AI-Driven Marketing Workshop
จาก Prompt User สู่ Agent Manager
MARTECH EXPO 2026 Edition
Natthawat Boonchaiseree
HarmonyX | MARTECH 2026
1
Natthawat Boonchaiseree
CEO - HarmonyX Solution
Brief:
- Founder & Managing Director, HarmonyX Solution Co., Ltd.
- Former Co-founder & COO, Muze Innovation
- Former Project Manager, TN Information Systems Ltd
Expertise:
- AI & Data Solutions
- Web3.0, Blockchain & Decentralized Technologies
- Digital Transformation & Innovation Strategy
Professional Highlights:
- Over a decade of experience in the computer software industry
- Demonstrated history of leading innovative tech projects
- Passionate about leveraging AI to drive business transformation
HarmonyX | MARTECH 2026
2
Guest Speaker
2025
- MarTech Expo 2026: Agentic Marketing Workshop
2025
- BitKub Summit 2025 - AI Enterprise
- MarTech Thailand 2025 - Customer Experience Platform and Agentic
- TNI - AI Bootcamps
2024
- MarTech Thailand 2024 - Agentic Marketing
- กบข - AI Bootcamp and Workshop
2023
- nt Corporate Bootcamps
- ERC Corporate Model Training and Forecast
HarmonyX | MARTECH 2026
3
Resource
HarmonyX | MARTECH 2026
4
AI-Driven Marketing
Campaign Initiation
จาก Gen AI → Agentic AI: เปลี่ยนวิธีทำการตลาดตลอดกาล
March 2026
HarmonyX | MARTECH 2026
5
Agenda—2 ชั่วโมง
9:00–10:00
AI Update for Marketing 2026
10:00–10:30
Live Demo + Case Study
10:30–11:50
Hands-On: Campaign War Room
10:50–11:00
Present + Q&A + Starter Pack
HarmonyX | MARTECH 2026
6
PART 1
AI Update for Marketing
What Changed Since Q1/2026?
HarmonyX | MARTECH 2026
7
The Big Shift:
2025 → 2026
2025 → 2026
2025 — คุณ ใช้ AI
สั่งงาน, รอผลลัพธ์, ปรับแก้เอง
2026 — คุณ จัดการ AI
วางเป้าหมาย, ดูแลทีม AI ทำงาน
"Humans supervise. Agents operate."
— Adweek, March 2026
HarmonyX | MARTECH 2026
8
5 สิ่งที่เปลี่ยนไปในปี 2026
สำหรับ Marketing
สำหรับ Marketing
1
Zero-Click Search
AI ตอบแทน Google — ไม่มีคนคลิกเข้าเว็บอีกต่อไป
2
Agentic Campaigns
AI วางแผน + รันแคมเปญโดยแทบไม่ต้องสั่ง
3
Ads in AI Platform
OpenAI ขายโฆษณาใน ChatGPT / เส้นแบ่ง Organic/Paid เริ่มพร่าเลือน
4
Marketing Teams Reorganize
Gartner: ทีม Marketing จะ "แบน" และ reorganize รอบ AI Agents
5
Hyper-Personalization = Standard
ไม่ใช่ Optional อีกต่อไป — นี่คือ Baseline
HarmonyX | MARTECH 2026
9
Generative AI vs Agentic AI
กุญแจสำคัญ
คุณไม่ได้หยุดใช้สมอง — คุณใช้สมองในระดับที่สูงขึ้น
เปลี่ยนจากผู้สั่งงาน → ผู้กำกับกลยุทธ์
HarmonyX | MARTECH 2026
10
Marketing in the Agent Era
คุณคือ Campaign Director — AI คือทีมงาน
You
Strategy & Brand Guardrails
Research Agent
Gemini / Perplexity — วิเคราะห์ตลาด
Content Agent
Claude — เขียน Copy & Brief
Execution Agent
ChatGPT / Ads Tools — ลงมือทำ
"If you run marketing like a relay race, you'll be outrun by teams running it like a control room."
— Adweek 2026
HarmonyX | MARTECH 2026
11
Start with Why
Why This Role Exists Now
40%
ของโปรเจกต์ Agentic AI จะถูกยกเลิกภายในปี 2027
— Gartner, June 2025
— Gartner, June 2025
💸 ต้นทุนสูงกว่าที่คาด
ค่าใช้จ่ายจริงเกินงบประมาณที่ตั้งไว้ตั้งแต่ต้น
👤 ไม่มีคนรับผิดชอบ
ไม่มีเจ้าภาพที่ชัดเจนในการดูแลผลลัพธ์
⚠️ ขาด Risk Controls
ไม่มีกรอบควบคุมความเสี่ยงที่ชัดเจนและบังคับใช้ได้จริง
Bottom line: โปรเจกต์ที่รอดคือโปรเจกต์ที่มี "คนจัดการ AI" จริงๆ
HarmonyX | MARTECH 2026
13
"To Thrive in the AI Era, Companies Need Agent Managers"
— Suraj Srinivasan (Harvard Business School) & Vivienne Wei (COO, Salesforce Agentforce)
HarmonyX | MARTECH 2026
14
Agent Manager คืออะไร
Agent Manager
— กุมภาพันธ์ 2026
Agent Manager คือคนที่รับผิดชอบให้ AI Agents ส่งมอบ ผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง — ไม่ใช่ IT Admin ไม่ใช่ Data Scientist แต่คือ สะพานระหว่าง Strategy กับ AI Systems
Software Revolution
สร้างบทบาท Product Manager
AI Revolution
กำลังสร้างบทบาท Agent Manager
HarmonyX | MARTECH 2026
15
Proof: in Action
ตัวเลขจริง เมื่อมี Agent Manager ที่ดี
"I start and end my day in dashboards." — Salesforce Agent Manager, HBR February 2026
HarmonyX | MARTECH 2026
16
HBR Framework
6 ทักษะหลักของ Agent Manager
อ้างอิงจาก Harvard Business Review + Beam AI Field Research, 2026
Task Design & Delegation
กำหนดงานที่ชัดเจนให้ AI ก่อนมอบหมาย
Workflow Orchestration
จัดลำดับ AI หลายตัวทำงานร่วมกัน
Human-AI Handoff Design
ออกแบบจุดที่ Human ต้องรับช่วงต่อ
Root-Cause Analysis
Debug ระบบได้เมื่อ AI พลาด
Performance Measurement
วัดผลและรายงานผลลัพธ์เป็นภาษาธุรกิจ
Brand Guardrails & Governance
ควบคุม AI ให้อยู่ในกรอบแบรนด์และกฎหมาย
HarmonyX | MARTECH 2026
17
ทักษะที่ 1
🎯 Task Design & Delegation
"Before an AI agent can do anything useful, someone has to define what 'useful' means."
— The Interview Guys, citing HBR, March 2026
ทักษะแรกและสำคัญที่สุด
— Agent Manager ต้องสามารถแปลง เป้าหมายธุรกิจ ให้เป็น งานที่มีขอบเขตชัดเจน ก่อนที่จะมอบหมายให้ AI ลงมือทำ
— Agent Manager ต้องสามารถแปลง เป้าหมายธุรกิจ ให้เป็น งานที่มีขอบเขตชัดเจน ก่อนที่จะมอบหมายให้ AI ลงมือทำ
HarmonyX | MARTECH 2026
18
In Action
กรณีศึกษา: Adecco Group
Adecco — บริษัท Talent Solutions ใหญ่ที่สุดในโลก จัดหางานให้ 1 ล้านคน/วัน ปัญหาคือ HR ทำ Screening ด้วยมือไม่ทัน
ผลลัพธ์: Screening Time ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ รับ Candidate ได้เพิ่มขึ้น
01
แยกงานให้ชัด
Agent รับผิดชอบ Resume Screening + Shortlist
02
กำหนด Output
"Top 10 candidates with score + reason"
03
กำหนด Handoff
Human รับช่วงต่อที่ขั้นตอน Interview
(HITL)
(HITL)
HarmonyX | MARTECH 2026
19
Task Design
Bad Task vs Good Task — ตัวอย่าง Marketing
💡 สูตร: Role + Context + Task + Format + Constraint = Prompt ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดี (Better Prompt Technique)
HarmonyX | MARTECH 2026
20
ทักษะที่ 2
📋 Workflow Orchestration
"Humans supervise. Agents operate. If you run marketing like a relay race, you'll be outrun by teams running it like a control room."
— Adweek, "10 AI Marketing Trends for 2026," February 2026
การจัด ลำดับ AI หลายตัวทำงานต่อกันอย่างมีระบบ
— แต่ละตัวมีบทบาทชัดเจน มี Checkpoint และ Escalation Path ที่ออกแบบไว้ล่วงหน้า
— แต่ละตัวมีบทบาทชัดเจน มี Checkpoint และ Escalation Path ที่ออกแบบไว้ล่วงหน้า
HarmonyX | MARTECH 2026
21
In Action
กรณีศึกษา: Wiley Publishing
Wiley — สำนักพิมพ์และ Learning Platform ระดับโลก เผชิญ Service call spike ตอนเปิดเทอม Human Agent รับไม่ไหว
Self-service efficiency
+40%
ROI from Service Cloud
213%
HarmonyX | MARTECH 2026
22
Orchestration Template
Marketing Orchestration Workflow
Agent Manager ทำหน้าที่ ออกแบบลำดับ และ กำหนดจุด Checkpoint — ไม่ใช่แค่ใช้ AI ทีละตัวแบบไม่มีระบบ
HarmonyX | MARTECH 2026
23
ทักษะที่ 3
🔄 Human-AI Handoff Design
"The real work of an agent manager is designing WHEN the agent acts alone, when it asks for help, and when it hands off to a human entirely. Get this right → agents feel reliable. Get this wrong → people lose trust fast."
— Beam AI, February 2026
คำถามสำคัญ:
"งานไหน AI ทำได้คนเดียว? งานไหนต้องให้ Human อนุมัติก่อน?"
การออกแบบจุด Handoff ที่ดีคือรากฐานของระบบที่น่าเชื่อถือ
"งานไหน AI ทำได้คนเดียว? งานไหนต้องให้ Human อนุมัติก่อน?"
การออกแบบจุด Handoff ที่ดีคือรากฐานของระบบที่น่าเชื่อถือ
HarmonyX | MARTECH 2026
24
In Action
กรณีศึกษา: Chevron
"We always have a human in the loop to review and analyze the output so we can determine whether it makes sense or not."
— Connor, Chevron — MIT Sloan Management Review, Nov 2025
AI ทำได้
Research, Draft, Analyze ข้อมูลทั้งหมด
Human Checkpoint
ก่อนทุก Decision ที่กระทบ Operations
Rule ที่ตั้งไว้
ไม่มี AI ทำ Customer-Facing Action โดยไม่ผ่าน Human Review
HarmonyX | MARTECH 2026
25
Handoff Framework
Marketing Handoff Framework
💡 Rule of Thumb: ถ้า "ผิดแล้วแก้ไม่ทัน" → Human ต้องรับช่วงเสมอ
HarmonyX | MARTECH 2026
26
HarmonyX | MARTECH 2026
27
ทักษะที่ 4
🔍 Root-Cause Analysis
"The agent managers who succeed are comfortable with constant iteration. They do not wait for perfect conditions before adjusting."
— Beam AI, February 2026
เมื่อ AI ให้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี
— Agent Manager ต้อง วิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง และแก้ไขระบบได้ด้วยตัวเอง ไม่ใช่แค่บ่นหรือเปลี่ยน Tool
— Agent Manager ต้อง วิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง และแก้ไขระบบได้ด้วยตัวเอง ไม่ใช่แค่บ่นหรือเปลี่ยน Tool
HarmonyX | MARTECH 2026
28
In Action
กรณีศึกษา: Safari365
Safari365 — SME ทีมแค่ 35 คน เป็นรายแรกที่ใช้ Agentforce จริง เจอปัญหา AI Hallucination, Missing Guardrails และ Integration ไม่ stable
1
วิเคราะห์สาเหตุ
AI ตอบผิดเพราะ Knowledge Base ไม่ up-to-date
2
แก้ระบบ
อัปเดต Product Data + เพิ่ม Constraint ใน Prompt
3
เพิ่ม Guardrail
"ห้าม Quote ราคาที่ไม่อยู่ใน Database"
4
Iterate รายสัปดาห์
ดู Error Logs → แก้ → ทดสอบ → วนซ้ำ
เป้าหมายตั้งไว้: +15% efficiency ผลลัพธ์จริง: +30%
HarmonyX | MARTECH 2026
29
Debug Framework
Debug Framework สำหรับ Marketing Agent
Agent Manager ที่ดีรักษา Log การทดสอบ และ Iterate อย่างสม่ำเสมอ — ไม่ใช่ Deploy แล้วทิ้งไว้
HarmonyX | MARTECH 2026
30
ทักษะที่ 5
📊 Performance Measurement
"Agent managers need to quantify what their agents are actually delivering. That means tracking metrics, building reports, and translating technical performance data into business language that leadership can act on."
— The Interview Guys, citing HBR, March 2026
วัดว่า ทีม AI ของคุณ "คุ้ม" จริงไหม — ด้วย KPI ที่ผู้บริหารเข้าใจได้ ไม่ใช่แค่ Technical Metrics
HarmonyX | MARTECH 2026
31
In Action
กรณีศึกษา: AAA Washington
AAA Washington — Roadside Assistance, สมาชิก 60M+ Agent Manager ตั้ง KPI ก่อน Deploy ทุกครั้ง
ลด Escalation to Human
วัด Case Resolution Rate ของ AI Agent
Customer Satisfaction
Track CSAT + Average Handle Time
Upsell Automation
AI เสนอ Safe Driving School ได้อัตโนมัติ
HarmonyX | MARTECH 2026
32
KPI Dashboard
Marketing Agent Dashboard — KPIs ที่ต้องวัด
HarmonyX | MARTECH 2026
33
ทักษะที่ 6
🛡️ Brand Guardrails & Governance
"Just as people require training, rules and oversight to act responsibly, AI agents must be governed, explained and monitored. Ignoring this is one of the key reasons many AI deployments struggle to succeed in production."
— SS&C Blue Prism, "AI Agent Trends 2026," December 2025
Governance ไม่ใช่ Bureaucracy
— แต่คือ โครงสร้างที่ทำให้ AI ทำงานได้อย่างปลอดภัยและสม่ำเสมอ ในระยะยาว
— แต่คือ โครงสร้างที่ทำให้ AI ทำงานได้อย่างปลอดภัยและสม่ำเสมอ ในระยะยาว
HarmonyX | MARTECH 2026
34
In Action
กรณีศึกษา: Claude Cowork & Brand Voice
"Analyze your existing documents, marketing materials, and conversations to distill your brand's voice into clear, enforceable guidelines."
— claude.com/product/cowork, 2026
1
Upload Brand Documents
Claude วิเคราะห์ Tone อัตโนมัติจากเนื้อหาที่มีอยู่
2
ได้ Brand Voice Guidelines
แบบ Structured ที่นำไปใช้ต่อได้ทันที
3
ใส่เป็น System Prompt
ให้ AI ทุกตัวในทีมใช้ Guidelines เดียวกัน
4
ผลลัพธ์
AI ทุกตัวเขียน "เหมือนแบรนด์" โดยไม่ต้อง Brief ซ้ำ
HarmonyX | MARTECH 2026
35
Brand Guardrails Template
Brand Brief Template สำหรับ AI System Prompt
# BRAND BRIEF FOR AI
## Brand Identity
- แบรนด์: [ชื่อ]
- Business: [อธิบาย 1 ประโยค]
## Tone of Voice
-HarmonyX | MARTECH 2026
36
The Surprise
"Think of a restaurant manager who can read a recipe but does not need to be a chef."
— Beam AI, February 2026
❌ ไม่จำเป็นต้องรู้
- Machine Learning / Model Architecture
- Python / Coding
- Data Engineering
✅ สิ่งที่สำคัญกว่า
- เข้าใจ Business Process ของตัวเองลึก
- เขียน-สื่อสารชัดเจน (Prompt คือการเขียน)
- Critical Thinking และ Judgment ที่ดี
HarmonyX | MARTECH 2026
37
"Domain expertise matters MORE than AI expertise. The best agent managers come from roles where they already understand the business process being automated."
— HBR, February 2026
— HBR, February 2026
HarmonyX | MARTECH 2026
38
Reality Check
ทำไม 40% ถึงล้มเหลว — 3 สาเหตุหลัก
(Gartner, 2025)
1
❌ Fail #1: Agent Washing
ซื้อ Tool ที่อ้างว่าเป็น Agentic แต่จริงๆ คือ Chatbot เก่า — Gartner พบว่ามีเพียง 130 จากหลายพัน Vendor ที่มี Agentic ของจริง
2
❌ Fail #2: ไม่มีเจ้าภาพ
ทุกคนใช้ AI แต่ไม่มีใครวัดผลหรือ Iterate — "Companies deploying dozens of agents already have people doing agent management work, whether or not they carry the title." — HBR, 2026
3
❌ Fail #3: ขาด Governance
AI ทำงานนอกกรอบ ไม่มี Approval Checkpoint ไม่มี Brand Guardrail — ผลลัพธ์ที่ตามมาคือความเสี่ยงทางธุรกิจและกฎหมาย
HarmonyX | MARTECH 2026
39
Self-Assessment
คุณอยู่ระดับไหนตอนนี้?
ประมาณการจาก McKinsey State of AI 2025: "No more than 10% of organizations are scaling AI agents in any given business function"
HarmonyX | MARTECH 2026
40
ทำไม Context ยิ่งชัด
Output ยิ่งดี ???
HarmonyX | MARTECH 2026
41
เข้าใจ LLM จากรากฐาน
จากหลักการ Next-Token Prediction ไปจนถึงวิธีป้องกัน Hallucination อย่างได้ผลจริง
HarmonyX | MARTECH 2026
42
ส่วนที่ 1
LLM ทำงานยังไง?
รากฐานที่ต้องเข้าใจก่อนทุกอย่าง
— ก่อนที่เราจะพูดถึง Hallucination หรือ Prompt Engineering ได้อย่างมีความหมาย เราต้องเข้าใจก่อนว่า LLM ทำงานบนหลักการอะไร
— ก่อนที่เราจะพูดถึง Hallucination หรือ Prompt Engineering ได้อย่างมีความหมาย เราต้องเข้าใจก่อนว่า LLM ทำงานบนหลักการอะไร
HarmonyX | MARTECH 2026
43
หลักการเดียวที่ต้องจำ
"งานพื้นฐานของ LLM ดูเรียบง่ายมาก: ให้ sequence ของคำมา ทำนายคำถัดไป — จากกลไกนี้เองที่ทำให้เขียนเรียงความได้, แปลภาษาได้, ตอบคำถามซับซ้อนได้"
💡 พูดง่ายๆ: LLM คือ "เครื่องทายคำถัดไป" ที่ฉลาดมากๆ
— ความสามารถทั้งหมดที่เห็นล้วนเกิดจากกลไกเดียวนี้
— ความสามารถทั้งหมดที่เห็นล้วนเกิดจากกลไกเดียวนี้
HarmonyX | MARTECH 2026
44
วิธีคิดให้เห็นภาพ
Input Prompt ของคุณ
"ร้านกาแฟแห่งนี้..."
LLM คำนวณความน่าจะเป็นของคำถัดไปในทุก option พร้อมกัน แล้วเลือกคำที่มี probability สูงสุด จากนั้นวนซ้ำกระบวนการนี้ทีละคำจนได้ paragraph เต็มๆ
"อร่อย"
34% probability
"บรรยากาศ"
28% probability
"ราคา"
18% probability
อื่นๆ
20% probability
"LLMs คือเครื่องจักร pattern-matching ที่ซับซ้อน ทำนาย token ถัดไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด จาก patterns ที่เรียนรู้จาก datasets ขนาดมหึมา"
HarmonyX | MARTECH 2026
45
Transformer คืออะไร — เข้าใจใน 3 ประโยค
Transformer คือ neural network architecture ที่ทำงานบนหลักการ next-token prediction นวัตกรรมหลักคือ self-attention mechanism ที่ช่วยให้ประมวลผลทั้ง sequence พร้อมกันและจับ long-range dependencies ได้ดีกว่าแบบเก่ามาก
แบบเก่า (RNN)
อ่านทีละคำ ซ้ายไปขวา
จำคำต้นประโยคได้แย่
เหมือนอ่านหนังสือแต่จำแค่หน้าล่าสุด
Transformer (ปัจจุบัน)
อ่านทุกคำพร้อมกันในครั้งเดียว (Long Context)
"เห็น" ความสัมพันธ์ทุกคำพร้อมกัน
เหมือนวางหนังสือบนโต๊ะแล้วมองทั้งเล่ม
HarmonyX | MARTECH 2026
46
ส่วนที่ 2
วิวัฒนาการของ LLM
Timeline ที่ต้องรู้ — จาก Transformer Architecture ในปี 2017 สู่ยุค Agentic AI ในปัจจุบัน
HarmonyX | MARTECH 2026
47
Timeline: 2017 – 2026
1
2017 — Transformer Architecture
"Attention Is All You Need" (Google) — รากฐานของทุกอย่างที่ตามมา
2
2018–2020 — GPT-1 → GPT-3
จาก 117M → 175B parameters จุดเปลี่ยน: Few-shot learning และต้นกำเนิดของ Prompt Engineering
3
2022 — InstructGPT + ChatGPT
เพิ่ม RLHF — AI "ฟัง" คำสั่งมนุษย์ได้จริง 100M users ใน 2 เดือน เร็วที่สุดในประวัติศาสตร์
4
2023–2024 — Multimodal + Agentic Era
GPT-4, Claude 3, Gemini — เห็นรูปได้, context ยาว 200K tokens, AI วางแผนและลงมือได้
5
2025–2026 — Reasoning + Multi-Agent
o3, DeepSeek R1, Claude 4 — Models "คิด" ก่อนตอบ, Agent Teams ทำงานพร้อมกัน จาก "ถามตอบ" → "มอบหมายงาน"
"วิวัฒนาการสำคัญที่สุดคือ Agentic AI — ระบบที่ไม่แค่ตอบ prompt แต่วางแผน, ลงมือ, และปรับตัวเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ"
HarmonyX | MARTECH 2026
48
ส่วนที่ 3
Hallucination คืออะไร?
และเกิดขึ้นได้ยังไง — ทำความเข้าใจปัญหาก่อนที่จะแก้ไขได้จริง
HarmonyX | MARTECH 2026
49
Hallucination คืออะไร?
🧠 Hallucination = AI พูดสิ่งที่ฟังดู "น่าเชื่อถือ" แต่ผิดหรือไม่มีอยู่จริง
📚 อ้างอิงงานวิจัยที่ไม่มีจริง
สร้าง citation ปลอมพร้อมชื่อผู้แต่ง, journal, และปีที่ดูสมจริงมาก
📊 ตัวเลขสถิติที่ผิด
ให้ตัวเลขที่ฟังดูแม่นยำแต่ไม่ได้มาจากแหล่งข้อมูลจริง
🛒 Feature ที่ไม่มีอยู่จริง
บอกว่า Product มีความสามารถ X ทั้งที่ไม่มีใน version นั้น
เหตุการณ์จริง (ต.ค. 2025): รายงานมูลค่า A$440,000 ที่ Deloitte เขียนส่งรัฐบาลออสเตรเลีย พบ hallucinations รวมถึงแหล่งอ้างอิงทางวิชาการที่ไม่มีจริงและคำพูดปลอมจากคำตัดสินของศาล
HarmonyX | MARTECH 2026
50
สาเหตุที่ 1: นักทายที่ฉลาด ≠ นักค้นหาข้อเท็จจริง
ลองนึกภาพกระบวนการนี้
คำถาม: "ใครเขียน Pride and Prejudice?"
"Intrinsic hallucination เกิดจาก misinterpretation of context, entity confusion, หรือ biases ใน training data"
LLM ค้นหาใน "ความทรงจำ" จาก training data
ถ้าพบชัดเจน → ตอบถูก ✅
ถ้าไม่พบ → ดู pattern ที่ใกล้เคียง "นักเขียนอังกฤษ, Romance" → เดา "Charles Dickens" ❌
HarmonyX | MARTECH 2026
51
สาเหตุที่ 2: ถูก Train ให้ "ฟังดูดี" มากกว่า "ถูกต้อง"
"Next-token training objectives reward การ 'เดาอย่างมั่นใจ' มากกว่า 'ยอมรับความไม่แน่นอน' — ทำให้ models เรียนรู้ที่จะ bluff"
เพราะระบบเหล่านี้เรียนรู้จาก human feedback พวกมันจึงถูก reinforce ให้ฟังดู helpful, friendly, และ affirming — พวกมันเรียนรู้ว่าคนชอบ "digital Yes Man" มากกว่าการบอกว่าไม่รู้
HarmonyX | MARTECH 2026
52
สาเหตุที่ 3: มันไม่รู้ว่า "ไม่รู้"
งานวิจัยจาก Anthropic (2025)
พบ internal circuits ใน Claude ที่ทำหน้าที่ปฏิเสธการตอบเมื่อไม่มีข้อมูลเพียงพอ
Hallucination เกิดขึ้นเมื่อ inhibition นี้ทำงานผิดพลาด เช่น เมื่อ Claude จำชื่อได้ แต่ไม่มีข้อมูลเพียงพอเกี่ยวกับคนนั้น ทำให้สร้าง response ที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่ผิดจริง
HarmonyX | MARTECH 2026
53
ส่วนที่ 4
ทำไม Context ชัด → Output ดีขึ้น?
ทำความเข้าใจกลไกเบื้องหลัง
และทำไม Prompt ที่ดีถึงสำคัญกว่าที่คิด
และทำไม Prompt ที่ดีถึงสำคัญกว่าที่คิด
HarmonyX | MARTECH 2026
54
Context ชัด = ย่อ Probability Space
❌ Prompt กว้าง
"เขียน email"
→ Space กว้างมาก เกือบ infinite possibilities
→ AI ต้อง "เดา" ว่าคุณต้องการอะไร
→ โอกาส Hallucinate: สูงมาก
→ AI ต้อง "เดา" ว่าคุณต้องการอะไร
→ โอกาส Hallucinate: สูงมาก
✅ Prompt ชัดเจน
"เขียน email ติดตาม Proposal 3 วันก่อน ถึง Marketing Director บริษัท FMCG กลาง Tone: Professional แต่ Friendly ความยาว: 5 บรรทัด CTA: ขอนัด Call 30 นาทีสัปดาห์หน้า"
→ Space แคบลงมาก AI "เห็น" ทิศทางชัด
→ โอกาส Output ตรง: สูงมาก
→ โอกาส Hallucinate: ต่ำมาก
→ โอกาส Output ตรง: สูงมาก
→ โอกาส Hallucinate: ต่ำมาก
HarmonyX | MARTECH 2026
55
Context ทำงานยังไงในระดับ Technical
"Hallucination เกิดขึ้นเมื่อ model ให้ probability สูงกับ sequence ที่ผิดมากกว่า sequence ที่ถูกต้อง — การ optimize fluency มักขัดแย้งกับ factual grounding"
ไม่มี Context
ความน่าจะเป็นกระจาย ก่อให้เกิด hallucinate สูง
มี Context ชัด
ความน่าจะเป็นรวมที่ตัวเลือกตรงสเปค ลด hallucinate
Context ไม่ใช่แค่ความสุภาพ
— มันคือกลไกทางเทคนิคที่ ย้าย probability mass ไปในทิศที่ถูกต้อง แทนที่จะปล่อยให้ AI "คิดขึ้นมาเอง"
— มันคือกลไกทางเทคนิคที่ ย้าย probability mass ไปในทิศที่ถูกต้อง แทนที่จะปล่อยให้ AI "คิดขึ้นมาเอง"
HarmonyX | MARTECH 2026
56
ส่วนที่ 5
วิธีป้องกัน Hallucination
6 เทคนิคที่ใช้ได้ผลจริง พร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน
HarmonyX | MARTECH 2026
57
เทคนิคที่ 1: RAG — ให้ AI ค้นข้อมูลก่อนตอบ
RAG = Retrieval-Augmented Generation
❌ ไม่ RAG
ChatGPT อาจตอบราคา iPhone 16 จากข้อมูลเก่า หรือคิดขึ้นมาเอง
✅ ใช้ Perplexity
ค้นเว็บก่อนทุกครั้ง ตอบจากข้อมูลจริงวันนี้เสมอ
HarmonyX | MARTECH 2026
58
เทคนิคที่ 2: Chain-of-Thought
— บังคับให้คิดก่อนตอบ
— บังคับให้คิดก่อนตอบ
❌ ถามตรง (เสี่ยง Hallucinate)
"Campaign นี้ควรใช้ budget เท่าไหร่?"
→ AI ตอบทันที ไม่มี reasoning = เดาได้
→ AI ตอบทันที ไม่มี reasoning = เดาได้
✅ Chain-of-Thought
"คิดทีละขั้นตอน:
1) วิเคราะห์ Objective
2) ดู Target Audience
3) เลือก Channel
4) ประมาณ Budget แต่ละ Channel
5) สรุป Total"
1) วิเคราะห์ Objective
2) ดู Target Audience
3) เลือก Channel
4) ประมาณ Budget แต่ละ Channel
5) สรุป Total"
→ AI ต้อง "show work" → ผิดพลาดน้อยลงมาก
📖 งานวิจัยจาก Wei et al. (2022) พิสูจน์ว่า Chain-of-Thought prompting ลด hallucination ได้อย่างมีนัยสำคัญ
HarmonyX | MARTECH 2026
59
เทคนิคที่ 3: Grounding — บอก AI ให้ใช้ข้อมูลที่ให้เท่านั้น
❌ ไม่ Grounded
"สรุปผลงาน Q4 ของบริษัทเรา"
→ AI ไม่รู้ข้อมูลบริษัทคุณ → คิดขึ้นมาเอง
→ AI ไม่รู้ข้อมูลบริษัทคุณ → คิดขึ้นมาเอง
✅ Grounded Prompt
"ต่อไปนี้คือข้อมูล Q4 ของเรา: [data จริง] — ห้ามอ้างอิงข้อมูลนอกเหนือจากนี้ สรุปผลงาน Q4 และระบุ 3 insight สำคัญ"
→ AI มี ground truth → ตอบจากข้อมูลจริงเท่านั้น ✅
→ AI มี ground truth → ตอบจากข้อมูลจริงเท่านั้น ✅
Grounding เป็นเทคนิคที่ทรงพลังที่สุดสำหรับงานที่คุณมีข้อมูลอยู่แล้ว เช่น วิเคราะห์รายงาน, สรุปการประชุม, หรือตอบคำถามจาก document ที่กำหนด
HarmonyX | MARTECH 2026
60
เทคนิคที่ 4: ขอให้ AI บอกว่า "ไม่รู้" ได้
เพิ่มประโยคนี้ใน Prompt
"ถ้าไม่มีข้อมูลเพียงพอในการตอบ ให้บอกว่า 'ไม่มีข้อมูลเพียงพอ' อย่าเดาหรือสร้างข้อมูลขึ้นมาเอง"
ประโยคสั้นๆ นี้เปลี่ยน behavior ของ AI ได้มาก เพราะมัน explicitly อนุญาตให้ AI ปฏิเสธได้ โดยปกติ AI ถูก train ให้พยายาม "ช่วยเสมอ" แม้ไม่มีข้อมูลจริง
"Anthropic's research แสดงให้เห็นว่า Refusal สามารถ train ได้ — internal 'concept vectors' สามารถถูก steer ให้ Claude รู้ว่าเมื่อไหร่ไม่ควรตอบ"
HarmonyX | MARTECH 2026
61
เทคนิคที่ 5: Verification Loop
— ให้ AI ตรวจงานตัวเอง
— ให้ AI ตรวจงานตัวเอง
💡 ตัวอย่างในงานวิจัย:
Round 1: "วิเคราะห์ตลาด EV Thailand 2026" → ได้ report
Round 2: "ในรายงานนี้ ข้อมูลส่วนไหนที่อาจไม่แม่นยำหรือควรตรวจสอบจาก official source?"
Round 3: AI จะชี้จุดอ่อนเอง ✅
Round 1: "วิเคราะห์ตลาด EV Thailand 2026" → ได้ report
Round 2: "ในรายงานนี้ ข้อมูลส่วนไหนที่อาจไม่แม่นยำหรือควรตรวจสอบจาก official source?"
Round 3: AI จะชี้จุดอ่อนเอง ✅
HarmonyX | MARTECH 2026
62
เทคนิคที่ 6: เลือก Tool ให้ตรงกับงาน
🔑 Rule of thumb: ถามตัวเองก่อนว่า "ข้อมูลนี้ต้องการความแม่นยำระดับไหน?" ยิ่งสูง ยิ่งต้องใช้ RAG หรือ Grounding
HarmonyX | MARTECH 2026
63
สรุป
Context ชัด = Output ดี = Hallucinate น้อย
เปรียบเทียบ: คนทำงาน vs LLM
Context น้อย
AI เดาเยอะ, Probability กระจาย, Hallucinate สูง
Context ปานกลาง
AI เดาน้อยลง, Output ใกล้เคียงขึ้น
Context ชัดเจน
Probability concentrate ที่ options ที่ตรง spec, Hallucinate ต่ำ, Output ใช้งานได้จริง
บอกงานกว้างๆ
ทำผิดทิศ แก้หลายรอบ — LLM: Hallucinate, Output ไม่ตรง
บอกงานละเอียด
ทำได้ตรง ส่งครั้งเดียว — LLM: Output ดี ใช้งานได้จริง
ให้ข้อมูลครบ
ไม่ต้องเดา ทำงานเต็มที่ — LLM: ไม่ต้อง Hallucinate
"Context คือกลไกทางเทคนิคที่ช่วยให้ LLM narrow down probability space และ ground ตัวเองกับความจริง แทนที่จะคิดขึ้นมาเอง"
HarmonyX | MARTECH 2026
64
Sources อ้างอิง
1
Lakera AI
"LLM Hallucinations in 2026" — lakera.ai/blog/guide-to-hallucinations-in-large-language-models
2
Duke University Libraries
"It's 2026. Why Are LLMs Still Hallucinating?" — blogs.library.duke.edu, January 2026
3
arXiv
"Large Language Models Hallucination: A Comprehensive Survey" (Updated March 2026) — arxiv.org/abs/2510.06265
4
ByteByteGo
"How Transformers Architecture Powers Modern LLMs" — blog.bytebytego.com, February 2026
5
Toloka AI
"History of LLMs: Complete Timeline 1950–2026" — toloka.ai/blog/history-of-llms
6
Wikipedia
"Hallucination (artificial intelligence)" — en.wikipedia.org (Updated March 2026)
HarmonyX | MARTECH 2026
65
SKILLS
HarmonyX | MARTECH 2026
66
Chain of Problems
ห่วงโซ่แห่งปัญหา
01
Step 1 — ไม่มี Ground Truth
LLM คือ "เครื่องทายคำ" ที่ฉลาดมาก — มันทาย token ถัดไปจาก probability ไม่ใช่ความจริง
ปัญหา: Hallucinate สูง
02
Step 2 — Scope กว้าง → Output ไม่แม่น
Prompt ที่ไม่ชัดทำให้ probability space กว้างมาก AI ต้องเลือกจากตัวเลือกร้อยแบบ
ปัญหา: Output ไม่ตรง ไม่แม่น
03
Step 3 — Error ขยายตัวทุกขั้น
Agent ทำงาน 10-20 ขั้นตอนอัตโนมัติ ข้อผิดพลาดจะ compound ทวีคูณ
ปัญหา: Error ขยายตัวทุกขั้น
ทางออก: ให้ Agent มี "Skill" เป็นคู่มือ
Skill คือ Markdown file ที่บอก Agent ว่า ในงานนี้ ให้ทำยังไง ใช้ tool อะไร output ในรูปแบบไหน — แทนที่จะให้ AI "เดา" ทุกครั้ง
✅ Grounded, Structured, Reliable
HarmonyX | MARTECH 2026
67
ทางออกจาก ห่วงโซ่แห่งปัญหา:
ให้ Agent มี "Skill" เป็นคู่มือ
Skill คือ Markdown file ที่บอก Agent ว่า ในงานนี้ ให้ทำยังไง ใช้ tool อะไร output ในรูปแบบไหน
— แทนที่จะให้ AI "เดา" ทุกครั้ง
— แทนที่จะให้ AI "เดา" ทุกครั้ง
Grounded, Structured, Reliable
HarmonyX | MARTECH 2026
68
HarmonyX | MARTECH 2026
70
Skills คือการแก้ปัญหา Hallucination ในระดับ Architecture ไม่ใช่แค่ Prompt
HarmonyX | MARTECH 2026
72
Skills คือ Context ที่ดีที่สุดที่มีอยู่
— เขียนโดยคนที่ทดลองผิดถูกมาแล้ว และ distill เป็น best practices ให้ Agent ใช้ทุกครั้ง
HarmonyX | MARTECH 2026
73
AI Comparison
HarmonyX | MARTECH 2026
74
AI Comparison
March 2026
OverVIEW
Claude · ChatGPT · Gemini · Grok
Based on latest benchmarks & product updates
HarmonyX | MARTECH 2026
75
AI Comparison
March 2026
Best For — General Use
Claude · ChatGPT · Gemini · Grok
HarmonyX | MARTECH 2026
76
AI Comparison March 2026
📣 Best For — Marketing Team
Claude · ChatGPT · Gemini · Grok
HarmonyX | MARTECH 2026
77
AI Comparison March 2026
PRICING
Claude · ChatGPT · Gemini · Grok
HarmonyX | MARTECH 2026
78
Claude ในปี 2026
ไม่ใช่แค่ Chatbot อีกต่อไป — 3 Modes สำหรับ Marketing Teams
💬 Chat Mode
คุย, เขียน, วิเคราะห์ — เหมาะกับงานเดี่ยวและการระดมไอเดีย
🖥️ Cowork Mode
จัดการไฟล์, งาน Background — เหมาะกับ Knowledge Workers
💻 Code Mode
Automate, Build Tools — สำหรับ Dev-savvy Marketers
HarmonyX | MARTECH 2026
79
Claude Cowork 🖥️
"AI ที่ทำงานให้คุณ แม้คุณไม่อยู่"
อธิบาย Outcome → อนุมัติ → ลงมือทำ
เข้าถึง Local Files บน Mac/Windows
Connectors: Google Workspace, Notion, Slack
ตั้ง Schedule: Daily / Weekly / Monthly
Use Case: วิเคราะห์ Marketing Materials → สร้าง Brand Voice Guidelines อัตโนมัติ
HarmonyX | MARTECH 2026
80
Claude Dispatch 📱
Brand New — 18 มีนาคม 2026
"Remote Control สำหรับ Cowork ผ่านมือถือ"
Pair ด้วย QR Code
เชื่อมมือถือกับ Desktop ใช้เวลาแค่ 2 นาที
สั่งงานจากโทรศัพท์
กลับมาดู — งานสำเร็จแล้ว
Context ต่อเนื่อง
ไม่ต้อง Brief ซ้ำข้ามเซสชัน + End-to-End Encrypted
Shift: จาก "AI ที่คุณไปหา" → "AI ที่ทำงานให้คุณใน Background"
HarmonyX | MARTECH 2026
81
Claude Code
สำหรับ Marketers ที่อยากก้าวไกลกว่าคนอื่น
Command-Line Tool
ไม่ต้องเป็น Dev ก็เริ่มได้
Marketing Automation Scripts
สร้างอัตโนมัติได้ทุกงานซ้ำซาก
Custom Dashboards
Campaign Report แบบ Real-time
Agent Teams
Spawn หลาย AI ทำงานพร้อมกัน (Parallel)
Use Case: สั่ง Claude Code สร้าง Campaign Brief Generator + Publish to Google Sheets อัตโนมัติ
HarmonyX | MARTECH 2026
82
PART 2
Live Demo + Case Study
วางแผนแคมเปญใน 90 วินาที
HarmonyX | MARTECH 2026
83
AI Dream Team — 3 ตัว, บทบาทต่างกัน
Gemini — นักวิจัย
Market Research, Trend Analysis, Data
Claude — นักคิด/นักเขียน
Campaign Brief, Copy, Brand Strategy
ChatGPT — นักลงมือ
Content Drafts, Execution, Variation
Perplexity — นักค้น
Real-time Search, Competitor Intel
Pro Tip: ใช้ Paid Version เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
HarmonyX | MARTECH 2026
84
RACE Framework — สูตร Prompt ที่ใช้ได้จริง
R — ROLE
คุณคือ Senior Marketing Strategist
A — ACTION
วิเคราะห์ตลาดและสร้าง Campaign Brief
C — CONTEXT
แบรนด์ [X], กลุ่มเป้าหมาย [Y], Budget [Z]
E — EXECUTE
Output เป็น Markdown, 5 ส่วนหลัก
ยิ่ง Context ชัด → Output ดีขึ้น 10 เท่า
HarmonyX | MARTECH 2026
85
Case Study: Campaign ใน 90 วินาที
กระบวนการทั้งหมดใช้เวลาน้อยกว่า 90 วินาที — จากศูนย์ถึง Brief พร้อมใช้งาน
HarmonyX | MARTECH 2026
86
ผลลัพธ์จริง — ข้อมูลปี 2026
40%
ลดเวลา Planning
Google Cloud ROI Report
3x
เร็วขึ้น
สร้าง Content Variations
2.5x
CTR สูงกว่า
AI-Personalized vs Mass Campaign
35%
ประหยัด Budget
AI-driven Workflows
Bottom line: ไม่ใช่แค่ประหยัดเวลา — แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าด้วย
HarmonyX | MARTECH 2026
87
Human Oversight — ทำไมถึงสำคัญ
AI ทำงานในกรอบ Brand ของคุณ — 3 สิ่งที่ AI ต้องการจากคุณเสมอ
1
Brand Voice Guidelines
บอกว่า "เสียง" แบรนด์คุณเป็นยังไง
2
Approval Checkpoints
ดู Plan ก่อน Execute เสมอ
3
Final Judgment
คุณยังเป็น Creative Director
"AI that operates without guardrails is a liability, not an asset"
HarmonyX | MARTECH 2026
88
PART 3
Hands-On
AI Campaign War Room
HarmonyX | MARTECH 2026
89
Workshop Activities — 3 กิจกรรม (10 นาที)
Activity 1 — Brand Awareness Research
10 นาที
ใช้ Gemini/Perplexity วิเคราะห์ Brand ของตัวเอง หรือ Case Brand ที่กำหนด
Activity 2 — Campaign Brief with AI
10 นาที
ใช้ Claude + RACE Framework สร้าง Brief จริง
Activity 3 — Campaign War Room
10 นาที
ใช้ AI 3 ตัวทำงานร่วมกัน: Research → Brief → Content
Worksheet: สแกน QR ใน Slide ถัดไป
HarmonyX | MARTECH 2026
90
Workshop Materials
สแกน QR เพื่อรับ
Campaign Brief Template
RACE Prompt Library
AI Dream Team Cheat Sheet
Starter Pack Links
HarmonyX | MARTECH 2026
91
ลองใช้ตอนนี้เลย
Prompt Starter — RACE Framework สำหรับ Campaign Brief
Role
คุณคือ Senior Marketing Strategist ระดับ Regional
Action
สร้าง Campaign Brief สำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่
Context
แบรนด์ [X] · สินค้า/บริการ [Y] · กลุ่มเป้าหมาย [อายุ/พฤติกรรม] · เป้าหมาย: Brand Awareness 90 วัน · Budget [ระบุหรือไม่ก็ได้]
Execute — 5 ส่วน
Campaign Objective · Target Insight · Key Message · Channel Strategy · KPIs
HarmonyX | MARTECH 2026
92
Action Plan
Ready to Start
1
วันที่ 1
เขียน Brand Brief 1 หน้า — Tone, Rules, ตัวอย่างที่ถูก/ผิด
2
วันที่ 2–3
เลือก 3 งาน Repeat ที่ทำบ่อยที่สุด สร้าง RACE Prompt สำหรับแต่ละงาน
3
วันที่ 4
ทดสอบ Campaign Workflow — Gemini Research → Claude Brief → ChatGPT Content
4
วันที่ 5
วัดผล: เทียบเวลา + คุณภาพ vs ก่อนใช้ AI บันทึกใน Google Sheet
5
วันที่ 6
แก้ Prompt ที่ยังไม่ดี ใส่ Brand Brief เข้าไปใน System Prompt
6
วันที่ 7
Share ผลกับทีม เริ่ม Weekly Review Cycle อย่างเป็นทางการ
💡 ไม่ต้อง Perfect ตั้งแต่วันแรก
— "Companies built it one prompt, one workflow, one iteration at a time" — Salesforce
— "Companies built it one prompt, one workflow, one iteration at a time" — Salesforce
HarmonyX | MARTECH 2026
93
PART 4
Present + Q&A
HarmonyX | MARTECH 2026
94
Presentation Format
— แต่ละกลุ่ม (3 นาที)
— แต่ละกลุ่ม (3 นาที)
1
แบรนด์ที่เลือก
และเหตุผลที่เลือกแบรนด์นี้
2
Key Insight จาก AI Research
สิ่งที่ค้นพบและน่าสนใจที่สุด
3
Campaign Concept
สรุปใน 1 ประโยค
4
Tool ที่ใช้
และประทับใจอะไรที่สุด
HarmonyX | MARTECH 2026
95
Starter Pack
RACE Prompt Template
สำหรับทุก Campaign Brief
AI Dream Team Guide
ChatGPT + Claude + Gemini Setup
Campaign Brief Template
พร้อมใช้งานทันที
Claude Cowork Quick Start
สำหรับ Marketers โดยเฉพาะ
Agentic AI Workflow Map
ภาพรวมระบบ AI ทั้งหมด
HarmonyX | MARTECH 2026
96
Daily Tools
HarmonyX | MARTECH 2026
97
2026 Timeline — สิ่งที่ต้องจับตา
1
Q1 2026 — NOW
Claude Dispatch + Cowork — AI ทำงาน Background
2
Q2 2026
OpenAI Ads in ChatGPT — แยก Organic vs Paid AI
3
Q2 2026
GEO (Generative Engine Optimization) — SEO ยุคใหม่
4
Q2 2026
Ambient AI Marketing — AR Wearables + Context-Aware Ads
ผู้ที่เริ่มตอนนี้จะได้ First-Mover Advantage ใหญ่มาก
HarmonyX | MARTECH 2026
99
ถาม–ตอบ
"The gap between those who use AI and those who orchestrate AI teams will widen." — Claude Code Docs, 2026
HarmonyX | MARTECH 2026
100
HarmonyX
Digital-Driven Transformation Provider
HarmonyX | MARTECH 2026
101
Automation & Data Management Tool Stack
HarmonyX leverages a rich stack of open-source and third-party tools, adopting the best solutions in AI, data management, and low-code development to accelerate workflows.
HarmonyX | MARTECH 2026
102
Core Automation Tools
n8n Workflow Automation
Powerful open-source platform with 400+ integrations and native AI capabilities for building complex automation workflows.
OpenMetadata Data Catalog
#1 open source data catalog providing unified data discovery, quality monitoring, governance, and collaboration.
Directus Low-Code Platform
Open data platform instantly wrapping SQL databases with real-time REST/GraphQL API and no-code app interface.
HarmonyX | MARTECH 2026
103
n8n
Enterprise-Grade Automation
HarmonyX is an enterprise automation partner specializing in n8n implementations for scalable, secure workflow automation across organizations.
Enterprise Automation Solutions
Design and implement complex, enterprise-grade automation workflows that connect systems, streamline processes, and eliminate manual tasks at scale.
Custom Integration Development
Build custom nodes and integrations to connect n8n with proprietary systems, legacy applications, and specialized enterprise tools.
Self-Hosted & Cloud Deployment
Deploy n8n in secure, scalable environments with options for self-hosted infrastructure or managed cloud solutions tailored to enterprise requirements.
Key Benefits
- Open-source flexibility with enterprise reliability
- Secure, self-hosted automation infrastructure
- Unlimited workflow complexity and scalability
- Cost-effective alternative to traditional iPaaS solutions
HarmonyX | MARTECH 2026
104
OpenMetadata & Collate.io
Technical Partner for Data Management & Governance Solutions
HarmonyX is a technical partner specializing in data management, metadata governance, and data discovery solutions using OpenMetadata and Collate.io platforms.
Data Discovery & Cataloging
Implement comprehensive data catalogs that enable teams to discover, understand, and trust data assets across the organization with automated metadata collection and lineage tracking.
Data Governance & Quality
Establish robust data governance frameworks with data quality monitoring, policy enforcement, and compliance management to ensure data reliability and regulatory adherence.
Metadata Management
Build unified metadata repositories that connect data sources, track lineage, manage schemas, and provide context for better data-driven decision making.
Key Benefits
- Centralized data discovery across all sources
- Automated data lineage and impact analysis
- Enhanced data quality and governance
- Open-source flexibility with enterprise features
HarmonyX | MARTECH 2026
105
Collate
Empower teams to find key data assets
- Ensure that the appropriate data is provided to the correct individuals so they can perform their tasks effectively. Collate delivers a single source of truth for all your data sources, data pipelines, and data products.
- 100+ Data Connectors for all your data sources
- Search, facet and preview across your data estate
- Collaborate with other data practitioners
HarmonyX | MARTECH 2026
106
Generative AI and Advanced AI Solutions
HarmonyX is at the forefront of applying Generative AI and advanced AI solutions to business challenges, incorporating state-of-the-art technologies for intelligent automation.
Natural Language Q&A
Semantic search and intelligent query processing
Predictive Analytics
AI-driven insights and forecasting capabilities
Intelligent Automation
Context-aware workflow automation and decision making
HarmonyX | MARTECH 2026
107
GenAI Technology Stack
Weaviate Vector Database
AI-native vector database powering semantic search and retrieval of unstructured data with built-in vector indexing.
LangChain and Lang's product with Framework
Popular framework for developing LLM-powered applications with standardized components for chatbots and intelligent assistants.
Dify LLMOps Platform
Open-source platform providing an intuitive interface to visually build and deploy AI applications with monitoring and versioning.
HarmonyX | MARTECH 2026
108
ClickUp
Official ClickUp Partner for Setup, Training & Custom Integration
HarmonyX is an official ClickUp partner specializing in helping organizations maximize their productivity platform.
Setup & Configuration
Complete workspace setup, custom fields, workflows, and organizational structure tailored to your business needs.
Training & Enablement
Comprehensive team training programs to ensure adoption and maximize platform utilization.
Custom Integration
Seamless integration with existing tools and systems including CRM, ERP, and automation platforms.
Key Benefits
- Accelerated implementation and faster time-to-value
- Customized workflows aligned with business processes
- Enhanced team productivity through proper training
- Seamless data flow between ClickUp and enterprise systems
HarmonyX | MARTECH 2026
109
Vision AI & Deep Tech Solutions
Advanced Computer Vision & Facial Recognition Integration
Facial Recognition & Identity Verification
Implement secure, accurate facial recognition systems for access control, identity verification, and authentication with liveness detection and anti-spoofing capabilities.
Computer Vision Analytics
Deploy advanced computer vision solutions for object detection, scene understanding, anomaly detection, and real-time visual intelligence across security, retail, and industrial applications.
Deep Tech Integration
Integrate state-of-the-art deep learning models and vision AI technologies with enterprise systems, edge devices, and cloud infrastructure for scalable deployment.
Key Benefits
- High-accuracy facial recognition and biometric authentication
- Real-time processing with edge and cloud deployment
- Privacy-compliant and secure implementation
- Scalable architecture for enterprise applications
HarmonyX | MARTECH 2026
110
ขอบคุณครับ
"Don't just use AI. Manage it."
HarmonyX | MARTECH 2026
111