AI Essentials for Executives 2026 สำหรับผู้บริหาร

Section 1: AI Landscape for Executives

• ทำไมผู้บริหารทุกคนต้องเข้าใจ AI: AI ไม่ใช่เรื่องของฝ่าย IT เพียงอย่างเดียว แต่กลายเป็น Business Capability
• AI กับการแข่งขันของธุรกิจ, Productivity, Cost Reduction, Revenue Growth, Customer Experience และ Business Innovation
• จาก Digital Transformation สู่ AI Transformation: Digitization, Digitalization, Digital Transformation และ AI Transformation

Section 2: AI, Machine Learning, Generative AI, LLM และ Agentic AI

• Artificial Intelligence และความสามารถหลัก (Prediction, Classification, Recommendation, Automation, Generation, Analysis) และ Machine Learning ในภาษาธุรกิจ พร้อมตัวอย่าง Fraud Detection, Sales Forecast, Customer Segmentation
• Deep Learning (Image/Speech Recognition, NLP) และ Generative AI ที่สร้าง Text, Image, Audio, Video, Document, Code และ Report
• Large Language Model (Model, Prompt, Token, Context, Knowledge, Response) และ Agentic AI ที่รับเป้าหมาย วางแผน ทำงานหลายขั้นตอน ใช้เครื่องมือ และตรวจสอบผลลัพธ์

Section 3: Understanding the AI Ecosystem

• ความแตกต่างระหว่าง AI Model, AI Platform, AI Application และ Enterprise AI
• ภาพรวมและบทบาทของ ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot และ Enterprise AI Platform
• Public AI vs Enterprise AI ในประเด็น Data, Privacy, Access Control, Integration, Security และ Governance

Section 4: AI Changes Business Competition

• AI กับ Productivity (ลดเวลาทำ Report ค้นข้อมูล ทำเอกสาร ประชุม และงานซ้ำ) และ AI กับ Revenue (Lead Generation, Sales Intelligence, Personalization, Upselling, Cross-selling)
• AI กับ Cost Reduction (Automation, Customer Support, Document Processing, Knowledge Management)
• AI กับ Customer Experience (AI Chatbot, Personalized Service, 24/7 Support) และ AI กับ Innovation (New Product, Service, Business Model)

Section 5: AI Use Cases Across the Organization

• AI for Management (Executive Summary, Meeting Summary, Strategic Research, Competitor Analysis, Decision Support) และ AI for Marketing (Market Research, Customer Persona, Content, Campaign, SEO/AEO/GEO)
• AI for Sales (Lead Research, Proposal, Customer Analysis, CRM Intelligence), AI for HR (Recruitment, Job Description, L&D) และ AI for Finance (Financial Summary, Expense Analysis, Budget Support)
• AI for Customer Service (Chatbot, FAQ, Ticket Classification) และ AI for Operations (SOP, Workflow, Document Processing, Quality Control, Knowledge Management)

Section 6: Workshop 1-2 - AI Use Case Discovery และ Top 10 AI Use Cases

• Workshop 1: วิเคราะห์องค์กรตนเอง - ระบุ Business Processes (Sales, Marketing, HR, Finance, Customer Service, Operations) และ Pain Points (งานที่ใช้เวลามาก ทำซ้ำ เอกสารเยอะ ผิดพลาดสูง ตอบสนองช้า)
• จับคู่กับความสามารถ AI: Generate, Analyze, Summarize, Recommend, Search และ Automate
• Workshop 2: สร้าง Top 10 AI Use Cases สำหรับองค์กรของตนเอง พร้อมตาราง Department, Problem, AI Solution และ Expected Benefit

Section 7: AI as an Executive Assistant

• AI สำหรับงานผู้บริหาร: Research, Summarization, Analysis, Planning, Brainstorming และ Decision Support
• Executive Summary ให้ AI สรุป Report, Meeting, Proposal, Research และ Financial Document
• จัดผลลัพธ์ให้อยู่ในรูป Key Finding, Risk, Opportunity และ Recommended Action

Section 8: AI for Decision Support + Workshop 3

• AI ช่วยตัดสินใจ: Compare Options, Analyze Pros/Cons, Identify Risk, Rank Alternatives, Scenario Analysis และ Decision Matrix
• ตัวอย่าง Executive Decision: เลือก Software, Vendor, Project, Investment และเปรียบเทียบ Business Strategy
• Workshop 3 (Executive AI Decision Assistant): ใช้ AI วิเคราะห์กรณีศึกษาเลือก Vendor 3 ราย ตั้งแต่วิเคราะห์ข้อดีข้อเสีย สร้างเกณฑ์ประเมิน Decision Matrix วิเคราะห์ Risk และสรุป Recommendation

Section 9: Understanding AI Hallucination

• Hallucination คืออะไร: AI สร้างข้อมูลที่ดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้องได้ และสาเหตุที่ AI ตอบผิด (Context ไม่พอ, Prompt ไม่ชัด, Knowledge Limitation, Data Quality)
• วิธีลดความเสี่ยง: Verify, Cross-check, Ask for Source, Provide Context และ Human Review
• แนวคิดสำคัญ: AI Output ไม่เท่ากับ Fact

Section 10: Data Privacy, PDPA และ Cybersecurity for AI

• ข้อมูลอะไรไม่ควรใส่ AI: Password, API Key, Customer Data, Health Data, Financial Data, Employee Data, Confidential Document และ Trade Secret
• Personal Data, Sensitive Data และ Public AI Risk (Data Retention, Data Usage, Access, Security, Privacy) ที่ควรพิจารณาก่อนให้พนักงานใช้ Public AI
• Cybersecurity Risks ของ AI: Data Leakage, Phishing, Social Engineering, Deepfake, Fake Content, Prompt Injection, AI-generated Malware และ Identity Fraud

Section 11: AI Governance, Human-in-the-loop และ Workshop 4

• AI Governance คือการกำหนดกรอบว่าใครใช้ AI ได้ ใช้กับอะไร ใช้ข้อมูลอะไร ใครตรวจสอบ และใครรับผิดชอบ พร้อม AI Usage Policy (Allowed, Restricted, Prohibited)
• Human-in-the-loop: AI Recommend, Human Decide งานที่ต้องมีมนุษย์อนุมัติ เช่น Financial Approval, Legal Decision, Hiring, Medical Decision, Contract และ Public Communication
• Workshop 4 (AI Risk Checklist): วิเคราะห์ AI Use Case ขององค์กรในมุม Data, Privacy, Security, Legal, Business และ Reputation Risk

Section 12: AI Opportunity Prioritization และ Workshop 5

• การประเมิน Use Case ใน 4 มิติ: Business Impact (Revenue, Cost, Productivity, CX), Feasibility (Data, Technology, Skill, Integration), Risk (Privacy, Security, Compliance) และ Time to Value (Quick Win, Medium Term, Strategic)
• Workshop 5 (AI Priority Matrix): นำ Top 10 Use Cases จากวันแรกมาจัดลำดับด้วย Impact, Feasibility, Risk และ Priority
• แบ่งกลุ่มเป็น Quick Win, Strategic AI, Experiment และ Delay

Section 13: Final Workshop - AI Opportunity Map, Action Plan และ 30-60-90 Day Roadmap

• AI Opportunity Canvas: สร้าง AI Opportunity Map ประกอบด้วย Business Challenge, AI Opportunity, Target User, Business Benefit, Data Required, Risk, Human Control และ KPI
• Executive Action Plan: เลือก Top 3 AI Initiatives (Quick Win, Productivity Improvement, Strategic AI) พร้อมระบุ Owner, Business Goal, Expected Benefit, Timeline, KPI และ Risk
• 30-60-90 Day AI Roadmap: 30 วันค้นหา Use Case และเลือก Pilot, 60 วันทดลองและวัดผล, 90 วันประเมินและขยายการใช้งาน พร้อมสรุปหลักสูตร