เทรนด์ปี 2025 AI ทำงานได้เอง ทำความเข้าใจ AI Agentic Workflow AI ทำงานร่วมกันเป็นทีมได้อย่างไร?
เทรนด์ AI น่าจับตาในปี 2025 มอง Agentic AI จะกลายเป็นเทรนด์หลักของตลาดนี้ องค์กรจะปรับตัวรองรับการทำงาน AI Agentic Workflow มากขึ้น คือการใช้ระบบ AI ในการทำงานในหลากหลายภาระงาน (Tasks) ได้อย่างเป็นระบบ ขณะเดียวกันองค์กรก็จะมีการลงทุนพัฒนา AI Governance เพื่อใช้ในการกำกับดูแลมากขึ้น จนขยายไปสู่การรับมือกับ Disinformation Security
AI Agentic Workflow คืออะไร?
“AI Agentic Workflow” คือ ระบบการทำงานผ่าน AI โดยที่ Agent แต่ละตัวรับภาระงาน (Tasks) ที่แตกต่างกัน มีทั้งที่แบบทำงานร่วมกัน ผสานกัน และแยกกันแบบอิสระ เช่นเดียวกับระบบการทำงานในองค์กร โดยเปลี่ยน AI แบบเดิมจากการเป็นเครื่องมือที่ตอบสนองเพียงอย่างเดียวไปสู่ผู้ช่วยที่สามารถตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหลาย ๆ ด้านได้
โดยระบบ AI นี้จะรวมเอาโมเดล Large Language Models (LLMs) และเทคโนโลยีขั้นสูงอื่น ๆ ออกแบบมาเพื่อสร้าง Agent ในการปฏิบัติงานโดยอิสระในภาระงานต่าง ๆ ระบบเหล่านี้จะรวมความสามารถในด้านการวางแผน (Planning) การให้เหตุผล (Reasoning) จัดเก็บข้อมูล (Memory) ตลอดจนผสานการทำงานและการเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง โดยจะมีการออกแบบรูปแบบและแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เพื่อสร้างมาตรฐานใหม่ให้กับการบูรณาการ AI
ตัวอย่างฟีเจอร์การทำงานใน AI Agentic Workflow
- การวางแผนเชิงกลยุทธ์ (Strategic Planning): AI ช่วยวางแผนงานระยะยาว โดยพิจารณาข้อมูลหลายมิติ เช่น การคาดการณ์ยอดขาย หรือการจัดสรรทรัพยากรในองค์กร
- การทำงานแบบอัตโนมัติ (Task Automation): Agent แต่ละตัวทำหน้าที่เฉพาะ เช่น จัดการข้อมูลลูกค้า ส่งอีเมลติดตามผล หรือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
- การเรียนรู้ด้วยตนเอง (Self-Learning): AI ปรับปรุงผลลัพธ์จากประสบการณ์ เช่น วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้เพื่อปรับกลยุทธ์
- การทำงานร่วมกัน (Collaboration): Agent หลายตัวผสานงานในโครงการเดียว เช่น ระบบจัดการสินค้าคงคลังที่สื่อสารกับระบบขนส่ง
- การจัดเก็บและใช้ข้อมูล (Memory Integration): รวบรวมข้อมูลเพื่อพัฒนาแผนการทำงานอย่างต่อเนื่อง
ฟีเจอร์เหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดในกระบวนการทำงานอัตโนมัติและเชิงลึกในองค์กร.
โดยปี 2025 นี้ การนำเอา AI Agentic Workflow จะเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในการทำงานขององค์กร ซึ่งรูปแบบเหล่านี้ช่วยให้ AI มีความยืดหยุ่นและสามารถปรับตัวได้ ทำให้เหมาะสมกับการใช้งานที่ซับซ้อนในหลากหลายอุตสาหกรรม
AI ทำงานร่วมกันเป็นทีมได้อย่างไร?
AI ทำงานร่วมกันเป็นทีมได้โดยอาศัยเทคโนโลยีต่างๆ เช่น
- Machine Learning: ทำให้ AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้
- Natural Language Processing: ทำให้ AI สามารถเข้าใจและตีความภาษาธรรมชาติได้
- Reinforcement Learning: ทำให้ AI สามารถเรียนรู้จากการกระทำและผลลัพธ์ที่ได้
- Distributed Systems: ทำให้ AI หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม เมื่อ AI มีความก้าวหน้ามากขึ้น การที่องค์กรต่าง ๆ จะปรับ Transform ไปบูรณาการใช้งาน Agentic AI มักจะมีความกังวลเรื่องการกำกับดูแล ความปลอดภัย ตลอดจนการเตรียมพร้อมรับมือกับการโจมตีที่จะมาในรูปแบบต่าง ๆ หรือแม้แต่การนำเอา AI ที่ก้าวหน้าไปใช้ในทางที่ผิด
ภัยคุกคามจากข้อมูลบิดเบือน (Disinformation Security) กลายเป็นความท้าทายใหม่ในยุคดิจิทัล โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกใช้เพื่อสร้างและเผยแพร่ข้อมูลเท็จ องค์กรต้องพัฒนากลยุทธ์เพื่อป้องกัน ยกตัวอย่างเช่น:
- ใช้ตรวจจับ Deepfake: ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อตรวจจับและแยกแยะข้อมูลที่สร้างขึ้นโดย AI เอง
- ใช้ตรวจจับการปลอมตัว (Impersonation Prevention): จะใช้ AI เพื่อประเมินพฤติกรรมผู้ใช้งานทั้งนี้เพื่อยืนยันว่าเป็นตัวจริง
- ใช้ปกป้องชื่อเสียง (Reputation Protection): ใช้ช่วยเฝ้าระวังและจัดการการโจมตีที่อาจส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ขององค์กร
จากข้อมูลปี 2024 พบว่า องค์กรได้หันมาลงทุนด้าน AI เพื่อความปลอดภัยมากขึ้น โดย Gartner ได้ไปสำรวจองค์กรต่าง ๆ ทั่วโลก พบว่า ส่วนใหญ่ (32%) ขององค์กรกำลังอยู่ในช่วงพัฒนา AI ที่มีอยู่ ในขณะที่ 21% กำลังอยู่ในช่วงติดตั้งระบบ AI กับการทำงาน มี 20% ขององค์กรมีการใช้งาน AI แต่กลับมีมากถึง 19% ขององค์กรทั้งหมด ยังไม่มีแผนที่จะพัฒนาด้าน AI เลย
Credit: thairath
