🧠 SaaS กำลังจะ 'หายใจด้วย AI'
เมื่อ Satya Nadella ประกาศจุดจบซอฟต์แวร์แบบเดิม (และอนาคตที่ธุรกิจต้องรู้ก่อนถูกแซง!) ☁️➞️🤖➞️🚀
“เรายังจะจ่ายค่า Subscription SaaS อีกนานแค่ไหน…ในเมื่อ AI ทำงานแทนทั้งระบบได้หมด?” 🤔📉🧾
นี่คือคำถามที่โลกธุรกิจกำลังต้องกล้าถามตัวเองใหม่อีกครั้ง หลังจาก Satya Nadella — CEO ของ Microsoft — ประกาศกลางรายการพอดแคสต์ BG2 Pod ว่า “ยุคของ SaaS แบบเดิม...มันจบแล้ว” 🎙️⚡🚨
และสิ่งที่จะมาแทนที่ คือยุคของ “AI Agents” — ระบบอัจฉริยะที่ไม่เพียงแค่รับคำสั่งเหมือนเดิมอีกต่อไป แต่ “คิด วิเคราะห์ เชื่อมโยง และลงมือทำ” ได้อย่างเป็นอิสระ สั่งงานได้ด้วยภาษาธรรมชาติ และมองเห็นข้ามระบบแบบที่คนธรรมดาหรือซอฟต์แวร์เก่าๆ ยังทำไม่ได้ 🤖💡🔍
====
📦 SaaS เคยเปลี่ยนโลก...แต่ AI กำลังเขียนกฎใหม่ทั้งกระดาน 📜🌐🚀
หากมองย้อนกลับไป 20 ปี SaaS คือคำตอบของการลดต้นทุน IT, ลดความซับซ้อน และเปิดทางให้ทุกองค์กรเข้าถึงเครื่องมือชั้นนำแบบเช่าใช้ได้ เช่น 💼🔧💻
* Salesforce พลิกวงการ CRM ด้วยการประกาศ "No Software"
* Salesforce ไม่ได้แค่เปลี่ยนวิธีใช้ซอฟต์แวร์ แต่เปลี่ยนภาพจำทั้งอุตสาหกรรมว่าซอฟต์แวร์องค์กรไม่จำเป็นต้องติดตั้งอีกต่อไป
* ผู้ใช้สามารถเข้าถึง CRM ผ่านเว็บเบราว์เซอร์จากทุกที่ และประหยัดงบประมาณการติดตั้งได้มหาศาล
* นี่เป็นการเปลี่ยนจากยุค License-Based ที่ต้องซื้อซอฟต์แวร์ติดตั้งลงเครื่อง มาสู่ยุค Cloud-Based ที่จ่ายรายเดือนและใช้งานได้ทันทีจากทุกอุปกรณ์
* SAP: ผู้ปฏิวัติ ERP จาก On-Premise สู่ Cloud และ Integrator สำหรับองค์กรระดับโลก
* SAP เริ่มต้นจากการเป็นระบบ ERP ที่เน้นการติดตั้งภายในองค์กร (On-Premise) และมีชื่อเสียงด้านความสามารถในการจัดการข้อมูลระดับลึกแบบ End-to-End สำหรับธุรกิจขนาดใหญ่
* แต่ต่อมาก็ปรับตัวเข้าสู่โมเดล SaaS เช่นกัน ด้วย SAP S/4HANA Cloud ที่เน้นความเร็ว ความยืดหยุ่น และ Integration ข้ามระบบ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ต้องการความแม่นยำ เช่น การผลิต การเงิน และโลจิสติกส์
* SAP ยังเป็นตัวอย่างของซอฟต์แวร์ที่ไม่ได้ถูกมองว่าใช้ง่ายที่สุด แต่กลับได้รับความนิยมสูงในองค์กรระดับ Fortune 500 เพราะการปรับแต่งได้ลึก (Customization) และการบริหาร Workflow ซับซ้อนได้ดีเยี่ยม จึงสะท้อนว่า SaaS ที่ดีในยุคก่อน ไม่ใช่แค่ใช้ง่าย แต่ต้องบริหารความซับซ้อนทางธุรกิจได้
* Dropbox, Slack, Zoom กลายเป็นพระเอกของยุค Cloud Collaboration
* Dropbox ทำให้การเก็บและแชร์ไฟล์ในองค์กรเป็นเรื่องไร้รอยต่อ ไม่ต้องพึ่ง Flash Drive หรืออีเมลแนบไฟล์อีกต่อไป ใช้ร่วมกันได้ทุกที่ และกลายเป็นสัญลักษณ์ของยุค “Work from Anywhere”
* Slack สร้างวิธีการสื่อสารในทีมแบบ Real-time แทนที่อีเมล ช่วยให้ Collaboration เกิดขึ้นได้แม้ไม่เจอหน้ากันเลย และยังเปิดให้เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกจำนวนมาก เช่น Trello, Google Drive, Jira
* Zoom พุ่งขึ้นมาเป็นเครื่องมือวิดีโอคอลแห่งชาติในช่วง COVID-19 และเปลี่ยนภาพประชุมออนไลน์ให้เป็นกิจวัตรในองค์กรทุกขนาด นอกจากนี้ยังขยายบริการสู่ Zoom Rooms และ Zoom Phone เพื่อเป็นโซลูชันแบบครบวงจรสำหรับการสื่อสารองค์กร
* COVID-19 ทำให้ SaaS กลายเป็น 'โครงสร้างพื้นฐานจำเป็น' สำหรับองค์กรทั่วโลก
* เมื่อคนต้องทำงานจากบ้านแบบทันทีทันใด SaaS คือสิ่งเดียวที่เปิดให้ทีมสามารถทำงาน, สื่อสาร, และบริหารจัดการงานร่วมกันได้จากระยะไกลแบบแทบไม่สะดุด และสามารถ Onboard คนใหม่เข้าระบบได้แม้ไม่เจอกันจริง
* บริษัทที่ปรับตัวได้เร็วคือบริษัทที่ใช้ SaaS อยู่ก่อนแล้ว เช่น ระบบ Collaboration, Project Management, หรือ CRM ที่รันบน Cloud ซึ่งทำให้พวกเขารักษาการดำเนินงานได้อย่างต่อเนื่องแม้ในวิกฤต
แต่วันนี้... Satya Nadella บอกว่าภูมิทัศน์เปลี่ยนแล้ว เพราะสิ่งที่องค์กรต้องการไม่ใช่ 'แอปอีกตัว' แต่เป็น 'ผู้ช่วยที่คิดแทนและทำให้เลย' 🌪️🔧🧠
====
🤖 จุดเปลี่ยน - เมื่อ SaaS ไม่ตาย แต่ 'ไม่ได้เป็นสมอง' ขององค์กรอีกต่อไปในอนาคตอันใกล้ 🧠🛠️🪫
“Satya มองว่าอนาคตของซอฟต์แวร์คือการที่...”
1. “AI เป็นชั้นคิดกลาง (Cognitive Layer)” ที่ทำหน้าที่เหมือนวาทยกร เชื่อมโยงหลายแอปให้ทำงานประสานกันอย่างอัจฉริยะ
* โดยที่มนุษย์ไม่ต้องเข้าไปสลับหน้าจอหรือจัดการเองอีกต่อไป 🎼🔄🤖 โดยเฉพาะในองค์กรที่ใช้หลายระบบควบคู่กัน เช่น HR, Finance, และ ERP จากผู้ให้บริการต่างกัน
* AI ชั้นนี้สามารถจัดระเบียบข้อมูล, สั่งการผ่าน API, และส่งผลลัพธ์กลับเข้าระบบได้อย่างไร้รอยต่อ คล้ายกับมีผู้ช่วยส่วนตัวที่เข้าใจทุกบริบททางธุรกิจและเชื่อมทุกระบบเข้าหากันโดยอัตโนมัติ
2. “Business Logic” ที่เคยฝังอยู่ในระบบ ERP, HR, CRM จะถูกดึงออกมาและวางไว้ในชั้นของ AI ที่สามารถควบคุมตรรกะข้ามระบบได้อย่างยืดหยุ่นและเป็นอิสระ 🧩🌍🔗
* นั่นหมายความว่า แทนที่กฎเกณฑ์ทางธุรกิจจะถูกเขียนฝังไว้ในแต่ละระบบ (เช่น กฎอนุมัติใบสั่งซื้อใน SAP หรือเงื่อนไขการจ่ายโบนัสในระบบ HRMS) — Logic เหล่านั้นจะถูก 'รวมศูนย์' และปรับเปลี่ยนได้จาก AI Layer เดียว
* ช่วยลดความซ้ำซ้อน ลดค่าใช้จ่ายด้าน Integration และทำให้การเปลี่ยนแปลงนโยบายต่าง ๆ สามารถ Roll-out ได้พร้อมกันในทุกระบบ
3. AI Agents รุ่นใหม่จะสามารถทำงานได้ครบวงจร เช่น ค้นหาข้อมูล, สรุปผล, เขียนอีเมล, สร้างสไลด์ และส่งต่อให้ผู้เกี่ยวข้อง โดยไม่ต้องเปิดซอฟต์แวร์หลายตัวอีกต่อไป 📨📊📤
* เช่น เมื่อหัวหน้าทีมต้องการรายงานสรุปยอดขายรายไตรมาสเพื่อเสนอต่อคณะกรรมการ AI Agent จะดึงข้อมูลจากระบบ SAP หรือ CRM โดยอัตโนมัติ
* วิเคราะห์เทรนด์ สร้างตารางและกราฟใน PowerPoint พร้อมแนบร่างอีเมลสำหรับการส่งต่อ โดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องแตะเครื่องมือใดเลยแม้แต่คลิกเดียว — ทุกอย่างเกิดขึ้นหลังคำสั่งเสียงหรือข้อความธรรมดา
====
🔍 ตัวอย่างเปรียบเทียบ - SaaS ระดับโลกอย่าง SAP กับโลกของ AI Agents ว่าจะต่างกันอย่างไร? 📈🔄🧭
“SAP”
* ขาย License + Subscription รายปีตามจำนวนผู้ใช้ 🧾💼💰 โดยเฉพาะในองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องใช้ผู้ใช้จำนวนมาก ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายสะสมสูงขึ้นตามเวลา และยังผูกพันกับข้อกำหนดเรื่องจำนวน user ที่ชัดเจน
* มีโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน ผูกติดกับระบบเฉพาะทาง เช่น FI (Financial Accounting), CO (Controlling), MM (Material Management), SD (Sales and Distribution) ซึ่งต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกจากผู้ใช้งาน ทำให้การปรับเปลี่ยนระบบยากและใช้เวลานาน
* ต้องใช้ Consultant มาช่วยปรับแต่งและ Customize ให้เข้ากับธุรกิจ เช่น การเขียนสูตรคำนวณภาษีเฉพาะประเทศ หรือการออกแบบ Workflow เฉพาะกิจกรรมของอุตสาหกรรม เช่น ระบบจัดซื้อสำหรับโรงงานผลิต หรือการออกใบแจ้งหนี้อัตโนมัติในธุรกิจ B2B
* Business Logic ฝังอยู่ในระบบ (Built-in Workflows + ABAP Code) ซึ่งหากต้องการปรับแก้ ต้องใช้ Developer ที่เชี่ยวชาญภาษาของ SAP โดยเฉพาะ และกระบวนการพัฒนาและ Test อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน
“AI Agent-based Platform”
* ไม่ยึดติดระบบใดระบบเดียว เชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่งแบบ Real-time 🌐🧠🔌 เช่น ดึงข้อมูลจาก SAP เพื่อรวมกับข้อมูลจาก Google Sheets และ CRM อื่นๆ โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลมาก่อน
* ผู้ใช้งานสามารถสั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติ โดยไม่ต้องรู้ระบบเบื้องหลัง 🗣️📤📈 เช่น "สรุปยอดขาย 3 เดือนล่าสุดของสินค้า A" แล้ว AI Agent จะไปดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจาก ERP, วิเคราะห์ และสร้างสไลด์นำเสนอให้ทันที
* Business Logic ถูกถอดออกมาอยู่ที่ AI Layer ที่คิด วิเคราะห์ ตัดสินใจแทนเราได้ 💡🔧🧮 เช่น การกำหนดเกณฑ์อนุมัติใบเสนอราคา หรือการจัดลำดับความสำคัญลูกค้าตามความเสี่ยง — สามารถปรับเปลี่ยนได้ทันทีโดยไม่ต้องไปเขียนโค้ดในระบบเดิม
* ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับ Usage, API Calls, หรือ Model Token แทนที่จะเป็น License ☁️💳📊 ซึ่งเปิดทางให้ธุรกิจขนาดเล็กสามารถเริ่มต้นได้เร็ว และองค์กรขนาดใหญ่สามารถบริหารต้นทุนแบบแปรผันตามปริมาณงานจริง
พูดง่ายๆ คือ "SAP คือระบบที่คุณต้องเรียนรู้มันก่อนใช้งาน แต่ AI Agent คือระบบที่เรียนรู้คุณก่อนจะเริ่มทำงาน" 👨💼🤝🤖
====
🔮 จากแนวคิด --> ความจริง : กรณีใช้งานในโลกจริงที่กำลังเกิดขึ้น 🧪📍🌍
* Microsoft 365 Copilot ได้กลายเป็นเสมือน “หน้าบ้านใหม่” ของทุกเครื่องมือองค์กร โดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องเรียนรู้วิธีใช้ซอฟต์แวร์ใหม่เลย 🏠🖥️🤖
* ทีมขายของ Microsoft สามารถใช้ Copilot สร้าง CRM Summary + Action Plan ได้ใน 3 นาที จากเดิมต้องใช้เวลาครึ่งวัน ⚡🗂️⏱️ ไม่เพียงแต่ประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้ทีมสามารถโฟกัสกับการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์มากขึ้น เช่น การคาดการณ์ Pipeline การขาย หรือการระบุลูกค้าที่ควร Upsell ต่อไป
* PwC ใช้ AI Agents วิเคราะห์ข้อมูลภาษีข้ามระบบ ERP ได้อัตโนมัติ ทั้งที่แต่ก่อนต้องใช้คนทำ 2-3 วัน 💸🔍📑 ตัวอย่างคือการประเมินภาระภาษีของบริษัทในหลายประเทศ ซึ่งต้องรวมข้อมูลจาก SAP, Oracle, และระบบบัญชีภายในที่แตกต่างกัน
— AI Agent สามารถดึงข้อมูลจากระบบทั้งหมดมา Cross-check กันแบบ Real-time พร้อมสรุปเป็น Insight ให้ผู้บริหารตรวจสอบและส่งต่อได้ทันที
====
📉 SaaS จะไม่ใช่ 'สมอง' แต่กลายเป็น 'แขนขา' ของระบบใหม่ 🦾📦🚪
ในระบบยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้น SaaS จะไม่ใช่ศูนย์กลางอีกต่อไป แต่จะเปลี่ยนบทบาทมาเป็น “ส่วนประกอบเฉพาะทาง” ที่รอรับคำสั่งจาก AI Agent ที่ฉลาดและครอบคลุมกว่า โดย SaaS จะมีสถานะใหม่ที่ชัดเจนขึ้นดังนี้
* “ฐานข้อมูลเฉพาะทาง” ที่รอรับคำสั่งจาก AI เพื่อดึงข้อมูล วิเคราะห์ หรืออัปเดตในจังหวะที่จำเป็น เช่น ระบบ HRM ที่เก็บข้อมูลพนักงาน แต่ให้ AI ดึงมาวิเคราะห์อัตราการลาออก หรือวางแผน Succession Plan ได้เอง
* “เครื่องมือส่วนประกอบ” ที่ใช้เฉพาะในบางขั้นตอนของ Workflow เช่น ใช้ระบบ ERP เพื่อออกใบแจ้งหนี้ แต่ให้ AI สั่งการเมื่อเงื่อนไขครบ ไม่ต้องรอคนเข้าไปคลิก
* “ผู้ให้บริการ API” ที่รอให้ AI มาเชื่อมต่อและดึงข้อมูลไปประกอบกับระบบอื่น เช่น SaaS ที่เคยต้องมีผู้ใช้งานล็อกอินเข้าไปใช้เอง จะกลายเป็น API Endpoint ที่ AI มาคุยแทนมนุษย์
* “Back-end เชิงโดเมน” ที่ใช้กับกระบวนการเฉพาะ เช่น Logistics, Procurement หรือ Legal ที่มีรูปแบบตายตัวและต้องการความถูกต้องสูง โดย AI จะเป็นตัวสื่อสารเข้าออกกับ SaaS แทนคน
* “ระบบคลังข้อมูลเฉพาะ” เช่น Salesforce, SAP, Oracle ที่จะทำหน้าที่เหมือนโกดังให้ AI วิ่งไปค้น แล้วสรุปหรือแสดงผลในที่อื่นโดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องเข้าระบบนั้นอีกเลย
พูดง่ายๆ SaaS จะเปลี่ยนจากสิ่งที่คนเคย “ใช้” เป็นสิ่งที่ “AI ใช้แทนเรา” 🔄🚫🧱
====
🚨 ใครจะได้รับผลกระทบมากที่สุด? 📉⚠️👥
1. “องค์กรที่มี SaaS ซ้อนทับเกินจำเป็น” เช่น ใช้ CRM 3 ตัวโดยที่ไม่มีระบบไหนถูกใช้อย่างเต็มศักยภาพ
2. “องค์กรที่คิดว่า AI คือแค่ Add-on” แล้วไม่กล้าเปลี่ยน Workflow ให้ AI นำหน้า
3. “องค์กรที่แยก IT ออกจาก Business Strategy” และมองว่าเรื่องซอฟต์แวร์เป็นของแผนกเทคนิค ไม่ใช่เรื่องของผู้นำธุรกิจ
💡 แล้วองค์กรควรทำอย่างไร? 🧭🛠️📌
1. 📅 สำรวจแอปทั้งหมดที่ใช้อยู่
* ทำ Mapping ให้เห็นว่าองค์กรมี SaaS หรือระบบซ้อนทับกันกี่ตัว ระบบใดใช้จริง ระบบใดเป็นเพียง "ของเก่าแต่ยังไม่เลิก"
* พิจารณาว่าระบบไหนใช้เวลาทำงานมาก แต่สร้างมูลค่าจริงน้อย และระบบไหนที่มี Data แต่ไม่ถูกใช้ในการตัดสินใจ
* จัดหมวดระบบเป็น 3 กลุ่ม: (1) ระบบที่ควร Integrate เข้ากับ AI, (2) ระบบที่ควรเลิกใช้, (3) ระบบที่ต้องรอการปรับแต่งก่อนใช้ต่อ
2. 🤝 เริ่มใช้ AI เช่น Copilot, ChatGPT, Claude ให้เหมือนเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานประจำวัน...ใช้จนเป็นนิสัย หรือมาตรฐานการทำงานของพนักงานทุกตำแหน่ง....
* ให้ทีมได้ทดลองใช้งาน AI Tools กับงานประจำ เช่น การเขียนรายงาน, สรุปอีเมล, จัดประชุม, วิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น โดยเริ่มจากงานที่ใช้เวลามาก แต่มีโครงสร้างที่ชัดเจน เช่น การสรุปรายงานประชุม การร่างจดหมายสำหรับลูกค้า หรือการสังเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นจาก Spreadsheet เพื่อให้เห็นประโยชน์ของ AI ได้เร็วที่สุด
* สำหรับองค์กรที่มีทีมงานวิเคราะห์ข้อมูลหรือจัดการเอกสารจำนวนมาก ควรทดลองใช้ AI สำหรับการแยกประเภทอีเมล, ติดตาม Action Items จากเอกสาร หรือสร้าง Draft PowerPoint จากโครงสร้างเนื้อหาที่มีอยู่
* ถ้าองค์กรมีระบบ CRM หรือ ERP อยู่แล้ว ให้ลองใช้ AI เชื่อมต่อข้อมูลจากระบบเหล่านี้ แล้วสั่งให้ช่วยสรุปยอดขายรายเดือน, วิเคราะห์แนวโน้ม, หรือวางแผน Forecast แบบเบื้องต้น เพื่อทดสอบว่า AI เข้าใจข้อมูลองค์กรแค่ไหน
* องค์กรที่มี LLM ภายใน (In-house LLM) หรือ RAG (Retrieval-Augmented Generation) เอง ควรให้ทีมทดลองสั่งงานแบบ Natural Language โดยใช้เอกสารหรือข้อมูลของบริษัทเอง เช่น การค้นหานโยบาย, รายงานผลประกอบการ, หรือขั้นตอนการอนุมัติเครื่องมือ เพื่อวัดว่าโมเดลเข้าใจ “บริบทภายใน” ได้ดีเพียงใด
* อย่าเริ่มจาก Use case ยาก เช่น การวิเคราะห์กลยุทธ์, การวางแผนการเงิน หรือการคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคระยะยาว เพราะจะยังต้องการการปรับแต่งและการตรวจสอบซ้ำ ควรเริ่มจากงานที่มี Template อยู่แล้ว หรือมีคำตอบคงที่ เพื่อให้ทีมเชื่อมั่นและประหยัดเวลาทันที
3. 🧰 ฝึกภาษาการทำงานใหม่ เช่น Prompt หรือภาษาอื่นๆ ที่จะสื่อสารกับ AI
* จัด Training ให้ทีมเขียน Prompt หรือคุยกับ AI ได้ชัดเจน เหมือนเรียนภาษาใหม่ ต้องเรียนการตั้งคำถามให้ตรง
* แบ่งปัน Prompt ดี ๆ ภายในองค์กร เช่น "สูตร Prompt สำหรับการสรุปรายงานประชุมภายใน 3 นาที" หรือ "Prompt สำหรับวิเคราะห์คู่แข่งจากเว็บข่าว"
4. 🏋️ สร้างบทบาทใหม่ เช่น AI Orchestrator
* เป็นคนกลางระหว่าง Business, IT, และ AI ทำหน้าที่ "ออกแบบ Flow" ให้ Agent ทำงานข้ามระบบได้จริง
* คนตำแหน่งนี้ไม่ต้องเป็น Developer แต่ต้องเข้าใจระบบธุรกิจ, รู้ว่า Data อยู่ตรงไหน, และคิดเป็น Flow ของ Agent ได้
5. 🌑 ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI Integration
* ระบบ Data Warehouse, API Gateway, หรือ Agent Platform อย่าง AutoGen, LangChain, Azure AI Studio คือโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องพร้อม
* ทีม IT ต้องเปลี่ยนบทบาทจาก Dev ซ่อมระบบ เป็น Architect ที่ออกแบบระบบให้ Agent ใช้ได้ง่ายและปลอดภัย
====
📀 ดังนั้น พวก SaaS ไม่ได้หายไป...แต่มันเปลี่ยนสถานะจากพระเอกเป็น Supporting Role 🎬🔁🎭
สิ่งที่ Satya Nadella พูดไม่ใช่การประกาศศพของ SaaS แต่เป็นการบอกว่า...
"Software ขององค์กรไม่ควรถูกออกแบบเพื่อให้มนุษย์ไปควบคุมมันทีละระบบ...แต่ควรถูกสร้างให้ AI สามารถควบคุมระบบทั้งหมดแทนมนุษย์ได้ต่างหาก" 🧠📊🤖
อนาคตไม่ได้วัดกันที่ใครมีแอปเยอะกว่า
แต่วัดกันที่ใครมี 'Agent ที่ฉลาดกว่า' และ 'สั่งงานได้ไกลกว่า' 🥇🚀🧠
🔹 วันนี้องค์กรของคุณพร้อมเปลี่ยนโครงสร้างที่มี 'AI เป็นส่วนหนึ่ง หรือเป็นเพื่อนร่วมงาน’ แล้วหรือยัง? 🤝⚙️🧠
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#SaaSisChangingNotDying
#FutureOfEnterpriseSoftware
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
