ลองจินตนาการว่าคุณมีเลขาส่วนตัวที่ฉลาดมาก ๆ ทำงานไว ถามอะไรก็ตอบได้ ช่วยงานได้ตลอดเวลา แต่ปัญหาคือเขา “อ่านใจคุณไม่ได้” ผลลัพธ์ที่ได้จึงขึ้นอยู่กับ “คุณภาพคำสั่ง” ของคุณเพียงอย่างเดียว และ AI ก็ไม่ต่างกัน

AI ไม่ได้ตอบพลาด เพราะมันไม่เก่ง แต่เพราะเราสื่อสารไม่ชัด

จากข้อมูลอุตสาหกรรมปี 2025 พบว่า 78% ของความล้มเหลวในโปรเจกต์ AI ไม่ได้เกิดจากเทคโนโลยี

แต่เกิดจาก “การสื่อสารที่คลุมเครือ” ระหว่างมนุษย์และ AI นี่คือเหตุผลที่ในปี 2026 ทักษะ Prompt Engineering ได้กลายเป็น “ทักษะการบริหารจัดการ” มากกว่าทักษะไอที

AI ไม่ได้อ่านใจ แต่มันอ่าน “โครงสร้างความคิด”

หนึ่งในความเข้าใจผิดที่พบบ่อยคือ คิดว่า “AI เข้าใจภาษาเหมือนมนุษย์” แต่ในความเป็นจริง Large Language Model (LLM) เข้าใจเพียง รูปแบบภาษา ความสัมพันธ์ของคำ และบริบท ที่คุณให้เท่านั้น

นั่นหมายความว่า “Prompt = โมเดลความคิดที่คุณส่งให้ AI ทำตาม” ซึ่งเลขาเก่งต่างจากเลขาทั่วไปไม่ใช่เพราะพิมพ์เร็ว แต่เพราะเข้าใจว่า งานนี้ทำไปเพื่ออะไร ใครจะใช้ผลลัพธ์ ระดับความลึกแค่ไหนถึง “พอดี”

ทำไมการ “ถามกว้าง” ถึงได้คำตอบที่ดูดี แต่ใช้ไม่ได้

การสั่งแบบ “Zero-shot” หรือ สั่งตรงๆ ไม่มีตัวอย่าง ไม่ใช่เรื่องผิด แต่มักจะได้คำตอบที่ “ดูดีแต่ใช้จริงไม่ได้” เหมาะกับงานพื้นฐาน เช่น แปลหรือสรุป

แต่หากต้องการงานเชิงกลยุทธ์ที่ซับซ้อนขึ้น ให้เปลี่ยนมาใช้ “Few-shot Prompting” หรือการให้ตัวอย่างงาน (1-2 ตัวอย่าง) เพื่อสร้างมาตรฐานและโทนของแบรนด์ให้ AI เข้าใจทันทีมากกว่าการสั่งลอย ๆ

Chain-of-Thought: บรีฟ “วิธีคิด” ดีกว่าสั่ง “คำตอบ”

ในงานธุรกิจที่ซับซ้อน การสั่งให้ AI “คิดทีละขั้นตอน” (Chain-of-Thought Prompting) ช่วยลดอาการมั่ว (Hallucination) และเพิ่มความแม่นยำของ Insight ได้สูงถึง 91% เพราะคุณสามารถตรวจสอบเหตุผลเบื้องหลังคำตอบนั้นได้ เพิ่มความโปร่งใสในการตัดสินใจได้ดี

ยกระดับด้วย Meta & Role Prompting

Role Prompting:
อยากได้คำตอบแบบไหน ต้องบอกว่า “คุณคือใคร” โดยกำหนด “หมวก” ที่ AI สวม เช่น “สวมบทบาทที่ปรึกษาด้านความเสี่ยง” เพื่อเปลี่ยนมุมมองและน้ำหนักของคำตอบ

Meta Prompting:
บรีฟที่กระบวนการตัดสินใจ เช่น “วิเคราะห์ตลาด → ประเมินความเสี่ยง → เสนอทางเลือก → ชี้ trade-off” เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและมีโครงสร้าง และนำไปใช้ต่อได้จริง

📌 สรุป

ถ้าคุณอยากให้ AI เข้าใจเหมือนมีเลขาเก่ง “Prompt Engineering 2026” จึงไม่ใช่แค่การพิมพ์เก่ง แต่คือการมี “ความชัดเจนในเป้าหมาย”

เมื่อคุณคิดชัด AI ก็จะตอบชัด และนั่นคือจุดตัดระหว่างองค์กรที่ใช้ AI เป็นเครื่องมือ กับองค์กรที่ใช้ AI เป็นอาวุธลับเชิงกลยุทธ์

———-

Sources:
https://profiletree.com/prompt-engineering-in-2025-trends-best-practices-profiletrees-expertise/
https://www.k2view.com/blog/chain-of-thought-prompting/#Benefits-of-chain-of-thought-prompting