
ທ່ານເຄີຍຮູ້ສຶກໃນການເຮັດວຽກປະຈຳວັນວ່າ "ວຽກນີ້ຕ້ອງເຮັດດ້ວຍມືອີກແລ້ວຫຼາ?" ບໍ? ການຄັດລອກອີເມວ, ການຈັດລະບຽບໃບແຈ້ງໜີ້, ການຈັດການໂພສ SNS — ວຽກທີ່ຕ້ອງເຮັດຊ້ຳໆເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນໂປຣແກຣມ ນັ້ນຄື n8n. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍໃຫ້ກັບວິສາຫະກິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍ ລວມທັງຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ານ IT ພາຍໃນລາວ ຕັ້ງແຕ່ແນວຄິດພື້ນຖານຂອງ n8n, ສະຖານະການນຳໃຊ້ງານຕົວຈິງ, ໄປຈົນເຖິງຂໍ້ຄວນລະວັງໃນການນຳໄປໃຊ້ງານ. ເມື່ອອ່ານຈົບແລ້ວ, ທ່ານຈະສາມາດຕັດສິນໄດ້ວ່າວຽກໃດໃນອົງກອນຂອງທ່ານຄວນນຳ n8n ມາໃຊ້ເຮັດໃຫ້ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ.

n8n (ເອັນແປດເອັນ) ແມ່ນເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດ workflow ແບບ open-source ທີ່ສາມາດສ້າງ ແລະ ດຳເນີນການ workflow ທາງທຸລະກິດໄດ້ດ້ວຍການສະແດງຜົນເປັນຮູບພາບ. ພຽງແຕ່ລາກ ແລະ ວາງ node ໃນ browser ກໍສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ແອັບພລິເຄຊັນ ແລະ ບໍລິການຕ່າງໆ ໄດ້ຫຼາຍຢ່າງ.
ເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດ Workflow ນອກຈາກ n8n ແລ້ວຍັງມີອີກຫຼາຍຕົວ. ເມື່ອປຽບທຽບກັບ Zapier ແລະ Make ທີ່ເປັນຕົວແທນ, ຈຸດເດັ່ນຂອງແຕ່ລະຕົວຈະຊັດເຈນຂຶ້ນ.
| ແກນປຽບທຽບ | n8n | Zapier | Make |
|---|---|---|---|
| ຮູບແບບລາຄາ | Self-host ຟຣີ | ເດືອນລະ $19.99 ຂຶ້ນໄປ | ເດືອນລະ $9 ຂຶ້ນໄປ |
| ຂີດຈຳກັດຈຳນວນການດຳເນີນງານ | Self-host ບໍ່ຈຳກັດ | ຈຳກັດຕາມແພັກເກດ | ຈຳກັດຕາມແພັກເກດ |
| ຄວາມສາມາດປັບແຕ່ງ | ຂະຫຍາຍໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະດ້ວຍ Code Node | ເນັ້ນ Template ເປັນຫຼັກ | ລະດັບກາງ |
| ສະຖານທີ່ເກັບຂໍ້ມູນ | Server ຂອງຕົນເອງ | Cloud ສະຫະລັດ | Cloud EU |
| ຈຳນວນ Connector ທີ່ຮອງຮັບ | 400+ | 7,000+ | 1,800+ |
ໃນດ້ານຈຳນວນ Connector ນັ້ນ Zapier ໂດດເດັ່ນຢ່າງຈະແຈ້ງ, ແຕ່ n8n ມີ Node ທີ່ຊື່ວ່າ "HTTP Request". ຫາກເປັນບໍລິການທີ່ເປີດ API ໄວ້, ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ເຖິງແມ່ນຈະບໍ່ມີ Connector ສະເພາະ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມແຕກຕ່າງໃນການໃຊ້ງານຈິງຈຶ່ງນ້ອຍກວ່າທີ່ຄິດ.
n8n ຈຸດແຕກຕ່າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຄືສາມາດດໍາເນີນງານໄດ້ເທິງເຊີບເວີຂອງຕົນເອງ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າມີ 3 ຂໍ້ດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້.
ໃນຕອນທີ່ບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາພິຈາລະນາໂຄງສ້າງພື້ນຖານດ້ານ automation ສໍາລັບລູກຄ້າໃນລາວເປັນຄັ້ງທໍາອິດ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍລາຍເດືອນຂອງ Zapier ໄດ້ເກີນງົບປະມານ IT ປະຈໍາປີ. ຈາກປະສົບການທີ່ຜ່ານມາ, ການປ່ຽນໄປໃຊ້ n8n ແບບ self-host ເຮັດໃຫ້ສາມາດໃຊ້ຟັງຊັນດຽວກັນໄດ້ດ້ວຍຄ່າ VPS ພຽງ $7 ຕໍ່ເດືອນເທົ່ານັ້ນ.

«ການອັດຕະໂນມັດແມ່ນສຳລັບບໍລິສັດໃຫຍ່» ອາດເປັນພາບທີ່ຫຼາຍຄົນຄິດ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ວິສາຫະກິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີກຳລັງຄົນຈຳກັດ ກັບໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍກວ່າ.
ໃນວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍແລະກາງຂອງລາວ, ມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກທີ່ຄົນດຽວຈະຮັບຜິດຊອບທັງດ້ານການບັນຊີ, ການຂາຍ, ແລະການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າໃນເວລາດຽວກັນ. ໃນລະຫວ່າງທີ່ຜູ້ຂຽນໄດ້ໄປຢ້ຽມຢາມວິສາຫະກິດຂາຍຍ່ອຍແຫ່ງໜຶ່ງໃນວຽງຈັນ, ເຈົ້າຂອງກິດຈະການໄດ້ໃຊ້ເວລາ 2 ຊົ່ວໂມງທຸກໆເຊົ້າເພື່ອຄັດລອກຂໍ້ມູນຍອດຂາຍຂອງມື້ກ່ອນດ້ວຍມືຈາກກຸ່ມ LINE ລົງໃນ spreadsheet. ພຽງແຕ່ວຽກນີ້ຢ່າງດຽວກໍໃຊ້ເວລາເຖິງ 40 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ເດືອນ — ຊຶ່ງເທົ່າກັບປະມານໜຶ່ງສ່ວນສີ່ຂອງເວລາເຮັດວຽກຂອງພະນັກງານເຕັມເວລາໜຶ່ງຄົນ.
ເມື່ອ "ວຽກທີ່ຕ້ອງເຮັດແຕ່ບໍ່ສ້າງມູນຄ່າ" ເຫຼົ່ານີ້ສະສົມຂຶ້ນ, ເວລາທີ່ຄວນໃຊ້ໃນການດູແລລູກຄ້າແລະການຂະຫຍາຍທຸລະກິດໃໝ່ກໍຈະຖືກຕັດທອນລົງ. n8n ສາມາດເຈາະໃສ່ວຽກງານໃນລະດັບນີ້ໄດ້ຢ່າງຕົງຈຸດ.
ສຳລັບວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງໃນລາວ, ຄ່າບໍລິການ SaaS ລາຍເດືອນທີ່ຄິດໄລ່ເປັນໂດລາແມ່ນເປັນພາລະທີ່ບໍ່ອາດມອງຂ້າມໄດ້. ຫາກໃຊ້ Zapier ແພັກເກດທຸລະກິດ 5 ຄົນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈະເກີນ $100 ຕໍ່ເດືອນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຫາກ self-host n8n, ກໍ່ສາມາດດຳເນີນ workflow ທີ່ທຽບເທົ່າກັນໄດ້ ໂດຍເສຍພຽງແຕ່ຄ່າ VPS ເທົ່ານັ້ນ.
ນຳເອົາຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ປະຢັດໄດ້ໄປລົງທຶນໃນການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານ, ຫຼື ນຳໄປນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືອື່ນ——ຂໍ້ໄດ້ປຽບດ້ານຄວາມຟຣີຂອງ n8n ຊ່ວຍຂະຫຍາຍທາງເລືອກພາຍໃຕ້ງົບປະມານ IT ທີ່ຈຳກັດ.

n8n ສາມາດເຮັດຫຍັງໄດ້ແດ່, ຂໍນຳສະເໜີຕາມຮູບແບບການດຳເນີນງານທີ່ພົບເຫັນທົ່ວໄປໃນວິສາຫະກິດລາວ.
ຢູ່ລາວ, LINE ແລະ WhatsApp ແມ່ນຊ່ອງທາງຫຼັກໃນການຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບລູກຄ້າ. ສາມາດສ້າງ Flow ທີ່ຮັບຄຳຖາມຜ່ານ Webhook Node ຂອງ n8n ແລ້ວສົ່ງຕໍ່ໄປຫາຜູ້ຮັບຜິດຊອບທາງອີເມລ໌ໂດຍອັດຕະໂນມັດຕາມເນື້ອຫາທີ່ໄດ້ຮັບ.
ຕົວຢ່າງ Flow:
Flow ນີ້ສາມາດສ້າງໄດ້ພາຍໃນປະມານ 10 ນາທີ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຂຽນໂປຣແກຣມໃດໆທັງສິ້ນ.
ຍົກຕົວຢ່າງການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ລາຍເດືອນ, ສາມາດເຮັດໃຫ້ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດໄດ້ດັ່ງນີ້:
ຫາກວຽກທີ່ຕ້ອງຄັດລອກຂໍ້ມູນດ້ວຍມືຖືກເຮັດໃຫ້ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ຄວາມຜິດພາດຈາກການຄັດລອກກໍ່ຈະໝົດໄປ. ພະນັກງານບັນຊີທີ່ເຄີຍຮ້ອງວ່າ "ທ້າຍເດືອນໝົດເຄິ່ງວັນໄປກັບການຈັດລະບຽບໃບແຈ້ງໜີ້" ເມື່ອ 2 ປີກ່ອນ, ປັດຈຸບັນສາມາດຈັດການປະມວນຜົນລາຍເດືອນໄດ້ພາຍໃນ 30 ນາທີ——ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຫັນການປ່ຽນແປງດັ່ງກ່າວດ້ວຍຕາຕົນເອງ.
ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ມີພະນັກງານດ້ານ Marketing ພຽງຄົນດຽວ, ການຈັດການໂພສໃນ SNS ກໍ່ເປັນພາລະໜັກໜ່ວງ. ຖ້າຕັ້ງ flow ຕໍ່ໄປນີ້ດ້ວຍ n8n, ກໍ່ຈະສາມາດສຸມໃສ່ການສ້າງ content ໄດ້ເຕັມທີ່.
ເຄື່ອງມືຈັດການ SNS ສະເພາະ (ເຊັ່ນ Buffer ຫຼື Hootsuite) ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ $15〜50 ຕໍ່ເດືອນ, ແຕ່ດ້ວຍ n8n ສາມາດໃຊ້ງານຟັງຊັນທີ່ທຽບເທົ່າກັນໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມ.

n8n ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ແຕ່ຖ້າວິທີການນຳໃຊ້ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ກໍ່ອາດເກີດຜົນລັບທີ່ວ່າ "ຕັ້ງຄ່າໄວ້ແລ້ວ ແຕ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານ".
ຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍຄືການພະຍາຍາມສ້າງ flow ທີ່ໃຫຍ່ໂຕຕັ້ງແຕ່ 20 node ຂຶ້ນໄປໃນວັນທຳອິດ. ຍິ່ງມີການແຍກເງື່ອນໄຂຫຼາຍເທົ່າໃດ ການ debug ກໍຍິ່ງຍາກຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ ແລະ ມັກຈະທໍ້ຖອຍໃນລະຫວ່າງທາງ.
ວິທີການທີ່ແນະນຳ:
ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ flow 2 ຂັ້ນຕອນແບບ「ຮັບອີເມລ໌ → ບັນທຶກລົງ Sheets」ເຮັດວຽກໄດ້ສຳເລັດ 1 ອັນ ກໍພໍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈການໃຊ້ງານພື້ນຖານຂອງ n8n ໄດ້ຢ່າງພຽງພໍແລ້ວ.
n8n ແມ່ນພຽງແຕ່ "ຕົວກາງ" ເທົ່ານັ້ນ, ແລະຂຶ້ນກັບຂໍ້ຈຳກັດ API ຂອງບໍລິການທີ່ເຊື່ອມຕໍ່. ຈຸດທີ່ຄວນກວດສອບມີດັ່ງນີ້.
ຖ້າເປີດໃຊ້ງານ Flow ໃນລະດັບ Production ໂດຍບໍ່ໄດ້ກວດສອບ Spec ຂອງ API, ຈະເກີດສະຖານະການທີ່ວ່າ "ເມື່ອວານຍັງໃຊ້ງານໄດ້ປົກກະຕິ ແຕ່ວັນນີ້ຢຸດເຮັດວຽກ". ພຽງແຕ່ໃຊ້ເວລາ 10 ນາທີອ່ານເອກະສານຂອງບໍລິການທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ລ່ວງໜ້າ, ກໍ່ສາມາດປ້ອງກັນບັນຫາດັ່ງກ່າວໄດ້.

ສົມມຸດວ່າເປັນຮ້ານຂາຍຍ່ອຍໃນວຽງຈັນທີ່ມີພະນັກງານ 8 ຄົນ ຈຳໜ່າຍສິນຄ້າອຸປະໂພກບໍລິໂພກປະຈຳວັນ, ແລ້ວຄຳນວນຜົນກະທົບຂອງການນຳໃຊ້ n8n.
ຮ້ານນີ້ດຳເນີນການງານຕໍ່ໄປນີ້ດ້ວຍຕົນເອງທຸກວັນ.
| ວຽກງານ | ຜູ້ຮັບຜິດຊອບ | ເວລາທີ່ໃຊ້/ວັນ |
|---|---|---|
| ກວດສອບການສັ່ງຊື້ທາງ LINE · ຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນລົງ Spreadsheet | ເຈົ້າຂອງ | 1.5 ຊົ່ວໂມງ |
| ອັບເດດຈຳນວນສິນຄ້າຄົງຄັງດ້ວຍຕົນເອງ | Staff A | 1 ຊົ່ວໂມງ |
| ສ້າງອີເມວສັ່ງຊື້ສິນຄ້າໄປຫາຜູ້ສະໜອງ | Staff B | 0.5 ຊົ່ວໂມງ |
| ສ້າງລາຍງານຍອດຂາຍປະຈຳວັນ | ເຈົ້າຂອງ | 0.5 ຊົ່ວໂມງ |
| ລວມທັງໝົດ | 3.5 ຊົ່ວໂມງ/ວັນ |
ຄິດໄລ່ເປັນລາຍເດືອນຢູ່ທີ່ປະມານ 77 ຊົ່ວໂມງ. ເກືອບເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງຊົ່ວໂມງເຮັດວຽກຂອງພະນັກງານ 1 ຄົນໝົດໄປກັບການຖ່າຍໂອນ ແລະ ສັງລວມຂໍ້ມູນ.
ສະແດງຜົນທີ່ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບໃນກໍລະນີທີ່ສ້າງ 4 ໂຟລໍຕໍ່ໄປນີ້ດ້ວຍ n8n.
| ໂຟລໍ | ເນື້ອຫາທີ່ອັດຕະໂນມັດ | ເວລາທີ່ຫຼຸດລົງ/ວັນ |
|---|---|---|
| LINE → Sheets | ໂອນຂໍ້ຄວາມສັ່ງຊື້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ | 1.5 ຊົ່ວໂມງ → 5 ນາທີ |
| Sheets → ອັບເດດສາງ | ຫັກຈຳນວນສາງໂດຍອັດຕະໂນມັດຕາມຍອດຂາຍ | 1 ຊົ່ວໂມງ → 0 ນາທີ |
| ເກນສາງ → ອີເມລ | ສົ່ງອີເມລສັ່ງຊື້ໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອສາງຕໍ່າກວ່າເກນ | 0.5 ຊົ່ວໂມງ → 0 ນາທີ |
| ສະຫຼຸບລາຍວັນ → ລາຍງານ | ສະຫຼຸບ ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນຈາກ Sheets ໂດຍອັດຕະໂນມັດ | 0.5 ຊົ່ວໂມງ → 0 ນາທີ |
Before: 3.5 ຊົ່ວໂມງ/ວັນ(ດ້ວຍມື) After: 5 ນາທີ/ວັນ(ກວດສອບເທົ່ານັ້ນ) ອັດຕາການຫຼຸດລົງ: ປະມານ 97%
| ຕົວຊີ້ວັດ | Before | After | ຜົນຕ່າງ |
|---|---|---|---|
| ຊົ່ວໂມງເຮັດວຽກຕໍ່ເດືອນ | 77 ຊົ່ວໂມງ | 1.8 ຊົ່ວໂມງ | ▲75.2 ຊົ່ວໂມງ |
| ຄ່າແຮງງານທີ່ປ່ຽນເປັນເງິນ($2/ຊົ່ວໂມງ) | $154 | $3.6 | ▲$150.4/ເດືອນ |
| ຄ່າດຳເນີນງານ n8n(VPS) | — | $7/ເດືອນ | — |
| ຍອດປະຢັດສຸດທິຕໍ່ເດືອນ | $143.4 |
ຄິດໄລ່ເປັນລາຍປີແລ້ວ ສາມາດປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້ປະມານ $1,720. ເຖິງແມ່ນວ່າການຕັ້ງຄ່າເບື້ອງຕົ້ນຈະໃຊ້ເວລາ 2〜3 ວັນ ກໍສາມາດຄືນທຶນໄດ້ພາຍໃນ 1 ເດືອນ. ແນ່ນອນວ່ານີ້ແມ່ນຄ່າທີ່ຄາດການໄວ້ ແຕ່ເມື່ອບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາໄດ້ສະໜັບສະໜູນການ Automation ໃຫ້ກັບວິສາຫະກິດທີ່ມີຂະໜາດໃກ້ຄຽງກັນ ກໍໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບໃນລະດັບດຽວກັນນີ້ໂດຍທົ່ວໄປ.

ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນຄຳຕອບຂອງຄຳຖາມທີ່ມັກຖືກຖາມເລື້ອຍໆ ເມື່ອພິຈາລະນານຳໃຊ້ n8n.
ເວີຊັນ Self-hosted (Community Edition) ແມ່ນໃຊ້ງານໄດ້ຟຣີ ແລະ ສາມາດໃຊ້ໃນທາງການຄ້າໄດ້ດ້ວຍ. ສ່ວນເວີຊັນ Cloud ທີ່ເສຍຄ່າ (n8n Cloud) ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ €20 ຕໍ່ເດືອນ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຈັດການ Server ເອງ. ຖ້າບໍລິສັດຂອງທ່ານບໍ່ມີບຸກຄະລາກອນທີ່ສາມາດຈັດການ Server ໄດ້, ການເລືອກໃຊ້ເວີຊັນ Cloud ກໍ່ຖືວ່າເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ.
흐름ພື້ນຖານສາມາດສ້າງໄດ້ດ້ວຍ drag & drop ເທົ່ານັ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສຳລັບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ (ການແປງຮູບແບບວັນທີ, ການແຍກສະຕຣິງ, ເປັນຕົ້ນ) ຖ້າມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບ JavaScript ຈະຊ່ວຍຂະຫຍາຍຂອບເຂດທີ່ສາມາດຮອງຮັບໄດ້. ແນະນຳໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ no-code ກ່ອນ, ແລ້ວຄ່ອຍຮຽນຮູ້ຕາມຄວາມຈຳເປັນ.
ເປັນໄປໄດ້. ຖ້າເປັນ Linux server ທີ່ສາມາດໃຊ້ງານ Docker ໄດ້, ກໍສາມາດນຳໃຊ້ງານໄດ້ທັງໃນ data center ພາຍໃນລາວ ຫຼື physical server ພາຍໃນຫ້ອງການ. ການຕິດຕັ້ງສຳເລັດດ້ວຍຄຳສັ່ງດຽວຄື docker compose up -d. ເຖິງແມ່ນວ່າສະພາບແວດລ້ອມທີ່ການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດບໍ່ສະຖຽນ, ຖ້າເປັນການ automation ພາຍໃນ local network ກໍສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ແບບ offline.

n8n ແມ່ນເຄື່ອງມືໂອເພນຊອດທີ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນອັດຕະໂນມັດວຽກງານໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນໂປຣແກຣມ. ຖ້າ self-host ເອງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍລາຍເດືອນແທບຈະເປັນສູນ ແລະ ຂໍ້ມູນກໍຢູ່ພາຍໃຕ້ການຄຸ້ມຄອງຂອງອົງກອນຕົນເອງ. ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ງົບປະມານ IT ມີຈຳກັດຢ່າງລາວ, ອຸປະສັກໃນການນຳໃຊ້ຕ່ຳກວ່າ Zapier ຫຼື Make ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ໃຫ້ລອງເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ 3 ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້:
ຫາກຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນໃນການນຳໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດວຽກງານ, ກະລຸນາປຶກສາຫາລືກັບພວກເຮົາໄດ້ຢ່າງສະດວກ.
Chi
ສຳເລັດການສຶກສາສາຂາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ (Information Science) ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດລາວ ໂດຍໃນລະຫວ່າງການສຶກສາມີສ່ວນຮ່ວມໃນການພັດທະນາຊອບແວສະຖິຕິ (Statistical Software) ຈາກປະສົບການຕົວຈິງ ຈຶ່ງໄດ້ສ້າງພື້ນຖານດ້ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ (Data Analysis) ແລະ ການໂປຣແກຣມມິງ (Programming) ຢ່າງເຂັ້ມແຂງ. ຕັ້ງແຕ່ປີ 2021 ໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ເສັ້ນທາງການພັດທະນາ Web ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນ (Application) ແລະ ຕັ້ງແຕ່ປີ 2023 ເປັນຕົ້ນມາ ໄດ້ສັ່ງສົມປະສົບການພັດທະນາຢ່າງເຕັມຮູບແບບທັງໃນດ້ານ Frontend ແລະ Backend. ໃນບໍລິສັດ ຮັບຜິດຊອບການອອກແບບ ແລະ ພັດທະນາ Web Service ທີ່ນຳໃຊ້ AI ພ້ອມທັງມີສ່ວນຮ່ວມໃນໂຄງການທີ່ປະສົມປະສານ ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP: Natural Language Processing), ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (Machine Learning), Generative AI ແລະ ໂມເດນພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM: Large Language Model) ເຂົ້າກັບລະບົບທຸລະກິດ. ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນການຕິດຕາມເທັກໂນໂລຊີໃໝ່ລ່າສຸດຢູ່ສະເໝີ ແລະ ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມວ່ອງໄວໃນທຸກຂັ້ນຕອນ ຕັ້ງແຕ່ການທົດສອບດ້ານເທັກນິກ ຈົນເຖິງການນຳໄປໃຊ້ງານຈິງໃນລະບົບ Production.