จดๆจากงาน Agile Thailand 2024 #ATH2024

ปีนี้ที่จัดงานที่เดียวกับปีก่อนครับ True Digital Park West ครับ งานนี้เป็น Theme AI สำหรับผมรู้สึกมันใช้บ่อยไป แต่ละลองมาฟังดู เพราะเห็นหัวข้อที่สนใจมาจากในกลุ่ม Line ครับ เดี๋ยวรอดูที่จดมาได้นะ

Recap ก่อนงานนี้เป็นงานที่แบบ

• unconference ไม่มีหัวข้อกำหนดแต่แรก มา Pitch กันหน้างาน
• Open Space อยากแชร์อะไรได้หมด เป็น Safe Zone
• Law of two feet ถ้าพบว่าตรงนั้นเราพอแล้ว เติมเต็มแล้ว เราสามารถเดินออกไปที่อื่นได้

ที่ผมจดๆมาประมาณนี้ครับ

AXONS Talk (คุณยงยุทธ)

งาน agile ปีนี้จัดมา 10 ปีแล้ว ย้อนไปผมเอง ผมเองน่าจะรู้จัก CI/CD จากงาน agile + codemania นะ โดยการมาฟังงานพวกนี้เหมือน Connect the dot นะ

AXONS เป็นบริษัทในเครือ CPF ซึ่ง Transform เป็น agile มาประมาณ 2 ปีแล้ว จากเดิมงานมองเป็น Project ทำไป แก้ปัญหากันไป จนมี App ภายใน 1800+ Apps และตอนพยายามปรับมาในมุมของ Product มากขึ้น

Agile มาช่วยการสื่อสารนะ จากเดิม ทำอะไรไม่ตรงความต้องการ Shift Left ให้คนทำ Software ลองคุย กับคนหน้างานเลย ให้ requirement มัน valid ที่สุด และเป็นเสริมให้แต่ละคนกล้าที่จะเข้าหาคนทางฝั่ง business / stackholder มากขึ้น ใจเขาใจเรา

พอคนทำใส่ใจ จากเดิมระบบหน้าตาจะยังไงก็ได้ เพราะเป็น Software หลังบ้านคนใช้ก็ไม่ได้เยอะ ก็จะเน้นไปเข้าใจการทำงานของ User มากขึ้น เอาพวก UX/UI ใน Software และสุดท้ายพยายาม connect the dot ให้มากที่สุดครับ

"ทีมเงียบไม่พูด ตามไม่ตอบ รอคำสั่งอย่างเดียว ทำไงดี"

โดย LSEG, Sakchai Phasuk & Wanida Adam

LSEG (ผมเข้าใจว่า thomson reuter เดิมนะ) เป็น เน้นขายระบบ + data การลงทุน trade หุ้น fx บราๆ โดยมี app desktop web mobile เป็น Platform การเชื่อมโยงข้อมูล

ก่อนจะเริ่ม Session ให้ทุกคนลองมาแชร์กันก่อนว่าทำไมถึงเงียบ มีหลาย Idea ตามนี้ครับ

• ไม่อยากรับผิดชอบ บางทีเราเจออะไรแปลกๆ แล้วเตือน Team ปรากฏว่าทุกคนสงสัย และเงียบไปจนพังที่ Site ลูกค้า
• ไม่เข้าใจ context กลัวที่ถามแล้วเกิด reaction แปลกๆ lack of experience
• Online มันกลายเป็นว่าทำงานอื่น ประชุมซ้อน ไม่ focus กับประชุม แต่กลับได้อีกมุมนะทำไมเค้าไม่กล้าปฏิเสธเหลือประชุมเดียว ?

จาก Idea ที่แชร์กันสามารถสรุปปัญหาได้ ดังนี้

• Culture Norm
• Introvert
• Communication Skills
• Inclusion Fostering - ไม่เป็นส่วนหนึ่งของทีม ตัวแถม
• Rank and Power - ผู้ใหญ่ Code ที่เขียน ดันเป็นหัวหน้าทำ
• Fear of Reprisal - กลัวผลที่ตามมา
• Lack of Experience

แต่มันมีอะไรที่ซ่อนจากปัญหาเหล่านี้ โดยมี Research ของ Google Project Aristotle พบว่าสิ่งที่ทำให้คนกล้าแสดงความเห็นต้องมี Psylogical Safety สำหรับทีมมี High Performance มีลักษณะ ดังนี้

• Equality in distribution of conversation turn-taking ทุกคนในทีม มีส่วนร่วมใกล้เคียงกัน และกล้าที่จะคุยตรงๆ
• High average social sensitivity - รับรู้ถึงภาษากาย อารมณ์ของเพื่อนร่วมทีมได้ ว่าเป็นยังไง อารมณ์แบบนี้มันหงุดหงิด หรือป่าวนะ แต่ถ้าคุยออนไลน์จะยากหน่อย
• More Problems reveal - ทีมต้องมีปัญหาให้คุยบ่อยๆ ไม่เงียบ เงียบไปเหมือนกับคลื่นใต้น้ำนะ

และมี Key Success

• Psychological Safety - กล้าที่จะคิดและแสดงออกอย่างไม่ต้องกังวล ไม่ใช่แบบ ถามไปได้ Reaction แปลกๆกลับมา ไม่รู้เหรอ หรือ สอนแล้วไม่จำ //พอฐานดีมันจะเสริมชั้นอื่นๆต่อไป
• Dependability -เกิด Trust ความไว้วางใจและเชื่อมั่นกันและกัน
• Structure & Clarity - แบ่งโครงสร้างและการทำงานอย่างชัดเจน รู้หน้าที่
• Meaning - รู้แล้วว่าเราอยู่จุดไหน สำคัญกับ Product ยังไง งานมันมีความหมาย
• Impact - Business Impact

อาหารมาใจจากของพ่อครัวที่ทำ Software เหมือนกัน ถ้าถูกสร้าง Built มาแบบไหน มันออกมาตามองค์กรที่สร้างมัน อันนี้ผมนึกขึ้นได้เลยใส่มานะ

แต่ Psylogical Safety มันไม่ใช่

• Being nice ไม่ใช่ yes man / อยู่กันแบบครอบครัว / สู้ๆนะ แต่ไม่ได้ช่วยด้านอื่นๆ
• Being Cruel ตรงไปก็ไม่ดี
• Another word of Trust Trust มันแค่ส่วนนึง เชื่อใจ แต่ไม่ Support อะไรเลยก็ไม่ใช่นะ
• Low Performance Standard - ลด Performance ไม่ได้ช่วยให้ safety มันทำได้ทั้ง 2 อย่าง แต่ต้องมีตัวช่วยอื่นๆ เช่น Tech ปรับการทำงานเป็นต้น

Book The Fearless Organization: Creating Psychological Safety in the Workplace for Learning, Innovation, and Growth: Edmondson, Amy C.: 9781119477242: Amazon.com: Books / ในไทยมีแปลนะ

ตรงนี้สรุปได้ 7 ข้อ Physiological safety 7 elements

1. Reaction to mistake - ยอมรับ และแก้ไข เคสเน้น crowdstike กับ ชุดกีฬาโอลิมปิกไทย reaction ต่างกัน ไม่ใช่หาคนผิด แต่ต้องมาแก้ปัญหา
2. Dealing with issues - เจอปัญหาต้องรีบ raise และ encourage ให้ทีมกล้าบอก แก้ปัญหา ถ้าปัญหาเกิดแล้ว เน้นแก้ให้จบก่อน และค่อยมาสืบสวนภายใน
3. Accepting Diversity - เชื้อชาติ รูปแบบการทำงานที่ต่างกัน ต้องมารวมกัน หรือ เพื่อน กับไม่ใช่เพื่อน ทำผิด action ต่างกัน ? เข้าใจ background แต่ละคน อย่าตั้งกำแพงไว้

HR ต้อง recruit ให้คนที่ต่างกันมากัน จะได้ ไม่มีความเห็นทางเดียวกันนะ

4. Taking Risks + Empowering ให้เค้าพร้อมรับ และช่วง support infra facilitate ให้ authorize with guardrail ถ้าพลาดอย่าไปด่า หรือ โทษนะ
5. Asking for help - สร้าว env ให้กล้าถาม ไม่ใช่ถามแล้วโดนด่า สอนไปแล้วไม่จำ + ทำ km รองรับด้วย รวมถึงการทำตัวให้เข้าถึงง่ายด้วย ให้ทุกคนกล้า
6. Mutual Support - As a team ไม่ใช่ปล่อยให้แก้ปัญหาไปคนเดียว เคสผมเอง raise ไปตั้งนานแล้วว่า app มี require runtime เพิ่ม แต่ทุกคนเงียบ เลยกลายว่าความรับผิดชอบเป็นของเราแทน จริงๆ มันต้องมีให้ information / km ให้ต่อกันได้ ไม่ว่าใครจะมาดูต่อก็ตาม
7. Appreciation - ทำดี ต้องให้เค้าใจฟูด้วย บางทีแก้ปัญหาได้แล้วจบไปเงียบๆ เค้าน้อยใจนะ

เวลาคุยกับฝรั่ง จะมีแนว Good Question บางทีเราถาม domain ที่เราไม่รู้ จะได้ reaction แรกแบบนี้เลย จะได้ safe กับทีมในการกล้าคุย หรือ Good Presentaion ..

ให้กำลังใจ Appreciation ทำง่าย ที่ยากสุดน่าจะเป็น Taking Risks / Reaction to mistake

4 Stage of Physiological safety

• Inclusion - เสียงของฉันถูกรับฟัง
• Learning - ทีมเรียนรู้ยังไง จากปัญหา หรืองานที่ทำ
• Contributor - ทุกคนกล้าแชร์ ให้ทีม
• Challenger - ทุกคนกล้าออกมา แสดงออก taking risk ได้

Unlock ยังไง ?

1. Forum Discussion Event เวรทีมมวย ชอบคำนี้ ให้ทุกคนกล้าแชร์ ปัญหา แต่ต้องปรับ tune culture ให้พร้อมรับ
2. ศึกษาพฤติกรรมของทีมด้วย เช่น Lead รับหมด ทีมน้องไม่อยากรับงานเพิ่ม ต้องมาปรับที่ละส่วน ควรแนะนำให้ทีมลองทำกันเองได้ เช่น
   - solution design เดิม Lead รับหมด รอบนี้ให้ทุกคนมาช่วยกันเติมๆ อาจจะทำเป็น Template ปัญหาที่มี > ปัจจุบันเป็นยังไง > Solution ที่เป็นไปได้ + Impact + Pro & Con ของแต่ละทางเลือก
3. รับ feedback จากแต่ละทีมด้วย ตัวอย่างที่เจอกัน estimate แบบไม่มี qa หรือ คนที่ต้องทำจริงๆ หรือ บางอัน dev คุยกันเอง อาจจะต้องแยก technical refinement คุยกันจบ ก่อนมาคุยกับ qa
4. ปรับแผนบ้างให้ทุกคนเคยชินกับการเปลี่ยนแปลง เช่น Release Plan สลับกันบ้าง ลองเปิดให้เลือกหัวข้อที่ทำบ้าง/ ลอง deploy บ้าง อีกอันผมเสริมเอง ลอง merge บ้าง (ที่ บ กลัวเรื่องนี้บ้าง จนกลายเป็นว่าดึงงานให้นานขึ้น แทนที่จะ merge ไวๆ ดึงเป็น 1 เดือน 2 เดือน 6 เดือน แล้วหวยลงใคร คนนั้นจัดการไป)
5. Energized DailyScrum ให้ประชุมมันไม่น่าเบื่อ มีแฟนซี เปิดเพลง theme ใหม่ๆ
6. เปิดโอกาศให้ Retrospective - Easy As pie Template
   - Humble Pie - สารภาพบาป
   - Shoo fly pie (ไม่ดี) - ให้โอกาสการเล่าบ่น และที่ระบาย รับ feedback ไปปรับคุย ทำให้กล้าคุยมากขึ้น สนิทกันขึ้น
   - Cuttie Pie(ดี) - appreciation ใจฟู ช่วยปรับสิ่งดี
   - Pie in the sky - idea ที่ impossible มีการ raise / take action จริงๆ เช่น quiet day วันที่ไม่มีการประชุม เน้นทำงานตัวเอง
7. Easy as pie - พอสุดท้าย ทุกคนกล้า แสดงออก หา fact และแก้ไข ทีม happy

และปิดท้ายคำถามสำหรับตรวจดูว่า psychological safety (อาจให้ทำแบบ anonymous ก็ได้นะ)

ทำเป็นประจำนะ อย่างพวก retro ปล่อยไว้นานมันจะหย่อนลง

จะสร้าง Thailand AI Ecosystem ยังไงให้มี Agility in the Age of AI

Dr.sea NECTEC

ในไทยมีการวางแผนเรื่องนี้นะ มีคณะกรรม AI ลองไปค้นๆดู มี 9arm ด้วย (Ref เปิดลิสต์รายชื่อบางส่วนของที่ปรึกษา กมธ. AI มีใครบ้าง | Techsauce) โดยคุณซีจะให้เห็นก่อน ก่อนที่เราจะมาลงทุนในด้าน AI มุมมองภาครัฐจะทำ 3 ส่วน

• ทำยังไงให้ AI น่าเชื่อถือ มี awareness การใช้งานคับ
• พอทุกคนเข้าใจ
• การลุงทุน มีความเป็นไปได้มากขี้น ไม่ต้องเผาเงินตัวเอง เช่น การทำ model ตัวเอง บราๆ มันใช้ Cost แพง

AI มีหลายหมวดมาก ไม่ใช่แต่ Generative AI จริงๆพวก AI มันอยู่รอบตัวเรามานานแล้วนะ แบบ netflix ทำ predictive ai แต่การ recommendation มันมีประโยชน์ แต่มี Side Effect ด้วย เช่น กีดกัน / ชี้นำ / bias Netflix จะแก้ปัญหาทำ filter bubble เพื่อให้มันแนะนำเรื่องอื่นๆบ้าง ทำ responsible ai / trustworthy ai ยุคแรกเลย

แล้วที่นี้ Generative AI ตอบมาจาก Stat จากข้อมูลทีมันเคยมี บางทีมันแนะนำถูก บางครั้งก็หลอน hallucination / Confabulation ซึ่งถ้าเราลอง AI Chat ตัวใหม่ๆ ตัวที่เสียเงิน มันอาจจะดูโง่ลง หรือมโนน้อยลง เพราะมันมีตัว Safeguard กันเรื่อง misinformation เพราะเรื่องนี้อันตรายนะ โดยเฉพาะในแวดวงการศึกษา เพราะมันอาจจะสอนผิด

เราต้อง เอ๊ะ

AI Basic Life Cycle

มี model train มีความรู้พื้นฐาน สุดท้ายมีคนมาสอน ให้เรียนรู้เพิ่ม ทำ safe guard โดยคนเรา

การ train ai มันแพงนะ อย่างเครื่อง LANTA เครื่องเปล่าๆ 5-6 ล้านแล้ว แต่ต้องทำพวก infra ระบบ cooling อย่าง liquid cooling ในตึก ไฟฟ้า ให้พร้อม

ไทยเองมีนะ OpenthaiGPT บน LANTA ทำ Continual Pre-Training //ผมเองเคยลองจาก ollama มาเล่นนิดหน่อย รอใช้อย่างเดียว ฮ่าๆ

การทำ AI มี cost train / operate / human validation (ถ้าใหญ่พอ หาคนมาฟรีได้) พวก model ดัง GPT4 / Gemini แพงนะ 100m US

AI threats

• ไม่ทันเพื่อน ถ้าเราไม่ใช้ อาจจะเป็นเหยื่อด้วย
• Awareness เช่น การจับผิดคน เพราะ AI บอกว่าหน้าใช่ แต่ตำรวจที่ใช้มัน Double Check ไม่ใช่เชื่อ AI จับเลย
• Legal / Regulatory พวก รถอัตโนมัติ / การแพทย์ / การเงิน
• Privacy problem เราหลุดข้อมูลเรา องค์กรให้ ai

มันเลยต้องมีพวก responsible ai / trustworthy ai เช่น

• Transparency - use case ที่ควรใช้กับงานไหน เอาข้อมูลจากไหน
• Bias / discrimination - การจับสีผิว คนดำ คนขาว คนเอเชีย คนยุโรป
• Privacy

แต่มีตัวอย่างที่ไม่ดี Call Center เอา AI ไปใช้แบบผิดๆ

กฏหมายในไทยมีร่างแล้ว แต่ยังไม่ประกาศใช้ เพราะจะกลายเป็นว่ากฏหมายไปขวางการพัฒนา และอาจจะทำให้ประเทศไทยตาม AI ไม่ทัน

EU มีตัว EU AI act มาตรวจ เช่น AI การแพทย์ กับ AI ตอบคำถาม จะมีข้อจำกัดที่ต่างกันต้องตรวจสอบ

ไทยเองมี Guideline ออกมานะ เน้นสร้าง awareness ให้คนที่พัฒนา แนวปฏิบัติจริยธรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ จัดทำโดย คณะกรรมการจริยธรรมปัญญาประดิษฐ์ (คิดว่าใช่นะ)

ถ้ามี incident human ต้องเข้ามาใน loop ร่วมตัดสินใจ องค์กร ETDA เป็น Regulator และมี AI Governance Guideline ออกมานะ

Thailand's AI Governance Approach

• International / Regional คุนในมุมระดับโลก พยายามให้ AI มีแนวทางกลางร่วมกัน และจัดการ Corner Case ของแต่ละประเทศ องค์กรที่แบบเด่นๆช่วงนี้
  - OECD - Keyman
  - UNESCO - ปีหน้าน่าจะมีทำประเทศไทยเรา AI Assessment ระดับประเทศ ช่วยกันทำ ทีมจะได้วางแผนถูก
  - Hiroshima AI Process
• Sector - หลายองค์กร อย่างอาหารมี อย เข้ามากำกับ พวกการเงินมีส่วน ธปท / กลต มากำกับนะ
• Organization - Guideline ของ EDTA มาแนะนำ รวมถึงองค์กรใหญ่หลายที่ในไทย เริ่มร่างใช้กันแล้ว
• User สร้าง awarenesss

อะไรนะ Generative AI ได้ยินอีกศัพท์ Advanced AI ตามไม่ทันและ

AI Governance Center มันมาช่วย

• Research & Development และมีพวก Guideline Standard แนะนำ
• Testing
  - มี sandbox ประเมิน AI Product สำหรับใช้ในไทย แบบ อย.
  - นอกจาก Tech Testing Unit Test / Integration Test ต้องมีเทสอื่นๆด้วยนะ เช่น มุมภาษา หรือ กฏหมาย ต้องมีคนใน domain นั้นๆมาช่วย นะ

Testing Lab ตอนนี้นอกจากตรวจแบบข้างต้นและ พวกมาตรฐานต่างๆ อย่าง iso มีออกมาตรฐานนะ

• Consulation
• Collarobation กับองค์กรต่างๆ

ยุทธศาสตร์ชาติด้าน AI มี 5 ด้าน

1. จริยธรรม
2. โครงสร้างพื้นฐาน infra AI
   - เครื่อง HPC ต้องใช้ให้คุ้ม อายุสั้น 5-6 ปี การ train LLM เยอะ ให้พลังงานเยอะ โลกร้อนด้วยนะ
   - อีกประเด็นความเสี่ยงด้าน App ถ้าเรารู้ เรา Declare มาได้เลย
3. กำลังคน AI มีหลายส่วนตอนนี้ได้แค่หลักพันคน นอกจาก Engineer / Deep Tech มีโครงการแนะนำเผื่ออยากลอง
   - โครงการ SUPER AI Engineer
   - คุณ Andrew Ng เปิด Course Generative AI for every one
4. วิจัย และพัฒนา วัจัย เครื่อง Lanta เราสามารถของ Resource ได้นะ เปิดเป็นช่วง แต่ต้องมีความรู้ด้าน HPC นิดนึง
5. ส่งเสริมการใบ้ AI
   มีเพจ https://www.facebook.com/aithailand.co/

อีกอันนึงที่จดมาได้

• Cost of Completion การเป็นเด็กดีก่อนเวลา อาจแข่งขันลำบาก แต่อย่ากลัว แล้วไม่ทำ มันจะกลายเป็นว่าไปขวางนวัตกรรม ทำแต่ต้องมีกรอบกว้างๆ แต่ไม่บังคับให้ได้ Know-How / Lesson Learn

Resource: Slide

Embrace the future Enchaning of Business Agility with Generative AI

Thor Veraphat / InnovestX

Innovestx บ ในเครือ scbx เน้นการลงทุนหลายๆอัน เออจริง ของตัวเองเข้าไปดูมี cryto และนะ ปกติผมเองเข้าไปตั้ง dca กองทุนปีละครั้ง

Business Agility - ชุดความสามารถขององค์กร ที่สามารถปรับตัวตามสถานการณ์ที่เปลี่ยนไปได้ โดย Key Esstential 5 ข้อ ดังนี้

1. be quick, but don't hurry - ว่องไว แต่อย่าเร่งรีบ
2. think big, start small, scale fast - คิดใหญ่ ทำที่ละนิด แล้วค่อยขยายที่ละนิด และสม่ำเสมอ
3. Ready to adapt - พร้อมปรับตัว
4. Be resourceful - ริเริ่มสร้างสรรค์ ใช้ทรัพยากรที่เรามี ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
5. Continuous Learning - เรียนรู้ต่อเรื่อง อะไรไม่ work อย่าฝืน

Business Agility ≠ Agile

Agile vs Agility - คล้าย แต่ไม่ทับซ้อน

• Agile เน้นเกิด Transparency เน้นทำของให้มีคุณค่าสูง ให้มี impact อันนี้ชอบ เวลาเท่ากัน แต่ impact ใหญ่เลยรู้ว่าไวขึ้น
• agility การปรับตัวให้ทันกับสภาพแวดล้อม หนีพวก disruption

Business Agility ลองดูจากตัวอย่าง แล้วคิดตาม มีครบทั้ง 5 key ไหม

Kenneth Cole บ รองเท้า (1982) ตั้ง บ ไปหา บ ทำจากอิตาลีคุณภาพดี มี credit term นิดหน่อย มาเป็นคนทำรองเท้าให้ แต่สินค้าพวกนี้ปกติเปิดตัวจาก งาน exhibition ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง แต่ถ้าทำแบบนั้นเงินทุนหมด ต้องหาวิธีที่ถูกกว่า แต่ Impact เยอะกว่า เลยมี Idea เอา container มาทำ outside showroom ซึ่งพบปัญหาถ้าเอา container ไปวางกลางเมืองข้อกฏหมายเยอะ ยกเว้นจะทำงานด้วยไฟฟ้า ประปา หรือ ถ่ายหนัง

ทางแก้ เปลี่ยน บ Kenneth Cole Production เฉียบบบบ

ทำแล้วขายได้ 40,000 คู่เลย ดึงคนมาได้เยอะ มี Support จากทางรัฐอีก

ฟังแล้วมีครบนะ แหวกทุกเทคนิค แต่ใช้เงินทุนคุ้มค่าสุดไปเน้น product และลดค่าใช้จ่าย Marketing แล้วได้ Branding มา Kenneth Cole Productions และยังใช้ชื่อ บ นี้ยาวเลย

Generative AI

AI อยู่มานานแล้ว 50-60 ปี มัน predictive แต่ Generative มันสร้างใหม่ได้ จากความรู้ตัวมันเองที่มี ดังๆ กลุ่ม GPT ChatGPT / Claude.ai / gemini ของพวกนี้ถ้าถามถูกวิธี มันจะเป็นผู้ช่วยที่ดี (Prompt) นี้เอง โดยPrompt Enginering มีหลายวิธีการ แต่มี 2 แบบ ดังๆ

• RTF - Role อะไร Task ให้งานอะไร Format อยากได้คำตอบแบบไหน
• TCQ - Task Context Question

ผมใช้แต่แบบแรกเลย เดี๋ยวต้องไปลองแบบ TCQ และมีพวก Agentic workflows(๋Jargon ใหม่) ต่อยอดจาก TCQ อารมณ์ ให้ AI ถามกลับ ถ้า Q เรายังไม่ชัดเจน แต่การเอา AI มาใช้ก็จะมีประเด็นนะ

แล้วเราเอา AI มาช่วยในด้านไหนบ้าง แต่สุดท้ายคนต้องมา Take Acion นะ

• Design thinking - ช่วยในการเสนอ Idea ใหม่ออกมา หรือให้มันช่วยหาวิธีการใหม่ๆ
• Lean - ช่วยในการทำ Try & Experiment
• Agile - ช่วยตั้งแต่ Requirement Dev Test เลย ตามในแต่ละ Role

เพื่อให้เกิด FAST invovation / Improve Effiency / Better Data Analysis / Continuous Learning

Business Agility + Gen AI - Key Agility ยังอยู่ แต่วิธีการ หรือ framework อาจจะเปลี่ยนไปได้

Use Case AI + Q&A

• Business Analyst + Problem Solving เน้นทางลด aws cost / ช่วยสรุป Business Requirement หรือ จัดเอกสาร ตาม format
• Business Admin ลด Cost การทำค่าใช้จ่าย จนมาแนะนำ power automate ให้งานที่ทำประจำมาให้เครื่องมือมันช่วยทำให้
• Coding ว่าจะแชร์แต่เวลาหมดก่อน เลยแชร์ลง Blog
  - เราสามารถถามมัน หรือ วางคลุม Code ที่สงสัยให้มันอธิบาย เพราะคนแรก อาจจะไม่อยู่และ
  - เอา AI มาเป็น Second Opinion
  - ทำ Test / Doc
• Governance เอา AI มาใช้จะคุมยังไง
  - กรอบให้คนในองค์กร พวก gen ai เวลาเราใช้ต้องมี gateway มาตรวจสอบ ว่าเราเอาอะไรส่งให้ AI ออกไป (ของ MS น่าจะพวก Purview DLP) อย่า control หนักจนเกินไปเดว innovation ไม่เกิด

Lessons from Years in LeSS Environment

ODDS

Scrum : Product Backlog- Team 1-1
LeSS : 1 Product Backlog team มี PO คนเดียว

ทีมต้องเป็น functional team ถึงจะดี ถ้า skill ไม่เท่าสลับทีม share km แต่ภาพจริงๆ มันไม่ได้ ภาพจริงๆ 1 Product Backlog ต่อ 1 Org นะ มันต้องแบ่ง Product Backlog ย่อยๆ ตาม Domain จะเป็นไปถามภาพนี้ แต่จะมีส่วน bound context ต้องคุยกัน เราทำงานเดี่ยวๆไม่ได้อยู่แล้ว

ที่เหลือเป็นคำถาม เป็น Speaker เอา Medium แปลงเป็น Slide นะ ผมเลยลองจด เอาจากที่คำถามๆให้น้องมา Match หัวข้อ ถ้าจดทันนะ

How to Create Teams

• พอมี PO หลายคน ทุกทีมอยากได้ คนที่ดีที่สุด ปัญหาก็มีนะ เช่น การเข้ากับทีม ถ้าไม่ขอบอาจจะทำให้จบๆไป แต่ใจ และการ improve คำแนะนำ อาจจะไม่ดี
• ควร match skill PO กับ domain (ทีม) เช่น finance / customer service
• แต่งานต้อง transparency ให้เห็นภาพรวม ว่าแต่ละ domain มีสถานะอย่างไร ทันไม่ทัน ถ้าไม่ทัน cross ได้ แต่ต้องคุยกับ share km และ assign task มา
• ปกติใน leSS แต่ละ team daily ร่วมกัน ถ้าใน domain เดียวกัน แล้วอาจจะมี daily ร่วมกันใน domain
• ถ้าข้าม domain อันนี้ อาจจะต้อง daily กับอีก domain ตามช่วงเวลาที่ตกลงกันนะ

Key พูดคุย และตกลงกันก่อน ว่าเอาคนมา งานอีกฝั่งจะช้าลงนะ เข้าใจตรงกัน

How to Improve Product Through Feedback + How to Build Empathy about the Customer to solve their problems

• เอา Stakeholder เข้ามา Real User ด้วย
• พอ PB มันใหญ่ตัว Stakeholder จะเห็นภาพรวมได้ และใช้เวลาร่วมกันมันเยอะ และเห็นและว่าอันไหนควรและไม่ควร
• การออกแบบ Solution ร่วมกันว่าจะไปทางไหน แล้วค่อยเอา Technical มา Match

How to Optimize for Value and Not Value

• อย่ามองเป็น Component ให้มองเป็น Feature ภาพใหญ่กว่า แล้วคนทำเองได้เข้าใจด้วย
• ทำเป็น Cross Function ทีม

How to Kickstart Collaboration between Multiple Team

• ตอนทำ หา PO ที่เห็นภาพรวมเข้ามาจัดการ
• Team อาจจะแตกออกมาก่อนเลย จัดทีมใหม่ ให้มัน share km ร่วมกัน
• กำหนด DoD ให้ชัดว่าเราจะทำอะไร
• Engineering Practice ที่ดี เช่น ci/cd มาใช้

How to increasing team learning & teamwork

• สงสัยก็ถาม รวมถึงการ Share KM กันระหว่างทีม หรือทำ KM ข้างใน
• และก็ให้เรียนรู้เป็นทีมช่วยกันคิด ไปฟังของ Data Rookie (Ads Toy) มีเรื่องนี้เหมือนกัน
• Retro ก็ช่วยนะ โดยอาจจะมี 2 level ทำใน team และทำแบบ overview อีกที

กลยุทธ์การสร้าง A-Team ให้เติบโตแบบยั่งยืน

A-Team Arise

ปัญหาจากเดิมทีมใหญ่ที่มีคน 50 > 200++ แล้วมี Structure ต่างกัน จะจัดการยังไงให้ทุกคน Happy แต่มี Challenge ดังนี้

- Communication and Coordination สื่อสารไม่ทั่วถึง ล่าช้า และ feedback ตกหล่น
- Quality and Standards - รูปแบบ Process การทำงานที่ต่างกัน ต้องมาจูน และทำ Quality Standard กลางขึ้นมา
- Managing Inter-Team Conflicts - มากคนมากความ และอาจจะมีปัญหาระหว่างทีม เช่น การไม่คุยกัน ไม่ได้ดู impact ที่เกี่ยวข้องกัน
- Tracking and Measuring Progress - วัดผลการทำงานเป็นภาพรวมยาก และรวมถึง Skill Gap ของแต่ละคน

โดยมีแนวทางจัดการ 4 อย่าง ประมาณนี้

- We align Team Goals with Business -ปรับให้ทุกคนเข้าใจตรงใจ จะได้เกิด Flexibility +Adaptability โดยเครื่องมีอที่เอามาใช้

• OKR มาวัด จากคน > team > product
• เสริม Skill ด้าน Tech / Softskill career path และทำ Team Competency Skill ขึ้นมาเติมเต็มของแต่ละคน team

- We build Norm and Trust

• Set Ground Rule กฏ ตกลงกันกับทุกคน เช่น
  - 90 work 10 improve พยายามคุมให้ได้ บอก lead
  - Blameless Culture
• Challenge Culture - เปลี่ยน Role ได้
• Open Communication - เปิดให้คุยตรงๆ เช่น อยากปรับ Ground Rule 90/10 เป็น 80/20 ก็มาตกลงกัน ผ่าน
  - 1-1 session เปิดอกคุย ไม่จำเป็นต้องทำเรื่องร้ายแรงแล้วก็ได้ แบบมาคุยตอนจะลาออกไรงี้
  - Healthcheck มี template ด้วยนะ ให้ลองใส่ Emoji ลงไป

- We incubate Tech Talents

• มี Hub ตามสาย ทั้ง Dev Data BA Devops TQM iTQM Cloud บราๆ ให้ไปเรียนรู้ และ ทำ knowledge sharing ด้วยนะ
• เปิดโอกาสการสอบ Cert จะได้วัดความรู้เรา ในค่ายต่างๆที่สนใจ ช่วงนี้จะเป็นพวก Cloud 3 เจ้าใหญ่ เหมือนแอบเห็น AWS ไปแซมกับ Azure ถ่ายไม่ทัน

- We engage Team Soul with Productive Activities - ลด turn overrate โดย

• fun retro - ใน theme ไม่น่าเบื่อ เช่น emoji / เพลงที่ฟังช่วงนี้ และได้แชร์ได้ insight ด้วยนะ เช่น emoji ร้องไห้เรารู้ว่างานเยอะ เอา Tools mentimeter มาใช้
• Team meeting
  - Goal & Result ให้คนทำมาลองแชร์ ประสบการณ์ส่วนงานที่ทำ ความยากง่าย สิ่งที่ได้เรียนรู้
  - Product Roadmap ทุกคนจะได้ align ตรงกัน
  - Team Change สลับคนไปยังไง
  - Activites อนาคตที่เกิดขึ้น
• Team Community จัดกิจกรรมอื่นๆ ตามเวลา 10% ร่วม ปืนเขา / ลาบูบู้ / กิน / ปลูกปะการัง บราๆ //จำมาอาจจะจดได้ไม่ครบนะ

Forum Disscussion (เวทีมวยราชดำเนิน)

โดย LSEG, Sakchai Phasuk & Wanida Adam

Speaker ได้ Idea จาก Health Conflict Management ขัดแย้งอย่างสร้างสรรค์ dojo spirit เลยมาลองจัดเวทีมวย เฮ้ย Forum Disscussion กันภายในองค์กรครับ โดย

• ผู้บริหาร / director ต้องวางหมวก ของตัวเองลงครับ ต้องไปกำชับก่อนได้ยินอะไร อย่างเพิ่งตอบโต้ หรือแสดงตัว ให้พื้นที่นี้เป็น Safe Zone ของพนักงานทุกคน
• กำหนด Groud Rule เช่น ทุกเสียงมีคุณค่า ตำแหน่งไม่สำคัญ แสดงออกได้เต็มที่เป็น Safe Zone
• หัวข้อที่ใช้ต้องเป็นประเด็นที่ใข้ Critical Thinking ระดับนึง และหาหัวข้อที่มี Theme แบ่งขั่วได้ชัดเจน และจำนวนไม่เยอะ
• หาผู้เข้าร่วมที่หลากหลาย ตำแหน่ง role เชื้อชาติ จะได้คละ ประสบการณ์กัน และไม่เอนไปข้างใดข้างหนึ่งชัดเจนด้วย
• ก่อนเริ่มงานต้องทำ ice breaking ถ้า บริษัทใหญ่ หลายคนอาจจะไม่รู้จักกัน ยิ่งเป็น remote work ด้วย อันนี้ speaker ใช้ เกม 1-2-4-All เป็นต้น
• ลองให้แต่ละคนแสดงความคิดเห็นออกมา อาจจะใช้ Tools mentimeter/ figmajam excel บราๆ //อย่ายึดติดกับ tool เน้นวิธีการ พยายามให้ความคิดเห็นออกมามากที่สุด ตอนแรก อาจจะ anonymous ก่อนให้คนกล้าแสดง Idea
• Grouping และดู reaction จากคนในห้อง ถ้าอันไหนมี react เยอะๆดึงออกมาคุยกันต่อ
• Facilitator สร้าง momentum ไม่ให้เกิด dead air จับเสียงผี ชอบคำนี้ ดูอารมณ์ หึหึ จาก reaction ต่างๆ ให้เสียงภายในใจเป็นหมื่นล้านคำออกมา โดยที่บรรยากาศต้องผ่อนคลาย
• พอมีความเห็น opinion เยอะๆ Facilitator มีการกระตุ้นจากเสียงผี ถามให้กล้าข้ามขอบ อาจจะต้องเตรียมหน้าม้ามาช่วยให้เกิด momentum การแชร์ มีคนเปิด แล้วเปิดตาม เช่น
  - พอมีคนบอกทำงานดึกๆ ก็จะมีเสียงต่อมาบอกต่อ ช่วงนี้งานมันเยอะไปไหม
  - หรือคำถามแบบ ทำไมหนูไปถามหัวหน้า แล้วต้องมี Solution เสมอ จากนั้นมีเสียงของคนที่สองสามสี่ ออกมา เช่น มันไม่เข้าใจปัญหา แต่รู้ว่ามีอะไรแปลกๆ เลยมาถาม ไม่งั้นปล่อยแล้วมันจะเละยาว แต่พอเจอประเด็นว่าต้องมี Solution คนเลยเงียบไม่กล้าถามแทน เป็นต้น
• Facilitator พยายามทำให้เสียงส่วนน้อย ดังขึ้น ออกมาแสดง idea บางทีส่วนน้อยกำลังกล้าที่จะบอกปัญหาจริงๆ
• จากนั้นเลือกตัวแทน ออกมาทำ dialog converersation ต่อ อันนี้คิดว่าคล้ายๆ Debate นะ

พอได้ Theme ชัดเจนแล้ว เกิดขึ้น dialog converersation ให้เกิดการคุยกัน หา key takeaway หา factor เอาไปปรับปรุงทีม อย่าไปสรุปฟันโชะ ไม่งั้นมันจะกล้าเป็นการตัดสินว่าใครผิดถูก จะทำให้คนไม่กล้าแสดงออกต่อ

การจะเริ่มลองจัดเล็กๆก่อนนะ บางที Facilitator อาจจะเอาไม่อยู่นะ จากเล็กไปใหญ่ อาจจะเริ่มจาก Retro ก่อนก็ได้

ซึ่งถ้ามันเป็นเรื่อง Negative ตอน retro ให้ตอบแบบคำถาม อย่าไประบุ เดี๋ยวจะเกิดการเถียงกัน สิ่งที่สำคัญทุกเสียงมีค่า Lead / Scrum Master / ผู้ที่เกี่ยวข้อง ควรส่งเสียงต่อไปนะ อย่าให้เกิดการคุยกับกำแพง

ถ้าไม่ถูกกัน เรารู้แล้วว่า a b ไม่ถูกกัน ควรจัด forum disscussion นะจะได้รู้ insight แต่ facilitator ต้องมี skill รับมือ ด้วยนะ

Forum Discussion หา insight data ภายในองค์กร ทำให้เสียงซุบซิบมันดังขึ้น

จบไปและเขียนยาวเหมือนกันเลย ปีนี้จัดงานตรงช่วงหยุดยาว และเจอ Crowdstike Strike ระบบพอดี หลายคนอาจจะมาไม่ได้ ผมเองแอบออกมาก่อนช่วงท้ายด้วย Jenkins มันเดี้ยงระนาว เลยต้องออกมาส่องก่อน

ผมขอขอบคุณทีมงานจัดงานทุกท่านครับ ได้ Idea หลายๆเรื่องเติมพลังกลับไปเยอะเลย ขอบคุณครับ

รอ Blog ท่านอื่นๆด้วยนะครับ อยากอ่านหัวข้อที่ไม่ได้เข้าครับ ^__^

Resource / Blog จากหัวข้ออื่นๆครับ

• Why Agile is Dead?
• Empathy กี่โมง