True Ocean Consulting

22/06/2026

Geek Consult เป็นอีกเพจของทางบริษัทที่เน้น Ai โดยเฉพาะ เมื่อวานเรามี Workshop OpenClaw กลุ่มที่ 2 (กลุ่มแรกจัดไปเมื่อวันที่ 7 มิ.ย. ที่ผ่านมา)
หากหน่วยงานสนใจ ติดต่อได้ครับผม

เมื่อวาน เรามี OpenClaw Workshop กลุ่ม 2 ของเรา Geek Consult ร่วมกับ Artiligent รอบนี้บรรยากาศเฮฮา ผู้เข้าร่วมกิจกรรมมีประสบการณ์หลากหลายเหลือเกิน แลกเปลี่ยนไอเดีย พูดคุยกันตลอดกิจกรรม
ขอบคุณ พี่เอ Surapas Haemaprasertsuk จาก Artiligent ที่มาร่วม Collab กันรอบนี้นะครับ

22/06/2026

วันที่ 18 มิ.ย. ที่ปรึกษาบริษัท ทรู โอเชี่ยน คอนซัลติ้ง จำกัด ได้รับเกียรติเป็นวิทยากรบรรยายให้กับ สำนักงานส่งเสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (สสว.) ในหัวข้อ "การพัฒนาทักษะในการเขียนกระบวนการตามมาตรฐาน ISO" ที่โรงแรม TK Palace แจ้งวัฒนะ

29/05/2026

Ai for work กับความเสี่ยงในการจัดการ context บนพื้นฐานความเข้าใจ ai

การใช้ Ai ในที่ทำงาน มีทั้งประโยชน์ และความเสี่ยงหลายอย่างที่ต้องพิจารณาไปพร้อมกัน ผมคิดว่าการทำความเข้าใจพื้นฐาน LLM ในขั้นพื้นฐานการจัดการ context มีประโยชน์มาก แม้เราอาจจะใช้ ai แบบง่ายๆ เบื้องต้น เช่น chatGPT, Gemini chat วิธีคิดเรื่องการจัดการ context ก็มีผลอย่างมากในการได้ output คำตอบที่ตรงความต้องการ

การได้ output ที่ดี เราต้องควบคุม input (prompt+context) ได้อย่างเหมาะสมด้วยครับ

ความเสี่ยงสำหรับองค์กร จะมาจากการที่พนักงานใช้ ai chat ก็มักจะมาจากส่วนที่เป็น context ที่อาจถูกแนบไปพร้อมกับ prompt ผ่านรูปแบบไฟล์ต่าง ๆ โดยไม่ได้เคลียร์ข้อมูลสำคัญออกก่อน

ขอบคุณ บริษัท วี แอนด์ พี ลาบอราตอรี่ จำกัด ที่ให้โอกาสไปบรรยาย แชร์ แลกเปลี่ยนความรู้กันนะครับ น้อง ๆ ตั้งใจ คนบรรยายก็สนุกไปด้วยครับ 😊

16/05/2026

🤖 Ai for HR : การประเมินพนักงานในยุค Ai 🤖 แบบไหนเวิร์ค !!!
ปัญหาที่ซ่อนอยู่ในระบบ
Performance review แบบดั้งเดิมมีข้อบกพร่องเชิงโครงสร้างสองประการที่สะสมกันมานาน
1️⃣ ประการแรกคือ "ความจำเลือก" ผู้ประเมินมักให้น้ำหนักกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใกล้ช่วงเวลาประเมิน มากกว่าพฤติกรรมที่เกิดขึ้นสม่ำเสมอตลอดทั้งปี งานวิจัยด้านจิตวิทยาองค์กรเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า "recency bias" และมันส่งผลต่อความแม่นยำของการประเมินอย่างมีนัยสำคัญ
2️⃣ ประการที่สองคือ "ความไม่สม่ำเสมอของภาษา" พนักงานสองคนที่มีผลงานใกล้เคียงกันจะได้รับการประเมินที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง ขึ้นอยู่กับว่าหัวหน้าของใครมีทักษะการเขียนและความสามารถในการ articulate ดีกว่ากัน สิ่งที่ถูกวัดจึงไม่ใช่ผลงาน แต่เป็นทักษะการสื่อสารของผู้ประเมิน
-------------------------------
🤖AI เข้ามา — แล้วอะไรเปลี่ยน?
เมื่อ generative AI เข้าสู่กระบวนการนี้ คำถามที่ถูกต้องไม่ใช่ "ประหยัดเวลาได้ไหม" แต่คือ "แก้ปัญหาอะไรได้บ้าง"
สิ่งที่เกิดขึ้นจริงในหลายองค์กรคือ AI ถูกนำมาใช้เพื่อ "เขียนให้ดีขึ้น" — ผลิต narrative ที่สละสลวย สอดคล้อง และดูเป็นมืออาชีพมากขึ้น แต่ยังคงอิงข้อมูลชุดเดิม คือความทรงจำของหัวหน้า และการรายงานตนเองของพนักงาน
นี่คือกับดักที่น่ากังวลที่สุด เพราะการที่ผลลัพธ์ "ดูดี" มากขึ้น ทำให้ยากต่อการตั้งคำถามว่ามีปัญหาอยู่ภายใน ความอยุติธรรมเดิมจึงถูกซ่อนไว้ใต้ภาษาที่ขัดเกลาแล้ว
📈 Concept ที่ควรเปลี่ยน: จาก Narrative สู่ Evidence
นักวิชาการด้านระบบสารสนเทศและการจัดการองค์กรเสนอกรอบคิดที่น่าสนใจกว่า แทนที่จะให้ AI ช่วยเล่าเรื่อง ให้ AI ทำหน้าที่ขุดหลักฐาน
หลักฐานในที่นี้ไม่ใช่ตัวชี้วัดตามสัญญา แต่คือ "behavioral signal" ที่ฝังอยู่ในการทำงานประจำวัน เช่น รูปแบบการตัดสินใจในสถานการณ์คลุมเครือ, ลักษณะการมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหาของทีม, พฤติกรรมการ mentor เพื่อนร่วมงาน และความสามารถในการสร้างอิทธิพลโดยไม่ต้องใช้อำนาจตามสายงาน
📚 ข้อมูลเหล่านี้มีอยู่แล้วในระบบดิจิทัลขององค์กร ไม่ว่าจะเป็น project management tools, communication platforms หรือ document repositories สิ่งที่ขาดไม่ใช่ข้อมูล แต่คือความสามารถในการสังเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากให้กลายเป็น insight ที่ใช้ได้จริง — และนี่คือสิ่งที่ AI ทำได้ดีกว่ามนุษย์
------------------------------
🧒🏻 ระบบวัดผลวัดอะไรกันแน่
มีคำถามที่ผู้บริหารองค์กรควรถามตัวเองอย่างตรงไปตรงมาคือ
ระบบประเมินผลที่ใช้อยู่วัด "ผลงานจริง" หรือวัด "ความสามารถในการนำเสนอผลงานตัวเอง"
เมื่อการประเมินอิงการเล่าเรื่องเป็นหลัก ระบบจะตอบแทนคนที่สื่อสารเก่ง คนที่รู้จักบริหารการมองเห็น และคนที่เข้าใจ "เกม" ของ performance review ไม่ใช่คนที่สร้างคุณค่าให้องค์กรมากที่สุด
ผลลัพธ์ระยะยาวของระบบแบบนี้คือ วัฒนธรรมองค์กรที่คนเริ่มลงทุนกับการบริหารภาพลักษณ์มากกว่าการทำงาน และองค์กรสูญเสียความสามารถในการแยกแยะว่าใครกันแน่ที่สร้างผลกระทบจริง
♦️ แนวคิด evidence-based AI review มีความน่าสนใจสูงในเชิงทฤษฎี แต่ยังมีข้อถกเถียงที่ยังต้องการการพิสูจน์เชิงประจักษ์
ประเด็นแรกคือ "privacy-utility trade-off" — การให้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมการทำงานจาก communication logs สร้างความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ซึ่งส่งผลต่อพฤติกรรมของพนักงานโดยตรง ถ้าคนรู้ว่าทุกอย่างถูกบันทึก สิ่งที่เปลี่ยนไปอาจไม่ใช่ผลงาน แต่คือพฤติกรรมที่แสดงออกมา
ประเด็นที่สองคือ "completeness of digital trace" — งานที่สร้างคุณค่าสูงสุดหลายอย่างไม่ได้ทิ้งร่องรอยในระบบดิจิทัล การให้คำแนะนำที่ถูกเวลาในทางเดิน การตัดสินใจยกเลิกโครงการที่ผิดทิศทาง หรือการสร้างบรรยากาศทีมที่ดี สิ่งเหล่านี้มักหายไปจาก evidence trail
♦️บทสรุป
AI ไม่ได้ทำให้ performance review ดีขึ้นหรือแย่ลงโดยตัวมันเอง สิ่งที่กำหนดผลลัพธ์คือ "คำถามที่องค์กรตั้งก่อนจะนำ AI มาใช้"
ถ้าคำถามคือ "ทำให้เร็วขึ้นได้ไหม" คำตอบคือได้ และระบบเดิมพร้อม bias เดิมก็จะถูกขยายให้ใหญ่ขึ้นด้วย
ถ้าคำถามคือ "ทำให้ยุติธรรมและแม่นยำขึ้นได้ไหม" คำตอบคือได้เช่นกัน แต่ต้องเริ่มจากการออกแบบระบบใหม่ ไม่ใช่แค่การนำเครื่องมือใหม่มาใส่ในกระบวนการเดิม
นั่นคือความแตกต่างระหว่างการใช้ AI เพื่อ "automation" กับการใช้ AI เพื่อ "transformation" — และสองอย่างนี้ไม่ใช่สิ่งเดียวกัน

04/04/2026

ในอดีต องค์กรถูกออกแบบเหมือนพีระมิด—ยอดแหลมคือผู้บริหาร ฐานกว้างคือพนักงาน และตรงกลางคือ “ชั้นผู้จัดการ” ที่คอยประคองทุกอย่างไม่ให้พัง แต่วันนี้ พีระมิดนั้นกำลังถูก “กดให้แบนลง” อย่างเงียบ ๆ ไม่ใช่เพราะคนเก่งขึ้น—แต่ เพราะ AI กำลังเข้ามาแทนที่บทบาทที่เคยต้องใช้คนจำนวนมาก

รายงานจาก McKinsey ที่ถูกนำเสนอผ่าน Business Insider ชี้ให้เห็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “The Great Flattening” เมื่อ AI agents ทำให้ผู้บริหารสามารถดูแลงานและทีมขนาดใหญ่ขึ้นได้โดยไม่ต้องพึ่ง middle managers ในจำนวนเท่าเดิม องค์กรจำนวนมากเริ่มมองว่า การลดชั้นการบริหารลง 1–3 ระดับ ไม่ใช่แค่ “เป็นไปได้” แต่เป็น “ทางเลือกเชิงกลยุทธ์” เพื่อเพิ่มความเร็วและลดต้นทุน

สิ่งที่เปลี่ยนไปไม่ใช่แค่จำนวนคน—แต่ คือ “ธรรมชาติของงานบริหาร”
AI agents ไม่ได้หยุดอยู่ที่การช่วยวิเคราะห์ข้อมูล แต่เริ่มทำหน้าที่ที่เคยเป็น core ของผู้จัดการ: ติดตามงาน ประสานงาน สรุปผล ไปจนถึงช่วยตัดสินใจในบางบริบท นั่นแปลว่า งานจำนวนมากที่เคยต้องใช้ “คนกลาง” กำลังถูกดูดหายไปโดยอัตโนมัติ

ผลลัพธ์คือ span of control ของผู้นำกว้างขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
ผู้บริหารหนึ่งคนสามารถดูแลทีมใหญ่ขึ้น เพราะมี AI เป็น “ผู้ช่วยที่ไม่เหนื่อย” คอยจัดระเบียบข้อมูล สร้างรายงาน และส่งสัญญาณเตือนแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ทำให้องค์กรเริ่มตั้งคำถามว่า—เรายังต้องการผู้จัดการจำนวนเท่าเดิมอยู่หรือไม่

แต่ความเข้าใจผิดที่อันตรายที่สุด คือการคิดว่า “AI จะมาแทนผู้นำ”
ในความเป็นจริง สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นคือ ผู้นำกำลังถูกยกระดับไปอีกขั้น—จากการบริหารคน ไปสู่การบริหาร “ระบบของคนและ AI พร้อมกัน” เพราะเมื่อ AI agents มีบทบาทมากขึ้น ความท้าทายใหม่จึงไม่ใช่แค่ efficiency แต่คือการกำกับดูแล (governance) ว่า AI เหล่านี้กำลังตัดสินใจอย่างไร และควรเชื่อถือได้แค่ไหน

นี่คือจุดที่บทบาทผู้นำเปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ
จากเดิมที่ต้อง “ควบคุมคน” กลายเป็นต้อง “ออกแบบระบบ”
จากเดิมที่วัดผลจาก output กลายเป็นต้องเข้าใจ process ที่ AI ใช้
และจากเดิมที่รับผิดชอบเฉพาะทีมของตัวเอง กลายเป็นต้องรับผิดชอบการตัดสินใจที่อาจเกิดจากทั้งมนุษย์และ machine

คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ว่า “องค์กรจะแบนลงไหม”
แต่คือ—องค์กรที่แบนลงแล้ว ใครคือคนที่ยัง “ควบคุมความซับซ้อน” ได้อยู่

เพราะในโลกที่ AI ทำให้ทุกอย่างเร็วขึ้น ต้นทุนถูกลง และโครงสร้างบางลง
สิ่งที่หายากขึ้นไม่ใช่ efficiency—but คือ “ผู้นำที่เข้าใจทั้งคนและ AI พร้อมกัน”

McKinsey and other consulting firms are using AI to streamline management structures — what some call The Great Flattening.

20/03/2026

หลักสูตร Claude Code ฉบับ ai tutor ครับ ใครที่สนใจ ลองเรียนได้ครับ

แจกฟรี คอร์ส Claude Code ผ่าน Gem ของ gemini ครับ 🤖 ขอแค่มี account gmail ก็เรียนเองที่บ้านได้ครับ. ครั้งนี้ขอเริ่มที่ Claude Code ก่อน หัวข้ออื่น ๆ จะทยอยทำเพิ่มเติมนะครับ. เรียนเชิญ คนที่สนใจ Claude Code มาลองเรียน ลองถามกันดูได้ครับ

https://gemini.google.com/gem/1TrUMwnzHy3Jy7IfY7BR290pBdJZuDJ1o?usp=sharing