We Connect Automation Engineers

🚀 AI Agent สร้างได้ใน 43 นาที – ไม่ต้องโค้ดสักบรรทัด!

เคยรู้สึกไหมครับว่า งานที่เราทำซ้ำๆ ทุกวัน เช่น การสรุปข้อมูล เขียนรายงาน หรือแม้แต่การติดตามโฆษณาคู่แข่ง กินเวลาไปมากมาย จนแทบไม่มีเวลาเหลือให้กับการคิดกลยุทธ์ใหม่ๆ?

Greg Isenberg ได้พูดคุยกับ Max Brodeur-Urbas (CEO ของ Gumloop) และทดลองสร้าง AI Agent แบบ zero-coding ใช้เวลาเพียง 43 นาที แต่ได้ผลลัพธ์ที่ช่วยเปลี่ยนวิธีทำงานไปตลอดกาล 🤯

✨ ตัวอย่างจริงที่น่าทึ่ง

📝 YouTube → Blog Post
แค่ใส่ลิงก์วิดีโอ YouTube → ระบบดึง transcript → สรุปเนื้อหา → เขียนบทความเต็ม → ฝังวิดีโอ + โพสต์เข้าระบบ CMS อัตโนมัติ
✅ ใช้เวลาน้อยลงมาก และต้นทุนเพียง $1.62 ต่อโพสต์!

📊 Competitor Ads Analyzer
ดึงโฆษณาคู่แข่งจาก Facebook/Instagram → ใช้ AI วิเคราะห์วิดีโอและภาพ → สร้าง insight ด้านกลยุทธ์ → ส่งรายงานเป็นอีเมลอัตโนมัติ
✅ ประหยัดเวลาทำงานกว่า 40 ชั่วโมงต่อเดือน

🧩 Custom Node Builder
อยากเชื่อมต่อระบบใหม่ๆ เองก็ทำได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด! ที่เจ๋งคือ AI ยังช่วยเขียนโค้ดแทนเรา และสามารถแชร์ workflow ให้ทีมใช้ร่วมกันได้

🌐 Chrome Extension
เปลี่ยน workflow ที่สร้างไว้ให้กลายเป็น “ปุ่มกดครั้งเดียว” ใช้งานได้บนทุกหน้าเว็บ เช่น การ outreach บน LinkedIn หรือการ enrich ข้อมูลลูกค้า → สะดวกและเร็วทันใจ

💡 ทำไมธุรกิจควรสนใจ?

ในโลกธุรกิจยุคนี้ ข้อได้เปรียบไม่ใช่แค่การมี AI แต่คือ “ใครสามารถเอา AI ไปทำให้งานทั้งองค์กรอัตโนมัติได้เร็วกว่า”

Max สรุปไว้อย่างน่าสนใจว่า:

“ถ้าคุณสามารถลิสต์งานออกมาเป็น step-by-step เหมือนให้เด็กฝึกงานทำได้ คุณก็สามารถทำให้งานนั้นอัตโนมัติได้ 100%”

🔑 บทเรียนสำคัญสำหรับผู้ประกอบการและคนทำงานออฟฟิศ

เวลาคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด การทำให้งาน routine เป็นอัตโนมัติ = ได้เวลาเพิ่มกลับมา

เครื่องมืออย่าง Gumloop ไม่ได้จำกัดเฉพาะนักเทคโนโลยี แต่มาเพื่อคนทั่วไปที่อยากประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพ

การนำ AI มาใช้ ไม่ได้หมายถึงการ “แทนที่คน” แต่คือการเปิดโอกาสให้คนได้ทำงานที่มีคุณค่ามากขึ้น

✨ ลองคิดดูครับ… ถ้าในองค์กรของคุณ งานซ้ำๆ ที่กินเวลาหลายสิบชั่วโมงต่อเดือนถูกเปลี่ยนให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ คุณจะเอาเวลาที่ได้คืนไปใช้สร้างสรรค์อะไรใหม่ๆ ได้บ้าง?

🔗 ที่มาช่องยูทูป Greg Isenberg: https://www.youtube.com/watch?v=QFc7jXZ2pdE

I built an AI Agent in 43 min to automate my workflows (Zero Coding) In this episode, Max Brodeur-Urbas, Gumloop's CEO, where we dive deep into how to build AI agents and how to automate any workflow. We cover various use cas...

🤖 3 วิธีใช้ AI มาช่วยงานเทคนิคในธุรกิจ

หลายคนอาจเคยสงสัยว่า AI ทำงานแทนเราได้จริงไหม หรือเป็นแค่คำโฆษณาเกินจริง?
ความจริงคือ…ถ้าใช้ให้ถูกจังหวะ AI จะช่วยเราประหยัดเวลา ลดความผิดพลาด และทำให้โฟกัสกับสิ่งสำคัญได้มากขึ้น ✨

Dan Leeman จากช่อง Automation Helpers ได้แชร์ 3 วิธีที่เขาใช้ AI ช่วยงานเทคนิคจริง ๆ ในธุรกิจ 👇

1️⃣ ใช้ AI ทำสูตร & สเปรดชีต

เหนื่อยกับการเขียนสูตรยาว ๆ ใน Excel หรือ Google Sheets ไหม?
AI สามารถเขียนสูตรให้เสร็จ พร้อมอธิบายวิธีใช้ หรือแม้แต่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลออกมาเป็น insight ได้ทันที 📊

2️⃣ ใช้ AI เขียน & ดีบักโค้ด

เจอปัญหาโค้ด error ไม่รู้จะแก้ยังไง?
AI ช่วยเขียนตัวอย่างฟังก์ชันให้ พร้อมทั้งช่วยหาจุดผิดและแนะนำการแก้บั๊ก 🔧 เหมือนมีคู่หูโปรแกรมเมอร์อยู่ข้าง ๆ

3️⃣ ใช้ AI สร้างเว็บเบื้องต้น

อยากได้หน้า Landing Page หรือปรับแต่ง CSS เล็กน้อย?
AI ช่วย generate HTML + CSS ตัวอย่างให้ได้เลย จากนั้นเราก็แค่ปรับเพิ่มให้ตรงกับสไตล์ของแบรนด์ 🌐

💡 บทสรุป

AI ไม่ได้มาแทนคนทั้งหมด แต่เป็น “ผู้ช่วย” ที่ทำให้งานเร็วขึ้น ลดงานซ้ำ ๆ และเปิดโอกาสให้เรามีเวลาไปโฟกัสกับการสร้างคุณค่าใหม่ ๆ ให้ธุรกิจ 🚀

👉 ลองเริ่มจากจุดเล็ก ๆ เช่น สูตรสเปรดชีต หรือโค้ดสั้น ๆ แล้วคุณจะเห็นว่า AI เปลี่ยน workflow ได้จริง

ที่มา:
“3 Ways I Use AI to Handle Technical Tasks in My Business” — Dan Leeman, ช่อง Automation Helpers
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=vu5nAQNBQI4

3 Ways I Use AI to Handle Technical Tasks in My Business Want to see how AI can handle technical tasks for you? In this video, Alex shares 3 practical ways AI helps with formulas, coding, automation, and more—savin...

“บัญชีกับ AI – คืนเวลา 1,000 ชั่วโมงต่อปี” ⏱️🤖

หลายคนกลัวว่า AI จะมาแย่งงาน โดยเฉพาะในสายบัญชีที่เต็มไปด้วยงานเอกสาร แต่จริงๆ แล้ว ถ้าใช้ให้ถูกทาง มันกลับช่วยให้ธุรกิจ ทำงานง่ายขึ้น ประหยัดเวลา และลดความผิดพลาด ได้อย่างมหาศาล

👩‍💼 ตัวอย่างจาก Shannon Smit เจ้าของ Smart Business Solutions ที่เล่าในบทสัมภาษณ์กับ David Jenyns (SystemHUB) บน YouTube เธอใช้ AI และ RPA จัดระบบงาน จนลดงานซ้ำๆ ได้เกือบ 1,000 ชั่วโมง/ปี ✨ เทียบเท่าพนักงานเต็มเวลา 1 คนเลยทีเดียว!

📊 AI และ RPA คืออะไร?

AI (Artificial Intelligence) 🤖
“สมองอัจฉริยะ” ของคอมพิวเตอร์ ช่วย คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจ เช่น ChatGPT สรุปข้อมูล หรือ Excel Copilot วิเคราะห์ตัวเลข

RPA (Robotic Process Automation) ⚙️
“หุ่นยนต์ซอฟต์แวร์” ที่ทำงานซ้ำๆ ตามกฎชัดเจน เช่น กรอกข้อมูล ส่งอีเมล อัปเดตตัวเลข
👉 ไม่ได้ฉลาดเหมือน AI แต่เก่งมากกับงานรูทีนที่ต้องทำทุกวัน

สรุปสั้นๆ:

AI = สมอง (งานที่ต้องคิด) 🧠

RPA = มือ (งานซ้ำๆ ตามกฎ) ✋
และเมื่อทำงานร่วมกัน → ได้ระบบที่ทั้ง เร็วขึ้น ประหยัดขึ้น และฉลาดขึ้น 🚀

⚡ ผลลัพธ์จริง

งานแอดมิน 2 ชม./วัน → RPA ทำแทน คืนเวลา 10 ชม./สัปดาห์

กระบวนการใหญ่ 998 ชม./ปี → อัตโนมัติ ลดภาระเท่ากับ “1 คนเต็มเวลา”

ลูกค้าพอใจขึ้น เพราะงานไม่ตกหล่น ✅

📝 บทเรียนสำหรับเจ้าของธุรกิจ

เริ่มจากงานเล็กๆ ที่กินเวลามากที่สุด ⏳

บันทึกขั้นตอนเป็นคู่มือ → ส่งต่อให้ทีม หรือให้ RPA ทำแทน

ใช้ AI ช่วยให้ทีมคิดเร็วขึ้น ไม่ใช่แทนที่ทีม

เป้าหมายไม่ใช่ “ลดคน” แต่คือ เพิ่มเวลา ให้โฟกัสสิ่งที่สร้างคุณค่า

👉 AI ทำให้งานคิดฉลาดขึ้น
👉 RPA ทำให้งานซ้ำหายไป
👉 คนมีเวลาไปโฟกัสสิ่งสำคัญจริงๆ

📌 ที่มา:
🎥 Using AI & Automation In Accounting – Case Study โดย David Jenyns
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=csHzaPGsewU

Using AI & Automation In Accounting - Case Study Learn how Shannon Smit saved almost 1,000 hours annually with AI and systems, transforming her firm’s efficiency.⚙️ Subscribe for more systemization tips: ht...

⚙ Instrumentation Characteristics (ep1)
ในการทำงานกับระบบควบคุมกระบวนการเราจะต้องวัดอะไรบางอย่างเสมอ ไม่ว่าจะเป็นอุณหภูมิ ความดัน ความเร็ว ระดับหรือแม้แต่แรงสั่น
🔹คำถามคือเราจะรู้ได้อย่างไร ว่าเครื่องมือวัดนั้นเหมาะสมหรือเชื่อถือได้ ❓
🔹คำตอบอยู่ที่คุณลักษณะของเครื่องมือวัดที่อธิบายพฤติกรรมของระบบการวัดและองค์ประกอบการทำงานของเครื่องมือวัดที่เราจะนำมาใช้
ซึ่งโดยทั่วไปเราสามารถแบ่งคุณลักษณะออกได้เป็น 2 ประเภทคือ คุณลักษณะแบบสถิต (Static Characteristics) และคุณลักษณะแบบพลวัต (Dynamic Characteristics) ซึ่งจะเป็นเรื่องที่จะนำมาเล่าในซี่รี่นี้ที่จะแบ่งเป็น 4 ตอน
👉 1. คุณลักษณะสถิต (Static Characteristics)
เป็นการอธิบายพฤติกรรมของเครื่องมือวัดเมื่อการอ่านค่าคงที่หรืออยู่ในสภาวะคงตัว ลักษณะเหล่านี้จะบอกถึงความ สัมพันธ์ระหว่างค่าที่วัดได้และค่าที่เครื่องมือวัดแสดงออกมา โดยไม่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป มีดังนี้
.
1.1🔹 ย่านการวัด(Range)
ค่าต่ำสุดไปจนถึงค่าสูงสุดที่เครื่องมือวัดสามารถวัดได้ หรือขีดจำกัดสูงสุดและต่ำสุดของปริมาณที่เครื่องมือได้รับการออกแบบให้วัดได้ ตัวอย่างเช่น เครื่องวัดอุณหภูมิที่มีช่วง -10°C ถึง 100°C หมายความว่าเครื่องวัดนี้สามารถวัดอุณหภูมิได้ตั้งแต่ -10°C ถึง 100°C (Range = -10°C ถึง 100°C)
1.2 🔹 ช่วงการวัด (Span)
ค่าผลต่างระหว่างค่าสูงสุดและค่าต่ำสุดของย่านการวัด ตัวอย่างเช่น ถ้าเครื่องวัดอุณหภูมิมี Range -10°C ถึง 100°C จะได้ค่า Span เท่ากับ 110°C ( (100 - (-10) = 110) ซึ่งในบางครั้งค่าช่วงการวัดอาจจะไม่เท่ากับย่านการวัดตามรูปด้านล่างได้เช่นกัน
1.3 🔹 ความแม่นยำ (Accuracy)
ค่าความสามารถของเครื่องมือวัดที่จะให้ค่าที่ใกล้เคียงกับค่าตามจริง หรือกล่าวคือ การเบี่ยงเบนจากค่าจริง ณ จุดที่ทำการอ่าน โดยค่าความแม่นยำสามารถใช้สมการได้ดังรูปภาพที่ 2
1.4 🔹ความเที่ยงตรง (Precision)
ค่าที่แสดงถึงความสามารถของเครื่องมือวัดในการแสดงค่าเดิมเมื่อทำการวัดหลาย ๆ ครั้ง หรือความสามารถในการแสดงค่าซ้ำ (repeatability) ของเครื่องมือวัดภายใต้เงื่อนไขการวัดแบบเดิม โดยค่าความเที่ยงตรงสามารถใช้สมการได้ดังรูปภาพที่ 3
*** ความแตกต่างระหว่าง ความแม่นยำ (Accuracy) กับ ความเที่ยงตรง (Precision)
ถ้าเปรียบเทียบกับการยิงปืน ความแม่นยำหมายถึง ความสามารถในการยิงปืนที่แม่นเข้าเป้าตรงกลาง ในส่วนความเที่ยงตรงหมายถึงความสามารถในการยิงซ้ำว่าเกาะกลุ่มหรือกระจายในการยิงซ้ำในรอบนั้นๆ
ค่าความแม่นยำ (Accuracy) เราอาจจะได้เห็นกันใน Specification sheet หรือใน แคตตาล็อคสินค้าต่างๆ ที่มักจะเป็นค่า ± ตามด้วยตัวเลขค่าความคลาดเคลื่อนของความแม่นยำ และในส่วนความเที่ยงตรง (Precision) สามารถดูได้จากค่าเบี่ยงเบนที่ระบุไว้ ตามภาพที่ 5




#ระบบอัตโนมัติจากหน้างานจริง