Design AI Thinking วิธีคิดแห่งยุค AI ลูกผสมระหว่าง Design Thinking กับการสร้าง AI ของตัวเอง

• Facebook
• X
• Line

ในวันที่เราผ่านยุค Data-Driven Marketing มาสู่ยุค AI-Driven Age อย่างเต็มตัว ความรู้ความเข้าใจในเรื่องการออกแบบและสร้าง AI ให้ทำงานแทนเราจึงเป็นทักษะสำคัญที่ไม่ใช่แค่นักการตลาดในยุค AI ต้องมี แต่สำหรับผมมองว่าคนทำงานในยุค AI ที่ไม่อยากตกงานทุกคนต้องมีครับ

หนึ่งในนั้นคือสิ่งที่ผมเรียกว่า Design AI Thinking ซึ่งเป็นการต่อยอดมาจากเรื่อง Data Thinking ที่ผมเขียนถึงเมื่อหลายปีก่อน โดยเป็นการผสมผสานระหว่าง Design Thinking ที่โด่งดังมานานกับการสร้าง AI ของตัวเองที่เพิ่งจะทำได้ง่ายขึ้นมากในไม่กี่ปีมานี้ ลองมาทำความเข้าใจกันนะครับว่าหลักคิด Design AI Thinking คืออะไร และสำคัญอย่างไรในโลกยุค AI ครับ

AI-Driven Everything เมื่อทุกสิ่งรอบตัวเริ่มถูกขับเคลื่อนด้วย AI โดยที่เราอาจไม่รู้ตัว

บางคนอาจคิดว่าการสร้าง AI เป็นเรื่องไกลตัว ฟังดูเป็นเรื่องของสาย Developer หรือ Data Science มากกว่าจะเป็นนักการตลาดหรือเจ้าของธุรกิจ SME อย่างเรา แต่รู้มั้ยครับว่าวันนี้ AI ได้เข้ามาอยู่ในงานและชีวิตประจำวันของเราจนแทบจะแยกไม่ออกแล้ว ยกตัวอย่างง่ายๆ ทุกฟีดในเฟซบุ๊กหรือทุกคลิปบน TikTok ที่เราเห็น ก็ล้วนถูกคัดเลือกมาด้วย AI ทั้งนั้น และตอนนี้นักการตลาดเกือบทุกคนก็เปิด ChatGPT Gemini หรือ Claude ขึ้นมาช่วยทำงานแทบทุกวันจนเป็นเรื่องปกติไปแล้ว

ลองนึกถึงเช้าวันทำงานของเรา เราเปิดแอปสั่งกาแฟที่จำเมนูโปรดของเราได้ เลื่อนฟีดเจอโฆษณาสินค้าที่เพิ่งคุยกับเพื่อนเมื่อวาน พอถึงออฟฟิศก็เปิด ChatGPT ช่วยร่างแคปชัน ทั้งหมดนี้คือ AI ที่แทรกอยู่ในทุกวันของเราตั้งแต่ยังไม่ทันรู้ตัว

ในแบรนด์ขนาดใหญ่ก็ขยับไปไกลกว่านั้นมากครับ เมื่อเดือนมีนาคมปี 2023 คุณ Coca-Cola เปิดตัวแคมเปญ Create Real Magic ที่ให้คนทั่วไปเอา Asset ในตำนานของแบรนด์มาสร้างงานศิลปะด้วย Generative AI ที่ผสาน GPT-4 กับ DALL-E เข้าด้วยกัน เปลี่ยนการเล่าเรื่องของแบรนด์จากที่เคยมาจาก Agency ฝ่ายเดียว ให้กลายเป็นการ Co-Create ร่วมกับผู้บริโภค หรืออย่าง Heinz ก็เคยทำแคมเปญ Ketchup A.I. ที่ให้ AI วาดภาพซอสมะเขือเทศออกมา แล้วผลที่ออกมาล้วนหน้าตาเหมือนขวดซอสมะเขือเทศของ Heinz ทั้งนั้น เป็นการตอกย้ำว่าแบรนด์ไหนเป็นเจ้าตลาดในใจคนจริงๆ

และเรื่อง AI นับจากนี้จะไม่ใช่แค่เรื่องของแบรนด์ระดับโลกอีกต่อไป เพราะจากผลสำรวจ The State of AI ของ McKinsey ในปี 2024 พบว่ากว่า 65% ขององค์กรทั่วโลกเริ่มใช้ Generative AI เป็นประจำ ซึ่งเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวจากปีก่อนหน้า โดยเฉพาะสายงานการตลาดและการขายคือกลุ่มที่มีการนำ AI มาใช้เพิ่มมากขึ้นที่สุดครับ

เห็นมั้ยครับว่าโลกทั้งใบและงานเราทุกวันล้วนเริ่มถูก AI-Driven โดยรู้ตัวและไม่รู้ตัว ดังนั้นคำถามจึงไม่ใช่ว่าเราจะใช้ AI ดีมั้ย แต่คือเราจะใช้มันให้ต่างและได้เปรียบกว่าคนอื่นได้ยังไงต่างหาก

AI Literacy ทักษะคนทำงานยุค AI ที่ไม่ใช่แค่ Prompt เป็น แต่ต้องออกแบบและสร้าง AI ได้

เมื่อเราเห็นแล้วว่างานในวันนี้ล้วนถูกขับเคลื่อนด้วย AI บริษัทและคนทำงานที่อยากไปต่อได้ในยุคนี้จึงต้องแน่ใจว่าตัวเองมีทักษะการทำงานกับ AI ที่ดีพอ เหมือนที่เมื่อก่อนเราพูดถึง Data Literacy หรือทักษะการอ่านและใช้ Data ให้เป็น วันนี้เราก็ต้องพูดถึงสิ่งที่ผมขอเรียกว่า AI Literacy หรือทักษะการเข้าใจและใช้งาน AI ให้เกิดประโยชน์กับงานของเราจริงๆ ครับ

แต่จุดที่คนส่วนใหญ่ยังติดอยู่คือการมองว่าทักษะ AI เท่ากับการ Prompt เก่ง หรือการมี Prompt สำเร็จรูปที่ดี ก็เลยเอาแต่ตามหาและเซฟ Prompt เทพๆ จากอินเทอร์เน็ตมาเก็บไว้เป็นร้อยเป็นพัน ซึ่งก็ไม่ต่างอะไรกับองค์กรที่ยังง่วนอยู่กับการทำ Digital Transformation ไม่เสร็จสักที คือทำในขั้นพื้นฐานวนไปแต่ไปไม่ถึงขั้นที่สร้างความได้เปรียบจริง เพราะ Prompt ที่เซฟมามันมีวันหมดอายุ พอ Model อัปเดตทีก็ใช้ไม่ค่อยได้ผลดีเหมือนเดิม และถ้าไม่เข้าใจ Logic เบื้องหลัง ก็เอาไปปรับใช้กับโจทย์ใหม่ของตัวเองไม่ได้อยู่ดีครับ

ทักษะ AI ที่แท้จริงในยุคนี้จึงไม่ใช่แค่การใช้ AI ของคนอื่นเป็น แต่คือการออกแบบและสร้าง AI ของตัวเองขึ้นมาได้ ไม่ว่าจะเป็น Custom GPT ใน ChatGPT หรือ Gem ใน Gemini หรือ Agent ใน Copilot ที่เข้าใจธุรกิจและวิธีคิดของเราโดยเฉพาะ และข่าวดีคือเครื่องมือทุกวันนี้ถูกออกแบบให้ใช้งานง่ายขึ้นมาก คุณไม่จำเป็นต้อง Coding เป็นสักภาษาก็สามารถสร้าง AI ของตัวเองได้ เหมือนวันนี้ที่ผมใช้ AI ทำ Dashboard ที่ต้องการให้โดยไม่ต้องเปิด Looker Studio แบบเดิมอีกต่อไปครับ

ตัวอย่างเช่น สมมติโจทย์คือเขียนแคปชันโปรโมตสินค้า ระดับ 1 คือพิมพ์ว่าช่วยเขียนแคปชันให้หน่อย แล้วได้ของกลางๆ มานั่งแก้เอง ระดับ 2 คือเอา Prompt แคปชันที่เซฟไว้มาวาง คำตอบที่ได้ดีขึ้นแต่ยังไม่ใช่เสียงของแบรนด์เรา ส่วนระดับ 3 คือมี AI ของตัวเองที่สร้างขึ้นมาผ่าน GPT ที่รู้จักแบรนด์ ลูกค้า และโทนของเราอยู่แล้ว พิมพ์แค่ชื่อสินค้าก็ได้แคปชันที่พร้อมใช้ทันที

สรุปได้ว่าทักษะ AI Literacy ที่คนทำงานยุคนี้ต้องมี ซึ่งไม่ใช่แค่เรื่องของ Tech อย่างเดียว แต่คือเรื่องของ Mindset ที่มองออกว่างานไหนควรมอบให้ AI ทำแทน แล้วลงมือออกแบบสร้างมันขึ้นมาใช้งานได้เองครับ

Design AI Thinking ส่วนผสมระหว่าง Design Thinking กับการสร้าง AI ที่คนทำงานยุค AI ต้องมี

ทีนี้พอเรารู้ว่าทักษะที่ต้องมีคือการออกแบบและสร้าง AI ของตัวเองได้ คำถามต่อมาคือแล้วจะออกแบบยังไงให้เป็นระบบ ให้มันทำงานได้จริง คำตอบคือเอา Design Thinking ที่ผ่านการพิสูจน์มากว่า 20 ปีในวงการ Product Design มาประยุกต์ใช้กับการสร้าง Personalized AI ครับ

Design Thinking คือกระบวนการคิดเชิงออกแบบที่เอามนุษย์เป็นศูนย์กลาง โด่งดังจาก Stanford d.school ของคุณ David Kelley และบริษัท IDEO มี 5 ขั้นคือ Empathize, Define, Ideate, Prototype และ Test ที่สำคัญคือมันเป็นกระบวนการที่วนซ้ำปรับแก้ไปเรื่อยๆ ไม่ใช่ทำครั้งเดียวจบ ซึ่งตรงกับธรรมชาติของการสร้าง AI พอดี

เพราะ AI ที่ใช้งานได้จริงไม่ได้เกิดจากการสร้างครั้งเดียวจบ แต่เกิดจากการค่อยๆ ปรับแก้ Optimized ไปเรื่อยๆ จนกว่า AI ที่สร้างมาจะสามารถทำงานแก้ปัญหานั้นให้เราได้จริง

ดังนั้น Design AI Thinking ก็คือส่วนผสมตรงกลางระหว่าง Design Thinking เดิมกับการสร้าง AI ยุคใหม่ครับ คนที่เป็น Design AI Thinker ได้คือคนที่เข้าใจทั้งกระบวนการคิดแบบ Design Thinking และเข้าใจวิธีสร้าง AI ไปพร้อมกัน บวกกับเอาประสบการณ์และความเข้าใจธุรกิจของตัวเองมาใส่ลงไป ผมถอดมันออกมาเป็น Framework 5 ขั้นที่จำง่ายในชื่อ MODEL โดยแต่ละขั้นถอดมาจาก 5 ขั้นของ Design Thinking ตรงๆ แค่เปลี่ยนเป้าหมายจากการออกแบบสินค้า มาเป็นการออกแบบ AI ที่คิดและทำงานได้แบบเรา

เพื่อให้เห็นภาพ ผมจะอธิบายทีละขั้นควบคู่กับ Design Thinking เดิม ผ่านตัวอย่างปัญหาที่นักการตลาดเกือบทุกคนต้องเจอ นั่นคือการต้องคิดคอนเทนต์ใหม่ๆ ให้สินค้าตัวเดิมที่เราดูแลมานานจนเริ่มตัน คิดไปคิดมาก็วนอยู่แต่มุมเดิมๆ ครับ

1. Mark จาก Empathize ใน Design Thinking ขั้นแรกคือ Empathize หรือการลงไปเข้าใจผู้ใช้ให้ลึกถึงปัญหาจริง ส่วนในขั้น Mark ของ Design AI Thinking คือการมองให้ออกว่างานซ้ำๆ งานไหนที่ควรมอบให้ AI โดยเริ่มจากการเข้าใจ Pain ของตัวเองก่อน

ตัวอย่าง การต้องนั่งคิดคอนเทนต์ให้สินค้าตัวเดิมลงทุกวันจนหมดมุก แล้วเปิด ChatGPT พิมพ์ขอไอเดียซ้ำๆ ทุกเช้า นี่คืองานที่ควร Mark เอาไว้ว่าถึงเวลาสร้าง AI ของตัวเองมาช่วยแล้ว

2. Order จาก Define ใน Design Thinking ขั้นที่สองคือ Define หรือการนิยามปัญหาที่แท้จริงให้คมชัด ส่วนในขั้น Order ของเราคือการกลั่นโจทย์ออกมาเป็นประโยคเดียวให้ได้ว่า จะช่วยใคร ทำงานอะไร ในสถานการณ์ไหน ถ้าเราเขียนประโยคนี้ไม่ได้ภายใน 5 นาที แสดงว่ายังนิยามปัญหาไม่คมพอ และอย่าเพิ่งไปต่อ เพราะประโยคนี้จะเป็นเข็มทิศของการตัดสินใจทุกอย่างในขั้นถัดไป และนี่คือขั้นที่ประสบการณ์ของเราในฐานะคนดูแลสินค้าตัวนี้มานานจะช่วยให้นิยามได้แม่นกว่าใคร

ตัวอย่าง ช่วยนักการตลาดคิด Angle คอนเทนต์ใหม่ให้สินค้า A ในวันที่คิดเองไม่ออกเพราะดูแลมานานจนตัน

3. Design จาก Ideate ใน Design Thinking ขั้นที่สามคือ Ideate หรือการระดมไอเดียวิธีแก้ ส่วนในขั้น Design ของเราคือการออกแบบลำดับการทำงานของ AI ที่กำลังจะสร้าง ว่ามันควรเริ่มทำอะไรก่อน อะไรกลาง อะไรหลัง เพราะถ้าลำดับผิด ผลลัพธ์ก็จะหลุดจากปัญหาที่เราอยากแก้ นี่คือขั้นที่ Logic การคิดในหัวเราถูกแปลงให้กลายเป็น Workflow ของ AI

ตัวอย่าง ออกแบบให้ AI ถามก่อนว่าสินค้าเด่นเรื่องอะไร กลุ่มเป้าหมายคือใคร ช่วงนี้มีเทศกาลอะไรเกาะได้ แล้วค่อยเสนอ Angle ใหม่ ถ้าปล่อยให้มันพ่นไอเดียตั้งแต่ยังไม่รู้บริบท มันจะวนเสนอแต่มุมเดิมที่เราเบื่ออยู่แล้ว

4. Engineer จาก Prototype ใน Design Thinking ขั้นที่สี่คือ Prototype หรือการลองทำต้นแบบออกมาเร็วๆ ส่วนในขั้น Engineer ของเราคือการลงมือเขียน GPT หรือ Gem Instruction ออกมาจริง โดยอาจเขียนตามโครงง่ายๆ ว่า AI ตัวนี้ทำหน้าที่เป็นอะไร มีหน้าที่ช่วยอะไร และต้องเริ่มต้นการทำงานแบบไหน ต้องถามอะไรก่อน ต้องมีข้อมูลอะไรบ้าง สิ่งที่ต้องทำ สิ่งที่ห้ามทำ เมื่อเขียนคู่มือการคิดและทำงานของ AI เสร็จ ก็ลองทดสอบใช้งานจริงดูว่าสามารถช่วยงานได้อย่างที่ควรเป็นมั้ย

ตัวอย่าง เขียน Instruction บอก AI ว่าให้มีหน้าที่ทำอะไร ต้องทำงานอย่างไร เริ่มต้นจากการทำอะไรก่อน ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นแบบไหน มีข้อห้ามอะไรบ้าง แล้วลองสั่งให้คิดคอนเทนต์สัปดาห์หน้าดูว่าได้ Angle สดใหม่สมใจมั้ย ตรงไหนยังไม่ใช่ก็ปรับแล้วลองใหม่

5. Loop จาก Test ใน Design Thinking ขั้นสุดท้ายคือ Test หรือการเอาไปทดสอบกับผู้ใช้จริง ส่วนในขั้น Loop ของเราคือเมื่อปรับจน AI ใช้งานได้จริง ก็เปิดใช้งานในวงกว้าง และที่เรียกว่า Loop เพราะพอใช้งานจริงไปเรื่อยๆ เราจะเจอจุดที่ปรับให้ดีขึ้นได้อีก ก็วนกลับไปเริ่มที่ Mark ใหม่ ทำให้ AI ของเราฉลาดและตรงใจขึ้นเรื่อยๆ

ตัวอย่าง พอ AI คิดคอนเทนต์ได้สดใหม่จริง ก็ใช้เองทุกวันโดยไม่ต้อง Prompt ซ้ำ หรือส่งต่อให้น้องในทีมที่มารับช่วงดูแลสินค้า ให้เขาได้ใช้ประสบการณ์การคิดคอนเทนต์ของเราในรูปแบบของ AI

พูดอีกแบบคือ Design AI Thinker เป็นคนที่มีทั้งศาสตร์และศิลป์ คนที่มองงานของตัวเองออกว่าตรงไหนเอา AI มาแบ่งเบาได้ แล้วออกแบบมันขึ้นมาให้คิดในแบบที่คนทั่วไปทำไม่ได้ เพราะคนอื่นไม่มีประสบการณ์และวิธีคิดแบบเรา ใครที่อยากดูตัวอย่างจริงว่าทีมเราเอาวิธีคิดนี้ไปสร้างเป็น AI ผู้ช่วยหลายตัวที่ส่งต่อให้คนในทีมใช้ยังไง อ่านเพิ่มได้ที่ การสร้าง My GPTs ให้กลายเป็นผู้ช่วยที่ทำงานเร็วขึ้น

หรือเข้าไปลองใช้งาน AI ที่การตลาดวันละตอนสร้างขึ้นและเปิดให้เพื่อนๆ นักการตลาดทุกคนเข้าไปใช้งานผมในเวอร์ชั่น AI ผ่าน ChatGPT ได้ฟรีตามลิงก์ด้านล่างนี้ครับ

Branded Emoji by การตลาดวันละตอน AI ที่มีหน้าที่สร้าง Emoji จากสินค้าหรือบริการของแบรนด์ ให้ออกมาเป็น Social Content น่ารักๆ ที่พร้อมโพสต์ได้ทันที >> https://chatgpt.com/g/g-6a0851869f4481918f0665ef3bad85a9-branded-emoji-by-kaartlaadwanlat-n

Creaitive Ad & Conent by การตลาดวันละตอน AI ที่มีหน้าที่ช่วยทำ Content สำหรับใช้ยิงแอดหรือโพสต์ Social เป็นพิเศษ ผู้ใช้แค่ค่อยๆ ตอบคำถามทีละข้อ จากนั้นก็รอรับภาพพร้อมแคปชั่นที่ใช้งานได้เลย >> https://chatgpt.com/g/g-6a0369b8b7b08191b0a7e16b41c03058-creaitive-ad-content-by-kaartlaadwanlat-n-v1

Everyday AI for Marketing V2 AI ที่มีหน้าที่ให้คำปรึกษาตอบคำถามเรื่องการตลาดจากประสบการณ์ของผม อยากได้ไอเดียการตลาดที่แก้ปัญหาได้จริง ภายใต้ข้อจำกัดที่มี ลองคุยกับผมในเวอร์ชั่น AI ตัวนี้ดูนะครับ >> https://chatgpt.com/g/g-69fa12278b208191b6cca6c4f05d7c4a-everyday-ai-for-marketing-v2

AInfograpghic AI ที่ทำหน้าที่ทำภาพ Infographic ที่ดีด้วย Framework ของการตลาดวันละตอน แค่ตอบคำถามไม่กี่ข้อ ก็รอรับภาพ Infograpghic ที่แตกต่างและพร้อมใช้งานได้ทันที >> https://chatgpt.com/g/g-69ea1bb2d9f0819191adaa328c89312c-ainfographic-v1

Memeketing วิธีคิดการตลาดต่าง Gen AI ที่ทำหน้าที่ทำคอนเทนต์เปรียบเทียบวิธีคิดของนักการตลาด 2 Gen แบบง่ายๆ ที่มีคนใช้มากกว่า 5,000 ครั้ง และกลายเป็นเทรนด์ในไทยช่วงกลางปี 2026 >> https://chatgpt.com/g/g-69f89f061cd881919059cadce11683ae-memeketing-withiikhidkaartlaadtaang-gen-v1-1

นี่คือ AI ที่ผมสร้างขึ้นมาจากแนวคิด Design AI Thinking ที่ไม่ต้องเขียน Code สักบรรทัด และไม่ต้องจำ Prompt สักประโยค เพราะผมออกแบบมาให้ผู้ใช้งานแค่ตอบคำถามแบบง่ายๆ ไม่กี่ข้อ เท่านี้ก็จะได้ชิ้นงานที่แตกต่างที่ช่วยทำให้งานการตลาดเร็วขึ้นหลายเท่าครับ

สุดท้ายนี้แม้ใครๆ จะเรียกยุคนี้ว่า AI-Driven Everything แต่สำหรับผมมองว่านี่คือยุคของ Logic-Driven AI ต่างหากครับ เพราะ AI ตัวเดียวกันที่ทุกคนเข้าถึงได้เหมือนกันหมด แต่ถ้าใครออกแบบ Logic ให้มันคิดได้ดีกว่า คนนั้นจะเป็นผู้ชนะ และคนที่มีประสบการณ์มากที่สุดก็คือคนที่ได้เปรียบที่สุด เพราะมีวิธีคิดล้ำค่าให้เอาไปออกแบบเป็น AI ได้มากกว่าใคร

สรุป ทำไมการออกแบบและสร้าง AI ของตัวเองถึงเป็นทักษะสำคัญของคนทำงานยุค AI

ทั้งหมดนี้สรุปได้ว่า การออกแบบและสร้าง AI ของตัวเองไม่ใช่แค่เรื่องของการมีเครื่องมือเท่ๆ ไว้ใช้ แต่มันคือทักษะที่จำเป็นที่สุดของคนทำงานในยุค AI ครับ เพราะหัวใจของมันไม่ได้อยู่ที่การกด Generate ให้ได้คำตอบสวยๆ แต่อยู่ที่กระบวนการคิดเบื้องหลัง คือการที่คุณต้องคิดวิเคราะห์ปัญหาในงานของตัวเองให้ออกก่อนว่าอะไรคืองานซ้ำๆ ที่กินเวลาและควรมอบให้ AI ทำแทน จากนั้นต้องลำดับขั้นตอนการทำงานเพื่อแก้ปัญหานั้นให้เป็นระบบ แล้วถึงจะนำไปสู่การลงมือสร้าง AI ขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหางานนั้นโดยเฉพาะ ก่อนจะทดสอบจนมั่นใจว่าใช้ได้จริง แล้วส่งต่อให้ทุกคนในองค์กรได้ใช้ร่วมกัน

และนั่นหมายความว่าต่อให้ AI จะฉลาดขึ้นอีกแค่ไหน คนที่วิเคราะห์ปัญหางานของตัวเองเป็น ลำดับขั้นตอนการแก้ได้อย่างเป็นระบบ และออกแบบ AI ขึ้นมาแก้มันได้จริง จะยังเป็นคนที่ได้เปรียบและใช้ AI ได้คุ้มค่าที่สุดเสมอ เพราะสิ่งที่หายากไม่ใช่ตัว AI แต่คือคนที่รู้ว่าจะเอา AI ไปแก้ปัญหาอะไรและแก้ยังไงต่างหาก

ถ้าเพื่อนๆ อยากลงมือออกแบบและสร้าง AI เวอร์ชันตัวเองอย่างเป็นระบบ ผมกำลังจะเปิดคลาส Design AI Thinking ออกแบบและสร้าง AI ของตัวเองกับการตลาดวันละตอน ที่จะพาคุณเดินครบทั้ง 5 ขั้นของ MODEL เพื่อสร้าง AI ที่เอาไปต่อยอดเองได้อีกไม่จำกัด เรียนผ่าน ChatGPT หรือ Gemini และเอาไปประยุกต์กับ Claude ได้ คำถามสุดท้ายที่ผมอยากฝากให้คุณคิดต่อคือ วันนี้คุณยังเสียเวลาไปกับการตามหาและเซฟ Prompt ของคนอื่นอยู่ หรือเริ่มลงมือออกแบบ AI ที่คิดแบบคุณเองแล้ว ถ้ายังไม่เริ่มตั้งแต่วันนี้ คนที่เริ่มก่อนก็จะทิ้งห่างคุณไปเรื่อยๆ อย่างน่าเสียดายครับ

สนใจเรียนคลาส Design AI Thinking สร้าง AI ของตัวเองใน 1 วัน

รุ่นที่ 3 เรียนวันเสาร์ที่ 27/6 ที่อาคารพร้อมพันธุ์ลาดพร้าว ซ.3
ค่าเรียนคนละ 8,000 บาท ไม่รวม vat
เรียนแบบเน้น Workshop ลงมือทำให้คุณได้สร้าง AI ของตัวเองจริงๆ ผ่าน ChatGPT หรือ Gemini

รับจำกัดรุ่นละ 20 คน สนใจอ่านรายละเอียดและสมัครก่อนเต็มได้ที่ลิงก์นี้ https://forms.gle/BsShMdx5Mx5iSUVMA หรือแบบฟอร์มด้านล่างครับ

• Facebook
• X
• Line