ผู้นำทางความคิด

17 สิงหาคม 2026 17 สิงหาคม 2026

By Daniel Dines, ผู้ก่อตั้งและประธานกรรมการบริหาร UiPath

รัฐธรรมนูญสำหรับองค์กรใหม่: 15 ข้อบังคับสำหรับการกำกับดูแล AI

By Daniel Dines, ผู้ก่อตั้งและประธานกรรมการบริหาร UiPath

บทความเหล่านี้ ควรจะเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม. อ่านกลับและสังเกตว่าพวกเขาทำอะไรจริงๆ: พวกเขายังคงออกกฎเรื่อยๆ. การอนุมัติไม่ใช่ข้อมูล; การตรวจสอบคือข้อมูล. ปกครองโดยผลลัพธ์. อย่าโปรโมทโมเดล; โปรโมทกระบวนการทำงาน. ผลลัพธ์ที่ไม่เปลี่ยนแปลงการทำงานครั้งต่อไปเป็นเพียงเหตุการณ์, ไม่ใช่การเรียนรู้. กฎที่ระบุโดยตรงไม่ใช่เคล็ดลับ แต่เป็นบทความ. และที่ไหนสักแห่งในงานเขียนนี้ ข้อสรุปก็ไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไป: องค์กรที่ตั้งใจจะดำเนินการด้วย AI ต้องมีรัฐธรรมนูญ.ห้องทดลอง AI ได้สรุปข้อสรุปนี้ก่อนพวกเรา. รัฐธรรมนูญ สำหรับโมเดลของตน — คำชี้แจงอย่างชัดเจนของหลักการที่ระบบถูกฝึกให้ยึดถือ — บนทฤษฎีที่เกินกว่าการฝึกโมเดล:...

17 สิงหาคม 2026 17 สิงหาคม 2026

By Mike Pappas, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO, Modulate

ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของ AI: วิธีที่โมเดล “Black Box” ทำลายความเชื่อใจ งบประมาณ และสิ่งแวดล้อม

By Mike Pappas, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO, Modulate

อุตสาหกรรม AI มีปัญหาในการออกแบบโมเดล ธุรกิจต่างเริ่มรู้สึกถึงผลกระทบในด้านต้นทุน ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือ.

17 สิงหาคม 2026 17 สิงหาคม 2026

By Rob Zwiebach, CPO, BillingPlatform

การทำรายได้จาก AI: กรอบงานสมัยใหม่สำหรับวิธีที่บริษัทสามารถเพิ่มการเติบโตทางธุรกิจให้สูงสุด

By Rob Zwiebach, CPO, BillingPlatform

AI ได้เคลื่อนที่อย่างรวดเร็วจากการเป็นตัวแยกความได้เปรียบเชิงการแข่งขันไปสู่การเป็นความคาดหวังพื้นฐานสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม มันก็กลายเป็น “ฟีเจอร์ฟรี” ที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดในประวัติศาสตร์ซอฟต์แวร์ในทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรม ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น? บริษัทซอฟต์แวร์ที่สร้างความสามารถ AI ลงในผลิตภัณฑ์ของตนกำลัง ใช้จ่าย 12–23% ของรายได้สำหรับโครงสร้างพื้นฐานและการพัฒนาที่จำเป็นในการให้บริการเหล่านั้น แต่ 71% ของผู้จำหน่ายที่มีฟังก์ชัน AI ยังไม่ได้เรียกเก็บค่าใช้จ่าย, หมายความว่ามีเพียง 29% ที่ได้รับการชำระเงินสำหรับการลงทุนนี้ นี่ไม่ใช่ผลของปัญหาผลิตภัณฑ์; เป็นผลของปัญหาการทำรายได้ ในความเป็นจริง ฉันได้เห็นด้วยตาเปล่าว่าบริษัทต่าง ๆ...

17 สิงหาคม 2026 17 สิงหาคม 2026

By Danny Manimbo, Managing Principal และ ISO & AI Practice Leader, Schellman

เกินกว่าการปฏิบัติตาม: ทำไมบริษัทที่รอความชัดเจนด้านกฎระเบียบ AI จึงอยู่ข้างหลังแล้ว

By Danny Manimbo, Managing Principal และ ISO & AI Practice Leader, Schellman

องค์กรส่วนใหญ่ทราบว่าต้องสร้างการกำกับดูแล AI แต่หลายองค์กรยังประสบปัญหาเดียวกัน: จะสร้างโปรแกรมการกำกับดูแลอย่างไรเมื่อสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง?ระหว่างที่ลำดับความสำคัญของรัฐบาลกลางเปลี่ยนแปลง, กฎหมายของรัฐที่เพิ่มขึ้นเป็นชิ้นส่วนที่กระจัดกระจาย, และความคาดหวังของอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลง, การระบุว่าข้อกำหนดใดจะคงอยู่และกำหนดการปฏิบัติตาม AI อย่างสุดท้ายจึงเป็นเรื่องยาก ผลที่ตามมาคือหลายองค์กรเลื่อนการลงทุนในการกำกับดูแลจนกว่าจะมีความชัดเจนด้านกฎระเบียบมากขึ้น.แม้จะมีความไม่แน่นอนอย่างต่อเนื่องนี้, องค์กรที่ชะลอการสร้างการกำกับดูแล AI จะเสี่ยงอยู่ในตำแหน่งป้องกันตลอดเวลา, ตอบสนองต่อการพัฒนากฎระเบียบใหม่ ๆ แทนที่จะสร้างความสามารถการกำกับดูแลที่ยั่งยืน แทนการออกแบบโปรแกรมการกำกับดูแลตามกฎหมายแต่ละฉบับ, องค์กรผู้นำกำลังก้าวล้ำโดยสร้างกรอบการกำกับดูแลที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งสามารถพัฒนาไปพร้อมกับข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงได้ การมุ่งเน้นควรน้อยลงในการทำนายว่ากฎระเบียบใดจะคงอยู่และเพิ่มขึ้นในการสร้างโครงสร้างการกำกับดูแล, กลไกความรับผิดชอบ, การประเมินความเสี่ยง, และกระบวนการตรวจสอบที่ยังคงมีคุณค่าไม่ว่าภูมิทัศน์กฎระเบียบจะพัฒนาอย่างไร การนำทางในภูมิทัศน์กฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงความเร็วของการกำกับดูแล AI ในสหรัฐอเมริกาเพิ่มขึ้นอย่างมาก, สร้างภูมิทัศน์การปฏิบัติตามที่ซับซ้อนสำหรับองค์กรที่พัฒนาหรือใช้งานระบบ AI...

14 สิงหาคม 2026 14 สิงหาคม 2026

By Chetan Saundankar, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Coditation

การลงทุน AI ที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดในขณะนี้คือการแก้ไขโค้ดเก่า ไม่ใช่การเขียนโค้ดใหม่

By Chetan Saundankar, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Coditation

ทุกครั้งที่ฉันเข้าร่วมการนำเสนอผลิตภัณฑ์ AI จะเริ่มต้นด้วยการแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชันใหม่ภายในเวลาไม่กี่นาที นี่เป็นเทคนิคที่น่าประทับใจ แต่ฉันคิดว่ามันไม่ใช่สิ่งที่น่าสนใจที่สุดในด้าน AI สำหรับองค์กรในขณะนี้งานที่มีผลกระทบมากกว่านี้เกิดขึ้นในสถานที่ที่ไม่น่าดึงดูดใจ เช่น ฐานโค้ดที่มีอายุ 15 ปี ที่ไม่มีใครต้องการสัมผัส ซึ่งถูกเขียนโดยวิศวกรที่ออกจากบริษัทไปเมื่อ 10 ปีที่แล้ว และมีตรรกะทางธุรกิจที่ไม่มีใครเข้าใจอย่างเต็มที่ ส่วนใหญ่ของการรายงานเกี่ยวกับ AI จะกล่าวถึงสิ่งนี้ในทางที่ผิด โค้ดเก่าไม่ใช่หนี้สินทางเทคนิค แต่เป็นความฉลาดทางธุรกิจที่สะสมไว้: การตัดสินใจที่ทำไว้หลายสิบปี ซึ่งถูกเขียนเป็นซอฟต์แวร์ โดยผู้ที่ทำการตัดสินใจเหล่านั้นได้ออกจากไปแล้วการสร้างระบบใหม่จะได้รับการเน้นย้ำในงานประชุม แต่โค้ดเก่าได้รับการลงทุนอย่างไม่เต็มใจ และมักจะไม่มีการเข้าใจที่เพียงพอในการใช้จ่ายนั้นการขาดแคลนที่แท้จริงไม่ใช่วิศวกร...

14 สิงหาคม 2026 14 สิงหาคม 2026

By Zuzana Drotárová, หัวหน้าความสามารถระดับภูมิภาค Avenga

เมื่อ AI ถูกต้อง แต่กระบวนการผิด

By Zuzana Drotárová, หัวหน้าความสามารถระดับภูมิภาค Avenga

ลองนึกถึงสถานการณ์ทั่วไปในบริการทางการเงิน ทีมหนึ่งใช้ AI เพื่อตรวจสอบสัญญา: หลักร้อยหน้า ข้อความซ้ำๆ และงานที่ซ้ำซากซึ่งปกติใช้เวลาของพนักงานหลายวัน AI ระบุความเสี่ยงและอ้างอิงไปยังข้อความที่ถูกต้อง แต่ผลลัพธ์ไม่ตรงกันมันกลายเป็นว่าปัญหาอยู่ที่โฟลเดอร์สัญญา โดยที่ไฟล์อยู่ข้างๆ กัน โดยมีชื่อ contract_v1.docx, contract_v2.docx, contract_final.docx, contract_final2.docx และ contract_finalfinal_THIS_ONE.docxAI ได้เลือกไฟล์ที่บันทึกล่าสุด แต่ไฟล์นั้นเป็นเวอร์ชั่นเก่าที่ใครบางคนเปิดและบันทึกโดยไม่ตั้งใจเมื่อสัปดาห์ที่แล้วโมเดลทำสิ่งที่ถูกออกแบบมาให้ทำ แต่กระบวนการทำให้它ผิดเมื่อโมเดลไม่ใช่ปัญหาในบทความก่อนหน้านี้ ฉันโต้แย้งว่าความล้มเหลวของ AI มักเริ่มต้นนอกโมเดล –...

14 สิงหาคม 2026 14 สิงหาคม 2026

By Simone Giacomelli, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Prem AI

การเปลี่ยนแปลงจากความสามารถ AI ไปเป็นความควบคุม AI

By Simone Giacomelli, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Prem AI

ชุดเหตุการณ์ที่มีชื่อเสียงเกี่ยวกับผู้ให้บริการ AI ระดับแนวหน้าได้ทำให้ธุรกิจต้องถามคำถามที่ไม่เคยพิจารณาอย่างจริงจังมาก่อน นั่นคือ เมื่อเทคโนโลยีที่คุณสร้างการดำเนินงานรอบๆ มันไม่ได้อยู่ภายใต้การควบคุมของคุณอีกต่อไปแล้วเริ่มต้นด้วยการปิดระบบของ Anthropic ที่รัฐบาลสหรัฐฯ สั่งให้ปิดภายใน 90 นาที จากนั้นเป็นเรื่องอื้อฉาวเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของ Grok Build และล่าสุด OpenAI ยอมรับว่าตัวแทนของตนละเมิด Hugging Face โดยไม่ได้รับอนุญาต ทำให้เกิดคำถามใหม่ๆ เกี่ยวกับการกำกับดูแลเมื่อระบบ AI มีความสามารถมากขึ้นเหตุการณ์แต่ละเหตุการณ์มีความสำคัญ แต่เมื่อรวมกันแล้วมันชี้ให้เห็นถึงสิ่งที่ใหญ่กว่านั้น มันเตือนให้เราได้ว่า...

13 สิงหาคม 2026 13 สิงหาคม 2026

By Hatem Ayad, CTO, Clarvos

การทดสอบสถาปัตยกรรม: วิธีการแยกแยะ AI ที่แท้จริงจาก Automation ที่เปลี่ยนชื่อ

By Hatem Ayad, CTO, Clarvos

เมื่อเปิดหน้าแรกของเว็บไซต์ผู้ให้บริการเทคโนโลยีการตลาดส่วนใหญ่ในปัจจุบัน คุณจะพบคำว่า “powered by AI” อยู่ที่ไหนสักแห่งเหนือโฟลเดอร์ นั่นกลายเป็นการอ้างอิงที่มีความหมายไม่มากนักแล้ว การทำเช่นนี้ Gartner เรียกว่า “agent washing” – การเปลี่ยนชื่อระบบอัตโนมัติแบบเดิมเป็นเอเย่นต์อิสระเพื่อใช้ประโยชน์จากความสนใจขององค์กรโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงระบบพื้นฐานใดๆความแตกต่างนี้ไม่ใช่เรื่องทางวิชาการ ผู้ซื้อในองค์กรมีการตัดสินใจเกี่ยวกงบประมาณที่แท้จริงตามป้ายกำกับ และป้ายกำกับเพียงอย่างเดียวไม่ใช่ตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้ของความสามารถทางสถาปัตยกรรมอีกต่อไป การเข้าใจสิ่งที่ แท้จริงที่แยกเอเย่นต์ออกจากเครื่องมืออัตโนมัติ – และเหตุใดความแตกต่างจึงมีความสำคัญต่อค่าใช้จ่าย ความเสี่ยง และความยืดหยุ่นในระยะยาว – กำลังจะกลายเป็นความรู้พื้นฐานสำหรับทุกคนที่ประเมินซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI ในปี...

13 สิงหาคม 2026 13 สิงหาคม 2026

By Ramkumar Pichandi, ซีอีโอ, Rytsense

โรงพยาบาลนำ AI มาใช้ก่อนที่จะเข้าใจว่าพวกเขาได้รับอะไร

By Ramkumar Pichandi, ซีอีโอ, Rytsense

โรงพยาบาลไม่ได้นำระบบปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในครั้งเดียวด้วยความตั้งใจ มันเข้ามาเป็นชิ้นๆ: อัลกอริทึมการถ่ายภาพ, ผู้ช่วยการบันทึก, การคาดการณ์การจัดสรร, ผู้สร้างข้อความผู้ป่วย, โมเดลการคาดการณ์การปฏิเสธ, เครื่องมือการนัดหมาย แต่ละผลิตภัณฑ์เข้ามาผ่านแผนกที่แตกต่างกัน, ตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน, และถูกประเมินตามงบประมาณที่แตกต่างกันเส้นทางที่กระจัดกระจายทำให้การนำร่องดูเป็นไปได้ แต่ก็ซ่อนเร้นสิ่งที่โรงพยาบาลแท้จริงแล้วได้รับผลิตภัณฑ์ AI ไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์แบบเดิมๆ มันเป็นระบบที่อาจมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ, การกระจายงาน, การเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบ, การเรียนรู้จากข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง, และการผลิตผลลัพธ์ที่ยากต่อการสร้างใหม่หลังจากที่เกิดขึ้นแล้ว โรงพยาบาลมักซื้อความสามารถก่อนที่จะสร้างภาษา, การกำกับดูแล, และวินัยการดำเนินงานที่จำเป็นในการเข้าใจผลกระทบเหล่านั้นจากการทำงานอย่างใกล้ชิดกับองค์กรด้านสุขภาพ, ฉันเห็นว่าส่วนที่ยากที่สุดของการนำ AI มาใช้ไม่เริ่มต้นด้วยโมเดลตัวเอง แต่เริ่มต้นเมื่อเทคโนโลยีเข้ามาในกระบวนการทำงานที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อใช้งาน,...

12 สิงหาคม 2026 12 สิงหาคม 2026

By Alex Connor, ผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ WestCX

ปัญหาการเข้าถึงที่ซ่อนอยู่ของสุขภาพ: บุคลากรโทรเข้ามา

By Alex Connor, ผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ WestCX

ผู้ให้บริการและผู้จ่ายเงินสุขภาพได้เริ่มใช้เทคโนโลยี AI แล้ว แต่ตอนนี้พวกเขาต้องกระโดดไปสู่การประสานงาน AI ในสนาม เราเห็นความไม่เชื่อมต่อในการเข้าถึงผู้ป่วย Providers ได้ลงทุนไปแล้ว แต่ผู้ป่วยยังคงพบปัญหาในการเข้าถึงการดูแล เรามักถูกถามว่า – เราจะได้ค่าใช้จ่ายที่สัญญาไว้จากเทคโนโลยีใหม่นี้ได้อย่างไร?สำหรับบางคน AI กำลังทำงานได้ดี ทีมสนับสนุนและดูแลที่เราทำงานด้วยอธิบายถึงความโล่งใจที่แท้จริงและวัดผลได้: ความสามารถมากขึ้น การมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยมากขึ้น และเวลาที่ใช้กับผู้ป่วยมากขึ้น – น้อยกว่าการดึงดูดผู้ป่วย ดัชนีสุขภาพอนาคตของ Philips ปี 2026 ยืนยันสิ่งที่เราฟังมาจากผู้คน:...

12 สิงหาคม 2026 12 สิงหาคม 2026

By Andrew Frost Moroz, ผู้ก่อตั้ง Aloha Browser

สิ่งที่กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปไม่ได้บอกผู้ก่อตั้งเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรม

By Andrew Frost Moroz, ผู้ก่อตั้ง Aloha Browser

มาตรา 50 ของกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป ต้องการให้ระบบ AI เปิดเผยว่าบุคคลกำลังพูดกับเครื่องจักร มันไม่ได้กล่าวถึงสิ่งที่เกิดขึ้นกับการสนทนานั้นหลังจากการเปิดเผยผู้ก่อตั้งที่สร้างผลิตภัณฑ์บนรากฐานของโมเดลการฝึกอบรมมุ่งเน้นไปที่ความแม่นยำและราคา คำถามเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นกับข้อมูลผู้ใช้ของตนหลังจากที่ออกจากผลิตภัณฑ์และถูกประมวลผลโดยโมเดลของบุคคลที่สามไม่ค่อยเกิดขึ้นระหว่างการเลือกผู้ให้บริการกฎหมายนี้มีผลบังคับใช้เมื่อวันที่ 2 สิงหาคม 2026 และค่าปรับสำหรับการไม่ปฏิบัติตามอาจสูงถึง 15 ล้านยูโรหรือ 3% ของรายได้รวมประจำปี ขึ้นอยู่กับว่าเท่าใดที่สูงกว่า การเก็บรักษาและการฝึกอบรมอยู่นอกขอบเขตของกฎหมายนี้ หากแอปพลิเคชันของคุณส่งการสนทนาของผู้ใช้ไปยังโมเดลของบุคคลที่สาม การปฏิบัติต่อข้อมูลของผู้ให้บริการนั้นจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์ของคุณ ไม่ว่าคุณจะตั้งใจหรือไม่ก็ตามมาตรฐานในอุตสาหกรรมคือการฝึกอบรม ไม่ใช่การถามนักวิจัยที่ สถาบัน AI...

12 สิงหาคม 2026 12 สิงหาคม 2026

By Bindesh Vijayan, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO, Myndlab

การเสนอขายหุ้น IPO แรกของ AI จะไม่ตัดสินว่าใครชนะใน AI

By Bindesh Vijayan, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO, Myndlab

ทำไมผู้ชนะในอุตสาหกรรมหน้าอาจไม่ใช่บริษัทที่สร้างโมเดล

11 สิงหาคม 2026 11 สิงหาคม 2026

By Niko Mastropaolo, Group CISO, CCI Global

AI อยู่แล้วที่นี่ ความท้าทายที่แท้จริงคือความไว้วางใจ

By Niko Mastropaolo, Group CISO, CCI Global

เป็นเวลาหลายปีแล้วที่การอภิปรายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) มุ่งเน้นไปที่ความสามารถAI สามารถเขียนเนื้อหาที่ดีกว่าได้หรือไม่? สามารถทำให้การโต้ตอบกับลูกค้าเป็นอัตโนมัติได้หรือไม่? สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ตรวจจับการฉ้อโกง วิเคราะห์ข้อมูล และสนับสนุนการตัดสินใจที่ดีกว่าได้หรือไม่?วันนี้ คำถามเหล่านั้นกำลังจะหมดความเกี่ยวข้อง AI ได้ทำสิ่งเหล่านี้แล้วคำถามที่สำคัญกว่าคือว่าคนๆ มีความไว้วางใจ AI หรือไม่ตามการศึกษาโลกในปี 2025 โดย KPMG และมหาวิทยาลัยเมลเบิร์น 66% ของผู้คนใช้ AI เป็นประจำ และ 83% เชื่อว่า...

11 สิงหาคม 2026 11 สิงหาคม 2026

By Mathew Haswell, Co-Founder, Refiant

ปัญหาหน่วยความจำของ AI: ทำไมการเปลี่ยนแปลงบริบทที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญ และอะไรที่ต้องทำเพื่อให้ได้ผล

By Mathew Haswell, Co-Founder, Refiant

同事ที่ลืมการสนทนาครั้งก่อนทันทีที่การสนทนาเสร็จสิ้นจะไม่สามารถทำงานได้นานในหลายงาน อย่างไรก็ตาม AI ในธุรกิจหลายตัวทำงานในลักษณะเดียวกัน เมื่อสิ้นสุดเซสชัน บริบทจะหายไปพร้อมกัน ผู้บริโภคที่ถามคำถามแบบ one-off อาจไม่สังเกตเห็น แต่บริษัทที่ดำเนินการกระบวนการที่ใช้เวลานานกว่าหนึ่งครั้งจะพบขีดจำกัดเกือบในทันทีงานจริงจะดำเนินต่อไปจากเซสชันหนึ่งไปยังอีกเซสชันหนึ่ง และการตัดสินใจที่ทำในวันพฤหัสบดีโดยปกติจะขึ้นอยู่กับการตัดสินใจที่ทำในวันจันทร์ โดยมีการคิดที่อยู่เบื้องหลังที่ต้องอยู่ระหว่างนั้น AI ที่ลบตัวเองเมื่อสิ้นสุดเซสชันสามารถทำงานได้ดีภายในเซสชัน แต่ยังสามารถมีส่วนร่วมในการทำงานที่ใช้เวลานานกว่าสัปดาห์ได้ไม่ดีAI ขององค์กรได้เปลี่ยนแปลงความต้องการจากโมเดลอย่างเงียบๆ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา โมเดลเหล่านี้ถูกประเมินโดยส่วนใหญ่จากความรู้ที่พวกมัน吸 thụมา องค์กรต้องการให้พวกมันเก็บข้อมูลที่ถูกต้องไว้ในทัศนวิสัยขณะทำงาน ซึ่งเป็นความสามารถที่ต้องใช้การออกแบบที่มีประสิทธิภาพในแบบต่างๆ จนถึงปัจจุบัน ความสามารถในการเก็บข้อมูลที่ยั่งยืนในระดับนี้ยังไม่ได้รับการบรรลุ เนื่องจากต้องใช้หน่วยความจำ (GPU) ที่มาก,...

11 สิงหาคม 2026 11 สิงหาคม 2026

By John Lunn, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Gr4vy

ทำไม Agentic Payment Logic จึงควรอยู่ที่ชั้น Payment Layer และสิ่งที่หมายถึงการควบคุมของMerchant ในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

By John Lunn, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Gr4vy

เมื่อต้นปีนี้ Google ได้แนะนำ Universal Commerce Protocol (UCP) ซึ่งเป็นมาตรฐานที่เปิดกว้างที่ออกแบบมาเพื่อให้ AI agents ธุรกิจ และผู้ให้บริการการชำระเงินสามารถสื่อสารและทำธุรกรรมผ่านเฟรมเวิร์กที่ใช้ร่วมกัน จากนั้นจึงมี Universal Cart ซึ่งเป็นศูนย์กลางการช้อปปิ้งที่ฉลาดใหม่ของบริษัทที่รวบรวมผลิตภัณฑ์จากทั่วทั้งระบบนิเวศของตนเข้าด้วยกันในจุดหมายปลายทางที่มีพลังงาน AIหากคุณย้อนกลับไปเล็กน้อย Adobe รายงานว่าปริมาณการเข้าชมจากเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นไปยังไซต์ขายปลีกในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นเกือบ 1,300% YoY ในช่วงเทศกาลวันหยุดปี 2024...

Unite.AI

ผู้นำทางความคิด

รัฐธรรมนูญสำหรับองค์กรใหม่: 15 ข้อบังคับสำหรับการกำกับดูแล AI

ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของ AI: วิธีที่โมเดล “Black Box” ทำลายความเชื่อใจ งบประมาณ และสิ่งแวดล้อม

การทำรายได้จาก AI: กรอบงานสมัยใหม่สำหรับวิธีที่บริษัทสามารถเพิ่มการเติบโตทางธุรกิจให้สูงสุด

เกินกว่าการปฏิบัติตาม: ทำไมบริษัทที่รอความชัดเจนด้านกฎระเบียบ AI จึงอยู่ข้างหลังแล้ว

การลงทุน AI ที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดในขณะนี้คือการแก้ไขโค้ดเก่า ไม่ใช่การเขียนโค้ดใหม่

เมื่อ AI ถูกต้อง แต่กระบวนการผิด

การเปลี่ยนแปลงจากความสามารถ AI ไปเป็นความควบคุม AI

การทดสอบสถาปัตยกรรม: วิธีการแยกแยะ AI ที่แท้จริงจาก Automation ที่เปลี่ยนชื่อ

โรงพยาบาลนำ AI มาใช้ก่อนที่จะเข้าใจว่าพวกเขาได้รับอะไร

ปัญหาการเข้าถึงที่ซ่อนอยู่ของสุขภาพ: บุคลากรโทรเข้ามา

สิ่งที่กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปไม่ได้บอกผู้ก่อตั้งเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรม

การเสนอขายหุ้น IPO แรกของ AI จะไม่ตัดสินว่าใครชนะใน AI

AI อยู่แล้วที่นี่ ความท้าทายที่แท้จริงคือความไว้วางใจ

ทำไม Agentic Payment Logic จึงควรอยู่ที่ชั้น Payment Layer และสิ่งที่หมายถึงการควบคุมของMerchant ในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI