Agentic AI คืออะไร?
ในยุคที่ธุรกิจต้องแข่งขันกับเวลา ข้อมูล และความคาดหวังของลูกค้าที่สูงขึ้น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างต่อเนื่อง เราเริ่มจาก Machine Learning ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ ต่อด้วย Generative AI ที่สามารถสร้างข้อความ ภาพ หรือโค้ดตามคำสั่งของมนุษย์ได้
แต่ทั้งหมดนี้ยังคงมีข้อจำกัด เพราะ AI ส่วนใหญ่ยังอยู่ในโหมด “ตอบสนอง” มากกว่าที่จะเป็น “ผู้ช่วยที่ลงมือทำแทนเรา” และนี่คือจุดเริ่มต้นของ Agentic AI — แนวคิดใหม่ที่ก้าวข้ามขีดจำกัดของ AI เดิม ให้สามารถคิด วางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำงานได้ด้วยตัวเอง
Agentic AI แตกต่างจาก AI แบบเดิมอย่างไร?
เพื่อให้เข้าใจภาพชัดเจน เรามาลองเปรียบเทียบ:
AI แบบเดิม (Machine Learning / Generative AI)
• เน้นการสร้างหรือการวิเคราะห์
• ต้องการให้มนุษย์เป็นผู้กำหนด Input และตัดสินใจขั้นตอนสุดท้าย
• ตัวอย่าง: ChatGPT แนะนำวิธีเขียนอีเมล แต่ผู้ใช้ยังต้องกดส่งเอง
Agentic AI
• ไม่เพียงแค่สร้างข้อมูล แต่สามารถตัดสินใจและลงมือทำเองได้
• ทำงานในฐานะ Autonomous Agent ที่เรียนรู้จากสภาพแวดล้อมและบริบท
• ตัวอย่าง: เมื่อมีเคลมประกันเข้ามา Agentic AI จะตรวจสอบเงื่อนไขกรมธรรม์ → ตัดสินใจอนุมัติหรือไม่อนุมัติ → บันทึกลงระบบ → ส่งอีเมลแจ้งลูกค้า
องค์ประกอบหลักที่ทำให้ Agentic AI โดดเด่น:
1. Autonomy (การทำงานแบบอิสระ)
2. Decision-making (การตัดสินใจ)
3. Action-taking (การลงมือทำ)
4. Continuous Learning (การเรียนรู้ต่อเนื่อง)
หากเปรียบเทียบเชิงโครงสร้าง Generative AI คือ “สมอง” ส่วน Agentic AI คือ “สมอง + มือ + การตัดสินใจ” ที่สามารถขับเคลื่อนธุรกิจแทนคนได้จริง
ประโยชน์ของ Agentic AI ต่อธุรกิจ
การนำ Agentic AI มาใช้ ไม่ได้เป็นแค่การลดต้นทุน แต่ยังสร้างคุณค่าระยะยาว (Strategic Value) ให้ธุรกิจ
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Operational Efficiency)
– ทำงานได้ตลอด 24/7 โดยไม่เหนื่อยล้า
– Workflow ที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมง → ลดเหลือไม่กี่นาที
ลดความผิดพลาดจากมนุษย์ (Human Error)
– งานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การเงินและประกัน สามารถลดความเสี่ยงได้
ปลดล็อกศักยภาพของพนักงาน
– พนักงานสามารถโฟกัสไปที่งานเชิงกลยุทธ์และสร้างสรรค์
ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience)
– การตอบสนองเร็วขึ้น ลูกค้าได้รับบริการที่ดีขึ้น
ขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ
– ใช้ข้อมูลเรียลไทม์ช่วยตัดสินใจเร็วขึ้น
– เปิดโอกาสสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ (New Business Model)
Use Cases ของ Agentic AI ในโลกธุรกิจ
ด้านการเงิน (Finance)
– Document Processing: อ่านและตรวจสอบใบแจ้งหนี้ เทียบกับ PO และบันทึกลง ERP อัตโนมัติ
– Fraud Detection: ตรวจสอบธุรกรรมการเงินแบบเรียลไทม์ พร้อมแจ้งเตือนความผิดปกติ
ด้านประกัน (Insurance)
– Claims Automation: ตรวจสอบเงื่อนไขกรมธรรม์ และอนุมัติการจ่ายเคลมเบื้องต้นทันที
– Customer Support: ให้ข้อมูลกรมธรรม์และความคุ้มครองแก่ลูกค้าโดยอัตโนมัติ
ด้านบริการลูกค้า (Customer Service)
– Smart Customer Support: รับเรื่อง → ตรวจสอบ CRM → แก้ปัญหา/เปลี่ยนแพ็กเกจได้ทันที
– Proactive Service: ตรวจจับความผิดปกติ เช่น อินเทอร์เน็ตช้า และแก้ไขก่อนลูกค้าร้องเรียน
ด้าน HR / IT
– IT Helpdesk: รีเซ็ตรหัสผ่านและจัดการสิทธิ์เข้าถึงระบบอัตโนมัติ
– HR Automation: จัดการคำขอวันลา, ออกเอกสารรับรองการทำงาน
ด้าน Healthcare
– Medical Documentation: สรุปเวชระเบียนอัตโนมัติจากการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย
– Patient Monitoring: โทรติดตามอาการผู้ป่วยหลังการรักษา และโอนเคสให้พยาบาลหากพบความผิดปกติ
ด้าน Retail & E-commerce
– Inventory Management: ตรวจสอบสต็อกสินค้าและสั่งซื้ออัตโนมัติ
– Personalized Marketing: เสนอโปรโมชั่นตรงตามพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า
Agentic AI กับ UiPath Platform
UiPath ในฐานะผู้นำด้าน RPA และ Automation ได้พัฒนาเครื่องมือที่ผสาน Generative AI เข้ากับ Agentic Features เพื่อรองรับองค์กรระดับ Enterprise
UiPath ผู้นำตลาด RPA ระดับโลก ตามรายงานของ Gartner Magic Quadrant !
ฟีเจอร์หลักของ UiPath Agentic AI:
– Self-healing Robot: หุ่นยนต์ที่แก้ปัญหาด้วยตัวเองหาก Workflow ล้มเหลว
– Autopilot: การสั่งงานด้วยภาษามนุษย์ (Natural Language)
– Context Grounding: การทำให้ AI เข้าใจข้อมูลเชิงธุรกิจจริง
Automat Consulting ในฐานะ UiPath Partner ในไทย พร้อมช่วยองค์กรนำ Agentic AI ไปใช้งานจริง พูดคุยกับเรา
ทำไมธุรกิจควรเริ่มศึกษา Agentic AI วันนี้
- แนวโน้มระดับโลก (Global Trend)
– Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 กว่า 70% ขององค์กรจะใช้ AI แบบ Autonomous Agent
– Deloitte และ Forrester ยืนยันว่า Agentic AI คือ Next Era of Automation
2. ความได้เปรียบในการแข่งขัน
– คู่แข่งเริ่มนำ Agentic AI มาใช้แล้ว หากไม่ปรับตัว อาจเสียเปรียบด้านต้นทุนและ CX
– ผู้ที่เริ่มก่อนจะได้ First-mover Advantage
3. เริ่มต้นได้จาก Use Case เล็ก ๆ
– ไม่จำเป็นต้องลงทุนครั้งใหญ่
– สามารถทดลองจากงานเล็ก เช่น Document Processing, Customer Service
4. เตรียมพร้อมสำหรับ Future of Work
– งานเชิงกลยุทธ์จะเป็นของมนุษย์ ส่วนงาน Routine จะเป็นของ Agentic AI
– การเริ่มวันนี้คือการสร้าง Workforce Hybrid: Human + AI
ความท้าทายในการนำ Agentic AI มาใช้
- Data Privacy & Security – การให้ AI เข้าถึงข้อมูลสำคัญต้องมีมาตรการความปลอดภัยเข้มงวด
2. Governance & Compliance – ต้องสอดคล้องกับกฎระเบียบ เช่น GDPR, PDPA
3. Skill Gap – บุคลากรอาจยังไม่พร้อมในการทำงานร่วมกับ AI
4. Change Management – พนักงานบางส่วนอาจกังวลเรื่องการถูกแทนที่ ต้องมีการสื่อสารและฝึกอบรม
Best Practices: วิธีเริ่มต้น Agentic AI ในองค์กร
- เลือก Use Case ที่เหมาะสม – เริ่มจากงานที่ซ้ำซ้อนและมีขั้นตอนชัดเจน
2. ผสานเข้ากับ Workflow เดิม – ใช้ Agentic AI ร่วมกับระบบ ERP หรือ CRM
3. ตั้ง Governance Framework – วางนโยบายด้าน Data Privacy, Compliance
4. Upskill พนักงาน – อบรมเพื่อทำงานร่วมกับ Agentic AI ได้อย่างราบรื่น
5. เริ่มจาก Pilot Project ก่อนขยายผล – เพื่อลดความเสี่ยงและทดสอบความคุ้มค่า
สรุป
Agentic AI คือการต่อยอดจาก Automation + Generative AI → ไปสู่ AI ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้จริง
ไม่ว่าจะเป็นด้านการเงิน ประกัน บริการลูกค้า HR หรือ Healthcare ธุรกิจที่เริ่มใช้ก่อนจะได้เปรียบทั้งในด้านต้นทุน ประสบการณ์ลูกค้า และการเตรียมพร้อมอนาคต
👉 Automat Consulting มีทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน Agentic AI และ UiPath ที่พร้อมช่วยองค์กรของคุณก้าวสู่อนาคตของ Automation ติดต่อเราได้ที่หน้า Contact
