Agentic AI คืออะไร พลิกโฉมความปลอดภัยไซเบอร์สู่ระดับใหม่

ในยุคที่องค์กรต้องเผชิญกับความซับซ้อนของระบบไอที การทำงานที่ต้องอาศัยความรวดเร็ว และความคาดหวังด้านประสิทธิภาพที่เพิ่มสูงขึ้น ปัญญาประดิษฐ์จึงไม่ได้ถูกใช้เพียงเพื่อช่วยตอบคำถามหรือทำงานตามคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอีกต่อไป แต่ได้พัฒนาไปสู่บทบาทที่สามารถคิด วิเคราะห์ ตัดสินใจ และลงมือดำเนินการได้อย่างอิสระมากขึ้น แนวคิดนี้เรียกว่า Agentic AI ซึ่งเป็นรูปแบบของ AI ที่ทำงานในลักษณะ “ผู้ช่วยอัตโนมัติ” ที่มีเป้าหมายและความสามารถในการจัดการงานได้ด้วยตนเอง

Agentic AI คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้องค์กรสามารถรับมือกับงานที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการจัดการระบบ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการตอบสนองต่อเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ ด้วยความสามารถในการเรียนรู้จากบริบทและผลลัพธ์ที่ผ่านมา Agentic AI จึงไม่เพียงช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อนของทีมงาน แต่ยังช่วยยกระดับการตัดสินใจและประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวมขององค์กรให้พร้อมสำหรับการเติบโตในระยะยาว

Agentic AI คืออะไร?

Agentic AI คือ แนวคิดของปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานในลักษณะของ “เอเจนต์” หรือผู้ช่วยอัตโนมัติที่สามารถคิด วางแผน ตัดสินใจ และลงมือดำเนินการได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ในทุกขั้นตอน ต่างจาก AI แบบเดิมที่ทำงานตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า Agentic AI จะพิจารณาทั้งบริบท เป้าหมาย และผลลัพธ์ที่ต้องการ เพื่อเลือกแนวทางการทำงานที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละสถานการณ์

หากเปรียบเทียบกับ AI แบบดั้งเดิม เช่น Rule-Based AI หรือ Reactive AI ซึ่งมักตอบสนองต่อคำสั่งหรือเหตุการณ์เฉพาะหน้าเท่านั้น Agentic AI จะมีความสามารถที่ก้าวไปอีกขั้น เพราะสามารถมองภาพรวม วางแผนลำดับการทำงาน และปรับเปลี่ยนการตัดสินใจเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนไปได้ นั่นหมายความว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่ “รอให้สั่ง” แต่กลายเป็นระบบอัจฉริยะที่ช่วยขับเคลื่อนกระบวนการทำงานขององค์กรได้อย่างต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

AI Agents ถูกสร้างขึ้นอย่างไร?

การพัฒนา AI Agents ไม่ได้เริ่มต้นจากการเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียว แต่เป็นการออกแบบระบบที่ผสานทั้งเหตุผล ข้อมูล และกลไกการตัดสินใจเข้าด้วยกัน โดยหัวใจสำคัญของการสร้าง AI Agent สามารถอธิบายได้ผ่าน 4 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ Logic, Data, Model และ Decision Loop ซึ่งทำงานเชื่อมโยงกันเป็นวงจรต่อเนื่อง

ในขั้นแรก Logic คือกรอบความคิดและกติกาที่กำหนดว่า AI Agent ควรตอบสนองหรือดำเนินการอย่างไรในสถานการณ์ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นเงื่อนไขพื้นฐาน นโยบายขององค์กร หรือเป้าหมายของงานที่ต้องการให้ AI ดูแล จากนั้นคือ Data ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่ AI ใช้ในการทำความเข้าใจบริบท ทั้งข้อมูลแบบเรียลไทม์ ข้อมูลในอดีต หรือข้อมูลจากหลายระบบที่เชื่อมต่อกัน

ต่อมาคือ Model ซึ่งทำหน้าที่วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล โดยอาจเป็น Machine Learning หรือ AI Model รูปแบบอื่นที่ช่วยให้ Agent สามารถคาดการณ์ ประเมินทางเลือก และเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมา สุดท้ายคือ Decision Loop หรือวงจรการตัดสินใจ ซึ่งทำให้ AI Agent สามารถนำผลการวิเคราะห์ไปลงมือทำ ตรวจสอบผลลัพธ์ และปรับปรุงแนวทางการทำงานของตนเองอย่างต่อเนื่อง กระบวนการทั้งหมดนี้คือสิ่งที่ทำให้ AI Agent ไม่ได้เป็นเพียงระบบตอบสนองแบบอัตโนมัติ แต่เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่พร้อมพัฒนาไปพร้อมกับองค์กร

องค์ประกอบสำคัญของ Agentic AI

ก่อนจะเข้าใจการทำงานของ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ จำเป็นต้องเริ่มจากการมองเห็นโครงสร้างภายในที่ทำให้ AI สามารถคิดและลงมือทำได้อย่างเป็นระบบ โดย Agentic AI ไม่ได้ทำงานแบบแยกส่วน แต่ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักที่เชื่อมโยงกันเป็นลำดับขั้น ตั้งแต่การรับรู้สถานการณ์ไปจนถึงการดำเนินการจริง

Step 1: Context การเข้าใจบริบท

Agentic AI จะเริ่มจากการรับรู้บริบทของสถานการณ์ที่กำลังเกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจากระบบไอที เหตุการณ์ที่ตรวจพบ หรือเงื่อนไขทางธุรกิจในขณะนั้น การเข้าใจบริบทที่ถูกต้องช่วยให้ AI ไม่ตัดสินใจจากข้อมูลเพียงจุดเดียว แต่พิจารณาภาพรวมของสถานการณ์ทั้งหมด

Step 2: Memory การจดจำและอ้างอิงประสบการณ์

หลังจากเข้าใจบริบทแล้ว Agentic AI จะอาศัย Memory เพื่อเก็บข้อมูลสำคัญ เช่น ประวัติการตัดสินใจที่ผ่านมา ผลลัพธ์ที่เคยเกิดขึ้น หรือรูปแบบปัญหาที่พบซ้ำ การมีหน่วยความจำทำให้ AI สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์และหลีกเลี่ยงการตัดสินใจซ้ำในรูปแบบที่ไม่มีประสิทธิภาพ

Step 3: Decision Engine กลไกการตัดสินใจ

Decision Engine คือสมองหลักของ Agentic AI ที่นำ Context และ Memory มาประมวลผลร่วมกับเป้าหมายที่กำหนดไว้ ระบบจะประเมินทางเลือกต่างๆ และเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุดในสถานการณ์นั้น ขั้นตอนนี้คือจุดที่ AI แตกต่างจากระบบอัตโนมัติทั่วไป เพราะสามารถวางแผนและปรับการตัดสินใจได้ตามเงื่อนไขที่เปลี่ยนไป

Step 4: Action Layer การลงมือดำเนินการ

เมื่อการตัดสินใจเกิดขึ้น Agentic AI จะส่งผลลัพธ์ไปยัง Action Layer เพื่อดำเนินการจริง เช่น สั่งงานระบบอื่น แจ้งเตือนผู้เกี่ยวข้อง หรือแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติ การมี Action Layer ทำให้ AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่การวิเคราะห์ แต่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้และนำไปใช้ในกระบวนการทำงานขององค์กรอย่างแท้จริง

ประเภทของ Agentic AI Agents

Agentic AI Agents สามารถถูกออกแบบให้มีระดับความสามารถและความซับซ้อนที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับลักษณะงาน เป้าหมาย และบริบทของการใช้งานในองค์กร การทำความเข้าใจประเภทของ AI Agents แต่ละแบบจะช่วยให้สามารถเลือกใช้งานได้อย่างเหมาะสม และสอดคล้องกับกระบวนการทำงานจริงมากที่สุด

Simple Reflex Agent 

Simple Reflex Agent เป็น AI ที่ทำงานตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ชัดเจน โดยจะตอบสนองต่อสถานการณ์ทันทีเมื่อเงื่อนไขตรงตามที่ตั้งไว้ เหมาะสำหรับงานซ้ำๆ ที่มีรูปแบบตายตัว เช่น การแจ้งเตือนเมื่อเกิดเหตุการณ์เฉพาะ หรือการดำเนินการอัตโนมัติที่ไม่ต้องพิจารณาปัจจัยซับซ้อน ข้อดีของ AI ประเภทนี้คือความรวดเร็วและความเสถียร แต่จะมีข้อจำกัดด้านความยืดหยุ่นเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนไป

Model-Based Reflex Agent 

Model-Based Reflex Agent เป็นการพัฒนาต่อจากแบบพื้นฐาน โดย AI จะมีแบบจำลองของสภาพแวดล้อมและมี Memory สำหรับเก็บข้อมูลจากสถานการณ์ที่ผ่านมา ทำให้สามารถเข้าใจบริบทได้ดีขึ้น ไม่ได้ตัดสินใจจากข้อมูลปัจจุบันเพียงอย่างเดียว AI ประเภทนี้จึงเหมาะกับงานที่มีความเปลี่ยนแปลง และต้องอาศัยการประเมินสถานการณ์ในภาพรวมมากขึ้น

Goal-Based Agent 

Goal-Based Agent จะตัดสินใจโดยยึด “เป้าหมายปลายทาง” เป็นหลัก แทนที่จะทำงานตามคำสั่งเฉพาะหน้า AI จะประเมินทางเลือกต่างๆ และเลือกแนวทางที่นำไปสู่การบรรลุเป้าหมายได้ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น การจัดลำดับความสำคัญของงานหรือการวางแผนการแก้ไขปัญหาแบบเป็นขั้นตอน AI ประเภทนี้ช่วยให้องค์กรสามารถบริหารจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีทิศทางมากขึ้น

Utility-Based Agent 

Utility-Based Agent จะก้าวไปอีกขั้นด้วยการประเมิน “คุณค่า” หรือผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือกภายใต้ข้อจำกัดที่มีอยู่ AI จะเลือกการตัดสินใจที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด ไม่ใช่เพียงแค่บรรลุเป้าหมาย แต่ยังคำนึงถึงประสิทธิภาพ ต้นทุน และผลกระทบโดยรวม AI ประเภทนี้เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องชั่งน้ำหนักหลายปัจจัยพร้อมกัน

Learning Agent 

Learning Agent เป็นรูปแบบที่มีความยืดหยุ่นสูงที่สุด เพราะสามารถพัฒนาและปรับตัวจากประสบการณ์จริงได้อย่างต่อเนื่อง AI จะเรียนรู้จากผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่ผ่านมา และนำข้อมูลนั้นมาปรับปรุงวิธีการทำงานในอนาคต ทำให้เหมาะกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว และต้องการระบบที่ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ ตามการใช้งานจริง

ประโยชน์ของการใช้งาน AI Agents ในองค์กร

การนำ AI Agents มาใช้ในองค์กรไม่ได้เป็นเพียงการเพิ่มเทคโนโลยีใหม่เข้าสู่ระบบเท่านั้น แต่เป็นการยกระดับรูปแบบการทำงานให้มีความคล่องตัวและชาญฉลาดมากขึ้น โดย AI Agents สามารถเข้ามามีบทบาทสำคัญในหลายมิติของการดำเนินงาน ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพ ไปจนถึงการขยายระบบอัตโนมัติในระดับองค์กร

ในด้าน Productivity AI Agents ช่วยลดภาระงานซ้ำๆ ที่ต้องใช้เวลาของพนักงาน เช่น การตรวจสอบระบบ การตอบสนองต่อเหตุการณ์ หรือการประมวลผลงานตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ ทำให้ทีมงานสามารถโฟกัสกับงานเชิงวิเคราะห์และงานเชิงกลยุทธ์ที่สร้างคุณค่าให้กับองค์กรได้มากขึ้น

ด้าน Cost Reduction การใช้ AI Agents ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานในระยะยาว ไม่ว่าจะเป็นการลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ การลดเวลาการทำงานซ้ำ หรือการใช้ทรัพยากรระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งผลให้องค์กรสามารถควบคุมค่าใช้จ่ายได้โดยไม่กระทบต่อคุณภาพของงาน

ในเรื่องของ Decision Accuracy AI Agents สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลและบริบทที่ครบถ้วนกว่า ทำให้การตัดสินใจมีความแม่นยำและสอดคล้องกับสถานการณ์จริงมากขึ้น โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

สุดท้ายคือ Automation at Scale ซึ่งเป็นจุดเด่นสำคัญของ AI Agents ระบบสามารถขยายการทำงานอัตโนมัติไปพร้อมกันในหลายกระบวนการ หลายทีม หรือหลายหน่วยงานได้อย่างสม่ำเสมอ โดยไม่เพิ่มความซับซ้อนในการบริหารจัดการ ช่วยให้องค์กรเติบโตได้อย่างมั่นคงและรองรับการขยายตัวในอนาคต

ตัวอย่างการใช้งาน AI Agents ในอุตสาหกรรมต่างๆ

การนำ AI Agents ไปใช้งานจริงในองค์กรไม่ได้จำกัดอยู่เพียงอุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่ง แต่สามารถปรับใช้ได้อย่างหลากหลายตามลักษณะงานและปัญหาที่ต้องการแก้ไข โดยหลายองค์กรชั้นนำได้นำ AI Agents มาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานหลักแล้ว

ด้าน Healthcare องค์กรเทคโนโลยีทางการแพทย์ เช่น Siemens Healthineers ใช้ AI Agents ในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย จัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซ้ำซ้อน และสนับสนุนการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์ ทำให้สามารถลดภาระงานเอกสารและเพิ่มเวลาในการดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น

สำหรับอุตสาหกรรม Finance บริษัทอย่าง PayPal นำ AI Agents มาใช้ในระบบ Fraud Detection และการตัดสินใจอัตโนมัติด้านธุรกรรม AI สามารถตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ วิเคราะห์ความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ และตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดความเสียหายและเพิ่มความปลอดภัยให้กับระบบการเงิน

ในภาค Manufacturing บริษัทอุตสาหกรรมระดับโลกอย่าง Siemens ใช้ AI Agents เพื่อทำ Predictive Operations เช่น การคาดการณ์การบำรุงรักษาเครื่องจักร การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการผลิต และการป้องกันการหยุดชะงักของสายการผลิตล่วงหน้า ส่งผลให้กระบวนการผลิตมีความเสถียรและลดต้นทุนในระยะยาว

ตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า AI Agents ไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดเชิงเทคโนโลยี แต่เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรมสามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในโลกธุรกิจปัจจุบัน

ความท้าทายของการใช้ Agentic AI Models

แม้ว่า Agentic AI จะช่วยยกระดับการทำงานขององค์กรได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่การนำมาใช้งานจริงยังคงมีความท้าทายหลายด้านที่องค์กรจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ โดยเฉพาะในบริบทของระบบระดับองค์กรที่ต้องคำนึงถึงความเสถียร ความปลอดภัย และการควบคุมอย่างเป็นระบบ

ความซับซ้อนของระบบ

Agentic AI Models มีโครงสร้างที่ซับซ้อนกว่าระบบ Automation หรือ AI แบบเดิม เนื่องจากต้องทำงานร่วมกันหลายองค์ประกอบ เช่น Context, Memory, Decision Engine และ Action Layer หากขาดการออกแบบสถาปัตยกรรมที่ชัดเจน อาจทำให้ระบบยากต่อการดูแล ปรับปรุง และแก้ไขปัญหาในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อ AI ต้องทำงานข้ามหลายระบบหรือหลายหน่วยงานพร้อมกัน

Data Quality

คุณภาพของข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของ Agentic AI หากข้อมูลไม่ครบถ้วน ไม่ถูกต้อง หรือไม่เป็นปัจจุบัน การตัดสินใจของ AI อาจคลาดเคลื่อนและนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ องค์กรจึงต้องมีการจัดการข้อมูลที่เป็นระบบ ทั้งในด้านการรวบรวม การทำความสะอาด และการกำกับดูแลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

Governance & Control

เมื่อ Agentic AI สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้ด้วยตนเอง ความท้าทายสำคัญคือการกำหนดขอบเขตอำนาจและการควบคุม การขาด Governance ที่ชัดเจนอาจทำให้องค์กรไม่สามารถอธิบายที่มาของการตัดสินใจ หรือไม่สามารถตรวจสอบการทำงานของ AI ได้อย่างโปร่งใส ดังนั้น การกำหนดนโยบาย บทบาท และกระบวนการกำกับดูแลจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้การใช้งาน AI เป็นไปอย่างรับผิดชอบและสอดคล้องกับเป้าหมายองค์กร

Security & Compliance

Agentic AI มักต้องเข้าถึงข้อมูลสำคัญและระบบหลักขององค์กร ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ หากไม่มีการควบคุมสิทธิ์ การตรวจสอบการทำงาน และมาตรการป้องกันที่เหมาะสม อาจนำไปสู่ปัญหาด้าน Data Breach หรือการไม่สอดคล้องกับกฎหมายและมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง องค์กรจึงต้องออกแบบระบบ Agentic AI โดยคำนึงถึง Security และ Compliance ตั้งแต่เริ่มต้น ไม่ใช่เพิ่มเข้ามาภายหลัง

ManageEngine สามารถช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร

ManageEngine ช่วยให้องค์กรนำ Agentic AI และระบบอัตโนมัติไปใช้งานได้อย่างควบคุมได้ ปลอดภัย และเกิดผลจริงผ่านโซลูชัน ServiceDesk Plus ซึ่งรวมการจัดการเวิร์กโฟลว์ การกำกับดูแลบริการ และระบบ Automation ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว พร้อมความสามารถด้าน GenAI และ AI-Powered Workflow Orchestration ที่ช่วยสร้างและรัน workflow อัตโนมัติได้ทั้งแบบ No-Code และ Low-Code โดยไม่ลดทอนการควบคุมขององค์กร โซลูชันนี้รองรับการ Auto-Remediate ปัญหา IT ทั่วไป ลดความซับซ้อนในการนำไปใช้งานจริง และสามารถเชื่อมต่อการทำงานกับระบบอื่นๆ ภายในองค์กรได้อย่างยืดหยุ่น ทำให้องค์กรทุกขนาดสามารถขยายการใช้งานอัตโนมัติได้อย่างมั่นใจและเป็นระบบ เพื่อให้มั่นใจว่าองค์กรสามารถประเมินความเหมาะสมได้ด้วยตนเอง  ServiceDesk Plus ยังเปิดโอกาสให้ ทดลองใช้ฟรี 30 วัน เพื่อทดลองใช้งานโซลูชันจริงในสภาพแวดล้อมขององค์กร ก่อนตัดสินใจนำไปใช้งานในระยะยาวได้ที่นี่

Full-Code, Low-Code และ No-Code คืออะไร?

ก่อนที่องค์กรจะนำระบบอัตโนมัติหรือ AI ไปใช้งานจริง สิ่งสำคัญคือการทำความเข้าใจแนวคิดของ Full-Code, Low-Code และ No-Code ให้ตรงกันทั้งในมุมของ Business และ IT เพราะแนวทางการพัฒนาแต่ละแบบส่งผลโดยตรงต่อความเร็ว ความยืดหยุ่น และการควบคุมระบบในระยะยาว

Full-Code คือการพัฒนาระบบด้วยการเขียนโค้ดทั้งหมด เหมาะกับกรณีที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง การปรับแต่งเชิงลึก หรือระบบที่มีความซับซ้อนเฉพาะตัว โดยมักต้องอาศัยทีมพัฒนาและใช้เวลามากกว่า แต่แลกมากับการควบคุมทุกองค์ประกอบของระบบ

Low-Code เป็นแนวทางที่ผสานการเขียนโค้ดกับเครื่องมือสำเร็จรูป ช่วยลดเวลาในการพัฒนาและลดภาระของทีม IT ขณะเดียวกันยังคงเปิดโอกาสให้ปรับแต่งตรรกะหรือกระบวนการสำคัญได้ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการความรวดเร็วควบคู่กับการควบคุมระบบในระดับหนึ่ง

ส่วน No-Code คือการพัฒนาหรือสร้างเวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เหมาะกับผู้ใช้งานฝั่ง Business ที่ต้องการสร้างหรือปรับกระบวนการทำงานด้วยตนเองอย่างรวดเร็ว ภายใต้กรอบและการกำกับดูแลที่ทีม IT กำหนดไว้ แนวทางนี้ช่วยให้ทั้ง Business และ IT ทำงานร่วมกันได้อย่างคล่องตัวและสอดคล้องกันมากขึ้น

เพื่อให้เข้าใจมากขึ้น ตารางนี้แสดงความแตกต่างระหว่าง Full-code, Low-code และ No-code

แนวโน้มในอนาคตของ Agentic AI

ในอนาคต Agentic AI จะมีบทบาทมากกว่าการเป็นเครื่องมือช่วยงาน แต่จะกลายเป็นกลไกสำคัญที่ขับเคลื่อนการดำเนินงานขององค์กรอย่างเป็นระบบและต่อเนื่อง แนวโน้มสำคัญสะท้อนให้เห็นว่า AI กำลังพัฒนาไปสู่การทำงานเชิงรุก สามารถตัดสินใจและลงมือดำเนินการได้ด้วยตนเอง ภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน

Autonomous Operations

หนึ่งในทิศทางสำคัญของ Agentic AI คือการก้าวสู่ Autonomous Operations หรือการดำเนินงานอัตโนมัติแบบครบวงจร AI จะสามารถตรวจจับ วิเคราะห์ ตัดสินใจ และแก้ไขปัญหาได้เองในหลายกระบวนการ โดยไม่ต้องรอการแทรกแซงจากมนุษย์ในทุกขั้นตอน ช่วยให้องค์กรลด Downtime เพิ่มความต่อเนื่องของระบบ และรองรับการทำงานตลอด 24 ชั่วโมงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

AI-driven IT Management

Agentic AI จะเข้ามาเปลี่ยนบทบาทของการบริหารจัดการไอทีจากการทำงานเชิงรับ ไปสู่ AI-driven IT Management ที่เน้นการคาดการณ์และป้องกันปัญหาล่วงหน้า ระบบจะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากโครงสร้างพื้นฐานและแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ พร้อมแนะนำหรือดำเนินการแก้ไขโดยอัตโนมัติ ทำให้ทีม IT สามารถมุ่งเน้นงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น แทนการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า

Human + AI Collaboration

แม้ Agentic AI จะมีความสามารถเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่แนวโน้มในอนาคตจะไม่ได้แทนที่มนุษย์โดยสมบูรณ์ หากแต่จะมุ่งไปสู่ Human + AI Collaboration ซึ่งเป็นการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI อย่างสมดุล AI จะทำหน้าที่จัดการงานซ้ำ วิเคราะห์ข้อมูล และเสนอทางเลือก ขณะที่มนุษย์ยังคงเป็นผู้กำหนดทิศทาง กลยุทธ์ และการตัดสินใจในประเด็นสำคัญ ทำให้องค์กรสามารถใช้ศักยภาพของทั้งสองฝ่ายได้อย่างเต็มที่

ในภาพรวม Agentic AI กำลังก้าวขึ้นมาเป็นมากกว่าเทคโนโลยีเสริม แต่เป็นรากฐานสำคัญของการดำเนินงานในองค์กรยุคใหม่ องค์กรที่พร้อมปรับตัวจะไม่ได้มอง AI เป็นเพียงเครื่องมืออัตโนมัติ แต่เป็น “ผู้ช่วยเชิงกลยุทธ์” ที่สามารถคิด วางแผน และลงมือทำภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน การเตรียมโครงสร้าง ระบบ และแนวทางการใช้งานที่เหมาะสมตั้งแต่วันนี้ จะช่วยให้องค์กรสามารถขยายการใช้งาน Agentic AI ได้อย่างมั่นใจ ปลอดภัย และยั่งยืน ในโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว องค์กรที่สามารถผสานวิสัยทัศน์เข้ากับการลงมือทำอย่างเป็นระบบ คือองค์กรที่พร้อมแข่งขันและเติบโตในระยะยาวอย่างแท้จริง

References 
Siemens Healthineers – “Artificial Intelligence solutions in healthcare” 
Siemens Healthineers – “Artificial intelligence: Transforming data into knowledge for better care” 
PayPal – “Harnessing machine learning fraud detection technologies” (November 5, 2024)
PayPal Newsroom – “PayPal Launches Agentic Commerce Services to Power AI-Driven Shopping” (October 28, 2025)
Siemens – “Siemens introduces AI agents for industrial automation” (n.d.)

ติดตามข่าวสารเพิ่มเติมได้ที่
Linkedin : https://www.linkedin.com/company/manageenginethailand
Facebook: https://www.facebook.com/manageenginethailand