5 เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI ที่พนักงาน OpenAI ใช้จริง

@nobel_824
ญี่ปุ่น1 วันที่ผ่านมา · 14 ก.ค. 2569
204K
89
6
2
166

TL;DR

บทความนี้เผย 5 นิสัยการใช้ AI ที่นำไปปรับใช้ได้จริงจากพนักงาน OpenAI โดยเปลี่ยนโฟกัสจากการเขียน Prompt ที่ซับซ้อน ไปสู่การบูรณาการ AI เข้ากับงานประจำวันและการมอบหมายงานให้ AI จัดการ

OpenAI ผู้สร้าง ChatGPT คนในองค์กรใช้ AI กันยังไงในชีวิตประจำวัน?

บอกตรงๆ เลยว่าไม่มีเทคนิคการตั้งคำถาม (prompt) วิเศษอะไรซ่อนอยู่

"ปรึกษาผ่านเสียงระหว่างเดินทางไปทำงาน"

"ถ่ายรูปเมนูอาหารแล้วถามคำถาม"

มันแทบจะน่าเบื่อจนน่าผิดหวัง

แต่สิ่งที่พวกเขาทำคือการเริ่มต้นนิสัยง่ายๆ เหล่านี้เป็นคนแรกเท่านั้น หลักการสำคัญมีเพียงข้อเดียว:

"มอบหมายงานที่ยุ่งยากในชีวิตและการทำงานให้ AI อย่างสม่ำเสมอ"

ผมจะแนะนำ 5 วิธีที่คุณสามารถเริ่มทำตามได้ตั้งแต่วันนี้

แต่ข้อที่ 5 จะแตกต่างออกไปหน่อย มันเชื่อมโยงโดยตรงกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดที่กำลังเกิดขึ้นภายใน OpenAI

ยินดีที่ได้รู้จักครับ ผม tatsuki สนับสนุนการนำ AI มาใช้ในธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง ช่วยเรื่องการผสาน Claude และ Codex เข้ากับธุรกิจ และเป็นคนที่ใช้ Claude Code ตลอดทั้งวัน

เมื่อผมเห็นคนที่พูดว่า "ใช้ AI อยู่นะ แต่ไม่รู้สึกว่างานเปลี่ยนไปมาก" ผมมักจะคิดว่า:

มันไม่ใช่เรื่องของฟีเจอร์ แต่มันคือวิธีการมอบหมายงานต่างหาก

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นวิศวกรเพื่อนำเคล็ดลับเหล่านี้ไปใช้ ที่จริงแล้ว ช่วงครึ่งหลังของบทความนี่แหละคือจุดสำคัญ

▼ ท้ายบทความ ผมเตรียมโบนัส 7 ข้อสำหรับการใช้ AI อย่างเต็มประสิทธิภาพไว้ให้แล้ว

[เทคนิคที่ 1] การระดมความคิดด้วยเสียง

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image

มีรายงานว่านัก Turley หัวหน้าฝ่าย ChatGPT พูดคุยกับแอปในโหมดเสียงระหว่างเดินทางไปทำงานตอนเช้า

https://x.com/OpenAI/status/2075310019185389913

แต่จุดประสงค์ไม่ใช่เพื่อหาคำตอบ แต่เพื่อจัดระเบียบความคิดที่ยุ่งเหยิงในหัวด้วยการพูดออกมาดังๆ

AI ไม่ได้โต้แย้งหรือเร่งเร้าคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่คำถามอย่าง "อะไรคือสิ่งที่สำคัญที่สุดที่ฉันอยากสื่อในการประชุมวันนี้" ได้คำตอบเร็วกว่าการพึมพำกับตัวเองคนเดียว

ผมเรียกสิ่งนี้ว่า "การชนกำแพง" (การระดมความคิด) จากทั้งหมด 5 วิธี นี่คือจุดเริ่มต้นที่เลียนแบบได้ง่ายที่สุด

สิ่งที่คุณทำได้วันนี้: ระหว่างเดินทาง 10 นาที ให้บอกโหมดเสียงว่า "ขอจัดระเบียบสิ่งที่ต้องทำวันนี้โดยการพูดออกมาดังๆ"

✗ ใช้เพื่อหาคำตอบ

◯ ใช้เพื่อระบายและแสดงความคิดของตัวเองออกมา

[เทคนิคที่ 2] การฝัง "บริบท" ไว้ในความทรงจำ

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image

ChatGPT มีฟีเจอร์ "ความทรงจำ" (Memory) (ความสามารถในการจดจำบริบทที่คุณเคยแชร์ไว้ในอดีต) บอกทุกสิ่งที่คุณต้องการให้มันจำแค่ครั้งเดียว

ตัวอย่างเช่น แค่พิมพ์สิ่งนี้ครั้งเดียวตอนเริ่มต้น:

"ฉันสนับสนุนการนำ AI มาใช้ใน SME กรุณาตอบกลับเป็นภาษาญี่ปุ่นที่สุภาพ เริ่มต้นด้วยประเด็นหลัก โปรดพูดโดยยึดตามหลักการนี้ต่อจากนี้ไป"

ด้วยวิธีนี้ การสนทนาทั้งหมดที่ตามมาจะดำเนินไปตามความต้องการเฉพาะของคุณ ความยุ่งยากในการต้องอธิบายตำแหน่งและความชอบของคุณซ้ำแล้วซ้ำเล่าจะหายไป

คุณสามารถทำแบบเดียวกันได้กับ "Custom GPT" (ChatGPT เฉพาะทางที่คุณสามารถโหลดคำแนะนำที่ใช้บ่อยไว้ล่วงหน้า ใช้เวลาไม่กี่วินาทีในการสร้าง) สำหรับงานที่ทำซ้ำๆ การสร้าง "เทมเพลต" เพียงครั้งเดียวนั้นเร็วกว่า

✗ อธิบายบริบทของคุณตั้งแต่ต้นทุกครั้ง

◯ สอนงาน ตำแหน่ง และสไตล์การเขียนของคุณเพียงครั้งเดียว เพื่อให้การสนทนาในอนาคตทั้งหมดเป็นแบบส่วนตัว

[เทคนิคที่ 3] "การถ่ายรูปทิ้งไว้" สำหรับช่วงเวลาที่ตัดสินใจไม่ได้

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image

มีรายงานว่า Andrew Mayne อดีตหัวหน้าฝ่ายสื่อสารวิทยาศาสตร์ ถ่ายรูปเมนูอาหารในร้านแล้วถามว่า "เมนูไหนเหมาะกับฉัน?"

เขากำจัดเวลาที่เสียไปกับการครุ่นคิดตัดสินใจออกไปอย่างสิ้นเชิง

สิ่งนี้ไม่ได้จำกัดแค่เรื่องอาหารเท่านั้น คู่มือ สัญญา ตารางข้อมูลที่ไม่คุ้นเคย มันใช้ได้ดีที่สุดกับสิ่งที่คุณผัดวันประกันพรุ่งเพราะขี้เกียจอ่าน

✗ เลื่อนการทำสิ่งต่างๆ ออกไปเพราะการอ่านมันน่าเบื่อ

◯ แค่ถ่ายรูปแล้วถามว่า "ส่วนไหนของสิ่งนี้ที่เกี่ยวข้องกับฉัน?"

[เทคนิคที่ 4] "การเตรียมตัวล่วงหน้า" สำหรับการพบปะครั้งแรก

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image

Mark Chen หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายวิจัย มีรายงานว่าให้ ChatGPT ดูประวัติของคนที่เขาจะพบเป็นครั้งแรก เพื่อสร้างหัวข้อสนทนาและจุดร่วมที่เป็นไปได้

เขาไม่ได้มอบหมายการสนทนานั้นเอง แต่เป็นการยกระดับพื้นฐานของการเตรียมตัว

สำหรับคนที่กลัวความเงียบในการพบปะครั้งแรก วิธี "เตรียมหัวข้อสนทนาไว้ 3 เรื่อง" นี้ได้ผลดีมาก มันใช้ได้เหมือนกันสำหรับการขาย การสัมภาษณ์ หรือการประชุมเสริมรายได้

✗ ไปพบแบบมือเปล่าและทนกับความเงียบที่น่าอึดอัด

◯ ให้ข้อมูลเบื้องหลังของอีกฝ่ายและเตรียม "หัวข้อสนทนาทั่วไป 3 เรื่อง"

อีกอย่าง ว่ากันว่า CEO อย่าง Sam Altman เองก็ใช้มันเพื่อจัดระเบียบอีเมล อ่านเอกสาร และแม้แต่ขอคำแนะนำในการเลี้ยงลูก ไม่ใช่เพื่อแทนที่ผู้เชี่ยวชาญ แต่เป็น "อีกคนที่ปรึกษา"

นั่นคือข้อ 1 ถึง 4: การปรึกษาและการเตรียมตัว

ข้อที่ 5 แตกต่างออกไปหน่อย

[เทคนิคที่ 5] การมอบหมาย "การดำเนินการเอง"

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image

ในขณะที่ข้อ 1-4 เป็นเรื่องการปรึกษาหรือขอให้เตรียมการ ข้อ 5 คือการมอบหมายงานทั้งหมดให้ทำแทน

นี่คือการใช้งานที่กำลังส่งผลกระทบมากที่สุดภายใน OpenAI ในตอนนี้

อาจจะน่าแปลกใจ แต่ดาวเด่นของ AI ภายในบริษัทไม่ใช่ ChatGPT อีกต่อไป

จนกระทั่งเมื่อปีที่แล้ว AI ในบริษัทแทบจะหมายถึง ChatGPT เท่านั้น ปัจจุบัน พนักงานประมาณ 98% ใช้เอเจนต์ AI ที่ชื่อว่า "Codex" ซึ่งสามารถจัดการงานต่างๆ ได้ และว่ากันว่า 99.8% ของสิ่งที่ AI สร้างขึ้นภายในบริษัท มาจาก Codex

พูดตามตรง ตัวเลข 98% นี้มาจากการรายงานตนเองของพนักงาน ดังนั้นควรใช้วิจารณญาณ แต่ความจริงที่ว่า 99.8% ของผลลัพธ์น่าจะถูกต้องในแง่ของทิศทาง

และมันไม่ใช่แค่สำหรับวิศวกรเท่านั้น มันได้กลายเป็นเครื่องมือหลักในแผนกต่างๆ เช่น กฎหมาย บัญชี และการสรรหาบุคลากร

มากกว่าหนึ่งในสี่ของงานที่เจ้าหน้าที่ธุรการจัดการโดยใช้ Codex มีรายงานว่าเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ด ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องขอให้วิศวกรทำ

แล้วคนในองค์กร "มอบหมายงาน" กันอย่างไร? มีหลักการสามข้อที่แม้แต่คนที่ไม่ใช่วิศวกรก็สามารถนำไปใช้ได้

(1) ย้ายจากผู้ลงมือทำเป็นผู้กำกับ

พวกเขาไม่ทำงานด้วยตัวเองแบบละเอียดอีกต่อไป ในกระบวนการพัฒนา การที่มนุษย์เขียนโค้ดโดยตรงเป็นศูนย์ นั่นคือแกนหลักของทีม: "โค้ดที่เขียนด้วยมือ 0 บรรทัด" (รายละเอียดทีมพัฒนา: https://openai.com/index/harness-engineering/

(2) สร้าง "สถานที่สำหรับบริบท" ก่อน

พวกเขาไม่ได้เขียนคำแนะนำยาวๆ ทุกครั้ง พวกเขาเตรียม AGENTS.md (เอกสารคำแนะนำสำหรับเอเจนต์ ไฟล์ดัชนีเดียวที่สรุปบทบาทและกฎ) และให้ AI อ่านทุกครั้ง

เนื้อหาอาจจะง่ายๆ แค่ไม่กี่บรรทัด:

ตัวอย่างเนื้อหา AGENTS.md:

  • บทบาท: สนับสนุนการนำ AI ไปใช้ใน SME
  • กฎ: เสริมศัพท์เทคนิคเป็นภาษาไทย อย่าดูถูก ให้แหล่งที่มาหลัก
  • น้ำเสียง: สุภาพ (ครับ/ค่ะ) ไม่โอเวอร์

ในคำพูดของพวกเขา "ถ้าคุณบอกว่าทุกอย่างสำคัญ แสดงว่าไม่มีอะไรสำคัญ" ดังนั้น "แผนที่" 100 บรรทัดก็เพียงพอแล้ว ไม่ต้องใช้พจนานุกรมเล่มหนา

(3) ทำซ้ำเล็กๆ เร็วๆ และบ่อยๆ

ทีม Codex มีขนาดเล็ก มีเพียง 3 ถึง 7 คน แต่พวกเขาสร้างการเปลี่ยนแปลงประมาณ 1,500 ครั้งใน 5 เดือน

เคล็ดลับคือ "อย่าพยายามทำให้สมบูรณ์แบบในครั้งเดียว ปล่อยเล็กๆ แล้วแก้ไขทีหลัง" มันคือการตระหนักว่าต้นทุนของการรอนั้นสูงกว่าต้นทุนของการแก้ไข

แม้ว่าคุณจะไม่ใช่วิศวกร คุณก็สามารถลองทำวันนี้ได้ ให้เป้าหมายแก่ ChatGPT แทนคำสั่ง

"ทำงานทั้งหมดนี้ให้เสร็จ ฉันปล่อยให้คุณจัดการขั้นตอนเอง ถ้าติดขัดให้ถาม"

แทนที่จะสอนวิธีการอย่างละเอียด ให้เป้าหมายและวลี "ถ้าติดขัดให้ถาม" แค่นี้ก็ทำให้คุณเข้าข้าง "คนที่ทำงานเสร็จ" แล้ว

✗ ขยับมือทีละบรรทัดด้วยตัวเอง

◯ พูดเป้าหมายและกฎที่ต้องปฏิบัติตาม แล้วมอบหมายการดำเนินการเอง

[สรุป 5 ข้อนี้เป็นประโยคเดียว]

ถ้าจะสรุปให้เป็นประโยคเดียว มันคือ:

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image

ปรึกษา ให้มันเขียน แล้วมอบหมาย

ข้อ 1-4 คือ "การปรึกษา" และ "การเตรียมตัว" ส่วนข้อ 5 คือ "การดำเนินการ" ยิ่งคุณเพิ่ม "ปริมาณการมอบหมาย" ตามลำดับนี้มากขึ้นเท่าไหร่ ผลลัพธ์ก็จะยิ่งสะสมมากขึ้นเท่านั้น

นี่ไม่ใช่แค่ความรู้สึก การสำรวจอีกครั้งของผู้ใช้ทั้งหมด ("How People Use ChatGPT" ครอบคลุมประมาณ 700 ล้านคน) รายงานว่าประมาณครึ่งหนึ่ง (49%) ของการสนทนาใน ChatGPT เป็น "การปรึกษา" ตามด้วย "งาน" (40%) โดย "การเขียน" เป็นงานที่พบบ่อยที่สุดในบริบททางอาชีพ (สำรวจ: https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/

ท้ายที่สุดแล้ว นี่คือทั้งหมดที่พวกเขาทำ

[สรุป]

  • มันไม่ใช่พรสวรรค์พิเศษ พวกเขาแค่เริ่ม "มอบหมายงานที่ยุ่งยากให้ AI อย่างสม่ำเสมอ" ก่อนคนอื่น
  • จากการปรึกษาและการเตรียมตัวในข้อ 1-4 สู่ "การมอบหมายให้ดำเนินการ" ในข้อ 5 ยิ่งคุณมอบหมายมากเท่าไหร่ ช่องว่างก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น
  • ลำดับจะเหมือนเดิมเสมอ: ปรึกษา ให้มันเขียน แล้วมอบหมาย

ก่อนและหลังน่าจะเป็นแค่นี้:

จากการเป็นคนที่จบลงด้วยคำถามเดียวกับ AI สู่การเป็นคนที่มอบหมายงานยุ่งยากให้ AI ก่อน

ถ้าคุณอ่านแค่นี้แล้วคิดแค่ "อ๋อ เข้าใจแล้ว" พรุ่งนี้คุณก็จะลงเอยด้วยการถามคำถามเดียวเหมือนเดิม คนส่วนใหญ่เป็นแบบนั้น

คุณจะลอง "ชนกำแพง" สักครั้งระหว่างเดินทาง 10 นาทีวันนี้ไหม? หรือวันนี้ก็จะเหมือนเดิม?

เส้นแบ่งน่าจะอยู่ตรงนั้นแหละ

คุณไม่ต้องทำทุกอย่างพร้อมกัน จะเริ่มด้วยเทคนิคที่ 1 "การระดมความคิดด้วยเสียง" ก็ได้

สำหรับคนที่อ่านมาถึงตรงนี้และอยากเริ่มลงมือทำจริงๆ

ผมดำเนิน LINE OpenChat (คุณสามารถเข้าร่วมโดยไม่ระบุชื่อได้) ที่เราเรียนรู้การใช้ AI, Claude Code และการดำเนินการบน X ร่วมกัน

โดยการเข้าร่วม คุณจะได้รับ "โบนัสการใช้ Claude 7 ข้อ" ฟรี ที่คุณสามารถนำไปใช้ทำงานได้โดยตรง มากกว่า 80% สามารถใช้กับ Codex ได้เช่นกัน

tatsuki | Claude Code活用支援 - inline image
  1. 300 Claude Prompt สากล
  2. คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับการทำงานร่วมกับ Claude
  3. การสร้างสื่อด้วย Claude Design
  4. การโพสต์ X อัตโนมัติด้วย Claude Code
  5. ชุดเริ่มต้น Claude Code (skill + MCP)
  6. ความปลอดภัยของ Claude Code
  7. Claude Code x Obsidian

วิธีรับ:

  1. ก่อนอื่น เข้าร่วม OpenChat: https://t.co/90omRA4UQ7
  2. หลังจากเข้าร่วมแล้ว ส่งคีย์เวิร์ด "โบนัส" (Bonus)

นั่นคือวิธีที่คุณจะได้รับมัน

มาอยู่รอดในยุค AI ไปพร้อมกับอาวุธในมือ ถ้าบทความนี้มีประโยชน์ กรุณาแสดงความคิดเห็นใน quote-repost แล้วผมจะรีโพสต์ทั้งหมดให้!


สร้างต่อใน YouMind

Turn one viral article into a full content workflow

Collect the source, decode the pattern, create assets, draft the story, and distribute from one AI workspace.

Explore YouMind
สำหรับครีเอเตอร์

เปลี่ยน Markdown ของคุณให้เป็นบทความ 𝕏 ที่สะอาดตา

เวลาคุณเผยแพร่งานเขียนยาวของตัวเอง การจัดรูปแบบรูปภาพ ตาราง และบล็อกโค้ดให้เข้ากับ 𝕏 นั้นน่าปวดหัว YouMind เปลี่ยนร่าง Markdown ทั้งฉบับให้เป็นบทความ 𝕏 ที่สะอาดตาและพร้อมโพสต์ทันที

ลอง Markdown เป็น 𝕏

แพตเทิร์นให้ถอดรหัสเพิ่มเติม

บทความไวรัลล่าสุด

สำรวจบทความไวรัลเพิ่มเติม