🧠 “Prompt Imagination” vs. “Prompt Engineering”
เมื่อ ‘จินตนาการ’ สำคัญกว่า ‘เทคนิค’ ในยุคที่ AI ฉลาดกว่าผู้สั่ง
ในช่วง 1–2 ปีที่ผ่านมา หากเราเปิดดูฟีดโซเชียลมีเดีย อ่านบทความด้านเทคโนโลยี หรือสมัครคอร์สออนไลน์เกี่ยวกับ AI คำหนึ่งที่ปรากฏขึ้นแทบทุกที่ คือคำว่า “Prompt Engineering” หรือที่หลายคนเรียกว่า “วิศวกรรมการเขียนคำสั่ง”
มีการแชร์สูตรลับ วิธีเขียน Prompt ให้ได้ผลลัพธ์ดีที่สุด แจก Prompt สำเร็จรูปเป็นร้อยเป็นพัน จนทำให้หลายคนเริ่มเชื่อว่า หากอยากทำงานเก่งขึ้นในยุค AI สิ่งที่ต้องทำคือ เขียนคำสั่งให้ถูกเทคนิคที่สุด ราวกับการร่ายคาถาให้ถูกจังหวะ
แต่ความจริงที่กำลังค่อยๆ ชัดขึ้นเรื่อยๆ คือ ในขณะที่คนจำนวนมากกำลังหมกมุ่นอยู่กับ “วิธีสั่ง” (The How) เราอาจกำลังมองข้ามคำถามที่สำคัญกว่ามาก นั่นคือ “จะสั่งให้ AI ทำอะไร” (The What)
Henrik Kniberg กูรูด้าน Agile ผู้เคยผลักดัน Spotify Model และผู้เขียนหนังสือ Generative AI in a Nutshell เสนอกรอบคิดที่คมชัด โดยแยกทักษะการใช้ AI ออกเป็นสองระดับที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ได้แก่ Prompt Engineering และ Prompt Imagination ซึ่งกำลังกลายเป็นเส้นแบ่งใหม่ของศักยภาพคนทำงานในยุคนี้
====
1️⃣ กับดักของ “Prompt Engineering” = “เมื่อเก่งสั่ง แต่ไม่รู้จะสั่งไปเพื่ออะไร”
Prompt Engineering คือความสามารถในการสื่อสารกับ AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ หรือพูดง่าย ๆ คือ “เขียนคำสั่งให้ AI เข้าใจ”
หากเปรียบให้เห็นภาพ ทักษะนี้ก็เหมือนการเรียนรู้ วิธีขับรถสปอร์ต คุณรู้ว่าต้องเข้าเกียร์อย่างไร เหยียบคันเร่งแบบไหนไม่ให้รถสะบัด และเข้าโค้งอย่างไรให้ปลอดภัย
แน่นอนว่านี่คือทักษะที่จำเป็น แต่ปัญหาคือหลายคนหยุดอยู่แค่นั้น และเข้าใจผิดว่านี่คือ “ทักษะสูงสุด” ของยุค AI
ในความเป็นจริง ความสำคัญของ Prompt Engineering กำลังลดลงอย่างรวดเร็ว เพราะ AI ฉลาดขึ้นเร็วกว่าที่มนุษย์จะตามทันเทคนิค โมเดลรุ่นใหม่สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติ บริบทที่คลุมเครือ และเจตนาของผู้ใช้ได้ดีขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ต้องพึ่ง Prompt ที่ซับซ้อนเหมือนในช่วงแรก
กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ทักษะที่เป็น “เทคนิค” ล้วนๆ กำลังถูก AI กลืนเข้าไปเป็นความสามารถพื้นฐานของมันเอง
====
2️⃣ “Prompt Imagination” = “ขุมทรัพย์ที่แท้จริงในยุค Generative AI”
สิ่งที่ Henrik Kniberg ชี้ว่าเป็น Game Changer ตัวจริง คือ Prompt Imagination หรือความสามารถในการจินตนาการถึง วิธีใช้ AI ให้เกิดคุณค่า
หาก Prompt Engineering ทำให้คุณ “ขับรถเป็น” Prompt Imagination คือทักษะที่ตอบคำถามว่า
“เราจะขับรถคันนี้ไปที่ไหน เพื่อสร้างมูลค่าสูงสุด?”
คนที่มีแต่ Prompt Engineering อาจสั่ง AI ให้ “เขียนบทความเรื่องภาวะโลกร้อน” ได้อย่างถูกต้องและสวยงาม
แต่คนที่มี Prompt Imagination จะตั้งโจทย์ลึกกว่านั้น เช่น
“สวมบทบาทเป็นนักโต้วาที 3 ฝ่ายนักอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม เจ้าของโรงงาน และตัวแทนชุมชน แล้วจำลองการเจรจาเพื่อหาจุดร่วมที่แก้ปัญหาโลกร้อนได้จริง ทั้งในเชิงเศรษฐศาสตร์และสังคม”
เครื่องมือเดียวกัน แต่ผลลัพธ์ต่างกันอย่างสิ้นเชิง เพราะ คุณภาพของโจทย์ตั้งต้นไม่เท่ากัน
Prompt Imagination จึงไม่ใช่เรื่องภาษา หรือเทคนิคการเขียนคำสั่ง แต่เป็นเรื่องของการเข้าใจปัญหาเชิงระบบ การเชื่อมโยงข้ามศาสตร์ และการมองเห็น “ความเป็นไปได้” ที่คนอื่นยังไม่เห็น
====
3️⃣ “อย่าให้อัจฉริยะ ต้องทำงานแบบไร้ปัญญา”
มีสัจธรรมหนึ่งของการใช้ AI ที่ตรงไปตรงมาแต่เจ็บแสบคือ
“AI จะขยายตรรกะของผู้สั่งเสมอ ถ้า Input ตื้น ผลลัพธ์ก็จะตื้น แต่เร็วขึ้น”
Generative AI เปรียบเสมือนเด็กอัจฉริยะที่มีพลังประมวลผลมหาศาล มันพร้อมทำทุกอย่างตามคำสั่ง
* ถ้าตั้งโจทย์ผิด มันจะทำผิดอย่างเป็นระบบ
* ถ้าตั้งโจทย์ตื้น มันจะผลิตงานที่ดูดีแต่ไร้แก่น
* ถ้าใช้มันกับงาน Routine เท่านั้น มันก็จะเป็นเพียงเลขาที่ทำงานเร็วขึ้น
คอขวดของ AI จึงไม่ใช่พลังประมวลผล แต่คือ ระดับปัญญาและจินตนาการของมนุษย์ที่ตั้งโจทย์ให้มัน
====
🧩 จาก Prompt สู่ People….เมื่อโจทย์ AI ที่แท้จริง คือ “สมรรถนะคน”
เมื่อมองให้ลึกกว่าประเด็นเครื่องมือ จะเห็นว่าสิ่งที่ Prompt Imagination สะท้อนออกมา คือโจทย์ใหญ่ด้าน People Strategy และ Capability Transformation
องค์กรจำนวนมากเริ่มต้น AI ด้วยคำถามว่า
“จะฝึกคนเขียน Prompt ให้เก่งขึ้นอย่างไร?”
แต่คำถามที่ควรถามก่อนหน้านั้นคือ
“เรากำลังสร้างคนที่คิดเป็น ตั้งโจทย์เป็น และตัดสินใจเป็นหรือยัง?”
เพราะในโลกที่ AI ฉลาดขึ้นทุกวัน ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่ใครใช้เครื่องมือเป็นก่อน แต่อยู่ที่ใครมี กรอบความคิด (Cognitive Framework) ที่เหนือกว่า
====
🧠 จาก Skill-based → Sense-making-based Capability
People Strategy ขององค์กรไทยจำนวนไม่น้อย ยังเน้นพัฒนาคนจาก
* ความชำนาญเครื่องมือ
* ใบ Certificate
* ความเร็วในการส่งงาน
แต่ยุค AI กำลังบังคับให้ขยับไปสู่ Sense-making Capability ได้แก่ ความสามารถในการมองภาพรวม เชื่อมโยงข้อมูลที่กระจัดกระจาย และแปลงความคลุมเครือให้เป็นโจทย์ที่มีคุณภาพ
ตัวอย่างเช่น
* คนที่มี Prompt Engineering จะสั่ง AI ให้ “สรุปรายงานยอดขาย” ได้เร็วขึ้น
* แต่คนที่มี Prompt Imagination จะถามว่า
“โครงสร้างแรงจูงใจ หรือระบบการตัดสินใจอะไร กำลังทำให้ยอดขายตก?”
คำถามหลังคือ Capability ระดับผู้นำ ไม่ใช่แค่ทักษะเชิงเทคนิค
====
👥 อย่าฝึกคนให้ “ใช้ AI” แต่ต้องฝึกให้ “คิดก่อนใช้ AI”
การ Upskill ที่สอนเพียงวิธีเขียน Prompt หรือใช้ Tool อาจทำให้องค์กรดูทันสมัย แต่ไม่ได้ทำให้องค์กรฉลาดขึ้น
สิ่งที่ควรลงทุนจริงคือการพัฒนาคนใน 3 มิติหลัก
1. Problem Framing – ตั้งคำถามให้ถูกก่อนหาคำตอบ
2. Systems Thinking – เข้าใจผลกระทบเชิงระบบ
3. Judgment & Ethics – ใช้ดุลยพินิจมนุษย์กำกับ AI
เพราะสุดท้ายแล้ว AI จะไม่มีวันรับผิดชอบผลลัพธ์แทนมนุษย์ได้!!!
====
🎯 AI จะคัดคน ไม่ใช่คัดงาน
AI ไม่ได้มาแทนที่คนเก่ง แต่กำลังเปิดโปงว่าใครคิดไม่เป็น และใครตั้งโจทย์ไม่เป็น
องค์กรที่ชนะจะไม่ถามว่า “ใช้ AI ตัวไหนดี?” แต่จะถามว่า
“เรากำลังสร้างคนแบบไหน ให้คู่ควรกับ AI ระดับนี้?”
ในสมการใหม่ของการทำงาน
* AI คือ Multiplier
* People คือ Base
ถ้า Base ไม่แข็งแรง ต่อให้ Multiplier แรงแค่ไหน ผลลัพธ์ก็ยังเปราะบาง
====
🧩 AI ทำให้ HR และผู้บริหาร “วัดอะไรผิดมาตลอด?”
AI กำลังบังคับให้องค์กรต้องทบทวน Talent Model ใหม่ เพราะที่ผ่านมา เราอาจวัดคนเก่งผิดมาตลอด
* วัด Output แทน Judgment
* วัด Skill แทน Sense-making
* วัดความเชี่ยวชาญส่วนบุคคล แทน การสร้างคุณค่าร่วม
“บทเรียนสำคัญคือ Talent Model ยุค AI ต้องขยับจาก Skill-based ไปสู่ Judgment-based & Imagination-driven”
บทบาท HR จึงต้องเปลี่ยนจากผู้จัดคอร์ส ไปเป็น Capability Architect ที่กล้าถามว่า
* เราให้รางวัลกับคนที่คิดเป็น หรือคนที่ทำตามเก่ง?
* KPI ของเราส่งเสริมการตั้งคำถามหรือไม่?
* Career Path เปิดทางให้คนที่มีวิจารณญาณเติบโตจริงหรือเปล่า?
เพราะในโลกที่ AI คิดเร็วกว่า ทำงานหนักกว่า และไม่เหนื่อย สิ่งเดียวที่องค์กรไม่สามารถเร่งหรือซื้อได้ คือ “คุณภาพการตัดสินใจของมนุษย์”
====
🎯 ดังนั้น โลกยุค AI ไม่ได้วัดกันที่ใครเขียน Prompt เก่งกว่า แต่ที่ใคร ตั้งคำถามที่มีความหมายกว่า
“Prompt Engineering ทำให้คุณใช้เครื่องมือเป็น
Prompt Imagination ทำให้คุณ สร้างคุณค่า”
และในที่สุด AI จะกลายเป็นกระจกสะท้อน People Strategy ขององค์กรอย่างตรงไปตรงมา
* องค์กรที่มีคนคิดเป็น จะใช้ AI เป็นคานงัด
* องค์กรที่มีแต่คนทำตาม จะถูก AI เปิดโปงความกลวง
คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ “เรามี AI เก่งแค่ไหน” แต่คือ “People Strategy ของเรา กำลังผลิตคนแบบไหน ให้โลกยุค AI?”
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#PromptImagination
#PromptEngineering
#PeopleStrategy
#TalentModel
#HRTransformation
#AIAndOrganization
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
