Amaze Super App ใช้ AI พัฒนาอีคอมเมิร์ซและเทคโนโลยีเครือ CP

Amaze Super App มุ่งเชื่อมสินค้า บริการ และคะแนนสะสมไว้ในแพลตฟอร์มเดียว

ดร. สรินทิพย์ สถิตย์เสถียร Managing Director – Amaze Super App ได้พูดถึงหนึ่งในเป้าหมายหลักของ Amaze คือการสร้างระบบนิเวศดิจิทัลที่ทำให้ผู้บริโภคเข้าถึงสินค้าและบริการจากธุรกิจต่าง ๆ ในเครือ CP ได้สะดวกขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Lotus's, Makro, 7-Eleven หรือบริการที่เกี่ยวข้องกับ TrueMoney โดยอาศัยการเชื่อมโยงแพลตฟอร์มและระบบสมาชิกเข้าด้วยกัน

แนวคิดดังกล่าวไม่ได้จำกัดอยู่ที่การรวบรวมสินค้าไว้ในแอปเดียว แต่ยังครอบคลุมถึงการทำให้คะแนนสะสมจากแหล่งต่าง ๆ สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้จริง ผู้บริโภคสามารถนำคะแนนมาแลกสินค้า หรือใช้จ่ายตามเงื่อนไขของระบบได้ โดยมีเป้าหมายให้คะแนนสะสมมีมูลค่าและใช้งานได้หลากหลายกว่าการเป็นเพียงส่วนลดภายในร้านค้าใดร้านค้าหนึ่ง

Amaze ยังมองถึงแนวทางขยายความร่วมมือกับพันธมิตรภายนอก เช่น คะแนนจากบัตรเครดิตและร้านอาหาร เพื่อเพิ่มโอกาสให้ผู้บริโภคสามารถสะสมหรือใช้คะแนนได้ในสถานที่ต่าง ๆ มากขึ้น ทั้งนี้ แผนการขยายพันธมิตรที่กล่าวถึงเป็นข้อมูลตามช่วงเวลาที่จัดงาน ไม่ใช่การยืนยันสถานะการให้บริการในปัจจุบัน

อีกองค์ประกอบหนึ่งคือ Amaze Seller Center ซึ่งเป็นระบบสำหรับร้านค้าที่ช่วยจัดการสินค้าและนำสินค้าไปจำหน่ายผ่านช่องทางที่เชื่อมต่อกัน รวมถึงช่องทางอย่าง Extra Mall และ Shop Plus บน TrueMoney แนวทางนี้เปิดโอกาสให้ร้านค้าเข้าถึงฐานลูกค้าของเครือ CP ได้มากขึ้น ขณะเดียวกัน Amaze ยังเสนอค่าคอมมิชชันที่ต่ำกว่าแพลตฟอร์มต่างชาติประมาณครึ่งหนึ่ง ดังนั้น Amaze จึงพยายามพัฒนาทั้งประสบการณ์ของผู้บริโภคและระบบสนับสนุนร้านค้าไปพร้อมกัน โดยใช้เครือข่ายธุรกิจเดิมเป็นจุดแข็งในการสร้างความแตกต่างจากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซทั่วไป

กลยุทธ์ลดต้นทุนด้วยเทคโนโลยีร่วมกันและฐานลูกค้าของเครือ CP

Amaze เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนเมษายนปี 2026 มีสมาชิกประมาณ 5 ล้านคน พร้อมสินค้าราว 2 ล้าน SKU ณ เวลานั้น ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนขนาดของแพลตฟอร์มในช่วงที่มีการนำเสนอ แต่ไม่ควรนำไปใช้แทนข้อมูลสมาชิกหรือจำนวนสินค้าในปัจจุบัน

หนึ่งในกลยุทธ์สำคัญของ Amaze คือการใช้ระบบเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้วภายในเครือ CP แทนการสร้างระบบใหม่ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น Point Wallet สำหรับจัดการคะแนนสะสม Point Exchange สำหรับแลกเปลี่ยนคะแนนระหว่างระบบ และ Commerce Engine สำหรับบริหารคำสั่งซื้อและโปรโมชั่น

การใช้ระบบร่วมกันช่วยลดความซ้ำซ้อนในการลงทุน เพราะธุรกิจต่าง ๆ ไม่จำเป็นต้องพัฒนาเทคโนโลยีที่มีหน้าที่คล้ายกันแยกจากกันทั้งหมด นอกจากนี้ ความรู้และทรัพย์สินทางปัญญาที่พัฒนาขึ้นยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับบริการอื่นภายในเครือได้อีกด้วย

อีกปัจจัยที่ช่วยควบคุมต้นทุนคือการใช้เครือข่ายธุรกิจทั้งออนไลน์และออฟไลน์ของ CP เพื่อเข้าถึงลูกค้า Amaze จึงมีโอกาสประชาสัมพันธ์บริการผ่านช่องทางที่มีอยู่แล้ว และลดการพึ่งพาการโฆษณาจากภายนอกเพียงอย่างเดียว แนวทางนี้มีความเกี่ยวข้องกับการลดต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า หรือ Customer Acquisition Cost ซึ่งเป็นหนึ่งในต้นทุนสำคัญของธุรกิจดิจิทัล

นอกจากการใช้เทคโนโลยีและช่องทางการตลาดร่วมกันแล้ว Amaze ยังมองว่าข้อมูลจากธุรกิจหลายประเภทสามารถนำมาสร้างมูลค่าเพิ่มเติมได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อสินค้าจากร้านสะดวกซื้อ การซื้อสินค้าขนาดใหญ่จากซูเปอร์มาร์เก็ต และการใช้บริการเติมเงินหรือธุรกรรมทางการเงิน สามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคได้หลากหลายมิติมากขึ้น

ข้อมูลเหล่านี้อาจนำไปใช้แบ่งกลุ่มลูกค้าและออกแบบโปรโมชั่นให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม เช่น การนำเสนอข้อเสนอจาก Lotus's ให้กับลูกค้าที่ใช้บริการเติมเงินเป็นประจำ แต่ยังไม่เคยซื้อสินค้าผ่านช่องทางดังกล่าว นอกจากนี้ ผู้บริหารยังยกตัวอย่างการใช้คะแนนสะสมเป็นแรงจูงใจให้ลูกค้าตอบแบบสอบถาม โดยการทดลองบางครั้งสามารถรวบรวมคำตอบได้มากกว่า 20,000 รายการในเวลาไม่นาน ข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าจึงไม่ได้มีประโยชน์เฉพาะกับการตลาดของแพลตฟอร์มเท่านั้น แต่ยังมีโอกาสต่อยอดเป็นบริการสำหรับแบรนด์และร้านค้าในรูปแบบธุรกิจต่อธุรกิจ หรือ B2B ได้อีกด้วย

เปิดเบื้องหลังแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ Amaze พัฒนาให้ธุรกิจในเครือ

คุณชานพิศ สุริยเลิศ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี หรือ CTO ของ Amaze อธิบายว่า ทีมสามารถพัฒนาแพลตฟอร์มหลายประเภทให้กับเครือ CP ภายในระยะเวลาประมาณ 8–9 เดือน โดยเน้นการสร้างระบบหลักที่นำไปใช้ซ้ำกับธุรกิจหลายแห่งได้ แทนการพัฒนาระบบแยกสำหรับแต่ละบริการ

• Seller Center ช่วยให้ผู้ขายจัดการข้อมูลสินค้า SKU โปรโมชั่น ยอดขาย และรายงานผ่านระบบเดียว รวมถึงนำสินค้าไปเผยแพร่บน Marketplace ที่เชื่อมต่อกันได้ แนวทางนี้ช่วยลดความซ้ำซ้อนในการจัดการข้อมูลสินค้าและทำให้ร้านค้าสามารถบริหารช่องทางการขายหลายแห่งได้สะดวกขึ้น
  
  
• Point Wallet ทำหน้าที่รวบรวมและจัดการคะแนนสะสมจากธุรกิจในเครือและพันธมิตรภายนอก แนวคิดสำคัญคือการทำให้คะแนนสามารถนำมาใช้จ่ายตามเงื่อนไขที่กำหนดได้ โดยไม่จำกัดบทบาทไว้เพียงการใช้เป็นส่วนลดในระบบใดระบบหนึ่ง
  
  
• Order Management System หรือ OMS เป็นองค์ประกอบสำคัญของอีคอมเมิร์ซ เพราะต้องจัดการคำสั่งซื้อจำนวนมากให้ถูกต้องและต่อเนื่อง CTO ระบุในงานว่า ระบบที่ใช้กับ Lotus's Online สามารถรองรับคำสั่งซื้อได้เกือบ 100,000 รายการต่อวัน และมี Service Level Agreement หรือ SLA อยู่ที่ 99.95% 

Amaze ยังพัฒนาแนวทาง Marketplace as a Service เพื่อให้ธุรกิจอื่นสามารถนำระบบ Marketplace ไปใช้งานได้ ตัวอย่างที่นำเสนอคือการนำ Engine ของ Amaze ไปปรับใช้กับ Shop Plus บน TrueMoney โดย CTO ระบุว่าใช้เวลาพัฒนาประมาณ 3 เดือนหรือน้อยกว่านั้น เพราะสามารถต่อยอดจากระบบเดิมได้

ทั้งสี่ระบบสะท้อนหลักการ Build Once, Reuse Across the CP Group หรือการสร้างระบบหลักขึ้นมาครั้งเดียว แล้วนำไปปรับใช้กับหลายธุรกิจ หลักการนี้ช่วยลดการลงทุนที่ซ้ำซ้อน เพิ่มความเร็วในการเปิดบริการใหม่ และทำให้ทีมเทคโนโลยีสามารถนำทรัพยากรที่มีอยู่ไปพัฒนาความสามารถอื่นได้มากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การนำระบบกลางไปใช้กับหลายธุรกิจยังต้องอาศัยการออกแบบที่ยืดหยุ่น เพราะแต่ละหน่วยธุรกิจมีข้อกำหนดและกระบวนการทำงานที่แตกต่างกัน การสร้างแพลตฟอร์มที่ดีจึงไม่ได้หมายถึงการใช้ระบบเดียวกันทุกประการ แต่ต้องสามารถปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการของแต่ละธุรกิจได้โดยไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด

AI SDLC นำปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์

อีกประเด็นสำคัญของการสัมมนาคือการนำ AI มาใช้ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ หรือ AI SDLC โดย SDLC ย่อมาจาก Software Development Life Cycle ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การกำหนดความต้องการ การออกแบบระบบ การเขียนโค้ด การทดสอบ ไปจนถึงการนำระบบขึ้นใช้งานจริงและดูแลระบบหลังการเปิดตัว

Amaze มองว่าการใช้ AI ไม่ควรจำกัดอยู่เพียงการช่วยเขียนโค้ด แต่ควรครอบคลุมกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ในหลายขั้นตอน เพื่อช่วยให้ทีมทำงานได้รวดเร็วขึ้นโดยยังคงให้ความสำคัญกับคุณภาพและความปลอดภัย ในขั้นตอนการกำหนดความต้องการ AI สามารถช่วยจัดทำข้อกำหนดของระบบและพิจารณากรณีผิดปกติที่อาจถูกมองข้าม เช่น สถานการณ์ที่ลูกค้ากำลังซื้อสินค้า แต่คูปองหมดอายุระหว่างกระบวนการ หากไม่ได้กำหนดวิธีจัดการกรณีดังกล่าวไว้ล่วงหน้า ก็อาจเกิดข้อผิดพลาดเมื่อระบบเปิดใช้งานจริงได้

ในขั้นตอนการออกแบบ AI สามารถช่วยให้ทีมพิจารณาทางเลือกและรายละเอียดของระบบ ส่วนขั้นตอนการเขียนโค้ดนั้น AI สามารถช่วยสร้างโค้ดจากข้อกำหนดที่กำหนดไว้ ขณะที่การทดสอบสามารถนำ AI มาใช้สร้าง Test Case และช่วยวิเคราะห์ว่าการเปลี่ยนแปลงโค้ดแต่ละครั้งควรทดสอบส่วนใดบ้าง

แนวทางดังกล่าวอาจช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการทดสอบทุกกรณีโดยไม่จำเป็น แต่ยังต้องพิจารณาความเสี่ยงและความครอบคลุมของการทดสอบควบคู่กันไป ส่วนขั้นตอนการนำระบบขึ้นใช้งาน AI ยังสามารถช่วยจัดทำเอกสารประกอบและวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการทำงานจริงได้

อย่างไรก็ตาม การสร้างโค้ดได้เร็วขึ้นไม่ได้หมายความว่าโค้ดจะถูกต้องหรือปลอดภัยโดยอัตโนมัติ โค้ดที่สร้างโดย AI ยังต้องได้รับการตรวจสอบทั้งในด้านความถูกต้อง ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และผลกระทบต่อระบบอื่นที่เกี่ยวข้อง นี่เป็นเหตุผลที่ Amaze ให้ความสำคัญกับการใช้ AI ช่วยตรวจสอบโค้ดควบคู่ไปกับการใช้ AI เพื่อสร้างโค้ด เพราะหากทีมสามารถผลิตโค้ดได้เร็วกว่าความสามารถในการตรวจสอบ กระบวนการพัฒนาอาจเกิดคอขวดและเพิ่มความเสี่ยงต่อคุณภาพของซอฟต์แวร์

เพื่อช่วยจัดการกับความท้าทายดังกล่าว ทีม Amaze ได้นำเสนอ Code Duo เครื่องมือ AI สำหรับตรวจสอบโค้ดที่ช่วยให้ Developer ได้รับผลการวิเคราะห์เบื้องต้นก่อนรวมโค้ดเข้าสู่ระบบหลัก Code Duo จะตรวจสอบโค้ดในหลายมิติ ได้แก่ ความปลอดภัย คุณภาพของโค้ด ประสิทธิภาพ ความถูกต้องตามข้อกำหนด และผลกระทบต่อบริการอื่นที่เชื่อมต่อกัน โดยมีเป้าหมายเพื่อลดภาระการตรวจสอบงานซ้ำ ๆ และช่วยให้วิศวกรที่มีประสบการณ์สามารถใช้เวลากับปัญหาที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์เชิงลึกได้มากขึ้น

กระบวนการทำงานเริ่มต้นเมื่อ Developer เปิด Merge Request หรือ MR เพื่อขอรวมการเปลี่ยนแปลงโค้ดเข้าสู่ระบบหลัก จากนั้น Code Duo จะรับข้อมูลและข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง วิเคราะห์ขอบเขตการเปลี่ยนแปลง ตรวจสอบโค้ดตามเกณฑ์ที่กำหนด และส่งผลกลับไปให้ Developer พิจารณาแก้ไข

ในงานคุณชานพิศ เปิดเผยผลการทดลองใช้ Code Duo กับทีม CRM ของ Amaze ซึ่งในขณะนั้นมี Developer ประมาณ 2–3 คน และ QA ประมาณ 1–2 คน โดยมีระยะเวลาทดลองใช้ราว 8 สัปดาห์ ผลลัพธ์ที่รายงานในงานประกอบด้วย Merge Request ที่ผ่านการตรวจสอบ 240 รายการ และประเด็นที่ตรวจพบและต้องติดตาม 627 ประเด็น

เครื่องมือใช้เวลาตรวจสอบน้อยกว่า 2 นาทีต่อรายการ โดยมีต้นทุน AI ประมาณ 0.21 ดอลลาร์สหรัฐ หรือราว 6–7 บาทต่อ Merge Request นอกจากนี้ วิทยากรยังยกตัวอย่างเกี่ยวกับการตรวจพบประเด็นด้านความปลอดภัยประมาณ 20% ของการตรวจสอบ ตัวเลขทั้งหมดเป็นผลการทดลองที่รายงานโดยวิทยากรในบริบทของทีมดังกล่าว จึงไม่ควรตีความว่าเป็นประสิทธิภาพที่รับประกันว่าจะเกิดขึ้นกับทุกโครงการหรือซอฟต์แวร์ทุกประเภท โดยเฉพาะสัดส่วนการตรวจพบประเด็นด้านความปลอดภัย ซึ่งอาจแตกต่างกันตามลักษณะของโค้ดและวิธีประเมินผล

แม้จะมีข้อจำกัดดังกล่าว ผลการทดลองก็แสดงให้เห็นถึงโอกาสในการใช้ AI ช่วยเร่งการตรวจสอบเบื้องต้น โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ทีมพัฒนาต้องจัดการกับการเปลี่ยนแปลงโค้ดจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม Code Duo ควรถูกมองเป็นเครื่องมือสนับสนุนการทำงาน ไม่ใช่สิ่งที่สามารถทดแทนการตัดสินใจและความรับผิดชอบของวิศวกรได้ทั้งหมด

บทเรียนสำคัญจาก Code Duo คือ การใช้ AI ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์ให้เกิดประโยชน์จำเป็นต้องคำนึงถึงทั้งความเร็วในการสร้างผลงานและความสามารถในการตรวจสอบผลงาน เพราะการเพิ่มความเร็วเพียงด้านเดียวอาจไม่เพียงพอ หากกระบวนการควบคุมคุณภาพไม่สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้นได้

AI Shopping Assistant เปลี่ยนจากการค้นหาสินค้าเป็นการช่วยให้ผู้ใช้ทำเป้าหมายสำเร็จ

นอกจากการใช้ AI ภายในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์แล้ว Amaze ยังนำเสนอแนวคิดการใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้บริโภคผ่าน AI Shopping Assistant ซึ่งเป็นผู้ช่วยซื้อสินค้าที่ออกแบบมาให้เข้าใจเป้าหมายของผู้ใช้และช่วยจัดการงานหลายขั้นตอนต่อเนื่อง

ตัวอย่างที่นำเสนอในงานคือการเตรียมอาหารเย็นสำหรับคน 6 คน ภายใต้งบประมาณ 1,500 บาท โดยมีเงื่อนไขว่าหนึ่งในผู้ร่วมรับประทานอาหารเป็นมังสวิรัติ หากใช้วิธีค้นหาแบบทั่วไป ผู้ใช้ต้องค้นหาเมนูอาหารแยกกัน ตรวจสอบสูตรอาหาร คำนวณปริมาณวัตถุดิบสำหรับจำนวนคน ค้นหาราคาสินค้า และตรวจสอบว่ายอดซื้อทั้งหมดอยู่ในงบประมาณหรือไม่ แม้จะมีข้อมูลครบถ้วน แต่ผู้ใช้ยังต้องรวบรวมและตัดสินใจด้วยตัวเองในหลายขั้นตอน

AI Shopping Assistant นำเสนอแนวทางที่แตกต่างออกไป โดยให้ผู้ใช้บอกความต้องการด้วยภาษาธรรมชาติ จากนั้น AI จะช่วยเสนอเมนูและจัดทำรายการวัตถุดิบที่เหมาะสมกับงบประมาณ จำนวนผู้รับประทาน และข้อจำกัดด้านอาหาร เมื่อผู้ใช้เลือกเมนูแล้ว ระบบสามารถนำวัตถุดิบที่ต้องใช้มาเพิ่มในตะกร้าสินค้าได้โดยอัตโนมัติ พร้อมเปิดโอกาสให้ผู้ใช้ปรับรายการตามสิ่งที่มีอยู่แล้ว เช่น หากมีข้าวหรือผลไม้อยู่ที่บ้าน ก็สามารถนำรายการเหล่านั้นออกจากตะกร้าได้

ในการสาธิตบนเวที ระบบแสดงรายการสินค้าจาก Lotus's Go Fresh พร้อมข้อมูลราคาและการจัดส่งจากสาขาที่ใกล้ที่สุด โดยมียอดรวมประมาณ 1,250 บาท ซึ่งอยู่ภายในงบประมาณที่กำหนดไว้ ก่อนสั่งซื้อ ผู้ใช้ยังต้องตรวจสอบและยืนยันคำสั่งซื้อด้วยตัวเอง จุดเด่นของแนวคิดนี้คือการเปลี่ยนประสบการณ์จากการค้นหาสินค้าทีละชิ้น มาเป็นการบอกเป้าหมายที่ต้องการให้สำเร็จ แล้วให้ AI ช่วยเชื่อมโยงขั้นตอนต่าง ๆ เข้าด้วยกัน ตั้งแต่การวางแผน การเลือกเมนู ไปจนถึงการจัดเตรียมตะกร้าสินค้า

อย่างไรก็ตาม AI Shopping Assistant ที่นำเสนอในงานยังเป็น Prototype หรือต้นแบบที่อยู่ระหว่างการพัฒนา และกำลังทำงานร่วมกับพันธมิตรทางธุรกิจ โดยตั้งเป้าหมายเปิดตัวในไตรมาสแรกของปีถัดจากวันที่จัดงาน จึงไม่ควรเข้าใจว่าฟีเจอร์ทั้งหมดที่สาธิตบนเวทีเปิดให้ผู้ใช้งานทั่วไปใช้ได้แล้วในเวลานั้น

ทิศทางของ Amaze: ผสานแพลตฟอร์ม ข้อมูล และ AI เพื่อสร้างการเติบโต

จากการนำเสนอของ ดร. สรินทิพย์ สถิตย์เสถียร Managing Director – Amaze Super App และคุณชาญพิชญ์ สุริยเลิศ CTO – Amaze Super App  สามารถมองเห็นทิศทางหลักของ Amaze ได้จากการเชื่อมโยงองค์ประกอบสำคัญสามด้าน ได้แก่ แพลตฟอร์มเทคโนโลยี เครือข่ายธุรกิจและข้อมูลลูกค้า รวมถึงการนำ AI มาใช้ทั้งภายในองค์กรและในบริการที่ผู้บริโภคใช้งานโดยตรง

ด้านแพลตฟอร์ม Amaze มุ่งสร้างระบบที่สามารถนำไปใช้ซ้ำในหลายธุรกิจ เพื่อลดการลงทุนที่ซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการเปิดบริการใหม่ ด้านข้อมูล บริษัทต้องการใช้ความเชื่อมโยงระหว่างธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าและพัฒนาบริการทางการตลาดที่ตอบโจทย์แบรนด์และร้านค้า

ส่วนด้าน AI มีเป้าหมายสองระดับ ระดับแรกคือการช่วยทีมวิศวกรและทีม Product พัฒนาซอฟต์แวร์ได้รวดเร็วขึ้น โดยยังให้ความสำคัญกับคุณภาพและความปลอดภัย ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ Code Duo ซึ่งเข้ามาช่วยตรวจสอบโค้ดก่อนนำขึ้นใช้งานจริง

ระดับที่สองคือการใช้ AI พัฒนาประสบการณ์ของลูกค้า เช่น AI Shopping Assistant ที่พยายามเปลี่ยนการซื้อสินค้าให้เริ่มต้นจากความต้องการของผู้ใช้ แทนที่จะบังคับให้ผู้ใช้ค้นหาและรวบรวมข้อมูลทีละขั้นตอน

ทั้งสองระดับมีเป้าหมายร่วมกัน คือการใช้เทคโนโลยีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบธุรกิจและทำให้บริการตอบสนองความต้องการได้ดีขึ้น โดยไม่ได้มอง AI เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับทำงานบางอย่างให้เร็วขึ้นเท่านั้น