Agentic AI คืออะไร ? รู้จักตัวอย่างและประโยชน์ฉบับสมบูรณ์

สรุปสาระสำคัญ
Agentic AI คือระบบที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำงานอัตโนมัติแบบ End-to-End เชื่อมต่อกับหลายระบบเพื่อลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับงานที่มีหลายขั้นตอน ใช้ข้อมูลหลากหลาย และต้องการการทำงานต่อเนื่อง ทำให้องค์กรในหลายอุตสาหกรรมสามารถเร่งความเร็วและความแม่นยำในการดำเนินงานได้ แต่แม้จะช่วยเพิ่มมูลค่าของธุรกิจให้สูงขึ้น แต่ก็มีความเสี่ยงด้านผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน เพราะมีสิ่งที่ต้องให้ความสำคัญทั้งในเรื่องค่าใช้จ่าย ความปลอดภัย และความซับซ้อน ซึ่งองค์กรต้องประเมินและเตรียมความพร้อมก่อนนำไปใช้จริง

การเปิดตัวเทคโนโลยีอย่าง Manus.ai ทำให้หลายคนเริ่มพูดถึง “ยุคของ Agentic AI” กันอย่างกว้างขวาง เพราะ Agentic AI คือเทคโนโลยีที่ก้าวข้ามขีดจำกัดเดิม ๆ สู่การเป็นผู้ช่วยที่สามารถตัดสินใจและลงมือปฏิบัติงานแทนมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์

สำหรับผู้ใช้งานทั่วไป Agentic AI คือตัวช่วยที่ทำให้การสร้างเว็บไซต์ หรือจัดการอีเมลการตลาดเป็นเรื่องง่าย แต่หากถามว่าในโลกของการทำธุรกิจ ประโยชน์ของ Agentic AI จะช่วยขับเคลื่อนองค์กรได้อย่างไรบ้าง อีกทั้งเทคโนโลยีตัวนี้หากนำมาปรับใช้ ยังจะสามารถช่วยสร้างมูลค่าให้แก่องค์กรและวัดผลได้จริงหรือไม่ ?บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกหลักการทำงานของ Agentic AI ตั้งแต่พื้นฐาน ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในองค์กร รวมถึงข้อดี ข้อจำกัด และคำแนะนำในการเตรียมความพร้อม เพื่อให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมนี้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

เข้าใจเกี่ยวกับ Agentic AI เทคโนโลยีนี้คืออะไร ?

Agentic AI คือ ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบดั้งเดิมที่มีความสามารถในการกระทำการแทนผู้ใช้ โดยสามารถวางแผน (Planning) ดำเนินการ (Execution) ตลอดจนประสานงานระหว่าง AI Agents และเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อให้งานบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนได้ตามที่กำหนดไว้

แต่หากยังนึกภาพไม่ออกว่า การใช้ Agentic AI เป็นอย่างไร ? ขอยกตัวอย่างง่าย ๆ ที่พบได้ทั่วไป เช่น AI ที่สามารถอ่านรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล สรุปประเด็น แล้วอัปโหลดเนื้อหาลงบนเว็บไซต์ได้เอง ตลอดจนการทำงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น อย่างการทำงานในบทบาทต่าง ๆ อาทิ การสวมบทบาทเป็นนักบัญชีที่คอยประมวลผลใบแจ้งหนี้ ตรวจสอบใบสั่งซื้อ ชำระเงิน และบันทึกธุรกรรมในระบบบัญชี โดยไม่ต้องให้คนมาคอยสั่งในแต่ละขั้นตอน

Hint : การทำงานแบบ Agentic AI ที่กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกม คือความสามารถในการ “คิด” และ “ตัดสินใจ” เองในแต่ละสถานการณ์ ทั้งยังทำงานได้อย่างต่อเนื่อง และปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานเองได้ตามสถานการณ์ เพื่อให้งานสำเร็จลุล่วงอย่างสมบูรณ์

ความแตกต่างระหว่าง Agentic AI vs Generative AI คืออะไร ?

เพื่อให้เห็นภาพความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI อย่างชัดเจน และสามารถเลือกใช้ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ การทำความเข้าใจความแตกต่างของการใช้งาน AI ระหว่าง Agentic AI vs Generative AI จึงเป็นสิ่งสำคัญ โดยสามารถอธิบายให้เข้าใจได้ง่าย ๆ ดังนี้

Agentic AI (AI ผู้กระทำการ)

Agentic AI เน้นการกระทำเป็นหลัก (Action) เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน โดยมีความสามารถในการวางแผนงาน ตัดสินใจเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม และดำเนินการต่อเนื่องด้วยตัวเอง 

โดยจุดเด่นของ Agentic AI คือการทำงานอัตโนมัติแบบครบวงจร (End-to-End Workflow) และสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายนอกต่าง ๆ ได้ ตัวอย่างเช่น ระบบจัดการซัพพลายเชนอัตโนมัติ หรือผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถแก้ไขโค้ดและทดสอบได้เอง แต่มีข้อจำกัดคือ มักต้องการการตั้งค่าที่ซับซ้อนกว่า และมีโอกาสเกิดผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน (Non-deterministic) ในบางสถานการณ์ เนื่องจากต้องมีการตัดสินใจหลายครั้งตลอดกระบวนการทำงาน

Generative AI (AI สร้างสรรค์)

Generative AI มีบทบาทหลักในการสร้าง (Generate) เนื้อหาใหม่ตามคำสั่ง (Prompt) ของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ โค้ด หรือวิดีโอ จุดเด่นของคือความสามารถในการสร้างสรรค์ผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็วจากชุดข้อมูลที่ได้เรียนรู้มา ตัวอย่างเช่น ChatGPT ที่ใช้สร้างข้อความ หรือ Midjourney ที่ใช้สร้างภาพ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดที่สำคัญคือ Generative AI ไม่สามารถวางแผน ดำเนินการต่อเนื่องหลายขั้นตอน หรือโต้ตอบกับระบบภายนอกได้ด้วยตนเองอย่างอิสระ แต่จะทำงานได้ตามคำสั่งที่ได้รับมาเท่านั้น 

หลักการทำงานของ Agentic AI เชิงกลไกเบื้องหลังการตัดสินใจ

Andrew Ng กูรูทางด้าน AI ได้อธิบายหลักการทำงานของ Agentic AI ว่าเป็นสเปกตรัมของวิธีการใช้งาน AI ตั้งแต่ระดับง่าย ๆ ไปจนถึงสลับซับซ้อนมาก แต่สามารถแบ่งรูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกันได้ 4 รูปแบบ โดยรูปแบบเหล่านี้ไม่ได้ต้องแยกกันโดยสิ้นเชิง 

ซึ่งหมายความว่า โซลูชันหรือเวิร์กโฟลว์ของ Agentic AI อาจรวมรูปแบบทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกันหรือใช้แค่เพียงบางอันตามความเหมาะสม ลองมาสำรวจเพิ่มเติมกันว่ารูปแบบของ Agentic AI ใน 4 รูปแบบ จะมีตัวไหนบ้าง และแตกต่างกันอย่างไร ?

1. Reflection Pattern (การทบทวนตนเอง)

ความสามารถนี้มีอยู่แล้วในปัจจุบันระดับหนึ่ง กล่าวคือ เราเพียงแค่ให้คำแนะนำ Prompts หรือพิมพ์คำถามส่งให้ AI หลังจากนั้น AI Agents จะประมวลผลคำตอบจากพื้นฐานข้อมูลที่ทำการสืบค้น จากนั้นจะทำการประเมินตนเอง ปรับปรุง หรือแก้ไข 

ปัจจุบัน AI ทำสิ่งนี้ทุกวันนี้โดยใช้ Feedback จากมนุษย์ รวมถึงการทำ Chain of Thoughts ให้กับ AI อย่างไรก็ตามในด้านของ Agentic AI ไม่ควรจะต้องได้รับการประเมินตนเอง ผ่านการ Input ข้อมูลหรือรับ Feedback จากมนุษย์ แต่ต้องปรับปรุงและแก้ไขโดยอัตโนมัติ ผ่านการสร้างโค้ดซอฟต์แวร์ที่ผลลัพธ์เริ่มต้นได้รับการปรับปรุงผ่านการทบทวนและแก้ไขด้วยตัว AI เอง

2. Planning Pattern (การวางแผนงาน)

รูปแบบนี้เกี่ยวข้องกับการที่ Agentic AI จะแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อย (Subtasks) อย่างเป็นระบบและเป็นลำดับขั้นตอน จากนั้นจะดำเนินการตามแผนงานย่อยทีละขั้นตอน และมีการตรวจสอบผลลัพธ์ในแต่ละช่วง เพื่อให้แน่ใจว่ากำลังเดินไปสู่เป้าหมายที่ถูกต้อง หากจำเป็นก็สามารถปรับกลยุทธ์ได้ การใช้งานหลักคือ การแก้ปัญหาทางธุรกิจที่มีหลายมิติ หรือการจัดลำดับขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

3. Tool Use Pattern (การใช้เครื่องมือ)

เพื่อให้สามารถดำเนินการบางอย่างได้ หรือค้นหาความรู้ที่จำเป็นในการทำงาน Agentic AI จำเป็นต้องเข้าถึงและใช้งานเครื่องมือและทรัพยากรภายนอก เพื่อขยายขีดความสามารถของตนเอง การใช้งานในรูปแบบนี้รวมถึงการเรียกใช้ API สำหรับบริการออนไลน์, การค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่านเว็บ หรือการส่งอีเมลการตลาดโดยอัตโนมัติ

4. Multi-agent Pattern (ระบบหลาย Agent)

ลองสำรวจว่า AI Agent ในองค์กรมีอะไรบ้าง หลังจากนั้นให้นำ AI Agent เหล่านั้นมาทำงานร่วมกัน พร้อมใช้จุดเด่นด้านความเชี่ยวชาญที่แตกต่าง มาเชื่อมต่อกับเครื่องมือ หรือวางแผนลำดับขั้นการใช้งานด้วยตนเอง โดยตั้งให้ Agent หลักทำหน้าที่ควบคุมและประสานงานการทำงานร่วมกัน ซึ่งการใช้งานรูปแบบนี้ คือการจำลองการทำงานของทีมงานในองค์กร เช่น Agent นักวิเคราะห์ข้อมูล, Agent ผู้สร้างรายงาน และ Agent ผู้อัปโหลดเนื้อหา โดยการใช้โมเดลนี้ จะเป็นตัวช่วยให้องค์กรสามารถบรรลุเป้าหมายสุดท้ายได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด 

ตัวอย่าง : 6 สาขาธุรกิจที่ประยุกต์ใช้ประโยชน์ของ Agentic AI 

ประโยชน์ของ Agentic AI ที่ชัดเจน คือการนำไปเพิ่มประสิทธิภาพให้กับธุรกิจในหลากหลายประเภท ด้วยความสามารถที่ทำงานได้อย่างอัตโนมัติและตัดสินใจได้เอง และนี่คือ 6 ธุรกิจที่มีการนำ Agentic AI ไปใช้มากที่สุด !

1. การบริหารจัดการธุรกิจ

ผู้บริหารต้องตัดสินใจจากข้อมูลจำนวนมากทุกวัน Agentic AI จะเป็นเสมือนผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน จัดทำรายงานประจำเดือนที่มีความละเอียดและแม่นยำ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดจากแหล่งข้อมูลหลากหลาย และสรุปข้อมูลสำคัญให้ผู้บริหารในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ช่วยให้การตัดสินใจมีความรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

ผู้บริหารต้องตัดสินใจจากข้อมูลจำนวนมากทุกวัน Agentic AI จึงเป็นเสมือนผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน, จัดทำรายงานประจำเดือนที่มีความละเอียดและแม่นยำ, วิเคราะห์แนวโน้มตลาดจากแหล่งข้อมูลหลากหลาย และสรุปข้อมูลสำคัญให้ผู้บริหารในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ทั้งหมดนี้จะช่วยร่นระยะเวลาการตัดสินใจให้รวดเร็ว แต่แม่นยำมากขึ้น

2. ฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์และการตลาด

การให้บริการลูกค้าที่ดีต้องการความรวดเร็วและความเข้าใจในแต่ละบุคคล ประโยชน์ของ Agentic AI ในด้านนี้คือความสามารถในการสื่อสารกับลูกค้าผ่านช่องทางต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นแชต อีเมล หรือโทรศัพท์ อีกทั้งยังสามารถตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ, จัดการข้อร้องเรียนอย่างเป็นระบบ, วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเข้าใจความต้องการ และวางแผนแคมเปญการตลาดแบบเฉพาะบุคคลที่เข้าถึงจิตใจลูกค้าได้อย่างแท้จริง

3. โลจิสติกส์และซัพพลายเชน

ความซับซ้อนของห่วงโซ่อุปทานสมัยใหม่ต้องการการจัดการที่ชาญฉลาด Agentic AI จึงมีประโยชน์ที่จะเข้ามาช่วยวางแผนเส้นทางขนส่งที่ประหยัดเวลาและต้นทุนสูงสุด, จัดการคลังสินค้าให้มีประสิทธิภาพ รวมถึงคาดการณ์ความต้องการสินค้าล่วงหน้าเพื่อป้องกันการขาดแคลน และประสานงานกับซัพพลายเออร์โดยอัตโนมัติ เพื่อให้ทุกขั้นตอนเชื่อมโยงกันอย่างลื่นไหล

4. การเงินและบัญชี

ความแม่นยำในด้านการเงินเป็นหัวใจของธุรกิจ Agentic AI จะเข้ามาช่วยตรวจสอบยอดเงิน และจับจุดที่มีความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว ออกใบแจ้งหนี้ตามกำหนดเวลาอย่างแม่นยำ ตรวจจับการทุจริตหรือรายการผิดปกติก่อนที่จะเกิดความเสียหาย ดำเนินการชำระเงินอัตโนมัติตามเงื่อนไขที่กำหนด และจัดทำรายงานทางการเงินที่ครบถ้วนและเป็นปัจจุบัน

5. ทรัพยากรบุคคล

การหาคนเก่งมาร่วมงานเป็นความท้าทายของทุกองค์กร Agentic AI คือตัวช่วยคัดกรองใบสมัครงานตามเกณฑ์ที่กำหนดอย่างเป็นธรรม จัดตารางสัมภาษณ์ที่เหมาะสมกับทุกฝ่าย ทั้งยังช่วยดูแลและแนะนำพนักงานใหม่ให้ปรับตัวเข้ากับองค์กรได้เร็วขึ้น พร้อมกับติดตามผลการปฏิบัติงานเพื่อช่วยพัฒนาศักยภาพของทีม

6. วิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์

นวัตกรรมเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จในตลาดที่แข่งขันสูง Agentic AI สามารถช่วยวิเคราะห์ปัญหาเชิงเทคนิคที่ซับซ้อน ค้นหาแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้หลากหลาย พร้อมกับทดสอบสมมติฐานด้วยการจำลองสถานการณ์ และออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่โดยอาศัยข้อมูลตลาดและความต้องการลูกค้าที่เป็นปัจจุบัน ทำให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์ตรงใจลูกค้ามากขึ้น

เลือก Agentic AI ใช้ยังไงให้เหมาะกับองค์กรของคุณ ?

การตัดสินใจนำ Agentic AI มาใช้ต้องพิจารณาจากหลายปัจจัยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่า โดยต้องประเมินทั้งลักษณะงานที่ต้องการนำมาใช้และความพร้อมขององค์กร  ดังนี้

เลือกงานที่เหมาะกับ Agentic AI

Agentic AI จะให้ประโยชน์สูงสุดและคุ้มค่ากับการลงทุนสำหรับงานที่มีคุณสมบัติเฉพาะ ดังต่อไปนี้

• งานที่มีหลายขั้นตอนและต้องประสานงานระหว่างแผนกหรือระบบต่าง ๆ : เหมาะกับกระบวนการที่ต้องมีการส่งต่อข้อมูลหรือการกระทำข้ามระบบ เช่น การประมวลผลคำสั่งซื้อที่ต้องตรวจสอบสต๊อก, อัปเดตระบบบัญชี และแจ้งแผนกจัดส่งโดยอัตโนมัติ
• งานที่ต้องตัดสินใจจากข้อมูลหลายแหล่ง : งานที่ต้องใช้การวิเคราะห์เชิงลึกจากข้อมูลที่หลากหลาย เช่น การวิเคราะห์ความเสี่ยงของลูกค้าที่ต้องดูข้อมูลเครดิต, ประวัติการซื้อ และพฤติกรรมการชำระเงินร่วมกัน
• งานที่ต้องทำซ้ำ ๆ แต่ต้องการความยืดหยุ่นในการปรับตัวตามสถานการณ์ : เป็นงานที่มีลักษณะเป็นรูทีน แต่ในแต่ละครั้งอาจต้องมีการปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานเล็กน้อยตามปัจจัยภายนอก
• งานที่ต้องทำนอกเวลาหรือต่อเนื่อง 24/7 : เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วตลอดเวลา เช่น การตอบกลับลูกค้าหรือการติดตามสถานะออเดอร์ในเขตเวลาที่แตกต่างกัน เป็นต้น

สิ่งที่องค์กรต้องเตรียม

ก่อนการนำ Agentic AI มาใช้ องค์กรจำเป็นต้องมีการเตรียมความพร้อมในหลายด้าน เพื่อให้ระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ดังนี้

• ข้อมูลที่มีคุณภาพ (Data Quality) : องค์กรต้องมั่นใจว่ามีข้อมูลที่ถูกต้อง, อัปเดตสม่ำเสมอ และสามารถเข้าถึงได้ง่าย เนื่องจาก AI อาศัยข้อมูลที่แม่นยำในการวางแผนและตัดสินใจ
• ระบบ IT ที่รองรับ (System Integration) : ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT ที่พร้อมสำหรับการเชื่อมต่อผ่าน API และรองรับการทำงานร่วมกับระบบเดิม ๆ ขององค์กร (Legacy Systems) เพื่อให้ AI สามารถดึงข้อมูลและสั่งงานระบบอื่นได้
• ทีมงานที่เชี่ยวชาญ (Skilled Workforce) : องค์กรต้องมีบุคลากรที่มีความเข้าใจในเทคโนโลยี AI และสามารถดูแล, ปรับแต่ง, ติดตามผล และแก้ไขปัญหาของระบบ AI ได้อย่างต่อเนื่อง

ประเมินความเสี่ยงก่อนใช้งาน

การประเมินความเสี่ยงเป็นขั้นตอนสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม เพราะถึงแม้ Agentic AI จะมีศักยภาพสูง แต่ก็มีข้อจำกัดและความเสี่ยงที่ผู้บริหารไม่ควรมองข้ามก่อนตัดสินใจนำไปใช้ ดังนี้

• ผลลัพธ์ไม่แน่นอน (Non-deterministic) : ในงานที่มีความซับซ้อนหลายขั้นตอน มีโอกาสที่ AI อาจทำงานผิดพลาด หรือให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันไปในแต่ละครั้ง ทำให้การควบคุมผลลัพธ์ทำได้ยากกว่าระบบอัตโนมัติแบบเดิม
• ความซับซ้อนในการดูแล (Complexity and Explainability) : การมีห่วงโซ่ของ AI Agents ที่ซับซ้อนทำให้ยากต่อการควบคุม, การติดตามขั้นตอนการทำงาน และการอธิบายเหตุผลการตัดสินใจ (Explainability) ซึ่งอาจเป็นปัญหาเมื่อต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบ
• ค่าใช้จ่ายสูง (Cost) : ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ (Computational Cost) และเวลาที่ใช้ในการประมวลผลของ LLM อาจมากเกินไปสำหรับงานบางประเภท รวมถึงค่าใช้จ่ายในการติดตั้งและบำรุงรักษาระบบทั้งหมด
• ปัญหา Bias และข้อผิดพลาด : AI อาจเกิดการตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม หรือทำงานผิดพลาด หากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนมีอคติ (Bias) หรือไม่ครอบคลุม
• ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย (Security Risk) : หาก Agentic AI เชื่อมต่อกับระบบสำคัญหลายตัว การเข้าถึงข้อมูลและการดำเนินการที่กว้างขวาง อาจเพิ่มความเสี่ยงด้านความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลและระบบในภาพรวมได้

5 กรณีศึกษาการใช้ Agentic AI ตัวอย่างในโลกการทำงานที่ประสบความสำเร็จ

1. Manus.ai : แพลตฟอร์มที่สร้างเว็บไซต์อัตโนมัติ โดย AI วิเคราะห์ความต้องการ ออกแบบ เขียนโค้ด และทดสอบให้เสร็จสมบูรณ์
2. AutoGen (Microsoft) : ระบบ AI หลายตัวที่ร่วมมือกันทำวิจัย หาคำตอบปัญหาเทคนิค หรือพัฒนาซอฟต์แวร์
3. Sephora : ใช้ Agentic AI ในแคมเปญการส่งอีเมล ช็อตบอท และผู้ช่วยเสมือน เพิ่มอัตราแปลงค่า Conversion Rate ขึ้นเป็น 10-15% และเพิ่มมูลค่าคำสั่งซื้อเฉลี่ยให้มากขึ้นถึง 15% จากคำแนะนำที่แม่นยำของ AI 
4. IBM Watson Health : ผู้ช่วยทางการแพทย์เบื้องต้น รับข้อมูลอาการผู้ป่วย ให้คำแนะนำเบื้องต้น จัดตารางนัดหมายแพทย์ และติดตามผลการรักษา
5. Walmart : จัดการซัพพลายเชน ประสานงานกับซัพพลายเออร์ วางแผนเส้นทางขนส่ง และเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและเวลา

ข้อดีและข้อเสียของ Agentic AI ที่น่ารู้ก่อนตัดสินใจใช้บริการ

การนำ Agentic AI มาใช้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างชัดเจน โดยสร้างผลกระทบที่วัดผลได้ในหลายมิติของการดำเนินงาน หาก Agentic AI ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ จะสามารถทำงานที่มีความซับซ้อนหลายอย่างให้เป็นอัตโนมัติ ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมีนัยสำคัญ 

ด้วยจุดเด่นนี้จึงทำให้ Agentic AI แตกต่างจาก AI รุ่นแรกที่เน้นให้ข้อมูลและคำแนะนำเป็นหลัก เพราะ AI สามารถลงมือดำเนินการได้ด้วยตัวเอง ทำให้งานหรือเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสร็จสิ้นกระบวนการได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

ข้อดีของ Agentic Ai ที่เห็นผลได้อย่างชัดเจน

• ลดขั้นตอนการทำงานด้วยมือที่ซ้ำซ้อน : Agentic AI สามารถทำงานรูทีน เช่น การคัดลอกข้อมูล การจัดเรียงไฟล์ หรือการส่งรายงานได้อัตโนมัติและแม่นยำกว่า ทำให้พนักงานมีเวลาไปทำงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น
• เชื่อมต่อระบบต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ (CRM, ERP, ฐานข้อมูล) : AI Agents สามารถทำงานข้ามระบบหลายตัวพร้อมกัน เช่น ดึงข้อมูลลูกค้าจาก CRM, อัปเดตสถานะใน ERP และส่งอีเมลแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติ ซึ่งลดความยุ่งยากของการทำงานหลายขั้นตอน
• ลดเวลาประสานงานระหว่างทีม : AI Agents ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง, ประมวลผล และแจกจ่ายข้อมูลให้ทีมที่เกี่ยวข้องได้ทันที ทำให้กระบวนการตัดสินใจเร็วขึ้นโดยไม่ต้องรอการประชุมหรือการส่งอีเมลไปมา
• ทำงานได้ 24/7 โดยไม่ต้องมีคนเฝ้า : AI สามารถทำงานต่อเนื่องตลอดเวลา ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องตอบสนองนอกเวลาทำการ, การติดตามออเดอร์ หรือการจัดการกับลูกค้าในเขตเวลาที่แตกต่างกัน
• ลดความผิดพลาดจากการทำงานด้วยมือ: AI ทำงานตามกฎที่กำหนดไว้อย่างเคร่งครัด จึงช่วยลดความผิดพลาดที่เกิดจากการพิมพ์, การคำนวณ หรือการลืมทำขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งของมนุษย์ ทำให้ผลลัพธ์สม่ำเสมอและแม่นยำกว่า
• เพิ่มความเร็วในการตอบสนองลูกค้า : AI สามารถตอบคำถาม, ให้ข้อมูล หรือแก้ไขปัญหาได้ทันทีโดยไม่ต้องรอพนักงาน ทำให้ลูกค้าได้รับการบริการที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูง ส่งผลต่อความพึงพอใจ

ข้อจำกัดของ Agentic AI ที่ต้องระวัง

• ผลลัพธ์ไม่แน่นอน (Non-deterministic) : เนื่องจาก AI มีการตัดสินใจหลายขั้นตอน จึงมีโอกาสที่ผลลัพธ์อาจผิดเพี้ยนหรือคาดเดาได้ยาก ไม่ใช่ระบบที่ทำงานแบบตายตัวเสมอไป
• ค่าใช้จ่ายสูง : ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ (Computational Cost) และเวลาที่ใช้ในการประมวลผลสำหรับงานบางประเภทอาจสูงเกินความคุ้มค่า
• อธิบายยาก (Lack of Explainability) : การอธิบายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจในแต่ละขั้นตอนของ AI อาจทำได้ยาก ซึ่งเป็นอุปสรรคสำหรับงานที่ต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับ
• ความซับซ้อนในการดูแล : ระบบ Agentic AI ต้องการทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญสูงในการติดตั้ง, บำรุงรักษา และแก้ไขปัญหาเมื่อเกิดข้อผิดพลาด
• ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย : หาก AI เชื่อมต่อกับระบบสำคัญทั้งหมดในองค์กร การมีอำนาจในการดำเนินการที่กว้างขวางอาจเพิ่มความเสี่ยงด้านความมั่นคงปลอดภัย
• ปัญหา Bias (อคติ AI) และข้อผิดพลาด : มีความเสี่ยงที่การตัดสินใจของ AI จะไม่เป็นธรรมหรือผิดพลาด หากชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนมีความลำเอียง (Bias)
• กฎหมายและข้อบังคับ : องค์กรต้องมั่นใจว่าการทำงานของ AI Agents เป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมและกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง โดยเฉพาะในงานที่มีความอ่อนไหวสูง เช่น การแพทย์และการเงิน เป็นต้น

*สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การวินิจฉัยทางการแพทย์ การมีห่วงโซ่ AI Agents ที่ซับซ้อนอาจทำให้ยากต่อการควบคุมและอธิบายตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง

อนาคตของ Agentic AI เผยแนวโน้ม โอกาส และความท้าทายในปี 2025-2030

ในอนาคตอันใกล้ Agentic AI จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญเช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ตหรือระบบคลาวด์ โดยเฉพาะในองค์กรที่เน้น AI (AI-first organization) ซึ่งจะเห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญทั้งในด้านโอกาสและความท้าทาย ดังนี้

โอกาสและแนวโน้มการใช้งาน

• การพัฒนาแพลตฟอร์ม Multi-Agent ที่ก้าวหน้าขึ้น : จะมีการพัฒนาเครื่องมือที่รองรับการทำงานร่วมกันของ AI หลายตัวให้มีประสิทธิภาพและมีความซับซ้อนในการประสานงานได้ดียิ่งขึ้น
• การเจาะอุตสาหกรรมเฉพาะทาง (Vertical Specialization) : จะเกิด AI Agents เฉพาะด้านมากขึ้นในอุตสาหกรรมหลัก เช่น Healthcare, Manufacturing, Energy และ Finance เพื่อตอบโจทย์ความต้องการและบริบทการทำงานที่ซับซ้อนของแต่ละภาคส่วน
• การปรับแต่งเฉพาะองค์กร (Customization) : องค์กรจะปรับแต่ง Agentic AI เพื่อให้เข้าใจ Context และความต้องการเฉพาะของบริษัทตนเองอย่างลึกซึ้ง
• การผสานกับเทคโนโลยีทางกายภาพ (IoT & Edge Computing) : จะมีการผสาน Agentic AI เข้ากับเทคโนโลยี IoT และ Edge Computing ทำให้ AI Agents สามารถทำงานและตัดสินใจได้ใกล้เคียงอุปกรณ์จริงมากขึ้นในสภาพแวดล้อมทางกายภาพ

ความท้าทายที่สำคัญ

• ความต้องการ AI Governance และกฎหมายที่ชัดเจน : เนื่องจาก Agentic AI ตัดสินใจและดำเนินการด้วยตัวเอง ความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสจึงเป็นสิ่งจำเป็น ทำให้เกิดความต้องการด้านกฎหมาย AI และหลักธรรมาภิบาล AI (AI Governance) ที่ชัดเจน
• การปรับตัวของแรงงาน (Workforce Reskilling) : พนักงานจำนวนมากต้องได้รับการฝึกฝนและเรียนรู้ทักษะใหม่ (Reskill) เพื่อทำงานร่วมกับ AI Agents ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะทำงานด้วยตนเอง
• ความต้องการด้าน Infrastructure และผู้เชี่ยวชาญ : องค์กรต้องลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) และต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้เฉพาะทางเพื่อดูแลและแก้ไขปัญหาระบบ AI ที่มีความซับซ้อนนี้
• การแข่งขันที่เพิ่มขึ้น : การที่ Agentic AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้น จะนำไปสู่การแข่งขันที่สูงขึ้นระหว่างองค์กรในการใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัตินี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการทำงาน

สนใจนำ Agentic AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพในองค์กรของคุณ ? AIGEN พร้อมให้คำปรึกษาและออกแบบโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ธุรกิจคุณ ตั้งแต่การประเมินความเหมาะสม การเลือกเครื่องมือ ไปจนถึงการติดตั้งและดูแลระบบ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้ เพื่อทดลองการใช้งานจริง !

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Agentic AI

ข้อมูลอ้างอิง

1. Four AI Agent Strategies That Improve GPT-4 and GPT-3.5 Performance – DeepLearning.AI. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance
2. What Are AI Agents? | IBM. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
3. AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation -Microsoft Research. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/autogen-enabling-next-gen-llm-applications-via-multi-agent-conversation-framework/
4. Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2025. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-10-21-gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2025
5. Andrew Ng: Why Agentic AI is the smart bet for most enterprises | Insight Partners. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.insightpartners.com/ideas/andrew-ng-why-agentic-ai-is-the-smart-bet-for-most-enterprises/
6. How Sephora Boosted AOV by 25% with AI Beauty Tech. สืบค้นเมื่อวันที่ 11 ธันวาคม 2568 จาก https://www.linkedin.com/posts/nicoloaugustomanica_how-sephoras-ai-beauty-tech-boosted-aov-activity-7358881904298811394-DSF0