เว็บไซต์คืออะไร?

https://nimble-agility.my.canva.site/agile-facilitation

Transform By Coach Na, Bangkok (2026)

19/09/2026

“เราเริ่ม Transform กันมาสักพักแล้ว
ทำไมความรู้สึกในการทำงานยังเหมือนเดิมทุกอย่าง”

“เวลาไปคุยกับคนในองค์กร มักได้ยินแต่การบ่นปัญหาเดิม ๆ แต่ไม่มีใครลงมือเปลี่ยนอะไรจริงจัง”

เมื่อวานถูกถามสองคำถามนี้ เลยมาเขียนแชร์ว่าที่ผ่านมาใช้ วิธีการหน่อยในการช่วยปลดล็อก

Transformation ไม่ได้วัดจากการเปลี่ยนระบบเพียงอย่างเดียว
แต่วัดจากพฤติกรรมการทำงานในแต่ละวันของคนเปลี่ยนไปหรือยัง

แล้วทำไมคนถึงบ่น แต่ไม่ขยับ?

ส่วนใหญ่ไม่ใช่เพราะขี้เกียจค่ะ แต่อาจเป็นเพราะว่า

• ยังไม่เห็นว่าปัญหานั้นเป็นเรื่องของตัวเองที่ต้องช่วยกันแก้
• ไม่เชื่อว่าการเปลี่ยนแปลงจะทำให้ดีขึ้นจริง เพราะเคยผ่านการเปลี่ยนแปลงที่ล้มเหลวมาก่อน
• ไม่รู้ว่าจะเริ่มตรงไหน เพราะปัญหาใหญ่ยังไม่ได้ถูกแตกออกเป็นก้าวเล็ก ๆ

ถ้าอยากให้คนเริ่มขยับจริง ๆ อาจลองเริ่มจาก 3 เรื่องนี้

1. เปลี่ยนคำถาม

จาก “ทำไมยังไม่เปลี่ยน”
เป็น “อะไรที่ทำให้เรายังเปลี่ยนไม่ได้”

คำถามแรกอาจฟังเหมือนการตำหนิ
แต่คำถามที่สองเปิดพื้นที่ให้คนพูดถึงอุปสรรคจริง ๆ

2. ให้คนที่เห็นปัญหาได้มีส่วนออกแบบทางแก้

ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากวิธีแก้ที่ใหญ่โต
แค่ให้คนได้เสนอและทดลองสิ่งเล็ก ๆ ด้วยตัวเอง

เพราะคนมักพร้อมลงมือทำในสิ่งที่ตัวเองมีส่วนร่วมออกแบบ มากกว่าสิ่งที่ถูกสั่งให้ทำ

3. ทำให้เห็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้นโดยเร็ว (Quick Wins)

แม้จะเป็นผลลัพธ์เล็ก ๆ แต่ต้องจับต้องได้

เพราะคนจะเริ่มเชื่อว่า “เปลี่ยนแล้วดีขึ้นจริง”
เมื่อได้เห็นจากประสบการณ์ ไม่ใช่แค่ได้ยินคำสัญญา

และก่อนเริ่มโปรเจกต์ Transformation ครั้งต่อไป
ลองชวนทีมตอบ 3 คำถามนี้ก่อน

1. ทีมเห็นความจำเป็นที่ต้องเปลี่ยนมากแค่ไหน จาก 1–10? (Sense of Urgency)

ถ้าคะแนนยังต่ำ อาจแปลว่ายังไม่มีความรู้สึกเร่งด่วนมากพอ ต่อให้ระบบพร้อมแค่ไหน การเปลี่ยนแปลงก็อาจถูกเลื่อนออกไปเรื่อย ๆ

2. แต่ละกลุ่มจะได้อะไรจากการเปลี่ยนแปลงนี้? (What’s In It for Me?)

คนแต่ละกลุ่มมีเหตุผลและความกังวลไม่เหมือนกัน ถ้ายังตอบไม่ได้ว่า “แล้วฉันจะได้อะไร” การเปลี่ยนแปลงอาจเดินหน้าได้เพียงบนกระดาษ

3. ถ้าพรุ่งนี้ทุกคนต้องทำงานแบบใหม่ทันที ใครน่าจะต่อต้านเป็นคนแรก และเพราะอะไร? (Resistance)

คำถามนี้ช่วยให้เราเตรียมรับมือได้ล่วงหน้า
แต่ต้องระวังไม่ตอบแทนคนหน้างานจากการคาดเดาของผู้บริหาร

ถ้าเป็นไปได้ ควรถามพวกเขาโดยตรง

เพราะ Transform ที่ระบบ
กับ Transform ที่คน
เป็นคนละงานกัน

และงานที่ทำให้คนเปลี่ยนพฤติกรรมได้จริง
มักยากและใช้เวลานานกว่าการเปลี่ยนระบบมาก

องค์กรของคุณเคยตอบครบทั้ง 3 ข้อนี้
ก่อนเริ่มโปรเจกต์ Transformation แล้วหรือยังคะ 🤔

17/09/2026

Skill Matrix ไม่ได้ใช้เช็คแค่ Skill ของคน แต่ใช้เช็ค “สุขภาพของ Backlog” ได้ด้วยค่ะ

ก่อนอื่น Backlog คืออะไร?

พูดง่าย ๆ Backlog คือ รายการงานทั้งหมดที่ทีมอาจต้องทำ เพื่อพัฒนาสินค้า บริการ หรือระบบให้ดีขึ้น

งานใน Backlog อาจเป็นได้หลายอย่าง เช่น

• Feature ใหม่ที่ลูกค้าต้องการ
• ปัญหาหรือ Pain Point ที่ควรแก้
• การปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน
• งานด้านระบบและ Technology
• ข้อผิดพลาดที่ต้องแก้
• Idea ที่น่าสนใจ แต่ยังต้องศึกษาเพิ่มเติม

Backlog จึงไม่ใช่เพียง To-do List ว่า “ทีมต้องทำอะไรบ้าง” แต่ควรช่วยให้ทีมเข้าใจด้วยว่า

ทำไมงานนี้จึงสำคัญ?
ช่วยแก้ปัญหาอะไร?
สร้างคุณค่าให้ลูกค้าหรือองค์กรอย่างไร?
และพร้อมให้ทีมเริ่มลงมือทำแล้วหรือยัง?

ปัญหาคือ หลายองค์กรมี Backlog ยาวมาก แต่ไม่ได้หมายความว่างานข้างในจะมีความชัดเจนหรือพร้อมทำเสมอไป

บางงานมีแค่ชื่อเรื่อง แต่ยังไม่รู้ว่าแก้ปัญหาอะไร
บางงานรู้ Solution แล้ว แต่ยังไม่เห็น Customer Journey
บางงานยังไม่มีตัวชี้วัดความสำเร็จ
บางงานดูน่าสนใจ แต่ใช้ต้นทุนสูงกว่าประโยชน์ที่จะได้รับ
บางงานยังมี Risks หรือ Dependencies ที่ทีมไม่เคยคุยกันให้ชัด

และที่สำคัญ สมาชิกในทีมอาจมอง “สุขภาพของ Backlog” ไม่เหมือนกันค่ะ

เราเลยนำแนวคิดของ Skill Matrix มาปรับใช้ โดยชวนสมาชิกแต่ละคนประเมิน Backlog ใน 6 มิติ

1. Customer Journey — งานเชื่อมโยงกับประสบการณ์และ Pain Point ของลูกค้าชัดหรือไม่
2. Success Indicators — รู้หรือยังว่าความสำเร็จหน้าตาเป็นอย่างไร และจะวัดจากอะไร
3. Cost & Benefits — เห็นต้นทุน เวลา ความพยายาม และคุณค่าที่คาดว่าจะได้รับหรือไม่
4. Solution & Workflow — เข้าใจหรือยังว่า Solution จะเปลี่ยนวิธีทำงานอย่างไร
5. Risks & Dependencies — เห็นความเสี่ยง สมมติฐาน และสิ่งที่ต้องพึ่งพาทีมอื่นหรือไม่
6. Next Sprint Readiness — งานสำคัญสำหรับ Sprint ถัดไปชัดและพร้อมเริ่มหรือยัง

แต่ละคนจะประเมินสองด้านควบคู่กัน

🔴 Current Health
ตอนนี้แต่ละมิติมีความชัดเจนและแข็งแรงเพียงใด มีจุดไหนที่ยังต้องดูแล

🔵 Interest to Improve
สมาชิกในทีมสนใจและอยากช่วยกันปรับเรื่องนี้มากน้อยเพียงใด

เพราะเรื่องที่ “ยังไม่แข็งแรง” อาจไม่ใช่เรื่องที่ทีมพร้อมลงมือทันที ขณะที่เรื่องที่ทุกคนอยากปรับ ก็อาจไม่ใช่เรื่องสำคัญที่สุดเสมอไป

เมื่อนำคำตอบของทุกคนมาอยู่บน Matrix เดียวกัน ทีมจะเริ่มมองเห็น Pattern ว่า

• จุดไหนเป็นปัญหาร่วมกัน
• เรื่องไหนแต่ละคนมองต่างกัน
• เรื่องไหนมีทั้งความสำคัญและพลังจากทีม
• เรื่องไหนควรพูดคุยให้เข้าใจก่อน
• เรื่องไหนควรเลือกมาปรับเป็นลำดับแรก

เครื่องมือนี้จึงไม่ได้มีไว้เพียง “ให้คะแนน Backlog” แต่ช่วยเปลี่ยนความคิดเห็นที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็นภาพที่ทุกคนมองเห็นและนำมาคุยกันได้ค่ะ

เราไม่จำเป็นต้องแก้ทุกอย่างพร้อมกัน
แต่ควรเห็นภาพเดียวกันก่อนว่า จะเริ่มปรับอะไร และเพราะอะไร

16/09/2026

วันนี้ไป Facilitate Workshop ต่อจากการเขียน OKRs ค่ะ

ครั้งที่แล้ว ทีมได้ช่วยกันทำให้เป้าหมายและผลลัพธ์ที่ต้องการชัดขึ้น
แต่การมีเป้าหมายที่ชัด ยังไม่ได้แปลว่างานจะเกิดขึ้นจริง

คำถามสำคัญต่อมาคือ…

แล้วจากตรงนี้ เราต้องทำอะไรต่อ?

หลายครั้ง เมื่อเห็นเป้าหมาย แต่ละคนก็มีสิ่งที่อยากทำเต็มไปหมด
แต่ถ้าเริ่มทุกอย่างพร้อมกัน งานอาจเยอะขึ้น คนเหนื่อยขึ้น แต่เป้าหมายกลับไม่ได้ขยับอย่างที่หวัง

Workshop จึงจะชวนทีมเชื่อมจาก OKRs ไปสู่การลงมือทำ โดยช่วยกันมองว่า

• ต้องมีงานสำคัญอะไรบ้าง เพื่อให้เป้าหมายเดินหน้า
• งานแต่ละเรื่องช่วยให้เข้าใกล้ผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างไร
• เรื่องไหนควรเริ่มก่อน เพราะสร้างผลลัพธ์ได้เร็วหรือเป็นพื้นฐานให้งานอื่น
• เรื่องใหญ่เรื่องไหนควรทำให้เล็กลง เพื่อให้เริ่มทดลองและเรียนรู้ได้
• มีอะไรที่ต้องพึ่งพาทีมอื่น หรืออาจกลายเป็นอุปสรรคระหว่างทาง
• ถ้าทำทุกอย่างพร้อมกันไม่ได้ อะไรคือสิ่งที่ควรเลือกทำจริง ๆ

เป้าหมายของ Workshop ไม่ใช่การสร้างรายการงานให้ยาวที่สุด
แต่คือการช่วยให้ทีมเห็นภาพเดียวกันว่า

อะไรสำคัญ อะไรควรทำก่อน ใครจะรับผิดชอบ และก้าวต่อไปคืออะไร

เพราะ OKRs ที่ดีไม่ควรจบอยู่บนสไลด์หรือในไฟล์
แต่ควรช่วยให้ทีมตัดสินใจและลงมือทำไปในทิศทางเดียวกันได้จริง

16/09/2026

Cyborg Psychology: เมื่อ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือ แต่เข้ามาเปลี่ยนวิธีที่มนุษย์คิด รู้สึก และตัดสินใจ

หัวข้อนี้ไม่ได้พูดถึง Cyborg แบบครึ่งคนครึ่งหุ่นยนต์ แต่ศึกษา จิตวิทยาของมนุษย์เมื่อเราเริ่มใช้ชีวิต คิด ตัดสินใจ และสร้างความสัมพันธ์ร่วมกับ AI

งานวิจัยแบ่งออกเป็น 3 แกนสำคัญ โดยแต่ละแกนเริ่มจาก คำถาม → ออกแบบการทดลอง → เรียนรู้ผลกระทบที่เกิดกับมนุษย์

⸻

1. AI-Generated Virtual Humans

เมื่อ AI สร้าง “มนุษย์เสมือน” ที่ช่วยให้เรามองเห็นตัวเองในอนาคต

คำถาม

ถ้าเราสามารถพูดคุยกับ “ตัวเราในอนาคต” ได้ วันนี้เราจะตัดสินใจต่างไปจากเดิมหรือไม่?

ปกติเรามองอนาคตเป็นเรื่องไกลและคลุมเครือ จึงมักเลือกสิ่งที่ให้ผลดีในระยะสั้น แม้จะรู้ว่าอาจไม่ดีที่สุดต่อชีวิตในระยะยาว

การทดลอง: Future You

นักวิจัยสร้าง Digital Twin หรือตัวตนจำลองของผู้ใช้ในอนาคต โดยให้ข้อมูลเกี่ยวกับตัวเอง เช่น

* อายุและสถานการณ์ชีวิต
* บุคคลสำคัญในชีวิต
* บทเรียนและประสบการณ์ที่ผ่านมา
* ความท้าทายสำคัญ
* อาชีพ การเงิน ครอบครัว และรูปแบบชีวิตในอนาคต

AI นำข้อมูลเหล่านี้ไปสร้างภาพใบหน้า ความทรงจำจำลอง และบทสนทนาของ “ตัวเราในอนาคต” ผู้ใช้จึงสามารถพูดคุย ถามคำถาม และรับคำแนะนำจากตัวเองในวัยที่มากขึ้นได้

ตัวอย่างเช่น คนที่กำลังลังเลว่า

“ฉันควรเป็นหมอหรือวิศวกร?”

AI สามารถจำลองเส้นทางชีวิตในอีก 30 ปีข้างหน้าให้เห็นหลายทางเลือก ไม่เพียงสองคำตอบเดิม แต่อาจเสนอทางเลือกใหม่ เช่น การเป็นอาจารย์ด้าน Bioengineering

สิ่งที่วัดจึงไม่ใช่แค่ว่าผู้ใช้ “เลือกอะไร” แต่รวมถึง

* ความขัดแย้งภายในระหว่างตัดสินใจ
* ความมั่นใจต่อการตัดสินใจ
* ความตั้งใจที่จะลงมือทำต่อ
* ความไว้วางใจใน AI
* ระดับการถูกโน้มน้าว
* ความรู้สึกว่ายังมีอำนาจเลือกชีวิตด้วยตัวเอง

สิ่งที่เรียนรู้

AI ไม่จำเป็นต้องตัดสินใจแทนมนุษย์ แต่อาจช่วยให้เรา มองเห็นผลของการตัดสินใจได้เป็นรูปธรรมขึ้น

การได้สนทนากับตัวเองในอนาคตช่วยเชื่อม “ตัวเราในวันนี้” กับ “คนที่เราอยากเป็น” ทำให้อนาคตไม่ใช่แค่แนวคิดลอย ๆ และอาจช่วยลดความกังวลหรืออารมณ์เชิงลบ พร้อมสร้างความรู้สึกต่อเนื่องระหว่างตัวตนปัจจุบันกับอนาคต

คุณค่าของ AI จึงอาจไม่ได้อยู่ที่การให้คำตอบที่ถูกที่สุด แต่อยู่ที่การช่วยให้มนุษย์

* เห็นทางเลือกมากขึ้น
* สำรวจผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
* ทบทวนเป้าหมายและคุณค่าของตัวเอง
* ตัดสินใจด้วยความเข้าใจที่ลึกขึ้น

⸻

2. Psychology of Human–AI Interaction

เมื่อมนุษย์ไม่ได้แค่ “ใช้ AI” แต่เริ่มรู้สึกผูกพันกับ AI

คำถาม

เมื่อ AI พูดคุย รับฟัง จดจำ และตอบสนองเราได้ ความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI จะพัฒนาไปไกลแค่ไหน?

AI จะเป็นเพียงผู้ช่วย เป็นเพื่อน เป็นพื้นที่ปลอดภัยทางอารมณ์ หรือกลายเป็นคู่ชีวิตของใครบางคนได้หรือไม่?

การศึกษา: My Boyfriend is AI

นักวิจัยวิเคราะห์ชุมชนออนไลน์ที่ผู้ใช้แบ่งปันประสบการณ์เกี่ยวกับ AI Companion พบว่าบางคนไม่ได้มอง AI เป็นเพียง Chatbot แต่สร้างความสัมพันธ์ทางอารมณ์กับ AI อย่างจริงจัง

ตัวอย่างพฤติกรรมที่พบ ได้แก่

* ตั้งชื่อและสร้างบุคลิกให้ AI
* พูดคุยเรื่องส่วนตัวที่ไม่กล้าคุยกับคนอื่น
* รู้สึกว่า AI รับฟังและเข้าใจตนเอง
* ประกาศหมั้นหรือแต่งงานกับ AI
* สวมแหวนเป็นสัญลักษณ์ของความสัมพันธ์
* แนะนำ AI Companion ให้สมาชิกในครอบครัวรู้จัก
* นำความสัมพันธ์กับ AI เข้ามาอยู่ร่วมกับความสัมพันธ์ของมนุษย์

สำหรับบางคน AI ไม่ได้เข้ามาแทนคู่รักหรือครอบครัวโดยตรง แต่กลายเป็นความสัมพันธ์อีกประเภทหนึ่งที่อยู่ควบคู่กัน

สิ่งที่เรียนรู้

สำหรับผู้ใช้ ความรู้สึกที่เกิดขึ้นอาจเป็นเรื่องจริง แม้คู่สนทนาจะถูกสร้างด้วย AI

AI สามารถตอบสนองอย่างสม่ำเสมอ ไม่ตัดสิน และพร้อมรับฟังตลอดเวลา จึงอาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกได้รับการยอมรับในแบบที่ไม่เคยพบจากความสัมพันธ์อื่น

แต่ประเด็นสำคัญคือ เราไม่ควรถามเพียงว่า

“AI รู้สึกจริงหรือไม่?”

เราต้องถามต่อว่า

“ความสัมพันธ์นี้กำลังทำอะไรกับมนุษย์?”

เช่น

* ทำให้ผู้ใช้เข้าใจตัวเองและเติบโตขึ้นหรือไม่
* ช่วยลดความโดดเดี่ยว หรือยิ่งทำให้แยกตัวจากผู้คน
* สร้างพื้นที่ปลอดภัย หรือสร้างการพึ่งพิงมากเกินไป
* AI กำลังสนับสนุนผู้ใช้ หรือโน้มน้าวและควบคุมเขา
* ใครเป็นเจ้าของข้อมูลส่วนตัวและความทรงจำเหล่านั้น
* หากระบบเปลี่ยนบุคลิก หยุดให้บริการ หรือหายไป ผู้ใช้จะได้รับผลกระทบอย่างไร

เพราะเมื่อ AI เข้ามาอยู่ในพื้นที่ของความรัก ความไว้ใจ และสุขภาวะทางใจ การออกแบบจะไม่ใช่เพียงเรื่อง User Experience แต่เป็นเรื่อง ความรับผิดชอบต่อชีวิตและความรู้สึกของมนุษย์

⸻

3. Augmenting Human Comprehension of AI

ทำอย่างไรให้มนุษย์เข้าใจว่า AI กำลังส่งผลต่อเราอย่างไร

คำถาม

ในขณะที่ AI ดูเป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์มากขึ้น เราจะยังมองเห็นกลไกที่อยู่เบื้องหลังคำตอบของมันได้หรือไม่?

เราจะรู้ได้อย่างไรว่า AI กำลังให้ข้อมูล ให้กำลังใจ สร้างความผูกพัน หรือกำลังโน้มน้าวเราอยู่?

การทดลอง: Neural Transparency

นักวิจัยทดลองทำให้พฤติกรรมและบุคลิกของ AI มองเห็นได้ชัดขึ้น โดยแสดงลักษณะของคำตอบในหลายมิติ เช่น

* Honest หรือบิดเบือน
* Empathetic หรือไม่เข้าใจความรู้สึก
* Encouraging หรือ Discouraging
* Respectful หรือ Toxic
* Serious, Casual หรือ Funny
* มีแนวโน้ม Hallucination มากน้อยเพียงใด

AI แต่ละตัวสามารถถูกกำหนดด้วย System Prompt ให้มีบุคลิกต่างกันอย่างมาก เช่น

* นักปราชญ์ลึกลับที่ไม่ให้คำตอบตรง ๆ
* คู่สนทนาที่ชอบตั้งคำถามและท้าทายความคิด
* เพื่อนที่อบอุ่นและสนับสนุนทุกเรื่อง
* ตัวละครตลกไร้เหตุผลที่ให้คำตอบแบบคาดเดาไม่ได้

แม้ทั้งหมดจะใช้เทคโนโลยีพื้นฐานคล้ายกัน แต่ Prompt และการออกแบบบุคลิกสามารถเปลี่ยนประสบการณ์ รวมถึงความคิดและอารมณ์ของผู้ใช้ได้อย่างมาก

สิ่งที่เรียนรู้

มนุษย์ไม่ควรเห็นเพียง “คำตอบสุดท้าย” แต่ควรเข้าใจด้วยว่า AI ถูกออกแบบให้มีพฤติกรรมแบบใด และกำลังส่งอิทธิพลต่อเราในทิศทางไหน

Transparency ในยุค AI จึงไม่ควรหมายถึงการแสดง Source หรือ Confidence Score เท่านั้น แต่อาจต้องช่วยให้ผู้ใช้มองเห็นว่า

* AI กำลังเล่นบทบาทอะไร
* บุคลิกของมันถูกกำหนดอย่างไร
* คำตอบมีแนวโน้มโน้มน้าวอารมณ์หรือพฤติกรรมหรือไม่
* จุดใดคือข้อเท็จจริง และจุดใดคือสิ่งที่ AI สร้างขึ้น
* เมื่อใดควรเชื่อ ตรวจสอบเพิ่มเติม หรือหยุดใช้งาน

เป้าหมายจึงไม่ใช่แค่ทำให้ AI ฉลาดขึ้น แต่ต้องทำให้ มนุษย์รู้เท่าทัน AI มากขึ้นด้วย

⸻

อีกตัวอย่างที่น่าสนใจ: AI กับการรักษาวัฒนธรรม

มีการนำความรู้เรื่องท่ารำไทยมาแปลงเป็นข้อมูลการเคลื่อนไหว เช่น

* จุดแกนของร่างกาย
* ความสัมพันธ์ของแขนและขา
* วงและเส้นโค้ง
* พื้นที่รอบตัว
* พลังและจังหวะของการเคลื่อนไหว

จากนั้นสร้างนักเต้นเสมือนที่เรียนรู้จากองค์ความรู้ดั้งเดิม และให้มนุษย์เต้นโต้ตอบกับ AI แบบ Human–AI Co-Dancing

สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามใหม่ว่า Digital Twin จะช่วยรักษาวัฒนธรรมได้อย่างไร โดยไม่ลดทอนศิลปะที่มีชีวิตให้เหลือเพียงชุดข้อมูล

AI อาจไม่ได้ทำหน้าที่แค่ “เก็บ” ท่ารำ แต่ช่วยให้คนรุ่นใหม่เข้ามา โต้ตอบ ทดลอง และตีความวัฒนธรรมเดิมในรูปแบบใหม่

⸻

Key Learning

Cyborg Psychology กำลังชวนให้เราเปลี่ยนคำถามจาก

“AI ทำอะไรได้บ้าง?”

มาเป็น

“เมื่อมนุษย์ใช้ชีวิตร่วมกับ AI เราจะเปลี่ยนไปอย่างไร?”

เพราะ AI อาจเป็นได้ทั้ง

* กระจกที่ช่วยให้เราเห็นตัวเอง
* เครื่องจำลองที่ช่วยให้เราเห็นอนาคตหลายแบบ
* คู่คิดที่ช่วยขยายทางเลือก
* เพื่อนที่ส่งผลต่ออารมณ์และความสัมพันธ์
* ระบบที่ช่วยรักษาความรู้และวัฒนธรรม
* และผู้มีอิทธิพลที่เราอาจไม่รู้ตัวว่ากำลังเชื่อหรือพึ่งพาอยู่

ดังนั้น การพัฒนา AI ที่ดีจึงไม่ใช่แค่ทำให้ AI เหมือนมนุษย์มากขึ้น แต่ต้องช่วยให้มนุษย์ เข้าใจตัวเอง เข้าใจ AI และยังคงมีอำนาจเลือกชีวิตของตนเอง ค่ะ

16/09/2026

องค์กรที่มี AI มากที่สุด ไม่จำเป็นต้องเป็นองค์กรที่ Transform ได้ดีที่สุด

อีกหนึ่งแนวคิดที่น่าสนใจจากงาน KBTG TECHTOPIA 2026 คือเรื่อง AI-Native Transformation

ประโยคที่จับแก่นได้ชัดมากคือ

Don’t add AI to your company. Rebuild it around AI.

AI Transformation จึงไม่ใช่การซื้อเครื่องมือเพิ่ม หรือสร้าง AI Use Cases ให้ได้มากที่สุด แต่คือการกลับมาคิดใหม่ว่า AI จะเปลี่ยนวิธีที่องค์กรสร้างคุณค่าได้อย่างไร

การเปลี่ยนผ่านนี้ประกอบด้วย 4 เรื่องสำคัญ

👁️ SEE — See the Future Earlier
อย่ามองอนาคตผ่าน Forecast เพียงภาพเดียว แต่ต้องมอง Multiple Futures ทั้งการสร้างผลลัพธ์วันนี้ เตรียมพร้อมสำหรับสิ่งที่กำลังมา และสร้าง New S-Curve ใหม่

🔄 REINVENT — Don’t Automate the Past
อย่านำ AI ไปเร่งกระบวนการเดิมที่มีปัญหาอยู่แล้ว แต่ให้ย้อนถามว่า

“ถ้าเราสร้างองค์กรนี้ขึ้นใหม่ในวันนี้ อะไรคือสิ่งที่เราจะไม่สร้างกลับมาอีก?”

เป้าหมายไม่ใช่การมี AI 100 Use Cases แต่อาจเป็น Transformation Bets เพียงไม่กี่เรื่องที่เปลี่ยน Business Value และ P&L ได้จริง

🚀 UNLEASH — Turn Employees into Nanopreneurs
สร้างทีมเล็กที่มี Ownership มีสิทธิ์ตัดสินใจ และใช้ AI Agents ช่วยขยายความสามารถ ให้คนสามารถ Sense → Decide → Build → Test → Learn → Scale ได้เร็วขึ้น

บทบาทของผู้นำจึงเปลี่ยนจากผู้ตัดสินใจทุกเรื่อง ไปสู่การเป็น Architect of the System ที่ออกแบบสภาพแวดล้อมให้ทีมตัดสินใจและสร้างผลลัพธ์ได้

⚖️ JUDGE — Human Judgment Still Matters
เมื่อ AI สามารถวิเคราะห์ ท้าทาย จำลอง และแนะนำทางเลือกได้มากขึ้น สิ่งที่มีค่ามากขึ้นกลับเป็นวิจารณญาณของมนุษย์

เพราะคนยังต้องเป็นผู้ตีความ เลือก ตัดสินใจ และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์

Machine Intelligence + Human Wisdom

สุดท้าย คำถามสำคัญอาจไม่ใช่

“องค์กรเรามี AI มากแค่ไหน?”

แต่คือ

“AI เปลี่ยนวิธีที่องค์กรสร้างคุณค่าได้ลึกแค่ไหน?”

16/09/2026

จาก Two-Pizza Team สู่ One-Pizza Team 🍕🤖

อีกหนึ่งแนวคิดที่น่าสนใจจากงาน KBTG TECHTOPIA 2026 คือ เมื่อ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของทีม Agile ทีมอาจเล็กลง แต่ความสามารถในการส่งมอบงานกลับไม่ได้เล็กลงตาม

จากเดิมที่ Agile Team อาจมีประมาณ 8–10 คน และคนเป็นผู้เขียน Code และ Test เกือบทั้งหมด

ระยะต่อมา ทีมอาจเหลือ 6–8 คน โดยมี GenAI ช่วยงานอย่าง Coding, Testing และ Documentation ทำให้แต่ละคนรับผิดชอบงานได้กว้างขึ้น

และในอนาคตอาจพัฒนาเป็น Hybrid AI Agent Team ขนาดเพียง 3–5 คน ประกอบด้วย Builder, AI Orchestrator, System Architect และ SME ที่ทำงานร่วมกับ AI Agents หลายตัว

แต่ประเด็นสำคัญไม่ใช่แค่…

“AI จะช่วยลดคนได้เท่าไร?”

คำถามที่สำคัญกว่าคือ…

“เราจะออกแบบทีมใหม่อย่างไร ให้คนและ AI สร้าง Business Value ร่วมกันได้ดีที่สุด?”

เพราะเมื่อความเร็วในการสร้างเพิ่มขึ้น Agile ยิ่งสำคัญกว่าเดิม

• เลือก Problem ที่ควรแก้
• ทดลองและรับ Feedback ให้เร็ว
• ออกแบบ Human + AI Workflow
• วัด Business Value ไม่ใช่แค่ Output

AI อาจทำให้ทีมเล็กลง แต่ไม่ได้ทำให้โจทย์เล็กลง

องค์กรจึงต้องเตรียมมากกว่าเครื่องมือ เพราะสิ่งที่ต้องเปลี่ยนพร้อมกันคือ Roles, Skills และ Ways of Working

นี่อาจเป็นอีกก้าวสำคัญของ People Transformation ในยุค AI ค่ะ

16/09/2026

ประเทศไทยจะขยับจาก Digital Follower สู่ Digital Champion ได้อย่างไร?

ประเด็นจาก Session แรกในงาน KBTG TECHTOPIA 2026
Thailand Today: Building a Runway Towards the Future

ปี 2025 ไทยอยู่ในอันดับ 38 จาก 69 ประเทศ ด้าน Digital Competitiveness

เรามีพื้นฐานด้าน Technology แต่ยังต้องเร่งพัฒนา Knowledge และ Future Readiness เพราะการมีเทคโนโลยี ไม่ได้แปลว่าจะสร้างความสามารถในการแข่งขันได้ทันที

ต้องขยับจาก Digital Adoption สู่ Digital Transformation พร้อมกัน 3 ด้าน

• People — พัฒนา Skills และ Mindset
• Process — ใช้เทคโนโลยีแก้ Pain Point และปรับวิธีทำงาน
• Business — สร้างตลาด รายได้ และรูปแบบธุรกิจใหม่

ขณะเดียวกัน ประเทศไทยต้องสร้าง Runway ทั้งสองทิศทาง

🛬 Inbound Runway
ดึง Talent ความรู้ และกำลังซื้อจากทั่วโลก ให้ไทยเป็น Tech & Talent Destination

🛫 Outbound Runway
เชื่อมธุรกิจไทยสู่ตลาดดิจิทัลในภูมิภาค ผ่าน DEFA และการเคลื่อนย้าย Digital Talent

Runway ที่แข็งแรงจึงต้องมี 3 อย่าง

**เศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรม

* ธุรกิจไทยที่แข่งขันได้ในเวทีโลก
* คนไทยที่มีทักษะพร้อมสำหรับอนาคต**

ประโยคปิดที่ชอบมากคือ…

“อนาคตไม่ใช่สิ่งที่เรารอคอย
แต่เป็นสิ่งที่เราต้องลงมือสร้าง ตั้งแต่วันนี้”

15/09/2026

วันนี้ โค้ชนาจะไปงาน KBTG TECHTOPIA 2026 ค่ะ

ตั้งใจเดินฟัง Session ที่เชื่อมกับงาน Transformation ตั้งแต่ภาพอนาคตของประเทศไทย การทำ AI Pilot ให้เกิด Business Value, People Change, AI Governance ไปจนถึงการออกแบบ Human–AI Experience ที่มากกว่าแค่การเขียน Prompt

หัวข้อที่เล็งไว้ เช่น

* Thailand Today: Building a Runway Towards the Future
* ROI or RIP: Beyond the Pilot Phase
* Cyborg Psychology
* Agentic AI Accountability
* Quality Beyond Determinism
* Prompts Won’t Save Us
* Building a Community Beyond Digital Connection
* What Should Remain Deeply Human?

ดูจากหัวข้อแล้วน่าจะได้หลายมุมกลับมาต่อยอดงานมาก ๆ หลังงานจะมาแชร์ว่า Session ไหนได้ของจริงบ้างค่ะ 😊

15/09/2026

วันนี้ไปสอนน้อง ๆ ศิลปกรรมศาสตร์ปี 1 จำนวน 82 คน
แล้วพบว่า…คนสอนก็ได้เรียนรู้กลับมาเยอะเหมือนกันค่ะ 😊
น้อง ๆ กลุ่มนี้มีทั้ง Energy และ Creativity สูงมาก ชอบพูดคุย แลกเปลี่ยน และแสดงออก บรรยากาศในห้องจึงสนุกและมีชีวิตชีวามาก
แต่เมื่อรวมพลังของน้อง ๆ ถึง 82 คน การดูแลกลุ่มก็ต้องปรับวิธีตามหน้างานเหมือนกันค่ะ
สิ่งที่ได้เรียนรู้วันนี้คือ…
1. กลุ่มต่างกัน ต้องใช้วิธีต่างกัน
จากประสบการณ์ เวลาปล่อยช่วงเงียบ นักศึกษาวิศวะมักจะเงียบและใช้เวลาคิด แต่เมื่อลองกับน้อง ๆ สายศิลป์วันนี้ ช่องว่างนั้นจะถูกเติมด้วยการพูดคุยทันที 😆
ดังนั้น ก่อนเริ่มกิจกรรม ต้องทำให้ทุกคน.กลับมาฟังก่อน แล้วบอกโจทย์ให้สั้น ชัด และเป็นขั้นตอน รวมถึงเช็กความเข้าใจก่อนปล่อยให้ลงมือทำ
2. กลุ่มใหญ่ต้องมี “สัญญาณร่วม”
สัญญาณเรียกความสนใจที่เราเคยใช้กับกลุ่มอื่น อาจยังไม่เพียงพอสำหรับห้องนี้
จึงต้องหาสัญญาณที่ทุกคนคุ้นเคยและเข้าใจตรงกัน เพื่อให้รู้ว่าเมื่อไรคือเวลาสนุก เมื่อไรคือเวลาหยุด และเมื่อไรคือเวลากลับมาฟังพร้อมกัน
3. กิจกรรมเดิม อาจต้องปรับเมื่อจำนวนคนเปลี่ยน
กิจกรรมส่วนใหญ่ที่เตรียมมาสามารถใช้กับกลุ่มใหญ่ได้ดี แต่บางกิจกรรมต้องปรับวิธีแบ่งกลุ่ม เวลา และขั้นตอนหน้างาน เพื่อให้น้อง ๆ ทั้ง 82 คนได้มีส่วนร่วมจริง ไม่ใช่สนุกอยู่เพียงบางกลุ่ม
ยิ่งคนเยอะ การออกแบบกิจกรรมอย่างเดียวอาจยังไม่พอ ต้องออกแบบวิธีดูแลพลังและจังหวะของห้องไปพร้อมกันด้วย
4. AI กลายเป็นผู้ช่วยตามธรรมชาติของเด็กรุ่นนี้แล้ว
ระหว่างทำภารกิจ มีบางกลุ่มหยิบ AI ขึ้นมาช่วยคิด เพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้ง่ายขึ้น โดยที่เราไม่ได้บอกให้ใช้เลย
ภาพนี้น่าสนใจมาก เพราะแสดงให้เห็นว่า สำหรับน้อง ๆ Gen นี้ AI อาจไม่ใช่ “เครื่องมือใหม่” ที่ต้องรอให้ใครแนะนำ แต่กำลังกลายเป็นผู้ช่วยที่อยู่ในวิธีคิดและการทำงานของพวกเขาแล้ว
5. การเรียนรู้ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการอธิบายเสมอไป
วันนี้ยังได้เรียนรู้จากอาจารย์เกี่ยวกับเทคนิคที่เรียกว่า Creative Drama
เป็นการใช้การสวมบทบาท การเคลื่อนไหว และสถานการณ์จำลอง เพื่อให้ผู้เรียนได้ลองคิด ลองรู้สึก และมองเรื่องเดียวกันจากมุมของคนอื่น
เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การแสดงให้เก่งหรือสมจริง แต่อยู่ที่ประสบการณ์และบทเรียนที่เกิดขึ้นระหว่างทาง
ฟังแล้วรู้สึกว่าใกล้เคียงกับ Facilitation มาก และน่าจะนำมาประยุกต์ใช้ใน Workshop ได้อีกหลายแบบ ไว้ต้องหาโอกาสลองใช้บ้างแล้วค่ะ 😊
วันนี้จึงไม่ได้มีแค่น้อง ๆ ที่เรียนรู้เรื่อง Team Collaboration
โค้ชนาก็ได้เรียนรู้เรื่องการอ่านพลังของห้อง การปรับกระบวนการ และโลกการเรียนรู้ของเด็กรุ่นใหม่กลับมาด้วยเช่นกัน 💛
ขอบคุณอาจารย์สร้อย เพชรรัตน์ มณีนุษย์ และทีมวิทยากรทุกท่าน Pom Panitnad Maew Maew Paweena Sureeyatanapas ที่ชวนมาร่วมสร้างการเรียนรู้สนุก ๆ ในวันนี้นะคะ

14/09/2026

วันนี้โค้ชนาจะไปชวน น้อง ๆ ปี 1 คณะศิลปกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ทั้ง 82 คน มาเรียนรู้เรื่อง Team Collaboration ผ่านการเล่นและลงมือทำค่ะ 😄

หนึ่งในเกมวันนี้คือ Dolphin Jump: โลมาว่าย จิงโจ้กระโดด 🐬🦘

กติกาฟังดูไม่ยาก…

นับเลขต่อกันทีละคน
เจอเลขที่หาร 3 ลงตัว ห้ามพูดตัวเลข แต่ต้องพูดว่า “โลมา!” พร้อมทำท่าว่ายน้ำ
เจอเลขที่หาร 5 ลงตัว ต้องพูดว่า “จิงโจ้!” พร้อมกระโดด

แต่ถ้ามีใครพูดผิด ทำท่าผิด หรือพูดซ้ำ…กลับไปเริ่มที่ 1 ใหม่ทั้งวงค่ะ 😂

ดูเผิน ๆ เหมือนเป็นเกมเรียกเสียงหัวเราะ แต่ระหว่างเล่น น้อง ๆ จะได้สัมผัสด้วยตัวเองว่า การทำงานเป็นทีมต้องอาศัยทั้งการฟังอย่างตั้งใจ ความชัดเจน และการประสานงานกันมากแค่ไหน

เมื่อใครสักคนพลาด ทีมจะทำอย่างไร
จะกดดันกัน หัวเราะไปด้วยกัน หรือช่วยกันหาวิธีใหม่
และอะไรจะทำให้ทีมไปได้ไกลกว่าเดิมในรอบต่อไป

วันนี้จึงน่าจะมีทั้งเสียง “โลมา!” เสียง “จิงโจ้!” เสียงหัวเราะ และบทเรียนเรื่องทีมที่ไม่ได้มาจากการนั่งฟังอย่างเดียว

มาดูกันว่าแต่ละวงจะนับไปได้ถึงเลขไหน 😆
เดี๋ยวโค้ชนาจะเก็บภาพความสนุกและสิ่งที่น้อง ๆ ค้นพบมาแชร์นะคะ 💛

Transform By Coach Na

19/09/2026

17/09/2026

16/09/2026

16/09/2026

16/09/2026

16/09/2026

16/09/2026

15/09/2026

15/09/2026

14/09/2026

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ทางลัด

แชร์

หมวดหมู่

คำขอนำรายการออก