มาเซย์ ซากาโนว์สกี, ผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ AI, Appfire – ซีรีส์สัมภาษณ์

มาเซย์ ซากาโนว์สกี เป็นผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ AI ที่ Appfire.

Appfire เป็นผู้ให้บริการชั้นนำด้านซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกัน สตรีมไลน์กระบวนการทำงาน และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทั่วทั้งทีม โดยเชี่ยวชาญด้านเครื่องมือที่รวมเข้ากับแพลตฟอร์ม เช่น Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) และ Microsoft Appfire มีชุดแอปที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการโครงการ อัตโตมेशन การรายงาน และการจัดการบริการ IT โดยมีสำนักงานทั่วโลกและความมุ่งมั่นต่อนวัตกรรม ทำให้公司นี้กลายเป็นพันธมิตรที่เชื่อถือได้สำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพระบบซอฟต์แวร์ของตน โดยให้บริการอุตสาหกรรมต่างๆ และช่วยให้ทีมสามารถบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Appfire เป็นที่รู้จักในด้านการให้บริการโซลูชันการทำงานร่วมกันสำหรับองค์กร คุณสามารถแนะนำเราเกี่ยวกับแนวทางของ Appfire ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้หรือไม่?

ในช่วงปีที่ผ่านมา thị trườngได้ถูกอัดแน่นไปด้วยโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เนื่องจากบริษัทต่างๆ ได้เปลี่ยนไปใช้ AI เพื่อรักษาความเกี่ยวข้องและแข่งขัน ในขณะที่บางผลิตภัณฑ์เหล่านี้ได้ตรงตามความคาดหวัง แต่ยังคงมีโอกาสให้ผู้ขายตอบสนองความต้องการของลูกค้าอย่างแท้จริงด้วยโซลูชันที่มีผลกระทบ

ที่ Appfire เรามุ่งมั่นที่จะอยู่ในระดับแนวหน้าของนวัตกรรม AI เพื่อให้เราสามารถคาดการณ์และตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของการทำงานร่วมกันสำหรับองค์กร เราเข้าใกล้การรวม AI ด้วยเป้าหมายในการส่งมอบประสบการณ์ที่มีผลกระทบและไม่เพียงแต่แค่การอ้างว่า “พร้อมสำหรับ AI” เพื่อความแตกต่างเท่านั้น แนวทางของเราในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นและมีผลกระทบสำหรับลูกค้าของเรา

เราต้องการให้ AI ผสมผสานเข้ากับประสบการณ์ของผู้ใช้โดยไม่บดบังหรือสร้างภาระให้กับผู้ใช้โดยการทำให้ผู้ใช้ต้องเรียนรู้คุณสมบัติใหม่ทั้งหมด

“เวลาในการให้ค่า” เป็นหนึ่งในวัตถุประสงค์ที่สำคัญที่สุดสำหรับคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของเรา หลักการนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีการที่ผู้ใช้สามารถเริ่มได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ของเราได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเช่น ด้วย Canned Responses ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนสามารถตอบสนองลูกค้าโดยไม่ต้องค้นหาในเธรดอีเมลทั้งหมด AI จะสามารถแนะนำเทมเพลตการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุดได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มความแม่นยำ

Appfire ได้ร่วมมือกับ Atlassian เพื่อเปิดตัว WorkFlow Pro ในฐานะตัวแทน Rovo คุณสมบัติใดที่ทำให้ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้มีความโดดเด่นในตลาดที่เต็มไปด้วยผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน?

หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์นี้ค่อนข้างไม่ธรรมดา เราเป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่ส่งมอบซอฟต์แวร์สำหรับการตั้งค่าและจัดการอัตโตมेशनสำหรับ Jira และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น

WorkFlow Pro เป็นตัวช่วยอัตโตมेशनที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับ Jira ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ทีมตั้งค่าและจัดการกระบวนการอัตโตมेशन โดยใช้ Rovo AI ของ Atlassian ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าอัตโตมेशनใหม่หรือแก้ไขอัตโตมेशनที่มีอยู่

ในอดีต ผลิตภัณฑ์อัตโตมेशनสำหรับ Jira มีความซับซ้อนและต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน WorkFlow Pro ทำให้การกำหนดค่าเหล่านี้ง่ายขึ้นและช่วยให้ผู้ดูแลระบบ Jira ใหม่หรือผู้ดูแลระบบที่มีประสบการณ์น้อยสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้เวลาในการศึกษาส่วนประกอบผลิตภัณฑ์ ฟอรัม หรือเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง

ผู้ดูแลระบบ Jira ใหม่สามารถถามตัวแทนเกี่ยวกับวิธีการทำงานใดๆ และตามอัตโตมेशनแอปที่ติดตั้ง (JMWE, JSU หรือ Power Scripts) ตัวแทนจะให้คำแนะนำแบบขั้นตอนต่อขั้นตอนในการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ มันเหมือนมีเชฟระดับ Michelin ในครัวของคุณ ที่พร้อมตอบคำถามด้วยคำแนะนำที่แม่นยำ

ที่ Appfire เรามุ่งมั่นที่จะทำให้ชีวิตของลูกค้าง่ายขึ้น ในเวอร์ชันถัดไปของ WorkFlow Pro ผู้ใช้จะสามารถขออัตโตมेशनใหม่ด้วยภาษาธรรมดาโดยการพิมพ์ผลลัพธ์ที่ต้องการโดยไม่ต้องนำทาง UI ของการกำหนดค่าหรือรู้ภาษาสคริปต์ใดๆ กลับไปที่ตัวอย่างเชฟของเรา ในเวอร์ชันถัดไป ผู้ใช้จะไม่เพียงแต่ถามเชฟว่าจะทำอาหารได้อย่างไร แต่ยังสามารถเตรียมอาหารแทนพวกเขาได้ ทำให้พวกเขาได้รับเวลาในการมุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญกว่า

คุณเกี่ยวข้องกับการรับฟังความคิดเห็นของผู้ใช้เมื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ AI เช่น WorkFlow Pro อย่างไร? ความคิดเห็นของลูกค้ามีบทบาทอย่างไรในการกำหนดการพัฒนาเครื่องมือเหล่านี้?

ที่ Appfire เราอยู่ใกล้กับผู้ใช้ของเราไม่เพียงแต่ผู้ออกแบบและผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของเราที่มีส่วนร่วมอย่างสม่ำเสมอ แต่ยังมีกลุ่มการวิจัยผู้ใช้ที่มุ่งเน้นการวิจัยเชิงกว้างเพื่อแจ้งให้ทราบถึงวิสัยทัศน์และแผนการผลิตภัณฑ์ของเรา

เราวิเคราะห์ข้อมูลทั้งเชิงปริมาณและเรื่องราวของผู้ใช้ที่มุ่งเน้นไปที่ความท้าทาย โดยถามตัวเองว่า “AI สามารถช่วยในขณะนี้ได้หรือไม่?” หากเราคำนึงถึงปัญหาของผู้ใช้ได้ดีและเชื่อว่า AI สามารถให้คำตอบได้ ทีมของเราจะเริ่มทดลองกับเทคโนโลยีเพื่อแก้ไขปัญหา การเดินทางของฟีเจอร์แต่ละฟีเจอร์เริ่มต้นไม่ใช่จากเทคโนโลยี แต่จากจุดอ่อนของผู้ใช้

ตัวอย่างเช่น เราได้เรียนรู้จากผู้ใช้ว่าผู้ดูแลระบบใหม่เผชิญกับอุปสรรคที่สำคัญเมื่อสร้างอัตโตมेशनที่ซับซ้อน ผู้ดูแลระบบหลายคนขาดประสบการณ์หรือเวลาที่จะศึกษาส่วนประกอบผลิตภัณฑ์หรือเรียนรู้กลไกสคริปต์ที่ซับซ้อน WorkFlow Pro ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยลดความยากลำบากนี้ โดยช่วยให้ผู้ใช้เรียนรู้และกำหนดค่า Jira ได้ง่ายขึ้น

นอกเหนือจาก WorkFlow Pro แล้ว Appfire ยังวางแผนพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพิ่มเติม ผลิตภัณฑ์ใหม่เหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้ใช้ตั้งเป้าหมาย ติดตามงาน และใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างไร?

AI จะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อความสามารถที่ผู้ใช้ความรู้ในอนาคตสามารถทำได้และวิธีการที่พวกเขาสื่อสารกับซอฟต์แวร์ องค์กรจะพัฒนาเป็นองค์กรที่แบนราบ มีคล่องตัว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น โครงการจะต้องมีคนน้อยลงในการประสานงานและส่งมอบ ในขณะที่การคาดการณ์นี้ดูเหมือนจะกล้า แต่ก็เกิดขึ้นแล้วผ่านความก้าวหน้าสามประการของ AI ที่ขับเคลื่อนด้วย:

1. การโอนย้ายงานที่ซับซ้อนหรืองานที่ซ้ำซากให้กับ AI
2. การโต้ตอบกับซอฟต์แวร์โดยใช้ภาษาธรรมดา
3. การทำงานของตัวแทน

เรากำลังเห็น AI ลดภาระของงานที่ซ้ำซากและทำให้ผู้ใช้ใหม่เข้าถึงผลิตภัณฑ์เหล่านี้ได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วย AI สามารถบันทึกการประชุมหรือรายการงานที่ต้องทำ เพื่อแสดงให้เห็นในตัวอย่าง Appfire เมื่อผู้จัดการสร้าง Key Result ใหม่ภายในเฟรมเวิร์ก OKR ของตน AI จะแนะนำคำว่า Key Result ตามแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมและบริบทเฉพาะของบริษัท ทำให้ลดภาระทางจิตของผู้ใช้เมื่อพวกเขากำลังเรียนรู้วิธีการกำหนด OKR ที่มีประสิทธิภาพ

การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมดาถือเป็นการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในด้านการออกแบบและใช้ซอฟต์แวร์ การพัฒนาซอฟต์แวร์ในช่วง 50 ปีที่ผ่านมาได้สร้างความสามารถที่ไม่มีขอบเขตสำหรับผู้ใช้ความรู้ แต่พลังที่เชื่อมต่อกันนี้ก็ทำให้เกิดความซับซ้อนที่สำคัญ

จนกระทั่งไม่นานมานี้ ไม่มีวิธีที่ง่ายในการนำทางความซับซ้อนนี้ แต่ AI และการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมดากำลังทำให้สามารถจัดการและเข้าถึงได้ ตัวอย่างเช่น หนึ่งในหมวดแอปที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ Appfire คือ Document Management บริษัท Fortune 500 หลายแห่งต้องการการทำงานของเอกสารสำหรับการตรวจสอบหรือการตรวจสอบตามกฎระเบียบ ในไม่ช้า การสร้างการทำงานเหล่านี้อาจเป็นเพียงการพูดกับระบบ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการอาจพูดว่า “เพื่อให้นโยบายได้รับการอนุมัติและแจกจ่ายให้กับพนักงานทุกคน ก่อนอื่นจะต้องได้รับการตรวจสอบและอนุมัติจากทีมผู้นำระดับสูง” AI จะเข้าใจคำสั่งนี้และสร้างการทำงาน หากมีรายละเอียดที่หายไป AI จะขอความชัดเจนและให้คำแนะนำสำหรับการไหลที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ “การทำงานของตัวแทน” คือแนวหน้าของการปฏิวัติ AI และเรากำลังยอมรับสิ่งนี้ที่ Appfire ด้วยตัวแทน WorkFlow Pro ของเรา ในอนาคต ตัวแทน AI จะทำงานเหมือนผู้ร่วมงานมนุษย์ที่สามารถรับมือกับงานที่ซับซ้อน เช่น การวิจัย การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และการประสานงานกับตัวแทนและคนอื่นๆ เพื่อส่งมอบข้อเสนอภายในไม่กี่ชั่วโมงหรือวัน แนวทางของตัวแทนจะไปไกลกว่าการโต้ตอบแบบง่ายๆ เช่น ChatGPT ตัวแทนจะกลายเป็นตัวแทนรับใช้ที่สามารถแนะนำการนำเสนอแบบเลื่อนได้ก่อนที่คุณจะรู้ว่าคุณต้องการ และการโต้ตอบด้วยเสียงกับตัวแทนจะกลายเป็นเรื่องปกติ ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานได้ขณะเดินทาง

โดยสรุป ที่ที่เรากำลังจะไปกับ AI ในงานความรู้คือเหมือนกับวิธีที่เราดำเนินการรถยนต์ในปัจจุบัน: เรารู้ว่าเราต้องการไปที่ไหน แต่โดยทั่วไปแล้วเราไม่จำเป็นต้องเข้าใจรายละเอียดของเครื่องยนต์หรือปรับแต่งรถยนต์เอง

คุณยังเพิ่มคุณสมบัติให้กับผลิตภัณฑ์ Appfire ที่มีอยู่โดยใช้ AI เช่นกัน คุณสามารถให้ตัวอย่างได้หรือไม่ว่า AI ได้เพิ่มคุณสมบัติและประสบการณ์ของผู้ใช้ให้กับผลิตภัณฑ์ Appfire ใดๆ อย่างไร?

แอปพลิเคชันแต่ละตัวของเรามีลักษณะเฉพาะและแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน ดังนั้นการใช้ AI ในแอปพลิเคชันเหล่านี้จึงถูกปรับให้เหมาะสมกับการปรับปรุงฟังก์ชันและประสบการณ์ของผู้ใช้

ใน Canned Responses AI จะเร่งการสื่อสารกับลูกค้าโดยช่วยให้ผู้ใช้สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วโดยอาศัยเนื้อหาของคำขอและเทมเพลตที่มีอยู่ คุณสมบัติ AI นี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลาเท่านั้น แต่ยังเพิ่มคุณภาพของการโต้ตอบกับลูกค้าด้วย

ใน OKR for Jira ตัวอย่างเช่น AI อาจช่วยผู้ใช้ที่ใหม่ในเฟรมเวิร์ก OKR (วัตถุประสงค์และผลลัพธ์หลัก) โดยการทำให้วิธีการนี้ง่ายขึ้นและชัดเจน AI จะให้คำแนะนำในการกำหนด Key Results ที่มีประสิทธิภาพที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์เฉพาะ ทำให้กระบวนการ OKR มีความเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

สุดท้าย WorkFlow Pro แสดงถึงวิธีการใหม่ในการโต้ตอบกับเอกสารของเราและแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของเราในการทำงานอัตโตมेशनและคำขอการทำงานตามธรรมชาติ แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ลดข้อจำกัดในการเข้าถึงสำหรับผู้ดูแลระบบ Jira ใหม่และทำให้กระบวนการทำงานราบรื่นสำหรับผู้ดูแลระบบที่มีประสบการณ์

บริการ AI ที่ใช้ร่วมกัน เช่น คุณสมบัติการสรุป กำลังถูกพัฒนาในผลิตภัณฑ์ Appfire หลายตัว คุณคิดว่าบริการเหล่านี้จะมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้บนแพลตฟอร์มของคุณอย่างไร?

ที่ Appfire เรามีผลิตภัณฑ์มากมายทั่วทั้งตลาด รวมถึง Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) และ Salesforce

ด้วยผลิตภัณฑ์มากมายและกรณีการใช้งาน AI ที่หลากหลาย เราจึงหยุดพักเพื่อออกแบบและสร้างบริการ AI ภายในที่สามารถใช้ได้หลายผลิตภัณฑ์

เราพัฒนาบริการ AI แพลตฟอร์มที่ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์สามารถเชื่อมต่อกับ LLM หลายตัวได้ ตอนนี้บริการนี้เปิดใช้งานแล้ว เราจะขยายมันด้วยคุณสมบัติ เช่น โมเดลที่ทำงานท้องถิ่นและคำสั่งพร้อมใช้งาน

ด้วยการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI คุณรับประกันว่าแนวทางของ Appfire ในการพัฒนา AI จะยังคงตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของลูกค้าและความต้องการของตลาดอย่างไร?

ที่ Appfire ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีหน้าที่หลักในการเชื่อมช่องว่างระหว่างความเป็นไปได้ทางเทคนิคและการแก้ปัญหาที่แท้จริงของลูกค้า เมื่อความสามารถของ AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว เราจะติดตามแนวโน้มของตลาดและติดตามอุตสาหกรรมสำหรับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด ในด้านลูกค้า เราเชื่อมต่อกับผู้ใช้ของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อทำความเข้าใจความท้าทายของพวกเขา ไม่เพียงแต่ในแอปพลิเคชันของเราเท่านั้น แต่ยังรวมถึงแพลตฟอร์มที่ซ่อนอยู่ที่พวกเขาใช้ด้วย

เมื่อเราพบจุดตัดกันระหว่างความเป็นไปได้ทางเทคนิคและความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า เราจะมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบคุณสมบัติ AI ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ก่อนที่จะเปิดตัว เราจะทดลองและทดสอบโซลูชันเหล่านี้กับผู้ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาแก้ไขปัญหาได้อย่างแท้จริง

Appfire ดำเนินธุรกิจในภูมิทัศน์ SaaS ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมีการแข่งขันสูง คุณกำลังดำเนินการใดๆ เพื่อให้แน่ใจว่านวัตกรรม AI ของคุณยังคงไม่เหมือนใครและยังคงสร้างมูลค่าให้กับผู้ใช้?

แนวทางของ Appfire ใน AI มุ่งเน้นไปที่จุดประสงค์ เราไม่ได้เพิ่ม AI เพียงเพื่อติดป้าย “พร้อมสำหรับ AI” แต่เป้าหมายของเราคือการทำให้ AI ทำงานได้อย่างเป็นธรรมชาติภายในผลิตภัณฑ์ของเรา จนกลายเป็นเรื่องปกติสำหรับผู้ใช้ เราต้องการให้ AI แก้ไขปัญหาที่แท้จริงที่ลูกค้าของเราต้องเผชิญ ไม่ว่าจะเป็นการทำให้กระบวนการทำงานใน Jira ง่ายขึ้น การจัดการกระบวนการเอกสารที่ซับซ้อน หรือการทำให้การวางแผนเชิงกลยุทธ์ง่ายขึ้น

ผลิตภัณฑ์ SaaS หลายตัวต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเพื่อปลดปล่อยศักยภาพสูงสุด วิสัยทัศน์ของเราสำหรับ AI คือการลดความชันของการเรียนรู้และทำให้แอปพลิเคชันของเราง่ายขึ้น ด้วยการเปิดตัวตัวแทน Rovo ของเรา WorkFlow Pro เรากำลังดำเนินไปสู่จุดนี้ สุดท้าย เรามุ่งหวังที่จะทำให้ AI ภายในแอปพลิเคชันของเราเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถบรรลุผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว

เมื่อมองไปข้างหน้า คุณคิดว่าแนวโน้มใดๆ ในการพัฒนา AI จะมีผลกระทบมากที่สุดต่ออุตสาหกรรม SaaS ในช่วงหลายปีที่จะมาถึง?

สองแนวโน้ม AI ที่จะกำหนดรูปร่างของอุตสาหกรรม SaaS ในช่วงหลายปีที่จะมาถึงคือการเพิ่มขึ้นของตัวแทน AI และความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

บางคนแย้งว่าเทคโนโลยีตัวแทนยังไม่บรรลุผลตามที่คาดหวังและยังคงไม่เต็มที่ ในกรณีนี้ ฉันจะบอกว่าเรามักจะประเมินสิ่งที่เทคโนโลยีจะบรรลุได้ภายใน 1-2 ปี แต่เราก็ประเมินคุณค่าของสิ่งที่จะบรรลุได้ในระยะเวลา 10 ปี ในขณะที่กรณีการใช้งานตัวแทนในปัจจุบันยังคงมีจำกัด เรากำลังเห็นการลงทุนจำนวนมากในกระบวนการทำงานของตัวแทนตลอดห่วงโซ่คุณค่าของซอฟต์แวร์

ที่เวลาเดียวกัน เมื่อความสามารถของ AI ขยายออกไป ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวก็เพิ่มขึ้นด้วย องค์กรต่างๆ จะต้องแน่ใจว่าการรวม AI ที่พวกเขาทำนั้นเคารพและปกป้องทั้งทรัพย์สินของตนเองและลูกค้า ตั้งแต่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปจนถึงมาตรการรักษาความปลอดภัยที่กว้างขึ้น การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่มั่นคงจะถือเป็นสิ่งสำคัญในการปลดปล่อยคุณค่าเต็มที่ของ AI ใน SaaS และทำให้ความก้าวหน้าด้านความปลอดภัยและความรับผิดชอบเป็นไปได้

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Appfire เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม