JRIT ICHI

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็วจากระบบที่ทำหน้าที่เพียงตอบคำถามหรือวิเคราะห์ข้อมูล ไปสู่รูปแบบใหม่ที่เรียกว่า “Agentic AI” ซึ่งกำลังถูกมองว่าเป็นวิวัฒนาการขั้นต่อไปของ AI และอาจเปลี่ยนวิธีการทำงานขององค์กรในอนาคตอย่างมีนัยสำคัญ หาก Generative AI คือเครื่องมือที่ช่วยสร้างเนื้อหา ตอบคำถาม หรือช่วยงานเฉพาะจุด Agentic AI คือระบบที่สามารถรับเป้าหมาย วางแผน ตัดสินใจ และดำเนินการหลายขั้นตอนด้วยตนเองจนบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยลดการพึ่งพามนุษย์ในกระบวนการทำงานลงอย่างมาก

Agentic AI แตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิมตรงที่ไม่ได้รอรับคำสั่งทีละขั้นตอนจากผู้ใช้งาน แต่สามารถทำงานเชิงรุก (Proactive) ได้ ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้งานสั่งให้ “วางแผนการเดินทางไปประชุมที่สิงคโปร์สัปดาห์หน้า” AI แบบทั่วไปอาจเพียงเสนอข้อมูลเที่ยวบินหรือโรงแรม แต่ Agentic AI สามารถค้นหาเที่ยวบินที่เหมาะสม เปรียบเทียบราคา จองตั๋ว จัดตารางการเดินทาง ตรวจสอบสภาพอากาศ และส่งแผนการเดินทางให้ผู้ใช้งานโดยอัตโนมัติ ภายใต้ข้อกำหนดที่ได้รับมอบหมายไว้ล่วงหน้า กระบวนการทั้งหมดเกิดขึ้นแบบ End-to-End หรือครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ

แนวคิดสำคัญของ Agentic AI คือความสามารถในการ “รับรู้ คิด วางแผน ลงมือทำ และเรียนรู้” (Perceive, Reason, Act, Learn) ระบบจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ วิเคราะห์สถานการณ์ กำหนดแนวทางแก้ปัญหา เลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม และประเมินผลลัพธ์เพื่อนำไปปรับปรุงการทำงานในอนาคต วงจรดังกล่าวทำให้ AI มีลักษณะใกล้เคียงกับการทำงานของมนุษย์มากขึ้น โดยเฉพาะในงานที่ต้องอาศัยหลายขั้นตอนและการตัดสินใจต่อเนื่อง

ในภาคธุรกิจ Agentic AI เริ่มถูกนำมาใช้ในหลายด้าน เช่น การบริการลูกค้า การบริหารห่วงโซ่อุปทาน การพัฒนาซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการจัดการเอกสารภายในองค์กร ตัวอย่างเช่น ในศูนย์บริการลูกค้า AI สามารถรับเรื่องร้องเรียน ตรวจสอบข้อมูลลูกค้า วิเคราะห์ปัญหา เสนอแนวทางแก้ไข และดำเนินการตามขั้นตอนที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ แทนที่จะให้พนักงานดำเนินการทุกขั้นตอนด้วยตนเอง ส่งผลให้ระยะเวลาในการให้บริการลดลงและประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน

นอกจากนี้ Agentic AI ยังมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงรูปแบบองค์กรจาก “การใช้ AI เป็นผู้ช่วย” ไปสู่ “การมี AI เป็นผู้ร่วมงาน” หลายองค์กรเริ่มพัฒนาเครือข่าย AI Agent หลายตัวที่ทำงานร่วมกันในลักษณะทีมงานดิจิทัล โดยแต่ละ Agent รับผิดชอบหน้าที่เฉพาะ เช่น Agent ด้านการตลาด Agent ด้านการเงิน และ Agent ด้านบริการลูกค้า ซึ่งสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลและประสานงานกันได้อัตโนมัติ แนวคิดดังกล่าวถูกเรียกว่า Agentic Enterprise หรือองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agent ในทุกกระบวนการสำคัญของธุรกิจ

แม้ Agentic AI จะมีศักยภาพสูง แต่ก็ยังมีข้อจำกัดและความท้าทายหลายประการ ประการแรกคือเรื่องความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ เนื่องจาก AI อาจตัดสินใจผิดพลาดหากข้อมูลที่ได้รับไม่สมบูรณ์หรือมีความคลุมเครือ ประการที่สองคือประเด็นด้านความปลอดภัยและการกำกับดูแล เพราะเมื่อ AI มีอำนาจในการตัดสินใจและดำเนินการมากขึ้น ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจส่งผลกระทบในวงกว้างได้ องค์กรจึงจำเป็นต้องกำหนดกรอบการควบคุม การตรวจสอบ และการกำกับดูแลที่เหมาะสมก่อนนำระบบมาใช้งานจริง

อีกหนึ่งความท้าทายสำคัญคือการสร้างความไว้วางใจจากผู้ใช้งานและองค์กร งานวิจัยและรายงานในอุตสาหกรรมหลายฉบับพบว่า แม้ความสามารถของ Agentic AI จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่การนำไปใช้งานจริงในระดับองค์กรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น เนื่องจากหลายองค์กรยังต้องการให้มนุษย์ทำหน้าที่ตรวจสอบและยืนยันผลลัพธ์ในขั้นตอนสำคัญ โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงสูง เช่น การเงิน การแพทย์ หรือการกำกับดูแลด้านกฎหมาย

อย่างไรก็ตาม แนวโน้มในอนาคตชี้ให้เห็นว่า Agentic AI จะมีบทบาทเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เมื่อเทคโนโลยีมีความแม่นยำมากขึ้นและองค์กรสามารถออกแบบระบบกำกับดูแลที่เหมาะสมได้ AI จะไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยทำงาน แต่จะกลายเป็น “กำลังแรงงานดิจิทัล” ที่สามารถรับผิดชอบกระบวนการทำงานทั้งหมดได้ด้วยตนเอง ตั้งแต่การวางแผน การตัดสินใจ ไปจนถึงการดำเนินงานและการประเมินผล

กล่าวโดยสรุป Agentic AI คือก้าวสำคัญของวิวัฒนาการปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังเปลี่ยน AI จากผู้ช่วยตอบคำถามไปสู่ระบบอัจฉริยะที่สามารถทำงานแทนมนุษย์แบบ End-to-End ได้จริง แม้จะยังมีข้อจำกัดด้านความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และการกำกับดูแล แต่ศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างรูปแบบการทำงานใหม่ ทำให้ Agentic AI ถูกมองว่าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญที่จะกำหนดอนาคตของโลกธุรกิจและการทำงานในทศวรรษข้างหน้า

ผุ้เขียน: ก้องปพัฒน์ กำจรจรุงวิทย์