ธุรกิจ

ผู้จัดการ 3.0: วิธีเจริญเติบโตในยุค AI

ผลกระทบที่เงียบที่สุดของ AI ไม่ได้อยู่ที่แนวหน้าหรือระดับสูงสุด แต่อยู่ที่ผู้บริหารระดับกลาง ตั้งแต่ "หัวหน้างานฝ่ายบริหาร" ไปจนถึง "ผู้ประสานงานแบบเสริม" ผู้จัดการในปี 2025 จะต้องพัฒนาตนเอง มิเช่นนั้นจะกลายเป็นคนที่ไม่มีความสำคัญอีกต่อไป ทักษะสำคัญ 8 ประการ ตั้งแต่การอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI ไปจนถึงภาวะผู้นำที่มีจริยธรรม ขอบเขตถัดไปคืออะไร? "ปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจ" การทดลองในระยะแรกแสดงให้เห็นถึงผลผลิตที่เพิ่มขึ้น 30-40% คำถามไม่ใช่ว่า AI จะพลิกโฉมการบริหารจัดการหรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าคุณพร้อมหรือไม่

การเปลี่ยนแปลงแบบเงียบๆ ของ การบริหารจัดการ

ในขณะที่พาดหัวข่าวต่างมุ่งเน้นไปที่การทดแทนตำแหน่งงานหรือการสร้างอุตสาหกรรมใหม่ การปฏิวัติที่ลึกซึ้งยิ่งกว่ากำลังเกิดขึ้นอย่างเงียบๆ ในโลกธุรกิจ ผลกระทบที่สำคัญที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้อยู่ที่แนวหน้าหรือผู้นำองค์กร แต่อยู่ที่ผู้บริหารระดับกลาง ซึ่งปัญญาประดิษฐ์ได้นิยามความหมายของการเป็นผู้นำทีมในปี 2025 ใหม่อย่างสิ้นเชิง

จาก "หัวหน้างานฝ่ายบริหาร" สู่ "ผู้ประสานงานที่เสริมประสิทธิภาพ" ผู้จัดการ ในปัจจุบันต้องพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง แต่ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะอยู่รอดและเติบโตได้อย่างไรในภูมิทัศน์ใหม่นี้

8 ทักษะ สำคัญสำหรับผู้จัดการปี 2025

จากการวิจัยตลาดล่าสุดและการสนับสนุนจากสถาบันต่างๆ เช่น World Economic Forum, McKinsey และ MIT Sloan Management Review ต่อไปนี้คือทักษะสำคัญที่ผู้จัดการทุกคนต้องพัฒนา:

1. ความฉลาดทางอารมณ์ในโลกแห่งเทคโนโลยี

แม้ว่า AI จะทำให้งานซ้ำๆ กลายเป็นระบบอัตโนมัติ แต่ความฉลาดทางอารมณ์ยังคงเป็นลักษณะเฉพาะของมนุษย์ ผู้จัดการต้องใช้ประโยชน์จาก EI เพื่อ:

  • เสริมสร้างความสามัคคีในทีมในสภาพแวดล้อมการทำงานเสมือนจริงมากขึ้น
  • การสร้างสมดุลระหว่าง "การสัมผัสของมนุษย์" ในกระบวนการเสริมด้วย AI
  • ส่งเสริมความปลอดภัยทางจิตใจและการรวมกลุ่ม

คำแนะนำ ที่สามารถปฏิบัติได้: ใช้ เครื่องมือ AI เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของทีมและปรับแต่งวิธีการของคุณเพื่อแก้ไขข้อกังวลด้วยความเห็นอกเห็นใจ

2. ความรู้ด้าน AI: จากพื้นฐานสู่เชิงกลยุทธ์

AI ไม่ใช่แนวคิดแห่งอนาคตอีกต่อไป แต่เป็นความจริงที่หล่อหลอมกลยุทธ์และการดำเนินงานทางธุรกิจ ผู้จัดการต้อง:

  • ทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของ AI เพื่อการตัดสินใจอย่างรอบรู้
  • ระบุโอกาสในการนำโซลูชัน AI มาใช้ในแผนกของตน
  • สามารถประเมินเครื่องมือ AI ได้อย่างมีวิจารณญาณในเรื่องประสิทธิภาพและความเป็นธรรม

คำแนะนำเชิงปฏิบัติ: ลงทุนในโปรแกรมยกระดับทักษะด้าน AI เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ แนวโน้ม และข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมในการใช้ AI

3. ความคล่องตัวและความสามารถในการปรับตัว: การนำทางในโลกที่เร่งรีบ

ในปี 2025 การเปลี่ยนแปลงกำลังเกิดขึ้นเร็วกว่าที่เคย ผู้จัดการต้อง:

  • ใช้แนวทางการทำงานแบบคล่องตัวเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
  • การสร้างทีมที่มีความยืดหยุ่นและเจริญเติบโตท่ามกลางความไม่แน่นอน
  • ระบุโอกาสที่เกิดขึ้นอย่างเชิงรุก

คำแนะนำเชิงปฏิบัติ: นำกรอบการวางแผนที่ยืดหยุ่น เช่น วิธีการ Agile มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและเปิดใช้งานการปรับตัวอย่างรวดเร็วต่อการพัฒนาใหม่ๆ

4. การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ: เชื่อมโยงมนุษย์และเครื่องจักร

การสื่อสารไม่ใช่แค่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์อีกต่อไป แต่รวมถึงการเชื่อมช่องว่างระหว่างมนุษย์และระบบ AI ด้วย ผู้จัดการต้อง:

  • การแปลข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนจากข้อมูลให้เป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้
  • ให้แน่ใจว่าทีมงานเข้าใจและใช้เครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ระบุคุณค่าและข้อจำกัดของ AI ให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างชัดเจน

เคล็ดลับที่สามารถปฏิบัติได้: ใช้เครื่องมือสื่อสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่ออำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกและเขตเวลาต่างๆ

5. การขยายข้อมูลเชิงลึก: จากข้อมูลสู่การตัดสินใจ

ผู้จัดการที่ประสบความสำเร็จในปี 2025 ใช้ AI เพื่อ:

  • ระบุรูปแบบและโอกาสที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า
  • ประเมินสถานการณ์หลายร้อยสถานการณ์ที่ก่อนหน้านี้พิจารณาได้เพียงสามหรือสี่สถานการณ์เท่านั้น
  • ตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้นโดยอิงจากข้อมูลเรียลไทม์

คำแนะนำที่สามารถดำเนินการได้: ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อแจ้งการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และคาดการณ์แนวโน้มของตลาด แต่ต้องรักษาระดับการกำกับดูแลโดยมนุษย์ไว้เสมอ

6. อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI

ผู้จัดการจะต้องกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญใน:

  • ระบุว่างานใดควรได้รับการทำให้เป็นอัตโนมัติและงานใดที่ต้องอาศัยอินพุตจากมนุษย์
  • สร้างเวิร์กโฟลว์แบบบูรณาการที่มนุษย์และ AI เสริมซึ่งกันและกัน
  • การแก้ไขข้อขัดแย้งที่เกิดขึ้นเมื่อระบบ AI และสัญชาตญาณของมนุษย์แตกต่างกัน

เคล็ดลับที่สามารถปฏิบัติได้: จัดทำแผนผังกระบวนการของทีมของคุณเพื่อระบุว่า AI สามารถเพิ่ม (ไม่ใช่แทนที่) ความสามารถของมนุษย์ได้อย่างไร

7. การเสริมพลังให้ผู้อื่น: โฉมหน้าใหม่ของความเป็นผู้นำ

บทบาทของผู้นำกำลังเปลี่ยนจากการสั่งการไปสู่การเสริมพลังอำนาจ ในปี 2025 ผู้จัดการจะต้อง:

  • มุ่งเน้นที่การเปิดโอกาสให้ทีมงานใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ส่งเสริมให้พนักงานมีความเป็นเจ้าของงานของตนเอง
  • ขับเคลื่อนนวัตกรรมด้วยการผสมผสานความสามารถของ AI เข้ากับความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์

เคล็ดลับที่สามารถปฏิบัติได้: จัดทำโปรแกรมการฝึกอบรมเพื่อช่วยให้ทีมงานปรับปรุงทักษะในการใช้เครื่องมือ AI และเทคโนโลยีใหม่ๆ อื่นๆ

8. ความเป็นผู้นำที่มีจริยธรรม: การนำทางความท้าทายของ AI

เมื่อ AI แพร่หลายมากขึ้น การพิจารณาด้านจริยธรรมจึงเป็นสิ่งสำคัญ ผู้จัดการต้อง:

  • การรับรองการใช้เครื่องมือ AI อย่างยุติธรรมและเป็นกลาง
  • ปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและปฏิบัติตามกฎระเบียบ
  • เมื่อพิจารณาถึงผลกระทบทางสังคมจากการตัดสินใจที่ใช้ AI

คำแนะนำเชิงปฏิบัติ: จัดตั้งคณะกรรมการจริยธรรม AI เพื่อกำกับดูแลการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ และดำเนินการแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรมอย่างจริงจัง

กลยุทธ์ที่เป็นรูปธรรมสำหรับการปรับตัว

ประเมินทักษะของคุณใหม่

ประเมินทักษะปัจจุบันของคุณอย่างตรงไปตรงมา เปรียบเทียบกับทักษะที่จำเป็นในอนาคต ระบุช่องว่างและวางแผนพัฒนาวิชาชีพเฉพาะบุคคล

ปรับใช้การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

จากข้อมูลของฟอรัมเศรษฐกิจโลก ภายในปี 2030 ทักษะที่ใช้ในงานส่วนใหญ่จะเปลี่ยนแปลงไป 70% ผู้จัดการต้อง:

  • อุทิศเวลาอย่างน้อย 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์เพื่อเรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ
  • มีส่วนร่วมในชุมชนแห่งการปฏิบัติด้าน AI
  • การทดลองใช้เครื่องมือใหม่ในโครงการที่มีความเสี่ยงต่ำ

พัฒนาวิสัยทัศน์ทักษะ AI ให้กับทีม

ตามที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมแนะนำ ผู้จัดการควรแบ่งทักษะ AI ของทีมออกเป็น 4 ระดับ:

  • ศูนย์ความเป็นเลิศ (5%): ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคที่สร้างระบบ AI
  • “AI + X” (15%): ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ผสานรวม AI เข้ากับโดเมนเฉพาะของตน
  • ความคล่องแคล่ว (30%): พนักงานที่โต้ตอบกับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคเป็นประจำ
  • ความสามารถในการอ่านออกเขียนได้ (50%): ระดับพื้นฐานสำหรับพนักงานทุกคน

การสร้างสมดุลระหว่างทักษะที่คงทนและเสื่อมเสียง่าย

ทักษะทางเทคนิคขั้นสูง เช่น การใช้เฟรมเวิร์ก AI เฉพาะ อาจกลายเป็นสิ่งที่ล้าสมัยได้อย่างรวดเร็ว ผู้จัดการต้อง:

  • สร้างรากฐานที่มั่นคงของทักษะชีวิต (การคิดวิเคราะห์ การแก้ปัญหา การสื่อสาร)
  • ติดตามทักษะทางเทคนิคปัจจุบัน
  • การใช้แนวทางแบบ T-Shaped เพื่อพัฒนาทักษะ

ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน: การประสานงานที่เพิ่มมากขึ้น

บริษัท ที่มองว่า AI เป็นเพียงวิธีการลดต้นทุน กำลังมองข้ามศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของการบริหารจัดการแบบเสริม ผู้จัดการที่ประสบความสำเร็จในปี 2025 ไม่ได้ต่อสู้กับ AI แต่กลับใช้มันเพื่อ:

  • เสริมสร้างศักยภาพของทีม
  • เพิ่มเวลาว่างให้กับงานเชิงกลยุทธ์และสร้างสรรค์
  • ตัดสินใจได้ดีขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น

มองไปสู่อนาคต

ขอบเขตถัดไปคือสิ่งที่บางองค์กรเรียกว่า "ปัญญาประดิษฐ์ด้านภาวะผู้นำแบบกระจาย" ซึ่งเป็นระบบที่ช่วยประสานการตัดสินใจข้ามเครือข่ายผู้จัดการโดยลดความขัดแย้งทางลำดับชั้น การทดลองในระยะแรกชี้ให้เห็นถึงผลผลิตที่เพิ่มขึ้น 30-40% ในโครงการริเริ่มที่ซับซ้อน

สำหรับผู้นำธุรกิจ คำถามไม่ใช่ว่า AI จะมาพลิกโฉมการบริหารระดับกลางหรือไม่ แต่เป็นว่าองค์กรของคุณพร้อมรับมือกับความเป็นจริงใหม่ที่เกิดขึ้นแล้วหรือไม่ ผู้จัดการที่สามารถพัฒนาตนเองให้เป็นผู้ประสานเสียงเสริม (augmented orchestrator) โดยมีการตัดสินใจของมนุษย์เป็นศูนย์กลางและ AI เป็นตัวขยาย จะเป็นผู้นำบริษัทที่ประสบความสำเร็จในอนาคต

แหล่งที่มา

  1. McKinsey Digital. (2025, มกราคม). "AI ในสถานที่ทำงาน: รายงานประจำปี 2025" . McKinsey & Company
  2. ฟอรัมเศรษฐกิจโลก (2025, มกราคม) "2025: ปีที่บริษัทต่างๆ เตรียมพร้อมที่จะพลิกโฉมวิธีการทำงาน" WEF
  3. MIT Sloan Management Review (2025, มกราคม) "ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับภาวะผู้นำและ AI สำหรับปี 2025: ข้อมูลล่าสุดจาก MIT Sloan Management Review" MIT Sloan
  4. Swiss School of Business and Management Geneva. (พฤศจิกายน 2567). "ทักษะความเป็นผู้นำในปี 2568: 8 ทักษะสำคัญที่ผู้นำทุกคนต้องมีเพื่อความสำเร็จในยุคที่ขับเคลื่อนด้วย AI" . SSBM
  5. Katanforoosh, K. (2025, มกราคม). "ทำไมพนักงานทุกคนจึงจำเป็นต้องใช้ AI ในปี 2025" . สัปดาห์ข้อมูล
  6. IBM. (2025, เมษายน). "ทักษะ AI ที่คุณต้องมีในปี 2025" . IBMThink.
  7. Visor. (2025). "5 อันดับแนวโน้มแรงงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับปี 2025" Visor.

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์