สัมภาษณ์
มาเชย์ ซากานอฟสกี, ผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ AI, Appfire – สัมภาษณ์รายการ
มาเชย์ ซากานอฟสกี เป็นผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ AI ที่ Appfire
Appfire เป็นผู้ให้บริการชั้นนำด้านซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มการทำงานร่วมกัน สตรีมไลน์งานไหล และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทั่วทีม โดยเชี่ยวชาญด้านเครื่องมือที่รวมเข้ากับแพลตฟอร์ม เช่น Atlassian, Salesforce และ Microsoft Appfire มีชุดแอปที่แข็งแกร่งสำหรับการจัดการโครงการ อัตโนมัติ การรายงาน และการจัดการบริการ IT โดยมีสำนักงานทั่วโลกและความมุ่งมั่นต่อนวัตกรรม บริษัทได้กลายเป็นพันธมิตรที่เชื่อถือได้สำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพระบบซอฟต์แวร์ของตน โดยให้บริการอุตสาหกรรมต่างๆ และช่วยให้ทีมบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Appfire เป็นที่รู้จักในการให้บริการโซลูชันการทำงานร่วมกันสำหรับองค์กร คุณสามารถแนะนำเราเกี่ยวกับแนวทางของ Appfire ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้หรือไม่?
ในช่วงปีที่ผ่านมา thị trườngได้ถูกอัดแน่นไปด้วยโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เนื่องจากบริษัทต่างๆ มีการเปลี่ยนแปลงเพื่ออยู่ในสถานะที่เกี่ยวข้องและแข่งขันได้ ในขณะที่ผลิตภัณฑ์บางอย่างได้ตรงตามความคาดหวัง แต่ยังคงมีโอกาสให้ผู้ขายตอบสนองความต้องการของลูกค้าอย่างแท้จริงด้วยโซลูชันที่มีผลกระทบ
ที่ Appfire เรามุ่งมั่นที่จะอยู่ในระดับแนวหน้าของนวัตกรรม AI ซึ่งช่วยให้เราสามารถคาดการณ์และตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของการทำงานร่วมกันสำหรับองค์กร เราเข้าใกล้การรวม AI ด้วยจุดมุ่งหมายเพื่อมอบคุณค่าที่แท้จริงมากกว่าการอ้างว่า “พร้อม AI” เพียงเพื่อความแตกต่าง แนวทางของเราในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นและมีผลกระทบสำหรับลูกค้าของเรา
เราต้องการให้ AI ผสมผสานเข้ากับประสบการณ์ของผู้ใช้โดยไม่บดบังหรือทำให้เกิดภาระเพิ่มเติมโดยต้องการให้ผู้ใช้เรียนรู้คุณสมบัติใหม่ทั้งหมด
“เวลาในการมีค่า” เป็นหนึ่งในวัตถุประสงค์ที่สำคัญที่สุดสำหรับคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของเรา หลักการนี้มุ่งเน้นไปที่ว่าผู้ใช้สามารถเริ่มได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ของเราได้อย่างรวดเร็วเพียงใด
ตัวอย่างเช่น โดยใช้ Canned Responses ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนสามารถตอบสนองต่อลูกค้าโดยไม่ต้องค้นหาในเธรดอีเมลทั้งหมด AI จะสามารถแนะนำเทมเพลตการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและปรับปรุงความแม่นยำ
Appfire ได้ร่วมมือกับ Atlassian เพื่อเปิดตัว WorkFlow Pro ในฐานะตัวแทน Rovo สิ่งใดที่ทำให้ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้โดดเด่นในตลาดที่มีผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน?
หมวดหมู่ของผลิตภัณฑ์นี้ค่อนข้างไม่ธรรมดา เราเป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่จัดส่งซอฟต์แวร์ Jira ที่มีการตั้งค่าผู้ช่วยอัตโนมัติ – และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น
WorkFlow Pro เป็นตัวช่วยอัตโนมัติ AI สำหรับ Jira ที่เปลี่ยนแปลงวิธีการตั้งค่าและจัดการการทำงานอัตโนมัติของทีม โดยได้รับการสนับสนุนจาก Rovo AI ของ Atlassian มันช่วยให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าอัตโนมัติใหม่หรือแก้ไขปัญหาที่มีอยู่
ในอดีต ผลิตภัณฑ์อัตโนมัติของ Jira มีความซับซ้อนและต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะ WorkFlow Pro ทำให้การกำหนดค่านี้ง่ายขึ้นและทำให้ผู้ดูแลระบบ Jira ใหม่หรือมีประสบการณ์น้อยสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้เวลาในการศึกษ文档หรือเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง
ผู้ดูแลระบบ Jira ใหม่สามารถถามตัวแทนเกี่ยวกับวิธีการทำงานได้ และตามแอปอัตโนมัติที่ติดตั้ง (JMWE, JSU หรือ Power Scripts) ตัวแทนจะให้คำแนะนำแบบขั้นตอนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ มันเหมือนกับมีเชฟ Michelin ในครัวของคุณพร้อมที่จะตอบคำถามใดๆ ด้วยคำแนะนำที่แม่นยำ
ที่ Appfire เรามุ่งมั่นที่จะทำให้ชีวิตของลูกค้าของเราง่ายขึ้น ในเวอร์ชันถัดไปของ WorkFlow Pro ผู้ใช้จะสามารถขออัตโนมัติใหม่ๆ โดยพิมพ์ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นภาษาไทยธรรมดา โดยไม่ต้องค้นหาอินเทอร์เฟซผู้ใช้หรือรู้ภาษาสคริปต์ใดๆ การกลับมาที่ตัวอย่างเชฟของเรา เวอร์ชันถัดไปจะช่วยให้ผู้ใช้ไม่เพียงแต่ถามเชฟว่าจะทำอาหารได้อย่างไร แต่ยังช่วยให้เชฟทำอาหารแทนพวกเขา โดยปล่อยให้พวกเขาเน้นไปที่งานที่สำคัญกว่า
คุณมีส่วนร่วมในการให้ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้เมื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ AI เช่น WorkFlow Pro อย่างไร? สิ่งใดที่ทำให้ข้อมูลลูกค้ามีบทบาทในการกำหนดแนวทางการพัฒนาเครื่องมือเหล่านี้?
ที่ Appfire เราใกล้ชิดกับผู้ใช้ของเรา ไม่เพียงแต่นักออกแบบและผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของเราที่มีการมีส่วนร่วมกับพวกเขา แต่ยังมีกลุ่มการวิจัยผู้ใช้ที่มุ่งเน้นในการวิจัยเชิงกว้างเพื่อแจ้งให้เราทราบถึงวิสัยทัศน์และแผนการผลิตภัณฑ์ของเรา
เราวิเคราะห์ข้อมูลทั้งเชิงปริมาณและเรื่องราวของผู้ใช้ที่มุ่งเน้นไปที่ความท้าทาย โดยถามตัวเองว่า “AI สามารถช่วยในขณะนี้ได้หรือไม่?” หากเราคำนึงถึงปัญหาของผู้ใช้ได้ดีพอและเชื่อว่า AI สามารถให้คำตอบได้ ทีมของเราจะเริ่มทดลองกับเทคโนโลยีนี้เพื่อแก้ไขปัญหา การเดินทางของแต่ละคุณสมบัติเริ่มต้นไม่ใช่จากเทคโนโลยี แต่จากจุดอ่อนของผู้ใช้
ตัวอย่างเช่น เราได้เรียนรู้จากผู้ใช้ว่าผู้ดูแลระบบใหม่ๆ ต้องเผชิญกับอุปสรรคที่สำคัญเมื่อสร้างอัตโนมัติที่ซับซ้อน มีหลายคนที่ขาดประสบการณ์หรือเวลาที่จะศึกษ文档และจัดการกลไกสคริปต์ที่ซับซ้อน WorkFlow Pro ถูกพัฒนาเพื่อแก้ไขปัญหานี้ โดยช่วยให้ผู้ใช้เรียนรู้และตั้งค่า Jira ได้ง่ายขึ้น
นอกเหนือจาก WorkFlow Pro Appfire ยังวางแผนพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพิ่มเติมอย่างไร ผลิตภัณฑ์ใหม่เหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีการตั้งเป้าหมาย ติดตามงาน และใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างไร?
AI จะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อสิ่งที่คนงานในอนาคตสามารถทำได้และวิธีที่พวกเขาสื่อสารกับซอฟต์แวร์ องค์กรจะพัฒนาเป็นองค์กรที่แบนแลตและยืดหยุ่นมากขึ้น โครงการจะต้องมีคนน้อยลงในการประสานงานและส่งมอบ ในขณะที่สิ่งนี้ดูเหมือนจะเป็นการคาดการณ์ที่กล้าได้กล้าเสีย มันกำลังเกิดขึ้นแล้วผ่านความก้าวหน้า 3 ประการของ AI ที่ขับเคลื่อน:
- การโอนย้ายงานที่ซับซ้อนหรืองานประจำให้กับ AI
- การโต้ตอบกับซอฟต์แวร์โดยใช้ภาษาธรรมชาติ
- การทำงานแบบตัวแทน
เรากำลังเห็น AI ลดภาระของงานประจำและทำให้ผู้ใช้ใหม่ๆ เข้าสู่ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วย AI สามารถบันทึกการประชุมหรือรายการงานได้ เพื่อแสดงให้เห็นในตัวอย่าง Appfire เมื่อผู้จัดการสร้าง Key Result ใหม่ภายในเฟรมเวิร์ก OKR AI จะแนะนำคำกล่าว Key Result ตามแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมและบริบทเฉพาะของบริษัท ทำให้ลดภาระทางจิตสำหรับผู้ใช้เมื่อพวกเขาต้องเรียนรู้วิธีนิยาม OKR ที่มีประสิทธิภาพ
อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติเป็นการเปลี่ยนแปลงแบบพาราไดม์ใหม่ในการออกแบบและใช้ซอฟต์แวร์ การพัฒนาซอฟต์แวร์ในช่วง 50 ปีที่ผ่านมาได้สร้างความสามารถที่ไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับคนงานในด้านความรู้ แต่นี่ก็ทำให้เกิดความซับซ้อนที่สำคัญ
จนกระทั่งไม่นานมานี้ ยังไม่มีวิธีที่ง่ายในการนำทางความซับซ้อน này ตอนนี้ AI และอินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติทำให้สามารถจัดการและเข้าถึงได้ ตัวอย่างเช่น หนึ่งในหมวดแอปที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ Appfire คือการจัดการเอกสาร บริษัท Fortune 500 หลายแห่งต้องการการทำงานของเอกสารสำหรับการปฏิบัติตามหรือการตรวจสอบตามกฎระเบียบ ในไม่ช้า การสร้างการทำงานเหล่านี้อาจเป็นเพียงการพูดกับระบบ “สำหรับนโยบายที่ต้องได้รับการอนุมัติและแจกจ่ายให้กับพนักงานทุกคน มันจะต้องได้รับการทบทวนและอนุมัติจากทีมผู้นำอาวุโสก่อน” AI จะเข้าใจคำสั่งนี้และสร้างการทำงาน โดยหากมีรายละเอียดใดๆ ที่ขาดไป AI จะขอคำชี้แจงและให้คำแนะนำสำหรับการไหลที่ราบรื่นขึ้น
นอกจากนี้ “การทำงานแบบตัวแทน” คือแนวหน้าของการปฏิวัติ AI และเรากำลังยอมรับสิ่งนี้ที่ Appfire ด้วยตัวแทน WorkFlow Pro ของเรา ในอนาคต ตัวแทน AI จะทำงานเหมือนผู้ร่วมงานมนุษย์ที่สามารถรับมือกับงานที่ซับซ้อน เช่น การวิจัย การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และการประสานงานกับตัวแทนและคนอื่นๆ เพื่อนำเสนองานภายในไม่กี่ชั่วโมงหรือวัน การเข้าถึงแบบตัวแทนจะเกินกว่าการโต้ตอบแบบง่ายๆ เช่น ChatGPT; ตัวแทนจะกลายเป็นคนริเริ่ม ซึ่งอาจแนะนำการนำเสนอแบบเล่นๆ ก่อนที่คุณจะรู้ว่าคุณต้องการมัน และการโต้ตอบด้วยเสียงกับตัวแทนจะกลายเป็นเรื่องธรรมดา ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานขณะเดินทางได้
โดยสรุป ที่ที่เรากำลังจะไปกับ AI ในงานความรู้คือเหมือนกับวิธีที่เราทำงานกับรถยนต์ในปัจจุบัน: เรารู้ว่าเราต้องการไปที่ไหน แต่โดยทั่วไปแล้วเราไม่จำเป็นต้องเข้าใจรายละเอียดของเครื่องยนต์หรือปรับแต่งรถยนต์เอง
คุณกำลังปรับปรุงผลิตภัณฑ์ Appfire ที่มีอยู่โดยใช้ AI เช่นกัน คุณสามารถให้ตัวอย่างว่า AI ได้เพิ่มฟังก์ชันและประสบการณ์ของผู้ใช้ให้กับแอป Appfire ที่มีอยู่ได้อย่างไร?
แอปพลิเคชันแต่ละตัวของเรามีเอกลักษณ์และแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน ดังนั้นการใช้ AI ในแอปเหล่านี้จึงถูกปรับให้เหมาะสมกับการเพิ่มฟังก์ชันและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้อย่างมี意义
ใน Canned Responses AI ช่วยให้การสื่อสารกับลูกค้าเร็วขึ้นโดยการช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างคำตอบได้อย่างรวดเร็วตามเนื้อหาของคำขอและเทมเพลตที่มีอยู่ คุณสมบัติ AI นี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังปรับปรุงคุณภาพของการโต้ตอบกับลูกค้าด้วย
ใน OKR for Jira ตัวอย่างเช่น AI อาจช่วยผู้ใช้ที่ใหม่ๆ กับเฟรมเวิร์ก OKR (วัตถุประสงค์และผลลัพธ์หลัก) โดยการทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้นและชัดเจนขึ้น AI อาจให้คำแนะนำในการสร้าง Key Results ที่มีประสิทธิภาพที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์เฉพาะ ทำให้กระบวนการ OKR มีความเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
สุดท้าย WorkFlow Pro แสดงถึงวิธีการโต้ตอบกับเอกสารของเราอย่างสร้างสรรค์ และแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของเราในการทำงานแบบตัวแทนและอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาธรรมชาติ แนวทาง AI นี้ลดข้อจำกัดในการเข้าถึงสำหรับผู้ดูแลระบบ Jira ใหม่ๆ และทำให้กระบวนการทำงานราบรื่นขึ้นสำหรับผู้ดูแลระบบที่มีประสบการณ์
บริการ AI ที่ใช้ร่วมกัน เช่น คุณสมบัติการสรุปย่อ เป็นอย่างไรที่กำลังพัฒนาไปทั่วแอป Appfire หลายตัว คุณเห็นว่าบริการเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อผลผลิตของผู้ใช้บนแพลตฟอร์มของคุณอย่างไร?
ที่ Appfire เรามีผลิตภัณฑ์หลากหลายทั่วตลาดหลายแห่ง รวมถึง Atlassian, Microsoft, monday.com และ Salesforce
ด้วยผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายและกรณีการใช้งาน AI ที่หลากหลาย เราได้กลับไปออกแบบและสร้างบริการ AI ภายในที่สามารถใช้ได้ข้ามผลิตภัณฑ์หลายตัว
เราพัฒนาบริการ AI แพลตฟอร์มที่ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์ข้ามแอปพลิเคชันของเราสามารถเชื่อมต่อกับ LLM หลายตัวได้ ตอนนี้ที่บริการนี้เปิดใช้งานแล้ว เราจะดำเนินการต่อด้วยคุณสมบัติ เช่น โมเดลที่ทำงานท้องถิ่นและคำสั่งพร้อมใช้งาน
ด้วยการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI คุณรับรองว่าแนวทางของ Appfire ในการพัฒนา AI ยังคงตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของลูกค้าและความต้องการของตลาดอย่างไร?
ที่ Appfire ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีหน้าที่รับผิดชอบสูงสุดในการเชื่อมช่องว่างระหว่างความเป็นไปได้ทางเทคนิคและการแก้ปัญหาที่มีความหมายสำหรับลูกค้า เมื่อความสามารถของ AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว เราจะติดตามแนวโน้มของตลาดและติดตามอุตสาหกรรมเพื่อแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
เมื่อเราเห็นจุดตัดกันระหว่างความเป็นไปได้ทางเทคนิคและการแก้ปัญหาที่มีความหมายสำหรับลูกค้า เราจะมุ่งเน้นไปที่การนำเสนอคุณสมบัติ AI ที่ปลอดภัยและแข็งแกร่ง ก่อนการเปิดตัว เราจะทดลองและทดสอบโซลูชันเหล่านี้กับผู้ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาแก้ไขปัญหาได้อย่างแท้จริง
Appfire ดำเนินธุรกิจในภูมิทัศน์ SaaS ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีการแข่งขันสูง คุณดำเนินการใดๆ เพื่อให้แน่ใจว่านวัตกรรม AI ของคุณยังคงไม่เหมือนใครและยังคงสร้างมูลค่าให้กับผู้ใช้?
แนวทางของ Appfire ใน AI มุ่งเน้นไปที่จุดประสงค์ เราไม่ได้บูรณาการ AI เพียงเพื่อตรวจสอบกล่อง; เป้าหมายของเราคือ AI จะทำงานได้อย่างเป็นธรรมชาติภายในผลิตภัณฑ์ของเรา จนกลายเป็นเรื่องธรรมดาแก่ผู้ใช้ เราต้องการให้ AI แก้ไขความท้าทายที่แท้จริงที่ลูกค้าของเราต้องเผชิญ – ไม่ว่าจะเป็นการทำให้การทำงานใน Jira ง่ายขึ้น การจัดการกระบวนการเอกสารที่ซับซ้อน หรือการทำให้การวางแผนเชิงกลยุทธ์เป็นเรื่องง่าย
ผลิตภัณฑ์ SaaS หลายตัวต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะเพื่อปลดปล่อยศักยภาพสูงสุด แนวทางของเราสำหรับ AI คือการลดความชันของการเรียนรู้และทำให้แอปพลิเคชันของเราง่ายต่อการเข้าถึงมากขึ้น ด้วยการเปิดตัวตัวแทน Rovo ของเรา WorkFlow Pro เรากำลังดำเนินขั้นตอนสำคัญในกระบวนการนี้ สุดท้าย เราตั้งเป้าที่จะทำให้ AI ภายในแอปพลิเคชันของเราช่วยให้ผู้ใช้สามารถบรรลุผลลัพธ์ได้เร็วขึ้น
เมื่อมองไปข้างหน้า คุณคิดว่าแนวโน้มใดในพัฒนาการ AI ที่จะมีผลกระทบมากที่สุดต่ออุตสาหกรรม SaaS ในช่วงหลายปีที่จะมาถึง?
สองแนวโน้ม AI ที่จะมีผลกระทบมากที่สุดต่ออุตสาหกรรม SaaS ในช่วงหลายปีที่จะมาถึงคือการเพิ่มขึ้นของตัวแทน AI ที่ขับเคลื่อนและความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
บางคนแย้งว่าเทคโนโลยีตัวแทนยังไม่บรรลุตามความคาดหวังและยังคงไม่เต็มที่ เพื่อตอบกลับข้อกังวลเหล่านี้ ฉันจะบอกว่าเรามักจะประเมินสิ่งที่เทคโนโลยีจะบรรลุได้ภายใน 1-2 ปี แต่ประเมินต่ำเกินไปว่ามันจะบรรลุได้ภายใน 10 ปี ในขณะที่กรณีการใช้งานตัวแทนในปัจจุบันยังคงมีข้อจำกัด เรากำลังเห็นการลงทุนจำนวนมากในกระบวนการทำงานแบบตัวแทนตลอดห่วงโซ่คุณค่าของซอฟต์แวร์ โมเดลพื้นฐานจากบริษัท เช่น OpenAI และ Anthropic รวมถึงแพลตฟอร์มที่ Appfire ปัจจุบันดำเนินการหรือวางแผนจะดำเนินการ มีการลงทุนอย่างกว้างขวางในเทคโนโลยีตัวแทน OpenAI ตัวอย่างเช่น กำลังทำงานใน “System 2” ตัวแทนซึ่งมีความสามารถในการให้เหตุผล ในขณะที่ Anthropic ได้เปิดตัวโมเดลที่สามารถใช้แอปและเว็บไซต์ปกติได้ โดยเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ ที่ Atlassian ได้เปิดตัว Rovo และ Salesforce ได้เปิดตัว Agentforce ทุกสัปดาห์จะมีการประกาศความก้าวหน้าใหม่ๆ ในด้านตัวแทน และที่ Appfire เรารู้สึกตื่นเต้นกับการพัฒนานี้และรู้สึกตื่นเต้นที่จะรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของเรา
ในขณะเดียวกัน เมื่อความสามารถของ AI เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวก็เพิ่มขึ้นด้วย องค์กรต่างๆ จะต้องแน่ใจว่าการบูรณาการ AI ที่พวกเขาทำนั้นเคารพและปกป้องทั้งสินทรัพย์ของตนเองและลูกค้า จากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปจนถึงมาตรการรักษาความปลอดภัยที่กว้างขึ้น การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดจะถือเป็นสิ่งสำคัญในการปลดปล่อยคุณค่าเต็มที่ของ AI ใน SaaS และทำให้ความก้าวหน้าด้าน AI เป็นไปอย่างรับผิดชอบและปลอดภัย
ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Appfire เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
