อบรม AI · หลักสูตรที่ 1 จาก 3

AI as a Tool — ใช้ AI เป็นเครื่องมือทำงานอย่างมีคุณภาพ

สร้างความคล่องตัวขั้นพื้นฐานในการใช้ AI เพื่อทำงานจริงอย่างปลอดภัย ตรวจสอบได้ และไม่ผลิตงานผิวเผิน

หลักสูตรนี้ฝึกอะไร

ความคล่องตัว ไม่ใช่การสะสมเครื่องมือ

หลักสูตรนี้สร้างความคล่องตัวขั้นพื้นฐานในการใช้ AI เพื่อทำงานจริงอย่างปลอดภัย ตรวจสอบได้ และไม่ผลิตงานผิวเผิน เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนเลือกเครื่องมือและวิธีทำงานให้เหมาะกับงาน สร้างร่างงานที่ใช้ต่อได้ ตรวจสอบข้อเท็จจริง และส่งมอบผลงานพร้อมหลักฐาน

แนวทางของ P1 ที่ใช้ตลอดหลักสูตร: จากคำสั่งครั้งเดียว → งานที่มีบริบทและเกณฑ์ → แหล่งข้อมูล → ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบและนำไปใช้ได้

ผู้เรียนและรูปแบบ

โครงเดียวกับทุกหลักสูตรของ P1

ผู้เรียนและระยะเวลา

  • พนักงาน P1 Thailand ที่ทำงานด้านปฏิบัติการ การเงิน HR และงานสนับสนุน
  • 12 สัปดาห์ · สัปดาห์ละ 90 นาที · กลุ่ม 6–20 คน
  • สาธิตสั้น → ฝึกจากสถานการณ์จำลอง → นำไปใช้กับงานที่อนุมัติ → สะท้อนผลและปรับปรุง

หลักความปลอดภัย

  • ห้ามใส่ข้อมูลลูกค้า บุคคล การเงิน หรือเอกสารภายในในเครื่องมือที่ยังไม่ได้รับอนุมัติจากบริษัท
  • ใช้ข้อมูลสมมติ/ปกปิดข้อมูลในการฝึกเท่านั้น
  • ผู้ใช้เป็นเจ้าของการตัดสินใจและผลลัพธ์เสมอ

ทุกคลาสเดินตามจังหวะเดียวกัน: เชื่อมกับงานจริง → สอนแนวคิด → สาธิตแบบไม่มีและมีบริบท/หลักฐาน → ฝึกปฏิบัติ → นำไปใช้กับงานจริงที่อนุมัติ → สรุปและออกแบบการบ้านที่ตรวจความเสี่ยงแล้ว

ตาราง 12 สัปดาห์

จากงานจริงชิ้นแรก สู่เวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้

01

เริ่มต้นอย่างรับผิดชอบ

แยกงานที่ AI ช่วยได้ งานที่ต้องใช้มนุษย์ และข้อมูลที่ห้ามป้อน โดยไม่ละทิ้งความรับผิดชอบต่อการตัดสินใจและผลลัพธ์

02

Prompt ที่ใช้ทำงานได้

เขียน prompt ที่ทำให้ผลลัพธ์นำไปตรวจและแก้ต่อได้ — เป้าหมาย บริบท ข้อมูล ข้อจำกัด รูปแบบ และเกณฑ์คุณภาพ

03

ผลิตงานเอกสารอย่างมีมาตรฐาน

ใช้ AI สร้างร่างเอกสารโดยรักษาเสียงและความรับผิดชอบของเจ้าของงาน — ร่างแรกไม่ใช่ฉบับสุดท้าย โครงสร้างก่อนสำนวน ตรวจชื่อ ตัวเลข วันที่

04

สรุปและสกัดงานจากข้อมูล

เปลี่ยนข้อความยาวเป็นสรุป การตัดสินใจ และรายการติดตามโดยไม่แต่งข้อเท็จจริง — ระบุสิ่งที่ไม่พบและคำถามค้าง

05

ค้นข้อมูลและตรวจแหล่งอ้างอิง

ใช้ web search อย่างมีหลักฐาน และแยกแหล่งปฐมภูมิออกจากความเห็น — AI อาจสร้าง citation ปลอม

06

Gems และผู้ช่วยงานซ้ำ

ออกแบบ Gem ตามโครง Persona–Task–Context–Format ที่ลดการพิมพ์ซ้ำโดยไม่ทำให้คิดแทนคน

07

AI Brain แบบใช้งานได้

จัดแพ็กบริบทและความรู้ให้ AI เข้าใจงานอย่างต่อเนื่อง — แยก knowledge, instruction, template, decision log ที่อัปเดตได้และมีเจ้าของ

08

NotebookLM: ทำงานจากหลักฐาน

สร้างโน้ตบุ๊กที่ตอบจากแหล่งข้อมูลที่กำหนดและตรวจ citation ได้ — citation ไม่เท่ากับความจริง ต้องเปิดอ่าน

09

สร้างผลลัพธ์จากความรู้

ใช้ NotebookLM/AI แปลงแหล่งข้อมูลเป็น briefing, FAQ, checklist หรือสื่อฝึก — เลือกรูปแบบตามผู้ใช้ ตรวจความครอบคลุมก่อนเผยแพร่

10

Data Refinery: จากข้อมูลดิบสู่งานใช้ต่อ

เข้าใจลำดับ รับเข้า–ทำความสะอาด–จัดโครงสร้าง–ตรวจ–ใช้ซ้ำ — metadata, schema, provenance, owner และ review gate

11

เลือกสื่อและภาพอย่างมีเป้าหมาย

สร้างภาพ/สไลด์/สื่อเมื่อช่วยสื่อสารจริง พร้อมตรวจสิทธิ์และข้อเท็จจริง — brief สื่อ, audience, claim, provenance; ภาพไม่ใช่หลักฐาน

12

คลินิกงานจริงและมาตรฐานทีม

รวมทักษะเป็นชิ้นงานจริงที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้ — workflow ที่ทำซ้ำได้ human review เก็บ prompt และหลักฐานเท่าที่จำเป็น

งานที่ลองได้

ลองทำวันนี้ ก่อนจะเข้าคลาสไหนก็ได้

หลักสูตรทั้งหมดสรุปลงได้เป็นนิสัยเดียว คือสั่งงานให้ครบพอที่ผลลัพธ์จะตรวจได้ ด้านล่างคือคำสั่งจริงที่ใช้โครงเดียวกับที่สอนในสัปดาห์ที่ 2 และ 4 คัดลอกไปวางได้เลย ไม่ต้องดัดแปลง

คุณกำลังอยู่หน้าเครื่องมือไหน

คำสั่งนี้ทำงานได้ในผู้ช่วยสนทนาทั่วไปทุกตัว ทั้ง Gemini Claude และ ChatGPT เพราะเป็นการสั่งงานล้วน ไม่ได้พึ่งฟีเจอร์เฉพาะของเจ้าใด

ต่างกันเมื่อคุณจะเก็บคำสั่งนี้ไว้ใช้ซ้ำ ชื่อฟีเจอร์ไม่เหมือนกัน สัปดาห์ที่ 6 สอน Gems ซึ่งเป็นชื่อของ Gemini เท่านั้น สิ่งที่ทำหน้าที่เดียวกันใน Claude และ ChatGPT เรียกว่า Projects และสัปดาห์ที่ 8 ใช้ NotebookLM ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์แยกของ Google ไม่ใช่โหมดหนึ่งของ Gemini

ถ้าทำตามคำแนะนำของเจ้าหนึ่งในหน้าจอของอีกเจ้าหนึ่ง มันจะไม่ทำงาน และนั่นไม่ใช่ความผิดของคุณ ให้ดูชื่อฟีเจอร์ให้ตรงกับหน้าจอที่เปิดอยู่ก่อนทุกครั้ง

คัดลอกทั้งบล็อกนี้ไปวางในแชต
บริบท: ฉันเป็นเจ้าของงานนี้ และต้องสรุปเรื่องด้านล่างให้หัวหน้าอ่านภายในวันนี้
ข้อมูล: ข้อความที่ฉันวางไว้ท้ายคำสั่งนี้คืออีเมลหรือบันทึกประชุมที่ยังไม่ได้จัดระเบียบ
งาน: สรุปให้ฉัน 3 ส่วน
  1) ข้อเท็จจริงที่ระบุไว้ชัดเจนในต้นฉบับ
  2) การตัดสินใจที่เกิดขึ้นแล้ว พร้อมผู้รับผิดชอบของแต่ละข้อ
  3) รายการที่ต้องติดตาม พร้อมกำหนดเวลา ถ้าต้นฉบับระบุไว้
ข้อจำกัด: ห้ามเดา ห้ามเติมข้อมูลที่ไม่มีในต้นฉบับ ถ้าไม่มีให้เขียนว่า "ไม่พบในต้นฉบับ"
รูปแบบ: ตารางภาษาไทย กระชับ ไม่เกินหนึ่งหน้า
เกณฑ์คุณภาพ: ปิดท้ายด้วยหัวข้อ "สิ่งที่ฉันต้องตรวจเอง" 3 ข้อ โดยเลือกจุดที่ผิดแล้วเสียหายที่สุด

ข้อความ:
[วางอีเมลหรือบันทึกประชุมของคุณที่นี่]

ก่อนวาง ให้เปลี่ยนชื่อคน ชื่อลูกค้า ตัวเลขการเงิน และข้อมูลบุคคล เป็นข้อมูลสมมติหรือปกปิดไว้ก่อน และใช้เฉพาะเครื่องมือที่บริษัทอนุมัติแล้ว นี่คือหลักความปลอดภัยเดียวกับที่ใช้ทุกสัปดาห์ในหลักสูตร

การประเมิน

หลักฐานการประยุกต์ใช้ ไม่ใช่แค่การเข้าเรียน

เกณฑ์ผ่าน

  • เข้าร่วมอย่างน้อย 10 จาก 12 ครั้ง
  • ส่งหลักฐานการประยุกต์ใช้ 8 ชิ้นขึ้นไป
  • แต่ละชิ้นระบุข้อมูลนำเข้า สมมติฐาน/ข้อจำกัด วิธีตรวจ และผู้รับผิดชอบ

สัปดาห์ที่ 12

  • ส่งผลงานบูรณาการ 1 ชิ้นจากงานจริงที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้
  • ผู้สอนประเมินด้วยเกณฑ์ ความถูกต้อง ความเหมาะสมของเครื่องมือ ความปลอดภัย และการเรียนรู้
  • ตรวจด้วยเกณฑ์เดียวกับที่ใช้ทุกสัปดาห์

แนวทางอำนวยการเรียนรู้ตลอดหลักสูตร: ใช้ตัวอย่าง P1 ที่ปกปิดข้อมูลหรือสร้างขึ้นเพื่อการฝึกเท่านั้น ให้ผู้เรียนทำงานเป็นคู่ (เจ้าของงาน/ผู้ตรวจ) ไม่วัดผลจากจำนวน prompt หรือจำนวนแอปที่ลอง วัดจากคุณภาพการตัดสินใจ ความถูกต้อง และความสามารถนำไปใช้ซ้ำ และถ้า use case แตะข้อมูลอ่อนไหว การเงิน บุคลากร หรือสิทธิ์ระบบ ให้หยุดและส่งต่อผู้มีอำนาจอนุมัติตามนโยบายบริษัท

ข้อเท็จจริงที่ใช้สอน · ตรวจเมื่อ 2026-08-03

ภูมิทัศน์เปลี่ยน แต่วินัยไม่เปลี่ยน

  • เครื่องมือและฟีเจอร์เปลี่ยนตามแผนบริการ ภูมิภาค บัญชี และนโยบายองค์กร หลักสูตรจึงสอน "หมวดความสามารถและเกณฑ์เลือกใช้" ไม่รับประกันฟีเจอร์ใด
  • ChatGPT, Gemini และ Claude มีแนวคิดพื้นที่งาน/คำสั่งหรือความรู้ต่อเนื่องในรูปแบบต่างกัน การนำข้อมูลเข้าและการแชร์ต้องตรวจสิทธิ์/แผนปัจจุบันก่อนใช้
  • NotebookLM มุ่งตอบจากแหล่งข้อมูลใน notebook และให้ citation ในบรรทัด แต่ผู้ใช้ยังต้องเปิดอ่านแหล่งและตรวจความครบถ้วน
  • การค้นเว็บช่วยให้ข้อมูลใหม่และ citation ได้ แต่ไม่แทนการอ่านแหล่งปฐมภูมิ คำตอบ AI อาจผิดหรืออ้างแหล่งที่ไม่มีจริง
  • agent หรือ workflow ที่ทำ "การกระทำ" ต้องมีขอบเขตสิทธิ์ จุดอนุมัติ บันทึก และเจ้าของกระบวนการ

หมายเหตุผู้สอน: เปิดลิงก์ทางการด้านล่างก่อนสอน session ที่เกี่ยวข้อง และปรับชื่อปุ่ม/แผนบริการให้ตรงกับบัญชีที่ P1 อนุมัติ ณ วันสอน

  • OpenAI — ChatGPT Projects — Projects รวมแชต ไฟล์ และคำสั่งเฉพาะงานไว้ในพื้นที่เดียว ความพร้อมใช้งานและขีดจำกัดขึ้นกับแผนบริการ
  • OpenAI — ChatGPT Search — ใช้ค้นเว็บและแสดงแหล่งอ้างอิงเมื่อมี ต้องเปิดอ่านแหล่งอ้างอิงก่อนใช้ข้อมูลสำคัญ
  • OpenAI — ข้อจำกัดของ ChatGPT — คำตอบอาจผิดหรืออ้างอิงที่ไม่มีอยู่จริง ใช้เป็นร่างแรกและตรวจสอบข้อมูลสำคัญ
  • Google — NotebookLM — ผู้ช่วยวิจัยที่ตอบโดยอิงแหล่งข้อมูลในโน้ตบุ๊ก พร้อม citation ในบรรทัด
  • Google — แหล่งข้อมูลใน NotebookLM — รองรับไฟล์และ URL หลายชนิด ขีดจำกัดแหล่งข้อมูล/ฟีเจอร์ขึ้นกับแผน
  • Google — Gems — Gemini ที่ปรับแต่งเพื่อเป้าหมาย/งานซ้ำ มีข้อแตกต่างตามบัญชีและแพลตฟอร์ม
  • Google — แนวทางเขียน Gem — คำสั่งที่ดีระบุบทบาท งาน บริบท และรูปแบบผลลัพธ์
  • Anthropic — Claude Projects — พื้นที่งานพร้อมประวัติสนทนา ฐานความรู้ และคำสั่งเฉพาะโครงการ
  • Microsoft — Microsoft 365 Copilot Chat — ทำงานบนเว็บเป็นหลัก การใช้ข้อมูลองค์กรขึ้นกับผลิตภัณฑ์/สิทธิ์/นโยบาย
  • Microsoft — Agents for Microsoft 365 Copilot — agent เฉพาะด้านต้องกำหนดสิทธิ์ การตรวจสอบ และเจ้าของกระบวนการ
ต่อยอด

เมื่อทีมมีพื้นฐานนี้แล้ว ขั้นถัดไปที่เป็นธรรมชาติคือการเรียนรู้ที่จะคิดร่วมกับ AI แทนที่จะสั่งงานเพียงอย่างเดียว

เราใช้วิธีนี้ในบริษัทของเราเอง

นี่คือหลักสูตรที่ P1 Thailand สร้างขึ้นและใช้ฝึกทีมของตัวเองก่อน แล้วจึงนำมาสอนให้ผู้อื่น

นำหลักสูตรนี้มาสู่ทีมของคุณ

สิบสองสัปดาห์ พื้นฐานร่วมกันหนึ่งชุด นำไปใช้กับงานจริงของแต่ละคน

ขอรับคำปรึกษา