ในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลมีการพัฒนาอย่างไม่หยุดยั้ง เรากำลังเข้าสู่ช่วงที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้แค่เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการทำงานเพียงเท่านั้น แต่ยังเป็น AI ธุรกิจ และ AI Solution ผู้ช่วยที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระและมีความสามารถในการตัดสินใจเองได้ ซึ่งเรากำลังพูดถึง Agentic AI นวัตกรรมที่ก้าวล้ำและมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราใช้งาน AI ในชีวิตประจำวันแบบเดิมๆ บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ Agentic AI และอธิบายว่าเทคโนโลยีนี้จะมีส่วนช่วยในการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานในอนาคตอย่างไร? มีความสามารถในการลดภาระงานและมีความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างไร?
Agentic AI คืออะไร และมีความสามารถในการทำงานอย่างไร
Agentic AI คือ ปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการตัดสินใจและดำเนินการต่าง ๆ ด้วยตัวเองโดยไม่จำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์ตลอดเวลา หรือไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ในการดำเนินการ โดยระบบนี้สามารถตั้งเป้าหมายในการทำงานเพื่อให้ Agentic AI บรรลุเป้าหมายนั้นได้ตามลำพัง โดยระบบนี้สามารถจัดการกับงานที่มีความซับซ้อนและมีความไม่แน่นอนได้ดีมาก
ซึ่งในขณะที่ AI ธุรกิจ หรือ AI Solution แบบเดิม ส่วนใหญ่จะมีขีดจำกัดในการทำงาน โดยมักต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์ในการตั้งโปรแกรม หรือการป้อนข้อมูลคำสั่งเพื่อให้ AI ทำงาน นอกจากนี้ Agentic AI ยังมีความสามารถในการปรับตัวและเรียนรู้ด้วยตัวเอง โดยใช้ข้อมูลที่ได้รับมาในการพัฒนาและปรับวิธีการทำงานของมันอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากปกติ AI ปกติ อาจจำเป็นต้องมีการอัปเดตหรือการเขียนโปรแกรมใหม่จากมนุษย์เพื่อให้สามารถทำงานในบริบทใหม่ ๆ ได้
กระบวนการทำงานของ Agentic AI
1.การรับข้อมูล (Perception)
คือขั้นตอนที่ AI รับข้อมูลจากสิ่งแวดล้อม เช่น ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ การอ่านข้อมูลจากฐานข้อมูล หรือการรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอก
2.การประมวลผลข้อมูล (Data Processing)
หลังจากที่ AI ได้รับข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปจะเป็นการประมวลผลข้อมูล ซึ่ง AI จะประมวลผลข้อมูลเหล่านั้น เช่น การกรองข้อมูลที่ไม่สำคัญ หรือการตรวจจับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล
3.การวิเคราะห์และการตัดสินใจ (Analysis and Decision-Making)
ขั้นตอนนี้ Agentic AI จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับ และ ตัดสินใจ ว่าควรดำเนินการต่อไปอย่างไร เช่น การเลือกเส้นทางที่ดีที่สุด การเลือกกลยุทธ์ในการตอบสนอง หรือการตัดสินใจในการทำงาน
4.การวางแผนและการดำเนินการ (Planning and Action)
หลังจากที่ AI ตัดสินใจแล้ว จะเข้าสู่ขั้นตอนการของการวางแผนและดำเนินการ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ การวางแผนนี้อาจรวมถึงการเลือกเครื่องมือหรือกระบวนการที่ต้องใช้ในการดำเนินงาน
5.การติดตามผลและปรับปรุง (Monitoring and Feedback)
หลังจากที่ Agentic AI ได้ประมวลผลออกมาแล้ว จะทำการติดตามผลเพื่อดูว่าการตัดสินใจและการดำเนินการประสบความสำเร็จหรือไม่ หากพบว่าไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง AI จะใช้ Feedback เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในครั้งถัดไป
6.การเรียนรู้จากประสบการณ์ (Learning)
กระบวนการสุดท้ายที่สำคัญคือการเรียนรู้จากประสบการณ์ ซึ่ง AI จะนำข้อมูลจากการดำเนินการที่ผ่านมาและผลลัพธ์ที่ได้มานำมาพัฒนาความสามารถในการตัดสินใจในอนาคต
เทคโนโลยีหลักที่ขับเคลื่อน Agentic AI
1.Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)
Machine Learning เป็นเครื่องมือหลักที่ช่วยให้ Agentic AI สามารถเรียนรู้ข้อมูลที่ได้รับโดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์
- ช่วยให้ AI สามารถปรับตัวกับการทำธุรกิจในปัจจุบัน
- ปรับปรุงการทำงานให้ดีขึ้นตามประสบการณ์และข้อมูลใหม่ ๆ
2.Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
Deep Learning คือเทคนิคที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น (neural networks) โดยโครงข่ายประสาทเทียมนี้จะประกอบด้วย ชั้นของเซลล์ประสาทจำลอง (neurons) ที่เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่าย โดยแต่ละชั้นจะทำหน้าที่ในการประมวลผลข้อมูลทีละขั้น เพื่อให้ AI สามารถจับลักษณะหรือคุณสมบัติที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ Agentic AI สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบได้ โดยที่ AI สามารถ “เรียนรู้” และเข้าใจข้อมูลเหล่านั้นได้เอง ผ่านการฝึกฝนจากข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้สามารถตัดสินใจหรือทำงานได้อย่างถูกต้องและแม่นยำมากขึ้น
- ช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ
- ช่วยให้ AI ทำงานกับข้อมูลที่มีความซับซ้อน เช่น ภาพ เสียง หรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
3.Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาให้มีความเป็นธรรมชาติ)
Natural Language Processing (NLP) ช่วยให้ Agentic AI สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษาในรูปแบบที่มนุษย์ใช้ เช่น การพูดหรือการเขียน
- ช่วยให้ AI สามารถสื่อสารด้วยข้อมูลจริง มีแหล่งอ้างอิง
- ช่วยให้ AI สามารถตอบสนองต่อคำถามของมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ
4.Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมแรง)
Reinforcement Learning (RL) คือกระบวนการที่ AI เรียนรู้จากการลองผิดลองถูก โดยทำการกระทำในสภาพแวดล้อมหนึ่งๆ และได้รับรางวัลหรือบทลงโทษตามผลลัพธ์ของการกระทำนั้นๆ เป้าหมายของ RL คือให้ AI เรียนรู้วิธีทำสิ่งต่างๆ เพื่อให้ได้รางวัลมากที่สุดในระยะยาว ตัวอย่างเช่น การฝึกให้หุ่นยนต์เรียนรู้การเดินหรือให้โปรแกรมเล่นเกมเก่งขึ้นจากการเล่นซ้ำๆ จนสามารถตัดสินใจได้ดีที่สุดเอง
- ช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และปรับกลยุทธ์การทำงานให้ดีที่สุดจากผลตอบรับที่ได้รับ
5.Autonomous Decision-Making Systems (ระบบการตัดสินใจอัตโนมัติ)
Autonomous Decision-Making คือระบบที่ช่วยให้ Agentic AI สามารถตัดสินใจได้โดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์
- ช่วยให้ AI สามารถทำงานได้อิสระและตัดสินใจได้ในทันที
6.Robotics Process Automation (RPA)
Robotics Process Automation (RPA) คือการใช้ซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ทำงาน เช่น การกรอกข้อมูล การคำนวณ หรือการจัดการเอกสาร โดยไม่ต้องพึ่งพาพนักงาน ช่วยให้การทำงานเร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และลดข้อผิดพลาดจากการทำงานด้วยมือ ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่ต้องใช้แรงงานคนในการทำงานที่ซ้ำซ้อน
- ช่วยให้การทำงานซ้ำซากและซับซ้อนสามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้แรงมนุษย์
7.Knowledge Graphs (กราฟความรู้)
Knowledge Graphs ช่วยให้ Agentic AI สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง สามารถเชื่อมโยงข้อมูลที่ซับซ้อนได้ การใช้กราฟความรู้ช่วยให้เข้าใจข้อมูลในเชิงลึกง่ายและเร็วขึ้น
- ช่วยให้ AI สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ
- ตอบคำถามหรือทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
8.Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์)
Predictive Analytics ช่วยให้ Agentic AI สามารถทำนายเหตุการณ์ในอนาคตโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว
- ช่วยให้ AI สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตและทำการตัดสินใจล่วงหน้าได้
โดยสรุปแล้ว Agentic AI คือปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการทำงานและตัดสินใจได้โดยอิสระ หรือมีความสามารถในการดำเนินการตามเป้าหมายที่กำหนดไว้โดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง กล่าวง่ายๆคือ AI ที่สามารถทำงานได้เหมือน “ตัวแทน” ที่รับผิดชอบในการตัดสินใจ และการกระทำต่างๆ โดยใช้ข้อมูลและสภาพแวดล้อมที่มีในการนำมาพัฒนา ประติดประต่อและตัดสินใจ มันสามารถปรับตัวและเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ เช่น การจัดการงานที่ซับซ้อน หรือการตัดสินใจในธุรกิจและระบบต่างๆ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและทันเวลา
