เหนือกว่าการถอดเสียง: การเปลี่ยนแปลงไปสู่ AI แบบ Agentic ในที่ทำงาน

เหนือการถอดเสียง: การเปลี่ยนแปลงไปสู่ AI ที่มีเจตนาในที่ทำงาน

การแนะนำ: ค่าใช้จ่ายสูงของการไม่กระทำหลังจากการประชุมสิ้นสุด

ในองค์กรสมัยใหม่ การประชุมทางธุรกิจเป็นจุดรวมของการสร้างมูลค่า มันคือที่ที่กลยุทธ์ถูกสร้างขึ้น การตัดสินใจถูกทำ และความมุ่งมั่นถูกรับประกัน อย่างไรก็ตาม ความขัดแย้งอย่างต่อเนื่องที่ทำให้เกิดปัญหาแม้ในองค์กรที่มีประสิทธิภาพที่สุด: ช่องว่างที่กว้างและมีค่าใช้จ่ายสูงระหว่างมูลค่าที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการประชุมกับผลลัพธ์ที่แท้จริงที่เกิดขึ้นหลังจากมันสิ้นสุด ช่องว่างนี้ระหว่างการสนทนาและการกระทำเป็นสาเหตุที่ทำให้พลังงานและทรัพยากรของบริษัทลดลงอย่างมีนัยสำคัญและมักไม่เห็นได้ชัด การศึกษาแสดงให้เห็นว่าพนักงานสามารถใช้เวลาได้มากถึง 31 ชั่วโมงต่อเดือนในการประชุมที่ไม่มีประสิทธิภาพ ตัวเลขนี้ไม่เพียงแต่ชี้ให้เห็นถึงเวลาที่เสียเปล่าในห้องประชุม แต่ยังเป็นความล้มเหลวของระบบในการแปลงการสนทนาเป็นความก้าวหน้าที่วัดได้1
มาเป็นสองทศวรรษที่แล้ว วิธีแก้ปัญหาด้วยเทคโนโลยีของเราได้มุ่งเน้นอย่างมากที่วัตถุประสงค์เดียว: การจับภาพข้อมูลการประชุมด้วยความถูกต้องที่สมบูรณ์ การตามหานี้มีค่า มีผลให้เกิดนวัตกรรมที่น่าทึ่ง อย่างไรก็ตาม มันได้สร้างอุปสรรคใหม่โดยไม่ได้ตั้งใจ—ความอุดมสมบูรณ์ของข้อมูลที่มีความถูกต้องสูงโดยไม่มีกลไกโดยธรรมชาติสำหรับการกระทำ เราได้ทำให้ศิลปะในการสร้างบันทึกที่สมบูรณ์ของสิ่งที่ถูกกล่าวออกมาเป็นที่สมบูรณ์ แต่ภาระงานบริหารที่เกี่ยวข้องกับการกระทำตามบันทึกนั้นยังคงอยู่กับมนุษย์อย่างสมบูรณ์ ผลลัพธ์คือภูเขาของบันทึกถอดเสียงและบันทึกเสียง/วิดีโอ ที่มีมูลค่าที่ซ่อนอยู่ แต่ต้องใช้ความพยายามด้วยมือจำนวนมากในการเปิดใช้งาน
การเปลี่ยนแปลงรูปแบบพื้นฐานกำลังเกิดขึ้นในขณะนี้ ซึ่งเคลื่อนไหวออกจากการประมวลผลข้อมูลเพียงอย่างเดียวไปสู่การดำเนินงานภาระงานอย่างชาญฉลาด นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจากผู้ช่วย AI ที่เชิงพาสซีฟที่บันทึกประวัติไปสู่ Agentic AI ที่เชิงรุกและมีเป้าหมายที่กระทำเพื่ออนาคต รายงานนี้จะกำหนดยุคใหม่นี้ อธิบายผลกระทบที่ลึกซึ้งสำหรับประสิทธิภาพการทำงานในที่ทำงาน และแสดงให้เห็นว่าอนาคตนี้กำลังเป็นจริงอยู่แล้วผ่านชุดเครื่องมือใหม่ที่ไม่เพียงแต่บันทึกสิ่งที่ถูกกล่าวออกมา แต่ยังกระทำตามสิ่งที่ตกลงกัน

การวิวัฒนาการของบันทึกการประชุม: จากผู้เขียนบันทึกด้วยมือไปสู่ AI ผู้ถอดเสียง

เพื่อเข้าใจขนาดของการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบัน จำเป็นต้องติดตามลำดับช่วงเวลาของเทคโนโลยีในการบันทึกการประชุม ประวัตินี้เปิดเผยวิวัฒนาการที่สม่ำเสมอและเชิงเส้นที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาการจับภาพข้อมูล โดยสิ้นสุดที่จุดสูงสุด—และข้อ จำกัด ที่สืบเนื่องมาจาก—AI ที่เชิงพาสซีฟ

ยุคแอนะล็อก: ปากกา เอกสาร และภาระของหลักฐาน

การบันทึกการประชุมอย่างเป็นทางการมีต้นกำเนิดมาจากความต้องการของความเข้มงวดทางกฎหมายและการดำเนินงาน โน้ตที่เขียนด้วยมือและลายมือเป็นบันทึกที่สำคัญสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การจัดการประสิทธิภาพ และการป้องกันความรับผิดชอบ2 วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดเน้นการสร้างบันทึกที่ไม่ลำเอียงและเป็น事实 ซึ่งสามารถใช้เป็นบันทึกที่สามารถป้องกันได้ของการอภิปรายและการตัดสินใจ2 นอกจากความต้องการทางการแล้ว งานเขียนโน้ตยังมีประวัติยาวนานในฐานะเครื่องมือสำหรับการจัดการความรู้ส่วนบุคคล ตั้งแต่ hypomnema ของชาวกรีกโบราณไปจนถึงกรอบงานสมัยใหม่ เช่น วิธีโน้ตคอร์เนล ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความเข้าใจและการจำข้อมูลของแต่ละบุคคล5
แม้ว่าจะมีความสำคัญเชิงพื้นฐาน แต่ยุคแอนะล็อกถูกกำหนดโดยข้อ จำกัด ของมัน กระบวนการนี้ต้องใช้แรงงานมาก อ่อนไหวต่อข้อผิดพลาดของมนุษย์และอคติในการตีความ และสร้างความล่าช้าในระหว่างการประชุมและการแจกจ่ายบันทึก7 การแชร์และค้นหาบันทึกทางกายภาพเหล่านี้เป็นเรื่องที่ยุ่งยาก สร้างไซโลแห่งความรู้ที่แยกออกจากกันและค่าใช้จ่ายด้านบริหารงานสูง

ช่วงการจับภาพดิจิทัล: เครื่องบันทึก ล็อปท็อป และหลุมฝังข้อมูล

คลื่นแรกของการดิจิทัลไลเซชันพยายามแก้ปัญหาเชิงกลของยุคแอนะล็อก เครื่องช่วยส่วนบุคคลดิจิทัล (PDAs) และล็อปท็อปที่รันซอฟต์แวร์ประมวลผลคำทำให้โน้ตอ่านได้ แก้ไขได้ และแชร์ได้ง่ายขึ้น5 อย่างไรก็ตาม ไอเดียที่แท้จริงในการเพิ่มความถูกต้องมาจากการนำเครื่องบันทึกเสียงและวิดีโอดิจิทัลมาใช้อย่างแพร่หลาย เป็นครั้งแรกที่สามารถสร้างบันทึกการประชุมที่สมบูรณ์และไม่ลำเอียง ซึ่งทำหน้าที่เป็น ‘แหล่งความจริง’ ที่ไม่มีข้อสงสัยสำหรับผู้เข้าร่วมทุกคน8
อย่างไรก็ตาม วิธีแก้ปัญหานี้ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ที่ท้าทาย: การสร้างคลังข้อมูลดิจิทัลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง องค์กรเริ่มสะสมไฟล์เสียงและวิดีโอหลายพันชั่วโมง ซึ่งแทบจะเข้าถึงไม่ได้ การตรวจสอบบันทึกหนึ่งชั่วโมงเพื่อค้นหาจุดตัดสินใจเฉพาะเจาะจงไม่มีประสิทธิภาพ และการค้นหาในคลังข้อมูลทั้งหมดเป็นไปไม่ได้ บันทึกดิจิทัลเหล่านี้กลายเป็น ‘หลุมฝังข้อมูล’—ที่เก็บข้อมูลที่อุดมสมบูรณ์ แต่ไร้ประโยชน์ในด้านการทำงานประจำวัน สร้างความต้องการในตลาดอย่างชัดเจนสำหรับเทคโนโลยีที่สามารถปลดล็อกมูลค่าของพวกเขา1

การปฏิวัติการประมวลผล: การเพิ่มขึ้นของ AI ผู้ถอดเสียง

การปรากฏตัวของบริการถอดเสียงที่ใช้ AI เป็นจุดเปลี่ยนแปลงที่ปฏิวัติ โดยให้คีย์สู่สุสานข้อมูล โดยใช้ความก้าวหน้าในเครื่องเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ สามารถแปลงเสียงหลายชั่วโมงให้เป็นข้อความที่ถูกต้องและสามารถค้นหาได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาที ทำให้เนื้อหาการประชุมสามารถเข้าถึงได้ในระดับขนาดใหญ่11 อุตสาหกรรมถอดเสียงในปัจจุบันคาดว่าจะเติบโตถึงมากกว่า 35 พันล้านดอลลาร์ในปี 2032 ซึ่งส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยการเปลี่ยนแปลงที่นำโดย AI นี้13

เครื่องมือเหล่านี้เป็นตัวแทนของจุดสูงสุดของ AI พาสซีฟในที่ทำงาน พวกมันมีความชำนาญอย่างยอดเยี่ยมในการประมวลผลข้อมูล – พวกมันฟัง ถอดเสียง ระบุผู้พูด และแม้กระทั่งสร้างสรุปที่ชาญฉลาดพร้อมหัวข้อสำคัญและรายการการดำเนินการ13 พวกมันได้แก้ปัญหาการเข้าถึงข้อมูลสำเร็จแล้ว อย่างไรก็ตาม พวกมันหยุดที่ขีดจำกัดของการดำเนินการ ผลลัพธ์ของเครื่องมือถอดเสียงที่ทันสมัยที่สุดก็เป็นผลิตภัณฑ์ข้อมูล – เอกสารถอดเสียงหรือสรุป – ไม่ใช่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ ภาระความรู้และความรับผิดชอบด้านบริหารงานในการอ่านผลลัพธ์ ระบุงาน เขียนการสื่อสารติดตาม และกำหนดความรับผิดชอบยังคงอยู่กับผู้ใช้มนุษย์อย่างสมบูรณ์ AI ได้ดำเนินหน้าที่ของมันเป็นนักถอดเสียงที่สมบูรณ์แบบ แต่งานจริงของการดำเนินการยังไม่เริ่มต้น ที่อุดตันสุดท้ายนี้เตรียมพื้นฐานสำหรับกระโดดวิวัฒนาการครั้งต่อไปและที่สำคัญที่สุด

The New Paradigm: Defining the Agentic AI Workforce

ข้อจำกัดของ AI พาสซีฟได้ส่องแสงให้เห็นขอบเขตที่แท้จริงของอัตโนมัติในที่ทำงาน: การเปลี่ยนจากเครื่องมือที่ตอบสนองเป็นเพื่อนร่วมงานที่มีปฏิกิริยา รูปแบบใหม่นี้ขับเคลื่อนโดย Agentic AI ซึ่งเป็นประเภทของเทคโนโลยีที่แตกต่างโดยพื้นฐานจากระบบสร้างและพาสซีที่ได้กลายเป็นเรื่องปกติ

From Reactive Tools to Proactive Teammates

Agentic AI เป็นระบบอิสระที่ออกแบบมาเพื่อสังเกตสภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินงานที่มีเป้าหมายด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด15 ไม่เหมือนกับ AI แบบดั้งเดิมที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองคำสั่ง แอเจนติกมีปฏิกิริยาและสามารถทำงานอย่างอิสระเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนดล่วงหน้า16 การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญคือจาก AI ที่ช่วยมนุษย์ทำงานไปสู่ AI ที่ทำงานแทนพวกเขา19

มีความสำคัญที่จะแยกแยะ Agentic AI จาก Generative AI ที่คุ้นเคยกันมากขึ้น ในขณะที่ Generative AI มีความชำนาญในการสร้างเนื้อหา – สร้างข้อความ รูปภาพ หรือโค้ดเพื่อตอบสนองคำขอ – Agentic AI มุ่งเน้นไปที่การเสร็จสิ้นงานและการตัดสินใจ16 เพื่อใช้เปรียบเทียบ Generative AI เหมือนกับนักวิจัยที่ฉลาดที่สามารถเขียนรายงานละเอียดวิเคราะห์ปัญหาทางธุรกิจ Agentic AI เป็นผู้จัดการโครงการที่รับรายงานนั้น แยกออกเป็นแผนหลายขั้นตอน กำหนดงานให้กับระบบที่เหมาะสม และรับประกันว่าปัญหาได้รับการแก้ไข

A Framework for Understanding the Shift

ความแตกต่างระหว่างรูปแบบเหล่านี้ไม่ใช่เพียงเทคนิคเท่านั้น มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในข้อเสนอคุณค่าของ AI ในองค์กร กรอบต่อไปนี้ชี้แจงความแตกต่างหลักสำหรับผู้นำธุรกิจ

Capability	Passive AI (e.g., Standard Transcription Tool)	Agentic AI (e.g., Agentic Meeting Copilot)
Core Function	Processes Information (Transcribes speech to text, summarizes content)	Executes Tasks (Delegates action items, drafts communications, updates systems)
Initiative	Reactive (Activates on human command or pre-set trigger)	Proactive (Independently identifies tasks and goals from unstructured data)
Output	A Data Artifact (A text transcript, a summary report)	A Business Outcome (A drafted email, a scheduled task, an updated CRM record)
Interaction	Operates within its own interface (You go to the tool to get the data)	Integrates with and acts upon other systems (The tool goes to your email, calendar, etc.)
Human Role	Consumer / Analyst (Reads the output to determine next steps)	Supervisor / Approver (Reviews and approves the agent’s proposed action)

กรอบนี้เปิดเผยว่า Agentic AI ไม่ใช่เพียงการปรับปรุงเล็กน้อย แต่เป็นการกำหนดใหม่ของสิ่งที่เครื่องมือซอฟต์แวร์สามารถทำได้ มันย้ายเทคโนโลยีจากการเป็นที่เก็บข้อมูลแบบพาสซีฟไปสู่ผู้เข้าร่วมอย่างแข็งขันในเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ คุณค่าไม่ได้อยู่ในข้อมูลที่ให้ไว้อีกต่อไป แต่อยู่ในผลลัพธ์ที่ส่งมอบ

Agentic AI in Practice: Automating the Meeting-to-Outcome Pipeline

สัญญาในทางทฤษฎีของ Agentic AI กลายเป็นจริงเมื่อนำไปใช้กับเวิร์กโฟลว์ที่มีความเสียดสีสูงซึ่งตามมาหลังการประชุมธุรกิจทุกครั้ง มีเครื่องมือรุ่นใหม่กำลังโผล่ออกมาที่อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดจากการประชุมไปสู่ผลลัพธ์ เปลี่ยนการสนทนาให้เป็นชุดของงานที่ดำเนินการแล้ว

Case Study: SeaMeet, The Agentic Meeting Copilot

SeaMeet เป็นตัวอย่างของการเปลี่ยนแปลงรูปแบบนี้ มันถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของความสามารถ AI แบบพาสซีฟที่ดีที่สุด รวมถึงการถอดเสียงแบบเรียลไทม์ที่แม่นยำสูง, การสนับสนุนหลายภาษา, และการสรุปสาระสำคัญอย่างชาญฉลาด14 ชั้น “การรับรู้” ที่ทรงพลังนี้ช่วยให้ระบบเข้าใจไม่เพียงแต่คำพูดในการสนทนาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริบทและเจตนาที่อยู่เบื้องหลังอีกด้วย นี่เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับระบบ agentic ใด ๆ ที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ความคิดสร้างสรรค์ที่แท้จริงของมันอยู่ที่สิ่งที่มันทำต่อไป

The Agentic Leap: The Automated Email Delegation Workflow

พิจารณาเหตุการณ์ทั่วไปในการประชุมอัปเดตโครงการ ผู้จัดการกล่าวว่า “ซาร่า คุณช่วยส่งรายงานผลการทำงานไตรมาสที่ 3 ถึงลูกค้าโดยวันศุกร์ได้ไหม?” เครื่องมือถอดเสียงแบบดั้งเดิมจะเพียงแค่บันทึกประโยคนี้ ระบบ agentic ของ SeaMeet เริ่มต้นงานไฟร์โฟลว์หลายขั้นตอน:
Perceive & Reason: AI ไม่เพียงแต่ฟังคำพูดเท่านั้น แต่ยังเข้าใจโครงสร้างความหมายของคำขอ มันวิเคราะห์การสนทนที่ไม่มีโครงสร้างและระบุเอนทิตีสำคัญ: งาน (“ส่งรายงานผลการทำงานไตรมาสที่ 3 ถึงลูกค้า”), ผู้รับมอบหมาย (“ซาร่า”), และกำหนดเวลา (“วันศุกร์”)
Plan: เป้าหมายที่กำหนดล่วงหน้าของ agent คือการรับประกันว่าทุกรายการการดำเนินการได้รับการมอบหมายอย่างเป็นทางการและติดตาม มันวางแผน: เขียนร่างอีเมลติดตามที่ยืนยันงาน, ผู้รับมอบหมาย, และกำหนดเวลา แล้วส่งไปยังเจ้าภาพประชุมเพื่อขออนุมัติสุดท้าย
Act: ทันทีหลังจากประชุม agent ของ SeaMeet ก็ดำเนินการตามแผนนี้ มันเชื่อมต่ออย่างปลอดภัยกับไคลเอนต์อีเมลของเจ้าภาพประชุมและเขียนร่างข้อความโดยอัตโนมัติ:
To: ที่อยู่อีเมลของซาร่า
Subject: Action Item from Project Update: Q3 Performance Report
Body: “Hi Sarah, Following up on our meeting today, this is to confirm your action item: please send the Q3 performance report to the client by this Friday,. Let me know if you have any questions. Thanks, [Host’s Name]“
Supervise: สิ่งสำคัญคือ agent ไม่ได้ส่งอีเมลด้วยตัวเอง มันวางข้อความไว้ในโฟลเดอร์ “ร่าง” ของเจ้าภาพและส่งการแจ้งเตือนเดียวที่รวมกัน: “SeaMeet has drafted 3 follow-up emails based on your meeting. Please review and send.” การออกแบบ “มนุษย์ในวงจร” นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสร้างความไว้วางใจและการรับประกันการปกครองในสภาพแวดล้อมองค์กร.23 มันเปลี่ยนบทบาทของมนุษย์จากผู้ดูแลระบบแบบมืออาชีพที่ถูกภาระด้วยการเขียนอีเมลติดตามให้เป็นผู้ดูแลที่มีประสิทธิภาพซึ่งเพียงแค่ให้อำนาจสุดท้าย

งานไฟร์โลว์เดียวนี้ส่งผลกระทบเชิงกลยุทธ์ที่ลึกซึ้ง มันกำจัดความเสียดสีด้านการบริหารงานที่ทำให้เกิดความล่าช้า สร้างบันทึกการติดตามความรับผิดชอบทันทีและมีเอกสารประกอบ และรับประกันว่าความจูงใจที่เกิดขึ้นในประชุมจะถูกเปลี่ยนเป็นการดำเนินการทันที นี่ไม่ใช่เพียงแค่คุณสมบัติหนึ่ง แต่เป็นวิธีการทำงานใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

Activating the Agentic Enterprise

การปรากฏตัวของเครื่องมือเช่น SeaMeet บ่งชี้ถึงการเกิดขึ้นขององค์กร Agentic—องค์กรที่ฝังตัวแทนอัตโนมัติที่ชาญฉลาดไว้ที่แกนกลางของงานไฟร์โลว์เพื่อให้เป็นองค์กรที่ยืดหยุ่น, มีความรับผิดชอบ, และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

The Future of Work: The Rise of the Human-Agent Team

อนาคตของงานไม่ใช่การแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการเสริมสร้างมนุษย์ ด้วยการอัตโนมัติงานที่ซับซ้อนและต้องใช้การตัดสินใจมาก ระบบ agentic ช่วยให้ทรัพยากรมนุษย์มีเวลาเหลือเพื่อเน้นที่จุดแข็งของมนุษย์ที่ไม่เหมือนใคร: การคิดเชิงกลยุทธ์, การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์, และการสร้างความสัมพันธ์.24 การวิจัยจากบริษัทเช่น McKinsey ชี้ให้เห็นว่าแม้ว่า AI จะอัตโนมัติงานประมวลผลในปริมาณมาก แต่ผลกระทบหลักจะเป็นการเปลี่ยนแปลงบทบาทงาน ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานถึง 40% ในอุตสาหกรรมบางส่วน.26 องค์กรที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะเป็นองค์ที่ปลูกฝังพนักงานแบบผสมผสานซึ่งมนุษย์และ AI agent ทำงานร่วมกัน โดยแต่ละฝ่ายมีส่วนสนับสนุนด้วยจุดแข็งของตนเองเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่สามารถทำได้ด้วยตัวเอง.26

The Next Frontier of Productivity

การเดินทางทางเทคโนโลยีจากผู้เขียนแบบมืออาชีพไปสู่ผู้ถอดเสียง AI เกี่ยวกับการทำให้สมบูรณ์บันทึกของอดีต ยุคใหม่ของ Agentic AI เกี่ยวกับการอัตโนมัติการกระทำที่กำหนดอนาคต สำหรับผู้นำธุรกิจ ความจำเป็นชัดเจน: เริ่มระบุกระบวนการทำงานที่มีความเสียดสีสูงซึ่งทำให้องค์กรของคุณช้าลง และสำรวจโซลูชัน agentic ที่สามารถอัตโนมัติพวกมัน ให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่รักษาคนในวงจรเพื่อสร้างความไว้วางใจและรับประกันการปกครอง

แพลตฟอร์มเช่น SeaMeet ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือประชุม; พวกมันเป็นขั้นตอนแรกสู่การสร้างองค์กร Agentic จริงๆ พวกมันแสดงถึงประเภทเทคโนโลยีใหม่ที่ไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลแก่คุณ—มันส่งผลลัพธ์ โดยปิดช่องว่างระหว่างการสนทนาและการกระทำ Agentic AI พร้อมที่จะปลดล็อกด้านใหม่ของผลผลิตขององค์กร

งานที่อ้างอิง
Why You Should Record Work Meetings And How You Can Better …, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/03/31/why-you-should-record-work-meetings-and-how-you-can-better-manage-them/
Recording details of meetings with employees template - Fair Work Ombudsman, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.fairwork.gov.au/sites/default/files/migration/766/Staff-meeting-record-template.doc
Documentation During Employee Meetings is Important - Kaufman McAndrew LLP, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.kmcllp.com/blog/why-documentation-during-employee-meetings-is-important/
Record of Discussion Guide for Managers - MyHR Knowledge Base, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://knowledge.myhr.works/recordofdiscussion
Note-taking - Wikipedia, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Note-taking
How has your note-taking system evolved over the years? : r/ObsidianMD - Reddit, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1bgg1dt/how_has_your_notetaking_system_evolved_over_the/
The Innovator’s Guide to Modern Note Taking - Microsoft Industry Clouds, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-US%2017034_MSFT_WWSurfaceModernNoteTaking_ebookRefresh_R2.pdf
11 Reasons Why You Should Record Your Business Meetings - HiHello, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.hihello.com/blog/why-you-should-record-your-business-meetings
From Paper to Pixels: The Evolution of Digital Note-Taking - Viwoods, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://viwoods.com/blogs/e-ink-tablet/from-paper-to-pixels-the-evolution-of-digital-note-taking
The Benefits of Recording Business Meetings - Efficiency, Inc., เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://eff-inc.com/2024/05/the-benefits-of-recording-business-meetings/
Exploring Artificial Intelligence Powered Audio Transcription Tools for Extension Workplace Efficiency - Clemson OPEN, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://open.clemson.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=5680&context=joe
The Rise of AI Transcription - Saving Time and Enhancing Accuracy - AONMeetings.com, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://aonmeetings.com/the-rise-of-ai-transcription-saving-time-and-enhancing-accuracy/
2025 Trends in AI Meeting Transcription: What’s New and What’s Next for Remote Teams, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://superagi.com/2025-trends-in-ai-meeting-transcription-whats-new-and-whats-next-for-remote-teams/
SeaMeet: Take ChatGPT Meeting Note Real-Time - Chrome Web Store, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
www.salesforce.com, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.salesforce.com/blog/agentic-ai-for-small-business/#:~:text=Agentic%20AI%20is%20the%20technology,between%20AI%20agents%20and%20humans.
What is agentic AI? Definition and differentiators | Google Cloud, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
en.wikipedia.org, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
What is Agentic AI? - Agentic AI Explained - AWS - Updated 2025, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
What Is Agentic AI? - Oracle, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.oracle.com/artificial-intelligence/agentic-ai/
Agentic AI vs. Generative AI - IBM, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
SeaMeet: Real-Time AI Meeting Notes & Transcriptions - Chrome-Stats, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://chrome-stats.com/d/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
Seasalt.ai SeaMeet Reviews, Ratings & Features 2025 | Gartner Peer Insights, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Gartner Predicts 40% of Agentic AI Projects Will Be Scrapped by 2027 — What That Really Means for the Future of AI | by Pudamya Vidusini Rathnayake | Data Has Better Idea - Medium, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://medium.com/data-has-better-idea/gartner-predicts-40-of-agentic-ai-projects-will-be-scrapped-by-2027-what-that-really-means-for-79f289658815
What is Agentic AI? | UiPath, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
What the Agentic AI Era Means for Business—And for Humanity - Time Magazine, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://time.com/7312641/agentic-ai-era-humans/
How Will Agentic AI Reshape the Future of Work? - Monetizely, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.getmonetizely.com/articles/how-will-agentic-ai-reshape-the-future-of-work
The Future of Work: How Agentic AI Will Revolutionize Job Roles and Productivity by 2029, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://superagi.com/the-future-of-work-how-agentic-ai-will-revolutionize-job-roles-and-productivity-by-2029/