พันธกิจ
นำข้อมูลและ AI เข้าสู่การดำเนินงานอย่างใช้ได้จริง
ช่วยให้ธุรกิจและสถานศึกษานำข้อมูลและ AI มาใช้ในงานประจำวัน โดยวัดผลได้ ดูแลระบบเองได้หลังการส่งมอบ และไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง
ดิจิทัล · ข้อมูล · AI · การศึกษา
เปลี่ยนข้อมูลและ AI ให้เป็นผลลัพธ์การดำเนินงานที่วัดผลได้
MindKite Labs ทำงานร่วมกับธุรกิจและสถานศึกษาในเวียดนามและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เพื่อจัดระบบกระบวนการ วางรากฐานข้อมูล และนำ AI มาใช้ในงานประจำวัน พร้อม KPI ที่ชัดเจนในทุกขั้นตอน
- แต่ละแผนกมีตัวเลขไม่ตรงกัน การประชุมเสียเวลาครึ่งหนึ่งไปกับการกระทบยอดตัวเลข
- การอนุมัติค่าใช้จ่าย คำสั่งซื้อ และการลา กระจัดกระจายอยู่ในหลายกลุ่มแชต
- รายงานสิ้นวันต้องรวบรวมด้วยมือจาก Excel ระบบ POS และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ
- เคยลองใช้เครื่องมือ AI แต่ยังไม่รู้ว่าควรใช้กับงานไหนและจะวัดผลอย่างไร
เกี่ยวกับเรา
ช่วยให้ธุรกิจและสถานศึกษาทะยานขึ้นด้วยข้อมูลและ AI
MindKite Labs ให้คำปรึกษาและพัฒนาโซลูชันด้านการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล ข้อมูล และ AI ประยุกต์ สำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม รวมถึงองค์กรการศึกษาในเวียดนามและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เราทำงานโดยตรงกับผู้ที่ดูแลงานจริง เริ่มจากโจทย์จริง และวัดผลด้วยตัวเลข
ความหมายของชื่อ
- Mindวิธีคิด
- ทุกการเปลี่ยนแปลงเริ่มจากวิธีคิดและวิธีทำงานของคน เทคโนโลยีจะสร้างคุณค่าได้ก็ต่อเมื่อรับใช้วิธีคิดที่ถูกต้องและคนที่ใช่
- Kiteว่าว
- ว่าวลอยสูงได้เพราะมีลมและมีเชือกที่ยึดไว้อย่างมั่นคง ข้อมูลและ AI คือสายลม กระบวนการที่ชัดเจนคือเชือก หากไม่มีเชือก ว่าวก็บินขึ้นไม่ได้
- Labsห้องทดลอง
- เริ่มเล็ก วัดผล แล้วจึงขยาย ทุกโซลูชันได้รับการพิสูจน์กับข้อมูลจริงก่อนนำไปใช้ทั้งองค์กร
วิสัยทัศน์
ทุกการตัดสินใจสำคัญมีข้อมูลรองรับ
เป็นพันธมิตรด้านการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลที่ไว้วางใจได้ของธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม และองค์กรการศึกษาในเวียดนามและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ที่ซึ่งผู้คนเป็นอิสระจากงานซ้ำซากเพื่อมุ่งสร้างคุณค่า
บริการ
ห้าความสามารถ หนึ่งเป้าหมาย: องค์กรที่ทำงานได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
01
การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล
วางโรดแมปตามความพร้อมจริง เลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงบประมาณ และใช้ระบบที่มีอยู่ให้คุ้มค่าที่สุด
ตัวอย่างโจทย์: ย้ายการอนุมัติค่าใช้จ่ายจากกลุ่มแชตมาไว้ในขั้นตอนอนุมัติเดียวที่มีประวัติและกำหนดเวลา
- ประเมินระดับความพร้อมด้านดิจิทัล
- โรดแมป 6–18 เดือนแบบเป็นระยะ
- แปลงแบบฟอร์ม การอนุมัติ และเอกสารเป็นดิจิทัล
- คำแนะนำการเลือกซอฟต์แวร์อย่างเป็นกลาง
02
ข้อมูลและ BI
กำหนดนิยามตัวชี้วัดให้ตรงกัน รวมข้อมูลจากหลายแหล่งไว้ที่เดียว และสร้างแดชบอร์ดที่ผู้บริหารใช้จริงทุกเช้า
ตัวอย่างโจทย์: รายงานยอดขายและสินค้าคงคลังสิ้นวันที่อัปเดตอัตโนมัติ แทนการรวบรวมด้วยมือจนถึงค่ำ
- พจนานุกรม KPI
- คลังข้อมูลและ pipeline อัตโนมัติ
- แดชบอร์ดผู้บริหาร การขาย และการดำเนินงาน
- การกำกับคุณภาพข้อมูลและสิทธิ์การเข้าถึง
03
AI ประยุกต์
เลือกงานที่เหมาะกับ AI มีคนตรวจทาน และวัดอัตราความผิดพลาดได้ ไม่ใช้ AI เพียงเพื่อให้มี AI
ตัวอย่างโจทย์: ผู้ช่วยตอบคำถามพนักงานใหม่เรื่องนโยบายและขั้นตอนภายใน พร้อมอ้างอิงเอกสารต้นฉบับ
- คัดกรองและจัดลำดับ use case ของ AI
- ผู้ช่วยความรู้ภายในองค์กร
- ดึงข้อมูลจากเอกสารและจัดหมวดหมู่ความคิดเห็น
- พยากรณ์ความต้องการและสินค้าคงคลัง
04
กระบวนการดำเนินงาน
เขียนกระบวนการให้ชัดก่อนทำระบบอัตโนมัติ ใครทำ ทำเมื่อไร และวัดด้วยอะไร เพื่อให้ระบบไม่ต้องพึ่งพาคนเพียงไม่กี่คน
ตัวอย่างโจทย์: จัดมาตรฐานกระบวนการตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงจัดส่ง และกำหนด KPI เวลาดำเนินการของแต่ละขั้น
- แผนผังกระบวนการปัจจุบันและเป้าหมาย
- SOP และเมทริกซ์ความรับผิดชอบ RACI
- ชุด KPI การดำเนินงานรายแผนก
- ระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ทำซ้ำ
05
การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลในการศึกษา
ทำงานร่วมกับโรงเรียน ศูนย์ฝึกอบรม และทีมพัฒนาบุคลากรในองค์กร เพื่อแปลงงานวิชาการเป็นดิจิทัล ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการเรียน และนำ AI มาใช้ในการสอนอย่างมีการควบคุม
ตัวอย่างโจทย์: ติดตามการเข้าเรียนและผลการเรียนบนแดชบอร์ดเดียว และแจ้งเตือนผู้เรียนที่เสี่ยงจะออกกลางคันตั้งแต่เนิ่น ๆ เพื่อให้ครูช่วยเหลือได้ทัน
- ระบบรับสมัคร งานทะเบียน และค่าเล่าเรียนแบบดิจิทัล
- แดชบอร์ดการเข้าเรียนและผลการเรียน
- ผู้ช่วย AI สำหรับเตรียมการสอนและตรวจงาน โดยมีครูตรวจทาน
- อบรมทักษะดิจิทัลและ AI ให้บุคลากร
กระบวนการทำงาน
เจ็ดขั้นตอน หนึ่งวงจรต่อเนื่อง จบด้วยการวัดผล ไม่ใช่แค่การส่งมอบ
ทุกขั้นตอนมีผลลัพธ์ที่ชัดเจนให้คุณอนุมัติก่อนไปขั้นถัดไป
ขั้นที่ 01
แนวคิด — สำรวจและกำหนดโจทย์
สัมภาษณ์ผู้ที่ทำงานจริง สังเกตกระบวนการจริง และทบทวนข้อมูลที่มีอยู่ เป้าหมายคือหาคอขวดที่แท้จริง ไม่ใช่รายการความต้องการ
- ผลลัพธ์
- แผนที่ปัญหาและรายการโอกาสที่จัดลำดับตามผลกระทบและความพยายาม
- ระยะเวลาโดยประมาณ
- 1–2 สัปดาห์
ขั้นที่ 02
ออกแบบ — กระบวนการเป้าหมายและโซลูชัน
ออกแบบกระบวนการเป้าหมาย โมเดลข้อมูล และต้นแบบหน้าจอ ผู้ใช้งานจริงได้ดูและให้ความเห็นตั้งแต่ร่างแรก
- ผลลัพธ์
- แผนผังกระบวนการ to-be โมเดลข้อมูล และ mockup เครื่องมือ
- ระยะเวลาโดยประมาณ
- 1–2 สัปดาห์
ขั้นที่ 03
ประเมิน — สรุปขอบเขต ค่าใช้จ่าย และ KPI
ผู้บริหารและตัวแทนผู้ใช้ร่วมกันพิจารณาการออกแบบ และวัดค่าฐาน (baseline) ไว้เปรียบเทียบหลังการใช้งานจริง
- ผลลัพธ์
- ขอบเขตที่สรุปแล้ว KPI ฐาน การประเมินความเสี่ยง และการตัดสินใจ go/no-go
- ระยะเวลาโดยประมาณ
- 3–5 วันทำการ
ขั้นที่ 04
พัฒนา — สร้างเป็นรอบสั้น
ทำงานเป็นรอบละสองสัปดาห์ และสาธิตกับข้อมูลจริงเมื่อจบแต่ละรอบ การเปลี่ยนแปลงถูกบันทึกและจัดลำดับใหม่อย่างโปร่งใส
- ผลลัพธ์
- แดชบอร์ด โฟลว์อัตโนมัติ โมเดล AI และ SOP ที่อัปเดต
- ระยะเวลาโดยประมาณ
- 2–8 สัปดาห์
ขั้นที่ 05
ทดสอบ — ใช้งานคู่ขนานกับวิธีเดิม
กระทบยอดตัวเลขระหว่างระบบใหม่กับวิธีทำงานปัจจุบัน ตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงและกรณียกเว้นก่อนเปลี่ยนระบบ
- ผลลัพธ์
- เอกสารรับรองผลการทดสอบ (UAT) และรายการปัญหาที่แก้ไขแล้ว
- ระยะเวลาโดยประมาณ
- 1–2 สัปดาห์
ขั้นที่ 06
ใช้งานจริง — ทยอยเปลี่ยนทีละกลุ่ม
อบรมตามบทบาท ทยอยเปลี่ยนทีละแผนก และดูแลใกล้ชิดในสัปดาห์แรก ทุกระบบมีผู้รับผิดชอบภายในองค์กร
- ผลลัพธ์
- ระบบที่ใช้งานจริง คู่มือการใช้งาน และผู้รับผิดชอบที่ผ่านการอบรม
- ระยะเวลาโดยประมาณ
- 1–2 สัปดาห์
ขั้นที่ 07
ประเมินผลซ้ำ — วัดผลและเริ่มวงจรถัดไป
หลัง 30, 60 และ 90 วัน วัด KPI อีกครั้งเทียบกับค่าฐาน ปัญหาใหม่ที่เกิดขึ้นจะเป็นข้อมูลตั้งต้นของขั้นแนวคิดในวงจรปรับปรุงถัดไป
- ผลลัพธ์
- รายงานผลเทียบกับค่าฐาน และ backlog การปรับปรุงสำหรับวงจรถัดไป
- จุดวัดผล
- 30 / 60 / 90 วัน — กลับไปขั้นที่ 01
ขั้นที่ 07 วนกลับไปขั้นที่ 01: การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลคือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่โครงการครั้งเดียว
รูปแบบความร่วมมือ
เริ่มเล็ก แล้วขยายเมื่อเห็นผลลัพธ์
เริ่มต้น
ประเมินด่วน
2 สัปดาห์
ประเมินกระบวนการและข้อมูลปัจจุบัน พร้อมระบุสามโอกาสที่ควรทำก่อนและประมาณการความพยายาม
นิยมที่สุด
โครงการตามขอบเขต
2–4 เดือน
ครบทั้งเจ็ดขั้นตอนสำหรับโจทย์เฉพาะหนึ่งเรื่อง พร้อมประเมินผลซ้ำหลังใช้งาน 30, 60 และ 90 วัน
ระยะยาว
ร่วมงานรายเดือน
ตั้งแต่ 3 เดือน
ทำหน้าที่เหมือนทีมข้อมูลและการดำเนินงานภายนอก และจัดลำดับงานใหม่ทุกเดือน
เสนอราคาตามขอบเขตงานหลังการพูดคุยครั้งแรก
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่องค์กรมักถามก่อนเริ่มต้น
ธุรกิจขนาดเล็กจำเป็นต้องใช้ AI ทันทีหรือไม่
โดยทั่วไปยังไม่จำเป็น ข้อมูลที่ชัดเจนและกระบวนการที่เขียนไว้ให้ผลเร็วกว่า AI จะได้ผลเต็มที่เมื่อรากฐานทั้งสองนี้พร้อมแล้ว
ต้องซื้อซอฟต์แวร์ใหม่หรือไม่
ไม่จำเป็น เราเน้นใช้เครื่องมือที่องค์กรมีอยู่แล้ว เช่น Google Workspace, Microsoft 365, Excel หรือซอฟต์แวร์บัญชี และจะแนะนำเครื่องมือใหม่เมื่อมีเหตุผลชัดเจนเท่านั้น
ข้อมูลขององค์กรได้รับการปกป้องอย่างไร
เราลงนามข้อตกลงรักษาความลับก่อนเข้าถึงข้อมูล ให้สิทธิ์เข้าถึงเท่าที่จำเป็น ไม่นำข้อมูลของลูกค้าไปฝึกโมเดลภายนอก และปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้อง
หลังส่งมอบ ใครจะเป็นผู้ดูแลระบบ
ทุกระบบมีผู้รับผิดชอบภายในที่ผ่านการอบรม พร้อมคู่มือการใช้งาน และสามารถเลือกแบบร่วมงานรายเดือนหากต้องการการสนับสนุนต่อเนื่อง
ติดต่อ
คุยกัน 30 นาทีเกี่ยวกับโจทย์ของคุณ
เล่าสั้น ๆ เกี่ยวกับองค์กรของคุณและสิ่งที่อยากปรับปรุง เราจะตอบกลับภายในหนึ่งวันทำการ
ส่งอีเมลถึงเรา
support@mindkitelabs.com