ถ้า ChatGPT แบบเดิมคือ AI ที่ช่วย “ตอบคำถาม” ChatGPT Work คืออีกขั้นที่ทำให้ AI เริ่ม “ลงมือทำงาน” ให้เราได้นั่นเอง นี่คือสิ่งที่คุณ Tyler Ryu, Applied AI Engineer จาก OpenAI อธิบายไว้อย่างน่าสนใจใน Workshop ที่จัดขึ้นที่งาน Techsauce Summit ในวันนี้ Session ที่ทำให้เราได้เข้าใจไปอีกขั้นว่า AI Agent ทำงานอย่างไร และทำไมคนทำงาน นักการตลาด รวมถึงคนทำคอนเทนต์ควรเริ่มทำความเข้าใจ

โพสต์นี้ Marketing Oops! สรุปจาก Session ที่ AI Engineer ผู้อยู่เบื้องหลัง Codex มาอธิบายเอง ตั้งแต่ ChatGPT Work คืออะไร เบื้องหลังของ AI Agent ทำงานแบบไหน มีฟีเจอร์อะไรน่าสนใจบ้าง เราสรุปมาให้คนที่อาจพลาดไปร่วมงานได้อ่านในบทความนี้

ChatGPT Work คืออะไร?

ChatGPT Work คือโหมดการทำงานของ ChatGPT ที่ออกแบบมาให้ AI สามารถรับโจทย์ วางแผน ใช้เครื่องมือ และทำงานบางอย่างต่อให้เราได้ โดยChatGPT Work สามารถใช้งานได้ทั้งผ่าน Desktop App และหน้าเว็บ ChatGPT แบบที่เราคุ้นเคย

ถ้าใช้งานบนหน้าเว็บหรือบนมือถือ ChatGPT Work จะทำงานในพื้นที่ Cloud เหมือนมีคอมพิวเตอร์อีกเครื่องหนึ่งสำหรับให้ AI ทำงานแทนเรา แต่ถ้าใช้งานผ่าน Desktop App บนคอมพิวเตอร์ ChatGPT Work จะสามารถทำงานกับไฟล์ แอป หรือข้อมูลที่อยู่บนเครื่องของเราได้มากขึ้น

ดังนั้น ChatGPT Work จึงเหมาะกับงานที่ต้องเชื่อมหลายอย่างเข้าด้วยกัน เช่น อ่านอีเมล สรุปข้อมูลจากไฟล์ ดูตารางนัดหมาย ทำรีพอร์ต สร้าง Draft งาน หรือเตรียมข้อมูลก่อนประชุมเป็นต้น

เข้าใจโครงสร้าง ChatGPT Work

คุณไทเลอร์อธิบาย ChatGPT Work ผ่านภาพที่เข้าใจง่ายๆ โดยแบ่ง AI Agent ออกเป็น 3 ส่วนหลักคือ Model + Harness + Tools & plugins

ก็คือถ้า Model คือสมอง หรือคนที่คิดและเข้าใจคำสั่ง Harness คือ “ชุดหุ่นยนต์” ที่ทำให้มนุษย์สวมใส่และ “ลงมือทำงาน” ได้ ส่วน Tools & plugins คือเครื่องมือที่ AI หยิบไปใช้เพื่อทำงานจริง เช่น Gmail, Calendar, Google Drive, Slack หรือแอปอื่นๆ ที่เราเชื่อมต่อไว้นั่นเอง

แต่เมื่อเอา Model ไปใส่ใน Harness ซึ่งในที่นี้ก็คือ “Codex” และเชื่อมกับ Tools & plugins ต่างๆ  AI ก็จะสามารถ “ทำงานตามคำสั่ง” ได้นั่นเอง

ดังนั้น ChatGPT Work จึงเป็น ChatGPT ในรูปแบบ Agentic AI ที่สามารถรับโจทย์ วางแผน ใช้เครื่องมือ เปิดแอป ค้นข้อมูล สร้างไฟล์ สรุปงาน หรือจัดการ Workflow หรือแม้แต่คลิกแทนเราในคอมพิวเตอร์

พูดง่ายๆว่าทำทุกๆอย่างด้านเท่าที่มนุษย์จะใช้คอมพิวเตอร์สร้างได้นั่นเอง

ฟีเจอร์ที่คุณไทเลอร์แนะนำ

ในเวิร์กช็อป คุณไทเลอร์โชว์ให้เห็นว่า ChatGPT Work ไม่ได้ทำงานอยู่แค่ในหน้าต่างแชท แต่สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่เราใช้ทำงานจริงผ่าน Tools & plugins

ตัวอย่างแรกคือการเชื่อมต่อกับ Gmail แล้วสั่งให้ AI เข้าไปเช็กอีเมลที่เกี่ยวข้องกับงานวันนี้ สรุปอีเมลสำคัญ และช่วยร่างข้อความตอบกลับได้ทันที อีกฟีเจอร์ที่น่าสนใจคือการเชื่อมกับ Calendar เพื่อให้ AI ดูตารางงาน ประเมินสิ่งที่ต้องโฟกัส และช่วยจัดลำดับความสำคัญของวันนั้นให้เรา

นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมกับเครื่องมือทำงานอื่นๆ เช่น Google Drive, Slack, Dropbox, Notion และ Microsoft Teams เพื่อให้ AI ดึงข้อมูลจากหลายแหล่งมาสรุปรวมเป็นเอกสาร ตาราง หรือไฟล์สำหรับใช้งานต่อ

คุณไทเลอร์ยังโชว์ความสามารถของ Computer Use ที่ให้ ChatGPT Work ควบคุมคอมพิวเตอร์บางอย่างแทนเราได้ เช่น เปิดแอป เปิดเบราว์เซอร์ เปลี่ยนธีมในคอมฯ หรือทำงานบนหน้าจอโดยที่เราไม่ต้องคลิกเองทุกขั้นตอน

อีกฟีเจอร์ที่ช่วยประหยัดเวลาคือ Voice Mode เพราะเราสามารถพูดสั่งงานกับ AI ได้โดยตรงแบบสามารถพูดแทรกได้เหมือนการโทรศัพท์สั่งงานคน

วิธีนี้เหมาะกับงานที่ต้องให้บริบทเยอะ เช่น อธิบายโจทย์งาน สรุปไอเดีย หรือสั่งให้ AI ช่วยค้นและจัดข้อมูลระหว่างที่เราคุยไปด้วยได้

สำหรับคนทำงานที่มีงานซ้ำทุกวัน ยังมี Scheduled Tasks ที่ตั้งให้ AI ทำงานตามเวลาได้ เช่น ทุกเช้าให้สรุปอีเมล สแกนข่าวหรือ Press Release และส่งสรุปสิ่งที่ควรรู้มาให้เรา

คุณไทเลอร์ยังแนะนำการใช้ Image Generation และ Data Visualization เพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้กลายเป็นภาพ กราฟ หรือ Widget ที่เข้าใจง่ายขึ้น เหมาะกับคนทำคอนเทนต์ นักการตลาด และทีมที่ต้องอธิบายข้อมูลให้คนอื่นเข้าใจเร็วๆ

ความต่างระหว่าง ChatGPT Work กับ Codex

หนึ่งในคำถามที่เกิดขึ้นในห้องเวิร์กช็อปก็คือตอนไหนควรใช้ ChatGPT Work แล้วตอนไหนควรใช้ Codex

คุณไทเลอร์อธิบายว่า Codex เหมาะกับงานเทคนิค งานโค้ด และมุมมองของนักพัฒนาส่วน ChatGPT Work คือหน้าตาที่ออกแบบให้คนทำงานทั่วไปใช้งานง่ายกว่า

ก็คือเบื้องหลังมีความเชื่อมโยงกัน แต่ประสบการณ์ใช้งานต่างกัน ส่วนถ้าเราเป็นนักการตลาด ครีเอเตอร์ คนทำคอนเทนต์ หรือคนทำงานออฟฟิศทั่วไป การเริ่มจาก ChatGPT Work จะเข้าใจง่ายกว่า

Takeaway จากเวิร์กช็อปนี้

สิ่งที่ ChatGPT Work ทำให้เห็นชัดคืออนาคตของ AI จะเปลี่ยนจาก “เครื่องมือถามตอบ” เป็น “ระบบปฏิบัติการของการทำงาน”

เราอาจเริ่มวันด้วย AI ที่สรุปทุกอย่างให้ ให้ AI ช่วยจัดระเบียบข้อมูล ให้ AI สร้างชิ้นงานตั้งต้น แล้วเราใช้เวลาที่เหลือไปกับการคิด วิเคราะห์ ตัดสินใจ และสร้างคุณค่าที่มนุษย์ยังทำได้ดีกว่า

และแน่นอนว่าสิ่งสำคัญที่สุดจากเวิร์กช็อปนี้คือคำถามแรกที่คุณไทเลอร์ถามผู้เข้าเรียนทุกคนก็คือ “คุณคิดว่างานน่ารำคาญหรืองานเสียเวลาที่เราอยากให้ AI เอาออกไปจากชีวิตคืออะไร?” เพราะถ้าเราตอบคำถามนี้ได้ Workflow แรกของเรากับ AI ก็เริ่มต้นทันที