สำหรับเจ้าของ SMB ไทย 10–200 staff ที่อยาก install AI/data backbone จริงๆ — ไม่ใช่แค่ส่งทีมไปอบรม. 8 สัปดาห์ on-site cohort ที่กรุงเทพ + office hours 1-on-1 รายสัปดาห์ (in-person ที่ venue). ออกจบพร้อม: AI/data backbone live + 3 workflow integrations + 12-month roadmap signed + lifetime alumni community
// THE GAP IN AI EDUCATION
PROBLEM
AGITATE — ฟัง keynote AI 10 ครั้ง — กลับมาธุรกิจเดิม. ซื้อคอร์ส ฿2K — ทีมไม่ได้ใช้. จ้างที่ปรึกษา session ละ ฿50K — ได้ slide สวย ไม่มีอะไรลง production. 6 เดือนผ่านไป — คู่แข่งที่กล้าทดลองเริ่มเก็บเกี่ยว 20-25% productivity gain (McKinsey 2025). คุณยังคงคิดว่า "เริ่มที่ไหนดี?"
ปัญหาไม่ใช่ tools — มี OpenAI, Claude, n8n, ChatGPT, ฟรีหมด. ปัญหาคือ strategy + sequencing + installation discipline สำหรับ SMB ไทย scale. McKinsey/Kellogg/HBS เขียนสำหรับ Fortune 500 ที่มี CTO + 5 layers ของ middle management. คุณมี 10-200 staff, owner-led decisions, no CTO. Framework ของเขาใช้ไม่ตรง.
งานวิจัยพบ 54% ของ SMB ทั่วโลกระบุว่า "ไม่มีคนในที่ใช้ AI เป็น" เป็น barrier อันดับ 1 (McKinsey 2025). ผมอยู่ใน 38% ที่ใช้แล้ว — ผมเขียน playbook นี้สำหรับเจ้าของ SMB ไทยที่ตัดสินใจจะเป็นคนเริ่มก่อน.
แล้วถ้ามี cohort ของเจ้าของ SMB ไทย ที่ install AI backbone กันใน 8 สัปดาห์ — มี structure, peer accountability, และ office hours 1-on-1 กับคนที่ทำเรื่องนี้จริงในไทย?
THE BIG PROMISE
Module 2 install 5-layer data map + MVI. Module 3 deploy 3 workflow integrations live. ไม่จบที่ 'ทีมเข้าใจแล้ว' — จบที่ 'ระบบรันในธุรกิจคุณจริงๆ'
Capstone session 8 ทุกคนนำ roadmap ส่ง board/leadership. Risk register + Q1 monthly milestones. ไม่ใช่ 'plan ไว้ทำ' — เป็น commitment ที่มี cohort เป็นพยาน
ทุกสัปดาห์ private 30 นาทีกับผม — สำหรับ blocker เฉพาะธุรกิจ ที่ไม่อยากแบ่งใน cohort. รวม 4 ชม. one-on-one ตลอด program
70% ของ change initiative ล้มเพราะ people ไม่ใช่ tech (Kotter). Module 4 ใช้ 4-phase compression ของ Kotter 8-step สำหรับ SMB scale: Announce → Pilot → Mandate → Measure
AI-era unit economics workshop. ถ้า repricing เพียงอย่างเดียวไม่ทำให้ payback ใน 90 วัน — Cohort นี้ไม่ใช่สำหรับคุณ (แจ้งใน sales conversation ก่อน enroll)
Alumni network กับเจ้าของ SMB อื่นที่ผ่าน cohort. Quarterly alumni calls ฟรี. + Right-of-first-refusal บน A/B/G done-for-you ที่ pricing พิเศษเฉพาะ alumni
Threshold Diagnostic: 4-stage curve (Survival → Stable → Reshaping → Reinvented). Data Backbone: 5-layer map + Minimum Viable Instrumentation. ออกจบ 2 สัปดาห์ = รู้ว่าธุรกิจอยู่ตรงไหน + อะไรต้อง instrument
Agent Layer: 3 workflow integrations live. People Layer: Kotter-derived change protocol. Money Layer: AI-era unit economics + repricing. Crisis Layer: transformation grief management. Public Layer: moat narrative
12-Month Roadmap structure: Q1-Q4 themes + monthly milestones + risk register + Q1 named owners. Owner sign-off in front of cohort. Pull-through conversation: A/B/G done-for-you หรือ G2/G4 retainer ที่ pricing พิเศษ
// FULL CURRICULUM · 8 MODULES
Diagnose where business sits on AI-era curve (4-stage). Map to McKinsey 6-dimension AI maturity framework
5-layer data map + Minimum Viable Instrumentation. Adapted from McKinsey Five-Layer AI Measurement Framework
Build integration #1 hands-on. Scope #2 + #3 with deadlines (live by Week 7). Multi-channel (LINE/Messenger/WhatsApp/web/Slack/Teams)
Kotter-derived 4-phase change protocol: Announce → Pilot → Mandate → Measure. Resistance archetypes + counter-moves
AI-era unit economics. Repricing playbook (anchor / premium tier / outcome-based). Capture margin instead of passing on
Transformation grief stages (denial → bargaining → discomfort → integration). Owner mental models + key-staff conversations
3-Layer moat narrative (Proof → Public → Preference). Long-form content + industry positioning
Quarterly themes + monthly milestones + risk register + named owners. Signed in front of cohort
เจ้าของ SMB ไทย 10–200 staff ที่ตัดสินใจ เป็นคนเริ่มก่อน — ไม่รอจน AI ถึง mainstream แล้วค่อย adopt
IS_THIS_YOU
NOT_FOR_YOU_IF
THE 500-LB GORILLA
ถูกต้อง — สำหรับคอร์สออนไลน์ ฿49K แพง. แต่นี่ไม่ใช่คอร์สออนไลน์. นี่คือ 8-week installation program ที่ออกของจริง: backbone live, 3 integrations, signed roadmap, repriced offering. เปรียบเทียบ: Udemy ฿2K (10% ของการเรียนรู้). Kellogg/MIT ฿200K-2M (Fortune 500). Done-for-you A1-B5 ฿25-150K (ผมทำให้, คุณติด vendor). Cohort ฿49K = อยู่ระหว่าง — คุณ install ด้วยตัวเอง พร้อม guidance ของคนที่ทำจริงในไทย. ถ้า Module 5 (repricing) เพียงอย่างเดียวไม่ payback ใน 90 วัน — ผมแจ้งใน sales call ก่อน enroll
FAQ
เปรียบเทียบ: Udemy ฿2K (10% ของการเรียนรู้, no community, no application). Kellogg/MIT/HBS executive AI program ฿200K-2M (ออกแบบสำหรับ Fortune 500, ไม่เกี่ยวกับ Thai SMB). ที่นี่ ฿49K — ออกแบบสำหรับเจ้าของ SMB ไทยโดยเฉพาะ. ถ้า Module 5 (repricing) เพียงอย่างเดียวไม่ทำให้คุณ payback ภายใน 90 วัน — Cohort นี้ไม่ใช่ของคุณ. ผมแจ้งให้ตอน sales call
1.5 ชม. live + 4.5 ชม. async = 6 ชม./สัปดาห์ × 8 สัปดาห์ = 48 ชม. ตลอด program. Schedule fixed Tuesdays/Wednesdays — เลือกได้ก่อน enroll. ทุก async work บังคับให้ apply กับธุรกิจคุณ — เวลาที่ใช้ไม่ใช่ 'เวลาเรียน' แต่ 'เวลาที่ทำงานของธุรกิจคุณกับ structure' — มี ROI ในตัว
Founding cohort (Q2 2027): 12 seats × ฿25K, owner ตกลงให้ใช้เป็น case study (anonymized OK). Full-price cohort (Q4 2027 ขึ้นไป): 20 seats × ฿49K, case study optional. Curriculum + outcomes เหมือนกัน — ราคาต่างเพราะคุณช่วย refine version 1 + ให้ marketing material
Strategy + installation oversight 80%. Technical implementation 20% (Module 3 Agent Layer). ทีมคุณจะใช้ C3 Bootcamp handbook + C2 Workshop pattern สำหรับ technical build. Cohort สอนคุณตัดสินใจ — ทีมรันต่อ
Cohort-based courses จบจริง 85-90% เทียบกับ self-paced 13% (Disco / Ruzuku 2026). Community discussion เพิ่มจบ +54% (Ruzuku 32K-course study). ไม่ใช่ผม preference — เป็นคุณภาพ outcome ที่ structure cohort ส่งมอบ. นี่คือเหตุผล Cohort แพงกว่า Udemy 25 เท่า
Module 2 (Data Backbone) ออกแบบสำหรับสถานการณ์นี้. Minimum Viable Instrumentation = ใช้ Google Sheet ก่อน, ค่อย graduate ไป proper DB ใน Q3-Q4 ของ 12-month roadmap. ผม install จาก zero ด้วย
คืน 100% ภายใน week 2. หลัง week 2 — คืน 50% (ผมได้ใช้เวลา + assets แล้ว). ขอแค่บอกเหตุผลเพื่อปรับ. Cohort เปิดเฉพาะคนที่ commit จริง — ผมไม่อยากให้ใครอยู่เพราะติด contract
(1) D2 Fractional AI Advisor ฿10-20K/เดือน (alumni preferred rate). (2) A/B done-for-you ที่ pricing พิเศษ. (3) G2/G4 retainer สำหรับ ongoing implementation. Right-of-first-refusal บนทุกตัว — alumni เห็น scope + ราคาก่อน public
BACKED BY DATA · NOT VIBES
Disco / Ruzuku 2026 benchmark
Cohort uses Kotter compressed framework
Within 6-9 months · M Accelerator 2025
Ruzuku 32K-course study
16× more likely to complete · Ruzuku 2026
McKinsey 2025 · cohort positions early
Cohort addresses this directly
Conservative · ฿1.5M-2M total cohort value
PICK YOUR COHORT
Founding cohort = 12 seats เท่านั้น พร้อม case-study rights. Full-price cohort = 20 seats. Curriculum + outcomes เหมือนกัน
CONDITION: 12 seats only · case-study rights required · enroll closes 30 days before Q2 2027 start
คุย Founding Cohort→SCHEDULE: 1-2 cohorts/year · 20 seats max · waiting list opens 90 days before each cohort
เข้า waiting list→+ D2 Fractional AI Advisor ฿10-20K/เดือน available for graduates (preferred rate)
THE NAMED GUARANTEE
ภายใน Week 8: AI/data backbone live + 3 integrations live + 12-month roadmap signed. ถ้าไม่ได้ — คืน 100%. ภายใน Week 2 ถ้ารู้สึกว่า cohort นี้ไม่ใช่สำหรับคุณ — คืน 100% เช่นกัน ไม่ต้องอธิบาย. ผมไม่อยากให้ใครอยู่ใน cohort เพราะติด contract — อยากให้อยู่เพราะกำลังจะเปลี่ยนธุรกิจ
คุย Founding Cohort — ฿25K (12 seats only)→Founding Q2 2027 · Full-price Q4 2027 · 30-min sales call · case-study rights for founding
หยุดฟัง keynote AI ที่ไม่ได้เปลี่ยนธุรกิจอะไร. ใช้ 8 สัปดาห์ install backbone จริง — แล้วคู่แข่งจะเริ่มถามว่าคุณทำยังไง