ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญที่องค์กรทั่วโลกกำลังนำมาประยุกต์ใช้ ตั้งแต่การช่วยค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูล การสรุปผล ไปจนถึงการสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ ทำให้การนำ AI มาใช้งานในองค์กรไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป
แต่เมื่อ AI ต้องทำงานร่วมกับ Enterprise Data เรื่องที่องค์กรต้องพิจารณาไม่ได้มีเพียงความสามารถของ AI Model เท่านั้น แต่รวมถึงข้อมูลจะถูกประมวลผลที่ไหน ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ และองค์กรสามารถควบคุมสภาพแวดล้อมที่ AI ทำงานอยู่ได้มากน้อยเพียงใด
ข้อมูลของแต่ละองค์กรมีทั้งข้อมูลสำคัญ ข้อมูลภายใน และข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่แตกต่างกัน ดังนั้น รูปแบบ Deployment จึงกลายเป็นอีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของการนำ AI มาใช้งานให้สอดคล้องกับ Infrastructure, Security และข้อกำหนดด้านข้อมูลของแต่ละองค์กร
Using AI is easy. Deploying AI in an enterprise is a different problem
การนำ AI มาใช้งานอาจดูเป็นเรื่องง่าย เพียงเลือก AI Model หรือ AI Tool ที่ตอบโจทย์ แล้วเริ่มใช้งานได้ทันที แต่เมื่อนำ AI มาใช้ทำงานร่วมกับข้อมูลขององค์กร สิ่งที่ต้องพิจารณาไม่ได้จบอยู่ที่ว่า AI ทำอะไรได้ แต่ต้องเข้าใจด้วยว่า AI ทำงานกับข้อมูลอย่างไร
เพราะองค์กรจำเป็นต้องรู้ว่า
- ข้อมูลถูกส่งไปที่ไหน
- ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลได้
- LLM ตัวใดกำลังประมวลผลข้อมูล
รวมถึงต้องมั่นใจว่า Data จะไม่ถูกส่งออกนอกสภาพแวดล้อมที่องค์กรควบคุม สามารถตรวจสอบและ Audit การใช้งานได้ และที่สำคัญ สำหรับองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสูงหรือไม่อนุญาตให้ระบบเชื่อมต่อ Internet สภาพแวดล้อมที่ AI จะทำงานจึงเป็นสิ่งที่ต้องกำหนดตั้งแต่ต้น
เพราะฉะนั้น การเลือก AI ไม่ได้จบที่ว่า “AI ตัวไหนเก่งที่สุด” แต่ต้องพิจารณาด้วยว่า “AI จะทำงานที่ไหน และทำงานกับข้อมูลของเราอย่างไร”
Your AI, Your Deployment, Your Choice
แต่ละองค์กรมีสภาพแวดล้อม Infrastructure นโยบายด้านความปลอดภัย และข้อกำหนดในการจัดการข้อมูลที่แตกต่างกัน จึงไม่มี Deployment Model เดียวที่เหมาะกับทุกองค์กร
ด้วยเหตุนี้ Blendata Apollo จึงถูกออกแบบมาให้รองรับการติดตั้งได้ครอบคลุมและหลากหลายรูปแบบ เพื่อให้องค์กรสามารถเลือกรูปแบบที่เหมาะสมกับ Infrastructure และข้อกำหนดด้านข้อมูลของตนเอง
โดยองค์กรสามารถเลือกรูปแบบการติดตั้งได้ถึง 3 แบบด้วยกัน
1. On Cloud
องค์กรสามารถใช้งาน Blendata Apollo บน Cloud โดยไม่จำเป็นต้องติดตั้งระบบไว้ภายใน Infrastructure ขององค์กร รูปแบบนี้จะช่วยให้องค์กรสามารถเริ่มต้นใช้งานได้อย่างยืดหยุ่น และเหมาะกับองค์กรที่มีสภาพแวดล้อมการทำงานบน Cloud อยู่แล้ว โดยตัว Blendata Apollo จะถูกโฮสต์และดูแลโดย Blendata ขณะที่ Agent ที่ทำหน้าที่เชื่อมต่อข้อมูลจะติดตั้งอยู่ใน Cloud Environment ของลูกค้าเอง เช่น VPC
ในขณะเดียวกัน Data จะอยู่บน Cloud Environment ที่ Blendata Apollo ทำงาน ทำให้ Blendata Apollo สามารถตอบคำถามและวิเคราะห์ข้อมูลได้ ขณะที่ข้อมูลจริงยังคงอยู่ในสภาพแวดล้อมที่องค์กรกำหนด
การติดตั้งในแบบ On Cloud ทำให้องค์กรสามารถเชื่อมต่อโมเดล AI LLM ภายนอกได้ตามที่องค์กรเลือก เช่น Anthropic Claude, OpenAI GPT-4o หรือ Azure OpenAI
2. Your Infrastructure (On-Premise)
สำหรับองค์กรที่ต้องการติดตั้ง Blendata Apollo บน Infrastructure ของตัวเอง ระบบสามารถทำงานอยู่ภายในสภาพแวดล้อมขององค์กรและอยู่ภายใต้การควบคุมขององค์กร ทั้งในด้าน Infrastructure, Network และการจัดการข้อมูล โดย Connector Agent จะติดตั้งอยู่ภายใน Infrastructure ของลูกค้าเอง ขณะที่ส่วนที่ทำหน้าที่สร้างคำสั่ง SQL ยังคงเชื่อมต่อกับระบบของ Blendata
โดย Data จะอยู่ในฐานข้อมูลเดิมภายใน Infrastructure ขององค์กร เช่น Oracle หรือ SQL Server และนอกเหนือจากนี้องค์กรยังคงสามารถเลือกใช้โมเดล AI จากภายนอกตามนโยบายที่กำหนดได้ เช่น Claude, GPT-4o หรือ Azure OpenAI
การติดตั้งแบบ Your Infrastructure ยังรองรับ Audit Log สำหรับบันทึกคำถาม คำสั่ง SQL และการเข้าถึงผลลัพธ์แบบ Immutable เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ รูปแบบนี้จึงเหมาะกับองค์กรที่ต้องการควบคุม Infrastructure, Network และการเข้าถึงข้อมูลภายในสภาพแวดล้อมขององค์กรเอง
3. Air-Gapped
การติดตั้งในรูปแบบสุดท้ายเหมาะสำหรับองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสูง และต้องการให้ระบบหรือข้อมูลต้องทำงานในสภาพแวดล้อมที่แยกจาก Internet โดยสิ้นเชิง ระบบทั้งหมดจะทำงานภายใน Infrastructure ขององค์กร โดยไม่มีการเชื่อมต่อไปยัง Cloud หรือเครือข่ายภายนอก
Connector Agent ของ Blendata Apollo และการประมวลผลทั้งหมดอยู่ภายใน Infrastructure ขององค์กร ไม่มีการเชื่อมต่อออกไปยัง Cloud ภายนอก เช่นเดียวกันกับ Data ที่จะอยู่ในฐานข้อมูลภายในองค์กรทั้งหมด และไม่สามารถส่งข้อมูลใด ๆ ออกไปนอกเครือข่ายขององค์กร
LLM ในการติดตั้งรูปแบบสุดท้าย ก็จะเป็นโมเดล AI ที่ติดตั้งไว้ภายในองค์กรเองเท่านั้น เช่น Ollama จึงไม่มีการเรียกใช้ API ของโมเดลภายนอกใด ๆ ทั้งสิ้น
โดยรูปแบบนี้รองรับ Audit Log บันทึกคำถาม คำสั่ง SQL และการเข้าถึงผลลัพธ์แบบ Immutable ตรวจสอบย้อนหลังได้ โดยทั้งหมดถูกเก็บอยู่ภายในองค์กรเช่นเดียวกับข้อมูลอื่น ๆ
AI That Fits Your Infrastructure
การนำ AI มาใช้งานในองค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้ในหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการลดเวลาและขั้นตอนในการตัดสินใจ การเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Insights ได้ง่ายขึ้น หรือการทำให้สามารถมองเห็นข้อมูลและแนวโน้มสำคัญของธุรกิจได้เร็วขึ้น ดังนั้น การเลือก Deployment ที่ตรงกับข้อจำกัดขององค์กร จึงเป็นส่วนสำคัญของการทำให้ AI สามารถทำงานร่วมกับข้อมูลขององค์กรได้อย่างเหมาะสม
Blendata Apollo รองรับทั้ง On Cloud, Your Infrastructure และ Air-Gapped เพื่อให้องค์กรสามารถเลือกรูปแบบ Deployment ให้เหมาะกับ Infrastructure, Security และข้อกำหนดด้านข้อมูลของตนเอง
สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blendata Apollo ได้ที่ https://blendata.com/product/blendata-apollo/
