การใช้ Large Language Models (LLM) กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน อย่างไรก็ตาม การนำ LLM มาใช้งานยังคงเผชิญกับปัญหาหลายประการที่ต้องได้รับการแก้ไขเพื่อให้การใช้งาน LLM มีประสิทธิภาพสูงสุด ในหนังสือเล่มนี้ เราจะขอนำเสนอกรอบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันด้านธุรกิจด้วยกลยุทธ์ Prompt Engineering.  

ปัญหากลุ่มที่ 2: ปัญหาที่สำคัญในเชิงทฤษฎี ที่ขึ้นอยู่กับผู้ใช้งาน ที่ยังแก้ไขไม่ได้ เช่น การใช้คำสั่งที่คลุมเครือ (Ambiguity Interpretation) เป็นปัญหาที่สำคัญซึ่งผู้ใช้งาน LLM ต้องเผชิญ แนวทางแก้ไขคือการใช้หลักการทั้ง 7 ของการสร้างคำสั่ง (7 Pillars of Prompt Engineering) เพื่อให้การสื่อสารกับ LLM มีความชัดเจนและมีประสิทธิภาพ และเมื่อผลลัพธ์ที่ได้จาก LLM ไม่เป็นไปตามวัตถุประสงค์ ส่งผลให้เกิดปัญหาที่ตามมา คือ ผู้ใช้งานขาดทักษะในการปรับแก้ไขคำสั่ง โดยเราขอนำเสนอ หลักการการปรับปรุงผลลัพธ์ AI (Improvement AI Output - DAMIC) เพื่อแก้ไขและปรับแต่งคำสั่งให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ปัญหากลุ่มที่ 3: ปัญหาที่มีสาเหตุส่วนหนึ่งมาจาก Platform ที่ให้บริการ ที่ยังแก้ไขไม่ได้ เช่น ปัญหาความไม่แน่นอนของผลลัพธ์ ซึ่ง Platform ไม่ได้ให้การประเมินผลความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ แนวทางแก้ไข คือ การใช้การประเมินผลลัพธ์ของปัญญาประดิษฐ์ (Evaluate AI Output) ด้วยการให้คะแนนความมั่นใจ (Confidence Metric Output Scoring - CMOS) 

ปัญหากลุ่มที่ 4: ปัญหาการขาดเครื่องมือที่เป็นมาตราฐานในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถช่วยแก้ไขปัญหาที่ได้กล่าวมาข้างต้นทั้ง 3 กลุ่มได้โดยองค์รวมอย่างเป็นระบบก็เป็นอีกหนึ่งประเด็นที่สำคัญ 

ดังนั้นเราจึงขอนำเสนอกรอบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (Human-AI Optimization Framework) เพื่อนำมาแก้ไขปัญหาทั้ง 4 กลุ่มโดยองค์รวมอย่างเป็นระบบ รวมถึงยังสามารถช่วยยกระดับศักยภาพของทั้ง 2 ฝ่าย ในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กรอบการทำงานนี้ช่วยเสริมสร้างทักษะสำคัญสำหรับความสำเร็จในยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดังนี้ 1. ความเข้าใจในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI Literacy), 2. เทคนิคการตั้งคำถามเพื่อการแก้ปัญหา (Questioning Techniques for Problem Solving), 3. การวิเคราะห์หาสาเหตุต้นตอของปัญหา (Problem Root Cause Analysis), 4. การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking), 5. การคิดเชิงระบบ (System Thinking), 6. การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมพร้อมต์ (Prompt Engineer), 7. กลยุทธ์ทางธุรกิจและการกำกับดูแล AI (AI Business Strategy and Governance).  

กลยุทธ์ Prompt Engineering ไม่ได้เป็นเพียงทักษะที่ช่วยเพิ่มศักยภาพของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ในการทำงานร่วมกันเท่านั้น แต่ยังเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับผู้นำธุรกิจในยุค AI การลงทุนเพื่อเรียนรู้และพัฒนาทักษะ กลยุทธ์ Prompt Engineering ให้ชำนาญ จะช่วยปลดล็อกศักยภาพของทั้งองค์กร ไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจที่ยั่งยืน

บทที่ 1: การรู้เท่าทันปัญญาประดิษฐ์ (AI Literacy): กุญแจสู่การสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน

   1.1 อนาคตของธุรกิจในยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI): การปฏิวัติสู่กระบวนทัศน์ใหม่

   1.2 Prompt Engineering: ศิลปะการดึงศักยภาพของ Large Language Models (LLMs)

   1.3 Prompt Engineering: วิธีการสื่อสารกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างมีประสิทธิภาพ

   1.4 Prompt Engineering: สินทรัพย์เชิงกลยุทธ์สู่ความสำเร็จในยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI)

   1.5 Prompt Engineering: เข้าใจข้อจำกัดและความท้าทาย

   1.6 Prompt Design กับ Prompt Engineering: เข้าใจความแตกต่างเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน

   1.7 Generative AI: ภาพรวมของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์

   1.8 Large Language Models: ภาพรวมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

   1.9 Large Language Models: เข้าใจข้อจำกัดและความท้าทายของ LLMs 

  1.10 Generative AI กับ Large Language Models: เข้าใจความแตกต่างเพื่อการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างมีกลยุทธ์

บทที่ 2: องค์ประกอบของกรอบการทำงานร่วมกันของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มศักยภาพในการแข่งขัน: (Systematic Thinking)

   2.1 องค์ประกอบที่ 1: Defining Objective & Instruction Refinement.

   2.2 องค์ประกอบที่ 2: Communicate with AI.

   2.3 องค์ประกอบที่ 3: Responsible AI.

   2.4 องค์ประกอบที่ 4: Evaluate AI Output by Confidence Metric Output Scoring (CMOS).

   2.5 องค์ประกอบที่ 5: 7 Pillars of Prompt Engineering.

• Pillars 1: Input Control: การกำหนดทิศทางการไหลของข้อมูลไปยัง LLM

-  Meta-Prompt Strategy.

-  Few-Shot Examples Strategy.

-  Information Validation Strategy.

-  Reverse Engineering Strategy.

• Pillars 2: Output Control: การกำหนดรูปแบบการตอบสนองของ LLM

- Format Specification Strategy.

- Prompt Summarization Strategy.

- Language Translate Strategy.

- Style and Tone Adjustment Strategy.

• Pillars 3: Content Management: การควบคุมการสร้างและการดูแลเนื้อหา

- Content Creator Strategy.

-  ontent Filter Strategy.

- Information Gap Bridging Strategy.

- Automating Support Responses Strategy.

• Pillars 4: Data Management: ประยุกต์ใช้ AI เพื่อสกัดให้ได้ข้อมูลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น 

- Group Classification Strategy.

- Pattern Recognition Strategy.

- Predictive Strategy.

- Anomaly Detection Strategy.

• Pillars 5: Knowledge Management: การเข้าถึงความรู้และความเชี่ยวชาญของ LLM.

- Persona Strategy.

- Cross-Knowledge Domain Adaptation Strategy.

- Innovation Incubation Strategy.

- Knowledge Extraction Strategy.

• Pillars 6: Simulation Management: การจำลองสถานการณ์จริงเพื่อการทดสอบ

- Role-Play Simulation Strategy.

- Interactive Simulation Strategy.

- "What If" Analysis Strategy.

- Situation Communication Strategy.

• Pillars 7: Tools Management: การสร้างคลังแสงของเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ

- Combined Prompt Strategy.

- Alternative Methods Strategy.

- Prompt Generator Strategy.

- Business Tool Development Strategy.