ต้นทุนเอไอ ค่าใช้จ่ายในการนำ AI ไปใช้งานในบริษัทคือเท่าไร? - AI ในธุรกิจ #93

ต้นทุนเอไอ พวกเขาพึ่งพาอะไร?

ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI ไปใช้มีความหลากหลายและขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เพื่อทำความเข้าใจว่าองค์ประกอบใดมีผลกระทบมากที่สุดต่อราคาสุดท้าย เราได้เตรียมรายการที่สำคัญที่สุด:

• ขอบเขตการดำเนินงาน - องค์กรที่จัดสรรรายได้อย่างน้อย 20% ก่อนหักดอกเบี้ยและภาษี (EBIT) ให้กับการนำ AI มาใช้ ถือเป็นผู้นำในการใช้ AI จากรายงานการสำรวจ AI ของ McKinsey Global Survey พวกเขามักจะลงทุนในเทคโนโลยีเหล่านี้มากขึ้น ดังนั้นการมีส่วนร่วมของ AI ในระดับสูงต่อผลกำไรของบริษัทจึงสามารถเพิ่มต้นทุนการดำเนินงานได้
• การเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญ – ความต้องการตำแหน่งเฉพาะทาง เช่น วิศวกรข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อต้นทุนในการใช้งาน AI ความพร้อมใช้งานและต้นทุนของผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ในตลาดงานเป็นปัจจัยสำคัญต่อต้นทุนของ AI สำหรับบริษัท
• ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่อนุญาต - ตัวเลือกระหว่างโซลูชัน AI แบบกำหนดเองและซอฟต์แวร์ที่มีจำหน่ายทั่วไปจะส่งผลต่อต้นทุน โซลูชันแบบกำหนดเองอาจมีราคาตั้งแต่ 6,000 ดอลลาร์ถึงมากกว่า 300,000 ดอลลาร์ ในขณะที่ซอฟต์แวร์ทั่วไปมีราคาสูงถึง 40,000 ดอลลาร์ต่อปี
• การนำ AI มาใช้ทั้งในด้านกว้างและเชิงลึก บริษัทที่ใช้ AI ในหลายแผนกอาจมีต้นทุนที่สูงกว่าบริษัทที่จำกัดตัวเองให้ใช้แอปพลิเคชันเดียว
• แผนการลงทุนในอนาคต บริษัทที่วางแผนจะเพิ่มการลงทุนด้าน AI ในปีต่อๆ ไป จะต้องคาดการณ์ถึงค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นสำหรับการนำไปใช้และการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ อย่างไรก็ตาม การลงทุนนี้อาจจำเป็นต่อการเติบโตของบริษัท มากถึงสองในสามของผู้ตอบแบบสำรวจ McKinsey Global Survey เกี่ยวกับ AI คาดหวังว่าการลงทุนด้าน AI จะเพิ่มขึ้นในอีกสามปีข้างหน้า

รายการนี้เน้นย้ำว่าต้นทุน AI มีความซับซ้อนและต้องมีการวิเคราะห์เป็นรายบุคคล ตัวอย่างเช่น บริษัทที่เลือกใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องพิจารณาทั้งต้นทุนในการซื้อซอฟต์แวร์และการจ้างผู้เชี่ยวชาญที่สามารถดำเนินการได้

การฝึกอบรมโมเดลต้นทุน AI

ต้นทุนที่พบบ่อยที่สุดประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ซึ่งขัดขวางผู้คนจากการลงทุนคือต้นทุนในการฝึกอบรมโมเดล AI นี่เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ทั้งความเชี่ยวชาญและทรัพยากรทางการเงิน อย่างไรก็ตาม เหนือสิ่งอื่นใดในการฝึกโมเดล AI คุณต้องรวบรวมข้อมูลให้เพียงพอและทำการวิเคราะห์ข้อมูล

แล้วการฝึกโมเดลจะสมเหตุสมผลเมื่อใด? เมื่อบริษัทสามารถคาดหวังการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญหรือผลกำไรที่เพิ่มขึ้นผ่านการใช้ AI เท่านั้น ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมโมเดลถือเป็นแง่มุมหนึ่งที่ประเมินได้ยากมาก ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน การใช้งานของรุ่น และข้อกำหนดของบริษัท

ตัวอย่างสามารถใช้ระบบ AI เพื่อปรับแต่งข้อเสนอของร้านค้าออนไลน์ให้เป็นแบบส่วนตัว โดยที่โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างแม่นยำจะช่วยเพิ่มยอดขายได้อย่างมากด้วยการจับคู่ผลิตภัณฑ์ให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย ในกรณีเช่นนี้ ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมโมเดลคือการลงทุนที่สร้างผลประโยชน์ที่จับต้องได้

การใช้งาน AI อีกประการหนึ่งที่ต้องมีการฝึกอบรมแบบจำลองคือการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโลจิสติกส์ โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสมจะช่วยลดต้นทุนการขนส่ง ซึ่งเมื่อเวลาผ่านไปจะนำไปสู่ความสามารถในการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นและเวลาในการจัดส่งที่ดีขึ้น

แผนการกำหนดราคา

การสมัครสมาชิกเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีขั้นสูงโดยไม่จำเป็นต้องลงทุนล่วงหน้าจำนวนมาก นี่คือตัวอย่างค่าสมัครสมาชิกบางส่วน:

• แชทบอท AI – มักใช้เพื่อทำให้งานบริการลูกค้าบางส่วนเป็นแบบอัตโนมัติ ควรพิจารณาโซลูชันต่างๆ เช่น Drift (ราคารายเดือนตั้งแต่ 400 ถึง 1,500 เหรียญสหรัฐ) TARS (99 ถึง 499 เหรียญต่อเดือน) หรือ Intercom Fin (จาก 39 ถึง 139 เหรียญต่อเดือน)
• ระบบวิเคราะห์เนื้อหา AI สำหรับ SEO – มีราคาประมาณ $150 ต่อเดือน เช่น Contadu (จาก $79 ถึง $297 ต่อเดือน)
• ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI – ราคาของเครื่องมือยอดนิยม Github Copilot ซึ่งอิงตามรุ่น GPT-4 ซึ่งเป็นรากฐานของ ChatGPT Plus เวอร์ชันที่ต้องชำระเงิน เริ่มต้นที่ 10/40 zl ต่อเดือน
• ChatGPT Plus หรือ Perplexity – มีค่าใช้จ่ายประมาณ 20 เหรียญสหรัฐต่อเดือนต่อผู้ใช้ ตัวเลือกฟรีคือ Google Bard หรือ Microsoft Bing/Copilot

ก่อนที่จะตัดสินใจใช้เครื่องมือ AI ผู้ประกอบการควรวิเคราะห์ความต้องการและความสามารถของตนอย่างรอบคอบ ตัวอย่างเช่น บริษัทที่ปรึกษาอาจเลือกสมัครสมาชิกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าให้กับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ต้นทุน AI ของการใช้ API ยอดนิยม

Application Programming Interface หรือ API AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถรวมฟังก์ชัน AI เข้ากับระบบ แอปพลิเคชัน และบริการที่มีอยู่ได้ ค่าใช้จ่ายในการใช้งาน API ยอดนิยมมักจะคำนวณตามจำนวนโทเค็นที่ใช้และโมเดลที่เลือก

ค่าธรรมเนียมสำหรับโมเดลยอดนิยมใน OpenAI API:

• GPT-4 Turbo มีราคา 0.01 USD ต่อโทเค็น 1,000 สำหรับอินพุต และ 0.03 USD ต่อโทเค็น 1,000 สำหรับเอาต์พุต
• GPT-3.5 Turbo – ราคาของรุ่นก่อนหน้าซึ่งเพียงพอสำหรับการใช้งานทางธุรกิจส่วนใหญ่ อยู่ที่ประมาณ 0.0005 USD ต่อโทเค็น 1K สำหรับอินพุต และ 0.0015 USD ต่อโทเค็น 1K สำหรับเอาต์พุต

ที่มา: ดาวอังคาร (https://leaderboard.withmartian.com/)

ธุรกิจยังสามารถใช้โมเดลการเข้าถึงแบบเปิด เช่น mixtral-8x7b หรือ llama2-70b ต้นทุนการดำเนินงานต่ำกว่ามาก ในขณะที่ API ให้บริการโดย:

• deepinfra (https://deepinfra.com/),
• ลูกคิด (https://abacus.ai/llmapi) และ
• ความฉงนสนเท่ห์ (https://www.perplexity.ai/)

แต่จะใช้ API เพื่อนำ AI ไปใช้ในธุรกิจของคุณได้อย่างไร? ตัวอย่างที่ดีคือการผสานรวม API เพื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ในร้านค้าออนไลน์ ซึ่งสามารถเร่งกระบวนการเพิ่มรายการใหม่และปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่นำเสนอได้ หรือสร้างเครื่องมือที่สามารถสร้างการตอบกลับอีเมลลูกค้าแบบเฉพาะตัวได้โดยอัตโนมัติ

ต้องการดูแลรักษาทีม AI หรือทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ AI ภายนอกหรือไม่

ใครควรจัดการการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในบริษัทของคุณ? หากคุณไม่มีทีมผู้เชี่ยวชาญหรือผู้สนใจ ซึ่งก็คือนักพัฒนาที่เป็นพลเมือง คุณจะต้องเผชิญกับการตัดสินใจระหว่างการรักษาทีม AI ภายในไว้กับการทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก การตัดสินใจครั้งนี้สามารถส่งผลกระทบชี้ขาดต่อต้นทุนและประสิทธิผลของโครงการ AI

การรักษาทีม AI เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีราคาแพงและมีประสบการณ์ รวมถึงโปรแกรมเมอร์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ AI ภายนอกอาจมีค่าใช้จ่ายถูกกว่าและให้สิทธิ์ในการเข้าถึงทักษะเฉพาะทาง อย่างไรก็ตาม อาจทำให้โซลูชันของเรามีราคาแพงขึ้นอย่างมากในการบำรุงรักษาในภายหลัง เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงทุกครั้งจะต้องติดต่อผู้เชี่ยวชาญเพื่อขอความช่วยเหลือ

ทางเลือกระหว่างทีมภายในและผู้เชี่ยวชาญภายนอกควรขับเคลื่อนไม่เพียงแต่จากต้นทุนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ของบริษัทด้วย ตัวอย่างเช่น บริษัทขนาดเล็กอาจเลือกที่จะทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญภายนอกเพื่อนำโซลูชัน AI ไปใช้งานอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องสร้างทีมภายใน แล้วใช้พนักงานที่มีความเชี่ยวชาญน้อยกว่าคนหนึ่งมาสนับสนุนในภายหลัง

ไม่ใช่แค่เงินเท่านั้น – ต้นทุน AI ด้านสิ่งแวดล้อม

ต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมของ AI เป็นปัญหาที่ไม่สามารถมองข้ามได้ในกลยุทธ์ระยะยาวของบริษัท โชคดีที่ผู้นำธุรกิจส่วนใหญ่ที่ตอบแบบสำรวจทั่วโลกของ McKinsey เกี่ยวกับ AI ตระหนักถึงความเสี่ยงมากมายที่เกี่ยวข้องกับ generative AI รวมถึง:

• ความเสี่ยงทางสังคม
• ความเสี่ยงด้านมนุษยธรรม และ
• ภัยคุกคามต่อการพัฒนาที่ยั่งยืน ซึ่งอาจบ่งบอกถึงต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้องกับ AI

องค์กรควรคิดถึงวิธีจัดการความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้องกับ AI เมื่อนำไปใช้ ตัวอย่างเช่น บริษัทที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ควรพิจารณาถึงผลกระทบของการดำเนินงานที่มีต่อการใช้พลังงาน และมองหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพ

โดยสรุป ต้นทุนของ AI ในบริษัทขึ้นอยู่กับตัวแปรหลายอย่าง เช่น ขอบเขตของการนำไปปฏิบัติ การเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญ และแผนการพัฒนา บริษัทที่ลงทุนอย่างมากใน AI อาจมีต้นทุนที่สูงขึ้น แต่ยังได้รับผลประโยชน์ที่มากขึ้นอีกด้วย

การตัดสินใจใช้ AI ควรนำหน้าด้วยการวิเคราะห์อย่างละเอียดและปรับให้เหมาะกับความต้องการส่วนบุคคลขององค์กร ในบริบทของตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา AI สามารถเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาความสามารถในการแข่งขันและการเติบโตของบริษัท

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?
74. จะใช้ ChatGTP เพื่อการวิจัยตลาดได้อย่างไร
75. จะขยายขอบเขตการเข้าถึงของแคมเปญการตลาด AI ของคุณได้อย่างไร
76. "เราทุกคนคือนักพัฒนา" นักพัฒนาพลเมืองสามารถช่วยบริษัทของคุณได้อย่างไร?
77. AI ในการขนส่งและโลจิสติกส์
78. AI แก้ Pain Point ทางธุรกิจอะไรบ้าง?
79. ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อ
80. AI ในด้านธนาคารและการเงิน ลาย มอนโซ และแกร็บ
81. AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
82. AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร
83. การปฏิวัติของ AI ในโซเชียลมีเดีย
84. AI ในอีคอมเมิร์ซ ภาพรวมของผู้นำระดับโลก
85. เครื่องมือสร้างภาพ AI 4 อันดับแรก
86. เครื่องมือ AI 5 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
87. กลยุทธ์ AI ในบริษัทของคุณ - จะสร้างได้อย่างไร
88. หลักสูตร AI ที่ดีที่สุด – 6 คำแนะนำที่ยอดเยี่ยม
89. การเพิ่มประสิทธิภาพการฟังโซเชียลมีเดียด้วยเครื่องมือ AI
90. IoT + AI หรือวิธีลดต้นทุนด้านพลังงานในบริษัท
91. AI ในโลจิสติกส์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด
92. GPT Store – ภาพรวมของ GPT ที่น่าสนใจที่สุดสำหรับธุรกิจ
93. LLM, GPT, RAG... คำย่อของ AI หมายถึงอะไร
94. หุ่นยนต์ AI – อนาคตหรือปัจจุบันของธุรกิจ?
95. ค่าใช้จ่ายในการนำ AI ไปใช้งานในบริษัทคือเท่าไร?