ที่ปรึกษา AI สำหรับธุรกิจ — ปรึกษาทำระบบ AI Solution ให้ใช้ได้จริง
บริการให้คำปรึกษา AI Solution ครบวงจรสำหรับธุรกิจไทย ตั้งแต่ Discovery Sprint หา Use Case ที่คุ้มค่าที่สุด วางแผน AI Transformation เป็น Roadmap 6-12 เดือน จนถึงปรึกษาทำระบบจริงบน OpenAI, Claude, Gemini รวมถึง Open Source LLM ทำงานร่วมกับทีม IT และ Business ของคุณตลอดโปรเจกต์ มีตัวเลือก Fractional CTO รายเดือนสำหรับองค์กรที่ต้องการที่ปรึกษา AI ประจำ
ปัญหาที่พบบ่อย
ปัญหาที่เจอก่อนเริ่มทำระบบ AI Solution
อยากใช้ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มที่ไหนให้คุ้มที่สุด
ลอง POC AI หลายรอบแล้วไม่ scale ขึ้น production
ทีมไม่รู้จะเลือก OpenAI / Claude / Gemini / Llama อย่างไร
งบจำกัด ต้องเลือก AI projects ที่คุ้มค่าจริงๆ
บริการ
บริการให้คำปรึกษา AI Solution
Discovery Sprint 2 สัปดาห์
Workshop ทีมงาน + วิเคราะห์ระบบเดิม จัดลำดับ AI Use Case ตาม Impact × Feasibility ส่งมอบ Roadmap พร้อมประมาณการณ์ ROI
AI Strategy Roadmap
แผน 6-12 เดือน ระบุชัดว่าต้อง AI ตัวไหน เชื่อมระบบไหน ทีมไหนใช้ก่อน พร้อม KPI วัดผลและ Risk Mitigation
Vendor & Model Selection
เลือก LLM ที่เหมาะสุด (OpenAI vs Claude vs Gemini vs Llama) เปรียบเทียบราคา ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย รวมถึง Self-hosted vs Cloud
Implementation & Pilot
ลงมือทำ Pilot Project แรกใน 8-12 สัปดาห์ มีระบบ Monitoring + Evaluation + Iteration ให้ Pilot ก่อน Scale ทั่วองค์กร
Team Training & Enablement
Training พนักงานทุกระดับ ตั้งแต่ผู้บริหารเข้าใจ AI Strategy จนถึง Engineer ดูแล Production AI ได้เอง พร้อมเอกสารครบ
Fractional CTO รายเดือน
ที่ปรึกษา AI ระดับ Strategic รายเดือน เข้าประชุมทีม Tech Review ช่วยตัดสินใจ Hire และ Roadmap Adjustment เหมาะสำหรับ Series A-B
กระบวนการ
ขั้นตอนปรึกษาทำระบบ AI: Discovery → Pilot → Scale
Discovery Sprint (2 สัปดาห์)
Workshop ทีม Business + IT วิเคราะห์ระบบเดิม สำรวจ AI Use Cases 10-20 ตัวเลือก จัดลำดับตาม Impact × Feasibility
AI Strategy Roadmap
ส่งมอบแผน 6-12 เดือน ระบุ Pilot Projects, Architecture Choices, Vendor Selection, KPIs และ Risk Mitigation
Pilot Implementation (8-12 สัปดาห์)
ลงมือทำ Pilot Project แรก พร้อม Monitoring + Evaluation Framework ทดสอบจริงก่อน Scale ทั่วองค์กร
Scale & Enablement
ขยาย AI ที่พิสูจน์แล้วทั่วองค์กร พร้อม Training ทีม IT/Business และส่งมอบ Documentation ให้ดูแลต่อเองได้
AI Models ที่รองรับ
เลือก AI Solution ที่เหมาะกับธุรกิจ
ตัวอย่าง Engagement
เคสที่ผ่านมา (anonymized)
Discovery Sprint สำหรับ E-commerce
ตัวอย่าง engagement: ทีม E-commerce ต้องการ AI แต่งบจำกัด — Sprint 2 สัปดาห์ระบุ 3 Use Case คุ้มที่สุด (AI Product Description, Lead Scoring, Customer Segmentation) พร้อมประมาณการ ROI ภายใน 90 วัน
AI Strategy Roadmap สำหรับ Healthcare
ตัวอย่าง engagement: คลินิก network 5 สาขา ต้องการ AI แต่กังวลเรื่อง PDPA — Roadmap 6 เดือนระบุ self-hosted Llama สำหรับข้อมูลคนไข้ + Claude API สำหรับ admin tasks
Fractional CTO สำหรับ Series A SaaS
ตัวอย่าง engagement: SaaS Series A ขนาด 15 คน ไม่มี CTO ประจำ — Fractional CTO รายเดือน ช่วย hire AI engineer 2 คน + ออกแบบ AI feature roadmap ที่กลายเป็น core differentiator
อยากปรึกษาทำระบบ AI ให้ธุรกิจ?
Kickoff call ฟรี 30 นาที ไม่มี commitment
Engagement Models
เลือกรูปแบบที่เหมาะกับองค์กร
Discovery Sprint
Workshop 2 สัปดาห์ ระบุ AI Use Case ที่คุ้มค่าที่สุด พร้อม Roadmap
- Workshop ทีม Business + IT (2 sessions)
- Audit ระบบเดิม + ข้อมูล
- Use Case scoring (Impact × Feasibility)
- Roadmap 6-12 เดือน
- ROI estimates per use case
- Final presentation + Q&A
Implementation Roadmap
Discovery Sprint + Pilot Implementation 8-12 สัปดาห์ พร้อม Monitoring
- ทุกอย่างใน Discovery Sprint
- Pilot Project Implementation (1 use case)
- AI Architecture Design
- Vendor + Model Selection
- Production Monitoring + Evaluation
- Team Training (Engineer + Business)
- Post-launch Support 90 วัน
Fractional CTO
ที่ปรึกษา AI ระดับ Strategic รายเดือน เหมาะสำหรับ Series A-B
- เข้าประชุม Tech / Strategy รายสัปดาห์
- AI Hiring Advisory (interview + assessment)
- Code + Architecture Review
- Roadmap Adjustment รายไตรมาส
- Vendor + Tooling negotiation
- Slack / LINE OA Direct Channel
- ขั้นต่ำ 3 เดือน
* ราคาไม่รวม VAT / ขนาดโปรเจกต์ปรับได้
ขอบเขตบริการ
บริการให้คำปรึกษา AI Solution ครอบคลุมอะไรบ้าง
บริการให้คำปรึกษา AI Solution ของเราเริ่มจากคำถามเดียว — งานไหนในธุรกิจคุณที่ AI ทำแล้วคุ้มที่สุด ไม่ใช่เริ่มจากการเลือกเครื่องมือก่อนแล้วค่อยหาปัญหามาใส่ Discovery Sprint 2 สัปดาห์ (฿65,000) จะ Workshop กับทีม Business และ IT ตรวจข้อมูลที่มีอยู่จริง แล้วจัดลำดับ Use Case ตาม Impact × Feasibility พร้อมประมาณการ ROI เป็นตัวเงินบาท ผลลัพธ์คือ Roadmap ที่ตอบได้ว่าควรเริ่มที่ระบบไหน ใช้โมเดลไหน งบประมาณเท่าไร ใครในทีมเป็นเจ้าของ และวัดผลด้วย KPI อะไร ถ้าข้อสรุปคือ AI ยังไม่คุ้มสำหรับธุรกิจคุณตอนนี้ เราจะบอกตรงๆ พร้อมระบุว่าต้องแก้ข้อมูลหรือ Workflow อะไรก่อน เพราะเราไม่รับคอมมิชชันจาก vendor รายไหน คำแนะนำจึงไม่มีแรงจูงใจให้เชียร์ของแพงเกินจำเป็น
AI Transformation
ปรึกษาทำระบบ AI ให้เชื่อมกับ ERP และ CRM เดิม
AI Transformation ในองค์กรไทยส่วนใหญ่ติดที่จุดเดียวกัน คือข้อมูลอยู่คนละที่ — ERP อย่าง Dynamics 365 หรือ SAP ถือข้อมูลฝั่งหนึ่ง CRM ถืออีกฝั่ง ใบเสนอราคายังอยู่ใน Excel และบทสนทนากับลูกค้าอยู่ใน LINE OA เราวางแผนให้ AI ดึงข้อมูลจากระบบเหล่านี้ผ่าน API หรือ Data Layer กลาง โดยไม่ต้องรื้อ ERP ทิ้ง ขอบเขตของเราชัดเจน — เราเป็นที่ปรึกษาฝั่ง AI ไม่ใช่ Implementation Partner ของ Microsoft Dynamics 365 หรือ SAP ถ้าคุณมีพาร์ตเนอร์ ERP อยู่แล้ว เราทำงานคู่กับทีมนั้น ช่วยตัดสินว่าจุดไหนควรเรียก LLM จุดไหนใช้ Rule-based ธรรมดาถูกกว่าและแม่นกว่า และข้อมูลส่วนไหน เช่น ข้อมูลคนไข้หรือข้อมูลการเงิน ต้องรันบน LLM แบบ Self-hosted เพื่อให้สอดคล้องกับ PDPA
เลือกให้ถูกแบบ
ควรปรึกษาก่อน หรือจ้างทำระบบไปเลย
ไม่ใช่ทุกงานที่ต้องเริ่มด้วยการจ้างที่ปรึกษา ถ้าคุณรู้ชัดแล้วว่าอยากได้อะไร เช่น รับทำ Chatbot สำหรับบริษัทตอบลูกค้าบน LINE OA และเว็บไซต์ หรืออยากได้ AI Tool เฉพาะทางสักตัว ข้ามมาที่บริการ AI Chatbot หรือ AI Integration ได้เลย ประหยัดกว่าและเริ่มงานได้เร็วกว่า บริการที่ปรึกษา AI คุ้มค่าเมื่อโจทย์ยังไม่นิ่ง — มี Use Case ที่เป็นไปได้หลายทางแต่งบจำกัด เคยลอง POC แล้วไม่ขึ้น Production หรือกำลังจะเซ็นสัญญา AI หลักล้านโดยยังไม่มีเกณฑ์ตัดสินใจ ในสามกรณีนี้ ค่า Discovery Sprint ฿65,000 มักถูกกว่าค่าเสียหายจากการเลือกผิดหลายเท่า และถ้าคุยกัน 30 นาทีแล้วเราเห็นว่าคุณควรจ้างทำเลยมากกว่ามาปรึกษา เราจะบอกตามนั้น
เปรียบเทียบ
ที่ปรึกษา AI สำหรับธุรกิจ vs ทำเอง vs Big-4
chercode. | Big-4 / Agency ใหญ่ | |
|---|---|---|
| Time-to-Roadmap | 2 weeks | 8-16 weeks |
| ราคา Discovery | ฿65,000 | ฿500,000+ |
| เน้น ROI ที่วัดได้ | เน้น scope ใหญ่ | |
| ทำงานกับทีม IT/Business โดยตรง | ผ่าน account manager | |
| Vendor neutral (OpenAI/Claude/Gemini) | ผูกกับ Microsoft/AWS partner | |
| Fractional CTO option | ||
| Pilot → Production ใน 12 สัปดาห์ | 6+ เดือน | |
| Open Source LLM expertise | จำกัด |
หลักการทำงานของเรา
สิ่งที่คุณจะได้จาก engagement
Vendor Neutral
เราไม่รับ commission จาก OpenAI Claude Gemini หรือ vendor ใดๆ แนะนำตามสิ่งที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับธุรกิจคุณจริงๆ
ไม่ผูกกับ AI Provider เจ้าใดเจ้าหนึ่ง
Honest Outcomes
ถ้า Discovery Sprint สรุปว่า AI ไม่คุ้มสำหรับ use case ของคุณตอนนี้ เราจะบอกตรงๆ พร้อมแนะนำว่าควรปรับ data หรือ workflow อะไรก่อน
บอกตรงถ้า AI ไม่คุ้ม
Production-Ready Code
Pilot ที่เราส่งมอบมี monitoring evaluation framework และ documentation ครบ ทีม IT ของคุณดูแลต่อเองได้ ไม่ติดอยู่กับเรา
ไม่ใช่แค่ POC
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบบ่อย
Discovery Sprint คือ engagement สั้น 2 สัปดาห์ ที่เน้นหา AI Use Case ที่คุ้มที่สุดสำหรับองค์กร แทนที่จะ commit หลักแสน-หลักล้านโดยยังไม่รู้ว่าจะใช้ AI ทำอะไร — Sprint นี้ลด risk โดยให้ข้อมูล + roadmap ก่อนตัดสินใจลงทุนต่อ
Discovery Sprint เหมาะกับ SME 50+ คน ที่อยาก adopt AI แต่ไม่รู้จะเริ่มที่ไหน Implementation Roadmap เหมาะกับองค์กร 100+ คน ที่มี budget สำหรับ pilot project Fractional CTO เหมาะกับ Series A-B ขนาด 15-50 คน ที่ต้องการ strategic AI guidance รายเดือน
ขึ้นอยู่กับ use case ครับ Claude เก่งภาษาไทย + reasoning ละเอียด เหมาะกับ legal/healthcare/finance OpenAI เก่ง general + ราคาประหยัด เหมาะกับ chatbot/content Gemini เก่ง multimodal + มี free tier เหมาะกับ vision/image use case Llama เหมาะกับ self-hosted/PDPA-sensitive ใน Sprint เราจะเปรียบเทียบให้ละเอียด
วัดเป็น 3 ระดับ: 1) Time-to-decision — ลดเวลาตัดสินใจ AI strategy จาก 6-12 เดือนเป็น 2 เดือน 2) Project ROI — pilot ที่ deliver จริง โดยเฉลี่ยลูกค้าเห็น payback ภายใน 6-12 เดือน 3) Avoided cost — เลี่ยง investment ใน use case ที่ไม่คุ้มค่า ประหยัดได้หลักล้านบาท
ไม่จำเป็นครับ Discovery Sprint จะรวมการ audit ข้อมูลปัจจุบัน + แนะนำว่า data work ไหนต้องทำก่อน บางครั้ง use case ที่ดีที่สุดอาจเป็น use case ที่ไม่ต้องใช้ data เยอะเลย เช่น customer support chatbot ที่ใช้ FAQ ที่มีอยู่
เข้าประชุม weekly tech/strategy 4 ครั้ง (~6 ชม.) ช่วย review code + architecture (~4 ชม.) interview AI engineer candidates (~4 ชม.) ปรับ roadmap รายเดือน (~2 ชม.) + ติดต่อทาง Slack/LINE สำหรับคำถามด่วน รวม ~20-25 ชม./เดือน
ไม่เสียครับ — เป้าหมายของ Sprint คือให้ข้อมูล + roadmap เพื่อตัดสินใจ ถ้าผลลัพธ์ชัดว่าธุรกิจคุณยังไม่พร้อมหรือ AI ไม่คุ้มในตอนนี้ นั่นก็เป็น decision ที่ถูกต้อง ดีกว่าลงทุนหลักล้านแล้ว fail ลูกค้าหลายเจ้าหลัง Sprint เลือกชะลอ AI ไป 6-12 เดือนเพื่อปรับ data ก่อน
โดยทั่วไป 2-3 สัปดาห์หลัง kickoff call ขั้นแรกคือ kickoff call ฟรี 30 นาที เพื่อเข้าใจบริบทและคุยกันว่า engagement model ไหนเหมาะที่สุด ถ้าตกลง — schedule Sprint ได้เลย