ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อย่าง AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลก เราได้เห็น AI รูปแบบต่างๆ เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่ผู้ช่วยเสียงส่วนตัวไปจนถึง AI ที่สร้างภาพ วิดีโอ และข้อความได้อย่างน่าทึ่ง ซึ่งเราเรียก AI ประเภทนั้นรวม ๆ ว่า Generative AI และท่ามกลางกระแสนี้ ก็มีคำว่า "AI Agent" ที่เริ่มถูกพูดถึงมากขึ้น ซึ่งหลายคนอาจสับสนว่ามันคืออะไร และแตกต่างจาก AI อย่าง Generative AI ที่เราใช้กันอยู่ทั่วไปอย่างไร

AI Agent คืออะไร ?

AI Agent นั้นเป็น AI ที่สร้างขึ้นเพื่อใช้ดำเนินการ (Take Action) หรือบรรลุเป้าหมายตามที่ถูกกำหนดไว้ ซึ่งเปรียบเสมือนผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถลงมือทำงานที่ได้รับมอบหมาย โดยมันสามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม รวบรวมข้อมูล รันคำสั่ง ใช้ข้อมูล เพื่อดำเนินการบางอย่างให้สำเร็จ โดยดำเนินงานต่อเนื่องกันได้เองโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากผู้ใช้หรือมนุษย์ในแต่ละจุด และสามารถแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างทางได้

ข้อแตกต่างระว่าง AI Agent กับ Generative AI คือ

Generative AI เป็น AI ที่เราคุ้นเคยและใช้งานกันอยู่ในปัจจุบัน มักจะเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะอย่าง หรือตอบสนองต่อคำสั่งที่ชัดเจน โดยส่วนใหญ่จะทำงานตามชุดข้อมูลหรือกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พวกมันเก่งในการทำงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก หรือตอบคำถามให้ผู้ใช้ ซึ่งการทำงานนั้นต้องรอคำสั่งหรือคำถาม (Input) จากผู้ใช้ แล้วประมวลผลตามอัลกอริทึมที่ถูกฝึกมา เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ (Output) ซึ่งตัวอย่างที่คุ้นเคยเช่น

• Chatbot / Virtual Assistant: ตอบคำถาม, ให้ข้อมูลตามฐานข้อมูล (เช่น Siri, Google Assistant)
• Generative AI: สร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ๆ เช่น ข้อความ (ChatGPT, Gemini), รูปภาพ (Midjourney, Stable Diffusion), วิดีโอ (Veo3, RunwayML)
• Recommendation Systems: แนะนำสินค้า/บริการที่คุณน่าจะชอบ (เช่น Netflix, YouTube)
• Robotic Process Automation (RPA): ทำงานซ้ำๆ บนคอมพิวเตอร์ตามขั้นตอนที่กำหนด (เช่น กรอกข้อมูล)

แม้ AI เหล่านี้จะทรงพลัง แต่โดยทั่วไปแล้ว พวกมันยังคงต้องการ "คำสั่ง" หรือ Input จากมนุษย์ในแต่ละขั้นตอน หรือไม่สามารถตัดสินใจนอกกรอบที่ถูกกำหนดไว้ได้ด้วยตัวเอง แต่ AI Agent นั้นก้าวขึ้นไปอีกขั้น พวกมันจะไม่เพียงแค่สร้างเนื้อหาหรือตอบคำถาม แต่ถูกออกแบบมาเพื่อ บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน โดยสามารถ คิด วางแผน ตัดสินใจ ลงมือทำ และ เรียนรู้ได้ด้วยตัวเองอย่างเป็นอิสระ โดยแทนที่จะรอ คำสั่ง หรือ Input จากผู้ใช้เพียงอย่างเดียว

หน้าที่หลักของ AI Agent คือดำเนินการ (Take Action) และบรรลุเป้าหมายที่ได้รับมอบหมาย โดยสามารถวางแผนและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ได้ตลอดเวลา ซึ่งความสามารถที่โดดเด่นนี้เอง ทำให้ AI Agent สามารถทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องกันได้เองโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ในแต่ละจุด และสามารถแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างทางได้

AI Agent กับการเลือกนำมาใช้ในองค์กร

เชื่อว่าหลายองค์กรได้มีการนำ Generative AI มาใช้กันอย่างกว้างขวาง ไม่ว่าจะ สร้างสไดล์นำเสนอ, สร้างรูปภาพ, ช่วยคิดไอเดีย, สร้างเนื้อหา content หรือแม้แต่สร้างวิดีโอ แต่การนำ AI Agent ที่สามารถทำงานให้บรรลุเป้าหมายได้นั้น จึงทำให้ AI Agent กลายเป็นเทคโนโลยีที่น่าจับตามอง ด้วยความสามารถในการทำงานที่ซับซ้อน คิด วางแผน และลงมือทำได้ด้วยตัวเองอย่างเป็นอิสระ อย่างไรก็ตาม การนำ AI Agent มาใช้ในองค์กรอย่างชาญฉลาดและประสบความสำเร็จนั้น ไม่ใช่เพียงแค่การเลือกใช้เครื่องมือ แต่ต้องอาศัยความเข้าใจเชิงกลยุทธ์ และการประเมินความพร้อมขององค์กรอย่างรอบด้าน นี่คือสิ่งที่ต้องคำนึงก่อนเลือกนำ AI Agent มาใช้งาน

• ต้นทุนและความซับซ้อนที่แท้จริง: โครงการ AI Agent ส่วนใหญ่ในปัจจุบันยังอยู่ในขั้นทดลอง ซึ่งมักถูกขับเคลื่อนด้วยกระแส (hype) และนำไปใช้ผิดวัตถุประสงค์ ทำให้องค์กรอาจมองข้าม "ต้นทุนและความซับซ้อนที่แท้จริงของการนำ AI Agent มาใช้งานในระดับองค์กร“
• ความเสี่ยงที่จะไม่สำเร็จ: Gartner คาดการณ์ว่า กว่า 40% ของโครงการ AI Agent จะถูกยกเลิกภายในสิ้นปี 2027 เนื่องจากต้นทุนที่สูงขึ้น, คุณค่าทางธุรกิจที่ไม่ชัดเจน หรือการควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ
• "Agent Washing": ผู้ขายบางรายอาจสร้าง "Agent Washing" หรือการนำผลิตภัณฑ์เดิม ๆ เช่น AI Assistants, RPA หรือ Chatbots มาเปลี่ยนชื่อเรียกใหม่เป็น AI Agent โดยที่ยังไม่มีความสามารถในการทำงานแบบ Agentic ที่แท้จริง องค์กรจึงต้องระมัดระวังในการเลือกผู้ให้บริการ

กลยุทธ์การเลือกและนำ AI Agent มาใช้ในองค์กรอย่างชาญฉลาด

เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงและดึงคุณค่าจาก AI Agent มาใช้อย่างแท้จริง Gartner ได้แนะนำแนวทางดังนี้

• เน้นคุณค่าและ ROI ที่ชัดเจน: ควรลงทุนในโครงการ AI Agent ที่ "ส่งมอบคุณค่าหรือผลตอบแทนการลงทุน (ROI) ที่ชัดเจน" อย่าเพิ่งลงทุนตามกระแสที่ยังไม่เห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม
• ทบทวนเวิร์กโฟลว์ตั้งแต่ต้น: แทนที่จะพยายามนำ AI Agent ไปผนวกกับระบบเดิม ๆ ที่ซับซ้อน การ "ทบทวนเวิร์กโฟลว์และออกแบบใหม่ทั้งหมดโดยคำนึงถึง AI Agent ตั้งแต่เริ่มต้น" เป็นเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดสู่การใช้งานที่ประสบความสำเร็จ
• เริ่มต้นจากจุดเล็กๆ แต่สร้างคุณค่า: มุ่งเน้นไปที่การใช้ AI Agent ในกรณีศึกษาที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตขององค์กรโดยรวม (enterprise productivity) แทนที่จะเน้นแค่การเพิ่มประสิทธิภาพงานส่วนบุคคลเพียงเล็กน้อย
• ความสำคัญของ "Human in the Loop": แม้ AI Agent จะทำงานได้อย่างอิสระ แต่มนุษย์ยังคงต้องอยู่ในกระบวนการทำงานเสมอ เพื่อกำหนดเป้าหมาย กำกับดูแล ตรวจสอบผลลัพธ์ และแก้ไขเมื่อจำเป็น เพื่อให้มั่นใจว่าการทำงานของ AI สอดคล้องกับคุณค่าและจริยธรรมขององค์กร
• วิเคราะห์และเลือกผู้ขายอย่างรอบคอบ: ศึกษาข้อมูลผู้ขายอย่างละเอียด ระวัง "Agent Washing" และเลือกพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญและประสบการณ์จริงในการนำ AI Agent มาปรับใช้

AI Agent คือเทคโนโลยีที่มาพร้อมกับศักยภาพ แต่ก็มาพร้อมกับความซับซ้อนที่ต้องจัดการอย่างมีกลยุทธ์ การเข้าใจความท้าทายและนำแนวทางการเลือกใช้ที่ชาญฉลาดมาปรับใช้ จะช่วยให้องค์กรของคุณสามารถดึงประโยชน์สูงสุดจาก AI Agent และนำพาธุรกิจสู่ความสำเร็จในยุคดิจิทัลได้อย่างยั่งยืน