ពិសេស៖ Interloom ស្ថាបត្យកម្មចាប់ផ្តើមដែលចាប់យក «ចំណេះដឹងស្ងាត់» ដើម្បីជំរុញភាពចម្រុះអន្តរកម្មអាជីវកម្ម បានប្តូរប្រាក់វិនិយោគ ១៦,៥ លានដុល្លារ

(SeaPRwire) –   ម៉ៃឃែល ព៉ូលីយ៉ានី ដែលជាទស្សនវិទូ អ្នកសេដ្ឋកិច្ច និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រជនជាតិអង់គ្លេស-ហុងគ្រី ប្រហែលជាស្គាល់ល្បីបំផុតសព្វថ្ងៃដោយសារបានបង្កើតពាក្យថា “ចំណេះដឹងជាក់ស្តែង”។ ការសង្កេតដ៏អស្ចារ្យរបស់គាត់គឺថាផ្នែកធំមួយនៃអ្វីដែលបង្កើតជាជំនាញនៅក្នុងវិស័យណាមួយមិនដែលត្រូវបានសរសេរចេញឡើយ។ ក្នុងករណីខ្លះ វាមានតែជាប្រភេទវិចារណញាណវិជ្ជាជីវៈដែលសូម្បីតែអ្នកជំនាញក៏មិនអាចពន្យល់បានយ៉ាងពេញលេញ។ “យើងដឹងច្រើនជាងអ្វីដែលយើងអាចនិយាយបាន” គឺជាឃ្លាដែលល្បីល្បាញរបស់ព៉ូលីយ៉ានី។

សព្វថ្ងៃ ចំណេះដឹងជាក់ស្តែងបង្កើតជាបញ្ហាប្រឈមដល់ក្រុមហ៊ុនដែលចង់ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មវិធីដំណើរការដោយប្រើភ្នាក់ងារសិប្បនិម្មិត។ ចំណេះដឹងដែលភ្នាក់ងារទាំងនេះត្រូវការភាគច្រើន—ប្រហែលជាភាគច្រើនទាំងអស់—មិនត្រូវបានសរសេរចេញឡើយ។

Interloom ដែលជាក្រុមហ៊ុនស្ថាបន្មោងមានមូលដ្ឋាននៅមុនីហ្គ ហើយមានគោលបំណងបំលែងការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិដំណើរការអាជីវកម្មប្រពៃណីសម្រាប់យុគសម័យសិប្បនិម្មិត គិតថាវាអាចដោះស្រាយបញ្ហាចំណេះដឹងជាក់ស្តែង។ ហើយវាទើបតែរកបានមូលធនបណ្តាលកំណើនថ្មីចំនួន 16.5 លានដុល្លារ ដើម្បីជួយវាសម្រេចបាននូវបេសកកម្មនោះ។

ការហៅប្រមូលមូលធននេះត្រូវបានដឹកនាំដោយ DN Capital ជាមួយនឹងការចូលរួមពី Bek Ventures និងអ្នកវិនិយោគដែលមានស្រាប់ Air Street Capital។ ក្រុមហ៊ុននេះបានប្រកាសពីវិលវិញ្ញាស់មូលធនដំបូងចំនួន 3 លានដុល្លារកាលពីខែមីនា 2024។

Interloom មិនបានបង្ហាញតម្លៃវាយតម្លៃរបស់ខ្លួនបន្ទាប់ពីមូលធនថ្មីនេះឡើយ។

ហ្វាប៊ីយ៉ាន ជាកូប៊ី អ្នកបង្កើត និងប្រធានក្រុមហ៊ុនរបស់ Interloom អះអាងថារលកការរំភើបនាពេលបច្ចុប្បន្នអំពីភ្នាក់ងារសិប្បនិម្មិតបានអត់ធ្លាប់ពិចារណាលើចំណុចស្ទះចំណេះដឹងជាក់ស្តែង។ គាត់បាននិយាយថាប្រហែល 70% នៃការសម្រេចចិត្តប្រតិបត្តិការមិនដែលត្រូវបានចងក្រងជាផ្លូវការឡើយ។ នៅពេលដែលសំណើរជំនួយស្មុគស្មាញមួយចូលទៅក្នុងតុរបស់បុគ្គលិកជំនាញ គាត់/នាងដឹងពីវិធីដោះស្រាយ ក្រុមការងារខាងក្នុងដែលត្រូវបញ្ជូនបន្ថែម និងដំណោះស្រាយ—មិនមែនដោយសារវាក្នុងសៀវភៅណែនាំទេ ប៉ុន្តែដោយសារគាត់/នាងបានឃើញវាពីមុន។

“បុគ្គលដែលសំខាន់បំផុតនៅឯធនាគារគឺអ្នកដែលដឹងថាឯកសារណែនាំត្រឹមត្រូវឬអត់,” ជាកូប៊ីបានប្រាប់ . “ពួកគេច្រើនតែមានប្រាក់ខែទាបបំផុត។ ប៉ុន្តែពួកគេកំណត់គុណភាព។”

វិធីសាស្រ្តរបស់ Interloom គឺការស្រង់ប្រមូលកំណត់ត្រាប្រតិបត្តិការរាប់លាន—អ៊ីមែលជំនួយ សំណើរសេវា ប្រតិចារិកការសន្ទនា បទបញ្ជាដំណើរការ—ហើយប្រើវាដើម្បីបង្កើតអ្វីដែលវាហៅថា “ក្រាហ្វិកបរិបទ” ដែលជាលំនតដែលធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាបន្តបន្ទាប់អំពីរបៀបដោះស្រាយបញ្ហាជាក់ស្តែងនៅក្នុងអង្គការណាមួយ។ ជាកូប៊ីប្រៀបធៀបគំនិតនេះទៅនឹង Google Maps: ដូចជាក្រុមហ៊ុន Google រៀនសូត្រល្អបំផុតពីទិន្នន័យចរាចរណ៍តាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដែរ Interloom ក៏បង្កើតលំនតអំពីផ្លូវដែលអ្នកជំនាញប្រតិបត្តិការយកដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហា ហើយប្រើលំនតទាំងនោះដើម្បីដឹកនាំភ្នាក់ងារសិប្បនិម្មិត និងបុគ្គលិកថ្មី។

ជាកូប៊ី គឺជាអ្នកស្ថាបនក្រុមហ៊ុនជាបន្តបន្ទាប់។ គាត់បានបង្កើត Boxplot កាលពីមុន ដែលក្នុងឆ្នាំ 2021 គាត់បានលក់វាទៅ Hyperscience ក្រុមហ៊ុនសូហ្វវែរសិប្បនិម្មិតមានមូលដ្ឋាននៅញូវយ៉ក ដែលឯកទេសលើការទាញយកទិន្នន័យពីឯកសារមិនរចនាសម្ព័ន្ធ។

សូហ្វវែររបស់ Interloom បានដាក់ប្រើជ realidadជាមួយសាជីវកម្មធំៗជាច្រើននៅអឺរ៉ុប។ នៅធនាគារ Commerzbank Interloom បានវិភាគអ៊ីមែលជំនួយអតិថិជនរាប់លានហើយពិនិត្យមើលវាប្រឆាំងនឹងឯកសារណែនាំខាងក្នុងដែលមានស្រាប់—រកឃើញថាភាគច្រើននៃវាមានការផ្ទុយគ្នា ឬមិនពេញលេញ។ ក្រុមហ៊ុននេះបាននិយាយថាវាបានកាត់បន្ថយចំណзорរវាងចំណេះដឹងប្រតិបត្តិការដែលបានចងក្រងនិងពិតប្រាកដពីប្រហែល 50% ទៅ 5%។ នៅក្រុមហ៊ុន Volkswagen វាកំពុងដំណើរការសំណើរជំនួយអតិថិជន។ ហើយនៅក្រុមហ៊ុនធានារ៉ាប់រង Zurich Interloom បានឈ្នះការប្រកួតសិប្បនិម្មិតធំ ៗរបស់ក្រុមហ៊ុន—កម្ចាត់ក្រុមហ៊ុនស្ថាបន្មោងសិប្បនិម្មិតដទៃទៀតដែលជាកូប៊ីនិយាយថាមាន 2,000 ក្រុមហ៊ុន—សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ការធានារ៉ាប់រង។

ជាកូប៊ីបាននិយាយថាការសម្រេចចិត្តការធានារ៉ាប់រងនៅក្រុមហ៊ុនធានារ៉ាប់រងឆ្លុះបញ្ចាំងពីចំណង់ចង់ទទួលហានិភ័យជាក់លាក់របស់ក្រុមហ៊ុននោះ បទពិសោធន៍ដែលប្រមូលបានជាមួយភ្នាក់ងារ និងផលិតផលជាក់លាក់ និងចំណេះដឹងស្ថាប័នដែលគ្មានម៉ូដែលទូទៅមានឡើយ។

“អ្នកធានារ៉ាប់រងរបស់ Zurich ដឹងពីរបៀបដំណើរការការធានារ៉ាប់រងតាមជជែករបស់ភ្នាក់ងាររបស់ពួកគេច្រើនជាងក្រុមហ៊ុន Accenture,” ជាកូប៊ីបាននិយាយ ដោយផ្តោតលើក្រុមហ៊ុនប្រឹក្សាទូទៅធំៗដែលបានគ្រប់គ្រងការងារដំណើរការសាជីវកម្មតាមប្រពៃណី។

អាគុយម៉ង់ទូលំទូលាយគឺថាភ្នាក់ងារសិប្បនិម្មិត មិនថាវាមានសមត្ថភាពប៉ុណ្ណា ក៏គ្មានប្រយោជន៍នៅក្នុងសាជីវកម្មធំៗទេ ប្រសិនបើមិនមានបរិបទជាក់លាក់របស់អង្គការ។ ជាកូប៊ីបង្ហាញនេះជាបញ្ហា “ការចងចាំរបស់សាជីវកម្ម”។ 

“នៅក្នុងសូហ្វវែរ កម្មវិធីបiênអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដឹងថាកូដដំណើរការបានឬអត់,” ជាកូប៊ីបាននិយាយ។ “យើងមិនមានភាពសំណាងនោះទេ [នៅក្នុងវិស័យផ្សេងទៀត។] ការវាយតម្លៃត្រូវបានធ្វើឡើងដោយអ្នកជំនាញមនុស្ស។”

អ្នកវិនិយោគថ្មីរបស់ Interloom ព្រមព្រៀងជាមួយប្រសាសន៍នោះ។ ហ្គី វ៉ូដ ថូម៉ាស សមាជិកក្រុមគ្រប់គ្រងនៅ DN Capital បាននិយាយថា “ភ្នាក់ងារមានគុណភាពបានតែស្មើនឹងការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកជំនាញដែលវាអាចពឹងផ្អែកបាន”។ ហើយថូម៉ាសបាននិយាយថា DN Capital បានឃើញជាមួយក្រុមហ៊ុនស្ថាបន្មោងភ្នាក់ងារសិប្បនិម្មិតផ្សេងទៀតថានៅពេលដែលភ្នាក់ងារទាំងនេះមិនមានបរិបទត្រឹមត្រូវអំពីសាជីវកម្មដែលវាត្រូវបានដាក់ប្រើ វាមិនដំណើរការល្អ។ “បទពិសោធន៍របស់យើងជាមួយភ្នាក់ងារសិប្បនិម្មិតបឋមសេដ្ឋកិច្ច និងPLATFORM សំលេងបានបង្ហាញយើងថាបរិបទមានសារៈសំខាន់ប៉ុណ្ណា,” គាត់បាននិយាយ។

មេហមេត អាតីស៊ី មកពី Bek Ventures បានគាំទ្រ UiPath កាលពីមុន ដែលជាអ្នកឈានមុខគេនៅក្នុងរលកការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិ RPA ឬការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិដំណើរការរ៉ូបូត។ ប៉ុន្តែ RPA បានពឹងផ្អែកលើភ្នាក់ងារដែលភាគច្រើនត្រូវបានកូដរឹងដើម្បីធ្វើតាមកម្មវិធីដំណើរការដូចគ្នានូវរបៀបដូចគ្នានៅរាល់ពេល។ “យើងបានឃើញសក្តានុពលបំលែងរបស់ការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្ទាល់ ហើយយើងជឿជាក់ថាសិប្បនិម្មិតកំពុងបើកចំហរលកថ្មីនៃការអនុម័តយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅក្នុងសាជីវកម្ម,” អាតីស៊ីបាននិយាយ។

ពេលវេលារបស់ Interloom អាចជាសំណាងល្អ។ ការហៅថា “ការចូលនិវត្តន៍ដ៏អស្ចារ្យ” កំពុងឃើញប្រហែលជា 10,000 នាក់ពីមនុស្សជំនាន់ Baby Boomer ចូលនិវត្តន៍ជារៀងរាល់ថ្ងៃនៅសហរដ្ឋអាមេរិក។ ជាមួយគ្នានឹងការចាកចេញពីទ្វារ ពួកគេនាំចំណេះដឹងស្ថាប័នរាប់ទសវត្សឆ្នាំទៅ—ក្នុងពេលដែលក្រុមហ៊ុនកំពុងព្យាយាមដាក់ប្រើសិប្បនិម្មិតជាទ្រង់ទ្រាយធំ។

ជាកូប៊ីមើលឃើញទិដ្ឋភាពប្រកួតប្រជែងតាមលក្ខណៈដែលច្បាស់លាស់។ គាត់និយាយថាគូប្រកួតធំបំផុតរបស់គាត់គឺភាពមិនចល័ត—ការសន្មត់នៅក្នុងសាជីវកម្មធំៗថាការដំណើរការនឹងបន្តដំណើរការដូចដែលវាបានធ្វើក្នុងទសវត្សរ៍មុន។

ការរុញច្រានផលិតផលបន្ទាប់របស់ Inter