สำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในงานทรัพยากรบุคคล (Human Resources – HR) ซึ่งครั้งหนึ่งเคยจำกัดอยู่แค่การทำงานด้านการบริหารจัดการแบบอัตโนมัติ ได้มีการพัฒนาไปเป็น “กลไกเชิงกลยุทธ์” ที่สามารถทำนายความต้องการบุคลากร ตั้งแต่การสรรหาบุคลากรไปจนถึงการเกษียณอายุ โดย AI ได้เข้ามามีบทบาทในทุกขั้นตอนของการบริหารงานบุคคล ที่กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน HR ในการ “เสริมพลัง” ให้เกิดการตัดสินใจได้อย่างดีขึ้น เร็วขึ้น และเป็นธรรมมากขึ้น เรามาสำรวจกรณีศึกษา (Case Studies) ถึงความสำเร็จจากองค์กรระดับโลก ที่ได้นำ AI มาเพื่อปฏิวัติแนวปฏิบัติในการบริหารจัดการงานด้าน HR กันครับ
Case Study กับความสำเร็จของการใช้ AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
Unilever กับการปฏิวัติการสรรหาบุคลากรด้วย AI
Unilever ซึ่งเป็นบริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคยักษ์ใหญ่ระดับโลก ได้เปลี่ยนวิธีการสรรหาบุคลากรอย่างสิ้นเชิง โดยยกเลิกการคัดกรองใบสมัคร (CV Screening) แบบดั้งเดิม และหันมาใช้ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI แทน ระบบดังกล่าวถูกพัฒนาโดยร่วมมือกับบริษัทผู้ให้บริการเทคโนโลยี HR สองรายหลัก คือ Pymetrics สำหรับการประเมินผลผ่านรูปแบบเกม (Gamified Assessments) โดยผู้สมัครเริ่มต้นด้วยการเล่นเกมสั้นๆ ที่อิงหลัก “ประสาทวิทยาศาสตร์” (Neuroscience-based Games) ประมาณ 12 เกม ซึ่งเกมเหล่านี้ไม่ได้เน้นทักษะความรู้ แต่จะประเมินคุณลักษณะเชิงพฤติกรรมและความรู้ความเข้าใจ (Cognitive & Behavioral Traits) เช่น ความสนใจ ความจำ ความเสี่ยง และความสามารถในการเรียนรู้ เพื่อสร้างโปรไฟล์ความเหมาะสมของพนักงาน โดยไม่ดูประวัติการศึกษาหรือประสบการณ์เป็นหลัก
อีกรูปแบบหนึ่ง คือ HireVue สำหรับการสัมภาษณ์แบบวิดีโอ โดยผู้สมัครที่ผ่านด่านเกมจะถูกเชิญให้บันทึกวิดีโอตอบคำถามล่วงหน้า (On-Demand Video Interviews) โดยระบบ AI จะวิเคราะห์ไม่เพียงแค่เนื้อหาของคำตอบเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการแสดงออกทางสีหน้า การเลือกใช้คำ น้ำเสียง และภาษากาย เพื่อประเมิน “ทักษะด้านอารมณ์และสังคม” (Soft Skills) ศักยภาพ และ “ความเข้ากันได้กับวัฒนธรรมองค์กร” (Cultural Fit) โดยผลลัพธ์ที่ได้ คือ
- ลดเวลาการจ้างงาน (Time-to-Hire) ลง 75% (จากเดิม 4 เดือน เหลือเพียง 4 สัปดาห์) และบางรายงานระบุว่าลดลงถึง 90%
- ประหยัดชั่วโมงทำงานประหยัดเวลาในการคัดกรอง และสัมภาษณ์ผู้สมัครไปได้กว่า 50,000 – 100,000 ชั่วโมง
- ประหยัดค่าใช้จ่ายประหยัดค่าใช้จ่าย ในการสรรหาบุคลากรได้มากกว่า 1 ล้านปอนด์ ต่อปี
- เพิ่มความหลากหลายของบุคลากร (Diversity) ที่ได้รับการจ้างงาน (โดยเฉพาะกลุ่มที่ไม่มีตัวแทนมาก่อน) ได้ถึง 16%
- ผู้สมัครมีอัตราการดำเนินการจนเสร็จสิ้นกระบวนการ สูงถึง 96% (เพิ่มขึ้นจาก 50% ในกระบวนการแบบเดิม)
ความสำเร็จของ Unilever มาจากการที่ AI ช่วย “กำจัดอคติของมนุษย์” (Human Bias) ที่อาจเกิดขึ้นจากการคัดกรองเรซูเม่แบบเดิม (เช่น อคติเรื่องชื่อ สถาบันการศึกษา หรือเพศ) โดยหันมาเน้นที่การประเมินคุณสมบัติเชิงพฤติกรรม ที่จำเป็นต่อความสำเร็จในงานจริง ทำให้บริษัทสามารถค้นพบผู้มีความสามารถที่หลากหลาย และเหมาะสมกับตำแหน่งได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น
Image Source: https://careers.unilever.com/
IBM กับการทำนายการคงอยู่ของพนักงานและการวิเคราะห์บุคลากร
IBM ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อบริหารจัดการความเสี่ยง ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในงานทรัพยากรบุคคล นั่นคือ “การลาออกของพนักงาน” (Employee Turnover) ระบบ AI ของ IBM ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือรายงานทั่วไป แต่เป็น “ระบบอัจฉริยะในการทำนายเชิงรุก” (Proactive Predictive System) โดยระบบ AI นี้จะวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่า 50 จุดข้อมูล (Data Points) ที่หลากหลาย เกี่ยวกับพนักงานแต่ละคน ซึ่งรวมถึง ประวัติการทำงาน (เช่น ตำแหน่ง ระยะเวลาการดำรงตำแหน่ง การเลื่อนตำแหน่งครั้งล่าสุด) รูปแบบการมีส่วนร่วม (เช่น การใช้ระบบภายในองค์กร ความถี่ในการเข้ารับการฝึกอบรม การตอบแบบสำรวจความพึงพอใจ) ข้อมูลเงินเดือนและค่าตอบแทน รวมไปถึงความสัมพันธ์กับผู้จัดการ
เมื่อระบบระบุว่าพนักงานคนใดมีความเสี่ยงสูงที่จะลาออก ผู้จัดการโดยตรงจะได้รับการแจ้งเตือน พร้อมกับ “กลยุทธ์การรักษาพนักงาน” (Personalized Retention Strategies) ที่ปรับให้เหมาะสมกับพนักงานคนนั้นๆโดยเฉพาะ ตัวอย่างกลยุทธ์อาจรวมถึง การให้คำปรึกษาด้านอาชีพ การเสนอโอกาสในการฝึกอบรมทักษะใหม่ หรือการปรับปรุงเรื่องค่าตอบแทน โดยผลลัพธ์ที่ได้ คือ
- อัตราความแม่นยำสูงถึง 95% ในการทำนายพนักงานที่มีแนวโน้มจะลาออก
- ประหยัดเงินทุนในการรักษาพนักงาน (Talent Retention Costs) ได้มากกว่า 300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
- ผู้จัดการสามารถจัดการกับความเสี่ยงการลาออกได้อย่างทันท่วงที ทำให้มีเวลาในการแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น 20% ก่อนที่จะมีการยื่นใบลาออกจริง
ความสำเร็จของ IBM มาจากการที่ AI สามารถมองเห็นรูปแบบ ในข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มนุษย์อาจมองข้ามไปได้ ซึ่ง AI จะสร้าง “คะแนนความเสี่ยง” (Risk Score) สำหรับพนักงานแต่ละคน ทำให้ฝ่าย HR และผู้จัดการสามารถเปลี่ยนจากการ “ตอบโต้” (Reactive) กับการลาออก ไปเป็นการ “ป้องกัน” (Preventive) การลาออกก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ซึ่งการรักษาพนักงานที่มีความสามารถไว้ได้นั้น มีต้นทุนที่ต่ำกว่าการสรรหา ฝึกอบรม และจ้างพนักงานใหม่มาแทนที่
Image Source: https://www.ibm.com/careers
LinkedIn กับกราฟทักษะและการจับคู่ตำแหน่งงานอัจฉริยะ
LinkedIn ซึ่งเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มบริการเครือข่ายสังคม ที่เน้นด้านธุรกิจและการจ้างงานขนาดใหญ่ที่สุดในโลก ใช้ AI ในการสร้างสิ่งที่เรียกว่า “กราฟทักษะ” (Skill Graphs) เพื่อเป็นหัวใจสำคัญในการเชื่อมโยงผู้เชี่ยวชาญ ให้เข้ากับโอกาสงานและการเรียนรู้ที่เหมาะสมที่สุด โดยกราฟทักษะเป็นฐานข้อมูลเชิงโครงสร้าง ที่ Mapping ความสัมพันธ์ระหว่าง
- ผู้คน (People) – ทักษะเฉพาะของแต่ละบุคคล ประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง และประวัติการทำงาน
- ตำแหน่งงาน (Jobs) – ทักษะที่ต้องการของตำแหน่งงานในตลาด
- หลักสูตรการเรียนรู้ (Learning Content) – หลักสูตรที่ช่วยเสริมหรือพัฒนาทักษะเหล่านั้น
โดยอัลกอริทึมของ AI จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ ได้แก่ ข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้ที่รวมถึง ทักษะ ประสบการณ์ และการศึกษา การมีปฏิสัมพันธ์บนแพลตฟอร์ม เช่น การกดถูกใจ การแสดงความคิดเห็น และการดูเนื้อหา รวมไปถึง Career Trends กับทักษะที่กำลังเป็นที่ต้องการในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยผลลัพธ์ที่ได้ คือ
- มีการปรับปรุงความแม่นยำของการจับคู่ผู้สมัครกับงาน ที่ส่งผลให้มีการจ้างงานที่ประสบความสำเร็จมากขึ้น
- เพิ่มระยะเวลาการมีส่วนร่วม (Engagement Time) บนแพลตฟอร์มได้ 20% เนื่องจากผู้ใช้ได้รับเนื้อหา คำแนะนำงาน และหลักสูตรที่ตรงกับความสนใจ และเป้าหมายอาชีพอย่างแท้จริง
- มีการคาดการณ์ว่า AI ช่วยระบุและช่วยให้ผู้ใช้พัฒนา “ทักษะที่เป็นที่ต้องการสูงสุด” ทำให้เศรษฐกิจโดยรวมมีความพร้อมด้านทักษะมากขึ้น
ความสำเร็จของ LinkedIn แสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้มีประโยชน์แค่การหาคนเข้าทำงาน แต่ยังรวมถึง “การพัฒนาบุคลากร” (Talent Development) ด้วยกราฟทักษะที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ในการทำให้การเติบโตทางอาชีพเป็นไปอย่างมีจุดมุ่งหมาย โดยการแนะนำเส้นทางที่ชัดเจนจาก “ทักษะที่มีอยู่” ไปสู่ “ทักษะที่จำเป็น” ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อทั้งผู้หางาน นายจ้างที่ต้องการบุคลากร ที่มีทักษะตรงตามต้องการ และผู้ให้บริการหลักสูตร
PwC กับการใช้ AI ในการเรียนรู้และการพัฒนาทักษะ (Upskill)
PricewaterhouseCoopers (PwC) เป็นหนึ่งในบริษัทตรวจสอบบัญชีสี่แห่งที่ใหญ่ที่สุดในโลก (Big Four) ได้พัฒนา แพลตฟอร์มการเรียนรู้ภายในองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์มนี้เป็นส่วนสำคัญ ในกลยุทธ์การเปลี่ยนผ่านสู่การเป็น บริษัทบริการวิชาชีพที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี โดยระบบ AI ทำหน้าที่เป็น “โค้ชการเรียนรู้ส่วนบุคคล” (Personalized Learning Coach) โดยวิเคราะห์ข้อมูลสำคัญหลายส่วนของพนักงานแต่ละคน เช่น
- การประเมินทักษะปัจจุบันที่พนักงานมี
- ทำความเข้าใจทักษะที่จำเป็นสำหรับตำแหน่งงานปัจจุบัน
- รับรู้ถึงเส้นทางอาชีพที่พนักงานต้องการจะเติบโตไป
จากข้อมูลเหล่านี้ AI จะแนะนำ “เส้นทางการเรียนรู้ส่วนบุคคล” (Personalized Learning Paths) โดยแนะนำชุดหลักสูตรหรือกิจกรรมฝึกอบรมที่เหมาะสมที่สุด เพื่อช่วยให้พนักงานสามารถ “ปิดช่องว่างทักษะ” (Skill Gaps) ที่มีอยู่ และเตรียมความพร้อมสำหรับบทบาทในอนาคตที่ต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง โดยผลลัพธ์ที่ได้ คือ
- เร่งความเร็วในโครงการพัฒนาทักษะ โดยเฉพาะในด้านเทคโนโลยีดิจิทัล เช่น AI, Cloud และ Cybersecurity ทำให้พนักงานพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด
- ปรับปรุงการโยกย้ายตำแหน่งภายใน โดยการทำให้พนักงานมีทักษะ ที่ตรงกับความต้องการของแผนกอื่นๆที่กำลังขาดแคลน ช่วยลดความจำเป็นในการจ้างบุคลากรจากภายนอก
- PwC ได้ประกาศลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ ในโครงการพัฒนาทักษะดิจิทัลทั่วโลก โดย AI เป็นหัวใจหลักในการทำให้การลงทุนนั้น มีประสิทธิภาพสูงสุดและตรงจุด
- เพิ่มการมีส่วนร่วมในการเรียนรู้และพัฒนาตนเอง เนื่องจากคำแนะนำที่ AI นำเสนอนั้น มีความเกี่ยวข้องกับเป้าหมายอาชีพของพนักงานแต่ละคนอย่างแท้จริง
ความสำเร็จของ PwC คือ การใช้ AI ในการเปลี่ยน Talent Management จากการตอบโต้ไปสู่การเป็นเชิงรุกเพิ่มขึ้น และในโลกที่ทักษะทางเทคโนโลยีล้าสมัยอย่างรวดเร็ว AI ช่วยให้ PwC มั่นใจได้ว่าบุคลากรของตนเอง มีทักษะที่จำเป็นสำหรับการแข่งขันในอนาคต ซึ่งหมายถึงการสร้าง “ท่อส่งความสามารถพิเศษภายใน” (Internal Talent Pipeline) ที่แข็งแกร่ง แทนที่จะต้องพึ่งพาการสรรหาบุคลากรภายนอก ที่มีราคาแพงอยู่ตลอดเวลา
Deloitte กับการใช้ AI ในการวิเคราะห์ประสบการณ์พนักงาน
เดอลอยต์ (Deloitte) คือ หนึ่งในบริษัทเครือข่ายบริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลก ที่ให้บริการด้าน การตรวจสอบบัญชี การให้คำปรึกษา ที่ปรึกษาทางการเงิน ที่ปรึกษาด้านความเสี่ยง และภาษี ได้ใช้แพลตฟอร์มที่ชื่อว่า “Insight360” ในการสร้างมุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับประสบการณ์ และความรู้สึกของพนักงาน (Employee Sentiment) โดยใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายมิติ กลไกการทำงานของ AI คือ ในแพลตฟอร์ม Insight360 จะใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) และการวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics) ในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ จากแหล่งต่างๆภายในองค์กร เช่น
- แบบสำรวจความผูกพัน (Engagement Surveys) ที่ไม่ได้ดูแค่คะแนนแต่ AI จะวิเคราะห์ “ข้อความที่เป็นความคิดเห็น” (Free-text comments) เพื่อระบุหัวข้อและอารมณ์ที่แท้จริง
- ข้อมูลประสิทธิภาพ (Performance Data) ที่เชื่อมโยงผลลัพธ์การทำงานกับข้อมูลความรู้สึก
- การสื่อสารภายใน (Internal Communications) เช่น การใช้งานเครื่องมือสื่อสารภายใน ข้อมูลการประชุม เพื่อวัดระดับการมีส่วนร่วมและกิจกรรมต่างๆ
ด้วยการวิเคราะห์เชิงลึกนี้ AI สามารถ “ระบุแนวโน้มเชิงลบได้อย่างรวดเร็ว” เช่น ปัญหาด้านขวัญและกำลังใจ ความเสี่ยงจากการหมดไฟในการทำงาน หรือความไร้ประสิทธิภาพในแผนกใดแผนกหนึ่ง ก่อนที่ปัญหาเหล่านั้นจะบานปลาย โดยผลลัพธ์ที่ได้ คือ
- ลดเวลาที่ใช้ในการระบุรากเหง้าของปัญหา (Root Cause Analysis) จากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน
- ปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองของผู้นำอย่างเห็นได้ชัด เนื่องจากพวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึก ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ทันที แทนที่จะต้องรอรายงานสรุปรายไตรมาส
- เพิ่มความผูกพันของพนักงาน โดยเฉพาะในแผนกที่ได้รับความสนใจเชิงรุก จากผู้นำในการแก้ไขปัญหาที่ AI ระบุ
- เพิ่มความแม่นยำในการ “ทำนายความเสี่ยงการลาออก” (Attrition Risk) โดยอิงจากความรู้สึก และรูปแบบการมีส่วนร่วมของพนักงาน
แพลตฟอร์ม Insight360 เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการใช้ AI เพื่อยกระดับ “การรับฟัง” (Listening) ในองค์กร จากเดิมที่ HR จะรับรู้ปัญหาเมื่อพนักงานลาออก หรือทำแบบสำรวจประจำปีเท่านั้น แต่ด้วย AI ผู้นำจะได้รับ “สัญญาณชีพจร” (Pulse) ขององค์กรแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถเปลี่ยนจากการบริหารเชิงรับเป็นการ “บริหารเชิงรุก” (Proactive Management) ซึ่งสร้างสถานที่ทำงานที่ใส่ใจและให้ความสำคัญ กับความเป็นอยู่ที่ดีของพนักงานมากขึ้น
Amazon กับการใช้ AI สำหรับการวางแผนกำลังคน
Amazon ใช้แบบจำลอง “ปัญญาประดิษฐ์เชิงทำนาย” (Predictive AI Models) เพื่อจัดการกับความท้าทายหลักในการดำเนินงาน นั่นคือ การพยากรณ์ความต้องการแรงงานอย่างแม่นยำใน “ศูนย์จัดการสินค้า” (Fulfillment Centers) ทั่วโลก โดยระบบ AI ของ Amazon จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากหลายแหล่ง เพื่อให้สามารถปรับตารางเวลา และจำนวนพนักงานได้อย่างยืดหยุ่น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานในอดีต เช่น จำนวนสินค้าที่ต้องจัดการต่อชั่วโมงในแต่ละวัน คาดการณ์ปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นในช่วงเทศกาลสำคัญ เช่น Black Friday, Prime Day และพิจารณาอัตราการลาออก รวมถึงความพร้อมของตลาดแรงงานในพื้นที่นั้นๆ โดย AI จะสร้างการพยากรณ์ที่แม่นยำว่า ต้องใช้พนักงานกี่คน ในตำแหน่งใด และในเวลาใด เพื่อให้มั่นใจว่าจะมีจำนวนกำลังคนที่เหมาะสม เพื่อจัดการกับปริมาณงานที่เข้ามา โดยผลลัพธ์ที่ได้ คือ
- ลดเหตุการณ์ที่มีพนักงานมากเกินไป (Overstaffing) และพนักงานน้อยเกินไป (Understaffing) ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวม และควบคุมต้นทุนแรงงาน
- ประหยัดค่าใช้จ่ายด้านแรงงานได้อย่างมาก โดยการลดชั่วโมงการทำงานที่ไม่จำเป็น ที่เกิดจากการจ้างเกินความต้องการ
- การจัดตารางงานที่แม่นยำขึ้น ช่วยให้พนักงานไม่ต้องทำงานล่วงเวลามากเกินไป เมื่อเกิดภาวะพนักงานน้อยเกินไป ซึ่ง ช่วยรักษาสุขภาพและความพึงพอใจของพนักงาน
- เพิ่มความสามารถในการจัดการและเติมเต็มคำสั่งซื้อ ได้ตามกำหนดเวลามากขึ้น แม้ในช่วงที่มีความต้องการสูงที่สุด
การวางแผนกำลังคนด้วย AI ของ Amazon ไม่ได้เป็นเพียงแค่การประหยัดเงิน แต่เป็นเรื่องของความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงาน ในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว หากไม่มี AI การตัดสินใจด้านการจัดตารางเวลา จะเป็นไปตามสัญชาตญาณหรือข้อมูลที่ล้าสมัย ซึ่งส่งผลให้เกิดความไร้ประสิทธิภาพ (ทำให้เกิดต้นทุนสูง) หรือการทำงานหนักเกินไปของพนักงาน (ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการหมดไฟ) การที่ AI สามารถปรับตารางเวลาได้อย่างชาญฉลาด ทำให้ Amazon สามารถบรรลุเป้าหมายทั้งด้าน “ประสิทธิภาพทางธุรกิจ” (Business Efficiency) และ “การดูแลพนักงาน” (Employee Well-Being) ไปพร้อมๆกัน
เราจะเห็นได้ว่า AI ไม่ได้ทำให้งานทรัพยากรบุคคล ลดความเป็นมนุษย์ลงแต่กำลังทำให้งานนี้ “มีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น ครอบคลุมมากขึ้น และมีผลกระทบมากขึ้น” ด้วยการทำให้งานที่ต้องทำซ้ำๆเป็นไปโดยอัตโนมัติ AI จึงมอบเวลาให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน HR ได้มุ่งเน้นในสิ่งที่สำคัญๆอย่างแท้จริง นั่นคือ “ผู้คน” ตั้งแต่การทำนายอัตราการลาออก ไปจนถึงการปรับปรุงการเรียนรู้ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล นั่นทำให้เราได้เห็นว่า AI กำลังนิยามใหม่ว่าองค์กรต่างๆ จะบ่มเพาะความสามารถพิเศษ และสร้างวัฒนธรรมองค์กรได้อย่างไรนั่นเอง
Sources:
https://airecruiterlab.com/resources/fortune-500-ai-recruitment
https://www.ibm.com/think
https://www.linkedin.com/blog/engineering/ai/building-the-next-generation-of-job-search-at-linkedin
https://www.forbes.com/sites/adamsingolda/2022/01/24/how-pwc-is-upskilling-its-workforce-with-ai
https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/talent/human-capital-trends.html
https://www.cxtoday.com/workforce-engagement-management/how-aws-is-using-ai-to-transform-workforce-management/
หากข้อมูลและบทความต่างๆบนเว็บไซต์นี้ ทำให้คุณได้มุมมองใหม่ๆ หรือแรงบันดาลใจในการสร้างแบรนด์ การตลาด หรือการสื่อสารมากขึ้น
และอยากต่อยอดความเข้าใจเหล่านี้ให้ลึกซึ้งขึ้นอีกขั้น
ก็สามารถพูดคุยหรือขอคำปรึกษากับผมได้โดยตรงครับ
ไม่ว่าจะเป็นการให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์ การสอนแบบ Workshop
หรือการบรรยายสำหรับทีมและองค์กร
ผมยินดีแบ่งปันประสบการณ์จริงจากการทำงาน งานสอน และงานที่ปรึกษา
เพื่อช่วยให้คุณหรือทีมของคุณเติบโตอย่างมีทิศทาง
และเข้าใจ “หัวใจของแบรนด์และการตลาด” อย่างแท้จริง
📩 Email: thepopticles@gmail.com
📞 โทร / Line ID: 0829151594
