เกี่ยวกับ Skimle

ลูกค้ารายแรกของเราคือรัฐบาลฟินแลนด์ ซึ่งต้องการวิธีที่เชื่อถือได้และโปร่งใสในการวิเคราะห์ความเห็นจากการรับฟังความคิดเห็นด้านนโยบายหลายร้อยหน้า พวกเขารู้ว่าการวิเคราะห์ด้วยมือใช้เวลาหลายเดือนและอยากลองใช้ AI แต่เครื่องมือ AI พื้นฐานที่ลองใช้ไม่สามารถให้การวิเคราะห์ที่มีคุณภาพสูงและโปร่งใสได้ พวกเขาต้องการสิ่งที่ยังไม่มีอยู่: การวิเคราะห์ที่รัดกุมและมีคุณภาพสูงด้วยความเร็วของ AI Henri จึงลงมือแปลงประสบการณ์การวิเคราะห์เชิงคุณภาพทางวิชาการให้เป็นเวิร์กโฟลว์ที่มั่นคงซึ่งผู้เชี่ยวชาญภาครัฐไว้วางใจได้

หลังความสำเร็จกับรัฐบาลฟินแลนด์ นักวิจัยทางวิชาการก็ติดต่อเข้ามา พวกเขาเจอปัญหาเดียวกัน: เครื่องมือแบบเดิมอย่าง NVivo, Atlas.ti หรือ MAXQDA ต้องใช้แรงงานมือหลายสัปดาห์ แต่เครื่องมือ AI ที่เร็วกว่าอย่าง Claude ขาดความรัดกุม ฟีเจอร์ AI ที่ค่อย ๆ ถูกโรยเพิ่มเข้าไปในเครื่องมือ CAQDAS รุ่นก่อนก็ใช้การไม่ได้ พวกเขาต้องการแนวทางของ Skimle ที่ผสานความรัดกุมเข้ากับความเร็ว

ปัจจุบันผู้เชี่ยวชาญหลายพันคนใช้ Skimle ในงานวิจัยทางวิชาการ งานที่ปรึกษา การวิจัยตลาด และสาขาอื่น ๆ อีกหลายสิบสาขา ผู้ใช้ของเราทำงานวิจัยทางวิชาการที่ตีพิมพ์ในวารสารชั้นนำ เก็บและวิเคราะห์ความคิดเห็นโดยละเอียดของพนักงาน ดำเนินโครงการที่ปรึกษาทั้งโครงการเป็นพื้นที่ทำงาน Skimle และถอดความพร้อมวิเคราะห์การสนทนากลุ่มด้วยเครื่องมือนี้

พันธกิจของเราคือสร้างแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ผสานความรัดกุมของวิธีทางวิชาการเข้ากับความเร็วของ AI ที่ปรึกษา นักวิจัย นักวิเคราะห์ และผู้ทำงานด้านความรู้ทุกคนควรมีเครื่องมือสำหรับเจาะลึกข้อมูลเชิงคุณภาพที่ทรงพลังและใช้งานได้หลากหลายเท่ากับที่ Excel เป็นสำหรับข้อมูลเชิงปริมาณ

ความเชื่อหลักของเราคือ AI ควรขยายความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่ อนาคตไม่ใช่ “AI ทำการวิเคราะห์คุณภาพ 90%” แต่คือ “AI รับงานเชิงกลไก เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญเจาะลึกได้มากขึ้นและไปถึงคุณภาพ 200%”

ปรัชญาการออกแบบ Skimle ของเรา

• หลากหลาย: อินพุต วิธีวิเคราะห์ และเอาต์พุตที่ยืดหยุ่น
• คาดการณ์ได้: เวิร์กโฟลว์ที่คัดสรรอย่างพิถีพิถันให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ
• ความโปร่งใสสองทาง: จากบทสรุปถึงคำพูดอ้างอิงคำต่อคำ และจากข้อมูลดิบดูได้ว่าถูกลงรหัสไว้ที่ใด
• ควบคุมได้เต็มที่: ผู้ใช้แก้ไขและเปลี่ยนแปลงทุกอย่างได้ง่าย

อ่านเอกสารวิชาการของ Henri Schildt “Designing AI for Qualitative Research: Predictability, Transparency, and Control in AI tool Skimle.com” บน SSRN เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม