ค้นพบคุณค่าของ AI Agent ตั้งแต่วันแรกที่ใช้งาน

Key takeaway

• การนำ AI Agents มาใช้ควรเริ่มจากการแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ชัดเจนและสร้างผลลัพธ์ได้ทันที (Quick Win) แทนที่จะรีบร้อนนำมาใช้โดยขาดทิศทาง เพื่อหลีกเลี่ยงการลงทุนที่สูญเปล่าเหมือนกรณี Blockchain
• องค์กรควรให้ความสำคัญกับการสร้างความสามารถในการทำงานร่วมกัน (Interoperability) ระหว่าง AI Agents, ข้อมูล และแอพพลิเคชั่นต่างๆ ตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อรองรับการพัฒนาระบบที่ซับซ้อนขึ้นในอนาคต
• การใช้หลักการ KASS (Keep Agents Simple, Stupid) โดยเลือกใช้โซลูชั่นที่เรียบง่ายและตรงจุดที่สุดในการแก้ปัญหา แทนที่จะสร้างระบบที่ซับซ้อนเกินความจำเป็น จะช่วยให้การนำ AI Agents มาใช้มีประสิทธิภาพสูงสุด

ลองจินตนาการถึง AI ที่สามารถอ่านใจลูกค้าได้ หรือสามารถระบุช่องโหว่ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ก่อนที่แฮกเกอร์จะโจมตี หรือทีม AI agents ที่ปรับโครงสร้างซัพพลายเชนระดับโลกเพื่อหลีกเลี่ยงวิกฤตทางภูมิรัฐศาสตร์ที่กำลังจะเกิดขึ้น? ความเป็นไปได้อันทรงพลังเหล่านี้อธิบายได้ว่าทำไม agentic AI จึงสร้างความตื่นเต้นในห้องประชุมบอร์ดบริษัททั่วโลก

แม้ว่า agentic AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาจนยังไม่มีคำนิยามที่เป็นเอกฉันท์ แต่โดยทั่วไปหมายถึงระบบ AI ที่สามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระโดยแทบไม่ต้องพึ่งการแทรกแซงจากมนุษย์ ต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่ต้องการคำสั่งชัดเจนในแต่ละขั้นตอน agentic AI ทำงานอย่างเป็นอิสระ เรียนรู้และปรับตัวเพื่อพัฒนาการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง

จากการสำรวจของ Capgemini พบว่า 50% ของผู้บริหารธุรกิจวางแผนลงทุนและนำ AI agents มาใช้ภายในปี 2568 เพิ่มขึ้นจากเพียง 10% ในปัจจุบัน ขณะที่ Gartner คาดการณ์ว่า 33% ของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์องค์กรจะรวม agentic AI ภายในปี 2571 จากปัจจุบันที่น้อยกว่า 1%

"เทคโนโลยีนี้สร้างกระแสมาก – ทั้งจากผู้ชื่นชอบซอฟต์แวร์ที่เห็นศักยภาพของ LLMs, นักลงทุน VC ที่แสวงหานวัตกรรมใหม่ และบริษัทที่ต้องการ 'killer app'" Matt McLarty, CTO ของ Boomi กล่าว แต่เขาเสริมว่า "ตอนนี้องค์กรกำลังดิ้นรนที่จะก้าวออกจากจุดเริ่มต้น"

ความท้าทายคือหลายองค์กรตื่นเต้นจนเสี่ยงที่จะวิ่งก่อนเดินในการนำ agentic AI มาใช้ McLarty เตือนว่าการทำเช่นนั้นอาจเปลี่ยนโอกาสทางธุรกิจให้กลายเป็นแหล่งต้นทุน ความซับซ้อน และความสับสน

ความสามารถอันน่าตื่นเต้นของ agentic AI สร้างแรงจูงใจให้ผู้นำธุรกิจรีบเร่งดำเนินการ แต่การกระทำตามแรงกระตุ้นมากกว่าข้อมูลเชิงลึกอาจทำให้เทคโนโลยีกลายเป็น "โซลูชันที่กำลังมองหาปัญหา"

สถานการณ์นี้เคยเกิดขึ้นมาแล้ว เมื่อ Blockchain ถูกแยกออกจาก Bitcoin ในปี 2557 องค์กรต่างๆ รีบเร่งสำรวจการประยุกต์ใช้บัญชีแยกประเภทดิจิทัลแบบกระจายศูนย์ แต่หลังจากผ่านไปหนึ่งทศวรรษ เทคโนโลยีนี้ยังห่างไกลจากการคาดการณ์ในเวลานั้น

"ผมมองว่า Blockchain เป็นบทเรียนเตือนใจ" McLarty กล่าว "กระแสความนิยมและการขาดการนำไปใช้ในที่สุดเป็นเส้นทางที่ agentic AI ควรหลีกเลี่ยง ปัญหาของ Blockchain คือคนพยายามหากรณีการใช้งานที่เหมาะสม และแม้เมื่อพบกรณีการใช้งาน มักจะมีโซลูชันที่ง่ายกว่าและถูกกว่า ผมคิดว่า agentic AI สามารถทำสิ่งที่ไม่มีโซลูชันอื่นทำได้ ในแง่ของการให้เหตุผลตามบริบทและการดำเนินการแบบไดนามิก แต่ในฐานะนักเทคโนโลยี เราตื่นเต้นกับเทคโนโลยีมากจนบางครั้งเราละเลยปัญหาทางธุรกิจ"

แทนที่จะกระโจนเข้าไปอย่างไม่ลืมหูลืมตา McLarty สนับสนุนให้มีทัศนคติแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยมุ่งเป้าไปที่ "ผลไม้ที่เก็บง่าย" และกรณีการใช้งานที่สร้างผลลัพธ์ได้ทันที ซึ่งรวมถึงการลงทุนใน worker agents ที่จะเป็นส่วนประกอบของระบบหลายตัวแทนที่ซับซ้อนมากขึ้นในอนาคต

ในขอบเขตที่แคบและกำหนดไว้ชัดเจน AI agents สามารถสร้างมูลค่าได้ทันที เช่น ใช้ความสามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเชื่อมช่องว่างทางภาษาในระบบแชทบอท หรือทำงานซ้ำๆ ผ่านการทำงานอัตโนมัติแบบไดนามิก

"กระบวนการทำงานอัตโนมัติในปัจจุบันสร้างมูลค่ามหาศาลให้องค์กร แต่มักนำไปสู่การจัดการข้อยกเว้นด้วยตนเองจำนวนมาก" McLarty ชี้ให้เห็น "ตัวแทน agentic ที่จัดการข้อยกเว้นสามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้"

นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องหลีกเลี่ยงกรณีการใช้งานที่สามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยีที่ง่ายกว่า "การสร้างระบบ self-manager หรือ ephemeral agent swarm อาจฟังดูน่าตื่นเต้น แต่บางทีคุณอาจแก้ปัญหาด้วย reasoning agent ง่ายๆ ที่เข้าถึงข้อมูลภายในและเครื่องมือที่ใช้ API" McLarty แนะนำ "เรียกว่าหลักการ KASS: Keep agents simple, stupid"

มูลค่าในอนาคตของ agentic AI จะอยู่ที่ความสามารถในการทำงานร่วมกัน (interoperability) และองค์กรที่ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้ตั้งแต่เริ่มต้นจะมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

McLarty อธิบายว่า ประโยชน์ของ AI agents ในสถานการณ์เช่นการสนับสนุนลูกค้าอยู่ที่การผสมผสานของสี่องค์ประกอบ: ขอบเขตธุรกิจที่ชัดเจน, โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM), บริบทจากข้อมูลองค์กร และความสามารถในการดำเนินการผ่านแอปพลิเคชันหลัก ซึ่งสององค์ประกอบหลังนี้ต้องอาศัยความสามารถในการทำงานร่วมกัน

เฟรมเวิร์กแบบ agent-to-agent เช่น model context protocol (MCP) – ระบบเปิดที่เชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลต่างๆ – สามารถทำงานร่วมกับสถาปัตยกรรม API ที่มีอยู่เพื่อสร้างการเชื่อมต่อตั้งแต่เริ่มต้น แม้ว่าตอนนี้อาจดูเป็นภาระเพิ่มเติม แต่ในระยะยาวองค์กรที่ลงทุนในด้านนี้จะได้รับประโยชน์

"จุดเด่นของความสามารถในการทำงานร่วมกันคือ งานที่คุณทำเพื่อเชื่อมต่อตัวแทนกับข้อมูลและแอปพลิเคชันในตอนนี้จะช่วยให้คุณพร้อมสำหรับอนาคตแบบหลายตัวแทน ซึ่งความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทนจะเป็นสิ่งสำคัญ" McLarty กล่าว

ในอนาคต ระบบหลายตัวแทนจะทำงานร่วมกันในงานที่ซับซ้อนและข้ามหน้าที่มากขึ้น เช่น ระบบที่ใช้ AI agents จากหลายแผนกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการซัพพลายเชน

ผู้พัฒนาบุคคลที่สามเริ่มนำเสนอความสามารถแบบหลายตัวแทนแล้ว เช่น Amazon ที่เปิดตัวเครื่องมือสำหรับบริการ Bedrock ให้ผู้ใช้เข้าถึงตัวแทนเฉพาะทางที่ประสานงานโดยตัวควบคุมที่สามารถแยกคำขอ มอบหมายงาน และรวบรวมผลลัพธ์

แม้โซลูชันสำเร็จรูปจะช่วยให้องค์กรหลีกเลี่ยงความเสี่ยงและความซับซ้อน แต่ความหลากหลายทางดิจิทัลขององค์กรขนาดใหญ่จะทำให้พวกเขาต้องพึ่งพาสถาปัตยกรรม API ของตัวเองเพื่อปลดล็อกศักยภาพเต็มที่ของระบบหลายตัวแทน

คำแนะนำของ McLarty นั้นเรียบง่าย "นี่เป็นเวลาที่คุณควรยึดมั่นในปัญหาทางธุรกิจ และก้าวไปเพียงเท่าที่จำเป็นด้วยโซลูชันที่เหมาะสม"

Why it matters

💡 บทความนี้นำเสนอมุมมองเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับการนำ AI Agents มาใช้ในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะสำหรับผู้บริหารและผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่กำลังพิจารณาการลงทุนในเทคโนโลยีนี้ บทความให้คำแนะนำที่มีคุณค่าในการหลีกเลี่ยงกับดักของการรีบเร่งนำเทคโนโลยีมาใช้โดยขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจน พร้อมนำเสนอแนวทางการเริ่มต้นอย่างรอบคอบเพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง รวมถึงการเตรียมความพร้อมสำหรับการพัฒนาในอนาคต

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.technologyreview.com/2025/07/17/1119943/finding-value-from-ai-agents-from-day-one/