AI Agent ยุคใหม่จากบริษัท Anthropic อย่าง Claude Code และ Claude Cowork ที่กำลังสร้างแรงสั่นสะเทือนต่อโลกธุรกิจอย่างมหาศาล ปรากฏการณ์นี้ถูกเรียกว่า Software Apocalypse เนื่องจากความสามารถของ AI ที่ทำงานแทนมนุษย์ได้เกือบสมบูรณ์ ไปสู่ Agentic Economy ที่ AI เป็นพนักงานที่คุมเมาส์และทำงานแทนเราได้จริง
Insight คือ ความฉลาดระดับ Routine จะเป็นของฟรี ทักษะที่จะทำให้คุณอยู่รอดจึงไม่ใช่การแข่งความเร็ว แต่เป็นการใช้ประสบการณ์และวิสัยทัศน์มนุษย์ในการตัดสินใจที่ AI เลียนแบบไม่ได้
3 มีนาคม 2569 สรุปคลิป Youtube: Claude Cowork วิธีใช้ในเคสการเงิน-ธุรกิจ-ครีเอเตอร์ ใช้ง่ายแทนคนได้จริง | Executive Espresso EP.593 ของช่อง The Secret Sauce โดย
- คุณเคน นคริทนร์ วนกิจไพบูลย์, CEO, THE STANDARD, The Secret Sauce
- รศ.ดร.คณิศร์ แสงโชติ, รองคณบดีฝ่ายวิจัย คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย Chulalongkorn University มาพูดถึง Case Study: การเงิน
- คุณณภัทร จาตุศรีพิทักษ์, กรรมการผู้จัดการ ViaLink มาพูดถึง Case Study: HR & Presentation Vialink
- คุณชาคร ฉายเพชร, Content Team Lead, The Secret Sauce
ภาพรวมสถานการณ์ตอนนี้
- คุณเคน บอกว่า จากยุคที่ ChatGPT เป็นคนคุยได้ → AI เป็นพนักงานดิจิทัล และเริ่มกระทบงาน white-collar / back office แบบจับต้องได้
Case Study: เจาะลึกรายอุตสาหกรรม
- สายการเงิน: AI สามารถดึงงบการเงินจากแหล่งข้อมูลจริงมาทำโมเดล DCF หรือประเมินมูลค่าบริษัทได้ในพริบตา โดยคำสั่งที่ให้ AI
- ช่วยสร้างโมเดลของ IBM ให้หน่อย
- ไม่ได้ให้ข้อมูลดิบเอง
- ให้ AI ไปดึงข้อมูลจากเว็บ (เช่นเอกสารที่ส่งให้หน่วยงานสหรัฐ / Yahoo Finance)
สิ่งที่ AI ทำให้
- เปิดเว็บ ไปดึงข้อมูลการเงินของ IBM
- ทำงบการเงิน 3 งบ (P&L / Balance Sheet / Cash Flow)
- สร้างตารางเปรียบเทียบคู่แข่ง (คุณเล่าว่ามีการถามว่าจะเทียบกลุ่มไหน แล้วดึงทั้ง 2 กลุ่ม)
- จัด format สีตามมาตรฐานการทำโมเดลการเงิน:
- สีสำหรับข้อเท็จจริง
- สีสำหรับการคำนวณ
- สีสำหรับสมมติฐาน
- ไฮไลท์/เส้น/โครงสร้างครบ
- รูปแบบตารางตามมาตรฐานมืออาชีพ (Financial Modeling) ได้เป๊ะ
จนวานิชนากรยังต้องทึ่ง
ต่อด้วย DCF
- หลังได้อดีตแล้ว คุณให้ทำต่อ:
- ประมาณการกระแสเงินสดอนาคต
- ทำ discounted cash flow
- ทำหลายฉากทัศน์ (upside / downside / base case)
- สูตรเชื่อมครบ งบดุลสมดุลจริง equity เพิ่มลดตามกำไร/ปันผลจริง
ข้อจำกัดที่ย้ำ
- ถ้าวัตถุดิบไม่ชัด/ไม่ครบ AI ต้องงมหาทางเอง → งานอาจไม่สุด / ไม่เสร็จ / ติดลิมิต subscription
- ถ้าสโคปชัด + เตรียมข้อมูลให้พร้อม งานเสร็จเร็วและดีขึ้นมาก
Case Study HR & Presentation
AI ช่วยวางแผน Onboarding พนักงานใหม่ 90 วันได้ตามวัฒนธรรมองค์กร. หรือแม้แต่ช่วยครีเอทสไลด์ Presentation ตั้งแต่การวิจัยเนื้อหาจนถึงการดีไซน์ใน Canva หรือ Gamma ให้จบในไม่กี่วินาที
คุณณภัทรมองว่า Onboarding ที่ดี ไม่ใช่แค่ส่งไฟล์ต้อนรับหรือบอกให้ไปอ่านคู่มือ แต่ต้องทำให้พนักงานใหม่รู้สึกว่าเข้าทีมได้เร็ว สบายใจ และรู้ว่าต้องทำอะไรใน 30/60/90 วันแรก
ใช้ Prompt เชื่อมแหล่งข้อมูล /human resources:onboarding SMC consulting project manager
ขั้นตอน Case Study: HR (Onboarding)
- เลือกขอบเขตงานให้ชัดก่อนว่า onboarding ครั้งนี้ต้องการผลลัพธ์แบบไหน (เช่น 30/60/90 วัน, เช็กลิสต์, วัฒนธรรม, คนที่ต้องเจอ ฯลฯ) รวมถึง เชื่อม AI กับแหล่งข้อมูลที่จำเป็น เพื่อให้มันเห็นบริบท
- ใส่ข้อมูลตั้งต้นของพนักงานใหม่: ชื่อ/ตำแหน่ง/วันเริ่มงาน/ทีม/Direct Manager และเป้าหมายบทบาทคร่าว ๆ
- สั่งให้ AI สร้าง Onboarding Plan 90 วัน (หรือ 30/60/90) แบบเป็นช่วงเวลา พร้อมสิ่งที่ต้องทำในแต่ละช่วง
- ให้ AI แตก Checklist รายการงาน/เอกสาร/การประชุม/การเรียนรู้ที่ต้องผ่าน และกำหนด owner
- ใส่กติกาแบรนด์และสไตล์องค์กร (เช่น สีบริษัท โทนภาษา รูปแบบเอกสาร) เพื่อให้ output ดูเป็นขององค์กรเรา
- ให้ AI สรุป Culture & Working Norms ในรูปแบบที่ใช้งานได้จริง (ไม่ใช่คำสวยลอย ๆ) เช่น วิธีทำงานเร็ว/การสื่อสาร/ความคาดหวัง
- คนจริงเข้ามารีวิวและปรับ: ตัดส่วนเกิน เติมส่วนเฉพาะทีม ปรับคำให้เข้ากับหัวหน้า/งานจริง
- ส่งออกเป็นไฟล์ที่ใช้ได้ทันที (เอกสาร onboarding, checklist, ตารางนัดหมาย/กิจกรรม) แล้วนำไปใช้กับพนักงานใหม่จริง
- หลังใช้งาน 1–2 สัปดาห์ สั่งให้ AI ช่วยอัปเดตแผนจาก feedback/สิ่งที่เกิดขึ้นจริง เพื่อให้รอบต่อไปแม่นขึ้น
ขั้นตอน Case Study: Presentation (Keynote / Slide Workflow)
- เริ่มจากเนื้อหาก่อน ไม่กระโดดไปสไลด์: กำหนดหัวข้อ เป้าหมายผู้ฟัง เวลาในการพูด และสารหลักที่ต้องการให้จำ
- ให้ AI ช่วยเรียบเรียงเป็นบทพูด/โครงเรื่องแบบเล่าไหลลื่น (เช่น 1 ชั่วโมงต้องเล่าอะไร ลำดับไหน จุดพีกอยู่ตรงไหน)
- สั่งให้ AI แตกออกมาเป็น Slide Manifest ว่า ควรมีสไลด์กี่หน้า แต่ละหน้าชื่ออะไร และรับใช้จังหวะการเล่ายังไง, ใส่ reference ที่เราชอบ เพื่อให้ AI จับสไตล์ได้ และกำหนดกติกาดีไซน์ให้ชัด เช่น สีหลัก ฟอนต์ โทนภาพ ความมินิมอล/แน่นข้อมูล ระดับความเป็นทางการ
ใช้ Prompt: Let’s build a keynote production team plug-in together.
- I already have keynote builder skill. Check that out.
- In the SMC Claude folder, I have “Orchestration Supercycle Reference” PPTX that is solid…i went through all the steps
- I want to be able to invoke this plug-in to help me craft a powerful, inspiring, and editorial keynote every time
The flow should be
- essay …get the core thing down
- slide manifest
- slide design in Canva or PPTX or Gamma
- I will do minor edit later.
I’ve given you access to both canva and gamma.
Within canva, there is a reference deck you can play with or learn how to make or use it. It’s called “Claude Orchestration Supercycle”
I should also be able to detect the feel and style and CL depending on the event and vibe as well. But we can start with the reference file first.
ใช้ Prompt: Please generate the presentation design with the reviewed outline and selected configuration by calling the “generate-design-structured” tool with the following arguments:
Topic: The Road That Ate Thailands Credibility – Fixing Rama 2
Audience: professional
Length: 5-15 pages
Style: digital
Design Type: presentation
Presentation Outlines:
Slide 1: The Road That Ate Thailands Credibility
Description: Title slide for TEDx Bangkok by Dr Napat Jatusripitak dark cinematic opening
Slide 2: Six People Died on March 15 2025
Description: A concrete beam collapsed on Rama 2 not a natural disaster a construction project
Slide 3: 50 Plus Years
Description: Continuous construction on a single road connecting Bangkok to every southern province
Slide 4: The Seven Generation Road
Description: Thailand gave it a name ถนนเจ็ดชั่วโคตร funny until people started dying
Slide 5: The Numbers
Description: Section divider transitioning into the hard data about Rama 2
Slide 6: 250000 Vehicles Per Day
Description: The scale of daily traffic on Rama 2 making it one of Thailands most critical roads
Slide 7: The Human Cost Since 2019
Description: 2500 construction accidents 143 deaths and over 1400 injuries on one road
Slide 8: 59 Billion Baht
Description: Total budget across 4 simultaneous construction contracts on Rama 2
Slide 9: This Is Not a Road Problem
Description: Reframe the thesis as a governance design failure not an infrastructure issue
Slide 10: II The System
Description: Section divider transitioning into systems analysis of why Rama 2 stays broken
Slide 11: The Rational Madness
Description: Contractors optimize for survival Government for headlines Commuters for rage Nobody for the road
Slide 12: Four Extensions and Counting
Description: Lead contractor asked for extensions 4 times daily fine 4.7 million baht they absorbed it
Slide 13: Locally Rational Globally Insane
Description: Systems thinking quote on how rational actors produce collective madness
Slide 14: III The Fix
Description: Section divider transitioning to three interventions that could transform Rama 2
Slide 15: Three interventions
Description: Outcome based contracts real time transparency and integrated authority
Slide 16: Proof It Is Possible
Description: Japan rebuilt Kobe highways in 2 years South Korea Incheon Bridge in 4 Thailand Rama 2 50 plus years
Slide 17: The Question Isnt Whether We Can Fix Rama 2
Description: Provocative setup for the closing statement building tension
Slide 18: Governance Imagination
Description: The question is whether we have the governance imagination to try something different
Slide 19: The Closer
Description: If we can fix the systems that produce Rama 2 we can fix anything
Slide 20: We Deserve Every Traffic Jam We Get
Description: Final lingering statement that stays on screen during QA dark and heavy
ไม่ได้ใช้ Prompt นี้เสร็จแล้วได้เลย ต้องปรับแต่ง Prompt สั่งใช้งานให้ CoWork เข้าใจด้วย
ภาพรวมของ Workflow นี้คือ AI ทำให้กระบวนการคิด → แตกโครง → ทำสไลด์ → ส่งไปแก้ ไหลเป็นสายพาน และตัดเวลางานที่เป็นแรงงานดิจิทัลออกไปเยอะ เหลือให้คนโฟกัสกับสารหลักและความเป็นมนุษย์ของการเล่ามากขึ้น
Case Study: Content Creator
คุณชาครเล่าในมุมทีมคอนเทนต์ว่ามีงานส่วนหนึ่งที่เขาเรียกว่า Digital labor เช่น เตรียม host script นัดหมายในปฏิทิน ทำบรีฟ ทำคำถามสัมภาษณ์ ทำช็อตลิสต์/อินเสิร์ตลิสต์ ฯลฯ
ใช้ Prompt:
- ผมอยากให้คุณช่วยทำงานดิจิทัลต่างๆ ดังนี้ตามลำดับ
ไฟล์ Host Script สำหรับถ่ายทำรายการ The Secret Sauce โดยมีเงื่อนไขดังนี้
- มีความยาวประมาณ 10-12 แผ่น
- ใช้ Font Arial 14
มีหัวข้อหลักดังนี้
- Introduction: ฉายภาพชีวิตที่เปลี่ยนไปสมมุติของเมย์
- Claude Cowork and other AI Agent: จุดเปลี่ยนทำให้ AI Agent เริ่ม Mass แล้ว เหมือนกับปลายปี 2022 ที่มี ChatGPT ของ OpenAI
- Case Study จากแขก (ส่วนนี้เว้นไว้ โดยใส่ชื่อคน 2 คนได้แก่ ดร.ณภัทร, ตัวแทนผู้ประกอบการและดร.คณิสร์ ตัวแทนฝั่ง Finance
- อาชีพใหม่ที่จะเกิดขึ้น และสิ่งที่ต้องเรียนรู้
- อนาคตของโลกและไทย (ถึงจุดคาดของโลกมาก่อน ใช้จาก Global Intelligence Crisis 2028)
2. นัดวันถ่าย 1 สัปดาห์หน้า ในตารางผม เดี๋ยวผมไปเพิ่มบุคคลที่เกี่ยวข้องเอง ใช้เวลา 3 ชั่วโมง
3. ก่อนวันถ่าย ภายใน 1 สัปดาห์ นัดคิวบรีฟ 1 ชั่วโมง เพื่อการแก้ไข
4. ขอเอกสารสำหรับบรีฟตัดต่อเบื้องต้น โดยแบ่งตามหัวข้อหลัก และคาดเดา Insert ที่ต้องใช้ เพื่อเตรียมถ่ายทำ
5 อาชัพใหม่ในโลกยุค Agent
- AI Workflow Designer
- คนออกแบบ workflow ใหม่ให้ AI เข้าไปทำงานแทนบางส่วน (ไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ แต่ต้องเข้าใจธุรกิจ + AI)
- Agent Manager / AI Operation Lead
- คนบริหารทีมที่เป็น AI agents: assign งาน ตรวจ output monitor risk optimize performance
- Human–AI Strategist
- คนแปลระหว่าง Tech กับ ผู้บริหาร ตอบคำถามว่า ใช้ AI ตรงไหนแล้วได้เปรียบ
- Trust & Verification Editor
- คนตรวจความจริง/ตรวจแหล่งที่มา/validation เพราะ content และข้อมูลจะเยอะมาก
- Community Intelligence Builder
- คนสร้างเครือข่ายความรู้ + network capital ให้เกิดความได้เปรียบ (สิ่งที่ AI แทนยาก)
ทักษะที่คนต้องมีในโลกยุค Agent (Core Skills)
- AI literacy รู้ว่า AI ทำอะไรได้/ไม่ได้
- Problem framing ตั้งคำถามให้ถูกก่อน
- Communication อธิบายให้คนเข้าใจได้
- Learning agility เรียนรู้เร็ว ปรับตัวไว
มุมช่วงวัย ที่คุณแบ่ง
- อายุ 22–30: จาก doer → AI operator
- อายุ 30–45: จาก specialist → decision maker
- อายุ 45+: sense-making leader (เชื่อม tech + geopolitics + economy, ใช้ judgment, รับผิดชอบผลลัพธ์, มี network)
ข้อสรุป:
Claude Cowork คือ แรงงานดิจิทัลที่ลงมือทำงานแทนคนจนความฉลาดรูทีนกลายเป็นของราคาถูกที่เขย่าความมั่นคงของพนักงานออฟฟิศและโมเดลธุรกิจซอฟต์แวร์เดิมให้สั่นสะเทือน, มนุษย์จึงต้องรีบผันตัวเป็นผู้วางกลยุทธ์และใช้ใจสร้างความสัมพันธ์เชิงลึกซึ่งเป็นสิ่งเดียวที่ AI ไม่มีวันทำแทนเราได้ในโลกยุคใหม่
