จากงานที่กินเวลาเป็นวัน…สู่รายงานที่เสร็จในไม่กี่ชั่วโมง

ถ้าพูดถึงงานที่หลายคน “รู้ว่าต้องทำ” แต่ก็เป็นงานที่ใช้พลังมากที่สุดงานหนึ่ง งานนั้นคงหนีไม่พ้น การจัดทำรายงานการประชุม เพราะไม่ใช่แค่การจดให้ครบ แต่ต้องจับประเด็นให้แม่น สรุปให้ชัด และส่งต่อมติให้ทันเวลา

ในทางปฏิบัติ รายงานการประชุมมักเจอกับปัญหาคล้ายกันแทบทุกหน่วยงาน เช่น

• ใช้เวลาถอดเสียงและเรียบเรียงนาน ทำให้ส่งรายงานช้า 
• ผู้รับผิดชอบต้องทำหลายหน้าที่ระหว่างประชุม ทั้งอำนวยความสะดวก เช็คองค์ประชุม ประสานงาน และจดบันทึกไปพร้อมกัน 
• มติหรือรายละเอียดบางส่วนตกหล่น เพราะไม่มีสมาธิพอจะตามทุกประเด็น 
• หลังประชุมต้องกลับไปฟังซ้ำหลายรอบ และทำงานนอกเวลาจนกลายเป็นภาระสะสม 
• บางเรื่องต้องหาข้อมูลสนับสนุนเพิ่มเติมเพื่อให้ข้อสรุปน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น 

ทั้งหมดนี้ทำให้ “รายงานการประชุม” กลายเป็นงานที่เหนื่อยและใช้เวลามากกว่าที่ควรจะเป็น 

AI เข้ามาช่วยได้จริง มากกว่าที่คิด

โครงการ “ยกระดับการจัดทำรายงานการประชุมด้วย AI” จึงเกิดขึ้นจากการร่วมตัวของบุคลากรกลุ่มนักบริหารงานทั่วไป ภายใต้โครงการ 6+1 Flagships Track 2 โดยมีเป้าหมายชัดเจนคือ เปลี่ยนภาระงานซ้ำซ้อนให้กลายเป็นกระบวนการที่เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และเป็นมาตรฐานมากขึ้น  AI ไม่ได้ถูกนำมาใช้เพื่อแทนคน แต่ทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วย” ที่ช่วยลดเวลางานหลัก ๆ ตั้งแต่การบันทึก ถอดความ ไปจนถึงการสรุปและจัดระเบียบข้อมูล ซึ่งจากการทดลองใช้งานพบว่า สามารถลดระยะเวลาดำเนินงานได้ประมาณ 50–70% และในบางกรณีลดได้มากถึง 70–80% จากเดิมที่ใช้ 2–4 วัน เหลือเพียง 2–4 ชั่วโมง

สิ่งที่ได้ไม่ใช่แค่เวลาที่ลดลง แต่ยังได้คุณภาพของรายงานที่ดีขึ้นด้วย เพราะข้อมูลอ้างอิงจาก transcript ที่ตรวจสอบย้อนกลับได้ ทำให้รายงานมีความครบถ้วนและลดความคลาดเคลื่อนจากความจำ

เครื่องมือ AI ที่ใช้ ก่อน–ระหว่าง–หลังประชุม

แนวทางการทำงานใหม่ถูกวางให้ใช้งานได้จริง และไม่ซับซ้อนจนเกินไป โดยแบ่งเป็น 3 ช่วงหลัก

ก่อนการประชุม

ใช้เครื่องมืออย่าง Google Gemini ช่วยร่างวาระ จัดระเบียบหัวข้อ และเตรียมเอกสารประกอบการประชุมให้พร้อมขึ้น

ระหว่างการประชุม

ใช้ระบบประชุมออนไลน์ เช่น MS Teams, Zoom หรือ Google Meet เปิดฟังก์ชันบันทึกเสียงและ Live Transcription เพื่อเก็บข้อมูลให้ครบตั้งแต่ต้น

หลังการประชุม

นำ transcript หรือไฟล์เสียงไปให้ AI ช่วยสรุปและร่างรายงาน เช่น

• Gemini เหมาะกับการสรุปไว ปรับภาษาให้เป็นทางการ และดึง “สิ่งที่ต้องทำ” ออกมาให้ชัด
• NotebookLM ไม่ได้เป็นเพียงสมุดจดบันทึกทั่วไป แต่เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อการ "สังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก" โดยเฉพาะ หากคุณมีข้อมูลมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นกฎระเบียบที่ซับซ้อน ลิงก์บทความ ไฟล์งานใน Google Drive หรือแม้แต่คลิปความรู้จาก YouTube คุณสามารถเทรวมลงไปเพื่อให้ AI ช่วยวิเคราะห์ได้ในคราวเดียว พร้อมทั้งยังมีระบบอ้างอิงที่ช่วยให้คุณคลิกกลับไปตรวจสอบต้นฉบับได้ทันทีเพื่อความมั่นใจ 

สิ่งที่น่าสนใจคือ "ยิ่งใช้ ยิ่งเก่ง" หากคุณป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบอย่างเป็นหมวดหมู่ และมีการใช้งานซ้ำในหัวข้อเดิมๆ เช่น การประชุมโปรเจกต์ต่อเนื่อง AI จะเริ่มคุ้นชินกับบริบทของข้อมูล (Context) เปรียบเสมือนการเทรนด์ให้มันฉลาดขึ้นเรื่อยๆ 

กุญแจสำคัญคือ ความร่วมมือระหว่างคนกับ AI  ในช่วงแรกคุณอาจต้องช่วยตรวจสอบความถูกต้องและฝึกเขียนคำสั่ง (Prompt) ให้คมชัด แต่เมื่อผ่านระยะการเรียนรู้นี้ไป คุณจะได้ผลลัพธ์เป็นผู้ช่วยระดับ Pro ที่ถามปุ๊บตอบปั๊บ เขียนรายงานสรุปได้ดีเยี่ยม จนเหมือนมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านมานั่งทำงานอยู่ข้างๆ คุณ สุดท้ายยังต้องมีขั้นตอนสำคัญที่สุดคือ มนุษย์ตรวจสอบก่อนเผยแพร่ เพื่อให้แน่ใจว่ามติและรายละเอียดสำคัญถูกต้องครบถ้วน 

หัวใจสำคัญไม่ได้อยู่ที่ “ใช้ AI ตัวไหน” แต่อยู่ที่ “สั่งให้เป็น” 

จากการดำเนินงานพบว่า คุณภาพของรายงานที่ได้จาก AI ขึ้นอยู่กับ “คำสั่ง” หรือ Prompt อย่างมาก ถ้า prompt กว้างเกินไป ผลลัพธ์จะหลวมและไม่เป็นรายงานประชุมจริง แต่ถ้า prompt ชัดเจน รายงานที่ได้จะพร้อมใช้งานมากขึ้นทันที นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไม Prompt Guideline ถึงกลายเป็น “แกนหลัก” ของโครงการ และเป็นสิ่งที่ต้องทำให้ต่อเนื่อง โดยเฉพาะในงานที่ต้องทำซ้ำเป็นรอบ ๆ เช่น รายงานการประชุมประจำเดือนหรือการติดตามงาน 

แนวทางที่หลายคนเห็นตรงกันคือ ควรเริ่มทำ Prompt Guideline โดยแบ่งตามประเภทการประชุม เช่น 

• ประชุมทางการและมีมติชัดเจน 
• เวิร์กช็อประดมสมอง 
• ประชุมติดตามผลและตรวจความคืบหน้า 

เพราะแต่ละแบบต้องการรูปแบบการสรุปต่างกัน หากมีแนวปฏิบัติชัดเจน AI จะทำงานได้แม่นขึ้น และทีมก็ทำงานได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเริ่มใหม่ทุกครั้ง 

ใช้ AI แล้วต้องระวังอะไรบ้าง 

แม้ AI จะช่วยได้มาก แต่ก็มีข้อควรระวังที่ต้องชัดเจนตั้งแต่ต้น ได้แก่ 

• AI อาจถูกต้องประมาณ 70% อีก 30% ต้องตรวจสอบโดยมนุษย์ 
• ไม่ควรนำข้อมูลลับสูงสุด หรือข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนเข้าสู่ระบบ AI สาธารณะ 
• ต้องมีการบริหารการเปลี่ยนแปลง เพราะการทำงานแบบใหม่จะสำเร็จได้ ต้องอาศัยการยอมรับและการเรียนรู้ร่วมกันในทีม 

จากรายงานประชุม…สู่คลังความรู้ขององค์กร สิ่งที่น่าสนใจกว่าการ “ลดเวลา” คือภาพอนาคตของโครงการนี้ เพราะถ้าข้อมูลจากการประชุมถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบ และสืบค้นย้อนหลังได้ง่าย รายงานการประชุมจะไม่ใช่แค่เอกสารส่งต่อมติอีกต่อไป แต่กลายเป็น คลังความรู้ขององค์กร ที่ใช้ต่อยอดได้จริง  AI จึงไม่ได้ช่วยแค่ทำงานให้เร็วขึ้น แต่ช่วยวางรากฐานให้องค์กรทำงานฉลาดขึ้น และให้บุคลากรมีเวลามากขึ้นสำหรับงานที่สำคัญกว่าเดิม 

ผู้ให้ข้อมูล : กลุ่มนักบริหารงานทั่วไป 6+1 Flagships Track 2 และวริษฐา ปั้นมีรส

ดาวน์โหลดข้อมูลเพิ่มเติม

Series : Show&Share2026

ผู้เรียบเรียง : นางสาวอารยา ศรีบัวบาน และนางสาวสิริปรียา กันตะปีติ