ท่ามกลางเครื่องมือ AI มากมาย ธุรกิจจะใช้ตัวไหนดี? ปี 2026 แน่นอนว่าหลายธุรกิจเริ่มมีการนำ AI มาใช้กันบ้างและใช้อยู่หลายตัวเลย แล้วตัวไหนถึงจะตอบโจทย์ที่สุด ทั้งด้านการใช้งานและความปลอดภัย?
ในบทความนี้ Demeter ICT จะพาทุกคนมาสำรวจความแตกต่างระหว่าง Claude AI ที่กำลังเป็นกระแสในตอนนี้และ Gemini AI จาก Google ที่ครองใจใครหลายคน ซึ่งหลังจากที่เราได้ทดลองใช้งาน นี่คือความแตกต่างที่พบเจอ
เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง Claude และ Gemini AI
จุดเด่น
Claude: เน้นการเชื่อมต่อ API กับ 3rd Party และการควบคุมความปลอดภัย
Gemini: เน้นข้อมูล Real Time และ Ecosystem แบบ All in One ที่ปลอดภัยสูง
ลักษณะการค้นหาข้อมูล
Claude: เน้นการค้นหาแบบเจาะลึก (ขึ้นอยู่กับโมเดลที่ใช้)
Gemini: เน้นการค้นหาแบบกว้างและรวดเร็ว (ขึ้นอยู่กับโมเดลที่ใช้ซึ่งสามารถค้นหาแบบเจาะลึกได้เช่นกัน)
ความแม่นยำและแหล่งอ้างอิง
Claude: แม่นยำสูง แสดงแหล่งที่มาของข้อมูลในคำตอบทันที
Gemini: แม่นยำสูง แต่จะไม่แสดงแหล่งอ้างอิงทันที หากต้องการจะต้องใส่ Prompt หรือสามารกดปุ่ม Double-Check Response เพื่อตรวจสอบความถูกต้องได้
ความเหมาะสมในการใช้งาน
Claude: เหมาะกับการเขียนโค้ด งานที่ต้องใช้ทักษะสูง
Gemini: เหมาะกับงานที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์ ความหลากหลาย
ฟังก์ชันที่น่าสนใจ
Claude: Take a screenshot, Projects, Artifacts (เทมเพลตสำเร็จรูป)
Gemini: สามารถปักหมุดแชตได้, สร้างรูป, สร้างวิดีโอสั้น, แต่งเพลง
Model
Claude | Gemini | ความสามารถ |
Haiku | Fast | ค้นหาข้อมูลทั่วไป เน้นความเร็ว |
Sonnet | Thinking | เจาะลึกมากขึ้น |
Opus | Pro | โมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานที่ซับซ้อนหรือต้องใช้ทักษะพิเศษและความแม่นยำสูงสุด |
ทดสอบการใช้ Claude และ Gemini ด้วย Prompt เดียวกัน
Prompt: วิเคราะห์ 3 เทรนด์เทคโนโลยีสำหรับธุรกิจ Q2, 2026 อะไรน่าสนใจหรือควรโฟกัส พร้อมเหตุผลประกอบ
ผลลัพธ์:
(Model: Haiku)
ฉันจะค้นหาเทรนด์เทคโนโลยีปัจจุบันสำหรับ Q2 2026 เพื่อให้คำแนะนำที่ทันสมัยบนพื้นฐานการศึกษาล่าสุดจากหลายแหล่ง ฉันขอเสนอ 3 เทรนด์เทคโนโลยีหลักสำหรับ Q2 2026 ที่น่าสนใจและสร้างมูลค่าจริงให้ธุรกิจ:
1. AI Agents (ตัวแทนอัจฉริยะ) – จากการทดลองไปสู่การปฏิบัติจริง
คำอธิบาย: เทรนด์ AI สำหรับ 2026 คือการเปลี่ยนจากแชตบอท ไปสู่ระบบการทำงานแบบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินงานทั้งกระบวนการจากต้นจนจบได้เอง นี่ไม่ใช่เพียงเครื่องมือช่วยเหลือ แต่เป็นระบบที่สามารถตัดสินใจและไปข้างหน้าได้อย่างอิสระ
ตัวอย่างจริง:
- ที่ Walmart ตัวแทน AI ช่วยจัดการเงินเดือนและวันลาพนักงาน สนับสนุนทีมจัดแสดงสินค้า และช่วยให้ลูกค้าหาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม
- ที่ AstraZeneca ตัวแทน AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยวิจัย เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์เร็วขึ้นจากการค้นพบไปสู่การนำไปใช้
ทำไมควรโฟกัส:
- องค์กรต่างๆ กำลังนำ AI agents ไปใช้จริงและลดเวลาประมวลผลได้อย่างมาก
- บริษัท AI startups ขยายตัวจากรายได้ 1 ล้านดอลลาร์ไปยัง 30 ล้านดอลลาร์เร็วกว่า SaaS companies ถึง 5 เท่า
- ความจริง: เพียง 3% ของบริษัทที่ยังไม่ได้ทดลอง AI agents – นี่คือจังหวะ เข้าสู่การปฏิบัติจริง ไม่ใช่ทดลองต่อ
2. Small Language Models (SLMs) – ความคุ้มค่าและประสิทธิภาพแทนขนาดใหญ่
คำอธิบาย: แม้ Large Language Models จะครองหัวข่าว แต่เทรนด์ AI ของ 2026 คือ Small Language Models (SLMs) ซึ่งเป็นโมเดลที่ปรับแต่งได้เฉพาะสำหรับงานเฉพาะด้าน
ข้อดี:
- มีโมเดล SLM ที่เล็กกว่าและมีประสิทธิภาพสูง ที่ง่ายต่อการปรับแต่งสำหรับโดเมนเฉพาะ เช่น IBM’s Granite, Ai2’s Olmo 3 และ DeepSeek’s models
- ต้นทุนต่ำกว่า: ไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์พลังสูงและสามารถ run ได้บนระบบธรรมดา
- ความแม่นยำสูง: เฉพาะสำหรับภาษา อุตสาหกรรม หรือกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
ทำไมควรโฟกัส:
- บริษัทขนาดเล็กและกลางสามารถเข้าถึง AI ได้จริงโดยไม่ต้องใช้งบประมาณทรงชุด
- ความก้าวหน้าในการปรับแต่งและ reinforcement learning หมายความว่าองค์กรสามารถนำ open-source AI มาใช้
- ROI ที่ชัดเจน: คุณสามารถวัดผลได้ชัดเจนในเปอร์เซ็นต์ของต้นทุนลดลง
3. AI Governance & Sovereignty – ป้องกันความเสี่ยงและควบคุมการเงิน
คำอธิบาย: ความสามารถในการควบคุม AI systems, data และ infrastructure โดยไม่พึ่งพาบุคคลภายนอก (AI sovereignty) ได้กลายเป็นสิ่งที่สำคัญมากขึ้น โดย 93% ของผู้บริหารสำรวจถึง จะต้องรวมเอา AI sovereignty เข้าในกลยุทธ์ธุรกิจในปี 2026
ปัญหาที่แก้ไข:
- AI ในปัจจุบันเข้าถึงข้อมูลอ่อนไหว วิ่งไปทั่วสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์แบบผสม และส่งอิทธิพลต่อการตัดสินใจในกิจกรรมที่มีการควบคุมหรือความแม่นยำสูง
- ปัญหา: องค์กรหลายแห่งมี “patchwork” ของกฎท้องถิ่นที่ไม่มีใครรับผิดชอบ
ทำไมควรโฟกัส:
- ความอ่อนไหว: บริษัทที่ใช้หลักการ Zero Trust มีเอกสารแสดงว่า breach exposure ลดลง
- การปฏิบัติตามกฎหมาย: ข้อกำหนดด้านการป้องกันข้อมูลและ AI regulation เพิ่มขึ้น
- ความน่าเชื่อถือ: ลูกค้า คู่ค้า และหน่วยงานกำกับดูแลต้องการความมั่นใจว่าข้อมูลของพวกเขาได้รับการจัดการอย่างปลอดภัย
🎯 สรุปสำคัญสำหรับผู้นำธุรกิจ:
| เทรนด์ | ลำดับความสำคัญ | การลงทุนเบื้องต้น | ระยะเวลา ROI |
| AI Agents | 🔴 สูงสุด | เลือกกรณีใช้งาน 2-3 อย่าง | 3-6 เดือน |
| SLMs | 🟠 สูง | ต่ำ (โอนโยกจากวิจัยปัจจุบัน) | 1-3 เดือน |
| AI Governance | 🟡 สูง | เฉพาะกรณี (ส่วนใหญ่กระบวนการ) | ต่อเนื่อง |
คำแนะนำ: องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะไม่ใช่ผู้มีเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่สุด แต่เป็นผู้ที่มีความกล้าในการออกแบบใหม่ มี disciipline เชื่อมโยงการลงทุนกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ และมีความเร็วในการดำเนินการก่อนหน้าต่างคนที่อื่น
(Model: Haiku)
ฉันจะค้นหาเทรนด์เทคโนโลยีปัจจุบันสำหรับ Q2 2026 เพื่อให้คำแนะนำที่ทันสมัยบนพื้นฐานการศึกษาล่าสุดจากหลายแหล่ง ฉันขอเสนอ 3 เทรนด์เทคโนโลยีหลักสำหรับ Q2 2026 ที่น่าสนใจและสร้างมูลค่าจริงให้ธุรกิจ:
1. AI Agents (ตัวแทนอัจฉริยะ) – จากการทดลองไปสู่การปฏิบัติจริง
คำอธิบาย: เทรนด์ AI สำหรับ 2026 คือการเปลี่ยนจากแชตบอท ไปสู่ระบบการทำงานแบบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินงานทั้งกระบวนการจากต้นจนจบได้เอง นี่ไม่ใช่เพียงเครื่องมือช่วยเหลือ แต่เป็นระบบที่สามารถตัดสินใจและไปข้างหน้าได้อย่างอิสระ
ตัวอย่างจริง:
- ที่ Walmart ตัวแทน AI ช่วยจัดการเงินเดือนและวันลาพนักงาน สนับสนุนทีมจัดแสดงสินค้า และช่วยให้ลูกค้าหาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม
- ที่ AstraZeneca ตัวแทน AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยวิจัย เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์เร็วขึ้นจากการค้นพบไปสู่การนำไปใช้
ทำไมควรโฟกัส:
- องค์กรต่างๆ กำลังนำ AI agents ไปใช้จริงและลดเวลาประมวลผลได้อย่างมาก
- บริษัท AI startups ขยายตัวจากรายได้ 1 ล้านดอลลาร์ไปยัง 30 ล้านดอลลาร์เร็วกว่า SaaS companies ถึง 5 เท่า
- ความจริง: เพียง 3% ของบริษัทที่ยังไม่ได้ทดลอง AI agents – นี่คือจังหวะ เข้าสู่การปฏิบัติจริง ไม่ใช่ทดลองต่อ
2. Small Language Models (SLMs) – ความคุ้มค่าและประสิทธิภาพแทนขนาดใหญ่
คำอธิบาย: แม้ Large Language Models จะครองหัวข่าว แต่เทรนด์ AI ของ 2026 คือ Small Language Models (SLMs) ซึ่งเป็นโมเดลที่ปรับแต่งได้เฉพาะสำหรับงานเฉพาะด้าน
ข้อดี:
- มีโมเดล SLM ที่เล็กกว่าและมีประสิทธิภาพสูง ที่ง่ายต่อการปรับแต่งสำหรับโดเมนเฉพาะ เช่น IBM’s Granite, Ai2’s Olmo 3 และ DeepSeek’s models
- ต้นทุนต่ำกว่า: ไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์พลังสูงและสามารถ run ได้บนระบบธรรมดา
- ความแม่นยำสูง: เฉพาะสำหรับภาษา อุตสาหกรรม หรือกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
ทำไมควรโฟกัส:
- บริษัทขนาดเล็กและกลางสามารถเข้าถึง AI ได้จริงโดยไม่ต้องใช้งบประมาณทรงชุด
- ความก้าวหน้าในการปรับแต่งและ reinforcement learning หมายความว่าองค์กรสามารถนำ open-source AI มาใช้
- ROI ที่ชัดเจน: คุณสามารถวัดผลได้ชัดเจนในเปอร์เซ็นต์ของต้นทุนลดลง
3. AI Governance & Sovereignty – ป้องกันความเสี่ยงและควบคุมการเงิน
คำอธิบาย: ความสามารถในการควบคุม AI systems, data และ infrastructure โดยไม่พึ่งพาบุคคลภายนอก (AI sovereignty) ได้กลายเป็นสิ่งที่สำคัญมากขึ้น โดย 93% ของผู้บริหารสำรวจถึง จะต้องรวมเอา AI sovereignty เข้าในกลยุทธ์ธุรกิจในปี 2026
ปัญหาที่แก้ไข:
- AI ในปัจจุบันเข้าถึงข้อมูลอ่อนไหว วิ่งไปทั่วสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์แบบผสม และส่งอิทธิพลต่อการตัดสินใจในกิจกรรมที่มีการควบคุมหรือความแม่นยำสูง
- ปัญหา: องค์กรหลายแห่งมี “patchwork” ของกฎท้องถิ่นที่ไม่มีใครรับผิดชอบ
ทำไมควรโฟกัส:
- ความอ่อนไหว: บริษัทที่ใช้หลักการ Zero Trust มีเอกสารแสดงว่า breach exposure ลดลง
- การปฏิบัติตามกฎหมาย: ข้อกำหนดด้านการป้องกันข้อมูลและ AI regulation เพิ่มขึ้น
- ความน่าเชื่อถือ: ลูกค้า คู่ค้า และหน่วยงานกำกับดูแลต้องการความมั่นใจว่าข้อมูลของพวกเขาได้รับการจัดการอย่างปลอดภัย
🎯 สรุปสำคัญสำหรับผู้นำธุรกิจ:
คำแนะนำ: องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะไม่ใช่ผู้มีเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่สุด แต่เป็นผู้ที่มีความกล้าในการออกแบบใหม่ มี disciipline เชื่อมโยงการลงทุนกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ และมีความเร็วในการดำเนินการก่อนหน้าต่างคนที่อื่น
(Model: Fast)
ในปี 2026 เราก้าวข้ามยุค “เห่อ AI” มาสู่ยุคของการใช้งานจริงเพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ (Measured Impact) สำหรับไตรมาสที่ 2 ของปีนี้ มี 3 เทรนด์เทคโนโลยีที่ธุรกิจควรโฟกัสเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันครับ:
1. ยุคของ Agentic AI (แรงงานดิจิทัลอัตโนมัติ)
เราไม่ได้อยู่แค่ยุคที่ AI ตอบคำถาม (Chatbot) อีกต่อไป แต่เข้าสู่ยุคที่ AI “ลงมือทำ” เองได้แบบเบ็ดเสร็จ (Autonomous Agents)
- สิ่งที่ต้องโฟกัส: การสร้าง Multi-agent Systems ที่ AI หลายตัวทำงานประสานกัน เช่น เอเจนต์ฝ่ายขายหา Lead, เอเจนต์วิเคราะห์ความเสี่ยงตรวจสอบข้อมูล และเอเจนต์กฎหมายร่างสัญญา โดยทำงานร่วมกันอัตโนมัติ 80-90% โดยมีคนเป็นผู้กำกับ (Supervisor)
- เหตุผลที่น่าสนใจ: ในปี 2026 องค์กรชั้นนำจะเปลี่ยนจาก “การใช้ AI ช่วยทำงาน” เป็น “การสร้างกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นหลัก” (AI-First Workflow) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินการได้มหาศาลและทำงานได้ 24/7
2. Physical AI & Edge Intelligence (เมื่อ AI มีตัวตนในโลกจริง)
หลังจากที่ AI ถูกขังอยู่ในหน้าจอมานาน ในปี 2026 มันได้เชื่อมโยงเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานและหุ่นยนต์ (Robotics) อย่างสมบูรณ์ผ่าน Edge Computing
- สิ่งที่ต้องโฟกัส: การนำ AI ไปฝังในอุปกรณ์ในโรงงาน, คลังสินค้า หรือแม้แต่หน้าร้านค้า เพื่อประมวลผลข้อมูลสดๆ ณ จุดเกิดเหตุ โดยไม่ต้องรอส่งไป Cloud (Low Latency) เช่น หุ่นยนต์จัดเรียงสินค้าที่ตัดสินใจเองได้เมื่อเกิดอุบัติเหตุ หรือระบบซ่อมบำรุงโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ
- เหตุผลที่น่าสนใจ: ธุรกิจเริ่มพบว่า Cloud อย่างเดียวไม่พอสำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูงและความปลอดภัยของข้อมูล (Sovereignty) การมี AI ที่ทำงานได้ในอุปกรณ์จริงจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในภาคอุตสาหกรรมและการขนส่งได้อย่างก้าวกระโดด
3. Sustainable-by-Design IT (เทคโนโลยีเพื่อความยั่งยืนที่วัดผลได้)
ความยั่งยืนไม่ใช่แค่เรื่องภาพลักษณ์อีกต่อไป แต่ถูกบีบด้วยกฎระเบียบชุดใหม่ (เช่น Net-Zero Standard 2.0) ที่เข้มงวดกว่าเดิม
- สิ่งที่ต้องโฟกัส: การใช้ AI-driven Sustainability Tools เพื่อคำนวณ Carbon Footprint แบบ Real-time ตลอด Supply Chain และการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานไอทีให้เป็น Green IT (เช่น การใช้ชิปประหยัดพลังงานรุ่นใหม่และการบริหารจัดการ Data Center แบบหมุนเวียน)
- เหตุผลที่น่าสนใจ: ใน Q2 2026 การเข้าถึงแหล่งเงินทุนและการทำสัญญากับคู่ค้าระดับโลกจะขึ้นอยู่กับ “ความโปร่งใสของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม” เทคโนโลยีที่ช่วยพิสูจน์ความยั่งยืนจึงกลายเป็นเครื่องมือทำมาหากินโดยตรง
ตารางเปรียบเทียบการโฟกัสในแต่ละระดับธุรกิจ
ระดับธุรกิจ | สิ่งที่ควรทำใน Q2 2026 |
SME | นำ AI Agents สำเร็จรูปมาช่วยจัดการงานแอดมินและงานบริการลูกค้า |
Middle Market | เริ่มใช้ Edge AI ในการควบคุมคุณภาพสินค้า หรือวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าในร้าน |
Enterprise | สร้างระบบ Governance สำหรับ AI และลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับความยั่งยืน |
(Model: Fast)
ในปี 2026 เราก้าวข้ามยุค “เห่อ AI” มาสู่ยุคของการใช้งานจริงเพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ (Measured Impact) สำหรับไตรมาสที่ 2 ของปีนี้ มี 3 เทรนด์เทคโนโลยีที่ธุรกิจควรโฟกัสเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันครับ:
1. ยุคของ Agentic AI (แรงงานดิจิทัลอัตโนมัติ)
เราไม่ได้อยู่แค่ยุคที่ AI ตอบคำถาม (Chatbot) อีกต่อไป แต่เข้าสู่ยุคที่ AI “ลงมือทำ” เองได้แบบเบ็ดเสร็จ (Autonomous Agents)
- สิ่งที่ต้องโฟกัส: การสร้าง Multi-agent Systems ที่ AI หลายตัวทำงานประสานกัน เช่น เอเจนต์ฝ่ายขายหา Lead, เอเจนต์วิเคราะห์ความเสี่ยงตรวจสอบข้อมูล และเอเจนต์กฎหมายร่างสัญญา โดยทำงานร่วมกันอัตโนมัติ 80-90% โดยมีคนเป็นผู้กำกับ (Supervisor)
- เหตุผลที่น่าสนใจ: ในปี 2026 องค์กรชั้นนำจะเปลี่ยนจาก “การใช้ AI ช่วยทำงาน” เป็น “การสร้างกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นหลัก” (AI-First Workflow) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินการได้มหาศาลและทำงานได้ 24/7
2. Physical AI & Edge Intelligence (เมื่อ AI มีตัวตนในโลกจริง)
หลังจากที่ AI ถูกขังอยู่ในหน้าจอมานาน ในปี 2026 มันได้เชื่อมโยงเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานและหุ่นยนต์ (Robotics) อย่างสมบูรณ์ผ่าน Edge Computing
- สิ่งที่ต้องโฟกัส: การนำ AI ไปฝังในอุปกรณ์ในโรงงาน, คลังสินค้า หรือแม้แต่หน้าร้านค้า เพื่อประมวลผลข้อมูลสดๆ ณ จุดเกิดเหตุ โดยไม่ต้องรอส่งไป Cloud (Low Latency) เช่น หุ่นยนต์จัดเรียงสินค้าที่ตัดสินใจเองได้เมื่อเกิดอุบัติเหตุ หรือระบบซ่อมบำรุงโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ
- เหตุผลที่น่าสนใจ: ธุรกิจเริ่มพบว่า Cloud อย่างเดียวไม่พอสำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูงและความปลอดภัยของข้อมูล (Sovereignty) การมี AI ที่ทำงานได้ในอุปกรณ์จริงจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในภาคอุตสาหกรรมและการขนส่งได้อย่างก้าวกระโดด
3. Sustainable-by-Design IT (เทคโนโลยีเพื่อความยั่งยืนที่วัดผลได้)
ความยั่งยืนไม่ใช่แค่เรื่องภาพลักษณ์อีกต่อไป แต่ถูกบีบด้วยกฎระเบียบชุดใหม่ (เช่น Net-Zero Standard 2.0) ที่เข้มงวดกว่าเดิม
- สิ่งที่ต้องโฟกัส: การใช้ AI-driven Sustainability Tools เพื่อคำนวณ Carbon Footprint แบบ Real-time ตลอด Supply Chain และการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานไอทีให้เป็น Green IT (เช่น การใช้ชิปประหยัดพลังงานรุ่นใหม่และการบริหารจัดการ Data Center แบบหมุนเวียน)
- เหตุผลที่น่าสนใจ: ใน Q2 2026 การเข้าถึงแหล่งเงินทุนและการทำสัญญากับคู่ค้าระดับโลกจะขึ้นอยู่กับ “ความโปร่งใสของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม” เทคโนโลยีที่ช่วยพิสูจน์ความยั่งยืนจึงกลายเป็นเครื่องมือทำมาหากินโดยตรง
ตารางเปรียบเทียบการโฟกัสในแต่ละระดับธุรกิจ
หมายเหตุ: ผลลัพธ์ที่เราได้นำมาแสดงมาจาก Claude และ Gemini 100% โดยไม่มีการปรับแต่งใด ๆ ซึ่งอาจมีคำผิดหรือข้อมูลไม่ถูกต้อง กรุณาตรวจสอบข้อมูลก่อนนำไปใช้งาน
จากผลลัพธ์ของ Claude และ Gemini จะเห็นได้ว่าทั้งคู่สามารถตอบได้ตรงคำถามและสรุปข้อมูลออกมาได้ดีมากแม้จะใช้เพียงโมเดลเริ่มต้น แต่ว่าก็มีข้อแตกต่างกันเล็กน้อยในเรื่องภาษาในการอธิบาย Claude มีการใช้คำเป็นกลางและมีสะกดผิดบ้างเล็กน้อยเนื่องจากส่วนใหญ่ใช้แหล่งอ้างอิงที่เป็นภาษาอังกฤษ แตกต่างจาก Gemini ที่มีการใช้คำที่ทันสมัยเพื่อดึงดูดให้ผู้อ่านคล้อยตามและเห็นภาพได้ง่ายขึ้น
อย่างไรก็ตามการจะเลือกใช้ AI ตัวไหนนั้นต้องดูตามความเหมาะสมของการใช้งานเพราะ AI แต่ละตัวนั้นมีความถนัดแตกต่างกัน เช่น Claude ถนัดด้านข้อมูลที่เป็น Fact การเขียนโค้ด และ Gemini ถนัดด้านความคิดสร้างสรรค์ การสร้างข้อมูลใหม่ เป็นต้น
*ข้อมูลอัปเดต ณ วันที่ 9 มีนาคม 2026
Demeter ICT ผู้เชี่ยวชาญด้าน Business Transformation ให้คำปรึกษาโซลูชันเทคโนโลยีสำหรับองค์กรชั้นนำมากมาย ทำความรู้จักเราเพิ่มเติมได้ที่นี่
Writer
Rinrada Ounla
Senior Marketing Specialist สาย Tech ที่ชื่นชอบด้านการตลาด คอนเทนต์ และจัดอีเวนต์เป็นพิเศษ ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง Google Workspace, Gemini, NotebookLM, และ AppSheet อยากถ่ายทอดสิ่งที่น่าสนใจและเทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจไทยมีเครื่องมือที่ฉลาด, ใช้ AI เป็น และคุ้มค่าที่สุด
Writer
Rinrada Ounla
Senior Marketing Specialist สาย Tech ที่ชื่นชอบด้านการตลาด คอนเทนต์ และจัดอีเวนต์เป็นพิเศษ ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง Google Workspace, Gemini, NotebookLM, และ AppSheet อยากถ่ายทอดสิ่งที่น่าสนใจและเทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจไทยมีเครื่องมือที่ฉลาด, ใช้ AI เป็น และคุ้มค่าที่สุด
ระบบอีเมลองค์กรและชุดแอปพลิเคชันเพื่อการทำงานร่วมกัน ตอบโจทย์สำหรับทุกธุรกิจ
บริษัท ดีมีเตอร์ ไอซีที จำกัด - พันธมิตรระดับ Google Premier Partner
ตัวแทนจำหน่าย Google Workspace ในประเทศไทยและเอเชียแปซิฟิกอย่างเป็นทางการ
