บริษัทของคุณต้องการโซลูชันเอเจนต์ AI แต่มีการตัดสินใจสำคัญรออยู่: ควรซื้อโซลูชันที่มีอยู่แล้ว หรือลงทุนเวลาและทรัพยากรเพื่อพัฒนาเอง
คำถามนี้มักทำให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสับสน เพราะไม่มีคำตอบเดียวที่ใช้ได้กับทุกกรณี สิ่งสำคัญที่ต้องรู้คือ การขยายขนาดโซลูชัน AI มีต้นทุนสูงและท้าทายกว่าที่เห็น เมื่อการใช้ AI ในธุรกิจเติบโตอย่างรวดเร็วและมีโอกาสมากมาย หลายบริษัทจึงรีบเริ่มโครงการ 88% ของโครงการนำร่องด้าน AI ไปไม่ถึงการใช้งานจริง
ก่อนที่บริษัทหรือทีมของคุณจะตัดสินใจซื้อหรือสร้างเอง มาทำความเข้าใจข้อดีและข้อควรระวังกันก่อน
เอเจนต์ AI ที่สร้างเองมักไปไม่รอดในโลกจริง
โซลูชันที่สร้างเองอาจทำงานได้ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมไว้ แต่เทียบไม่ได้กับเอเจนต์เชิงพาณิชย์ที่ใช้ Large Language Model (LLM) รุ่นล่าสุด และมีทรัพยากรด้านวิศวกรรมสำหรับการพัฒนาต่อยอดและดูแลรักษาอย่างต่อเนื่อง เอเจนต์ที่สร้างเองมักให้คำตอบคุณภาพต่ำกว่า เพราะ Retrieval Augmented Generation (RAG) ที่ใช้สร้างมีประสิทธิภาพลดลงเมื่อต้องค้นหาเอกสารปริมาณมากขึ้น
ตัวอย่างล่าสุดที่สะท้อนความท้าทายของโซลูชันที่สร้างเองคือ เมื่อ Klarna เลือกสร้างแพลตฟอร์มซัพพอร์ตลูกค้าที่ใช้ AI ล้วนของตัวเอง โดยมี OpenAI ช่วยพัฒนาแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI นี้ ผ่านไปไม่กี่เดือน ลูกค้าเริ่มไม่พอใจกับคุณภาพคำตอบที่ระบบสร้างขึ้น หลัง deploy แล้ว OpenAI ไม่สามารถให้การสนับสนุนด้านวิศวกรรมเพิ่มเติมเพื่อบริหารแพลตฟอร์มได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจุบัน Klarna กำลังจ้างพนักงานซัพพอร์ตลูกค้ากลับมาเพื่อแก้ไขสถานการณ์
ความเร็วสู่คุณค่า: ข้อได้เปรียบของการซื้อ
ความแตกต่างที่เห็นชัดที่สุดอย่างหนึ่งระหว่างการสร้างเองกับการซื้อคือเวลาที่ใช้กว่าจะได้คุณค่าที่วัดผลได้ Gartner ระบุว่าโครงการที่พัฒนาภายในมักใช้เวลาราว 8 เดือนกว่าจะถึงขั้นใช้งานจริง และเมื่อรวมเวลาออกแบบ data pipeline ตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน และ integrate โซลูชัน ระยะเวลาก็ยิ่งยืดออกไป
ผู้ให้บริการไม่ต้องเผชิญกับปัญหาเหล่านี้มากนัก McKinsey รายงานว่าการใช้แพลตฟอร์ม AI ที่มีอยู่แล้วช่วยเร่งการ deploy ได้ถึง 10 เท่า ลูกค้าของ Maven AGI เปิดใช้งานจริงได้ภายในไม่กี่วันหรือไม่กี่สัปดาห์ ไม่ใช่หลายเดือน
ทำความเข้าใจต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ
แม้จะมีโครงสร้างพื้นฐานและทีมวิศวกรภายในอยู่แล้ว การสร้างแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI เองก็มีต้นทุนค่าเสียโอกาสสูง ทีมวิศวกรต้องชะลอหรือหยุดพัฒนาผลิตภัณฑ์หลัก เพื่อย้ายทรัพยากรด้านวิศวกรรม การออกแบบ และโปรดักต์ ไปสร้างเอเจนต์ภายใน ทุก sprint ที่ใช้กับโครงสร้างพื้นฐานนี้คือ sprint ที่ไม่ได้ใช้พัฒนาผลิตภัณฑ์หลัก สร้างความพึงพอใจให้ผู้ใช้ หรือส่งมอบฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนการเติบโตและรายได้
การเริ่มต้นจากศูนย์โดยไม่มีทรัพยากรด้านวิศวกรรมหรือโครงสร้างพื้นฐานถือว่าท้าทายมาก เฉพาะเงินเดือนวิศวกรก็อยู่ที่ $380,000 ถึง $530,000 ต่อปี ยังไม่รวมสวัสดิการ ค่าใช้จ่ายแฝงและบริการคลาวด์มักอยู่ที่ $5,000 ถึง $20,000 ต่อเดือน นอกจากนี้ การตรวจสอบด้านความปลอดภัยอาจยืดระยะเวลาพัฒนาออกไปอีก 9 ถึง 18 เดือน ต้นทุนปีแรกมักรวมอยู่ที่ $1,000,000 ถึง $2,000,000 ขณะที่ค่าใช้จ่ายต่อเนื่องสำหรับการดูแลรักษา การอัปเดตโมเดล compliance และการขยายขนาด อาจทำให้ต้นทุนรายปีสูงถึง $500,000 ถึง $1,000,000 หรือมากกว่า
เมื่อไรที่การสร้างเองสมเหตุสมผลเชิงกลยุทธ์
สำหรับบางบริษัทที่มีงบ R&D สูงและมีบุคลากรด้านวิศวกรรมจำนวนมาก การสร้างแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI เองเป็นทางเลือกที่เป็นไปได้ บริษัทอย่าง Bloomberg และ JPMorgan Chase ได้พัฒนาโมเดล AI ของตัวเองที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับข้อมูลและ workflow ที่เป็นกรรมสิทธิ์ และได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ
ข้อดีอย่างหนึ่งของการสร้างแพลตฟอร์มภายในคือการควบคุมการปรับแต่ง ฟีเจอร์ และประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างเต็มที่ AI เป็นองค์ประกอบสำคัญของความได้เปรียบทางการแข่งขันของบริษัทเหล่านี้ และโครงสร้างองค์กรถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการลงทุนระยะยาว ซึ่งโดยทั่วไปเป็นข้อยกเว้น ไม่ใช่กรณีปกติ
ทำไมหลายองค์กรจึงเลือกแนวทางแบบไฮบริด
องค์กรจำนวนมากกำลังใช้แนวทางแบบไฮบริด ด้วยการผสานแพลตฟอร์มของผู้ให้บริการที่เชื่อถือได้เข้ากับส่วนประกอบที่พัฒนาเอง กลยุทธ์นี้ใช้จุดแข็งของโซลูชันจากผู้ให้บริการ พร้อมลดภาระงานด้านวิศวกรรมภายในให้น้อยที่สุด
Maven ช่วยให้บริษัทสร้างสิ่งที่ต้องการได้ผ่านพอร์ทัลสำหรับนักพัฒนาของเรา ลูกค้าของเราได้สร้างแชทของตัวเอง integration แบบกำหนดเองกับ WhatsApp และอีกมากมาย
การซื้อโซลูชัน agentic AI หรือใช้แนวทางแบบไฮบริดสำหรับองค์กรคือกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพที่สุด พูดคุยกับทีม Maven เกี่ยวกับทั้ง 2 ทางเลือกได้เลย และ จองเดโม
ทดลองกับบทสนทนาของคุณเอง
ขอรับเดโมเฉพาะสำหรับคุณฟรี
