Transcription
วันนี้ที่ประเทศไทยคนเริ่มตื่นตัวมากแล้ว ก็เกิดการใช้งานเพราะคอร์ส Cork ความแตกต่างของแชท GPT จากแชทก็คือเป็นแค่คนที่คุยกับเราได้เฉยๆ กลายเป็นพนักงานจริงๆ
ผมก็ระบุไปเลยครับ ช่วยสร้างโมเดลของ IBM ให้หน่อย มีเป็นการจัดสีแบบที่ตรงตามมาตรฐานของคนที่เป็นมืออาชีพด้านการเงิน
The Output ก็จะเป็นสเปรดชีต AI ก็สามารถทำโมเดลออกมาที่ผูกสูตรครบถ้วนนะครับ ความเชื่อมโยงทุกอย่างโอเค
สไลด์ดีไซน์อยากให้ช่วยด้วย ไปต่อ Canva PowerPoint หน่อย แล้วสุดท้ายผมจะไปทำ Edit เองตอนจบแล้วมันก็สร้างสไลด์ให้เลย
ในวันเนี้ยเป็นวันที่ 1 ผมเข้าไปดูวันที่ 8 มันทำการบุคคิวไว้ใน Calendar ของผมวันที่ 8 ตั้งแต่ 9:00 น. - เที่ยง. เรียบร้อยแล้ว
งานของมนุษย์เงินเดือน มนุษย์ออฟฟิศมีโอกาสที่จะเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ผมอยากจะลองเรียกว่ายกตัวอย่างอาชีพใหม่ๆ แล้วกัน ที่จำเป็นมากๆ ที่จะทำต่อไปในอนาคต
The Secret Sauce Executive Espresso AI agent ของจริงมาแล้วครับ มันเริ่มขึ้นจริงๆ แล้วครับ แรงงานดิจิตอล งานของมนุษย์เงินเดือน โดยเฉพาะงานที่เป็น back office กำลังจะเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่
วันนี้ผมต้องกลับมาคุยกับทุกท่านอีกครั้งนึงนะครับ เรื่องของ AI หลายท่านอาจจะเบื่อนะ แต่ต้องยอมรับว่ามันมีโมเมนต์ประวัติศาสตร์อีกครั้งนึง ครั้งแรกที่ผมรู้สึกก็คือตอนที่แชท GPT เปิดตัว ถ้าใครจำกันได้ก็คือปลายปี 2022 นะครับ ตอนนั้นทุกคนตื่นเต้นมากว่ามันมี AI ประเภทนี้ด้วยเหรอ ที่คุยกับเราได้แบบที่เป็นภาษาเหมือนกับมนุษย์เลย แล้วหลังจากนั้นมันก็พัฒนามาขึ้นเรื่อยๆ ทุกคนก็ใช้ AI แล้วก็ HE กันไปมากมาย
วันนี้ครับ ต้นปี 2026 ครับ มันมีบริษัทหนึ่งที่ชื่อว่า Antropic เปิดตัวอันใหม่ที่ชื่อว่า CL Cork ครับ ผมจัดไป 1 ตอนนะครับ เป็นตอนที่คนสนใจเยอะมากๆ เพราะว่าการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของเค้า ทำให้หุ้นของ Software Assage หรือว่าพวกซอฟต์แวร์บริการต่างๆ โดยเฉพาะด้านกฎหมาย เนี่ยหล่นลงไปมูลค่า 2.8 แสนล้านเหรียญสหรัฐ เพราะคนรู้สึกว่าตอนนี้มันจะกลาย เป็นเอเจนต์ที่ทำงานแทนแล้ว ปัญญาจะราคาถูกลง กลายเป็นเหมือนสินค้าโภคภัณฑ์ทั่วๆ ไป ไม่ต่างจากน้ำมัน
แต่วันนี้ผมต้องกลับมาจัดอีกครั้งนึง เพราะว่ามันเกิดขึ้นในประเทศไทยครับ คือข่าวที่เราเห็นในวันนั้นที่สหรัฐอเมริกา วันนี้ที่ประเทศไทยคนเริ่มตื่นตัวมากแล้ว ก็เกิดการใช้งานเพราะ Cork ถ้าหลายท่านลองได้ใช้ ความแตกต่างของแชท GPT ที่ไม่ใช่แค่โมเดลความฉลาด แต่มันคือจากแชทก็คือเป็นแค่คนที่คุยกับเราได้เฉยๆ กลายเป็นพนักงานจริงๆ ที่ลงมือหาข้อมูลให้ ทำรีพอร์ตให้ ส่งอีเมลให้ ทำได้แทบจะทุกอย่าง
เพื่อให้เห็นภาพนะครับว่ามันทำอะไรได้กันแน่ ผมจะลองทำ scenario นึง ลองมองไปอนาคต อาจจะสัก 5 ปีก็ได้ หรืออาจจะเร็วกว่านั้นนะครับ ในโลกที่ AI เนี่ย ไม่ใช่แค่เครื่องมือละ แต่เป็นโลกที่มันคือแรงงาน นั่นก็คือโลกที่เป็น Agentic Economy อย่างแท้จริง
วันทำงานของคน 1 คน น่าจะเป็นอย่างนี้นะครับ สมมุติแล้วกัน ชื่อมิ้นท์นะ น้องมิ้นท์เป็นสาวสวยฮะ Marketing Executive อายุ 28 ปี ในบริษัทอุปโภคบริโภคทั่วไป FMCG ในประเทศไทย เธอไม่ได้มีทีมใหญ่เหมือนในอดีตครับ เธอเป็นหัวหน้าก็จริงนะ แต่ว่าเธอมีลูกน้องเป็นมนุษย์ 2 คน แล้วเธอก็มี AI agent อีก 7 ตัวที่เป็นเหมือนลูกน้องของเธอจริงๆ
ตื่นมาตอนเช้าครับ 7:30 น. ครับ น้องมิ้นท์เนี่ย จะไม่ได้ตื่นมาแล้วเปิด IG หรือ TikTok เธอถาม AI Assistant ครับ บอกว่าวันนี้มีสัญญาณอะไร ข่าวอะไรที่กระทบกับแบรนด์ของเราบ้าง AI มันก็ไม่ได้แค่สรุปข่าวเฉยๆ ที่มาให้เราอ่าน มันจะสรุปมาบอกว่ามีเทรนด์เรื่องของส่วนผสมธรรมชาติกำลังมานะ คู่แข่งปรับ packaging แล้วนะ เราควรจะติดตาม เฮ้ย มีกระแสวิจารณ์แบรนด์ที่คล้ายกันอยู่ใน X นะ มาเช็คผลกระทบหน่อยดีกว่าว่าแบรนด์ Perception ของเราเนี่ย มันกระทบหรือเปล่า พูดง่ายๆ ก็คือคุณมิ้นท์เนี่ย เค้าไม่ได้ consume the standard เหมือนเดิม เขาไม่ได้เปิด Facebook แล้วเช็คข่าว แต่เขา Consume Interpretation หรือว่าบูรณาการว่ามันจะเกิดอะไรกระทบกับเขา
10:30 น. ครับ ประชุมทีมครับ ทีมเข้ามาเป็นคนจริงๆ นะครับ ทีมไม่ได้รายงานข้อมูลนะฮะ แต่ว่าใช้ AI ที่ทำ Report มาเสร็จหมดแล้ว ถามแค่ว่าถ้ามี scenario แบบนี้ เพิ่ม budget ใน TikTok หรือจะโฟกัส Micro Influencer แบรนด์เราอยากได้อะไรมากกว่ากัน ระยะสั้นหรือระยะยาว คือ AI คิดแนวทางมาให้หมดแล้วว่าควรจะทำอะไร แต่มนุษย์จะเป็นคนตัดสินใจว่า จะลงทุนกับเรื่องนี้หรือไม่ลงทุน เพราะอะไร
13:00 น. ครับ มิ้นท์ก็ทำงานที่ AI ทำไม่ได้นะครับ ไปคุยกับ influencer ที่เป็นคนนะฮะ ที่จะร่วมงานด้วย สิ่งสำคัญมันก็คือ ความรู้สึกเข้ากันได้มั้ย อ่านท่าทีว่าเขาอยากทำงานจริงๆ นะครับ หรือว่าแค่อยากรับงานเฉยๆ ต่อรองเงื่อนไขที่ทั้ง 2 ฝ่ายจะโอเค
18:00 น. ไปแล้ว เลิกงานดีกว่า เอ๊ วันนี้ทำอะไรไปบ้างอ่ะ AI agent อีกตัวนึงซิ สรุป Learning สิ่งที่ควรมอนิเตอร์ พรุ่งนี้จะมีอะไรบ้าง AI จะกลายเป็น Memory ของสมองมนุษย์
ผมเล่ามาตรงนี้หลายคนบอกจะบ้าหรอ คุณเคน มันจะเกิดขึ้นจริงหรือ ผมต้องบอกว่าวันนี้มันเกิดขึ้นจริงแล้วครับ มันอาจจะไม่ถึงเลเวลนั้น แต่มันเป็นหน่ออ่อนๆ และมันเกิดร่างที่ค่อนข้างทำงานได้จริง ผมคุยกับคนหลายๆ วงกลาง เพราะว่าต้องบอกว่าหลักการทำงานของเจ้า Cork ของ CL หรือตอนนี้ Gemini ออกมาแล้วนะครับ อีกฟีเจอร์นึง แล้วเดี๋ยวผมเชื่อว่า Open AI ไม่ยอมแพ้แน่ นอนทุกคนก็จะออกตรงนี้มาเนี่ย คือ Work อย่างที่ผมบอกเนี่ย นอกจากมันจะต่างจากตัวแชท GPT หรือเวอร์ชั่นแชทที่มันเป็นคนทำงานจริงๆ อีกอันนึงที่ต่างที่สุด วันนี้ AI มันมีสิ่งที่เรียกว่า Plugin มันก็คือไปเทรนข้อมูลอาชีพต่างๆ Domain Expert ต่างๆ ลองฟังดูว่าเอาแค่ CL นะ มันปล่อยอะไรมาบ้าง
Plugin Finance คุณเป็นนักการเงินระดับเรียกได้ว่ามืออาชีพได้เลย อ่ะ กฎหมาย วันก่อนผมคุยกับน้องในออฟฟิศผม บอกพี่ไม่ต้องจ้างกันเพิ่มแล้วนะ ผมมีคนเดียวผมทำงานได้สบายแล้ว ผมสามารถตรวจสัญญา อ่า ทำคอมเมนต์ต่างๆ หรือว่าร่างสัญญาใหม่ขึ้นมาได้เลยชั่วพริบตา ตอนนี้ผมมีเอเจนต์ตัว 2 ตัวแล้ว มันทำให้ผมเลยผมสบายมากเลย ผมไม่จำเป็นต้องมี Junior มาเพิ่มแล้ว HR ทำได้เพียบเลยครับ Engineering ก็ทำได้ Operation ทั่วๆ ไป Back office ทั่วๆ ไปทำได้เพียบเลยครับ ยิ่งงานเอกสารนี้เสร็จมันหมดนะครับ แล้วมันเป็น Connector ที่เชื่อมไปกับ Tool จริงในองค์กรที่เราใช้อยู่แล้ว มันเหมือนเป็น Cursor เมาส์เล็กๆ ที่เรามองไม่เห็นวิ่งอยู่หน้าจอใน Gmail Google Calendar Google Drive Docus Lego Zoom Harvey FSX FNCI Clay Apollo WordPress ทุกแทบจะทุกโปรแกรมตอนนี้สามารถที่จะทำได้
เราด้วยซ้ำเพื่อเป็นการยืนยันกับทุกท่านครับว่าวันนี้ผมไม่ได้มา กาวนะครับ แล้วก็ไม่ได้มามครับ ผมจะไปคุยกับ Domain Expert จริงๆ ประมาณ 2-3 ท่าน แล้วจะให้เค้าลองทำให้ดูว่าเขาทำแล้วเค้าคิดว่าคนๆ เนี้ย ไอ้เจ้าแรงงานดิจิตอล AI เนี่ย มันใช้ได้มั้ย
ครับสวัสดีทุกคนนะครับ ผมชื่อ คณิต แสงโชติ นะครับ หรือว่าชื่อไผ่ ผมเป็นอาจารย์อยู่ ที่คณะการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยนะครับ เป็นอาจารย์สอนวิชาการเงินครับ แล้วก็ อ่า ดูแลเกี่ยวกับเรื่องวิจัยที่คณะด้วยครับ จริงๆ ผมจะมีตัวอื่นที่อยากชวนดูอีกด้วยเหมือนกันนะ แต่ว่าถ้าวันนี้เราจะคุยเรื่องตัว Cork ก่อน เดี๋ยวพาไปดู Cork ก่อนดีนะครับ จะมี Plugin นะครับที่ออกแบบมาเพื่อการเงินเนี่ย ซึ่งเค้าก็จะเป็นชุด อ่า Skill ที่ออกแบบไว้สำหรับมืออาชีพการเงินโดยเฉพาะ ผมก็มีการทดลอง Skill 3 ชุดด้วยกัน ของการวิเคราะห์การเงินนะครับ แบบแรกก็คือเป็น Skill ที่ชื่อ Financial Analysis เลย Skill เนี้ยจะเป็น Skill ที่เราสามารถ อ่า สร้างงบการเงินนะครับ 3 งบได้นะครับ งบกำไรขาดทุน งบดุล งบกระแสเงินสด แล้วก็ อ่า นำสิ่งนั้นเนี่ย มาประมาณการกระแสเงินสดต่อไปในอนาคต เพื่อประเมินมูลค่าได้เป็นต้น
ผมเลือก IBM เต็มไป เพราะวันนั้นเนี่ยนะครับ อ่า ไม่นานก่อนหน้าที่เราจะคุยกันเนี่ย อ่า เราก็ได้ยินข่าวมานะครับ ทาง The Standard เองก็ทำข่าวด้วยว่า บริษัท IBM เนี่ย ราคาหุ้นตกหนักเลย เพราะว่า CL บอกว่าสามารถอ่าน Code CAL ได้นะครับ ผมก็ระบุไปเลยครับ ช่วยสร้างโมเดลของ IBM ให้หน่อย ผมไม่ได้มีข้อมูลอะไรให้เลยนะ คุณช่วยไปหาข้อมูลมาจากเว็บให้หน่อยนะครับ เช่น อ่า เอกสารที่เขาจัดส่งให้กับสำนักงาน ก.ล.ต. ของอเมริกา หรือจากเว็บ Yahoo Finance เป็นต้น ช่วยไปดึงข้อมูลมานิดนึงนะครับ
ก็จะเห็นว่าหน้าจอที่แชร์ขึ้นมาเนี่ย ฝั่งซ้ายก็จะเป็นสิ่งที่ เราคุยกับเขา ฝั่งขวาจะเป็นหน้าจอที่เขาเข้าไปใน Browser ไปเปิดเว็บไซต์ครับ เปิดเว็บไซต์ Yahoo Finance แล้วก็ไปดูหน้าของบริษัท บริษัท บริษัท บริษัท บริษัทที่เรากำลังอยากสนใจ IBM บริษัทคู่แข่ง เช่น Microsoft เป็นต้น Accenture เป็นต้นนะครับ แล้วก็ไปดึงข้อมูลการเงินมาว่า บริษัทมูลค่าเท่าไหร่นะครับ มีกำไรเยอะมั้ย มี EBITDA เยอะมั้ย
สุดท้ายก็ได้สร้างมาเป็น Output นี่คือตัวอย่างที่เห็นนะครับ ฝั่งซ้ายก็คือเป็นงบกระแสเงินสดนะครับ แล้วก็ อ่า มีเป็นการจัดสีแบบที่ตรงตามมาตรฐานของคนที่เป็นมืออาชีพด้านการเงิน ถ้าเราไปเรียนใบเซอร์เกี่ยวกับเรื่องการทำแบบจำลองการเงินมา เขาก็จะมีคำแนะนำว่าคุณจะใช้สีประมาณอย่างนี้แหละนะครับ สีไหนที่เกี่ยวกับเรื่องข้อเท็จจริง สีไหนที่เป็นการคำนวณ สีไหนที่เป็นสมมุติฐานเป็นต้นนะครับ แล้วก็ควรจะไฮไลท์ตรงไหน ควรจะขีดเส้นตรงไหนก็ทำได้ครบถ้วนถูกต้องตามมาตรฐานหมด
ส่วนฝั่งขวาก็เป็นตารางเปรียบเทียบครับ เขาก็ไปดึงมาให้แล้ว ผมไม่ได้ระบุนะ ครับว่าให้ไปดึงบริษัทไหนเป็นคู่เทียบ เขาก็ถามแหละว่าจะดึงธุรกิจไหนเป็นคู่เทียบดี จะเอาเป็นบริษัท IT Consult นะครับ หรือจะเอาบริษัทที่เป็น Cloud Infrastructure ดีนะ ผมก็บอกว่างั้นขอทั้ง 2 อย่างแล้วกัน เขาก็เลยไปดึงมาเลยครับ ดึงทั้ง Microsoft ดึงทั้ง Oracle มา เพราะถือว่าเป็น Hybrid Software Infosis อย่างนี้เป็นต้นที่ถือว่าเป็นบริษัท Consulting นะครับ ดึงข้อมูลมาแล้วก็มีการคำนวณดูว่า อ่า ค่า Mean ค่า Median เป็นไง ที่ อ่า วานิช มักจะใช้กัน อันนี้เป็นเอาข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์นะครับ มีข้อมูลที่สามารถไปดูอนาคตได้ด้วย
อันนี้แตกต่างกัน ผมเปลี่ยนบริษัทไป Salesforce บ้าง ช่วงหลังที่ผ่านมา ถ้าเกิดเราลงทุนเกี่ยวกับเรื่องพวก อ่า AI Memory ก็คงจะ อ่า บริษัทนี้เข้าตาเราบ้างนะครับ ก็เลยอยากให้เขาดึงข้อมูลมาวิเคราะห์นะครับ แต่ครั้งเนี้ย ผมให้เขา วิเคราะห์เป็นงบในอดีตที่ผ่านมาก่อนเป็นจุดตั้งต้น แล้วได้จุดตั้งต้นมาแล้ว ผมบอกว่าช่วยประมาณการไปข้างหน้า ทำเป็น Discounted Cash Flow Analysis หน่อย เอากระแสเงินสดในอนาคตนะครับ มาคิดลดให้หน่อยเพื่อจะได้ประเมินมูลค่า
The Output ก็จะเป็น Spreadsheet นะครับ สวยงามเหมือนเดิมนะครับ มีการไฮไลท์ส่วนที่จำเป็น มีการระบุมาว่าเป็นหลายๆ ฉากทัศน์ หลายๆ ว่าสถานการณ์ที่บริษัทไปได้ดีมาก เป็น Upside นะครับ หรือเป็น Downside เป็น Blue Case Case แล้วก็สามารถไประบุได้เลยว่าต้องการแบบไหน ซึ่งอันเนี้ย ถ้าเกิดเราเป็นวานิชกรนะครับ เป็นคนที่ทำแบบจำลองการเงินอยู่แล้วเนี่ย อันนี้ก็เราก็ใช้เวลาเรียนรู้ในระดับหนึ่งนะครับ ในการสร้างแบบจำลองลักษณะขึ้นมา จะต้องผูกสูตรแบบไหน ถึงกับต้องไปนั่งเรียนกันเลย ในการ AI ก็สามารถทำโมเดลออกมาที่ผูกสูตรครบถ้วนนะครับ ความเชื่อมโยงทุกอย่างโอเค แถมมีการคำนวณให้ด้วยว่า งบดุลที่ควรต้องสมดุลก็สมดุลจริงๆ นะ ส่วนของผู้ถือหุ้นที่ต้องเพิ่มขึ้นจากกำไร แล้วก็ลดลงจากการจ่ายปันผลก็ผูกสูตรตามนั้นจริง โมเดลที่ได้มาก็เป็นโมเดลที่เมื่อเราผลิตสมมุติฐานเนี่ย เราก็สามารถเห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของผลลัพธ์ได้เลย
อันนี้เป็นหนึ่งในหลายๆ Skill ที่ออกแบบมา ข้อจำกัดหลักๆ ของ Agent ก็คือว่า ถ้าเราไม่ได้มี เอ่อ ข้อมูลหรือวัตถุดิบให้เขาครบถ้วนชัดเจนมากนะครับ เขาก็จะต้องไปงมหาทางเอาเอง ข้อดีของเขาคือเราสั่งงาน เรามีภาพชิ้นงานในใจชัด เขาจะทำทุกวิถีทางครับ ให้ได้ชิ้นงานนั้นมา แต่ถ้าเกิดเส้นทางในการไปสู่ชิ้นงานไม่ชัดเนี่ย ก็อาจจะงานอาจจะไม่เสร็จ งานอาจจะไม่สุด หรือถ้าเกิดบางท่านมีการจ่าย Subscription ไปแล้วเนี่ย มี Limit อาจจะติด Limit ก่อนงานเสร็จก็ได้
ก็จะขอพูดถึงตัวอย่างของ Workflow อีกอันนะ ครับ Private Equity Skills นะครับ อ่า Plugin ขออภัยครับ ซึ่ง Private Equity Plugin เนี่ย ก็คืออยู่ในตัว Demo ที่เขาทำออกมาในเดือน พฤศจิกายน วันที่ 15 ในคลิปนั่นนะครับ ผมก็อยากจะลองเล่นดูบ้าง อยากจะลองใช้งานดูบ้าง ก็เลยลอง 2 แบบครับ แบบแรกก็คือว่า ผมมีเอกสารแบบ 400 กว่าหน้า ส่งขึ้นไป AI ดูแล้วบอกว่าช่วยทำให้หน่อยนะครับ อ่า ถึงจะจ่าย Subscription เยอะแค่ไหน ผมว่าสุดท้ายเนี่ยนะครับ ก็สิ้นเปลืองไปเปล่า เพราะว่าเราสั่งงานกว้างเป็นทะเลเลยครับ ก็จะใช้เวลานาน 1 นะ ต้นทุนต้นทุนเยอะก็ 2 นะครับ
แต่อีกวิธีนึงที่ผมลองทำดูก็คือว่า เราไปดึงข้อมูลมาก่อนเลย เราไปดึงข้อมูลมาว่า อ่า บริษัทนี้ ข้อมูล งบการเงินในอดีตเท่านี้ นะครับ แล้วก็เราคิดว่าประมาณการเนี่ย ข้างหน้า คุณไม่ต้องเดา ผมให้ไปแล้ว ผมเป็นนักวิเคราะห์ ผมมีภาพในใจอยู่ว่า บริษัทนี้เนี่ย เราเข้าไปซื้อกิจการมาแล้วเนี่ย เค้าควรจะต้องมีผลประกอบการดีขึ้น เพราะว่าเราเข้ามาช่วยเค้าบริหาร ผมให้ข้อมูลเงื่อนไขการชำระหนี้ ผมให้ข้อมูล งบการเงินในอดีต ผมให้ข้อมูลทุกอย่างไปหมดเลย แต่ผมดึงมาแล้วนะ AI ไม่ต้องไปดึงมานะครับ ให้เขาไปทำไม่นานก็เสร็จละ เพราะว่า Scope ชัดเจนมาก เราเตรียมวัตถุดิบให้เสร็จหมดแล้ว
ผมว่า Key ที่สำคัญมากกว่าก็คือ ไม่ใช่ว่า AI ภาพว่าไปยังไง แต่เราครับ เห็นภาพว่าสั่งงาน AI ไปแล้วเนี่ย เขาจะเริ่มจากตรงนี้แล้วเนี่ย เขาต้องทำอะไรบ้างในชิ้นงานที่ต้องการ
สวัสดีครับ ผม ณพัช จาตุศรีพิทักษ์ นะครับ เป็น CEO ของบริษัท Varink แล้วก็ สยาม Consulting ครับ ทำ AI Solution ให้กับ Enterprise แล้วก็ SME ไทย รวมถึงต่างประเทศด้วยนะครับ ก็วันนี้ยินดีที่มาให้ความเห็นครับ เกี่ยวกับเรื่อง AI ครับ เข้ามาเนี่ย มันก็ มันก็เป็น App ในคอมพิวเตอร์เรา แต่ว่าเราสามารถเลือกให้ Connect กับ Folder ไหนๆ ก็ได้ในเครื่องเรานะครับ แล้วก็ให้มันเข้าไปให้มันไปทำงานใน Folder ถ้าใน Mac ก็เป็นเหมือนแบบ เป็น Finder Windows นะครับ แล้วเราก็สั่งงานมันอย่างเมื่อกี้นี้ ทำเป็นตัวอย่างอันนึงขึ้นมา Onboarding อ่ะเงี้ย แบบเป็น Plugin HR นะครับ ก็คือต้องบอกว่า Onboarding เนี่ย แปลว่าเวลา มีพนักงานใหม่เข้ามาสมัครในบริษัทเรานะ หรือว่าเข้ากำลังจะเข้ามาทำงานเนี่ย เอ่อ ถ้าเป็นบริษัทที่ดีก็จะมีการ Onboarding ที่เรียบร้อยก็คือทำให้เขารู้สึกดี ตื่นเต้น เอ่อ รู้มีเช็คลิสต์นะครับ ทำให้เขาแบบ เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของทีมได้รวดเร็ว สบายใจ สนุก ตื่นเต้น มันก็ถามว่าใครมากี่คน มามาวันไหน แล้วใครเป็น Direct Manager นะครับ มันก็มันมีข้อมูลเกี่ยวกับบริษัทผม ระดับนึง เพราะว่าผมคุยกับมันมา 3 ปีแล้ว เพราะฉะนั้นมันรู้ว่าเราทำอะไร โครงสร้างเป็นไง Culture เป็นไง เอ่อ แล้วมันก็ทำ Plan ออกมาครับ เนี่ย Plan Onboarding สะ 90 วัน คือแล้วแถมคือตอนแรกเวอร์ชั่นแรกมัน ไม่สีอย่างงี้้นะครับ แต่ว่าพอผมไปสอนมันด้วยว่า สีบริษัทมันสีเขียวเลย เออ ออกมาเป็นสีเขียวนะครับ มี Onboarding Plan Culture เราคืออะไร อ่า Frontier เราไม่ทำงานไม่ Frontier เราทำอะไรที่คนอื่นทำไม่ได้ อย่างเดียวเลยนะครับ ต้องทำงานเร็ว ต้องมีความ มี Kindness มีอะไร มี Trust กับทุกคน อะไรเงี้ยครับ เอ่อ เริ่มต้องติ๊กอะไรบ้างอ่ะ มีใบอะไรที่ต้องติ๊กบ้าง
อีกอันนึง Keynote Production เนี่ย ผมต้องบอกว่า เอ่อ ผมไปพูดบ่อยมากแล้ว คืออาทิตย์นึงผมขึ้นเวทีประมาณ 2-3 คนนะฮ ซึ่งอาจจะเยอะไปสำหรับเจ้าของธุรกิจ แต่ว่าพอมันไปขึ้นบ่อยเนี่ย มันต้องมันจริงๆ มันควรจะมีคน Support เอ่อ อย่างน้อยๆ 1 คนก็คือคอยเกลาประเด็นที่จะพูด คอย Design ว่าจังหวะในการพูดเป็นยังไง ควรจะทำสไลด์แบบไหน ซึ่งผมมีสไตล์ในการพรีเซนต์บนเวทีที่ค่อนข้างเป็นส่วนตัวมาก คือไม่ชอบให้คนอื่นมาทำให้ เพราะว่ามันทำไม่ถูกใจ เอ่อ เอ่อ ต่างๆ ใดๆ เนี่ย ก็เลยคิดว่าจริงๆ แล้วน่าจะดีถ้าเราสร้างคล้ายๆ Plugin ตัวนึงขึ้นมาเลยสำหรับผมโดยเฉพาะเนาะ ผมก็มาขอมันว่า 1 ผมก็บอกมันว่า ผมมี Keynote Builder Skill แล้วก็คือ เคยคุยกันมาก่อนหน้านี้แล้วว่าอยากสร้างทักษะยังไง อันที่ 2 คือ เอ่อ ผมมีคล้ายๆ Reference อยู่แล้ว Reference ของสไลด์ที่ผมคิดว่ามันสวยแล้วมันเป็นสไตล์ที่ใช่ เนาะ ข้อ 2 เนี่ย ส่วนข้อ 3 ผมบอกว่าผมอยากจะ Invoke Plugin อันนี้ก็คืออยากจะเรียกใช้มัน เอ่อ ทุกครั้งเพื่อให้ Create Keynote ที่ Powerful ที่สุด อะไรก็ว่าไปนะ ครับ Flow ต้องเป็นยังไง 1 อยากจะเริ่มจาก Essay ก่อนก็คือต้องเขียนเรียงความออกมาให้ดีก่อนว่า สมมุติไปพูด 1 ชั่วโมงเนี่ย ต้องพูด ยังไง หมายถึงจะพูดเรื่องอะไร เอาให้ปึ๊กก่อน ถกกันให้จบก่อนนะครับ เสร็จแล้วไปทำ Slide Manifest Slide Manifest คือสไลด์น่าจะกี่หน้าครับ สไลด์ดีไซน์อยากให้ช่วยด้วย เออ ไปต่อ Canva PowerPoint หน่อย อะไรอย่างงี้ได้อะไรอย่างงี้ เอ่อ แล้วสุดท้ายผมจะไปทำ Edit เองตอนจบนะครับ เอ่อ ซึ่ง เออ เดี๋ยวนี้ CL Cork อะไรมันต่อกับ Canva กับ Gamma ได้แล้ว Canva ก็คือ App ที่เอาไว้ Edit ตัว เอ่อ พวก Design นะครับ PowerPoint หรือเป็นโปสเตอร์อะไรอย่างงี้ได้หมด
ผมก็ให้ Access ไปนะ อยากลองเล่นดูว่ามันเป็นยังไง ซึ่งผมก็เคยลองทดลองทำ ก็คือว่า เอ่อ ลองลองดู ปรากฏว่าผมก็ลองมันเรื่อง อะไรเอ่อ น่าจะเป็นเรื่องถนนพระราม 2 คือลองสักเรื่องนึง เรื่องเล่นๆ เรื่องใหม่ มันก็ไปรีเสิร์ชเรื่องถนนพระราม 2 ดูเนี่ย ครับเนี่ย มันก็ออกมา อันนี้ผมไม่ได้พิมพ์ นะ มันพิมพ์เองเลย คือผมแค่บอกว่าจะเอาเรื่องนี้ มันก็ไปรีเสิร์ชมาว่ามันจะเอา กี่หน้าสไลด์แต่ละอันน่าจะเป็นยังไงนะ ครับ พอทำเสร็จปุ๊บ ก็เนี่ยครับ ได้ออกมาเป็น พระราม 2 Keynote เปิดออกมาได้เป็น PowerPoint มันก็จะได้สไลด์ออกมาละ แต่มันยังไม่ได้สวยมากนัก คือถ้าเอาไปต่อใน Gamma ก็คือเสร็จเลย The Road that Thailand Credibility เออ แล้วมันก็สร้างสไลด์ใน Gamma ให้เลย คือผมไม่ได้เข้าด้วยซ้ำ ตกใจมาก ผ่านไป 3 วินาทีเสร็จเนี่ยครับ สวยขึ้นเยอะเลย สวยกว่า PowerPoint ด้วย คืออีกหน่อยมันพอมันต่อเข้า Canva ต่อเข้า App อะไรก็ได้ ต่อเข้า Photoshop มันก็เข้าไปทำนู่นทำนี่ให้เราตามสิ่งที่เราเคยสอนมันไว้
อันนี้คือผมสอนลวกๆ เร็วๆ มากๆ ถามผมว่าผมจะใช้มั้ย ก็คงยังไม่ใช้ครับตอนนี้ แต่ว่า เอ่อ มันฟ้องว่าอีกไม่นานก็คงได้แล้วแหละ เพราะว่าเพราะอะไรรู้มั้ยครับ ตอนนี้อย่างสมมุติเข้าไปใน Canva เนี่ย มันจะเห็นสไลด์ทั้งหมดที่ผมเคยทำเสร็จแล้ว มันก็ควรจะตรัสรู้ได้ว่าผมชอบ Visual Style แบบไหน กดปุ่มไหนตรงไหนยังไง สีเป็นยังไง แล้วมันก็ควรจะจัดการได้เนาะ อันนี้คือทดสอบว่า Work ไหม อ่า อันนี้ Work ครับ
สวัสดีทุกท่านครับ ผมปั้นนะครับ Content Team Lead ของ The Secret Source เอ่อ งานที่ผมจะโชว์เนี่ย หลักๆ ผมว่าน่าจะเป็นงานที่เกี่ยวกับ Content Creator ทุกๆ คน ซึ่งในงานทั้งหมดเนี่ยครับ จริงๆ หลายท่านอาจจะทราบว่างานของเราจะมีพาร์ทที่เราจะต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ เอ่อ มีการประชุม Discussion ตามปกติ แต่มันจะมีงานส่วนนึงที่เป็นงานที่ผมอยากเรียกว่า Digital Labor เดี๋ยวผมจะโชว์ให้ดู ซึ่งตัว Script ตัวเนี้ยครับ เป็นสิ่งที่ผมทดลองทำจริง เกี่ยวกับการเตรียมตัวของ Episode นี้ที่ทุกท่านได้รับชมไปในพาร์ทเบื้องต้นก่อนหน้านี้แล้วครับ
สิ่งที่ปรากฏอยู่ตอนนี้ที่ทุกท่านเห็นนะครับ จะเป็นตัว Cork เนาะ ซึ่งจริงๆ ตอนที่จะเตรียมตัวใช้ Cork เนี่ยครับ ต้องบอกทุกท่านก่อนว่ามันมีการเตรียมตัวมาก่อนหน้านี้ และอย่างแรกครับ เอ่อ เอกสารที่เราต้องมี ที่เป็นเอกสารดิจิตอลเลยเนี่ย คือตัว Host Script ที่ทางพี่เคนเอาไปอ่าน เอ่อ ด้วยความที่ผมเนี่ย เป็นคนเตรียม Script ให้กับอยู่แล้ว ผมเชื่อว่าทุกท่านถ้าเป็น Creator ก็จะรู้อยู่ก่อนแล้วว่า Script ที่เราอยากได้เนี่ย เอาจริงๆ มันมีรูปแบบเบื้องต้นยังไงบ้าง ผมก็ใส่เงื่อนไขไปว่า เออ ผมอยากได้ Host Script ทำรายการ The Secret Source นะ โดยมีเงื่อนไขดังนี้ ผมกำหนดไปก่อนเลยคือมีความยาวประมาณ 10-12 แผ่น ใช้ Font Ariel นะ แล้วก็มีขนาด 14 ให้เหมาะกับที่พิธีกรเค้าต้องการครับ แล้วก็มีหัวข้อหลักทางนี้ หัวข้อหลักเนี่ย เป็นสิ่งที่เราคิดมาก่อนแล้วว่าในพาร์ทการเล่าเรื่องต่างๆ ที่ทุกท่านกำลังรับชมอ่ะ ครับ จะต้องมี Product ก่อนที่เราพยายามชี้ให้เห็นความเปลี่ยนแปลง มีพาร์ทที่บอกว่า Crosswork หรือว่า AI agent ตัวอื่นๆ เนี่ย จริงๆ มันคืออะไร พยายามจะเน้นให้เห็นว่า เออ มันเป็นจุดที่ AI agent เนี่ย เริ่ม Mass นะ เหมือนที่พี่เคนเล่าให้ทุกท่านฟังก่อนหน้านี้ ขณะเดียวกันเราก็คิดไว้ว่า เออ เราน่าจะมี Case Study เนาะ ผมก็เลยใส่ไว้ก่อนเลยว่าเดี๋ยวเราจะมี Case Study นะ เว้นไว้ 2 คน ทำให้ตอนพี่เคนเค้าถ้าเค้าเห็น Script เนี่ย เค้าจะได้รู้ตัวว่าเค้าต้องอัดอะไร สุดท้ายถึงเป็นพระเอกอนาคตก็คือ อาชีพใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้น อนาคตของโลกและไทย ซึ่งเราใช้จากงานวิจัยนะครับ ซึ่งเดี๋ยวทุกท่านเนี่ย ก็จะได้ฟังต่อจากนี้แหละ
ขณะเดียวกันครับ งานชิ้นที่ 2 งานเนี้ย จริงๆ ก็เป็นงานดิจิตอล เพราะว่ามันคือการนัดหมาย ซึ่งในที่นี้ผมก็ใช้ตัว Google ผมก็มาร์คไว้ว่าเดี๋ยวเราจะนัดวันถ่าย 1 สัปดาห์หน้านะ ในตารางของผม ซึ่งเดี๋ยวผมไปเพิ่มบุคคลที่เกี่ยวข้องเอง แต่กำหนดไปว่าเราจะใช้เวลาถ่ายทำเนี่ย 3 ชั่วโมงด้วยกัน เพิ่มอีกข้อหนึ่งคือก่อนวันถ่ายใน 1 สัปดาห์เนี่ย เราจะมีการนัด Brief 1 ชั่วโมง เปิดการแก้ไขแล้วก็สุดท้ายครับ ผมขอเอกสารที่เป็นเอกสารดิจิตอลอีกอันนึงก็คือ Brief ของคนตัดต่อเบื้องต้น อันนี้เป็นหน้าตา Calendar จริงๆ ที่ผมใช้อยู่วันนี้นะครับ เอ่อ ต้องบอกก่อนว่าตอนผมพอมีเวลานิดนึง ซึ่งเงื่อนไขที่เราให้ไปเนี่ย คือเราบอกว่าเดี๋ยวอาทิตย์หน้าเราจะมีถ่ายทำ ช่วง 9:00 น. ถึงเที่ยงใช่มั้ยครับ สิ่งที่เกิดขึ้นคือในวันเนี้ยเป็นวันที่ 1 ผมเข้าไปดูวันที่ 8 เนี่ย มันทำการบุคคิวไว้ใน Calendar ของผมวันที่ 8 ตั้งแต่ 9:00 น. - เที่ยง. เรียบร้อยะ
นี่คืองานดิจิตอลเล็กๆ น้อยๆ ที่ถามว่ามันเสียเวลามั้ย ถ้าทำเองมันไม่เสียเวลาขนาดนั้นครับ แต่มันคืองานเช็คลิสต์จิปาถะ ที่ถ้าคนที่ต้อง Multitasking หลายอย่างเนี่ย คุณต้องมี Note อันนึงว่าคุณเตรียม Script แล้ว คุณจอง Calendar แล้ว คุณ Brief คนนั้นคนนี้แล้ว การที่ เราใส่ไปทีเดียวให้จบแล้วมันช่วยทำไว้เลย เนี่ยสำหรับผมคือช่วยลดระยะเวลามาก ขณะเดียวกันในตัว Calendar เนี่ย ก็มีการใส่รายละเอียดไว้เรียบร้อยะว่า เออ เป็นการถ่ายทำรายการนี้นะ หัวข้อคืออะไร แขกรับเชิญมีใครบ้าง ระยะเวลาเท่าไหร่ อีกเงื่อนไขนึงที่เราใส่ไว้คือก่อนหน้าวันนี้เดี๋ยวก่อนต้องมี Brief ถ่ายทำวันที่ 7 ก็เด้งขึ้นมาเลยว่าเดี๋ยวเราจะมี Brief Episode The Secret Source
อีกงานนึงที่มันทำต่อเลยหลังจากที่มัน Book ทุกอย่างเสร็จเนี่ย ก็เตรียม Script ให้ผม 2 ชิ้น ตัวงานที่ออกมา เอาจริงๆ เอ่อ อันนี้เป็นงานที่ตัว Cork มันทำมาให้แล้วครับ อันนี้ผมบอกตามตรงแล้วกันคือมันยังไม่ได้เป็นเนื้อหาที่ดีที่สุด ถ้าเทียบกับ Script จริงๆ ที่ที่ปกติเราจะทำ ที่มีในไฟล์ Doc ลงรายละเอียดแล้วเนี่ย เอ่อ จริงๆ มันยังละเอียดไม่มากพอ แต่สิ่งที่ดี ผมพูดได้ตามตรงว่าตัวงานที่มันทำเนี่ย ได้เทียบเท่ากับตอนที่ผมทำงานปีแรกๆ ตอนที่เรายังเป็น Junior เลย คือมีความหนึ่ง มีความเรียบร้อย สำคัญมากนะครับ การที่มันมีความเรียบร้อย เพราะว่าส่วนใหญ่แล้วเราจะตกม้าตายเวลาเราเป็น Junior คืองานเราไม่เรียบร้อย งานเราไม่ได้รีเสิร์ชเชิงลึก หรือเรายังไม่มีความเข้าใจมากพอ อย่างน้อยมันต้องเรียบร้อย
สิ่งที่มันทำคือมันมีการแบ่ง Section ตามที่ผมกำหนดชัดเจนว่าพาร์ทแรกคืออะไร มีสีแดงที่ไม่ซับซ้อน พี่เคนปะตาก็เห็นได้ทันทีว่า เออ เขาต้องพูดประโยคนี้นะ เหมือนที่ทุกท่านได้ยินในพาร์ทตอนแรกว่า เอ่อ ผมปรับเป็นน้องมิ้นท์เลยเนาะ อันนี้เป็นน้องเมย์ที่เล่ามาว่าวันของเมย์เริ่มต้นด้วยการอ่านอีเมลนะ ถ้าเป็นเมื่อก่อน แต่วันนี้ถ้าเป็นปี 2569 ชีวิตเมย์เปลี่ยนไปแล้ว พอหลังจากผ่านพาร์ทนี้เสร็จ ปุ๊บมีการบอกชัดเจนว่าเดี๋ยวพอเข้า Section ที่ 2 จะเป็น Case Study นะ มีการเขียนพระไว้เลยว่าเดี๋ยวโฮสต์ต้องแนะนำแขกก่อน แล้วก็เป็นพื้นที่ที่เว้นไว้ให้ทีมงานไปช่วยสัมภาษณ์เพิ่มเติม มีเตรียมคำถามเผื่อไว้ให้ด้วยว่าธุรกิจของคุณนำ AI Agent มาใช้อย่างไร ผลลัพธ์ที่เห็นเป็นยังไง อุปสรรคความท้าทายเป็นยังไง มีคำแนะนำมั้ย มีมุมมองต่ออนาคตยังไง อันนี้ผมบอกตามตรง เขาตอบครบทุกข้อแบบนี้ และผมก็ไม่ได้คิดคำถามหรือว่า Brief ไว้ก่อนให้ แต่ตัว Cork Work มันช่วยคิดมาว่าถ้าจะไปสัมภาษณ์แขก อย่างน้อยต้องมี 5 คำถามนี้ ซึ่งใช้จริงนะ ครับ แล้วก็ได้ผลลัพธ์มาตามนี้จริงอีก
และสิ่งที่อยากเพิ่มเติมคือตัว Editor Brief มันให้ไฟล์ Master Insert List มาด้วย ว่าในรายการทั้งหมดที่ต้องถ่ายเพิ่มเนี่ย เพื่อเล่ากับเนื้อหาต่างๆ เนี่ย มันมี Shot List อะไรบ้าง รายละเอียดเป็นอย่างไร มันจำเป็นต้องถ่ายเพิ่มทำชั่น หรือค่อยไปทำหลังถ่ายอีกทีนึง ปกติสิ่งนี้เป็นสิ่งที่ใช้เวลาประมาณนึงนะครับ การที่เราจะถอดจากเนื้อหามาเปลี่ยนเป็น Shot List สำหรับการ Production แต่ตอนเนี้ย มันช่วยทำได้หมดแล้ว ถามว่าเลิศตรงเป๊ะมั้ย ยังไม่ใช่แต่อย่าลืม ถ้าเกิดว่ากลับกัน ผมได้ Script ที่ผมเกลาเองจนมั่นใจแล้วว่านี่คือข้อมูลที่ถูกต้อง แต่ผมอยากให้มันช่วยงาน Digital Labor ผม ผมเอา Script ตัวนั้นใส่ไปใน Folder แทนแล้ว บอกว่าให้เปลี่ยนตัว Script ตัวเนี้ย ที่ผมเขียนเสร็จเรียบร้อยแล้วเนี่ย เอ่อ นัดคิวประชุมกับพี่เคนกับทีม Book ชให้ผมหน่อย เปลี่ยนเป็น Shot List ให้หน่อยสำหรับพี่ๆ ช่างภาพ สมมุติเป็นงานสารคดีที่สเกลใหญ่กว่านี้ ทำ Script ตัดต่อให้ผมหน่อยหน่อย ทำ Art เบื้องต้นให้ผมหน่อยว่าเขาต้องเตรียมองค์ประกอบยังไง ผมเชื่อว่างานตรงนี้ระยะเวลาหายไปเยอะมาก ทำให้เราได้ไปใช้เวลาจริงๆ กับการที่ผมจะต้องเตรียม Script ให้ทุกท่านดู หรือว่า Graphic แทนที่จะต้องมานั่งอ่าน Brief ที่ผมจะต้องเขียนขึ้นใหม่หลังจากถ่ายทำเสร็จแล้วเนี่ย เข้าเวลาไปหา Material ดีกว่าหรือเปล่า อาจจะเสร็จตั้งแต่ก่อนที่จะถ่ายทำแล้วด้วยซ้ำว่าไอเดียของภาพปกที่ทุกท่านได้เห็นคืออะไร ตรงนี้เป็นส่วนที่ Cork Work เข้ามากระทบงานเราจริงๆ ซึ่งในมุมของผม ผมคิดว่ามันทำให้เราได้ใช้เวลาไปกับการสร้าง Value กับสิ่งต่างๆ มากกว่าเดิมครับ
หัวข้อตัดภัยที่ผมอยากจะชวนคุยเยอะๆ เลย เพราะผมเชื่อว่าตอนนี้ทุกคนกำลังตื่นตัวมากๆ แล้วก็ผมคิดว่าองค์กรทุกองค์กรที่มีงานระดับที่เป็นดิจิตอล ที่มีงานเป็น Back office ที่มีงานเป็นพวก Corporate Service ทั่วไป ซึ่งทุกบริษัทมีหมด คุณจะทำร้านอาหาร ทำร้านนวด คุณก็ต้องมีการทำบัญชี การทำการตลาด การทำการเงิน การทำกฎหมาย การทำ Operation การทำ Logistics คุณต้องมีอยู่แล้วเนี่ย ต้องยอมรับตามตรงว่าพวกนี้เสร็จมันหมด ครับ มันช่วยเราได้จริงๆ งานของมนุษย์เงินเดือน มนุษย์ออฟฟิศมีโอกาสที่จะเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ คำถามคำถามก็คือ อนาคตมันจะเป็นยังไง ผมจะลอง เอ่อ เรียกว่าคาดการณ์ให้ดูนะครับ เขาบอกอนาคตองค์กรน่าจะเป็นแบบนี้ งานที่หายไปนะ ยกตัวอย่างงานทำสไลด์ งานสรุปรายงาน รีเสิร์ชเบื้องต้น Coordinate งานเบื้องต้น เสร็จมันหมดนะฮะ งานที่เหลือครับ คืองานที่คุณต้องตั้งคำถาม งานที่คุณต้องตัดสินใจ งานที่คุณต้องใช้ความสัมพันธ์ งานที่คุณต้องสร้างความหมายกับผู้บริโภคของคุณ
แต่มันจะมีงานบางประเภท หรือ Task งานบางอย่างที่จำเป็นมากๆ ที่จะทำต่อไปในอนาคต ยกตัวอย่างเช่น อันนี้เพิ่งคุยกับทีมเองครับ มันต้องมี AI Workflow Designer นักออกแบบวิธีทำงานใหม่ คนที่เป็นคนคอยเปลี่ยน Workflow บริษัทให้ AI ทำงานแทนบางส่วน เพราะ AI มันไม่รู้หรอกว่า Workflow คุณคืออะไร มันแค่ทำตามคำสั่ง มันเป็นลูกน้องคนนึงอ่ะ ที่มันอาจจะคิดไม่เป็นขนาดนั้น คิดในระดับเบื้องต้น Logic ได้ แต่ให้ออกแบบใหม่หมดเนี่ย บางทีมันไม่ได้เข้าใจบริบท ตัวอย่างเช่น ออกแบบระบบให้ฝ่ายขายใช้ AI ลูกค้า Workflow ใหม่ของ HR Finance Media เพื่อให้ AI มาทำแพง เพราะฉะนั้นคนเหล่านี้จะไม่ใช่โปรแกรมเมอร์นะครับ แต่เป็นคนที่เข้าใจธุรกิจ บวกกับ AI ก็อาจจะเกิดขึ้นในธนาคาร Corporate ใหญ่ไทย Media Consulting อาชีพนี้เขาเชื่อว่าจะขาดแคลนมาก
2 ครับ ผู้จัดการแรงงาน Digital Agent Manager หรือ AI Operation Lead คือองค์กรเนี่ย จะมีคนที่อาจจะไม่เพิ่ม หรืออาจจะน้อยลง แต่จะมี AI Agent หลายตัว จำนวนมากแล้ว Agent น้องๆ เหล่านี้ยังไงก็ควรจะมีคนอยู่ในบ้าง Assign งาน ตรวจ Output Monitor Risk Optimize Performance เหมือน Manager แล้วก็มีลูกทีมเป็น AI หรือยกตัวอย่างอย่าง
3 ครับ อาจจะมี Human AI Strategist นักวางกลยุทธ์ยุค AI คือ CEO จะถามว่าควรใช้ AI ตรงไหนถึงได้เปรียบ ไอ้คนเนี้ยที่เป็นคนเนี่ย จะตอบได้ ถามว่าเขาตอบได้ไง ต้องเข้าใจ Business Model ต้องเข้าใจ AI Capability ว่าศักยภาพ AI ทำอะไรได้บ้าง และเขาต้องแปลสารระหว่าง Tech กับผู้บริหาร แล้วผมคิดว่างานเนี้ย ประเทศไทยกำลังต้องการมากๆ นะครับ เพราะว่าบางทีเราไม่มีตัวเชื่อมตรงนี้
หรืองานอีกแง่มุมนึงในวงการข่าว ผมต้องการมาก เขาเรียกว่า Trust and Verification Editor ผู้ตรวจความจริงยุค AI คือเมื่อ Content มันมหาศาลแบบนี้ หรือว่าเมื่อข้อข้อมูลข่าวสารในองค์กรเรามันมากขนาดนี้ หรือว่าเมื่อการตัดสินใจทำงานของแต่ละอย่างมันเยอะแยะเต็มไปหมดเลย องค์กรต้องมีคนที่เป็นคนตรวจงานครับ ว่า AI มันทำถูกมั้ย เป็น Fact Validation ตรวจว่า Fact นั้นใช้ได้มั้ย เป็นคน Source Verification เป็นคนดูว่า Source นั้นถูกต้องหรือเปล่า อันนี้เป็นตัวอย่าง
หรืออีกอันนึงที่ผมค่อนข้างชอบ แล้วผมว่าเป็น Value ที่น้องๆ ที่ฟังอยู่ น้องๆ จบใหม่นะครับ เป็นสิ่งที่คุณต้องสร้างมากๆ เพราะนี่เป็นสิ่งที่ AI ผมเชื่อว่าจะทำแทนไม่ได้แน่นอน มันคือสิ่งที่เรียกว่า Community Intelligence Builder นักสร้าง Community เชิงความรู้ มันคืออะไร อนาคตเนี่ย Value มันไม่ใช่แค่งาน แต่มันคือ Network คุณต้องมี Network คนทำงานนี้ สร้างวง เช่นถ้าผมเป็น CEO ผมต้องมีวงของ CEO Founder วงของนักออกแบบนโยบาย ถ้าคุณเป็นโปรแกรมเมอร์ คุณต้องมี Network กับคนที่อยู่ในวงการเดียวกัน หรือคนอยู่ข้างวงการ แต่สามารถทำงานสอดประสานกันได้ คุณต้องมี Network บริษัทอื่นทั้งขึ้นทั้งลง บริษัทที่อยู่ข้าง บริษัทที่เป็นคู่แข่ง การมี Network ทั้งลูกค้า คู่ค้า หรือแม้กระทั่ง Stakeholder ทั้งหมดจะทำให้คุณได้เปรียบ ผมเชื่อว่าในอนาคต noh จะสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เพราะ Know-how AI มันทำเองได้มากยิ่งขึ้น งั้น Connection ครับ หรือว่าเรื่องของความเป็นมนุษย์เนี่ย จะมีความสำคัญมากๆ นะครับ
ทีนี้มีอีกอันนึงที่ผมรู้สึกว่าผมอยากจะ เอ่อ นำเสนอแล้วกันนะครับ เพราะว่าเรื่องของการศึกษาก็มีผลสำคัญเนาะ เราควรเรียนอะไร หรือว่าเราควรจะมีทักษะอะไรในอนาคตเนี่ย เราก็ต้องบอกตามตรงว่าในยุค Agentic Economy เนี่ย บางทีผมก็ไม่รู้จริงๆ นะว่ามันคืออะไร แต่อย่างน้อยเนี่ย มันพอเห็นได้บ้างว่าประเภทสิ่งที่เรียน ประเภทไหนมีโอกาสที่จะเสี่ยง เช่น ท่องจำ ทำตามขั้นตอน เสี่ยงเพราะ AI ทำแทน วิเคราะห์ตามสูตร เสี่ยง AI ทำแทน เพราะฉะนั้น Skill Core ที่ผมคิดว่าอนาคตเด็กทุกคน หรือว่าพวกเราเนี่ย จำเป็นต้องมี
1 AI Literacy ต้องรู้ AI ทำอะไรได้ไม่ได้
2 Problem Framing ตั้งคำถามถูกก่อนหาคำตอบ
3 Communication อธิบายให้คนเข้าใจได้
4 Learning Agility หรือเรียนรู้สิ่งใหม่ได้เร็ว นั่นเองครับ
อีกมุมนึงที่ผมอยากจะแชร์นะครับ คือผมอยากจะลองแบ่งเป็นช่วงวัย ว่าหลังจากนี้มันจะเป็นยังไงก็ชวนคิดแล้วกันเนาะ เพราะว่าก็มีเด็กจบใหม่หลายคนกังวล ซึ่งน่ากังวลจริงๆ นะครับ ต้องบอกกันตามตรง แต่ละช่วงวัยเนี่ย ต้องขยับบทบาทขึ้น 1 ระดับก่อนที่ AI จะตามทันครับ ผมแบ่งเป็น 3 ช่วงแล้วกัน เด็กจบใหม่ อายุ 22-30 นะครับ แล้วก็คนที่ทำงานมาสักระยะนิดนึง 30 ถึงประมาณ 45 แล้วก็ 45 ขึ้นไปเนาะ
เด็กจบใหม่ครับ ความจริงที่ต้องรู้ก็คือ คุณต้องเปลี่ยนจากคนทำงาน เป็นคนที่คิดงานให้ได้ คือ งาน Entry Level แบบเดิมอ่ะ มันหายแน่ เปลี่ยนจากคนที่เป็น Doer กลายเป็น AI Operator ให้ได้ แล้วคุณจะมีโอกาส รวมถึงทักษะมนุษย์ด้วย อย่าลืมนะครับ
อายุ 30 ถึงประมาณ 40 กว่า คุณเริ่มเป็น Specialist แล้วครับ ถ้าเป็นบทบาทเก่า แต่บทบาทใหม่ คุณต้องเปลี่ยนเป็นสิ่งที่เรียกว่า Decision Maker เพราะว่าไม่อย่างนั้นเนี่ย คุณจะกลายเป็นคนที่องค์กรขาดได้ คือคุณต้องเปลี่ยนจากคนเก่ง เป็นคนที่องค์กรขาดไม่ได้แล้ว ช่วงนี้เสี่ยงสุดจริงๆ ครับ เพราะว่ามีโอกาสที่เงินเดือนคุณสูงเนาะ แล้วบริษัทรู้สึกว่ามันไม่คุ้มค่า
ส่วนระดับ 40 บวกๆ ขึ้นไปมากๆ จากผู้บริหารแบบผมเนี่ย จะต้องเป็น Sense Making Leader คือ AI มันจะแทนสิ่งที่แทนไม่ได้ก็คือ Experience แต่มันจะแทน Operational Knowledge ได้ เพราะฉะนั้น Skill ที่สำคัญก็คือ เห็นสัญญาณก่อนคนอื่น เชื่อม Geopolitics กับ Tech กับ Economy ได้ มี Judgment and Wisdom องค์กรเนี่ย ต้องการคนที่ตัดสินใจข้อมูลตอนมันไม่ครบนะ ครับ รับผิดชอบผลลัพธ์ แล้วก็มี Network Capital ก็คือมีความสัมพันธ์ แสดงว่าคุณต้องเปลี่ยนบทบาทจาก Manager เนี่ย กลายเป็นตัว Sense Maker นั่นเอง
งานง่ายๆ กระทบหมดะ ก็คือคิดว่าปิดได้หมด ถ้าไปถามคนที่เป็น CEO CL จริงๆ เขาบอก งานยากๆ อย่าง Software Engineering N2N เนี่ย เขาคิดว่าเขาเชื่อว่า 99% แบบเขา มั่นใจว่าแบบภายใน 2 ปีนี้คือจบหมดครับ ก็คือถ้าถ้าเป็นงาน N2N ธรรมดาทั่วไป ทำเว็บ ทำ Portal อะไรต่อให้สเกลใหญ่แค่ไหนก็น่าจะจัดการได้ใน 2 ปีข้างหน้า
เอ่อ ส่วนโอกาส เนาะ ผมมองว่าอันนี้เป็นโอกาสสำคัญสำหรับบริษัทที่ขาดแรงงาน หรือยังไม่มีทุนพอใน การเอ่อ จ้างงานเข้ามาเป็นตำแหน่งเต็มๆ ในทุกตำแหน่งนะครับ พูดง่ายๆ คืออย่างยกตัวอย่าง SME ทั่วไป อาจจะขาดแคลนหลายตำแหน่งมากๆ ที่จริงๆ แล้วควรจะมี เอ่อ หรือขาด C Level อ่ะ คือมันไม่มีใครมีเงินไปจ้าง C Level มา 6 คน แต่เดี๋ยวนี้ด้วยเงิน 3,000-6,000 บาท อาจจะมี C Level แบบร่างทรงอยู่ในคอร์สอะไรอย่างงี้ ไว้ก่อนได้ระดับนึง ซึ่งก็อาจจะไม่ดีเท่ามีคนจริงๆ ที่เขามีประสบการณ์ แต่ว่าก็มีไปก่อน จนกระทั่งถึงวันที่เราสามารถมีตรงนั้นได้
คือหลายคนพูดถึงภาวะ Junior Cliff ก็คือ Junior ตกงานหมดทั้งโลก เอ่อ ตกงานกว่าคนอื่น ได้เงินเดือนน้อยกว่าคนอื่นด้วย ด้วยเหตุนี้เนี่ย เอ่อ ต้องบอกว่าจริงๆ ก็มีคนรุ่นใหม่ที่เขาใช้เป็นโอกาสก็คือว่า เขาแซง Mid Level ได้แล้วอ่ะ ตอนที่เราเราเห็นหลายคนที่ เอ่อ รู้จักใช้ AI อย่างถูกวิธีแล้วไม่รู้ตรงไหนก็ถามพี่อะไรเงี้ยครับ แล้วมันเห็นเลยว่า Performance มันโดดกว่าคนรุ่นใหม่สมัยก่อนอีก แล้วก็เผลอๆ แซงคนที่อยู่ระดับกลางได้เลย เพราะว่าเขาขวนขวายกว่า เขาใช้เป็นกว่า แล้วก็เขารู้ด้วยว่าตรงไหนควรจะใช้ ตรงไหนไม่ควรจะใช้ครับ
5 ปีข้างหน้ามีโอกาสสูงอ่ะ ที่เราจะเจอสิ่งที่เรียกว่า AGI ไม่ว่าเราจะเถียงกันด้วยนิยามใดก็ตามที ทีนี้พอเวลามันมีขนาดนั้นมาเนี่ย แล้วมันมีจำนวนมาก Multiply เต็มไปหมด เราอาจจะเห็นจำนวนคนต่อบริษัทเนี่ย ลดลงอย่างมาก แต่เราอาจจะเห็นจำนวนบริษัทมากขึ้นก็ได้ เอ่อ เพราะว่าเหมือนกับเส้นที่กั้นระวังระหว่างการที่เราเป็นคนธรรมดากับเป็นผู้ประกอบการที่สำเร็จมันบางลงเรื่อยๆ เพราะว่ามันมีเครื่องมือตัวนี้มาช่วยในการเริ่มต้นนะ่ะครับ
ผมไปเห็นงานวิจัยนึงนะครับ ที่ไม่กี่วัน ที่ผ่านมานี้เนี่ย ทางบ้านเราก็มีการพูดถึงเยอะเหมือนกัน คืองานที่บอกว่า AI เนี่ย สามารถตัดสินใจเทียบกับผู้จัดการกองทุนได้มากน้อยแค่ไหนเนี่ย แล้วก็พบว่า อ่า การตัดสินใจซื้อขายของผู้จัดการกองทุนเนี่ย ถ้าใช้ AI ในการ อ่า ทำนายเนี่ยนะครับ 71% ของการซื้อขายนะครับ ก็สามารถทำนายด้วย AI ซึ่ง อ่า งานวิจัยไปต่ออีกนะ ไปต่ออีกว่า แล้วอีก 29% ที่ AI ทำนายไม่ได้ล่ะ การตัดสินใจพวกนั้นที่ดูแล้วโมเดลไม่สามารถทำนายได้ เป็นการตายใจที่มักจะได้กำไร หรือมักจะเสียกำไรกันแน่ ก็พบว่างานพวกนั้นน่ะนะครับ ที่ตัดสินใจพวกนั้นไปเนี่ย มักจะเป็นการตัดสินใจที่ได้กำไรมากกว่า
ผมไปฟัง YouTube ของอาจารย์ผู้เขียนไปบรรยายมาไม่นานนี้ ก็เลยได้ฟังยาวเลยว่าเขามีความเห็นยังไงเกี่ยวกับเรื่องงานวิจัยบ้าง พูดถึงประเด็นที่น่าสนใจมากเลยครับว่า งานวิจัยที่เขาทำมาเนี่ย มันไม่ได้เกี่ยวข้องแค่เรื่องผู้จัดการกองทุนรวมหรอก มันเป็นการแสดงให้เราเห็นมากกว่าว่า การที่เราให้ AI เนี่ย AI ช่วยตัดสินใจได้นะครับ ก็เป็นเรื่องที่ดี สามารถลดงานได้ แต่สิ่งที่เขาตัดสินใจให้เราเนี่ย เป็นสิ่งที่ไม่ได้โดดเด่นอะไรอ่ะครับ เป็นสิ่งที่ทำเหมือนๆ กับชาวบ้านนั่นแหละ เช่น ก็ซื้อเหมือนกับเกาะดัชนีอย่างนี้เป็นต้นนะครับ ถึงให้ทำให้สามารถคาดเดาได้
ไปพูดถึงงานวิจัยอีกงานนึงครับ ที่ตั้งคำถามที่น่าสนใจกว่าก็คือว่า Large Language Model โมเดลภาษาขนาดใหญ่นี้เนี่ย ที่ทำงานด้วยการเดาคำถัดไปจากสถิติที่ผ่านมาที่เคยเห็นว่าคำไหนมักจะอยู่ด้วยกันเนี่ย เช่นนะ ครับ อ่า เราบอกว่า ผมชอบกินกะเพราไก่ จุดๆ อะไรพวกนี้ อาจจะมีภาพในใจต่อ นะครับ เขาบอกว่าการที่เราไปดูว่าเราเห็นเขาเดาคำพวกนี้ออกมาแล้วเนี่ย คำที่ออกมาเกิดประโยชน์ในแง่ของนวัตกรรมมากน้อยแค่ไหน งานวิจัยช่วงหลังมักจะพบว่านวัตกรรมเนี่ย มาจากสิ่งที่เราคาดเดาไม่ได้ สิ่งที่มาจากจุดแพทเทิร์น แล้วถ้าเกิดเราใช้ AI นะครับ ในการทำงานแทนเราตัดสินใจแทนเรา เราจะเป็นคนที่ อ่า เก่งขึ้นได้ แต่เราไม่สามารถมีความโดดเด่นขึ้นมาได้นะครับ เราไม่สามารถสร้างอะไรสร้างสรรค์ใหม่ๆ ที่โลกนี้มีขึ้นมาได้
งานวิจัยของอาจารย์นะครับ ที่ทำเรื่องกองทุนรวมนั้น เขาบอกว่าจริงๆ แล้วเรื่องนี้ ไม่ได้เพียงแค่เรื่องการบริหารจัดการการเงินหรอก แต่เป็นภาพใหญ่มากกว่าว่า ถ้าเกิดเราจะใช้ AI แล้วเนี่ย นะครับ ก็ต้องเลือกใช้ AI ให้มันถูกที่ถูกทางนะ งานบางอย่างที่ไม่ได้ต้องการความสร้างสรรค์ ต้องการความโดดเด่น ต้องการรูทีนเพื่อลดเวลา ก็ดีครับ เราจะได้มีเวลาไปพบปะผู้คน หรือใช้ชีวิตมากขึ้น แต่ถ้าเกิดงานเราเป็นงานสร้างสรรค์ งานเราเป็นการสร้างความโดดเด่น ความแตกต่าง การพึ่ง AI มากเกินไปทำให้เราเสียความสามารถในการแข่งขันนั้นไปนะครับ
ก็เลยคิดว่าถึงเห็น AI จะมาแทนงานเราก็ไม่ได้อยากจะให้รู้สึกว่าเป็นเรื่องที่เราควรพอ เพราะว่าในทางกลับกันแล้วเนี่ยนะ ครับ มนุษย์เรามีขีดความสามารถที่สูงกว่า AI แต่ว่าเราก็ต้อง อ่า ไปโฟกัสในส่วนนั้น แล้วก็อย่าใช้งาน AI มากเกินไปจนกระทั่งเราเสียเราเสียความสามารถตรงนั้นไป
สุดท้ายครับ สิ่งที่อาจจะดูน่ากลัว แต่ผมไม่อยากจะพูดเยอะและ เพราะว่าผมคิดว่าจริงๆ มันเป็นโอกาสด้วยนะ กับประเทศไทย เพราะว่ามันมี Report อันนึงครับ ชื่อว่า 2028 Global Intelligence Crisis ทำโดย Citi Research นะครับ บทความนี้ตีพิมพ์ออกมาแล้วหุ้นตกเลยครับ เพราะว่ามันเป็นการออกแบบจำลองสถานการณ์ในการพูดถึงเศรษฐกิจอนาคต ก็คือมิถุนายนปี 2028 ก็อาจจะเป็นที่น้องมิ้นท์อยู่ในวันนั้นก็ได้เนาะ เช็คเห็นประเด็นสำคัญมีดังนี้ครับ
1 Ghost GDP ครับ Ghost GDP มีโอกาสที่จะเกิดขึ้น ประเด็นหลักก็คือ AI ไม่ได้ล้มเหลว แต่ว่ามันทำงานดีจนเกินไป จนมันทำสามารถทำงานแทนมนุษย์ได้ ก็คือพนักงานออฟฟิศ หรือว่าคนใส่เสื้อเชิ้ตปกขาวนั่นแหละ White Collar ถูกกว่ามากเลย จ้างมาอาจจะ 200 เอ่อ จ้างมาอาจจะประมาณ อ่า 20 ดอลลาร์ 100 ดอลลาร์ ถูกกว่าพนักงานปกติทั่วไป สิ่งเหล่านี้ที่จะเกิดขึ้นก็คือ บริษัทมี Productivity ที่สูงมากครับ ประเทศมี GDP ที่เพิ่มขึ้นสูงมาก ก็คือผลิตภาพที่ทำออกมาได้ แต่มันเป็น Ghost ครับ ก็คือเงินเหล่านั้นกระจุกอยู่กับคนที่เป็นเจ้าของบริษัท เจ้าของเทคโนโลยี ไม่ไหลเวียนเข้าไปสู่ระบบเศรษฐกิจผ่านการจ้างงาน คือมันไม่ต้องจ้างงานเพิ่ม เพราะงั้นแรงงานก็มีโอกาสตกงาน คนก็จะน้อยลงในบริษัท แต่ผลงานได้เท่าเดิม เขาบอกมีโอกาสจะเกิดวงจรหายนะ หรือ The Doom Loop ครับ เขาจำลองว่าเกิดการเลิกจ้างรอบแรก ก่อนบริษัทเริ่มเปิดพนักงานและแทนที่ด้วย AI เพื่อเพิ่มกำไร ทำให้ตลาดหุ้นนั้นพุ่งสูงขึ้นในช่วงแรก แต่ว่ากำลังซื้อหดตัว ครับ เมื่อพนักงานออฟฟิศจำนวนมาก เช่น นักเขียน โปรแกรมเมอร์ นักวิจัย ผู้จัดการ ตกงาน รายได้ของครัวเรือนก็หายไป ส่งผลให้การบริโภค ลดลงอย่างรุนแรง เกิดวิกฤตความเชื่อมั่น ครับ เมื่อไม่มีคนซื้อสินค้า กำไรบริษัทที่เคยพุ่งสูงก็เริ่มพังทลาย นำไปสู่การขายทิ้งในตลาดหุ้น
ผลกระทบระดับโลก เขาบอกว่ามีโอกาสเกิดอัตราการว่างงานมากมาย ตลาดแรงงานจะเปลี่ยนไป อาจจะพุ่งสูงถึง 10% ในสหรัฐอเมริกา โดยกลุ่มที่เปราะบางที่สุดก็คือ Knowledge Worker หรือเป็นงานแบบพวกผมเนี่ยแหละ งานสายความรู้ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์และ Outsourcing บริษัทไอทียักษ์ใหญ่ต่างๆ ก็อาจจะเผชิญกับภาวะล้มละลาย เนื่องจากงานที่เคยจ้างคนก็ถูกทำด้วย AI Agent ที่ราคาหลักแค่ 10 หรือ 100 เหรียญต่อเดือนเท่านั้น เกิดภาวะเงินฝืดทางปัญญา คือต้นทุนการสร้างความฉลาดเนี่ย ลดลงจนเกือบเป็นศูนย์ ทำให้มูลค่าของทักษะมนุษย์แบบเดิมเนี่ย อาจจะหายแปลได้
โอ้โห ฟังมาทั้งหมดแล้วน่ากลัวมั้ยครับ ก็มีโอกาสเกิดขึ้นได้จริงๆ นะ เพราะว่าเวฟนี้ อ่า แรงจริงๆ แต่ผมอยากจะทิ้งท้ายอย่างนี้ ว่าประเทศไทยเนี่ย อาจจะเป็นประเทศที่ที่มีโอกาสนะครับ เพราะว่าอะไร เพราะว่าองค์กรไทยเนี่ย มี Workflow ที่เป็น Manual น่ะ เยอะนะ คุณไปดูร้านขายอาหารทั่วไป หรือว่าตามท้องถนนเนี่ย ผมว่าระบบเขาไม่ได้ดีพอ แสดงว่ามีโอกาสถ้าเราเอา AI Agent เข้าไปแทน เพราะว่ามันสามารถกำหนดให้เกิดเป็นระบบที่ดีขึ้นได้ Productivity Gap ของประเทศไทยก็สูงนะ คุณไปดูโรงงานหลายโรงงาน ก็ยัง Manual กันอยู่ ยังเป็นคนเซ็นเอกสาร ทำอะไรกันเต็มไปหมดเลย แม้แต่ใน Standard เองก็ยัง Manual อยู่หลายจุดอย่างนี้เป็นต้น ถ้าเราใช้มันถูกจุด เราสามารถ Focus ได้ ยังไม่นับเรื่องสังคมสูงวัยในอีก 30 ปีข้างหน้า คนไทยอาจจะเหลือแค่ประมาณ 30 กว่าล้านคนก็ได้ มันก็อาจจะแก้ปัญหาของนี้ ซึ่งญี่ปุ่นก็คิดเรื่องนี้
หลายคนอาจจะบอกว่าผมตื่นกลัวเกินไปหรือเปล่า หรือว่าแพนิคเกินไปหรือเปล่า เอ่อ ก็ต้องยอมรับนะครับว่าผมรู้สึกแบบนี้ เพราะผมเห็นคนใกล้ตัวและคนที่ทำงานเนี่ย รู้สึกแบบนี้จริงๆ มันเป็นมวลความคิดที่ทุกคนรู้ว่าโครงสร้างของแรงงานมันจะไม่เหมือนเดิมอีกต่อไปแล้ว ทุกคนรู้ว่าศักยภาพของ AI Agent มันแค่เริ่มต้นขึ้นเท่านั้น อีกหลายบริษัทกำลังจะพัฒนา อีกหลายองค์กรกำลังจะแข่งขันกัน มันจะเก่งขึ้นไปมากขึ้นเรื่อยๆ ถ้าเราโอบกอดความเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้ มองมันเป็นวิกฤต แต่ มองมันเป็นโอกาส มองว่าถ้าองค์กรของเรา คนของเรา บริษัทของเรา สถาบันการศึกษาของเรา SME ของเรา ลูกน้องของเรา ประเทศของเรา สามารถเอาสิ่งนี้เข้ามาทำได้จริง โอ้โห มันจะมีโอกาสมากมายมหาศาลในสิ่งที่เราไม่เคยแตะถึง นี่เป็นแค่จุดเริ่มต้นของคำว่า Agentic Economy เท่านั้น สวัสดี M.