🏢📉 Amazon เตรียมปลดพนักงาน 30,000 คน — หนึ่งในเก้าของพนักงานสายองค์กร Amazon กำลังเตรียมการปลดพนักงานครั้งใหญ่ที่สุดในรอบหลายปี โดยมีแผนลดจำนวนพนักงานสายองค์กรถึง 30,000 คน หรือประมาณ “หนึ่งในเก้า” จากจำนวนพนักงานทั้งหมดในกลุ่มนี้ ซึ่งอยู่ที่ราว 350,000 คน ไม่รวมพนักงานคลังสินค้า การปลดครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนลดต้นทุนและปรับโครงสร้างองค์กร หลังจากการขยายตัวอย่างรวดเร็วในช่วงโควิด โดยเฉพาะในสายงานที่เกี่ยวข้องกับโลจิสติกส์, การชำระเงิน, เกม และ AWS ✅ จำนวนพนักงานที่ได้รับผลกระทบ ➡️ ประมาณ 30,000 คนจากสายงานองค์กรทั่วโลก ➡️ คิดเป็น 11.4% ของพนักงานองค์กรทั้งหมด ✅ สาเหตุหลักของการปลดพนักงาน ➡️ ลดต้นทุนหลังจากการขยายตัวเกินจำเป็นช่วงโควิด ➡️ ปรับโครงสร้างองค์กรให้เหมาะสมกับยุคหลังการระบาด ➡️ เน้นลงทุนในเทคโนโลยี AI มากขึ้น โดยเฉพาะใน AWS ✅ แผนการแจ้งปลดพนักงาน ➡️ จะเริ่มส่งอีเมลแจ้งพนักงานในวันอังคารตามเวลาท้องถิ่น ➡️ บรรยากาศในสำนักงานเต็มไปด้วยความกังวล เพราะไม่มีทีมใดที่ปลอดภัยจากการปลด ✅ แนวโน้มการจ้างงานของ Amazon ➡️ หลังจากขยายตัวอย่างรวดเร็วระหว่างปี 2017–2022 ตอนนี้บริษัทกลับมาใช้แนวทางจ้างงานแบบระมัดระวัง ➡️ เคยปลดพนักงานครั้งใหญ่ในปี 2023 เมื่อมีจำนวนพนักงานองค์กรเท่ากัน ✅ การลงทุนใน AI ที่สวนทางกับการปลดพนักงาน ➡️ งบลงทุนเพิ่มจาก $83 พันล้านในปี 2024 เป็นมากกว่า $100 พันล้านในปี 2025 ➡️ ส่วนใหญ่ใช้พัฒนาเทคโนโลยี AI ภายใน AWS ‼️ ผลกระทบต่อขวัญกำลังใจและวัฒนธรรมองค์กร ⛔ พนักงานอาจรู้สึกไม่มั่นคง แม้จะอยู่ในทีมที่ยังไม่ถูกปลด ⛔ ความไม่แน่นอนอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน ‼️ การปลดพนักงานอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ของบริษัท ⛔ แม้จะเป็นการปรับโครงสร้าง แต่จำนวนที่มากอาจถูกมองว่าเป็นสัญญาณของปัญหา ⛔ อาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นของนักลงทุนและผู้สมัครงานในอนาคต https://securityonline.info/one-in-nine-amazon-prepares-for-massive-layoff-of-30000-corporate-staff/

🧠 Sam Altman ชี้ AI จะลบงานที่ไม่ใช่ “งานจริง” – จุดชนวนถกเถียงเรื่องคุณค่าของแรงงานยุคใหม่ ลองจินตนาการว่าคุณทำงานเอกสารทั้งวัน ส่งอีเมล สรุปประชุม เขียนรายงานที่ไม่มีใครอ่าน แล้ววันหนึ่ง AI เข้ามาทำแทนทั้งหมด แล้วมีคนบอกว่า “งานที่คุณทำไม่ใช่งานจริง” — นั่นคือสิ่งที่ Sam Altman พูดไว้ เขายกตัวอย่างว่า หากชาวนาเมื่อ 50 ปีก่อนมาเห็นงานของคนยุคนี้ อาจบอกว่า “นั่นไม่ใช่งานจริง” เพราะไม่ได้ผลิตสิ่งจำเป็นต่อชีวิตเหมือนการปลูกพืชหรือเลี้ยงสัตว์ แม้คำพูดของ Altman จะถูกมองว่าเย็นชาและดูถูกแรงงาน แต่เขาไม่ได้หมายถึงว่าคนไม่มีคุณค่า เขากำลังชี้ให้เห็นว่า งานยุคใหม่จำนวนมากเป็นงานที่เกิดจากระบบราชการหรือวัฒนธรรมองค์กร เช่น การเช็กกล่องในแบบฟอร์ม การประชุมที่ไม่จำเป็น หรือการส่งอีเมลซ้ำซ้อน — ซึ่ง AI สามารถจัดการได้ดีกว่า แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ นักมานุษยวิทยา David Graeber เคยเขียนบทความ “Bullshit Jobs” ที่กล่าวว่า หลายคนรู้สึกว่างานของตัวเองไม่มีความหมาย และกลายเป็นหนังสือขายดีในปี 2018 อย่างไรก็ตาม งานวิจัยในยุโรปและสหรัฐฯ พบว่า คนส่วนใหญ่ยังรู้สึกว่างานของตนมีคุณค่า และความรู้สึก “ไร้ความหมาย” มักเกิดจากการบริหารจัดการที่แย่ ไม่ใช่ตัวงานเอง Altman จึงอาจไม่ได้หมายถึงการลบ “ตำแหน่งงาน” แต่หมายถึงการลบ “งานยิบย่อย” ที่ไม่จำเป็น ซึ่ง AI สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ คำกล่าวของ Sam Altman ➡️ งานที่หายไปในยุค AI อาจไม่ใช่ “งานจริง” ➡️ ยกตัวอย่างจากมุมมองของชาวนาเมื่อ 50 ปีก่อน ➡️ จุดชนวนการถกเถียงในโลกออนไลน์ ✅ แนวคิดเรื่อง “Bullshit Jobs” ➡️ มาจากงานเขียนของ David Graeber ➡️ ชี้ว่าหลายงานเป็นเพียงการแสดงออกทางระบบราชการ ➡️ กลายเป็นหนังสือขายดีในปี 2018 ✅ งานที่ AI สามารถจัดการได้ ➡️ รายงานที่ไม่มีคนอ่าน ➡️ อีเมลสรุปประชุมที่ควรเป็น Slack ➡️ เช็กลิสต์ที่ไม่มีผลต่อการตัดสินใจจริง ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับคุณค่าของงาน ⛔ งานที่ดูไม่มีสาระ อาจมีผลต่อระบบโดยรวม ⛔ ความรู้สึกไร้ความหมายมักเกิดจากการบริหารที่แย่ ⛔ ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่าควรลบตำแหน่งงานนั้นทิ้ง https://www.tomshardware.com/tech-industry/sam-altman-says-ai-could-eliminate-jobs-that-arent-real-work

🎯 “ฝึกพนักงานให้รู้ทันฟิชชิ่ง — ทำไมการเทรนแบบเดิมถึงยังล้มเหลว?” — เจาะลึกงานวิจัยใหม่ที่ชี้ว่า phishing training แบบเดิมไม่ได้ผล และแนวทางใหม่ที่องค์กรควรพิจารณา แม้หลายองค์กรจะลงทุนใน phishing training เพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ แต่ผลลัพธ์กลับไม่เป็นไปตามที่หวัง งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยชิคาโกและ UC San Diego พบว่า training แบบเดิม เช่น annual training และ embedded training ไม่ได้ช่วยลดอัตราการคลิกลิงก์ฟิชชิ่งอย่างมีนัยสำคัญ ปัญหาหลักคือพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ไม่เปลี่ยน แม้จะรู้ว่าฟิชชิ่งอันตราย แต่เมื่อเจออีเมลจริงในช่วงงานยุ่ง ก็ยังคลิกโดยไม่คิด การฝึกแบบ “เช็คกล่อง” ไม่ช่วยให้เกิดพฤติกรรมอัตโนมัติที่ปลอดภัย ผู้เชี่ยวชาญเสนอแนวทางใหม่ เช่น: 📍 ใช้ gamification เพื่อเพิ่ม engagement 📍 ให้รางวัลเล็ก ๆ เช่น gift card หรือกิจกรรมสนุก 📍 สร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัย 📍 ฝึกให้ผู้ใช้มี “go-to action” เมื่อเจออีเมลน่าสงสัย เช่น รายงานผ่าน hotline 📍 วิเคราะห์พฤติกรรมตามอุปกรณ์ เช่น ผู้ใช้ PC มีแนวโน้มคลิกมากกว่าผู้ใช้มือถือ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยชิคาโกและ UC San Diego วิเคราะห์พฤติกรรมพนักงานกว่า 20,000 คน ➡️ พบว่า annual training และ embedded training ไม่ช่วยลดอัตราการคลิกลิงก์ฟิชชิ่ง ➡️ ผู้ใช้มักไม่ engage กับ training และมี retention ต่ำ ➡️ พฤติกรรมผู้ใช้ไม่เปลี่ยน แม้จะรู้ว่าฟิชชิ่งอันตราย ➡️ ผู้ใช้ PC มีแนวโน้มคลิกลิงก์ฟิชชิ่งมากกว่าผู้ใช้มือถือ ➡️ การฝึกแบบเดิมเป็น “เช็คกล่อง” ไม่สร้างพฤติกรรมอัตโนมัติ ➡️ ผู้เชี่ยวชาญเสนอให้ใช้ gamification และ incentive เพื่อเพิ่ม engagement ➡️ ควรมี “go-to action” ที่ชัดเจน เช่น hotline หรือปุ่มรายงาน ➡️ วัฒนธรรมองค์กรต้องสนับสนุนความปลอดภัย ไม่ใช่แค่การเทรน ➡️ การวัดผลควรดูจากอัตราการคลิกจริงและการรายงาน ไม่ใช่แค่ completion rate https://www.csoonline.com/article/4071289/what-to-consider-to-make-your-enterprise-phishing-training-effective.html

🧠 “ASML ตั้ง Marco Pieters เป็น CTO คนใหม่ — ผู้นำเทคโนโลยีลิเธียกราฟีระดับโลกเตรียมขยายบอร์ดบริหารในปี 2026” ASML บริษัทผู้ผลิตเครื่องจักรลิเธียกราฟีสำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ประกาศแต่งตั้ง Marco Pieters เป็นประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) คนใหม่ โดยมีผลทันทีในเดือนตุลาคม 2025 พร้อมเตรียมเสนอชื่อเขาเข้าสู่คณะกรรมการบริหารในเดือนเมษายน 2026 Pieters เป็นบุคลากรที่อยู่กับ ASML มานานกว่า 25 ปี โดยก่อนหน้านี้ดำรงตำแหน่งรองประธานบริหารฝ่ายผลิตภัณฑ์ Applications และมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีลิเธียกราฟีแบบ Holistic Lithography ซึ่งเป็นหัวใจของการผลิตชิปความละเอียดสูงในยุคปัจจุบัน การแต่งตั้งครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนสืบทอดตำแหน่งที่วางไว้อย่างรอบคอบ โดย CEO Christophe Fouquet กล่าวว่า “Marco คือผู้นำที่มีความเข้าใจลึกซึ้งในเทคโนโลยีของเรา และจะเป็นกำลังสำคัญในการขับเคลื่อนแผนงานด้านเทคโนโลยีในอนาคต” นอกจากนี้ ASML ยังเตรียมเสนอการแต่งตั้ง Pieters เข้าสู่คณะกรรมการบริหารในการประชุม AGM วันที่ 22 เมษายน 2026 ซึ่งจะทำให้จำนวนสมาชิกเพิ่มจาก 5 เป็น 6 คน พร้อมกับการต่อวาระของ CFO Roger Dassen และ COO Frédéric Schneider-Maunoury เพื่อรักษาความต่อเนื่องของทีมบริหาร ASML มีบทบาทสำคัญในการผลักดันเทคโนโลยีการผลิตชิปทั่วโลก โดยเครื่อง EUV ของบริษัทมีราคาสูงถึง 400 ล้านดอลลาร์ต่อเครื่อง และถูกใช้โดยผู้ผลิตชิปรายใหญ่ เช่น TSMC, Intel และ Samsung ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ASML แต่งตั้ง Marco Pieters เป็น CTO คนใหม่ มีผลทันทีในเดือนตุลาคม 2025 ➡️ Pieters มีประสบการณ์กว่า 25 ปีใน ASML และเคยเป็น EVP ฝ่าย Applications ➡️ เคยดูแลโครงการ Holistic Lithography ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำคัญของ ASML ➡️ CEO Christophe Fouquet สนับสนุนการแต่งตั้งอย่างเต็มที่ ➡️ Pieters จะถูกเสนอชื่อเข้าสู่คณะกรรมการบริหารในการประชุม AGM วันที่ 22 เมษายน 2026 ➡️ คณะกรรมการจะขยายจาก 5 เป็น 6 คน ➡️ CFO Roger Dassen จะต่อวาระอีก 4 ปี และ COO Frédéric Schneider-Maunoury อีก 2 ปี ➡️ ASML เป็นผู้นำด้านเครื่องจักรลิเธียกราฟีสำหรับการผลิตชิประดับโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Holistic Lithography คือการรวมการออกแบบ การตรวจสอบ และการผลิตชิปเข้าด้วยกันแบบครบวงจร ➡️ เครื่อง EUV ของ ASML ใช้เลเซอร์พลังสูงในการสร้างลวดลายบนเวเฟอร์ซิลิคอน ➡️ ASML มีสำนักงานทั่วโลก และมีพนักงานมากกว่า 44,000 คน ➡️ บริษัทมีรายได้รวมกว่า €28.3 พันล้านยูโรในปี 2024 ➡️ การแต่งตั้ง CTO จากภายในองค์กรช่วยรักษาความต่อเนื่องและวัฒนธรรมองค์กร https://www.techpowerup.com/341731/asml-appoints-marco-pieters-as-next-chief-technology-officer

🛡️ “CISO ยุคใหม่ต้องคิดใหม่ — เมื่อ AI เปลี่ยนเกมความปลอดภัยจากพื้นฐานสู่กลยุทธ์” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการดำเนินธุรกิจทั่วโลก ผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ไม่ใช่แค่ในด้านเทคโนโลยี แต่รวมถึงบทบาทในองค์กรและวิธีคิดเชิงกลยุทธ์ โดยรายงานจาก CSO Online ระบุว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ระบบความปลอดภัยเดิม แต่กลับขยายช่องว่างระหว่างองค์กรที่เตรียมพร้อมกับองค์กรที่ยังล้าหลัง Joe Oleksak จาก Plante Moran ชี้ว่า AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ “ความเร็ว” กลายเป็นตัวแปรสำคัญที่สุด และย้ำว่า “AI ไม่ใช่กระสุนวิเศษ” เพราะมันขยายผลของทุกข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิด การแบ่งเครือข่ายไม่ดี หรือการเก็บข้อมูลในโฟลเดอร์ที่ไม่ปลอดภัย ในองค์กรที่มีการลงทุนด้านความปลอดภัยมาอย่างต่อเนื่อง AI กลายเป็นเครื่องมือเสริมประสิทธิภาพ แต่ในองค์กรที่ละเลยเรื่องนี้ AI กลับทำให้ช่องโหว่เดิมรุนแรงขึ้น โดยเฉพาะเมื่อแฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing, deepfake และการสแกนระบบได้เร็วและถูกลง Deneen DeFiore จาก United Airlines ระบุว่า AI ทำให้ CISO มีบทบาทในระดับกลยุทธ์มากขึ้น โดยต้องร่วมมือกับผู้บริหารทุกฝ่ายตั้งแต่ต้น เพื่อให้การใช้ AI เป็นไปอย่างโปร่งใส ยุติธรรม และปลอดภัย Jason Lander จาก Aya Healthcare เสริมว่า AI เปลี่ยนวิธีทำงานของทีม IT และทีมความปลอดภัยให้ใกล้ชิดกันมากขึ้น โดยเน้นการทำงานเชิงรุกและการวางระบบที่ยืดหยุ่น พร้อมทั้งใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ Jill Knesek จาก BlackLine มองว่า AI ช่วยลดภาระของทีม SOC (Security Operations Center) โดยสามารถใช้ AI แทนการจ้างคนเพิ่มในบางช่วงเวลา เช่น กลางคืนหรือวันหยุด พร้อมเน้นว่าการฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย สุดท้าย Oleksak เตือนว่า AI ไม่ใช่กลยุทธ์ แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องใช้ด้วยความเข้าใจ โดยแนะนำให้เริ่มจากการประเมินความเสี่ยง แล้วค่อยเลือกใช้ AI ในจุดที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ log หรือการตรวจจับ phishing พร้อมเน้นว่า “การตัดสินใจของมนุษย์” ยังเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ความเร็วกลายเป็นปัจจัยสำคัญ ➡️ AI ขยายผลของข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิดหรือการจัดการข้อมูลไม่ดี ➡️ องค์กรที่ลงทุนด้านความปลอดภัยมาแล้วจะได้ประโยชน์จาก AI มากกว่า ➡️ แฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing และ deepfake ได้เร็วและถูกลง ➡️ CISO มีบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้นในองค์กรยุค AI ➡️ United Airlines ใช้ AI อย่างโปร่งใสและเน้นความรับผิดชอบร่วมกัน ➡️ Aya Healthcare ใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ ➡️ BlackLine ใช้ AI ลดภาระทีม SOC และวางแผนจ้างงานแบบกระจาย ➡️ การฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย ➡️ Oleksak แนะนำให้ใช้ AI แบบมีเป้าหมาย เช่น การวิเคราะห์ log หรือ phishing ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deloitte พบว่า 43% ขององค์กรในสหรัฐฯ ใช้ AI ในโปรแกรมความปลอดภัย ➡️ โมเดล federated learning ถูกใช้เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในการพัฒนา AI ➡️ การใช้ AI ใน SOC ช่วยลด false positives และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม ➡️ หลายองค์กรเริ่มจัดทีมแบบ agile ที่รวม threat analyst, engineer และ data scientist ➡️ การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมกลายเป็นหัวข้อสำคัญในระดับผู้บริหารทั่วโลก https://www.csoonline.com/article/4066733/cisos-rethink-the-security-organization-for-the-ai-era.html

🤖 “AI เขียนรีวิวพนักงานและอีเมลเลิกจ้างแทนผู้จัดการ — เมื่อความเห็นอกเห็นใจถูกแทนที่ด้วยความแม่นยำเชิงกล” ผลสำรวจล่าสุดจาก ZeroBounce เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวัฒนธรรมองค์กรของสหรัฐฯ โดยเฉพาะการสื่อสารภายในที่เริ่มพึ่งพา AI อย่างจริงจัง ไม่ใช่แค่ช่วยเขียนอีเมลทั่วไป แต่รวมถึงการร่างรีวิวประเมินผลพนักงาน และแม้แต่ข้อความเลิกจ้าง กว่า 41% ของผู้จัดการยอมรับว่าเคยใช้ AI ในการเขียนหรือปรับแต่งรีวิวพนักงาน และ 17% ยอมรับว่าเคยใช้ AI ในการร่างอีเมลเลิกจ้าง ซึ่งทำให้เกิดคำถามด้านจริยธรรมและความเห็นอกเห็นใจในที่ทำงาน เพราะพนักงานจำนวนมากรู้สึกว่าเนื้อหาที่ได้รับนั้น “เย็นชา” และ “ไม่มีความเป็นมนุษย์” ในฝั่งพนักงานเอง 24% ใช้ AI เป็นประจำในการเขียนหรือแก้ไขอีเมล โดยเฉพาะในสายงานเทคโนโลยี และ 35% เคยใช้ AI ในการร่างข้อความที่มีความอ่อนไหว เช่น การขอเลื่อนงาน การแจ้งปัญหา หรือการตอบกลับหัวหน้า บางคนถึงขั้นรู้สึกว่า “เขียนเองไม่เป็นแล้ว” หากไม่มี AI ช่วย ที่น่าตกใจคือ 26% ของพนักงานสงสัยว่ารีวิวประเมินผลที่ได้รับนั้นเขียนโดย AI และ 16% ของผู้ที่ถูกเลิกจ้างเชื่อว่าอีเมลแจ้งเลิกจ้างนั้นไม่ได้เขียนโดยมนุษย์ โดย 20% ยอมรับว่า “ร้องไห้” เมื่ออ่านข้อความที่ไร้ความรู้สึกนั้น แม้ผู้จัดการบางคนจะมองว่า AI ช่วยให้การสื่อสารชัดเจนขึ้น แต่พนักงานจำนวนมากกลับรู้สึกว่า “ความจริงใจหายไป” และการใช้ภาษาที่เหมือนกันทุกข้อความทำให้รู้สึกว่าองค์กรไม่เห็นคุณค่าของแต่ละคน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ 41% ของผู้จัดการใช้ AI เขียนหรือปรับแต่งรีวิวประเมินผลพนักงาน ➡️ 17% ของผู้จัดการใช้ AI เขียนอีเมลเลิกจ้าง ➡️ 24% ของพนักงานใช้ AI เป็นประจำในการเขียนหรือแก้ไขอีเมล ➡️ 35% เคยใช้ AI ในการร่างข้อความที่มีความอ่อนไหว ➡️ 26% สงสัยว่ารีวิวที่ได้รับเขียนโดย AI ➡️ 16% ของผู้ถูกเลิกจ้างเชื่อว่าอีเมลแจ้งเลิกจ้างเขียนโดย AI ➡️ 20% ของผู้ถูกเลิกจ้างร้องไห้เมื่ออ่านข้อความที่ไร้ความรู้สึก ➡️ พนักงานบางคนรู้สึกว่าไม่สามารถเขียนข้อความเองได้หากไม่มี AI ➡️ ผู้จัดการส่วนใหญ่มั่นใจว่าใช้ AI ได้ดีกว่าพนักงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AI ช่วยลดแรงกดดันในการเขียนข้อความในที่ทำงาน โดยเฉพาะในบริบทที่เป็นทางการ ➡️ การใช้ AI ในการสื่อสารภายในองค์กรเริ่มกลายเป็นเรื่องปกติในหลายอุตสาหกรรม ➡️ การเขียนข้อความเลิกจ้างด้วย AI อาจลดความเครียดของผู้จัดการ แต่เพิ่มความเจ็บปวดให้พนักงาน ➡️ การใช้ภาษาที่เหมือนกันทุกข้อความทำให้พนักงานรู้สึกว่าองค์กรไม่ใส่ใจ ➡️ หลายองค์กรเริ่มตั้งนโยบายให้มีการตรวจสอบและปรับแต่งข้อความจาก AI ก่อนส่งจริง https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/huge-numbers-of-managers-admit-to-using-ai-to-convincingly-draft-or-revise-performance-reviews-and-i-fear-it-will-only-accelerate-the-death-of-traditional-hr

🛡️ “รีเซ็ตระบบความปลอดภัยองค์กร — บทเรียนจาก Marriott และแนวทางใหม่สำหรับ CISO ยุค AI” หลังจากเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นกับ Marriott ซึ่งส่งผลกระทบต่อข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายตั้งแต่ปี 2014 จนถึง 2020 หน่วยงาน FTC ของสหรัฐฯ ได้ออกคำสั่งให้บริษัทปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยใหม่ทั้งหมด โดยเน้นการควบคุมสิทธิ์เข้าถึง การตรวจสอบผู้ให้บริการ และการทดสอบระบบอย่างต่อเนื่อง บทเรียนสำคัญคือ: อย่ารอให้เกิดเหตุการณ์ร้ายแรงหรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนจะปรับปรุงระบบความปลอดภัย เพราะความเสียหายที่เกิดขึ้นอาจเกินเยียวยา ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยแนะนำว่า CISO ควรตั้งคำถามง่าย ๆ ว่า “ระบบความปลอดภัยของเรามีประสิทธิภาพจริงหรือไม่” และคำตอบที่ว่า “ยังไม่เคยโดนเจาะ” ไม่ใช่คำตอบที่ดีพอ สัญญาณเตือนล่วงหน้าที่ควรจับตา ได้แก่ การโจมตีที่สำเร็จมากขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือที่มากเกินไป, ความล้มเหลวด้านกฎระเบียบ และความรู้สึกในองค์กรว่าทีมความปลอดภัยเป็น “ตัวขัดขวาง” มากกว่าพันธมิตร เมื่อองค์กรต้องเปลี่ยน CISO หลังเหตุการณ์ร้ายแรง สิ่งสำคัญคือการฟื้นฟูความไว้วางใจ การรีวิวระบบแบบครบวงจรโดยบุคคลที่สาม และการประเมินว่าผู้นำระดับสูงเคยสนับสนุนทีมความปลอดภัยจริงหรือไม่ เพราะปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่คน แต่ที่วัฒนธรรมองค์กร CISO ใหม่ควรเริ่มต้นด้วยการ “ฟัง” — ไม่ใช่แค่ทีมความปลอดภัย แต่รวมถึง IT, ฝ่ายพัฒนา, และผู้บริหาร เพื่อเข้าใจว่าปัญหาอยู่ตรงไหน และจะสร้างความร่วมมือได้อย่างไร จากนั้นจึงค่อยหาชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็ว เพื่อสร้างแรงผลักดันให้การเปลี่ยนแปลงใหญ่เกิดขึ้นได้จริง การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะ เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น การใช้เครื่องมือที่เหมาะสม การลดจำนวนเครื่องมือที่ซ้ำซ้อน และการลงทุนในทีมงานที่มีความสามารถในการปรับตัว คือหัวใจของระบบความปลอดภัยที่ยั่งยืน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Marriott ถูก FTC สั่งปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยหลังข้อมูลรั่วไหลหลายครั้ง ➡️ ข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายถูกเปิดเผยระหว่างปี 2014–2020 ➡️ การรอให้เกิดเหตุการณ์หรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนปรับปรุงระบบเป็นความเสี่ยงสูง ➡️ สัญญาณเตือนล่วงหน้าคือการโจมตีที่เพิ่มขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือ, และความรู้สึกว่า “ความปลอดภัยคืออุปสรรค” ➡️ CISO ใหม่ควรรีวิวระบบแบบครบวงจร และประเมินการสนับสนุนจากผู้บริหาร ➡️ การฟังทีมงานทุกฝ่ายช่วยสร้างความไว้วางใจและเปิดเผยปัญหาเชิงระบบ ➡️ ควรเริ่มจากชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็วเพื่อสร้างแรงผลักดัน ➡️ การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะตามการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ➡️ การลดจำนวนเครื่องมือและใช้ AI อย่างเหมาะสมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ การลงทุนในทีมงานและการฝึกอบรมคือหัวใจของระบบที่ปรับตัวได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ FTC สั่งให้ Marriott ลบข้อมูลส่วนตัวที่ไม่จำเป็น และปรับปรุงระบบรีวิวบัญชีลูกค้า ➡️ การใช้ AI ในระบบความปลอดภัยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 10 เท่า ➡️ Soft skills เช่น การเจรจาและการสร้างความร่วมมือ เป็นทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ ➡️ การจ้างคนจากหลากหลายพื้นหลัง เช่น startup หรือภาครัฐ ช่วยเพิ่มมุมมองใหม่ ➡️ การใช้ cloud-native infrastructure และการ outsource บางส่วนช่วยลดภาระทีมงาน https://www.csoonline.com/article/4063708/how-to-restructure-a-security-program.html

🦁 “Jack Ma กลับมาแล้ว — ปลุก Alibaba ด้วย AI และสงครามราคา เพื่อทวงคืนความยิ่งใหญ่” หลังจากหายตัวไปจากสาธารณะตั้งแต่ปี 2020 เพราะวิจารณ์ระบบการเงินจีนอย่างตรงไปตรงมา Jack Ma ผู้ก่อตั้ง Alibaba ได้กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมภารกิจ “Make Alibaba Great Again” โดยไม่ต้องมีตำแหน่งอย่างเป็นทางการ แต่มีอิทธิพลเต็มรูปแบบในเบื้องหลัง Ma กลับมาในช่วงที่ Alibaba กำลังเผชิญการแข่งขันดุเดือดจาก JD.com และ Meituan โดยเขาเป็นผู้อยู่เบื้องหลังการตัดสินใจทุ่มเงินกว่า 50,000 ล้านหยวน (ประมาณ 7 พันล้านดอลลาร์) เพื่ออัดฉีดเงินอุดหนุนและดึงลูกค้ากลับมา โดยเฉพาะในตลาด food delivery ที่ Alibaba มีส่วนแบ่ง 43% ตามหลัง Meituan ที่ 47% นอกจากสงครามราคากับคู่แข่ง Ma ยังผลักดันการลงทุนใน AI อย่างหนัก โดย Alibaba ประกาศแผนลงทุนกว่า 380,000 ล้านหยวนในโครงสร้างพื้นฐาน AI และคลาวด์ภายใน 3 ปี พร้อมเปิดตัวโมเดล Qwen รุ่นใหม่ที่มีพารามิเตอร์ระดับล้านล้าน และชิป T-head ที่พัฒนาเองเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia การกลับมาของ Ma ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่ยังเป็นการฟื้นฟูวัฒนธรรมองค์กรที่เคยตกต่ำในช่วงที่เขาหายไป พนักงานหลายคนถึงกับร้องไห้เมื่อเห็นเขากลับมาพูดในงานของ Ant Group และ Alibaba Cloud เพราะรู้สึกว่า “จิตวิญญาณของบริษัทกลับมาแล้ว” แม้ Ma จะไม่มีตำแหน่งอย่างเป็นทางการ แต่เขายังคงสวมบัตรพนักงานและเดินในแคมปัสอย่างเปิดเผย ส่งข้อความถึงผู้บริหาร ขออัปเดตด้าน AI วันละหลายครั้ง และมีบทบาทในการเปลี่ยนแปลงผู้นำ เช่น การสนับสนุน Jiang Fan ให้ดูแลธุรกิจอีคอมเมิร์ซแบบรวมศูนย์ใหม่ อย่างไรก็ตาม การกลับมาของ Ma ก็มีความเสี่ยง เพราะการอัดฉีดเงินอุดหนุนอาจขัดกับนโยบายของรัฐบาลที่ต้องการควบคุม “การแข่งขันที่ไม่เป็นธรรม” และการลงทุนใน AI ยังไม่สามารถสร้างรายได้อย่างชัดเจนในระยะสั้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Jack Ma กลับมาอย่างไม่เป็นทางการใน Alibaba หลังหายไปตั้งแต่ปี 2020 ➡️ เป็นผู้อยู่เบื้องหลังแผน “Make Alibaba Great Again” และการอัดฉีดเงินอุดหนุน 50,000 ล้านหยวน ➡️ ผลักดันการลงทุนใน AI และคลาวด์กว่า 380,000 ล้านหยวนภายใน 3 ปี ➡️ เปิดตัวโมเดล Qwen รุ่นใหม่และชิป T-head ที่พัฒนาเอง ➡️ สนับสนุน Jiang Fan ให้ดูแลธุรกิจอีคอมเมิร์ซแบบรวมศูนย์ ✅ ผลกระทบต่อองค์กรและตลาด ➡️ พนักงานรู้สึกมีขวัญกำลังใจมากขึ้นหลัง Ma กลับมา ➡️ หุ้น Alibaba พุ่งขึ้นกว่า 88% ในปี 2025 ➡️ รายได้จากคลาวด์โตขึ้น 26% ในไตรมาสล่าสุด ➡️ Alibaba มีส่วนแบ่งตลาด food delivery 43% ตามหลัง Meituan ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ma เคยเป็นบุคคลที่ร่ำรวยที่สุดในจีน และเป็นสัญลักษณ์ของยุคเทคโนโลยีเสรี ➡️ การหายตัวของเขาเกิดหลังวิจารณ์ระบบการเงินจีนและการล้ม IPO ของ Ant Group ➡️ การกลับมาครั้งนี้ถูกมองว่าเป็นสัญญาณว่ารัฐบาลจีนเริ่มเปิดรับผู้ก่อตั้งเทคโนโลยีอีกครั้ง ➡️ Alibaba เคยมีมูลค่าตลาดสูงถึง 800,000 ล้านดอลลาร์ ก่อนลดลงเหลือครึ่งหนึ่ง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Ma ไม่มีตำแหน่งอย่างเป็นทางการ อาจทำให้โครงสร้างการรายงานภายในสับสน ⛔ การอัดฉีดเงินอุดหนุนอาจขัดกับนโยบายรัฐเรื่อง “การแข่งขันที่เป็นธรรม” ⛔ การลงทุนใน AI ยังไม่สร้างรายได้ชัดเจน และมีต้นทุนสูง ⛔ การเปลี่ยนผู้นำและกลยุทธ์อาจสร้างแรงเสียดทานภายในองค์กร ⛔ การกลับมาของ Ma อาจถูกมองว่าเป็น “ความพยายามครั้งสุดท้าย” ในการกู้ชื่อเสียง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/16/jack-ma-returns-with-a-vengeance-to-make-alibaba-great-again

🎙️ เรื่องเล่าจาก 9-9-6 ถึง 0-0-7: เมื่อความขยันกลายเป็นเครื่องมือกดดันมากกว่าความภาคภูมิใจ Armin Ronacher นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สชื่อดังเขียนบทความสะท้อนถึงวัฒนธรรม “996” หรือการทำงานตั้งแต่ 9 โมงเช้าถึง 3 ทุ่ม 6 วันต่อสัปดาห์ ซึ่งเคยถูกมองว่าเป็น “สูตรลับ” ของความสำเร็จในวงการสตาร์ทอัพ โดยเฉพาะในจีน เขาเล่าว่าแม้ตัวเองจะรักการทำงานดึก รักการเขียนโค้ด และเคยทำงานจนไม่ได้นอนก่อนเที่ยงคืนเลยตลอดสัปดาห์ แต่เขาก็รักครอบครัว รักการเดินเล่น และการสนทนาอย่างลึกซึ้ง—สิ่งที่ไม่มีทางเกิดขึ้นได้ในชีวิตที่ถูกกำหนดด้วย 72 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ Ronacher เตือนว่าแม้ผู้ก่อตั้งบริษัทจะมีแรงจูงใจสูง แต่การผลักดันให้พนักงานทำงานแบบ 996 โดยไม่มีอำนาจหรือผลตอบแทนเท่ากันนั้น “ไม่รับผิดชอบ” และไม่ควรเป็นวัฒนธรรมองค์กร เขาย้ำว่า “ความเข้มข้น” ในการทำงานไม่ควรวัดจากจำนวนชั่วโมง แต่จากผลลัพธ์ที่สร้างได้ และการทำงานหนักควรเป็น “ทางเลือกส่วนตัว” ไม่ใช่ “ข้อบังคับทางวัฒนธรรม” ในขณะเดียวกัน บทวิเคราะห์จาก Forbes และ CNBC ก็ชี้ว่า 996 กำลังถูกนำมาใช้ในสหรัฐฯ โดยบางบริษัทสตาร์ทอัพในซิลิคอนวัลเลย์เริ่มใช้เป็น “ตัวกรอง” ในการคัดเลือกพนักงาน โดยถามตรง ๆ ว่า “คุณพร้อมทำงาน 996 ไหม” แม้จะถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เร่งการเติบโต แต่ผลกระทบกลับรุนแรง ทั้งด้านสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออกที่สูงขึ้น โดยเฉพาะในทีมเล็กที่การเสียคนหนึ่งอาจทำให้ทั้งโปรเจกต์หยุดชะงัก ในจีนเอง แม้ 996 จะเคยถูกยกย่องโดยผู้ก่อตั้งอย่าง Jack Ma ว่าเป็น “พร” แต่ตอนนี้เริ่มมีการต่อต้านมากขึ้น โดยศาลสูงสุดของจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน และนักวิชาการบางคนถึงกับเปรียบเทียบว่าเป็น “แรงงานกึ่งบังคับ” ✅ ความหมายและต้นกำเนิดของวัฒนธรรม 996 ➡️ หมายถึงการทำงาน 9am–9pm, 6 วันต่อสัปดาห์ รวม 72 ชั่วโมง ➡️ เริ่มจากวงการเทคโนโลยีในจีน เช่น Alibaba, Huawei ➡️ ถูกมองว่าเป็นสูตรเร่งการเติบโตของสตาร์ทอัพ ✅ มุมมองจาก Armin Ronacher ➡️ รักการทำงานหนัก แต่ไม่สนับสนุนการบังคับให้คนอื่นทำแบบเดียวกัน ➡️ ชี้ว่าความเข้มข้นควรวัดจากผลลัพธ์ ไม่ใช่จำนวนชั่วโมง ➡️ การทำงานหนักควรเป็นทางเลือก ไม่ใช่วัฒนธรรมองค์กร ✅ การแพร่กระจายของ 996 สู่ตะวันตก ➡️ บางบริษัทในสหรัฐฯ ใช้ 996 เป็นเกณฑ์คัดเลือกพนักงาน ➡️ มีการโฆษณาในประกาศรับสมัครว่า “ต้องตื่นเต้นกับการทำงาน 70+ ชั่วโมง” ➡️ ถูกมองว่าเป็น hustle culture ที่อาจย้อนกลับมาทำลายองค์กรเอง ✅ การต่อต้านและผลกระทบ ➡️ ศาลจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน ➡️ นักวิชาการเปรียบเทียบว่าเป็นแรงงานกึ่งบังคับ ➡️ ส่งผลต่อสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออก https://lucumr.pocoo.org/2025/9/4/996/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Zero Trust: เมื่อแนวคิด “ไม่เชื่อใครเลย” กลายเป็นสิ่งที่องค์กรยังไม่พร้อมจะเชื่อ ในรายงานล่าสุดจาก Accenture ที่สำรวจ CISO และ CIO จากองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก พบว่า 88% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยพบว่าการนำ Zero Trust มาใช้จริงนั้น “ยากมาก” และอีก 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Zero Trust ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรจาก “เชื่อภายใน perimeter” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลยแม้แต่ในระบบของตัวเอง” ซึ่งขัดกับวิธีคิดที่องค์กรใช้มานานหลายสิบปี Prashant Deo จาก Tata Consultancy Services อธิบายว่า Zero Trust คือการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่การติดตั้งระบบแบบ tactical และต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ที่ใช้เวลานานถึง 10–12 ปีในการสร้าง foundation ที่แท้จริง ปัญหาหลักคือ Zero Trust ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนคิดว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนคิดว่าเป็น buzzword และบางคนคิดว่าเป็นแค่แนวทางการออกแบบระบบ ทำให้เกิดความสับสนทั้งในระดับผู้บริหารและทีมเทคนิค นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยที่ทำให้ Zero Trust ถูกละเลย เช่น ไม่มี incentive ที่ชัดเจน, ไม่สามารถวัด ROI ได้ทันที, และ compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust โดยตรง ✅ สถิติจากรายงาน Accenture ➡️ 88% ของ CISO พบว่าการนำ Zero Trust มาใช้เป็นเรื่องยาก ➡️ 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ Zero Trust ถูกมองว่าเป็นการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์มากกว่าการติดตั้งระบบ ✅ ความซับซ้อนของ Zero Trust ➡️ ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนมองว่าเป็นแนวคิด ➡️ ต้องปรับ mindset จาก “เชื่อภายในระบบ” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลย” ➡️ ต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ✅ ปัจจัยที่ทำให้การนำ Zero Trust ล่าช้า ➡️ ไม่มี incentive ที่ชัดเจนสำหรับผู้บริหาร ➡️ ROI ไม่สามารถวัดได้ทันที ทำให้ไม่ถูก prioritize ➡️ Compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust ✅ ความแตกต่างของแต่ละองค์กร ➡️ Compliance, geography, vertical, partner ecosystem ต่างกันมาก ➡️ ทำให้ไม่สามารถใช้ template เดียวกันได้ในการ implement ➡️ ต้องปรับตาม on-prem, cloud, IoT, legacy และ remote site https://www.csoonline.com/article/4048002/88-of-cisos-struggle-to-implement-zero-trust.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Silicon Valley: Google ลดผู้จัดการ 35% เพื่อความคล่องตัว ในช่วงปีที่ผ่านมา Google ได้ตัดสินใจครั้งใหญ่ในการปรับโครงสร้างองค์กร โดยลดจำนวนผู้จัดการที่ดูแลทีมขนาดเล็กลงถึง 35% เพื่อทำให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดการพึ่งพาการเพิ่มจำนวนพนักงานเป็นหลักในการแก้ปัญหา Brian Welle รองประธานฝ่าย People Analytics เผยว่า ผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็ก (น้อยกว่า 3 คน) หลายคนถูกปรับบทบาทให้เป็น “individual contributor” หรือผู้ปฏิบัติงานโดยตรงแทนที่จะเป็นหัวหน้า ซึ่งช่วยลดชั้นของการบริหารและเพิ่มความคล่องตัวในการตัดสินใจ นอกจากนี้ Google ยังเปิดตัวโครงการ “Voluntary Exit Program” (VEP) ซึ่งเป็นการให้พนักงานเลือกลาออกโดยสมัครใจ พร้อมแพ็กเกจสนับสนุน โดยเฉพาะในทีมด้านการค้นหา การตลาด ฮาร์ดแวร์ และทรัพยากรบุคคล ซึ่งมีพนักงาน 3–5% ตัดสินใจเข้าร่วมโครงการนี้ ส่วนใหญ่ต้องการพักงานหรือดูแลครอบครัว แม้จะมีเสียงสะท้อนในเชิงบวกจากผู้บริหาร แต่พนักงานบางส่วนก็ยังรู้สึกไม่มั่นคง โดยเฉพาะหลังจากการปลดพนักงาน 6% ในปี 2023 และการชะลอการจ้างงานอย่างต่อเนื่อง ✅ การลดจำนวนผู้จัดการของ Google ➡️ ลดผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็กลง 35% ภายใน 1 ปี ➡️ ผู้จัดการบางคนถูกปรับบทบาทเป็น individual contributor ➡️ เป้าหมายคือการลดชั้นการบริหารและเพิ่มความคล่องตัว ✅ โครงการ Voluntary Exit Program (VEP) ➡️ เปิดให้พนักงานใน 10 product areas ลาออกโดยสมัครใจ ➡️ ทีมที่เข้าร่วม ได้แก่ Search, Marketing, Hardware, People Operations ➡️ พนักงาน 3–5% ในแต่ละทีมเลือกเข้าร่วม VEP ➡️ เหตุผลหลักคือการพักงานหรือดูแลครอบครัว ✅ มุมมองจากผู้บริหาร ➡️ Sundar Pichai เน้นว่า “ไม่ควรแก้ทุกปัญหาด้วยการเพิ่มคน” ➡️ Anat Ashkenazi CFO คนใหม่ ผลักดันการลดต้นทุนเพิ่มเติม ➡️ Google ชะลอการจ้างงาน และขอให้พนักงานทำงานมากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง ✅ ความเคลื่อนไหวในอุตสาหกรรม ➡️ Meta มีนโยบาย “recharge” ให้พนักงานพัก 1 เดือนหลังทำงานครบ 5 ปี ➡️ Google ปฏิเสธแนวคิดนี้ โดยชี้ว่าระบบ leave ปัจจุบันเพียงพอแล้ว ➡️ การเปรียบเทียบสวัสดิการระหว่างบริษัทเทคกลายเป็นประเด็นในวงประชุม ‼️ ความไม่มั่นคงในองค์กร ⛔ พนักงานบางส่วนกังวลเรื่อง job security หลังการปลดพนักงานหลายรอบ ⛔ การลดผู้จัดการอาจกระทบการดูแลทีมและการพัฒนาอาชีพ ‼️ ผลกระทบจากการลดชั้นบริหาร ⛔ อาจเกิดภาระงานเกินในระดับปฏิบัติการ ⛔ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อาจขาดมุมมองจากผู้จัดการที่เคยมีบทบาท ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ VEP ⛔ แม้จะเป็นการลาออกโดยสมัครใจ แต่บางคนอาจรู้สึกถูกกดดันให้เลือกทางนี้ ⛔ การใช้ VEP แทนการปลดพนักงานอาจไม่เหมาะกับทุกวัฒนธรรมองค์กร https://www.cnbc.com/2025/08/27/google-executive-says-company-has-cut-a-third-of-its-managers.html

🧠 เมื่ออัจฉริยะรวมตัวกัน: Meta กับภารกิจสร้าง AI เหนือมนุษย์ และความท้าทายในการบริหารทีมระดับเทพ ในปี 2025 Meta ได้เปิดตัว “Superintelligence Lab” โดยรวบรวมสุดยอดนักวิจัย AI จาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI เพื่อเร่งพัฒนา AI ที่มีความสามารถใกล้เคียงหรือเหนือกว่ามนุษย์ หรือที่เรียกว่า Artificial General Intelligence (AGI) Mark Zuckerberg ทุ่มงบมหาศาล พร้อมเสนอค่าตอบแทนระดับ $100–300 ล้านต่อคน เพื่อดึงตัวนักวิจัยระดับโลกมาร่วมทีม โดยมี Alexandr Wang อดีต CEO ของ Scale AI และ Nat Friedman อดีต CEO ของ GitHub เป็นผู้นำทีม แต่การรวมตัวของอัจฉริยะจำนวนมากไม่ได้หมายถึงความสำเร็จเสมอไป งานวิจัยจาก Harvard และ MIT ชี้ว่า ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้ง อีโก้ชนกัน และประสิทธิภาพลดลง หากไม่มีการบริหารจัดการที่ดี นักวิชาการแนะนำว่า การบริหารทีมระดับสูงต้องมี “การแบ่งหน้าที่ชัดเจน” และ “โครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส” เพื่อป้องกันการแย่งอำนาจและความขัดแย้งภายใน นอกจากนี้ยังต้องสร้าง “เคมีของทีม” ผ่านความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกัน Meta ยังต้องรับมือกับความท้าทายด้านวัฒนธรรมองค์กร การรวมคนจากหลากหลายประเทศและภูมิหลัง เช่น ทีมที่มีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% อาจเกิดความขัดแย้งเชิงวัฒนธรรมและการสื่อสาร ✅ การสร้างทีม Superintelligence ของ Meta ➡️ รวมตัวนักวิจัยจาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI ➡️ นำโดย Alexandr Wang และ Nat Friedman ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AGI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ ✅ กลยุทธ์การดึงตัวบุคลากร ➡️ เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $300 ล้านต่อคน ➡️ Zuckerberg เข้าร่วมกระบวนการสรรหาด้วยตัวเอง ➡️ ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI เพื่อดึง Wang มาร่วมทีม ✅ ความท้าทายด้านการบริหารทีมอัจฉริยะ ➡️ ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้งและประสิทธิภาพลดลง ➡️ ต้องมีการแบ่งหน้าที่ชัดเจนและโครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส ➡️ การสร้างเคมีของทีมต้องใช้เวลาและความอดทนจากผู้นำ ✅ ข้อเสนอจากนักวิชาการด้านการบริหารทีม ➡️ กำหนด “เลน” ของแต่ละคนให้ชัดเจน ➡️ สร้างโครงสร้างอำนาจที่ยืดหยุ่นแต่ชัดเจน ➡️ สร้างความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกันในทีม ✅ ความหลากหลายของทีมและผลกระทบ ➡️ ทีมมีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% ➡️ ความหลากหลายช่วยเพิ่มมุมมอง แต่ต้องจัดการความขัดแย้งทางวัฒนธรรม ➡️ การสื่อสารและความเข้าใจระหว่างสมาชิกเป็นหัวใจสำคัญ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/16/metas-superintelligence-dream-team-will-be-management-challenge-of-the-century

🧠 สรุปเหตุการณ์: คดี “ขโมยเทคโนโลยี 2 นาโนเมตร” ของ TSMC 🕵️‍♂️ เหตุการณ์เกิดขึ้น: ▶️ วิศวกรของ TSMC ทั้งในตำแหน่ง "พนักงานปัจจุบันและอดีต" ใช้โทรศัพท์มือถือถ่ายภาพ หน้าจอโน้ตบุ๊กบริษัท ขณะทำงานที่บ้าน (ช่วง Work from Home) ▶️ พวกเขานำข้อมูลลับของกระบวนการผลิตชิป ระดับ 2 นาโนเมตร ไปส่งให้กับ วิศวกรของบริษัท Tokyo Electron (TEL) ซึ่งเป็นบริษัทอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของญี่ปุ่น ▶️ วิศวกรคนนี้เคยทำงานที่ TSMC และได้ลาออกแล้ว 🔍 วิธีการถูกจับได้อย่างไร? ⭕ ระบบความปลอดภัยของ TSMC ตรวจพบพฤติกรรมที่น่าสงสัย: ▶️ ระบบมีการ วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานไฟล์ เช่น ระยะเวลาที่ดูเอกสาร, ความเร็วในการเปลี่ยนหน้า ▶️ หากการดูข้อมูล “เร็วและสม่ำเสมอเกินไป” เช่น เปลี่ยนหน้าทุก ๆ 5 วินาทีเหมือนถ่ายรูป — ระบบจะสงสัยว่าอาจกำลังลักลอบถ่ายภาพ ⭕ อีกทั้งยังมี ระบบ AI จำลองพฤติกรรมของผู้ใช้ เพื่อคาดการณ์ว่าอาจกำลังมีการพยายามขโมยข้อมูล 🤦‍♂️ ทำไมถูกเรียกว่า “ขโมยแบบโง่ๆ” ? ✅ การขโมยแบบใช้มือถือส่วนตัวถ่ายหน้าจอ ถือว่า ล้าสมัยและถูกจับได้ง่ายมาก ✅ ระบบของ TSMC มีการตรวจสอบทั้งในระดับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ รวมถึงพฤติกรรมผู้ใช้ (Behavior Analytics) ✅ การใช้มือถือถ่ายหน้าจอโน้ตบุ๊กที่บริษัทแจกนั้น ยิ่งง่ายต่อการตรวจจับ เพราะบริษัทสามารถติดตามได้ ⚠️ ผลกระทบและการดำเนินคดี ⭕ ข้อมูลที่รั่วไหลเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี 2 นาโนเมตร ซึ่งเป็นเทคโนโลยีล้ำหน้าระดับโลกของ TSMC ⭕ คดีนี้ทำให้เจ้าหน้าที่จากสำนักงานอัยการพิเศษด้านทรัพย์สินทางปัญญา บุกจับและควบคุมตัวพนักงานที่เกี่ยวข้องหลายราย ⭕ 3 คนจากทั้งหมด ถูกตั้งข้อหาภายใต้ กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติ 🇯🇵 โยงถึงญี่ปุ่น: TEL และ Rapidus ⭕ ข้อมูลทั้งหมดรั่วไหลไปถึงอดีตพนักงานของ Tokyo Electron (TEL) ⭕ TEL มีความสัมพันธ์แนบแน่นกับโครงการ Rapidus ของรัฐบาลญี่ปุ่น ที่พยายามไล่ตามเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ระดับ 2 นาโนเมตรให้ทัน TSMC ⭕ แม้ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่า Rapidus เกี่ยวข้องโดยตรง แต่ความเชื่อมโยงนี้ทำให้เกิดความ “น่าสงสัย” และสร้างความตึงเครียดทางธุรกิจ 🔍 บทเรียนจากกรณีนี้ 🔐 1. ระบบรักษาความปลอดภัยของ TSMC นั้นล้ำสมัยมาก ▶️ ไม่เพียงห้ามถ่ายภาพในโรงงาน แต่ยังตรวจจับพฤติกรรมแม้ในช่วงทำงานจากบ้าน ▶️ ใช้ AI วิเคราะห์รูปแบบการดูไฟล์ เพื่อหาความผิดปกติ 📵 2. การพยายามขโมยข้อมูลด้วยวิธีพื้นๆ นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป ▶️ แม้บางคนพยายามหลีกเลี่ยงโดยถ่ายจากจอมอนิเตอร์ของตัวเองแทนโน้ตบุ๊กบริษัท แต่บริษัทก็คิดไว้แล้ว 🚫 3. วัฒนธรรมองค์กรต้องเข้มแข็ง ▶️ ความจงรักภักดีและจริยธรรมของพนักงานเป็นสิ่งสำคัญ เพราะแม้เทคโนโลยีจะดีแค่ไหน ก็ยังพ่ายต่อ “ใจคน” หากไม่มีจริยธรรม #ลุงเขียนหลานอ่าน

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ AI กลายเป็นผู้สัมภาษณ์งาน แต่ผู้สมัครกลับบอกว่า “ขอไม่ทำงานดีกว่า” ในปี 2025 บริษัทต่าง ๆ หันมาใช้ AI เพื่อจัดการกระบวนการสรรหาพนักงาน ตั้งแต่คัดกรองใบสมัคร ไปจนถึงสัมภาษณ์เบื้องต้นผ่าน Zoom หรือวิดีโอคอล โดยไม่มีมนุษย์อยู่ปลายสาย ผู้สมัครหลายคนกลับรู้สึก “หมดศรัทธา” และ “ถูกลดคุณค่า” จนถึงขั้นยอมไม่สมัครงานเลย Debra Borchardt นักเขียนและบรรณาธิการที่หางานมานานกว่า 3 เดือน เล่าว่า “การหางานมันดูดพลังชีวิตอยู่แล้ว แล้วต้องมานั่งคุยกับหุ่นยนต์อีก มันเกินจะรับไหว” เธอออกจากการสัมภาษณ์กลางคันทันทีหลังรู้ว่าอีกฝั่งไม่ใช่มนุษย์ แม้ HR จะมองว่า AI เป็นเครื่องมือช่วยลดภาระจากการต้องคัดเลือกผู้สมัครหลายพันคน แต่ผู้สมัครกลับมองว่าเป็น “สัญญาณเตือน” ว่าบริษัทนั้นไม่ให้ความสำคัญกับมนุษย์ และอาจมีวัฒนธรรมองค์กรที่เย็นชา ✅ บริษัทต่าง ๆ ใช้ AI เป็นผู้สัมภาษณ์งานเบื้องต้นแทนมนุษย์ ➡️ ผู้สมัครเข้าร่วม Zoom หรือวิดีโอคอลแล้วพบว่าอีกฝั่งคือ AI ➡️ AI ทำหน้าที่ถามคำถามและบันทึกคำตอบเพื่อประเมินเบื้องต้น ✅ ผู้สมัครจำนวนมากรู้สึกถูกลดคุณค่าและเลือกไม่เข้าร่วมการสัมภาษณ์กับ AI ➡️ บางคนถึงขั้นยอมตกงานแทนที่จะคุยกับหุ่นยนต์ ➡️ มองว่าเป็น “ความอัปยศเพิ่มเติม” จากการหางานที่ยากอยู่แล้ว ✅ HR ใช้ AI เพื่อจัดการกับจำนวนผู้สมัครมหาศาลในแต่ละตำแหน่ง ➡️ AI ช่วยคัดกรองใบสมัคร, นัดสัมภาษณ์, และส่งอีเมลอัตโนมัติ ➡️ ช่วยลดภาระของทีม HR ที่มีขนาดเล็กลง ✅ ผู้สมัครมองว่า AI เป็นสัญญาณของวัฒนธรรมองค์กรที่ไม่ให้ความสำคัญกับมนุษย์ ➡️ การไม่มีมนุษย์ในขั้นตอนแรกทำให้รู้สึกว่า “บริษัทไม่แคร์คน” ➡️ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นและความตั้งใจในการสมัครงาน ✅ บางบริษัทใช้ AI เพื่อวิเคราะห์เสียง, สีหน้า, และคำตอบของผู้สมัคร ➡️ เช่น HireVue และ Modern Hire ใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ➡️ อ้างว่าเป็นการประเมินตามทักษะ ไม่ใช่ความสัมพันธ์ส่วนตัว ✅ ผลสำรวจพบว่า 67% ของผู้สมัครรู้สึกไม่สบายใจเมื่อบริษัทใช้ AI ในการคัดกรองใบสมัคร ➡️ 90% ต้องการให้บริษัทเปิดเผยการใช้ AI อย่างโปร่งใส ➡️ ความโปร่งใสช่วยเพิ่มความเชื่อมั่นและความร่วมมือ ✅ AI เหมาะกับงานที่มีผู้สมัครจำนวนมาก เช่น retail หรือ customer service ➡️ ช่วยคัดกรองเบื้องต้นและจัดการเวลาได้ดี ➡️ แต่ควรมีมนุษย์เข้ามาในขั้นตอนสำคัญ ✅ การสัมภาษณ์งานคือจุดเริ่มต้นของความสัมพันธ์ระหว่างบริษัทกับพนักงาน ➡️ การใช้ AI อาจทำให้ความสัมพันธ์นั้นเริ่มต้นด้วยความเย็นชา ➡️ ส่งผลต่อความรู้สึกของผู้สมัครและการตัดสินใจรับงาน https://fortune.com/2025/08/03/ai-interviewers-job-seekers-unemployment-hiring-hr-teams/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Atlassian ปลดพนักงานผ่านวิดีโอ—เมื่อ AI กลายเป็นเหตุผล และความเห็นใจกลายเป็นคำถาม เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม 2025 Atlassian ประกาศเลิกจ้างพนักงาน 150 คนในทีมบริการลูกค้าและสนับสนุน ผ่านวิดีโอที่บันทึกไว้ล่วงหน้าโดย CEO Mike Cannon-Brookes โดยระบุว่าเป็น “การตัดสินใจที่ยากเพื่ออนาคต” และชี้ว่าหลายตำแหน่งจะถูกแทนที่ด้วยระบบ AI พนักงานไม่ได้รับข้อมูลส่วนตัวใด ๆ จากวิดีโอ ต้องรออีก 15 นาทีเพื่อรับอีเมลแจ้งสถานะ และทันทีหลังจากนั้น เครื่องมือทำงานของพวกเขาถูกล็อกใช้งาน แม้บริษัทจะให้เงินชดเชย 6 เดือน แต่การสื่อสารแบบ “ไม่เห็นหน้า ไม่เอ่ยชื่อ” กลับสร้างเสียงวิจารณ์อย่างหนัก โดยเฉพาะเมื่อ Atlassian เคยยกย่องวัฒนธรรมองค์กรที่เน้นความโปร่งใสและการสื่อสารตรงไปตรงมา ขณะเดียวกัน Co-founder อีกคน Scott Farquhar ออกมาสนับสนุนการใช้ AI อย่างเปิดเผย และกล่าวว่า “ทุกคนควรใช้ AI ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้” พร้อมชี้ว่าเศรษฐกิจจะเปลี่ยนไป และบางงานจะหายไปเพราะ AI ทำได้ดีกว่า ✅ Atlassian ปลดพนักงาน 150 คนผ่านวิดีโอบันทึกล่วงหน้าโดย CEO Mike Cannon-Brookes ➡️ ไม่เอ่ยชื่อผู้ได้รับผลกระทบ ➡️ พนักงานต้องรออีเมลอีก 15 นาทีเพื่อรู้สถานะของตน ✅ หลายตำแหน่งถูกแทนที่ด้วยระบบ AI โดยเฉพาะในทีมบริการลูกค้า ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของการปรับโครงสร้างองค์กร ➡️ บริษัทลงทุนในระบบอัตโนมัติและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ พนักงานที่ถูกเลิกจ้างได้รับเงินชดเชย 6 เดือน ➡️ บางรายในยุโรปได้รับมากกว่า 12 สัปดาห์ตามกฎหมาย ➡️ บริษัทไม่ได้เปิดเผยภูมิภาคที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด ✅ การสื่อสารผ่านวิดีโอถูกวิจารณ์ว่าไร้ความเห็นใจและไม่เหมาะสม ➡️ ขัดกับค่านิยมเดิมของบริษัทที่เน้นความโปร่งใส ➡️ HR ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าควรมีการพูดคุยแบบเห็นหน้าและให้การสนับสนุน ✅ Scott Farquhar สนับสนุนการใช้ AI และกล่าวว่า “งานบางประเภทจะหายไป” ➡️ ชี้ว่าเศรษฐกิจจะเปลี่ยนไปตามความสามารถของ AI ➡️ สนับสนุนให้ทุกคนใช้ AI ในชีวิตประจำวัน https://www.techspot.com/news/108912-fired-video-atlassian-terminates-150-workers-using-pre.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Apple กับภารกิจไล่ตาม AI—เปิดรับ M&A, ปรับทีม, และอาจซื้อ Perplexity เพื่อเติมช่องว่าง Apple เคยเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม แต่ในสนาม AI กลับถูกมองว่า “ตามหลัง” คู่แข่งอย่าง Google, Microsoft และ OpenAI อย่างชัดเจน Tim Cook จึงประกาศในงานแถลงผลประกอบการล่าสุดว่า Apple “เปิดรับการซื้อกิจการทุกขนาด” หากช่วยเร่งแผน AI ได้ ปีนี้ Apple ซื้อกิจการไปแล้ว 7 แห่ง แม้ส่วนใหญ่จะเป็นบริษัทขนาดเล็ก แต่มีข่าวลือว่า Apple กำลังพิจารณาซื้อ Perplexity—สตาร์ทอัพ AI ด้านการค้นหาที่มีมูลค่ากว่า $18 พันล้าน ซึ่งจะกลายเป็นดีลใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Apple หากเกิดขึ้นจริง นอกจากการซื้อกิจการ Apple ยังปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ โดยย้ายพนักงานจำนวนมากไปทำงานด้าน AI และเพิ่มงบลงทุนอย่างต่อเนื่อง แม้จะยังตามหลังคู่แข่งในด้านโครงสร้างพื้นฐานและโมเดล AI ขนาดใหญ่ ✅ Tim Cook ประกาศว่า Apple “เปิดรับ M&A ทุกขนาด” เพื่อเร่งแผน AI ➡️ ไม่จำกัดขนาดบริษัท หากช่วยเร่ง roadmap ได้ ➡️ ปีนี้ซื้อกิจการแล้ว 7 แห่ง แม้ส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวกับ AI ✅ Apple กำลังพิจารณาซื้อ Perplexity สตาร์ทอัพ AI ด้านการค้นหาที่มีมูลค่ากว่า $18 พันล้าน ➡️ จะกลายเป็นดีลใหญ่ที่สุดของ Apple ➡️ มีการเจรจาระหว่างผู้บริหารระดับสูงแล้ว ✅ Apple ปรับโครงสร้างองค์กรโดยย้ายพนักงานจำนวนมากไปทำงานด้าน AI ➡️ เน้นพัฒนา machine learning และฟีเจอร์ใหม่ใน ecosystem ➡️ รวมถึงการออกแบบชิปด้วย generative AI ✅ Apple เพิ่มงบลงทุนด้าน AI อย่างต่อเนื่อง แม้ยังตามหลังคู่แข่งในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ CapEx ปีนี้อยู่ที่ ~$13–14 พันล้าน ➡️ เทียบกับ Google $85B, Meta $72B, Microsoft $80B ✅ Apple มองว่า AI คือ “เทคโนโลยีที่ลึกซึ้งที่สุดในยุคของเรา” และจะฝังอยู่ในทุกอุปกรณ์ ➡️ เน้นการทำให้ AI ใช้งานง่ายและเข้าถึงได้ ➡️ เป็นหัวใจของกลยุทธ์ระยะยาว ✅ รายได้ไตรมาสล่าสุดของ Apple อยู่ที่ $94 พันล้าน กำไรสุทธิ $23.4 พันล้าน ➡️ iPhone ยังเป็นรายได้หลักที่ $44.6 พันล้าน ➡️ รายได้จากบริการโตต่อเนื่องที่ $27.4 พันล้าน ‼️ Apple ยังไม่มีผลิตภัณฑ์ AI แบบ generative ที่เด่นชัดเหมือนคู่แข่ง ⛔ Siri รุ่นใหม่ถูกเลื่อนเปิดตัวไปปี 2026 ⛔ ยังไม่มีโมเดล LLM ที่แข่งขันกับ GPT หรือ Claude ได้ ‼️ การซื้อกิจการขนาดใหญ่เช่น Perplexity อาจขัดกับแนวทางเดิมของ Apple ที่เน้นการเติบโตภายใน ⛔ เสี่ยงต่อการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร ⛔ ต้องปรับตัวกับเทคโนโลยีภายนอกอย่างรวดเร็ว ‼️ การปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่เพื่อเน้น AI อาจกระทบต่อทีมงานเดิมและโครงการอื่น ⛔ อาจเกิดความไม่ชัดเจนในบทบาทของทีม ⛔ เสี่ยงต่อการสูญเสียบุคลากรที่ไม่เห็นด้วย ‼️ งบลงทุนด้าน AI ของ Apple ยังน้อยกว่าคู่แข่งหลายเท่า อาจทำให้ตามไม่ทันในระยะกลาง ⛔ โครงสร้างพื้นฐานยังไม่เทียบเท่า Google หรือ Microsoft ⛔ ต้องเร่งลงทุนใน data center และโมเดลขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/apples-tim-cook-very-open-to-m-and-a-that-accelerates-our-road-map-for-ai-company-increasing-spending-on-ai-initiatives-reorganizing-teams-to-address-expansion

🧠 เรื่องเล่าจากเบื้องหลังตำแหน่งผู้บริหาร: CISO ที่ใคร ๆ ก็เข้าใจผิด ย้อนกลับไปปี 1995 Steve Katz ได้รับตำแหน่ง CISO คนแรกของโลกที่ Citicorp หลังจากธนาคารถูกแฮกเกอร์ขโมยเงินกว่า 10 ล้านดอลลาร์ ตั้งแต่นั้นมา ตำแหน่งนี้กลายเป็นหนึ่งในบทบาทสำคัญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แต่ก็ยังถูกเข้าใจผิดอยู่มาก Andy Ellis อธิบายว่า “CISO คือคนที่ทำทุกอย่างเกี่ยวกับไซเบอร์ที่ไม่มีใครอยากทำ” และมักถูกมองว่าเป็น “อีกครึ่งหนึ่งของ CIO” ที่ต้องเก็บกวาดปัญหาความปลอดภัยที่คนอื่นละเลย ปัญหาคือหลายองค์กรไม่เข้าใจว่าหน้าที่ของ CISO คืออะไร โดยเฉพาะเมื่อองค์กรอยู่ในระดับความพร้อมด้านไซเบอร์ที่ต่างกัน บางแห่งให้ CISO เป็นแค่ “วิศวกรเก่งที่สุด” ที่คอยดับไฟ ส่วนบางแห่งให้เป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ที่ต้องสร้างคุณค่าให้ธุรกิจผ่านความปลอดภัย สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้จะมีตำแหน่ง “Chief” แต่ CISO กลับไม่มีอำนาจตัดสินใจที่แท้จริง และอาจถูกดึงเข้าสู่ความรับผิดทางกฎหมาย หากเกิดการละเมิดหรือการสื่อสารผิดพลาด—อย่างกรณีของ Tim Brown แห่ง SolarWinds ที่ถูก SEC ฟ้องในคดีเปิดเผยข้อมูลผิดพลาด ✅ CISO เป็นตำแหน่งที่มีความรับผิดชอบสูงแต่มีอำนาจจำกัดในหลายองค์กร ➡️ แม้จะมีชื่อ “Chief” แต่หลายคนไม่มีสิทธิ์ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ➡️ บางคนรายงานตรงถึง CEO แต่ไม่มีอิทธิพลจริง ✅ บทบาทของ CISO แตกต่างกันตามระดับความพร้อมด้านไซเบอร์ขององค์กร ➡️ องค์กรที่ยังไม่ mature จะให้ CISO ทำงานเชิงเทคนิคเป็นหลัก ➡️ องค์กรที่ mature จะให้ CISO เป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ที่สร้างคุณค่าทางธุรกิจ ✅ CISO ต้องกำหนดขอบเขตงานของตัวเองตามบริบทขององค์กร ➡️ ไม่มีนิยามตายตัวของหน้าที่ CISO ➡️ ต้องปรับบทบาทตามความเสี่ยงและวัฒนธรรมองค์กร ✅ การสื่อสารบทบาทของ CISO เป็นสิ่งสำคัญเพื่อสร้างความเข้าใจในองค์กร ➡️ ควรเล่าเรื่องจากมุมมองของผู้ใช้ เช่น การลดความเสี่ยงหรือเพิ่มความเชื่อมั่น ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้แผนภาพหรือคำอธิบายที่ซับซ้อนเกินไป ✅ CISO ที่มีอิทธิพลสูงมักสร้างความสัมพันธ์กับผู้บริหารและบอร์ดได้ดี ➡️ ไม่ใช่แค่ตำแหน่ง แต่เป็นพฤติกรรมและความสามารถในการสื่อสาร ➡️ การเข้าใจสิ่งที่ผู้บริหารสนใจคือกุญแจสำคัญ ‼️ การไม่เข้าใจบทบาทของ CISO อาจนำไปสู่การจัดสรรทรัพยากรผิดพลาด ⛔ องค์กรอาจไม่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเท่าที่ควร ⛔ ส่งผลให้เกิดช่องโหว่และความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น ‼️ CISO อาจถูกดึงเข้าสู่ความรับผิดทางกฎหมายหากเกิดการละเมิดหรือสื่อสารผิด ⛔ กรณีของ Tim Brown แห่ง SolarWinds เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน ⛔ การไม่มีอำนาจแต่ต้องรับผิดชอบเป็นภาระที่ไม่สมดุล ‼️ การใช้ตำแหน่ง “Chief” โดยไม่มีอำนาจจริงอาจสร้างความสับสนในองค์กร ⛔ ทำให้เกิดความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ⛔ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นและการสนับสนุนจากผู้บริหาร ‼️ การสื่อสารบทบาทของ CISO ด้วยภาษาทางเทคนิคอาจทำให้ผู้บริหารไม่เข้าใจ ⛔ ควรแปลงความเสี่ยงเป็นผลกระทบทางธุรกิจ เช่น ความเสียหายทางการเงินหรือชื่อเสียง ⛔ การพูดภาษาธุรกิจคือทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ https://www.csoonline.com/article/4026872/the-cisos-challenge-getting-colleagues-to-understand-what-you-do.html

📚 เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: หนังสือที่เปลี่ยนผู้นำให้กลายเป็นนักคิดเชิงกลยุทธ์ ลองนึกภาพว่าคุณเป็น CISO (Chief Information Security Officer) ที่ต้องรับมือกับภัยคุกคามไซเบอร์ตลอดเวลา ทั้งการโจมตีแบบใหม่ ความเสี่ยงจากพฤติกรรมมนุษย์ และแรงกดดันจากผู้บริหารระดับสูง คุณจะพึ่งพาอะไรเพื่อพัฒนาทักษะการตัดสินใจและความเป็นผู้นำ? คำตอบของผู้นำหลายคนคือ “หนังสือ” — ไม่ใช่แค่คู่มือเทคนิค แต่เป็นแหล่งความรู้ที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจความเสี่ยง มนุษย์ และตัวเองได้ลึกซึ้งขึ้น จากการสำรวจของ CSO Online พบว่า CISO ชั้นนำแนะนำหนังสือหลากหลายแนว ตั้งแต่จิตวิทยาการตัดสินใจอย่าง Thinking, Fast and Slow ไปจนถึงการวัดความเสี่ยงแบบใหม่ใน How to Measure Anything in Cybersecurity Risk และแม้แต่หนังสืออย่าง The Art of Deception ที่เผยกลยุทธ์ของแฮกเกอร์ในการหลอกล่อมนุษย์ สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายคนยังแนะนำหนังสือที่ไม่เกี่ยวกับไซเบอร์โดยตรง เช่น The Alchemist หรือ Our Town เพื่อเตือนตัวเองให้กลับมาโฟกัสกับชีวิตและความหมายที่แท้จริง 📙📖 หนังสือที่ช่วยพัฒนาทักษะการวัดและจัดการความเสี่ยง ⭕ ✅ How to Measure Anything in Cybersecurity Risk โดย Douglas Hubbard & Richard Seiersen ➡️ เสนอวิธีวัดความเสี่ยงแบบกึ่งปริมาณที่แม่นยำกว่าการใช้ risk matrix ➡️ ได้รับการแนะนำจากหลาย CISO เช่น Daniel Schatz และ James Blake ✅ Superforecasting โดย Philip Tetlock & Dan Gardner ➡️ เจาะลึกศาสตร์แห่งการพยากรณ์อนาคตอย่างมีหลักการ ➡️ มีตัวอย่างจริงและแนวทางสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ ⭐📖 หนังสือที่ช่วยลด “เสียงรบกวน” ในการตัดสินใจ ⭕ ✅ Thinking, Fast and Slow โดย Daniel Kahneman ➡️ อธิบายระบบคิดแบบเร็ว (System 1) และช้า (System 2) ➡️ ช่วยให้เข้าใจอคติและข้อผิดพลาดในการตัดสินใจ ✅ Noise โดย Kahneman และทีม ➡️ วิเคราะห์ว่าทำไมมนุษย์ถึงตัดสินใจผิดเพราะ “เสียงรบกวน” ➡️ เสนอวิธีลดความผิดพลาดในการประเมินสถานการณ์ ✅ Yeah, But โดย Marc Wolfe ➡️ ช่วยให้ผู้นำจัดการกับเสียงในหัวที่ขัดขวางการเปลี่ยนแปลง ➡️ ส่งเสริมความชัดเจนในการคิดและการนำทีม ✅ Digital Minimalism โดย Cal Newport ➡️ ส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีอย่างมีสติ ➡️ ช่วยปกป้องเวลาและความสนใจของผู้นำ ✅ Better Than Before โดย Gretchen Rubin ➡️ เสนอกรอบการสร้างนิสัยที่ดีเพื่อสนับสนุนเป้าหมายชีวิตและงาน 🙎‍♂️📖 หนังสือที่เน้นความเสี่ยงจากพฤติกรรมมนุษย์ ⭕ ✅ The Art of Deception โดย Kevin Mitnick ➡️ เผยกลยุทธ์ social engineering ที่แฮกเกอร์ใช้หลอกมนุษย์ ➡️ ยังคงเป็นหนังสือพื้นฐานที่มีคุณค่าแม้จะตีพิมพ์มานาน ✅ Secrets and Lies โดย Bruce Schneier ➡️ อธิบายความซับซ้อนของความปลอดภัยดิจิทัล ➡️ เน้นว่าการจัดการพฤติกรรมมนุษย์สำคัญไม่แพ้เทคโนโลยี ✅ Human Hacked โดย Len Noe ➡️ เจาะลึกผลกระทบของ AI ต่อการตัดสินใจของมนุษย์ ➡️ เตือนถึงผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดจากการผสานมนุษย์กับเทคโนโลยี ‼️ ความเสี่ยงจากการละเลยพฤติกรรมมนุษย์ในระบบความปลอดภัย ⛔ องค์กรที่เน้นเทคโนโลยีอย่างเดียวอาจพลาดช่องโหว่จากมนุษย์ ⛔ การไม่เข้าใจ social engineering ทำให้ระบบถูกเจาะง่ายขึ้น 🔝📖 หนังสือที่ช่วยพัฒนาภาวะผู้นำ ⭕ ✅ Dare to Lead โดย Brené Brown ➡️ เน้นความกล้าหาญทางอารมณ์และความยืดหยุ่น ➡️ ส่งเสริมวัฒนธรรมองค์กรที่เปิดกว้างและรับผิดชอบ ✅ Radical Candor โดย Kim Scott ➡️ เสนอกรอบการให้ feedback ที่ตรงไปตรงมาแต่มีความเห็นอกเห็นใจ ➡️ ช่วยสร้างวัฒนธรรมการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ ‼️ ความเสี่ยงจากการเป็นผู้นำที่ขาดความเห็นอกเห็นใจ ⛔ ผู้นำที่เน้นเทคนิคแต่ละเลยมนุษย์อาจสร้างทีมที่ไม่ยั่งยืน ⛔ การขาด feedback ที่มีคุณภาพทำให้ทีมขาดการพัฒนา 🔎📖 หนังสือที่เตือนให้กลับมาโฟกัสกับชีวิต ⭕ ✅ Our Town โดย Thornton Wilder ➡️ เตือนให้เห็นคุณค่าของชีวิตประจำวันและความสัมพันธ์ ➡️ ช่วยให้ผู้นำกลับมาโฟกัสกับสิ่งสำคัญนอกเหนือจากงาน ✅ The Alchemist โดย Paulo Coelho ➡️ เรื่องราวการเดินทางตามความฝันที่เต็มไปด้วยบทเรียนชีวิต ➡️ สะท้อนความกล้าหาญในการเลือกเส้นทางที่ไม่เป็นไปตามกรอบเดิม ✅ Get Out of I.T. While You Can โดย Craig Schiefelbein ➡️ ท้าทายให้ผู้นำไอทีทบทวนบทบาทและคุณค่าของตน ➡️ กระตุ้นให้สร้างผลกระทบเชิงกลยุทธ์มากกว่าการทำงานเชิงเทคนิค https://www.csoonline.com/article/4027000/the-books-shaping-todays-cybersecurity-leaders.html

Intel ยอมรับ “สายเกินไป” ที่จะไล่ทัน AI – จากผู้นำกลายเป็นผู้ตาม Lip-Bu Tan CEO คนใหม่ของ Intel กล่าวในวงประชุมพนักงานทั่วโลกว่า “เมื่อ 20–30 ปีก่อน เราคือผู้นำ แต่ตอนนี้โลกเปลี่ยนไป เราไม่ติดอันดับ 10 บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อีกแล้ว” คำพูดนี้สะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของบริษัทที่เคยครองตลาด CPU อย่างเบ็ดเสร็จ Intel พยายามปรับตัวหลายด้าน เช่น: - สร้างสถาปัตยกรรม hybrid แบบ big.LITTLE เหมือน ARM แต่ไม่สามารถแย่งส่วนแบ่งตลาดจาก AMD ได้ - เปิดตัว GPU ที่ล่าช้าและไม่สามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้ - Outsource การผลิตชิปบางส่วนไปยัง TSMC ตั้งแต่ปี 2023 โดยล่าสุดในปี 2025 มีถึง 30% ของการผลิตที่ทำโดย TSMC แม้จะลงทุนมหาศาลใน R&D แต่ Intel ก็ยังขาดความเร็วและความเฉียบคมในการแข่งขัน โดยเฉพาะในตลาด AI ที่ Nvidia ครองอยู่เกือบเบ็ดเสร็จ Intel จึงวางแผนเปลี่ยนกลยุทธ์: - หันไปเน้น edge AI และ agentic AI (AI ที่ทำงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม) - ลดขนาดองค์กรและปลดพนักงานหลายพันคนทั่วโลกเพื่อลดต้นทุน - อาจแยกธุรกิจ foundry ออกเป็นบริษัทลูก และเปลี่ยน Intel เป็นบริษัท fabless แบบ AMD และ Apple Tan ยอมรับว่า “การฝึกโมเดล AI สำหรับ training ใน data center เรามาช้าเกินไป” แต่ยังมีความหวังใน edge AI และการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรให้ “ถ่อมตัวและฟังตลาดมากขึ้น” ✅ ข้อมูลจากข่าว - CEO Intel ยอมรับว่าไม่ติดอันดับ 10 บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อีกต่อไป - Intel พยายามปรับตัวด้วย hybrid architecture และ GPU แต่ไม่ประสบความสำเร็จ - มีการ outsource การผลิตชิปไปยัง TSMC มากขึ้น โดยเฉพาะใน Meteor Lake และ Lunar Lake - Intel ขาดความสามารถในการแข่งขันในตลาด AI โดยเฉพาะด้าน training - บริษัทปลดพนักงานหลายพันคนทั่วโลกเพื่อลดต้นทุน - วางแผนเน้น edge AI และ agentic AI เป็นกลยุทธ์ใหม่ - อาจแยกธุรกิจ foundry ออกเป็นบริษัทลูก และเปลี่ยนเป็น fabless company ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การยอมรับว่า “สายเกินไป” ในตลาด AI อาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นของนักลงทุนและพันธมิตร - การปลดพนักงานจำนวนมากอาจกระทบต่อขวัญกำลังใจและนวัตกรรมภายในองค์กร - การพึ่งพา TSMC ในการผลิตชิปอาจทำให้ Intel เสียความได้เปรียบด้าน vertical integration - การเปลี่ยนเป็นบริษัท fabless ต้องใช้เวลาและอาจมีความเสี่ยงด้าน supply chain - Edge AI ยังเป็นตลาดที่ไม่แน่นอน และต้องแข่งขันกับผู้เล่นรายใหม่ที่คล่องตัวกว่า https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-ceo-says-its-too-late-for-them-to-catch-up-with-ai-competition-claims-intel-has-fallen-out-of-the-top-10-semiconductor-companies-as-the-firm-lays-off-thousands-across-the-world

ใครจะเชื่อว่า “โบนัสเซ็นสัญญา” สำหรับนักวิจัย AI ตอนนี้อาจแตะตัวเลข 100 ล้านเหรียญ! Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ให้สัมภาษณ์ในพอดแคสต์ของน้องชายตัวเองว่า Meta เสนอตัวเลขนี้จริง ๆ เพื่อดึงคนจาก OpenAI ไป Altman บอกว่า “Meta เริ่มแจกข้อเสนอระดับไม่ธรรมดากับหลายคนในทีมเรา...ยังดีที่ตอนนี้ไม่มีใครตัดสินใจย้ายไปนะ” ข้อเสนอนี้รวมทั้งโบนัสและค่าตอบแทนรายปีซึ่งรวม ๆ กันก็ทำให้หลายคน “ตาค้าง” เบื้องหลังเรื่องนี้คือ Meta ตั้งทีม AI “superintelligence” ใหม่ โดยมี Alexandr Wang (อดีตซีอีโอของ Scale AI) มาเป็นผู้นำ ซึ่งนั่งทำงานใกล้กับ Mark Zuckerberg เลย แถม Meta ก็เพิ่งเทเงิน $14.3 พันล้านลงทุนใน Scale AI ไปหมาด ๆ ถือว่าจัดหนักในสนามนี้ Altman ยังวิจารณ์เบา ๆ ว่า “Meta ไม่ใช่บริษัทที่เก่งเรื่องนวัตกรรม” และเตือนว่า ถ้าบริษัทไหนมองแค่เรื่องเงินมากกว่าภารกิจ AI ระดับ AGI (Artificial General Intelligence) อาจสร้างวัฒนธรรมที่ไม่เหมาะกับการเกิด “การค้นพบครั้งใหญ่” ✅ Meta เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $100 ล้าน เพื่อดึงนักวิจัย AI จากคู่แข่ง   • รวมทั้งโบนัสเซ็นสัญญาและค่าตอบแทนรวมรายปี   • จุดมุ่งหมายเพื่อเร่งสร้างทีม AI ระดับ “superintelligence” ✅ Sam Altman เผยเรื่องนี้ในพอดแคสต์ โดยระบุว่า Meta เสนอให้หลายคนใน OpenAI   • ยืนยันว่าขณะนี้ยังไม่มีใครรับข้อเสนอ   • มองว่า OpenAI มีโอกาสบรรลุ AGI ได้มากกว่า Meta ✅ ผู้นำทีมใหม่ของ Meta คือ Alexandr Wang (อดีต CEO ของ Scale AI)   • ทำงานใกล้ชิดกับ Mark Zuckerberg   • Meta ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI เพื่อสนับสนุนทิศทางนี้ ✅ Meta ได้ตัวนักวิจัยดังบางคนจาก Google DeepMind และ Sesame AI แล้ว   • เช่น Jack Rae และ Johan Schalkwyk   • แต่ยังไม่สำเร็จในการดึง Noam Brown จาก OpenAI หรือ Koray Kavukcuoglu จาก Google ✅ มีมุมมองจากผู้บริหาร AI คนอื่นว่าการล่าคนต้องมีทั้งเงินและทรัพยากร GPU   • CEO ของ Perplexity เผยนักวิจัยจาก Meta บอก “มี 10,000 H100 เมื่อไหร่ ค่อยกลับมาคุย” ‼️ การล่าพนักงานแบบ “เงินนำหน้า” อาจทำลายวัฒนธรรมองค์กร   • คนที่เข้ามาเพราะเงิน อาจไม่ยึดมั่นในเป้าหมายระยะยาวขององค์กร   • ยิ่งในการวิจัย AI แบบ AGI ที่ต้องการการร่วมมือและความมุ่งมั่นสูง ‼️ Meta ถูกวิจารณ์ว่านวัตกรรมโอเพ่นซอร์สของตัวเอง “สะดุด” หลังเลื่อนปล่อยโมเดลใหม่   • ทำให้คู่แข่งอย่าง Google, DeepSeek และ OpenAI นำหน้าไปก่อน ‼️ การแย่งบุคลากร AI อาจทำให้ช่องว่างเทคโนโลยีระหว่างบริษัทยิ่งถ่างออก   • บริษัทเล็กหรือประเทศกำลังพัฒนาจะเสียเปรียบอย่างมาก ‼️ การเสนอค่าตัวระดับเกิน 100 ล้านดอลลาร์อาจผลักดันค่าจ้างในวงการขึ้นแบบไม่ยั่งยืน   • กระทบ ecosystem ของ startup และการวิจัยสาธารณะ https://www.techspot.com/news/108357-meta-offering-up-100-million-lure-ai-talent.html

🏢 Dropbox CEO วิจารณ์นโยบายบังคับกลับเข้าออฟฟิศ เปรียบเทียบกับห้างสรรพสินค้าและโรงภาพยนตร์ที่ล้าสมัย Drew Houston ซีอีโอของ Dropbox ออกมาวิพากษ์วิจารณ์นโยบาย Return-to-Office (RTO) ที่หลายบริษัทบังคับใช้ โดยเปรียบเทียบว่า การบังคับให้พนักงานกลับเข้าออฟฟิศก็เหมือนการพยายามบังคับให้คนกลับไปใช้ห้างสรรพสินค้าและโรงภาพยนตร์ ซึ่งไม่สอดคล้องกับยุคปัจจุบัน Dropbox เป็นหนึ่งในบริษัทที่ยังคง ยึดแนวทาง "Virtual First" หลังการล็อกดาวน์ โดยใช้ กฎ 90/10 ซึ่งหมายถึง พนักงานทำงานจากที่บ้าน 90% ของปี และเข้าร่วมกิจกรรมออฟไซต์ 10% ✅ ข้อมูลจากข่าว - Drew Houston วิจารณ์นโยบาย RTO ว่าเป็นแนวคิดที่ล้าสมัย - เปรียบเทียบการบังคับกลับเข้าออฟฟิศกับการบังคับให้คนกลับไปใช้ห้างสรรพสินค้าและโรงภาพยนตร์ - Dropbox ใช้แนวทาง "Virtual First" โดยพนักงานทำงานจากบ้าน 90% ของปี - Houston เชื่อว่าการทำงานแบบ Remote ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน - บริษัทอื่น ๆ เช่น EA และ Amazon ยังคงบังคับให้พนักงานกลับเข้าออฟฟิศอย่างน้อย 3 วันต่อสัปดาห์ 🔥 ความขัดแย้งระหว่างผู้บริหารและพนักงาน แม้ว่าพนักงานส่วนใหญ่จะ ชื่นชอบการทำงานจากที่บ้าน แต่ผู้บริหารหลายบริษัท ยังคงเชื่อว่าการทำงานในออฟฟิศช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและการทำงานร่วมกัน ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้ว่า Remote Work จะได้รับความนิยม แต่บางบริษัทเชื่อว่าการทำงานในออฟฟิศช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ - Amazon และ Dell บังคับให้พนักงานที่อยู่ใกล้ออฟฟิศต้องกลับมาทำงานเต็มเวลา มิฉะนั้นต้องลาออก - การทำงานแบบ Hybrid อาจช่วยให้พนักงานมี Work-Life Balance ที่ดีกว่าการทำงานจากที่บ้านเต็มรูปแบบ - ต้องติดตามว่าบริษัทอื่น ๆ จะเปลี่ยนแนวทางตาม Dropbox หรือยังคงบังคับใช้ RTO ต่อไป การที่ Dropbox ยังคง ยึดแนวทาง Virtual First อาจช่วยให้บริษัทอื่น ๆ พิจารณาปรับนโยบายให้สอดคล้องกับยุคดิจิทัลมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อวัฒนธรรมองค์กรและประสิทธิภาพของพนักงานอย่างไร https://www.techspot.com/news/108227-dropbox-ceo-slams-return-office-mandates-compares-them.html

บทความนี้กล่าวถึงการเดินทางขององค์กรต่างๆ ในการนำแนวทาง Zero Trust มาใช้เพื่อเพิ่มความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดย Zero Trust เป็นแนวคิดที่ไม่ไว้วางใจบุคคลหรือระบบใดๆ ทั้งภายในและภายนอกองค์กร และต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์และการเข้าถึงอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าองค์กรส่วนใหญ่จะเริ่มต้นใช้งาน Zero Trust แต่ยังมีความท้าทายด้านวัฒนธรรมและเทคโนโลยีที่ต้องเผชิญ ✅ Zero Trust เป็นแนวทางที่เน้นการตรวจสอบสิทธิ์และการเข้าถึงอย่างต่อเนื่อง - องค์กรต้องตรวจสอบสิทธิ์และการเข้าถึงทุกครั้ง แม้จะอยู่ภายในเครือข่าย - การนำ Zero Trust มาใช้ช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์ ✅ องค์กรส่วนใหญ่เริ่มต้นใช้งาน Zero Trust - 63% ขององค์กรทั่วโลกมีการนำ Zero Trust มาใช้ในบางส่วน - 58% ขององค์กรยังอยู่ในขั้นตอนเริ่มต้น โดยครอบคลุมเพียง 50% ของระบบ ✅ การเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมองค์กรเป็นสิ่งสำคัญ - การนำ Zero Trust มาใช้ต้องการการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมและกระบวนการ - การสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูงช่วยให้การเปลี่ยนแปลงเป็นไปอย่างราบรื่น ✅ การจัดการความสมดุลระหว่างความปลอดภัยและการใช้งาน - Zero Trust อาจเพิ่มความยุ่งยากในการใช้งาน แต่ช่วยเพิ่มความปลอดภัย - การสร้างกลุ่มผู้ใช้งานเพื่อรับฟังความคิดเห็นช่วยลดผลกระทบต่อประสบการณ์ผู้ใช้งาน ✅ การสร้างกรอบการทำงานเพื่อช่วยในการนำ Zero Trust มาใช้ - การใช้กรอบการทำงานช่วยให้องค์กรสามารถจัดการโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ - กรอบการทำงานช่วยประเมินความสามารถในการป้องกันและตอบสนองต่อภัยคุกคาม https://www.csoonline.com/article/3965399/security-leaders-shed-light-on-their-zero-trust-journeys.html

เปิดตัวอย่างเป็นทางการหนังสือ Fail Fast, Succeed More ล้มให้เร็ว สำเร็จให้สุด “เคล็ดลับสู่ความสำเร็จแบบก้าวกระโดด ด้วยการเรียนรู้จากความล้มเหลว เพราะความล้มเหลวคือจิ๊กซอร์หนึ่งของความสำเร็จ” ดร.สุวัฒน์ ทองธนากุล บรรณาธิการ Green Innovation & SD Manager Online กรรมการสถาบันป๋วย อึ๊งภากรณ์ (ท่านที่ 2 จากซ้าย) อาจารย์ทวีภูมิ วิบรรณ์ ผู้ก่อตั้ง ProActive Forum (ท่านที่ 1 จากซ้าย) พ.ต.ท. ดร.คมกริช ศิลาทอง นักวิเทศสัมพันธ์ชำนาญการ สำนักประสานความร่วมมือระหว่างประเทศ สำนักงานปลัดกระทรวงแรงงาน (ท่านที่ 1 จากขวา) ดร.ศรินนา แก้วสีเคน กรรมการเดชฤทธิ์ กรุ๊ป, 10X Consulting และผู้ก่อตั้งกิจการเพื่อสังคมสานฝันปันใจให้น้อง (ท่านที่ 2 จากขวา) คุณจารุวรรณ เวชตระกูล บรรณาธิการบริหาร สำนักพิมพ์วิช (ท่านที่ 3 จากขวา) คุณศิริรัตน์ ไชยาริพันธ์ ผู้จัดการฝ่ายจัดจำหน่าย บริษัท ซีเอ็ดยูเคชั่น จำกัด (มหาชน) (ท่านที่ 4 จากขวา) ร่วมเป็นเกียรติในงานเปิดตัวผลงานหนังสือล่าสุดของ ศาสตราจารย์พิศิษฐ์ ดร.วสิษฐ์พรหมบุตร (ท่านที่ 3 จากซ้าย) ที่ปรึกษา โค้ช วิทยากร และนักวิชาการผู้เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์การพัฒนาการจัดการองค์กร จากแบรนด์ 10X Consulting (www.10-xconsulting.com) ซึ่งมีผลงานการให้คำปรึกษาแนะนำเพื่อพัฒนาศักยภาพทั้งในระดับบุคคล ทีม และองค์กรชั้นนำกว่า 500 องค์กร ใน 21 อุตสาหกรรม ครอบคลุมกลุ่มบริษัท บริษัทมหาชน บริษัทจำกัดในอุตสาหกรรมผลิต พลังงาน การสื่อสาร - โทรคมนาคม เทคโนโลยีดิจิทัล ค้าปลีก อสังหาริมทรัพย์ การบริการ/มหาวิทยาลัย/สถาบันการศึกษา/ รัฐวิสาหกิจ 10 อันดับแรกที่ส่งรายได้สูงสุด/หน่วยงานภาครัฐระดับกระทรวง และส่วนราชการในสังกัดทั้งส่วนกลาง ส่วนภูมิภาคและส่วนท้องถิ่น/สถาบันอิสระ/องค์กรไม่แสวงหากำไร/โครงการพระราชดำริ และเป็นที่ปรึกษา พี่เลี้ยง และโค้ชส่วนตัวแก่ผู้บริหาร และผู้นำมากกว่า 10,000 คน ในยุคที่สังคมเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และผู้คนก็กระหายความสำเร็จ และมุ่งหวังความเจริญเติบโต การเรียนรู้จากการล้ม และการฝึกกระบวนการในการสร้างความสำเร็จจึงเป็นเรื่องจำเป็นและทั้งหมดนี้ต้องเป็นไปอย่างรวดเร็ว รอช้าไม่ได้ ปัจจุบันนี้ องค์กร หน่วยงาน ทีมต่างๆ ไม่เว้นแม้กระทั่งตัวบุคคล ล้วนเผชิญกับความท้าทายมากมาย ทั้งการแข่งขันที่ดุเดือด เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว และพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การยึดติดกับวิธีการเดิมๆ หรือกลัวความล้มเหลว อาจทำให้ตัวคุณ ทีม หน่วยงาน และองค์กรตกขบวนได้ หนังสือ "Fall Fast, Succeed More ล้มให้เร็ว สำเร็จให้สุด" ได้รับแรงบันดาลใจจากการได้ร่วมแลกเปลี่ยนเรียนรู้กับ ผู้นำทีม ผู้จัดการหน่วยงาน ผู้บริหารองค์กร ผู้ประกอบการ เจ้าของธุรกิจ ผู้ก่อตั้งองค์กรทั้งในและต่างประเทศ รวมทั้งบุคคล ที่รัก และชื่นชอบการพัฒนาตนเอง นับหมื่นคนที่มอบโอกาสและความไว้วางใจให้มีส่วนร่วมสร้างสรรค์ผลงาน ทำให้เห็นถึงความสำคัญของการทดลองสิ่งใหม่ๆ การเรียนรู้จากความล้มเหลว และการปรับตัวอย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้เกิดการพัฒนาสร้างการเติบโตนับ 10 เท่า (10X) และการปรับปรุง - พัฒนาอย่างต่อเนื่อง หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับผู้นำทีม ผู้จัดการ ผู้บริหาร เจ้าของธุรกิจ และผู้ก่อตั้ง ที่ต้องการพัฒนา ทีมงาน หน่วยงาน และองค์กร ควบคู่กับการพัฒนาตนเอง ให้เป็นผู้สร้างการเติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยผู้อ่านจะได้เรียนรู้กลยุทธ์และเทคนิคในการ "ล้มให้เร็ว" และ "สำเร็จให้สุด" ภายในเล่ม ผู้อ่านจะได้พบกับ 1. เครื่องมือและเทคนิค ที่จะช่วยให้คุณ "ล้ม" อุปสรรคต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นความกลัวความล้มเหลว การขาดความคิดสร้างสรรค์ หรือวัฒนธรรมองค์กรที่ไม่เอื้อต่อต่อการเปลี่ยนแปลง 2. กลยุทธ์ในการ "เร่ง" สู่ความสำเร็จในแบบ 10X ด้วยการปรับตัวให้ทันกับการเปลี่ยนแปลง และการพัฒนาศักยภาพของบุคคล ทีม หน่วยงาน และองค์กร ด้วยเนื้อหาที่เข้มขันแต่เข้าใจง่าย ผู้อ่านจะได้เรียนรู้วิธีคิดและวิธีปฏิบัติแบบใหม่ๆ ที่จะช่วย "ปลดล็อก" ศักยภาพที่ซ่อนอยู่ภายในตัวคุณและองค์กร ไม่ว่าคุณจะกำลังเผชิญกับความท้าทายใดในชีวิต และธุรกิจการงาน หากคุณพร้อมที่จะก้าวข้ามขีดจำกัดเดิมๆ และพุ่งทะยานสู่ความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิม ด้วยการถอดแบบความสำเร็จแบบ "Fall Fast, Succeed More ล้มให้เร็ว สำเร็จให้สุด" ราคา 299 บาท มีจำหน่ายที่ร้านหนังสือชั้นนำทั่วประเทศตั้งแต่วันที่ 21 เมษายน นี้เป็นต้นไป หรือสั่งซื้อทางออนไลน์ได้ที่ www.wishbookmaker.com สั่งซื้อจำนวนมากติดต่อที่ 02 – 418 - 2885 ชมบรรยากาศการเปิดตัวหนังสือได้ที่ #FailFastSucceedMore #ล้มให้เร็วสำเร็จให้สุด #เพราะความล้มเหลวคือจิ๊กซอร์หนึ่งของความสำเร็จ #เผยเทคนิคล้มอย่างไรให้สำเร็จได้อย่างสุดๆ

ทักษะด้าน AI และ Cloud ทำให้เงินเดือนในสายไอทีเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปี 2024 โดยเฉพาะผู้ที่เชี่ยวชาญ Natural Language Processing, AWS และ Blockchain คาดว่า แนวโน้มนี้จะดำเนินต่อไปในปี 2025 นอกจากนี้ คนที่ทำงานด้าน AI มีระดับความพึงพอใจสูงกว่าค่าเฉลี่ย เนื่องจากเป็นงานที่ท้าทายและเปิดโอกาสให้เรียนรู้มากขึ้น Dice ยังแนะนำว่า การเปลี่ยนงาน 6-9 ครั้งในชีวิตการทำงานเป็นจุดที่เหมาะสมสำหรับการเติบโตของเงินเดือน ✅ ทักษะที่ได้รับเงินเดือนเพิ่มขึ้นมากที่สุดในปี 2024 - Natural Language Processing (NLP): $131,621 (+21%) - AWS CodeWhisperer: $117,821 (+16%) - Amazon Redshift: $134,103 (+15%) - BigQuery: $120,434 (+15%) - COBOL: $130,243 (+15%) - Ruby: $136,920 (+13%) - AI ทั่วไป: $130,277 (+12%) - Blockchain: $113,143 (+12%) - Oracle eBusiness: $121,227 (+12%) - Application Delivery: $123,336 (+11%) ✅ AI ช่วยให้พนักงานมีความพึงพอใจในการทำงานมากขึ้น - ผู้ที่ทำงานในโครงการด้าน AI มีระดับความพึงพอใจสูงกว่าผู้ที่ทำงานในสายอื่น แม้จะได้รับเงินเดือนเท่ากัน - Dice ระบุว่า AI มอบผลประโยชน์ที่มากกว่าการเงิน เช่น ความท้าทายและโอกาสในการเรียนรู้ ✅ แนวคิด "Goldilocks Zone" ของการเปลี่ยนงานในสายไอที - การเปลี่ยนงาน 6-9 ครั้งในชีวิตการทำงาน ส่งผลให้เงินเดือนเฉลี่ยสูงถึง $142,000 - อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนงานมากกว่า 10 ครั้งอาจส่งผลเสียต่อรายได้ - Dice แนะนำให้เลือกเปลี่ยนงาน อย่างมีกลยุทธ์ เพื่อเพิ่มโอกาสในการเติบโต ✅ แนวโน้มของสภาพแวดล้อมการทำงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี - ผู้หญิงที่ทำงานในวงการเทคโนโลยีมาเกิน 20 ปี มีโอกาสมากกว่า 1.5 เท่า ที่จะระบุว่า วัฒนธรรมองค์กรดีขึ้นกว่าชายในอุตสาหกรรมเดียวกัน https://www.zdnet.com/home-and-office/work-life/these-tech-skills-drove-the-biggest-salary-increases-over-the-past-year/

Intel กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ภายใต้ CEO Lip-Bu Tan ซึ่งเน้นสร้างความเชื่อมั่นกับลูกค้า และปรับตัวให้เหมาะกับธุรกิจโรงงานผลิตชิป Tan เตรียมเดินหน้าสู่ การผลิต High-Volume ของ Panther Lake บนเทคโนโลยี 18A พร้อมมุ่งเน้นการจ้างงานและวัฒนธรรมองค์กรที่ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ ขณะที่เขาตัดสินใจเก็บธุรกิจโรงงานไว้โดยไม่แยกออกเป็นบริษัทอิสระ ✅ ความท้าทายของ Intel กับธุรกิจ Foundry - Intel ถูกวิจารณ์มานานว่า ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของลูกค้าได้ - ปี 2011 Tim Cook เคยบอกกับ Morris Chang (ผู้ก่อตั้ง TSMC) ว่า Intel "ไม่เข้าใจการทำธุรกิจโรงงานผลิตชิป" - จุดนี้ทำให้ TSMC กลายเป็นผู้นำตลาด โดยสามารถรองรับลูกค้ารายใหญ่เช่น Apple และ Nvidia ✅ Lip-Bu Tan ต้องการปรับโครงสร้างเพื่อดึงลูกค้ากลับมา - Tan กล่าวว่า "Foundry เป็นธุรกิจบริการ และต้องสร้างความเชื่อมั่นให้ลูกค้า" - เขาเชื่อว่า ลูกค้าแต่ละรายมีรูปแบบการออกแบบชิปที่แตกต่างกัน และ Intel ต้อง เรียนรู้วิธีปรับตัวให้เข้ากับแต่ละบริษัท - กลยุทธ์นี้เคยประสบความสำเร็จในยุคที่เขาเป็น CEO ของ Cadence ✅ Intel ไม่ได้ยอมแพ้—เตรียมเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ - Tan กล่าวว่า Intel พร้อมเข้าสู่การผลิตขนาดใหญ่ (High-Volume Production) ของ Panther Lake บนเทคโนโลยี 18A ในปีนี้ - นอกจากนี้ Intel กำลังทำงานบน 14A Node ซึ่งจะเป็นเทคโนโลยีระดับสูงกว่า ✅ มุ่งเน้นการจ้างงานและฟื้นฟูวัฒนธรรมองค์กร - Tan มองว่า Intel สูญเสียบุคลากรสำคัญไปหลายปี และเขาต้องการดึงวิศวกรชั้นนำกลับมา - เป้าหมายคือ สร้างวัฒนธรรมที่ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม ✅ Intel จะเก็บธุรกิจโรงงานไว้—ไม่แยกออกเป็นบริษัทอิสระ - ก่อนที่ Tan จะรับตำแหน่ง CEO มีข่าวลือว่า Intel อาจแยกธุรกิจโรงงานออกจากกันเพื่อเพิ่มผลกำไร - อย่างไรก็ตาม หลังจากสุนทรพจน์ครั้งแรกของ Tan ดูเหมือนว่า เขาจะพยายามรักษาธุรกิจนี้ไว้และดึงลูกค้ากลับมา https://www.tomshardware.com/tech-industry/lip-bu-tans-first-speech-as-intel-ceo-focuses-on-innovation-and-working-with-foundry-customers