business transformation

ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหาแนวทางในการปรับแต่งโมเดล AI เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะด้านของตน การปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การตอบคำถามตามบริบท หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) บทความนี้จะพูดถึงสองแนวทางหลักในการปรับแต่ง AI ได้แก่ RAG (Retrieval Augmented Generation) และ Fine-Tuning พร้อมทั้งเปรียบเทียบข้อดี ข้อจำกัด และปัจจัยในการเลือกใช้งาน

เรียนรู้ เข้าใจการทำงานของ Generative AI ในรูปแบบของ Infographic เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ ก่อนเข้าสู่ยุค Agentic AI ที่การตัดสินใจของ AI จะมีบทบาทมากยิ่งขึ้น โดยมี Infographic ให้ Download กัน

เมื่อโลกเข้าสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI) เต็มรูปแบบ เราเห็นความหลากหลายของเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในยุคที่เรามี Generative AI โดยหนึ่งในแนวคิดที่น่าจับตามองคือ Agentic AI หรือ “เอเจนติกเอไอ” ซึ่งเป็น AI ที่สามารถดำเนินการและตัดสินใจด้วยตนเอง โดยมีลักษณะคล้าย “ตัวแทน” (Agent) ที่เข้าใจเป้าหมาย รวมถึงมีความสามารถในการปรับตัวตามสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ ในบทความนี้ จะพาคุณมาทำความเข้าใจว่า Agentic AI คืออะไร มีหลักการทำงานอย่างไร และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในด้านใดบ้าง

เมื่อองค์กรเข้าสู่ยุคดิจิทัล การแข่งขันด้านทรัพยากรบุคคล (HR) ก็เข้มข้นขึ้นไม่แพ้ด้านอื่น ๆ ปัจจัยสำคัญที่ HR ในยุคนี้ต้องตระหนักคือการใช้เทคโนโลยีเข้ามาเป็นตัวช่วยในการจัดการกระบวนการคัดเลือกผู้สมัครงาน เพื่อลดภาระงานซ้ำซ้อน ประหยัดเวลา และยังเพิ่มความแม่นยำในการค้นหาบุคลากรที่เหมาะสม หนึ่งในเทคโนโลยีที่ถูกหยิบยกขึ้นมาใช้อย่างแพร่หลาย คือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ร่วมกับระบบอัตโนมัติ (Automation) ซึ่งช่วยปรับกระบวนการคัดกรองผู้สมัครให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างมหาศาล