Posted on

โครงการมิกซ์ยูสเบ่งบาน! ปักหมุด 5 ทำเลมาแรง ดีมานด์ซื้อ-เช่าพุ่ง

โครงการมิกซ์ยูสเบ่งบาน! ปักหมุด 5 ทำเลมาแรง ดีมานด์ซื้อ-เช่าพุ่ง

โครงการมิกซ์ยูสเบ่งบาน! ปักหมุด 5 ทำเลมาแรง ดีมานด์ซื้อ-เช่าพุ่ง

เทรนด์การเลือกที่อยู่อาศัยเปลี่ยนไปตามวิถีชีวิตของคนหาบ้าน นอกจากผู้บริโภคจะให้ความสำคัญเรื่องทำเลที่ตั้งโครงการแล้ว ความสะดวกสบายเมื่ออยู่อาศัยยังเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่หลายคนคาดหวัง ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study พบว่า เกือบ 1 ใน 3 (32%) ของผู้บริโภคมองว่าโครงสร้างพื้นฐานและสิ่งอำนวยความสะดวกในพื้นที่โครงการถือเป็นปัจจัยภายนอกโครงการที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อและเช่าที่อยู่อาศัย ส่งผลให้ที่อยู่อาศัยรูปแบบใหม่อย่างโครงการมิกซ์ยูส (Mixed-use) กลายมาเป็นเทรนด์ที่ได้รับความสนใจมากขึ้น

โครงการมิกซ์ยูส (Mixed-use) คือ โครงการอสังหาริมทรัพย์ที่รวมโครงการที่อยู่อาศัยและโครงการเพื่อพาณิชกรรมไว้บนพื้นที่เดียวกัน เน้นการพัฒนาที่ดินให้ใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ผ่านการออกแบบที่มุ่งสร้างสรรค์พื้นที่ให้ตอบโจทย์ทั้งด้านที่อยู่อาศัย, แหล่งช็อปปิ้ง/ย่านการค้า, สถานที่ทำงาน และพื้นที่พักผ่อนไว้ครบจบในที่เดียว โดยภายในโครงการจะประกอบไปด้วยคอนโดมิเนียม, โรงแรม, อาคารสำนักงาน, ศูนย์การค้า และคอมมูนิตี้มอลล์ เป็นต้น 

ส่วนใหญ่โครงการมิกซ์ยูสจะถูกพัฒนาในทำเลศูนย์กลางธุรกิจของกรุงเทพฯ (CBD) หรือย่านธุรกิจ หรือพื้นที่รอบนอกของเมืองที่เป็นศูนย์กลางธุรกิจขนาดใหญ่ของทำเลนั้น ๆ จึงทำให้ทำเลที่มีโครงการมิกซ์ยูสนั้นมีศักยภาพในการเติบโต และดึงดูดผู้บริโภคที่ต้องการความสะดวกสบายในการอยู่อาศัย

ข้อมูลจากรายงานสถานการณ์: โครงการอสังหาริมทรัพย์ประเภทผสมผสานระหว่างอสังหาริมทรัพย์ที่สร้างขึ้นเพื่อการอยู่อาศัยและพาณิชยกรรมบนพื้นที่เดียวกัน หรือ โครงการมิกซ์ยูส (Mixed-use) ในพื้นที่กรุงเทพฯ – ปริมณฑล ในช่วงครึ่งปีแรกของปี 2568 ของศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ (REIC) ธนาคารอาคารสงเคราะห์ (ธอส.) พบว่า การพัฒนาโครงการมิกซ์ยูสในพื้นที่กรุงเทพฯ – ปริมณฑล มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยมีจำนวนการก่อสร้างโครงการมิกซ์ยูสในช่วงครึ่งแรกของปี 2568 ทั้งหมด 152 โครงการ คิดเป็นพื้นที่การก่อสร้าง (GFA) รวม 23,712,657 ตารางเมตร ปรับตัวเพิ่มขึ้น 1.42% จากช่วงครึ่งหลังของปี 2567 

ทั้งนี้ การพัฒนาโครงการมิกซ์ยูสในปี 2567 ถือว่าเป็นปีที่มีพื้นที่อาคารรวมโครงการมิกซ์ยูสใหม่เข้าสู่ตลาดมากที่สุดถึง 1,916,656 ตารางเมตร จากพื้นที่อาคารรวมทั้งหมด 23,712,657 ตารางเมตร โดยคาดการณ์ว่าในปี 2568-2572 จะมีการก่อสร้างพื้นที่อาคารรวมของโครงการมิกซ์ยูสเข้าสู่ตลาดเพิ่มขึ้นอีกกว่า 5,470,179 ตารางเมตร สะท้อนให้เห็นทิศทางการเติบโตเชิงบวกของเทรนด์อสังหาริมทรัพย์รูปแบบนี้ โดยเฉพาะในพื้นที่เมืองหลวงและย่านเศรษฐกิจที่มีประชากรหนาแน่น

ถอดรหัสโครงการมิกซ์ยูส ทำไมจึงตอบโจทย์คนหาบ้านยุคใหม่

ในยุคที่การดำเนินชีวิตของทุกคนต้องแข่งกับเวลา โครงการมิกซ์ยูสได้กลายมาเป็นเทรนด์ที่อยู่อาศัยที่ตอบโจทย์คนยุคใหม่ได้อย่างลงตัว โดยนำเสนอที่อยู่อาศัยที่เป็นมากกว่าบ้าน แต่ทุกพื้นที่ต่างถูกออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกให้การใช้ชีวิตทุกวันราบรื่นยิ่งขึ้น ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย ชวนมาถอดรหัส 5 จุดเด่นของโครงการมิกซ์ยูสที่ตอบโจทย์คนหาบ้าน มีปัจจัยไหนบ้างที่ส่งเสริมให้โครงการมิกซ์ยูสกลายเป็นเทรนด์ที่อยู่อาศัยที่น่าจับตามองในเวลานี้

  1. ครบครันด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกรอบด้าน โครงการมิกซ์ยูสได้ผสมผสานอสังหาริมทรัพย์หลายรูปแบบไว้ด้วยกันเพื่อตอบโจทย์การใช้งานที่หลากหลาย ถือเป็นจุุดเด่นอันดับต้น ๆ ที่ดึงดูดผู้บริโภค ภายในโครงการได้รวมทุกอย่างไว้ครบจบในที่เดียว รองรับทั้งการอยู่อาศัย, การทำงาน, การพักผ่อน, การช้อปปิ้ง และการใช้ชีวิตประจำวัน ถือเป็นจุดเด่นที่เป็นเอกลักษณ์และตอบโจทย์ผู้บริโภคที่ต้องการความสะดวกสบาย
  2. ตั้งอยู่ในทำเลศักยภาพ โครงการมิกซ์ยูสส่วนใหญ่มักตั้งอยู่ในทำเลศูนย์กลางธุรกิจหรือทำเลที่มีความเจริญในย่านนั้น ๆ เมื่อมีการพัฒนาโครงการมิกซ์ยูสก็จะช่วยส่งเสริมให้ทำเลนั้นกลายเป็นย่านการค้าและแหล่งงานที่น่าสนใจ มีการเชื่อมต่อกับระบบขนส่งสาธารณะรองรับการเดินทางให้สะดวกยิ่งขึ้น เมื่อโครงการมิกซ์ยูสได้รับความนิยมมากขึ้นก็จะมีศักยภาพในการพัฒนาเป็นแลนด์มาร์กสำคัญในอนาคต ซึ่งจะช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของคนในชุมชนและพื้นที่โดยรอบ
  3. ประหยัดเวลาในการเดินทาง ด้วยจุดเด่นของโครงการมิกซ์ยูสที่มาพร้อมสิ่งอำนวยความสะดวกในโครงการ จึงทำให้การใช้ชีวิตของผู้บริโภคง่ายขึ้น สามารถทำกิจกรรมต่าง ๆ ได้โดยไม่จำเป็นต้องเดินทางออกนอกโครงการ นอกจากจะช่วยลดเวลาและประหยัดค่าใช้จ่ายที่ต้องเสียไปกับการเดินทางแล้ว ยังช่วยให้ผู้บริโภคมีเวลาในการจัดการเรื่องสำคัญอื่น ๆ ได้มากขึ้นอีกด้วย
  4. มาพร้อมระบบรักษาความปลอดภัยที่ทันสมัย โครงการมิกซ์ยูสส่วนใหญ่จะมาพร้อมระบบรักษาความปลอดภัยที่ทันสมัย มีการดูแลและจัดการความปลอดภัยที่เข้มงวดตลอด 24 ชั่วโมง โดยมีการนำเทคโนโลยีอสังหาริมทรัพย์ (Prop Tech) หรือเทคโนโลยี Smart Home มาใช้เพื่อยกระดับการใช้ชีวิตให้ราบรื่นยิ่งขึ้น เช่น มีล็อบบี้และโซนลิฟต์สำหรับผู้พักอาศัยโดยเฉพาะ, มีระบบลิฟต์แบบล็อกชั้น, มีกล้องวงจรปิดครอบคลุมทั่วทั้งอาคาร, มีเครื่องตรวจจับอัจฉริยะที่คอยตรวจจับความเคลื่อนไหว เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้ผู้อยู่อาศัยรู้สึกอุ่นใจและมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น
  5. มูลค่าเพิ่มขึ้นในระยะยาว ที่พักอาศัยในโครงการมิกซ์ยูสมักจะมีมูลค่าเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากมักตั้งอยู่ในทำเลที่มีศักยภาพในการเติบโตทางธุรกิจ จึงดึงดูดให้มีความต้องการซื้อและเช่าที่อยู่อาศัยเข้ามาสม่ำเสมอ ถือว่าเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าในระยะยาว นอกจากจะตอบโจทย์ผู้บริโภคที่ต้องการซื้อเพื่ออยู่อาศัยเองได้เป็นอย่างดีแล้ว สำหรับนักลงทุนยังมีโอกาสปล่อยเช่าได้ง่าย และได้ราคาดีกว่าทำเลอื่น ๆ อีกด้วย

ด้วยจุดเด่นของโครงการมิกซ์ยูสที่เหมาะกับผู้ที่ต้องการที่อยู่อาศัยที่มาพร้อมสิ่งอำนวยความสะดวกแบบครบวงจร จึงสามารถตอบโจทย์คนรุ่นใหม่ทั้งวัยทำงาน, ครอบครัว และนักศึกษา หรือชาวต่างชาติที่เข้ามาทำงานในไทย ขณะเดียวกัน ก็เป็นโอกาสของนักลงทุนที่ต้องการผลตอบแทนที่ดีในระยะยาว เพราะมูลค่าโครงการมิกซ์ยูสมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงมีกลุ่มผู้เช่าที่หลากหลายและมีศักยภาพสูง ทำให้โอกาสในการปล่อยเช่าสูงตามไปด้วย อย่างไรก็ดี หากผู้บริโภคมองหาที่อยู่อาศัยที่เงียบสงบ เน้นความเป็นส่วนตัว และไม่พลุกพล่าน การเลือกซื้อที่อยู่อาศัยในโครงการมิกซ์ยูสอาจไม่ตอบโจทย์กับไลฟ์สไตล์เท่าที่ควร จึงควรพิจารณาอย่างรอบด้านและเปรียบเทียบกับความสะดวกสบายที่ได้รับก่อนตัดสินใจซื้อ/เช่าอีกครั้ง

เจาะลึก 5 อันดับทำเลที่อยู่อาศัยใกล้โครงการมิกซ์ยูสที่น่าจับตามอง

ปัจจัยราคาที่ดินที่ปรับตัวสูงขึ้นโดยเฉพาะในย่านธุรกิจ ส่งผลให้ผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์วางแผนพัฒนาโครงการมิกซ์ยูสเข้าสู่ตลาดอย่างต่อเนื่อง เพื่อสร้างความคุ้มค่าในการพัฒนาที่ดินพร้อมทั้งเติมเต็มความต้องการในภาคธุรกิจและมุมผู้บริโภค ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เผยข้อมูลเชิงลึกจากผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ www.DDproperty.com ในช่วงระหว่างเดือนกรกฎาคม – สิงหาคม 2568 พบว่าทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ยังคงมีความต้องการซื้อและเช่าที่อยู่อาศัยเติบโตอย่างน่าสนใจ โดยมีปัจจัยบวกจากการที่กรุงเทพฯ มีประชากรอยู่อาศัยอย่างหนาแน่นและเป็นแหล่งงานขนาดใหญ่ เมื่อมีการพัฒนาโครงการมิกซ์ยูสกระจายไปในทำเลต่าง ๆ ของกรุงเทพฯ จึงส่งผลให้หลายทำเลมีความต้องการที่อยู่อาศัยเติบโตตามไปด้วย

  • “แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา” คว้าแชมป์ทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสที่ความต้องการซื้อ/เช่าโตสูงสุด ข้อมูลการเข้าชมประกาศอสังหาริมทรัพย์ บนเว็บไซต์ www.DDproperty.com พบว่า ทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อและเช่าที่อยู่อาศัยรวมกันเติบโตมากที่สุดในเดือนที่ผ่านมา ได้แก่ “แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา” เพิ่มขึ้น 13.3% จากเดือนก่อนหน้า (MoM) ด้วยจุดเด่นของเขตวัฒนาที่เป็นพื้นที่เศรษฐกิจสำคัญและเป็นทำเลที่เชื่อมต่อไปยังย่านธุรกิจชั้นนำ ส่งผลให้ทำเลนี้มีความเจริญ เป็นแหล่งรวมร้านอาหารและสถานบันเทิง มีทั้งสำนักงานให้เช่า, สถานพยาบาล และสถานศึกษา รองรับการอยู่อาศัยได้เป็นอย่างดี ทำให้ทำเลนี้กลายเป็นอีกตัวเลือกที่น่าสนใจของผู้ที่มองหาที่อยู่อาศัยที่มีความสะดวกครบครัน เดินทางไปยังใจกลางเมืองได้ง่าย โดยมีโครงการที่อยู่อาศัยราคาย่อมเยากว่าย่าน CBD ให้เลือก จึงสามารถดึงดูดผู้บริโภคชาวไทยและชาวต่างชาติได้เป็นอย่างดี

โดย 5 ทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อและเช่าที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุดจากเดือนก่อนหน้า (MoM) มีดังนี้

  1. แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 3% MoM มีโครงการที่น่าสนใจ เช่น The Strand Thonglor และ Marché Thonglor นอกจากนี้ในเขตเดียวกันยังมี​ APAC Tower อีกด้วย
  2. แขวงคลองตัน เขตคลองเตย เพิ่มขึ้น 8% MoM ตัวอย่างโครงการในเขตนี้ เช่น ​THE PARQ และ FYI Center เป็นต้น
  3. แขวงคลองเตยเหนือ เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 1% MoM ในเขตนี้มีโครงการมิกซ์ยูส เช่น The Strand Thonglor, Marché Thonglor และ​ APAC Tower เป็นต้น
  4. แขวงสีลม เขตบางรัก เพิ่มขึ้น 7% MoM ในทำเลนี้มีโครงการคิง เพาเวอร์ มหานคร, Park Silom และ Dusit Central Park เป็นต้น และยังมี Boonmitr Silom ตั้งอยู่ในเขตเดียวกัน
  5. แขวงจอมพล เขตจตุจักร เพิ่มขึ้น 2% MoM มีโครงการน่าสนใจ เช่น BTS Visionary Park
  • “แขวงสมเด็จเจ้าพระยา เขตคลองสาน” ยืนหนึ่งในใจผู้ซื้อที่อยู่อาศัยใกล้โครงการมิกซ์ยูส เมื่อพิจารณาทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุด ได้แก่ “แขวงสมเด็จเจ้าพระยา เขตคลองสาน” เพิ่มขึ้นถึง 28.1% MoM ถือเป็นทำเลริมแม่น้ำเจ้าพระยาที่มีศักยภาพทั้งทางธุรกิจและการอยู่อาศัย ด้วยจุดเด่นที่เดินทางได้สะดวกทั้งทางรถยนต์ เรือ และรถไฟฟ้าสายสีทอง เมื่อมีโครงการมิกซ์ยูส ศูนย์การค้า และโรงแรมเปิดให้บริการในเขตนี้จึงช่วยดึงดูดให้นักท่องเที่ยวเข้ามาอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้มีการเปิดตัวคอนโดมิเนียมในย่านนี้มากขึ้นเพื่อตอบโจทย์ผู้บริโภคที่มองหาที่พักอาศัยวิวริมแม่น้ำหรือติดรถไฟฟ้า ถือเป็นทำเลน่าจับตามองและมีศักยภาพเติบโตเป็นศูนย์กลางธุรกิจได้ในอนาคต 

โดย 5 ทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุดจากเดือนก่อนหน้า (MoM) มีดังนี้

  1. แขวงสมเด็จเจ้าพระยา เขตคลองสาน เพิ่มขึ้น 1% MoM ในเขตนี้มีโครงการที่น่าสนใจ เช่น ICONSIAM และ ICS ตั้งอยู่
  2. แขวงทุ่งวัดดอน เขตสาทร เพิ่มขึ้น 1% MoM มีโครงการน่าสนใจในเขตนี้ เช่น ศุภาลัย ไอคอน สาทร
  3. แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน เพิ่มขึ้น 5% MoM โครงการในทำเลนี้ เช่น Samyan Mitrtown และยังมี Sindhorn Village ตั้งอยู่ในเขตนี้
  4. แขวงจอมพล เขตจตุจักร เพิ่มขึ้น 8% MoM มีโครงการน่าสนใจ เช่น BTS Visionary Park 
  5. แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 7% MoM ตัวอย่างโครงการ เช่น The Strand Thonglor และ Marché Thonglor เป็นต้น และในเขตนี้ยังมี​ APAC Tower อีกด้วย
  • “แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา” ยังโดดเด่น ครองใจผู้เช่าใกล้โครงการมิกซ์ยูส ขณะที่ฝั่งตลาดเช่าก็มีการเติบโตที่น่าสนใจไม่แพ้กัน โดยทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการเช่าที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุด ได้แก่ “แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา” เพิ่มขึ้น 15.2% MoM อีกหนึ่งย่านเศรษฐกิจที่น่าจับตามองและเชื่อมต่อไปยังทำเล CBD ได้ง่าย จึงรายล้อมด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกมากมาย ที่อยู่อาศัยในทำเลนี้จึงกลายเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับวัยทำงานหรือวัยเรียนที่ต้องการเช่าที่อยู่อาศัยในทำเลไม่ไกลจากใจกลางเมือง เพื่อลดเวลาในการเดินทาง 

โดย 5 ทำเลใกล้โครงการมิกซ์ยูสในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการเช่าที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุดจากเดือนก่อนหน้า (MoM) มีดังนี้

  1. แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 2% MoM มีโครงการในทำเลนี้ เช่น The Strand Thonglor และ Marché Thonglor นอกจากนี้ยังมี​ APAC Tower ตั้งอยู่ในเขตเดียวกัน
  2. แขวงคลองตัน เขตคลองเตย เพิ่มขึ้น 6% MoM เขตนี้มีโครงการที่น่าสนใจ เช่น ​THE PARQ และ FYI Center เป็นต้น
  3. แขวงคลองเตยเหนือ เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 2% MoM ตัวอย่างโครงการในเขตนี้ เช่น The Strand Thonglor, Marché Thonglor และ​ APAC Tower เป็นต้น
  4. แขวงสีลม เขตบางรัก เพิ่มขึ้น 1% MoM ตัวอย่างเช่น คิง เพาเวอร์ มหานคร, Park Silom และ Dusit Central Park เป็นต้น และมี Boonmitr Silom ตั้งอยู่ในเขตเดียวกัน
  5. แขวงคลองเตย เขตคลองเตย เพิ่มขึ้น 0% MoM มีโครงการ เช่น THE PARQ และ FYI Center เป็นต้น

ทั้งนี้จะเห็นได้ว่า “แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา” ถือเป็นทำเลที่อยู่อาศัยใกล้โครงการมิกซ์ยูสที่น่าจับตามองในเวลานี้ โดยครองอันดับ 1 ทำเลที่มีความต้องการซื้อและเช่าที่อยู่อาศัยรวมกันเติบโตมากที่สุด และยังครองอันดับ 1 ทำเลที่มีความต้องการเช่าที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุดเช่นกัน นอกจากนี้ยังติด 1 ใน 5 ทำเลที่มีความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยเติบโตมากที่สุดอีกด้วย สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการที่อยู่อาศัยที่มีแนวโน้มเติบโตในย่านใกล้เคียงทำเล CBD ถือเป็นโอกาสที่น่าสนใจสำหรับผู้บริโภคและนักลงทุนที่มองหาที่อยู่อาศัยที่มีสิ่งอำนวยความสะดวกครบครัน เดินทางได้สะดวก ใกล้โครงการมิกซ์ยูส ซึ่งจะมีมูลค่าเพิ่มตามศักยภาพการเติบโตของทำเลที่พัฒนาต่อเนื่องในอนาคต

Posted on

Alibaba Cloud Announces International Expansion Plans to Power the Next-Generation AI Innovations

อาลีบาบา คลาวด์ ประกาศแผนขยายธุรกิจสู่นานาชาติ เติมพลังขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ยุคหน้า

Alibaba Cloud Announces International Expansion Plans to Power the Next-Generation AI Innovations

  • New data centers and service centers designed to enhance infrastructure coverage and stay ahead of global growing demand for AI and Cloud services
  • Full-stack AI and Cloud capabilities fuel innovations with global partners and customers

Alibaba Cloud, the digital technology and intelligence backbone of Alibaba Group, today announced its latest strategic plans to launch its first data centers in Brazil, France, and the Netherlands, with additional data centers to be added in Mexico, Japan, South Korea, Malaysia, Dubai in the coming year. Revealed at the company’s annual flagship technology conference Apsara Conference 2025, the strategic expansion will also see the set up of new regional service centers in Indonesia and Germany to provide round-the-clock, multi-language customer supports. Alibaba Cloud currently operates 91 availability zones in 29 regions globally.

Dr. Feifei Li, President of International Business and SVP of Alibaba Cloud Intelligence Group, said “AI is revolutionizing not only technology, but also the very foundation of how enterprises deliver business value and drive growth. Our strategic expansion of global infrastructure is designed to cater for the accelerating demand from forward-thinking customers. Alibaba Cloud stands at the forefront of the AI innovation, co-evolving with our customers with full stack AI and cloud solutions that support businesses anytime and anywhere. We are here to help partners and customers to design, launch, and scale groundbreaking AI agents and applications, fueling the next generation of digital innovation and unlocking unprecedented value in the global marketplace.”

To further cultivate a vibrant technology ecosystem, Alibaba Cloud has launched the AI Catalyst Program, designed to support global AI companies to grow and scale. Selected companies will receive support from industry experts, access to AI products and tools, and go-to-market resources, including up to 2 billion free tokens on Model Studio, Alibaba Cloud’s one-stop generative AI development platform, and up to 120k USD cloud credits from Alibaba Cloud.

Fueling Worldwide Partners and Customers’ AI Innovation with Full-Stack AI and Cloud Technologies.

Global companies are collaborating with Alibaba Cloud to push the boundaries with AI. Innovative applications across industries including sports, automotive, biopharmaceutical, marketing, and technology have demonstrated the value of AI in driving innovation and growth.

Alibaba Cloud’s Platform for AI (PAI) announced an integration of the full suite of the NVIDIA Physical AI software stack, marking a milestone collaboration in the Physical AI domain. The initiative provides developers with a comprehensive, cloud-native platform to accelerate advancements in humanoid robotics and Physical AI solutions. This collaboration underscores Alibaba Cloud’s commitment to driving innovation in Physical AI, equipping developers with the tools and agility to rapidly advance breakthroughs in humanoid robotics.

In partnership with the International Skating Union (ISU) and ThinkSport, an innovation platform and center of excellence founded by the International Olympic Committee (IOC), Alibaba Cloud unveiled Sports Data Hack Challenge, an AI Hackathon targeting European market running from October to December 2025. Building on Alibaba Cloud’s trusted AI and cloud technologies, the program will engage Europe’s sports innovation ecosystem—startups, developers, academia, and industry leaders—to accelerate the adoption of AI and cloud in sports, build product prototypes that address real business challenges, and help transition winning concepts into commercial projects.

AstraZeneca China uses Alibaba Cloud’s LLM Qwen and Model Studio: Exclusive solution to build an adverse event reporting tool in China that can help human reviewers in pharmaceutical companies identify relevant literature and generate detailed reports for adverse drug events, a crucial step in ensuring drug safety. AstraZeneca also harnesses Alibaba Cloud’s AI technologies to create an enterprise intelligent agent and AI-powered chatbot designed to enhance organizational efficiency in China.

Trained on a vast number of medical publications and scientific papers and finetuned with annotated customized dataset, Alibaba Cloud helped AstraZeneca build a proprietary vertical model in the medical field with a more profound insight of the domain. The model can identify key safety information from literature and crafts summaries with an estimated 95% accuracy and improved the whole process efficiency by 300% compared to human analysts.

“Working closely with Alibaba Cloud, we managed to harness the benefits of the Qwen LLM and Model Studio: Exclusive, which vastly improved the efficiency of generating adverse event reports from huge amounts of medical literature. We’re proud that we have pioneered this innovation in the industry. We expect to explore more AI-based innovations with Alibaba Cloud,” said Xin Zhong, Head of Commercial IT, AstraZeneca China.

Shiseido, the globally renowned beauty and cosmetics retailer, has deepened its strategic partnership with Alibaba Cloud to strength its digital infrastructure and operational security in China. Taking advantage of Alibaba Cloud’s cutting-edge Cloud Threat Detection and Response (CTDR) platform, Shiseido harnesses advanced AI to intelligently analyze security alerts in real time. CTDR aggregates fragmented alerts into comprehensive security events, reconstructs complex attack chains, and identifies malicious actors, helping Shiseido to detect and respond to cyber threats with unprecedented speed and accuracy, while optimizing operational costs. In addition, Alibaba Cloud’s Managed Detection and Response (MDR) service provides Shiseido with 24/7 expert-led threat hunting, incident investigation, and rapid response, ensuring uninterrupted business continuity and resilience for the retailer.

“Security is not just a technical requirement but a strategic imperative for our growth in China,” said Jerry LIN, CITO of Shiseido China & Travel Retail at Shiseido China. “Partnering with Alibaba Cloud gives us the confidence to scale our digital transformation securely. Their AI-driven threat detection and expert services allow us to focus on delivering exceptional beauty experiences to our customers, knowing our cloud infrastructure is protected by advanced security measures in the country.”

GladCube, a leading provider of digital marketing services, has partnered with Alibaba Cloud to co-develop cutting-edge AI solutions tailored for Japan’s digital marketing sector. Using Alibaba Cloud’s secure, scalable infrastructure and its world-class AI technologies, GladCube aims to significantly accelerate content development cycles while delivering measurable value to clients across industries.

Integrating Alibaba’s visual generation model, Wan, into GladCube’s vertical video transformation platform, “Dra Vis” will enable rapid, high-quality video production, dramatically boosting both the efficiency and creative potential of marketing teams. Additionally, GladCube will launch “AvaTwin,” Wan-enabled AI avatar services that seamlessly combines digital avatars with AI-generated narration, ideal for corporate communications in scenarios such as earnings announcements, shareholder meetings, and recruitment campaigns.

Hiroki Kaneshima, President & CEO of GladCube, commented: “We have long pursued the dual goals of creative excellence and operational efficiency in content development by harnessing generative AI. Our partnership with Alibaba Cloud represents a major leap forward, and we are confident it will revolutionize creative content production and reshape the future of digital marketing in Japan.”

FLUX, a Tokyo-based AI startup, has developed “FLUX-Japanese-Qwen”, a state-of-the-art Japanese large language model, which is a 32-billion-parameter, open-source model. It delivers exceptional performance across a broad spectrum of Japanese language benchmarks — particularly excelling in Fundamental Analysis, Summarization, and Code Generation — thanks to its robust foundation in Japanese knowledge, reasoning, and language.

A key technological breakthrough behind the model is the unique “Pinpoint-tuning” methodology. Rather than applying conventional fine-tuning across the entire model, which often degrades core reasoning and inference capabilities, the model identifies and targets only the neural circuits specifically responsible for Japanese language processing. This precision enables dramatic improvements in Japanese comprehension and generation while fully preserving the model’s original capabilities. In collaboration with Alibaba Tongyi Lab, FLUX used this method to develop the “FLUX-Japanese-Qwen” and subsequently created its first industry-specialized model for the financial sector.

By applying Pinpoint-tuning to domain-specific Japanese datasets — including financial regulations, business practices, and industry development — this financial sector-specific model is designed to empower financial professionals with reliable, context-aware responses to industry-specific queries, accelerating AI adoption in the sector.

Turbo AI, a leading technology service provider, harnesses Alibaba Cloud’s cutting-edge AI infrastructure to deliver integrated solutions tailored to regional clients’ needs across the entire AI lifecycle—from model research and development to deployment and real-world application. These solutions address a broad spectrum of use cases, ranging from lightweight model operations to large-scale infrastructure management.

“By leveraging Alibaba Cloud’s resilient, secure cloud infrastructure and intelligent resource scheduling, Turbo AI achieves dynamic configuration and elastic scaling of computing resources. This empowers us to significantly enhance operational efficiency and optimize our clients’ cost performance of AI workloads,” said Yuan LU, Big Data Head of Turbo AI.

Posted on

อาลีบาบา คลาวด์ ประกาศแผนขยายธุรกิจสู่นานาชาติ เติมพลังขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ยุคหน้า

อาลีบาบา คลาวด์ ประกาศแผนขยายธุรกิจสู่นานาชาติ เติมพลังขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ยุคหน้า

อาลีบาบา คลาวด์ ประกาศแผนขยายธุรกิจสู่นานาชาติ เติมพลังขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ยุคหน้า

  • แจ้งเกิดศูนย์ข้อมูลและศูนย์บริการใหม่หลายแห่งที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างครบครัน ก้าวล้ำความต้องการบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) และคลาวด์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วทั่วโลก
  • จัดเต็มความสามารถด้าน AI และคลาวด์แบบครบวงจร เพื่อหนุนศักยภาพนวัตกรรมร่วมกับพันธมิตรและลูกค้าทั่วโลก 

อาลีบาบา คลาวด์ ธุรกิจด้านเทคโนโลยีดิจิทัล และหน่วยงานหลักด้านอินเทลลิเจนซ์ของอาลีบาบา กรุ๊ป ประกาศแผนกลยุทธ์ล่าสุดในการเปิดศูนย์ข้อมูลแห่งแรกในประเทศบราซิล ฝรั่งเศส และเนเธอร์แลนด์ พร้อมทั้งมีแผนเพิ่มศูนย์ข้อมูลในเม็กซิโก ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ มาเลเซีย และดูไบในปีหน้า การขยายตัวเชิงกลยุทธ์นี้ประกาศในงานประชุมเทคโนโลยีประจำปี Apsara Conference 2025 โดยจะรวมถึงการจัดตั้งศูนย์บริการระดับภูมิภาคแห่งใหม่ในอินโดนีเซียและเยอรมนี เพื่อให้การสนับสนุนลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงในหลายภาษา ต่อยอดจากปัจจุบันที่อาลีบาบา คลาวด์ มี availability zones จำนวน 91 แห่งใน 29 ภูมิภาคทั่วโลก

ดร. เฟยเฟย ลี ประธานฝ่ายธุรกิจระหว่างประเทศและรองประธานอาวุโสของอาลีบาบา คลาวด์ อินเทลลิเจนซ์ กรุ๊ป กล่าวว่า “AI กำลังปฏิวัติไม่เพียงแค่เทคโนโลยี แต่ยังรวมถึงรากฐานสำคัญของวิธีการที่องค์กรสร้างคุณค่าทางธุรกิจและขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กรอีกด้วย กลยุทธ์การขยายโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกของเราออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากลูกค้าที่มองการณ์ไกล อาลีบาบา คลาวด์ อยู่ในแนวหน้าของนวัตกรรมด้าน AI และได้ร่วมกับลูกค้าของเราพัฒนาโซลูชัน AI และคลาวด์แบบครบวงจรที่สนับสนุนธุรกิจได้ทุกที่ทุกเวลา เราพร้อมช่วยเหลือพันธมิตรและลูกค้าในการออกแบบ เปิดตัว และขยายขนาดของ AI agents และแอปพลิเคชัน AI ที่ก้าวล้ำ เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมดิจิทัลรุ่นใหม่และปลดล็อกคุณค่าที่ยิ่งใหญ่ในตลาดโลก”  

อาลีบาบา คลาวด์ ได้เปิดโครงการ AI Catalyst Program เพื่อส่งเสริมระบบนิเวศเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง โครงการนี้ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการเติบโตและขยายขนาดของบริษัทด้าน AI ทั่วโลก บริษัทที่ได้รับคัดเลือกจะได้รับการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญระดับอุตสาหกรรม เข้าถึงผลิตภัณฑ์และเครื่องมือด้าน AI รวมถึงทรัพยากรอื่นสำหรับการเข้าสู่ตลาด ซึ่งรวมถึงโทเค็นฟรีสูงสุด 2 พันล้านโทเค็นบนแพลตฟอร์ม Model Studio ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเพื่อการพัฒนา generative AI แบบครบวงจรของอาลีบาบา คลาวด์ และเครดิตคลาวด์สูงสุด 120,000 เหรียญสหรัฐฯ จากอาลีบาบา คลาวด์ ด้วย 

ขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ของพันธมิตรและลูกค้าทั่วโลก ด้วยเทคโนโลยี AI และคลาวด์แบบครบวงจร

บริษัทระดับโลกจำนวนมากกำลังร่วมมือกับอาลีบาบา คลาวด์ เพื่อใช้ AI ขยายขอบเขตการดำเนินงาน แอปพลิเคชันที่ล้ำสมัยที่นำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น กีฬา ยานยนต์ เภสัชกรรม การตลาด และเทคโนโลยี ได้แสดงให้เห็นคุณค่าของ AI ในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและการเติบโต  

อาลีบาบา คลาวด์ ประกาศรวม Platform for AI (PAI) ของบริษัทฯ เข้ากับชุดซอฟต์แวร์ Physical AI ของ NVIDIA เต็มรูปแบบ ซึ่งนับเป็นความร่วมมือครั้งสำคัญในส่วนงานที่เกี่ยวข้องกับ Physical AI ความร่วมมือนี้ช่วยให้นักพัฒนามีแพลตฟอร์มคลาวด์เนทีฟที่ครบวงจร ช่วยเร่งความก้าวหน้าในงานพัฒนาหุ่นยนต์เสมือนมนุษย์ (humanoid) และโซลูชัน Physical AI ความร่วมมือนี้เป็นการเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของอาลีบาบา คลาวด์ ในการขับเคลื่อนนวัตกรรมบน Physical AI รวมถึงความพร้อมในการมอบเครื่องมือและความคล่องตัวให้กับนักพัฒนาเพื่อเปิดทางสู่การพัฒนาหุ่นยนต์เสมือนมนุษย์ที่รวดเร็วขึ้น

อาลีบาบา คลาวด์ ร่วมมือกับสหพันธ์สเก็ตน้ำแข็งนานาชาติ (ISU) และ ThinkSport ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มนวัตกรรมและศูนย์ความเป็นเลิศที่ก่อตั้งโดยคณะกรรมการโอลิมปิกสากล (IOC) โดยเปิดตัวการแข่งขัน Sports Data Hack Challenge ซึ่งเป็นเวที AI Hackathon ที่มุ่งไปที่ตลาดยุโรป ระยะเวลาการแข่งขันตั้งแต่เดือนตุลาคมถึงธันวาคม 2568 โปรแกรมการแข่งขันนี้จะใช้เทคโนโลยี AI และคลาวด์ที่เชื่อถือได้ของอาลีบาบา คลาวด์ เข้ามามีส่วนร่วมกับระบบนิเวศนวัตกรรมกีฬาของยุโรป ตั้งแต่สตาร์ทอัพ นักพัฒนา นักวิชาการ และผู้นำในอุตสาหกรรม เพื่อเร่งการนำ AI และคลาวด์มาใช้ในวงการกีฬา สร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ความท้าทายทางธุรกิจ และเปลี่ยนแนวคิดที่ชนะการแข่งขันให้กลายเป็นโครงการเชิงพาณิชย์ที่ใช้งานจริง  

บริษัทเภสัชกรรมยักษ์ใหญ่ “แอสตร้าเซนเนก้า ไชน่า” (AstraZeneca China) ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) Qwen และ Model Studio ของอาลีบาบา คลาวด์: Exclusive solution ที่ใช้สร้างเครื่องมือรายงานเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ในจีน ช่วยให้ผู้ตรวจสอบของบริษัทยาที่เป็นมนุษย์สามารถระบุเอกสารที่เกี่ยวข้องและสร้างรายงานเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากยาได้อย่างละเอียด ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการรับรองความปลอดภัยของยา ขณะเดียวกัน แอสตร้าเซนเนก้ายังใช้เทคโนโลยี AI ของอาลีบาบา คลาวด์ สร้างเอเจนต์อัจฉริยะสำหรับองค์กร และแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของแอสตร้าเซนเนก้าในจีน  

การฝึกโมเดลด้วยเอกสารทางการแพทย์และบทความวิชาการจำนวนมหาศาล ร่วมกับการปรับแต่งด้วยชุดข้อมูลที่กำหนดเองของอาลีบาบา คลาวด์ ทำให้บริษัทฯ สามารถช่วยแอสตร้าเซนเนก้าสร้างโมเดลเฉพาะทางด้านการแพทย์ที่มีความเข้าใจในเชิงลึกในสาขานี้เป็นของตัวเอง โมเดลนี้สามารถระบุข้อมูลความปลอดภัยที่สำคัญจากเอกสาร และสรุปด้วยความแม่นยำถึง 95% ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทั้งหมด 300% เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์ของมนุษย์  

นายซิน จง หัวหน้าฝ่ายไอทีเชิงพาณิชย์ของแอสตร้าเซนเนก้า ไชน่า กล่าวว่า “การทำงานอย่างใกล้ชิดกับอาลีบาบา คลาวด์ ทำให้เราสามารถใช้ประโยชน์จาก Qwen LLM และ Model Studio: Exclusive ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างรายงานเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากเอกสารทางการแพทย์จำนวนมากได้อย่างมาก เราภูมิใจที่ได้เป็นผู้นำนวัตกรรมนี้ในอุตสาหกรรม และคาดหวังที่จะสำรวจความเป็นไปได้ด้านนวัตกรรมที่ใช้ AI อื่นเพิ่มเติมกับอาลีบาบา คลาวด์”

ชิเซโด้ (Shiseido) ผู้ค้าปลีกผลิตภัณฑ์ความงามและเครื่องสำอางที่มีชื่อเสียงระดับโลก ได้ยกระดับความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับอาลีบาบา คลาวด์ เพื่อเสริมสร้างโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลและความปลอดภัยในการดำเนินงานในจีน โดยใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์ม Cloud Threat Detection and Response (CTDR) ที่ล้ำสมัยของอาลีบาบา คลาวด์ ชิเซโด้ใช้ AI ขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์การแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ โดย CTDR สามารถรวมการแจ้งเตือนที่กระจัดกระจาย ให้เป็นเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่ครบถ้วน ด้วยการสร้างห่วงโซ่การโจมตีที่ชัดเจนจากเบาะแสที่ซับซ้อน ก่อนจะระบุตัวผู้กระทำความผิด ช่วยให้ชิเซโด้สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ด้วยความรวดเร็วและแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน พร้อมทั้งเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนการดำเนินงาน นอกจากนี้ บริการ Managed Detection and Response (MDR) ของอาลีบาบา คลาวด์ ยังมอบการป้องกันเชิงรุก ให้บริษัทตามล่าภัยคุกคาม สืบสวนและตอบสนองอย่างรวดเร็วโดยผู้เชี่ยวชาญตลอด 24 ชั่วโมง เพิ่มความมั่นใจต่อความต่อเนื่องและความยืดหยุ่นของธุรกิจชิเซโด้

นายเจอร์รี่ หลิน ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศของชิเซโด้ ไชน่า และทราเวล รีเทล จาก ชิเซโด้ ไชน่า กล่าวว่า “ความปลอดภัยไม่ใช่เพียงข้อกำหนดด้านเทคนิคที่ควรมี แต่เป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับการเติบโตของเราในจีน การเป็นพันธมิตรกับอาลีบาบา คลาวด์ ทำให้เรามั่นใจในการขยายการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลอย่างปลอดภัย การตรวจจับภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI และบริการจากผู้เชี่ยวชาญช่วยให้เราสามารถมุ่งเน้นไปที่การมอบประสบการณ์ความงามที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้า โดยรู้ว่าโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ของเราในจีนได้รับการปกป้องด้วยมาตรการรักษาความปลอดภัยขั้นสูง”  

เกลดคูบ (GladCube) ผู้ให้บริการด้านการตลาดดิจิทัลชั้นนำ ได้ร่วมมือกับอาลีบาบา คลาวด์ เพื่อร่วมกันพัฒนาโซลูชัน AI ที่ล้ำสมัยที่ปรับให้เหมาะกับตลาดดิจิทัลของญี่ปุ่น ซึ่ง GladCube มุ่งหวังที่จะเร่งขั้นตอนการพัฒนาเนื้อหาให้เร็วขึ้น และส่งมอบคุณค่าที่วัดผลได้ให้กับลูกค้าทั่วทั้งอุตสาหกรรมด้วยการใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ของอาลีบาบา คลาวด์ รวมถึงเทคโนโลยี AI คุณภาพระดับโลก   

การรวมโมเดลสร้างรูปภาพ Wan ของอาลีบาบา เข้ากับแพลตฟอร์มแปลงวิดีโอแนวตั้ง ‘Dra Vis’  นั้นช่วยให้ GladCube สามารถผลิตวิดีโอคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว เพิ่มศักยภาพด้านความคิดสร้างสรรค์ของทีมการตลาด นอกจากนี้ GladCube จะเปิดตัว AvaTwin บริการอวาตาร์ AI ที่ขับเคลื่อนด้วย Wan ซึ่งผสมผสานอวาตาร์ดิจิทัลเข้ากับการให้เสียงบรรยายที่ AI สร้างขึ้น วิดีโอที่ได้จะเหมาะสำหรับการสื่อสารในองค์กร เช่น การประกาศผลประกอบการ การประกาศวาระการประชุมผู้ถือหุ้น และการทำแคมเปญสรรหาบุคลากร  

นายฮิโรกิ คาเนชิมะ ประธานและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ GladCube กล่าวว่า “เรามุ่งมั่นสู่เป้าหมายสองประการ ทั้งความเป็นเลิศด้านความคิดสร้างสรรค์และประสิทธิภาพการพัฒนาเนื้อหาด้วยการใช้ประโยชน์จาก generative AI ความร่วมมือกับอาลีบาบา คลาวด์ ถือเป็นก้าวสำคัญที่เรามั่นใจว่าจะปฏิวัติการผลิตเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ และจะกำหนดอนาคตของการตลาดดิจิทัลในญี่ปุ่นต่อไป”  

FLUX สตาร์ทอัพด้าน AI ที่อยู่ในโตเกียว ได้พัฒนา FLUX-Japanese-Qwen ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับภาษาญี่ปุ่นที่มีพารามิเตอร์ 32 พันล้านตัว และเป็นโมเดลโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมในการวัดผลเบนช์มาร์กเกณฑ์มาตรฐานภาษาญี่ปุ่น โดยเฉพาะในด้านการวิเคราะห์พื้นฐาน การสรุป และการสร้างโค้ด ซึ่งเป็นผลจากรากฐานด้านความรู้ การใช้เหตุผล และภาษาญี่ปุ่นที่แข็งแกร่งมาก  

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญของโมเดลนี้คือวิธีการ Pinpoint-tuning ที่ไม่เหมือนใคร แทนที่จะปรับแต่งทั่วทั้งโมเดล ซึ่งมักทำให้ความสามารถด้านการใช้เหตุผลและการอนุมานลดลง โมเดลนี้จะระบุและปรับแต่งเฉพาะส่วน neural circuit ที่รับผิดชอบการประมวลผลภาษาญี่ปุ่นโดยเฉพาะ ความแม่นยำนี้ช่วยให้การเข้าใจและการสร้างภาษาญี่ปุ่นดีขึ้นอย่างมาก ในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถดั้งเดิมของโมเดลไว้อย่างครบถ้วน ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นบนความร่วมมือกับ Alibaba Tongyi Lab ซึ่ง FLUX ได้ใช้เป็นแนวทางเพื่อพัฒนา FLUX-Japanese-Qwen และสร้างโมเดลเฉพาะอุตสาหกรรมแรกสำหรับภาคการเงิน  

ด้วยการใช้ Pinpoint-tuning กับชุดข้อมูลภาษาญี่ปุ่นที่เฉพาะเจาะจงในด้านการเงิน ซึ่งถูกต้องทั้งในแง่กฎระเบียบ แนวปฏิบัติทางธุรกิจ และการพัฒนาอุตสาหกรรม โมเดลที่สร้างมาเฉพาะทางด้านการเงินนี้ออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมด้านการเงิน ด้วยการตอบสนองที่เชื่อถือได้และเข้าใจบริบท ช่วยผลักดันให้เกิดการนำ AI มาใช้ในภาคส่วนนี้อย่างแพร่หลาย  

 เทอร์โบ เอไอ (Turbo AI) ผู้ให้บริการเทคโนโลยีชั้นนำ ใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ล้ำสมัยของอาลีบาบา คลาวด์ เพื่อให้บริการโซลูชันแบบบูรณาการที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของลูกค้าในภูมิภาคกับไลฟ์ไซเคิลของ AI ทั้งหมด ตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาโมเดลไปจนถึงการปรับใช้และการประยุกต์ใช้จริง โซลูชันเหล่านี้ครอบคลุมกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การดำเนินการโมเดลขนาดเล็ก ไปจนถึงการจัดการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่  

นายหยวน ลู หัวหน้าฝ่ายบิ๊กดาต้าของ Turbo AI กล่าวว่า “ด้วยการใช้โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ยืดหยุ่นและปลอดภัยของอาลีบาบา คลาวด์ รวมถึงการจัดสรรทรัพยากรอัจฉริยะ Turbo AI สามารถกำหนดค่าและปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลได้อย่างยืดหยุ่น ช่วยให้เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและปรับปรุงประสิทธิภาพต้นทุนของเวิร์กโหลด AI ฐ์ของลูกค้าได้อย่างมีนัยสำคัญ”

Posted on

Agentic AI in the enterprise: An evolution, not a revolution

การใช้ Agentic AI ในองค์กร คือการเปลี่ยนผ่านเชิงวิวัฒนาการ

Agentic AI in the enterprise: An evolution, not a revolution

Agentic AI is expected to revolutionize a vast array of workflows through autonomous, AI-driven automation. This may work easiest for a startup without legacy systems, processes, or people to account for. But established enterprises tend to have complex ecosystems built over decades: established processes that verify compliance, legacy systems that handle mission-critical operations, and experienced teams whose institutional knowledge drives business success. For enterprises, the real value lies not in disruption, but in strategic augmentation of existing operations. Think evolution, not revolution.

In this article, we’ll provide specific recommendations on how enterprises can benefit through strategic integration of AI tools and processes rather than rebuilding their business from the ground up.

The adoption of agentic AI presents a new set of strategic considerations. Unlike traditional AI—which is built for a single task—agentic AI can make its own decisions to achieve a specific goal. This shift from simple automation to a system of self-governing agents requires a thoughtful, phased approach. Here are three ways enterprises can benefit from agentic AI.

  1. Experimenting in low-risk areas

Enterprises can more safely explore agentic AI’s potential by starting with contained, low-impact environments where failure won’t compromise mission-critical operations. This experimental approach will help your teams build confidence and expertise while minimizing risk. For example, these could be well-defined repetitive tasks, which are easier for an agent to learn and execute.

Example use cases:

  • Customer service:Conversational agents can handle basic inquiries or support requests, with seamless handoffs to humans for complex issues. These agents can guide a customer through a password reset process, update shipping addresses, or process simple returns by interfacing with existing customer portals and backend systems.
  • Administrative assistant:Agents can summarize meetings, follow up on action items, and summarize and prioritize emails to improve worker productivity.

Applications like these allow workers to focus on higher-value, complex, or sensitive customer issues that truly require human nuance. In addition, this approach demonstrates the value of agents in a controlled environment and helps organizations develop the skills and frameworks needed for larger implementations.

  1. Improving performance of backend operations

Agentic AI can work behind the scenes to help make current operations more efficient and intelligent. This approach uses your existing infrastructure while adding a layer of autonomous decision-making that improves performance without requiring users to change their workflows. In effect, agentic AI acts as a smart abstraction layer that can observe data flowing through your core, often complex, backend operations (ERP, CRM, or supply chain systems) and identify bottlenecks, proactively trigger actions, and even correct minor errors.

Example use cases:

  • Financial watchdog:Agents that monitor expense patterns, flag anomalies for human review, and automatically categorize transactions.
  • Quality inspector:Agents that analyze production data in real-time, identifying potential quality issues and recommending preventive actions.

This approach can deliver immediate value without disrupting established workflows. Your teams continue using familiar systems while benefiting from enhanced intelligence and automation working invisibly in the background.

  1. Trainee managers with human-in-the-loop

For enterprises, the real promise of agentic AI may not be full autonomy but collaborative autonomy. Think of agents as trainee managers or co-pilots that have tiered decision authority. The agents have autonomy for low-risk, routine decisions while escalating complex or high-impact decisions to human managers. The agent performs tasks like data gathering, analysis, and initial recommendation, but a human manager provides the final sign-off, especially for decisions that have significant financial, reputational, or legal implications.

Example use cases:

  • Business loan officer:The agent autonomously gathers data from financial reports, credit bureaus, and market trends. It then processes this information, analyzes risk factors, and even generates a preliminary recommendation (e.g., “Approve with conditions,” “Deny,” or “Requires further review”). A human loan officer reviews, validates, and makes the ultimate decision.
  • Sales manager:A sales manager agent coordinates multiple sub-agents working on a sales proposal. One agent pulls competitive insights, another agent drafts the proposal, and a third agent checks for pricing accuracy. A human sales manager finalizes and approves the proposal before submission.

Think of this approach as hiring a trainee manager who shadows experienced colleagues, gradually taking on more responsibility as they prove their competence. The agent handles routine work that frees up human managers for higher level strategic work while maintaining oversight and control over these AI assistants.

How Red Hat can help enterprises adopt agentic AI

Red Hat, with its deep roots in open source, is uniquely positioned to help enterprises navigate this evolutionary path to agentic AI. Our approach emphasizes control, flexibility, and enterprise-grade support, which are critical for integrating AI into existing, complex environments.

  • Open source foundations for flexibility and control: Red Hat’s portfolio, including Red Hat AI,  provides a robust, open source foundation for building, deploying, and managing AI models and agentic systems.
  • Hybrid cloud consistency:Enterprises often operate across on-premises data centers, multiple public clouds, and edge environments. Red Hat’s platforms are designed for the hybrid cloud, so your agentic AI solutions can be developed, deployed, and managed consistently, no matter where your data resides or your applications run. This consistency simplifies operations and enables for seamless scaling.
  • Operationalizing AI with MLOps and LLMOps: Red Hat OpenShift AIprovides a comprehensive platform for managing the entire AI lifecycle, from data preparation and model training to deployment and monitoring. This includes capabilities for MLOps (Machine Learning Operations) and LLMOps (Large Language Model Operations), which are essential for taking agentic AI from experimentation to reliable production. It helps teams collaborate, automate workflows, and verify that models are performing as expected.

Red Hat provides the enterprise-grade, open source platform that allows businesses to safely experiment, build, and scale agentic AI capabilities within their existing IT landscape.

Agentic AI for the enterprise is not about a disruptive “big bang” that sweeps away your current investments. Instead, it offers a pragmatic, evolutionary path to enhanced efficiency and innovation. By focusing on improving existing backend operations, experimenting in low-risk frontend areas, and thoughtfully integrating agents as “trainee managers” with human oversight, businesses can incrementally unlock significant value over time.

The goal is to augment your organization’s capabilities, empower your people, and make your enterprise more intelligent, agile, and resilient for the future.

Posted on

การใช้ Agentic AI ในองค์กร คือการเปลี่ยนผ่านเชิงวิวัฒนาการ

การใช้ Agentic AI ในองค์กร คือการเปลี่ยนผ่านเชิงวิวัฒนาการ

การใช้ Agentic AI ในองค์กร คือการเปลี่ยนผ่านเชิงวิวัฒนาการ

มีการคาดการณ์ว่า Agentic AI จะเข้ามาปฏิวัติขั้นตอนการทำงานหลายด้านผ่านระบบอัตโนมัติอิสระที่ขับเคลื่อนด้วย AI ธุรกิจที่เป็นสตาร์ทอัพจะได้รับประโยชน์จากแนวทางนี้อย่างมาก เพราะสตาร์ทอัพไม่ต้องกังวลถึงระบบ กระบวนการ และบุคลากรที่มีอยู่เดิม แต่องค์กรใหญ่ ๆ ที่อยู่มานาน มักมีระบบที่มีความซับซ้อนเนื่องจากสร้างขึ้นต่อเนื่องมาหลายทศวรรษ เช่น กระบวนการต่าง ๆ ที่ตั้งขึ้นมาเพื่อตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด ระบบดั้งเดิมต่าง ๆ ที่ใช้กับการดำเนินงานสำคัญ ๆ และทีมงานที่มีประสบการณ์และมีองค์ความรู้เกี่ยวกับองค์กรที่สะสมมาอย่างยาวนานและเป็นตัวขับเคลื่อนความสำเร็จให้กับธุรกิจ ดังนั้นสำหรับองค์กรขนาดใหญ่แล้ว คุณค่าที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การเปลี่ยนแปลงแบบหน้ามือเป็นหลังมือ แต่อยู่ที่การเสริมศักยภาพวิธีการดำเนินงานที่ใช้อยู่ในปัจจุบันอย่างมีกลยุทธ์ และนั่นคือ วิวัฒนาการ หรือ การเปลี่ยนแปลงแบบค่อยเป็นค่อยไปอย่างมีระบบ ไม่ใช่การปฏิวัติ หรือ การยกเครื่องใหม่ทั้งหมดอย่างทันทีทันใด

บทความนี้มีคำแนะนำเฉพาะเกี่ยวกับวิธีที่องค์กรสามารถสร้างประโยชน์ ด้วยการบูรณาการเครื่องมือและกระบวนการ AI อย่างมีกลยุทธ์ แทนที่จะต้องสร้างขึ้นมาใหม่ทั้งหมด 

การนำ Agentic AI มาใช้ ทำให้เกิดข้อพิจารณาเชิงกลยุทธ์ชุดใหม่ เนื่องจาก Agentic AI สามารถทำการตัดสินใจต่าง ๆ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะที่ตั้งไว้ได้ด้วยตัวเอง ซึ่งต่างจาก AI แบบเดิมที่ออกแบบมาเพื่อทำงานตามคำสั่งเพียงอย่างเดียว การเปลี่ยนจากระบบอัตโนมัติทั่วไป ไปสู่ระบบเอเจนต์ที่กำกับดูแลตัวเองและตัดสินใจได้เองนั้น จำเป็นต้องมีแนวทางที่รัดกุมและดำเนินการเป็นขั้นเป็นตอน ต่อไปนี้คือแนวทางสามประการที่จะช่วยให้องค์กรได้รับประโยชน์จาก Agentic AI 

1.ทดลองใช้กับงานที่มีความเสี่ยงต่ำ 

องค์กรสามารถใช้ศักยภาพของ agentic AI ได้อย่างปลอดภัยมากขึ้น ด้วยการเริ่มใช้กับสภาพแวดล้อมที่มีขอบเขตชัดเจนและมีความเสี่ยงต่ำที่เมื่อเกิดความล้มเหลวแล้วจะไม่กระทบต่อการดำเนินงานสำคัญ ๆ ของธุรกิจ แนวทางเชิงทดลองนี้ช่วยสร้างความมั่นใจและความเชี่ยวชาญให้ทีมไปพร้อม ๆ กับการลดความเสี่ยง เช่น การใช้ agentic AI จัดการงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ และมีรูปแบบชัดเจน ซึ่งเอเจนต์สามารถเรียนรู้และดำเนินการได้โดยง่าย 

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • การบริการลูกค้า: ตัวแทนการสนทนา (conversational agents) สามารถจัดการกับคำถามพื้นฐานหรือคำขอรับบริการได้ และสามารถส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์เมื่อเผชิญปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างราบรื่น เอเจนต์เหล่านี้สามารถแนะนำลูกค้าในการรีเซ็ตรหัสผ่าน อัปเดตที่อยู่จัดส่ง หรือดำเนินการคืนสินค้าที่ไม่ซับซ้อนได้ ด้วยการเชื่อมต่อกับพอร์ทัลลูกค้าและระบบหลังบ้านที่มีอยู่ 
  • ผู้ช่วยฝ่ายธุรการ: เอเจนต์สามารถสรุปการประชุม ติดตามงานที่ได้รับมอบหมาย สรุปและจัดลำดับความสำคัญของอีเมล เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน 

การใช้งานในลักษณะนี้ช่วยให้พนักงานมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อน มีคุณค่าสูงกว่า หรืออ่อนไหวต่อความรู้สึกของลูกค้า ซึ่งต้องอาศัยความเข้าอกเข้าใจของมนุษย์อย่างแท้จริง และยังแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของเอเจนต์ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ พร้อมทั้งช่วยให้องค์กรพัฒนาทักษะและกรอบการทำงานที่จำเป็นสำหรับการนำไปใช้ในระดับที่ใหญ่ขึ้น 

  1. เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของระบบหลังบ้าน

Agentic AI สามารถทำงานเบื้องหลังเพื่อช่วยให้การดำเนินงานปัจจุบันมีประสิทธิภาพและชาญฉลาดมากขึ้น แนวทางนี้ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่เดิมขององค์กร และเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจได้อย่างอิสระ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนรูปแบบการทำงาน กล่าวได้ว่า agentic AI ทำหน้าที่เป็นเลเยอร์อัจฉริยะที่สามารถสังเกตข้อมูลที่ไหลผ่านการดำเนินงานเบื้องหลังสำคัญ ๆ ซึ่งมักมีความซับซ้อน เช่น ระบบ ERP, CRM หรือระบบซัพพลายเชน และสามารถตรวจหาคอขวด กระตุ้นการทำงานเชิงรุก ไปจนถึงแก้ไขข้อผิดพลาดเล็กน้อยได้ 

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • ผู้ตรวจสอบทางการเงิน: คือเอเจนต์ที่คอยตรวจสอบรูปแบบการใช้จ่าย แจ้งเตือนความผิดปกติให้มนุษย์ตรวจสอบ และจัดหมวดหมู่ธุรกรรมโดยอัตโนมัติ
  • เจ้าหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพ: คือเอเจนต์ที่วิเคราะห์ข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์ ระบุปัญหาคุณภาพที่อาจเกิดขึ้น และแนะนำแนวทางป้องกัน 

แนวทางนี้สามารถสร้างคุณค่าได้ทันทีโดยไม่รบกวนกระบวนการทำงานที่มีอยู่ ทีมงานยังคงใช้ระบบที่คุ้นเคย ในขณะเดียวกันก็ได้รับประโยชน์จากความฉลาดและระบบอัตโนมัติที่ทำงานอย่างเงียบ ๆ อยู่เบื้องหลัง

  1. ผู้จัดการฝึกหัดที่กำกับดูแลโดยมนุษย์

ศักยภาพที่แท้จริงของ agentic AI สำหรับองค์กรนั้น อาจไม่ใช่การทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ แต่เป็นการทำงานอัตโนมัติแบบร่วมมือกัน โดยสามารถมองเอเจนต์เสมือนเป็น ‘ผู้จัดการฝึกหัด’ หรือ ‘ผู้ช่วย’ ที่มีอำนาจตัดสินใจเป็นลำดับขั้น โดยเอเจนต์จะตัดสินใจงานประจำต่าง ๆ ที่มีความเสี่ยงต่ำ ขณะที่งานที่ซับซ้อนหรือมีผลกระทบสูงจะถูกส่งต่อให้ผู้จัดการที่เป็นมนุษย์ดูแล เอเจนต์จะดำเนินการงานต่าง ๆ เช่น เก็บรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ และเสนอข้อแนะนำเบื้องต้น ขณะที่ผู้จัดการที่เป็นมนุษย์จะเป็นผู้อนุมัติขั้นสุดท้าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตัดสินใจที่มีนัยสำคัญทางการเงิน ชื่อเสียง หรือมีผลกระทบทางกฎหมาย 

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • เจ้าหน้าที่สินเชื่อธุรกิจ: เอเจนต์จะรวบรวมข้อมูลจากรายงานการเงินและแหล่งข้อมูลอื่น ๆ จากนั้นจะวิเคราะห์ความเสี่ยง และสร้างคำแนะนำเบื้องต้น เช่น “อนุมัติแบบมีเงื่อนไข”, “ปฏิเสธ”, หรือ “ต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติม” ก่อนที่เจ้าหน้าที่สินเชื่อที่เป็นมนุษย์จะเข้ามาพิจารณา ตรวจสอบ และตัดสินใจขั้นสุดท้าย
  • ผู้จัดการฝ่ายขาย: เอเจนต์ผู้จัดการฝ่ายขายจะประสานงานกับตัวแทนย่อยเพื่อจัดทำข้อเสนอการขาย เช่น เอเจนต์หนึ่งดึงข้อมูลคู่แข่ง ในขณะที่อีกเอเจนต์ร่างข้อเสนอ และอีกเอเจนต์ตรวจสอบความถูกต้องของราคา จากนั้นผู้จัดการขายตัวจริงที่เป็นมนุษย์จะเป็นผู้สรุปและอนุมัติข้อเสนอก่อนดำเนินการขั้นต่อไป

แนวทางนี้เหมือนกับการจ้างผู้จัดการฝึกหัดที่เรียนรู้งานจากเพื่อนร่วมงานที่มีประสบการณ์และค่อย ๆ รับผิดชอบงานเพิ่มขึ้นเมื่อได้พิสูจน์ความสามารถแล้ว เอเจนต์ช่วยจัดการงานประจำเพื่อช่วยให้ผู้จัดการที่เป็นมนุษย์มีเวลาไปทำงานเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญกว่าโดยยังคงความสามารถในการกำกับดูแลเอเจนต์เหล่านี้ได้อย่างใกล้ชิด

เร้ดแฮทกับการสนับสนุนองค์กรธุรกิจให้ใช้ agentic AI 

เร้ดแฮทมีรากฐานแข็งแกร่งในด้านโอเพ่นซอร์ส และสามารถนำทางองค์กรต่าง ๆ ให้เดินบนเส้นทางวิวัฒนาการไปสู่การใช้ agentic AI แนวทางของเร้ดแฮทเน้นที่การควบคุม ความยืดหยุ่น และให้การสนับสนุนที่มีคุณภาพระดับองค์กร ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญมากต่อการบูรณาการ AI เข้ากับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนที่องค์กรเหล่านั้นใช้อยู่

  • รากฐานโอเพ่นซอร์สเพื่อความยืดหยุ่นและการควบคุม: พอร์ตโฟลิโอของเร้ดแฮท รวมถึง Red Hat AI มอบรากฐานโอเพ่นซอร์สที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้าง ติดตั้ง และบริหารจัดการโมเดล AI และระบบ agentic ต่าง ๆ
  • ความสอดคล้องกันของไฮบริดคลาวด์: องค์กรมักทำงานข้ามสภาพแวดล้อมไอทีต่าง ๆ ทั้งที่เป็นดาต้าเซ็นเตอร์ที่อยู่ในองค์กร, พับลิคคลาวด์หลายระบบ, และ edge แพลตฟอร์มของเร้ดแฮท ออกแบบมาเพื่อการใช้ไฮบริดคลาวด์ ดังนั้นองค์กรสามารถพัฒนา ใช้ และบริหารจัดการโซลูชัน agentic AI ได้อย่างสอดคล้องกันไม่ว่าจะเก็บข้อมูลไว้ที่ใด หรือแอปพลิเคชันขององค์กรจะทำงานอยู่บนสภาพแวดล้อมใด ความสอดคล้องคงเส้นคงวานี้ช่วยลดความยุ่งยากในการดำเนินงานและช่วยให้สามารถขยายขนาดการทำงานได้อย่างราบรื่น
  • การใช้งาน AI ด้วย MLOps และ LLMOps: Red Hat OpenShift AI มอบแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์แบบสำหรับการบริหารจัดการไลฟ์ไซเคิลของ AI ทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและการเทรนโมเดล ไปจนถึง การใช้งาน และการติดตามตรวจสอบ ซึ่งรวมถึงความสามารถสำหรับ MLOps (Machine Learning Operations) และ LLMOps (Large Language Model Operations) ที่เป็นสิ่งจำเป็นในการทำให้ agentic AI ที่อยู่ในขั้นทดลองกลายเป็นการใช้งานจริงที่เชื่อถือได้ ทั้งยังช่วยให้ทีมงานต่าง ๆ ทำงานร่วมกัน สร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และตรวจสอบได้ว่าโมเดลกำลังทำงานตามที่คาดหมายไว้หรือไม่

Red Hat นำเสนอแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สระดับองค์กรที่ช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ ทดลองใช้ สร้าง และปรับขนาดความสามารถของ agentic AI ได้อย่างปลอดภัย บนแลนด์สเคปไอทีที่องค์กรใช้อยู่

Agentic AI สำหรับองค์กร ไม่ใช่เรื่องการเปลี่ยนแปลงแบบ “บิ๊กแบง” ที่ทำให้การลงทุนในปัจจุบันที่องค์กรได้ลงทุนไปนั้นเสียเปล่า แต่เป็นการนำเสนอเส้นทางวิวัฒนาการที่เน้นความจริงจัง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรม การให้ความสำคัญกับการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานเบื้องหลังที่องค์กรใช้อยู่ การทดลองใช้กับงานที่มีความเสี่ยงต่ำ และการบูรณาการเอเจนต์ต่าง ๆ ในฐานะ “ผู้จัดการฝึกหัด” เข้ากับการควบคุมของมนุษย์อย่างรอบคอบ จะช่วยให้ธุรกิจสามารถค่อย ๆ ปลดล็อกคุณค่าสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ

เป้าหมายคือการเพิ่มขีดความสามารถขององค์กร เสริมศักยภาพบุคลากร และทำให้องค์กรเป็นองค์กรที่ชาญฉลาด คล่องตัว และแข็งแกร่งมากขึ้นในอนาคต