ยุคของ Generative AI ในช่วงปีที่ผ่านมาได้เปลี่ยนการปฏิบัติงานในธุรกิจจากหน้ามือเป็นหลังมือ แต่การเปลี่ยนแปลงยังไม่ได้หยุดแค่นั้น เพราะตอนนี้เราได้พบกับการเข้ามาของ Multimodal Generative AI อย่าง GTP-4o ที่พัฒนาไปมากกว่าแค่การสร้างเนื้อหาเพียงอย่างเดียว แต่ทำได้หลายอย่างพร้อม ๆ กัน
ซึ่งหลายคนอาจจะสามารถคาดการณ์ถึงความล้ำของ Mulltimodal Generative AI ในแง่ของการสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ได้บ้างแล้ว แต่วันนี้เราอยากพาทุกคนไปทำความรู้จักกับประโยชน์ของ Multimodal Generative AI ที่มีต่อธุรกิจ ซึ่งไปได้ไกลกว่าแค่งานด้านการสร้างสรรค์แน่นอน ไปดูพร้อม ๆ กันในบทความนี้เลยครับ
Multimodal Generative AI คืออะไร?
Multimodal AI คือโมเดลเอไอที่สามารถประมวลผลข้อมูลมากกว่าหนึ่งประเภทได้พร้อมกัน ซึ่งแตกต่างจากโมเดลเอไอรูปแบบดั้งเดิมที่จะออกแบบมาให้ทำงานกับข้อมูลประเภทเดียว ดังนั้นด้วยความสามารถของ Generative AI ที่สามารถเข้าใจและสร้างเนื้อหาต่าง ๆ ออกมาได้อย่างสมจริงผนวกรวมกับความสามารถแบบ Multimodal ทำให้ Multimodal Generative AI สามารถเข้าใจและสร้างข้อมูลประเภทต่าง ๆ ทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอได้พร้อม ๆ กันนั่นเอง
Multimodal Generative AI มีประโยชน์ในทางธุรกิจอย่างไร?
ในธุรกิจมักจะมีข้อมูลจำนวนมากที่กระจายอยู่ตามแหล่งข้อมูลต่าง ๆ และมีหลากหลายรูปแบบด้วยกัน อาทิ ข้อมูลด้านการเงิน ข้อมูลของลูกค้า ยอดขาย ข้อมูลทางการตลาด ๆ ซึ่งอาจจะเก็บอยู่ทั้งในรูปแบบของตัวเลข ข้อความ ภาพ กราฟ หรือชาร์ตต่าง ๆ ความสามารถในการเข้าใจและประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบพร้อม ๆ กันของ Multimodal Generative AI นั้นทำให้โมเดลสามารถเข้าใจและเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน และวิเคราะห์หรือแสดงผลตามที่เราต้องการได้อย่างรวดเร็ว
ตัวอย่างการใช้ Multimodal Generative AI ในธุรกิจ
Content Creation: หนึ่งในความสามารถที่โดดเด่นที่สุดของ Generative AI คือการสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ในรูปแบบต่าง ๆ เพราะฉะนั้นเมื่อพัฒนามาถึงยุคของ Multimodal Generative AI แล้ว การสร้างคอนเทนต์จะถูกยกระดับให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพกว่าเดิม โดยโมเดลจะสามารถสร้างคอนเทนต์ในรูปแบบของข้อความ ภาพ และวิดีโอออกมาได้พร้อม ๆ กัน เช่น ให้ออกแบบแคปชันสำหรับโซเชียลมีเดีย พร้อมทำภาพกราฟิกให้ด้วยก็สามารถทำได้เลย
Multimodal Data Analysis: นำข้อมูลหลากหลายรูปแบบจากหลายแหล่งข้อมูลมาวิเคราะห์ร่วมกัน เพื่อหา Insight ที่ซับซ้อนขึ้น ครอบคลุมทุกแง่มุม และตอบโจทย์ความต้องการมากขึ้น ลดเวลาการทำงานให้น้อยลง จากการที่เดิมโมเดลอาจจะวิเคราะห์ข้อมูลได้ทีละประเภทเท่านั้น รวมถึงสามารถสร้างรีพอร์ตรายงานผลที่รวบรวมข้อมูลหลากหลายรูปแบบไว้ด้วยกัน ทั้งข้อความ ภาพ เสียง ทำให้ได้ Insight ที่เข้าใจง่ายและนำไปประกอบการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Customer Support: Multimodal Generative AI สามารถนำมายกระดับการดูแลลูกค้า โดยสามารถวิเคราะห์ปฏิกิริยาของลูกค้าหลากหลายรูปแบบ ทั้งผ่านข้อความโต้ตอบ น้ำเสียงของลูกค้า บริบทต่าง ๆ หรือในบางกรณีอาจสามารถวิเคราะห์การแสดงออกทางสีหน้าของลูกค้าไปพร้อม ๆ กัน เพื่อให้สามารถโต้ตอบและให้ความช่วยเหลือลูกค้าได้แบบ Personalized เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้มากขึ้น
Supply Chain Optimization: Multimodal Generative AI สามารถยกระดับระบบ Supply Chain ด้วยการใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายประเภทพร้อมกัน ในการควบคุมดูแลและจัดการตลอดทั้งระบบ Supply Chain ไปพร้อม ๆ กัน ตั้งแต่การทำคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า จัดการคลังสินค้า ตรวจสอบคุณภาพสินค้า ไปจนถึงการวางแผนการกระจายสินค้า ซึ่งทั้งหมดนี้จะทำได้อย่างลื่นไหลและมีประสิทธิภาพขึ้นมาก
Operation Enhancement: ในการทำงานต่าง ๆ ในองค์กรย่อมมีการติดขัด และต้องการความช่วยเหลือหรือคำแนะนำในการแก้ปัญหา ไม่ว่าจะเป็นงานในไลน์การผลิต ไปจนถึงการวางแผนกลยุทธ์ต่าง ๆ Multimodal Generative AI สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่ทำให้งานต่าง ๆ ราบรื่นขึ้นได้ โดยทำหน้าที่เป็นเหมือนแชทบอทคอยช่วยตอบคำถามด้านการทำงานต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นคำถามทางด้านเทคนิค ไปจนถึงคำถามเชิงกลยุทธ์ โดยแชทบอทที่ทำงานด้วย Multimodal Generative AI สามารถให้คำแนะนำเป็นรูปแบบของคำอธิบาย รูปภาพประกอบ หรือแม้แต่วิดีโอที่เข้าใจง่าย ยกระดับทุกการทำงานในองค์กรให้เป็นไปได้อย่างราบรื่น
เซอร์ทิสคือหนึ่งในผู้ให้บริการโซลูชันด้านเอไอและดาต้าที่พร้อมเรียนรู้และปรับตัวไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี เพื่อเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมที่สามารถสร้างโซลูชันที่ตอบโจทย์ทุกความต้องการของทุกธุรกิจได้ ไม่ว่าจะเป็นโมเดลประเภท Multimodal Generative AI หรือโมเดลเอไอประเภทอื่น ๆ เราพร้อมจะแก้ไขทุกปัญหาและพัฒนาธุรกิจของคุณให้พัฒนาไปได้ไกลกว่าเดิม
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันจากเซอร์ทิสและติดต่อเราได้ที่: https://www.sertiscorp.com/contact-us
コメント