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
1ขึ้นกับผู้ใช้
ต้องมีทักษะ prompt จึงใช้ได้แค่บางคน
ความพยายามในการใช้ AI ให้คล่องถูกผลักไปที่ตัวบุคคล จึงไม่กระจายไปไกลกว่าพนักงานเก่งไม่กี่คน
2เบื่อแล้วหยุด
พีคทันทีหลังเริ่มใช้ แล้วก็เลิกใช้
ตอนแรกก็ลอง แต่เมื่อไม่ถูกผนวกเข้ากับงาน ก็ค่อย ๆ เลิกใช้ไปโดยไม่รู้ตัว
3ไม่รู้ผล
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
Capabilities
AGTO ทำอะไรได้บ้าง
เราจัดงานที่มอบหมายให้พนักงาน AI ได้ตามโดเมน มี approval และ audit log เป็นพื้นฐาน เริ่มจากเล็กแล้วเพิ่มเมื่อใช้งาน
1Skills
จัดการ Skill ตามบทบาทในที่เดียว
สะสม Skill ที่อนุมัติแล้ว และใช้ซ้ำในหลายงาน
2Routine / Digest
รวม unread, routine และ approval ที่ค้างรายวัน
Smart Digest จัดลำดับและแสดงเฉพาะสิ่งที่คนต้องตัดสิน
3Governance
ควบคุมด้วย approval, permission และ audit log
สรุปการใช้ LLM และคำขออนุมัติ เพื่อการใช้ AI ที่อธิบายได้
4Internal Q&A
AI จัดระเบียบและตอบคำถามภายใน
ตอบครั้งแรกจาก FAQ เอกสาร และคำตอบเก่า แล้วทำเป็น Skill หลังคนอนุมัติ
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
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
การอนุมัติของคน (HITL)
การเปลี่ยน Skill และการกระทำที่ AI เสนอ จะนำเข้าสู่งานหลังคนตรวจและแก้ไขแล้วเท่านั้น
ผู้รีวิว
บันทึกการอนุมัติ
สมุดบัญชีงาน
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
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