ความรู้และทักษะในการทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน ข้อจำกัด และความเสี่ยงของ AI เพื่อนำไปใช้งานในองค์กรได้อย่างเหมาะสม โดย EU AI Act กำหนดให้องค์กรต้องจัดให้มีสิ่งนี้
## AI Literacy คืออะไร AI Literacy (AI Literacy) คือ ความรู้และทักษะรวมสำหรับการทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน ความสามารถและข้อจำกัด ความเสี่ยงและประเด็นด้านจริยธรรมของ AI รวมถึงการนำ AI ไปใช้อย่างเหมาะสมในการทำงานและชีวิตประจำวัน ### ไม่ใช่สิ่งเดียวกับความสามารถด้านการเขียนโปรแกรม AI Literacy ไม่ได้มีไว้สำหรับวิศวกรเท่านั้น ความเสี่ยงอย่างเช่น ฝ่ายขายส่ง output ของ Generative AI ให้ลูกค้าโดยตรง หรือฝ่ายบัญชีนำผลการรวบรวมข้อมูลของ AI ใส่ในรายงานโดยไม่ตรวจสอบ——ความเสี่ยงเหล่านี้ไม่ได้ป้องกันได้ด้วยทักษะทางเทคนิค แต่ป้องกันได้ด้วยการ "รู้จักข้อจำกัดของ AI" ### การบังคับใช้โดย EU AI Act EU AI Act ได้กำหนดให้องค์กรต้องรับรองการมี AI Literacy ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2025 ผู้ให้บริการและผู้ใช้งานระบบ AI จำเป็นต้องจัดระบบการอบรมเพื่อให้พนักงานเข้าใจความเสี่ยงพื้นฐานของ AI ก่อนปฏิบัติงาน ### การออกแบบการพัฒนาแบบเป็นขั้นตอน ไม่จำเป็นต้องทำให้พนักงานทุกคนกลายเป็น AI Engineer การใช้งานจริงที่มีประสิทธิภาพคือแนวทางสามระดับดังนี้ **ระดับ 1 (พนักงานทุกคน)**: ทำความเข้าใจสิ่งที่ AI ทำได้และทำไม่ได้ การมีอยู่ของ Hallucination และความเสี่ยงจากการป้อนข้อมูลที่เป็นความลับ **ระดับ 2 (ผู้นำระดับแผนก)**: การออกแบบกระบวนการทำงานโดยใช้ AI การประเมิน ROI และความรู้พื้นฐานในการคัดเลือก Vendor **ระดับ 3 (ผู้รับผิดชอบด้านการส่งเสริม AI)**: Prompt Engineering การสร้าง RAG และการออกแบบตัวชี้วัดการประเมิน ผู้เขียนเชื่อว่าการออกแบบที่ให้ ROI สูงที่สุดคือ การขยายระดับ 1 ไปยังทั้งองค์กรด้วยการอบรมครึ่งวัน และดำเนินการระดับ 2 และ 3 อย่างเป็นขั้นตอนสำหรับผู้ที่สนใจ


A2A (Agent-to-Agent Protocol) คือโปรโตคอลการสื่อสารที่ช่วยให้ AI Agent ต่างชนิดสามารถค้นหาความสามารถ มอบหมายงาน และซิงโครไนซ์สถานะระหว่างกันได้ โดย Google เปิดตัวในเดือนเมษายน ปี 2025

Agentic RAG คือสถาปัตยกรรมที่ LLM ทำหน้าที่เป็น Agent โดยวนซ้ำกระบวนการสร้าง Query ค้นหา ประเมินผลลัพธ์ และตัดสินใจค้นหาซ้ำอย่างอิสระ เพื่อให้ได้ความแม่นยำของคำตอบที่เหนือกว่า RAG แบบถาม-ตอบทั่วไป

Agentic AI คือชื่อเรียกรวมของระบบ AI ที่สามารถตีความเป้าหมาย และวางแผน ดำเนินการ รวมถึงตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องรับคำสั่งทีละขั้นตอนจากมนุษย์

วิธีเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมภายในองค์กรและการถ่ายโอนความรู้ด้วย AI

ATDD (Acceptance Test-Driven Development) คือวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทีมงานทั้งหมดร่วมกันกำหนดเกณฑ์การทดสอบการยอมรับ (Acceptance Test) ก่อนเริ่มการพัฒนา จากนั้นจึงทำการ Automate การทดสอบดังกล่าว แล้วจึงดำเนินการ Implement ต่อไป