ขีดความสามารถทางธุรกิจAI-Native Engineering
AI-Native Engineering
ให้ทีมสร้างงานด้วย AIให้แอปทำงานร่วมกันในธุรกิจ
ตั้งแต่การพัฒนาซอฟต์แวร์ การร่วมสร้างแอปสำหรับธุรกิจ ไปจนถึงการเชื่อมข้อมูลและงานข้ามเครื่องมือ ActelosAI ช่วยให้ผลงานที่สร้างด้วย AI กลายเป็นแอปที่ทดสอบได้ บำรุงรักษาได้ และมีผู้รับผิดชอบชัดเจน
ตัวอย่างสถานการณ์ธุรกิจ
คำถามทางธุรกิจ
เขียนโค้ดได้เร็วขึ้น แต่ทำไมงานยังเปิดใช้งานช้า
เชื่อมความต้องการ บริบทโครงการ การทดสอบ และการตรวจงาน เพื่อหาจุดที่ทำให้การส่งมอบล่าช้าจริง ๆ
เวลาจากตกลงความต้องการถึงเปิดใช้งาน · อัตรางานแก้ซ้ำ
คำถามทางธุรกิจ
ทุกฝ่ายมีเครื่องมือของตัวเองแล้ว ทำไมยังต้องคัดลอกตารางและตามสถานะกันอยู่
เลือกขั้นตอนงานที่เกิดซ้ำ แล้วร่วมกันกำหนดข้อมูล สถานะงาน และจุดที่คนต้องตัดสินใจ ให้ฝ่ายธุรกิจและทีมพัฒนาใช้บันทึกชุดเดียวกัน
ชั่วโมงกรอกข้อมูลซ้ำ · เวลาจบกระบวนการ
คำถามทางธุรกิจ
เมื่อมีแอปมากขึ้น ใครเข้าถึงข้อมูลได้ ใครแก้ปัญหา และใครดูแลการอัปเกรด
จัดทำรายการแอปและส่วนเชื่อมต่อ พร้อมกำหนดสิทธิ์ รุ่น และผู้ดูแล เพื่อให้งานข้ามเครื่องมือตรวจสอบย้อนหลังและกู้คืนได้
อัตรางานสำเร็จ · เวลากู้คืนจากเหตุขัดข้อง
ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นจากวิศวกรรม AI
กรณีจากองค์กรภายนอกแสดงประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ตั้งแต่การสร้างแอป ระยะเวลาการพัฒนา ไปจนถึงการส่งมอบฟีเจอร์
การสร้างแอปในบริษัทบริการซอฟต์แวร์
−65%
เวลาสร้างแอปพิสูจน์แนวคิด
บริษัทบริการซอฟต์แวร์แห่งหนึ่งรายงานว่าเวลาสร้างแอปพิสูจน์แนวคิด (POC) ลดลง 65% เมื่อใช้โครงสร้างแอป AI ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้
ขอบเขตการศึกษา
สร้างแอปพิสูจน์แนวคิดด้วยโครงสร้าง AI ที่ใช้ซ้ำได้ ควบคู่กับการฝึกอบรมและปรับกระบวนการ เป็นผลระดับโครงการที่บริษัทรายงาน
การพัฒนาของบริษัทโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
−89%
ระยะเวลาดำเนินการคำขอรวมโค้ด (PR)
ในบริษัทโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์แห่งหนึ่ง นักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI อย่างเข้มข้นมีระยะเวลาดำเนินการคำขอรวมโค้ด (PR) ลดลง 89%
ขอบเขตการศึกษา
วัดระยะเวลาดำเนินการคำขอรวมโค้ด (PR) ในกลุ่มนักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI อย่างเข้มข้น เป็นผลที่บริษัทรายงาน ไม่ได้หมายถึงระยะเวลาส่งมอบทั้งโครงการลดลง 89%
การพัฒนาของแพลตฟอร์มค้าปลีกขนาดใหญ่
4.5×
จำนวนฟีเจอร์ที่นำขึ้นใช้งานเทียบกับฐานเดิม
แพลตฟอร์มค้าปลีกขนาดใหญ่แห่งหนึ่งรายงานว่า หลังใช้เครื่องมือ AI และปรับกระบวนการพัฒนา ค่ามัธยฐานของจำนวนฟีเจอร์ที่ทีมทดลองนำขึ้นใช้งานอยู่ที่ 4.5 เท่าของฐานเดิม
ขอบเขตการศึกษา
วัดจำนวนฟีเจอร์ที่นำขึ้นใช้งานในแต่ละสปรินต์เทียบกับฐานข้อมูลเดิม เป็นผลการทดลองที่บริษัทรายงาน ซึ่งรวมผลจากเครื่องมือ AI และการปรับกระบวนการพัฒนา
ข้อมูลจากกรณีขององค์กรภายนอกและงานวิจัยใช้เพื่อประกอบการพิจารณา ผลลัพธ์จริงขึ้นอยู่กับบริบทธุรกิจ ความพร้อมเดิม และแนวทางดำเนินงานของลูกค้าแต่ละราย
คุณค่าทางธุรกิจ
เปลี่ยน AI ให้เกิดประโยชน์ในงานสามด้าน
ให้ฝ่ายธุรกิจและทีมพัฒนามีเป้าหมายร่วมกัน ตั้งแต่การสร้าง การทำงานร่วมกัน ไปจนถึงการดูแลระยะยาว
ปรับการพัฒนาซอฟต์แวร์สู่ AI-Native
ส่งมอบซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้อย่างราบรื่นขึ้น
เชื่อมความต้องการ ความรู้โครงการ การเขียนโค้ด การทดสอบ และการตรวจงาน เพื่อลดบริบทที่ตกหล่นและการแก้ซ้ำ
คุณภาพ
แนวทางการวัดผล
ร่วมสร้างแอปและกระบวนการธุรกิจ
เปลี่ยนเครื่องมือส่วนบุคคลให้ทีมใช้ร่วมกันได้
ฝ่ายธุรกิจกำหนดกติกาและเกณฑ์รับมอบ ทีมพัฒนาจัดการเชื่อมข้อมูล ส่วนประกอบที่ใช้ซ้ำ และการดูแล เพื่อลดการกรอกซ้ำและการรอส่งต่องาน
ร่วมมือ
แนวทางการวัดผล
เชื่อมเครื่องมือและกำกับดูแล
เชื่อมแอปให้ทำงานและดูแลต่อได้
ทำให้นิยามข้อมูล สถานะงาน และสิทธิ์ที่จำเป็นตรงกัน พร้อมระบุผู้ดูแล รุ่น และวิธีกู้คืนเมื่อเกิดปัญหา
ควบคุม
แนวทางการวัดผล
นี่คือทิศทางที่ต้องการปรับปรุง ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นแล้ว เริ่มจากข้อมูลฐาน แล้วพิจารณาความเปลี่ยนแปลงร่วมกับคุณภาพและทรัพยากรที่ใช้
ตัวอย่างการใช้งาน
เริ่มร่วมสร้างจากปัญหาที่ชัดเจน
เลือกผสมหกสถานการณ์นี้ตามระบบ ข้อมูล และทีมที่มี โดยตกลงขอบเขตการดำเนินงานและสิ่งส่งมอบเมื่อเริ่มโครงการ
ให้บริบทโครงการอยู่กับงาน
ทำไมต้องอธิบายโครงการใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนคนหรือเครื่องมือ AI
ให้บริบทโครงการอยู่กับงาน
จัดความต้องการ เกณฑ์รับมอบ แนวทางเขียนโค้ด และการตัดสินใจสำคัญเป็นเอกสารที่ตรวจสอบที่มาได้ แบ่งงานพัฒนาเป็นผลลัพธ์ที่ตรวจได้ และให้ผู้ช่วยเขียนโค้ดเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นต่อแต่ละงาน
- ข้อมูลและเงื่อนไข
- โค้ดและเอกสารที่ใช้ได้ ผู้รับผิดชอบความต้องการ การตัดสินใจและรุ่นปัจจุบัน พร้อมขอบเขตข้อมูลที่ส่งให้แต่ละเครื่องมือได้
- สิ่งส่งมอบ
- คู่มือบริบทโครงการ รายการงานและเกณฑ์รับมอบ และผู้รับผิดชอบการอัปเดตข้อมูล
- เวลาชี้แจงและรองาน
- อัตราแก้ซ้ำจากบริบทที่ขาด
- เวลาจากตกลงความต้องการถึงเปิดใช้งาน
เชื่อมการเขียนโค้ดด้วย AI กับการทดสอบและตรวจงาน
โค้ดที่สร้างขึ้นทำงานได้ แล้วจะรู้ได้อย่างไรว่าฟังก์ชันเดิมยังทำงานถูกต้อง
เชื่อมการเขียนโค้ดด้วย AI กับการทดสอบและตรวจงาน
กำหนดการทดสอบก่อนและหลังแก้ไข รวมถึงตรวจว่าพฤติกรรมเดิมยังถูกต้อง ใช้ AI ช่วยเตรียมการทดสอบ อธิบายการเปลี่ยนแปลง และหาสาเหตุ โดยทีมยืนยันความเสี่ยง เกณฑ์รับมอบ และเงื่อนไขเปิดใช้งาน
- ข้อมูลและเงื่อนไข
- สภาพแวดล้อมทดสอบที่ทำซ้ำได้ พฤติกรรมฐาน การเปลี่ยนแปลงและบันทึกตรวจงาน พร้อมสิทธิ์ใช้โค้ดและทดสอบ
- สิ่งส่งมอบ
- แผนทดสอบและตรวจงาน ชุดทดสอบฟังก์ชันเดิม รายการปัญหา และบันทึกตรวจความพร้อมเปิดใช้งาน
- อัตรางานแก้ซ้ำ
- อัตราข้อบกพร่องหลังเปิดใช้งาน
- เวลาตั้งแต่ส่งตรวจจนได้รับการยอมรับ
เปลี่ยนงานตารางซ้ำ ๆ ให้เป็นแอปขนาดเล็ก
งานตารางที่ทำทุกวัน งานไหนควรเริ่มพัฒนาเป็นเครื่องมือใช้ร่วมกันก่อน
เปลี่ยนงานตารางซ้ำ ๆ ให้เป็นแอปขนาดเล็ก
เลือกงานที่มีข้อมูลเข้าและผลลัพธ์ชัดเจน กำหนดกติกาตรวจข้อมูล ใช้ AI ช่วยดึงข้อมูล จัดหมวดหมู่ หรือร่างผลลัพธ์ แล้วบันทึกสิ่งที่ยืนยันแล้วลงข้อมูลกลาง ทดลองก่อนตัดสินใจว่าจะใช้ตารางต่อหรือสร้างแอป
- ข้อมูลและเงื่อนไข
- ตารางตัวอย่าง แหล่งข้อมูลหลัก กติกาธุรกิจ ความถี่การใช้ และผู้รับผิดชอบ พร้อมช่องทางเข้าถึงข้อมูลที่ใช้ได้
- สิ่งส่งมอบ
- ภาพรวมกระบวนการ ต้นแบบการใช้งาน กติกาฟิลด์และการตรวจข้อมูล และแผนทดลองแอปที่กำหนดขอบเขต
- ชั่วโมงกรอกข้อมูลซ้ำ
- อัตราข้อมูลผิดพลาด
- เวลาทำงานหนึ่งรายการให้เสร็จ
ให้การจัดการปัญหาและส่งต่องานมีสถานะร่วมกัน
เรื่องถูกส่งต่อหลายกลุ่มแล้ว ใครรับผิดชอบ และแก้เสร็จจริงหรือยัง
ให้การจัดการปัญหาและส่งต่องานมีสถานะร่วมกัน
เปลี่ยนรายงานปัญหาเป็นงานที่มีหมายเลข กำหนดการมอบหมาย การขอข้อมูลเพิ่ม การอนุมัติ และการปิดงาน ให้ AI ช่วยสรุปและจัดหมวดหมู่ ส่วนการแก้ข้อมูลธุรกิจอย่างเป็นทางการต้องเป็นไปตามสิทธิ์ที่กำหนด
- ข้อมูลและเงื่อนไข
- รายงานและประวัติการจัดการ ประเภทงาน ผู้รับผิดชอบ และกติกาส่งต่อระดับสูง พร้อมส่วนเชื่อมต่อแจ้งเตือนและระบบธุรกิจที่ได้รับอนุญาต
- สิ่งส่งมอบ
- สถานะและผู้รับผิดชอบงาน จุดยืนยันโดยคน บันทึกส่งต่องาน และเกณฑ์รับมอบโครงการทดลอง
- เวลาจากรับเรื่องถึงปิดงาน
- อัตรางานส่งกลับเพื่อแก้ไข
- สัดส่วนงานค้างเกินกำหนด
ให้แอปทำงานร่วมกันบนข้อมูลธุรกิจชุดเดียว
แอปที่ฝ่ายธุรกิจสร้างจะแลกเปลี่ยนข้อมูลกับระบบหลักโดยไม่ใช้ความหมายต่างกันได้อย่างไร
ให้แอปทำงานร่วมกันบนข้อมูลธุรกิจชุดเดียว
ระบุแหล่งข้อมูลหลักของลูกค้า สินค้า หรือคำสั่งซื้อ แล้วกำหนดหมายเลข ฟิลด์ และสถานะให้ตรงกัน เชื่อมผ่านช่องทางที่มี พร้อมออกแบบการจัดการคำขอซ้ำ การลองใหม่ และการตรวจสถานะให้ตรงกัน
- ข้อมูลและเงื่อนไข
- รายการระบบและส่วนเชื่อมต่อ นิยามข้อมูล ตัวตน สิทธิ์ และผู้รับผิดชอบธุรกิจ พร้อมการตรวจความสามารถและข้อจำกัดของส่วนเชื่อมต่อ
- สิ่งส่งมอบ
- ผังข้อมูลและส่วนเชื่อมต่อ แผนเชื่อมระบบ ข้อกำหนดสิทธิ์ และแนวทางจัดการข้อผิดพลาดกับการลองใหม่
- อัตรางานสำเร็จตลอดกระบวนการ
- สัดส่วนข้อมูลที่ไม่ตรงกัน
- อัตราการทำรายการซ้ำ
ทำให้แอปที่ทีมใช้มีผู้ดูแลและตรวจสอบได้
จากแอปทดลองที่ใช้ได้ ต้องเตรียมอะไรให้ทีมพึ่งพาได้ระยะยาว
ทำให้แอปที่ทีมใช้มีผู้ดูแลและตรวจสอบได้
สำรวจการใช้และผู้ใช้ แล้วกำหนดการทดสอบ สิทธิ์ รุ่น และการตรวจการทำงานตามผลกระทบ ระบุวิธีรับมือปัญหา ตรวจต้นทุน และเลิกใช้ เพื่อให้ทีมทำงานต่อได้เมื่อแอปขัดข้อง
- ข้อมูลและเงื่อนไข
- รายการแอป บันทึกการทำงาน รุ่นและค่าใช้จ่าย ขอบเขตข้อมูล พร้อมผู้ดูแลด้านธุรกิจและเทคนิค
- สิ่งส่งมอบ
- ทะเบียนแอป แนวทางดูแลและเปิดใช้รุ่นใหม่ ตัวชี้วัดการทำงาน และแผนกู้คืนกับเลิกใช้
- เวลากู้คืนจากเหตุขัดข้อง
- ต้นทุนรวมต่องานที่สำเร็จ
- สัดส่วนแอปที่มีผู้ดูแลและบันทึกรุ่นชัดเจน
นี่คือแนวทางการใช้งาน ไม่ใช่กรณีลูกค้าที่ส่งมอบแล้ว ต้องตรวจผลลัพธ์ AI ตามการใช้งาน และคงสิทธิ์กับจุดยืนยันโดยคนสำหรับการชำระเงิน สต็อก ตารางงาน หรือบันทึกธุรกิจอย่างเป็นทางการ
เริ่มต้นอย่างไร
เลือกปัญหาจริงหนึ่งเรื่อง และการปรับปรุงที่ตรวจผลได้
นำกระบวนการปัจจุบัน เครื่องมือที่ใช้อยู่ หรือปัญหาการส่งมอบที่เกิดซ้ำมาพูดคุย ตกลงผลลัพธ์ ข้อมูล และผู้รับผิดชอบก่อนกำหนดโครงการทดลอง
เข้าใจปัญหา
ระบุว่าใครติดขัดในขั้นตอนไหน ปัจจุบันจัดการอย่างไร และผลลัพธ์ใดสำคัญ
กำหนดขอบเขตทดลอง
เลือกข้อมูล ระบบเดิม และจุดตัดสินใจโดยคน พร้อมตกลงเกณฑ์รับมอบ ต้นทุน และสิทธิ์
ร่วมสร้างและตรวจผล
เตรียมต้นแบบหรือแอปกับการเชื่อมต่อในขอบเขตที่ตกลง ตรวจผลลัพธ์ ความล้มเหลว และผลกระทบต่อฟังก์ชันเดิมด้วยงานตัวแทน
ส่งมอบและดูแลต่อ
ยืนยันผู้ดูแลด้านธุรกิจและเทคนิค ส่งมอบแนวทางใช้ รุ่น การทำงาน และการกู้คืน แล้วปรับตามผลใช้จริง
สิ่งส่งมอบตามขอบเขตโครงการ
- ความต้องการและผังกระบวนการ
- ต้นแบบหรือแอปตามขอบเขต
- ข้อกำหนดข้อมูลและส่วนเชื่อมต่อ
- บันทึกทดสอบและรับมอบ
- คู่มือใช้และดูแล
- ข้อมูลฐานและการประเมินการปรับปรุง
ตกลงขอบเขต สภาพแวดล้อมใช้งาน และการสนับสนุนเป็นรายโครงการ พิจารณาคุณภาพ ต้นทุน และการดูแลหลังทดลองก่อนขยายการใช้งาน
รู้จัก Actelos Deltaข้อมูลและตัวชี้วัด
มีข้อมูลฐานก่อนสรุปว่าดีขึ้น
เปรียบเทียบงานประเภทและความซับซ้อนใกล้เคียงกันด้วยเกณฑ์คุณภาพเดียวกัน รวมเวลารอ งานแก้ซ้ำ และแรงงานคน พร้อมแยกเป้าหมายออกจากผลที่เกิดขึ้นจริง
ความเร็วและคุณภาพการส่งมอบ
เชื่อมบันทึกความต้องการ การส่งโค้ด การตรวจ การเปิดใช้งาน และข้อบกพร่อง กำหนดจุดเริ่มจบและช่วงติดตาม แยกประเภทงานและเวลาลงมือทำออกจากเวลารอ
ดูว่าส่งมอบได้ราบรื่นขึ้นโดยยังรักษาคุณภาพหรือไม่
เวลาจากตกลงความต้องการถึงเปิดใช้งาน · อัตราแก้ซ้ำ · อัตราข้อบกพร่องหลังเปิดใช้งาน
ประสิทธิภาพกระบวนการและการทำงานร่วมกัน
บันทึกเวลารับเรื่อง มอบหมาย อนุมัติ และปิดงาน รวมถึงการกรอกซ้ำ งานส่งกลับ และการตรวจโดยคน วัดทั้งกระบวนการ ไม่ใช่เฉพาะขั้นที่ AI สร้างผลลัพธ์
ดูว่างานซ้ำ การรอ และความสูญเสียระหว่างส่งต่องานลดลงหรือไม่
เวลาจบกระบวนการ · ชั่วโมงกรอกข้อมูลซ้ำ · อัตรางานส่งกลับ
ความน่าเชื่อถือและทรัพยากรที่ใช้
นับความสำเร็จตามเกณฑ์รับมอบงาน เก็บข้อมูลความล้มเหลว การลองใหม่ การแก้โดยคน และปัญหาสภาพแวดล้อม ระบุช่วงเวลาและขอบเขตต้นทุนเครื่องมือ ระบบ และการดูแล
เข้าใจความน่าเชื่อถือ ต้นทุน และความรับผิดชอบในการดูแล
อัตรางานสำเร็จ · เวลากู้คืน · ต้นทุนรวมต่องานที่สำเร็จ
ผู้เชี่ยวชาญ
ความเชี่ยวชาญที่เชื่อมวิศวกรรมกับธุรกิจ
Xiaofeng Zhang
พาร์ตเนอร์หลัก หัวหน้าด้านเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรม AI
Xiaofeng Zhang เชี่ยวชาญสถาปัตยกรรมและวิศวกรรมระบบ AI โดยพิจารณาการออกแบบแอป การติดตั้ง ประสิทธิภาพ และต้นทุนร่วมกัน สามารถจัดทีมตามความต้องการด้านเทคนิคและธุรกิจของแต่ละโครงการ
รู้จัก Xiaofengเชื่อมขีดความสามารถสู่การส่งมอบ
Actelos Delta · กำหนดทิศทาง
ทำให้ปัญหาธุรกิจ ขีดความสามารถที่ควรสร้าง และหลักฐานรับมอบชัดเจน พร้อมวางโครงการทดลองและการนำไปใช้ ส่วน AI-Native Engineering สนับสนุนวิธีการด้านพัฒนา แอป และการเชื่อมต่อ
รู้จัก DeltaActelos Forge · สร้างและส่งมอบ
เปลี่ยนความต้องการที่ชัดเจนเป็นแอป กระบวนการ การเชื่อมระบบ หรือ Agent ที่กำหนดขอบเขต พร้อมสิ่งจำเป็นสำหรับทดสอบ ใช้งาน และส่งต่อให้ทีมดูแล
รู้จัก ForgeAI Model Access · เข้าถึงโมเดล
เปรียบเทียบความสามารถของโมเดลตามงาน แล้วตรวจความพร้อมและเงื่อนไขเชิงพาณิชย์ที่ใช้ได้ แอปยังต้องมีการเชื่อมข้อมูล ตรวจคุณภาพ และแผนดูแล
รู้จักบริการเข้าถึงโมเดลงานส่วนไหนควรเริ่มปรับปรุงด้วย AI ก่อน
นำปัญหาจริง เครื่องมือที่ใช้ และผลลัพธ์ที่ต้องการมาพูดคุย เพื่อพิจารณาว่าควรปรับการพัฒนา ร่วมสร้างแอป หรือเชื่อมข้อมูลกับงานก่อน
กำหนดทิศทางผ่าน Actelos Delta และให้ Forge รับงานวิศวกรรมตามความต้องการของโครงการ
ดูแนวทางการทำงาน