ทีมที่พร้อมทำงานในองค์กรตั้งแต่วันแรก: ทำไมแค่เก่งเทคนิคยังไม่พอ

EN

ทุกวันนี้องค์กรแทบทุกอุตสาหกรรมกำลังเร่งอัปเกรดระบบข้อมูล และต่อยอดการใช้ AI แต่ปัญหาที่เจอคล้ายกันคือ หาคนที่ “เขียนโค้ดได้” ไม่ยาก แต่หาคนที่ “เข้ามาแล้วทำงานในองค์กรใหญ่ได้เลย” กลับไม่ใช่เรื่องง่าย

หลายคนมองว่าปัญหาอยู่ที่สกิลเทคนิคไม่พอ แต่จริง ๆ แล้ว ช่องว่างหลักคือ ความพร้อมในการทำงานแบบองค์กร โดยเฉพาะในงานด้าน Data และ AI ซึ่งเป็นตัวแบ่งชัดระหว่าง คนที่เข้ามาแล้วช่วยทีมส่งมอบงานได้ตั้งแต่สัปดาห์แรกกับคนที่ต้องใช้เวลา 2–3 เดือน ไปกับการเรียนรู้ขั้นตอนอนุมัติ กฎด้านความปลอดภัย และโครงสร้างระบบภายใน ก่อนจะเริ่มทำงานจริงได้เต็มที่

Sertis Professional Services ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อลดช่องว่าง

เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน Data และ AI ที่มีประสบการณ์โปรเจกต์จริง และเข้าใจรูปแบบการทำงานในองค์กรขนาดใหญ่ ช่วยให้ผู้บริหารขยับจาก “กลยุทธ์” ไปสู่ “การลงมือทำจริง” ได้เร็วขึ้น

ช่องว่างเรื่อง “รู้เทคนิค” แต่ไม่ “เข้ากับวิธีทำงานขององค์กร”

ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคหลายคน พอเข้ามาอยู่ในองค์กรใหญ่แล้วกลับทำงานได้ไม่ลื่น เพราะความท้าทายไม่ได้มีแค่เรื่องโค้ด การเขียนโปรแกรมในสตาร์ตอัป ไม่เหมือนกับการนำโมเดลขึ้นใช้งานจริงในธนาคารหรือธุรกิจการสื่อสารที่มีข้อกำหนดชัดทั้งเรื่องข้อมูลและความเสี่ยง

ตัวอย่างอุปสรรคที่ทำให้การส่งมอบงานช้าลง เช่น

• การจัดการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลและข้อกำหนดที่เข้มงวด

• ข้อบังคับด้านกฎหมายและ compliance เช่น PDPA หรือการตรวจสอบภายใน

• โครงสร้างระบบคลาวด์และข้อมูลเดิมที่ต้องออกแบบงานให้ทำงานร่วมกันได้ทั้งองค์กร

• ขั้นตอนอนุมัติหลายชั้น และต้องประสานงานกับหลายทีมในองค์กร

  
  

ถ้าไม่คุ้นกับสิ่งเหล่านี้ โปรเจกต์อาจจะเริ่มได้ ช่วง Onboarding ยืดออกเป็นหลายเดือน และผู้บริหารต้องเสียเวลาไปกับการจัดการเรื่องพื้นฐานอย่าง compliance แทนที่จะได้โฟกัสกับการขับเคลื่อนโปรเจกต์ Data และ AI ให้เดินตามแผน

4 ข้อแตกต่างของผู้เชี่ยวชาญที่ “เข้าใจระบบองค์กร” จริง ๆ

Sertis Professional Services ไม่ได้มองแค่สกิลเชิงเทคนิคอย่าง Python หรือ SQL แต่ให้ความสำคัญกับความสามารถในการเข้าไปต่อกับทีมของลูกค้า และขับเคลื่อนโปรเจกต์ Data & AI ได้ตั้งแต่แรก

1. ประสบการณ์ตรงจากโปรเจกต์ระดับองค์กร

ผู้เชี่ยวชาญของ Sertis มีประสบการณ์ทำงานจริงในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ ทั้งด้าน AI, Data Engineering และการพัฒนาข้อมูลของแพลตฟอร์มในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น ธนาคาร ค้าปลีก และอุตสาหกรรมการผลิต จึงคุ้นเคยกับรูปแบบงาน ขั้นตอน และข้อจำกัดที่พบเป็นปกติในองค์กรขนาดใหญ่ สามารถปรับตัวได้รวดเร็ว และเริ่มช่วยขับเคลื่อนงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะต้องใช้เวลาช่วงแรกไปกับการเรียนรู้วิธีทำงานในองค์กรทั้งหมดใหม่

2. มาตรฐานการทำงานสอดคล้องกับองค์กรของคุณ

ก่อนเริ่มงานในแต่ละโปรเจกต์ ทีมที่ปรึกษาของ Sertis จะถูกเตรียมให้เข้าใจมาตรฐานและวิธีการทำงานแบบองค์กร ไม่ว่าจะเป็น แนวทางด้านความปลอดภัยและระบบคลาวด์, วิธีการจัดการข้อมูลในระดับองค์กร, แนวทางการนำโมเดลขึ้นใช้งานจริง, การทำงานร่วมกันระหว่างหลายทีมในรูปแบบ agile รวมถึงการจัดทำเอกสารและการตรวจสอบคุณภาพงานอย่างเป็นระบบ

ทั้งหมดนี้ช่วยให้ทีมของ Sertis เชื่อมต่อกับระบบการทำงานเดิมได้อย่างกลมกลืน ลดช่วงเวลาการปรับตัว และช่วยให้ทีมเดินหน้าตามแผนที่วางไว้ได้อย่างต่อเนื่อง

3. ให้มาตรฐานและข้อกำกับเป็นส่วนหนึ่งของงานตั้งแต่ต้น

สำหรับงาน Data & AI ในองค์กรขนาดใหญ่ โดยเฉพาะธุรกิจที่มีการกำกับดูแลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลสูง รวมถึงข้อกำกับต่างๆ เป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบงานตั้งแต่วันแรก ทีมผู้เชี่ยวชาญของ Sertis คุ้นเคยกับนโยบายด้านข้อมูล การกำหนดสิทธิ์เข้าถึง ระบบอนุมัติภายใน และข้อกำหนดอย่าง PDPA จึงสามารถวางแนวทางการทำงานที่ปลอดภัยและพร้อมตรวจสอบได้ องค์กรสามารถมุ่งไปที่การออกแบบและขับเคลื่อนโปรเจกต์ Data & AI ให้สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ ภายใต้กรอบมาตรฐานขององค์กรได้อย่างมั่นใจ

4. ประหยัดเวลาในการสื่อสาร

โปรเจกต์ Data & AI มักเกี่ยวข้องกับหลายทีม ทั้ง IT, Data, Business และ Security การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนมักทำให้การตัดสินใจและการส่งมอบงานล่าช้า Sertis ให้ความสำคัญกับบทบาทของผู้เชี่ยวชาญในฐานะ “ตัวเชื่อม” ระหว่างทีมเทคนิคและทีมธุรกิจ สามารถอธิบายประเด็นเชิงเทคนิคให้เข้าใจง่าย และถ่ายทอดโจทย์ทางธุรกิจกลับไปยังทีมเทคนิคได้อย่างตรงจุด ผู้บริหารใช้เวลาน้อยลงกับการเคลียร์ความเข้าใจในรายละเอียด และมีเวลาไปโฟกัสกับภาพรวม กลยุทธ์ และการต่อยอดโปรเจกต์ Data & AI ให้สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้มากขึ้น

ทำไมความพร้อมขององค์กรถึงกลายเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้จริง

เมื่อองค์กรมีทีม Data & AI ที่พร้อมทำงานในระบบองค์กรตั้งแต่วันแรก ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจะเห็นได้ชัดในแผนงานและการส่งมอบงาน เช่น

• เริ่มโปรเจกต์ได้เร็วขึ้น: ทีมสามารถเริ่มทำงานและส่งมอบผลลัพธ์ได้รวดเร็ว โดยไม่ต้องใช้เวลานานไปกับการเรียนรู้ขั้นตอนภายในหรือระบบพื้นฐาน

• วางแผนและคาดการณ์ได้แม่นขึ้น: วิธีทำงานที่สอดคล้องกับระบบและขั้นตอนขององค์กร ช่วยลดความล่าช้า ทำให้โปรเจกต์มีโอกาสเดินตามกรอบเวลาที่กำหนดได้มากขึ้น

• คุณภาพงานในระดับองค์กรตั้งแต่ต้น: ผลงานมีมาตรฐานชัดเจน แก้งานน้อยลง และสร้างฐานงานที่สามารถนำไปต่อยอดได้ในระยะยาว

• ลดภาระการลงควบคุมงาน: ผู้บริหารมีเวลาไปโฟกัสด้านกลยุทธ์มากขึ้น แทนการลงไปจัดการรายละเอียดทุกอย่างด้วยตัวเอง

• รักษาจังหวะการทำงานได้อย่างต่อเนื่อง: ทีมทำงานได้สม่ำเสมอ โปรเจกต์ Data & AI สามารถเดินหน้าต่อได้โดยไม่สะดุด

  
  

สุดท้ายแล้ว “ความพร้อมในการทำงานในองค์กร” ไม่ได้หมายถึงแค่เริ่มโปรเจกต์ได้เร็วขึ้น แต่ช่วยให้ทั้งทีมทำงานไปในทิศทางเดียวกัน และเปลี่ยนงานด้าน Data & AI ให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่ส่งผลต่อธุรกิจได้จริง

ความพร้อมในการทำงานในองค์กร คือข้อได้เปรียบด้าน Data & AI

องค์กรจำนวนมากเริ่มเห็นตรงกันว่า ปัจจัยที่ทำให้โปรเจกต์เดินหน้าได้จริง ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การมีทีมที่ ส่งมอบงานได้จริงภายใต้ข้อกำหนดขององค์กร ทั้งด้านความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และการทำงานให้สอดคล้องกับแนวทางที่กำหนด

ด้วย Sertis Professional Services องค์กรสามารถเข้าถึงทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน Data & AI ที่พร้อมทำงานในระบบองค์กรตั้งแต่วันแรก ช่วยให้โปรเจกต์เดินหน้าไปในทิศทางที่ชัดเจน มั่นใจ และเปลี่ยนงานด้าน Data & AI ให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลลัพธ์ได้จริง

ดูโซลูชันสำหรับเสริมทีมให้พร้อมระดับองค์กรได้ที่: https://bit.ly/3XRIBgv