AI-Assisted Business Model on Digital Ecosystem to Develop Artificial Intelligence Entrepreneurship Competency in Higher Education Institutions

Abstract

The objectives of this research are (1) to analyze the elements of the artificial intelligence model for helping businesses on the digital ecosystem to develop the competency of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions, (2) to develop an artificial intelligence model for assisting businesses on the digital ecosystem to develop the competency of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions, and (3) to design an artificial intelligence architecture for businesses on the digital ecosystem to develop the competency of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions. To develop an artificial intelligence platform to help businesses on the digital ecosystem to develop the competency of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions, and (5) to evaluate the performance of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions. The results of the research show that the elements of the Artificial Intelligence Model to help businesses on the digital ecosystem to develop the capacity of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions are divided into 3 parts as follows: 1. The business model is composed of four sub-factors: the Value Proposition, Key Resources, Key Processes, and Revenue Model. AI in action in 4 sub-factors AI-Value Proposition, AI-Key Resources, AI-Key Processes, and AI-Revenue Model. It consists of 3 sub-factors: entrepreneurship. The factors include the entrepreneurship process and artificial intelligence technology. The development of an artificial intelligence model to help businesses in the digital ecosystem to develop the capacity of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions consists of 3 factors: (1) Input factors, consisting of 3 sub-factors: entrepreneurship, Business Acceleration Platform (BAP), and Artificial Intelligence Technology. (2) The entrepreneurship process consists of five steps: Determining business strategies; Business Planning with Artificial Intelligence Models Helps Businesses. Find Business Answers with Artificial Intelligence Models Helps Businesses (3) Results of Artificial Intelligence Entrepreneurship Competency The results of the evaluation of the suitability of the artificial intelligence model to help businesses on the digital ecosystem to develop the capacity of artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions were very good (mean = 4.84, S.D. = 0.23).The design of artificial intelligence architecture to help businesses on the digital ecosystem to develop artificial intelligence entrepreneurs in higher education institutions consists of 5 main modules: (1) Input factors, which are used to access information about start-up businesses, consist of 3 sub steps: 1.) Taking a test before learning, 2.) Lessons, etc. It contains content related to the startup business overview. 3.) Learning about business through business models using modelling and scaffolding (2) The entrepreneurial process is that entrepreneurs or students must input data through a system consisting of 4 sub-steps: determining business model factors, planning a business with an artificial intelligence business model, finding business answers, creating an artificial intelligence business model, and evaluating knowledge generation through an artificial intelligence business model. Business management model and business process. The main sequence of operations is to enter the encoder, the data is transformed and contextualized, and then the data from the encoder is passed on to the decoder, who uses this data to produce the output word by word until a complete result is obtained (e.g., a new sentence or translation). Evaluate the performance of artificial intelligence entrepreneurs by administering a test after they have learned and created a self-taught business model. Software (Transformers) models are designed to process sequence data such as text, language, or even time-series data, especially for tasks that require understanding long-term contexts such as machine translation, text generation, text summarization, sentiment analysis, question answering, hardware (Cloud Server), and the workflow of artificial intelligence models to help businesses and databases (MySQL). The results of the assessment of digital entrepreneurial competence after learning through the AI-assisted business model on the digital ecosystem to develop artificial intelligence entrepreneurship competency in higher education institutions found that learners had AI entrepreneurial competence in terms of knowledge at a score of 84 percent, which was significantly higher than the 80 percent criterion at a level of .05. In terms of skills, they scored at a score of 81.78 percent, which was significantly higher than the 80 percent criterion at a level of .05. In terms of attitude, it passed the specified criteria, which was a good level (4.44, S.D. = 0.53).

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ (1) เพื่อวิเคราะห์องค์ประกอบแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา (2) เพื่อพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา (3) เพื่อออกแบบสถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา(4) เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา และ (5) เพื่อประเมินสมรรถนะของผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา โดยกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในวิจัย คือ นักศึกษาระดับปริญญาตรี คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยนราธิวาสราชนครินทร์ ภาคการศึกษาที่ 2 ประจำปีการศึกษา 2567 จำนวน 30 คน โดยวิธีการสุ่มอย่างง่ายผลการวิจัย พบว่า องค์ประกอบแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา แบ่งออกเป็น 3 ส่วน ดังนี้ 1) โมเดลธุรกิจประกอบไปด้วย 4 ปัจจัยย่อย คือ Value Proposition, Key Resources, Key Processed และ Revenue Model 2) AI-Assisted Business Model ประกอบไปด้วย การทำงานของ AI ใน 4 ปัจจัยย่อย ดังนี้ AI-Value Proposition, AI-Key Resources, AI-Key Processed และ AI-Revenue Model 3) สภาพแวดล้อมของผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ ประกอบไปด้วย 3 ปัจจัยย่อย คือ ผู้ประกอบการ กระบวนการเป็นผู้ประกอบการ และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ การพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา ประกอบไปด้วย 3 ปัจจัย คือ (1) ปัจจัยนำเข้า ประกอบด้วย 3 ปัจจัยย่อยคือ การเป็นผู้ประกอบการ การเร่งพัฒนาธุรกิจและผู้ประกอบการธุรกิจเทคโนโลยี (Business Acceleration Platform : BAP) และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (2) กระบวนการเป็นผู้ประกอบการ ประกอบไปด้วย 5 ขั้นตอน คือ กำหนดกลยุทธธุรกิจ วางแผนธุรกิจด้วยแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจ การค้นหาคำตอบธุรกิจด้วยแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจ สร้างโมเดลธุรกิจด้วยแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจ โดยใช้โมเดล Transformers แบบ GPT-4, DALL-E และประเมินผลการสร้างองค์ความรู้ด้วยแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจ (3) ผลลัพธ์ของสมรรถนะการเป็นผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ ผลการประเมินความเหมาะสมของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา อยู่ในระดับดีมาก (Mean = 4.84, S.D.= 0.23) การออกแบบสถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา ประกอบด้วย 5 โมดูลหลัก คือ (1) ปัจจัยนำเข้า ซึ่งใช้สำหรับเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับการประกอบธุรกิจเริ่มต้น ประกอบไปด้วย 3 ขั้นตอนย่อยคือ 1.) การทำแบบทดสอบก่อนเรียนรู้ 2.) บทเรียน ประกอบไปด้วยเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับภาพรวมธุรกิจสตาร์อัพ การค้นพบแนวคิดและการแปลงเป็นผลิตภัณฑ์ และการขยายขนาดด้วยตัวชี้วัดการเริ่มต้น 3.) เรียนรู้ธุรกิจผ่านตัวแบบธุรกิจโดยใช้ Modelling และ Scaffolding (2) กระบวนการเป็นผู้ประกอบการ ประกอบด้วย 4 ขั้นตอนย่อยคือ กำหนดปัจจัยโมเดลธุรกิจ, วางแผนธุรกิจด้วยโมเดลธุรกิจปัญญาประดิษฐ์, การค้นหาคำตอบธุรกิจ, การสร้างโมเดลธุรกิจปัญญาประดิษฐ์, และประเมินการสร้างองค์ความรู้ผ่านโมเดลธุรกิจปัญญาประดิษฐ์ (3) แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจ คือ การนำข้อมูลกลยุทธ์ธุรกิจ รูปแบบการจัดการธุรกิจและกระบวนการทำธุรกิจ นำมาจำแนกตามการทำงานของ Transformers ลำดับการทำงานหลัก: อินพุตเข้าสู่ Encoder ข้อมูลถูกแปลงและถูกรักษาบริบท จากนั้นข้อมูลจาก Encoder ส่งต่อไปยัง Decoder, Decoder ใช้ข้อมูลนี้สร้างผลลัพธ์ทีละคำจนกระทั่งได้ผลลัพธ์สมบูรณ์ (4) ประเมินผลสมรรถนะของผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ คือ การทำแบบทดสอบหลังเรียน และผลจากการสร้างแบบจำลองธุรกิจที่ได้เรียนรู้ด้วยตนเอง และ (5)สภาพแวดล้อมปัญญาประดิษฐ์ คือ บุคคล (ผู้ประกอบการหรือนักศึกษา), ซอฟต์แวร์(โมเดลของ Transformers ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลลำดับ (Sequence Data) เช่น ข้อความ รูปภาพ การสร้างข้อความ (Text Generation) การสรุปข้อความ (Text Summarization), ฮาร์ดแวร์ (Cloud Server), ขั้นตอนการทำงานแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจ, ฐานข้อมูล (MySQL) ผลการประเมินความเหมาะสมของสถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ในสถาบันอุดมศึกษา อยู่ในระดับมากที่สุด (Mean = 4.83, S.D. = 0.15) ผลการประเมินสมรรถนะผู้ประกอบการดิจิทัล หลังจากเรียนรู้ผ่านแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยธุรกิจบนระบบนิเวศดิจิทัลเพื่อพัฒนาสมรรถนะผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ พบว่า ผู้เรียนมีสมรรถนะการเป็นผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ ด้านความรู้ได้คะแนนอยู่ในระดับร้อยละ 84 ซึ่งสูงกว่าเกณฑ์ร้อยละ 80 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ด้านทักษะได้คะแนนอยู่ในระดับร้อยละ 81.78 ซึ่งสูงกว่าเกณฑ์ร้อยละ 80 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 และด้านเจตคติอยู่ในระดับผ่านเกณฑ์ที่กำหนดไว้ คือ ระดับดี (4.44, S.D. =0.53)