การใช้ ChatGPT ในที่ทำงานเป็นอย่างไร? แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและตัวอย่าง

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ChatGPT ไม่ได้เป็นเพียงของเล่นทดลองอีกต่อไป แต่กลับกลายเป็นส่วนหนึ่งที่มองเห็นได้ชัดเจนและมักขาดไม่ได้ในเวิร์กโฟลว์ขององค์กร พนักงานจากทุกฝ่ายต่างใช้ ChatGPT ในการร่างอีเมล เขียนและตรวจสอบโค้ด สรุปการประชุม สร้างไอเดียทางการตลาด และทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติ ผู้จำหน่ายรายใหญ่ได้นำผู้ช่วย AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative-AI) ที่คล้ายกันนี้มารวมไว้ในชุดโปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหลัก (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Copilot ของ Microsoft) และการปรับปรุงในระดับแพลตฟอร์ม (การอัปเกรดโมเดล ฟีเจอร์สำหรับองค์กร การควบคุมการจัดเก็บข้อมูล) ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถนำระบบที่คล้ายกับ ChatGPT มาใช้ได้ง่ายขึ้น เพื่อตอบสนองความต้องการด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัย การเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์และนโยบายเหล่านี้ได้เร่งการบูรณาการในที่ทำงาน และทำให้ผู้ช่วยแบบ ChatGPT เป็นที่ประจักษ์ชัดสำหรับทุกคนที่ใช้เวลาไปกับงานด้านความรู้

อย่างไรก็ตามคุณสามารถลองดูได้ โคเมทเอพีไอ ซึ่งให้การเข้าถึง GPT-5.1, GPT-5 และโมเดล AI กว่า 100 แบบสำหรับการสร้างแชท รูปภาพ เพลง และวิดีโอ ราคาของ API คิดเป็น 80% ของ ChatGPT API

เหตุใด ChatGPT จึงกลายเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัดเจนในที่ทำงาน?

ChatGPT (และผู้ช่วย LLM ที่เป็นรุ่นน้อง) ได้รับประโยชน์ในระดับสินค้าโภคภัณฑ์สำหรับงานความรู้ทั่วไป เช่น การเขียน การสรุป การค้นหา การคัดกรอง การเขียนโค้ดฉบับร่าง การสร้างบันทึกการประชุม และการช่วยเหลือเชิงสนทนาภายในเครื่องมือการทำงานร่วมกัน นี่คือเหตุผลที่ทำให้การเปลี่ยนผ่านจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริง:

1. การเพิ่มผลผลิต: การทำงานข้อความที่ซ้ำๆ กันโดยอัตโนมัติ การร่างและการวนซ้ำ และการเร่งความเร็วเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา
2. การปรับขนาดงานความรู้: การเปลี่ยนความรู้และเอกสารเกี่ยวกับชนเผ่าให้กลายเป็นผู้ช่วยที่สามารถค้นหาได้และสร้างสรรค์ซึ่งช่วยเหลือพนักงานใหม่และลดการสลับบริบท
3. ความได้เปรียบทางการแข่งขัน: การผลิตเนื้อหาที่รวดเร็วขึ้น การสังเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วขึ้นสำหรับการตัดสินใจ และการทำงานอัตโนมัติแบบใหม่ของกระบวนการประจำวัน (เช่น การตรวจสอบสัญญา การสร้างโครงร่างโค้ด)

เวิร์กโฟลว์การแก้ไขหลักๆ มีอะไรบ้าง?

มีขั้นตอนการแก้ไขเชิงปฏิบัติสามประการที่คุณจะใช้บ่อยๆ:

1. การแก้ไขและการสร้างใหม่ตามข้อความ — เปลี่ยนช็อตโดยเขียนคำเตือนใหม่หรือใช้คำแนะนำใหม่กับฉากเดียวกัน
2. การแก้ไขแบบอ้างอิงภาพ (“ส่วนผสมสำหรับวิดีโอ”) — คุณจัดเตรียมรูปภาพสูงสุด 3 ภาพเพื่อรักษาตัวละครหรือวัตถุในเฟรมที่สร้างขึ้น
3. การแทรกเฟรม (เฟรมแรกและเฟรมสุดท้าย) — ให้ภาพเริ่มต้นและภาพสิ้นสุด และ Veo จะสร้างลำดับการเปลี่ยนแปลงระหว่างภาพทั้งสอง (พร้อมเสียงหากมีการร้องขอ)
4. การขยายฉาก — ขยายคลิปที่สร้างโดย Veo (หรือคลิปอื่น) ที่มีอยู่โดยสร้างคลิปเชื่อมต่อที่ต่อเนื่องมาจากวินาทีสุดท้ายของคลิปก่อนหน้า
5. การแทรก/ลบวัตถุและเครื่องมือแก้ไข Flow อื่นๆ — คุณสมบัติ Flow UI บางอย่าง (การแทรก/ลบวัตถุ การแจ้งเตือนแบบวาดภาพ การถ่ายมุมกล้องใหม่) กำลังถูกเพิ่มเข้ามาบนความสามารถของ Veo และสามารถช่วยในการปรับแต่งในระดับเฟรมใน GUI ได้

ด้านล่างนี้ ฉันจะอธิบายขั้นตอนการทำงานของโปรแกรมและ UI ที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่ การแก้ไขใน Flow (UI ของผู้สร้าง) การใช้แอป Gemini (การสร้างอย่างรวดเร็ว) และการใช้ Gemini API / CometAPI API แบบโปรแกรม (สำหรับการผลิตและการทำงานอัตโนมัติ)

ChatGPT ปรากฏในเวิร์กโฟลว์ประจำวันอย่างไร

ในงานประจำวันใดที่มันชัดเจนอยู่แล้ว?

• อีเมล์และการสื่อสาร: การร่าง การเขียนใหม่เพื่อปรับโทน การย่อเนื้อหาที่ยาวให้กลายเป็นรายการดำเนินการ
• สรุปการประชุม: เครื่องมือถอดเสียงสด + สรุป ช่วยลดความจำเป็นในการจดบันทึกด้วยตนเอง
• ความช่วยเหลือเกี่ยวกับรหัส: การเติมคำอัตโนมัติ การค้นหาจุดบกพร่อง การสร้างการทดสอบยูนิต การร่างคำขอแบบดึง
• การจัดทำเอกสารและการค้นหาความรู้: การแปลงเอกสารภายในให้เป็นคำถามและคำตอบแบบสนทนาและความรู้ที่มีโครงสร้าง
• เนื้อหาและการตลาด: การร่างโพสต์บล็อก สำเนาโฆษณา แนวคิดการทดสอบ A/B และปฏิทินโซเชียลมีเดีย
• การดำเนินงานอัตโนมัติ: การสร้างสคริปต์ แบบสอบถาม SQL หรือรูทีนอัตโนมัติขนาดเล็กจากคำสั่งภาษาธรรมชาติ

สิ่งเหล่านี้ไม่เพียงแต่ปรากฏเป็น "ผู้ใช้ ChatGPT ในเบราว์เซอร์" เท่านั้น แต่ยังปรากฏเป็นฟีเจอร์ในตัวของซอฟต์แวร์องค์กร (เช่น Copilot ในแอป Office) และเป็นการเรียกใช้ API แบบผสานรวมในเครื่องมือภายในที่กำหนดเอง แนวโน้มของ Microsoft ที่จะฝัง Copilot ลงใน Word, Excel และ Teams เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าผู้จำหน่ายมองว่าผู้ช่วยแบบสร้างสรรค์เป็นฟังก์ชันหลัก ไม่ใช่ปลั๊กอินเสริม Teams กำลังใช้ ChatGPT เป็นตัวขยายขอบเขตงานที่สามารถคาดการณ์ได้ ด้านล่างนี้คือตัวอย่างผลกระทบสูงและรูปแบบการใช้งานโดยย่อที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที

หมายเหตุ โค้ดด้านล่างนี้ใช้รูปแบบไคลเอนต์ OpenAI สมัยใหม่ (Python ที่ใช้ไคลเอนต์) เราขอแนะนำให้ใช้ โคเมทเอพีไอ API มอบคุณค่าที่ยอดเยี่ยม เนื่องจากส่วนลดนี้ เพียงเปลี่ยนคีย์ OpenAI ของคุณด้วยคีย์ CometAPI จากนั้นสลับระหว่างจุดสิ้นสุดการแชทและการตอบกลับของ CometAPI

การแก้ไข การร่าง และงานที่เกี่ยวข้องกับความคิดสร้างสรรค์

• อีเมล คำอธิบายงาน ข้อเสนอ:เปลี่ยนจุดหัวข้อเป็นฉบับร่างที่ขัดเกลาแล้ว
• สำเนาการตลาดและรูปแบบ A/B: แนวคิดที่รวดเร็วและการเปลี่ยนแปลงเฉพาะที่
• การร่างนโยบายและเอกสาร: สร้างฉบับร่างแรกและวลีทางเลือก

Python: ร่างและปรับแต่งอีเมลภายใน (Responses API)

# save as ai_email_draft.py

# Requires: pip install openai (or the latest `openai` package)
import os
from openai import OpenAI

API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not API_KEY:
    raise RuntimeError("Set OPENAI_API_KEY in environment")

client = OpenAI(api_key=API_KEY)

def draft_email(name: str, role: str, topic: str, tone: str = "professional", bullets=None):
    """
    Produce a first-draft internal email.
    """
    bullets = bullets or []
    instruction = (
        f"You are a helpful assistant that writes clear internal emails. "
        f"Write an email to {name} ({role}) about: {topic}. "
        f"Tone: {tone}. Include an executive summary (1 sentence), "
        "2-3 action items, and a short closing line."
    )

    # Responses API: instructions + input

    response = client.responses.create(
        model="gpt-4o-mini",  # pick a model your org has access to

        instructions=instruction,
        input=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "input_text", "text": "Draft for internal use."},
                    {"type": "input_text", "text": "\n".join(bullets)}
                ],
            }
        ],
        max_output_tokens=700,
    )

    # The API returns structured outputs — use output_text for quick extraction

    draft = response.output_text
    return draft

if __name__ == "__main__":
    print(draft_email("Aiko Tanaka", "Product Manager", "Q1 roadmap alignment", bullets=[
        "- Provide status on feature X",
        "- Confirm owners for initiative Y",
    ]))

หมายเหตุการบูรณาการ: รันฝั่งเซิร์ฟเวอร์นี้ อย่าฝังคีย์ API ลงในแอปไคลเอนต์ บันทึกฉบับร่างไปยังที่เก็บเอกสารของคุณพร้อมเมตาดาต้าสำหรับการตรวจสอบ

การสรุปการประชุมและการสกัดรายการการดำเนินการ

รูปแบบทั่วไป: การถอดความการประชุม (จาก Zoom, Teams) จะถูกป้อนเข้าสู่ผู้ช่วยซึ่งจะส่งคืนสรุปสั้นๆ และรายการการดำเนินการที่ได้รับมอบหมาย

ตัวอย่าง Python — ตัวสรุปการประชุม (แบบง่าย การผลิตจะเพิ่มการตรวจสอบ/ยืนยัน และจำกัดอัตรา):

# meeting_summarizer.py — simple example

import os
import openai   # pip install openai

from typing import List

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

def summarize_meeting(transcript: str) -> str:
    prompt = f"""
    You are an expert meeting summarizer.
    Produce:
    1) A 3-sentence summary of the meeting.
    2) A bulleted list of action items in the form:  -  - 
    3) 3 suggested next steps for leadership.
    Transcript:
    {transcript}
    """
    resp = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",            # replace with your organization's model

        messages=,
        max_tokens=400
    )
    return resp

# usage:

# transcript = load_transcript("meeting_123.txt")
# print(summarize_meeting(transcript))

(ในการตั้งค่าองค์กร: เรียกใช้สิ่งนี้ภายในฟังก์ชันที่บันทึกคำขอ จัดเก็บเอาต์พุตในบันทึกของผู้ใช้ และบังคับใช้กฎการอยู่อาศัยและการเก็บรักษาข้อมูล)

การคัดกรองการสนับสนุนลูกค้า

ระบบจัดหมวดหมู่ตั๋วอัตโนมัติ ร่างคำตอบที่แนะนำ และการค้นหาฐานความรู้ สิ่งเหล่านี้ช่วยลดเวลาในการตอบกลับครั้งแรก และช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนได้

การช่วยเหลือด้านโค้ดและประสิทธิภาพของนักพัฒนา

• สร้างการทดสอบยูนิต ข้อเสนอแนะการรีแฟกเตอร์ คำอธิบายโค้ดอินไลน์
• ทีมวิศวกรหลายทีมได้ใช้ตัวช่วยในระหว่างการตรวจสอบโค้ดและการสร้าง PR แล้ว

ตัวอย่างโค้ด — คำแนะนำง่ายๆ ในการสร้างการทดสอบยูนิต:

prompt = """
You are a python unit test generator.
Given the function below, create pytest unit tests that cover normal, edge, and error cases.
Function:

def เพิ่ม (a: int, b: int) -> int:
คืนค่า a + b

"""
# send prompt using the same ChatCompletion pattern as above

ChatGPT เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์และบทบาทของผู้ปฏิบัติงานอย่างไร

AI เปลี่ยนแปลงหน่วยการทำงาน: งานต่างๆ ที่เคยเป็นแบบอะตอมมิก (การร่าง การสรุป การคัดแยก) กลายเป็น เติม: มนุษย์เป็นผู้กำหนดเจตนา ผู้ช่วยร่าง และมนุษย์เป็นผู้แก้ไขและอนุมัติ งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าบริษัทต่างๆ กำลังลงทุนอย่างหนักใน AI แต่มีเพียงไม่กี่บริษัทเท่านั้นที่ระบุว่าบริษัทเหล่านั้นได้พัฒนาจนบรรลุศักยภาพแล้ว โอกาสสำคัญคือการประสานงาน: วิธีที่ผู้จัดการออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่เพื่อให้ทีมมนุษย์และ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างเหมาะสมที่สุด

การโต้ตอบจะแตกต่างกันไปตามบทบาท:

• นักพัฒนา: ขอรับชิ้นส่วนโค้ด การรีแฟกเตอร์ คำอธิบายพฤติกรรมของไลบรารี หรือการทดสอบอัตโนมัติ
• นักการตลาดและนักสื่อสาร: ขอโทนเสียงที่หลากหลาย โครงร่างแคมเปญ หรือสำเนาที่มีคำหลักมากมาย
• นักวิเคราะห์และผู้ปฏิบัติการ: สร้างสคริปต์ SQL หรือการแปลงข้อมูล ขอเทมเพลตการดึงข้อมูล
• ผู้จัดการและ PM: ใช้สำหรับเอกสารหน้าเดียว การสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และการแปลงผลลัพธ์ของการประชุมเป็นรายการดำเนินการ

ความหลากหลายของกรณีการใช้งานเหล่านี้ทำให้ ChatGPT ปรากฏให้เห็นอย่างชัดเจน: คุณจะพบหน้าต่างการสนทนา ChatGPT, แผง Copilot ในแอป Office, บอท Slack อัตโนมัติที่รองรับโดย LLM หรือแดชบอร์ดภายในที่มีกล่องแชท "ถามเอกสารของเรา" ซึ่งทั้งหมดนี้ชัดเจนสำหรับทั้งพนักงานและฝ่าย IT

รูปแบบการออกแบบงานใหม่ (ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ)

• ทีมกฎหมาย: ผู้ช่วยร่างเอกสารสรุปเบื้องต้น แต่ทนายความทำหน้าที่พิจารณาเหตุผลทางกฎหมายและสรุปขั้นสุดท้าย
• ความสำเร็จของลูกค้า: ผู้ช่วยเสนอคำตอบและระบุความเสี่ยงในการเปลี่ยนแปลง ในขณะที่ตัวแทนของมนุษย์จัดการกับการสนทนาเชิงอารมณ์และเชิงกลยุทธ์
• ผลิตภัณฑ์และวิศวกรรม: วิศวกรใช้ตัวช่วยในการสร้างนั่งร้าน (การทดสอบ เอกสาร) ในขณะที่มุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรมและการคิดเชิงระบบ

การวัดผลกระทบของบทบาท (ตัวอย่างเมตริก):

• เวลาเฉลี่ยในการตอบสนองครั้งแรก (การสนับสนุน)
• อัตราส่วนการแก้ไขฉบับร่างต่อฉบับสุดท้าย (ทีมเนื้อหา)
• ระยะเวลาของรอบ PR สำหรับวิศวกรรม
• จำนวนตั๋วที่เพิ่มขึ้น (ความแม่นยำในการคัดแยก)

การปฏิบัติขั้นสูงและการเพิ่มประสิทธิภาพ

รูปแบบการกระตุ้นที่ช่วยลดอาการประสาทหลอน

• การต่อลงดินอย่างชัดเจน: “ใช้เฉพาะเอกสารที่ระบุไว้ใน sources ข้างล่างนี้ ถ้าคุณตอบไม่ได้ ให้บอกว่า 'ฉันไม่รู้'
• คำขอเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง: ต้องใช้ JSON หรือส่วนที่มีหมายเลขเพื่อให้คุณสามารถแยกวิเคราะห์และดำเนินการอัตโนมัติได้
• ตัวอย่างภาพไม่กี่ภาพ พร้อมตัวอย่างที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องในการตั้งความคาดหวัง

ตัวอย่าง: คำเตือนที่มีโครงสร้างสำหรับข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์:

You are a product analyst. Using only the following three requirement documents (DOC1, DOC2, DOC3), produce:
1) 1-paragraph summary of the product goal.
2) JSON array of feature names with priority (high|med|low).
If information is missing, return an empty array.

การตรวจสอบและการตรวจสอบอัตโนมัติ

• ใช้การทดสอบยูนิตสำหรับคำเตือน (คำเตือนสีทอง)
• เปรียบเทียบผลลัพธ์ของผู้ช่วยกับฐานความรู้ที่คัดสรรโดยใช้การตรวจสอบความคล้ายคลึงทางความหมาย (RAG + คะแนนความเชื่อมั่น)
• สร้างขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์ให้เป็นแบบอัตโนมัติสำหรับผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าเกณฑ์คุณภาพ

สรุป — ChatGPT ใช้งานได้ชัดเจนแล้วหรือยัง และต่อไปจะเป็นอย่างไร?

ใช่ — ChatGPT ใช้งานได้อย่างชัดเจน เพราะถูกฝังไว้ ใช้งานผ่านเครื่องมือ และปัจจุบันถูกควบคุมในบริบทขององค์กร ผู้จำหน่ายได้เปลี่ยนจากฟีเจอร์แฟล็กแบบทดลองไปสู่การผสานรวมที่แข็งแกร่งขึ้น (Copilot, ความรู้ของบริษัท, การโฮสต์ตามภูมิภาค) และรายงานการวิจัยและอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นถึงการนำไปใช้อย่างรวดเร็วและความสนใจอย่างจริงจังในการปรับขนาดอย่างมีความรับผิดชอบ

ข้อสรุปสำหรับผู้นำ: ปฏิบัติต่อผู้ช่วยเสมือนเป็นแพลตฟอร์มใหม่: กำหนดกรณีการใช้งานที่ชัดเจน ล็อกข้อมูลและการกำกับดูแลก่อน ทดลองใช้เพื่อวัดผลกระทบ แล้วจึงปรับขนาดตามแนวทางป้องกัน ประโยชน์ที่ได้รับ (ประหยัดเวลา ร่างเอกสารได้เร็วขึ้น คัดแยกได้แม่นยำขึ้น) ล้วนเป็นเรื่องจริง แต่ภาระผูกพันทางกฎหมายและความปลอดภัยก็เช่นกัน หากทำทั้งสองอย่างให้ดี ผู้ช่วยจะไม่เพียงแต่เห็นได้ชัด แต่ยังเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้อีกด้วย

เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลโคเมทเอพีไอ ที่ สนามเด็กเล่น และปรึกษา  คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว ด้วยetAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!