ตลอดปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงอย่างก้าวกระโดด ในบรรดาความก้าวหน้าต่างๆ “Agentic AI” — หรือระบบ AI ที่สามารถดำเนินการในโลกจริงและจัดการกระบวนการหลายขั้นตอน — ได้รับความสนใจอย่างมาก ไม่เหมือนกับระบบอัตโนมัติทั่วไปหรือ Generative AI, Agentic AI สามารถจัดการงาน ซิงโครไนซ์เวิร์กโฟลว์ ตัดสินใจ และปรับตัวกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ในรูปแบบที่ใกล้เคียงกับมนุษย์อย่างน่าทึ่ง
แต่หลังจากผ่านไปหนึ่งปี ความเป็นจริงก็ชัดเจน: การสร้างมูลค่าจาก Agentic AI เป็นงานที่ท้าทาย แม้บางองค์กรจะประสบความสำเร็จในระยะแรก แต่หลายองค์กรกลับสะดุด และบางแห่งต้องกลับลำจากการนำไปใช้เพราะตัว Agent ไม่สามารถตอบโจทย์ได้ แล้วอะไรคือข้อแตกต่างระหว่างความสำเร็จกับความล้มเหลว?
ด้วยประสบการณ์จากการนำไปใช้งานจริงนับสิบ ๆ กรณี นี่คือ หกบทเรียน ที่ผู้นำธุรกิจทุกคนควรตระหนัก:
1. โฟกัสที่เวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่แค่ตัว Agent
Agent AI ที่ดูฉลาดล้ำอาจน่าตื่นตาตื่นใจในการสาธิต—แต่มีคุณค่าจริงก็ต่อเมื่อถูกฝังในเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ความสำเร็จหมายถึงการคิดใหม่เรื่องกระบวนการ, วิเคราะห์จุดปวด และออกแบบระบบให้คนกับ Agent ทำงานร่วมกันอย่างกลมกลืน เป้าหมายไม่ใช่การแทนที่คน แต่คือการออกแบบวิธีการทำงานใหม่
2. Agent ไม่ใช่คำตอบสำหรับทุกงาน
ไม่ใช่งานทุกอย่างที่ควรใช้ Agent AI ระบบอัตโนมัติแบบ Rule-based, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือแม้แต่ Prompt ที่วางโครงสร้างดี อาจเหมาะสมกว่าในหลาย ๆ ปัญหาธุรกิจ นึกถึง Agent เป็นเพียงสมาชิกหนึ่งในทีมใหญ่: หัวใจสำคัญคือเลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน
3. หยุด “AI Slop”: สร้างความเชื่อมั่นด้วยการประเมินผล
ผู้ใช้จะหมดศรัทธาอย่างรวดเร็วหาก Agent ผลิตผลงานที่ไม่แม่นยำหรือคุณภาพต่ำ ให้คิดเหมือนกับการรับพนักงานใหม่: กำหนดบทบาท, ทดสอบจริงจัง, ให้ข้อเสนอแนะ และปรับปรุงต่อเนื่อง กรอบการประเมินที่รัดกุม—ทั้งความถูกต้อง, อคติ, การ Hallucination, และอัตราความสำเร็จของงาน—เป็นหัวใจของการนำไปใช้งานจริง
4. ติดตามและตรวจสอบทุกขั้นตอน
เมื่อองค์กรขยายจาก Agent หลักสิบไปหลักพัน ความผิดพลาดเป็นสิ่งหลีกเลี่ยงไม่ได้ การออกแบบเวิร์กโฟลว์ให้สังเกตได้และมีระบบมอนิเตอร์ช่วยให้ทีมแก้ไขปัญหาได้รวดเร็ว ความโปร่งใสคือความแตกต่างระหว่างความไว้วางใจกับความวุ่นวาย
5. ใช้ซ้ำ ดีกว่าคิดใหม่ทั้งหมด
หลายองค์กรเร่งสร้าง Agent เฉพาะกิจตามแต่ละงาน เสียทรัพยากรโดยเปล่าประโยชน์ ควรออกแบบ Agent และองค์ประกอบที่ใช้ซ้ำได้ — เช่น Prompt ที่ได้รับอนุมัติ เครื่องมือสังเกตการณ์ หรือฐานข้อมูลความรู้ — เพื่อขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์หลากหลาย ไม่เพียงเร่งการพัฒนา แต่ลดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ
6. มนุษย์ยังมีบทบาทจำเป็น
แม้จะมีการพูดถึงกันมาก แต่ Agent จะไม่มาแทนที่มนุษย์ คนยังจำเป็นสำหรับการควบคุม ตรวจสอบ ความถูกต้อง และกรณีที่ซับซ้อน จริงๆ แล้วโอกาสใหม่อยู่ที่ การออกแบบบทบาทให้มนุษย์กับ Agent ส่งเสริมกัน เมื่อทำได้ดี การนำไปใช้และประสิทธิผลจะสูงขึ้นอย่างชัดเจน—บางกรณีมีอัตราความพึงพอใจมากกว่า 90%
สรุป
Agentic AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น องค์กรที่จะประสบความสำเร็จไม่ใช่เพียงแค่นำเทคโนโลยีมาใช้ แต่ต้องคิดใหม่เรื่องการทำงาน ลงทุนกับการประเมิน และออกแบบให้มนุษย์ร่วมงานกับ AI องค์กรที่เริ่มด้วยแนวคิด การเรียนรู้ ปรับปรุง สร้างความเชื่อมั่น จะเป็นผู้ปลดล็อกคุณค่าที่แท้จริงของเทคโนโลยีอันทรงพลังนี้
คุณคิดเห็นอย่างไร? บริษัทของคุณเริ่มทดลองใช้ Agent AI แล้ว หรือยังกำลังรอดูสถานการณ์อยู่?
Source: The six key elements of agentic AI deployment | McKinsey