🚀 Prompt Engineering กำลังจะ 'ตกยุค'? เมื่อ AI ฉลาดจนสั่งง่ายเหมือน "ข้าวจานเดียว"
แล้วเราควร 'เก่ง' อะไรแทนกันแน่? 🤖🍛💡
ในยุคที่ Generative AI ก้าวกระโดดราวกับติดเทอร์โบ หลายคนที่เคยตั้งเป้าจะเป็น "Prompt Master" อาจเริ่มตั้งคำถามว่า ทักษะนี้...กำลังจะกลายเป็น "ของล้าสมัย" หรือไม่?
ผมอยากชวนคุย ว่าทำไมเราควรเปลี่ยนโฟกัสจาก “เขียน prompt ให้เป๊ะ" มาสู่ "สร้างคุณค่าจริงด้วย AI" พร้อมเสริมกรณีศึกษาและเครื่องมือจำความคิดให้ใช้ได้ทันที 💼📊🧠
====
🔍 จากเครื่องมือที่ต้องสั่งเป๊ะ...สู่ผู้ช่วยที่เข้าใจมนุษย์แบบไม่ต้องตีความ
ในยุคแรกของ ChatGPT หรือ Midjourney การเขียน prompt อย่างถูกหลักเหมือนเป็นเวทมนตร์หนึ่งเดียวที่จะทำให้ได้ภาพหรือข้อความดี ๆ ออกมา แต่ในเวลาเพียงไม่กี่เดือน AI เริ่มเรียนรู้และเข้าใจภาษาธรรมชาติดีขึ้นเรื่อย ๆ จนเราไม่ต้องเขียน prompt ซับซ้อนอีกต่อไป
* ตัวอย่างเช่น Google Search ในยุคแรกที่ต้องใช้ Boolean Operator อย่าง AND / OR / "" / - เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงกับความต้องการ เช่น การค้นหาคำว่า "AI ไม่ใช่ Prompt" ก็ต้องเขียนว่า "AI -Prompt" ซึ่งยุ่งยากและไม่เป็นธรรมชาติ แต่ปัจจุบันผู้ใช้สามารถถาม Google ด้วยภาษาธรรมดา เช่น "AI ช่วยทำงานด้านไหนได้บ้าง" แล้ว Google ก็สามารถตีความและแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องได้ทันทีแบบอัตโนมัติ
* หรือในกรณีของ Copilot ของ Microsoft ที่ฝังอยู่ใน Excel / PowerPoint / Outlook ก็เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของการย่นระยะห่างระหว่างเครื่องมือและผู้ใช้ จากเดิมที่คนต้องรู้จัก Syntax อย่าง VLOOKUP, IF หรือแม้แต่ Macro ที่เข้าใจยาก ปัจจุบันแค่พิมพ์ประโยคธรรมดา เช่น “ช่วยสรุปยอดขายรายเดือนเป็นกราฟให้หน่อย” Copilot ก็สามารถเข้าใจเจตนา สร้างสูตร และวาดกราฟให้โดยอัตโนมัติ ลดขั้นตอนการเรียนรู้ และเปิดทางให้คนธรรมดาใช้งานได้เหมือนมือโปร
* อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Notion AI ที่ผู้ใช้สามารถสั่งให้สรุปบทความ ย่อประชุม หรือเขียนเนื้อหาใหม่ได้ทันทีด้วยภาษาพูด เช่น "ช่วยสรุปข้อดีของการใช้ AI ในองค์กร" โดยไม่ต้องเข้าใจ Template หรือ Prompt format ใด ๆ เลย
* และใน Photoshop รุ่นใหม่ของ Adobe ซึ่งฝัง Generative Fill เอาไว้ในแถบเครื่องมือ เพียงแค่ผู้ใช้คลิกเลือกพื้นที่ แล้วพิมพ์ว่า “เติมเมฆบนท้องฟ้า” หรือ “ลบเงาคนที่พื้น” ระบบก็สามารถทำงานให้เสร็จได้ทันทีภายในไม่กี่วินาที โดยไม่ต้องเขียนคำสั่งยาวหรือเรียนรู้ฟังก์ชันเฉพาะทางใดๆ
* ปิดท้ายด้วยกรณีศึกษาจาก Vodafone UK ที่นำ AI เข้ามาใช้ในระบบ Call Center โดยลูกค้าสามารถพูดประโยคธรรมดา เช่น “ผมย้ายบ้าน อยากเปลี่ยนที่อยู่สำหรับส่งบิล” หรือ “อินเทอร์เน็ตมีปัญหาช่วงกลางคืน” ระบบ AI จะฟัง วิเคราะห์เจตนา และส่งต่อคำสั่งนั้นเข้าไปยังระบบหลังบ้านที่เกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นการอัปเดตฐานข้อมูลลูกค้า, ตรวจสอบการเชื่อมต่อเครือข่าย หรือเปิดเคสให้ทีมเทคนิค
—all done โดยไม่ต้องพิมพ์ prompt ซับซ้อนแม้แต่นิดเดียว ซึ่งนี่คือการยืนยันว่า “ภาษาแบบมนุษย์” กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการสื่อสารกับ AI อย่างแท้จริง
🎯 "Prompt ที่เคยเป็นประตู...กำลังกลายเป็นพื้น" เพราะต่อจากนี้ Interface ที่เราจะใช้คุยกับ AI คือเสียง ภาษาคน หรือแม้แต่สายตา ไม่ใช่รหัสที่ซับซ้อนอีกต่อไป
====
📚 กับดักของ Prompt Engineering "เมื่อการตลาดแซงเทคโนโลยีขยับไปหนึ่งก้าว"
แน่นอนว่าในช่วงเปลี่ยนผ่านของเทคโนโลยี ย่อมมีโอกาสใหม่เกิดขึ้น เช่น การเปิดคอร์สสอน Prompt, การอบรมการเขียนคำสั่ง AI หรือแม้แต่การมอบ Certificate รับรองระดับ Master Prompt Engineer เป็นต้น
แต่คำถามคือ...เมื่อ AI จะเข้าใจคำพูดธรรมดาของเราได้ในไม่กี่เดือนข้างหน้า แล้วเราจะลงทุนเวลาเพื่อ "จำรูปแบบคำสั่งที่กำลังจะล้าสมัย" ไปเพื่ออะไร?
* ตัวอย่างชัดเจนคือ Notion AI ที่ให้เราพิมพ์ภาษาคนได้เลย ไม่ต้องระบุ prompt structure ใด ๆ เช่น แค่พิมพ์ว่า "ช่วยสรุปบทประชุมวันนี้เป็น bullet point" หรือ "ร่าง email ขอโทษลูกค้าเรื่องดีเลย์" ตัวระบบก็สามารถตีความและเขียนข้อความให้ได้ทันทีอย่างมืออาชีพ
* หรือ HeyGen / Synthesia ที่สร้างวิดีโอ AI ด้วยแค่กด template ไม่ต้องเขียน prompt เลยแม้แต่บรรทัดเดียว เช่น เลือกเทมเพลตสำหรับอธิบายสินค้า จากนั้นอัปโหลดสคริปต์สั้น ๆ หรือแม้แต่พิมพ์เป็นภาษาพูดธรรมดา เช่น "แนะนำสินค้ากลุ่มดูแลผิวสำหรับวัยรุ่น" ระบบก็จะสร้างวิดีโอพร้อมเสียงพากย์และภาพเคลื่อนไหวอัตโนมัติในไม่กี่นาที
* อีกตัวอย่างที่น่าสนใจคือ Canva Magic Design ที่ให้ผู้ใช้พิมพ์คำง่าย ๆ เช่น "ทำโปสเตอร์โปรโมทกิจกรรมวิ่งการกุศล" แล้วระบบก็จะ generate design ที่เหมาะสมขึ้นมาให้เลือกทันที โดยไม่ต้องสั่งละเอียดเรื่องขนาด ฟอนต์ หรือธีมด้วยซ้ำ
* หรือใน Runway ML ที่ใช้สร้างวิดีโอหรือภาพเคลื่อนไหวจากข้อความง่าย ๆ เช่น "เด็กวิ่งเล่นในทุ่งหญ้า" โดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องเข้าใจศัพท์เฉพาะด้าน animation เลย
* สุดท้ายคือ Descript ที่ช่วยตัดต่อวิดีโอจาก transcript โดยแค่ลบคำหรือประโยคที่ไม่ต้องการออกจากข้อความ ระบบก็จะลบวิดีโอส่วนนั้นให้ด้วยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องยุ่งกับ timeline editing เลย
💬 อย่าให้ "การลับมีด" ลืมเป้าหมายว่าต้อง "เอามีดไปหั่นอะไร"... เพราะสิ่งที่สำคัญไม่ใช่ prompt สวย แต่คือ AI ช่วยสร้าง value อะไรได้บ้าง?
====
🌎 กรณีศึกษา "ใครกำลังใช้ AI แบบไม่ง้อมือสั่ง…แต่สร้าง Impact จริง?"
1. Amazon – ใช้ AI ทำนาย demand และจัดการคลังสินค้าแบบ real-time โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้าไปถามคำถามหรือส่งคำสั่งใด ๆ โดยตรง เช่น การใช้ระบบ Machine Learning ของ Amazon Forecast คาดการณ์สินค้าขายดีในช่วงเวลาและพื้นที่ต่าง ๆ แล้วส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบจัดซื้อและกระจายสินค้าโดยอัตโนมัติ ทำให้ลดสินค้าคงเหลือและต้นทุนได้หลายพันล้านดอลลาร์ต่อปี
2. Salesforce Einstein – AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและแนะนำ action ต่อไปอัตโนมัติให้ sales team โดยไม่ต้องมี prompt ใดๆ เช่น แนะนำให้ sales ติดต่อใครก่อนตามโอกาสสำเร็จที่ระบบประเมิน หรือส่งอีเมล follow-up ให้แบบอัตโนมัติหากลูกค้ายังไม่ตอบกลับภายในระยะเวลาที่กำหนด
3. SAP Joule – ผู้ช่วย AI ในระบบ ERP ที่เข้าใจสถานการณ์ธุรกิจจาก context โดยไม่ต้องให้ user พิมพ์อะไรยาว ๆ เลย เช่น หากยอดขายบางสินค้าตกลง SAP Joule จะแจ้งเตือน, วิเคราะห์ root cause และแนะนำให้เพิ่มส่วนลดหรือเปลี่ยนกลยุทธ์การจัดส่งทันที
4. Notion AI – ย่อประชุม, สร้างสรุป หรือร่างเอกสารตาม context ที่กำลังทำ โดยไม่ต้องเริ่มจาก prompt เช่น หากเราพิมพ์ note ระหว่างประชุมไว้ ระบบจะเข้าใจและสรุปใจความอัตโนมัติเป็น bullet พร้อม action item โดยไม่ต้องสั่งด้วย prompt เพิ่มเติม
5. GitHub Copilot – สร้างโค้ดได้จากประโยคธรรมดา และแทรก suggestion ตามพฤติกรรมของ dev แบบ learning-based เช่น หาก dev พิมพ์ว่า "write a function to sort array" Copilot จะเข้าใจภาษาคนและเขียนฟังก์ชันให้ทันที พร้อมอธิบายและเสนอโค้ดทดสอบให้ในบรรทัดถัดไป
🔁 ทั้งหมดนี้คือภาพของ "AI แบบฝังตัว (embedded)" ไม่ต้องเขียน prompt ก็เกิด value ได้ทันที
====
🧭 ถ้าไม่ใช่ Prompt แล้วเราควร "เก่ง" เรื่องอะไรแทน?
นี่คือ 5 ทักษะแห่งอนาคตที่สำคัญกว่า "เขียนสั่ง AI เป็น" เสียอีก
1. 🧠 Thinking for Impact – คิดให้เป็น ไม่ใช่แค่สั่งได้: เข้าใจบริบทของปัญหาจริง, แยกแยะโจทย์ธุรกิจออกจากอารมณ์หรือสัญชาตญาณ, และตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์ที่ AI สามารถนำไปต่อยอดได้ เช่น “หากลูกค้าเริ่มยกเลิกบริการในเดือนที่ 3 แปลว่าอะไร?” มากกว่าการสั่งให้ AI “วิเคราะห์ churn rate” อย่างตรงไปตรงมา
2. 🧩 AI-powered Innovation – สร้าง business model หรือ solution ที่ AI มีบทบาทสำคัญ เช่น การนำ AI ไปช่วยวิเคราะห์ปัญหาผู้ป่วยเรื้อรังในระบบสาธารณสุข หรือสร้าง subscription service แบบ hyper-personalized ด้วย recommendation engine ที่เรียนรู้พฤติกรรมแบบ real-time
3. 🧭 Human-AI Teaming – ทำงานร่วมกับ AI โดยมีการตั้งบทบาทชัดเจน เช่น ให้ AI ทำงาน routine, สังเคราะห์ข้อมูล, หรือยก insight ที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น จากนั้นให้คนตรวจสอบความถูกต้อง เพิ่มบริบท และตัดสินใจในสิ่งที่มีผลกระทบสูงต่อองค์กร เช่น การใช้ AI ช่วยจัดกลุ่มลูกค้า แล้วให้ทีมการตลาดเลือกว่า segment ไหนควรยิงแคมเปญก่อน
4. 📊 Business + Human Context Mastery – เข้าใจแรงจูงใจของ stakeholder, พฤติกรรมองค์กรที่เปลี่ยนยาก, และข้อจำกัดทางระบบ เช่น บางระบบ ERP ไม่สามารถเชื่อม API ได้ องค์กรจึงต้องเข้าใจว่าบาง workflow อาจต้อง hybrid ระหว่าง manual กับอัตโนมัติ และหา solution ที่ไม่ทำให้ทีม frontline รู้สึกว่า “ถูกแทนที่”
5. 📐 AI Integration Design – วางผังการฝัง AI อย่างมีขั้นตอน เช่น AI จะช่วยทีม HR ในการอ่านใบสมัครและจัดอันดับเบื้องต้นก่อนถึงคน, จะวางไว้ในขั้นตอน pre-screening เท่านั้น และให้ HR มี final say พร้อมช่องทาง override เพื่อให้คนรู้สึกมีอำนาจร่วม ไม่ใช่แค่ปฏิบัติตามระบบ
====
🔧 Framework ช่วยจำ: A-I-M Model สำหรับคนอยากใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์
A – Augment: ใช้ AI เสริมจุดแข็งมนุษย์ เช่น ทำ slide, วิเคราะห์ข้อมูล หรือดูด insight จากไฟล์ใหญ่ เช่น ฝ่าย HR ใช้ AI วิเคราะห์คำตอบจากแบบสอบถามพนักงานนับพันชุด เพื่อสกัดปัญหาที่ซ่อนอยู่ในวัฒนธรรมองค์กร หรือทีม Strategy ใช้ ChatGPT สรุปข้อมูลจากรายงานอุตสาหกรรมหนา 200 หน้าให้เหลือเพียง 2 หน้า เพื่อประกอบการประชุมผู้บริหารภายใน 30 นาที
I – Integrate: ฝัง AI เข้ากับ workflow เดิม เช่น สั่ง report ผ่าน Copilot ใน Excel แทนการเขียน formula หรือในฝ่ายบัญชี การใช้ AI อ่าน invoice และลงบัญชีอัตโนมัติแบบ seamless โดยฝังไว้ในซอฟต์แวร์บัญชีเดิม ช่วยลดภาระงาน manual และลดความผิดพลาดจากการกรอกข้อมูล
M – Multiply: ใช้ AI เพื่อ scale impact เช่น สร้างสื่อหลายภาษา, ทำ chatbot ให้ทีม support หรือออกแบบ personalized journey ให้ลูกค้า เช่น ธนาคารในสิงคโปร์ใช้ AI สร้าง Content การเงินแบบเฉพาะบุคคล (Personal Finance Newsletter) ที่ตอบโจทย์พฤติกรรมการใช้จ่ายของแต่ละคน หรือบริษัทอสังหาฯ ใช้ AI แนะนำห้องพักที่น่าจะตรงใจผู้ซื้อที่สุดตามไลฟ์สไตล์และงบประมาณ
====
💬 ดังนั้น อย่าเขียน Prompt ให้เก่งที่สุด...แต่ให้เก่งที่สุดในการ "ใช้ AI เพื่อสร้างคุณค่า"
AI จะไม่แค่มาแทนมนุษย์ที่สั่งงานไม่เก่ง แต่มันจะเป็น "คู่คิด" ให้มนุษย์ที่รู้ว่าจะใช้มันไปสร้าง impact แบบไหน
ถ้าคุณยังหมกมุ่นอยู่กับการ "เขียน prompt ให้ perfect" คุณอาจกำลังพลาดโอกาสที่จะเป็นผู้นำในการออกแบบ AI-driven business หรือ solution ที่จะเปลี่ยนเกม
💥 "Prompt อาจจะหายไป แต่ 'ความคิดสร้างสรรค์เพื่อการใช้ AI อย่างชาญฉลาด' จะอยู่ตลอดไป"
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#InnovationWithAI
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
