การเปรียบเทียบเชิงลึกระหว่าง Generative AI กับ Agentic AI ในบริบทธุรกิจและอุตสาหกรรม

มีการพูดถึง Agentic AI หรือ AI เชิงปฏิบัติการกันมากขึ้นจนเรียกได้ว่าเป็นเทรนด์ของปัจจุบันเลยก็ว่าได้ ผมก็เลยไปขอให้ซันนี่ ( ที่ช่วงนี้เปลี่ยนบทสนทนาแนวบ่อยเหลือเกิน ) ทำการ deep search เกี่ยวกับเรื่องนี้ ซึ่งแน่นอนว่าคนที่รู้ก่อนจะได้เปรียบมากในการแข่งขันและใครที่ยังคงเชื่อว่ามันจะทำอะไรไม่ได้ยังต้องใช้คนช่วยแบบนั้นแบบนี้อาจจะต้องเปลี่ยนความเห็นหลังจากได้เห็นสิ่งที่มันทำได้ครับ ลองไปอ่านข้อมูลที่ได้มากันดูครับ โดยผมจะใช้เทียบกับ Generative AI ( ที่บางคนก็ยังมองว่ามันเป็นแค่เรื่องตลกอยู่เลยก็มี ) เพื่อให้เห็นภาพที่ชัดเจนมากยิ่งขึ้นนะครับ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) และปัญญาประดิษฐ์เชิงปฏิบัติการ (Agentic AI) กำลังเป็นหัวข้อร้อนแรงที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมในองค์กรยุคปัจจุบันอย่างรวดเร็ว หลังการเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่าง ChatGPT ในปี 2022 ซึ่งแสดงศักยภาพของ Generative AI ในการสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การนำ AI มาใช้ในธุรกิจขยายตัวอย่างมหาศาล องค์กรทั่วโลกลงทุนด้าน GenAI คาดว่าจะเพิ่มมูลค่าเศรษฐกิจโลกปีละกว่า 2.6–4.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 pwc.com ทั้งนี้ Agentic AI ซึ่งเป็นแนวคิดใหม่ที่ช่วยให้ AI ลงมือกระทำอย่างอัตโนมัติ ก็กำลังได้รับความสนใจและถูกจัดให้เป็นหนึ่งในเทรนด์เทคโนโลยียุทธศาสตร์อันดับต้น ๆ ของปี 2025 gartner.com

รายงานฉบับนี้จะเปรียบเทียบ Generative AI กับ Agentic AI (รวมถึงแนวคิดเรื่อง AI agents) อย่างละเอียด โดยเน้นที่การใช้งานจริงในบริบทของธุรกิจและอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นด้าน การตลาด, การผลิต, การบริการลูกค้า, ซอฟต์แวร์, และ หุ่นยนต์ระบบอัตโนมัติ นอกจากนี้จะอธิบายความหมายของแต่ละแนวทาง, ยกตัวอย่างกรณีศึกษาจริง, เปรียบเทียบความสามารถหลัก, วิเคราะห์ข้อดี-ข้อจำกัดในการใช้งานองค์กร และมองแนวโน้มอนาคต (เช่น การผสานรวม Generative + Agentic) พร้อมอ้างอิงข้อมูลล่าสุดช่วงปี 2024–2025 จากแหล่งที่เชื่อถือได้ เช่น บทวิเคราะห์เทคโนโลยี, รายงานอุตสาหกรรม, และกรณีศึกษาจริง

ความหมายและแนวคิดของ Generative AI กับ Agentic AI

Generative AI หมายถึงรูปแบบของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างเนื้อหาหรือรูปแบบข้อมูลใหม่ ๆ ขึ้นมาได้เอง เช่น ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง หรือโค้ดซอฟต์แวร์ โดยสร้างจากรูปแบบความรู้ที่เรียนรู้มาจากข้อมูลปริมาณมหาศาล โมเดล Generative AI มักถูกสั่งงานด้วยคำขอหรือคำสั่งจากผู้ใช้ (prompt) และตอบสนองโดยสร้างผลลัพธ์ใหม่ตามบริบทที่ได้รับ ibm.com ตัวอย่างเช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง GPT-4 สามารถเขียนบทความหรือโค้ดเมื่อได้รับคำสั่งที่เหมาะสม โดยอาศัยการเรียนรู้เชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อความที่สอดคล้องและมีความหมาย ibm.com ความสามารถของ Generative AI ทำให้เราสร้างเนื้อหาได้อย่างสร้างสรรค์ ในลักษณะโต้ตอบกับผู้ใช้ (reactive) กล่าวคือ ระบบจะตอบสนองเมื่อได้รับอินพุตหรือคำสั่งจากมนุษย์เท่านั้น ibm.com

Agentic AI หมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกออกแบบให้มีความเป็นตัวแทนหรือมี “agency” ของตนเอง – สามารถตัดสินใจและดำเนินการโดยอัตโนมัติเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนโดยมีการควบคุมจากมนุษย์น้อยมากหรือไม่มีเลย ibm.com แนวคิดนี้นำเอาความยืดหยุ่นของโมเดลภาษาใหญ่ ผสานกับกระบวนการตัดสินใจเชิงโปรแกรมแบบดั้งเดิม ทำให้ AI ดำเนินงานได้อย่างอัตโนมัติ (proactive) ไม่ต้องรอคำสั่งทุกขั้นตอนเหมือน Generative AI ibm.com ตัวอย่าง Agentic AI ในระยะแรก ๆ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ, ผู้ช่วยเสมือน (virtual assistants) ที่สามารถทำตามเป้าหมายย่อย ๆ และ ระบบโคไพลอต (copilot) ที่ช่วยตัดสินใจในงานเฉพาะด้าน ibm.com ระบบเหล่านี้สามารถรับรู้สถานการณ์, มีการวางแผนเป็นขั้นตอน, ตัดสินใจลงมือกระทำ และเรียนรู้ปรับปรุงตนเองในวงจรป้อนกลับ (perceive–reason–act–learn) เพื่อแก้ปัญหาให้บรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ ibm.com

ในการทำความเข้าใจ Agentic AI ยังควรแยกแยะระหว่างแนวคิดของ “ระบบ Agentic AI” กับ “เอไอเอเจนต์ (AI agents)” ที่เป็นองค์ประกอบย่อยภายในระบบดังกล่าว โดย Agentic AI คือกรอบแนวคิดหรือสถาปัตยกรรมรวมของการใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาโดยมีการควบคุมจากมนุษย์จำกัด ส่วน AI agent นั้นหมายถึงโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์หน่วยย่อยที่ทำงานอัตโนมัติอย่างอิสระภายในระบบนั้นเพื่อลงมือทำงานหรือกระบวนการเฉพาะอย่างหนึ่งibm.com ยกตัวอย่างให้เห็นภาพ: ในระบบ บ้านอัจฉริยะ เอไอแบบ Agentic อาจทำหน้าที่เป็นสมองส่วนกลางบริหารจัดการพลังงานในบ้านตามเป้าหมายของผู้ใช้งาน โดยประกอบด้วย AI agents หลายตัวที่ดูแลงานย่อย เช่น ตัวควบคุมเครื่องปรับอากาศ, ระบบแสงสว่าง, และเครื่องใช้ไฟฟ้าอื่น ๆ แต่ละเอเจนต์ทำงานตามเป้าหมายย่อยของตนและประสานกันภายใต้กรอบ Agentic AI เพื่อให้บ้านใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพตามความต้องการของผู้อยู่อาศัยibm.com

สรุปในเบื้องต้น: Generative AI เน้นการสร้าง “สิ่งใหม่” (เนื้อหา, ดีไซน์, ฯลฯ) ตามคำสั่งที่ได้รับ ส่วน Agentic AI เน้นการ ตัดสินใจและลงมือทำ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนด โดยอาจไม่ต้องมีมนุษย์คอยสั่งงานตลอดเวลา ความแตกต่างนี้ส่งผลให้ทั้งสองแนวทางมีบทบาทต่างกันในแอปพลิเคชันธุรกิจ ดังจะเห็นได้จากกรณีศึกษาในหลากหลายอุตสาหกรรมต่อไป

กรณีศึกษาและการประยุกต์ใช้ในบริบทธุรกิจและอุตสาหกรรม

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น ส่วนนี้จะยกตัวอย่างการใช้งาน Generative AI และ Agentic AI ในสาขาต่าง ๆ เช่น การตลาด, การผลิต, การบริการลูกค้า, ซอฟต์แวร์, และ ระบบหุ่นยนต์อัตโนมัติ โดยเน้นว่าทั้งสองแนวทางถูกนำไปใช้แตกต่างกันอย่างไรในแต่ละบริบท

การตลาด (Marketing)

 ตัวอย่างโฆษณารถบรรทุกวันหยุดของ Coca-Cola ปี 2024 ที่สร้างขึ้นใหม่ด้วย Generative AI ซึ่งแม้ดึงดูดความสนใจแต่ก็ได้รับความเห็นตอบรับที่หลากหลาย (ทั้งตื่นเต้นและวิจารณ์) marketingdive.com

Generative AI ในการตลาด: อุตสาหกรรมการตลาดเป็นหนึ่งในผู้ใช้ประโยชน์จาก Generative AI อย่างรวดเร็ว เนื่องจากความสามารถในการสร้างคอนเทนต์จำนวนมากตามที่ต้องการ การสร้างสรรค์เนื้อหาสำหรับสื่อดิจิทัลและ SEO เป็นกรณีการใช้งานเด่น บริษัทด้านการตลาดดิจิทัลสามารถใช้เครื่องมือ GenAI เพื่อผลิตบทความหรือหน้าเว็บที่ปรับแต่งคีย์เวิร์ดสำหรับ SEO จำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยเพิ่มทราฟฟิกแบบออร์แกนิกให้กับลูกค้า ตัวอย่างเช่น เอเจนซีแห่งหนึ่งสามารถใช้ Generative AI สร้างบทความคุณภาพสูงที่มีคำค้นหาพอเหมาะ เพื่อให้เว็บไซต์ของลูกค้าติดอันดับบนเครื่องมือค้นหาได้มากขึ้น ibm.com นอกจากนี้ การตลาดเชิงเนื้อหาและโซเชียลมีเดีย ก็ใช้ GenAI เขียนคำโฆษณา, โพสต์, หรือสคริปต์วิดีโอสั้น เพื่อลดเวลาที่ทีมงานต้องใช้ในการสร้างคอนเทนต์ จากข้อมูลของ Gartner มีการคาดการณ์ว่า ภายในปี 2025 บริษัทขนาดใหญ่จะใช้ AI สร้างข้อความการตลาดที่ส่งถึงลูกค้าขาออกมากกว่า 30% ของทั้งหมด เพิ่มขึ้นจากไม่ถึง 2% ในปี 2022 gartner.com ซึ่งสะท้อนถึงการยอมรับ GenAI อย่างกว้างขวางในการสร้างข้อความโฆษณาและข้อเสนอขายที่ปรับให้ตรงใจผู้บริโภค

ในด้าน แคมเปญโฆษณาเชิงสร้างสรรค์, แบรนด์ใหญ่ระดับโลกได้เริ่มทดลองใช้ Generative AI เพื่อสร้างสรรค์โฆษณารูปแบบใหม่ ๆ ยกตัวอย่างเช่น Coca-Cola ซึ่งเป็นผู้นำในการนำ GenAI มาใช้ในการตลาด ได้จัดทำแพลตฟอร์ม “Create Real Magic” เพื่อให้ครีเอทีฟทั่วโลกมาร่วมสร้างผลงานด้วย AI และยังได้นำ AI มาช่วยสร้างโฆษณาวิดีโอเทศกาลคริสต์มาสปี 2024 โดยสร้างภาพรถบรรทุกโค้กและฉากบรรยากาศใหม่ทั้งหมดด้วย AI ผลลัพธ์ที่ได้เรียกความสนใจอย่างมาก แต่ก็มาพร้อมเสียงวิจารณ์ถึงความรู้สึกที่ดู “แปลกตา” ไม่เป็นธรรมชาติ marketingdive.com กรณีนี้แสดงให้เห็นทั้งศักยภาพและข้อท้าทาย – GenAI สามารถ ผลิตคอนเทนต์การตลาดที่โดดเด่น ได้จริง แต่ก็ต้องใช้อย่างระมัดระวังเพื่อรักษาเอกลักษณ์ของแบรนด์และความรู้สึกเชิงบวกจากผู้ชม

Agentic AI ในการตลาด: ขณะที่ GenAI ช่วยสร้างเนื้อหา Agentic AI เข้ามายกระดับกระบวนการ การตลาดอัตโนมัติ (Marketing Automation) ให้ชาญฉลาดและปรับตัวได้เองมากขึ้น แทนที่จะใช้ชุดกฎตายตัวหรือดีซิชันทรีแบบเดิม ระบบการตลาดที่มีความเป็น agentic จะสามารถ ตัดสินใจเชิงบริบทได้แบบเรียลไทม์ ตัวอย่างในงานค้าปลีก: AI agent สามารถวิเคราะห์ข้อความที่ลูกค้าพิมพ์คุยกับแชทบ็อตและ ประเมินได้ว่าลูกค้ามีเจตนาจะซื้อสินค้าหรือไม่ แล้วตัดสินใจตอบสนองขั้นถัดไปโดยอัตโนมัติ เช่น ถ้าตรวจจับสัญญาณว่า “ลูกค้าสนใจซื้อ” เอเจนต์ก็อาจนำเสนอโปรโมชั่นหรือสินค้าแนะนำเพื่อปิดการขายทันที mytotalretail.com หรือในกรณีการบริหารลูกค้าเป้าหมาย (lead management), Agentic AI สามารถช่วย คัดกรองลีด ที่เข้ามาจำนวนมากโดยอัตโนมัติ แยกแยะระหว่างข้อความสอบถามที่เป็นสแปมหรือผู้ที่ยังไม่พร้อมซื้อ กับลีดที่มีคุณค่าสูงที่ควรติดตามทันที โดยไม่ต้องให้มนุษย์มานั่งประเมินทีละเคส mytotalretail.com อีกตัวอย่างหนึ่งคือ การปรับแต่งคำแนะนำสินค้า (recommendation) บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ซึ่งเดิมทีอาจใช้ระบบแนะนำคงที่ แต่หากใช้ Agentic AI ระบบสามารถปรับรายการสินค้าแนะนำ แบบไดนามิกตามพฤติกรรมลูกค้าที่เกิดขึ้นจริงขณะนั้น เช่น หากลูกค้าเปลี่ยนไปดูสินค้ากลุ่มใหม่หรือมีการเลื่อนผ่านบางข้อเสนอ ระบบก็อาจปรับเปลี่ยนสินค้าแนะนำหรือข้อเสนอโปรโมชันโดยฉับไว เพื่อเพิ่มโอกาสในการซื้อขาย mytotalretail.commytotalretail.com

แนวโน้มในปี 2025 คือเครื่องมือการตลาดแบบ Agentic จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัลมากขึ้น ช่วยให้การสื่อสารและแคมเปญต่าง ๆ ทำงานแบบอัตโนมัติปลายเปิด (ไม่ต้องกำหนดทุกขั้นตอนไว้ล่วงหน้า) เช่น ระบบอีเมลมาร์เก็ตติ้งที่ AI สามารถตัดสินใจ ส่งอีเมลติดตาม ไปหาลูกค้า A ทันทีเมื่อเห็นว่าเขาเปิดอีเมลโปรโมชั่นแต่ยังไม่กดสั่งซื้อ ในขณะที่กับลูกค้า B อาจเลือกส่งคูปองส่วนลดเพิ่มเติมถ้าตรวจจับได้ว่าลูกค้าแสดงความสนใจบ่อยแต่ยังไม่ตัดสินใจซื้อ เป็นต้น การปรับเปลี่ยนกลยุทธ์แบบเฉพาะบุคคลเช่นนี้เกิดขึ้นได้ด้วย Agentic AI ซึ่งเรียนรู้จากข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าและมี ความสามารถตัดสินใจเองภายใน workflow โดยไม่ต้องรอให้มนุษย์มากำหนดทุกจุด mytotalretail.com ผลลัพธ์คือ การตลาดที่มีความเป็นส่วนตัวและทันท่วงที ยิ่งขึ้น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญและประสบการณ์ของลูกค้าในระยะยาว

การผลิต (Manufacturing)

ภาคการผลิตและอุตสาหกรรมการผลิตได้รับผลกระทบจาก AI ทั้งในมิติของการออกแบบผลิตภัณฑ์และกระบวนการผลิตเชิงกายภาพ โดย Generative AI และ Agentic AI มีบทบาทต่างกันในขั้นตอนเหล่านี้

Generative AI ในการผลิตและออกแบบ: หนึ่งในการประยุกต์ใช้สำคัญคือ การออกแบบผลิตภัณฑ์และชิ้นส่วน (Product Design & Generative Design) ด้วยความสามารถของ GenAI ในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ วิศวกรสามารถใช้โมเดล generative (เช่น generative design software ที่ขับเคลื่อนด้วย AI) เพื่อสร้างรูปแบบชิ้นส่วนที่เหมาะสมกับข้อกำหนดที่ต้องการ โดย AI จะสร้างดีไซน์หลากหลายทางเลือกที่คำนวณให้เหมาะสมกับเงื่อนไข เช่น ความแข็งแรง, น้ำหนัก, วัสดุ, และ กระบวนการผลิต gartner.com ตัวอย่างเช่น Nike ได้เคยร่วมมือกับ Autodesk ใช้ AI สร้างแบบรองเท้าที่โครงสร้างซับซ้อนแต่น้ำหนักเบา หรือบริษัทผลิตยานยนต์และอากาศยานใช้ GenAI เพื่อออกแบบชิ้นส่วนที่มีประสิทธิภาพสูงสุดตามเป้าหมาย (เช่น ความแข็งแรงต่อน้ำหนัก) ซึ่งวิศวกรสามารถนำทางเลือกเหล่านั้นมาพิจารณาและปรับแต่งต่อ ส่งผลให้วงจรการออกแบบรวดเร็วขึ้นและผลิตภัณฑ์มีนวัตกรรมมากขึ้น

นอกจากด้านดีไซน์ Generative AI ยังช่วยในการจำลองกระบวนการและวางแผนการผลิต เช่น การสร้างข้อมูลจำลองหรือ ดิจิทัลทวิน (digital twin) เพื่อทดสอบสายการผลิตหรือประสิทธิภาพเครื่องจักรภายใต้สถานการณ์ต่าง ๆ โดยไม่ต้องลองผิดลองถูกของจริง บริษัท Bosch ตัวอย่างหนึ่งได้นำ generative AI มาช่วยสร้างดิจิทัลทวินของโรงงานเพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องจักร และลดเวลาหยุดชะงักของสายการผลิต (downtime)rtslabs.com อีกทั้งใน การบริหารจัดการซัพพลายเชน GenAI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลความต้องการและโลจิสติกส์จำนวนมหาศาล เพื่อคาดการณ์แนวโน้ม และ สร้าง แผนการจัดสรรทรัพยากรหรือกำหนดตารางการผลิตที่เหมาะสม (แม้ยังต้องให้มนุษย์กลั่นกรอง) ซึ่งช่วยให้ผู้ผลิตตอบสนองตลาดได้ทันการณ์มากขึ้น

Agentic AI ในการผลิตและห่วงโซ่อุปทาน: เมื่อเข้าสู่ขั้นตอนการดำเนินงานจริง Agentic AI มีบทบาทสำคัญในการสร้าง ระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดในโรงงาน และ โลจิสติกส์ ยุคใหม่ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ หุ่นยนต์ในคลังสินค้าและโรงงาน – บริษัทชั้นนำอย่าง Amazon มีหุ่นยนต์มากกว่า 750,000 ตัว ปฏิบัติงานในศูนย์กระจายสินค้าของตน และกำลังพัฒนาให้หุ่นยนต์เหล่านี้มีความฉลาดยิ่งขึ้นด้วย AI fortune.com หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย Agentic AI จะไม่ใช่แค่แขนกลที่ทำงานซ้ำ ๆ ตามโปรแกรมคงที่ แต่สามารถ ปรับการทำงานตามสภาพแวดล้อมหรือสถานการณ์ที่เปลี่ยนไปแบบเรียลไทม์ ได้ ยกตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์เคลื่อนที่ในคลังสินค้า ที่ต้องจัดของลงชั้นหรือหยิบสินค้าใส่กล่อง ระบบ Agentic AI จะช่วยให้หุ่นยนต์เหล่านี้รับข้อมูลจากเซ็นเซอร์รอบตัว (เช่น กล้อง, Lidar) วิเคราะห์สิ่งกีดขวางหรือความผิดปกติ และตัดสินใจเปลี่ยนเส้นทางหรือความเร็วการเคลื่อนที่เพื่อหลีกเลี่ยงการชนและเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ทุกขั้นตอนibm.com การปรับตัวและทำงานได้อย่างอิสระนี้ทำให้ กระบวนการอัตโนมัติในคลังสินค้าและสายการผลิตมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิผลสูงขึ้น เมื่อเทียบกับระบบออโตเมชันแบบเดิม

นอกจากนี้ ในระดับระบบใหญ่ Agentic AI ยังใช้จัดการงานด้านซัพพลายเชนและการดำเนินงานโรงงานโดยรวม ได้ด้วย ตัวอย่างเช่น บริษัทโลจิสติกส์แห่งหนึ่งอาจใช้ระบบ Agentic AI เพื่อ ปรับเส้นทางรถส่งของและกำหนดตารางการขนส่งแบบอัตโนมัติ โดยพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ แบบเรียลไทม์ เช่น สภาพการจราจร, ความเร่งด่วนของพัสดุแต่ละชิ้น, และต้นทุนเชื้อเพลิง จากนั้นระบบจะสั่งการให้ยานพาหนะหรือพนักงานกระจายสินค้าปรับเส้นทางและเวลาตามแผนที่เหมาะสมที่สุดโดยไม่ต้องมีผู้จัดการมาคอยวางแผนใหม่เองทุกครั้ง ibm.com การจัดการ workflow ในโรงงานก็เช่นกัน Agentic AI สามารถมอนิเตอร์ระดับสต็อกวัตถุดิบและ สั่งซื้อวัตถุดิบเพิ่มโดยอัตโนมัติ เมื่อถึงเกณฑ์ หรือจัดลำดับคิวงานการผลิตใหม่หากคำสั่งซื้อจากลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลงกะทันหัน ทั้งหมดนี้ช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อนของมนุษย์และเพิ่มความรวดเร็วคล่องตัวในการดำเนินงาน

อีกกรณีที่เริ่มเห็นคือ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (predictive maintenance) แบบอัตโนมัติ: เซ็นเซอร์ในเครื่องจักรรวบรวมข้อมูลการสั่นสะเทือน, อุณหภูมิ, หรือเสียง และส่งให้ AI agent วิเคราะห์ หากตรวจพบสัญญาณความผิดปกติที่บ่งชี้ว่าเครื่องจักรอาจเสียในไม่ช้า เอเจนต์สามารถ สร้างคำสั่งซ่อมบำรุงหรือแจ้งเตือนทีมซ่อม ทันที รวมถึง ปรับตารางการผลิต ไปใช้เครื่องจักรอื่นชั่วคราวเพื่อลดผลกระทบ การตัดสินใจเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้อัตโนมัติโดย Agentic AI ซึ่งช่วยลดเวลาหยุดทำงานของเครื่องจักรและป้องกันความเสียหายใหญ่โต

การบริการลูกค้า (Customer Service)

ภาคงานบริการและสนับสนุนลูกค้าเป็นอีกด้านที่ทั้ง Generative AI และ Agentic AI ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวาง เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าและประสิทธิภาพการดำเนินงานของทีมบริการ

Generative AI ในงานบริการลูกค้า: การใช้ แชทบ็อตและผู้ช่วยเสมือน (virtual assistant) ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่กลายเป็นเรื่องปกติในหลายองค์กร GenAI สามารถช่วย ตอบคำถามของลูกค้า ได้ทันทีตลอด 24 ชั่วโมง โดยสร้างข้อความโต้ตอบที่ใกล้เคียงภาษามนุษย์ ทำให้ลดภาระของเจ้าหน้าที่คนจริงในกรณีคำถามทั่วไป เช่น สถานะคำสั่งซื้อ, การขอคืนสินค้า, หรือติดตามการจัดส่ง เป็นต้น (เช่น ธุรกิจ e-commerce อาจใช้ GenAI ตอบคำถามเกี่ยวกับการจัดส่งและคืนสินค้าหลายอย่างโดยอัตโนมัติ)ibm.com นอกจากตอบคำถามแล้ว Generative AI ยังสามารถ ช่วยแนะนำวิธีแก้ปัญหา ให้ลูกค้าแบบ Knowledge Base ได้ทันที เช่น เมื่อลูกค้าแจ้งปัญหาการใช้งานสินค้า แชทบ็อต GenAI สามารถดึงข้อมูลวิธีแก้จากคลังความรู้และเรียบเรียงคำอธิบายวิธีแก้ปัญหาให้ลูกค้าอย่างเป็นขั้นตอน นี่คือการประยุกต์ใช้ GenAI เพื่อ ตอบสนองเชิงรุกแบบอัตโนมัติ ในกรณีปัญหาทั่วไป ลดเวลารอคอยและยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า

อย่างไรก็ดี แชทบ็อตแบบดั้งเดิม (ก่อนยุค LLM) มักถูกจำกัดด้วยชุดบทสนทนาที่โปรแกรมไว้ หากเจอคำถามนอกเหนือขอบเขตหรือภาษาที่หลากหลาย ก็จะเกิดความติดขัดจนต้องส่งให้เจ้าหน้าที่มนุษย์ช่วยต่อ Generative AI รุ่นใหม่ (เช่น GPT-4) ช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ยืดหยุ่นกว่า แต่ก็ยังเป็น ระบบตอบสนอง (reactive) คือ รอตอบคำถามทีละข้อ ตามที่ผู้ใช้ถามเข้ามา

Agentic AI ในงานบริการลูกค้า: เพื่อล้ำขีดจำกัดดังกล่าว Agentic AI ถูกนำมาพัฒนาต่อยอดแชทบ็อตและระบบช่วยเหลือลูกค้าให้ก้าวไปอีกขั้น กลายเป็น “เอเจนต์บริการลูกค้าอัตโนมัติ” ที่สามารถจัดการคำขอของลูกค้าแบบ end-to-end ได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น NVIDIA ได้อธิบายถึง AI agent สำหรับงานนี้ว่า นอกจากตอบคำถามได้แล้ว ยังสามารถดำเนินงานบางอย่างแทนลูกค้าได้ทันที เช่น เมื่อลูกค้าถามเกี่ยวกับยอดค้างชำระของตน ระบบ Agentic AI จะไปตรวจสอบฐานข้อมูลบัญชีของลูกค้ารายนั้น ดึงข้อมูลยอดค้าง และ วิเคราะห์ทางเลือกการชำระเงิน ที่เหมาะสม เช่น แนะนำบัญชีหรือบัตรที่ลูกค้าควรใช้เพื่อโปะหนี้ จากนั้นรอการยืนยันจากลูกค้า และเมื่อได้รับอนุญาตก็ ดำเนินการทำ

ธุรกรรมชำระเงินให้เสร็จสิ้น – ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในการโต้ตอบครั้งเดียวอย่างอัตโนมัติ blogs.nvidia.com  กรณีนี้แสดงให้เห็นว่า Agentic AI เปิดโอกาสให้แชทบ็อตก้าวจากผู้ตอบคำถาม ไปเป็น ผู้ช่วยที่ลงมือทำงานแทน ลูกค้าได้จริง เช่น ยกเลิกบริการ, เปิดเคสแจ้งซ่อม, รีเซ็ตรหัสผ่าน, หรือจองนัดหมาย ฯลฯ โดยไม่ต้องส่งต่อให้มนุษย์เลยถ้าไม่จำเป็น

นอกจากนี้ Agentic AI สามารถนำ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เข้ามาช่วยในการบริการลูกค้าได้ด้วย เช่น เอเจนต์อัจฉริยะอาจตรวจจับ อารมณ์และความตั้งใจ ของลูกค้าในระหว่างสนทนา (ผ่านการวิเคราะห์ถ้อยคำและน้ำเสียง) หากพบว่าลูกค้าไม่พอใจหรือตั้งใจจะยกเลิกบริการ ระบบสามารถ ดำเนินการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้า เช่น เสนอส่วนลดหรือเชื่อมสายไปยังฝ่ายดูแลลูกค้าพิเศษโดยทันที เพื่อป้องกันไม่ให้ลูกค้ารายนั้นสูญเสียไป ibm.com ความสามารถในการ เข้าใจบริบทและคาดการณ์ความต้องการลูกค้า นี้เป็นจุดเด่นที่ Agentic AI ทำได้เหนือกว่าระบบอัตโนมัติธรรมดา

กรณีศึกษาจริง: ธนาคารและบริษัทโทรคมนาคมหลายแห่งเริ่มทดสอบระบบผู้ช่วยลูกค้าอัตโนมัติที่ผนวก Agentic AI เช่น แชทบ็อตที่สามารถ เปิดบัญชีใหม่หรือปรับวงเงินบัตรเครดิตโดยอัตโนมัติ เมื่อได้รับข้อมูลที่จำเป็นจากลูกค้าในแชท หรือ ระบบตอบรับทางโทรศัพท์อัจฉริยะ ที่นอกจากโต้ตอบด้วยเสียงพูดรู้เรื่องแล้ว ยัง กดดำเนินการในระบบ backend ตามคำขอลูกค้า (เช่น เปลี่ยนแพ็กเกจบริการ หรือออกตั๋วสนับสนุนด้านเทคนิค) แล้วแจ้งผลลูกค้าทันที บริษัทอย่าง Moveworks ได้นำเสนอแพลตฟอร์ม Agentic AI สำหรับ งาน IT Helpdesk ภายในองค์กร ที่สามารถรับเรื่องจากพนักงาน (เช่น ขอสิทธิ์เข้าถึงระบบ, ขออุปกรณ์, แก้ปัญหาไอทีพื้นฐาน) แล้วเอเจนต์จะไปดำเนินขั้นตอนต่าง ๆ กับระบบ IT โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดงานซ้ำซ้อนของทีมไอทีและให้บริการพนักงานได้รวดเร็วขึ้น

โดยสรุปในงานบริการลูกค้า GenAI ช่วยให้ “ตอบได้ดีขึ้น”, ส่วน Agentic AI ทำให้ “แก้ปัญหาให้จบได้เลย” ศักยภาพที่เพิ่มขึ้นนี้กำลังได้รับความสนใจอย่างมากเพราะประสบการณ์ลูกค้าที่ดีและรวดเร็วกลายเป็นปัจจัยการแข่งขันสำคัญของธุรกิจยุคใหม่

ซอฟต์แวร์และการพัฒนาระบบ (Software Development)

วงการซอฟต์แวร์เองก็เป็นทั้งผู้พัฒนาเทคโนโลยี AI และผู้ได้รับประโยชน์จาก AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาและระบบซอฟต์แวร์

Generative AI ในงานซอฟต์แวร์: บทบาทเด่นที่สุดคือ การช่วยเขียนโค้ดและพัฒนาซอฟต์แวร์ เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot และโหมดโค้ดของ ChatGPT คือการประยุกต์ใช้ GenAI ในการ สร้างโค้ดโปรแกรม ตามคำอธิบายหรือคำสั่งที่นักพัฒนาให้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาการเขียนโค้ดหลายส่วน ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาอาจพิมพ์คำอธิบายว่า “ฟังก์ชันคำนวณภาษีจากยอดขาย” และ Copilot สามารถสร้างโค้ดฟังก์ชันดังกล่าวออกมาคร่าว ๆ ให้ จากนั้นนักพัฒนาจึงแก้ไขปรับปรุงต่อ นอกจากนี้ GenAI ยังใช้เพื่อ สรุปหรือวิเคราะห์โค้ด ได้ด้วย เช่น ช่วยค้นหาบั๊กโดยอ่านโค้ดจำนวนมากและอธิบายจุดที่อาจผิดพลาด หรือแปลงโค้ดจากภาษาหนึ่งไปอีกภาษาหนึ่ง ผลคือทำให้นักพัฒนาที่มีความชำนาญแตกต่างกันสามารถทำงานข้ามขอบเขตได้ง่ายขึ้น IBM ระบุว่า การใช้ Generative AI เพื่อผลิตโค้ดช่วยให้กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์คล่องตัวขึ้น และเปิดโอกาสให้ผู้ที่ทักษะน้อยก็เขียนโค้ดทำงานง่าย ๆ ได้ibm.com

รายงานของ McKinsey คาดการณ์ว่าโดยรวมแล้ว ภายในปี 2030 AI อาจช่วยทำงาน (รวมถึงงานเขียนโค้ด) ได้ถึง 30% ของเวลาทำงานทั้งหมด ของมนุษย์ blogs.nvidia.com ซึ่งหมายถึงนักพัฒนาจะมีเครื่องมือช่วยงานซ้ำซ้อนเพิ่มขึ้นและสามารถโฟกัสกับงานออกแบบเชิงความคิดสร้างสรรค์หรือแก้ปัญหาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์หลายแห่งในปี 2024–2025 จึงเริ่มผสาน GenAI เป็นฟีเจอร์หนึ่งใน IDE (Integrated Development Environment) หรือในระบบจัดการงานเพื่อให้นักพัฒนาเรียกใช้งานได้สะดวก

Agentic AI ในงานซอฟต์แวร์: สำหรับมิติ Agentic ในสายงานนี้ จะเน้นที่ ระบบหรือเอเจนต์ที่สามารถทำงานไอทีอัตโนมัติแบบครบวงจร โดยลดการแทรกแซงของมนุษย์ในงานประจำที่ซับซ้อนลง แนวคิด “AI Agent for DevOps” เริ่มปรากฏ – เช่น เอเจนต์ที่สามารถ ดูแลระบบเซิร์ฟเวอร์และการปรับใช้งาน (deployment) โดยอัตโนมัติ: มันอาจตรวจสอบการใช้งานทรัพยากรของระบบ, ถ้าโหลดสูงก็จัดสรรเครื่องใหม่ (scale-out), หรือถ้าพบข้อผิดพลาดก็รีสตาร์ทเซอร์วิสที่ล้มไปเอง สิ่งเหล่านี้ในอดีตทำผ่านสคริปต์หรือเครื่องมือ rule-based แต่มาดัดแปลงใช้ Agentic AI เพื่อให้ยืดหยุ่นขึ้นได้ นอกจากนี้ มีความพยายามพัฒนา AI agent ที่เขียนโค้ดและทดสอบวนลูปด้วยตนเอง เช่น โครงการโอเพนซอร์สอย่าง AutoGPT ที่เปิดตัวช่วงปี 2024 แสดงให้เห็นการใช้ LLM เป็นตัวขับเคลื่อนให้เอเจนต์สามารถรับโจทย์ระดับสูง (“สร้างแอปเล็กๆ ที่ทำ X”) แล้วแตกงานเป็นขั้นตอนย่อย ๆ (สร้างฟังก์ชัน, เขียนโค้ด, รันทดสอบ, ดีบัก) โดยวนลูปเองจนครบวงจร ibm.comibm.com แม้เครื่องมืออย่าง AutoGPT ยังอยู่ในขั้นทดลองและมีข้อจำกัดมาก (เช่น อาจหลงประเด็นหรือ สร้างงานที่ไม่จำเป็นจากข้อมูลหลอน ได้ง่ายๆ ibm.com) แต่ก็ชี้ให้เห็นแนวทางที่ Agentic AI อาจเข้ามาช่วยงานซอฟต์แวร์ในอนาคต

การใช้ Agentic AI ในงาน IT ภายในองค์กร ก็เริ่มเป็นรูปธรรมขึ้น เช่น AI Ops ที่เอเจนต์เฝ้าระวังระบบโครงสร้างพื้นฐานไอทีตลอด 24 ชั่วโมง เก็บล็อกและเหตุการณ์ต่าง ๆ แล้ว วิเคราะห์แจ้งเตือนปัญหาเชิงรุก (เช่น คาดการณ์การล่มของเซิร์ฟเวอร์ก่อนที่จะเกิด) จากนั้นดำเนินการเบื้องต้น เช่น failover ไปยังระบบสำรอง เป็นต้น หรือในงานบริการ IT Support ภายในที่กล่าวถึงก่อนหน้า เอเจนต์สามารถรับคำขอ IT Service จากพนักงานแล้ว ลงมือจัดการบนระบบ ITSM (IT Service Management) เอง เช่น สร้างบัญชีผู้ใช้ใหม่ให้พนักงาน, เพิ่มสิทธิ์การเข้าถึงระบบ, รีเซ็ตรหัสผ่าน หรือแม้แต่รวบรวมข้อมูลปัญหาผู้ใช้เพื่อวิเคราะห์หา สาเหตุร่วม (root cause) ของปัญหาระบบที่เกิดซ้ำ ๆ สิ่งเหล่านี้ลดเวลาการทำงานของทีมไอทีและลดความผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ต้องทำงานมือเป็นจำนวนมาก

สรุป: Generative AI กำลังกลายเป็น ผู้ช่วยคนเขียนโค้ด ในขณะที่ Agentic AI เริ่มก้าวไปสู่การเป็น ผู้ช่วยผู้ดูแลระบบและกระบวนการซอฟต์แวร์อัตโนมัติ ซึ่งเมื่อทั้งสองทำงานร่วมกัน เราอาจเห็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ เกือบทั้งหมดทำโดย AI โดยมนุษย์คอยกำกับทิศทางและตรวจสอบคุณภาพเท่านั้น

หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ (Robotics & Autonomous Systems)

ด้านหุ่นยนต์และยานยนต์อัตโนมัติเป็นพื้นที่ที่แนวคิด Agentic AI ถูกนำไปใช้โดยธรรมชาติ ในขณะที่ Generative AI ก็มีบทบาทสนับสนุนบางด้านเช่นกัน

Generative AI สำหรับหุ่นยนต์: แม้ GenAI จะไม่ได้ทำให้หุ่นยนต์ขยับเขยื้อนโดยตรง แต่มีการใช้ GenAI เพื่อ สร้างข้อมูลและสภาพแวดล้อมจำลอง สำหรับฝึกหุ่นยนต์ ยกตัวอย่าง การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) – ในการฝึกโมเดล AI สำหรับรถยนต์ไร้คนขับหรือแขนกลในโรงงาน อาจต้องใช้ภาพหรือสถานการณ์หลากหลายจำนวนมาก Generative AI สามารถสร้างภาพหรือสถานการณ์จำลองเพิ่มเติม (เช่น ภาพถนนในสภาพอากาศต่าง ๆ หรือสถานการณ์ที่เกิดอุบัติเหตุเฉียดฉิว) เพื่อเพิ่ม data diversity ให้กับชุดฝึกโมเดลได้ ibm.com ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำของระบบ การมองเห็นของหุ่นยนต์ (computer vision) และการตัดสินใจ นอกจากนี้ GenAI ยังอาจใช้ในการ ออกแบบรูปร่างหรือการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ เช่น ใช้สร้างแบบหุ่นยนต์ใหม่ ๆ ที่มีลักษณะโครงสร้างเหมาะกับงานเฉพาะ หรือสร้างท่าทางการเคลื่อนไหวที่เหมาะสมที่สุดสำหรับหุ่นยนต์มนุษย์กลเพื่อให้เดินทรงตัวได้ดีขึ้น

อย่างไรก็ตาม บทบาทหลักของ Generative AI ในโดเมนนี้มักเป็น เบื้องหลัง มากกว่า ไม่เด่นชัดเหมือนกรณีสร้างคอนเทนต์หรือตอบโต้ในระบบซอฟต์แวร์

Agentic AI ในหุ่นยนต์และยานยนต์อัตโนมัติ: หัวใจของหุ่นยนต์อัจฉริยะอยู่ที่ความสามารถในการรับรู้และตอบสนองสิ่งแวดล้อมอย่างอิสระ ซึ่งก็คือคุณสมบัติแบบ Agentic AI นั่นเอง ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ รถยนต์ไร้คนขับ (Autonomous Vehicle) – ระบบขับขี่อัตโนมัติต้องทำงานผ่านวงจร “รับรู้–วางแผน–ลงมือ” ต่อเนื่องตลอดเวลา: กล้องและ Lidar รับรู้ถนนและวัตถุ (Perceive), AI วิเคราะห์สถานการณ์และวางแผนบังคับพวงมาลัย/คันเร่ง (Reason/Plan), จากนั้นสั่งการรถให้เลี้ยวหรือเบรก (Act) และเรียนรู้จากผลลัพธ์ (Learn) เพื่อปรับปรุงการขับในอนาคต รถไร้คนขับจึงเป็นตัวอย่าง Agentic AI ที่ ต้องโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมภายนอกตลอดเวลา – เช่น ประมวลผลภาพถนน 30 ภาพต่อวินาที เพื่อหาว่ามีคนข้ามถนนหรือไม่ แล้วตัดสินใจทันทีเพื่อความปลอดภัยของผู้โดยสารและคนเดินถนน ibm.com ระบบเหล่านี้ต้องมีความแม่นยำสูงและความปลอดภัย จึงต้องมีการกำกับดูแลอย่างเข้มงวด แต่ก็แสดงศักยภาพสูงสุดของ Agentic AI ในโลกจริง

ในภาคอุตสาหกรรม หุ่นยนต์แขนกลอัจฉริยะ บนสายการผลิตที่ใช้ Agentic AI จะสามารถปรับการทำงานตามสถานการณ์ได้ เช่น ถ้ากล้องเห็นว่าชิ้นงานวางเหลื่อมกว่าปกติ เลนส์หุ่นยนต์อาจปรับวิธีหยิบจับให้เข้ามุมที่ต่างออกไปแทนที่จะแค่หยิบพลาดแล้วหยุดงาน ปัจจุบัน Amazon ใช้แขนกล AI ขั้นสูงในศูนย์กระจายสินค้า ที่มีทั้งเซ็นเซอร์และโมเดลเรียนรู้ ทำให้มันหยิบจับของที่รูปร่างแตกต่างกันได้ โดยไม่ต้องมีโปรแกรมเฉพาะสำหรับของแต่ละชนิด aibusiness.com นี่คือการประยุกต์ Agentic AI เพื่อให้หุ่นยนต์ทำงานหลากหลายขึ้น (ต่างจากอดีตที่แขนกลหนึ่งตัวมักทำงานเดียวซ้ำ ๆ)

นอกจากโรงงาน เรายังเห็น หุ่นยนต์บริการ ในอุตสาหกรรมอื่น เช่น หุ่นยนต์เสิร์ฟอาหารในร้าน, หุ่นยนต์ส่งของตามทางเท้า, หรือหุ่นยนต์ผู้ช่วยในโรงพยาบาล สิ่งเหล่านี้ล้วนต้องการ Agentic AI เพื่อ นำทางและตัดสินใจ ขณะทำภารกิจ เช่น หุ่นยนต์ส่งของต้องเลือกเส้นทางเลี่ยงฝูงชนหรือสิ่งกีดขวางบนทางเท้าแบบเรียลไทม์, หุ่นยนต์โรงแรมที่ขึ้นลิฟต์เองและโทรแจ้งห้องพักเมื่อถึงหน้าห้อง เป็นต้น ระบบเอเจนต์ภายในควบคุมเซ็นเซอร์และตัวขับเคลื่อน (มอเตอร์ แขนกล) ของหุ่นยนต์ให้ทำงานประสานกันเพื่อบรรลุงานที่ได้รับมอบหมายโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุมจังหวะต่อนาที

ตัวอย่างจริง: Amazon Robotics พัฒนาหุ่นยนต์เคลื่อนที่ในคลังสินค้าที่ชื่อ Proteus ซึ่งสามารถเคลื่อนที่ของภายในคลังโดยหลบหลีกพนักงานและสิ่งกีดขวางได้เอง (เป็นหุ่นยนต์ตัวแรกของ Amazon ที่เคลื่อนที่ปนกับคนงานอย่างปลอดภัย) นอกจากนี้ Gartner ยังพูดถึงแนวโน้ม “Polyfunctional Robots” ซึ่งเป็นหนึ่งในเทรนด์ปี 2025 – หมายถึงหุ่นยนต์ที่ทำงานได้หลายหน้าที่และปรับตัวได้สูง ซึ่งจะเป็นไปได้ก็ด้วยความก้าวหน้าของ Agentic AI gartner.com (เช่น หุ่นยนต์ที่โรงงานสามารถสลับหัวจับเครื่องมือเพื่อทำงานหลายแบบ หรือหุ่นยนต์ในบ้านที่ปรับพฤติกรรมจากกวาดบ้านไปช่วยยกของหนักตามที่สถานการณ์กำหนด)

สรุปแล้ว ในโดเมนหุ่นยนต์ Generative AI มีบทบาทเสริม (เช่น สร้างข้อมูลฝึกโมเดล) ส่วน Agentic AI คือส่วนหลักที่ขับเคลื่อน สติปัญญาและการกระทำอัตโนมัติ ของหุ่นยนต์ เพื่อให้อุปกรณ์เหล่านี้ทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย

ความแตกต่างของความสามารถหลัก: Generative AI vs Agentic AI

ทั้ง Generative AI และ Agentic AI ต่างก็ใช้เทคโนโลยี AI ขั้นสูง แต่ถูกออกแบบให้มีจุดมุ่งหมายและความสามารถหลักที่แตกต่างกัน ตารางด้านล่างสรุปความแตกต่างเชิงลึกระหว่างสองแนวทางนี้:

มิติเปรียบเทียบ	Generative AI (เชิงสร้างสรรค์)	Agentic AI (เชิงปฏิบัติการ)
รูปแบบการทำงาน	การตอบสนองแบบมีเงื่อนไข: รอรับคำสั่ง/คำถามจากผู้ใช้แล้วสร้างผลลัพธ์ตามนั้น (reactive)ibm.com เน้น การสร้าง (generate) เนื้อหาใหม่หรือผลลัพธ์ตามแพทเทิร์นที่เรียนรู้	การดำเนินการเชิงรุก: ทำงานอัตโนมัติตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยไม่ต้องรอคำสั่งทุกขั้นตอน (proactive)ibm.com เน้น การตัดสินใจและลงมือทำ (decide & act) เพื่อบรรลุเป้าหมาย
ความสามารถหลัก	– สร้างสรรค์เนื้อหา: เช่น ข้อความ ภาพ วิดีโอ โค้ด ที่มีความสอดคล้องสมจริงibm.com – ประมวลผลภาษาธรรมชาติ: ทำความเข้าใจคำถามและเรียบเรียงคำตอบได้คล้ายมนุษย์ – ปรับตามอินพุต: ปรับสไตล์หรือเนื้อหาให้ตรงตามตัวอย่าง/คำติชมที่ได้รับจากผู้ใช้ibm.com	– ตัดสินใจอัตโนมัติ: ประเมินสถานการณ์และเลือกการกระทำได้เองตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ibm.com – แก้ปัญหาเป็นขั้นตอน: รับรู้-วิเคราะห์-วางแผน-ลงมือ-เรียนรู้ ในวงจรปิด เพื่อจัดการปัญหาหลายขั้นตอน (multi-step)ibm.com – เชื่อมต่อโลกภายนอก: โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม, ใช้เครื่องมือหรือเรียก API ภายนอกเพื่อทำภารกิจให้สำเร็จblogs.nvidia.comblogs.nvidia.com
ตัวอย่างการใช้งาน	– แต่งข้อความหรือเนื้อหาการตลาด, บทความข่าว, รายงานสรุปให้อัตโนมัติ – สร้างภาพหรือกราฟิกโฆษณาจากข้อความคำบรรยาย – สร้างโค้ดตัวอย่างหรือช่วยเขียนโปรแกรมบางส่วนโดยอัตโนมัติ	– ผู้ช่วยอัจฉริยะที่ทำงานแทนเรา (เช่น จองตั๋ว เดินเรื่องเอกสาร) แบบอัตโนมัติ – หุ่นยนต์อัตโนมัติในคลังสินค้า โรงงาน หรือยานยนต์ไร้คนขับ ที่ปรับการทำงานตามสถานการณ์จริง – ระบบวิเคราะห์ตลาดการเงินและซื้อขายหุ้น/ปรับพอร์ตโดยอัตโนมัติตามเกณฑ์ที่กำหนดibm.com
จุดแข็ง	– ความคิดสร้างสรรค์และปรับขนาด: สร้างเนื้อหาได้รวดเร็วจำนวนมาก ซึ่งมนุษย์อาจใช้เวลานาน – ความคล่องตัวในการใช้งาน: ใช้ตอบโจทย์ได้หลากหลาย (เขียน, แปล, สรุป) ด้วยโมเดลเดียวกัน เพียงให้ prompt ที่ต่างกัน – การเรียนรู้จากข้อมูลมหาศาล: จดจำความรู้หรือรูปแบบจำนวนมาก ทำให้ตอบคำถามได้ครอบคลุม	– ความเป็นอัตโนมัติ: ลดงานที่ต้องทำด้วยมือมนุษย์, ระบบทำงานได้ตลอด 24/7 โดยไม่เหนื่อยล้าibm.comibm.com – การตัดสินใจแบบเรียลไทม์: ตอบสนองต่อข้อมูลเหตุการณ์สด ๆ ได้ทันที เช่น ปรับเส้นทางเดินรถเมื่อรถติดibm.com – จัดการงานหลายขั้นตอนได้: ทำให้กระบวนการที่เคยต้องผ่านหลายฝ่าย/หลายขั้นตอนรวบรัดขึ้น (เช่น จากรับเรื่องลูกค้าถึงแก้ไขปัญหาเสร็จ)
ข้อจำกัด	– ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ: บางครั้ง GenAI สร้างข้อมูลที่ผิดหรือ “หลอน” ขึ้นมาได้ (hallucination) ซึ่งต้องมีมนุษย์ตรวจทานในงานสำคัญ – ต้องพึ่งพาข้อมูลเทรน: ผลงานที่สร้างจำกัดอยู่ในกรอบความรู้ที่โมเดลเรียนมา หากเป็นเรื่องใหม่หรือเฉพาะทางมาก ๆ อาจตอบไม่ได้ดี – ไม่มีความเข้าใจเชิงเหตุผลลึกซึ้ง: GenAI สร้างประโยคที่ฟังดูดีแต่ไม่ได้ผ่านการตรรกะตรวจสอบเหมือนการวิเคราะห์เชิงสาเหตุ (causal reasoning)	– ความซับซ้อนในการพัฒนา: การสร้างเอเจนต์อัตโนมัติที่ทำงานถูกต้องในโลกจริงต้องออกแบบระบบและ guardrail รอบด้าน (กันข้อผิดพลาด) ยากกว่าเครื่องมือ GenAI ทั่วไปมากblogs.nvidia.com – ความเสี่ยงและความรับผิดชอบ: หากเอเจนต์ตัดสินใจผิดพลาด (เช่น ทำธุรกรรมการเงินผิด, ขับรถชน) ใครจะรับผิดชอบ? องค์กรจำเป็นต้องมีระบบกำกับดูแลและกฎหมายที่รองรับ – อยู่ในช่วงเริ่มต้น: หลายกรณีการใช้ Agentic AI ยังอยู่ในขั้นทดลอง/นำร่อง (pilot) ไม่มั่นคงเหมือนระบบที่พัฒนามานาน เช่น แชทบ็อต GenAI จึงอาจต้องใช้เวลาให้เทคโนโลยีสุกงอมและพิสูจน์ตนเอง

ตารางข้างต้นชี้ให้เห็นว่า Generative AI กับ Agentic AI ไม่ใช่คู่แข่งกันแต่เป็นส่วนเสริมกัน คนละด้าน – ฝ่ายหนึ่งเก่งในการสร้างสรรค์ตอบโต้ตามคำสั่ง อีกฝ่ายเก่งในการตัดสินใจลงมืออย่างเป็นอิสระ ในการใช้งานจริงมักมีการนำทั้งสองมาผสมผสานกันเพื่อให้ได้ระบบ AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น (รายละเอียดในหัวข้อแนวโน้มอนาคต)

ข้อดีและข้อจำกัดของแต่ละแนวทางในสภาพแวดล้อมองค์กร

ในการนำ AI มาใช้ในระดับองค์กร (Enterprise) ผู้บริหารและทีมไอทีจำเป็นต้องพิจารณาถึง ประโยชน์ (pros) ที่จะได้รับและ ข้อจำกัด/ความเสี่ยง (cons) ของเทคโนโลยีแต่ละแบบ เพื่อวางกลยุทธ์การใช้งานที่เหมาะสม ส่วนนี้สรุปข้อดี-ข้อจำกัดหลักของ Generative AI และ Agentic AI ในบริบทองค์กร:

Generative AI: ข้อดีและข้อจำกัด

ข้อดีของ Generative AI ในองค์กร:

• เพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างเนื้อหาและความคิดสร้างสรรค์: GenAI ช่วยพนักงานสร้างงานเขียน เอกสาร นำเสนอ หรือโค้ดเบื้องต้นได้รวดเร็วขึ้นหลายเท่า เช่น นักการตลาดสามารถให้ AI ร่างอีเมลแคมเปญหรือโพสต์บล็อกได้ในไม่กี่นาที ซึ่งปกติอาจต้องใช้เวลาหลายชั่วโมง สิ่งนี้ช่วยให้ทีมงานมีเวลาไปโฟกัสกลยุทธ์หรือความคิดสร้างสรรค์ระดับสูงต่อยอด ibm.com นอกจากนี้ AI ยังสามารถเสนอไอเดียหรือรูปแบบใหม่ ๆ ที่มนุษย์อาจนึกไม่ถึง (เช่น การออกแบบผลิตภัณฑ์, คำโฆษณา, หรือแม้แต่สูตรเคมีใหม่ ๆ gartner.com) ทำให้องค์กรมีคลังแนวคิดกว้างขึ้น

• ปรับแต่งประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ดีขึ้น: ในงานด้านลูกค้า GenAI ช่วยสร้าง personalized content หรือข้อเสนอเฉพาะบุคคลได้จำนวนมากอย่างอัตโนมัติ เช่น อีเมลโปรโมชั่นที่ปรับเนื้อหาให้ตรงกับความสนใจลูกค้าแต่ละราย การสื่อสารเฉพาะบุคคลจำนวนมากเช่นนี้แทบเป็นไปไม่ได้เลยหากทำด้วยมนุษย์ล้วน แต่ AI ทำได้อย่างง่ายดาย ส่งผลให้ลูกค้ารู้สึกเชื่อมโยงกับแบรนด์มากขึ้นและมีแนวโน้มตอบสนองต่อแคมเปญสูงขึ้น ibm.com (ปัจจุบันหลายแพลตฟอร์ม e-commerce ใช้ระบบแนะนำสินค้าและเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI เพื่อเพิ่มยอดขายและความภักดีของลูกค้า)

• เสริมการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ: นอกเหนือจากการสร้างเนื้อหา GenAI ยังช่วยสรุปหรือวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว เช่น สรุปรายงานวิจัยหลายฉบับออกมาเป็นจุดประเด็นสำคัญ, อ่านฟีดแบ็กนับพันจากลูกค้าแล้วสกัดเทรนด์ปัญหาหลักๆ หรือสร้างภาพรวมข้อมูลในลักษณะที่เข้าใจง่ายให้ผู้บริหาร ibm.com การใช้งานในลักษณะนี้เปรียบเสมือนมีผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ทำให้ทีมงานตัดสินใจได้เร็วและบนข้อมูลที่ครบถ้วนขึ้น

ข้อจำกัดและความท้าทายของ Generative AI:

• ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์: ปัญหาใหญ่คือ GenAI บางครั้ง แต่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้องขึ้นมาอย่างมั่นใจ (hallucination) เช่น ตอบคำถามความรู้ผิดๆ หรืออ้างแหล่งข้อมูลเท็จ หากองค์กรนำผลลัพธ์ไปใช้โดยไม่ตรวจสอบ อาจเกิดความเสียหาย เช่น ให้คำแนะนำผิดแก่ลูกค้า หรือตัดสินใจผิดพลาดทางธุรกิจ ดังนั้นในงานที่ ความถูกต้องเป็นเรื่องสำคัญ (เช่น กฎหมาย แพทย์ การเงิน) ยังต้องมีผู้เชี่ยวชาญตรวจทานทุกครั้ง forbes.com

• ประเด็นข้อมูลส่วนตัวและความปลอดภัย: โมเดล GenAI ที่ทรงพลังมักโฮสต์อยู่บนคลาวด์และได้รับการฝึกจากข้อมูลมหาศาล หากองค์กรจะใช้งาน อาจต้อง ป้อนข้อมูลภายในหรือข้อมูลลูกค้า เข้าไป ซึ่งเสี่ยงต่อข้อมูลรั่วไหลหรือผิดข้อบังคับความเป็นส่วนตัว (เช่น GDPR) ทำให้หลายองค์กรลังเลที่จะใช้ GenAI กับข้อมูลสำคัญของตน บางแห่งแก้ด้วยการใช้โมเดลที่รันแบบ on-premise หรือโมเดลที่ผ่านการ fine-tune แบบไม่ให้จำข้อมูลเฉพาะขององค์กร แต่ก็ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเพิ่ม

• ข้อกังวลด้านจริยธรรมและกฎหมาย: การสร้างสื่อด้วย AI เช่น รูปภาพใบหน้าหรือเสียงคน สามารถถูกใช้ในทางที่ผิด (Deepfake) เพื่อหลอกลวงหรือสร้างข่าวเท็จ ซึ่งเป็นประเด็นใหญ่ในสังคม ibm.com นอกจากนี้ เนื้อหาที่ AI สร้างอาจละเมิดลิขสิทธิ์ทางอ้อม (เพราะเรียนรู้มาจากงานมีลิขสิทธิ์) หรือมีอคติที่แฝงอยู่จากข้อมูลฝึก (เช่น ถ้าข้อมูลที่ใช้เทรนมีอคติทางเพศหรือชาติพันธุ์ โมเดลก็อาจพูดจาลำเอียง) ทำให้องค์กรต้องระมัดระวัง การใช้งานอย่างมีจริยธรรม และตรวจสอบเอาต์พุตของ GenAI ก่อนเผยแพร่ เช่น หลายบริษัทกำหนดไม่ให้ AI สร้างภาพที่ติดโลโก้หรือศิลปะสไตล์ศิลปินดัง เพื่อเลี่ยงปัญหาลิขสิทธิ์, และสร้างนโยบาย ระบุชัดเจนเมื่อตรงไหนเป็นเนื้อหา AI เพื่อโปร่งใสต่อผู้รับสาร

• 
  

โดยสรุป Generative AI ให้คุณค่าอย่างมากในแง่ ประสิทธิภาพและความคิดสร้างสรรค์ แต่องค์กรต้องลงทุนในการ บริหารความเสี่ยง ของมัน – ทั้งตรวจสอบคุณภาพ, ปกป้องข้อมูล, และใช้อย่างมีจรรยาบรรณ – เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดโดยไม่เกิดผลลบตามมา

Agentic AI: ข้อดีและข้อจำกัด

ข้อดีของ Agentic AI ในองค์กร:

• เพิ่มความอัตโนมัติและลดต้นทุนแรงงานความรู้: Agentic AI สามารถ ทำงานบางอย่างแทนพนักงาน ได้แบบสมบูรณ์ เช่น งานประสานงานที่เคยต้องมีคนคอยจัดการหลายขั้นตอน (อนุมัติ, ยืนยัน, ป้อนข้อมูล) ก็อาจให้เอเจนต์รัน workflow ทั้งหมดเอง สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรดำเนินงานได้เร็วขึ้นและพนักงานสามารถไปทุ่มเทกับงานเชิงกลยุทธ์หรือสร้างสรรค์มากขึ้น PwC ระบุว่าการใช้ Agentic AI ช่วยองค์กรเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ลดต้นทุน และ ตัดสินใจได้ดีขึ้น จนสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันเหนือคู่แข่งที่ยังใช้ระบบอัตโนมัติแบบเก่า (RPA, script-based) pwc.compwc.com ยิ่งไปกว่านั้น Agentic AI สามารถปรับตัวตาม กฎเกณฑ์ธุรกิจที่เปลี่ยน ได้ง่ายกว่า – แทนที่จะต้องแก้โค้ดทีละจุด หากออกแบบดี เอเจนต์จะเรียนรู้จากตัวอย่างหรือคำแนะนำใหม่ ๆ และเปลี่ยนพฤติกรรมไปเอง

• ประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจเรียลไทม์ได้เหนือมนุษย์: ในสถานการณ์ที่ต้อง ตอบสนองเร็วมากหรือข้อมูลมหาศาล เกินกว่าที่มนุษย์จะทำไหว Agentic AI มีข้อได้เปรียบชัดเจน เช่น ในตลาดหลักทรัพย์ที่สถานการณ์เปลี่ยนทุกเสี้ยววินาที เอเจนต์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลข่าว, ราคาหุ้น, และปัจจัยอื่น ๆ แล้วตัดสินใจซื้อขายภายในเสี้ยววินาทีเพื่อปกป้องพอร์ตการลงทุนของลูกค้าได้ ibm.com (ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถอ่านข้อมูลนับล้านและตัดสินใจได้เร็วระดับนั้น) หรือในระบบโรงงานที่ IoT เซ็นเซอร์ส่งข้อมูลเข้ามาตลอด Agentic AI สามารถปรับการทำงานเครื่องจักรตามข้อมูลได้ทันที เช่น ลดอุณหภูมิเตาเมื่อเซ็นเซอร์ความร้อนถึงระดับ หรือเปลี่ยนลำดับผลิตถ้าคำสั่งซื้อใหม่เข้ามา ทั้งหมดโดยไม่ต้องมีดีเลย์รอมนุษย์อนุมัติ ซึ่งช่วย เพิ่มความยืดหยุ่นและความเร็ว ในการดำเนินธุรกิจอย่างมาก

• ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีและต่อเนื่อง: การใช้ Agentic AI ในส่วนงานหน้าบ้านอย่างบริการลูกค้าให้ประสบการณ์ที่ ไม่สะดุดและรวดเร็ว แก่ลูกค้า เช่น เมื่อลูกค้าติดต่อเข้ามา ระบบ agentic สามารถจัดการคำขอหรือปัญหาของลูกค้าได้จนเสร็จ ภายในอินเทอร์แอคชันเดียว ไม่ต้องโยนสายหรือรอเวลาตอบกลับนาน ส่งผลให้ ความพึงพอใจและความจงรักภักดีของลูกค้าเพิ่มขึ้น ibm.comibm.com อีกทั้งการที่ระบบเอเจนต์ทำงาน 24/7 แบบไม่จำกัดจำนวนเคสพร้อมกัน ทำให้องค์กรรองรับลูกค้าได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มพนักงานตามสัดส่วนตรง ๆ ยกตัวอย่าง บริษัท e-commerce ที่ใช้ AI agent จัดการคำถามหลังการขายส่วนใหญ่ได้เองก็สามารถรองรับลูกค้านับล้านได้โดยทีมเล็กลง และทีมมนุษย์ก็ไปมุ่งแก้ปัญหาเคสยาก ๆ หรือสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้ารายสำคัญแทน

• 
  

ข้อจำกัดและความท้าทายของ Agentic AI:

• ความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายในการพัฒนา/บำรุงรักษา: การสร้างระบบ Agentic AI ที่ทำงานได้ดีต้องการ สถาปัตยกรรมระบบที่สลับซับซ้อน ประกอบด้วยโมดูลหลายส่วน (รับรู้, วางแผน, ปฏิสัมพันธ์กับเครื่องมือภายนอก ฯลฯ) และต้องเทรนหรือปรับแต่งอย่างดีให้เข้ากับบริบทธุรกิจ นี่ต้องใช้ทั้งเวลาพัฒนา, ผู้เชี่ยวชาญ, และข้อมูลปริมาณมาก อีกทั้งเมื่อใช้งานจริงยังต้องมี การดูแลและอัปเดต สม่ำเสมอ – เนื่องจากเอเจนต์ทำงานในสภาพแวดล้อมจริงที่อาจมีการเปลี่ยนแปลง (เช่น API ภายนอกเปลี่ยน, กฎธุรกิจใหม่, ข้อมูลใหม่ที่โมเดลยังไม่รู้) ทำให้ค่าใช้จ่ายรวม (TCO) ของการใช้ Agentic AI สูงกว่าใช้ GenAI เป็นเครื่องมือเฉพาะจุดอย่างมาก ในบางกรณีองค์กรอาจต้องรอให้เทคโนโลยีเครื่องมือ agentic มีความพร้อมและง่ายขึ้นกว่านี้ (เช่น เฟรมเวิร์กที่พร้อมใช้ ไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์)

• ความเสี่ยงจากการตัดสินใจผิดพลาดและการควบคุม: การให้อำนาจ AI ตัดสินใจเองย่อมตามมาซึ่งความเสี่ยง หากเอเจนต์ตีความสถานการณ์ผิดและดำเนินการไม่ถูกต้อง ผลเสียอาจรุนแรงกว่าการที่มันแค่ ตอบผิด (อย่างกรณี GenAI) เพราะมันอาจไป ทำให้เกิดความเสียหายจริง เช่น เอเจนต์ซื้อขายหุ้นผิดจังหวะจนบริษัทขาดทุน, หุ่นยนต์ในคลังชนของเสียหาย, หรือระบบอัตโนมัติยิงอีเมลผิดไปหาลูกค้าหมดทั้งกลุ่ม เป็นต้น ดังนั้นการออกแบบ Agentic AI ต้องวาง ขอบเขตและกฎความปลอดภัย (guardrails) ไว้อย่างรัดกุม เช่น จำกัดวงเงินที่เอเจนต์การเงินอนุมัติได้, ห้ามหุ่นยนต์ทำงานใกล้มนุษย์เกินระยะที่กำหนด, หรือให้ระบบร้องขอการยืนยันจากเจ้าหน้าที่ก่อนดำเนินการบางอย่าง (semi-autonomy) ในกรณีสำคัญ นอกจากนี้การ ทดสอบ ระบบ Agentic AI ต้องทำอย่างครอบคลุม เพราะกรณีมุมมืด (edge cases) มีมากกว่า จึงต้องสร้างความเชื่อมั่นก่อนใช้งานจริง ยกตัวอย่าง AutoGPT ที่เป็น agentic AI สาธิต พบว่ายังมีปัญหาหลงทางหรือทำงานนอกประเด็นอยู่บ่อย ต้องมีการปรับปรุงอีกมากibm.com นี่แสดงถึงความเปราะบางที่หากไปเกิดในระบบผลิตจริงจะสร้างปัญหาได้

• ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและจริยธรรม: เมื่อ AI กระทำการแทนมนุษย์ เรื่องของความรับผิดชอบและกฎหมายก็ยิ่งชัดขึ้น อย่างในยานยนต์ไร้คนขับ หาก AI ตัดสินใจผิดจนเกิดอุบัติเหตุ ใครจะรับผิด? ผู้ผลิตรถหรือนักพัฒนา AI? หลายประเทศยังอยู่ระหว่างปรับปรุงกฎหมายรองรับ AI agent เหล่านี้ ทำให้องค์กรที่อยากใช้ต้องตระหนักและติดตามกฎระเบียบใกล้ชิด นอกจากนี้ ปัจจัยด้านจริยธรรม เช่น การปล่อยให้ AI ปฏิเสธคำร้องของลูกค้าเอง หรือ AI ตัดสินใจเรื่องพนักงาน (เช่น ไล่ออกหรือไม่จ้าง) อาจไม่เป็นที่ยอมรับในสังคมหรือในแง่หลักการองค์กร แม้ว่าเชิงเทคนิคจะเป็นไปได้ องค์กรจึงต้องกำหนด ขอบเขตบทบาท ของ Agentic AI ให้เหมาะสม ไม่ปล่อยให้ AI ไปละเมิดคุณค่าหรือหลักการที่สำคัญของมนุษย์

• 
  

โดยสรุป Agentic AI ให้ ประโยชน์ด้านความรวดเร็วและความอัตโนมัติในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่องค์กรต้องลงทุนและวางแผนอย่างรอบคอบในการนำมาใช้ ทั้งด้านเทคนิค (พัฒนา/ดูแล) และด้านกำกับดูแล (governance) เพื่อป้องกันความเสี่ยง ผลสำรวจของผู้บริหารองค์กรโดย Gartner ชี้ว่า การเตรียมความพร้อมรับมือโอกาสและความเสี่ยงของ Agentic AI เป็นหัวข้อสำคัญที่ผู้นำไอทีต้องใส่ใจในช่วงปี 2024–2025ibm.com

แนวโน้มในอนาคตและการผสานรวม Generative + Agentic

ในอนาคตอันใกล้ เราจะเห็น การหลอมรวมระหว่าง Generative AI และ Agentic AI มากขึ้น เพื่อสร้างระบบ AI ที่ทั้ง “ฉลาดสร้าง” และ “ฉลาดทำ” ไปพร้อมกัน แทนที่จะแยกส่วนกัน ดังแนวโน้มสำคัญต่อไปนี้:

• Agentic AI ที่ผสานพลัง Generative AI ภายใน: ระบบเอเจนต์อัตโนมัติรุ่นใหม่มักจะมีโมเดล Generative AI (โดยเฉพาะ LLM) เป็นส่วนประกอบอยู่เบื้องหลัง ทำหน้าที่คล้าย สมองที่มีความยืดหยุ่น ของเอเจนต์ ยกตัวอย่างสถาปัตยกรรม Agentic AI สมัยใหม่ มักประกอบด้วยขั้นตอน Perceive → Reason → Act โดยในขั้น Reason นั้นจะใช้ โมเดลภาษาใหญ่ LLM เป็นตัววางแผนและให้เหตุผล ก่อนจะสั่งการขั้น Actblogs.nvidia.comblogs.nvidia.com ดังนั้น LLM อย่าง GPT-4 ไม่ได้ใช้แค่โต้ตอบกับผู้ใช้ แต่กลายเป็นตัวประมวลผลกลางที่อ่านข้อมูลต่าง ๆ ที่เอเจนต์รวบรวมมา แล้ว สร้างแผนหรือคำสั่งถัดไป ส่งให้ส่วนปฏิบัติการ ตัวอย่างเช่น AutoGPT ที่กล่าวไป ใช้ GPT-4 สร้างและปรับรายการงานย่อยตลอดเวลาขณะทำโปรเจ็กต์ให้สำเร็จibm.comibm.com อีกตัวอย่าง IBM เรียกว่า agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation แบบ agentic) คือให้ LLM ไปค้นหาข้อมูลจากฐานความรู้มาตอบปัญหายาก ๆ แทนที่จะตอบจากความจำตัวเอง สิ่งเหล่านี้แสดงถึงการประสาน Generative AI เข้าในโครงสร้างของ Agentic AI ซึ่งจะยิ่งเพิ่มความสามารถของเอเจนต์ให้ทำงานซับซ้อนได้มากขึ้น (เพราะ LLM สามารถเข้าใจคำสั่งระดับสูงและแตกงานได้)

• แพลตฟอร์มและเครื่องมือสำหรับ AI Agents เพิ่มขึ้น: ในปี 2024–2025 มีการพัฒนาเฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์มจำนวนมากเพื่อให้การสร้าง AI Agent ง่ายขึ้น บริษัทใหญ่อย่าง NVIDIA เปิดตัว Blueprints ที่เป็นชุดเครื่องมือสร้างแอปพลิเคชัน agentic และตัวอย่างโค้ดให้ใช้งานblogs.nvidia.com บริษัท Microsoft ก็มีการรวมความสามารถ agentic เข้าในผลิตภัณฑ์ (ตัวอย่างเช่น Copilot ใน Microsoft 365 ที่สามารถทำงานอัตโนมัติข้ามแอป Office ต่าง ๆ ตามคำสั่งผู้ใช้) นอกจากนี้ โครงการโอเพนซอร์ส เช่น LangChain หรือ Frameworks สำหรับ AutoGPT ก็มีชุมชนนักพัฒนาที่ขยายตัวเร็ว สิ่งนี้บ่งชี้ว่า องค์กรจะเข้าถึง Agentic AI ได้ง่ายขึ้นผ่านเครื่องมือสำเร็จรูป ไม่ต้องวิจัยเองทั้งหมด ส่งผลให้ adoption เร็วขึ้น Gartner เองคาดว่า CIO และผู้นำไอทีจะเริ่มนำแนวคิด agentic ไปใส่ในแผนกลยุทธ์ 1-3 ปีของตนมากขึ้น และเทคโนโลยีด้านนี้น่าจะอยู่ใน ช่วงกำลังเติบโตบน Hype Cycle ของ AI

• การประยุกต์ใช้ใหม่ ๆ และการขยายขอบเขต: เมื่อเทคโนโลยีพร้อม เราน่าจะเห็น use case ผสมผสาน ที่น่าสนใจยิ่งขึ้น เช่น ผู้ช่วยธุรกิจอัจฉริยะ ที่สามารถจัดทำรายงานสรุปรายไตรมาสได้เองตั้งแต่รวบรวมข้อมูล (เอเจนต์ค้นข้อมูลตัวเลขจากระบบ ERP, ใช้ GenAI สรุปเป็นรายงานพร้อมกราฟ, แล้วส่งอีเมลให้ผู้จัดการ) หรือ เอเจนต์ด้านทรัพยากรบุคคล ที่ตอบคำถามพนักงานได้เองและยังดำเนินการตามคำขอ HR ง่าย ๆ เช่น ออกหนังสือรับรอง, เช็คสิทธิวันลาพักร้อน, หรือแม้แต่ช่วยคัดเลือกเรซูเม่ผู้สมัครงานในเบื้องต้น (อ่านเรซูเม่ทุกฉบับด้วย GenAI แล้วให้เอเจนต์จัดอันดับ)ibm.com อีกด้านหนึ่ง เมืองอัจฉริยะ (Smart City) ก็จะใช้เอเจนต์ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการจราจร, คุณภาพอากาศ, พลังงาน และปรับการทำงานของโครงสร้างพื้นฐานเมืองให้อัตโนมัติ เช่น ปรับสัญญาณไฟจราจรหรือแจกแจงการใช้ไฟฟ้า เพื่อประสิทธิภาพและคุณภาพชีวิตของประชาชนibm.com เทรนด์เหล่านี้สะท้อนว่า Generative+Agentic จะเข้าไปอยู่ในแทบทุกอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะ การเงิน การแพทย์ การศึกษา หรือ การผลิต และจะ เปลี่ยนรูปแบบงานความรู้ (knowledge work) อย่างมีนัยสำคัญ

• ความสำคัญของการกำกับดูแล (AI Governance): ยิ่ง AI เก่งและทำอะไรเองมากขึ้น การกำกับดูแลก็ยิ่งเป็นประเด็นสำคัญ องค์กรจะต้องพัฒนา กรอบจริยธรรมและนโยบาย การใช้ AI ที่ชัดเจน เช่น กำหนดสิ่งที่ AI ทำได้/ทำไม่ได้, วิธีตรวจสอบและยืนยันการตัดสินใจของ AI, การเก็บล็อกและความโปร่งใสให้ตรวจสอบย้อนหลัง, และแนวทางป้องกันการใช้ในทางที่ผิด Gartner ยังจัด AI Governance เป็นหนึ่งในเทรนด์ปี 2025 เช่นกัน (ควบคู่กับ Agentic AI)gartner.com แสดงให้เห็นว่าการนำ AI ทั้ง generative และ agentic มาใช้อย่างยั่งยืน ต้องคู่กับระบบกำกับดูแลที่ดี องค์กรชั้นนำเริ่มลงทุนในเครื่องมือ governance เช่น โมเดลตรวจจับ bias, ระบบติดตามการตัดสินใจของ AI และอบรมพนักงานเกี่ยวกับการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

ตัวอย่างแนวโน้มเชิงรวม: ในปี 2024 ที่ผ่านมา เราเห็นโปรเจ็กต์อย่าง AutoGPT, BabyAGI ซึ่งเป็นการทดลองรวม LLM กับตัว agent loop ได้รับความสนใจอย่างมากจากชุมชนไอที ซึ่งแม้ยังไม่ได้ใช้งานในโปรดักชันโดยตรง แต่บริษัทต่าง ๆ ก็นำแนวคิดไปทดลองใช้กับงานของตน เช่น บริษัทรถยนต์อาจลองใช้ AI agent คอยจัดตารางการทดสอบรถต้นแบบโดยอัตโนมัติ (LLM ช่วยวางแผน, agent ติดต่อวิศวกร, จองสนามทดสอบ ฯลฯ) สิ่งที่เกิดขึ้นคือ คลื่นของนวัตกรรม ที่ผสมผสานความสามารถ “คิดและทำ” ของ AI เข้ากับกระบวนการธุรกิจแบบที่ไม่เคยทำได้มาก่อน รายงานของ Harvard Business Review ระบุว่า Agentic AI จะเปลี่ยนวิธีที่มนุษย์ทำงานร่วมกับ AI ไปอย่างมาก เราอาจมี “ผู้ช่วย AI” ที่จัดตารางทั้งทริปท่องเที่ยวต่างประเทศให้เสร็จสรรพ (จองตั๋ว, โรงแรม, ทำแพลนเที่ยว) หรือ “ผู้ดูแลเสมือน” สำหรับผู้สูงอายุที่คอยโต้ตอบและช่วยเหลือกิจวัตรประจำวัน รวมถึง ผู้เชี่ยวชาญ supply chain ที่เป็น AI คอยปรับสต็อกสินค้าให้บริษัทตามดีมานด์แบบทันทีhbr.org – วิสัยทัศน์เหล่านี้อาจกลายเป็นจริงในไม่ช้าด้วยความก้าวหน้าของ Generative + Agentic AI

สรุปส่งท้าย

Generative AI และ Agentic AI เป็นสองแนวทางของปัญญาประดิษฐ์ที่มีบทบาทและความสามารถต่างกัน ช่วยให้องค์กรทั้งสร้างสรรค์สิ่งใหม่และดำเนินงานได้อัตโนมัติอย่างที่ไม่เคยทำได้มาก่อน ในปัจจุบัน Generative AI ถูกใช้อย่างแพร่หลายแล้วในงานด้านการผลิตสื่อ, การวิเคราะห์ข้อมูล, และช่วยตัดสินใจส่วนบุคคล ขณะที่ Agentic AI แม้หลายกรณียังอยู่ในช่วงบุกเบิกทดลอง แต่ก็เริ่มปรากฏผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในด้านการบริการลูกค้า, การควบคุมหุ่นยนต์, และระบบองค์กรอัตโนมัติ เมื่อมองไปข้างหน้า การรวมพลังระหว่าง Generative และ Agentic จะเป็นกุญแจสำคัญในการสร้าง AI ยุคใหม่ที่ทั้งฉลาดในเชิงความคิดและทรงพลังในเชิงปฏิบัติ ธุรกิจที่สามารถปรับใช้เทคโนโลยีทั้งสองนี้ร่วมกันได้อย่างเหมาะสม จะมีโอกาสสร้างนวัตกรรมและประสิทธิภาพเหนือคู่แข่ง รวมถึงสามารถตอบสนองความคาดหวังของลูกค้าและตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ดียิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม องค์กรก็ต้องตระหนักถึงความรับผิดชอบในการใช้งาน AI อย่างถูกต้อง โปร่งใส และมีจริยธรรม ควบคู่ไปกับการเก็บเกี่ยวประโยชน์จากมัน

ท้ายที่สุดแล้ว การเดินเกม AI ขององค์กรในยุคนี้อาจสรุปได้ว่า: จงใช้ Generative AI เป็นเครื่องมือเพิ่มพลังให้คน และใช้ Agentic AI เป็นเครื่องจักรขับเคลื่อนงาน จากนั้นผสานรวมทั้งสองเข้าด้วยกันภายใต้การกำกับดูแลที่ดี – นี่จะเป็นสูตรสำเร็จในการนำปัญญาประดิษฐ์มาสร้างคุณค่าในโลกธุรกิจยุคถัดไปอย่างยั่งยืน

ภาพประกอบ : TamaGarden's Jelly