วันที่ 28 กรกฎาคม 2026

ได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Generative AI คือ AI ที่สามารถ "สร้าง" เนื้อหาใหม่ขึ้นมาได้ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือโค้ด โดยเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลจำนวนมหาศาล แล้วนำมาประมวลเป็นผลลัพธ์ที่ไม่เคยมีอยู่มาก่อน ตัวอย่าง เช่น ChatGPT, Claude เป็นต้น ซึ่งจะสามารถใช้เป็น "ผู้ช่วย" ในงานประจำวันได้

โดยมีแนวทางที่ใช้ได้จริงและเห็นผลเร็วมีสามระดับ ระดับแรกคือใช้ทุ่นแรงงานที่ทำซ้ำ ๆ เช่น สรุปประชุม แปลภาษา เรียบเรียงอีเมล หรือสรุปเอกสารยาว ๆ ระดับที่สองคือใช้เป็นเพื่อนคู่คิด ให้ช่วยระดมไอเดีย วิเคราะห์ทางเลือก หรือตรวจทานงานก่อนส่งจริง และระดับที่สามคือใช้สร้างสรรค์ผลงาน เช่น ร่างคอนเทนต์ ออกแบบภาพประกอบ หรือทำวิดีโอ/พอดแคสต์สั้น ๆ

หัวใจสำคัญ คือการสั่งงาน (prompt) ให้ชัดเจน ระบุบริบท บทบาทที่ต้องการให้ AI สวมบทบาท และผลลัพธ์ที่คาดหวังไว้ให้ครบ ยิ่งสั่งชัดเท่าไหร่ ก็ยิ่งได้ผลลัพธ์ที่ตรงและนำไปใช้ต่อได้ทันทีมากขึ้นเท่านั้น

           โครงสร้างการเขียนพรอมต์ แบบ CRE Framework (การกำหนดบริบท-บทบาท-ผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างเป็นขั้นตอน) พร้อมเทคนิคเสริมสามแบบ ได้แก่

• Super Prompt - การเขียนพรอมต์แบบละเอียดครบถ้วนในครั้งเดียวเพื่อให้ได้คำตอบที่ตรงเป้าหมายสูงสุด
• Reverse Prompt - การให้ AI ช่วยตั้งคำถามกลับมาเพื่อขุดความต้องการของผู้ใช้ให้ชัดก่อนตอบ
• Iterate Prompt - การปรับแก้พรอมต์ทีละรอบจากผลลัพธ์เดิม เพื่อขัดเกลาคำตอบให้ตรงใจมากขึ้น

    นอกจากนี้ยังสามารถใช้ AI เป็น “เพื่อนคู่คิด” ในการทำงาน ไม่ใช่แค่เครื่องมือตอบคำถาม โดยการฝึกให้ AI ช่วยระดมไอเดีย (brainstorm) วางแผนงาน วิเคราะห์ทางเลือก และให้คำแนะนำประกอบการตัดสินใจ เสมือนมีที่ปรึกษาที่พร้อมตอบโต้ความคิดตลอดเวลา ตลอดจนการนำ AI มาใช้แก้ปัญหาในงานประจำวันได้ทันที

เช่น การแปลภาษา การสรุปเนื้อหาการประชุม และการสรุปผลข้อมูล ช่วยลดเวลาทำงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความแม่นยำได้อย่างไร  รวมถึงAI สามารถช่วยสร้างคอนเทนต์ภาพ วิดีโอสั้น และพอดแคสต์ ตั้งแต่การตั้งต้นไอเดีย ไปจนถึงการผลิตชิ้นงานที่ใช้ได้จริงในงานสื่อสารหรือการตลาด

นอกจากนี้การใช้ Generative AI ต้องตระหนักถึงความเสี่ยงก่อนนำไปใช้งานจริง  เช่น การให้ข้อมูลผิดพลาดหรือมั่นใจเกินจริง , ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูล หรือ ประเด็นด้านลิขสิทธิ์ เป็นต้น

วันที่ 29 กรกฎาคม 2026

ได้เรียนรู้เกี่ยวกับ "Agentic AI" ซึ่งต่างจาก AI แบบแชทบอททั่วไป คือแชทบอททั่วไปทำงานแบบ "ถาม-ตอบทีละครั้ง" คือรอรับคำสั่ง ตอบกลับหนึ่งครั้ง แล้วจบรอบ ผู้ใช้ต้องเป็นคนคอยสั่งต่อทุกขั้นตอนเอง ส่วน Agentic AI คือ AI ที่สามารถวางแผนและลงมือทำงานที่มีหลายขั้นตอนต่อเนื่องกันได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องรอให้คนสั่งทีละก้าว เช่น รับโจทย์ใหญ่มาหนึ่งอย่าง แล้วแตกเป็นงานย่อย เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมมาใช้ ตรวจสอบผลลัพธ์ระหว่างทาง และส่งมอบชิ้นงานสำเร็จรูปกลับมา คล้ายกับการมอบหมายงานให้ผู้ช่วยที่ทำงานแทนได้จริง มากกว่าการคุยถามตอบกับที่ปรึกษา

และได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Claude Cowork ที่ถูกออกแบบมาให้รับงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน แล้วลงมือทำแทน แทนที่จะแค่ตอบคำถามทีละครั้ง งานใหญ่จะถูกแตกเป็นงานย่อยและอาจทำงานคู่ขนานผ่านการประสานงานกับ sub-agent เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เร็วขึ้น เช่น ด้านการทำงานกับไฟล์ Cowork เข้าถึงไฟล์บนคอมพิวเตอร์ของผู้ใช้ได้โดยตรง ทั้งอ่าน เขียน เปลี่ยนชื่อ ย้าย และจัดระเบียบไฟล์ โดยไม่ต้องอัปโหลด-ดาวน์โหลดเอง และยังสามารถควบคุมหน้าจอ คลิก พิมพ์ นำทางบนคอมพิวเตอร์แทนผู้ใช้ได้ผ่านความสามารถ computer use เป็นต้น ตลอดจนการสร้าง "ระบบปฏิบัติการส่วนตัว" ที่ให้ AI ทำงานแทนได้ทุกวัน ทั้งการอ่าน-เขียนเอกสาร สรุปรายงาน และสร้างไฟล์บนคอมพิวเตอร์ให้อัตโนมัติ เป็นผู้ช่วยที่ทำงานประจำแทนเราได้อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ใช้ครั้งเดียวจบ

นอกจากนี้ได้เรียนรู้เกี่ยวกับการเชื่อม AI เข้ากับแอปที่ใช้งานอยู่แล้วผ่านฟีเจอร์ Connectors และ MCP เช่น Gmail, Google Drive, Canva, Calendar ทำให้ AI ดึงและส่งข้อมูลข้ามแอปได้จริง

รวมถึงการแปลง prompt ที่ใช้บ่อยให้กลายเป็น "Skill" คือชุดคำสั่งสำเร็จรูปเฉพาะทางที่เรียกใช้ซ้ำได้ทันทีโดยไม่ต้องพิมพ์ยาวทุกครั้ง และยังส่งต่อให้เพื่อนร่วมทีมใช้มาตรฐานเดียวกันได้ เป็นการยกระดับจาก "ใช้ AI เป็นครั้งคราว" ไปสู่ "มีชุดเครื่องมือ AI ประจำตัว"