คอร์สสอนใช้ AI ทำงานจริงในธุรกิจ เริ่มจากศูนย์ไปจนถึงขั้นออกแบบขั้นตอนการทำงาน (เวิร์กโฟลว์) และสร้างผู้ช่วย AI ที่ทำงานเองได้ (AI agents) ทุกอย่างอ้างอิงเครื่องมือ ราคา และวิธีทำจริงของปี 2025-2026 พร้อมดูเรื่องกฎหมายและภาษาไทยของบ้านเราด้วย
ทุกเครื่องมือ ราคา ความสามารถ และตัวเลขความคุ้มค่า (ROI) อ้างจากของจริงช่วงปลายปี 2025 ถึงต้นปี 2026 และคอยเตือนจุดที่เปลี่ยนบ่อย เช่น ราคาแพ็กเกจตัวท็อป ชื่อรุ่นของโมเดล และกฎหมาย AI ของไทย (AI Act)
แต่ละตัวอย่าง (use case) บอกชัดว่าปัญหาคืออะไร ใช้เครื่องมืออะไร พิมพ์คำสั่ง (prompt) และวางขั้นตอนงาน (workflow) ยังไง พร้อมผลลัพธ์ที่วัดได้จริง ครบทุกสายงานหลักในองค์กร
เราให้ดูทั้งหลักฐานว่า AI ช่วยให้ทำงานได้มากขึ้น (productivity) จากหน่วยงานราชการอังกฤษ, Copilot, Hiscox และตัวเลขที่น่าห่วงด้วย เช่น ผลสำรวจ McKinsey ที่ราว 94% ยังไม่เห็นคุณค่าชัดเจน และ Deloitte ที่ 47% เคยตัดสินใจโดยอิงข้อมูลที่ AI มั่วขึ้นมา (hallucination) เพื่อให้คุณเห็นภาพรอบด้าน
ครบทั้งกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA), ร่างกฎหมาย AI (AI Act), เรื่องต้องแจ้งภายใน 72 ชั่วโมงเมื่อข้อมูลรั่ว (breach) และเทียบว่าโมเดลตัวไหนพูดไทยเก่งกว่ากัน (Typhoon, OpenThaiGPT, SEA-LION เทียบกับ Claude/Gemini/GPT)
สิ่งที่ทำให้ต่างจากคนอื่นจริง ๆ ไม่ใช่การเลือกว่าจะใช้โมเดลไหน แต่คือการออกแบบขั้นตอนการทำงานใหม่ (redesign process) และจัดระเบียบความรู้ในองค์กรให้ AI ดึงไปใช้ได้อย่างเชื่อถือได้
พาดูของจริงในปี 2026 ที่ AI ลงมือทำงานเองได้ (AI agents) เช่น ผู้ช่วยงานการเงินใน Copilot (วิเคราะห์ส่วนต่าง, กระทบยอด, ตามเก็บหนี้), ผู้ช่วย HubSpot Breeze และผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล (BI agents) ที่ไล่หาความผิดปกติ (anomaly) ได้เอง
เลือกจุดเริ่มที่เหมาะกับคุณ แล้วค่อย ๆ ไต่ขึ้นทีละขั้น
รู้จักเครื่องมือหลัก เขียนคำสั่ง (prompt) เป็น และเข้าใจข้อจำกัดกับความเสี่ยงก่อนเอาไปใช้จริง · 12-16 ชั่วโมง
รู้จักผู้ช่วย AI แบบกว้าง ๆ ว่ามีอะไรบ้างและเลือกตัวที่เข้ากับเครื่องมือที่องค์กรใช้อยู่ (stack); อ่านราคาให้เป็น ทั้งแพ็กเกจ (tier) ของเสริม (add-on) และกับดักที่ทำให้บานปลาย; เขียนคำสั่งแบบมืออาชีพ; งานที่เห็นผลไวรายวัน เช่น อีเมล เอกสาร สรุป …
เข้าสู่บทเรียน →ใช้เครื่องมือเฉพาะทางในแต่ละสายงาน ต่อขั้นตอนงาน (workflow) ให้เครื่องมือหลายตัวทำงานร่วมกัน และป้อนข้อมูลองค์กรให้ AI อ้างอิงได้ (ground) · 16-20 ชั่วโมง
AI สำหรับการตลาดและการทำให้ติดอันดับค้นหา (SEO); AI สำหรับงานขาย; AI สำหรับงาน HR และการหาคนเข้าทำงาน; AI สำหรับการเงินและบัญชี …
เข้าสู่บทเรียน →ออกแบบขั้นตอนการทำงานใหม่ (redesign process) รอบ AI, วางกติกาการกำกับดูแล (governance) และ PDPA, สร้างวิธีวัดความคุ้มค่า (ROI framework) และบริหารการเปลี่ยนแปลงของคน (change management) · 16-24 ชั่วโมง
ออกแบบขั้นตอนงานใหม่ ซึ่งเป็นตัวชี้ขาดว่าใครเก่งกว่าใคร; ป้อนข้อมูลองค์กรให้ AI อ้างอิง ด้วยเทคนิคดึงข้อมูลมาตอบ (RAG) และ Copilot Graph; ยุคผู้ช่วย AI ที่ลงมือทำเอง (AI agents): จากตัวช่วยสู่ตัวลงมือ; AI สำหรับงานกฎหมาย สัญญา และผู้บริหาร …
เข้าสู่บทเรียน →รวม 30 ตัวอย่างงานจริง ครบทุกสายงานหลัก แต่ละกรณีบอกชัด: สายงาน + ปัญหาหรือโจทย์ + วิธีใช้
หน้านี้ให้ดูทั้งหลักฐานว่า AI ช่วยให้ทำงานได้มากขึ้น (productivity) แบบวัดได้จริง และหลักฐานฝั่งตรงข้ามที่น่าห่วง เพื่อให้ผ
หน้านี้รวมกรอบกฎหมายและจริยธรรมสำหรับใช้ AI ในธุรกิจไทย: PDPA และร่างกฎหมาย AI (AI Act), การเ
| ระดับ | เหมาะกับใคร | เรียนจบแล้วทำอะไรได้ |
|---|---|---|
| Foundation | พนักงานทั่วไป ผู้จัดการสายงาน และผู้บริหารที่เพิ่งเริ่มใช้ AI ในงานประจำ ยังไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิค | ใช้ผู้ช่วย AI ทำเอกสาร อีเมล สรุปประชุม และงานซ้ำ ๆ ได้อย่างมั่นใจ เขียนคำสั่ง (prompt) ให้ชัด และรู้ข้อจำกัดกับความเสี่ยงพื้นฐาน |
| Intermediate | หัวหน้าทีมและคนที่เชี่ยวชาญเฉพาะทางในแต่ละสายงาน (การตลาด ขาย HR การเงิน บริการลูกค้า) ที่ต้องเอา AI ไปใช้ในงานของทีม | ใช้เครื่องมือเฉพาะทางในสายงานตัวเอง ต่อขั้นตอนงาน (workflow) ให้เครื่องมือหลายตัวทำงานร่วมกัน ป้อนข้อมูลองค์กรให้ AI อ้างอิงได้ และวัดผลออกมาเป็นตัวเลขทางธุรกิจ |
| Advanced | คนที่นำการเปลี่ยนแปลงในองค์กร (change champions), เจ้าของกระบวนการทำงาน, หัวหน้าฝ่าย IT/ข้อมูล และผู้บริหารที่ผลักดันให้ใช้ AI ทั้งองค์กร | ออกแบบขั้นตอนการทำงานใหม่รอบ AI, ทดลองและขยายผู้ช่วย AI ที่ทำงานเอง (AI agents), วางกติกาการกำกับดูแล (governance) และ PDPA, สร้างวิธีวัดความคุ้มค่า (ROI framework) และบริหารการเปลี่ยนแปลงของคน |
เลือกผู้ช่วย AI (Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Business, Claude, Gemini for Workspace, Notion AI) ให้เข้ากับเครื่องมือที่องค์กรใช้อยู่ และเข้าใจว่าราคาแต่ละแพ็กเกจ (tier) คิดยังไง
เขียนคำสั่ง (prompt) ระดับมืออาชีพ ที่บอกครบทั้งความยาว รูปแบบ คนอ่าน โทนเสียง และข้อจำกัด รวมถึงเทคนิคให้ AI คิดเป็นขั้นเป็นตอน (chain-of-thought) และการอ้างอิงแหล่งที่มา
เอา AI ไปใช้กับงานจริงอย่างน้อย 30 ตัวอย่าง (use case) ครอบคลุมการตลาด, งานขาย, HR, การเงิน, บริการลูกค้า, งานปฏิบัติการ, การวิเคราะห์ข้อมูล, งานกฎหมาย และงานวางกลยุทธ์ พร้อมขั้นตอนงาน (workflow) ที่ทำตามได้
รับมือกับการที่ AI มั่วข้อมูล (hallucination) ด้วยการให้คนคอยตรวจก่อนใช้ (human-in-the-loop), ป้อนข้อมูลองค์กรให้ AI อ้างอิง (เทคนิคดึงข้อมูลมาตอบ RAG, Copilot Graph หรืออัปโหลดเอกสารเอง) และวางกติกาการกำกับดูแล (governance) ที่วัดผลได้
วัดความคุ้มค่า (ROI) ด้วยทั้งตัวชี้วัดล่วงหน้า (leading indicators เช่น คนใช้จริงมากแค่ไหน คุณภาพงาน เวลาที่ใช้ต่อชิ้นงาน) และตัวชี้วัดผลทางธุรกิจ (KPI เช่น ความพอใจลูกค้า CSAT, อัตราปิดการขาย, รอบเวลาทำงาน, กำไรจากการดำเนินงาน EBIT) แล้วเลือกจุดเริ่มต้นที่คุ้มที่สุด
ทำตาม PDPA และแนวทางกำกับ AI ของไทย ไม่เอาข้อมูลส่วนบุคคลไปป้อนเครื่องมือแบบใช้ทั่วไป (consumer) และเลือกใช้แพ็กเกจสำหรับองค์กร (enterprise tier) ที่ไม่เอาข้อมูลของเราไปเทรนต่อ
ออกแบบขั้นตอนการทำงานใหม่รอบ AI (ไม่ใช่แค่แปะ AI เพิ่มเข้าไปเฉย ๆ) เชื่อมเครื่องมือหลายตัวเข้าด้วยกัน และทดลองใช้ผู้ช่วย AI ที่ทำงานเอง (AI agents) กับงานที่มีปริมาณเยอะและทำซ้ำ ๆ