Movements

Movements

บทความ

Movements

รู้จักกับ Thai AI Service Platform ปัญญาประดิษฐ์สัญชาติไทย
ในปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพลิกโฉมธุรกิจในหลากหลายด้าน ด้วยความสามารถที่พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในยุคดิจิทัลที่ทั่วโลกไม่อาจปฎิเสธได้ หน่วยงานภาครัฐของไทยได้ตระหนักถึงความสำคัญนี้ จึงริเริ่มพัฒนา แพลตฟอร์ม Thai AI เพื่อสร้างเครื่องมือที่ตอบโจทย์สำหรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์ ที่จะช่วยเสริมสร้างความแกร่งให้กับภาคธุรกิจ พร้อมทั้งยกระดับความสามารถทางเทคโนโลยีของประเทศไทยให้ทัดเทียมกับนานาประเทศ ที่มาของ Thai AI  Thai AI Service Platform หรือที่รู้จักในชื่อ Thai AI และ AI for Thai เป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สัญชาติไทยที่พัฒนาขึ้นโดยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ (AINRU) ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI ในประเทศไทย โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้ใช้งาน 3 กลุ่มหลักมีแพลตฟอร์ม AI ที่รองรับการใช้งานด้วยภาษาไทย ได้แก่ นักพัฒนาระบบ ผู้ประกอบการ SME และ Start Up รวมถึงบริษัทเอกชนต่าง ๆ โดย Thai AI ได้รับการพัฒนาขึ้นให้มีความสามารถด้วยกัน 3 ด้านหลัก ๆ ดังนี้ เนื่องจาก Thai AI ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การใช้งานของคนไทยโดยเฉพาะ จึงมีความสามารถที่โดดเด่น 3 ประการ ได้แก่ นอกจากนี้แพลตฟอร์มนี้ยังเปิดโอกาสให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถนำ API ไปต่อยอดเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจและสังคม ซึ่งสามารถเข้าไปดูรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลและวิธีการใช้งานได้ที่ AI FOR THAI – Thai AI Service Platform Thai AI คือปัญญาประดิษฐ์สัญชาติไทยที่มาพร้อมความสามารถรอบด้าน ทั้งการประมวลผลข้อความ รูปภาพ และเสียง ซึ่งการพัฒนา Thai AI นับเป็นก้าวสำคัญที่สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของภาครัฐในการปรับตัวให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ทั้งยังเป็นการเปิดโอกาสให้คนไทยได้เรียนรู้และนำ AI ไปต่อยอดสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ ๆ ในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ การศึกษา หรือการพัฒนาอุตสาหกรรมดิจิทัล ซึ่งจะ เป็นการผลักดันประเทศไทยให้ก้าวไปสู่อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างยั่งยืนและเต็มศักยภาพในเวลาอันใกล้! แหล่งอ้างอิง
2 July 2025
AI Co-worker เพื่อนร่วมงานดิจิทัล: พลิกโฉมกระบวนการทำงานขององค์กรยุคใหม่ 
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) กำลังกลายเป็นกระแสสำคัญที่พลิกโฉมรูปแบบการทำงานในยุคปัจจุบัน องค์กรทั่วโลกต่างเร่งลงทุนในเทคโนโลยี AI รวมมูลค่านับพันล้านดอลลาร์ โดยในสหรัฐอเมริกา มีถึง 92% ของบริษัทที่วางแผนเพิ่มงบประมาณด้าน AI อย่างไรก็ตาม กลับมีเพียงส่วนน้อยที่เชื่อมั่นว่าบริษัทของตนมีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการนำ AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รายงานวิจัยหลายฉบับประเมินว่า AI จะสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มให้เศรษฐกิจโลกได้สูงถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ขณะเดียวกัน World Economic Forum ได้คาดการณ์ว่า Generative AI จะเข้ามามีบทบาทในประมาณ 40% ของชั่วโมงการทำงานทั่วโลก ซึ่งจะส่งผลให้ลักษณะงานของแรงงานจำนวนมากเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก กล่าวได้ว่า AI ในฐานะผู้ช่วยยุคใหม่ กำลังเข้ามาทำงานที่มีลักษณะซ้ำซ้อนแทนมนุษย์ และในขณะเดียวกันยังช่วยเสริมศักยภาพ เพิ่มประสิทธิภาพ และเปิดโอกาสใหม่ในการทำงานอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน  AI ในบทบาทของ “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” กำลังเข้ามาช่วยลดเวลาในการทำงานในแต่ละภารกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ งานวิจัยจากสถาบัน MIT ระบุว่า เครื่องมืออย่าง ChatGPT ช่วยให้พนักงานสามารถเขียนอีเมล เอกสาร และบทวิเคราะห์ได้เร็วขึ้นถึง 40% ขณะเดียวกัน การใช้ AI ในการเขียนโค้ดช่วยลดระยะเวลาในการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ถึง 56% ในแวดวงการแพทย์ ระบบ Generative AI ของ Northwestern Medicine ถูกนำมาใช้ในการร่างรายงานทางรังสีวิทยาโดยอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพได้ 15–40% โดยบางกรณีสามารถช่วยให้รังสีแพทย์ปฏิบัติงานได้เร็วขึ้นเป็นสองเท่า สำหรับภาคบริการ หลายองค์กรเริ่มนำระบบ chatbot มาใช้เพื่อตอบคำถามทั่วไปได้ตลอด 24 ชั่วโมง โดยสามารถจัดการคำถามเบื้องต้นแทนเจ้าหน้าที่ได้ถึง 80% อย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง เครื่องมือ AI จึงมีบทบาทสำคัญในฐานะผู้ช่วยด้านการจัดตารางงาน การให้บริการลูกค้า การร่างสัญญา และการวางแผนข้อมูล ส่งผลให้พนักงานมีเวลาไปมุ่งเน้นงานที่สร้างคุณค่าและผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์มากยิ่งขึ้น  ปัจจุบันองค์กรต่าง ๆ ได้นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาประยุกต์ใช้ในกระบวนการทำงานในหลายภาคส่วน เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและความรวดเร็วในการดำเนินงาน ตัวอย่างที่ชัดเจน ได้แก่  เครื่องมือ AI เหล่านี้กำลังมีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนการตัดสินใจขององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ การสำรวจหนึ่งระบุว่า 80% ของพนักงานที่ใช้ AI เชื่อว่าเครื่องมือดังกล่าวช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในด้านการขายและการตลาด AI ยังสามารถช่วยปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม และสร้างกลุ่มเป้าหมายใหม่ได้รวดเร็วและแม่นยำ ส่งผลให้ความเร็วในการตัดสินใจและการดำเนินกลยุทธ์ขององค์กรเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง  ข้อมูลจากงานวิจัยระดับโลก  ผลการวิจัยจากหลายแหล่งสะท้อนให้เห็นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็วของการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และความคาดหวังที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รายงานของ McKinsey ในปี 2025 ระบุว่า กว่า 75% ของบริษัททั่วโลกได้เริ่มนำ AI มาใช้ในอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชันขององค์กร และเกือบทุกบริษัทมีแผนจะลงทุนเพิ่มเติมในด้าน AI ขณะที่รายงานของ Thomson Reuters คาดการณ์ว่า ในอนาคตอันใกล้ มากกว่า 50% ของรูปแบบงานจะมีความเกี่ยวข้องกับ AI โดยตรง โมเดลเศรษฐศาสตร์ของ McKinsey ยังประเมินว่า เทคโนโลยี Generative AI เพียงอย่างเดียว อาจสามารถเพิ่มผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) ได้ถึง 0.6% ต่อปี ภายในปี 2040  ในด้านมุมมองของแรงงาน รายงานของ OECD พบว่า พนักงาน 4 ใน 5 คนที่ได้ใช้งาน AI ระบุว่าประสิทธิภาพในการทำงานของตนดีขึ้น และ 3 ใน 5 คนรู้สึกว่างานของตนสนุกมากขึ้น การใช้ AI อย่างต่อเนื่องส่งผลให้เกิดความต้องการในการพัฒนาทักษะและฝึกอบรมเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องเช่นกัน ที่น่าสนใจคือ พนักงานมีแนวโน้มที่จะมองเห็นศักยภาพของ AI มากกว่าผู้บริหารถึง 3 เท่า ขณะเดียวกัน ซีอีโอจำนวนมากยังรับรู้ถึงความเสี่ยงในการสูญเสียความสามารถในการแข่งขัน หากองค์กรของตนปรับตัวด้าน AI ได้ล่าช้า โดยถึง 32% ของซีอีโอเห็นว่าเรื่องนี้เป็นความเสี่ยงสำคัญที่ต้องเร่งรับมือ  โอกาสและความท้าทายในการใช้งาน AI  แม้ว่าประสิทธิภาพของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง แต่การนำ AI เข้ามาใช้งานในองค์กรยังคงมาพร้อมกับความท้าทายที่ไม่อาจมองข้าม ผู้บริหารบางรายรายงานว่าการเปลี่ยนผ่านสู่นวัตกรรมใหม่ในช่วงเริ่มต้นอาจทำให้กระบวนการทำงานสะดุด เช่น กำลังการผลิตของโรงงานบางแห่งลดลงในระหว่างการปรับปรุงระบบ แม้ AI จะช่วยลดภาระจากงานที่ซ้ำซากและใช้เวลามาก แต่ก็อาจกระทบต่อแรงจูงใจภายในของพนักงานในงานด้านอื่น ๆ ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และแรงบันดาลใจ นอกจากนี้ พนักงานจำนวนไม่น้อยยังมีความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบในระยะยาว งานสำรวจของ OECD พบว่า 60% ของผู้ตอบแบบสอบถามกังวลว่า AI อาจเข้ามาแทนที่งานของตนภายใน 10 ปีข้างหน้า และ 40% กังวลว่า AI อาจส่งผลกระทบต่อระดับรายได้หรือความมั่นคงในสายอาชีพของตน  นอกจากผลกระทบด้านแรงงาน ยังมีประเด็นสำคัญที่ต้องพิจารณา เช่น ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว อคติในอัลกอริทึม และความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ทั้งนี้ รายงานของ McKinsey ระบุว่า พนักงานเกือบครึ่งหนึ่งแสดงความกังวลเกี่ยวกับความแม่นยำและความปลอดภัยของระบบ AI ผู้เชี่ยวชาญจึงเห็นพ้องว่าการกำกับดูแล AI อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็น องค์กรควรแต่งตั้งผู้นำที่ชัดเจนสำหรับการขับเคลื่อนด้าน AI ออกแบบกระบวนการทำงานใหม่อย่างมีระบบ และสร้างความไว้วางใจระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การฝึกอบรมพนักงานให้สามารถใช้ AI อย่างรับผิดชอบ การตรวจสอบความลำเอียงของอัลกอริทึม และการกำหนดบทบาทความรับผิดชอบอย่างชัดเจน ล้วนเป็นกลไกสำคัญที่สนับสนุนการใช้งาน AI อย่างยั่งยืน  ผู้นำหลายภาคส่วนยอมรับว่า แม้งานบางประเภทอาจได้รับผลกระทบจาก AI แต่ในขณะเดียวกันก็เป็นโอกาสในการสร้างทักษะใหม่ ๆ ขึ้นมา รายงานของ World Economic Forum (WEF) ชี้ว่า Generative AI มีศักยภาพในการยกระดับคุณภาพของงาน เพิ่มความหมายของการทำงาน และลดภาระจากงานที่น่าเบื่อและซ้ำซาก อย่างไรก็ตาม ผู้กำหนดนโยบายของสหภาพยุโรป (EU) ได้เตือนว่า 23–29% ของงานในปัจจุบันอยู่ในกลุ่มที่มี “ความเสี่ยงสูง” ที่จะถูกแทนที่โดย AI อย่างไรก็ดี งานเหล่านี้อาจไม่หายไปทั้งหมด เพราะ AI อาจเข้ามาเติมเต็มขีดความสามารถของมนุษย์ เปลี่ยนผู้เริ่มต้นให้กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญ  นักวิจัยส่วนใหญ่เห็นตรงกันว่า องค์กรที่นำ AI มาใช้อย่างจริงจัง ควบคู่กับการลงทุนด้านบุคลากร จริยธรรม และความรับผิดชอบ จะมีความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างยั่งยืน งานวิจัยของ McKinsey ย้ำชัดว่า องค์กรที่มอง AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนและเสริมศักยภาพของพนักงาน จะสามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงที่มีผลลัพธ์ชัดเจน และวัดผลตอบแทนจากการลงทุนได้อย่างเป็นรูปธรรม  ดังนั้น ผู้นำที่สามารถสร้างสมดุลระหว่างการนำนวัตกรรมใหม่เข้าสู่องค์กร การวางกรอบกำกับดูแลที่เหมาะสม และการพัฒนาทักษะของพนักงานอย่างต่อเนื่อง คือผู้ที่จะพาองค์กรก้าวไปสู่ความสำเร็จอย่างมั่นคงในยุคแห่ง AI  บทสรุป: ก้าวสู่อนาคตด้วย AI อย่างมีวิสัยทัศน์และความรับผิดชอบ  AI กำลังเปลี่ยนโฉมโลกของการทำงานอย่างรวดเร็วและลึกซึ้ง...
24 June 2025
นวัตกรรมท่องเที่ยวไทยยุคใหม่: เมื่อ AI และข้อมูลขนาดใหญ่เปิดประตูสู่การเปลี่ยนแปลงผ่านเวที BDI Hackathon 2025 
ในศตวรรษที่ 21 โลกเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุคข้อมูลข่าวสารและปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างเต็มตัว เทคโนโลยีไม่เพียงแค่เปลี่ยนวิถีชีวิตประจำวัน แต่ยังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเศรษฐกิจและอุตสาหกรรมทุกภาคส่วน โดยเฉพาะภาคการท่องเที่ยว ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเสาหลักของเศรษฐกิจไทยที่กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ ทั้งจากการเปลี่ยนแปลงทางพฤติกรรมนักท่องเที่ยว สภาวะเศรษฐกิจโลก และเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็วอย่างไม่หยุดยั้ง  ภายใต้บริบทนี้ การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการยกระดับอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวให้มีประสิทธิภาพ ทันสมัย และตอบสนองต่อความต้องการของนักท่องเที่ยวได้ดียิ่งขึ้น ด้วยเหตุนี้เอง จึงเกิดเวทีการแข่งขันที่น่าสนใจขึ้นในปี 2568 ภายใต้ชื่อ “BDI Hackathon 2025: AI & Data Innovation for Smart Tourism” ซึ่งถือเป็นหนึ่งในโครงการที่ผสานพลังของเยาวชน เทคโนโลยี และอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวเข้าด้วยกันอย่างสร้างสรรค์  จุดมุ่งหมายของ Hackathon: เปิดพื้นที่แห่งไอเดียเพื่ออนาคตการท่องเที่ยว  BDI Hackathon 2025 จัดขึ้นโดยความร่วมมือระหว่าง สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ มหาวิทยาลัยพะเยา มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง และเครือข่ายพันธมิตร เพื่อเป็นเวทีส่งเสริมการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในกลุ่มเยาวชน นิสิต และนักศึกษาทั่วประเทศ โดยมุ่งเน้นที่การ พัฒนานวัตกรรมด้านการท่องเที่ยวผ่านการใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ พื้นที่นิมมานเหมินทร์ จังหวัดเชียงใหม่ ซึ่งเป็นหนึ่งในแลนด์มาร์กด้านการท่องเที่ยวที่มีศักยภาพทั้งในแง่เศรษฐกิจ วัฒนธรรม และวิถีชีวิตร่วมสมัย  กิจกรรมครั้งนี้ไม่ได้เป็นเพียงการแข่งขันทางเทคนิคเท่านั้น หากแต่เป็นเวทีบ่มเพาะทักษะการทำงานเป็นทีม การคิดเชิงออกแบบ (Design Thinking) และการนำเสนอแนวคิดอย่างเป็นระบบ ซึ่งเป็นทักษะสำคัญของบุคลากรยุคใหม่ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล  คุณสมบัติผู้เข้าแข่งขันและรูปแบบกิจกรรม  การแข่งขันเปิดรับสมัคร นักเรียนระดับมัธยมศึกษาและนักศึกษาระดับอุดมศึกษาทั่วประเทศ โดยจัดให้มีการอบรมเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ก่อนให้โจทย์การแข่งขันในรูปแบบของ Hackathon ภายในระยะเวลาอันจำกัด ผู้เข้าแข่งขันจะได้ใช้ความคิดสร้างสรรค์เพื่อพัฒนาแนวทางใหม่ในการส่งเสริมการท่องเที่ยว ผ่านการใช้ข้อมูลจริงจากพื้นที่เป้าหมาย  ทีมที่ผ่านการคัดเลือกจะได้เข้าร่วมการแข่งขันรอบชิงชนะเลิศ ระหว่างวันที่ 27–29 มิถุนายน 2568 ณ สำนักบริการวิชาการ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ (Uniserv) โดยมีเงินรางวัลรวมกว่า 50,000 บาท พร้อมถ้วยรางวัลและเกียรติบัตร อีกทั้งยังได้รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในด้าน AI, Data และการท่องเที่ยวตลอดกิจกรรม  เสริมพลังคนรุ่นใหม่ สู่การเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืน  โครงการนี้ไม่เพียงเปิดโอกาสให้เยาวชนได้แสดงศักยภาพ แต่ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่อาจต่อยอดสู่การใช้งานจริง ทั้งในระดับท้องถิ่นและระดับประเทศ ภายใต้แนวคิด “Smart Tourism” ที่ผสมผสานเทคโนโลยีกับวัฒนธรรมและชุมชนอย่างกลมกลืน  ยิ่งไปกว่านั้น Hackathon ยังปลูกฝังความเข้าใจในบทบาทของเทคโนโลยีในการแก้ไขปัญหาสังคม และส่งเสริมการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรใหม่ของโลก  สมัครเลยวันนี้ – เปลี่ยนไอเดียให้เป็นพลัง  สำหรับนักเรียนหรือนักศึกษาที่มีไฟ อยากทดลองนำความรู้ด้านเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้เพื่อสังคม BDI Hackathon 2025 คือเวทีที่คุณไม่ควรพลาด เพราะนอกจากจะได้ประสบการณ์อันมีค่า ยังเป็นโอกาสสำคัญในการร่วมขับเคลื่อนการท่องเที่ยวไทยให้ก้าวทันโลกอย่างยั่งยืน  ? สมัครและดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์: ? https://ict.up.ac.th/hackathon2025 ตั้งแต่วันที่ 1 เมษายน ถึง 31 พฤษภาคม 2568 
13 May 2025
Data Analytics คืออะไร ? และมีอะไรบ้าง ? ทำไมทุกองค์กรถึงให้ความสำคัญ
“Data is the new oil” เป็นประโยคที่ ไคลฟ์ ฮัมบี (Clive Humby) นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษพูดไว้เมื่อปี 2006 เปรียบเปรยว่าข้อมูลเป็นเหมือนทรัพยากรที่มีค่าไม่ต่างจากน้ำมัน ถือเป็นคำกล่าวที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของข้อมูลในยุคนี้ได้เป็นอย่างดี เพราะปัจจุบันข้อมูลได้กลายมาเป็นเครื่องมือสำคัญในการแข่งขันของโลกธุรกิจยุคใหม่ แต่การมีข้อมูลจำนวนมากแล้วไม่สามารถนำมาใช้งานได้ ก็เหมือนมีแค่น้ำมันดิบ หากไม่ได้ผ่านกระบวนการกลั่นก็ไม่มีประโยชน์ ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics จึงเปรียบเสมือนกระบวนการกลั่นที่เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นพลังงานขับเคลื่อนธุรกิจ เป็นขั้นตอนสำคัญที่ทำให้เราสามารถนำข้อมูลมาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แล้ว Data Analytics คืออะไร ? Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI (Artificial Intelligence), Machine Learning และเครื่องมือ Data Analytics มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปของข้อมูลนั้น ๆ ถือเป็นการนำข้อมูลที่ได้มา เข้าสู่กระบวนการแสดงค่า หาความหมาย และสรุปผลที่ได้จากข้อมูลนั้น ๆ  ช่วยให้มองเห็นแนวโน้ม โอกาส และความเสี่ยงต่าง ๆ ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการใช้สัญชาตญาณ หรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการคาดการณ์อนาคต หาแนวโน้มความน่าจะเป็น แนวโน้มคำตอบ หรือจุดที่ต้องแก้ไข ที่จะสามารถช่วยเสริมศักยภาพทางธุรกิจได้  รูปแบบการทำ Data Analytics  การทำ Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามลักษณะและวัตถุประสงค์ ดังนี้ ตัวอย่างเครื่องมือในการทำ Data Analytics (Data Analytics Tools) ความสำคัญของ Data Analytics ในธุรกิจ Data Analytics ยังเป็นส่วนสำคัญของการขับเคลื่อน Digital Transformation ในองค์กร เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้ จะช่วยให้ธุรกิจค้นพบไอเดียหรือโอกาสใหม่ ๆ ในการเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือสร้างนวัตกรรม ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่จะทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและเติบโตได้อย่างรวดเร็วในโลกดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูง หลายองค์กรตระหนักถึงความสำคัญของการใช้ Data Analytics เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลองมาดูตัวอย่างของการนำ Data Analytics ไปใช้งานในธุรกิจด้านต่าง ๆ กัน องค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้สามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการทำ Personalization ที่สามารถนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด ตัวอย่างเช่น Netflix แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งคอนเทนต์ระดับโลก ได้มีการนำ Data Analytics มาใช้ประโยชน์ในการรวบรวมพฤติกรรมการใช้งานของสมาชิก ด้วยเทคโนโลยี AI ทั้งอุปกรณ์ที่ใช้ในการรับชม ประวัติการดู คำค้นหา หรือผู้คนชอบดูภาพยนตร์และคอนเทนต์แนวไหนมากที่สุด จากนั้นนำมาวิเคราะห์พฤติกรรมของสมาชิกแต่ละคน เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ในการแนะนำภาพยนตร์ หรือคอนเทนต์ ที่สมาขิกสนใจจะดูได้ตรงตามความต้องการ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทคาดการณ์ความต้องการของสินค้าและบริหารจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ลดปัญหาสินค้ามากเกินหรือน้อยเกินไป และช่วยลดต้นทุนทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Amazon แพลตฟอร์มขายสินค้าออนไลน์ชื่อดัง ที่โดดเด่นในการใช้ Data Analytics โดยมีการใช้ Machine Learning และ Artificial Intelligence เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการสั่งซื้อและคาดการณ์แนวโน้ม ทำให้การจัดการสินค้าคงคลังมีความรวดเร็วและแม่นยำ การใช้ Data Analytics มาช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงในด้านต่าง ๆ จะช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจจับความผิดปกติและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วจากสัญญาณความผิดปกติจากข้อมูล  ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยชั้นนำอย่าง AON ใช้ Data Analytics ในการบริหารจัดการและควบคุมความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการประกัน ซึ่งข้อมูลที่รวบรวมมาจากพฤติกรรมลูกค้าช่วยให้พวกเขาสามารถวางแผนและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้ Data Analytics ในการวิเคราะห์ข้อมูลพนักงานสามารถช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจในเรื่องการจ้างงาน การเลื่อนตำแหน่ง การฝึกอบรม และการระบุปัญหาที่เกิดขึ้นในองค์กรก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่  ตัวอย่างเช่น บริษัท Google มีการใช้ HR Analytics เพื่อทำความเข้าใจและปรับปรุงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับพนักงานทั้งหมด ตั้งแต่การจ้างงานจนถึงการเพิ่มคุณภาพชีวิตที่ทำงานด้วยการสำรวจและการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อรวบรวมความคิดเห็นและข้อมูลจากพนักงาน ในการปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับวัฒนธรรมองค์กรและสร้างสภาพแวดล้อมที่ดีขึ้น การนำ Data Analytics มาใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการทำงานหรือขั้นตอนการผลิต จะช่วยให้สามารถค้นพบจุดที่เป็นคอขวด และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างเป็นรูปธรรม ตัวอย่างเช่น Grab แพลตฟอร์มที่อำนวยความสะดวกให้แก่ผู้ใช้งานผ่านทางแอปพลิเคชันบนมือถือ ทั้งบริการเรียกรถรับส่ง บริการส่งพัสดุ และบริการรับส่งอาหาร มีการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการสั่งอาหารของลูกค้า โดยแนะนำร้านอาหารที่ชอบ ร้านอาหารที่มีโปรโมชั่นน่าสนใจ หรือร้านอาหารใกล้บ้าน และประมวลผลสำหรับผู้ให้บริการ Grab เพื่อให้บริการได้สะดวกมากยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลการซื้อ พฤติกรรมการใช้งาน Social Media ทำให้เข้าใจความต้องการ ความชอบและ Pain Points ของลูกค้าได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นด้วย ตัวอย่างเช่น McDonald’s แบรนด์อาหารฟาสต์ฟู้ดที่มีจำนวนสาขาทั่วทุกมุมโลก ก็มีการทำ Data Analytics ในการเก็บข้อมูล เช่น รายการสั่งซื้อ เมนูที่ลูกค้าชอบ และการคอมเมนต์ตามแพลตฟอร์ม Social Media ต่าง ๆ นอกจากนี้ ยังใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลกลุ่มเป้าหมาย เช่น ที่ตั้งของร้านมีผลต่อการเข้าใช้บริการของลูกค้าหรือไม่ ชุดเซตเมนูอย่าง Happy Meal เหมาะกับลูกค้าประเภทไหนบ้าง หรือเทรนด์การตลาดที่กำลังเป็นกระแส เพื่อทำการตลาดและนำเสนอเมนูที่ลูกค้าชอบ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าให้ได้มากที่สุด จากตัวอย่างที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่า Data Analytics มีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จของธุรกิจในยุคดิจิทัล องค์กรที่นำเทคโนโลยีมาวิเคราะห์ข้อมูล จะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อแก้ปัญหา วางแผนกลยุทธ์ และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับ Data Analytics จะได้เปรียบในการแข่งขัน เพราะสามารถเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค คาดการณ์แนวโน้ม และปรับตัวได้รวดเร็ว นอกจากนี้ การเก็บข้อมูลสถิติในกระบวนการทำงานยังช่วยให้ค้นพบวิธีการแก้ปัญหาใหม่ ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพในทุกด้าน นี่คือเหตุผลว่าทำไม Data Analytics จึงเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จขององค์กรชั้นนำในยุคนี้ แหล่งอ้างอิง
19 March 2025
การใช้ Big Data และ AI ในมุมมองของนักการตลาด
ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานของนักการตลาดทั่วโลก โดยเทคโนโลยีทั้งสองนี้ไม่เพียงแค่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างตรงจุด ทำไม Big Data และ AI ถึงเป็นตัวเปลี่ยนเกมในงานการตลาด? Big Data คือกุญแจสำคัญที่ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจพฤติกรรม และความต้องการของลูกค้าในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ในขณะที่ AI มาช่วยงานนักวิเคราะห์ข้อมูล ในการเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ ให้กลายเป็นคำตอบและกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริง การใช้ Big Data และ AI ในงานการตลาด มีดังนี้ ความท้าทายในการใช้ Big Data และ AI แม้ว่า Big Data และ AI จะมอบข้อได้เปรียบมากมาย แต่การนำมาใช้ยังมีความท้าทายบางประการ ได้แก่ แนวทางการนำ Big Data และ AI มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพ บทสรุป Big Data และ AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับนักการตลาดในยุคปัจจุบัน การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงาน แต่ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับลูกค้าและตอบสนองความต้องการได้อย่างตรงจุด ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จ เช่น Netflix, Amazon, และ Coca-Cola ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเพิ่มผลลัพธ์ทางธุรกิจผ่านการใช้งานเทคโนโลยีอย่างชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม การใช้งานเทคโนโลยีดังกล่าวจำเป็นต้องควบคู่ไปกับการพัฒนาความเข้าใจในด้านข้อมูลและการปฏิบัติตามหลักจริยธรรม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในระยะยาว การปรับตัวและการเรียนรู้จากตัวอย่างเหล่านี้จะช่วยให้นักการตลาดสามารถก้าวข้ามความท้าทายและใช้ประโยชน์จาก Big Data และ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในอนาคต แหล่งที่มา
10 March 2025
Business Intelligence การสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจจากข้อมูล
ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญที่สุดในการขับเคลื่อนธุรกิจ ความสามารถในการวิเคราะห์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันให้กับองค์กร Business Intelligence หรือ BI จึงเป็นเครื่องมือและกระบวนการที่ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวม วิเคราะห์ ในการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพขององค์กรได้ Business Intelligence คืออะไร BI คือกระบวนการรวบรวม วิเคราะห์ และแปลงข้อมูลดิบให้เป็นสารสนเทศที่มีคุณค่าเชิงกลยุทธ์ เพื่อนำไปใช้ในการตัดสินใจในเรื่องที่มีความจำเป็นต่อองค์กร โดยการทำ Business Intelligence มีกระบวนการทำงาน 5 ขั้นตอนดังต่อไปนี้ ขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มจากการที่องค์กรต้องรู้ก่อนว่าข้อมูลที่มีอยู่ได้รับมาจากแหล่งข้อมูลใด เช่น Data Warehouse, Data Lake, Cloud Computing และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เป็นขั้นตอนที่องค์กรจะรวบรวมข้อมูลที่ได้มาและนำเข้าสู่กระบวนการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องก่อนที่จะจัดเก็บให้พร้อมสำหรับการนำไปใช้งานต่อ ต่อมาองค์กรจะต้องนำข้อมูลที่เก็บเอาไว้ออกมาวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกขององค์กรเอง โดยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาช่วย เช่น Data Mining, Data Discovery และ Data Modeling ข้อมูลเชิงลึกมีรายละเอียดมาก องค์กรจึงต้องนำข้อมูลมาแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่ผู้ใช้สามารถเข้าใจง่าย ไม่ว่าจะเป็นการทำเป็นกราฟ แผนภูมิ หรือแดชบอร์ด โดยใช้เครื่องมือแสดงผลข้อมูลอย่าง Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel และ Microsoft Power BI การทำแผนปฏฺิบัติการถือเป็นขั้นตอนสุดท้ายของการทำ Business Intelligence ที่องค์กรจะต้องนำข้อมูลมาพัฒนาให้เป็นแผนที่ปฏิบัติได้จริง Business Intelligence มีประโยชน์อย่างไรต่อองค์กร BI ช่วยให้องค์กรมีข้อมูลที่ชัดเจน สนับสนุนการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ และส่งเสริมความได้เปรียบในตลาดธุรกิจดังนี้ BI ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่ถูกต้อง มีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ แทนการคาดเดา หรือการตัดสินใจโดยใช้ประสบการณ์และสัญชาตญาณ ทำให้สามารถกำหนดกลยุทธ์การตลาดในอนาคตได้แม่นยำบนพื้นฐานข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสความสำเร็จขององค์กร  การนำ BI เข้ามาใช้ในธุรกิจไม่เพียงแต่จะทำให้องค์กรมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้ส่วนงานต่าง ๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีการรวบรวมเอาไว้แล้วได้ตลอด โดยไม่ต้องรอเอกสารรายงานที่อาจใช้เวลาดำเนินการนาน ช่วยให้ทีมมีเวลาทำงานและมี Productivity ในการทำงานเพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยวิเคราะห์กระบวนการทำงานในองค์กรเพื่อระบุส่วนที่ไม่มีประสิทธิภาพ หรือส่วนที่สามารถปรับปรุงได้ เช่น การลดเวลาที่ใช้ในกระบวนการผลิต หรือการปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าด้วย BI โดยการรวบรวมข้อมูล เช่น รูปแบบการซื้อสินค้า เหตุผลที่ซื้อสินค้า ปัญหาที่ลูกค้าเจอ แล้วนำข้อมูลเหล่านี้มาสร้างแบบจำลองลูกค้า (Customer Persona) และดูว่าลูกค้าขององค์กรมีลักษณะแบบไหน ก็จะช่วยให้องค์กรรู้จักกลุ่มลูกค้าเป้าหมายและเข้าใจความต้องการของลูกค้ามากขึ้น เพื่อนำไปพัฒนาผลิตภัณฑ์ต่อไป ทั้งยังช่วยให้องค์กรสามารถสร้างความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นกับลูกค้า เช่น การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการ เมื่อนำ BI มาใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอย่าง Predictive Analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ จะช่วยให้องค์กรสามารถทำนายแนวโน้มในอนาคต เช่น การเปลี่ยนแปลงของตลาด หรือความต้องการของลูกค้า ทำให้องค์กรสามารถวางแผนและเตรียมพร้อมได้ล่วงหน้า รวมถึงช่วยให้องค์กรรู้ว่ามีส่วนไหนที่ต้องแก้ไขเพื่อให้การดำเนินงานดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยคาดการณ์ปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นจากการดำเนินงานเพื่อให้องค์กรหาทางแก้ไขได้ทันท่วงที องค์กรที่มีการทำ BI จะมีโอกาสในการเห็นข้อมูลด้านการดำเนินการมากขึ้น สามารถรู้ได้ว่ากระบวนการแต่ละส่วนมีประสิทธิภาพมากแค่ไหน ซึ่งจะช่วยในการติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (Key Performance Indicators – KPIs) เพื่อประเมินว่าองค์กรกำลังบรรลุเป้าหมายที่วางไว้หรือไม่ และช่วยปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว  การใช้ BI วิเคราะห์ข้อมูลช่วยระบุพื้นที่ที่มีค่าใช้จ่ายสูง และหาแนวทางลดต้นทุน เช่น การลดของเสียในกระบวนการผลิต หรือการปรับปรุงเส้นทางการจัดส่งสินค้าให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น องค์กรที่มีข้อมูลเชิงลึกจะมีความได้เปรียบในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดและการดำเนินการที่รวดเร็วเมื่อเปรียบเทียบกับคู่แข่ง ซึ่งปัจจัยที่จะช่วยให้องค์กรมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง นั่นคือการรู้ว่าคู่แข่งกำลังวางแผนอะไร ซึ่ง BI จะช่วยให้องค์กรทราบสถานะของบริษัทคู่แข่ง รู้ว่าคู่แข่งมีกลยุทธ์และแนวทางอะไร แล้วนำข้อมูลดังกล่าวมาเป็นข้อมูลในการปรับปรุงสินค้าและบริการ รวมถึงการวางกลยุทธ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีกว่า BI ช่วยให้องค์กรสามารถสรุปข้อมูลดิบที่มีความซับซ้อนออกมาเป็นข้อมูลที่เข้าใจง่าย และเมื่อนำข้อมูลมาจัดลำดับความสำคัญและแสดงผล ก็จะช่วยให้บุคลากรที่ต้องการนำข้อมูลไปใช้ต่อเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น สามารถนำข้อมูลไปช่วยในการตัดสินใจและตอบคำถามได้ ช่วยให้ทีมงานในองค์กรมีเครื่องมือและข้อมูลที่สามารถแชร์กันได้แบบเรียลไทม์ ทำให้เกิดการประสานงานที่ดีขึ้นและลดความขัดแย้งที่เกิดจากการใช้ข้อมูลที่ไม่ตรงกัน  แล้ว Business Intelligence นำไปใช้งานอย่างไรได้บ้าง ? องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการใช้งานเครื่องมือ BI ที่มีให้เลือกหลายประเภท ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย โดยมี 4 ด้านหลัก ๆ ที่เหมาะกับธุรกิจทุกประเภท ดังนี้ 1. ด้านการบริหาร 2. ด้านการตลาด 3.ด้านการประชาสัมพันธ์ 4.ด้านการผลิต จากข้อมูลทั้งหมดเราจะเห็นว่า Business Intelligence มีความสำคัญอย่างยิ่ง ไม่ใช่เป็นแค่เทรนด์ทางเทคโนโลยี แต่เป็นเครื่องมือทางกลยุทธ์ที่จำเป็นในโลกธุรกิจปัจจุบัน การนำ BI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้องค์กรสามารถปรับตัว สร้างนวัตกรรม และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างยั่งยืน สำหรับผู้ที่สนใจทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับ  Business Intelligence สามารถอ่านต่อได้ที่บทความนี้ : เครื่องมือธุรกิจอัจฉริยะที่นิยมในปัจจุบัน (BI Tools) คลิกที่นี่ แหล่งอ้างอิง
10 January 2025
Sustainable Organization กุญแจสำคัญสู่ความยั่งยืนขององค์กร หลักสูตรผู้บริหารที่ผู้บริหารยุคใหม่ต้องเรียนรู้  
การเป็นผู้บริหารยุคใหม่ ต้องมีการเรียนรู้และพัฒนาตัวเองอยู่เสมอ หลายองค์กรจึงให้ความสำคัญ กับ “หลักสูตรผู้บริหาร” เพื่อให้ผู้บริหารได้นำความรู้มาต่อยอดพัฒนาองค์กรในด้านต่าง ๆ จนสามารถนำทางให้องค์กรพัฒนาได้อย่างยั่งยืน ซึ่งหลังโลกได้รับผลกระทบจากโควิด-19 การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ และความไม่สงบที่ส่งผลกระทบไปทั่วโลก ส่งผลให้องค์กรหลายแห่งเริ่มให้ความสนใจกับการทำตามหลักเกณฑ์ “เป้าหมายเพื่อการพัฒนาอย่างยั่งยืน” หรือ SDGs ตามที่สหประชาชาติได้กำหนดไว้ เพื่อสร้างความยั่งยืนในระยะยาว  การพัฒนาองค์กรอย่างยั่งยืน หรือ Sustainable Organization มีแนวคิดเกี่ยวกับการดำเนินธุรกิจ หรือบริหารองค์กร ที่คำนึงถึงผลกระทบในระยะยาวต่อเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม ไม่ใช่แค่มุ่งเน้นผลกำไรในระยะสั้น แต่ยังให้ความสำคัญกับการสร้างคุณค่าให้กับสังคมและโลกใบนี้ด้วย ดังนั้นองค์กรที่อยากเติบโตอย่างยั่งยืนจะสนใจแค่การดำเนินธุรกิจอย่างเดียวไม่ได้อีกต่อไป เพราะด้วยปัจจัยหลายด้านที่เข้ามาเป็นตัวแปรในการใช้ชีวิตของผู้คน ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมการบริโภคที่เปลี่ยนไป หรือการพัฒนาของเทคโนโลยีอย่างก้าวกระโดด โดยเฉพาะเรื่องของ  AI และ Big Data จึงจำเป็นที่ผู้นำองค์กรต้องพัฒนาตัวเองตลอดเวลาและนำความรู้ไปพัฒนาบุคลากรเพื่อขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตอย่างยั่งยืนต่อไปได้ ผู้นำองค์กรจึงเป็นคนกลุ่มแรกที่จะต้องเปลี่ยนแปลงและพัฒนาตัวเองให้มี “ภาวะผู้นำที่ยั่งยืน”  ภาวะผู้นำที่ยั่งยืนคืออะไร  ภาวะผู้นำที่ยั่งยืน หรือ Sustainable Leadership คือ ผู้นำที่สามารถหาทางแก้ไขปัญหาด้านสังคม สิ่งแวดล้อม และเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นในองค์กรได้ อีกทั้งยังเป็นแรงผลักดันให้บุคลากรลงมือทำงานที่ช่วยส่งเสริมความยั่งยืนให้กับองค์กร ชุมชน และสังคม ผ่านการวางกลยุทธ์ทางธุรกิจและการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรที่นำความยั่งยืนเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย การมีผู้นำที่มี Sustainable Leadership ถือเป็นปัจจัยหลักที่จะช่วยยกระดับองค์กรให้เป็น Sustainable Organization ได้ ซึ่งคุณลักษณะเด่นที่เห็นได้ชัดของ ผู้นำที่มีภาวะผู้นำที่ยั่งยืน มีดังนี้  1. มีวิสัยทัศน์ และมองการณ์ไกล  ผู้นำที่มีภาวะผู้นำที่ยั่งยืน จะตั้งเป้าหมายที่เน้นความยั่งยืนในอนาคต ให้ความสำคัญกับผลกระทบในระยะยาว และสามารถสื่อสารวิสัยทัศน์ ค่านิยมให้คนในองค์กร และคนนอกองค์กรรับรู้ได้อย่างชัดเจน ไปในทิศทางเดียวกัน  2. มีมุมมองแบบองค์รวม พร้อมรับผิดชอบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม  ผู้นำที่มีภาวะผู้นำที่ยั่งยืน จะตระหนักถึงผลกระทบของการดำเนินงานต่อชุมชนและธรรมชาติ มีการกำหนดกลยุทธ์ที่สนับสนุนแนวทางการพัฒนาที่ลดการใช้ทรัพยากร พร้อมทั้งส่งเสริม หรือการดำเนินกิจกรรมที่สร้างคุณค่า และประโยชน์แก่สังคม  3. เป็นนักพัฒนา ที่ให้ความสำคัญกับผู้คน  ผู้นำที่มีภาวะผู้นำที่ยั่งยืน จะสนับสนุนการพัฒนาทักษะและศักยภาพของทีมงาน ส่งเสริมความหลากหลายและการมีส่วนร่วมของทุกคนในองค์กร เน้นการดูแลสุขภาวะและความเป็นอยู่ที่ดีของพนักงานและชุมชน  ทั้ง 3 ข้อ คือจุดเด่นของผู้นำองค์กรที่มีภาวะผู้นำที่ยั่งยืน ที่จะสามารถสร้างโอกาสให้เกิดการพัฒนาอย่างยั่งยืนได้ แต่ผู้นำยังมีบทบาทสำคัญอีกด้าน คือการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ เพื่อให้การทำงานเร็วขึ้นและสนับสนุนแนวคิดรักษ์โลกและความยั่งยืนไปพร้อม ๆ กัน หรือที่เรียกว่า Sustainable Technology  การใช้เทคโนโลยีเพื่อความยั่งยืนขององค์กร  เทคโนโลยีเพื่อความยั่งยืน หรือ Sustainable Technology หมายถึง เทคโนโลยีที่ถูกออกแบบมาเพื่อลดผลกระทบเชิงลบต่อสิ่งแวดล้อม และสนับสนุนการพัฒนาที่ยั่งยืนในทุก ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นด้านเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม ในปัจจุบันมีการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ในการดำเนินธุรกิจมากมาย ทั้ง Big Data, AI หรือ Machine Learning โดยเทคโนโลยีที่ยั่งยืนอาจมีตั้งแต่เทคโนโลยีทางกายภาพ เช่น แผงโซลาร์เซลล์ ไปจนถึงซอฟต์แวร์ที่มีความซับซ้อน ซึ่งสามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อสร้างความยั่งยืนให้องค์กรได้ดังนี้  1. การลดการใช้พลังงานและส่งเสริมพลังงานหมุนเวียน  2. การปรับปรุงกระบวนการผลิตให้ยั่งยืน  3. การพัฒนาสินค้าและบริการที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม  4. การใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเพิ่มความยั่งยืน  5. การบริหารจัดการภายในองค์กร  การนำ Sustainable Technology มาใช้ในธุรกิจไม่เพียงช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม แต่ยังเป็นการลงทุนเพื่ออนาคตที่ยั่งยืนและสร้างคุณค่าให้แก่องค์กรในระยะยาว   จากข้อมูลที่นำเสนอมาเบื้องต้น จะเห็นได้ว่าการสร้าง Sustainable Organization เป็นกุญแจสำคัญที่ส่งผลต่อภาพรวมขององค์กร ที่ผู้นำหรือผู้บริหารต้องทำความเข้าใจและเรียนรู้ เพื่อสามารถนำมาพัฒนาองค์กรได้อย่างยั่งยืนในทุกมิติ   และสำหรับผู้ที่ต้องการความรู้ในการพัฒนาองค์กรอย่างยั่งยืนแบบเจาะลึก ขอแนะนำหลักสูตร  LEAD Big Data And AI For Sustainable Future   หลักสูตรผู้บริหาร ที่ออกแบบมาสำหรับผู้บริหารยุคใหม่ เพื่อยกระดับความรู้และศักยภาพเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดิจิทัลเทคโนโลยี เพื่อนำไปพัฒนานโยบายการดำเนินงานขององค์กรให้มีประสิทธิภาพและยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจให้สูงยิ่งขึ้น ผ่านการเรียนรู้ พัฒนาแนวคิด ลงมือทำจริง พร้อมดูงานกับบริษัทระดับโลกในต่างประเทศ  โดย LEAD จัดโดยสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ สขญ. แหล่งรวมผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data และ AI ที่มีภารกิจขับเคลื่อนให้องค์กรต่าง ๆ ในประเทศใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดและเกิดการบูรณาการข้อมูลระหว่างกัน โดยมุ่งเน้นให้ผู้นำองค์กรทั้งภาครัฐและเอกชน สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลและเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว เห็นผล ผ่านการเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญในวงการชั้นนำของประเทศ พร้อมมีที่ปรึกษาจาก สขญ. คอยดูแลให้คำแนะนำอย่างใกล้ชิดตลอดหลักสูตร   รีบจองที่นั่ง Early Bird ได้แล้ววันนี้   ราคา 189,900 บาท จากราคาปกติ 209,900 บาท  (รวมศึกษาดูงานทั้งในประเทศ และต่างประเทศ)   ท่านสามารถแจ้งความประสงค์เพื่อลงทะเบียนหลักสูตรได้ที่: https://forms.gle/QFW229rG7cbjx53R6   ติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม Email: businesspromotion@bdi.or.th หรือ โทร: 02 480 8833 ต่อ 9552 และ 9579   สนใจดูรายละเอียดและข้อมูลเพิ่มเติมคลิก LEAD2 – Big Data Institute  แหล่งอ้างอิง :  https://instituteofsustainabilitystudies.com/insights/lexicon/what-are-the-core-principles-of-sustainable-leadership https://www.bain.com/insights/ai-and-sustainability-power-of-integration-ceo-sustainability-guide-2024 https://www.ibm.com/topics/business-sustainability https://wdhb.com/blog/sustainable-leadership
26 November 2024
10 ทิศทางสำคัญที่ผู้บริหารควรเรียนรู้ในปี 2025 เพื่อความยั่งยืนของธุรกิจ
? เตรียมพร้อมสู่ปี 2025: 10 กลยุทธ์ที่ผู้บริหารต้องเรียนรู้เพื่อความยั่งยืนในธุรกิจ  ในปี 2025 โลกธุรกิจจะเผชิญกับความท้าทายใหม่ที่ผู้บริหารจำเป็นต้องเตรียมพร้อมและปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและสังคมที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ความยั่งยืน (Sustainability) จะยังคงเป็นหัวใจหลักที่กำหนดทิศทางการเติบโตขององค์กร และความสามารถในการปรับตัวนี้จะเป็นตัวชี้วัดความสำเร็จในระยะยาว บทความนี้จะนำเสนอ 10 เรื่องที่ผู้บริหารควรเรียนรู้เพื่อความสำเร็จและความยั่งยืนในอนาคต  1. การเปลี่ยนผ่านสู่เทคโนโลยี AI เชิงยั่งยืน ?  ในยุคที่ AI และ Big Data กำลังเป็นเครื่องมือสำคัญในการพลิกโฉมธุรกิจ ผู้บริหารต้องเข้าใจการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ในองค์กรอย่างมีจริยธรรมและยั่งยืน หลักสูตร LEAD รุ่นที่ 2 ช่วยให้ผู้บริหารเข้าใจถึงการประยุกต์ใช้ AI ที่ไม่เพียงแค่เพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังสร้างความไว้วางใจในลูกค้าและสังคม  2. การจัดการความยั่งยืนในห่วงโซ่อุปทาน (Sustainable Supply Chain) ?  ผู้บริหารควรมีความเข้าใจในกระบวนการของ ห่วงโซ่อุปทาน ที่ยั่งยืน โดยสามารถนำ Big Data มาใช้ในการตรวจสอบแหล่งวัตถุดิบที่มีความรับผิดชอบ และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เช่น การลดการปล่อยคาร์บอนในกระบวนการผลิต รวมถึงการเลือกใช้ซัพพลายเออร์ที่มีจรรยาบรรณและความรับผิดชอบต่อสังคม  3. การเสริมสร้างความสามารถในการปรับตัว (Adaptability Skills) ?  การเปลี่ยนแปลงในสภาพตลาดและเทคโนโลยีที่รวดเร็วจำเป็นต้องมีการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง ผู้บริหารที่เข้าร่วมหลักสูตร LEAD จะได้รับทักษะในการใช้ Big Data และ AI เพื่อช่วยในการวิเคราะห์แนวโน้มตลาดและทำนายความเปลี่ยนแปลงในอนาคต ทำให้สามารถปรับกลยุทธ์และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว  4. การนำ ESG (Environment, Social, Governance) มาใช้ในกลยุทธ์องค์กร ?  หลักสูตร LEAD รุ่นที่ 2 มุ่งเน้นให้ผู้บริหารเข้าใจการบูรณาการแนวคิด ESG (สิ่งแวดล้อม สังคม และการกำกับดูแล) เข้ากับกลยุทธ์การบริหาร โดยใช้ AI และ Big Data ในการวัดผลกระทบจากกิจกรรมองค์กรที่มีต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม ทำให้สามารถพัฒนากลยุทธ์ที่ยั่งยืนและสร้างความเชื่อมั่นให้กับนักลงทุนและลูกค้า  5. ความปลอดภัยทางไซเบอร์และการคุ้มครองข้อมูล (Cybersecurity) ?  ด้วยการใช้ AI และ Big Data ในการบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ ความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงเป็นสิ่งสำคัญ หลักสูตร LEAD รุ่นที่ 2 จะช่วยให้ผู้บริหารเข้าใจการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยในการป้องกันและตอบสนองต่อการโจมตีทางไซเบอร์  6. ความเป็นผู้นำในยุคการทำงานแบบไฮบริด (Leadership in a Hybrid Workplace) ?‍?  การทำงานในรูปแบบ hybrid ที่ผสมผสานการทำงานทั้งออฟไลน์และออนไลน์เป็นแนวโน้มใหม่ในอนาคต ผู้นำต้องเข้าใจการจัดการทีมอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ Big Data ในการประเมินการทำงานและสร้างความร่วมมือระหว่างทีมงานจากหลากหลายสถานที่  7. การสร้างความโปร่งใสในการทำงานและธุรกิจ (Transparency and Accountability)  ความโปร่งใสและการมีความรับผิดชอบเป็นพื้นฐานของการทำธุรกิจที่ยั่งยืน Big Data ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตรวจสอบและเปิดเผยข้อมูลสำคัญที่มีผลต่อการตัดสินใจในองค์กร โดยสร้างวัฒนธรรมการทำงานที่เน้นความโปร่งใสและมีความรับผิดชอบ  8. การใช้พลังงานทางเลือกและลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก⚡  การนำ Big Data และ AI มาใช้ในการวิเคราะห์และพัฒนาแนวทางในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก เป็นสิ่งที่ผู้บริหารต้องคำนึงถึงในการขับเคลื่อนองค์กรไปสู่ความยั่งยืน หลักสูตร LEAD จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถใช้เทคโนโลยีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานทางเลือกและลดการปล่อยคาร์บอน  9. การพัฒนาและฝึกอบรมบุคลากรอย่างต่อเนื่อง (Continuous Learning and Development) ?  ในการขับเคลื่อนองค์กรอย่างยั่งยืน ผู้บริหารต้องให้ความสำคัญกับการพัฒนาและฝึกอบรมบุคลากร โดยการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และออกแบบโปรแกรมฝึกอบรมที่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดและเทคโนโลยี  10. การสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง (Continuous Innovation) ?  การสร้างนวัตกรรมที่ต่อเนื่องเป็นกุญแจสำคัญในการเติบโตในยุคที่การแข่งขันสูง AI และ Big Data สามารถช่วยในการค้นหาความท้าทายใหม่ ๆ และนำเสนอนวัตกรรมที่สามารถตอบสนองต่อความต้องการของตลาดได้อย่างทันเวลา  ? ปี 2025 จะเป็นปีแห่งการเปลี่ยนแปลงและการปรับตัวสำหรับผู้บริหารที่ต้องการนำองค์กรให้เติบโตอย่างยั่งยืน ความเข้าใจใน 10 เรื่องสำคัญจะช่วยให้ผู้บริหารมีวิสัยทัศน์ที่ก้าวไกลและปรับกลยุทธ์ได้ทันสมัย ตั้งแต่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI การจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ยั่งยืน ไปจนถึงการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เปิดรับการทำงานแบบไฮบริด การเพิ่มทักษะการนำองค์กรในยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วจะเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ผู้บริหารสามารถก้าวนำและรับมือกับความท้าทายในโลกธุรกิจที่เต็มไปด้วยการแข่งขัน  เพิ่มโอกาสในการพัฒนาทักษะเพื่อก้าวนำในยุคที่การเปลี่ยนแปลงรวดเร็วนั้นอยู่ที่นี่แล้ว อย่าพลาด! สมัครเรียนหลักสูตร LEAD: Big Data and AI for Sustainable Future (LEAD รุ่นที่ 2) เพื่อเตรียมพร้อมสู่การเป็นผู้นำยุคใหม่ที่พร้อมเผชิญความท้าทายและสร้างความสำเร็จอย่างยั่งยืน  ? รีบจองที่นั่ง Early Bird ได้แล้ววันนี้   ราคา 189,900 บาท จากราคาปกติ 209,900 บาท (รวมศึกษาดูงานทั้งในประเทศ และต่างประเทศ)  ?ศึกษารายละเอียดหลักสูตรเพิ่มเติม: https://bdi.or.th/executive-course/  ?ท่านสามารถแจ้งความประสงค์เพื่อลงทะเบียนหลักสูตรได้ที่: https://forms.gle/QFW229rG7cbjx53R6  ? ติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม Email: businesspromotion@bdi.or.th หรือ โทร: 02 480 8833 ต่อ 9552 และ 9579  บทความโดย เบญญาภา ราชแก้ว
15 November 2024
รู้จัก MICROSOFT COPILOT AI ที่ช่วยลดระยะเวลาในการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการทำงานของคุณ
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI หรือ Artificial Intelligence คงเป็นคำที่หลาย ๆ คนเคยได้ยินผ่านหูกันมาบ้างไม่มากก็น้อย ซึ่ง AI นั้นได้มีบทบาทและกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตมากขึ้นเรื่อย ๆ รวมถึงเปลี่ยนรูปแบบการใชชีวิต และการทำงานของคนหลายคนอีกด้วย Microsoft Copilot เป็นฟีเจอร์ใหม่ที่ทาง Microsoft พัฒนาขึ้นโดยใช้ความสามารถของ Generative AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ Application ต่าง ๆ เช่น Microsoft Office และ Microsoft Excel เป็นต้น  ในบทความนี้เราจะพูดถึงว่า Generative AI คืออะไร และ Microsoft Copilot สามารถใช้ทำอะไรได้บ้าง Generative AI คืออะไร Generative AI (Generative Artificial Intelligence) คือ AI ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) มาใช้ในการสร้างสรรค์ สิ่งต่างๆ ได้อย่างหลากหลาย ในรูปแบบอัตโนมัติ เช่น ภาพ, เสียง, วิดีโอ, เนื้อหาข้อความ และ อื่นๆ ยกตัวอย่าง โมเดลที่เห็นได้ชัดกันทุกวันนี้คือ ChatGPT เป็นโมเดลที่ใช้ความสามารถของ Generative AI ในการประมวลผลจากเนื้อหาข้อมูลต่าง ๆ ในอินเทอร์เน็ต และ สร้างสรรค์คำตอบให้ตรงกับคำถามที่ทางผู้ใช้งาน input เข้าไป ณ ปัจจุบันมีหลายธุรกิจเริ่มมีการนำ Generative AI เข้ามาใช้งานกันอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยในการสร้างสรรค์เนื้อหาที่แปลกใหม่ ช่วยในการลดระยะเวลาในการทำงานเพื่อให้งานเสร็จไวยิ่งขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพของการทำงานในบางสายงาน ซึ่งทั้งหมดนี้จะช่วยผลักดันธุรกิจให้สามารถก้าวหน้าไปอย่างก้าวกระโดด และทาง Microsoft ก็ได้เล็งเห็นถึงประโยชน์ ของ Generative AI จึงสร้างฟีเจอร์ Microsoft Copilot เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น Microsoft Copilot สามารถใช้ทำอะไรได้บ้าง จากที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น Microsoft Copilot ใช้ Generative AI มาประยุกต์เพื่อเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ Application ผมจะขอยกตัวอย่างทีละ Application ว่า Microsoft Copilot มีบทบาทอย่างไร Microsoft Teams เราสามารถนำ Microsoft Copilot มาใช้ในการประชุม Team เพื่อสรุปประเด็นการสนทนาที่สําคัญ รวมถึงแนะนํารายการการดําเนินการทั้งหมดแบบเรียลไทม์ในระหว่างการประชุม นอกเหนือจากด้านการประชุม Microsoft Copilot ก็สามารถที่จะรวบรวมทุกอย่างใน Teams ไว้ด้วยกัน เช่น บันทึก, อีเมล์, ปฏิทิน และ งานนำเสนอ เพื่อช่วยให้เราสามารถค้นหาสิ่งที่ต้องการได้สะดวกรวดเร็วยิ่งขึ้น รูปที่ 1 Microsoft Teams with Copilot(Source: https://copilot.cloud.microsoft/th-th/copilot-teams) Microsoft Word ในด้านของงานเอกสารหากเรา ยังคิดไม่ออกว่าจะเขียนอะไร Microsoft Copilot สามารถที่จะช่วยสร้างแบบร่าง เพื่อเป็นไอเดียเบื้องต้นให้เราเริ่มเขียนได้ง่ายยิ่งขึ้น หรือ บางทีหากเราเขียนเอกสารไปจนถึงกลางทางแล้วเกิดคิดไม่ออก Microsoft Copilot ก็สามารถที่จะช่วยต่อยอดจากเนื้อหาที่มีอยู่แล้วได้อีกด้วย นอกเหนือจากนี้ Microsoft Copilot สามารถแปลงข้อความที่เราเขียนให้กลายเป็นตารางได้ทันที เพื่อประหยัดเวลาในการสร้างตารางอีกด้วย และสุดท้ายหากเราต้องการจากเนื้อหาจำนวนมาก Microsoft Copilot ก็มีฟีเจอร์ที่สามารถช่วยสรุปใจความสำคัญได้ทันที รูปที่ 2 Microsoft Word with Copilot(Source: https://copilot.cloud.microsoft/th-th/copilot-word) Microsoft PowerPoint Microsoft Copilot สามารถสร้างงานนำเสนอด้วยเทมเพลตที่มีอยู่ ด้วยธีมที่เรามีอยู่แล้ว หรือสร้างงานนำเสนอใหม่ด้วยธีมหรือเทมเพลตจากไฟล์ใหม่แบบอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้เราไม่จำเป็นต้องเสียเวลาในการสร้างงานนำเสนอใหม่ตั้งแต่ต้น อย่างไรก็ตามเราอาจจะต้องมีการตรวจสอบอีกรอบนึงหลังจากใช้ฟีเจอร์นี้ เพื่อตรวจสอบความถูกต้องทั้งหมด นอกจากนี้ Microsoft Copilot ยังสามารถสร้างงานนําเสนอจากเอกสาร Word หรือ PDF ได้ทันทีอีกด้วย ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาการทำงานนำเสนอได้อย่างมาก ถ้าเทียบกับการที่เราต้องค่อยๆ หยิบเอาข้อมูลจาก Word หรือ PDF มาใส่ใน PowerPoint รูปที่ 3 Microsoft PowerPoint with Copilot(Source: https://copilot.cloud.microsoft/en-us/copilot-powerpoint) Microsoft Excel สำหรับ Microsoft Excel ตัว Microsoft Copilot ก็ยังสามารถช่วยให้เราสํารวจและทําความเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น โดยการสร้างกราฟ Visualization ข้อมูลเบื้องต้น และถ้าเราต้องการจะดูข้อมูลเชิงลึก Microsoft Copilot ก็สามารถช่วยวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกได้เช่นกัน นอกจากนี้ยังสามารถช่วยไฮไลต์ กรอง และ เรียงลำดับข้อมูลได้ง่ายยิ่งขึ้น และถ้าหากเราต้องการใช้สูตรในการคำนวณที่ซับซ้อนทาง Microsoft Copilot ก็สามารถให้คำแนะนำและเสนอสูตรที่เหมาะสมกับสิ่งที่เราต้องการ รูปที่ 4 Microsoft Excel with Copilot(Source: https://copilot.cloud.microsoft/en-us/copilot-excel) OneNote นอกจากนี้ Microsoft Copilot ก็สามารถนำมาใช้กับ OneNote ได้เช่นกัน โดย Microsoft Copilot จะช่วยสรุปข้อความใน page ที่เราเคยจดมาจากการประชุม หรือ อื่น ๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถแชร์ให้คนอื่นอ่านและเข้าใจได้ง่าย สามารถสร้าง to-do list อัตโนมัติจากสิ่งที่เราจดโน้ตเอาไว้ รวมถึงสร้าง plan สำหรับงานอีเว้นท์, การประชุม และ งานเฉลิมฉลอง จากข้อมูลที่มีได้อีกเช่นกัน รูปที่ 5 Microsoft OneNote with Copilot(Source: https://copilot.cloud.microsoft/en-us/copilot-onenote) อย่างไรก็ตาม Microsoft Copilot ก็ไม่ใช่เครื่องมือ AI เพียงเครื่องมือเดียวที่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในองค์กร  ยังมี AI อื่น ๆ ที่มีความสามารถในการช่วยเหลือเหมือนกับ Microsoft Copilot เช่น บทสรุป จากสิ่งที่เล่ามาทั้งหมด จะเห็นได้ว่า Microsoft Copilot สามารถช่วยเหลือการทำงานของเราได้ ในหลาย ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นการประชุม, การทำเอกสาร, การทำงานนำเสนอ และ อื่น ๆ แต่อย่างไรก็ตาม AI อาจจะไม่ถูกต้องเสมอไป ในบางงาน Microsoft Copilot...
25 September 2024
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings