ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา การพูดถึง AI มักวนอยู่กับคำถามว่า เทคโนโลยีนี้จะเข้ามาแทนคนแค่ไหน งานอะไรจะถูกแทน และองค์กรควรปรับตัวอย่างไร แต่บนเวที The First Technology That Makes You More Human ในงาน AssetWise presents Marketing Oops! Summit 2026 อาร์ต-อภิรัตน์ หวานชะเอม Founder & CEO, PRACTICO ชวนมอง AI จากอีกมุมหนึ่งว่า เทคโนโลยีนี้อาจเกิดมาเพื่อทำให้มนุษย์กลับไปทำสิ่งที่เป็นมนุษย์มากขึ้น โดยสรุปเป็น 5 ข้อสำคัญ
1. แยกประเภทงานก่อนเริ่มใช้ AI
การใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ เริ่มจากการแยกให้ออกว่างานส่วนไหนต้องใช้มนุษย์เป็นคนตัดสิน และงานส่วนไหนส่งให้ AI ช่วยจัดการได้ โดย EPOCH Framework แบ่งงานที่ใช้ความสามารถเฉพาะของมนุษย์ออกเป็น 5 แกน ได้แก่ Empathy, Presence, Opinion, Creativity และ Hope หรือการเข้าใจอารมณ์มนุษย์ การทำงานร่วมกับคนจริง การใช้วิจารณญาณ ความคิดสร้างสรรค์ และการมองภาพอนาคต
งานที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ จริยธรรม การตัดสินใจ และทิศทางยังควรอยู่กับมนุษย์ ส่วน AI เหมาะกับงานซ้ำ งานข้อมูล งานสรุป งานค้นหา และงานวิเคราะห์เบื้องต้น เป้าหมายจึงอยู่ที่การใช้ AI เข้ามาช่วยลดภาระ เพื่อให้มนุษย์มีเวลามากขึ้นกับงานที่ต้องใช้ประสบการณ์และความรับผิดชอบ
2. ใช้ AI จัดการงานจิปาถะ
หนึ่งในปัญหาของคนทำงานวันนี้ คือเวลาจำนวนมากหมดไปกับ “work about work” หรืองานจุกจิก เช่น การไล่อนุมัติ อัปเดตสถานะ จัดเอกสาร สรุปรายงาน นัดประชุม หรือย้ายข้อมูลข้ามระบบ งานเหล่านี้จำเป็นต่อการทำงาน แต่กินเวลาและพลังงานจากงานที่สร้างคุณค่า
AI จึงมีบทบาทในฐานะเครื่องมือที่ช่วยรับงานเหล่านี้ออกไป เช่น จดประชุม สรุปประเด็น จัดรูปแบบเอกสาร วางตารางงาน ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง หรือทำร่างแรกของงานบางประเภท คุณค่าระดับแรกของ AI คือ Speed หรือการคืนเวลาให้คนทำงาน เพื่อให้ทีมมีเวลาคิด วางแผน และทำงานที่ส่งผลต่อธุรกิจมากขึ้น
3. ใช้ AI เพื่อเห็น Insight เร็วขึ้น
AI มีคุณค่ามากกว่าการช่วยผลิตงานให้เร็วขึ้น เพราะสามารถช่วยให้คนทำงานเห็นประเด็นสำคัญจากข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้น เช่น รูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ช่องว่างของแผน ความเสี่ยงในงาน หรือประเด็นที่ควรถูกนำมาคิดต่อ
การใช้ AI ควรไปไกลกว่าการสั่งให้สรุปข้อมูล แต่ควรใช้เพื่อวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ เปรียบเทียบหลายมุมมอง หา insight ที่คนอาจมองข้าม หรือเปลี่ยนข้อมูลกระจัดกระจายให้กลายเป็น framework ที่นำไปใช้ต่อได้ แต่มนุษย์ยังต้องเป็นคนแปลความหมาย ตัดสินใจ และเลือกว่าประเด็นใดสำคัญต่อธุรกิจ ลูกค้า หรือทีม
4. Prompt คือการบรีฟงาน
Prompt ที่ดีคือการบรีฟงานที่ชัดเจน ยิ่งบอกความต้องการ บริบท และรูปแบบผลลัพธ์ได้ครบ AI ก็ยิ่งสร้างคำตอบที่ตรงโจทย์มากขึ้น หลักสำคัญคือระบุให้ชัดว่าต้องการอะไร งานนี้ใช้เพื่อใคร ต้องการน้ำเสียงแบบไหน ความยาวเท่าไร และผลลัพธ์ควรออกมาในรูปแบบใด
โครงสร้างที่ช่วยให้ AI ทำงานดีขึ้น คือ Role, Context, Task Instructions, Output Format, Guardrails และ Example เช่น กำหนดบทบาทของ AI ให้เหมาะกับงาน บอกข้อมูลพื้นฐานที่ต้องรู้ ระบุขั้นตอนงาน วางกรอบผลลัพธ์ กำหนดข้อจำกัด และให้ตัวอย่างงานที่ดี เพื่อให้ AI เข้าใจมาตรฐานที่ต้องการตั้งแต่ต้น
5. ทำให้ AI เข้าใจบริบทธุรกิจ
การใช้ AI ให้เกิดผลในระยะยาวต้องมากกว่าการพิมพ์ถามตอบเป็นครั้ง ๆ แต่ต้องทำให้ AI เข้าใจบริบทของผู้ใช้ ทีม และองค์กร ผ่าน Context Engineering เช่น ไฟล์อ้างอิง นโยบาย SOP เทมเพลต ข้อมูลลูกค้า ประวัติงาน หรือระบบจัดเก็บความรู้ที่ AI ดึงมาใช้ซ้ำได้
เมื่อ AI มีบริบทเฉพาะมากขึ้น คำตอบก็จะใกล้กับงานจริงมากขึ้น และเมื่อเชื่อมกับเครื่องมือทำงาน เช่น Calendar, Email, CRM, Notion หรือระบบองค์กรผ่าน Tools และ MCP บทบาทของ AI จะขยับจากเครื่องมือตอบคำถาม ไปสู่ผู้ช่วยที่อ่านข้อมูล อัปเดตงาน และประสานงานในระบบได้
สรุปจาก
เซสชัน: The First Technology That Makes You More Human
เมื่อเทคโนโลยีไม่ได้มาเพื่อแทนที่เรา แต่ทำให้เรา “เป็นมนุษย์ที่เหนือกว่าเดิม”
โดย Apirut Vanchaam Founder & CEO, PRACTICO
