการ FAQลงทะเบียนและแชร์คำถามที่พบบ่อยเก็บ FAQ ที่เป็นไปได้จากบทสนทนาหน้างานและทำเป็นขั้นตอนมาตรฐานที่อนุมัติแล้ว
ระบบงานอัตโนมัติเดินขั้นตอนที่กำหนดไว้โดยอัตโนมัติเก็บมุมการตรวจและเหตุผลในกรณียกเว้นไว้ด้วย พร้อมอัปเดตไปเรื่อย ๆ
Slack / Teams AIช่วยสรุป ค้นหา และตามงานบทสนทนาให้ทันนำเอกสาร FAQ และ Routine นอกเหนือบทสนทนากลับมาใช้กับการตรวจและการแจ้งเตือน
Service comparisonดูรายละเอียด
FAQ
คำถามที่พบบ่อยก่อนนำไปใช้
เข้าใจข้อมูลเป้าหมาย ขอบเขตที่มอบหมายให้ AI ความปลอดภัย วิธีทดสอบ และแนวคิดเรื่องราคา ก่อนปรึกษาครั้งแรก
เริ่มจากเอกสารและ FAQ ไม่ใช่แค่แชทได้ไหม?
ได้ คุณสามารถจำกัดขอบเขตและทำเป็น Skill จากบทสนทนาในแชนเนล Google Workspace, PDF และคู่มือเดิม, ระบบงานและทะเบียน, FAQ, รายงานประจำ และอื่น ๆ
AI จะทำงานเองตามใจไหม?
AGTO ทำงานบนพื้นฐานการอนุมัติของคน สิทธิ์ และขอบเขตการทำงาน คุณจัดการได้ว่าจะมอบหมายการทำ Skill และการเดิน Routine แค่ไหน ทีละขั้น
ข้อมูลลับขององค์กรจัดการอย่างไร?
กำหนดข้อมูลเป้าหมาย ข้อมูลที่ยกเว้น สิทธิ์การอ้างอิง กฎการเก็บ/ลบ และบันทึกการอนุมัติ ไว้ล่วงหน้า
ใช้ได้ไหมถ้ายังไม่มี FAQ?
ใช้ได้ คุณเริ่มจากการดึง Skill ที่เสนอ จากบันทึกประชุม เอกสารงาน บทสนทนาหน้างาน และประวัติคำสั่งถึง AI ได้
ถ้าทดสอบในขอบเขตเล็ก จะตรวจอะไรได้?
คุณภาพของ Q&A ที่เสนอ Skill ที่เสนอ Digest Routine ขั้นตอนการอนุมัติ และ audit log รวมถึงประเด็นการใช้งานที่เกิดขึ้นตอนขยายผล
ราคาคิดอย่างไร?
ออกแบบเป็นรายกรณีตามจำนวนผู้ใช้ ขอบเขตข้อมูลที่เชื่อมต่อ ปริมาณการใช้ AI และขอบเขตการสนับสนุนการนำไปใช้
Service Deck
สิ่งที่เอกสารบริการครอบคลุม
กลไก วิธีใช้ Skill และ Routine การแชร์ขั้นตอนมาตรฐาน การมองเห็นคุณภาพ/ต้นทุน/การทำงาน ข้อมูลที่รองรับ การออกแบบการกำกับดูแล ขอบเขตการทดสอบ และแนวคิดเรื่องราคา รวมไว้ในที่เดียว
Next Step
ทำให้ AI อยู่ตัวกับบริษัท เริ่มจากงานเดียว
เมื่อรู้งานเป้าหมาย (แนะนำงานสอบถามหรือ Q&A ภายใน) ว่ามี FAQ และเอกสารหรือไม่ และงานที่อยากมอบให้พนักงาน AI เราจะออกแบบขอบเขตเริ่มต้นเล็ก ๆ ได้