กฤติเดช ฉายจรุง

1 • ผลงานที่ประสบความสำเร็จและรับผิดชอบโครงการ

Keywork:#โครงการส่งเสริม #โครงการพัฒนาทักษะ #โครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัล #Innovation

• 1) ระบบลงทะเบียนผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตกาฬสินธุ์
• 2) ระบบสนับสนุนฝ่ายการเงินและกองทุน มหาวิทยาลัยราชมงคลอีสาน วิทยาเขตกาฬสินธุ์
• 3) ระบบประเมินอาจารย์ มหาวิทยาลัยราชมงคลอีสาน วิทยาเขตกาฬสินธุ์
• 4) ระบบจัดการข้อสอบและประเมินผล Online มหาวิทยาลัยราชมงคลอีสาน วิทยาเขตกาฬสินธุ์
• 5) ระบบ Winner connect สนับสนุนผู้เล่นเกมส์ผ่านมือถือ
• 6) ระบบสนับสนุนผู้ใช้งาน ผู้เล่นเกมส์ เช่น ระบบกิจกรรม, ระบบโปรโมชั่น, ระบบแสดงข้อมูลรายงานต่างๆ
• 7) ระบบหลังบ้านและรายงานสำหรับผู้บริหาร (API + Backend)
• 8) ระบบบริการลูกค้าและประชาสัมพันธ์ ของบริษัท MJN Thailand   
• 9) ระบบบันทึกข้อมูลคุณแม่ในการบริโภคผลิตภัณฑ์ของบริษัท MJN Thailand / front end , back end
• 10) ระบบการจัดการข้อมูลของพนักงานระบบ Mocap เพื่อวิเคราะห์การบริโภคผลิตภัณฑ์ของบริษัท  MJN Thailand
• 11) ระบบบริการการประชุมวิชาการและนำเสนอผลงานวิจัยระดับชาติ
• 12) ระบบจัดการสารสนเทศเพื่อการสืบค้น สำนักวิทยบริการ 
• 13) ระบบจัดการข้อมูลบุคลากร ผลงานวิชาการ งานวิจัย และภาระงาน
• 14) ระบบจัดการสารสนเทศเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจผู้บริหาร (พัฒนาต่อเนื่อง)
• 15) ระบบฐานข้อมูลศิษย์เก่าราชธานี
• 16) ระบบประชาสัมพันธ์ข้อมูลด้านการศึกษาต่อและทุนการศึกษา
• 17) ระบบจัดการข้อมูลวารสาร มหาวิทยาลัยราชธานี
• 18) ศูนย์พัฒนานวัตกรรม ฝ่ายวิเทศสัมพันธ์และพัฒนาเทคโนโลยีสารสนเทศ 
• 19) ระบบบริหารจัดการคลังวัสดุ กรณีศึกษา สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 9 นครราชสีมา
• 20) Project AI-Assisted CMS Ecosystem & Integrated Marketing Campaigns
  1. โครงสร้าง payload แบบ Model-agnostic
  2. สามารถสลับ AI provider หรือ Endpoint โดยไม่กระทบ logic หลัก
  3. ระบบปรับปรุงคอนเทนท์ (Human-In -The-Loop)
• 21) ระบบ AI-Genarative Advertising insights & user context
  1. Business Impact เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอย่างต่อเนื่อง
  2. กำหนดคุณสมบัติของโฆษณาที่เข้าใจผลกระทบต่อการตัดสินใจซื้อมากยิ่งขึ้น
  3. ช่วยลดต้นทุนค่าโฆษณาได้ 60-90% เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่แม่นยำด้วยข้อมูลพฤติกรรมเชิงลึก
  4. Responsibility & Security ลดความเสี่ยง ด้วยมาตรฐาน PDPA
• 22) ระบบ AI-Assisted Analysis Dynamic Retargeting & Lookalike 
• 23) Project: B2C Booking & Multi-Channel Ecosystem
• 24) Project: Enterprise Conference & Research Management Platform
• 25) Project: B2B Enterprise Solution & AI-Driven Transformation
  1. Technical Scalability ออกแบบระบบให้รองรับลูกค้าได้หลากหลายบริบท (Multi-tenancy)
  2. สร้าง Passive Income จากการทำงานแบบวนซ้ำที่มีความเสถียร
  3. จัดการง่ายในระยะยาว จำนวน ”Lead” เพิ่มขึ้นบนค่าโฆษณาเท่าเดิม

* หมายเหตุ: ประสบการณ์ตรงในการรับมือและหยุดยั้งการโจมตีทางไซเบอร์แบบ Hybrid AI Attack เพื่อรักษาทรัพย์สินทางปัญญาขององค์กร

พันธกิจเชิงกลยุทธ์ (Strategic Pillars) ที่เน้นผลลัพธ์ (Impact) และความยั่งยืน
Empowering the Future พลิกโฉมโครงสร้างพื้นฐานและทักษะดิจิทัลเพื่อโลกยุคใหม่

ในยุคที่เทคโนโลยีไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือ แต่คือรากฐานของการใช้ชีวิตและธุรกิจ เรามุ่งมั่นสร้างสรรค์ระบบนิเวศดิจิทัลที่ยั่งยืน ผ่าน 3 ยุทธศาสตร์หลักที่เชื่อมโยง "โครงสร้าง - องค์ความรู้ - บุคลากร" เข้าด้วยกันอย่างสมบูรณ์แบบ

สื่อนำเสนอ Profile บทบาทสำคัญ Strategic Marketing Technologist

1. Digital Infrastructure & Intelligence: วางรากฐานนวัตกรรมที่จับต้องได้

• Smart Application: ส่งเสริมการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven) เพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำ
• Business Intelligence (BI): ยกระดับการทำงานด้วยระบบอัจฉริยะ เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นขุมทรัพย์ทางกลยุทธ์ เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน

2. Integrated Content & Cultural Innovation: บูรณาการองค์ความรู้สู่คุณค่าใหม่

• Modern Content Strategy: พัฒนา Digital Content แบบบูรณาการที่สอดคล้องกับบริบททางสังคมและวัฒนธรรม
• Community Career Path: บ่มเพาะทักษะอาชีพยุคใหม่ที่ดึงจุดเด่นด้านการศึกษาและวัฒนธรรมชุมชน มาต่อยอดเป็นรายได้ที่ยั่งยืนผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล

3. Human Capital Upskilling: สร้าง 'คน' ให้เป็นศูนย์กลางแห่งความเป็นเลิศ

• Design Thinking for Innovation: อบรมกระบวนการคิดเชิงออกแบบ เพื่อบ่มเพาะนักนวัตกรรมที่สามารถแก้ปัญหาธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด
• Academic Excellence: มุ่งสู่การเป็นศูนย์กลางการเรียนรู้ระดับสากล ที่ผลิตบุคลากรให้ตรงตามความต้องการของตลาดงานยุค 2026

ผลงานที่ประสบความสำเร็จและรับผิดชอบโครงการ

3 • ข้อมูลการศึกษา (EDUCATION & BACKGROUND SKILL)

Keywork:#EDUCATION #ข้อมูลพื้นฐานก #ารศึกษา

System Thinking → Analysis → Design → Implementation → Control → Feedback

• YouTube: Video Present ถอดประสบการณ์ กฤติเดช ฉายจรุง

Doctor of Philosophy (Ph.D.) | Mahasarakham University

• Fine and Applied Arts Research and Creation
• 2024 Currently studying | GPA: 3.69
• ประสบการณ์ด้าน AI ecosystem พร้อมการประยุกต์ Generative AI ใช้จริงในภาคธุรกิจ ที่ผสมผสานความรู้ด้านวัฒนธรรมกับความเข้าใจมนุษย์ (Data-Driven Cultural Analysis) ทำให้การออกแบบโซลูชั่นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลภายในองค์กรใช้งานได้จริงและลึกซึ้งมากกว่าระบบอัตโนมัติทั่วไป

Master of Science (M.Sc.) | Mahasarakham University

• Information Science, Major in Media Production
• 2005-2012 | GPA: 3.41
• ประสบการณ์ด้านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ออกแบบโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้เพื่อรองรับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน สร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกำหนดเอง สามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มแบ็กเอนด์ (Revenue/Operations)

Bachelor of Business Administration (B.B.A.) | Mahasarakham University

• Major in Business Computer
• 2003-2005 | GPA: 2.75
• ประสบการณ์ด้านการบริหารโครงการพัฒนาซอร์ฟแวร์ Enterprice (End-to-End) ที่สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ พร้อมจัดฝึกอบรม “โครงการพัฒนาศักยภาพผู้ประกอบการธุรกิจและหน่วยงานภาครัฐที่เกี่ยวข้อง”

Management Skills

• Business Requirement Analysis
• SDLC & Business Documentation
• User Experience & Cultural Experience
• Human-AI Collaboration & Automation

Technical Skills

• Programming, PHP, Python, MVC, UI Design
• Database Design, SQL, API
• Google Cloud Platform, AWS and Azure.
• OpenAI API, Generative AI, Vertex AI.

กฤติเดช ฉายจรุง

5 • เรื่องราวยืนยัน ประสบการณ์มากกว่า 15 ปี

Keywork:Generative AI,วิเคราะห์ข้อมูล, การพัฒนาอัลกอริทึม

เรื่องราว ที่ยืนยันถึงประสบการณ์มากกว่า 15 ปี

ผมในฐานะ โปรแกรมเมอร์ที่มีความสามารถในการสร้างสรรค์และลงลึกในรายละเอียด นักวิเคราะห์ที่แก้ไขปัญหาและสร้างสรรค์โซลูชั่นที่ตอบโจทย์ธุรกิจ ขอกล่าวถึงเรื่องราวที่ยืนยันถึงประสบการณ์ของการเป็นอาจารย์ผู้สอนและถ่ายทอดความรู้ในสาขาวิชาพัฒนาซอร์ฟแววร์ และเป็นโปรแกรมเมอร์ Outsource ที่รับ Requirement, วิเคราะห์, ปิด Project ด้วยตัวเอง

ย้อนกลับไปในอดีต?

ประสบการณ์พัฒนา Web Application มากกว่า 15 ปี โดยไม่ใช้ Framework สำเร็จรูป ซึ่งผมได้ออกแบบและพัฒนา Framework เพื่อช่วยในการพัฒนาระบบที่ง่ายต่อการปรับปรุงและต่อยอดขยายระบบ โดยในปี 2546 ผมเริ่มพัฒนา ระบบลงทะเบียนผ่าน Internet เป็นระบบที่สำคัญถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการทำงานและก้าวสู่การใช้เทคโนโลยีใน “มหาวิทยาลัยราชมงคลอีสาน วิทยาเขตกาฬสินธุ์ (ม.กาฬสินธุ์ ในปัจจุบัน)” ถือเป็นระบบฐานข้อมูลระบบแรกที่ใช้งานจริงผ่านสภาพแวดล้อมเครือข่าย internet อย่างสมบูรณ์แบบ โดยมีผู้ใช้งานมากกว่า 3,500-4,000 คน ต่อ 1 ภาคเรียน หรือ ราวๆ 7,000 คน ต่อ 1 ปี พร้อมการเผยแพร่และใช้งานในระดับสำนักได้ตลอดทั้งปี

การออกแบบและพัฒนาด้วยความซับซ้อนของงานทะเบียนและประมวลผลมี Logic ที่ซัซ้อนและเงื่อนไขจำนวนมาก แต่ด้วยความเข้าใจและการเป็นนักพัฒนาที่มุ่งเน้นการแก้ไขปัญหาเป็นสำคัญ ผมได้สร้างกลไกที่ลดความซับซ้อนในระบบ เช่น การประมวลผลค่าลงทะเบียน จากหน่วยกิจของแต่ละสาขาวิชา พร้อมด้วยอัตราการคำนวณที่แตกต่างกันตามเงื่อนไข นำไปสู่การบันทึกข้อมูลในรูปแบบตารางฐานข้อมูลที่แสดงผลข้อมูลได้อย่างถูกต้องและใช้งานอย่างต่อเนื่องยาวนานถึง 6 ปี ก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ถูกต้อง สรุปผลและออกรายงานสรุปผลที่รวดเร็ว การทำงานสะดวกและสบายมากขึ้นหลายเท่าตัว ส่งผลให้ผมได้พัฒนาระบบอื่นๆ อีกมากมาย ดังรายละเอียด “ผลงานด้านระบบจัดการข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ” ต่อไปนี้ 

[Read more]

ทำไมถึงพัฒนา Framework ด้วยตัวเอง

• บริบทของยุคสมัยที่เราเริ่มต้น (PHP 4-5) และ VB6.0 ก้าวมาเป็น VB.NET และ Frameworks ยังไม่แพร่หลายเท่าปัจจุบัน
• ในช่วงปี 2546-2550 โดยประมาณ PHP 4-5 Frameworks PHP ไม่ได้แพร่หลายและไม่มีเอกสารที่ดีเท่าปัจจุบัน 
• Framework Laravel และ Roll Your Own เพิ่งถือกำเนิดในปี 2011 (8 ปี หลังจากที่ผมเริ่มพัฒนาระบบแรก และ Symfony ก็ยังมีใช้บ้างแต่ไม่ได้ง่ายและเป็นที่รู้จักกว้างขวางเท่าตอนนี้
• ในยุคนั้น การที่โปรแกรมเมอร์สร้าง Framework หรือโครงสร้างโค้ดของตัวเอง (Custom Framework) เป็นเรื่องปกติและได้รับคำชื่นชมอย่างยิ่งครับ เพราะมันแสดงถึงความเข้าใจในภาษาอย่างลึกซึ้ง
• การศีกษาเชิงลึก การวิเคราะห์ที่ขยายระบบได้ชัดเจน การออกแบบที่ยึดหยุ่นและพัฒนาที่ง่าย รวดเร็วนั้น ส่งผลทำให้ผมเข้าใจทุกบริบทของการเป็นนักวิเคราะห์ระบบฐานข้อมูล และนักออกแบบ UX / UI สนับสนุนการทำงานที่เหมาะสมกับผู้ใช้งานได้เป็นอย่างดี
• ด้วยแหล่งข้อมูล ในยุคนั้น แหล่งข้อมูลออนไลน์ไม่ได้มีมากมายเท่าปัจจุบัน การศึกษาพึ่งพาตำราและ Manual ของภาษาเป็นหลัก

การเชื่อมโยงสาขา "สังคมศาสตร์" "วัฒนธรรมศาสตร์" กับ "เทคโนโลยีและ AI"

ผมมีวิสัยทัศน์ที่สำคัญในการออกแบบและพัฒนาระบบ ด้วยการเชื่อมโยงสิ่งที่เรียนมา (วัฒนธรรมศาสตร์ ซึ่งอยู่ในกลุ่มสังคมศาสตร์) กับงานที่ผมกำลังทำด้านเทคโนโลยีและ AI ให้เป็นสิ่งที่ถูกต้องทรงพลังและเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในยุคปัจจุบัน

• เทคโนโลยีไม่ได้อยู่โดดเดี่ยว: เทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่ออยู่แต่ในห้องแล็บหรือในโค้ดเท่านั้น แต่มันถูกสร้างมาเพื่อ แก้ไขปัญหาของมนุษย์, ตอบสนองความต้องการของสังคม, และ เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและวัฒนธรรม 

การที่ AI หรือเทคโนโลยีจะประสบความสำเร็จอย่างแท้จริงได้นั้น ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในมิติเหล่านี้

• พฤติกรรมมนุษย์: ผู้คนคิดอย่างไร, รู้สึกอย่างไร, มีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีอย่างไร
• สังคมและวัฒนธรรม: ค่านิยม, ความเชื่อ, กฎเกณฑ์ทางสังคม, และบริบททางวัฒนธรรมมีผลต่อการยอมรับและการใช้งานเทคโนโลยี
• จริยธรรมและผลกระทบ: เทคโนโลยีมีผลกระทบต่อสังคมอย่างไรในเชิงบวกและลบ
• การเข้าถึงและกระจายตัว: เทคโนโลยีเข้าถึงผู้คนกลุ่มต่างๆ ได้อย่างไร และสร้างความเหลื่อมล้ำหรือไม่

บทบาทของสังคมศาสตร์ในเทคโนโลยี

• ออกแบบที่เน้นผู้ใช้ (User-Centered Design): นักสังคมศาสตร์ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจผู้ใช้จริง สร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์และใช้งานง่าย
• จริยธรรม AI (AI Ethics): การสร้าง AI ที่เป็นธรรม, โปร่งใส, และไม่เลือกปฏิบัติ ต้องอาศัยความรู้จากสังคมศาสตร์และปรัชญา
• การศึกษาผลกระทบทางสังคมของเทคโนโลยี: การทำความเข้าใจว่าเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม, ความสัมพันธ์, และโครงสร้างทางสังคมอย่างไร
• นโยบายและการกำกับดูแล: การสร้างกฎหมายและนโยบายที่เหมาะสมกับยุคดิจิทัลและ AI

ตัวอย่างที่ชัดเจน ดร. Alek Tarkowski

การที่ ดร. Alek Tarkowski ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ของ Open Future ซึ่งสำเร็จการศึกษาด้านสังคมวิทยา และมีประสบการณ์ในการสนับสนุนผลประโยชน์สาธารณะ, สร้างการเคลื่อนไหว, และวิจัยจุดตัดของสังคมวัฒนธรรมและเทคโนโลยีดิจิทัล เป็นการยืนยันที่ชัดเจนที่สุดครับว่า ผู้ที่เข้าใจมิติทางสังคมศาสตร์นั้น มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการขับเคลื่อนและกำหนดทิศทางของเทคโนโลยี โดยเฉพาะในเรื่องของ Open Source AI ที่ต้องการความร่วมมือและธรรมาภิบาล

REF: การกํากับดูแลข้อมูลใน AI โอเพ่นซอร์ส – ความคิดริเริ่มโอเพ่นซอร์ส

คุณค่าของ "วัฒนธรรมศาสตร์" ในโลก AI และ Data Business

เป้าหมายการศึกษาระดับปริญญาเอกของผมในสาขาวิชา “วัฒนธรรมศาสตร์” คือการ "ศึกษากลไกการเข้าถึงชุมชน ความเป็นอยู่ เพื่อเรียนรู้แก่นของการใช้ชีวิตของคนในพื้นที่ต่างๆ เพื่อเข้าใจโครงสร้างที่สามารถออกแบบและจัดทำโมเดลธุรกิจ ด้านข้อมูลที่จะช่วยให้เราเข้าใจและทำโฆษณาได้ดีขึ้น" นั้น เป็นสิ่งที่ ลึกซึ้งและมีคุณค่ามหาศาล ในยุคที่ข้อมูลคือสิ่งสำคัญ และ AI คือตัวขับเคลื่อน

• เข้าใจบริบทข้อมูล: การเข้าใจวัฒนธรรมและวิถีชีวิตของผู้คน ทำให้คุณสามารถตีความข้อมูล (Data) ได้อย่างมีบริบท ไม่ใช่แค่ตัวเลขดิบๆ ซึ่งนำไปสู่การสร้าง AI Model หรือแคมเปญโฆษณาที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพกว่า
• สร้างผลิตภัณฑ์ที่เข้าถึงใจผู้คน: เราจะสามารถออกแบบระบบที่นำไปสู่ Ecosystem ที่ไม่ได้แค่ "ฉลาด" ทางเทคนิค แต่ยัง "เข้าใจ" และ "เข้าถึง" การใช้ชีวิตประจำวัน ความต้องการที่แท้จริง และแม้แต่ความรู้สึกของคนในแต่ละพื้นที่/วัฒนธรรม
• AI ที่มีมนุษยธรรม: ด้วยพื้นฐานวัฒนธรรมศาสตร์ คุณจะมีมุมมองที่ช่วยให้การพัฒนา AI คำนึงถึงผลกระทบต่อผู้คนและสังคมมากขึ้น ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญที่โลกกำลังให้ความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน

วิสัยทัศน์การเชื่อมโยงสิ่งที่สำคัญ ประสบการณ์มากกว่า 15 ปี ด้วยการออกแบบและพัฒนา Framework ของตัวเอง