บทความด้าน HR เทคโนโลยี และข้อมูล พร้อมแนวทางที่นำไปใช้กับงานขององค์กร
เลือกอ่านบทความวิเคราะห์ ความคิดเห็น งานวิชาการ ข่าว รีวิว บทสัมภาษณ์ หรือคู่มือ
47 บทความแสดงรายการที่ 13–18
เรียงจากล่าสุด
อย่าขยาย AI pilot เพราะยอด licence หรือเวลาที่พนักงานบอกว่าประหยัดได้เพียงอย่างเดียว หลักฐานที่พอใช้ตัดสินใจควรมี 4 ชั้น ได้แก่ usage, capability, workflow outcome และ job quality/risk ชั้นล่างช่วยอธิบายการเข้าถึง แต่การอนุมัติ scale ต้องยืนบนผลลัพธ์ปลายทาง คุณภาพงาน และผลกระทบต่อคนพร้อม stop condition ที่ตรวจได้
อ่านบทความ
คนทำงานไทยไม่ได้ติดที่ความกล้าใช้ AI แต่ติดที่ระบบงานและแรงจูงใจ Microsoft รายงานว่า 75% ของผู้ใช้ AI ในไทยทำงานที่ปีก่อนทำไม่ได้แล้ว ขณะเดียวกัน 60% ยังรู้สึกว่าการไล่เป้าหมายเดิมปลอดภัยกว่าการ redesign งาน องค์กรจึงต้องให้เวลา อำนาจ และ metric สำหรับการทดลอง workflow ไม่ใช่เพิ่ม licence แล้วหวังว่าการเปลี่ยนแปลงจะเกิดเอง
อ่านบทความ
Shortlist ที่ออกเร็วไม่ได้แปลว่าคัดคนได้ดี HR ต้องทดสอบสามชั้น—objective ว่าระบบกำลัง optimize อะไร, data ว่าตัวแทนงานและผู้สมัครจริงหรือไม่ และ programming ว่ากฎ โมเดล กับ human override ทำงานอย่างไร—พร้อมตรวจ false negative, ความเป็นธรรม ความเป็นส่วนตัว และช่องทางให้ผู้สมัครขอความช่วยเหลือหรือทักท้วง
อ่านบทความ
อย่าเริ่ม Workforce Plan ด้วยคำถามว่า AI จะแทนตำแหน่งใด ให้เลือกหนึ่ง Workflow แตกงานเป็น task แล้วตัดสินว่าอะไรควรให้เครื่องช่วย อะไรต้องให้คนรับผิดชอบ จากนั้นจึงจัดบทบาทและทักษะใหม่ Workshop 4 ขั้นนี้ช่วยให้ HR, หน้างาน และวิศวกรรมเห็นแผนเดียวกันก่อนซื้อเทคโนโลยี
อ่านบทความ
รายงาน OECD วันที่ 24 กรกฎาคม 2026 บอก HR ว่า AI ในที่ทำงานต้องถูกดูพร้อมกัน 6 ด้าน ตั้งแต่ผลิตภาพและทักษะ ไปจนถึงข้อมูล การเลือกปฏิบัติ ความปลอดภัย ความโปร่งใส และ Social Dialogue การมี AI Policy ฉบับเดียวจึงยังไม่เท่ากับมีระบบควบคุมที่ทำงานจริง
อ่านบทความ
ใช้ Tiered เมื่ออำนาจอนุมัติต้องไล่ลำดับ ใช้ Parallel เมื่อหลายฝ่ายต้องตรวจอย่างอิสระ และใช้ Exception-based เฉพาะงานความเสี่ยงต่ำที่มี threshold, monitoring และสิทธิ์หยุดชัดเจน อย่าใส่คนไว้ใน flow เพียงเพื่อให้มีปุ่ม Approve
อ่านบทความเล่าปัญหาหรือสิ่งที่ต้องการทำ แล้วเราจะช่วยดูแนวทางและขอบเขตงานร่วมกัน
