ไขข้อสงสัย Agentic AI คืออะไร ทำงานอย่างไร
Feb 14, 2025
AI ในปัจจุบันช่วยให้หลายธุรกิจทำงานได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าจะเป็นแชทบอทที่ตอบลูกค้า ระบบแนะนำสินค้าจากพฤติกรรมการซื้อ หรือ AI ด้านการเงินที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ระบบเหล่านี้ยังต้องอาศัยมนุษย์เป็นตัวกลางในการตัดสินใจเสมอ เช่น แชทบอทอาจช่วยให้ข้อมูล แต่ถ้าลูกค้าต้องการข้อเสนอพิเศษ AI ยังต้องส่งต่อให้พนักงาน ระบบแนะนำสินค้าก็ไม่ได้เข้าใจบริบทเชิงกลยุทธ์มากพอที่จะปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การตลาดเอง
ข้อจำกัดเหล่านี้เป็นสาเหตุที่ Agentic AI กำลังกลายเป็นเทรนด์ใหม่ของ AI แทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือที่รอรับคำสั่ง Agentic AI สามารถ วิเคราะห์ วางแผน และลงมือทำได้เอง โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ในทุกขั้นตอน เทคโนโลยีนี้ไม่ได้แค่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้ระบบอัตโนมัติสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำขึ้น ซึ่งอาจเป็นรากฐานสำคัญของอนาคตที่ AI ทำงานแทนมนุษย์ได้มากขึ้น
Agentic AI คืออะไร?
Agentic AI คือ ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยอัตโนมัติ แตกต่างจาก AI ทั่วไปที่ต้องรอคำสั่งก่อนถึงจะทำงาน Agentic AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งเป้าหมาย วางแผน และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมกับสถานการณ์โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ทุกขั้นตอน
Agentic AI ทำงานโดยอาศัยเทคโนโลยีอย่าง Machine Learning และ Natural Language Processing เพื่อให้สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และทำงานได้อย่างชาญฉลาด ไม่ใช่แค่การตอบสนองตามโปรแกรมที่ตั้งไว้ แต่สามารถเลือกแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในแต่ละสถานการณ์
ปัจจุบัน Agentic AI คือก้าวสำคัญของเทคโนโลยี AI ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดภาระงานซ้ำซ้อน และเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในหลายอุตสาหกรรมจากระบบที่ต้องพึ่งพามนุษย์ ไปสู่ระบบที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระและชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น
Agentic AI ทำงานอย่างไร?
Agentic AI ทำงานโดยอัตโนมัติผ่านกระบวนการ 4 ขั้นตอน ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูล การวิเคราะห์ ตัดสินใจ ลงมือทำ และเรียนรู้จากประสบการณ์ เพื่อให้สามารถปรับปรุงการทำงานของตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง
การรับรู้ (Perceive)
Agentic AI เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เซ็นเซอร์ กล้องดิจิทัล ฐานข้อมูล และ API ที่เชื่อมต่อกับระบบอื่น ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ AI เข้าใจสถานการณ์รอบตัว เช่น รถยนต์ไร้คนขับที่ต้องวิเคราะห์ภาพถนนและการจราจร หรือระบบ AI ด้านการเงินที่ต้องดึงข้อมูลลูกค้ามาประเมินความเสี่ยงก่อนอนุมัติสินเชื่อ
การวิเคราะห์และตัดสินใจ (Reason)
หลังจากได้รับข้อมูล AI จะนำมาวิเคราะห์โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยระบบจะพิจารณาทางเลือกต่างๆ และเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุด เช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะที่วิเคราะห์ตารางเวลาของผู้ใช้แล้วจัดประชุมให้อย่างเหมาะสม หรือระบบแนะนำสินค้าที่ประเมินพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าเพื่อนำเสนอสินค้าที่ตรงกับความต้องการ
การดำเนินการ (Act)
.jpg "enter image title here")
เมื่อได้แนวทางที่ดีที่สุด AI จะลงมือทำงานผ่านการเชื่อมต่อกับระบบที่เกี่ยวข้อง เช่น ระบบบริหารจัดการธุรกิจ ระบบบัญชี หรือแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ บางระบบสามารถกำหนดขอบเขตการทำงานได้ เช่น AI ที่ใช้ในกระบวนการเคลมประกันอาจอนุมัติคำขอในวงเงินที่กำหนดโดยอัตโนมัติ แต่หากเกินกว่ากำหนด ระบบจะส่งให้เจ้าหน้าที่พิจารณา
การเรียนรู้และพัฒนา (Learn)
Agentic AI ไม่หยุดอยู่แค่การทำงานตามคำสั่ง แต่ยังสามารถเรียนรู้จากผลลัพธ์ของตัวเอง ข้อมูลที่ได้จากการใช้งานจะถูกนำกลับมาใช้ในการฝึกฝน AI ให้ทำงานได้ดีขึ้นในอนาคต ยิ่งมีการใช้งานมากขึ้น AI ก็ยิ่งแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น AI ด้านการตลาดที่เรียนรู้ว่ากลุ่มลูกค้าชอบโฆษณาประเภทไหน หรือ AI ในอุตสาหกรรมผลิตที่สามารถปรับปรุงกระบวนการผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นจากข้อมูลที่ได้รับ
ความสามารถของ Agentic AI
ความเป็นอิสระ (Autonomy)
Agentic AI สามารถดำเนินงานได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ตลอดเวลา แม้ว่าจะยังมีการควบคุมในบางกรณี แต่ AI สามารถตัดสินใจและดำเนินการในขอบเขตที่กำหนดได้อย่างอิสระ เช่น ระบบจัดการคลังสินค้าที่สามารถตรวจสอบสต็อกและสั่งเติมสินค้าอัตโนมัติ
การคิดวิเคราะห์ (Reasoning)
AI สามารถประเมินสถานการณ์ พิจารณาทางเลือก เปรียบเทียบข้อดีข้อเสีย และตัดสินใจเลือกแนวทางที่ดีที่สุดในแต่ละสถานการณ์ เช่น AI ด้านการเงินที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเครดิตของลูกค้า และตัดสินใจอนุมัติสินเชื่อได้โดยอัตโนมัติ ความเข้าใจภาษา (Language Understanding) Agentic AI มีความสามารถในการเข้าใจและวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ ทำให้สามารถรับคำสั่งจากผู้ใช้ในรูปแบบข้อความหรือเสียงได้อย่างแม่นยำ เช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถตอบคำถาม จัดตารางนัดหมาย หรือสั่งซื้อสินค้าโดยใช้เพียงคำพูดของผู้ใช้
การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Workflow Optimization)
AI สามารถแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนย่อย จัดลำดับความสำคัญ และดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพโดยเชื่อมต่อกับระบบต่างๆ ได้อย่างราบรื่น เช่น AI ในองค์กรที่สามารถสลับไปมาระหว่างระบบบัญชี ระบบจัดซื้อ และแพลตฟอร์ม CRM เพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยไม่ต้องให้มนุษย์จัดการทุกขั้นตอน
ประเภทของ AI Agent ในระบบ Agentic AI
Agentic AI ทำงานผ่าน ตัวแทนอัจฉริยะ (Autonomous Agents) ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลักตามลักษณะการทำงาน
1. ตัวแทนแบบตอบสนอง (Reactive Agents)
AI ประเภทนี้ทำงานโดยอิงกับข้อมูลที่ได้รับแบบเรียลไทม์ และตอบสนองต่อสถานการณ์ทันทีโดยไม่มีการวางแผนล่วงหน้า ระบบเหล่านี้มีความรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงในงานที่ต้องการการตัดสินใจแบบฉับพลัน ตัวอย่างเช่น ระบบรักษาความปลอดภัยที่แจ้งเตือนเมื่อพบสิ่งผิดปกติ หรือ AI ในโรงงานอุตสาหกรรมที่สามารถตรวจจับข้อบกพร่องของสินค้าและหยุดสายการผลิตได้ทันที
2. ตัวแทนแบบเชิงรุก (Proactive Agents)
AI ประเภทนี้สามารถวางแผนล่วงหน้า และดำเนินการตามเป้าหมายที่กำหนดโดยไม่ต้องรอให้เกิดสถานการณ์เฉพาะ เช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถจัดตารางนัดหมาย จองตั๋วเครื่องบิน และปรับแผนการเดินทางให้เหมาะสมกับตารางเวลาของผู้ใช้ หรือ AI ที่วิเคราะห์แนวโน้มตลาดและคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าเพื่อนำเสนอโปรโมชั่นล่วงหน้า AI Agent ยังสามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน โดยอาจเป็น สภาพแวดล้อมแบบคงที่ (Fixed Environment) ซึ่งมีกฎเกณฑ์แน่นอนและสามารถคาดการณ์ได้ เช่น ระบบควบคุมอุณหภูมิอัตโนมัติที่ปรับอุณหภูมิตามค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้า หรืออาจเป็น สภาพแวดล้อมแบบพลวัต (Dynamic Environment) ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เช่น ระบบ AI วิเคราะห์ตลาดหุ้นที่ต้องรับมือกับความผันผวนของราคา หรือระบบนำทางอัจฉริยะที่ปรับเส้นทางแบบเรียลไทม์ตามสภาพการจราจรที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง
ตัวอย่างการใช้งาน (Use Cases) ของ Agentic AI ในธุรกิจต่างๆ
การตลาดและการขาย (Marketing / Sales)
Agentic AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดและกระตุ้นยอดขายได้โดยอัตโนมัติ โดยสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า คาดการณ์แนวโน้มการซื้อ และดำเนินแคมเปญการตลาดแบบเฉพาะบุคคล ตัวอย่างเช่น ระบบ AI สำหรับ E-Commerce สามารถตรวจสอบสินค้าที่ลูกค้าสนใจ และส่งข้อเสนอพิเศษหรือคูปองส่วนลดให้ทันทีผ่านอีเมลหรือแอปพลิเคชัน อีกทั้งยังสามารถบริหารโฆษณาดิจิทัลแบบเรียลไทม์ โดยปรับงบประมาณและกลยุทธ์โฆษณาตามประสิทธิภาพของแต่ละแคมเปญ
การผลิตและโรงงานอุตสาหกรรม (Manufacturing)
ในภาคการผลิต Agentic AI สามารถจัดการกระบวนการผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการตรวจสอบเครื่องจักร คาดการณ์การบำรุงรักษา และปรับสายการผลิตแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น AI ในโรงงานอัจฉริยะสามารถตรวจสอบสภาพของเครื่องจักรผ่านเซ็นเซอร์ และแจ้งเตือนเมื่อตรวจพบสัญญาณที่อาจนำไปสู่การเสียหายของอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดปัญหาจริง ซึ่งช่วยลดเวลาหยุดทำงานและค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม อีกทั้งยังสามารถวางแผนการผลิตให้เหมาะสมกับความต้องการของตลาด โดยลดการผลิตเกินความจำเป็นและเพิ่มประสิทธิภาพของวัตถุดิบ
การเงินและธนาคาร (Finance)
Agentic AI สามารถช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยง ตรวจจับการทุจริต และให้คำแนะนำทางการเงินโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น AI ในธนาคารสามารถประเมินคุณสมบัติของลูกค้าและตัดสินใจอนุมัติสินเชื่อได้โดยอ้างอิงจากข้อมูลเครดิตและพฤติกรรมทางการเงินแบบเรียลไทม์ อีกทั้งยังสามารถตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัย เช่น การโอนเงินที่มีรูปแบบผิดปกติ และแจ้งเตือนให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบทันที นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยบริหารพอร์ตการลงทุนโดยวิเคราะห์แนวโน้มตลาด และแนะนำกลยุทธ์การลงทุนที่เหมาะสมให้กับลูกค้าแบบอัตโนมัติ
สิ่งที่น่ากังวลของ Agentic AI
แม้ว่า Agentic AI จะช่วยให้มนุษย์ทำงานร่วมกับระบบอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโต แต่เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา ความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และดำเนินการของ AI ไม่ได้หมายความว่ามันสามารถแก้ปัญหาการบริหารทีมได้โดยอัตโนมัติ ตรงกันข้าม ผู้ที่นำ AI ไปใช้ยังต้องวางแผนการทำงานให้เหมาะสม เช่น การกำหนดบทบาทของ AI และมนุษย์ การตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน และการวางเงื่อนไขว่าภายใต้สถานการณ์ไหน AI สามารถตัดสินใจเองได้ และเมื่อใดที่มนุษย์ควรเข้ามากำกับดูแล
กระบวนการคิดและการวิเคราะห์ของ Agentic AI
Agentic AI ไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง แต่มักเป็นระบบที่มี AI หลายตัวทำงานร่วมกัน โดยมี AI ตัวหนึ่งทำหน้าที่เป็น "ตัววางแผน" (Planner) คอยกำหนดแนวทางและออกคำสั่งให้ AI ตัวอื่นๆ ทำงานตามที่ได้รับมอบหมาย ระบบนี้ยังมี "นักคิดเชิงวิพากษ์" (Critical Thinker) ซึ่งทำหน้าที่ประเมินผลลัพธ์ ให้ Feedback และช่วยปรับปรุงคุณภาพของการทำงาน ยิ่ง AI ได้รับ Feedback มากเท่าไหร่ มันก็จะเรียนรู้และทำงานได้ดีขึ้น แต่การฝึก AI ให้คิดวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ระบบต้องได้รับข้อมูลจำนวนมากที่สะท้อนความเป็นจริง ทั้งเป้าหมาย วิธีการดำเนินงาน และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง เพื่อให้มันสามารถเรียนรู้และปรับปรุงการตัดสินใจได้ การฝึก AI ในระดับนี้อาจต้องใช้การทดสอบซ้ำหลายร้อยหรือหลายพันรอบก่อนที่มันจะสามารถทำหน้าที่เป็นนักคิดเชิงวิพากษ์ที่มีประสิทธิภาพ
ปัญหาเรื่องความน่าเชื่อถือของ AI
หนึ่งในอุปสรรคสำคัญของ Agentic AI คือ ปัญหา Hallucination หรือการที่ AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องขึ้นมาเอง โดยที่มันเชื่อว่าข้อมูลนั้นถูกต้อง ปัญหานี้พบได้บ่อยในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ Agentic AI เช่น AI อาจให้คำตอบที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่มีอยู่จริง หรืออ้างอิงข้อมูลที่ผิดพลาดโดยไม่ได้ตั้งใจ หากปัญหานี้เกิดขึ้นในแชทบอทที่ใช้พูดคุยทั่วไป อาจไม่ส่งผลเสียมากนัก แต่ถ้าเป็น AI ที่ใช้ในการตัดสินใจเรื่องการเงิน การลงทุน หรือการดำเนินธุรกิจ ข้อมูลที่ผิดพลาดอาจนำไปสู่ความเสียหายที่ร้ายแรงได้ นี่เป็นเหตุผลว่าทำไมองค์กรที่นำ Agentic AI ไปใช้ต้องมีระบบตรวจสอบ และต้องกำหนดขอบเขตให้ชัดเจนว่า AI สามารถตัดสินใจเรื่องใดได้บ้าง และเรื่องไหนที่ยังต้องให้มนุษย์เป็นผู้ควบคุม แม้ว่า Agentic AI จะมีศักยภาพในการทำให้ระบบอัตโนมัติฉลาดขึ้น แต่ปัญหาเรื่องความแม่นยำและความน่าเชื่อถือยังคงเป็นอุปสรรคที่ต้องแก้ไข การพัฒนา AI ให้ปลอดภัยและสามารถใช้งานได้อย่างมั่นใจจึงเป็นสิ่งที่ต้องให้ความสำคัญในระยะยาว
สรุป Agentic AI
Agentic AI กำลังก้าวเข้ามาเปลี่ยนโฉมการทำงานขององค์กร ด้วยความสามารถในการคิด ตัดสินใจ และดำเนินการได้เอง ทำให้ธุรกิจสามารถลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน ปรับกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพ และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน ไม่ว่าจะเป็นการตลาดที่ AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและปรับกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ การผลิตที่ AI ควบคุมคุณภาพและจัดการ ห่วงโซ่อุปทาน (Supply chain) แบบอัตโนมัติ หรือภาคการเงินที่ AI ประเมินความเสี่ยงและบริหารพอร์ตการลงทุน แม้เทคโนโลยีนี้จะมีศักยภาพสูง แต่การนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดยังต้องอาศัย Data ที่ถูกต้อง โครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสม และการวางแผนกลยุทธ์ที่ดี ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของระบบ AI
หากองค์กรของคุณต้องการ พัฒนา AI Solutions หรือจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ Data Wow พร้อมช่วยวางกลยุทธ์ ให้คำปรึกษา ช่วย Implement และ Training เพื่อให้ AI และ Data ของคุณสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริง ปรึกษา Data Wow ได้ที่ sales@datawow.io หรือ 02-024-5560 ติดต่อเราเพื่อเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นขุมพลังในการขับเคลื่อนองค์กร
ติดต่อเรา
ซอยสุขุมวิท 69 แขวงพระโขนงเหนือ เขตวัฒนา
กรุงเทพมหานคร 10110
ประเทศไทย
