AI ช่วยทำงานเสร็จไว ถูกลง พลาดน้อยลง โดยไม่ทิ้งงานเดิมทั้งหมด

สรุป Session: AI Productivity Booster for SMEs ในงาน Thailand E-Commerce Expo 2025 โดยคุณบอล นิติพัฒน์ ใจดี, Head of AI School, Business Development, Skooldio

คุณนิติพัฒน์ เล่า 3 ก้อน เพื่อประกอบธุรกิจ ช่วยพาองค์กรเติบโตด้วย AI

3 ช่วงที่จะพาองค์กรเดินหน้า

  1. From Data → Insight: เลิกเดา ให้ข้อมูลนำ
  2. From Insight → Strategy: แปลงความรู้เป็นแผน
  3. From Strategy → Execution: ทำให้แผน “รันเอง” ได้มากที่สุด

1. From Data to Insight เอาข้อมูลมาช่วยคิด แทนการมโน

คุณนิติพัฒน์บอกว่า AI ทำงานจาก Context ที่เราใส่ ถ้าให้ข้อมูลน้อย มักหลอน/ตอบไม่ตรง ถ้าให้ละเอียดขึ้น เชื่อมโยงได้ดีขึ้น

  • หากอยากเทียบความสามารถโมเดล? วิทยากรแนะนำ LMArena (UC Berkeley Skylab) ไว้ดูแนวทางและผลทดสอบจากชุมชน
  • ถ้าต้องการคำตอบที่เชื่อถือได้ ให้ AI ทำ Research ก่อนตอบ (ค้น, อ่าน, สรุป, อ้างอิง)

ตัวอย่างเครื่องมือ/โหมด Research ที่ถูกพูดถึง

  1. ChatGPT Deep Research จะวางแผนค้นหาทีละ Step, อ่านจากเว็บหลายแหล่ง, วิจารณ์ข้อมูล, ดึง Data จากแอปที่เชื่อมไว้ได้ คำตอบช้ากว่า Web Search แต่คุณภาพสูงกว่า
  2. Gemini Deep Research ค้นเว็บได้กว้าง สรุปเป็นรายงาน และโชว์แหล่งอ้างอิง/สิ่งที่อ่านแล้วไม่ใช้/แนวคิดที่ AI คิด
  3. Grok ดึงข้อมูลจาก Social X ได้ตรง ๆ แล้วสรุปให้

Prompt ให้โหมด Research ทำงานคมขึ้น (ใส่ให้ครบ 5 ข้อ)

  1. หัวข้อที่จะค้น
  2. ขอบเขต/ประเทศ/กลุ่มลูกค้า
  3. วัตถุประสงค์ของการค้น
  4. ช่วงเวลาข้อมูล
  5. ภาษาที่ใช้ค้น
  • คุณเลิกเดา เริ่มคิดลึกบนข้อมูลจริง

2. From Insight to Strategy จัดระเบียบความรู้ให้กลายเป็นแผน

สิ่งที่ต้องมีคือ 2 อย่าง:

  1. เลือกเครื่องมือให้ถูก
  2. เขียน Prompt ให้เป็น

ตัวอย่างเช่น

  1. NotebookLM (Google) เหมาะกับ
  • สรุป วิเคราะห์ ทำ Mind map/Podcast/Video overview/Presentation จากไฟล์เรา
  • อัปโหลดได้ทีละ ~50 ไฟล์ หลายสกุล และเลือกเจาะไฟล์ที่ต้องใช้
  • ไม่เหมาะสรุป ตัวเลข (เดามั่ว)
  • ถ้าข้อมูลเป็นตัวเลข ใช้เครื่องมืออื่นที่ถนัดเชิงคำนวณ/โค้ด เช่น ChatGPT (ให้เขียนโค้ด/สูตร), เครื่องมือ BI

Use cases ที่ทีมงานเอาไปใช้ได้ทันที

  1. วิเคราะห์หาโอกาสจากเทรนด์ตลาด
  2. วิเคราะห์ปัญหาธุรกิจพร้อมวิธีแก้
  3. เทียบเรา vs คู่แข่ง แบบ Battlecard หน้าเดียว
  4. สรุปประชุมจากไฟล์เสียง/วิดีโอ + Next Step ชัด ๆ
  5. ต่อยอดเป็นคอนเทนต์และแคมเปญจากข้อมูลสินค้า
  6. ผู้ช่วยเรียนรู้ของพนักงาน

วงจร Data Analysis ด้วย GenAI มี 3 ขั้น

ตั้งคำถามจากข้อมูล → วิเคราะห์ → ทำกราฟนำเสนอ

  • จัดระเบียบความรู้ แล้วค่อยเขียนแผน ไม่ใช่เริ่มจากไอเดียล้วน ๆ

3. From Strategy to Execution ทำงานให้น้อยลง แต่ได้ผลมากขึ้น

  • อีกไม่นาน AI Automation จะกลายเป็นแรงงานดิจิทัลประจำทีม

ตัวอย่าง Workflow ที่ Skooldio ใช้ทำงาน

  1. HR Inbox Automation (Zapier + Gemini)
    • รับอีเมลเข้ามา → ให้ Gemini อ่าน/ร่างตอบ → แจ้งเตือนคนเกี่ยวข้อง วิทยากรย้ำว่า “ไม่ใช่ลดคน” แต่ให้ HR ได้คิดเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
  2. สายคอนเทนต์ ใช้ Make.com
    • ให้ Perplexity รีเสิร์ช → เก็บใน Sheets รออนุมัติ → แปลงเป็นโพสต์ตามแพลตฟอร์ม → สร้างภาพด้วย ChatGPT → ยิงโพสต์แยก Facebook/X
  3. งานเอกสาร ใช้ n8n
    • Trigger เมื่อมีไฟล์ใหม่บน Drive → Agent อ่าน Invoice ด้วย ChatGPT → จัดโครงด้วย Structure Output Parser → เติม/จัดรูปแบบลง Sheets อัตโนมัติ

จะรู้ได้ไงว่างานไหน ควรอัตโนมัติ?

  1. งานซ้ำ ๆ: คัดลอก-วาง, กรอกเดิม ๆ, สลับแท็บไปมา
  2. งานพลาดง่าย คลิกผิด, พิมพ์ผิด, ต้องแก้หลายจุดให้สัมพันธ์, Checklist ยาว, ชอบมีขั้นตอนตกหล่น
  3. งานที่ต้องไว ต้องตอบทันที ช้าคือมูลค่าหาย ระบบอัตโนมัติ ไม่หลับ ไม่เบื่อ

เอา AI + Automation ไปนั่งทำงานหน้างาน ให้คนโฟกัสงานคิด งานสร้างสรรค์

Source:

สดจากงาน Thailand e-Commerce Expo 2025