ดร. แซม จาง ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง DeepHow – ซีรีส์สัมภาษณ์

แซม เจิ้ง ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง DeepHow เป็นผู้นำสตาร์ทอัพที่เติบโตอย่างรวดเร็วและได้รับการสนับสนุนจากนักลงทุนชั้นนำ DeepHow เปลี่ยนรูปแบบการฝึกอบรมแรงงานทักษะด้วยแพลตฟอร์มที่ใช้ AI และวิดีโอในการรวบรวมและถ่ายทอดความรู้

ก่อนก่อตั้ง DeepHow แซมทำงานที่ Siemens กว่าสิบปี ขับเคลื่อนนวัตกรรมดิจิทัลในหลายอุตสาหกรรม โครงการสำคัญ เช่น Cloud Digital Inspection Jacket ช่วยปรับปรุงการแบ่งปันความรู้ทางเทคนิค ประสิทธิภาพ และประสบการณ์ผู้ใช้ จนทีมได้รับรางวัล Siemens Innovation Award

แซมยังเป็นอาจารย์พิเศษด้านจิตวิทยาที่มหาวิทยาลัยชิงหัว เขามีปริญญาเอกด้านจิตวิทยาวิศวกรรมและปริญญาโทด้านสถิติจากมหาวิทยาลัยอิลลินอยส์ เออร์แบนา-แชมเปญ

คุณเรียนด้านจิตวิทยาและสถิติ แล้วเปลี่ยนมาทำงานด้านวิดีโอและแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร?

พื้นฐานจิตวิทยาและสถิติเป็นสะพานที่เป็นธรรมชาติสู่แมชชีนเลิร์นนิงและแพลตฟอร์มวิดีโอ จิตวิทยาทำให้ผมสนใจจิตใจและสติปัญญาของมนุษย์ โดยเฉพาะการเรียนรู้ทักษะและการพัฒนาความเชี่ยวชาญ ส่วนสถิติเป็นพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ในการศึกษาโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมอง

ในยุคดิจิทัล วิดีโอเป็นสื่อการเรียนรู้ที่น่าสนใจ มีปฏิสัมพันธ์ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น เห็นได้จาก YouTube และ TikTok ที่ผู้ใช้ โดยเฉพาะคนรุ่นใหม่ ใช้เวลาหลายชั่วโมงรับชมและเรียนรู้

แต่การสร้างวิดีโอสอนงานแบบเดิม โดยเฉพาะการตัดต่อ ใช้เวลาและแรงงานมาก วิดีโอไม่กี่นาทีอาจต้องทำงานอย่างละเอียดหลายชั่วโมง เมื่อเห็นความไม่มีประสิทธิภาพและโอกาสปรับปรุงการเรียนรู้ ผมกับผู้ร่วมก่อตั้งจึงนำ AI และแมชชีนเลิร์นนิงมาเร่งกระบวนการนี้

แพลตฟอร์มวิดีโอ AI ของเราลดงานที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงให้เหลือไม่กี่นาที เพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่ลดประสิทธิผล พื้นฐานด้านกระบวนการรู้คิดของมนุษย์และแบบจำลองสถิติที่เลียนแบบกระบวนการเหล่านั้นช่วยปูทางสู่ธุรกิจนี้

คุณมีสิทธิบัตรหลายฉบับ ฉบับใดที่คุณมีส่วนร่วมและเห็นว่าสำคัญที่สุด?

สิทธิบัตรทั้งหมดมุ่งใช้เทคโนโลยีเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ ตอนอยู่ Siemens โครงการสำคัญหนึ่งคือการพัฒนาโซลูชันสำหรับศาสตราจารย์สตีเฟน ฮอว์คิง เราสร้างวิธีพิมพ์ข้อความด้วยสายตาที่ใช้งานง่าย เพื่อช่วยผู้ป่วย ALS เช่นเดียวกับโรคที่เขาเป็น ผลงานนี้อยู่ในคำขอสิทธิบัตรที่กำลังพิจารณา

แต่ฉบับที่ผมเห็นว่าสำคัญที่สุดเป็นผลงานล่าสุด คือแพลตฟอร์มจัดการความรู้เชิงปฏิบัติที่ใช้ Generative AI สำหรับองค์กรอุตสาหกรรมและการผลิต

สรุปแนวคิดได้ดังนี้:

สิ่งประดิษฐ์นี้เป็นโซลูชัน Generative AI สำหรับองค์กรอุตสาหกรรมและการผลิตโดยเฉพาะ ช่วยรวบรวม จัดระเบียบ และเผยแพร่ทั้งความรู้ขององค์กรและความรู้ไม่เป็นทางการที่สะสมในทีม โดยผสาน AI แมชชีนเลิร์นนิง การฝึกอบรมและพัฒนา และระบบจัดการความรู้

ภาคอุตสาหกรรมและการผลิตมักรวบรวม จัดระเบียบ และแบ่งปันความรู้สำคัญได้ยาก การเปลี่ยนพนักงานบ่อย กระบวนการซับซ้อน และความจำเป็นต้องพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องยิ่งเพิ่มปัญหา วิธีจัดการความรู้แบบเดิมมักยุ่งยาก ใช้เวลา และไม่ยืดหยุ่น จึงต้องมีวิธีที่ก้าวหน้ากว่า

โซลูชันของเราใช้อัลกอริทึมเฉพาะและแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อสร้างขั้นตอนปฏิบัติงานมาตรฐานหรือ SOP ในรูปแบบวิดีโอได้ง่ายขึ้น ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ และเข้าถึงข้อมูลรวดเร็วผ่านแชต AI ความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยายระบบทำให้เหมาะกับบริบทการผลิตหลากหลาย

ช่วยเล่าจุดเริ่มต้นของ DeepHow ได้ไหม?

ก่อนก่อตั้ง DeepHow ผมกับผู้ร่วมก่อตั้ง Patrik Matos da Silva และ Wei-Liang Kao ทำโครงการนวัตกรรมดิจิทัลด้านอุตสาหกรรมและการผลิตที่ Siemens จุดเปลี่ยนสำคัญคือการเข้าโครงการ Techstars Mobility Accelerator ที่ดีทรอยต์ในปี 2018 ประสบการณ์เหมือนค่ายฝึกเข้มข้น ช่วยทดสอบแนวคิด หาจุดที่ยังขาด และเชื่อมต่อกับนักลงทุน พันธมิตร และที่ปรึกษา

เราเห็นคุณค่าของทักษะและประสบการณ์ที่คนสะสมมาหลายปี แต่ยังไม่มีวิธีรวบรวมและแบ่งปันได้อย่างมีประสิทธิภาพจริง ๆ เทคโนโลยีก้าวหน้าเร็ว แต่วิธีฝึกพนักงานตามไม่ทัน เรายังใช้วิธีเก่า ใช้เวลา และไม่น่าสนใจเพียงพอ

ผมเห็นโอกาสผสาน AI กับวิดีโอ เพื่อเปลี่ยนวิธีรวบรวม จัดโครงสร้าง และแบ่งปันข้อมูล จึงสร้าง DeepHow ให้บริษัททำวิดีโอฝึกอบรมได้เองและควบคุมกระบวนการได้ เราสร้างระบบ AI ชื่อ Stephanie ซึ่งเป็นแกนหลักในการรวบรวมความรู้จากผู้เชี่ยวชาญและสร้างคลังความรู้ ระบบสร้างวิดีโอสอนงานแบบโต้ตอบทีละขั้น เพื่อให้พนักงานใหม่และผู้มีประสบการณ์น้อยเรียนรู้เร็วขึ้น

การทำดัชนีและแบ่งส่วนเวิร์กโฟลว์ด้วย AI ช่วยให้เราสร้างวิดีโอเร็วขึ้นสิบเท่า และเพิ่มประสิทธิภาพแรงงานได้ 25%

เราเดินทางมาไกลจากจุดเริ่มต้น แต่ภารกิจยังเหมือนเดิม คือช่วยบริษัทใช้ประโยชน์จากความรู้และความเชี่ยวชาญที่สะสมไว้ และให้พนักงานเรียนรู้และเติบโตอย่างต่อเนื่อง เป็นการเดินทางที่น่าตื่นเต้น

DeepHow แก้ความท้าทายอะไรในที่ทำงานบ้าง?

การถ่ายทอดความรู้: การส่งต่อทักษะและความรู้จากพนักงานอาวุโสสู่คนใหม่หรือผู้มีประสบการณ์น้อยเป็นเรื่องยาก เราช่วยรวบรวมและจัดโครงสร้างความรู้ให้ง่ายต่อการแบ่งปัน โดยแยกเป็นส่วนย่อยที่เข้าใจง่าย

ประสิทธิภาพการฝึกอบรม: การฝึกแบบเดิมอาจน่าเบื่อ ใช้เวลาหลายชั่วโมง และจดจำข้อมูลได้ยาก DeepHow ให้พนักงานเรียนในจังหวะของตัวเองและตามรูปแบบการเรียนรู้ที่เหมาะกับแต่ละคน เราต้องการให้การฝึกง่ายและสนุก

ช่องว่างทักษะ: การหาว่าทีมขาดทักษะใดอาจยากเหมือนงมเข็มในมหาสมุทร แพลตฟอร์มใช้การวิเคราะห์เพื่อแสดงช่องว่างการฝึก และให้ทีมฝึกอบรมสร้างเนื้อหาที่จำเป็นเพื่อเติมเต็ม

สื่อฝึกอบรมที่ล้าสมัย: มาตรฐานและขั้นตอนเปลี่ยนตลอด เราทำให้สื่อฝึกอบรมตามทัน การแก้ไขและอัปเดตทำได้ง่ายและเร็ว และการแบ่งปันข้อมูลใหม่ระหว่างสถานที่และกะทำงานด้วยการมอบหมายทักษะอย่างง่าย ช่วยให้ทุกคนได้รับข้อมูลล่าสุด

การเรียนรู้ตามต้องการ: ทุกคนอยากเข้าถึงสิ่งที่ต้องการเมื่อจำเป็น นี่คือแนวคิดของ DeepHow การฝึกไม่ควรเป็นกิจกรรมตามตารางที่รบกวนทั้งวัน แต่ควรเป็นทรัพยากรที่ยืดหยุ่นและพร้อมใช้ การจำกัดสถานที่และเวลาไม่เหมาะนัก หากต้องเรียนเรื่องเฉพาะตอนนี้ ก็เพียงค้นหาและรับชม

เพิ่มการมีส่วนร่วมของพนักงาน: การฝึกอบรมอาจไม่น่าตื่นเต้น แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้น DeepHow เปิดพื้นที่ให้ผู้สร้างใช้ความคิดสร้างสรรค์ การเรียนรู้ควรสนุก น่าสนใจ และเพลิดเพลิน

ส่งเสริมการสื่อสาร: กระบวนการซับซ้อนอาจสื่อสารยาก แพลตฟอร์มช่วยด้วยคู่มือทีละขั้นที่เข้าใจง่าย ทำให้ข้อความชัดเจนและสอดคล้องกัน ระบบยังเข้าใจ แปล และถอดเสียงได้เกือบ 50 ภาษา และเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ฟังก์ชันนี้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่ามากสำหรับหลายบริษัท การเรียนด้วยภาษาแม่ช่วยให้เข้าใจดีขึ้นและเพิ่มขวัญกำลังใจ

DeepHow ช่วยให้องค์กรสร้างโปรแกรมฝึกอบรมที่ปรับตัวได้อย่างไร?

การฝึกแบบเดิมใช้สื่อคงที่ ตารางตายตัว และวิธีเดียวกับทุกคน โดยไม่คำนึงว่าคนเรียนต่างวิธีและต่างจังหวะ จึงไม่ยืดหยุ่นหรือขยายได้พอสำหรับการเปลี่ยนแปลงรวดเร็วหรือความก้าวหน้ารายบุคคล นี่เป็นปัญหาสำคัญขององค์กร

DeepHow ช่วยเปลี่ยนสิ่งเหล่านี้ เราให้องค์กรสร้างโปรแกรมที่คล่องตัว ปรับตามบุคคล และตอบสนองต่อความต้องการธุรกิจกับรูปแบบการเรียนรู้ของพนักงาน

แพลตฟอร์มรวบรวมความรู้ผู้เชี่ยวชาญเป็นโมดูลวิดีโอที่ติดตามง่าย แล้วใช้ AI วิเคราะห์การมีปฏิสัมพันธ์ของพนักงานกับโมดูล เพื่อเข้าใจช่องว่างทักษะที่เหลือ เป้าหมายคือเปลี่ยนจุดอ่อนเป็นจุดแข็ง และใช้ความเชี่ยวชาญรายบุคคลสร้างวัฒนธรรมเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

DeepHow มีบทบาทเพิ่มความปลอดภัยในที่ทำงานอย่างไร?

ความปลอดภัยสำคัญมาก แต่ทำให้ถูกต้องได้ยาก จึงเกิดอุบัติเหตุและการละเมิดข้อกำหนด โดยเฉพาะการผลิต ก่อสร้าง และสาธารณสุข ที่ความผิดพลาดเล็กน้อยอาจส่งผลร้ายแรง

เราตั้งใจให้ทุกคนเข้าใจแนวทางความปลอดภัยชัดเจนและนำไปใช้อย่างสม่ำเสมอ

บริษัทสามารถรวบรวมและแบ่งปันความรู้ผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับขั้นตอนความปลอดภัยได้ง่าย แทนคู่มือเก่าที่เข้าใจยาก เรามีวิดีโอแบบโต้ตอบทีละขั้น เข้าใจง่ายและเข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา พนักงานจึงไม่มีข้ออ้างที่จะไม่ติดตามแนวทางล่าสุด ความปลอดภัยต้องเป็นเรื่องสำคัญ และทุกคนสมควรรู้สึกปลอดภัยในที่ทำงาน

Generative AI ช่วยให้สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นได้อย่างไร?

แพลตฟอร์มจัดการความรู้เชิงปฏิบัติ Maven มีความสามารถที่ใช้ Generative AI เพื่อเปลี่ยนวิธีรวบรวม จัดการ และแบ่งปันความรู้ขององค์กรกับความรู้ไม่เป็นทางการในทีมอุตสาหกรรมและการผลิต โดยใช้อัลกอริทึมเฉพาะและแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงเพื่อปรับปรุงกระบวนการดังต่อไปนี้:

1. สร้างวิดีโอ SOP ได้ง่ายขึ้น: อัลกอริทึม Generative AI ช่วยสร้างแนวทางถ่ายวิดีโอและบทบรรยายโดยอัตโนมัติ ทำให้ผลิตวิดีโอ SOP คุณภาพสูงได้สม่ำเสมอ และสร้างมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม
2. ปรับเวิร์กโฟลว์อย่างมีประสิทธิภาพ: เครื่องมือแสดงเวิร์กโฟลว์ของ Maven ใช้แมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงเพื่อลดความซับซ้อนของงาน เพิ่มผลิตภาพด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและการประยุกต์ AI อย่างชาญฉลาด
3. ทำแผนที่ความรู้อย่างมีกลยุทธ์: อัลกอริทึมช่วยองค์กรทำแผนที่ความรู้สำคัญ ระบุช่องว่าง และหาว่าควรสร้างเนื้อหาใด จึงพัฒนาสื่อฝึกอบรมที่ตรงกับความต้องการแรงงานทักษะได้
4. แชตที่เสริมด้วย AI: แชต Maven ใช้อัลกอริทึมประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง ให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพด้วยคำถามภาษาธรรมชาติ
5. สร้างเนื้อหาหลายรูปแบบ: หากไม่มี SOP แบบลายลักษณ์อักษร Maven วิเคราะห์วิดีโอและสร้างเนื้อหาหลายรูปแบบได้ เช่น วิดีโอ SOP ทีละขั้น SOP แบบข้อความ และแผนภาพเวิร์กโฟลว์ ช่วยให้สร้างเนื้อหาได้ง่ายขึ้น

การผสาน Generative AI ขั้นสูงกับกลยุทธ์จัดการความรู้ล่าสุดทำให้ Maven เป็นเครื่องมือเฉพาะที่ช่วยองค์กรใช้ศักยภาพแรงงานทักษะ สนับสนุนการปรับปรุงต่อเนื่องและนวัตกรรม

มีการใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงประเภทอื่นด้วยไหม?

มีครับ DeepHow ใช้อัลกอริทึมและเทคนิค AI ขั้นสูงด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ทั้งแบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน เป็นฐานของเทคโนโลยี AI เฉพาะด้านที่เราฝึกและปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมและการผลิต การใช้งานสำคัญ ได้แก่:

1) การแบ่งส่วนเวิร์กโฟลว์: เราใช้อัลกอริทึมดึงข้อมูลและขั้นตอนสำคัญจากวิดีโอสาธิตงานที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้าง จึงแยกกระบวนการเป็นขั้นที่จัดการและสอนได้ง่าย

2) การแทนขั้นตอนด้วยเวกเตอร์หลายรูปแบบ: การจำลอง “จีโนมของกิจกรรม” ช่วยให้เราปรับคำแนะนำและแนวทางเวิร์กโฟลว์ให้เข้ากับบริบทการปฏิบัติงานเฉพาะ

3) การค้นคืนข้อมูลข้ามรูปแบบ: เราใช้การค้นหาภายในวิดีโอขั้นสูงเพื่อค้นคืนเนื้อหาหลายภาษาตามทักษะ ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้มีประสิทธิภาพและแม่นยำขึ้น

4) การทำแผนที่ความรู้เชิงปฏิบัติ: เราสร้างกราฟความรู้ที่แสดงสมรรถนะหลักขององค์กรเป็นภาพ ช่วยให้บริษัทเห็นทรัพยากรความรู้ของตนชัดเจนและวางกลยุทธ์พัฒนาทักษะกับฝึกอบรมได้ดีขึ้น

เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงเหล่านี้ร่วมกับการมุ่งเน้นบริการอุตสาหกรรมและการผลิต ทำให้เราเสนอวิธีแก้ปัญหาที่ครอบคลุมความท้าทายเฉพาะขององค์กรในภาคนี้

บริษัทที่ต้องการเริ่มใช้ต้องทำอย่างไร?

เราออกแบบให้เรียบง่าย การเริ่มใช้งานจึงไม่จำเป็นต้องซับซ้อน ลูกค้ากว่า 80 ราย ทั้งองค์กรใหญ่และธุรกิจขนาดกลางและเล็ก ใช้โซลูชันของเราแล้วในกว่า 400 แห่ง ใน 24 ประเทศ ครอบคลุมหกทวีป

ขั้นแรก ทีมของเราจะพูดคุยถึงความต้องการและปัญหาของบริษัท เพื่อเข้าใจเป้าหมาย ความท้าทายด้านการฝึก และทักษะที่พนักงานต้องมีอย่างครบถ้วน

จากนั้นเราช่วยรวบรวมความรู้ผู้เชี่ยวชาญ จะเป็นกระบวนการหรือทักษะใดที่สำคัญต่อบริษัทก็ได้ ทีมช่วยสร้างวิดีโอแนะนำทีละขั้นด้วยเครื่องมือ DeepHow ที่ใช้งานง่าย

เราสนับสนุนทุกขั้น ตั้งแต่ตั้งค่าเริ่มต้นจนถึงปรับปรุงโปรแกรมฝึกอย่างต่อเนื่อง เราต้องการเป็นพันธมิตรและเพิ่มทักษะกับประสิทธิภาพของพนักงาน เริ่มต้นได้โดยไปที่ DeepHow.com

มีอะไรเกี่ยวกับ DeepHow ที่อยากแบ่งปันเพิ่มเติมไหม?

ภารกิจหลักของ DeepHow คือช่วยแรงงานทักษะทุกคนให้เป็นผู้เชี่ยวชาญ เราใช้ AI เพื่อให้การถ่ายทอดความรู้และการฝึกอบรมราบรื่น น่าสนใจ และคุ้มค่า เราเชื่อว่าเทคโนโลยีควรเสริมขีดความสามารถของคน ไม่ใช่แทนที่ หลักการนี้กำกับทุกสิ่งที่เราทำ

ภารกิจนี้สำคัญยิ่งขึ้นในโลกเทคโนโลยีที่เปลี่ยนเร็ว การเปลี่ยนผ่านดิจิทัลและอุตสาหกรรม 4.0 ทำให้การผลิตทันสมัยขึ้นและนำเทคโนโลยีขั้นสูงจำนวนมากมาใช้ ความต้องการของงานจึงเปลี่ยนไป พนักงานต้องมีทักษะเทคนิคใหม่เพื่อใช้งาน บำรุงรักษา และปรับปรุงเครื่องจักรเหล่านี้ การเปลี่ยนแปลงเร็วมากจนการฝึกแบบเดิมตามไม่ทัน ทำให้ช่องว่างทักษะยิ่งกว้างขึ้น

เราต้องการแก้ปัญหานี้โดยช่วยพนักงานฝึกทักษะใหม่สำหรับโรงงานแห่งอนาคต ระบบอัตโนมัติระดับสูงลดความต้องการแรงงานทำงานด้วยมือ และเปลี่ยนไปให้ความสำคัญกับความเชี่ยวชาญและสัญชาตญาณของคนในการควบคุมระบบเทคโนโลยีขั้นสูง

โรงงานพัฒนาอย่างมากในทศวรรษที่ผ่านมา ด้วยหุ่นยนต์ หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงาน และเทคโนโลยีวิเคราะห์ที่เพิ่มประสิทธิภาพผลผลิตและลดของเสียอย่างต่อเนื่อง การจัดการเทคโนโลยีเหล่านี้ต้องอาศัยแรงงานที่ได้รับการพัฒนาทักษะ

DeepHow เสนอวิธีฝึกอบรมสมัยใหม่ ช่วยผู้ผลิตดึงดูดบุคลากร เติมตำแหน่งระดับเริ่มต้น และพัฒนาทักษะสู่บทบาทขั้นสูงในการผลิต โลจิสติกส์ และการวางแผน การฝึกที่ทันสมัยและน่าสนใจช่วยเปลี่ยนมุมมองว่าการผลิตเป็นอาชีพไร้อนาคต ให้เป็นสาขาที่มีพลวัต ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี และมีโอกาสมากมาย

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ ผู้อ่านที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมสามารถไปที่ DeepHow