Krongkwun Rithiwong
Rohit Patel อดีต ผอ. AI ของ Meta Superintelligence Labs ลาออกจาก Meta เพื่อเปิดตัว Ndoc สตาร์ตอัปแพลมฟอร์มการทำงาน AI ครบจบที่เดียว
อดีต ผอ. AI ของ Meta เปิดตัว Ndoc ท้าชน Microsoft Office และ Google Workspace
หลังจากทำงานพัฒนา AI ให้กับ Meta มายาวนานถึง 8 ปี Rohit Patel ได้ตัดสินใจลาออกจากบริษัท โดยอดีตผู้อำนวยการของ Meta Superintelligence Labs รายนี้ได้เปิดตัว Ndoc สตาร์ตอัปใหม่ที่เขาตั้งเป้าให้เป็นแพลตฟอร์ม AI-native เพื่อมาแทนที่ชุดโปรแกรมทำงานอย่าง Microsoft Office หรือ Google Workspace
Patel ถือเป็นหนึ่งในบุคลากรระดับสูงคนล่าสุดที่โบกมือลา Meta ต่อจากการลาออกของ Joel Kaplan ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกิจการระดับโลก, Andrew Tulloch นักวิจัย AI และ Emily Dalton Smith หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์สำหรับ AI-for-Work
รวมกระบวนการทำงานที่กระจัดกระจายไว้ในหน้าต่างเดียว
Patel ออกแบบ Ndoc ให้เป็นมากกว่าแค่เครื่องมือ AI ทั่วไปที่นำมาซ้อนทับกับกระบวนการทำงานเดิม เป้าหมายคือการแทนที่รูปแบบการทำงานที่กระจัดกระจายระหว่าง Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit รวมถึงการคัดลอกและวางข้อความจาก ChatGPT โดยรวมศูนย์ไว้ในพื้นที่ทำงานเดียวกันที่เพื่อนร่วมงานทุกคนสามารถเข้าถึงได้ แม้จะไม่ได้ลงทะเบียนใช้งาน Ndoc ก็ตาม
Ndoc รวม 3 ส่วนสำคัญไว้ในเค้าโครงเดียว ได้แก่ แท็บ Stage สำหรับนำเสนอข้อค้นพบสำคัญ เช่น สไลด์ แดชบอร์ด การจำลองสถานการณ์ หรือมินิแอป, แท็บ Narrative แสดงบทวิเคราะห์ การอ้างอิงแบบระบุตัวเลข แผนภาพที่สร้างขึ้น และเหตุผลเบื้องหลังตัวเลข และแท็บ Model ซึ่งเป็นที่จัดเก็บชุดข้อมูลตั้งต้นและสคริปต์ Python
เน้นความโปร่งใสและตรวจสอบความถูกต้องของ AI ได้จริง
งานดีไซน์นี้สะท้อนมาจากประสบการณ์ของ Patel โดยระหว่างทำงานที่ Meta เขาเน้นด้าน Reinforcement Learning ซึ่งเป็นแมชชีนเลิร์นนิงรูปแบบที่ AI เรียนรู้การตัดสินใจผ่านการลองผิดลองถูกเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ตลอดจนการประเมินความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์จาก AI โดย Patel เชื่อว่าหาก AI จะสร้างสเปรดชีตหรือสไลด์ที่องค์กรต้องนำไปใช้ตัดสินใจ ผลงานนั้นต้องตรวจสอบได้ ผู้ใช้จึงสามารถดูสคริปต์ Python ที่ใช้สร้างเอกสารได้โดยตรง
Patel กล่าวว่า แม้ผู้ใช้จะไม่รู้ภาษา Python เลย ก็สามารถพิมพ์ถาม AI แชตเพื่อให้อธิบายได้ว่าสคริปต์นี้ทำงานอย่างไร บรรทัดไหนมีสูตรคำนวณที่ใช้ และสามารถตรวจทานสูตรนั้นได้ โดยไม่มีสิ่งใดซ่อนอยู่เบื้องหลัง
ในแง่การทำงานจริง ผู้ใช้สามารถอัปโหลดชุดข้อมูลและสั่งให้ Ndoc วิเคราะห์ข้อมูลพร้อมเขียนคำอธิบายผลลัพธ์ ทั้งยังกำหนดบริบทเฉพาะของเอกสารได้ เช่น กลุ่มผู้ฟัง น้ำเสียง และความจำ โดยระบบจะรักษาความจำครอบคลุมทั้งตัวผู้ใช้ เอกสารชิ้นนั้น ทีมงาน ไปจนถึงระดับบริษัท
Patel เผยว่า Ndoc สร้างและปรับแต่งขึ้นโดยผสมผสานโมเดล Open Source เข้าด้วยกัน และเนื่องจากพัฒนาแพลตฟอร์มขึ้นมาใหม่ทั้งหมด ทำให้มีต้นทุนการรันระบบต่ำกว่าตัวเลือกอื่นที่พึ่งพาโมเดล AI ระดับแถวหน้าอย่างมาก
เขากล่าวถึงกลุ่มผู้ใช้งานช่วงแรกว่า เดิมทีคิดว่าผู้คนจะตื่นเต้นเรื่องต้นทุน แต่ผู้ใช้กลับสนใจและชื่นชอบที่เห็นการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบรวมอยู่ในที่เดียวกันทั้งหมดมากกว่า
ตั้งเป้าสร้างไฟล์รูปแบบใหม่ที่ไม่ผูกขาดกับระบบปิด
ความทะเยอทะยานที่ใหญ่กว่านั้นของ Patel คือการสร้างระบบไฟล์ขึ้นมาใหม่ เอกสารจาก Ndoc สามารถส่งออกเป็นไฟล์นามสกุล “.ndoc.html” เพียงไฟล์เดียวที่เปิดได้บนเว็บเบราว์เซอร์ทุกตัว และเขามีแผนจะเปิดเป็นโอเพนซอร์สเพื่อให้ผู้พัฒนารายอื่นสร้างแอปที่ทำงานร่วมกันได้ โดยไม่ต้องถูกผูกขาดกับ Ndoc เหมือนที่หลายคนติดอยู่กับระบบของ Microsoft หรือ Google มานานหลายปี
ความต้องการเปิดระบบให้เป็นโอเพนซอร์สคือเหตุผลส่วนหนึ่งที่ทำให้เขาออกจาก Meta เพราะการจะผลักดันให้ทุกคนในองค์กรขนาดใหญ่เห็นชอบกับฟอร์แมตแบบโอเพนซอร์ส จะต้องผ่านความคิดเห็นของผู้คนนับร้อยคนว่าควรมีหน้าตาอย่างไร
Patel ต้องการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว โดยระบุว่ามนุษย์ทำอะไรได้ตามความเร็วของมนุษย์ ขณะที่ตัวเขาสามารถก้าวไปข้างหน้าตามความเร็วที่ AI ทำได้
มุมมองต่อคู่แข่งองค์กรและแนวทางการเปลี่ยนพฤติกรรมผู้ใช้
การมุ่งสู่การเป็นแพลตฟอร์มทำงานหลักขององค์กรถือเป็นเดิมพันครั้งใหญ่สำหรับผู้ก่อตั้งที่มีทีมงานเพียง 3 คนและยังไม่มีเงินทุน ท่ามกลางห้องแล็บ AI อื่นๆ ที่พยายามยึดครองพื้นที่นี้
OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI และ Google ต่างเปิดตัวเครื่องมือ AI สำหรับองค์กรที่เชื่อมต่อกับ Google Workspace, Microsoft 365 และแอปการทำงานอื่นๆ เพื่อให้โมเดล AI เข้าไปทำงานได้โดยตรง และเมื่อเดือนก่อน OpenAI ก็เพิ่งเปิดตัว Space พื้นที่ทำงานร่วมกันใน ChatGPT ซึ่งเป็นคู่แข่งโดยตรง
Patel ยอมรับว่า Space อาจเป็นภัยคุกคาม แต่เขามองว่าบรรดาห้องแล็บส่วนใหญ่กำลังเดินผิดทิศทาง โดยมองว่าการที่หลายบริษัทแค่นำ AI ไปแปะไว้ในสเปรดชีตเพื่อคอยกรอกข้อมูลลงในช่องตาราง เป็นเหมือนกับการค้นพบไฟฟ้าแต่กลับเลือกใช้ไฟฟ้าเพียงเพื่อติดหลอดไฟบนตัววัวที่ใช้ไถนา ทั้งที่ควรจะสร้างรถแทรกเตอร์ขึ้นมาแทน
อย่างไรก็ตาม เหตุผลที่ห้องแล็บ AI เลือกนำโมเดลเข้าไปใส่ในโปรแกรมเดิม เป็นเพราะพฤติกรรมและกระบวนการทำงานเดิมของผู้ใช้เปลี่ยนได้ยาก Patel ระบุว่าเขาเข้าใจจุดนี้ดี จึงได้สร้างตัวเชื่อมต่อเพื่อให้ลูกค้านำเข้าข้อมูลเดิมจากเครื่องมือที่ใช้อยู่แล้วได้
เกณฑ์ในการพัฒนาของ Patel คือจะไม่ปล่อยเครื่องมือใดก็ตามที่ตนเองไม่ได้ชอบใช้จริง หากเริ่มใช้เครื่องมือที่สร้างแล้วยังต้องย้อนกลับไปใช้กระบวนการเดิม แสดงว่าเครื่องมือนั้นยังดีไม่พอ และที่ผ่านมาเขาก็มีเครื่องมือที่ไม่ผ่านเกณฑ์มาตรฐานนี้ทิ้งไปเป็นจำนวนมาก
เดินหน้าทดสอบระบบจริงก่อนเปิดรับเงินทุน
Patel ใช้มาตรฐานเดียวกันกับการสร้างฐานลูกค้าก่อนที่จะเริ่มระดมทุน โดยระบุว่าไม่ต้องการรับเงินทุนจนกว่าจะมีหลักฐานชัดเจนว่าผู้ใช้ชื่นชอบผลิตภัณฑ์จริงๆ
เมื่อวันอังคาร Ndoc ได้เริ่มทดสอบการใช้งานระดับองค์กรและเปิดเวอร์ชัน Alpha ให้กับลูกค้ากลุ่มจำกัดที่ลงชื่อใน Waitlist โดยสามารถลงทะเบียนได้ฟรี แต่ลูกค้าจะต้องจ่ายค่าบริการตามการใช้งานและโทเคน เขาหวังว่าจะปล่อยเวอร์ชัน Beta ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า และวางแผนเปิดตัวเต็มรูปแบบในปีหน้า
สำหรับ Patel การลงมือทำให้เร็วที่สุดสำคัญกว่าการมีผลิตภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบตั้งแต่แรกเริ่ม เพราะการลงมือทำนั้นมีต้นทุนต่ำ การเดินหน้าตามแผนที่ยังไม่สมบูรณ์แบบแล้วค่อยจัดการทีหลัง ดีกว่าการรอวางแผนให้ดีที่สุดแต่สุดท้ายมีคนอื่นลงมือทำตัดหน้าไปก่อน
ที่มา: TechCrunch
