Agentic AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ที่มีความเป็นอิสระ และกำลังมาแรงมากๆ เพราะเป็น 1 ใน Top 10 ของ Gartner Report ซึ่ง Agentic AI หมายถึง AI ที่สามารถดำเนินงานได้ด้วยตัวเอง โดยมีเป้าหมายที่ชัดเจน สามารถตัดสินใจ วางแผน และดำเนินการได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุมทุกขั้นตอน
ธุรกิจและองค์กรชั้นนำเริ่มนำ Agentic AI มาใช้เพื่อลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้า ตัวอย่างเช่น AI ในการบริหารจัดการข้อมูลอัตโนมัติ การตลาดอัจฉริยะ หรือการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์แบบเรียลไทม์
ถึงแม้ว่า Agentic AI จะมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ แต่ก็ยังคงมีความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของการตัดสินใจเหล่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการตัดสินใจดังกล่าวอาจส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อชีวิตและผลประโยชน์ของผู้คน
การพัฒนา Agentic AI จึงต้องมีการควบคุมและกำหนดกรอบการทำงานอย่างระมัดระวังเพื่อไม่ให้เกิดผลเสียที่ไม่คาดคิด
เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อน Agentic AI ในปี 2025
การพัฒนา Agentic AI ไม่ใช่เรื่องง่าย แต่เกิดขึ้นได้เพราะความก้าวหน้าของเทคโนโลยีต่อไปนี้:
1. Machine Learning และ Reinforcement Learning
AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมได้เอง ทำให้สามารถรับมือกับสถานการณ์ที่ไม่เคยพบมาก่อนได้ เช่น AI ผู้ช่วยด้านการเงินที่สามารถวิเคราะห์พอร์ตการลงทุนและปรับกลยุทธ์อัตโนมัติ
2. Multi-Agent Systems (MAS)
ระบบ AI หลายตัวที่ทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น AI ในองค์กรที่แยกเป็นฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูล ฝ่ายจัดการลูกค้า และฝ่ายบริหารโครงการ ซึ่งสามารถทำงานร่วมกันโดยอัตโนมัติ
3. Natural Language Processing (NLP) ขั้นสูง
ทำให้ AI สามารถโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ เช่น Chatbot อัจฉริยะที่สามารถเข้าใจอารมณ์และบริบทของลูกค้า
4. Explainable AI (XAI) และ AI Ethics
Agentic AI จะต้องโปร่งใสและสามารถอธิบายเหตุผลของการตัดสินใจได้ ซึ่งสำคัญมากในภาคธุรกิจและการเงินที่ต้องการความน่าเชื่อถือ
ตัวอย่างการใช้งาน Agentic AI ในภาคธุรกิจ
InsurTech & FinTech – AI สำหรับการบริหารความเสี่ยงและการลงทุน
ในภาคธุรกิจการเงินและประกันภัย (InsurTech & FinTech) การใช้งาน Agentic AI ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อประเมินความเสี่ยงและคาดการณ์ผลกระทบจากเหตุการณ์ต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้น เช่น การประเมินความเสี่ยงทางการเงินของลูกค้าในด้านประกันชีวิต การประเมินความเสี่ยงในการลงทุน หรือการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดการเงินได้อย่างแม่นยำ โดยอาศัยข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่มีการรวบรวมจากหลายแหล่งข้อมูล ทั้งจากสถิติในอดีต พฤติกรรมการใช้บริการ หรือแม้แต่การใช้ AI ในการประเมินโอกาสทางการลงทุนในสินทรัพย์ที่หลากหลาย
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน เช่น AI สามารถช่วยในการแนะนำผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย โดยอัตโนมัติตามข้อมูลที่มี เช่น การแนะนำแผนประกันภัยที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าหรือการเสนอแนะโอกาสในการลงทุนที่เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงที่ลูกค้าสามารถยอมรับได้
IT & Cybersecurity – AI จัดการความปลอดภัยแบบเรียลไทม์
ในด้าน IT และ Cybersecurity, Agentic AI สามารถนำมาใช้ในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย AI จะทำการตรวจจับพฤติกรรมที่ไม่ปกติในระบบเพื่อหาแนวโน้มของการโจมตีไซเบอร์ เช่น การพยายามแฮกบัญชีหรือการพยายามเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้ AI ยังสามารถคาดการณ์ภัยคุกคามที่จะเกิดขึ้นในอนาคตและตอบโต้ได้อย่างอัตโนมัติ เช่น การล็อกหรือปิดการเข้าถึงระบบที่มีความเสี่ยงจากการโจมตี ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการถูกโจมตีและเสริมสร้างความปลอดภัยในระดับสูง
Marketing & Sales – AI ที่ช่วยสร้างแคมเปญแบบอัตโนมัติ
ในด้านการตลาดและการขาย Agentic AI สามารถช่วยในการออกแบบแคมเปญการตลาดที่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างอัตโนมัติ AI จะเรียนรู้จากพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละคน เช่น ความชอบ สินค้าที่เคยซื้อ หรือพฤติกรรมการเข้าชมเว็บไซต์ และนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ในการปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าแต่ละราย
ตัวอย่างการใช้งานคือ AI สามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่แนะนำสินค้าหรือบริการที่เหมาะสมกับลูกค้าได้อัตโนมัติ หรือสร้างโฆษณาที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า เช่น การเสนอสินค้าที่ลูกค้าอาจจะสนใจจากข้อมูลการค้นหาหรือการซื้อสินค้าครั้งก่อน ซึ่งช่วยเพิ่มโอกาสในการขายและประสิทธิภาพในการทำตลาดได้มากขึ้น
ความท้าทายของ Agentic AI
ปัญหาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
การใช้งาน Agentic AI ต้องมีการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งอาจเป็นข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลทางการเงิน หรือข้อมูลสุขภาพ หากไม่มีการจัดการที่ดี อาจเกิดการรั่วไหลหรือการโจมตีจากผู้ไม่หวังดีได้ นอกจากนี้ ความไว้วางใจในระบบ AI ยังเป็นเรื่องที่ท้าทายในการนำไปใช้ในวงกว้าง
ความซับซ้อนในการพัฒนาและการบำรุงรักษา
แม้ว่า Agentic AI จะมีศักยภาพในการปรับตัวและเรียนรู้จากข้อมูล แต่การพัฒนาและดูแลระบบ AI ที่มีความซับซ้อนอาจต้องใช้ทรัพยากรทั้งในด้านเวลาและการเงิน รวมถึงความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคในการนำ AI ไปใช้ในบางธุรกิจที่มีทรัพยากรจำกัด
ผลกระทบต่อการจ้างงาน
การใช้ Agentic AI ในการทำงานบางประเภทอาจทำให้ตำแหน่งงานบางตำแหน่งหายไป เช่น งานที่เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูล การประมวลผลข้อมูล หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ซับซ้อน ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการจ้างงานในบางอุตสาหกรรม และทำให้ต้องมีการปรับตัวในตลาดแรงงาน
ข้อจำกัดในการตัดสินใจและความเข้าใจในเชิงลึก
แม้ว่า AI จะมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว แต่ในบางกรณีการตัดสินใจที่ต้องการความเข้าใจเชิงลึกจากมนุษย์ เช่น การตัดสินใจที่มีมิติทางอารมณ์หรือสังคม อาจเป็นเรื่องที่ AI ยังไม่สามารถทดแทนได้อย่างสมบูรณ์
โดยสรุปคือ มุมมองอนาคตของ Agentic AI เต็มไปด้วยโอกาสที่สามารถช่วยเปลี่ยนแปลงธุรกิจในหลากหลายภาคส่วนให้มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้น แต่ก็มีความท้าทายที่ต้องแก้ไข ดังนั้น การนำ AI มาใช้ในธุรกิจจึงต้องมีการวางแผนและปรับตัวให้พร้อมเพื่อประโยชน์สูงสุด
หากองค์กรของคุณกำลังมองหา Solution ทำงานร่วมกับ AI ที่ตอบโจทย์ สามารถเข้ามาปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของ X10 ฟรีได้ที่
: 02-693-1989
Comments