Generative AI for HR

---

Generative AI for HR

ศิลปะการเขียน Prompt เพื่อผลลัพธ์ระดับมืออาชีพ

ในยุคที่เทคโนโลยีหมุนเร็ว การเข้ามาของ Generative AI (ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Gemini, หรือ Copilot) ไม่ได้เป็นเพียงแค่กระแสชั่วคราว แต่กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยพลิกโฉมวงการบริหารทรัพยากรบุคคล (HR) ลองจินตนาการดูว่า หากคุณสามารถลดเวลาทำงานซ้ำๆ และนำเวลาเหล่านั้นไปโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์หรือการดูแลพนักงานได้จริงๆ ประสิทธิภาพขององค์กรจะเพิ่มขึ้นขนาดไหน?

แต่การจะมี “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” นั้น การรู้วิธีสั่งงาน หรือการเขียน “Prompt” คือกุญแจสำคัญ เพราะ AI จะฉลาดเท่ากับคำสั่งที่คุณป้อนเข้าไป บทความนี้จะพาคุณไปเจาะลึกเทคนิคการใช้งาน Generative AI ให้เปรียบเสมือนมีทีมงานมืออาชีพมาช่วยคุณทำงานครับ

Ref: เนื้อหาหลักๆ ได้จากการอ่าน Blog ของ AIHR | Acedemy to Innovate HR นะครับ สามารถไปตามอ่าน original หรือเนื้อหาอื่นๆได้

Prompt คืออะไร?

Prompt คือ ข้อความหรือชุดคำสั่งที่เราส่งให้ AI เพื่อกำหนดให้ AI สร้างผลลัพธ์ตามที่เราต้องการ ยิ่งสั่งได้ชัดเจน ผลลัพธ์ก็ยิ่งแม่นยำครับ

โดยทั่วไปเราสามารถแบ่งรูปแบบของ Prompt ออกเป็น 6 ประเภทหลัก ดังนี้:

1. Conversational (การสนทนา) เน้นการพูดคุยโต้ตอบเหมือนคุยกับเพื่อนร่วมงาน

• 💬 ตัวอย่าง: “ตลาดแรงงานในปัจจุบันมีความท้าทายอะไรบ้าง?”

2. Scenario (สถานการณ์สมมติ) กำหนดบทบาทให้ AI สวมวิญญาณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านใดด้านหนึ่ง

• 🎭 ตัวอย่าง: “คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้าน HR ในบริษัทสตาร์ทอัพทางการเงิน…”

3. Instructional (คำสั่ง) การสั่งงานตรงๆ ให้ทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งอย่างเจาะจง

• 📝 ตัวอย่าง: “สร้างโครงร่างละเอียดสำหรับคู่มือการฝึกอบรม”

4. Creative (ความคิดสร้างสรรค์) ใช้ช่วยระดมไอเดียใหม่ๆ เมื่อเราคิดงานไม่ออก

• 💡 ตัวอย่าง: “ช่วยคิดสโลแกนสำหรับแคมเปญสร้างแบรนด์นายจ้าง”

5. Comparison (การเปรียบเทียบ) ใช้ช่วยวิเคราะห์หรือเปรียบเทียบข้อมูลที่มีตัวแปรหลายอย่าง

• ⚖️ ตัวอย่าง: “เปรียบเทียบคุณสมบัติของแอปพลิเคชันติดตามผู้สมัครงาน”

6. Summarization (การสรุปความ) ใช้ย่อเรื่องราว ข่าวสาร หรือเอกสารยาวๆ ให้สั้นกระชับ

• 📑 ตัวอย่าง: “สรุปเนื้อหาหนังสือเรื่อง The Making of a Manager”

Prompt ยิ่งชัด ผลลัพธ์ยิ่งดี — เหมือนเราอธิบายงานกับเพื่อนร่วมงาน:
อธิบายดี = งานออกมาดี
อธิบายไม่ชัด = ของกลับมาผิดโจทย์

4 องค์ประกอบของ Prompt ที่มีประสิทธิภาพ

เพื่อให้ Generative AI ทำงานได้อย่างแม่นยำที่สุด ไม่ว่าคุณจะใช้ค่ายไหน หลักการสำคัญคือต้องมีองค์ประกอบ 4 อย่างนี้ในคำสั่งของคุณ:

✅ Tip: ยิ่งให้รายละเอียดในแต่ละองค์ประกอบได้ครบถ้วนมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้จะยิ่งใกล้เคียงกับสิ่งที่คุณต้องการมากขึ้น!

Prompt design in action

Step 0: Starting prompt

Write a welcome message to new hires

"เขียนข้อความต้อนรับพนักงานใหม่"

ปัญหา:

• คลุมเครือ
• ไม่รู้เขียนให้ตำแหน่งอะไร
• น้ำเสียงแบบไหน
• เขียนเป็นอีเมล? เป็นโพสต์? เป็นประกาศ?
• ต้องมีข้อมูลวันแรกไหม?

AI จะเดาเอง — ซึ่งอาจไม่ตรงกับที่เราต้องการ

Step 1: เติม Objective (วัตถุประสงค์) — สิ่งที่อยากให้ AI บรรลุ

(...that provides essential first day information and fosters a sense of belonging)

(...ระบุว่าต้องการให้ข้อมูลสำคัญสำหรับวันแรก และสร้างความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของทีม)

แปลว่า: อยากให้ข้อความมีทั้ง

• ข้อมูลสำคัญของวันแรก
• และทำให้รู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของทีม

นี่คือ “เป้าหมายของงาน” ที่ต้องชัดเจน

Step 2: เติม Context (บริบท) — บริบท + ผู้รับสาร

(...to new software engineers joining the development team)

(...เจาะจงเป้าหมายว่าเป็น "Software Engineers" ที่จะมาเข้าทีม "Development")

บริบทนี้สำคัญมาก เพราะทำให้ AI

• ใช้ภาษาที่เหมาะกับสายงาน
• รู้ว่าเป็นทีม Dev
• เข้าใจสไตล์องค์กรด้านเทคโนโลยี

Step 3: เติม Format (รูปแบบ)— รูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ

(...email...bullet points)

(...ระบุว่าขอเป็น "อีเมล" และมีการใช้ "Bullet points")

คือให้เขียนเป็น Email และต้องมี bullet list ว่างๆ สำหรับใส่ข้อมูลวันแรก เช่น

• เริ่มงานกี่โมง
• ต้องเตรียมอะไร
• เจอใครก่อน

นี่ช่วยให้ผลลัพธ์ พร้อมใช้งานทันที

Step 4: เติม Tone (น้ำเสียง) — น้ำเสียงที่ต้องการ

(...warm and encouraging)

(...ระบุอารมณ์ของข้อความว่า "อบอุ่นและให้กำลังใจ")

ต้องการให้ข้อความ

• อบอุ่น
• ให้กำลังใจ
• ต้อนรับแบบเป็นกันเอง

ซึ่งเหมาะมากกับจดหมายต้อนรับพนักงานใหม่

Effective Prompt — Prompt เวอร์ชันที่ “สมบูรณ์แบบกว่าเดิม”

Write a warm and encouraging welcome email to new software engineers joining the development team. It should foster a sense of belonging and include an empty list of bullet points where I can input essential day one information.

"เขียนอีเมลต้อนรับที่อบอุ่นและให้กำลังใจ สำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ใหม่ที่เข้าร่วมทีมพัฒนา โดยต้องสร้างความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของทีม และให้เว้นช่องว่างเป็น Bullet points ไว้เพื่อให้ฉันใส่ข้อมูลวันแรกที่สำคัญได้"

นี่คือ Prompt ที่ดีเพราะ:
✔ ชัดเจน
✔ มีบริบท
✔ มีรูปแบบของผลลัพธ์
✔ มี tone
✔ พร้อมใช้งานทันที

และผลลัพธ์ที่ AI สร้างออกมาจะ “ตรงความต้องการมากกว่า 90–95%” แทบไม่ต้องแก้เพิ่มเติม

12 Example Prompts สำหรับ HR — ใช้ได้ทันที

ด้านล่างคือ prompt ตัวอย่างแบบ “เติมคำแล้วใช้ได้เลย” ปรับได้ทั้งกับ ChatGPT, Gemini, Claude หรือ AI อื่นๆ

1. เขียน Job Description แบบดึงดูดคนเก่ง

เขียน Job Description สำหรับตำแหน่ง [ชื่อตำแหน่ง]
ต้องการน้ำเสียงแบบ professional แต่เป็นมิตร
ระบุทักษะหลักที่ต้องมี: [hard skills]
และทักษะเสริมที่พึงประสงค์: [soft skills]
บริษัททำงานในอุตสาหกรรม [industry]
ช่วยจัดให้อยู่ในรูป bullet list และอ่านง่าย

2. Boolean Search สำหรับ Recruiter

สร้าง Boolean Search เพื่อหาโปรไฟล์ที่ตรงกับตำแหน่ง [role] บน LinkedIn
ต้องเน้นทักษะ: [skills]
ประสบการณ์ในอุตสาหกรรม: [industry]
และตัดโปรไฟล์ที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น [exclude]

#Note: Boolean Search = กรองให้เจอเฉพาะคนที่ “ใช่” และไม่โชว์คนที่ “ไม่ใช่”

3. Compensation Analysis Report

ช่วยวิเคราะห์ Compensation สำหรับตำแหน่ง [role]
โดยพิจารณาปัจจัย: ประสบการณ์ [x years], ทำงานที่ประเทศ [location]
ขอ breakdown เป็น

• base salary
• bonus range
• equity หรือ benefit อื่นๆ
  และสรุป insight แบบเข้าใจง่าย

4. Low-cost Perks เพิ่มความผูกพัน

ขอรายการสวัสดิการต้นทุนต่ำ ที่ช่วยเพิ่มความสุขให้พนักงาน
โฟกัสเรื่อง [wellbeing / flexibility / recognition]
และให้สอดคล้องกับ core values ของบริษัท: [values]

5. Icebreakers สำหรับพนักงานใหม่

แนะนำกิจกรรม icebreaker สำหรับ role: [role]
ทีมขนาด: [จำนวนคน]
ต้องเหมาะกับคนหลายบุคลิก เช่น introvert / extrovert

6. Virtual Onboarding Program

ช่วยออกแบบ Virtual Onboarding Program สำหรับองค์กรแบบ [startup/corporate/global]
โดยต่อยอดจากกิจกรรมที่เรามีอยู่แล้ว: [list activities]
ต้องช่วยให้พนักงานรสึก welcome และเข้าใจวัฒนธรรมองค์กร

7. Future Skills 2025

กรุณาลิสต์ทักษะสำคัญที่ตำแหน่ง [role] ในอุตสาหกรรม [industry]
ควรมีในปี 2025 พร้อมคำอธิบายแต่ละข้อ

8. Non-monetary Rewards สำหรับ High Performer

เสนอวิธีการให้รางวัลพนักงานดาวเด่นที่ไม่ใช้เงิน
เช่นการมอบโอกาสพิเศษ, visibility, mentorship
ต้องสอดคล้องกับ core values: [values]

9. DEIB & Sense of Belonging

ช่วยออกแบบกิจกรรม/นโยบายที่สร้าง sense of belonging
ในองค์กรที่มีความหลากหลายด้าน [diversity factors]
ต้องสามารถขยายใช้ได้ทั้งองค์กร และทำได้จริง

10. เก็บ Feedback แบบ Qualitative

แนะนำวิธีเก็บ qualitative feedback จากพนักงานจำนวน [size]
ในอุตสาหกรรม [industry]
พร้อมข้อดี-ข้อจำกัดของแต่ละวิธี

11. Data Visualization for HR Reporting

ขอวิธี visualize data สำหรับโปรแกรม [Power BI / Looker / Tableau]
เน้นรายงานเกี่ยวกับ HR initiative: [ชื่อโครงการ]
ให้เสนอหลายแบบ พร้อมเหตุผลว่าควรใช้เมื่อไร

12. Retention Rate Calculation

ช่วยคำนวณ retention rate
บริษัทมีพนักงานเริ่มต้น [number]
สิ้นงวด [number]
มีพนักงานใหม่เข้ามา [number]
ขอสูตรและอธิบายขั้นตอนการคิดแบบเข้าใจง่าย

ข้อควรระวังที่คุณต้องไม่ลืม

แม้ Generative AI จะเก่งแค่ไหน แต่ “ความถูกต้อง” และ “ความปลอดภัย” คือสิ่งสำคัญที่สุด:

1. Human in the loop: อย่าเชื่อ AI 100% คุณต้องตรวจสอบและแก้ไขความถูกต้องของเนื้อหาเสมอ (Verify accuracy)
2. Data Privacy: ห้ามป้อนข้อมูลความลับของบริษัท หรือข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงานลงใน Public AI เด็ดขาด

บทสรุป

Generative AI ไม่ได้เข้ามาเพื่อแย่งงาน HR แต่เข้ามาเพื่อช่วยให้เราทำงานได้ “ฉลาดขึ้น” และ “มีเวลามากขึ้น” การฝึกเขียน Prompt ที่ดีก็เหมือนการฝึกมอบหมายงาน (Delegation) ยิ่งคุณสั่งงานได้ละเอียดและชัดเจนเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะยิ่งทรงพลังมากขึ้นเท่านั้น

พร้อมที่จะเปลี่ยนวิธีทำงานของคุณหรือยัง? ลองนำสูตร 4 องค์ประกอบนี้ไปปรับใช้กับ Generative AI ที่คุณมีดูสิครับ!

---

Data Science Explore the world of data science with Donato_Story

Dashboard Discover the power of data visualization with Donato_Story

Donato_Journey Join me on my journey (Thai version)

Course_Review Discover the training courses with Donato_Story (Thai version)

Let’s Connect!

Your thoughts and feedback are invaluable. Feel free to share them in the comments or connect with me on

• Medium: medium.com/donato-story
• Facebook: web.facebook.com/DonatoStory
• Linkedin: linkedin.com/in/nattapong-thanngam