AI for Work: Transform Your Whole Organization to Work with AI

รายละเอียดหลักสูตร

อบรมเชิงปฏิบัติการ 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ออกแบบเป็นแกนกลางร่วมและช่วง Track แยกตามสายงาน จึงจัดอบรมรวมทุกแผนกในรุ่นเดียวกันได้ หลักการสำคัญคือผู้เรียนใช้งานจริงของตัวเองเป็นโจทย์ตลอดหลักสูตร ไม่ใช้เคสสมมติ เพื่อให้ผลงานที่ได้ในห้องเรียนนำกลับไปใช้ต่อได้ทันที สัดส่วนการเรียนคือบรรยายและสาธิตสด 40% Workshop ลงมือทำ 45% และอภิปรายนำเสนอ 15% รองรับ 15-30 คนต่อรุ่น (Onsite) หรือ 20-40 คนต่อรุ่น (Online)

Day 1: รากฐานและการใช้งานจริงรายเครื่องมือ

Section 1: เปิดหลักสูตรและภูมิทัศน์ AI สำหรับคนทำงานปี 2026

• AI Readiness Check: สำรวจระดับการใช้ AI ของผู้เรียนรายบุคคล และตั้งเป้าหมายรายแผนก
• LLM ทำงานอย่างไรแบบเข้าใจง่าย ความแตกต่างของ Chat, Reasoning และ Agent
• สิ่งที่ AI ทำได้ดีและสิ่งที่ยังทำไม่ได้ เพื่อวางความคาดหวังให้ถูกต้อง

Section 2: ศาสตร์การสั่งงาน AI (Prompt Engineering ภาคปฏิบัติ)

• โครงสร้าง Prompt แบบ Role - Context - Task - Format - Constraint
• Few-shot Prompting และการให้ AI ถามกลับก่อนตอบ
• เทคนิคแก้เมื่อคำตอบไม่ตรงใจ ปรับ Prompt ให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
• Workshop 1: เขียน Prompt สำหรับงานจริงของตนเอง แล้วปรับ 3 รอบจนได้ผลลัพธ์ระดับส่งงาน

Section 3: ChatGPT สำหรับงานสำนักงานและ Productivity

• Custom GPT และ Projects การจัดระเบียบผู้ช่วย AI ตามงาน
• การอัปโหลดไฟล์เพื่อวิเคราะห์ และ Advanced Data Analysis กับไฟล์ Excel
• การสร้างเทมเพลตงานประจำที่ใช้ซ้ำได้
• Workshop 2: สร้าง Custom GPT ผู้ช่วยประจำแผนกของตนเอง

Section 4: Gemini สำหรับงานเอกสารและข้อมูลในองค์กร

• การทำงานร่วมกับ Google Workspace
• การสรุปเอกสารและอีเมลจำนวนมาก และการวิเคราะห์ข้อมูลใน Sheets
• การประมวลผลไฟล์ภาพและวิดีโอ

Section 5: Claude สำหรับงานวิเคราะห์เชิงลึกและเนื้อหาคุณภาพสูง

• การอ่านเอกสารยาวและสัญญา และการเขียนเชิงวิเคราะห์ที่รักษาโทนองค์กร
• Projects และ Skills การตั้งผู้ช่วยเฉพาะทาง และการให้ AI ตรวจงานของ AI
• Workshop 3: นำเอกสารจริงขององค์กรมาให้ AI สรุป วิเคราะห์ และร่างเอกสารตอบกลับ

Day 2: การประยุกต์ใช้ตามสายงานและการขยายผลในองค์กร

Section 6: ช่วง Track แยกตามสายงาน (เลือก 1 Track)

• Track A - Office & Back Office: อัตโนมัติงานเอกสาร HR และบัญชี สรุปการประชุมเป็นวาระติดตาม สร้างสูตรและมาโคร Excel ด้วย AI
• Track B - Developer & IT: Codex สร้างฟีเจอร์จาก Requirement เขียน Unit Test อัตโนมัติ Refactor และ Code Review อ่าน Legacy Code และข้อควรระวังเรื่องความปลอดภัยของโค้ดที่ AI สร้าง
• Track C - Executive & Team Lead: การประเมิน ROI ของ AI การกำหนดนโยบายการใช้ AI การวัดผลและติดตามการใช้งานของทีม และการอ่านรายงานสรุปเชิงกลยุทธ์
• Track D - Marketing & Content: ระบบผลิต Content ตาม Brand Voice การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและคู่แข่ง การสร้างภาพประกอบและสื่อการตลาด และการวางแผน Content Calendar

Section 7: การใช้ AI หลายตัวร่วมกัน (Multi-model Workflow)

• เกณฑ์เลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน
• การส่งต่องานระหว่างเครื่องมือ
• ตัวอย่างเวิร์กโฟลว์จริงที่ใช้ 3-4 เครื่องมือในงานเดียว

Section 8: ออกแบบ AI Workflow ของแผนกตนเอง

• การแตกกระบวนการทำงานเป็นขั้นตอน และการระบุจุดที่ AI ช่วยได้
• การกำหนดจุดตรวจสอบโดยมนุษย์ (Human-in-the-loop) และการวัดเวลาที่ประหยัดได้
• Workshop 4 (งานกลุ่ม): แต่ละแผนกออกแบบ AI Workflow ของตนเอง 1 กระบวนการ พร้อมประมาณการเวลาที่ประหยัดได้

Section 9: ความเสี่ยง ความปลอดภัย และจริยธรรมการใช้ AI

• ข้อมูลใดห้ามป้อนเข้า AI และการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของแต่ละแพลตฟอร์ม
• การรับมือ Hallucination และวิธีตรวจสอบข้อเท็จจริง
• ประเด็นลิขสิทธิ์ของผลงานที่ AI สร้าง และความสอดคล้องกับ PDPA

Section 10: นำเสนอผลงานและแผนขยายผลในองค์กร

• แต่ละกลุ่มนำเสนอ AI Workflow ที่ออกแบบ และรับ Feedback เชิงปฏิบัติรายกลุ่มจากวิทยากร
• การสร้าง Prompt Library ส่วนกลาง และการตั้ง AI Champion ประจำแผนก
• แผนขยายผล 30-60-90 วัน ช่องทางติดตามผลหลังอบรม และมอบวุฒิบัตร