แบบสอบถามวุฒิภาวะด้าน AI สำหรับองค์กรภาคการผลิต

คำแนะนำ: แบบสอบถามนี้ประกอบด้วย 5 มิติหลักในการประเมินวุฒิภาวะด้าน AI สำหรับองค์กรภาคการผลิต กรุณาเลือกระดับที่สะท้อนสถานการณ์ขององค์กรของท่านมากที่สุด

ข้อมูลผู้ตอบแบบสอบถาม

ชื่อ-นามสกุล

อีเมล

เพศ

ชาย

หญิง

ประเภทของงาน

ผู้บริหารระดับสูง

ฝ่ายผลิต/โรงงาน

ฝ่ายควบคุมคุณภาพ (QC/QA)

ฝ่ายวิศวกรรม/R&D

ฝ่ายซ่อมบำรุง

ฝ่ายโลจิสติกส์/Supply Chain

ฝ่าย IT/Digital

ฝ่ายการเงิน/บัญชี

ฝ่ายทรัพยากรบุคคล

ฝ่ายขาย/การตลาด

อื่นๆ

ระดับการศึกษา

มัธยมศึกษาหรือต่ำกว่า

ปวช./ปวส.

ปริญญาตรี

ปริญญาโท

ปริญญาเอก

AI Adoption

1. ท่านคุ้นเคยกับเทคโนโลยี AI และ Software/Platform ของ AI มากน้อยแค่ไหน?

คุ้นเคยมาก – ศึกษาและทดลองใช้ AI อย่างจริงจัง

ค่อนข้างคุ้นเคย – เข้าใจพื้นฐานและกรณีการใช้งานบางส่วน

ปานกลาง – ได้ยินเกี่ยวกับ AI แต่ไม่ค่อยรู้อะไรเกี่ยวกับมันมากนัก

ไม่คุ้นเคย – ไม่แน่ใจว่า AI คืออะไรหรือทำงานอย่างไร

ไม่คุ้นเคยเลย - ไม่เคยได้ยินและรู้จักกับ AI มาก่อน

2. ท่านรู้สึกอย่างไรกับการนำเทคโนโลยี AI ใหม่ ๆ มาใช้?

ตื่นเต้น – อยากลองใช้ทันทีที่มีเทคโนโลยีเหล่านี้

เปิด – ยินดีที่จะนำไปใช้หากเห็นคุณค่า

เป็นกลาง – อาจจะนำไปใช้หากคนอื่นกำลังทำอยู่

ลังเล – ชอบที่จะใช้วิธีการแบบเดิมมากกว่า

ต้านทาน – หลีกเลี่ยง AI เว้นแต่จำเป็นจริงๆ

3. ท่านเคยลองใช้เครื่องมือหรือแพลตฟอร์ม AI บ้างไหม?

ใช่ - ทดลองใช้เครื่องมือ AI ใหม่ๆ อยู่บ่อยๆ

ใช่ - ลองใช้เครื่องมือบางอย่างตามคำแนะนำ

นานๆ ครั้ง เฉพาะเมื่อจำเป็นสำหรับงานเฉพาะ

ไม่ - ยังไม่เคยใช้เครื่องมือ AI ใดๆ เลย

4. ท่านเคยใช้งาน AI ตัวใดมาก่อนบ้าง (เลือกได้มากกว่า 1 ข้อ)?

ChatGPT

Gemini

CoPilot

LaMDA

DeepMind

Claude

Midjourney

DALL-E 2

GitHub Copilot

Tabnine

Mutable AI

Replit Ghostwriter

อื่นๆ

5. ท่านมีวิธีการเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น AI อย่างไร?

ค้นคว้าเชิงรุก เข้าร่วมเวิร์กช็อป และทดลองด้วยตัวเอง

อาศัยคำแนะนำและการสนับสนุนจากผู้อื่น

รอจนกว่าเทคโนโลยีนั้นจะได้รับการพิสูจน์และนำไปใช้อย่างแพร่หลาย

หลีกเลี่ยงการเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เว้นแต่จำเป็น

6. ท่านคิดว่าอะไรเป็นปัจจัยกระตุ้นให้ท่านนำเทคโนโลยี AI มาใช้มากที่สุด?

มีแรงบันดาลใจส่วนตัวเนื่องจากชอบทดลองใช้นวัตกรรมและหาโอกาสใหม่ ๆ

จะนำ AI มาใช้หากมีหลักฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI

จะใช้เมื่อมีแรงกดดันจากเพื่อนฝูงหรือการเห็นคนอื่นนำ AI มาใช้จะมีอิทธิพลต่อฉัน

จะนำAI มาใช้เฉพาะเมื่อจำเป็นหรือได้รับคำสั่ง

7. ท่านรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับความเสี่ยงหรือข้อกังวลด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI?

ท่านตระหนักถึงข้อกังวลเหล่านี้ แต่กำลังดำเนินการอย่างจริงจังเพื่อบรรเทาปัญหา

ท่านระมัดระวังเกี่ยวกับข้อกังวลเหล่านี้ แต่ก็ยังเปิดรับการนำไปใช้

ท่านค่อนข้างสงสัยและต้องการหลีกเลี่ยง AI เว้นแต่จะได้รับการพิสูจน์ว่าปลอดภัย

ข้อกังวลเหล่านี้ทำให้ท่านหลีกเลี่ยง AI โดยสิ้นเชิง

8. ท่านคิดว่า เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อท่านในระดับใด?

ไม่เสี่ยงและเป็นการเพิ่มศักยภาพของท่าน

ไม่เสี่ยง

เสี่ยงแต่ปรับตัวได้

เสี่ยงถูกแทนที่

ไม่ได้รับผลกระทบ

มิติที่ 1: กลยุทธ์และความเป็นผู้นำด้าน AI

การกำหนดทิศทางและการบริหารจัดการเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในองค์กร

1.1 องค์กรของท่านมีวิสัยทัศน์และกลยุทธ์ด้าน AI ที่ชัดเจนหรือไม่

☐ Level 1: No AI Awareness / ไม่มีการตระหนักรู้เกี่ยวกับ AI

The organization has not considered AI or recognized its strategic importance. There is no discussion about AI's potential role in business operations or competitive advantage. / องค์กรยังไม่ได้พิจารณาหรือตระหนักถึงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของ AI ไม่มีการหารือเกี่ยวกับบทบาทที่เป็นไปได้ของ AI ในการดำเนินธุรกิจหรือความได้เปรียบทางการแข่งขัน

☐ Level 2: Executive Awareness / การตระหนักรู้ในระดับผู้บริหาร

AI is discussed at the executive level as a topic of interest, but the organization lacks a concrete plan or roadmap. Conversations remain exploratory without commitment to specific initiatives. / มีการพูดคุยเกี่ยวกับ AI ในระดับผู้บริหารเป็นหัวข้อที่น่าสนใจ แต่องค์กรยังขาดแผนหรือแนวทางที่ชัดเจน การสนทนายังคงอยู่ในระดับสำรวจโดยไม่มีความมุ่งมั่นต่อโครงการเฉพาะ

☐ Level 3: Initial Planning / การวางแผนเบื้องต้น

A preliminary AI strategy has been drafted, but implementation remains limited or non-existent. The strategy exists primarily on paper without serious execution or resource allocation. / มีการร่างกลยุทธ์ AI เบื้องต้นแล้ว แต่การนำไปปฏิบัติยังมีจำกัดหรือยังไม่มี กลยุทธ์ยังคงอยู่บนกระดาษเป็นหลักโดยไม่มีการดำเนินการหรือการจัดสรรทรัพยากรอย่างจริงจัง

☐ Level 4: Partial Implementation / การดำเนินการบางส่วน

The organization has developed a clear AI strategy that is being actively implemented in specific departments or business units. Execution is underway but not yet enterprise-wide. / องค์กรได้พัฒนากลยุทธ์ AI ที่ชัดเจนและกำลังนำไปใช้อย่างจริงจังในแผนกหรือหน่วยงานเฉพาะ การดำเนินการกำลังอยู่ในระหว่างดำเนินการแต่ยังไม่ครอบคลุมทั้งองค์กร

☐ Level 5: Integrated & Evolving Strategy / กลยุทธ์ที่บูรณาการและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

A comprehensive AI strategy is fully integrated with the organization's overall business strategy, implemented across the enterprise, and regularly reviewed and updated based on business outcomes and technological advancements. / กลยุทธ์ AI ที่ครอบคลุมได้รับการบูรณาการอย่างเต็มที่กับกลยุทธ์ธุรกิจโดยรวมขององค์กร นำไปใช้ทั่วทั้งองค์กร และมีการทบทวนและปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอตามผลลัพธ์ทางธุรกิจและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

1.2 ผู้บริหารระดับสูงมีความเข้าใจและสนับสนุนการนำ AI มาใช้ในระดับใด

☐ Level 1: No Executive Support / ไม่มีการสนับสนุนจากผู้บริหาร

Senior executives do not recognize the importance of AI and show no interest in exploring its potential for the organization. AI is not on the executive agenda. / ผู้บริหารระดับสูงไม่เห็นความสำคัญของ AI และไม่แสดงความสนใจในการสำรวจศักยภาพสำหรับองค์กร AI ไม่อยู่ในวาระการประชุมผู้บริหาร

☐ Level 2: Basic Awareness / ความรู้พื้นฐาน

Executives have basic knowledge about AI and understand general concepts, but remain hesitant to invest due to uncertainty about ROI or implementation risks. / ผู้บริหารมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI และเข้าใจแนวคิดทั่วไป แต่ยังลังเลในการลงทุนเนื่องจากความไม่แน่นอนเกี่ยวกับผลตอบแทนหรือความเสี่ยงในการนำไปใช้

☐ Level 3: Moderate Support / การสนับสนุนระดับปานกลาง

Executives provide moderate support and have allocated limited budget for experimentation and proof-of-concept projects. Support exists but remains cautious. / ผู้บริหารให้การสนับสนุนในระดับปานกลางและจัดสรรงบประมาณจำกัดสำหรับการทดลองและโครงการพิสูจน์แนวคิด การสนับสนุนมีอยู่แต่ยังระมัดระวัง

☐ Level 4: Strong Commitment / ความมุ่งมั่นที่แข็งแกร่ง

Executives demonstrate deep understanding and serious commitment to AI adoption, with sufficient resource allocation including budget, personnel, and infrastructure investments. / ผู้บริหารแสดงความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและความมุ่งมั่นอย่างจริงจังต่อการนำ AI มาใช้ พร้อมการจัดสรรทรัพยากรที่เพียงพอรวมถึงงบประมาณ บุคลากร และการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน

☐ Level 5: Executive Leadership & Dedicated Role / ผู้บริหารเป็นผู้นำและมีตำแหน่งเฉพาะทาง

Executives actively champion AI transformation and have established a Chief AI Officer or equivalent C-level position to drive AI strategy. AI is a core executive priority with visible leadership commitment. / ผู้บริหารเป็นผู้นำในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงด้าน AI และได้จัดตั้งตำแหน่ง Chief AI Officer หรือตำแหน่งระดับ C-level ที่เทียบเท่าเพื่อขับเคลื่อนกลยุทธ์ AI โดย AI เป็นลำดับความสำคัญหลักของผู้บริหารพร้อมความมุ่งมั่นที่มองเห็นได้ชัดเจน

1.3 องค์กรมีการจัดสรรงบประมาณสำหรับการพัฒนาและนำ AI ไปใช้อย่างไร

☐ Level 1: No AI Budget / ไม่มีงบประมาณสำหรับ AI

The organization has not allocated any budget specifically for AI initiatives. Any AI-related exploration would require ad-hoc funding requests with no guaranteed approval. / องค์กรไม่ได้จัดสรรงบประมาณโดยเฉพาะสำหรับโครงการ AI การสำรวจที่เกี่ยวข้องกับ AI จำเป็นต้องขอทุนแบบกรณีพิเศษโดยไม่มีการรับประกันการอนุมัติ

☐ Level 2: Minimal Exploration Budget / งบประมาณเล็กน้อยสำหรับการศึกษา

A small budget exists for initial AI research, attending conferences, or basic tool exploration. Funding is limited and typically covers only educational activities without implementation. / มีงบประมาณเล็กน้อยสำหรับการวิจัย AI เบื้องต้น การเข้าร่วมงานประชุม หรือการสำรวจเครื่องมือพื้นฐาน งบประมาณมีจำกัดและมักครอบคลุมเฉพาะกิจกรรมด้านการศึกษาโดยไม่มีการนำไปใช้

☐ Level 3: Pilot Project Budget / งบประมาณสำหรับโครงการนำร่อง

Dedicated budget is available for pilot AI projects on a case-by-case basis. Funding allows for proof-of-concept development but requires business case justification for each initiative. / มีงบประมาณเฉพาะสำหรับโครงการนำร่อง AI แบบกรณีต่อกรณี งบประมาณเพียงพอสำหรับการพัฒนาต้นแบบ แต่ต้องมีเหตุผลทางธุรกิจสำหรับแต่ละโครงการ

☐ Level 4: Regular AI Development Budget / งบประมาณสม่ำเสมอสำหรับการพัฒนา AI

A consistent annual budget is allocated for AI development and implementation. The budget covers infrastructure, tools, training, and multiple concurrent projects with clear allocation criteria. / มีงบประมาณประจำปีที่สม่ำเสมอสำหรับการพัฒนาและนำ AI ไปใช้ งบประมาณครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ การฝึกอบรม และหลายโครงการพร้อมกันพร้อมเกณฑ์การจัดสรรที่ชัดเจน

☐ Level 5: Strategic AI Investment / AI เป็นส่วนสำคัญของงบลงทุน

AI represents a significant, protected portion of the IT and innovation budget with multi-year funding commitments. Budget allocation is reviewed and adjusted regularly based on strategic priorities and ROI. / AI คิดเป็นสัดส่วนที่สำคัญและได้รับการคุ้มครองของงบประมาณ IT และนวัตกรรม พร้อมการสนับสนุนทุนหลายปี การจัดสรรงบประมาณได้รับการทบทวนและปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอตามลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์และผลตอบแทนจากการลงทุน

1.4 องค์กรมีการวัดผลและติดตามความสำเร็จของโครงการ AI อย่างไร

☐ Level 1: No Success Measurement / ไม่มีการวัดผลความสำเร็จ

There is no formal or informal process to measure the success or impact of AI initiatives. Projects lack defined success criteria and outcomes are not tracked. / ไม่มีกระบวนการอย่างเป็นทางการหรือไม่เป็นทางการในการวัดความสำเร็จหรือผลกระทบของโครงการ AI โครงการขาดเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจนและไม่มีการติดตามผลลัพธ์

☐ Level 2: Informal Tracking / การติดตามแบบไม่เป็นทางการ

Success is monitored informally through anecdotal evidence and qualitative observations. Metrics exist but are not consistently applied or documented. / ความสำเร็จถูกติดตามแบบไม่เป็นทางการผ่านหลักฐานเชิงเล่าเรื่องและการสังเกตเชิงคุณภาพ มีตัวชี้วัดแต่ไม่ได้นำมาใช้หรือบันทึกอย่างสม่ำเสมอ

☐ Level 3: Basic KPIs Defined / มีการกำหนด KPI เบื้องต้น

Basic Key Performance Indicators (KPIs) are defined for AI projects. Success metrics are documented but measurement processes are still developing and not fully standardized. / มีการกำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จหลัก (KPIs) เบื้องต้นสำหรับโครงการ AI ตัวชี้วัดถูกบันทึกไว้แต่กระบวนการวัดผลยังอยู่ในระหว่างการพัฒนาและยังไม่ได้มาตรฐานเต็มที่

☐ Level 4: Regular Executive Reporting / รายงานผู้บริหารเป็นประจำ

A clear measurement system is in place with standardized metrics and KPIs. Regular reports are provided to executive leadership showing AI project performance and business impact. / มีระบบการวัดผลที่ชัดเจนพร้อมตัวชี้วัดและ KPIs ที่เป็นมาตรฐาน มีการจัดทำรายงานเป็นประจำให้กับผู้บริหารระดับสูงแสดงประสิทธิภาพของโครงการ AI และผลกระทบทางธุรกิจ

☐ Level 5: Real-time Dashboards & Adaptive Strategy / Dashboard แบบ Real-time

Real-time monitoring dashboards provide continuous visibility into AI project performance. Data-driven insights actively inform strategic adjustments and resource allocation decisions. / แดชบอร์ดติดตามแบบเรียลไทม์ให้ความมองเห็นอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับประสิทธิภาพโครงการ AI ข้อมูลเชิงลึกขับเคลื่อนโดยข้อมูลช่วยในการปรับกลยุทธ์และการตัดสินใจจัดสรรทรัพยากรอย่างแข็งขัน

มิติที่ 2: การจัดการข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน

ความพร้อมด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน AI

2.1 องค์กรมีการเก็บรวบรวมข้อมูลจากกระบวนการผลิตและการดำเนินงานอย่างไร

☐ Level 1: Paper-based / ระบบเอกสารกระดาษ

Data collection is not systematic and relies primarily on paper documents. Information is difficult to access, aggregate, or analyze for decision-making purposes. / การเก็บข้อมูลไม่เป็นระบบและอาศัยเอกสารกระดาษเป็นหลัก ข้อมูลยากต่อการเข้าถึง รวบรวม หรือวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจ

☐ Level 2: Fragmented Digital / ดิจิทัลแบบกระจัดกระจาย

Some digital data collection exists but is scattered across different systems without standardization. Data formats and storage methods vary across departments. / มีการเก็บข้อมูลดิจิทัลบ้างแต่กระจายอยู่ในระบบต่างๆ โดยไม่มีมาตรฐาน รูปแบบข้อมูลและวิธีการจัดเก็บแตกต่างกันในแต่ละแผนก

☐ Level 3: Partial Systematic Collection / เก็บข้อมูลบางส่วนอย่างเป็นระบบ

Systematic data collection systems are implemented in some parts of production and operations. Key processes are digitized but coverage is not comprehensive. / มีระบบเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบในบางส่วนของการผลิตและการดำเนินงาน กระบวนการหลักถูกดิจิทัลแล้วแต่ความครอบคลุมยังไม่ครบถ้วน

☐ Level 4: Comprehensive Standardized / ครอบคลุมและมีมาตรฐาน

Standardized data collection systems cover all production processes and core operations. Data is consistently formatted and stored, enabling analysis across the organization. / ระบบเก็บข้อมูลที่เป็นมาตรฐานครอบคลุมทุกกระบวนการผลิตและการดำเนินงานหลัก ข้อมูลมีรูปแบบและการจัดเก็บที่สอดคล้องกัน ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้ามองค์กรได้

☐ Level 5: Real-time End-to-End / Real-time ทั้ง Supply Chain

Real-time data collection systems capture information from every point in production and across the entire supply chain. Integrated sensors and IoT devices enable continuous monitoring. / ระบบเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์บันทึกข้อมูลจากทุกจุดในการผลิตและตลอดห่วงโซ่อุปทาน เซ็นเซอร์และอุปกรณ์ IoT ที่เชื่อมโยงกันทำให้สามารถติดตามอย่างต่อเนื่อง

2.2 คุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่องค์กรมีอยู่เป็นอย่างไร

☐ Level 1: Poor Data Quality / ข้อมูลคุณภาพต่ำ

Data is incomplete with numerous errors and inconsistencies. Missing values, duplicates, and inaccuracies are common, making the data unreliable for analysis. / ข้อมูลไม่สมบูรณ์พร้อมข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องมากมาย ค่าที่หายไป ข้อมูลซ้ำซ้อน และความไม่ถูกต้องเป็นเรื่องปกติ ทำให้ข้อมูลไม่น่าเชื่อถือสำหรับการวิเคราะห์

☐ Level 2: Acceptable with Gaps / พอใช้แต่มีช่องว่าง

Data has acceptable accuracy for basic reporting but significant gaps and missing information limit its usefulness. Manual verification is often required. / ข้อมูลมีความถูกต้องพอสำหรับการรายงานพื้นฐาน แต่ช่องว่างและข้อมูลที่หายไปอย่างมีนัยสำคัญจำกัดประโยชน์ของมัน มักต้องมีการตรวจสอบด้วยตนเอง

☐ Level 3: Good with Cleanup Needed / ดีแต่ต้องทำความสะอาด

Data quality is good in some areas but requires regular cleaning and preprocessing before use. Inconsistencies exist between different data sources. / คุณภาพข้อมูลดีในบางพื้นที่แต่ต้องมีการทำความสะอาดและประมวลผลล่วงหน้าอย่างสม่ำเสมอก่อนใช้งาน มีความไม่สอดคล้องระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ

☐ Level 4: High Quality with Regular Validation / คุณภาพสูงพร้อมการตรวจสอบ

Data is of high quality with regular validation and cleansing processes in place. Data quality metrics are monitored and issues are addressed systematically. / ข้อมูลมีคุณภาพสูงพร้อมกระบวนการตรวจสอบและทำความสะอาดอย่างสม่ำเสมอ ตัวชี้วัดคุณภาพข้อมูลได้รับการติดตามและปัญหาได้รับการจัดการอย่างเป็นระบบ

☐ Level 5: Excellent with Automated Governance / เยี่ยมพร้อมระบบอัตโนมัติ

Data quality is excellent with automated validation systems and comprehensive data governance frameworks. Quality issues are prevented proactively through systematic controls. / คุณภาพข้อมูลยอดเยี่ยมพร้อมระบบตรวจสอบอัตโนมัติและกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่ครอบคลุม ปัญหาคุณภาพได้รับการป้องกันเชิงรุกผ่านการควบคุมที่เป็นระบบ

2.3 องค์กรมีโครงสร้างพื้นฐานทาง IT ที่รองรับการใช้งาน AI หรือไม่

☐ Level 1: Outdated Infrastructure / โครงสร้างพื้นฐานล้าสมัย

IT infrastructure is outdated and insufficient for modern computing needs. Legacy systems and limited computing power make AI implementation impractical. / โครงสร้างพื้นฐาน IT ล้าสมัยและไม่เพียงพอสำหรับความต้องการการประมวลผลสมัยใหม่ ระบบเก่าและพลังประมวลผลจำกัดทำให้การนำ AI ไปใช้ไม่สามารถทำได้จริง

☐ Level 2: Basic IT Infrastructure / โครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน

Basic IT infrastructure exists but cannot support large-scale data processing or complex AI workloads. Computing resources are limited to standard business applications. / มีโครงสร้างพื้นฐาน IT พื้นฐานแต่ไม่สามารถรองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรืองาน AI ที่ซับซ้อน ทรัพยากรการประมวลผลจำกัดอยู่เฉพาะแอปพลิเคชันธุรกิจมาตรฐาน

☐ Level 3: AI Experimentation Ready / พร้อมทดลอง AI

Servers and network infrastructure can support AI experimentation and pilot projects. Basic computational resources are available for testing AI models at small scale. / เซิร์ฟเวอร์และโครงสร้างเครือข่ายสามารถรองรับการทดลอง AI และโครงการนำร่อง ทรัพยากรการประมวลผลพื้นฐานพร้อมสำหรับการทดสอบโมเดล AI ในขนาดเล็ก

☐ Level 4: AI-Ready Infrastructure / โครงสร้างพื้นฐานพร้อม AI

Appropriate infrastructure including cloud platforms and GPU resources for AI development and deployment. Scalable computing power supports production AI workloads. / โครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมรวมถึงแพลตฟอร์มคลาวด์และทรัพยากร GPU สำหรับการพัฒนาและนำ AI ไปใช้ พลังการประมวลผลที่ขยายได้รองรับงาน AI ในระดับการใช้งานจริง

☐ Level 5: Advanced AI Infrastructure / โครงสร้างพื้นฐาน AI ขั้นสูง

Advanced infrastructure including edge computing, cloud platforms, and GPU clusters supports real-time AI applications. High-performance computing enables cutting-edge AI capabilities. / โครงสร้างพื้นฐานขั้นสูงรวมถึงเอดจ์คอมพิวติ้ง แพลตฟอร์มคลาวด์ และคลัสเตอร์ GPU รองรับแอปพลิเคชัน AI แบบเรียลไทม์ การประมวลผลประสิทธิภาพสูงเปิดใช้งานความสามารถ AI ที่ล้ำสมัย

2.4 องค์กรมีระบบการจัดการและเข้าถึงข้อมูล (Data Management) อย่างไร

☐ Level 1: No Data Management / ไม่มีระบบจัดการข้อมูล

There is no data management system in place. Data is scattered across different locations with no centralized access or organization. / ไม่มีระบบจัดการข้อมูล ข้อมูลกระจัดกระจายในที่ต่างๆ โดยไม่มีการเข้าถึงหรือการจัดระเบียบแบบรวมศูนย์

☐ Level 2: Basic Databases / ฐานข้อมูลพื้นฐาน

Databases exist but lack clear management standards or governance. Data access is ad-hoc without consistent policies or procedures. / มีฐานข้อมูลแต่ขาดมาตรฐานการจัดการหรือการกำกับดูแลที่ชัดเจน การเข้าถึงข้อมูลเป็นแบบกรณีพิเศษโดยไม่มีนโยบายหรือขั้นตอนที่สอดคล้องกัน

☐ Level 3: Structured Database with Access Control / ฐานข้อมูลมีโครงสร้าง

Structured database systems with basic access controls are implemented. Data is organized but integration between different databases may be limited. / มีระบบฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างพร้อมการควบคุมการเข้าถึงเบื้องต้น ข้อมูลได้รับการจัดระเบียบแต่การเชื่อมโยงระหว่างฐานข้อมูลต่างๆ อาจมีจำกัด

☐ Level 4: Data Lake/Warehouse / Data Lake หรือ Warehouse

Data lake or data warehouse infrastructure provides centralized data management. Integrated data from multiple sources enables comprehensive analysis. / โครงสร้างพื้นฐาน Data Lake หรือ Data Warehouse ให้การจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ ข้อมูลที่รวมจากหลายแหล่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์อย่างครอบคลุม

☐ Level 5: Modern Data Platform / Data Platform ทันสมัย

Modern data platform with data catalog, lineage tracking, and API access. Self-service data discovery and automated metadata management enable efficient data utilization. / แพลตฟอร์มข้อมูลสมัยใหม่พร้อม Data Catalog การติดตามสายเลือด และการเข้าถึงผ่าน API การค้นพบข้อมูลแบบบริการตนเองและการจัดการข้อมูลเมตาอัตโนมัติช่วยให้ใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2.5 องค์กรมีนโยบายและมาตรการด้านความปลอดภัยของข้อมูลหรือไม่

☐ Level 1: No Security Measures / ไม่มีมาตรการความปลอดภัย

No data security policies or measures are in place. Data protection is informal and inconsistent, leaving the organization vulnerable to breaches and data loss. / ไม่มีนโยบายหรือมาตรการความปลอดภัยข้อมูล การปกป้องข้อมูลเป็นแบบไม่เป็นทางการและไม่สม่ำเสมอ ทำให้องค์กรเสี่ยงต่อการละเมิดและการสูญเสียข้อมูล

☐ Level 2: Basic Protection / การป้องกันเบื้องต้น

Basic security measures such as password protection are implemented. Security practices are minimal and not comprehensive across all data assets. / มีมาตรการรักษาความปลอดภัยเบื้องต้นเช่นการป้องกันด้วยรหัสผ่าน แนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยมีน้อยและไม่ครอบคลุมทรัพย์สินข้อมูลทั้งหมด

☐ Level 3: Security Policies with Access Control / นโยบายความปลอดภัย

Formal data security policies exist with defined access rights and permissions. Role-based access controls limit data exposure but may not cover all scenarios. / มีนโยบายความปลอดภัยข้อมูลอย่างเป็นทางการพร้อมสิทธิ์และการอนุญาตการเข้าถึงที่กำหนดไว้ การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทจำกัดการเปิดเผยข้อมูล แต่อาจไม่ครอบคลุมทุกสถานการณ์

☐ Level 4: Comprehensive Security / ความปลอดภัยครอบคลุม

Comprehensive security systems including encryption and regular backups protect data assets. Multiple layers of security controls reduce risk of breaches. / ระบบรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุมรวมถึงการเข้ารหัสและการสำรองข้อมูลเป็นประจำปกป้องทรัพย์สินข้อมูล ชั้นการควบคุมความปลอดภัยหลายชั้นลดความเสี่ยงของการละเมิด

☐ Level 5: Certified Enterprise Security / ความปลอดภัยระดับองค์กร

Enterprise-grade security with certifications (ISO 27001, PDPA compliance) and continuous security monitoring. Proactive threat detection and incident response capabilities are in place. / ความปลอดภัยระดับองค์กรพร้อมการรับรอง (ISO 27001 ความสอดคล้อง PDPA) และการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง มีความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามเชิงรุกและการตอบสนองต่อเหตุการณ์

มิติที่ 3: การนำเทคโนโลยีไปใช้และการบูรณาการ

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในกระบวนการทำงานและการบูรณาการกับระบบที่มีอยู่

3.1 องค์กรมีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในกระบวนการผลิตหรือไม่

☐ Level 1: No AI Usage / ไม่มีการใช้ AI

AI technology is not used anywhere in production or operational processes. The organization relies entirely on traditional methods and manual operations. / ไม่มีการใช้เทคโนโลยี AI ในกระบวนการผลิตหรือการดำเนินงานใดๆ องค์กรพึ่งพาวิธีการแบบดั้งเดิมและการดำเนินการด้วยตนเองทั้งหมด

☐ Level 2: Planning Stage / ระยะวางแผน

The organization is studying AI applications and planning potential implementations. Research and vendor evaluations are underway but no deployment has occurred. / องค์กรกำลังศึกษาการประยุกต์ใช้ AI และวางแผนการนำไปใช้ที่เป็นไปได้ การวิจัยและการประเมินผู้ขายดำเนินอยู่แต่ยังไม่มีการปรับใช้

☐ Level 3: Pilot Projects / โครงการนำร่อง

AI is being tested in limited pilot projects in specific areas. Proof-of-concept implementations provide learning opportunities but are not yet at production scale. / AI กำลังถูกทดสอบในโครงการนำร่องที่จำกัดในพื้นที่เฉพาะ การนำไปใช้แบบพิสูจน์แนวคิดให้โอกาสในการเรียนรู้แต่ยังไม่อยู่ในระดับการผลิต

☐ Level 4: Multi-Process Implementation / ใช้ในหลายกระบวนการ

AI is actively used across multiple production processes with demonstrated positive results. Implementations are delivering measurable business value and operational improvements. / AI ถูกใช้งานอย่างแข็งขันในหลายกระบวนการผลิตพร้อมผลลัพธ์เชิงบวกที่แสดงให้เห็น การนำไปใช้กำลังส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจที่วัดได้และการปรับปรุงการดำเนินงาน

☐ Level 5: Core Production Component / ส่วนสำคัญของการผลิต

AI is a critical component of production processes with continuous optimization and improvement. Advanced AI capabilities drive competitive advantage and operational excellence. / AI เป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการผลิตพร้อมการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ความสามารถ AI ขั้นสูงขับเคลื่อนความได้เปรียบทางการแข่งขันและความเป็นเลิศในการดำเนินงาน

3.2 AI ที่นำมาใช้สามารถบูรณาการกับระบบที่มีอยู่เดิมได้หรือไม่

☐ Level 1: No AI Implementation / ยังไม่มี AI

No AI systems have been implemented yet, so integration is not applicable. The organization is still at the planning or exploration stage. / ยังไม่มีระบบ AI ที่ได้รับการนำไปใช้ ดังนั้นการบูรณาการจึงไม่เกี่ยวข้อง องค์กรยังอยู่ในขั้นตอนการวางแผนหรือการสำรวจ

☐ Level 2: Standalone AI Systems / AI แยกอิสระ

AI operates separately from core systems requiring manual data entry and transfer. Results must be manually integrated back into existing workflows and systems. / AI ทำงานแยกจากระบบหลักต้องการการป้อนและถ่ายโอนข้อมูลด้วยตนเอง ผลลัพธ์ต้องถูกรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์และระบบที่มีอยู่ด้วยตนเอง

☐ Level 3: Partial Integration / บูรณาการบางส่วน

Some integration exists but manual coordination is still required. Data flows between AI and existing systems are partially automated but not seamless. / มีการบูรณาการบางส่วนแต่ยังต้องมีการประสานงานด้วยตนเอง การไหลของข้อมูลระหว่าง AI และระบบที่มีอยู่เป็นอัตโนมัติบางส่วนแต่ไม่ราบรื่น

☐ Level 4: Good Integration / บูรณาการที่ดี

AI systems are well integrated with automated data retrieval and result delivery. APIs and integration layers enable smooth information exchange between AI and core systems. / ระบบ AI มีการบูรณาการที่ดีพร้อมการดึงข้อมูลและการส่งมอบผลลัพธ์อัตโนมัติ APIs และชั้นการบูรณาการช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง AI และระบบหลักราบรื่น

☐ Level 5: Seamless Integration / บูรณาการไร้รอยต่อ

Full seamless integration with AI working harmoniously with ERP, MES, IoT, and other enterprise systems. Real-time data exchange and unified workflows create a cohesive technology ecosystem. / การบูรณาการแบบไร้รอยต่ออย่างสมบูรณ์โดย AI ทำงานอย่างกลมกลืนกับ ERP, MES, IoT และระบบองค์กรอื่นๆ การแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบเรียลไทม์และเวิร์กโฟลว์ที่รวมกันสร้างระบบนิเวศเทคโนโลยีที่เป็นหนึ่งเดียว

3.3 องค์กรใช้ AI ในด้านใดบ้าง (เลือกตามระดับที่เหมาะสม)

☐ Level 1: No AI Applications / ไม่มีการใช้ AI

No AI applications are used in any business area. All processes rely on traditional methods without AI-powered capabilities. / ไม่มีการใช้แอปพลิเคชัน AI ในพื้นที่ธุรกิจใดๆ กระบวนการทั้งหมดพึ่งพาวิธีการแบบดั้งเดิมโดยไม่มีความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI

☐ Level 2: Basic Ready-made Tools / เครื่องมือสำเร็จรูปพื้นฐาน

Basic off-the-shelf AI tools like simple chatbots or basic RPA (Robotic Process Automation) are used for limited tasks. Applications are simple and require minimal customization. / ใช้เครื่องมือ AI สำเร็จรูปพื้นฐานเช่นแชทบอทง่ายๆ หรือ RPA (Robotic Process Automation) พื้นฐานสำหรับงานที่จำกัด แอปพลิเคชันเป็นแบบง่ายและต้องการการปรับแต่งน้อยที่สุด

☐ Level 3: Analytics & Basic Prediction / วิเคราะห์และคาดการณ์เบื้องต้น

AI is used for data analytics and basic forecasting. Applications include trend analysis, demand prediction, and basic pattern recognition to support decision-making. / AI ถูกใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการพยากรณ์เบื้องต้น แอปพลิเคชันรวมถึงการวิเคราะห์แนวโน้ม การคาดการณ์ความต้องการ และการรับรู้รูปแบบพื้นฐานเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ

☐ Level 4: Multiple Operational AI / AI หลายด้าน

AI is used across multiple operational areas including quality control, predictive maintenance, and process optimization. Advanced applications deliver significant operational benefits. / AI ถูกใช้ในหลายพื้นที่การดำเนินงานรวมถึงการควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ แอปพลิเคชันขั้นสูงส่งมอบผลประโยชน์ในการดำเนินงานที่สำคัญ

☐ Level 5: Comprehensive Advanced AI / AI ขั้นสูงครอบคลุม

Comprehensive use of advanced AI including computer vision, NLP, robotics, and autonomous systems. Cutting-edge AI technologies are integrated throughout the value chain. / การใช้ AI ขั้นสูงอย่างครอบคลุมรวมถึงวิชั่นคอมพิวเตอร์ NLP หุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติ เทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยถูกบูรณาการตลอดห่วงโซ่คุณค่า

3.4 องค์กรมีการพัฒนา AI Model เองหรือใช้บริการจากภายนอก

☐ Level 1: No AI Usage / ไม่มีการใช้ AI

No AI models are used, so development approach is not applicable. The organization has not begun using AI technology in any capacity. / ไม่มีโมเดล AI ที่ใช้ ดังนั้นแนวทางการพัฒนาจึงไม่เกี่ยวข้อง องค์กรยังไม่เริ่มใช้เทคโนโลยี AI ในทุกความสามารถ

☐ Level 2: External Services Only / บริการภายนอกเท่านั้น

Only off-the-shelf AI services from external providers are used. The organization has no internal AI development capability and relies entirely on vendor solutions. / ใช้เฉพาะบริการ AI สำเร็จรูปจากผู้ให้บริการภายนอก องค์กรไม่มีความสามารถในการพัฒนา AI ภายในและพึ่งพาโซลูชันจากผู้ขายทั้งหมด

☐ Level 3: Model Customization / ปรับแต่งโมเดล

Pre-built models are customized and fine-tuned for organizational needs. Basic capability exists to adapt existing models but not to build from scratch. / โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าถูกปรับแต่งและปรับให้เหมาะกับความต้องการขององค์กร มีความสามารถพื้นฐานในการปรับโมเดลที่มีอยู่แต่ไม่สามารถสร้างจากศูนย์

☐ Level 4: Internal Development Team / ทีมพัฒนาภายใน

Internal team develops custom AI models for select projects. Mix of internal development and external services based on project requirements and complexity. / ทีมภายในพัฒนาโมเดล AI ที่กำหนดเองสำหรับโครงการที่เลือก ผสมผสานระหว่างการพัฒนาภายในและบริการภายนอกตามความต้องการและความซับซ้อนของโครงการ

☐ Level 5: Strong AI/Data Science Team / ทีม AI แข็งแกร่ง

Robust internal AI/Data Science team primarily develops custom models tailored to organizational needs. Advanced capabilities enable cutting-edge AI development and innovation. / ทีม AI/Data Science ภายในที่แข็งแกร่งพัฒนาโมเดลที่กำหนดเองเป็นหลักที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการขององค์กร ความสามารถขั้นสูงช่วยให้การพัฒนาและนวัตกรรม AI ที่ล้ำสมัย

3.5 องค์กรมีการติดตามและปรับปรุง AI Model อย่างไร

☐ Level 1: No AI Usage / ไม่มีการใช้ AI

No AI models are deployed, so monitoring and improvement processes are not applicable. The organization has not yet implemented AI systems. / ไม่มีโมเดล AI ที่ปรับใช้ ดังนั้นกระบวนการติดตามและปรับปรุงจึงไม่เกี่ยวข้อง องค์กรยังไม่ได้นำระบบ AI ไปใช้

☐ Level 2: No Monitoring / ไม่มีการติดตาม

Models are deployed but not monitored or updated after installation. Performance degradation over time goes undetected and unaddressed. / โมเดลถูกปรับใช้แต่ไม่มีการติดตามหรืออัปเดตหลังการติดตั้ง การลดลงของประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไปไม่ถูกตรวจพบและไม่ได้รับการแก้ไข

☐ Level 3: Periodic Review / ตรวจสอบเป็นครั้งคราว

Models are reviewed periodically on an ad-hoc basis. Updates occur reactively when problems are noticed rather than through systematic monitoring. / โมเดลได้รับการทบทวนเป็นครั้งคราวแบบกรณีพิเศษ การอัปเดตเกิดขึ้นเชิงรับเมื่อสังเกตเห็นปัญหามากกว่าผ่านการติดตามอย่างเป็นระบบ

☐ Level 4: Regular Performance Tracking / ติดตามประสิทธิภาพเป็นประจำ

Model performance is regularly monitored with scheduled updates and improvements. Systematic processes ensure models remain effective and accurate over time. / ประสิทธิภาพของโมเดลถูกติดตามอย่างสม่ำเสมอพร้อมการอัปเดตและการปรับปรุงตามกำหนดการ กระบวนการที่เป็นระบบทำให้มั่นใจว่าโมเดลยังคงมีประสิทธิภาพและแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

☐ Level 5: Automated MLOps / MLOps อัตโนมัติ

MLOps system automatically monitors, retrains, and deploys models. Continuous integration and deployment pipelines ensure optimal model performance with minimal manual intervention. / ระบบ MLOps ติดตาม ฝึกอบรมใหม่ และปรับใช้โมเดลโดยอัตโนมัติ ไปป์ไลน์การรวมและการปรับใช้อย่างต่อเนื่องทำให้มั่นใจว่าประสิทธิภาพของโมเดลดีที่สุดด้วยการแทรกแซงด้วยตนเองน้อยที่สุด

มิติที่ 4: บุคลากรและทักษะ

ความพร้อมด้านบุคลากรและทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับ AI

4.1 บุคลากรในองค์กรมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ในระดับใด

☐ Level 1: No AI Knowledge / ไม่มีความรู้เกี่ยวกับ AI

Staff have no knowledge or understanding of AI concepts and capabilities. There is no awareness of how AI could benefit the organization or transform operations. / พนักงานไม่มีความรู้หรือความเข้าใจเกี่ยวกับแนวคิดและความสามารถของ AI ไม่มีการตระหนักรู้ว่า AI สามารถเป็นประโยชน์ต่อองค์กรหรือเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานอย่างไร

☐ Level 2: Minimal Awareness / การตระหนักรู้เล็กน้อย

Some basic awareness of AI exists but most staff do not understand it. Knowledge is superficial and limited to general concepts without practical understanding. / มีการตระหนักรู้พื้นฐานบางอย่างเกี่ยวกับ AI แต่พนักงานส่วนใหญ่ไม่เข้าใจ ความรู้เป็นเพียงผิวเผินและจำกัดอยู่แค่แนวคิดทั่วไปโดยไม่มีความเข้าใจในทางปฏิบัติ

☐ Level 3: Basic Knowledge, Limited Skills / ความรู้พื้นฐาน ทักษะจำกัด

Some staff members have basic AI knowledge but lack practical skills for implementation. Theoretical understanding exists but hands-on experience is limited. / พนักงานบางคนมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI แต่ขาดทักษะในทางปฏิบัติสำหรับการนำไปใช้ มีความเข้าใจในทางทฤษฎีแต่ประสบการณ์ตรงมีจำกัด

☐ Level 4: Good AI Competency / ความสามารถด้าน AI ที่ดี

Staff possess good AI knowledge and skills with practical implementation capabilities. Team members can work effectively with AI tools and contribute to AI projects. / พนักงานมีความรู้และทักษะด้าน AI ที่ดีพร้อมความสามารถในการนำไปใช้จริง สมาชิกในทีมสามารถทำงานกับเครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีส่วนร่วมในโครงการ AI

☐ Level 5: AI Experts with Broad Literacy / ผู้เชี่ยวชาญ AI และรู้หนังสือกว้าง

Expert AI team exists alongside broad AI literacy across the general workforce. Deep specialists drive innovation while all staff understand AI fundamentals and applications. / มีทีมผู้เชี่ยวชาญ AI พร้อมกับการรู้หนังสือด้าน AI อย่างกว้างขวางในพนักงานทั่วไป ผู้เชี่ยวชาญระดับลึกขับเคลื่อนนวัตกรรมในขณะที่พนักงานทุกคนเข้าใจพื้นฐานและการประยุกต์ใช้ AI

4.2 องค์กรมีการฝึกอบรมบุคลากรด้าน AI หรือไม่

☐ Level 1: No AI Training / ไม่มีการฝึกอบรม AI

No AI training programs are offered to employees. Learning about AI is left entirely to individual initiative without organizational support. / ไม่มีโปรแกรมฝึกอบรม AI ให้กับพนักงาน การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI ถูกทิ้งให้เป็นความคิดริเริ่มส่วนบุคคลทั้งหมดโดยไม่มีการสนับสนุนจากองค์กร

☐ Level 2: Occasional Awareness Sessions / การให้ความรู้เป็นครั้งคราว

Basic introductory sessions are provided occasionally but are not structured or regular. Training is ad-hoc and lacks depth or practical application. / มีการจัดเซสชันเบื้องต้นพื้นฐานเป็นครั้งคราวแต่ไม่มีโครงสร้างหรือเป็นประจำ การฝึกอบรมเป็นแบบกรณีพิเศษและขาดความลึกหรือการประยุกต์ใช้จริง

☐ Level 3: Basic Training Program / โปรแกรมฝึกอบรมพื้นฐาน

Basic training program exists for general staff to understand AI fundamentals. Foundational knowledge is provided but advanced skills development is limited. / มีโปรแกรมฝึกอบรมพื้นฐานสำหรับพนักงานทั่วไปเพื่อเข้าใจพื้นฐาน AI ให้ความรู้พื้นฐานแต่การพัฒนาทักษะขั้นสูงมีจำกัด

☐ Level 4: Comprehensive Continuous Training / ฝึกอบรมครอบคลุมและต่อเนื่อง

Comprehensive and ongoing training programs cover various AI topics and skill levels. Regular learning opportunities support continuous skill development. / โปรแกรมฝึกอบรมที่ครอบคลุมและต่อเนื่องครอบคลุมหัวข้อ AI และระดับทักษะต่างๆ โอกาสการเรียนรู้เป็นประจำสนับสนุนการพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่อง

☐ Level 5: Strategic Talent Development / พัฒนาบุคลากรเชิงกลยุทธ์

Clear AI talent development plan includes upskilling and reskilling programs tailored to career paths. Comprehensive learning ecosystem supports workforce transformation. / แผนพัฒนาบุคลากรด้าน AI ที่ชัดเจนรวมถึงโปรแกรม Upskilling และ Reskilling ที่ปรับให้เหมาะกับเส้นทางอาชีพ ระบบนิเวศการเรียนรู้ที่ครอบคลุมสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงแรงงาน

4.3 องค์กรมีทีม Data Science หรือ AI Specialist หรือไม่

☐ Level 1: No AI Personnel / ไม่มีบุคลากร AI

No data science or AI specialists are employed by the organization. There is no dedicated expertise for AI initiatives or data-driven projects. / ไม่มี Data Science หรือผู้เชี่ยวชาญ AI จ้างโดยองค์กร ไม่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะสำหรับโครงการ AI หรือโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

☐ Level 2: Recruitment Planning / วางแผนจ้างงาน

Organization is actively recruiting or planning to hire AI specialists. Talent acquisition process is underway but team is not yet in place. / องค์กรกำลังจ้างงานอย่างแข็งขันหรือวางแผนที่จะจ้างผู้เชี่ยวชาญ AI กระบวนการได้มาซึ่งความสามารถดำเนินอยู่แต่ทีมยังไม่พร้อม

☐ Level 3: Minimal Team or Consultants / ทีมน้อยหรือที่ปรึกษา

One or two specialists are employed, or external consultants are engaged for AI projects. Limited internal capability supplemented by external expertise. / มีผู้เชี่ยวชาญหนึ่งหรือสองคนจ้าง หรือมีที่ปรึกษาภายนอกเข้ามาเกี่ยวข้องกับโครงการ AI ความสามารถภายในจำกัดเสริมด้วยความเชี่ยวชาญภายนอก

☐ Level 4: Small Data Science Team / ทีม Data Science ขนาดเล็ก

Small data science team (3-5 people) handles AI projects. Core competencies exist but team size limits capacity for large-scale initiatives. / ทีม Data Science ขนาดเล็ก (3-5 คน) จัดการโครงการ AI มีความสามารถหลักแต่ขนาดทีมจำกัดความสามารถสำหรับโครงการขนาดใหญ่

☐ Level 5: Full AI/Data Science Team / ทีม AI ครบวงจร

Strong, comprehensive AI/Data Science team includes data engineers, data scientists, and ML engineers. Full capability across the AI development lifecycle from data to deployment. / ทีม AI/Data Science ที่แข็งแกร่งและครอบคลุมรวมถึง Data Engineer, Data Scientist และ ML Engineer ความสามารถเต็มรูปแบบตลอดวงจรการพัฒนา AI จากข้อมูลไปจนถึงการปรับใช้

4.4 บุคลากรในองค์กรมีทัศนคติต่อการนำ AI มาใช้อย่างไร

☐ Level 1: Resistant or Fearful / ต่อต้านหรือกลัว

Staff actively resist AI adoption or fear job displacement. Negative attitudes create barriers to AI implementation and organizational change. / พนักงานต่อต้านการใช้ AI อย่างแข็งขันหรือกลัวการแทนที่งาน ทัศนคติเชิงลบสร้างอุปสรรคต่อการนำ AI ไปใช้และการเปลี่ยนแปลงองค์กร

☐ Level 2: Uncertain and Unclear / ไม่เข้าใจและไม่แน่ใจ

Staff do not understand AI and are uncertain about its implications. Lack of clarity creates hesitation but not active resistance. / พนักงานไม่เข้าใจ AI และไม่แน่ใจเกี่ยวกับผลกระทบของมัน การขาดความชัดเจนสร้างความลังเลแต่ไม่ใช่การต่อต้านอย่างแข็งขัน

☐ Level 3: Open but Not Eager / เปิดใจแต่ไม่กระตือรือร้น

Staff are open to learning about AI but not actively enthusiastic. Neutral or passive attitudes allow implementation but don't drive it forward. / พนักงานเปิดใจเรียนรู้เกี่ยวกับ AI แต่ไม่กระตือรือร้นอย่างแข็งขัน ทัศนคติเป็นกลางหรือเฉยๆ อนุญาตให้นำไปใช้แต่ไม่ขับเคลื่อนไปข้างหน้า

☐ Level 4: Positive and Ready to Learn / เชิงบวกและพร้อมเรียนรู้

Staff have positive attitudes and are ready to learn about AI. Supportive mindset facilitates adoption and creates a constructive environment for change. / พนักงานมีทัศนคติเชิงบวกและพร้อมที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ AI ความคิดที่สนับสนุนอำนวยความสะดวกในการนำไปใช้และสร้างสภาพแวดล้อมที่สร้างสรรค์สำหรับการเปลี่ยนแปลง

☐ Level 5: Enthusiastic and Growth-Oriented / กระตือรือร้นและมุ่งเน้นการเติบโต

Staff enthusiastically embrace AI adoption and see opportunities for personal development. Proactive attitudes drive innovation and accelerate transformation. / พนักงานกอดรับการนำ AI ไปใช้อย่างกระตือรือร้นและมองเห็นโอกาสสำหรับการพัฒนาส่วนบุคคล ทัศนคติเชิงรุกขับเคลื่อนนวัตกรรมและเร่งการเปลี่ยนแปลง

4.5 องค์กรมีการสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้และนวัตกรรมหรือไม่

☐ Level 1: No Learning Culture / ไม่มีวัฒนธรรมการเรียนรู้

Learning and innovation are not promoted or valued. Traditional approaches dominate without encouragement for new ideas or experimentation. / การเรียนรู้และนวัตกรรมไม่ได้รับการส่งเสริมหรือให้คุณค่า แนวทางดั้งเดิมครอบงำโดยไม่มีการส่งเสริมความคิดใหม่ๆ หรือการทดลอง

☐ Level 2: Talk Without Action / พูดแต่ไม่ทำ

Learning and innovation are discussed but not genuinely supported with actions or resources. Rhetoric exceeds reality in organizational culture. / การเรียนรู้และนวัตกรรมถูกพูดถึงแต่ไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างแท้จริงด้วยการกระทำหรือทรัพยากร วาทศิลป์เกินความเป็นจริงในวัฒนธรรมองค์กร

☐ Level 3: Occasional Learning Activities / กิจกรรมเรียนรู้เป็นครั้งคราว

Learning activities are offered occasionally but are not embedded in organizational culture. Ad-hoc initiatives lack systematic support and continuity. / กิจกรรมการเรียนรู้มีให้เป็นครั้งคราวแต่ไม่ฝังอยู่ในวัฒนธรรมองค์กร ความคิดริเริ่มแบบกรณีพิเศษขาดการสนับสนุนอย่างเป็นระบบและความต่อเนื่อง

☐ Level 4: Policies Supporting Learning / นโยบายส่งเสริมการเรียนรู้

Clear policies encourage learning and experimentation with new approaches. Structured support enables staff to develop skills and try innovative solutions. / นโยบายที่ชัดเจนส่งเสริมการเรียนรู้และการทดลองกับแนวทางใหม่ๆ การสนับสนุนที่มีโครงสร้างทำให้พนักงานสามารถพัฒนาทักษะและลองโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม

☐ Level 5: Strong Innovation Culture / วัฒนธรรมนวัตกรรมที่แข็งแกร่ง

Strong organizational culture actively promotes learning, innovation, and experimentation. Continuous improvement mindset is embedded throughout the organization with systems supporting risk-taking. / วัฒนธรรมองค์กรที่แข็งแกร่งส่งเสริมการเรียนรู้ นวัตกรรม และการทดลองอย่างแข็งขัน ความคิดการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องฝังอยู่ทั่วทั้งองค์กรพร้อมระบบที่สนับสนุนการรับความเสี่ยง

มิติที่ 5: กระบวนการและการสร้างคุณค่า

การปรับปรุงกระบวนการทำงานและการสร้างมูลค่าเพิ่มจากการใช้ AI

5.1 องค์กรมีการระบุและจัดลำดับความสำคัญของกระบวนการที่จะนำ AI มาใช้หรือไม่

☐ Level 1: No Process Identification / ไม่มีการระบุกระบวนการ

No processes have been identified or analyzed for AI application. There is no systematic approach to determining where AI could add value. / ไม่มีกระบวนการที่ถูกระบุหรือวิเคราะห์สำหรับการประยุกต์ใช้ AI ไม่มีแนวทางที่เป็นระบบในการกำหนดว่า AI สามารถเพิ่มมูลค่าได้ที่ไหน

☐ Level 2: Informal Discussions / การพูดคุยไม่เป็นทางการ

Informal discussions occur in small groups but lack clear plans or analysis. Ideas exist but are not documented or systematically evaluated. / การพูดคุยไม่เป็นทางการเกิดขึ้นในกลุ่มเล็กๆ แต่ขาดแผนหรือการวิเคราะห์ที่ชัดเจน ความคิดมีอยู่แต่ไม่ได้บันทึกหรือประเมินอย่างเป็นระบบ

☐ Level 3: Some Process Identification / ระบุกระบวนการบางส่วน

Some processes with AI potential have been identified through preliminary analysis. Opportunities are recognized but not comprehensively evaluated or prioritized. / กระบวนการบางอย่างที่มีศักยภาพ AI ถูกระบุผ่านการวิเคราะห์เบื้องต้น โอกาสได้รับการยอมรับแต่ไม่ได้รับการประเมินหรือจัดลำดับความสำคัญอย่างครอบคลุม

☐ Level 4: Clear Use Case Prioritization / จัดลำดับ Use Cases ชัดเจน

Use cases are analyzed and clearly prioritized based on business value and feasibility. Structured evaluation process guides AI implementation decisions. / Use Cases ได้รับการวิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญอย่างชัดเจนตามมูลค่าทางธุรกิจและความเป็นไปได้ กระบวนการประเมินที่มีโครงสร้างแนะนำการตัดสินใจนำ AI ไปใช้

☐ Level 5: Comprehensive AI Roadmap / AI Roadmap ครอบคลุม

Clear AI roadmap includes detailed business cases and ROI analysis for each initiative. Strategic planning framework guides long-term AI investment and implementation. / AI Roadmap ที่ชัดเจนรวมถึงกรณีทางธุรกิจโดยละเอียดและการวิเคราะห์ ROI สำหรับแต่ละโครงการ กรอบการวางแผนเชิงกลยุทธ์แนะนำการลงทุนและการนำ AI ไปใช้ระยะยาว

5.2 AI ที่นำมาใช้สามารถสร้างมูลค่าหรือลดต้นทุนให้กับองค์กรได้หรือไม่

☐ Level 1: No AI Implementation / ยังไม่ได้นำ AI มาใช้

AI has not been implemented, so value creation and cost reduction cannot be assessed. The organization has not begun capturing AI benefits. / AI ยังไม่ได้รับการนำไปใช้ ดังนั้นการสร้างมูลค่าและการลดต้นทุนจึงไม่สามารถประเมินได้ องค์กรยังไม่เริ่มจับผลประโยชน์จาก AI

☐ Level 2: No Clear Results / ไม่เห็นผลชัดเจน

AI is in use but tangible value or cost reduction is not yet evident. Benefits are theoretical or unmeasured rather than demonstrated. / AI อยู่ในการใช้งานแต่มูลค่าที่จับต้องได้หรือการลดต้นทุนยังไม่ชัดเจน ผลประโยชน์เป็นทางทฤษฎีหรือไม่ได้วัดมากกว่าที่แสดงให้เห็น

☐ Level 3: Initial Results in Pilots / ผลลัพธ์เบื้องต้น

Initial positive results are visible in some pilot projects. Early indicators suggest value potential but benefits are not yet scaled across the organization. / ผลลัพธ์เชิงบวกเบื้องต้นเห็นได้ในบางโครงการนำร่อง ตัวบ่งชี้เบื้องต้นแนะนำศักยภาพมูลค่าแต่ผลประโยชน์ยังไม่ได้ขยายข้ามองค์กร

☐ Level 4: Clear Cost Reduction & Efficiency / ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ

Clear measurable results show cost reduction or efficiency improvements. AI delivers documented business value across multiple applications. / ผลลัพธ์ที่วัดได้ชัดเจนแสดงการลดต้นทุนหรือการปรับปรุงประสิทธิภาพ AI ส่งมอบมูลค่าทางธุรกิจที่บันทึกไว้ข้ามหลายแอปพลิเคชัน

☐ Level 5: Strong ROI & Competitive Factor / ROI แข็งแกร่ง

AI generates clear ROI and serves as a critical competitive differentiator. Significant business value is consistently delivered, directly impacting bottom-line results. / AI สร้าง ROI ที่ชัดเจนและทำหน้าที่เป็นตัวแยกความแตกต่างทางการแข่งขันที่สำคัญ มูลค่าทางธุรกิจที่สำคัญถูกส่งมอบอย่างสม่ำเสมอ ส่งผลกระทบโดยตรงต่อผลลัพธ์ด้านล่าง

5.3 องค์กรมีกระบวนการในการทดสอบและ Deploy AI อย่างไร

☐ Level 1: No Testing Process / ไม่มีกระบวนการทดสอบ

No formal testing or deployment process exists for AI systems. Ad-hoc approaches without standardized procedures create inconsistency and risk. / ไม่มีกระบวนการทดสอบหรือการปรับใช้อย่างเป็นทางการสำหรับระบบ AI แนวทางแบบกรณีพิเศษโดยไม่มีขั้นตอนมาตรฐานสร้างความไม่สอดคล้องและความเสี่ยง

☐ Level 2: Informal Testing / ทดสอบไม่เป็นทางการ

Informal testing occurs but lacks structure or documentation. Deployment decisions are based on limited validation without rigorous quality assurance. / การทดสอบไม่เป็นทางการเกิดขึ้นแต่ขาดโครงสร้างหรือเอกสาร การตัดสินใจการปรับใช้อิงจากการตรวจสอบที่จำกัดโดยไม่มีการประกันคุณภาพที่เข้มงวด

☐ Level 3: Pilot Testing Process / กระบวนการทดสอบนำร่อง

Basic pilot testing process validates AI solutions before broader deployment. Structured approach exists but may lack comprehensive testing frameworks. / กระบวนการทดสอบนำร่องพื้นฐานตรวจสอบโซลูชัน AI ก่อนการปรับใช้ที่กว้างขึ้น แนวทางที่มีโครงสร้างมีอยู่แต่อาจขาดกรอบการทดสอบที่ครอบคลุม

☐ Level 4: Clear Testing & Deployment / ทดสอบและ Deploy ชัดเจน

Clear testing and deployment processes ensure quality and reliability. Standardized procedures guide AI systems from development through production release. / กระบวนการทดสอบและการปรับใช้ที่ชัดเจนทำให้มั่นใจในคุณภาพและความน่าเชื่อถือ ขั้นตอนมาตรฐานแนะนำระบบ AI จากการพัฒนาผ่านการปล่อยการผลิต

☐ Level 5: Complete MLOps/DevOps / MLOps/DevOps สมบูรณ์

Complete MLOps/DevOps practices automate testing, deployment, and monitoring. Continuous integration and delivery pipelines enable rapid, reliable AI releases. / แนวปฏิบัติ MLOps/DevOps ที่สมบูรณ์ทำการทดสอบ การปรับใช้ และการตรวจสอบโดยอัตโนมัติ ไปป์ไลน์การรวมและการส่งมอบอย่างต่อเนื่องช่วยให้การปล่อย AI รวดเร็วและเชื่อถือได้

5.4 องค์กรมีการวัดผลและติดตามความสำเร็จของ AI อย่างไร

☐ Level 1: No Measurement / ไม่มีการวัดผล

No measurement or tracking of AI success exists. Performance and impact of AI initiatives are not monitored or quantified. / ไม่มีการวัดหรือติดตามความสำเร็จของ AI ประสิทธิภาพและผลกระทบของโครงการ AI ไม่ได้รับการติดตามหรือวัดปริมาณ

☐ Level 2: Simple Assessment / วัดผลง่ายๆ

Simple assessment occurs without clear metrics or standardized measurement. Evaluation is subjective and based on general impressions rather than data. / การประเมินอย่างง่ายเกิดขึ้นโดยไม่มีตัวชี้วัดที่ชัดเจนหรือการวัดที่เป็นมาตรฐาน การประเมินเป็นแบบอัตนัยและอิงจากความประทับใจทั่วไปมากกว่าข้อมูล

☐ Level 3: Basic KPIs / KPI พื้นฐาน

Basic KPIs are defined for AI projects to track performance. Measurement framework exists but may not capture full business impact. / KPI พื้นฐานถูกกำหนดสำหรับโครงการ AI เพื่อติดตามประสิทธิภาพ กรอบการวัดมีอยู่แต่อาจไม่จับผลกระทบทางธุรกิจเต็มรูปแบบ

☐ Level 4: Comprehensive Metrics / วัดผลครอบคลุม

Comprehensive measurement covers both technical and business metrics. Balanced scorecard approach evaluates AI from multiple perspectives. / การวัดที่ครอบคลุมครอบคลุมทั้งตัวชี้วัดทางเทคนิคและทางธุรกิจ แนวทางบัตรคะแนนสมดุลประเมิน AI จากหลายมุมมอง

☐ Level 5: Real-time Dashboards & Automation / Dashboard แบบ Real-time

Real-time dashboards and automated reporting provide continuous visibility into AI performance. Advanced analytics enable proactive management and optimization. / แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์และการรายงานอัตโนมัติให้ความมองเห็นอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับประสิทธิภาพ AI การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้การจัดการและการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงรุก

5.5 องค์กรมีการนำผลลัพธ์จาก AI ไปขยายผลหรือปรับปรุงกระบวนการอื่นๆ หรือไม่

☐ Level 1: No Completed Projects / ไม่มีโครงการที่เสร็จสมบูรณ์

No AI projects have been completed, so scaling and process improvement are not applicable. The organization has not yet reached implementation stage. / ไม่มีโครงการ AI ที่เสร็จสมบูรณ์ ดังนั้นการขยายและการปรับปรุงกระบวนการจึงไม่เกี่ยวข้อง องค์กรยังไม่ถึงขั้นตอนการนำไปใช้

☐ Level 2: Stuck in Pilot / ค้างที่ Pilot

AI projects remain in pilot stage without scaling to production. Learnings are not systematically captured or applied to other processes. / โครงการ AI ยังคงอยู่ในขั้นตอนนำร่องโดยไม่ขยายไปสู่การผลิต การเรียนรู้ไม่ได้ถูกจับหรือนำไปใช้กับกระบวนการอื่นๆ อย่างเป็นระบบ

☐ Level 3: Initial Scaling / เริ่มขยายผล

Successful pilot projects begin to scale with some expansion to broader applications. Initial lessons learned inform new initiatives but processes are still developing. / โครงการนำร่องที่ประสบความสำเร็จเริ่มขยายด้วยการขยายบางอย่างไปสู่แอปพลิเคชันที่กว้างขึ้น บทเรียนที่เรียนรู้เบื้องต้นแจ้งให้ทราบความคิดริเริ่มใหม่แต่กระบวนการยังคงพัฒนา

☐ Level 4: Scaling with Insights / ขยายผลพร้อม Insights

Results are scaled and insights are systematically applied to improve other processes. Knowledge transfer mechanisms ensure learnings benefit the broader organization. / ผลลัพธ์ถูกขยายและข้อมูลเชิงลึกถูกนำไปใช้อย่างเป็นระบบเพื่อปรับปรุงกระบวนการอื่นๆ กลไกการถ่ายโอนความรู้ทำให้มั่นใจว่าการเรียนรู้เป็นประโยชน์ต่อองค์กรที่กว้างขึ้น

☐ Level 5: Systematic Scaling & Continuous Improvement / ขยายผลอย่างเป็นระบบ

Systematic learning and scaling processes are embedded in organizational practice. AI is integral to continuous improvement culture with structured knowledge management. / กระบวนการเรียนรู้และการขยายอย่างเป็นระบบฝังอยู่ในการปฏิบัติขององค์กร AI เป็นส่วนหนึ่งของวัฒนธรรมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องพร้อมการจัดการความรู้ที่มีโครงสร้าง

ตอบแล้ว: 0/24 คำถาม