AI-Ops OS
สำหรับองค์กรที่พร้อมจะก้าวจาก Pilot AI ไปสู่ “วิธีทำงานแบบมี AI อยู่จริงทุกวัน”
วันนี้หลายองค์กรเต็มไปด้วย pilot, tools และเดโม AI แต่ชีวิตการทำงานจริงยังรันแบบเมื่อ 5 ปีก่อน ด้วย AI-Ops OS, Vault Mark ช่วยองค์กรในไทยและ APAC สร้าง “ระบบปฏิบัติการสำหรับ workflow, automation และ AI ways of working” เพื่อให้ทีม เครื่องมือ และกระบวนการ ทำงานร่วมกันจริง ส่งไม้ต่อให้ AI Marketing OS เกิดขึ้นในชีวิตประจำวัน ไม่ใช่แค่บนสไลด์เท่านั้น
จาก “โปรเจกต์ AI” แยกก้อน สู่ “วิธีทำงานที่มี AI อยู่จริงทุกวัน”
ทุกวันนี้ “AI ในองค์กร” มักแปลว่า:
- มี proof-of-concept / pilot กระจายอยู่หลายมุม
- ลิสต์ tools / vendor ยาวขึ้นเรื่อย ๆ
- มี automation script เล็ก ๆ ซ่อนอยู่ในทีมต่าง ๆ
- deck ว่าด้วย “อนาคตของ AI” หลายชุด
AI-Ops OS เริ่มจากคำถามอีกแบบ:
- จริง ๆ แล้วงานไหลยังไงวันนี้ – ข้าม marketing, data, ecommerce, CX, operations?
- ตรงไหนที่ AI และ automation ช่วยลด friction ได้ โดยไม่ทำลายคุณภาพหรือความเชื่อใจ?
- จะทำให้ “วิธีทำงานใหม่” ติดแบบถาวรข้ามทีม พาร์ตเนอร์ และประเทศได้ยังไง?
- ต้องมี guardrail อะไรบ้างด้าน privacy, brand, risk และ ethics?
มันมอง AI เป็นส่วนหนึ่งของ operating model
ไม่ใช่ก้อนโปรเจกต์แยกอยู่ข้าง ๆ
ทำไมเปลี่ยนเครื่องมือเท่าไหร่ ชีวิตการทำงานก็ยังไม่ดีขึ้น…ถ้า Workflow ยังเหมือนเดิม
pattern “AI initiative” แบบเดิมที่เราเห็นซ้ำ ๆ:
- จัด workshop / innovation day / vendor demo
- เริ่ม pilot ใน 1–2 ทีม
- เปิด backlog ของ data science / automation “ไว้ก่อน”
- celebrate success stories บางเคส
แต่ในวันธรรมดา:
- ทีมยังล้นงาน manual
- workflow สำคัญยังขึ้นอยู่กับ spreadsheets, screenshot และการ “ฮีโร่ลุยเองดึก ๆ”
- “ของที่เรียกว่า AI ทั้งหมด” ไปกองอยู่ในทีมเล็ก ๆ หรือในสไลด์
เลยเกิดอาการ:
Tool sprawl แบบไม่มี OS
ทีมต่าง ๆ สมัครใช้ AI tools, automation tools, point solutions กันเอง – แต่ไม่มีใครรู้ชัดว่าอะไรคือ “ตัวหลัก” อะไรปลอดภัย หรืออะไรซัพพอร์ตจริง
คนไม่ค่อยเชื่อ output ของ AI
เลยเช็กซ้ำเองอีกรอบ หรือละเลยผลลัพธ์ไปเลย เพราะไม่เข้าใจว่ามันคิดยังไง
workflow ผูกกับ “คนไม่กี่คน”
ถ้าคนคีย์ ๆ หยุด ลา ย้ายทีม หรือ burnout – campaign, report, ops ก็ชะงัก
change fatigue
ทีมรู้สึกถูกยัด “เครื่องมือใหม่” เข้าใส่ทุกไตรมาส แต่วิธีทำงานจริงไม่ได้ดีขึ้นอย่างที่หวัง
ผลลัพธ์คือ:
- AI กลายเป็น headline
- automation เป็น “กระเป๋าเสริม” ไม่ได้เพิ่ม capacity ระบบ
- AI Marketing OS ดูดีบนกระดาษ แต่ execution ยังเหมือนเดิม
AI-Ops OS คือวิธีขยับจาก
“เราทำ pilot มาบ้าง” → “นี่คือวิธีทำงานของเราแล้วตอนนี้”
ต้นทุนแฝงจากการพึ่ง “ฮีโร่” และ Automation แอบ ๆ ที่ไม่เคยถูกพูดถึง
ลองนึกภาพ:
แบรนด์ regional ใช้ AI tools หลายตัว – ด้าน content, media, analytics, customer service
บางทีมรัก บางทีมงง บางทีมไม่แตะเลย
ไม่มี guideline ชัด ๆ ว่าอะไรใช้ได้ / ห้ามใช้ / ตรวจ output ยังไง / ต่อกับระบบหลักยังไง
พอผู้บริหารถามว่า:
- “ทุกวันนี้ AI ตัวไหนบ้างที่อยู่ใน operations จริง ๆ?”
- “เรามี risk อะไรบ้างตอนนี้?”
- “ตรงไหนที่ประหยัดเวลาได้จริง ตรงไหนแค่เพิ่มขั้นตอน?”
คำตอบที่ได้…มักจะเบลอ ๆ
หลังมี AI-Ops OS:
- รู้ว่า workflow ไหนสำคัญสุด และวันนี้มันรันยังไง
- use case AI & automation ถูก prioritize ตาม workflow เหล่านั้น
- ทีมรู้ว่า tools ไหนคือ “ตัวหลัก” ใช้ยังไง และ output จะถูก review ยังไง
- governance และ guardrail ชัด – รวม PDPA, brand, quality
- การเปลี่ยน rollout ผ่าน playbook และ training ไม่ใช่ email ประกาศแปะทีเดียวแล้วจบ
AI-Ops OS ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อคนกลุ่มไหนในองค์กรของคุณเป็นหลัก
เหมาะที่สุด ถ้าคุณ…
AI-Ops OS ถูกออกแบบมาสำหรับองค์กรที่:
- ลงมือกับ AI แล้วระดับหนึ่ง: pilot, tools หรือ OS module อื่น ๆ (Search, Social, Paid, Lead, Ecom, CX, Data, GrowthLab)
- เริ่มรู้สึกว่า “capacity & ways of working” คือคอขวดของการไปต่อ
- อยากให้ AI กลายเป็นส่วนของ “วิธีทำงานทุกสัปดาห์” ไม่ใช่แค่อยู่ใน innovation report
- ต้อง manage risk, quality และ adoption ข้ามหลายทีม หลายประเทศ หลายพาร์ตเนอร์
บทบาทที่มักมีส่วนร่วม:
- COO / CMO / CDO / Head of Digital / Head of Operations
- Heads of Marketing, Ecommerce, CX, Analytics, IT
- Transformation, HR, L&D, Change Management leads
- Legal, Risk, Compliance โดยเฉพาะเรื่อง AI และ data
คำถามที่มักได้ยิน:
- “จะย้ายจาก pilot ไปเป็น ‘วิธีทำงานจริง’ ยังไง?”
- “อะไรควร standardize และอะไรปล่อยให้ local ปรับได้?”
- “AI tools pattern ไหนควรถือว่าเป็น ‘ของทางการ’ และจะ train คนยังไง?”
- “จะคุม risk ยังไง โดยไม่ฆ่าความคล่องตัวและ innovation?”
อาจยังไม่ใช่จุดเริ่ม ถ้าคุณ…
AI-Ops OS อาจยังไม่ใช่ priority ถ้า:
- ยังอยู่ช่วงก่อน digitalization แทบไม่มีการใช้ AI หรือ digital workflow เลย
- ต้องการแค่ “ช่วยเลือกว่าใช้ tool ไหนดี” ยังไม่คิดถึงเรื่อง ways of working
- ยังไม่พร้อมให้ ops, IT, HR มานั่งโต๊ะเดียวกับ marketing และ data
- มอง AI แค่เป็น “ความสามารถพิเศษเพิ่ม” ไม่ใช่สิ่งที่กระทบ operating model และบทบาทคน
ปัญหา Operations ที่ทำ Pilot อีกกี่รอบก็ไม่หายเสียที
ในองค์กรไทยและ APAC เราเห็น pattern เดิม ๆ อย่างชัด:
AI & automation อยู่ในไซโล
แต่ละทีมไป adopt tools / script เอง ไม่มี pattern กลาง ไม่มี support กลาง
blind spot เรื่อง process & workflow
workflow สำคัญไม่ถูก document หรือวัดผลจริง ๆ – ไม่มีใครรู้ว่า effort และ friction อยู่ตรงไหนบ้าง
การเปลี่ยนพึ่ง “ฮีโร่” ไม่กี่คน
ทุกอย่างขับเคลื่อนด้วย champion 2–3 คน ถ้าวันนึงเขาหายไป momentum ก็หายตาม
ความไม่ชัดเรื่อง risk & governance
ทุกคนระแวงเรื่อง generative AI, data sharing, automation ที่แตะลูกค้า – แต่ไม่รู้ชัดว่าอะไร “ได้/ไม่ได้”
สิ่งที่เวิร์ค scale ออกไปไม่ได้
pattern ดี ๆ อยู่ในบางทีมหรือบางประเทศ แต่ไม่ถูกต่อยอดข้ามส่วนอื่น
AI-Ops OS แก้ด้วยการให้คุณมี:
- มุมมองชัด ๆ ว่า workflow ไหนใช้ effort และ capacity เท่าไหร่
- roadmap AI & automation ที่ prioritize ตาม value และ risk
- governance, playbook และ training model ที่ทำให้ AI ติดในชีวิตทำงาน
- วิธี scale pattern จากทีม/ตลาดหนึ่ง ไปอีกทีม/อีกตลาดได้จริง
ก่อน & หลัง: จาก Pilot กระจายเต็มองค์กร สู่ “วิธีทำงานแบบมี AI” ที่ต่อกันเป็นระบบเดียว
- AI tools และ pilot มากมาย แต่แทบไม่ align กัน
- workflow ยัง manual และพึ่งคนเฉพาะกลุ่ม
- policy ไม่ชัด คนเลยไม่กล้าใช้ หรือใช้แบบแอบ ๆ
- innovation ขับเคลื่อนด้วย “local hero”
- ไม่มีคำตอบชัดว่า “AI ทำอะไรให้เราในเชิง operations กันแน่?”
- มีภาพมอง workflow สำคัญ และรู้ว่า AI ควรอยู่ตรงไหน
- มี pattern และ tools มาตรฐานสำหรับ use case หลัก ๆ
- guardrail และ risk control ที่คนเข้าใจและทำตามได้
- โมเดล training / enablement ที่สร้าง capability ไม่ใช่แค่สอนใช้ปุ่ม
- “AI way of working” ที่ rollout และปรับปรุงได้เรื่อย ๆ ข้ามทีม ข้ามประเทศ
AI-Ops OS เชื่อมและซัพพอร์ตทุก OS ใน AI Marketing OS ยังไง
AI-Ops OS อยู่ในเลเยอร์ Ops & Innovation ของ Vault Mark AI Marketing OS เคียงข้าง AI-GrowthLab OS ถ้า AI-GrowthLab OS โฟกัสที่ “ทดลองและเรียนรู้” ว่าอะไรเวิร์ค AI-Ops OS ก็โฟกัสที่ “ทำให้วิธีที่เวิร์คกลายเป็นวิธีทำงานจริง” ผ่าน workflow, automation, governance และ enablement มันแปลงสิ่งที่ได้จาก Strategy, Brand, Search, Social, Paid, Influencer, Lead, Ecom, CX และ Data OS ให้กลายเป็น daily practice
ในภาพรวมของ AI Marketing OS:
- AI-Strategy OS บอกว่า AI & change ควรโฟกัสตรงไหนเป็นหลัก
- AI-Brand & GEO, AI-Search, AI-Social, AI-Paid, AI-Influencer, AI-Lead, AI-Ecom, AI-CX & Retention OS เสนอ ways of working ใหม่ในแต่ละโดเมน
- AI-Data & Measurement OS ให้สัญญาณ เตือน และ guardrail สำหรับ operations
- AI-GrowthLab OS รัน experiment และหา pattern ที่เวิร์คจริง
- AI-Ops OS หยิบ pattern เหล่านั้นมาดีไซน์ workflow, automation, training และ governance ให้กลายเป็น “HOW we work here”
เราออกแบบ AI-Ops OS ให้เป็นสะพานระหว่าง “ออกแบบระบบ” กับ “รันระบบนั้นจริงทุกสัปดาห์”
เมื่อมอง Workflow เป็น “โปรดักต์ที่ออกแบบได้” คุณจะได้อะไรจาก AI-Ops OS
กลุ่มที่ 1: Workflow & Operating Model Blueprint
- Priority Workflow Map
แผนที่ของ workflow สำคัญที่สุดต่อ AI Marketing OS – ตั้งแต่ campaign, content, performance, ecommerce, CX, data, reporting - Operating Model Blueprint
ภาพชัดของ roles, responsibilities, handoff ระหว่าง marketing, ops, data, IT, agency, market ต่าง ๆ สำหรับ workflow เหล่านั้น - Process & Capacity View
มุมมอง pragmatic ว่าตอนนี้ effort, bottleneck และ risk อยู่ตรงไหน – เพื่อดูว่าจุดไหน AI/automation จะช่วยเพิ่ม capacity หรือ ลด error ได้จริง
กลุ่มที่ 2: AI & Automation Patterns, Tools & Guardrails
- AI & Automation Use Case Library
library use case ที่เหมาะกับ workflow ของคุณ – พร้อมมุมมองเรื่อง feasibility, value และ risk - Standard Patterns & Tool Stack
ข้อเสนอ pattern มาตรฐาน เช่น prompt, template, integration, script – และ list ว่า tools ไหนคือ “officially supported” - Guardrails & Risk Controls
guideline ใช้งานจริงด้าน privacy, PDPA, security, brand, quality และ escalation – รวมถึงกระบวนการ approve new use cases
กลุ่มที่ 3: Change, Enablement & Continuous Improvement
- Enablement & Training Model
โมเดลการสร้างความสามารถ: champions, clinic, documentation, support, community of practice – ไม่ใช่แค่สอนทีเดียวแล้วจบ - Change & Rollout Playbooks
playbook สำหรับ rollout workflow & automation ใหม่ ข้ามทีมและตลาด – เป็น step-by-step ไม่ใช่ big bang - Continuous Improvement Loops
กลไกเก็บ feedback, track adoption และเชื่อม insight กลับเข้าไปยัง AI-GrowthLab และ AI-Data & Measurement OS
90 วัน…เพื่อมองให้ชัดว่า AI ควร (และไม่ควร) โผล่อยู่ตรงไหนในงานประจำวันของคุณ
ใน 90 วันแรก เราจะพาคุณจาก “AI pilot กระจัดกระจาย” ไปสู่ AI-Ops OS เรา map workflow สำคัญ การใช้ AI ที่มีอยู่ bottleneck และ risk จากนั้นออกแบบ operating model, AI patterns และ guardrails ที่เข้ากับความจริงของคุณ ภายใน 90 วัน คุณจะเห็นชัดว่าควรเอา AI ไปวางตรงไหนใน operations และจะ rollout อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพได้ยังไง
เราเข้าไปช่วยให้ Ops, IT, HR และทีม Business ปรับวิธีทำงานร่วมกัน โดยไม่กลายเป็นความวุ่นวายได้ยังไง
AI-Ops นั่งอยู่ตรงจุดตัดระหว่าง business, operations และ technology
มันจะเวิร์คได้ ก็ต่อเมื่อทั้งสามฝั่ง เห็นตัวเองใน OS นี้
ดังนั้นเราจึง:
- Co-design กับ business & ops owners
เริ่มจาก “งานไหลยังไงจริง ๆ” ใน marketing, ecommerce, CX และทีมที่เกี่ยวข้อง – ไม่ใช่เริ่มจากชื่อ tools - Partner กับ IT, Security, Data teams
align AI-Ops design กับ infrastructure, security, PDPA, risk appetite ของคุณ – ปิดทาง shadow IT - ดึง HR, L&D และ Change มาร่วมด้วย
treat adoption เป็น “การสร้าง capability ระยะยาว” ไม่ใช่ training session ครั้งเดียว - ทำงานกับ agency และ external partner
ถ้า agency แตะ workflow ตัวไหน เราจะดึงเขาเข้าใน OS ด้วย เพื่อให้ ways of working ตรงกันและยั่งยืน
ทำไมองค์กรที่อยากเห็น AI อยู่ใน “ทุกวันทำงานจริง” ไม่ใช่แค่ในสไลด์ ถึงเลือก Vault Mark
Vault Mark มอง AI-Ops เป็นห้องเครื่องของ AI Marketing OS ไม่ใช่ภาคเสริม เราผสมความเข้าใจ operations, marketing, data, IT และ change เข้ากับความจริงของไทย/APAC – multi-market, partner, PDPA, resource constraints – เพื่อออกแบบ AI-Ops OS ที่ทีมคุณรันเองได้จริง ผลลัพธ์คือ AI ที่ไปโผล่ในงานประจำวัน ไม่ใช่แค่ในสไลด์ innovation
“AI & Automation Initiatives แบบทั่วไป” vs Vault Mark AI-Ops OS
แบบทั่วไป – AI & Automation Initiatives
- pilot และ tools เยอะ แต่ standardisation น้อย
- workflow ไม่ถูกเข้าใจ/บันทึกครบ
- risk & governance ทำให้ทุกอย่างช้าลง
- adoption พึ่ง champion บางคน
- ตอบยากว่า “สุดท้ายแล้ว วิธีทำงานมีอะไรเปลี่ยนจริงบ้าง?”
Vault Mark AI-Ops OS
- workflow สำคัญถูก map และจัดลำดับ
- AI & automation pattern เลือกให้ fit กับ operations จริง
- tools, guardrail, support ถูกนิยามและสื่อสารชัด
- adoption ขับเคลื่อนด้วย enablement & continuous improvement
- เห็นชัดว่าเงินที่ลงกับ AI แปลงเป็น “วิธีทำงานใหม่” ตรงไหนบ้าง
คำถามพบบ่อยเกี่ยวกับ AI-Ops OS, Workflow, Governance และการเปลี่ยนแปลง
AI-Ops OS ต่างจากโปรเจกต์ IT หรือ automation ทั่วไปยังไง?
โปรเจกต์ IT / automation ทั่วไปโฟกัสที่:
- deploy tools
- automates task เฉพาะเม็ด
AI-Ops OS โฟกัสที่ “ระบบปฏิบัติการรอบ ๆ มัน”:
- workflow ไหนสำคัญ
- roles / handoff ต้องเปลี่ยนยังไง
- AI จะนั่งตรงไหนใน flow
- คนต้องเรียนรู้อะไร
- risk & governance ถูกจัดการยังไง
tool เลยกลายเป็น “ส่วนหนึ่งของวิธีทำงานใหม่” ไม่ใช่ปลั๊กอินโดด ๆ
ต้อง standardize บน AI platform ตัวเดียวไหม?
ไม่จำเป็น AI-Ops OS มองเรื่อง pattern & governance ก่อน tools
เราช่วยคุณตัดสินใจว่า:
- จุดไหนควรบังคับมาตรฐาน (เช่น security, PDPA, integration)
- จุดไหนปล่อยให้เลือกได้ (ภายใต้ guideline)
ดูจาก stack ปัจจุบัน, risk, budget และความพร้อมของทีม
AI-Ops OS เกี่ยวอะไรกับ AI-GrowthLab OS?
- AI-GrowthLab OS → เน้น experiment & learning – ทดลอง idea และ pattern ใหม่ ๆ
- AI-Ops OS → เน้น embed pattern ที่เวิร์คให้กลายเป็น “วิธีทำงานจริง” ข้ามทีม/ตลาด
พูดง่าย ๆ: GrowthLab หา “อะไรเวิร์ค”
Ops ทำให้มันกลายเป็น “นี่คือวิธีที่เราทำงานกันที่นี่”
จัดการ risk ของ Generative AI ยังไง?
เราช่วยนิยาม:
- guardrail ว่า data แบบไหนใช้ได้/ไม่ได้
- ขั้นตอน review, human-in-the-loop, escalation path
- วิธีเก็บ log และ monitor การใช้ AI
- policy การใช้ prompt, output, third-party tools
ทั้งหมด align กับ legal, risk, security ของคุณ – เพื่อลดความเสี่ยง แต่ยังเปิดพื้นที่ทดลองได้อยู่
ต้องใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะเห็น impact?
โดยทั่วไป:
- 1–3 เดือนแรก → เห็น impact ภายใน: workflow ชัดขึ้น คนสับสนเรื่อง tools น้อยลง คุยกันรู้เรื่องขึ้นว่า AI ควรอยู่ตรงไหน
- 3–9 เดือน → เห็น impact ทาง operations: manual work ลดลง, error ลด, cycle time เร็วขึ้น (ขึ้นอยู่กับจุดเริ่มและ scope ที่เลือก)
ถ้าทีมเริ่ม “เบื่อเครื่องมือใหม่” จะทำยังไง?
ปกติมาก AI-Ops OS ถูกออกแบบมา “แก้” เรื่องนี้โดยตรง:
- เริ่มจาก pain และ workflow จริง ไม่ใช่จาก tools
- involve ทีมตั้งแต่ discovery & design
- เน้นให้ “ได้เวลาและพลังกลับคืน” ไม่ใช่เพิ่มงาน
- มี training, coaching, support ต่อเนื่อง ไม่ใช่สั่งใช้แล้วหายตัว
เป้าหมายไม่ใช่ให้ทุกคนรัก AI
แต่ให้ทุกคนเห็นว่า “ชีวิตง่ายขึ้น” และ “งานดีขึ้น” จริง
ถ้า AI ของคุณอยู่แต่ใน Pilot กับสไลด์…แต่ไม่เคยโผล่ใน “วันทำงานจริง” แปลว่าตอนนี้คุณมีช่องโหว่เรื่อง Ops แล้ว
AI-Ops OS เหมาะกับองค์กรที่อยากเลิกโชว์โปรเจกต์ AI บนเวที
แล้วหันมาทำ “วิธีทำงานแบบมี AI ฝังอยู่” จริง ๆ
👉 เรียกเราไปช่วยทำ “AI Ways of Working Map” ให้คุณ
เราจะช่วย map Workflow สำคัญทั้งหมด ว่า AI ควร (และไม่ควร) อยู่ตรงไหนบ้าง แล้ววาง AI-Ops OS ให้กลายเป็นวิธีทำงานใหม่ ที่ทีมรันได้จริงโดยไม่ไหม้
