หลักสูตรอบรม AI สำหรับองค์กร
AI Co-Intelligence at Work
ทำงานร่วมกับ AI อย่างมืออาชีพ
เปลี่ยนจากการ “ทดลองใช้ AI” สู่การทำงานร่วมกับ AI อย่างเป็นระบบ เพื่อสร้างผลงานที่มีคุณภาพ ตรวจสอบได้ และพร้อมนำไปใช้จริง ผู้เรียนจะนำงานที่ตนเองรับผิดชอบมาเป็นโจทย์ฝึกตลอดทั้งวัน ผ่าน P.A.I.R. Work Cycle กรอบการทำงานร่วมกับ AI 4 ขั้นที่พัฒนาโดย Team Success
- ประสบการณ์กว่า 20 ปีในธุรกิจองค์กรและการขาย B2B
- ผู้ออกแบบหลักสูตร AI Co-Intelligence at Work
- ผู้พัฒนา P.A.I.R. Work Cycle
ดูตัวอย่างสไตล์การสอนของวิทยากร
ตัวอย่างการอธิบายแนวคิดด้านการขาย การสื่อสาร และภาวะผู้นำ ในสไตล์ที่เข้าใจง่าย เชื่อมโยงกับบริบทธุรกิจไทย และเน้นการนำไปใช้จริง
วิดีโอนี้เป็นตัวอย่างสไตล์การอธิบายและการนำเสนอของวิทยากรจากหลักสูตรด้านภาวะผู้นำ ไม่ใช่คลิปตัวอย่างเนื้อหาของหลักสูตร AI Co-Intelligence at Work โดยตรง · เปิดดูวิดีโอบน YouTube
มี AI แล้ว แต่วิธีทำงานยังไม่เปลี่ยน?
หลายองค์กรเริ่มจัดหาเครื่องมือ AI ให้พนักงานแล้ว แต่ยังมีช่องว่างระหว่าง “การมีเครื่องมือ” กับ “การสร้างคุณค่าจาก AI ในงานจริง” หลักสูตรนี้จึงออกแบบมาเพื่อช่วยให้พนักงานเปลี่ยนจากการทดลองใช้ AI เป็นครั้งคราว สู่การใช้งานอย่างมีเป้าหมายและเป็นระบบ
มีเครื่องมือ แต่ไม่รู้จะเริ่มกับงานใด
องค์กรจัดหาเครื่องมือแล้ว แต่พนักงานยังไม่แน่ใจว่าควรเริ่มกับงานใดจึงจะคุ้มค่า และความสามารถในการใช้ต่างกันมากระหว่างบุคคลและทีม
ยังใช้ AI เพียงเพื่อค้นหา สรุป และร่างข้อความ
ผลลัพธ์จาก AI อาจดูน่าเชื่อถือ แต่อาจไม่ถูกต้องหรือยังไม่พร้อมนำไปใช้จริงหรือพร้อมใช้จริง ผู้ใช้จำนวนมากยังไม่รู้วิธีปรับร่างแรกให้เป็นงานที่พร้อมส่งมอบ
ไม่มีมาตรฐานร่วมในการแบ่งบทบาทและตรวจงาน
หัวหน้างานยังไม่แน่ใจว่าจะมอบหมาย ตรวจ และติดตามงานที่ใช้ AI อย่างไร คุณภาพงานจึงไม่สม่ำเสมอ
กังวลเรื่องข้อมูลลับและข้อมูลส่วนบุคคล
ผู้ใช้ไม่แน่ใจว่าข้อมูลใดนำเข้าสู่ระบบ AI ได้ การใช้แบบต่างคนต่างทำจึงสร้างความเสี่ยงด้านข้อมูลโดยไม่ตั้งใจ
เวลาที่ประหยัดได้ยังไม่ถูกเปลี่ยนเป็นคุณค่า
บางงานเร็วขึ้น แต่เวลาที่ประหยัดได้ยังไม่ถูกนำไปใช้กับงานคิดและงานตัดสินใจที่สร้างคุณค่าสูงกว่า
HR ต้องการหลักฐานการนำไปใช้ ไม่ใช่เพียงคะแนนความพึงพอใจหลังอบรม
HR และ L&D ต้องการหลักฐานว่าผู้เรียนนำไปใช้กับงานจริงได้ พร้อมแนวทางติดตามผลที่ปฏิบัติได้จริง
เริ่มจากงานจริง ไม่ได้เริ่มจากรายชื่อเครื่องมือ
หลักสูตรนี้ไม่ได้มุ่งสอนการใช้เครื่องมือเป็นรายฟังก์ชัน และไม่ได้รวบรวมสูตร Prompt สำเร็จรูปให้จดจำ แต่เริ่มจากงานจริงของผู้เรียน…และไม่ใช่การรวบรวม Prompt สำเร็จรูป แต่พาผู้เรียนเริ่มจากงานจริงของตนเอง แล้วค่อยพิจารณาว่า AI ควรช่วยส่วนใด มนุษย์ต้องรับผิดชอบส่วนใด และต้องตรวจสอบอะไร ก่อนนำผลงานไปใช้จริง ผู้เรียนฝึกกับ Generative AI ที่องค์กรอนุญาต เช่น ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini หรือ Claude โดยประเมินผลจากความสามารถในการสร้างและตรวจสอบชิ้นงานที่พร้อมใช้ ไม่ใช่จากจำนวนสูตร Prompt ที่ผู้เรียนจดจำได้
Task First, Tool Second
เริ่มจากงานจริงและผลลัพธ์ที่ต้องการ ไม่ได้เริ่มจากรายชื่อเครื่องมือหรือฟีเจอร์
Human-Led, AI-Augmented
มนุษย์กำหนดเป้าหมาย ตัดสินใจ และรับผิดชอบผลลัพธ์ ส่วน AI ช่วยคิด ช่วยร่าง และช่วยวิจารณ์
Role-Based Application
ผู้เรียนเลือกงานที่สัมพันธ์กับตำแหน่งและความรับผิดชอบของตนเอง
From First Draft to Work-Ready Output
ไม่หยุดที่คำตอบแรก แต่ปรับปรุงหลายรอบและตรวจสอบก่อนนำไปใช้
Responsible Adoption
การตรวจข้อเท็จจริง ข้อมูลลับ และจุดอนุมัติโดยมนุษย์ อยู่ในทุกขั้นของการเรียนรู้
From Individual Productivity to Workplace Value
พิจารณาทั้งคุณภาพงาน ประสิทธิภาพของกระบวนการ และการนำเวลาที่ประหยัดได้ไปสร้างคุณค่าที่สูงขึ้น
P.A.I.R. Work Cycle — วงจรการทำงานร่วมกับ AI 4 ขั้น
P.A.I.R. Work Cycle พัฒนาโดย Team Success เพื่อช่วยให้คนทำงานเลือกใช้ ทำงานร่วม และตรวจสอบ AI กับงานจริงได้อย่างเป็นระบบ
© 2026 Strategic Framework | Developed by Suppakorn Bunchua (Tony) · แตะที่ภาพเพื่อเปิดดูขนาดเต็ม
Pinpoint the Work
เลือกงาน ประเมินคุณค่าและความเสี่ยง
ระบุงาน ผู้รับผลงาน และคอขวด พร้อมประเมินคุณค่าและระดับความเสี่ยงของงานและข้อมูล
“เรากำลังพยายามทำให้งานอะไรดีขึ้น และจะรู้ได้อย่างไรว่าดีขึ้นจริง?”
▶Allocate Human–AI Roles
แบ่งบทบาทและกำหนดจุดตรวจและอนุมัติโดยมนุษย์ (Human Approval Point)
กำหนดว่า AI ช่วยส่วนใด และส่วนใดมนุษย์ต้องคิด ตัดสินใจ ตรวจ หรืออนุมัติ
“AI ควรช่วยส่วนใด และส่วนใดที่มนุษย์ยังต้องคิด ตัดสินใจ และรับผิดชอบ?”
▶Interact & Improve
ให้บริบทและปรับผลงานหลายรอบ
ให้เป้าหมาย บริบท ข้อจำกัด และเกณฑ์คุณภาพ แล้วปรับปรุงผลงานหลายรอบจนผ่านเกณฑ์คุณภาพและพร้อมนำไปใช้
“ต้องให้บริบทและข้อมูลสะท้อนกลับอย่างไร เพื่อให้งานดีกว่าร่างแรก?”
▶Review & Redesign
ตรวจสอบและออกแบบวิธีทำงานรอบถัดไป
ตรวจสอบข้อเท็จจริง ตัวเลข แหล่งข้อมูล ภาษา ข้อมูลที่เป็นความลับ และความพร้อมก่อนนำผลงานไปใช้ ก่อนปรับวิธีทำงานรอบต่อไป
“งานนี้ถูกต้อง ปลอดภัย และพร้อมใช้หรือยัง และควรปรับวิธีทำงานรอบต่อไปอย่างไร?”
P.A.I.R. เป็นวงจร ไม่ใช่ขั้นตอนที่ทำครั้งเดียวจบ — เมื่อจบขั้น R ผู้เรียนจะวนกลับไปที่ขั้น P พร้อมข้อมูลใหม่ เพื่อปรับทั้งวิธีใช้ AI และขั้นตอนการทำงานให้ดีขึ้นทีละรอบ
หลักสูตรนี้สังเคราะห์แนวคิดด้านการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI การออกแบบบทบาท Human–AI และ Responsible AI จากหนังสือและองค์ความรู้ระดับสากล เช่น Co-Intelligence และ Human + Machine ก่อนนำมาปรับให้เหมาะกับงานและวัฒนธรรมขององค์กรไทย โดยใช้ P.A.I.R. Work Cycle เป็นกรอบการฝึกปฏิบัติหลักของ Team Success
จบหลักสูตรแล้ว ผู้เรียนจะทำอะไรได้บ้าง
ผู้เรียนจบวันพร้อมความสามารถและชิ้นงานที่นำไปทดลองกับงานจริงได้
เลือกงานที่เหมาะกับการใช้ AI และระบุส่วนของงานที่ AI ช่วยได้ และส่วนที่มนุษย์ยังต้องคิด ตัดสินใจ ตรวจสอบ หรือรับผิดชอบด้วยตนเอง
ประเมินคุณค่าและความเสี่ยงของงานและข้อมูลก่อนใช้ AI
แบ่งบทบาทระหว่างมนุษย์กับ AI พร้อมกำหนดจุดอนุมัติโดยมนุษย์ (Human Approval Point)
ให้เป้าหมาย บริบท ข้อจำกัด แหล่งข้อมูล และเกณฑ์คุณภาพแก่ AI
สั่งให้ AI เสนอทางเลือกและช่วยวิจารณ์ร่างงาน พร้อมปรับปรุงและตรวจสอบผลงานด้วยวิจารณญาณของตนเองก่อนนำไปใช้จริง
จัดทำแผนทดลองใช้ AI กับงานจริง พร้อมจุดตรวจและผู้ให้ Feedback
เส้นทางการเรียนรู้ใน 1 วัน (09.00–16.00 น.)
เวลาเรียนรู้จริงประมาณ 5 ชั่วโมง 30 นาที ไม่รวมเวลาพัก 1 ชั่วโมง โดยผู้เรียนเลือกงานจริง 1 งานเป็นโจทย์ฝึกต่อเนื่องตลอดทั้งวัน
Opening & AI Co-Intelligence at Work — จากการทดลองใช้ AI สู่การทำงานร่วมกับ AI
สำรวจประสบการณ์และความคาดหวังของผู้เรียน • AI กำลังเปลี่ยนทีท่าอย่างไร ทำให้ดีลข้อผิดพลาดได้ดีอย่างไร • บทบาทของ AI ในฐานะผู้ช่วยคิด ผู้ช่วยร่าง ผู้วิจารณ์ และคู่ซ้อม • แนวคิด Human in the loop มนุษย์คือผู้กำหนดเป้าหมาย ตัดสินใจ และรับผิดชอบ • งานที่เหมาะสมและไม่เหมาะกับการใช้ AI — บรรยายสาธิต และอภิปรายร่วมกัน
Pinpoint & Allocate — ค้นหาโอกาสจากงานของเราและแบ่งบทบาท Human-AI
มองงานในความรับผิดชอบงาน งานย่อย และกระบวนงาน • วิเคราะห์หน้างาน งานสื่อสาร งานตรวจ งานตัดสินใจ • ประเมินคุณค่าและระดับความเสี่ยง • ความสำเร็จ AI ช่วยได้ ส่วนมนุษย์ต้องคิด ตัดสินใจ ตรวจ หรืออนุมัติ • Workshop: My AI Work Map และเลือกงานจริงพนักงานใช้ชีวิตช่วย
Interact & Improve — ทำงานเก่ง AI ให้ได้มากกว่าร่างแรก
บริษัท AI เสมือนพนักงานช่วยทำงาน – ให้เป้าหมาย บริบท แหล่งข้อมูล ข้อจำกัด และเกณฑ์คุณภาพ • ให้ AI ถามกลับเมื่อข้อมูลไม่เพียงพอ • ขอหลายทางเลือก ให้ AI วิจารณ์ผลงาน และปรับปรุงหลายรอบ • Workshop: First Draft to Better Draft
Role-Based AI Lab — ฝึกจากงานจริงตามตำแหน่ง
ผู้เรียนทำการเฉพาะตำแหน่งของตนเองโดยใช้ P.A.I.R. Work Cycle ครบวงจร • วิเคราะห์มิติงานบุคคลและรายกลุ่ม • Peer Feedback จากเพื่อนร่วมกลุ่ม
Review & Redesign — ตรวจงาน AI ก่อนนำไปใช้จริง
ทำความเข้าใจภาวะหลอนของ AI (AI Hallucination) และวิธีตรวจจับผลลัพธ์ที่ดูน่าเชื่อถือแต่อาจไม่ถูกต้อง • ตรวจข้อเท็จจริง ตัวเลข แหล่งข้อมูล และภาษา • ตรวจข้อมูลดิบ ข้อมูลส่วนบุคคล และนโยบายองค์กร • กำหนด Human Approval Point ตรวจความพร้อมใช้งาน และพิจารณาความจำเป็นว่าปกติประเมินได้คุ้มค่าแค่ไหน
Personal AI Action Plan — วางแผนทดลองใช้ภายใน 7 วัน
เลือกงานที่จะทดลอง กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการและจุดตรวจ • ระบุผู้ให้ Feedback และสิ่งที่ไมยอมหาไฟล์ AI • วางแผนติดตามร่วมกันกับหัวหน้างานหรือเพื่อนร่วมทีม
หลังเรียนจบ ผู้เรียนมีอะไรติดมือกลับไป
หลักสูตรเน้นผลลัพธ์เชิงรูปธรรม ผู้เรียนทุกคนอกจากห้องพร้อมชิ้นงานจริง 4 ชิ้นที่นำไปใช้ได้จริงทำงานได้ทันที
My AI Work Map
แผนที่งานย่อยของตนเอง เอกสารประกอบความเหมาะและความเสี่ยงของงานกระบวนการยุติ AI ตามโจทย์ — ไฮไลท์จุดตั้งต้นในงานที่มีสัดส่วนที่สุด
P.A.I.R. Work Canvas
ใบงานเครื่องมือสร้างระบบการทำงานร่วมกับ AI ในงานครั้งหนึ่ง งาน เกณฑ์ตัดสินใจ เช่น ตรวจสอบและอนุมัติ — ใช้ค่าได้ในงานจริงและสมาคม
Before-After Work Sample
ชิ้นงานจากการพิจารณาปรับปรุงประสิทธิภาพของการทำงาน และงานการตรวจสอบและพิจารณาเทคโนโลยี — ใช้เป็นหลักฐานประกอบการประเมินความสามารถของผู้เรียนหลังการฝึกปฏิบัติ
Personal AI Action Plan
แผนทดลองใช้ AI กับงานจริงภายใน 7 วัน ระบุงานผลลัพธ์ที่ต้องการ จุดตรวจ และผู้ให้ Feedback — พร้อมจำหน่ายนำไปติดต่องานต่อได้ทันที
ตัวอย่างงานตามบทบาท — AI ช่วยอะไร มนุษย์รับผิดชอบอะไร
ผู้เรียนเลือกโจทย์ได้ตรงกับงานของตนเอง และกรณีตัวอย่างที่ครอบคลุมทุกอุตสาหกรรมและนโยบายการใช้ข้อมูลขององค์กรหรือเว็บอบรม
AI ช่วย: ร่างคุณค่าทางตำแหน่งงานตามแผน • เตรียมรับฟังความต้องการตามสเกลองค์กร
มนุษย์: ตรวจสอบความเหมาะสม ความเป็นธรรม และความเสี่ยงจากอคติ ก่อนประเมินและตัดสินใจเกี่ยวกับผู้สมัคร และตัดสินใจในภาพรวมมาตรฐาน
AI ช่วย: เจาะลึกตลาดเป้าหมาย ลูกค้าตัวเลือกและสร้างคำร่างการเสนอ
มนุษย์: ตรวจความถูกต้องของเนื้อหาก่อนส่งอีเมล์ ปรับใช้กับข้อเสนอและรับผิดชอบความสัมพันธ์
AI ช่วย: ร่างร่างแผนการตลาดคู่ไปกับการตรวจสอบ key message
มนุษย์:ตรวจสิทธิ์ข้อความ ตรวจความสอดคล้องกับแบรนด์ตัดสินใจ ข้อจำกัดก่อนส่งข้อความหาลูกค้า
AI ช่วย: ร่างคำตอบเมลตอบคำลูกค้าให้โดนใจ หรือรองรับการโต้ตอบ และตัวช่วยตอบแบบฟอร์ม
มนุษย์: ตัดสินใจในงานปัญหาและส่งต่อกระบวนการกับลูกค้าจริง
AI ช่วย: อธิบายข้อมูลทางการเงินตามกลยุทธ์ชุดข้อมูล • วิเคราะห์การเงิน
มนุษย์: ตรวจนำเสนอทุกครั้ง และรับรองความถูกต้องของข้อมูล
AI ช่วย: สรุปคะแนนประเมินผลงานและรายงานตามฟอร์ม หรือวาระการประชุม
มนุษย์: ตรวจการทบทวน คำเตือน ผู้จัดอบรม และติดตามงานจริง
AI ช่วย: เตรียมประชุมวางแผนงาน • จัดกลยุทธ์ • หรือมอบหมายงานสื่อสาร สื่อสารจากควบคุมจริง
มนุษย์: ตัดสินใจ สั่งการกับฝ่ายตนเอง และส่งต่อมอบหมายงานเจรจาบริหาร
AI ช่วย: วิเคราะห์ปัญหาทางธุรกิจ หรือข้อเสนอแผนธุรกิจ หรือร่างคำสั่งธุรกิจ
มนุษย์: ไว้วางใจกุญแจสำคัญในใจ สุดท้าย ยืนยันเพื่อขอความเสียหาทางธุรกิจ
คุณค่าที่มีแต่ละฝ่ายในองค์กรจะได้รับ
ผู้เรียน
มีรายได้ กับงานเฉพาะตำแหน่งของตนเอง และพร้อมภาพศักยภาพพร้อมพิจารณาไม่ลงทุนคุณค่าสะสมจากาก AI
หัวหน้างานและผู้จัดการ
เพิ่มวิธีพิจารณา กำหนดแนวคิดการทำงาน ตรวจ และติดตามงานดี AI ช่วยอย่างเป็นระบบ พร้อมจุดอนุมัติมิติชัดเจน
HR และ L&D
หลักสูตรความสามารถของผู้เรียนจากพื้นที่นั้น Workshop และเทคนิคติดตามการนำไปใช้ต่อเครือข่ายสปีดได้จริง
องค์กรและเจ้าของกระบวนงาน
ได้กระบวนการพัฒนาการปฏิบัติ AI จากพนักงานประจำ สามารถเลือก Use Case ขนาดเล็กไปต่อยอดโดยใช้ Baseplate และเจ้าของกระบวนการเบ็ดเสร็จ
วัดผลอย่างมืออาชีพ ด้วยหลักฐานที่ตรวจสอบได้
หลักสูตรใช้แนวทาง “หลักฐานที่แสดงการมีส่วนต่อผลลัพธ์” (Contribution Evidence) เพื่อพิจารณาว่าการอบรมมีส่วนสนับสนุนให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างไร โดยการประเมินผลกระทบระดับงานต้องอาศัยข้อมูลก่อนและหลังการทดลอง ไม่สรุปตัวเลข Productivity หรือ ROI โดยไม่มีข้อมูลรองรับ
Relevance & Readiness
ผู้เรียนเห็นความสนใจในการงานของตนเองและสามารถสร้างโครงสร้างชัดเจน — วัดได้ผ่านความ Web AI Work Map และงานเรียบร้อย
Capability
ผู้เรียนนำไม่ P.A.I.R. และงานาน ได้เพิ่มขนมเมนู-ติดตามผลงาน — วัดจาก P.A.I.R. Work Canvas ตามงานครบ-แต่เพิ่มพูน
Workplace Application
ผู้เรียนนำไปทดลองใช้งานจริงในพื่นที่งานย่อยก่อนเรียน — ติดตามภายใน 7-30 วัน โดยผู้เรียน ส่วนผ่าน แบบ HR
Work Impact
กระบวนการนำผลงานแปลงแนวทางใช้งานในระดับงานสนับสนุนย่อย — วัดผลแบบ 30-90-14 สรุปแบบ Contribution Evidence
A. Core Measurement — ในห้องอบรม
แบบประเมินความเข้าใจของตนเอง – งานเชิงการ P.A.I.R. Work Canvas และมากจาก Workshop และ Personal AI Action Plan
B. 30-Day Transfer Check
ประกอบด้วยแบบติดตามผลภายใน 30 วัน และแนวทางให้หัวหน้างานติดตามตามรอบการบริหารงานที่องค์กรใช้อยู่ พร้อมสรุปงานที่นำไปทดลองและอุปสรรคที่พบ
C. 30-90 Day Use-Case Pilot
เลือก 1-3 กระบวนงานที่มีเจ้าของระเบียบเก็บข้อมูล ตั้งคั่นในแผนทดลอง เลือกภาพรวม ระบบแกไข และความต่อเนื่อง แล้วสรุปรูปแบบ Contribution Evidence
หลักสูตรนี้เหมาะกับใคร และต้องเตรียมอะไรบ้าง
คุณผู้เรียนที่เหมาะสม
- พนักงานสายวิชาการและวิชาชีพ — ผู้ใช้โครงสร้าง วิเคราะห์ หรือจัดการงานเป็นประจำ
- หัวหน้างานและผู้จัดการ — ผู้รับผิดชอบแผนงาน สารงาน และออกแบบที่มีทำงานประเมิน
- เจ้าของกิจการและผู้ร่วมงาน SME — ผู้ต้องการการปรับตัวให้เติบโตไม่เท่ากันทางธุรกิจ
- ไม่จำกัดพื้นฐานการใช้โปรแกรม และไม่จำเป็นต้องลงคอร์ส AI มาก่อน
- ขนาดห้องเรียนแนะนำประมาณ 20-30 คน เพื่อให้วิทยากรแนะนำความสะดวกได้
สิ่งสำคัญและของที่ควรเตรียมพร้อม
- คอมพิวเตอร์โน้ตบุ๊ก และบัญชี AI ที่องค์กรอนุญาตให้ใช้ พร้อมทดลองการทำงานจริงในระบบอบรม
- งานหรือเอกสารนำไปใช้ปัจจุบัน สำหรับใช้ให้ผลผลิตจริง
- อินเทอร์เน็ตที่เสถียรสำหรับเชื่อมต่อกับห้องเรียน เพื่อให้ฟังการบรรยายเข้าใจชัดเจน
- จัดเตรียมเอกสาร คะแนน 4-6 คน, เพื่อใช้สื่อสารและมี Feedback ระหว่างทำร่วมกัน
- บล็อกการนำการใช้ AI และการกำกับข้อมูลขององค์กร (หากมี) เพื่อให้ศึกษาทำจริงได้ตามบริบท
กระบวนการปรับหลักสูตรให้เข้ากับองค์กรของคุณ
ก่อนเริ่มอบรม AI สำหรับพนักงาน เราแนะนำ Discovery Meeting ประมาณ 45 นาที ร่วมกับ HR ผู้บริหาร หรือหัวหน้างานที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้มีกรณีศึกษาและ Workshop ตรงกับบริบทจริงมากที่สุด
Discovery Meeting
ประชุมประมาณ 45 นาที เพื่อยืนยันกลุ่มเป้าหมาย โครงสร้างงาน และความสำเร็จขององค์กร
Identify Roles, Workflows & Policies
ระบุขอบเขตงาน กระบวนการสำคัญ นโยบายการใช้ข้อมูล และเครือข่าย AI ที่ควรควบคุมสอดคล้อง
Customize Cases & Workshops
ปรับกรณีศึกษา โจทย์ Workshop และเครื่องมือที่ใช้ตรงอุตสาหกรรมและบริบทองค์กร
Deliver, Review & Plan Transfer
จัดอบรม และนอกจากพจาก Workshop และวางแผนการตรวจดูรูปแบบองค์กรเลือก
วิทยากรผู้ออกแบบหลักสูตร
อาจารย์ศุภกร บุญเจือ (อาจารย์โทนี่)
วิทยากรองค์กรและนักออกแบบการเรียนรู้ด้านการขาย ภาวะผู้นำ และการประยุกต์ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ผู้ก่อตั้งบริษัท ทีม ซัดเซส จำกัด
มีประสบการณ์ด้านการขายองค์กร การพัฒนาธุรกิจ การบริหารลูกค้า และการบริหารธุรกิจ จากการทำงานกับองค์กรเทคโนโลยีและอุตสาหกรรมชั้นนำระดับโลก ได้แก่ IBM, Schneider Electric, Huawei, Veeam, Zendesk และ Infobip
- เข้าใจในมิติธุรกิจ เทคโนโลยี การบริหารงาน และการสื่อสาร
- เชื่อมแนวคิดระดับสากลเข้ากับงานจริงและวัฒนธรรมการทำงานของไทย
- มีประสบการณ์ประยุกต์ Generative AI ในหลักสูตรการขาย ภาวะผู้นำ และการสื่อสาร ก่อนต่อยอดสู่หลักสูตรนี้
- เน้น Workshop, Feedback, Quality Review และ Workplace Application มากกว่าการบรรยายทฤษฎีเพียงอย่างเดียว
ประสบการณ์การฝึกอบรมให้กับองค์กรชั้นนำ
พร้อมยกระดับการใช้ AI จากการทดลองรายบุคคล สู่การทำงานที่มีคุณภาพและตรวจสอบได้ในองค์กร
ขอ Course Outline และใบเสนอราคา
กรอกข้อมูลด้านขวา ทีมงานจะติดต่อกลับพร้อม Course Outline ฉบับเต็ม ใบเสนอราคาสำหรับองค์กรของท่าน และช่วงเวลานัด Discovery Meeting ที่สะดวก
นัดปรึกษาหลักสูตร 30 นาที
ข้อมูลของคุณจะถูกใช้เพื่อติดต่อกลับเรื่องหลักสูตรเท่านั้น เป็นไปตามนโยบาย PDPA ของ Team Success Co., Ltd.
คำถามที่พบบ่อยจาก HR และผู้บริหาร
