คิดก่อนสั่ง: ทำไมต้องมี Logic ของตัวเองก่อนประยุกต์ใช้ AI และ Prompt Engineering ในการทำงาน

มีความเข้าใจผิดที่แพร่หลายมากในปัจจุบันว่า "AI ทำได้ทุกอย่าง — แค่ถามไป" ความเชื่อนี้ทำให้ผู้ใช้จำนวนมากได้รับผลลัพธ์ที่ไม่ตรงความต้องการ ผิดพลาด หรือไม่สามารถนำไปใช้ได้จริง แล้วสรุปว่า "AI ไม่มีประโยชน์" ทั้งที่ปัญหาที่แท้จริงคือ ตัวผู้ใช้ยังไม่รู้ว่าตัวเองต้องการอะไรกันแน่ หลักการสำคัญที่สุดในการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่การรู้จัก prompt ขั้นสูง แต่คือ การมี Logic, Framework, และ Chain of Thought ของตัวเองก่อน แล้วจึงใช้ AI เป็นเครื่องมือขยายความสามารถ หลักการนี้มีรากฐานจากหลักการ GIGO ที่คลาสสิกในวิทยาการคอมพิวเตอร์: Garbage In, Garbage Out ซึ่งในยุค Generative AI ได้พัฒนาเป็น Context In, Context Out กล่าวคือ คุณภาพของ output สะท้อนคุณภาพของ input โดยตรง งานวิจัยจาก Gartner ประมาณการว่า ร้อยละ 30 ของโครงการ Generative AI จะถูกยกเลิกหลังจากขั้นทดลองนำร่อง เนื่องจากคุณภาพ input ที่ไม่เพียงพอ และขาดทิศทางที่ชัดเจน