CodeWords ระดมทุน $9 ล้าน สร้าง AI Agent ‘Cody’ เปลี่ยนคำสั่งธรรมดาให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติของธุรกิจ

AI กำลังก้าวจากแชตบอตไปสู่ “ผู้ช่วยที่ลงมือทำงานแทน”

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตอบคำถามในแชตอีกต่อไป แต่กำลังพัฒนาไปสู่ AI agent ที่สามารถจัดการงานธุรกิจจริงได้เอง และสตาร์ทอัพจากลอนดอนอย่าง CodeWords กำลังเดิมพันกับแนวโน้มนี้

บริษัทเพิ่งประกาศระดมทุน 9 ล้านดอลลาร์ในรอบ Seed เพื่อขยายแพลตฟอร์มอัตโนมัติของตน และพัฒนา AI agent หลักของบริษัทที่ชื่อว่า Cody ซึ่งสามารถสร้างและรันเวิร์กโฟลว์ธุรกิจจากคำสั่งภาษาอังกฤษธรรมดาได้

แนวคิดหลักคือ ทำให้ทีมที่ไม่มีพื้นฐานด้านวิศวกรรมสามารถสร้างระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนได้ โดยที่แพลตฟอร์มจะดูแลเรื่อง การเชื่อมต่อระบบ การดีพลอย และการดูแลโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดให้เอง

เงินทุน 9 ล้านดอลลาร์จะถูกใช้ทำอะไร

รอบลงทุนครั้งนี้นำโดย Visionaries และมีนักลงทุนอย่าง Firstminute Capital, Sequel และ Illusian เข้าร่วม รวมถึงกลุ่มผู้บริหารเทคโนโลยีและ angel investor จากวงการ AI และซอฟต์แวร์

CodeWords ระบุว่าเงินทุนจะถูกใช้หลัก ๆ ในสามด้าน ได้แก่

• ขยายทีม วิศวกรรมและทีม go‑to‑market
• เปิด สำนักงานในซานฟรานซิสโก เพื่อขยายตลาดสหรัฐ
• เร่งพัฒนา AI agent ของบริษัทคือ Cody

ในระยะยาว บริษัทต้องการพัฒนา Cody จากเครื่องมือสร้างเวิร์กโฟลว์ตามคำสั่ง ให้กลายเป็น AI operator ที่สามารถคาดการณ์และจัดการงานธุรกิจบางอย่างได้เองแบบ proactive

Cody ทำงานอย่างไร

หัวใจของแพลตฟอร์มคือ Cody ซึ่งเป็น AI agent ที่เปลี่ยนคำสั่งภาษามนุษย์ให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติที่ใช้งานได้จริง

แทนที่ผู้ใช้จะต้องออกแบบ logic ของเวิร์กโฟลว์เองเหมือนเครื่องมือ automation แบบดั้งเดิม ผู้ใช้เพียงแค่บอกผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น

• “ตรวจสอบหน้า pricing ของคู่แข่งทุก 3 วัน ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงให้แจ้งเตือนฉัน”
• “ดึงโพสต์จากโซเชียลของแบรนด์คู่แข่ง แล้วสรุปไอเดียคอนเทนต์ใหม่ให้ทีม”

จากนั้น Cody จะทำขั้นตอนต่าง ๆ ให้เอง เช่น

• ทำความเข้าใจคำสั่ง
• เชื่อมต่อแอปหรือแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
• สร้างขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์
• ทดสอบระบบ
• ดีพลอยและรันอัตโนมัติ

บริษัทอธิบายแนวคิดนี้ว่า “words in, working agents out” หรือใส่คำสั่งเข้าไป แล้วได้เอเจนต์ที่ทำงานจริงออกมา

ในอนาคต CodeWords ยังวางแผนเพิ่มความสามารถอย่าง contextual memory เพื่อให้ระบบเรียนรู้จากเวิร์กโฟลว์และข้อมูลธุรกิจเดิม และสามารถแนะนำระบบอัตโนมัติใหม่ ๆ ได้เอง

ออกแบบมาเพื่อทีมที่ไม่ใช่นักพัฒนา

หนึ่งในเป้าหมายสำคัญของ CodeWords คือทำให้ automation ไม่ใช่เรื่องเฉพาะของวิศวกร

แพลตฟอร์มถูกออกแบบสำหรับ

• ผู้ประกอบการ
• ทีมการตลาด
• ทีมปฏิบัติการ (operations)
• ทีมการเงิน

ผู้ใช้สามารถคุยกับ Cody ผ่านอินเทอร์เฟซแบบแชต แล้วอธิบายงานที่ต้องการด้วยภาษาปกติ จากนั้นระบบจะสร้าง automation ที่เชื่อมกับเครื่องมือที่บริษัทใช้อยู่แล้ว

ผลลัพธ์หรือการแจ้งเตือนสามารถส่งไปยังแพลตฟอร์มสื่อสารอย่าง Slack หรือ WhatsApp ได้โดยอัตโนมัติ

ที่สำคัญ ผู้ใช้ไม่ต้องดูแลเรื่องเซิร์ฟเวอร์ การดีพลอย หรือโครงสร้างพื้นฐาน เพราะระบบทำงานแบบ serverless automation บนโครงสร้างของ CodeWords เอง

เชื่อมต่อเครื่องมือธุรกิจหลายพันรายการ

แพลตฟอร์มของ CodeWords สามารถเชื่อมต่อกับแอปและบริการต่าง ๆ ได้จำนวนมาก ทำให้เวิร์กโฟลว์หนึ่งชุดสามารถทำงานข้ามหลายระบบพร้อมกันได้

ตัวอย่างประเภทเครื่องมือที่รองรับ เช่น

• เครื่องมือทำงานร่วมกันในทีม
• ระบบสื่อสาร
• ระบบจัดเก็บข้อมูล
• เครื่องมือการตลาด

เวิร์กโฟลว์สามารถตั้งให้ทำงานตาม เวลา (schedule) หรือ เหตุการณ์ (trigger) เช่น เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ระบบจะทำงานต่อโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างการใช้งานจริง

CodeWords ยกตัวอย่างหลายกรณีการใช้งานที่ธุรกิจเริ่มนำแพลตฟอร์มไปใช้

ติดตามดีลการลงทุน (Deal‑flow monitoring)
ทีมการเงินสามารถตั้งระบบให้ตรวจสอบข่าว การเคลื่อนไหวของตลาด หรือกิจกรรมของคู่แข่ง แล้วแจ้งเตือนเมื่อมีสัญญาณสำคัญ

วิจัยและสร้างคอนเทนต์
ทีมการตลาดสามารถดึงข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย วิเคราะห์แนวโน้ม และเสนอไอเดียโพสต์ใหม่โดยอัตโนมัติ

ระบบหาลีดลูกค้า (Lead generation)
เอเจนซีด้าน automation สามารถตั้ง AI หลายตัวเพื่อรวบรวมข้อมูลลูกค้า เติมข้อมูลเพิ่มเติม และส่งเข้าระบบ CRM

เอกสารของบริษัทเองยังมีตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ที่ ดึงข้อมูลจากหน้าเว็บ สรุปเนื้อหาด้วย AI แล้วส่งอีเมลผลลัพธ์ให้ผู้ใช้ แสดงให้เห็นว่าระบบสามารถรวมการดึงข้อมูล วิเคราะห์ และแจ้งเตือนใน pipeline เดียวได้

ก้าวต่อไป: AI ที่ทำงานเชิงรุก

เครื่องมือ no‑code automation แบบดั้งเดิมมักต้องให้ผู้ใช้ระบุงานซ้ำ ๆ ก่อน แล้วค่อยสร้างเวิร์กโฟลว์เอง

CodeWords พยายามพลิกโมเดลนี้ โดยตั้งเป้าให้ Cody วิเคราะห์บริบทของธุรกิจ และเสนอระบบอัตโนมัติที่เหมาะสมได้เอง ในอนาคต

ถ้าแนวทางนี้สำเร็จ ระบบอัตโนมัติอาจเปลี่ยนจากเครื่องมือที่ต้องตั้งค่าทีละขั้นตอน ไปเป็น ชั้นปฏิบัติการ AI ที่ทำงานอยู่เบื้องหลังซอฟต์แวร์ธุรกิจทุกวัน

และนั่นคือเหตุผลที่นักลงทุนจำนวนมากเริ่มมองว่า AI agents อาจเป็นวิวัฒนาการขั้นต่อไปของ workflow automation ในโลกธุรกิจ.