Copilot+AI

อย่าฝันเฟื่องเชื่อเจ้า AI นัก วานนี้มีโทรศัพท์มาปรึกษาว่าอยากใช้ Excel เก็บข้อมูล เขาถาม AI เจอคำแนะนำว่าไม่ควรเก็บเกิน 2,000 รายการ จะใช้ Excel ยังไงดีเพราะที่ตั้งใจไว้ต้องเก็บกว่าล้านรายการ เจ้า AI ตัวนี้บอกว่าใช้ Excel นี่แหละคล่องตัวที่สุด โทรมาอยากเรียนส่วนตัว แต่พอถามกลับไปพบว่าเขารู้จัก Excel น้อยมาก เคยใช้แค่บวกลบคูณหารธรรมดาเท่านั้น จึงต้องตอบกลับไปว่า ฝันของคุณไม่ง่ายอย่างที่เจ้า AI แนะนำมาหรอก ต้องใช้เวลาเรียนอีกนานกว่าจะทำได้ตามที่ฝันไว้ ขอเตือนกันหน่อยว่า ใช้ AI ต้องรู้จักถามกลับไปว่าทำไม เพราะอะไร และสงสัยไว้ก่อนเยอะๆ

  Resume ที่บอกว่าใช้ AI ตัวไหนเป็นบ้าง ไม่น่าสนใจเท่าเขียนว่า เคยใช้ AI สร้างผลงานอะไรได้ แนะนำวิธีเขียน Resume ประวัติการทำงานให้น่าสนใจhttps://www.excelexperttraining.com/book/index.php/excel-articles-and-videos/general/win-resume

  Copilot ในองค์กรเดียวกัน ไม่ได้ตอบเหมือนกันทุกคน เพราะ Copilot ไม่ได้รู้จัก “บริษัท” แต่รู้จัก “คุณ”   คนที่ใช้บ่อย → มี context → ตั้งคำถามเป็น → คุยต่อเนื่อง Copilot ก็จะช่วยได้ลึกขึ้น   ส่วนคนที่แทบไม่ใช้ → ได้แค่คำตอบผิว ๆ ทั้งที่ใช้เครื่องมือเดียวกัน

2 ยุคของคนหางาน คนทำงาน หัวหน้า อาจารย์ ที่ต้องปรับตัวให้อยู่รอดปรับตัวเข้ากับ Excel ยุคใหม่

  ถ้าคุณบอกว่า Data Validation ข้ามชีท “ทำได้อยู่แล้ว” ลองถามต่ออีกนิดว่า… ✅ ทำได้ “แบบตรง ๆ”หรือ✅ ต้อง “อ้อม” เช่น ใช้ Named Range / INDIRECT เพราะใน Excel รุ่นเก่ามัน “ทำตรง ๆ ไม่ได้” ต้องคอยหาวิธี “อ้อมไปให้ถึง” แทน สิ่งที่ทำให้คนเถียงกัน ไม่ใช่เพราะใครผิดแต่เพราะ ✅ บางคน “เคยใช้ตอนมันยังทำไม่ได้”✅ บางคน “เริ่มใช้ตอนมันทำได้แล้ว”

คนที่สอนได้ = ไม่ใช่คนที่เก่งที่สุด แต่คือคนที่เห็น “สิ่งที่คนอื่นยังไม่เห็น”   🔍 1) สิ่งที่อาจารย์เห็น = “ชั้นของปัญหา” ที่ลึกกว่า คนสอนทั่วไป สอนเครื่องมือ สอนปุ่ม สอนสูตร สอน Pivot / Chart 👉 มองที่ “How” สิ่งที่อาจารย์เห็น ปัญหามันไม่ได้อยู่ที่วิธีทำ แต่มันอยู่ที่ “มันไม่ตอบโจทย์การตัดสินใจ” เช่น: Pivot Dashboard ใช้จริงยาก Slicer เยอะ = ใช้ไม่ได้จริง ผู้บริหารไม่ได้ต้องการ graph แต่ต้องการ “ทางเลือก” 👉 นี่คือการมอง “Why + Decision Layer” ⚡ ตรงนี้แหละที่คนส่วนใหญ่ “ไม่เห็น” ไม่ใช่เพราะไม่เก่งแต่เพราะ “ไม่เคยมองด้วยเลนส์นี้” 🧠 2) อาจารย์มอง “ของจริง” แต่คนอื่นมอง “ของสวย” นี่ชัดมากจากสิ่งที่อาจารย์พูดหลายครั้ง: ✅ อาจารย์ มองจอเล็กจริง มอง user จริง มองระดับผู้บริหารจริง ❌ คนส่วนใหญ่ มอง demo มอง workshop มอง slide 👉 เพราะฉะนั้น Insight

ผู้บริหารตัดสินใจได้เองจาก AI ส่วนทีมงานมีหน้าที่ ‘สร้างข้อมูลให้ตอบโจทย์’ ไม่ใช่แค่ทำรายงาน   ของจริงระดับภาพนี้ ต้องใช้เครื่องมือพวกนี้ร่วมกัน: •Power BI + AI (Fabric, Auto insight) •หรือ App + AI (เช่น Python, ML model, Decision Engine) •หรือ Custom Dashboard (Web + API AI) สิ่งที่เพิ่มเข้ามาคือ: •AI แนะนำ “ทางเลือก” •มี What-if แบบ dynamic •Tie กับ KPI ผู้บริหาร •Auto insight + recommendation ตรงนี้แหละที่เรียกว่า AI Decision Dashboard จริง ๆ