📜 เมื่อ 'กระบวนการทำงานเดิมที่เราเชื่อ' กำลังจะ 'ตกรุ่น'?
🤖 ถอดรหัส 'กระบวนการทำงาน ยุค AI'
“ในวันที่ AI ทำได้มากกว่า Junior ในทีม …Scrum ยุคเก่าก็อาจถึงเวลาต้อง Refactor!”
🧭 ตัวอย่าง เช่น เมื่อ Scrum แบบที่เราทำๆ กันมา 10 กว่าปีอาจจะเก่าเกินกว่าจะตามโลกทัน
กระบวนการเช่น Scrum เคยเป็น "คำตอบของโลกยุคเปลี่ยนแปลงแปลง" เมื่อ 10 กว่าปีที่แล้ว เพราะมันช่วยช่วยจังหวะการทำงานที่ชัดเจน เช่น การแบ่ง Sprint, การ Review, และการ Retrospective ซึ่งเป็นการวางระบบการเรียนรู้ร่วมกับทีมที่ต้องการปรับตัวอย่างต่อเนื่องในยุคที่ซอฟต์แวร์เปลี่ยนเร็วกว่าอุตสาหกรรมอื่นๆ
แต่วันนี้…โลกเปลี่ยนอีกครั้ง และเร็วขึ้นกว่าที่ Scrum เคยเคยออกแบบไว้มาก
* AI เขียนโค้ดระดับ production ได้ในไม่กี่นาที
* AI วิเคราะ A/B testing และเสนอ feature ใหม่ใน real-time
* AI เข้าใจ customer behavior จาก digital footprint ภายในไม่กี่คลิก เป็นต้น
ดังนั้น ตัวอย่างเช่น Scrum ที่ยังใช้จังหวะ Sprint แบบเดิม (2-3 week เป็นต้น) จึงเริ่ม "ตามไม่ทัน" การเปลี่ยนแปลงแบบ real-time และอาจกลายเป็น "คอขวด" แทนที่จะเป็น "ตัวเร่ง" นวัตกรรม
คำถึงสำคัญไม่ใช่แค่ "Scrum ยังจำเป็นไปได้ไหม?" แต่คือ...
* Scrum เหมาะกับโลกที่ทุกอย่างถี่ถุกเปลี่ยนทันที่จาก AI หรือไม่?
* Sprint 2 สัปดาห์ยังเร็วพอหรือไม่ เมื่อ AI ปรับ product ได้ทุกวัน?
* การวาง flow แบบ Manual ยังจำเป็นไหม ในเมื่อ AI สามารถเสนอ insight และเสนอ decision path ได้ทันที?
องค์กรจึงควรเริ่ม ถอดรหัส Scrum จากแกนหลัก ว่าพิธีกรรมหรือกระบวนการไหนยังจำเป็น? และ mindset ไหนควรควรเปลี่ยน? เพราะในโลกที่ AI คิดและลงมือได้เร็วกว่ามนุษย์ ทีมที่ยัง "ขอรอ Sprint Review/Sprint Planning ก่อนค่อยตัดสินใจ?"
====
🔁 The AI-Accelerated Feedback Loop = “ปรับสปีดการเรียนรู้ให้เร็วกว่าเดิม 10x”
ในยุคก่อนที่ยังไม่มี AI วน Feedback loop ได้นั้น จะใช้เวลาหลายวันหรือหลาย week (หรือที่เรียกติดปากว่า Sprint) เพราะต้องอาศัยมนุษย์ในการสังเกต ปรับปรุง และปล่อยเวอร์ชันใหม่ในรอบ Sprint เช่น “Release → รับ Feedback → ปรับปรุง” ในรอบ 2-3 week
แต่พอเข้าสู่ยุค AI — วงจรนี้เกิดขึ้นแบบ Real-time หรือแม้แต่ในระดับวินาที เช่นเดียวกับที่ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ใช้งานโดยอัตโนมัติ → ตัดสินใจทันที → แล้วเรียนรู้ซ้ำต่อยอด โดยที่ไม่ต้องรอมนุษย์มากำกับเป็นรอบๆ เป็น weekๆ อีกต่อไป
ตัวอย่าง เช่น Duolingo ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้เรียนแบบ real-time รายวินาที → ปรับความยากของบทเรียนแบบ adaptive learning → สร้าง personalized experience ให้ผู้เรียนแต่ละคนโดยไม่ต้องรอ Sprint Review หรือแม้แต่ Dev Intervention
📌 ปัญหาใหม่ของ Scrum team?
ระบบ AI ทำงานเร็วมาก แต่กระบวนการตัดสินใจของทีมมนุษย์ยังช้าอยู่ เพราะติดขั้นตอนแบบเดิม เช่น
* รอ PO ตัดสินใจช้า = AI เสนอฟีเจอร์ใหม่ตามพฤติกรรมผู้ใช้ แต่ไม่มีใครกล้ากด “Go” จนกว่าจะเข้า Sprint ถัดไป
* รอ Scrum Master มาตรวจ retrospective = แม้ AI ตรวจเจอ Pain Point ทันที แต่ทีมต้องรอถกในการประชุมประจำสัปดาห์
🚨 ดังนั้น คำถามสำคัญคือ?
“ทีมของคุณยังทำงานแบบรอรอบอยู่หรือไม่?” หรือพร้อมที่จะเปลี่ยน mindset ให้ “Flow Feedback แบบ Nonstop” เพื่อให้ทันจังหวะของ AI?
Scrum team ไม่จำเป็นต้องเลิกใช้ Scrum แต่ต้องกล้าถอดรูปแบบเดิมบางอย่าง แล้วแทนที่ด้วยกระบวนการที่ Sync กับ AI-driven decision-making ให้เร็ว ทัน และแม่นกว่าเดิม
====
🤖 AI ทำได้มากกว่า 'แค่ช่วยเขียนโค้ด' ดังนั้น ต้อง Reframe บทบาททีมใหม่ทั้งหมด
ในทีมพัฒนายุคใหม่… AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การเขียนโค้ดหรือช่วย Dev เท่านั้น แต่กำลังกลายเป็นผู้เล่นหลักที่มีบทบาทแทบทุกมิติของกระบวนการพัฒนา ทั้งในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล นักออกแบบ UX นักตรวจสอบคุณภาพระบบ และแม้แต่เป็นคู่คิดที่ร่วมพัฒนา Product Vision อย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่ต้องตอบสนองแบบ real-time
🔄 บทบาทใหม่ของคนในทีม?
ในเมื่อ AI กำลังกลายเป็น "Co-worker" ที่มีความสามารถเฉพาะตัว คนในทีมจึงต้องปรับบทบาทของตัวเองจาก “คนที่ลงมือทำ” มาเป็น “คนออกแบบกระบวนการทำงานร่วมกับ AI” ดังนี้
* Developer: จากที่เคยเป็นผู้ลงมือเขียนทุกบรรทัดของโค้ด ตอนนี้ต้องยกระดับสู่ “ผู้วางระบบ” ที่คอยเลือกสรร Validate และ Reuse โค้ดจาก AI อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมออกแบบ Workflow ที่ปลอดภัย ไม่ก่อให้เกิดช่องโหว่ เช่น Prompt Injection หรือการรั่วไหลของข้อมูล เป็นต้น
* Product Owner: ต้องเปลี่ยนจาก “ผู้ตัดสินใจสุดท้าย” มาเป็น “นักออกแบบคำถาม” ให้ AI ตอบ เช่น การออกแบบ prompt ที่เจาะ insight ลูกค้า, วาง policy ให้ AI ทำ A/B Testing พร้อมวัดผล และจัดการ AI Feedback Loop ให้ต่อเนื่อง เป็นต้น
* Scrum Master: ไม่ใช่แค่ Facilitator อีกต่อไป แต่ต้องเป็น “AI-Coordinator” ที่เข้าใจขีดจำกัดของ AI, วาง Boundaries ทางจริยธรรม (Ethical Guardrails) และช่วยทีมระบุบริบทว่ากรณีใดควรให้ AI ทำงานแทน หรือกรณีใดควรมี Human-in-the-loop เสมอ เป็นต้น
ตัวอย่าง เช่น Intuit บริษัท FinTech จากสหรัฐฯ เจ้าของ TurboTax และ QuickBooks ซึ่งได้พัฒนา AI ผู้ช่วยทางภาษีที่ให้คำแนะนำด้านกลยุทธ์การยื่นแบบและเครดิตแบบเรียลไทม์ แต่การใช้งานนั้นไม่ใช่แค่เทคโนโลยี — ทีม PM ต้องทำงานร่วมกับ Legal และ Data Expert อย่างใกล้ชิด เพื่อเข้าใจว่า Data ไหนใช้ได้อย่างถูกต้อง และ Data ไหนที่อาจละเมิดความเป็นส่วนตัว ซึ่งกลายเป็นการตั้งทีมข้ามสายงานที่เชื่อมโยง Product, AI และ Compliance เข้าด้วยกันอย่างแท้จริง
กรณีนี้จึงไม่ใช่แค่การใช้ AI เขียนโค้ด แต่เป็นการสร้างระบบ AI ที่ “อยู่ร่วมกับคน” โดยมีผู้รับผิดชอบในแต่ละบทบาทใหม่อย่างชัดเจน
====
🧠 วิธีการ/วิธีปฏิบัติขึ้นกับ Mindset ไม่ใช่แค่ “พิธีกรรม”
ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจ กระบวนการในยุค AI ที่แท้จริงจึงไม่ใช่การยึดพิธีกรรมแบบตายตัว แต่คือการออกแบบ "ระบบเรียนรู้ร่วมกับ AI" ที่ทั้งเร็ว ปลอดภัย และมีคุณค่าอย่างแท้จริง
การจะทำให้กระบวนการทำงานเกิดประโยชน์สูงสุดในยุคนี้ จึงต้องยึด mindset ใหม่ 3 ประการ
1. ไม่ยึดติดกับพิธีกรรมแบบเดิม: เช่น Daily Standup หรือ Sprint Planning อาจยังจำเป็นในบางบริบท แต่ถ้ากลายเป็น "กรอบที่ตายตัว" จนขัดจังหวะ flow การทำงาน หรือช้ากว่าที่ AI ตอบสนองได้ทันที ก็ควรกล้าออกแบบใหม่ให้ตอบโจทย์มากกว่าเดิม
2. สร้างทีมที่เรียนรู้ร่วมกับ AI: ทุกทีมควรมีระบบในการเรียนรู้จากการใช้งาน AI ที่ผ่านมา ทั้งดีและล้มเหลว เพื่อออกแบบ process ที่ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ ไม่ใช่เพียงแค่พึ่งพา AI แบบ "ใช้แล้วจบ"
3. วางระบบแบบ Modular: เพื่อให้สามารถเปลี่ยนหรือ Plug-in/Plug-out ส่วนต่างๆ ได้ตามความเหมาะสม เช่น ทดลองเปลี่ยนจากการ Review แบบ Manual —> เป็น AI Code Review แล้วใช้คนตรวจเฉพาะกรณี Critical เป็นต้น
====
🧩 องค์ประกอบที่ทีมพัฒนายุค AI ต้องมีให้ครบ
1. Prompt Management – ทีมควรมีระบบจัดการ Prompt Library อย่างเป็นระบบ เช่น การเก็บ Prompt ที่ใช้บ่อย, บันทึก Feedback ว่าเวอร์ชันใดเวิร์กหรือไม่เวิร์ก และเปิดให้ทีมสามารถค้นหาหรือ reuse ได้สะดวก เพื่อเพิ่ม productivity และลดความเสี่ยงจาก prompt ที่คลุมเครือ เป็นต้น
2. AI Pair Programming Culture – การใช้ AI อย่าง Copilot ไม่ใช่แค่กดให้มันช่วยเขียนโค้ด แต่ต้องฝึกให้ทีมรู้ว่าเมื่อใดควรให้ AI ทำงานแทน vs. เมื่อไรควรลงมือเอง เช่น งาน routine, boilerplate เหมาะให้ AI ทำ แต่ logic ซับซ้อนที่เกี่ยวกับ security ควรให้คนกำกับชัดเจน
3. Data-Centric PO – Product Owner ต้องเข้าใจและใช้ data เป็นหลัก เช่น ต้องรู้ว่าฟีเจอร์ใดควร deploy ต่อเมื่อเห็นพฤติกรรมผู้ใช้ผ่าน Funnel, Heatmap หรือ Feedback อย่างเป็นระบบ ไม่ใช่ตัดสินใจจาก Gut feeling เพียงอย่างเดียว
4. Async-First Rituals – การประชุมควรออกแบบให้รองรับรูปแบบ asynchronous เช่น Stand-up แบบวิดีโอสั้นผ่าน Zoom/MS team หรือการให้ AI สรุป Retrospective จาก pull request/issue log แล้วส่งเข้า Slack/discord ให้ทุกคน review ก่อนคุยกันต่อ ย่นเวลาและลดการเหนื่อยล้าแบบ synchronous meeting
5. Ethical Review – ต้องมีระบบเช็คว่า AI ไม่ทำงานผิดจริยธรรม เช่น มี bias ในการตัดสินใจ, ใช้ข้อมูลที่ไม่ควรใช้, หรือ generate output ที่ขัดกับกฎหมาย/คุณธรรมองค์กร โดยควรมีผู้รับผิดชอบด้าน Governance ตรวจสอบก่อน deploy และมี AI Log ให้ audit ได้ภายหลัง
ตัวอย่าง เช่น บริษัทอย่าง GitLab ตั้งตำแหน่ง "AI Ethics Officer" ควบคู่กับ PM ในการปล่อยฟีเจอร์ที่ใช้ LLM ช่วยแนะนำ Merge Request โดยทุก Prompt ที่มีผลกระทบต่อ end-user ต้องผ่านกระบวนการ Review จริยธรรมร่วมกับ Legal และ Design
กระบวนการในยุคนี้จึงไม่ใช่การทำตาม Checklist… แต่คือการออกแบบระบบที่คนและ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างมีเป้าหมายและปลอดภัย
====
📊 Case Study: GitHub Copilot + Agile ทำให้ทีม Dev ปล่อยโค้ดได้ไวขึ้น 55%
ในปี 2023, GitHub รายงานผลลัพธ์จากการใช้งาน Copilot ร่วมกับทีมพัฒนา (Dev Team) ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า AI ไม่ได้แค่ “ช่วยเขียนโค้ด” แต่กำลังเปลี่ยนวิธีคิดและวิธีทำงานของทีมทั้งหมด
* 💡 Developer มีความพึงพอใจสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เพราะงานน่าเบื่อน้อยลง มีเวลาใช้สมองกับงานที่ท้าทายมากขึ้น เช่น การออกแบบสถาปัตยกรรมระบบหรือคิด feature ใหม่ ๆ
* 🚀 Pull request เสร็จเร็วขึ้นถึง 55% เพราะ Copilot ช่วยแนะนำ code snippet แบบอัตโนมัติ แก้ bug เบื้องต้นได้เอง ลดเวลา context-switching
* ⏳ ใช้เวลาน้อยลง 74% กับการเขียนโค้ด boilerplate ซึ่งเป็นงานซ้ำ ๆ เช่น config, unit test หรือ integration setup
ความสำเร็จเหล่านี้เกิดขึ้นได้เพราะ GitHub ไม่ได้แค่ใช้ AI เป็นเครื่องมือ “เสริมแรง” แบบเสริมปลายทาง แต่ “ปรับกระบวนการใหม่ทั้งชุด” เพื่อให้ Copilot กลายเป็น “สมาชิกในทีมที่มีบทบาทชัดเจน” โดยมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญ เช่น
1. 🧑💻 ให้ Copilot มี seat เสมือนสมาชิกทีม: แทนที่จะคิดว่า AI เป็นเพียง extension ของ IDE, GitHub ฝึกให้ Dev ทำงานร่วมกับ Copilot เหมือน pair programming เช่น มี session ถก logic, ป้อน context ก่อนเขียนโค้ด และ review ผลลัพธ์ร่วมกัน
2. 🧠 ใช้ AI วิเคราะห์ meeting logs: หลังการประชุม retrospective หรือ stand-up, GitHub ใช้ AI สกัด pain point ที่เกิดขึ้นบ่อย เช่น บั๊ก recurring, code conflict, หรือ developer burnout จาก log และ transcript ที่ทีมพูดคุยกัน แล้วนำ insight ไปใช้จัด Sprint Planning ถัดไป
3. 📝 ให้ PM ใช้ AI Draft User Story: แทนที่จะเริ่มจากศูนย์ PM ใช้ AI สรุป feedback จากลูกค้าและ issue backlog แล้ว generate user story แบบคร่าว ๆ จากนั้นทีมร่วมกัน refine และ prioritize ต่อแบบ collaborative
ตัวอย่าง GitHub นี้จึงไม่ได้เป็นแค่เรื่องของ productivity หรือ “AI ทำให้เร็วขึ้น” เท่านั้น แต่คือการสร้าง Agile Model ใหม่ที่ออกแบบมาให้ Co-work กับ AI ได้โดยไม่รอรอบ — ซึ่งเป็นหลักการสำคัญของ Agile ยุคที่ Feedback Loop เร็วกว่ามนุษย์จะจด post-it ทันเสียอีก
====
🛠️ AI Maturity Ladder?
ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนวิธีคิดและการทำงานกับ AI ให้อย่างลึกซึ้ง การเข้าใจว่า “ทีมของเราอยู่ระดับไหน?” จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญของการวางกลยุทธ์ใหม่ บันได 5 ขั้นต่อไปนี้ คือโมเดลเพื่อประเมินความพร้อมและวิสัยทัศน์ของทีมต่อการทำงานร่วมกับ AI
1. AI Ignorant
* ทีมยังไม่เริ่มใช้ AI อย่างจริงจัง และยังคงทำ Agile ตามตำราแบบเดิม เช่น มี Scrum Master, Sprint, Stand-up
* แต่ไม่ได้ใช้ AI เข้ามาช่วยในกระบวนการใดเลย ความเร็วและคุณภาพของการพัฒนาอาจเริ่มตามไม่ทันบริบทที่เปลี่ยนไป
2. AI as Assistant
* ทีมเริ่มทดลองใช้ AI ในฐานะผู้ช่วย เช่น ใช้ Copilot ช่วยเขียนโค้ด หรือใช้ Notion AI สรุปบันทึกการประชุม
* แต่ยังไม่ได้เปลี่ยนวิธีคิดหรือโครงสร้างการทำงานหลัก AI ยังเป็นเพียงเครื่องมือ ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของระบบการตัดสินใจหรือวัฒนธรรมทีม
3. AI-Augmented Scrum
* AI เริ่มกลายเป็นส่วนหนึ่งของ Scrum จริงๆ เช่น ใช้ Bot วิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้นใน Daily Stand-up หรือสกัด Insight จาก Retrospective เพื่อใช้ในการวางแผน Sprint ถัดไป
* ทีมเริ่มเห็นประโยชน์ของ AI ในการเสริมความเร็วและมุมมอง แต่ยังไม่ได้ใช้ AI เพื่อขับเคลื่อน product loop
4. AI-Integrated Product Loop
* AI ถูกฝังอยู่ใน flow การตัดสินใจของผลิตภัณฑ์ เช่น ใช้ระบบ A/B testing แบบอัตโนมัติ, ปรับแต่ง prompt สำหรับการ personalize experience แบบ real-time หรือใช้ data จาก AI วิเคราะห์เพื่อช่วย PM ตัดสินใจได้แม่นขึ้น
* ถือเป็นจุดเปลี่ยนจาก “ใช้ AI” ไปสู่ “ทำงานกับ AI” จริงจัง
5. AI-Governed Team
* ทีมเข้าสู่ระดับที่ระบบการทำงานและการตัดสินใจถูกขับเคลื่อนด้วย AI
* โดยมีระบบ Feedback Loop อัตโนมัติ, Risk Engine ที่ตรวจจับความเสี่ยงล่วงหน้า และระบบ Audit Trail ที่ทำให้ทุกการตัดสินใจสามารถตรวจสอบได้ ความรับผิดชอบไม่ได้ตกอยู่ที่คนเดียวอีกต่อไป แต่กระจายผ่านระบบและข้อมูลแบบโปร่งใส
คำถามคือ “ทีมของคุณอยู่ขั้นไหน? และอยากก้าวไปอีกขั้นเมื่อไร?”
====
⚠️ คำเตือน - เมื่อ AI ที่ไม่มีจริยธรรม อาจกลายเป็น “บั๊กเชิงระบบ” ที่สั่นคลอนความเชื่อมั่นและศรัทธาต่อผลิตภัณฑ์ของคุณ
ในโลกที่ AI กลายเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญของหลายกระบวนการ — ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ — ความผิดพลาดของ AI ไม่ใช่แค่ “บั๊กเทคนิค” อีกต่อไป แต่คือ “บั๊กเชิงระบบ” ที่อาจสะเทือนถึง Brand Trust, ความรับผิดชอบทางกฎหมาย และศีลธรรมขององค์กร
AI ที่ถูก train ด้วยข้อมูลที่มีอคติ (bias), หรือไม่มีการตรวจสอบอย่างเข้มงวด อาจก่อให้เกิดคำแนะนำที่ผิด, การเลือกปฏิบัติ, หรือแม้แต่การตัดสินใจที่ละเมิดสิทธิของผู้ใช้โดยไม่รู้ตัว หากทีมไม่วางระบบ “AI Governance” และ “Ethical Checkpoint” อย่างจริงจัง แม้กระบวนการของคุณอาจดูเร็ว แต่อาจกำลังวิ่งไปสู่หน้าผาโดยไม่มีเบรกก็เป็นได้
ลองถามตัวเองว่า…
* AI ที่คุณใช้ ถูก train ด้วยข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้แค่ไหน?
* มีใครรับผิดชอบตรวจสอบ Prompt และ Output ของ AI ก่อนใช้งานจริงหรือไม่?
* มีระบบ Feedback Loop ที่มนุษย์สามารถแทรกแซงเมื่อเกิดปัญหาได้ทันทีหรือเปล่า?
* องค์กรของคุณมี AI Ethics Committee หรือมีผู้ที่เข้าใจบริบทจริยธรรมร่วมในทีมตั้งแต่ต้นทางหรือไม่?
ตัวอย่างที่น่าจดจำคือกรณีของ COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) — ระบบ AI ที่ใช้ประเมินความเสี่ยงของผู้กระทำผิดในสหรัฐฯ ซึ่งถูกวิจารณ์อย่างหนักว่ามี bias ต่อคนผิวดำ เพราะใช้ข้อมูลที่มีอคติทางประวัติศาสตร์ในการฝึกระบบ
กระบวนการที่ดีในยุค AI จึงต้องไม่ใช่แค่เร็ว… แต่ต้อง “รับผิดชอบ” ได้ ตรวจสอบได้ และมีกรอบจริยธรรมที่ทีมทุกคนเข้าใจตรงกัน เพื่อให้การตัดสินใจที่เกิดขึ้นนั้น “ฉลาด” จริงๆ — ทั้งในเชิงเทคโนโลยี และเชิงคุณค่ามนุษย์
====
🚀 ดังนั้น คนที่ยึดติดกับขั้นตอนหรือพิธีกรรมแบบเดิมกำลังจะตกรุ่น
วิธีเดิมไม่ได้แย่… แต่มันถูกออกแบบมาในยุคที่ feedback ช้ากว่านี้ 10 เท่า โลกวันนี้ที่ทุกคนมี AI เป็นทีมเมต ต้องการ Agile ที่เร็วกว่า แม่นกว่า และยืดหยุ่นกว่าเดิมมาก
ถ้ากระบวนการมีไว้เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง… เราอย่าเป็นคนที่ “ยึดติดกระบวนการใด” จนเปลี่ยนตามโลกไม่ทัน
💬 และคำถามสำคัญคือ - คุณพร้อมหรือยัง…ที่จะไม่ถามว่า “AI จะมาแทนเราไหม?” แต่ถามว่า “เราจะทำงานกับ AI อย่างไร ให้ไปได้ไกลกว่าเดิม?”
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#AgileBeyondManifesto
#ScrumInAIWorld
#PromptBeforeSprint
#AIProductStrategy
#LeadershipNotRitual
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
