โพสต์หนึ่งโพสต์ แท็กด้วย "Team-GPT"

บทนำ​

Team-GPT เป็นแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่ทีมและองค์กร ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยให้ผู้ใช้หลายคนแชร์และทำงานร่วมกันโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แพลตฟอร์มนี้เพิ่งได้รับเงินทุน 4.5 ล้านดอลลาร์เพื่อเสริมสร้างโซลูชัน AI สำหรับองค์กร รายงานนี้วิเคราะห์กรณีการใช้งานทั่วไปของ Team-GPT ความต้องการหลักของผู้ใช้ ไฮไลท์คุณสมบัติที่มีอยู่ จุดเจ็บปวดของผู้ใช้และความต้องการที่ยังไม่บรรลุผล และการวิเคราะห์เปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน เช่น Notion AI, Slack GPT และ ChatHub จากมุมมองของผู้จัดการผลิตภัณฑ์

I. สถานการณ์ผู้ใช้หลักและความต้องการหลัก​

1. การทำงานร่วมกันของทีมและการแบ่งปันความรู้: มูลค่าสูงสุดของ Team-GPT อยู่ที่การสนับสนุนสถานการณ์การใช้งาน AI สำหรับการทำงานร่วมกันของผู้ใช้หลายคน สมาชิกหลายคนสามารถมีส่วนร่วมในการสนทนากับ AI บนแพลตฟอร์มเดียวกัน แบ่งปันบันทึกการสนทนา และเรียนรู้จากบทสนทนาของกันและกัน สิ่งนี้แก้ไขปัญหาการไหลของข้อมูลภายในทีมภายใต้โมเดลการสนทนาแบบส่วนตัวของ ChatGPT แบบดั้งเดิม ตามที่ผู้ใช้รายหนึ่งกล่าวว่า "ส่วนที่มีประโยชน์ที่สุดคือการสามารถแชร์การสนทนาของคุณกับเพื่อนร่วมงานและทำงานร่วมกันในชิ้นงานคัดลอก/เนื้อหา" สถานการณ์ทั่วไปสำหรับความต้องการการทำงานร่วมกันนี้รวมถึงการระดมความคิด การสนทนาของทีม และการทบทวนและปรับปรุงคำแนะนำของ AI ของกันและกัน ทำให้การสร้างร่วมกันของทีมเป็นไปได้

2. การสร้างเอกสารร่วมและการผลิตเนื้อหา: ทีมจำนวนมากใช้ Team-GPT สำหรับการเขียนและแก้ไขเนื้อหาต่างๆ เช่น สำเนาการตลาด โพสต์บล็อก อีเมลธุรกิจ และเอกสารผลิตภัณฑ์ คุณลักษณะ "Pages" ในตัวของ Team-GPT ซึ่งเป็นโปรแกรมแก้ไขเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI รองรับกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ร่างจนถึงการสรุป ผู้ใช้สามารถให้ AI ขัดเกลาย่อหน้า ขยายหรือบีบอัดเนื้อหา และทำงานร่วมกับสมาชิกในทีมเพื่อทำเอกสารให้เสร็จสิ้นแบบเรียลไทม์ ผู้จัดการฝ่ายการตลาดให้ความเห็นว่า "Team-GPT เป็นเครื่องมือที่ฉันใช้สำหรับงานประจำวัน เช่น การเขียนอีเมล บทความบล็อก และการระดมความคิด เป็นเครื่องมือการทำงานร่วมกันที่มีประโยชน์มาก!" สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า Team-GPT ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการสร้างเนื้อหาในแต่ละวัน นอกจากนี้ ทีม HR และบุคลากรยังใช้เพื่อร่างเอกสารนโยบาย ภาคการศึกษาเพื่อสร้างสื่อการเรียนการสอนร่วมกัน และผู้จัดการผลิตภัณฑ์สำหรับเอกสารข้อกำหนดและบทสรุปการวิจัยผู้ใช้ ด้วยพลังของ AI ประสิทธิภาพการสร้างเอกสารจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก

3. การจัดการความรู้โครงการ: Team-GPT นำเสนอแนวคิด "Projects" ที่สนับสนุนการจัดระเบียบการแชทและเอกสารตามโครงการ/ธีม และแนบบริบทความรู้ที่เกี่ยวข้องกับโครงการ ผู้ใช้สามารถอัปโหลดเอกสารประกอบ เช่น ข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์ คู่มือแบรนด์ และเอกสารทางกฎหมายเพื่อเชื่อมโยงกับโครงการ และ AI จะอ้างอิงเอกสารเหล่านี้โดยอัตโนมัติในการสนทนาทั้งหมดภายในโครงการ สิ่งนี้ตอบสนองความต้องการหลักสำหรับการจัดการความรู้ของทีม—ทำให้ AI คุ้นเคยกับความรู้เฉพาะของทีมเพื่อให้คำตอบที่เกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้นและลดความยุ่งยากในการให้ข้อมูลพื้นฐานซ้ำๆ ตัวอย่างเช่น ทีมการตลาดสามารถอัปโหลดแนวทางปฏิบัติของแบรนด์ และ AI จะปฏิบัติตามโทนเสียงของแบรนด์เมื่อสร้างเนื้อหา ทีมกฎหมายสามารถอัปโหลดข้อความข้อบังคับ และ AI จะอ้างอิงข้อที่เกี่ยวข้องเมื่อทำการตอบกลับ คุณลักษณะ "ความรู้โครงการ" นี้ช่วยให้ AI "รู้บริบทของคุณ" ช่วยให้ AI "คิดเหมือนสมาชิกในทีมของคุณ"

4. การใช้งานหลายโมเดลและสถานการณ์ระดับมืออาชีพ: งานต่างๆ อาจต้องใช้โมเดล AI ที่แตกต่างกัน Team-GPT รองรับการรวมโมเดลขนาดใหญ่กระแสหลักหลายโมเดล เช่น OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 2 และ Meta Llama ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดตามลักษณะงาน ตัวอย่างเช่น สามารถเลือก Claude สำหรับการวิเคราะห์ข้อความยาว (ที่มีบริบทยาวกว่า) โมเดล Code LLM เฉพาะสำหรับปัญหาการเข้ารหัส และ GPT-4 สำหรับการแชทในชีวิตประจำวัน ผู้ใช้ที่เปรียบเทียบ ChatGPT ตั้งข้อสังเกตว่า "Team-GPT เป็นวิธีการทำงานร่วมกันที่ง่ายกว่ามากในการใช้ AI เมื่อเทียบกับ ChatGPT ... เราใช้มันมากในด้านการตลาดและการสนับสนุนลูกค้า" ทีมสามารถใช้โมเดลหลายโมเดลได้อย่างง่ายดายและนำไปใช้ในแผนกต่างๆ: แผนกการตลาดสร้างเนื้อหา และแผนกบริการลูกค้าเขียนคำตอบ ทั้งหมดนี้อยู่บนแพลตฟอร์มเดียว สิ่งนี้สะท้อนถึงความต้องการของผู้ใช้สำหรับการเรียกใช้ AI ที่ยืดหยุ่นและแพลตฟอร์มแบบครบวงจร ในขณะเดียวกัน Team-GPT ยังมีเทมเพลตคำแนะนำที่สร้างไว้ล่วงหน้าและไลบรารีกรณีการใช้งานในอุตสาหกรรม ทำให้ผู้มาใหม่เริ่มต้นได้ง่ายและเตรียมพร้อมสำหรับ "วิธีการทำงานในอนาคต"

5. ระบบอัตโนมัติของงานประจำวัน: นอกเหนือจากการผลิตเนื้อหาแล้ว ผู้ใช้ยังใช้ Team-GPT เพื่อจัดการกับงานประจำวันอันน่าเบื่อหน่ายอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยอีเมลในตัวสามารถสร้างอีเมลตอบกลับแบบมืออาชีพจากบันทึกการประชุมได้ด้วยคลิกเดียว ตัววิเคราะห์ Excel/CSV สามารถดึงจุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว และเครื่องมือสรุป YouTube สามารถจับใจความสำคัญของวิดีโอยาวๆ ได้ เครื่องมือเหล่านี้ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ทั่วไปในสำนักงาน ช่วยให้ผู้ใช้ทำการวิเคราะห์ข้อมูล การดึงข้อมูล และการสร้างภาพภายใน Team-GPT โดยไม่ต้องสลับแพลตฟอร์ม สถานการณ์เหล่านี้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้สำหรับระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ ประหยัดเวลาได้มาก ดังที่ผู้ใช้รายหนึ่งให้ความเห็นว่า "ประหยัดเวลาอันมีค่าในการเขียนอีเมล การวิเคราะห์ข้อมูล การดึงเนื้อหา และอื่นๆ ด้วยความช่วยเหลือจาก AI" Team-GPT ช่วยให้ทีมมอบหมายงานซ้ำๆ ให้กับ AI และมุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงกว่า

โดยสรุป ความต้องการหลักของผู้ใช้ Team-GPT มุ่งเน้นไปที่ทีมที่ใช้ AI ในการทำงานร่วมกันเพื่อสร้างเนื้อหา แบ่งปันความรู้ จัดการความรู้โครงการ และทำให้งานประจำวันเป็นอัตโนมัติ ความต้องการเหล่านี้สะท้อนให้เห็นในสถานการณ์ทางธุรกิจจริง รวมถึงการแชทแบบร่วมมือกันหลายผู้ใช้ การสร้างเอกสารแบบเรียลไทม์ การสร้างไลบรารีคำแนะนำที่ใช้ร่วมกัน การจัดการเซสชัน AI แบบครบวงจร และการให้คำตอบที่ถูกต้องตามบริบท

II. คุณสมบัติผลิตภัณฑ์หลักและไฮไลท์บริการ​

1. พื้นที่ทำงาน AI ที่แชร์โดยทีม: Team-GPT มอบพื้นที่แชทที่ใช้ร่วมกันที่เน้นทีม ซึ่งได้รับการยกย่องจากผู้ใช้ในด้านการออกแบบที่ใช้งานง่ายและเครื่องมือการจัดระเบียบ การสนทนาและเนื้อหาทั้งหมดสามารถเก็บถาวรและจัดการตามโครงการหรือโฟลเดอร์ รองรับระดับโฟลเดอร์ย่อย ทำให้ทีมสามารถจัดหมวดหมู่และจัดระเบียบความรู้ได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถสร้างโครงการตามแผนก ลูกค้า หรือธีม รวบรวมการแชทและหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องไว้ภายในโครงการเหล่านั้น ทำให้ทุกอย่างเป็นระเบียบ โครงสร้างการจัดระเบียบนี้ช่วยให้ผู้ใช้ "ค้นหาเนื้อหาที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วเมื่อจำเป็น" แก้ปัญหาการบันทึกการสนทนาที่ไม่เป็นระเบียบและยากต่อการดึงข้อมูลเมื่อใช้ ChatGPT เป็นรายบุคคล นอกจากนี้ เธรดการสนทนาแต่ละรายการยังรองรับฟีเจอร์ความคิดเห็น ช่วยให้สมาชิกในทีมสามารถแสดงความคิดเห็นข้างการสนทนาเพื่อการทำงานร่วมกันแบบอะซิงโครนัส ประสบการณ์การทำงานร่วมกันที่ราบรื่นนี้ได้รับการยอมรับจากผู้ใช้: "การออกแบบที่ใช้งานง่ายของแพลตฟอร์มช่วยให้เราสามารถจัดหมวดหมู่การสนทนาได้อย่างง่ายดาย... เพิ่มความสามารถในการแบ่งปันความรู้และปรับปรุงการสื่อสารของเรา"

2. ตัวแก้ไขเอกสาร Pages: ฟีเจอร์ "Pages" เป็นไฮไลท์ของ Team-GPT ซึ่งเทียบเท่ากับโปรแกรมแก้ไขเอกสารในตัวที่มีผู้ช่วย AI ผู้ใช้สามารถสร้างเอกสารตั้งแต่เริ่มต้นใน Pages โดยมี AI มีส่วนร่วมในการขัดเกลาและเขียนใหม่ในแต่ละย่อหน้า โปรแกรมแก้ไขรองรับการเพิ่มประสิทธิภาพ AI แบบย่อหน้าต่อย่อหน้า การขยาย/บีบอัดเนื้อหา และอนุญาตให้แก้ไขร่วมกัน AI ทำหน้าที่เป็น "เลขานุการแก้ไข" แบบเรียลไทม์ ช่วยในการปรับแต่งเอกสาร สิ่งนี้ช่วยให้ทีม "ไปจากร่างถึงขั้นสุดท้ายได้ในไม่กี่วินาทีด้วยโปรแกรมแก้ไข AI ของคุณ" ปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลเอกสารได้อย่างมาก ตามที่เว็บไซต์ทางการระบุว่า Pages ช่วยให้ผู้ใช้ "ไปจากร่างถึงขั้นสุดท้ายได้ในไม่กี่วินาทีด้วยโปรแกรมแก้ไข AI ของคุณ" คุณลักษณะนี้ได้รับการต้อนรับเป็นพิเศษจากทีมเนื้อหา—การรวม AI เข้ากับกระบวนการเขียนโดยตรง ขจัดความยุ่งยากในการคัดลอกและวางซ้ำๆ ระหว่าง ChatGPT และซอฟต์แวร์เอกสาร

3. ไลบรารีคำแนะนำ: เพื่ออำนวยความสะดวกในการสะสมและนำคำแนะนำที่ยอดเยี่ยมกลับมาใช้ใหม่ Team-GPT มีไลบรารีคำแนะนำและตัวสร้างคำแนะนำ ทีมสามารถออกแบบเทมเพลตคำแนะนำที่เหมาะกับธุรกิจของตนและบันทึกไว้ในไลบรารีเพื่อให้สมาชิกทุกคนใช้ คำแนะนำสามารถจัดระเบียบและจัดหมวดหมู่ตามธีม คล้ายกับ "คัมภีร์คำแนะนำ" ภายใน สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับทีมที่มุ่งมั่นเพื่อผลลัพธ์ที่สอดคล้องและมีคุณภาพสูง ตัวอย่างเช่น ทีมบริการลูกค้าสามารถบันทึกเทมเพลตการตอบกลับลูกค้าที่ได้รับคะแนนสูงเพื่อให้ผู้มาใหม่ใช้ได้โดยตรง ทีมการตลาดสามารถใช้คำแนะนำการคัดลอกเชิงสร้างสรรค์ที่สะสมไว้ซ้ำๆ ได้ ผู้ใช้รายหนึ่งเน้นย้ำประเด็นนี้ว่า "การบันทึกคำแนะนำช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการทำซ้ำสิ่งที่ได้ผลดีกับ AI" ไลบรารีคำแนะนำช่วยลดเกณฑ์การใช้งาน AI ทำให้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดแพร่กระจายอย่างรวดเร็วภายในทีม

4. การเข้าถึงและการสลับหลายโมเดล: Team-GPT รองรับการเข้าถึงโมเดลขนาดใหญ่หลายโมเดลพร้อมกัน ซึ่งมีฟังก์ชันการทำงานเหนือกว่าแพลตฟอร์มโมเดลเดียว ผู้ใช้สามารถสลับระหว่างเอ็นจิ้น AI ต่างๆ ในการสนทนาได้อย่างยืดหยุ่น เช่น GPT-4 ของ OpenAI, Claude ของ Anthropic, Meta Llama2 และแม้แต่ LLM ที่เป็นเจ้าของโดยองค์กร การสนับสนุนหลายโมเดลนี้นำมาซึ่งความแม่นยำและความเป็นมืออาชีพในระดับที่สูงขึ้น: การเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานต่างๆ ตัวอย่างเช่น แผนกกฎหมายอาจไว้วางใจคำตอบที่เข้มงวดของ GPT-4 มากกว่า ทีมข้อมูลชอบความสามารถในการประมวลผลบริบทยาวของ Claude และนักพัฒนาสามารถรวมโมเดลโค้ดโอเพ่นซอร์สได้ ในขณะเดียวกัน โมเดลหลายโมเดลยังมีพื้นที่เพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุน (โดยใช้โมเดลที่ถูกกว่าสำหรับงานง่ายๆ) Team-GPT ระบุไว้อย่างชัดเจนว่าสามารถ "ปลดล็อกศักยภาพของพื้นที่ทำงานของคุณด้วยโมเดลภาษาที่ทรงพลัง... และอีกมากมาย" สิ่งนี้โดดเด่นเป็นพิเศษเมื่อเทียบกับเวอร์ชันทีมอย่างเป็นทางการของ ChatGPT ซึ่งสามารถใช้โมเดลของ OpenAI ได้เท่านั้น ในขณะที่ Team-GPT ทำลายข้อจำกัดของผู้จำหน่ายรายเดียว

5. เครื่องมือ AI ในตัวที่หลากหลาย: เพื่อตอบสนองสถานการณ์ทางธุรกิจต่างๆ Team-GPT มีชุดเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงในตัว ซึ่งเทียบเท่ากับส่วนขยายปลั๊กอินของ ChatGPT ซึ่งช่วยเพิ่มประสบการณ์สำหรับงานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น:

• ผู้ช่วยอีเมล (Email Composer): ป้อนบันทึกการประชุมหรือเนื้อหาอีเมลก่อนหน้า และ AI จะสร้างอีเมลตอบกลับที่มีถ้อยคำดีโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับทีมขายและบริการลูกค้า ช่วยให้ร่างอีเมลแบบมืออาชีพได้อย่างรวดเร็ว
• รูปภาพเป็นข้อความ: อัปโหลดภาพหน้าจอหรือรูปถ่ายเพื่อดึงข้อความอย่างรวดเร็ว ประหยัดเวลาในการถอดความด้วยตนเอง อำนวยความสะดวกในการจัดระเบียบเอกสารกระดาษหรือเนื้อหาที่สแกน
• การนำทางวิดีโอ YouTube: ป้อนลิงก์วิดีโอ YouTube และ AI สามารถค้นหาวิดีโอเนื้อหา ตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาวิดีโอ หรือสร้างบทสรุป สิ่งนี้ช่วยให้ทีมได้รับข้อมูลจากวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการฝึกอบรมหรือการวิเคราะห์การแข่งขัน
• การวิเคราะห์ข้อมูล Excel/CSV: อัปโหลดไฟล์ข้อมูลสเปรดชีต และ AI ให้ข้อมูลสรุปและการวิเคราะห์เปรียบเทียบโดยตรง สิ่งนี้คล้ายกับ "Code Interpreter" ที่เรียบง่าย ช่วยให้บุคลากรที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

นอกเหนือจากเครื่องมือข้างต้นแล้ว Team-GPT ยังรองรับการวิเคราะห์การอัปโหลดเอกสาร PDF การนำเข้าข้อมูลเว็บ และการสร้างข้อความเป็นรูปภาพ ทีมสามารถทำกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการสร้างเนื้อหาบนแพลตฟอร์มเดียวโดยไม่ต้องซื้อปลั๊กอินเพิ่มเติม แนวคิด "เวิร์กสเตชัน AI แบบครบวงจร" นี้ตามที่อธิบายไว้ในเว็บไซต์ทางการ "คิดว่า Team-GPT เป็นศูนย์บัญชาการแบบครบวงจรสำหรับการดำเนินงาน AI ของคุณ" เมื่อเทียบกับการใช้เครื่องมือ AI หลายอย่างแยกกัน Team-GPT ช่วยลดความยุ่งยากในเวิร์กโฟลว์ของผู้ใช้ได้อย่างมาก

6. ความสามารถในการรวมบุคคลที่สาม: เมื่อพิจารณาถึงเครื่องมือขององค์กรที่มีอยู่ Team-GPT กำลังรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วไปต่างๆ อย่างค่อยเป็นค่อยไป ตัวอย่างเช่น ได้รวมเข้ากับ Jira แล้ว รองรับการสร้างงาน Jira โดยตรงจากเนื้อหาแชท การผสานรวมกับ Notion ที่กำลังจะมีขึ้นจะช่วยให้ AI เข้าถึงและอัปเดตเอกสาร Notion ได้โดยตรง และแผนการผสานรวมกับ HubSpot, Confluence และเครื่องมือขององค์กรอื่นๆ นอกจากนี้ Team-GPT ยังอนุญาตให้เข้าถึง API ไปยังโมเดลขนาดใหญ่ที่เป็นเจ้าของหรือโอเพ่นซอร์สและโมเดลที่ปรับใช้ในคลาวด์ส่วนตัว เพื่อตอบสนองความต้องการในการปรับแต่งขององค์กร แม้ว่าการผสานรวมโดยตรงกับ Slack / Microsoft Teams จะยังไม่ได้เปิดตัว แต่ผู้ใช้ต่างคาดหวังอย่างมากว่า "สิ่งเดียวที่ฉันจะเปลี่ยนคือการผสานรวมกับ Slack และ/หรือ Teams... หากสิ่งนั้นเกิดขึ้นจะเป็นตัวเปลี่ยนเกม" กลยุทธ์การผสานรวมแบบเปิดนี้ทำให้ Team-GPT ง่ายต่อการรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันขององค์กรที่มีอยู่ กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศสำนักงานดิจิทัลทั้งหมด

7. การควบคุมความปลอดภัยและการอนุญาต: สำหรับผู้ใช้ระดับองค์กร ความปลอดภัยของข้อมูลและการควบคุมการอนุญาตเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ Team-GPT ให้การปกป้องหลายชั้นในเรื่องนี้: ในแง่หนึ่ง รองรับการโฮสต์ข้อมูลในสภาพแวดล้อมขององค์กรเอง (เช่น AWS private cloud) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูล "ไม่ออกจากสถานที่"; ในทางกลับกัน สามารถตั้งค่าการอนุญาตการเข้าถึงโครงการพื้นที่ทำงานเพื่อควบคุมอย่างละเอียดว่าสมาชิกคนใดสามารถเข้าถึงโครงการและเนื้อหาของโครงการใดได้บ้าง ผ่านการจัดการสิทธิ์โครงการและฐานความรู้ ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะไหลเวียนเฉพาะในช่วงที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น ป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้ Team-GPT ยังอ้างว่าไม่มีการเก็บรักษาข้อมูลผู้ใช้ หมายความว่าเนื้อหาการแชทจะไม่ถูกใช้เพื่อฝึกอบรมโมเดลหรือมอบให้กับบุคคลที่สาม (ตามความคิดเห็นของผู้ใช้บน Reddit "0 การเก็บรักษาข้อมูล" เป็นจุดขาย) ผู้ดูแลระบบยังสามารถใช้รายงานการนำ AI มาใช้เพื่อตรวจสอบการใช้งานของทีม ทำความเข้าใจว่าแผนกใดใช้ AI บ่อยครั้ง และมีความสำเร็จอะไรบ้าง สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยระบุความต้องการในการฝึกอบรม แต่ยังช่วยหาปริมาณประโยชน์ที่ AI นำมาอีกด้วย เป็นผลให้ผู้บริหารลูกค้ารายหนึ่งให้ความเห็นว่า "Team-GPT ตอบสนองเกณฑ์ [ความปลอดภัย] ทั้งหมดของเราได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับความต้องการของเรา"

8. การสนับสนุนผู้ใช้ที่มีคุณภาพและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ผู้ใช้หลายคนกล่าวถึงการสนับสนุนลูกค้าของ Team-GPT ว่าตอบสนองและเป็นประโยชน์มาก ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามการใช้งานหรือการแก้ไขข้อบกพร่อง ทีมงานอย่างเป็นทางการแสดงทัศนคติเชิงบวก ผู้ใช้รายหนึ่งถึงกับแสดงความคิดเห็นว่า "การสนับสนุนลูกค้าของพวกเขานั้นเกินกว่าที่ลูกค้าจะขอได้... ติดต่อได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย" นอกจากนี้ ทีมผลิตภัณฑ์ยังคงรักษาความถี่ในการทำซ้ำสูง เปิดตัวคุณสมบัติและการปรับปรุงใหม่อย่างต่อเนื่อง (เช่น การอัปเดตเวอร์ชันหลัก 2.0 ในปี 2024) ผู้ใช้ระยะยาวจำนวนมากกล่าวว่าผลิตภัณฑ์ "ยังคงปรับปรุงต่อไป" และ "คุณสมบัติได้รับการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง" ความสามารถในการรับฟังความคิดเห็นและทำซ้ำอย่างรวดเร็วนี้ทำให้ผู้ใช้มั่นใจใน Team-GPT เป็นผลให้ Team-GPT ได้รับคะแนนผู้ใช้ 5/5 บน Product Hunt (24 รีวิว); นอกจากนี้ยังมีคะแนนรวม 4.6/5 บน AppSumo (68 รีวิว) อาจกล่าวได้ว่าประสบการณ์และบริการที่ดีทำให้มีผู้ติดตามที่ภักดี

โดยสรุป Team-GPT ได้สร้างชุดฟังก์ชันหลักที่ครอบคลุมตั้งแต่การทำงานร่วมกัน การสร้าง การจัดการ ไปจนถึงความปลอดภัย เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้ในทีม ไฮไลท์ของมันรวมถึงการจัดหาสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่ทรงพลังและการผสมผสานเครื่องมือ AI ที่หลากหลาย ในขณะเดียวกันก็พิจารณาถึงความปลอดภัยและการสนับสนุนในระดับองค์กร ตามสถิติ ปัจจุบันมีทีมมากกว่า 250 ทีมทั่วโลกที่ใช้ Team-GPT—สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแข่งขันในด้านประสบการณ์ผลิตภัณฑ์อย่างเต็มที่

III. จุดเจ็บปวดของผู้ใช้ทั่วไปและความต้องการที่ยังไม่บรรลุผล​

แม้ว่า Team-GPT จะมีคุณสมบัติที่ทรงพลังและประสบการณ์โดยรวมที่ดี แต่จากความคิดเห็นและบทวิจารณ์ของผู้ใช้ ยังมีจุดเจ็บปวดและพื้นที่สำหรับการปรับปรุงบางประการ:

1. ปัญหาการปรับตัวที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงอินเทอร์เฟซ: ในเวอร์ชัน Team-GPT 2.0 ที่เปิดตัวในช่วงปลายปี 2024 มีการปรับเปลี่ยนอินเทอร์เฟซและการนำทางอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ผู้ใช้ที่ใช้มานานบางรายไม่พอใจ ผู้ใช้บางคนบ่นว่า UX ใหม่มีความซับซ้อนและใช้งานยาก: "ตั้งแต่ 2.0 ฉันมักจะพบกับการค้างของอินเทอร์เฟซระหว่างการสนทนายาวๆ และ UX ก็เข้าใจยากจริงๆ" โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้รายงานว่าแถบด้านข้างเก่าช่วยให้สลับไปมาระหว่างโฟลเดอร์และการแชทได้ง่าย ในขณะที่เวอร์ชันใหม่ต้องการการคลิกหลายครั้งเพื่อเจาะลึกเข้าไปในโฟลเดอร์เพื่อค้นหาการแชท ทำให้การดำเนินการยุ่งยากและไม่มีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ก่อให้เกิดความไม่สะดวกสำหรับผู้ใช้ที่ต้องสลับไปมาระหว่างหลายหัวข้อบ่อยครั้ง ผู้ใช้ในช่วงแรกกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า "UI ล่าสุดยอดเยี่ยม... ตอนนี้... คุณต้องคลิกผ่านโฟลเดอร์เพื่อค้นหาการแชทของคุณ ทำให้กระบวนการยาวขึ้นและไม่มีประสิทธิภาพ" เห็นได้ชัดว่าการเปลี่ยนแปลง UI ที่สำคัญโดยไม่มีคำแนะนำอาจกลายเป็นจุดเจ็บปวดของผู้ใช้ เพิ่มเส้นโค้งการเรียนรู้ และผู้ใช้ที่ภักดีบางคนถึงกับลดความถี่ในการใช้งานลง

2. ปัญหาด้านประสิทธิภาพและความล่าช้าในการสนทนายาว: ผู้ใช้หนักรายงานว่าเมื่อเนื้อหาการสนทนายาวหรือระยะเวลาการแชทขยายออกไป อินเทอร์เฟซ Team-GPT จะประสบปัญหาการค้างและความล่าช้า ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้บน AppSumo กล่าวถึง "การค้างในการแชทยาวๆ" สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพส่วนหน้าที่ไม่เพียงพอเมื่อจัดการกับปริมาณข้อความขนาดใหญ่หรือบริบทที่ยาวเป็นพิเศษ นอกจากนี้ ผู้ใช้บางคนกล่าวถึงข้อผิดพลาดของเครือข่ายหรือการหมดเวลาระหว่างกระบวนการตอบกลับ (โดยเฉพาะเมื่อเรียกโมเดลอย่าง GPT-4) แม้ว่าในบางส่วน ปัญหาความเร็วและความเสถียรเหล่านี้จะเกิดจากข้อจำกัดของโมเดลของบุคคลที่สามเอง (เช่น ความเร็วที่ช้าของ GPT-4 และการจำกัดอัตราการเชื่อมต่อของ OpenAI) ผู้ใช้ยังคงคาดหวังให้ Team-GPT มีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีขึ้น กลยุทธ์ เช่น กลไกการลองใหม่ของคำขอและการแจ้งเตือนการหมดเวลาที่เป็นมิตรมากขึ้น เพื่อปรับปรุงความเร็วและความเสถียรในการตอบสนอง สำหรับสถานการณ์ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก (เช่น การวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่ในคราวเดียว) ผู้ใช้บน Reddit สอบถามเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Team-GPT ซึ่งสะท้อนถึงความต้องการประสิทธิภาพสูง

3. ฟีเจอร์ที่ขาดหายไปและข้อบกพร่อง: ในระหว่างการเปลี่ยนไปใช้เวอร์ชัน 2.0 ฟีเจอร์ดั้งเดิมบางอย่างหายไปชั่วคราวหรือมีข้อบกพร่อง ทำให้ผู้ใช้ไม่พอใจ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ชี้ให้เห็นว่าฟีเจอร์ "นำเข้าประวัติ ChatGPT" ไม่พร้อมใช้งานในเวอร์ชันใหม่ คนอื่นๆ พบข้อผิดพลาดหรือการทำงานผิดพลาดกับฟีเจอร์พื้นที่ทำงานบางอย่าง การนำเข้าการสนทนาในอดีตมีความสำคัญต่อการย้ายข้อมูลของทีม และการหยุดชะงักของฟีเจอร์ส่งผลต่อประสบการณ์ นอกจากนี้ ผู้ใช้บางคนรายงานว่าสูญเสียสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบหลังจากการอัปเกรด ไม่สามารถเพิ่มผู้ใช้หรือโมเดลใหม่ได้ ขัดขวางการทำงานร่วมกันของทีม ปัญหาเหล่านี้บ่งชี้ถึงการทดสอบที่ไม่เพียงพอในระหว่างการเปลี่ยนแปลง 2.0 ทำให้เกิดความไม่สะดวกสำหรับผู้ใช้บางราย ผู้ใช้รายหนึ่งกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า "พังโดยสิ้นเชิง สูญเสียสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบ ไม่สามารถเพิ่มผู้ใช้หรือโมเดลได้... ผลิตภัณฑ์ AppSumo อีกตัวที่ล้มเหลว!" แม้ว่าทีมอย่างเป็นทางการจะตอบสนองอย่างรวดเร็วและระบุว่าจะมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขข้อบกพร่องและคืนค่าฟีเจอร์ที่ขาดหายไป (เช่น การอุทิศการพัฒนาสปรินต์เพื่อแก้ไขปัญหาการนำเข้าการแชท) ความเชื่อมั่นของผู้ใช้อาจได้รับผลกระทบในช่วงเวลานี้ สิ่งนี้เตือนทีมผลิตภัณฑ์ว่าจำเป็นต้องมีแผนการเปลี่ยนแปลงและการสื่อสารที่ครอบคลุมมากขึ้นในระหว่างการอัปเดตครั้งใหญ่

4. การปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาและช่องว่างความคาดหวังของผู้ใช้ในช่วงแรก: Team-GPT เสนอส่วนลดดีลตลอดชีพ (LTD) ผ่าน AppSumo ในช่วงแรก และผู้สนับสนุนบางรายซื้อแผนระดับสูง อย่างไรก็ตาม เมื่อผลิตภัณฑ์พัฒนาขึ้น ทีมงานอย่างเป็นทางการได้ปรับกลยุทธ์ทางการค้า เช่น การจำกัดจำนวนพื้นที่ทำงาน: ผู้ใช้รายหนึ่งรายงานว่าพื้นที่ทำงานไม่จำกัดที่สัญญาไว้ในตอนแรกถูกเปลี่ยนเป็นพื้นที่ทำงานเดียวเท่านั้น ทำให้เกิดการหยุดชะงักใน "สถานการณ์ทีม/เอเจนซี่" นอกจากนี้ การผสานรวมโมเดลบางอย่าง (เช่น การเข้าถึงผู้ให้บริการ AI เพิ่มเติม) ถูกเปลี่ยนให้ใช้ได้เฉพาะกับลูกค้าองค์กรเท่านั้น การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้ผู้สนับสนุนในช่วงแรกๆ รู้สึก "ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง" โดยเชื่อว่าเวอร์ชันใหม่ "ไม่ได้ทำตามสัญญาในตอนแรก" ผู้ใช้รายหนึ่งแสดงความคิดเห็นว่า "รู้สึกว่าเราถูกทิ้งไว้ข้างหลัง และเครื่องมือที่เราเคยรักตอนนี้นำมาซึ่งความหงุดหงิด" ผู้ใช้ที่มีประสบการณ์คนอื่นๆ แสดงความผิดหวังกับผลิตภัณฑ์ตลอดชีพโดยทั่วไป โดยกลัวว่าผลิตภัณฑ์จะละทิ้งผู้ใช้ในช่วงแรกหลังจากประสบความสำเร็จหรือสตาร์ทอัพจะล้มเหลวอย่างรวดเร็ว สิ่งนี้บ่งชี้ถึงปัญหาในการจัดการความคาดหวังของผู้ใช้—โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคำสัญญาไม่สอดคล้องกับข้อเสนอจริง ความไว้วางใจของผู้ใช้จะเสียหาย การปรับสมดุลการอัปเกรดเชิงพาณิชย์ในขณะที่พิจารณาสิทธิ์ของผู้ใช้ในช่วงแรกเป็นความท้าทายที่ Team-GPT จำเป็นต้องแก้ไข

5. ความต้องการการปรับปรุงกระบวนการบูรณาการและการทำงานร่วมกัน: ดังที่ได้กล่าวไว้ในส่วนก่อนหน้า องค์กรจำนวนมากคุ้นเคยกับการสื่อสารบนแพลตฟอร์ม IM เช่น Slack และ Microsoft Teams โดยหวังว่าจะเรียกใช้ความสามารถของ Team-GPT ได้โดยตรงบนแพลตฟอร์มเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม Team-GPT ปัจจุบันมีอยู่ในรูปแบบแอปพลิเคชันเว็บแบบสแตนด์อโลนเป็นหลัก โดยไม่มีการผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับเครื่องมือการทำงานร่วมกันกระแสหลัก การขาดแคลนนี้กลายเป็นความต้องการของผู้ใช้ที่ชัดเจน: "ฉันหวังว่ามันจะสามารถรวมเข้ากับ Slack/Teams ซึ่งจะกลายเป็นฟีเจอร์ที่เปลี่ยนเกม" การขาดการผสานรวม IM หมายความว่าผู้ใช้จำเป็นต้องเปิดอินเทอร์เฟซ Team-GPT แยกต่างหากระหว่างการสนทนาสื่อสาร ซึ่งไม่สะดวก ในทำนองเดียวกัน แม้ว่า Team-GPT จะรองรับการนำเข้าไฟล์/เว็บเพจเป็นบริบท แต่การซิงโครไนซ์แบบเรียลไทม์กับฐานความรู้ขององค์กร (เช่น การอัปเดตเนื้อหาอัตโนมัติกับ Confluence, Notion) ยังคงอยู่ระหว่างการพัฒนาและยังไม่ได้ดำเนินการอย่างเต็มที่ สิ่งนี้ทำให้มีที่ว่างสำหรับการปรับปรุงสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการให้ AI ใช้ความรู้ภายในล่าสุดได้ตลอดเวลา

6. อุปสรรคการใช้งานอื่นๆ: แม้ว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่จะพบว่า Team-GPT เริ่มต้นได้ง่าย "ตั้งค่าและเริ่มใช้งานได้ง่ายมาก" การกำหนดค่าเริ่มต้นยังคงต้องใช้การลงทุนบางอย่างสำหรับทีมที่มีพื้นฐานทางเทคนิคที่อ่อนแอ ตัวอย่างเช่น การกำหนดค่า OpenAI หรือ Anthropic API keys อาจทำให้ผู้ใช้บางคนสับสน (ผู้ใช้รายหนึ่งกล่าวถึงว่า "การตั้งค่า API keys ใช้เวลาสองสามนาทีแต่ไม่ใช่ปัญหาใหญ่") นอกจากนี้ Team-GPT ยังมีฟีเจอร์และตัวเลือกที่หลากหลาย และสำหรับทีมที่ไม่เคยใช้ AI มาก่อน การแนะนำพวกเขาให้ค้นพบและใช้ฟีเจอร์เหล่านี้อย่างถูกต้องถือเป็นความท้าทาย อย่างไรก็ตาม ควรสังเกตว่าทีม Team-GPT ได้เปิดตัวหลักสูตรเชิงโต้ตอบฟรี "ChatGPT for Work" เพื่อฝึกอบรมผู้ใช้ (ได้รับคำติชมในเชิงบวกบน ProductHunt) ซึ่งช่วยลดเส้นโค้งการเรียนรู้ในระดับหนึ่ง จากมุมมองของผลิตภัณฑ์ การทำให้ผลิตภัณฑ์ใช้งานง่ายขึ้น (เช่น บทแนะนำในตัว โหมดสำหรับผู้เริ่มต้น) ก็เป็นทิศทางสำหรับการปรับปรุงในอนาคตเช่นกัน

โดยสรุป จุดเจ็บปวดของผู้ใช้ Team-GPT ในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่ความไม่สะดวกในระยะสั้นที่เกิดจากการอัปเกรดผลิตภัณฑ์ (การเปลี่ยนแปลงอินเทอร์เฟซและฟีเจอร์) ปัญหาด้านประสิทธิภาพและข้อบกพร่องบางประการ และการผสานรวมระบบนิเวศที่ไม่เพียงพอ ปัญหาเหล่านี้บางอย่างเป็นความเจ็บปวดที่เพิ่มขึ้น (ปัญหาความเสถียรที่เกิดจากการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว) ในขณะที่ปัญหาอื่นๆ สะท้อนถึงความคาดหวังที่สูงขึ้นของผู้ใช้สำหรับการผสานรวมเวิร์กโฟลว์อย่างราบรื่น โชคดีที่ทีมงานอย่างเป็นทางการได้ตอบสนองต่อข้อเสนอแนะจำนวนมากอย่างแข็งขันและสัญญาว่าจะแก้ไขและปรับปรุง เมื่อผลิตภัณฑ์เติบโตเต็มที่ คาดว่าจุดเจ็บปวดเหล่านี้จะบรรเทาลง สำหรับความต้องการที่ยังไม่บรรลุผล (เช่น การผสานรวม Slack) สิ่งเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงขั้นตอนต่อไปสำหรับความพยายามของ Team-GPT

IV. การเปรียบเทียบความแตกต่างกับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน​

ปัจจุบันมีโซลูชันต่างๆ ในตลาดที่ใช้โมเดลขนาดใหญ่กับการทำงานร่วมกันของทีม รวมถึงเครื่องมือการจัดการความรู้ที่รวม AI (เช่น Notion AI) เครื่องมือสื่อสารสำหรับองค์กรที่รวม AI (เช่น Slack GPT) ตัวรวบรวมหลายโมเดลส่วนบุคคล (เช่น ChatHub) และแพลตฟอร์ม AI ที่รองรับการวิเคราะห์โค้ดและข้อมูล ด้านล่างนี้คือการเปรียบเทียบ Team-GPT กับผลิตภัณฑ์ที่เป็นตัวแทน:

1. Team-GPT กับ Notion AI: Notion AI เป็นผู้ช่วย AI ที่สร้างขึ้นในเครื่องมือการจัดการความรู้ Notion ซึ่งใช้เพื่อช่วยในการเขียนหรือขัดเกลาเอกสาร Notion เป็นหลัก ในทางตรงกันข้าม Team-GPT เป็นแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันของ AI อิสระที่มีฟังก์ชันที่หลากหลายกว่า ในแง่ของการทำงานร่วมกัน แม้ว่า Notion AI จะสามารถช่วยผู้ใช้หลายคนแก้ไขเอกสารที่แชร์ได้ แต่ก็ขาดสถานการณ์การสนทนาแบบเรียลไทม์ Team-GPT มีทั้งโหมดแชทแบบเรียลไทม์และการแก้ไขร่วมกัน ช่วยให้สมาชิกในทีมมีส่วนร่วมในการสนทนารอบๆ AI ได้โดยตรง ในแง่ของบริบทความรู้ Notion AI สามารถสร้างได้เฉพาะตามเนื้อหาของหน้าเว็บปัจจุบันและไม่สามารถกำหนดค่าข้อมูลจำนวนมากสำหรับทั้งโครงการได้เหมือนที่ Team-GPT ทำ ในแง่ของการสนับสนุนโมเดล Notion AI ใช้โมเดลเดียว (ที่จัดทำโดย OpenAI) และผู้ใช้ไม่สามารถเลือกหรือเปลี่ยนโมเดลได้ Team-GPT รองรับการเรียกใช้หลายโมเดล เช่น GPT-4 และ Claude อย่างยืดหยุ่น ในเชิงหน้าที่ Team-GPT ยังมีไลบรารีคำแนะนำ ปลั๊กอินเครื่องมือเฉพาะ (อีเมล การวิเคราะห์สเปรดชีต ฯลฯ) ซึ่ง Notion AI ไม่มี นอกจากนี้ Team-GPT ยังเน้นความปลอดภัยขององค์กร (การโฮสต์ด้วยตนเอง การควบคุมการอนุญาต) ในขณะที่ Notion AI เป็นบริการคลาวด์สาธารณะ ซึ่งต้องการให้องค์กรไว้วางใจในการจัดการข้อมูล โดยรวมแล้ว Notion AI เหมาะสำหรับการช่วยเหลือการเขียนส่วนบุคคลในสถานการณ์เอกสาร Notion ในขณะที่ Team-GPT มีลักษณะคล้ายกับเวิร์กสเตชัน AI ทั่วไปสำหรับทีม ครอบคลุมความต้องการในการทำงานร่วมกันตั้งแต่การแชทไปจนถึงเอกสาร หลายโมเดล และแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง

2. Team-GPT กับ Slack GPT: Slack GPT เป็นฟีเจอร์ AI เชิงกำเนิดที่รวมเข้ากับเครื่องมือสื่อสารสำหรับองค์กร Slack โดยมีฟังก์ชันทั่วไป ได้แก่ การเขียนตอบกลับอัตโนมัติและการสรุปการสนทนาช่อง ข้อได้เปรียบของมันอยู่ที่การฝังตัวโดยตรงในแพลตฟอร์มการสื่อสารที่มีอยู่ของทีม โดยมีสถานการณ์การใช้งานเกิดขึ้นตามธรรมชาติในการสนทนา อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับ Team-GPT แล้ว Slack GPT มุ่งเน้นไปที่การช่วยเหลือด้านการสื่อสารมากกว่าแพลตฟอร์มสำหรับการทำงานร่วมกันด้านความรู้และการผลิตเนื้อหา Team-GPT มอบพื้นที่เฉพาะสำหรับทีมในการใช้ AI รอบงาน (พร้อมแนวคิดเช่นโครงการและหน้าเว็บ) ในขณะที่ Slack GPT เพิ่มผู้ช่วย AI ลงในการแชทเท่านั้น โดยไม่มีบริบทฐานความรู้และความสามารถในการจัดระเบียบโครงการ ประการที่สอง ในแง่ของแง่มุมของโมเดล Slack GPT จัดทำโดย Slack/Salesforce พร้อมบริการที่ตั้งไว้ล่วงหน้า และผู้ใช้ไม่สามารถเลือกโมเดลได้อย่างอิสระ โดยปกติจะจำกัดเฉพาะ OpenAI หรือโมเดลของพันธมิตร Team-GPT ให้ผู้ใช้มีอิสระในการเลือกและรวมโมเดล นอกจากนี้ จากมุมมองของประวัติและการแบ่งปันความรู้ แม้ว่าการสนทนาของ Slack จะเกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมหลายคน แต่ก็มักจะเป็นการสื่อสารแบบทันที โดยมีข้อมูลที่ถูกฝังอย่างรวดเร็วด้วยข้อความใหม่ ทำให้การจัดการอย่างเป็นระบบทำได้ยาก Team-GPT ถือว่าการโต้ตอบกับ AI แต่ละครั้งเป็นสินทรัพย์ความรู้ที่สามารถฝากไว้ได้ อำนวยความสะดวกในการจัดประเภท การเก็บถาวร และการดึงข้อมูลในภายหลัง สุดท้าย ในแง่ของสถานการณ์งาน Team-GPT มีเครื่องมือที่หลากหลาย (การวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลไฟล์) ซึ่งสามารถมองเห็นได้ว่าเป็นแพลตฟอร์มเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ในขณะที่ Slack GPT ให้บริการ Q&A และการสรุปในสถานการณ์การแชทเป็นหลัก โดยมีฟังก์ชันค่อนข้างจำกัด ดังนั้น สำหรับทีมที่ต้องการใช้ AI อย่างลึกซึ้งเพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น สภาพแวดล้อมเฉพาะที่ Team-GPT มอบให้นั้นเหมาะสมกว่า ในขณะที่สำหรับความต้องการที่เบาซึ่งต้องการการเรียกใช้ AI เป็นครั้งคราวในการสื่อสาร Slack GPT นั้นสะดวกเนื่องจากการผสานรวมอย่างราบรื่น ควรกล่าวถึงว่าทั้งสองสิ่งนี้ไม่ใช่สิ่งที่ไม่สามารถอยู่ร่วมกันได้—ในความเป็นจริง ผู้ใช้จำนวนมากหวังว่า Team-GPT จะสามารถรวมเข้ากับ Slack ได้นำความสามารถ AI อันทรงพลังของ Team-GPT มาสู่อินเทอร์เฟซ Slack หากทำได้สำเร็จ ทั้งสองจะเสริมซึ่งกันและกัน: Slack ทำหน้าที่เป็นตัวพาหะการสื่อสาร และ Team-GPT ให้ความฉลาดของ AI

3. Team-GPT กับ ChatHub: ChatHub (chathub.gg) เป็นเครื่องมือรวบรวมการแชทหลายโมเดลส่วนบุคคล ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกแชทบอทหลายตัวพร้อมกัน (เช่น GPT-4, Claude, Bard เป็นต้น) และเปรียบเทียบคำตอบเคียงข้างกัน คุณสมบัติของ ChatHub ได้แก่ การรองรับหลายโมเดลที่ครอบคลุมและอินเทอร์เฟซที่เรียบง่าย เหมาะสำหรับผู้ใช้ส่วนบุคคลในการลองใช้โมเดลต่างๆ อย่างรวดเร็วในเบราว์เซอร์ อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับ Team-GPT แล้ว ChatHub ไม่รองรับการทำงานร่วมกันหลายผู้ใช้และขาดฟังก์ชันการจัดระเบียบโครงการและฐานความรู้ ChatHub มีลักษณะคล้ายกับ "ไคลเอนต์แชทสากลสำหรับบุคคลหนึ่งคน" ซึ่งตอบสนองความต้องการของบุคคลในการใช้โมเดลหลายโมเดลเป็นหลัก Team-GPT มุ่งเป้าไปที่การทำงานร่วมกันของทีม โดยเน้นที่การแบ่งปัน ฟังก์ชันการฝากและการจัดการความรู้ นอกจากนี้ ChatHub ยังไม่มีชุดเครื่องมือในตัวหรือการผสานรวมกระบวนการทางธุรกิจ (เช่น Jira, อีเมล ฯลฯ) โดยมุ่งเน้นเฉพาะการแชทเท่านั้น Team-GPT ในทางกลับกัน มีระบบนิเวศที่ใช้งานได้หลากหลายกว่าการแชท รวมถึงการแก้ไขเนื้อหา (Pages) เครื่องมือจัดการงาน การผสานรวมองค์กร ฯลฯ ในแง่ของความปลอดภัย ChatHub มักจะทำงานผ่านปลั๊กอินเบราว์เซอร์หรือการเรียกอินเทอร์เฟซสาธารณะ โดยไม่มีข้อผูกพันด้านความปลอดภัยในระดับองค์กรและไม่สามารถโฮสต์ด้วยตนเองได้ Team-GPT มุ่งเน้นไปที่การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว โดยสนับสนุนการปรับใช้แบบส่วนตัวและการปกป้องข้อมูลขององค์กรอย่างชัดเจน โดยสรุป ChatHub ตอบสนองความต้องการเฉพาะสำหรับการเปรียบเทียบหลายโมเดลส่วนบุคคล ในขณะที่ Team-GPT มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านการทำงานร่วมกันของทีมและฟังก์ชันที่หลากหลาย ตามที่การเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการของ Team-GPT ระบุว่า "Team-GPT เป็นทางเลือก ChatHub สำหรับทั้งบริษัทของคุณ"—มันอัปเกรดเครื่องมือหลายโมเดลส่วนบุคคลให้เป็นแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรสำหรับทีม ซึ่งเป็นความแตกต่างพื้นฐานในตำแหน่งของพวกเขา

4. Team-GPT กับแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันของ Code Interpreter: "Code Interpreter" เป็นฟีเจอร์ของ OpenAI ChatGPT (ปัจจุบันเรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง) ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้โค้ด Python และประมวลผลไฟล์ในการสนทนา สิ่งนี้ให้การสนับสนุนอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ด ทีมบางทีมอาจใช้ Code Interpreter ของ ChatGPT สำหรับการวิเคราะห์ร่วมกัน แต่ ChatGPT ดั้งเดิมขาดความสามารถในการแบ่งปันหลายผู้ใช้ แม้ว่า Team-GPT จะไม่มีสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่สมบูรณ์ในตัว แต่ก็ครอบคลุมความต้องการในการประมวลผลข้อมูลทั่วไปผ่านเครื่องมือ "Excel/CSV Analyzer", "File Upload" และ "Web Import" ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลสเปรดชีตหรือดึงข้อมูลเว็บโดยไม่ต้องเขียนโค้ด Python เพื่อให้ได้ประสบการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไม่มีโค้ดที่คล้ายกับ Code Interpreter นอกจากนี้ การสนทนาและหน้าเว็บของ Team-GPT สามารถแชร์ได้ ช่วยให้สมาชิกในทีมสามารถดูและดำเนินการต่อกระบวนการวิเคราะห์ก่อนหน้าได้ร่วมกัน ซึ่ง ChatGPT ไม่ได้เสนอ (เว้นแต่จะใช้ภาพหน้าจอหรือแชร์ผลลัพธ์ด้วยตนเอง) แน่นอน สำหรับงานการเขียนโปรแกรมที่ปรับแต่งได้สูง Team-GPT ยังไม่ใช่แพลตฟอร์มการพัฒนาที่สมบูรณ์ เครื่องมือ AI เช่น Replit Ghostwriter ซึ่งเน้นการทำงานร่วมกันของโค้ดนั้นมีความเป็นมืออาชีพมากกว่าในการสนับสนุนการเขียนโปรแกรม อย่างไรก็ตาม Team-GPT สามารถชดเชยได้โดยการรวม LLM ที่กำหนดเอง เช่น การเชื่อมต่อกับโมเดลโค้ดขององค์กรเองหรือแนะนำโมเดลโค้ดของ OpenAI ผ่าน API เพื่อให้สามารถทำงานผู้ช่วยโค้ดที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ ดังนั้น ในสถานการณ์การประมวลผลข้อมูลและโค้ด Team-GPT จึงใช้แนวทางในการให้ AI จัดการงานระดับสูงโดยตรง ลดเกณฑ์การใช้งานสำหรับบุคลากรที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค ในขณะที่เครื่องมือ Code Interpreter ระดับมืออาชีพมุ่งเป้าไปที่ผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากกว่าที่ต้องการโต้ตอบกับโค้ด กลุ่มผู้ใช้และความลึกของการทำงานร่วมกันที่พวกเขาให้บริการนั้นแตกต่างกัน

เพื่อให้การเปรียบเทียบ Team-GPT กับผลิตภัณฑ์ที่กล่าวถึงข้างต้นมีความชัดเจนยิ่งขึ้น ด้านล่างนี้คือการเปรียบเทียบความแตกต่างของคุณสมบัติ:

คุณสมบัติ/ลักษณะ	Team-GPT (พื้นที่ทำงาน AI ของทีม)	Notion AI (ผู้ช่วย AI เอกสาร)	Slack GPT (ผู้ช่วย AI การสื่อสาร)	ChatHub (เครื่องมือหลายโมเดลส่วนบุคคล)
วิธีการทำงานร่วมกัน	พื้นที่ทำงานที่ใช้ร่วมกันหลายผู้ใช้ การแชทแบบเรียลไทม์ + การทำงานร่วมกันของเอกสาร	การเรียกใช้ AI ในการทำงานร่วมกันของเอกสาร	ผู้ช่วย AI ที่รวมอยู่ในช่องแชท	ผู้ใช้คนเดียว ไม่มีฟีเจอร์การทำงานร่วมกัน
การจัดการความรู้/บริบท	การจัดระเบียบการจำแนกประเภทโครงการ รองรับการอัปโหลดวัสดุเป็นบริบททั่วโลก	ขึ้นอยู่กับเนื้อหาของหน้าเว็บปัจจุบัน ขาดฐานความรู้ทั่วโลก	อาศัยประวัติข้อความ Slack ขาดฐานความรู้ที่เป็นอิสระ	ไม่รองรับฐานความรู้หรือการนำเข้าบริบท
การสนับสนุนโมเดล	GPT-4, Claude เป็นต้น การสลับหลายโมเดล	OpenAI (ผู้จำหน่ายรายเดียว)	OpenAI/Anthropic (รายเดียวหรือไม่กี่ราย)	รองรับหลายโมเดล (GPT/Bard เป็นต้น)
เครื่องมือ/ปลั๊กอินในตัว	เครื่องมือจัดการงานที่หลากหลาย (อีเมล สเปรดชีต วิดีโอ ฯลฯ)	ไม่มีเครื่องมือเฉพาะ อาศัยการเขียน AI	ให้ฟังก์ชันจำกัด เช่น การสรุป คำแนะนำในการตอบกลับ	ไม่มีเครื่องมือเพิ่มเติม มีเพียงการสนทนาแชท
การผสานรวมบุคคลที่สาม	การผสานรวม Jira, Notion, HubSpot เป็นต้น (เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง)	ผสานรวมอย่างลึกซึ้งในแพลตฟอร์ม Notion	ผสานรวมอย่างลึกซึ้งในแพลตฟอร์ม Slack	ปลั๊กอินเบราว์เซอร์ สามารถใช้กับเว็บเพจได้
การอนุญาตและความปลอดภัย	การควบคุมการอนุญาตระดับโครงการ รองรับการปรับใช้แบบส่วนตัว ข้อมูลไม่ได้ใช้สำหรับการฝึกอบรมโมเดล	ขึ้นอยู่กับการอนุญาตพื้นที่ทำงานของ Notion	ขึ้นอยู่กับการอนุญาตพื้นที่ทำงานของ Slack	ไม่มีมาตรการรักษาความปลอดภัยเฉพาะ (เครื่องมือส่วนบุคคล)
โฟกัสสถานการณ์การใช้งาน	อเนกประสงค์: การสร้างเนื้อหา การจัดการความรู้ ระบบอัตโนมัติงาน ฯลฯ	ความช่วยเหลือในการสร้างเนื้อหาเอกสาร	ความช่วยเหลือด้านการสื่อสาร (คำแนะนำในการตอบกลับ การสรุป)	Q&A และการเปรียบเทียบหลายโมเดล

(ตาราง: การเปรียบเทียบ Team-GPT กับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันทั่วไป)

จากตารางข้างต้น เห็นได้ชัดว่า Team-GPT มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในด้านการทำงานร่วมกันของทีมและฟังก์ชันการทำงานที่ครอบคลุม มันเติมเต็มช่องว่างมากมายที่คู่แข่งทิ้งไว้ เช่น การจัดหาพื้นที่ AI ที่ใช้ร่วมกันสำหรับทีม การเลือกหลายโมเดล และการรวมฐานความรู้ สิ่งนี้ยังยืนยันการประเมินของผู้ใช้ว่า "Team-GPT.com ได้ปฏิวัติวิธีการทำงานร่วมกันและจัดการเธรด AI ของทีมเราอย่างสมบูรณ์" แน่นอนว่าการเลือกเครื่องมือขึ้นอยู่กับความต้องการของทีม: หากทีมพึ่งพา Notion อย่างมากในการบันทึกความรู้ ความสะดวกของ Notion AI นั้นปฏิเสธไม่ได้ หากความต้องการหลักคือการได้รับความช่วยเหลือจาก AI อย่างรวดเร็วใน IM Slack GPT จะราบรื่นกว่า อย่างไรก็ตาม หากทีมต้องการแพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจรเพื่อรองรับกรณีการใช้งานต่างๆ และรับประกันความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูล การผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ที่นำเสนอโดย Team-GPT (การทำงานร่วมกัน + หลายโมเดล + ความรู้ + เครื่องมือ) เป็นหนึ่งในโซลูชันที่แตกต่างที่สุดในตลาด

บทสรุป​

โดยสรุป Team-GPT ในฐานะแพลตฟอร์ม AI สำหรับการทำงานร่วมกันของทีม ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในด้านประสบการณ์ผลิตภัณฑ์และความพึงพอใจของผู้ใช้ มันแก้ไขจุดเจ็บปวดของผู้ใช้ระดับองค์กรและทีม: การจัดหาพื้นที่ส่วนตัวที่ปลอดภัยที่ผสานรวม AI เข้ากับระบบความรู้และเวิร์กโฟลว์ของทีมอย่างแท้จริง จากสถานการณ์ของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างเนื้อหาร่วมกันแบบหลายผู้ใช้ การสร้างฐานความรู้ที่ใช้ร่วมกัน หรือการใช้ AI ข้ามแผนกในการทำงานประจำวัน Team-GPT ให้การสนับสนุนและเครื่องมือที่ตรงเป้าหมายเพื่อตอบสนองความต้องการหลัก ในแง่ของไฮไลท์คุณสมบัติ มันมอบประสบการณ์การใช้งาน AI แบบครบวงจรที่มีประสิทธิภาพผ่านการจัดการโครงการ การเข้าถึงหลายโมเดล ไลบรารีคำแนะนำ และปลั๊กอินที่หลากหลาย ได้รับคำชมอย่างสูงจากผู้ใช้จำนวนมาก เรายังทราบด้วยว่าปัญหาต่างๆ เช่น การปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง UI ความเสถียรด้านประสิทธิภาพ และการปรับปรุงการผสานรวมแสดงถึงพื้นที่ที่ Team-GPT จำเป็นต้องมุ่งเน้นต่อไป ผู้ใช้คาดหวังว่าจะได้เห็นประสบการณ์ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น การผสานรวมระบบนิเวศที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น และการปฏิบัติตามคำมั่นสัญญาในช่วงแรกได้ดียิ่งขึ้น

เมื่อเทียบกับคู่แข่ง ตำแหน่งที่แตกต่างของ Team-GPT นั้นชัดเจน: มันไม่ใช่ฟีเจอร์ AI เพิ่มเติมของเครื่องมือเดียว แต่มีเป้าหมายที่จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการทำงานร่วมกันของ AI ของทีม ตำแหน่งนี้ทำให้เมทริกซ์ฟังก์ชันของมันครอบคลุมมากขึ้นและความคาดหวังของผู้ใช้สูงขึ้น ในการแข่งขันในตลาดที่ดุเดือด โดยการรับฟังเสียงของผู้ใช้อย่างต่อเนื่องและปรับปรุงฟังก์ชันของผลิตภัณฑ์ Team-GPT คาดว่าจะรวมตำแหน่งผู้นำในด้านการทำงานร่วมกันของ AI ของทีม ดังที่ผู้ใช้ที่พึงพอใจกล่าวว่า "สำหรับทีมใดๆ ที่กระตือรือร้นที่จะใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน... Team-GPT เป็นเครื่องมือที่ประเมินค่าไม่ได้" คาดการณ์ได้ว่าเมื่อผลิตภัณฑ์มีการทำซ้ำและเติบโตเต็มที่ Team-GPT จะมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดขององค์กรต่างๆ มากขึ้น นำการปรับปรุงประสิทธิภาพที่แท้จริงและการสนับสนุนนวัตกรรมมาสู่ทีม