ทุกคนน่าจะเห็นด้วยกันนะคะว่าการทำสไลด์เนี่ยเป็นอะไรที่เสียเวลามาก ถ้าเอาข้อมูลมาดูกัน ก็มีงานวิจัยบอกว่าพนักงานใช้เวลามากถึงประมาณ 7 ชั่วโมงต่อสัปดาห์กับการทำ Presentation นั่นก็คือเกือบๆ 1 วันทำงานเต็มๆ เลย แล้วเวลาส่วนใหญ่ที่ใช้เนี่ย มากถึงเกือบครึ่งนึงเลย ประมาณ 40% อ่ะนะคะ ก็คือใช้ไปกับการแค่จัดแต่ง format ให้มันดูเข้าที่เข้าทาง

(ที่มา: empower® / Nielsen PowerPoint study)

ซึ่งงานจัดฟอร์แมตมันเป็นงานที่ไม่ได้ใช้สมองตรงๆ ขนาดนั้น แต่กลับเสียเวลาค่อนข้างมาก

เพราะงั้นการเอา AI มาช่วยทำสไลด์เนี่ยก็ถึงได้ make sense มากๆ เพื่อที่เราจะได้ประหยัดเวลา แต่ทว่าพอทำออกมาแล้วก็ดันเจอปัญหาหลายเรื่อง

ปัญหาของเครื่องมือ AI ทำสไลด์

ปัจจุบันมี AI ที่เอาไว้ช่วยทำสไลด์โดยเฉพาะค่อนข้างหลายตัวเลยค่ะ Gamma, Beautiful.ai, Manus Slide Generator, Canva AI คุณแค่พิมพ์ prompt สั้นๆ ลงไป แล้วมันก็สร้างสไลด์หลายสิบหน้าออกมาได้ภายในแปบเดียวเลย (ตัวอย่างจากภาพข้างล่าง)

แต่ไอทำออกมาแปบเดียวนี่แหละที่เป็นปัญหา ถ้าใครได้ใช้จริงๆ ก็จะพบว่าสุดท้ายมันก็ไม่ได้อ่านใจเราออกไปทั้งหมดทุกเรื่อง มักจะมีอะไรให้แก้ในแต่ละหน้าที่มันสร้างมาค่อนข้างเยอะ

เหตุผลที่เครื่องมือเหล่านี้ไม่ค่อยเวิร์กก็เพราะว่ามันพยายามจะทำทุกอย่างให้เรารวดเดียวเลย ไม่ว่าจะเป็นการช่วยร่างโครง ช่วยทำ content ช่วยใส่ visual ช่วยจัด format

เพราะงั้นมันเลยมักจะมีอะไรที่ Off ไปนิดๆ หน่อยๆ เสมอ ไม่ว่าจะเป็นภาษา การเลือกข้อมูล หรือการเลือก visual ต่างๆ ปัจจัยที่จะทำให้ได้งานที่สมบูรณ์ถูกใจจริงๆ มันมีเยอะมาก

พอรู้ตัวอีกทีก็อาจจะใช้เวลาเป็นชั่วโมงอยู่ดีในการต้องมานั่งแก้ presentation ที่ AI สร้างขึ้นมา แถมการจะแก้ไขไฟล์ที่สร้างจากเครื่องมือเหล่านี้ก็มักจะยุ่งยากอีก

Mindset แรกที่เราต้องมีก่อนเลยคือ อยากส่งทุกอย่างให้ AI ทำทั้งหมด

พาร์ทการจัดฟอร์แมตคือพาร์ทที่ make sense ที่สุดที่จะให้ AI ช่วย แต่ไม่ใช่พาร์ทคอนเทนต์ สำหรับเรา คอนเทนต์คือสิ่งที่กลั่นกรองออกมาจากหัวใจและสมอง AI ไม่สามารถช่วยให้ถูกใจหรือเป็นตัวของตัวเราเองจริงๆ ได้ทั้งหมดขนาดนั้น

แทนที่จะใส่ prompt ใหญ่ทีเดียว มันจะดีกว่าถ้าเราแยกงานออกเป็นส่วนๆ หรือที่ขออนุญาตเรียกว่า layer แล้วเอา AI มาช่วยทำเป็นส่วนๆ ให้ได้คุณภาพที่ดีขึ้น

งานคอนเทนต์ทุกอย่างประกอบไปด้วยอย่างน้อย 3 ขั้นตอน

ไอเดียการแบ่งงานเป็นส่วนๆ นี้ไม่ได้มีประโยชน์แค่กับการทำสไลด์อย่างเดียวนะคะ แต่ใช้ได้กับน่าจะทุกๆ knowledge work เลย ไม่ว่าจะเป็นพวก report หรือ research document ต่างๆ

ให้เปลี่ยนมาคิดว่างานของเราเป็น pipeline แล้วแยกเป็นขั้นตอนชัดเจนแบบนี้:

Layer 1: Ground Truth

ขั้นตอนแรกนี้เราขอเรียกว่าขั้นตอนของการทำ Ground Truth นะคะ มันประกอบไปด้วย 2 ขั้นตอนย่อยๆ

1.1 — อยากให้คนดู “รู้สึก เข้าใจ หรือทำอะไร” หลังจบพรีเซนเทชัน?

ขั้นตอนย่อยแรกก็คือเราต้องเป็นคนกำหนดเป้าหมายก่อนว่าผู้ชมของเราเป็นใคร แล้วเราอยากให้บรรลุเป้าหมายอะไรในตอนจบ Presentation นี้

ไม่ใช่ “ฉันต้องพรีเซนต์เรื่อง X” แต่คือ “หลังจบ ผู้ชมต้องเข้าใจ Y และพร้อมตัดสินใจ Z”

เช่น แทนที่จะบอก AI ว่า “ช่วยทำสไลด์เกี่ยวกับ Claude Cowork ให้หน่อย” เราอาจจะอธิบายก่อนเลยว่ากลุ่มเป้าหมายเราคือใคร จริงๆ แล้วเราอยากให้คนทำอะไรได้บ้าง มีข้อมูลอะไรบ้างที่อยากจะ introduce เป้าหมายว่าเนื้อหาหรือองค์ประกอบของ presentation จริงๆ มันต้องบรรลุอะไร เราควรเป็นคนกำหนดด้วยตัวเองนะคะ

เขียนมันลงไปให้ชัดเจน เพราะนี่คือ prompt สำหรับ AI ในลำดับต่อมาด้วย

1.2 — ต้องหาข้อมูลหรือหลักฐานอะไรเพื่อสนับสนุนเป้าหมายนั้น?

เมื่อเรารู้เป้าหมายแล้ว ก็ต้องมาดูต่อว่าเราควรจะให้ข้อมูล ให้หลักฐาน และตอบคำถามคาใจอะไรได้บ้าง ถ้าเป็นงานที่ต้อง research เยอะๆ ก็สามารถใช้ AI ช่วยได้ค่ะ

ตัวอย่างเครื่องมือ:

  • Perplexity → ค้นหาเร็ว พร้อม citation
  • Deep Research (ChatGPT / Gemini) → เจาะลึกหลายแหล่ง
  • NotebookLM → ถ้าคุณมี source อยู่แล้วว่าอยากใช้ต้นทางข้อมูลคืออะไร ไม่ว่าจะเป็น YouTube Video, PDF หรืออะไรต่างๆ ที่อยากให้มันอ้างอิงถึงโดยเฉพาะ ก็โยนสิ่งเหล่านี้เข้าไปแล้วให้มันทำบทสรุปออกมาได้เลย

ผลลัพธ์ของ layer นี้คือเป้าหมายชัด + มีหลักฐานที่ถูกต้องพร้อมใช้งาน

Layer 2: Content

Layer 1 ที่ประกอบไปด้วย เป้าหมาย bullet point ต่างๆ แล้วก็อาจจะเป็นพวก backup information หรือ research references ที่เราได้รวบรวมมาแล้ว สามารถเตรียมเป็นไฟล์ง่ายๆ แล้วโยนมันให้ AI ช่วยทำ content ต่อได้เลย

แต่ถ้าเราไปบอกให้มันทำ content ทั้งหมดทีเดียวเลย ส่วนใหญ่ก็จะยังไม่ได้งานที่มีคุณภาพในทันทีตั้งแต่แรก แล้วก็อย่างที่คุยกันไปแล้วคือมันจะออกมาไม่ค่อยเหมือนสไตล์หรือวิธีคิดของเราเอง ฉะนั้นจึงแนะนำให้ใช้แบบเหมาะสมแล้วก็ใช้โดย break down เป็น step ค่ะ

เริ่มจาก outline ก่อน → เรา approve ในระดับโครงร่างการเล่าเรื่องว่ามันร้อยเรียงยังไง ถึงจะ make sense → แล้วค่อยๆ draft เนื้อหาทีละ section แล้วเราก็ไม่ได้ปล่อยให้มันทำเสร็จทีเดียวจนจบ เพื่อให้ make sure ว่าเราได้ content ที่ดี

เราไม่ใช่คนรับงานเฉยๆ เราเป็น editor ที่คอยปรับคอยให้ฟีดแบ็กและคอยแก้

AI คือ writer ที่เร็ว เราคือ quality gate

กระบวนการนี้ทำให้ content “เป็นของเรา” ไม่ใช่ generic

สุดท้ายที่สำคัญอีกเรื่องคือไม่แนะนำให้สร้างออกมาโยนใส่ Powerpoint หรือไฟล์ใหญ่ๆ แต่แนะนำว่าให้ตัวคุณเองและ AI ทำ content ออกมาใน format ที่มันสามารถ process ได้เร็ว ซึ่งก็คือให้เก็บงานคอนเทนต์อยู่ในไฟล์ Markdown (.md)

ทำไมต้อง Markdown?

Markdown คือ plain text ที่มีโครงสร้าง

ข้อดี:

  1. AI-friendly
  2. แยกเนื้อหาออกเป็นสัดส่วน ไม่เอาไปปนกับเรื่องการจัดฟอร์แมต
  3. portable → AI อ่านได้เร็วแล้วเดี๋ยวค่อยแปลงเป็น slide, PDF, report ได้หมด

อย่างในรูปตัวอย่างนี้เราใช้ framework ที่ชื่อ MARP มาประกอบ ติดปลั๊กอินเข้ากับ VS Code ทำให้เราสามารถแปลง plain text Markdown มา preview เป็นไฟล์ presentation ได้ง่ายๆ เร็วๆ มันก็ช่วยให้เราภาพรวมได้ง่ายมาก แก้ไขแต่ละหน้าก็ง่ายและเร็วมาก เพราะเป็นไฟล์ plain text ที่จัดการได้ง่าย

Layer 3: Presentation

เอา Markdown ไป render เป็น format ที่ต้องการ

AI อย่าง Claude, OpenAI, Gemini ต่างๆ เนี่ยสามารถช่วยเรา build presentation ออกมาเป็น PowerPoint, PDF หรือว่าเป็นหน้าเว็บเพจได้เลยตาม format ที่เราต้องการ

โดยส่วนตัวเราค่อนข้างชอบทำเป็น format เว็บ HTML ค่ะ เพราะว่าอย่างที่ทุกคนรู้กัน AI ปัจจุบันมีความสามารถในการเขียนโปรแกรมและทำเว็บที่สูงมากแล้ว เก่งมากในด้านนี้แล้ว แล้วมันก็สามารถทำ format ที่เป็นเว็บไซต์ได้ดีมากๆ

อีกทั้งเว็บไซต์เนี่ย เราสามารถเขียน CSS เพื่อกำหนด style ครั้งเดียว ใช้ได้ทั้งไฟล์ แก้ครั้งเดียวก็เปลี่ยนทั้งงาน มันก็เลยทำให้แต่ละหน้าสไลด์มีหน้าตาที่สอดคล้องกัน ไม่หลุดออกนอกทิศนอกทางจากกัน แล้วสุดท้ายก็ค่อย export HTML ออกมาเป็น PDF หรืออะไรอื่นๆ ทีหลังก็ได้หมด

เราแนะนำแนว web-first (HTML + CSS)

เพราะ CSS คือ design system:

  • กำหนด style ครั้งเดียว
  • ใช้ได้ทั้งไฟล์
  • แก้ครั้งเดียว เปลี่ยนทั้งงาน ไม่ต้องแก้ฟอนต์แก้สีทีละหน้าสไตล์บน Powerpoint/PDF ให้ปวดหัว

ตัวอย่าง

:root {
  --teal: #007f91;
  --dark: #1a1a2e;
  --off-white: #f8f7f4;
}

h1 {
  font-family: 'Dosis', sans-serif;
  color: var(--teal);
}

section {
  background: var(--off-white);
  padding: 56px 72px;
}

ตัวอย่างด้านขวาของรูปนี้คือหน้าตาเมื่อ render output ออกมาหลังจากใส่ design system เข้าไปแล้ว

สิ่งที่เปลี่ยนไปเมื่อคิดเป็นระบบ

การทำ project ลักษณะนี้จะเห็นว่าเราไม่จำเป็นต้องไปใช้ AI tool เพื่อการสร้าง presentation โดยเฉพาะ แต่ใช้พวก AI agent หรือ coding agent ที่สามารถจัดการกับ file, folder แล้วก็เขียน code ได้มาช่วยทำงาน เราก็สามารถเซฟทุกอย่างไว้ใน folder ในคอมพิวเตอร์ของเราได้เลย

จากโครงสร้าง 3 ขั้นตอนที่เล่าไป สามารถจัดระเบียบงานทั้งหมดออกมาอยู่ในโฟลเดอร์ได้ตามนี้ เพียงแค่ชี้โฟลเดอร์นี้ให้ AI อ่านเขียนได้ มันก็สามารถทำงานให้เราได้ครบทั้ง workflow ตั้งแต่ช่วยเราเรื่อง grouth truth นำมาใช้ต่อในการร่าง content แล้ว render เป็น output ซึ่งเราสามารถให้ content.md ของเราชี้ไปยังไฟล์รูปใน assets/images หรืออื่นๆ ที่เราอยากใช้ประกอบการนำเสนอได้

รูปแบบเดิม:

  • เวลาหมดไปอยู่กับ formatting
  • content ถูกสร้างใน slide

รูปแบบใหม่:

  • เวลาไปอยู่ที่ thinking + content
  • formatting กลายเป็นเรื่องอัตโนมัติ

ผลลัพธ์:

  • ใช้เวลาแก้สไลด์น้อยลง
  • คิดชัดขึ้น
  • reuse ได้ข้าม format
  • ไม่ต้อง “สู้กับ AI” อีกต่อไป แต่ “ควบคุมมัน”

การ break down งานเป็นระบบแบบนี้ก็จะช่วยให้เราได้งานคุณภาพที่ดีขึ้น แล้วก็ทำงานได้หลากหลายมากขึ้นด้วย ไม่ใช่แค่การทำ presentation แต่ยังไปถึงงานลักษณะอื่นๆ ด้วย

นี่แหละคือการใช้ AI เป็นระบบ

อย่าใช้ AI เป็นแค่แชทหรือเครื่องมือเป็นงานๆ แต่ให้ออกแบบ workflow หรือระบบในการทำงาน

คนส่วนใหญ่ไม่ได้มีปัญหาที่การทำพรีเซนเทชัน แต่มี “ปัญหาการคิด” ที่ถูกซ่อนอยู่ใน “ปัญหาการจัดรูปแบบ”

เมื่อไหร่ก็ตามที่เราแยก “การคิด” ออกจาก “การจัดรูปแบบ” และทำงานอย่างเป็นระบบ ก็จะได้ทั้ง Presentation ที่ดีขึ้น ทำเสร็จเร็วขึ้น และ Leverage ที่จะนำไปใช้กับงานอื่นๆ ต่อได้อีกหลายอย่างค่ะ