ChatGPT Astra at Work: Standardize Your Team's Workflow
- TTDT38
- Classroom
- Fundamental
- Thai | 0
หลักการและเหตุผล
การมาถึงของ ChatGPT Astra ในเดือนกันยายน 2569 ไม่ใช่การอัปเกรดตามรอบปกติ แต่เป็นจุดที่ AI ข้ามจากการเป็นผู้ช่วยตอบคำถาม ไปเป็นผู้ร่วมงานที่ลงมือทำงานจนจบด้วยตัวเอง มันทำงานยาวหลายขั้นตอนได้ในคำสั่งเดียว เปิดเว็บและค้นข้อมูลเอง ควบคุมหน้าจอแทนคนได้ และทำคะแนนระดับสูงสุดในชุดทดสอบที่เคยใช้วัดขีดจำกัดของโมเดลมาตลอด ทั้งด้านคณิตศาสตร์ การใช้คอมพิวเตอร์ และงานวิชาชีพ
คำถามขององค์กรจึงเปลี่ยนไปแล้ว จากเดิมที่ถามว่า AI ทำงานนี้ได้หรือยัง กลายเป็นคำถามว่าองค์กรของเราพร้อมให้มันทำหรือยัง เพราะสิ่งที่ยังขาดในวันนี้ไม่ใช่ความสามารถของโมเดล แต่คือบริบทของแต่ละองค์กร โมเดลไม่รู้ว่าองค์กรของคุณนับอะไรว่าเร่งด่วน ใครเป็นผู้อนุมัติ และผลงานแบบไหนที่ยอมรับได้ ตราบใดที่สิ่งเหล่านี้ยังอยู่ในหัวคน ไม่ได้ถูกเขียนออกมา AI ที่เก่งที่สุดในโลกก็ยังต้องเดา
ระยะห่างจาก AGI สั้นลงทุกรอบการปล่อยรุ่น และประวัติศาสตร์ของทุกคลื่นเทคโนโลยีบอกตรงกันว่า ผู้ที่ได้เปรียบไม่ใช่ผู้ที่ซื้อเครื่องมือเร็วที่สุด แต่คือผู้ที่แปลงวิธีทำงานของตัวเองให้เครื่องมือนั้นทำตามได้ก่อนใคร ช่วงเวลานี้จึงมีค่าเป็นพิเศษ เพราะเป็นจังหวะที่ต้นทุนของการเริ่มยังต่ำ และช่องว่างระหว่างองค์กรที่เริ่มแล้วกับยังไม่เริ่มยังแคบพอจะไล่ทัน
หลักสูตรนี้จึงออกแบบให้เดินสองด้านพร้อมกัน ด้านหนึ่งคือเห็นภาพชัดว่าเทคโนโลยีเดินมาถึงไหนแล้ว และเส้นทางสู่ AGI จะกระทบวิธีทำงานขององค์กรอย่างไร อีกด้านคือลงมือเปลี่ยนวิธีทำงานของตัวเองให้กลายเป็น Project, Agent Skill, Workflow และ Plugin ที่ AI ทำตามได้จริง แล้วส่งต่อให้ทั้งทีมใช้มาตรฐานเดียวกัน พร้อมกติกาการใช้อย่างปลอดภัยและการบริหารต้นทุนที่ทำให้ใช้ต่อไ
Course description
Time
Instructor
Venue
ChatGPT Astra at Work: Standardize Your Team's Workflow
วัตถุประสงค์การเรียนรู้
•เข้าใจว่า ChatGPT รุ่นล่าสุดทำอะไรได้เพิ่มขึ้น และงานแบบไหนที่ไม่จำเป็นต้องทำเองอีกต่อไป
•จัดหมวดหมู่คำสั่ง Prompt ด้วย Projects ให้แต่ละโครงการและแผนกมีที่อยู่ของตัวเอง และนำกลับมาใช้ซ้ำได้
•เข้าใจว่า Agent Skill คืออะไร และสร้าง Skill ของตัวเองที่หยิบมาใช้ซ้ำได้ทุกเดือน
•ใช้ ChatGPT ทำงานกับ Word และ Excel โดยตรง เพื่อให้ AI ร่างและเราตรวจแก้ในไฟล์เดิม
•ต่อ AI เข้ากับเว็บและระบบรอบตัวด้วย Connectors แล้วให้อ่านกองงานในอีเมลของคุณ เพื่อแยกว่าเรื่องไหนรอคุณ เรื่องไหนรออีกฝ่าย
•ให้ AI ควบคุมเบราว์เซอร์ไล่เก็บข้อมูลจากเว็บที่เครื่องมือ AI ทั่วไปเข้าไม่ถึง เช่น ประกาศจัดซื้อจัดจ้าง
•อ่านผลลัพธ์ของ Workflow เป็นกราฟและแดชบอร์ด เพื่อตัดสินได้ว่าได้ผลจริงหรือยัง
•เขียนเกณฑ์การทำงานของแผนกออกมาเป็น Workflow ที่ AI ทำตามได้ทุกครั้ง
•ประกอบ Workflow หลายชิ้นเป็น Plugin ของหน่วยงาน แล้วแจกให้ทีมติดตั้งใช้
•บริหาร Token ให้ได้ผลลัพธ์เท่าเดิมด้วยต้นทุนที่ต่ำลง
•ใช้ Agentic AI อย่างปลอดภัย รู้ขอบเขตที่ต้องมีคนอนุมัติ และตรวจงานที่ AI ทำให้ได้
ไม่ต้องมีพื้นฐานด้านเทคนิค และไม่ต้องเขียนโปรแกรม
• ผู้บริหารและหัวหน้าสายงานที่มีทีมในความดูแล และต้องการลดเวลารองาน
• เจ้าของธุรกิจที่ต้องดูหลายเรื่องพร้อมกันและต้องการระบบช่วยจัดลำดับ
• ฝ่ายทรัพยากรบุคคลและฝ่ายพัฒนาบุคลากรที่มองหาหลักสูตรซึ่งได้ผลลัพธ์เป็นชิ้นงานจริง
• พนักงานที่ทำงานกับอีเมล เอกสาร และงานติดตามเป็นประจำทุกวัน
• ฝ่ายจัดซื้อ กฎหมาย และฝ่ายที่ต้องตรวจร่างสัญญาหรือ TOR เป็นประจำ
• ผู้ดูแลงบประมาณการใช้ AI ขององค์กร และผู้ที่ต้องวางแนวปฏิบัติด้าน AI Governance
Benefit — ประโยชน์ที่องค์กรจะได้รับ
•ลดเวลาที่หัวหน้าต้องใช้ไล่ตามงานและทวงความคืบหน้าในแต่ละสัปดาห์
•ลดงานที่ตกหล่นจากการลืมตอบหรือลืมส่งของที่รับปากไว้
•ทีมทำงานด้วยเกณฑ์เดียวกัน คุณภาพงานไม่ขึ้นกับว่าใครเป็นคนทำ
•คำสั่งและเอกสารประจำของแต่ละโครงการอยู่รวมที่เดียว ไม่ต้องไล่หาในประวัติแชทอีก
•งานประจำที่ทำซ้ำทุกเดือน เช่น รวบรวมใบเสร็จเบิกจ่าย กลายเป็นคำสั่งเดียวที่ทั้งทีมกดใช้ได้
•งานตรวจร่างสัญญาและ TOR เร็วขึ้น โดยยังแก้และคอมเมนต์ในไฟล์ Word เดิมที่ฝ่ายกฎหมายใช้อยู่
•ติดตามประกาศจัดซื้อจัดจ้างหรือข้อมูลบนเว็บที่ต้องเปิดดูเองทุกวัน ได้โดยไม่ต้องมีคนนั่งไล่เปิด
•พนักงานใหม่เริ่มงานได้เร็วขึ้น เพราะเกณฑ์การทำงานถูกเขียนไว้แล้วในเครื่องมือที่ใช้จริง
•ควบคุมค่าใช้จ่ายการใช้ AI ได้ รู้ว่าต้นทุนไปอยู่ตรงไหนและลดตรงไหนได้โดยไม่เสียคุณภาพ
•องค์กรได้กรอบการใช้ Agentic AI อย่างปลอดภัย พร้อมแนวปฏิบัติด้าน AI Ethics และ Governance ที่นำไปตั้งเป็นนโยบายต่อได้
•ความรู้จากการอบรมอยู่ในรูปของ Workflow, Skill และ Plugin ที่ใช้งานต่อได้ ไม่หายไปพร้อมกับเอกสารประกอบการสอน
กำหนดการ วันที่ 1 — จัดระเบียบวิธีสั่งงาน แล้วให้ AI ลงมือทำงานเอกสารและงานประจำแทน
|
ช่วงเวลา |
หัวข้อ |
สิ่งที่ผู้เรียนได้ |
|
09:00–10:30 |
Intro to ChatGPT Astra สะดวกขึ้นยังไง งานอะไรที่เราไม่จำเป็นต้องทำอีกต่อไปในยุคนี้ |
เห็นว่ารุ่นใหม่ทำอะไรได้เพิ่มจากเดิม และงานแบบไหนที่มนุษย์ไม่ต้องลงมือเองแล้ว ได้ภาพเดียวในหัวว่างานแบบไหนควรสั่งด้วยวิธีไหน แล้วใช้ภาพนั้นได้ตลอดทั้งหลักสูตร |
|
10:30–10:45 |
พักเบรก |
|
|
10:45–11:00 |
Projects — จัดหมวดหมู่คำสั่ง Prompt ให้เหมาะกับแต่ละโครงการและแผนก เพื่อการทำงานที่เป็นระบบและนำกลับมาใช้ซ้ำได้ |
เลิกค้นหาคำสั่งเก่าในประวัติแชท เพราะทุกอย่างถูกเก็บเข้าโครงการของมันแล้ว ตั้ง Project ของแผนกตัวเอง พร้อมข้อมูลและไฟล์ประจำที่ไม่ต้องแนบใหม่ทุกครั้ง ได้โครง Project ที่พร้อมเป็นบ้านให้ Skill และ Workflow ที่จะสร้างต่อจากนี้ |
|
11:00–12:00 |
Agent Skill คืออะไร + Workshop สร้าง Excel จากใบเสร็จค่าใช้จ่ายที่ต้องเบิกต่อเดือน พร้อมสร้าง Skill ใช้ซ้ำ |
เข้าใจว่า Agent Skill คือคลังคำสั่ง AI สำเร็จรูปที่ทีมหยิบใช้ได้ทันที ไม่ต้องคิดเอง ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง แยกออกว่างานแบบไหนควรเป็น Skill งานแบบไหนสั่งครั้งเดียวจบ โยนใบเสร็จทั้งกองเข้าไป แล้วได้ไฟล์ Excel สรุปรายการเบิกจ่ายที่ตรวจสอบย้อนกลับได้ แปลงขั้นตอนที่เพิ่งทำให้กลายเป็น Agent Skill ของตัวเอง เก็บไว้ใน Project ของแผนก ทดสอบเรียก Skill เดิมซ้ำกับใบเสร็จชุดใหม่ ให้เห็นว่าผลออกมาเหมือนเดิมทุกครั้ง |
|
12:00–13:00 |
พักกลางวัน |
|
|
13:00–14:00 |
ChatGPT for Word and Excel — งาน Review เอกสาร เช่น ร่างสัญญาและ TOR โดย AI ร่าง เราตรวจแบบแก้ในโปรแกรม Microsoft Office เลย |
ติดตั้งและเรียกใช้ ChatGPT จากใน Word และ Excel โดยตรง ไม่ต้องคัดลอกไปมา ให้ AI อ่านร่างสัญญาหรือ TOR ทั้งฉบับ แล้วชี้ข้อที่เสี่ยง ข้อที่หาย และข้อที่ขัดกันเอง รับคำแนะนำเป็น Tracked Changes และ Comment ในไฟล์เดิม ที่ฝ่ายกฎหมายกดรับหรือปฏิเสธได้ทีละจุด ใช้กับ Excel เพื่อตรวจตารางราคาและเงื่อนไขการชำระเงินในเอกสารแนบ |
|
14:00–14:30 |
AI อ่านอีเมลทั้งกล่อง แล้วบอกว่าอะไรค้างอยู่ที่ใคร — ใช้ AI เชื่อมโยงกับเว็บอื่น ๆ รอบตัว (Connectors) |
รู้ว่า Connectors คืออะไร และต่อ ChatGPT เข้ากับอีเมล ปฏิทิน และที่เก็บไฟล์ขององค์กรได้อย่างไร ได้ตารางงานค้างจากอีเมลจริงของตัวเอง รู้ว่าใครรอคุณอยู่ คุณรอใคร และลืมตอบใครไปบ้าง ทุกบรรทัดมีข้อความจริงอ้างอิงไว้ ตรวจย้อนได้ |
|
14:30–14:45 |
พักเบรก |
|
|
14:45–15:20 |
ให้ AI ช่วยจัดการ LINE สำหรับตอบลูกค้า และตามงานลูกน้องอัตโนมัติ รวมถึงวิธีทำงานกับโปรแกรมที่ไม่มีช่องทางเชื่อมต่อ |
ให้ AI ร่างคำตอบลูกค้าใน LINE จากคำถามที่ซ้ำเดิมทุกวัน แล้วคุณกดตรวจก่อนส่ง ตั้งให้ไล่ตามงานที่สั่งลูกน้องไว้ สรุปว่าใครยังไม่ตอบ และร่างข้อความทวงให้ สาธิตหน้าจอจริง แล้วลองทำกับเครื่องตัวเองในห้อง รู้ขอบเขตว่าวิธีนี้เหมาะกับงานแบบไหน และไม่ควรใช้กับงานแบบไหน |
|
15:20–16:00 |
ให้ AI ควบคุม Browser ทำ Research อัตโนมัติ สำหรับเว็บที่เครื่องมือ AI ทั่วไปเข้าไม่ถึง เช่น เว็บประกาศการจัดซื้อจัดจ้าง |
เข้าใจว่าทำไมเว็บบางแห่งค้นด้วย AI ไม่ได้ เพราะปิดกั้นบอท ต้องล็อกอิน หรือหน้าจอต้องกดหลายชั้นกว่าจะเห็นข้อมูล ให้ AI เปิดเบราว์เซอร์จริงแล้วไล่เก็บประกาศจัดซื้อจัดจ้างตามเงื่อนไขที่คุณตั้ง เช่น วงเงิน หน่วยงาน และวันปิดรับ ได้ผลออกมาเป็นตารางพร้อมลิงก์ต้นทางทุกบรรทัด ตรวจย้อนได้ว่ามาจากประกาศฉบับไหน ตั้งให้ไล่ดูซ้ำทุกเช้า แล้วแจ้งเฉพาะประกาศใหม่ที่เข้าเกณฑ์ เส้นแบ่งที่ต้องรู้ — AI เก็บข้อมูลและร่างสรุปให้ได้ แต่การยืนยันตัวตนและการกดยื่นเอกสาร ยังเป็นงานของคน |
|
16.00 |
ทบทวนวันที่ 1 และเตรียมตัวสำหรับวันที่ 2 |
ตรวจว่าทุกคนมี Project และ Skill ของตัวเองครบก่อนกลับ รับโจทย์เตรียมมาวันที่ 2 คือขั้นตอนการทำงานของแผนกที่จะยกมาวาง Workflow ตอบคำถามเฉพาะงานของแต่ละคน |
กำหนดการ วันที่ 2 — วัดผลให้เห็นเป็นภาพ วาง Workflow ของแผนก แล้วส่งต่อให้ทั้งทีมใช้
|
ช่วงเวลา |
หัวข้อ |
สิ่งที่ผู้เรียนได้ |
|
09:00–10:30 |
Data Visualization สำหรับการประเมินผลลัพธ์การทำงานของ Workflow |
เลือกตัวชี้วัดที่ใช้ตัดสินได้จริง เช่น งานค้างที่เหลือ เวลาที่ใช้ต่อรอบ และสัดส่วนงานที่ผ่านเกณฑ์ตั้งแต่รอบแรก ให้ AI เปลี่ยนผลลัพธ์ที่ Workflow ทำไว้ ให้กลายเป็นกราฟและแดชบอร์ดที่อ่านได้ในหน้าเดียว เลือกชนิดกราฟให้ตรงกับคำถาม ไม่ใช่เลือกเพราะสวย และรู้ว่ากราฟแบบไหนทำให้ตีความผิด ได้หน้าสรุปผลที่เอาไปเปิดในที่ประชุมผู้บริหารได้ทันที |
|
10:30–10:45 |
พักเบรก |
|
|
10:45–12:00 |
วาง Workflow ของแผนกคุณ แล้วสอนให้ AI ทำตาม |
ได้เอกสารหน้าเดียวที่เขียนครั้งเดียว แล้วไม่ต้องอธิบายใหม่ทุกครั้งที่สั่งงาน ผลลัพธ์ตรงกับวิธีทำงานจริงของแผนกคุณ ไม่ใช่เกณฑ์กลางที่ใครก็ใช้ ต่อยอดจาก Skill ที่สร้างในวันที่ 1 ให้เป็นขั้นตอนที่ยาวและซับซ้อนขึ้น ใส่ตัวชี้วัดจากช่วงเช้าเข้าไปใน Workflow ตั้งแต่ต้น เพื่อให้วัดผลได้โดยไม่ต้องตามเก็บทีหลัง |
|
12:00–13:00 |
พักกลางวัน |
|
|
13:00–14:45 |
การสร้าง Plugin เป็น Workflow ใช้เองภายในองค์กร สำหรับ Customize workflow ของแต่ละหน่วยงาน |
เข้าใจความต่างระหว่าง Skill เดี่ยว กับ Plugin ที่รวมหลาย Skill เข้าเป็นชุดเดียว ประกอบ Skill และ Workflow ที่สร้างไว้ ให้กลายเป็น Plugin ของหน่วยงาน กำหนดสิทธิ์ว่าใครใช้ได้ ใครแก้ได้ และเวอร์ชันไหนที่ทีมใช้อยู่ แจกให้เพื่อนร่วมทีมติดตั้ง แล้วทดสอบว่าใช้ได้จริงจากเครื่องของคนอื่น คนที่เพิ่งเข้ามาทำงานได้มาตรฐานเดียวกับคนที่อยู่มานาน ตั้งเวลาให้ Plugin ทำงานเองและส่งรายงานเข้าอีเมลทุกเช้าวันจันทร์ และเรียกใช้จากที่ที่ทีมคุยกันอยู่แล้วได้ |
|
14:45–15:00 |
พักเบรก |
|
|
15:00–15:15 |
Token Management — สรุปเทคนิคบริหาร Token ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อลดต้นทุนและเพิ่ม ROI ในการใช้ AI ขององค์กร |
รู้ว่าอะไรกิน Token มากที่สุด เช่น ไฟล์แนบขนาดใหญ่ บทสนทนาที่ยาวเกินจำเป็น และการสั่งซ้ำเพราะผลลัพธ์ไม่ตรง เทคนิคลดต้นทุนโดยไม่ลดคุณภาพ เลือกรุ่นให้ตรงกับงาน ตัดบริบทที่ไม่จำเป็น และออกแบบ Skill ให้สั่งครั้งเดียวจบ ได้แผ่นสรุปเทคนิคและวิธีประมาณค่าใช้จ่ายต่อเดือนของหน่วยงาน |
|
15:15–16:00 |
AI Security & Ethics — การป้องกันข้อมูล AI Ethics Governance และ Responsible AI สำหรับองค์กรที่ต้องการความโปร่งใสและน่าเชื่อถือ |
รู้ว่าอะไรให้ AI ทำเองได้ อะไรต้องผ่านคนก่อน ข้อมูลแบบไหนไม่ควรเชื่อมเข้าระบบ และการตั้งค่าที่กันข้อมูลองค์กรไม่ให้รั่ว ตรวจงานที่ AI ทำให้ทันภายในสิบวินาที AI Ethics และ Responsible AI ในทางปฏิบัติ อคติของโมเดล ความโปร่งใส และการอธิบายที่มาของผลลัพธ์ให้ผู้ตรวจสอบเข้าใจ กรอบ AI Governance ที่ตั้งได้จริง ใครเป็นเจ้าของ ใครอนุมัติ และเก็บหลักฐานอย่างไร กติกาที่ควรตั้งในทีม และ PDPA อยู่ตรงไหนของเรื่องนี้ |
|
16:00 |
สรุปสิ่งที่ได้ และถาม-ตอบ |
ทบทวนของที่ถือกลับไปใช้ได้ตั้งแต่วันจันทร์ วางลำดับว่าจะเริ่มใช้อะไรก่อนในหน่วยงานตัวเอง ตอบคำถามเฉพาะงานของแต่ละคน |
Payment can be made by:
- Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ or National Science and Technology Development Agency
(a post-dated cheque is not accepted) on the first day of the service or within the last day of the service. - Account transfer and send the proof of the payment (the deposit slip) via email namfhon@swpark.or.th
- ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
Saving Account Number: 080-0-00001-0
Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ - ธนาคารกรุงไทย สาขาตลาดไท
Saving Account Number: 152-1-32668-1
Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
- ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
Notes:
- Withholding tax (3%) is exempt.
- Should you need to withdraw, you must send the notice of the withdrawal in writing no later than 7 working days before the commencement date. The cancellation less than 7 days will be subject to a fine of 40% of the fee.
- Software Park Thailand reserves the rights to cancel courses due to unforeseen circumstances.
Contact Person
For more information, contact our course coordinator on:
Tel: +66-2583-9992 Ext. 81427
Email: namfhon@swpark.or.th
You are encouraged to use the course schedule as a guide to plan your training.
The schedule is accessible at www.swpark.or.th for more information.
10,000 THB .
ณ ห้องอบรม ชั้น 3 อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค ถนนแจ้งวัฒนะ
ท่านที่ประสงค์เข้าร่วมการอบรม หรือ สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม โปรดติดต่อ น้ำฝน
*** สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน ***
ณ ห้องอบรม ชั้น 3 อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค ถนนแจ้งวัฒนะ
ท่านที่ประสงค์เข้าร่วมการอบรม หรือ สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม โปรดติดต่อ น้ำฝน
*** สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน ***
Course Detail :
Instructor info
Mr.Paiboon Panusbordee
อดีตนายกสมาคมโปรแกรมเมอร์ไทย