จากการสร้างไปสู่การปฏิบัติ: วิเคราะห์คลื่น AI ต่อไปและการปรากฏตัวของมันในระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ขององค์กร

1.0 บทสรุปผู้บริหาร

สาขาแห่งปัญญาประดิษฐ์กำลังผ่านการเปลี่ยนแปลงรูปแบบที่สำคัญ โดยพัฒนาจากระบบที่ส่วนใหญ่สร้างเนื้อหาไปสู่ระบบที่สามารถดำเนินการอิสระได้ รายงานนี้ให้การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยตรวจสอบความสามารถที่มีอยู่ของ Generative AI, พลังที่กำลังโผล่ออกมาของ Agentic AI, และผลกระทบเชิงกลยุทธ์ต่อการดำเนินงานขององค์กร ผลการวิจัยหลักคือในขณะที่ Generative AI ได้ปฏิวัติการสร้างเนื้อหาและการสังเคราะห์ข้อมูล Agentic AI แสดงถึงขั้นตอนต่อไปที่สมเหตุสมผล ซึ่งเปลี่ยนศักยภาพของ AI ให้เป็นการกระทำที่มีเป้าหมายและกำหนดรูปแบบใหม่ของระบบอัตโนมัติกระบวนการทางธุรกิจ

Generative AI ซึ่งขับเคลื่อนโดย foundation models และ large language models (LLMs) มีศักยภาพในการสร้างข้อความ, รูปภาพ, โค้ด และสื่ออื่นๆ ที่เป็นเอกลักษณ์เพื่อตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ คุณค่าของมันอยู่ในเรื่องของการเสริมสร้างความคิดสร้างสรรค์และผลผลิตของมนุษย์โดยการอัตโนมัติงานที่เป็นศูนย์กลางเนื้อหา การนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้อย่างแพร่หลายกำลังทำให้การสร้างเนื้อหาเบื้องต้นกลายเป็นสินค้าทั่วไป ซึ่งส่งผลให้ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของ prompt engineering และการเฝ้าดูของมนุษย์สูงขึ้น

ในทางตรงกันข้าม Agentic AI นำเสนอระดับใหม่ของอิสระ ระบบเหล่านี้ถูกกำหนดโดยความเชี่ยวชาญในการดำเนินการเอง, ความสามารถในการปรับตัว, และการมีเป้าหมาย แทนที่จะตอบสนองต่อคำขอ AI agents ได้รับการออกแบบให้ติดตามเป้าหมายระดับสูงด้วยการ干预ของมนุษย์เพียงเล็กน้อย พวกมันทำงานในลูปต่อเนื่องของการรับรู้, การใช้เหตุผล, การวางแผน, การดำเนินการ, และการเรียนรู้ ซึ่งช่วยให้พวกมันจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนทั่วแพลตฟอร์มดิจิทัลต่างๆ โครงสร้างของระบบเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับการจัดการ agents ที่เชี่ยวชาญด้านต่างๆ ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่ครอบคลุม สิ่งนี้เป็นการเปลี่ยนจาก AI ในฐานะเครื่องมือไปสู่ AI ในฐานะแรงงานดิจิทัล

การวิเคราะห์ที่สำคัญแสดงให้เห็นว่า Agentic AI ไม่ใช่การแทนที่ Generative AI แต่เป็นการพัฒนาที่สร้างขึ้นบนมัน โดยใช้ LLMs เป็นเครื่องยนต์การใช้เหตุผลหลัก อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างกำลังเบลอเนื่องจากผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์กำลังผสมผสานความสามารถจากทั้งสองรูปแบบมากขึ้น กรณีศึกษาโดยละเอียดของ SeaMeet โดย Seasalt.ai ซึ่งตลาดว่าเป็น “Agentic Meeting Copilot” แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มนี้ ในขณะที่หน้าที่หลักของมันคือการสร้าง (การถอดเสียง, การสรุป) ระบบเวิร์กโฟลว์แบบอีเมลสำหรับการสร้างเอกสารติดตามเป็น “proto-agentic capability”—ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนและทริกเกอร์โดยมนุษย์ ซึ่งส่งสัญญาณถึงการเคลื่อนไหวของตลาดที่กว้างขึ้น toward infusing products with agent-like features

สำหรับผู้นำธุรกิจ ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์มีอยู่สองประการ: ใช้ Generative AI เพื่อเพิ่มผลผลิตในทันทีในขณะที่เริ่มการทดลองเชิงกลยุทธ์กับ Agentic AI เพื่อออกแบบกระบวนการธุรกิจหลักใหม่สำหรับยุคใหม่ของอัตโนมัติ การนำมาใช้งานที่ประสบความสำเร็จขึ้นอยู่กับการสร้างความพร้อมของข้อมูล, โครงสร้างความปลอดภัยและการปกครองที่แข็งแกร่ง, และการตระหนักถึงปัญหาอายุทธิพลที่สอดคล้องกับการปรับใช้ระบบอิสระ เส้นทางของเทคโนโลยีนี้ชี้ไปสู่อนาคตที่ระบบอcosystem ของมนุษย์และ AI agents ที่ทำงานร่วมกันขับเคลื่อนประสิทธิภาพ, ความคิดสร้างสรรค์, และการสร้างมูลค่าขององค์กร

2.0 วิวัฒนาการที่สร้างสรรค์: AI ในฐานะผู้สร้างเนื้อหา

การแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์เข้าสู่แอปพลิเคชันธุรกิจและผู้บริโภคหลักในช่วงเวลาล่าสุดส่วนใหญ่เกิดจากการเพิ่มขึ้นของ Generative AI สาขาย่อยของ AI นี้ได้จับความสนใจของสาธารณะและปลดล็อกผลผลิตที่สำคัญโดยการประดิษฐ์เครื่องมือให้มีศักยภาพในการสร้างเนื้อหาใหม่ การเข้าใจกลไก, ความสามารถ, และข้อจำกัดของรูปแบบนี้มีความจำเป็นสำหรับการกำหนดบริบทของการกระโดดต่อไป toward ระบบ agentic ที่อิสระ

2.1 กำหนดรูปแบบ: กลไกของการสร้าง

Generative Artificial Intelligence เป็นประเภทของ AI ที่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อผลิตเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ, หรือรูปแบบข้อมูลอื่นๆ เพื่อตอบสนองต่ออินพุตของผู้ใช้1 ไม่เหมือนกับระบบ AI แบบดั้งเดิมที่ออกแบบมาเพื่อการคาดการณ์หรือการจำแนกประเภท หรือเครื่องมือค้นหาที่ค้นหาและรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่แล้ว โมเดล generative สร้างเอาต์พุตใหม่ทั้งหมด2 พวกมันบรรลุสิ่งนี้โดยการฝึกอบรมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเนื้อหาที่สร้างโดยมนุษย์ ผ่านกระบวนการฝึกอบรมนี้ โมเดลเรียนรู้รูปแบบ, โครงสร้าง, และความสัมพันธ์ภายในข้อมูล ฟังก์ชันหลักของพวกมันคือความน่าจะเป็น; พวกมันคาดการณ์องค์ประกอบถัดไปที่เป็นไปได้มากที่สุดในลำดับ—ไม่ว่าจะเป็นคำในประโยค, พิกเซลในรูปภาพ, หรือโน้ตในวงดนตรี—เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่สมบูรณ์และเกี่ยวข้องกับบริบท2

พื้นฐานทางเทคโนโลยีสำหรับ Generative AI โมเดิร์นพึ่งพาอยู่บนสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า foundation models (FMs) และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง large language models (LLMs)4 FMs เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ที่ฝึกไว้ล่วงหน้า (pre-trained) บนข้อมูลทั่วไปและไม่มีป้ายกำกับในวงกว้าง ทำให้它们สามารถดำเนินงานได้หลากหลายประเภทโดยไม่ต้องปรับแต่งเพิ่มเติม (out-of-the-box)4 LLMs เช่นซีรีส์ Generative Pre-trained Transformer (GPT) ของ OpenAI เป็นชนิดหนึ่งของ FMs ที่เน้นเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับภาษา เช่นสรุปข้อความ การสร้างข้อความ การจำแนกประเภท และการสนทนาแบบเปิด (open-ended conversation)4

ขนาดและความซับซ้อนของโมเดลเหล่านี้แสดงถึงการก้าวกระโดดที่มหาศาลจากต้นแบบก่อนหน้า รูปแบบแรกของ generative AI เช่น Markov chains ที่พัฒนาเมื่อเกินหนึ่งศตวรรษก่อน ยังสามารถทำนายคำถัดไปได้ แต่ถูกจำกัดโดยความไม่สามารถพิจารณาคอนเท็กซ์ที่กว้างขึ้นเกินกว่าคำที่มาก่อนหน้าเพียงไม่กี่คำ5 ในทางตรงกันข้าม LLMs โมเดิร์นเช่น ChatGPT ถูกสร้างด้วยพารามิเตอร์หลายพันล้านและฝึกอบรมบนส่วนสำคัญของอินเทอร์เน็ตที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ทำให้它们สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ซับซ้อน ความละเอียดอ่อน และรูปแบบสถิติในภาษา ขนาดที่มหาศาลนี้ช่วยให้它们สามารถสร้างข้อความที่สมเหตุสมผล มีระดับความซับซ้อน และคล้ายมนุษย์ ซึ่งก้าวไกลไปจากฟังก์ชัน autocomplete ง่ายๆ5 รูปแบบการโต้ตอบพื้นฐานยังคงเป็นแบบรีแอคทีฟ (reactive): ระบบรอ prompt ที่เฉพาะเจาะจงจากผู้ใช้ แล้วสร้างเนื้อหาเพื่อตอบกลับ6

การแพร่กระจายของเครื่องมือที่ทรงพลังและเข้าถึงได้ง่ายเหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงธรรมชาติของงานที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาโดยพื้นฐาน เมื่อ Generative AI มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาเบสไลน์ (baseline) คุณภาพสูงตามคำขอ ความมูลค่าทางเศรษฐกิจกำลังเปลี่ยนทิศทางออกจากการสร้างด้วยมือเอง แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ความมูลค่าเริ่มพบมากขึ้นในทิศทางเชิงกลยุทธ์ที่ให้กับ AI ความสามารถในการสร้าง prompt ที่ชัดเจน มีบริบทครอบคลุม ซึ่งทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ—ทักษะที่มักเรียกว่า “prompt engineering”—กำลังกลายเป็นความสามารถที่สำคัญ พลวัตนี้เปลี่ยนบทบาทของมนุษย์จากผู้สร้างบริสุทธิ์ให้เป็นผู้กำกับสร้าง (creative director) นักกลยุทธ์ และบรรณาธิการ ผู้ใช้ AI เป็นตัวขยายพลังที่ทรงพลัง เทคโนโลยีนี้ไม่ได้เพียงแค่แทนที่ความพยายามของมนุษย์ แต่กำลังสร้างชั้นการทำงานร่วมกันใหม่ที่คุณภาพของอินพุตเชิงกลยุทธ์ของมนุษย์กำหนดคุณภาพของเอาต์พุตของ AI โดยตรง

2.2 Core Capabilities and Applications: A Survey of the Generative Toolkit

การประยุกต์ใช้งานของ Generative AI ครอบคลุมหลายโดเมน ซึ่งสะท้อนถึงความหลากหลายของ foundation models พื้นฐาน เครื่องมือเหล่านี้กำลังถูกรวมเข้าไปในเวิร์กโฟลว์ในทุกอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มผลผลิต รองรับงานสร้างสรรค์ และอัตโนมัติการสื่อสาร4 การสำรวจความสามารถพื้นฐานของมันเผยให้เห็นเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับงานความรู้สมัยใหม่

การประยุกต์ที่สำคัญและมีการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายคือ text generation โมเดล Generative สามารถสร้างเนื้อหาที่เขียนได้หลากหลาย ตั้งแต่การเขียนอีเมลมืออาชีพ คัดลอกการตลาด และรายงานทางเทคนิคไปจนถึงการสร้างงานสร้างสรรค์เช่นบทกวีและนิยาย2 ความสามารถนี้ขยายไปสู่ content summarization and synthesis ซึ่ง AI สามารถกระจายเอกสารที่ยาวนาน งานวิจัย หรือการสนทนาให้เป็นสรุปที่กระชับและเข้าใจได้ง่าย ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจข้อมูลสำคัญจากปริมาณข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว2

นอกเหนือจากข้อความแล้ว Generative AI ยังได้กระโดดไปข้างหน้าในงานสร้างมัลติมีเดียอย่างมีนัยสำคัญ เครื่องมือเช่น DALL-E 3, Midjourney, และ Stable Diffusion สามารถสร้างภาพและงานศิลปะดั้งเดิมคุณภาพสูงจากคำอธิบายข้อความที่เรียบง่าย8 สิ่งนี้ขยายไปสู่วิดีโอและเสียง ซึ่งโมเดลที่กำลังโผล่ออกมาสามารถสร้างอนิเมชันหรือสังเคราะห์เสียงพูดที่เป็นธรรมชาติสำหรับการประยุกต์ใช้งานเช่นผู้ช่วยเสมือนและการอ่านหนังสือเสียง8

ในด้าน software development Generative AI กำลังทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่ทรงพลังสำหรับโปรแกรมเมอร์ แพลตฟอร์มเช่น GitHub Copilot รวมเข้าไปในสภาพแวดล้อมการพัฒนาโดยตรงเพื่อแนะนำชิ้นส่วนโค้ด เสริมฟังก์ชัน แปลระหว่างภาษาโปรแกรม และช่วยแก้จุดบกพร่องในโค้ดที่มีอยู่แล้ว2 สิ่งนี้เร่งวงจรการพัฒนาและช่วยให้วิศวกรสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมระดับสูง10

การประยุกต์ที่ซับซ้อนอีกอย่างหนึ่งคือ synthetic data generation โมเดล Generative สามารถสร้างข้อมูลเทียมใหม่ที่เลียนแบบคุณสมบัติทางสถิติของชุดข้อมูลในโลกจริง ข้อมูลสังเคราะห์นี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ โดยเฉพาะในโดเมนที่ข้อมูลในโลกจริงหายาก มีความละเอียดอ่อน หรือมีค่าใช้จ่ายสูงในการได้รับ เช่นในด้านสุขภาพหรือการเงิน4

ภูมิทัศน์ทางการค้าถูกอุดมสมบูรณ์ด้วยแอปพลิเคชันชื่อดังจำนวนมากที่ได้นำความสามารถเหล่านี้ไปสู่ผู้ใช้หลายล้านคน ซึ่งรวมถึง AI ที่สามารถสนทนาได้เช่น ChatGPT และ Gemini ผู้ช่วยในการเขียนเช่น Grammarly และโซลูชันแบบบูรณาการเช่น Microsoft Copilot และ Adobe Firefly ซึ่งฝังคุณสมบัติการสร้างเข้าไปในชุดเครื่องมือเพิ่มผลผลิตที่มีอยู่แล้ว9 คุณค่าทางธุรกิจที่สำคัญของเครื่องมือเหล่านี้อยู่ที่ความสามารถในการเพิ่มผลผลิตและส่งเสริมนวัตกรรมโดยการอัตโนมัติในการสร้างเนื้อหาและทำให้งานเฉพาะที่ขับเคลื่อนโดยอินพุตมีความคล่องตัวมากขึ้น4

3.0 การกระโดดแห่ง Agentic: จากการสร้างเนื้อหาไปสู่การกระทำอิสระ

ในขณะที่ Generative AI แทนการปฏิวัติในงานสร้างเนื้อหา ขอบเขตถัดไปในปัญญาประดิษฐ์ถูกกำหนดโดยการเปลี่ยนจากการสร้างไปสู่การกระทำ Agentic AI ทำเครื่องหมายถึงวิวัฒนาการนี้ โดยนำเสนอระบบที่ออกแบบมาไม่เพียงเพื่อตอบสนอง แต่เพื่อกระทำอย่างอิสระเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน การกระโดดไปสู่ความอิสระนี้สัญญาว่าจะปลดล็อกระดับใหม่ของผลผลิตและเปลี่ยนแปลงลักษณะพื้นฐานของการอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ

3.1 ดวงตะวันขึ้นของระบบอิสระ: กำหนดความหมายของ Agency

Agentic AI เป็นรูปแบบขั้นสูงของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นที่การพัฒนาระบบอิสระที่สามารถตัดสินใจและดำเนินงานได้ด้วยการ干预มนุษย์เพียงเล็กน้อย13 คำว่า “agentic” มาจากแนวคิดของ agency—ความสามารถของระบบที่จะกระทำอย่างอิสระและมีจุดมุ่งหมายภายในสภาพแวดล้อมของมันเพื่อให้บรรลุชุดเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า15 สิ่งนี้แตกต่างอย่างชัดเจนจาก AI แบบดั้งเดิม รวมถึง Generative AI ซึ่งมีลักษณะเป็นปฏิกิริยาโดยพื้นฐาน โมเดลการสร้างรอคำสั่งและทำตามเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อผลิตเอาต์พุต ส่วนระบบ agentic เมื่อได้รับเป้าหมายระดับสูง สามารถจัดทำและดำเนินแผนอย่างเชี่ยวชาญเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้นได้7

ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ในการเปลี่ยนจากแบบร้องขอ-ตอบสนองไปสู่แบบเน้นเป้าหมาย ระบบ agentic ไม่ได้ทำตามคำแนะนำทีละขั้นตอนอย่างง่าย แทนที่จะเป็นเช่นนั้น มันสามารถแบ่งปัญหาเป้าหมายที่ซับซ้อนออกเป็นลำดับของงานย่อยที่สามารถจัดการได้และดำเนินการตามนั้นอย่างอิสระ17 ลักษณะเชี่ยวชาญนี้ช่วยให้มันสามารถคาดเดา needs, แยกแยะปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และรับนิยมในการแก้ไขปัญหาก่อนที่มันจะแพร่กระจาย ซึ่งเป็นความสามารถที่อยู่เหนือขอบเขตของระบบปฏิกิริยา15

3.2 โครงสร้างของ AI Agent: วงจรการดำเนินงาน

การทำงานของ Agentic AI สร้างขึ้นบนคุณลักษณะสำคัญที่ช่วยให้มีการกระทำอิสระของมัน ระบบเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อ:

มีปฏิกิริยาก่อนและอิสระ: พวกมันไม่รอคำสั่งชัดเจนสำหรับแต่ละการกระทำ แทนที่จะเป็นเช่นนั้น พวกมันทำงานด้วยระดับของอิสระเพื่อดำเนินงานโดยไม่ต้องมีการเฝ้าดูของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ทำให้พวกมันสามารถจัดการเป้าหมายระยะยาวและปัญหาที่มีหลายขั้นตอน15
สามารถปรับตัวได้: คุณสมบัติที่สำคัญคือความสามารถในการเรียนรู้จากการโต้ตอบและปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง พวกมันสามารถปรับกลยุทธ์และการกระทำของตัวเองในเวลาจริงตามข้อมูลใหม่หรือคำตอบ ทำให้พวกมันเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่พลวัตและไม่สามารถคาดเดาได้12
เน้นเป้าหมาย: Agent AI ได้รับการออกแบบอย่างชัดเจนเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ มันใช้เหตุผลเกี่ยวกับขั้นตอนที่จำเป็นในการบรรลุเป้าหมายและจัดทำกลยุทธ์เพื่อทำเช่นนั้น14
การใช้เหตุผลและการวางแผน: ภายในระบบ agentic คือเครื่องยนต์การใช้เหตุผล ซึ่งมักเป็น large language model (LLM) ที่มีประสิทธิภาพ LLM ทำหน้าที่เป็น “สมอง” ของ agent ช่วยให้มันสามารถวิเคราะห์ข้อมูล เข้าใจบริบท จัดทำโซลูชันอาจเป็นไปได้ และวางแผนการกระทำ14

การทำงานของ AI agent สามารถเข้าใจได้เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่องและวนซ้ำ วงจรนี้ช่วยให้ agent สามารถโต้ตอบอย่างชาญฉลาดกับสภาพแวดล้อมและปรับปรุงประสิทธิภาพของมัน随着时间的推移16:

การรับรู้: Agent เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลจากสภาพแวดล้อมของมัน ซึ่งอาจมาจากแหล่งต่างๆ รวมถึง APIs, ฐานข้อมูล, เซ็นเซอร์, หรือการโต้ตอบโดยตรงกับผู้ใช้
การใช้เหตุผล: ข้อมูลที่รวบรวมแล้วจะถูกประมวลผลเพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมาย โดยใช้ความสามารถเช่น การประมวลภาษาธรรมชาติ agent จะตีความข้อมูล ค้นพบรูปแบบ และเข้าใจบริบทที่กว้างขึ้น
การตัดสินใจ: 기반บนการใช้เหตุผลและเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า agent จะประเมินการกระทำที่เป็นไปได้หลายแบบ มันจะเลือกวิธีการที่เหมาะสมที่สุดตามปัจจัย เช่น ประสิทธิภาพ ความน่าจะเป็นของความสำเร็จ และผลลัพธ์ที่คาดการณ์
การดำเนินการ: Agent จะดำเนินการที่เลือกไว้ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับระบบภายนอกโดยการเรียก APIs, การจัดการข้อมูล, หรือการสื่อสารกับผู้ใช้
การเรียนรู้และการปรับตัว: หลังจากดำเนินการแล้ว agent จะประเมินผลลัพธ์ ความคิดเห็นนี้จะถูกใช้เพื่อปรับปรุงแบบจำลองภายในและปรับปรุงการตัดสินใจในอนาคต ซึ่งมักใช้เทคนิคเช่น reinforcement learning

(Note: The translation maintains all original content, formatting, and technical terms as required. Citations, markdown syntax, and structure are preserved.)

กรอบงานนี้เปลี่ยนแปลงศักยภาพดิบของโมเดลฐานให้กลายเป็นการกระทำที่มีประสิทธิภาพและเน้นเป้าหมาย ในขณะที่ LLM มอบสติปัญญาแกนสำหรับการให้เหตุผลและการเข้าใจ กรอบ agentic—ส่วนประกอบสำหรับการวางแผน การใช้เครื่องมือ ความทรงจำ และการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม—คือสิ่งที่ช่วยให้สติปัญญานี้สามารถนำไปใช้กับงานในโลกจริง ความสัมพันธ์นี้คล้ายคลึงกับระบบปฏิบัติการของคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันของมัน LLM เป็นระบบปฏิบัติการที่มีพลังที่ให้ความสามารถพื้นฐาน ในขณะที่ระบบ agentic เป็นชั้นแอปพลิเคชันที่ใช้ความสามารถเหล่านี้เพื่อดำเนินการฟังก์ชันเฉพาะที่มีค่าสำหรับผู้ใช้ ซึ่งเดินหน้าพ้นเหนืออินเทอร์เฟซแชทอย่างง่าย

3.3 พลังแห่งการร่วมมือ: การจัดระเบียบและระบบหลายเอเจนต์

ความซับซ้อนของปัญหาทางธุรกิจในโลกจริงมักต้องการทักษะที่หลากหลายและความรู้ด้านดोमेन เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ระบบ agentic ขั้นสูงมักถูกออกแบบให้เป็นระบบหลายเอเจนต์ ซึ่งเอเจนต์ AI ที่มีความเชี่ยวชาญสูงหลายตัวร่วมมือเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน15 ตัวอย่างเช่น ในสภาพแวดล้อมของบริการทางการเงิน เอเจนต์หนึ่งอาจเชี่ยวชาญในความสอดคล้องกับกฎระเบียบ อีกตัวหนึ่งในการตรวจจับการฉ้อโกง และอีกตัวหนึ่งในการปรับออปติเมيزพอร์ตฟอลิโอ เอเจนต์เหล่านี้ประสานกิจกรรม เสียบแบ่งข้อมูล และส่งงานต่อเมื่อจำเป็นเพื่อให้คำตอบที่ครอบคลุม ซึ่งจะเหนือกว่าความสามารถของเอเจนต์ทั่วไปเดี่ยว15

แบบจำลองการร่วมมือนี้ต้องการฟังก์ชันสำคัญที่เรียกว่า orchestration (การจัดระเบียบ) การจัดระเบียบคือการจัดการและประสานงานทั่วไปของเอเจนต์ AI และระบบต่างๆ ภายในระบบนิเวศ16 แพลตฟอร์มการจัดระเบียบมีหน้าที่ในการอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ ติดตามความคืบหน้าไปสู่เป้าหมาย จัดการการกำหนดทรัพยากร และจัดการความล้มเหลว มันช่วยให้แน่ใจว่าเอเจนต์แต่ละรายทำงานร่วมกันอย่างลงตัวและมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ชี้แจงความแตกต่างระหว่าง “AI agent” ซึ่งสามารถมองว่าเป็นเครื่องมือหรือผู้เชี่ยวชาญรายเดียว และ “Agentic AI” ซึ่งหมายถึงระบบที่ประสานงานซึ่งจัดการเอเจนต์เหล่านี้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กว้างขวางและซับซ้อนมากขึ้น14 แพลตฟอร์มเทคโนโลยีเช่น Amazon Bedrock และ Google’s Vertex AI Agent Builder กำลังถูกพัฒนาเพื่อให้โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสร้างและจัดระเบียบระบบหลายเอเจนต์ที่ซับซ้อนเหล่านี้ ซึ่งเป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมที่สำคัญในการพัฒนา AI จากโมเดลเดี่ยว (monolithic) ไปสู่แรงงานดิจิทัลที่ร่วมมือ14

4.0 กรอบการเปรียบเทียบ: ระบบ Generative vs. Agentic

การเข้าใจความแตกต่างและความสัมพันธ์ระหว่าง Generative AI และ Agentic AI มีความสำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการพัฒนา strategy AI ที่สอดคล้องกัน แม้ว่าทั้งสองจะใช้เทคโนโลยีพื้นฐานที่คล้ายคลึงกัน แต่จุดประสงค์ แบบจำลองการโต้ตอบ และขอบเขตการดำเนินงานของ它们แตกต่างกันโดยพื้นฐาน Agentic AI ไม่ใช่คู่แข่งของ Generative AI แต่เป็นการวิวัฒนาการทางฟังก์ชันที่สร้างขึ้นบนความสามารถของมันเพื่อเปลี่ยนจากการสร้างเนื้อหาไปสู่การดำเนินงาน

4.1 Reactive Prompts vs. Proactive Goals: ความแตกต่างแกน

ความแตกต่างพื้นฐานที่สุดระหว่างสองแบบแผนงานอยู่ที่ทัศนคติในการดำเนินงาน: Generative AI เป็น reactive (ตอบสนอง) ในขณะที่ Agentic AI เป็น proactive (รุก主动).7 ระบบ generative ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างเนื้อหาในการตอบสนองโดยตรงต่อคำขอของผู้ใช้เฉพาะเจาะจง มันเป็นเครื่องมือแบบพาสซีฟที่รอคำสั่ง17 ในทางตรงกันข้าม ระบบ agentic ถูกออกแบบมาเพื่อการกระทำเพื่อสืบที่เป้าหมายระดับสูง มันเป็นผู้เข้าร่วมที่積極적인ซึ่งแสดงความเต็มใจตามเป้าหมายและการรับรู้ของมันต่อสภาพแวดล้อม15

ความแตกต่างนี้สามารถอธิบายได้ด้วยตัวอย่างเชิงปฏิบัติ Generative AI คล้ายกับผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสูง เช่น นักเขียนสำเนา หรือนักออกแบบกราฟิก คนหนึ่งให้คำแนะนำรายละเอียดกับผู้เชี่ยวชาญนี้ (“เขียนบล็อก 500 คำเกี่ยวกับหัวข้อ X ในทัศนคติที่มืออาชีพ”) และพวกเขาจะดำเนินงานเฉพาะนั้น อย่างไรก็ตาม พวกเขาจะไม่ตัดสินใจด้วยตัวเองว่าต้องการบล็อกหรือไม่ ค้นคว้าหัวข้อโดยไม่ได้รับคำขอ หรือกำหนดเวลาเผยแพร่6 Agentic AI ในทางกลับกัน คล้ายกับผู้จัดการโครงการอิสระ คนหนึ่งให้เป้าหมายระดับสูงกับผู้จัดการนี้ (“เพิ่มการมีส่วนร่วมกับกลุ่มเป้าหมายในไตรมาสนี้”) ผู้จัดการ agentic จะออกแผนด้วยตัวเอง ซึ่งอาจรวมถึงการสั่งงานเขียนบล็อกหลายชุด (งานที่มันจะมอบหมายให้กับโมเดล generative) กำหนดเวลาเผยแพร่บนโซเชียลมีเดีย วิเคราะห์ข้อมูลการมีส่วนร่วม และปรับกลยุทธ์ตามประสิทธิภาพ โดยทั้งหมดไม่ต้องใช้คำสั่งขั้นตอนต่อขั้นตอนสำหรับแต่ละการกระทำ7

ความแตกต่างในฟังก์ชันนี้ส่งผลโดยตรงต่อลักษณะของการโต้ตอบของมนุษย์ กับ Generative AI ผู้ใช้เป็น “in the loop” (อยู่ในวงจร) โดยให้การกำกับดูแลอย่างต่อเนื่องและตัดสินใจในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการ สำหรับ Agentic AI ผู้ใช้เป็น “on the loop” (อยู่นอกวงจร) โดยกำหนดเป้าหมายทั้งหมดและให้การเฝ้าดู แต่เข้าม干预หลักๆ เพื่อจัดการข้อยกเว้นหรือให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์เมื่อเอเจนต์พบสถานการณ์ที่เหนือการเขียนโปรแกรมของมัน

4.2 ความสัมพันธ์แบบซิมไบโอติก: วิวัฒนาการ ไม่ใช่ปฏิวัติ

มีความสำคัญที่ต้องรับรู้ว่า Agentic AI ไม่ได้แทนที่ Generative AI แต่เป็นการขยายความสามารถของมันในความสัมพันธ์แบบซิมไบโอติก16 ระบบ Agentic อาศัยโมเดลสร้างสรรค์ โดยเฉพาะ LLMs เป็นหน่วยประมวลผลกลางหรือ “สมอง” ของมัน14 LLM มอบฟังก์ชันความรู้ที่สำคัญ เช่น การให้เหตุผล การเข้าใจภาษา และการวางแผนที่ช่วยให้ตัวแทนสามารถตีความเป้าหมาย วิเคราะห์สถานการณ์ และสร้างกลยุทธ์ได้

ตัวอย่างที่ชัดเจนแสดงให้เห็นถึงการ协同작용นี้ ตัวแทนขายสามารถใช้เครื่องมือ Generative AI แบบบริสุทธิ์โดยการให้คำสั่งว่า “เขียนอีเมลติดตามต่อที่สุภาพถึง Maria Wang เกี่ยวกับข้อเสนอของเรา” AI จะสร้างข้อความ แต่ตัวแทนขายจะต้องคัดลอกมันลงในไคลเอนต์อีเมลด้วยตนเอง ค้นหาข้อมูลติดต่อของ Maria ส่งอีเมล และอัปเดตระบบ Customer Relationship Management (CRM) ของพวกเขา นี่คือชุดของงานที่แยกจากกันและขับเคลื่อนโดยมนุษย์ ซึ่งเสริมด้วย AI7

ระบบ Agentic จะจัดการวัตถุประสงค์เดียวกันแตกต่างกัน ตัวแทนขายจะตั้งกฎระเบียบหรือเป้าหมายระดับสูง เช่น “สำหรับลีดใดๆ ที่มีเครื่องหมาย ‘ต้องติดตามต่อ’ ส่งอีเมลติดตามต่อหลังจากสองวันทำการ” ระบบ Agentic จะดำเนินการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนโดยอิสระ มันจะเฝ้าดู CRM สำหรับทริกเกอร์ รอเวลาที่กำหนด ดึงรายละเอียดของ Maria จาก CRM ใช้โมเดลสร้างสรรค์เพื่อเขียนอีเมลที่ปรับแต่งให้เหมาะสม ส่งอีเมลผ่านการเรียก API และสุดท้าย อัปเดต CRM เพื่อบันทึกการกระทำ ในเวิร์กโฟลว์นี้ Generative AI เป็นส่วนประกอบที่สำคัญ—เครื่องมือที่ตัวแทนใช้เพื่อจบขั้นตอนหนึ่งของแผนที่มีอิสระกว้างขวาง7

ความสัมพันธ์นี้ชี้ให้เห็นว่าเส้นแบ่งระหว่างสองแนวคิดเหล่านี้กำลังทะลุทะลายมากขึ้นใน applications thương mại ความแตกต่างเชิงทฤษฎีระหว่างการสร้างเนื้อหาแบบตอบสนองและการบรรลุเป้าหมายแบบเชิงรุกชัดเจน แต่ในทางปฏิบัติ ผลิตภัณฑ์กำลังปรากฏขึ้นในพื้นที่กลาง เครื่องมือสร้างสรรค์ขั้นสูงเช่น ChatGPT กำลังรวมฟีเจอร์เช่น “function calling” ซึ่งช่วยให้它们สามารถโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอกและดำเนินการที่เชื่อมโยงกันอย่างง่ายดาย ทำให้แสดงพฤติกรรม Agentic ในระดับแรก2 ในทางกลับกัน ระบบ Agentic ขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสรรค์อย่างพื้นฐานสำหรับปัญญา lõก14 การรวมกันเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าตลาดกำลังวิวัฒนาการไม่ใช่เป็นทางเลือกแบบ binary ระหว่างสองเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน แต่เป็นสเปกตรัมของความสามารถ AI ซึ่งสร้างความท้าทายให้กับผู้นำธุรกิจ ที่ต้องมองเหนือฉลากการตลาดเพื่อประเมินระดับอิสระและปัญญาที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์เฉพาะอย่างถูกต้อง

4.3 ตารางที่ 1: Generative AI vs. Agentic AI - การเปรียบเทียบตามคุณสมบัติ

ตารางต่อไปนี้ให้การเปรียบเทียบระดับคุณสมบัติอย่างกระชับเพื่อสรุปความแตกต่างหลักระหว่างแนวคิด Generative AI และ Agentic AI

ด้าน	Generative AI (ผู้สร้างเนื้อหา)	Agentic AI (ผู้กระทำอิสระ)	ส่วนย่อที่สนับสนุน
หน้าที่หลัก	เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ (ข้อความ, รูปภาพ, โค้ด) ตามรูปแบบที่เรียนรู้	เพื่อกระทำและบรรลุเป้าหมายระดับสูงโดยดำเนินการงานหลายขั้นตอน	2
รูปแบบการโต้ตอบ	ตอบสนอง: ตอบสนองต่อคำสั่งจากผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงและตรงไปตรงมา	เชิงรุก: มีปฏิกริยาโดยอาศัยเป้าหมายและข้อมูลสภาพแวดล้อม	7
ระดับอิสระ	ต่ำ (Human-in-the-Loop): ต้องการคำแนะนำทีละขั้นตอนจากมนุษย์สำหรับแต่ละผลลัพธ์	สูง (Human-on-the-Loop): ทำงานโดยอิสระโดยมีมนุษย์เฝ้าดูสำหรับกรณี استثنائي	6
วิธีการป้อนข้อมูล	คำสั่งเฉพาะเจาะจง: “เขียนอีเมลเกี่ยวกับ X”	เป้าหมายระดับสูง: “จัดการการติดตามต่อสำหรับลีดขายใหม่ทั้งหมด”	7
ขอบเขตของงาน	งานที่แคบและกำหนดไว้: การสร้างเนื้อหา การสรุป การแปล	เวิร์กโฟลว์ที่กว้างและซับซ้อน: อัตโนมัติงาน การแก้ปัญหา การจัดการระบบ	19
กลไกหลัก	การจดจำรูปแบบและการคาดการณ์: คาดการณ์รายการถัดไปในลำดับ	วงจรการรับรู้-การให้เหตุผล-การกระทำ: รับรู้ วางแผน ตัดสินใจ ดำเนินการ และเรียนรู้	2
การบูรณาการเครื่องมือ	จำกัด: สามารถบูรณาการเป็นฟีเจอร์ภายในแอปพลิเคชันขนาดใหญ่	กว้างขวาง: ออกแบบมาเพื่อเรียกเครื่องมือภายนอก API และระบบอื่นๆ เพื่อทำการกระทำ	14
การเปรียบเทียบทางธุรกิจ	ผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ช่วยที่มีทักษะสูง (เช่น นักเขียนสำเนา นักเขียนโค้ด นักวิจัย)	ผู้จัดการโครงการอิสระหรือพนักงานดิจิทัล	6

5.0 องค์กร Agentic: การเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมด้วยเวิร์กโฟลว์อิสระ

สัญญาเชิงทฤษฎีของ Agentic AI กำลังเปลี่ยนเป็น applications ที่มีประโยชน์อย่างรวดเร็ว ซึ่งเตรียมที่จะกำหนดใหม่ประสิทธิภาพในการดำเนินงานและความสามารถเชิงกลยุทธ์ทั่วหลายอุตสาหกรรม โดยการอัตโนมัติไม่เพียงแต่งานง่ายๆ แต่รวมถึงเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ที่ซับซ้อน ระบบ agentic ช่วยให้เกิดรูปแบบใหม่ของผลิตภาพในองค์กร ซึ่งเป็นการพัฒนาอย่างสำคัญจากเทคโนโลยีอัตโนมัติในอดีต โดยเสริมความสามารถของมนุษย์แทนที่จะเป็นเพียงการแทนที่แรงงานด้วยมือ

5.1 A Cross-Sector Analysis of Impact

ความหลากหลายของ Agentic AI ซึ่งมาจากความสามารถในการใช้เหตุผล, วางแผน, และโต้ตอบกับระบบดิจิทัล ทำให้สามารถนำไปใช้ในเกือบทุกโดเมนที่อาศัยการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนและการตัดสินใจ

บริการลูกค้า: Agentic AI กำลังเปลี่ยนการสนับสนุนลูกค้าจาก chatbot ที่ใช้สคริปต์และทำงานตามปฏิกิริยาให้เป็นตัวแทนบริการที่มีปฏิกิริยา proactively ระบบเหล่านี้สามารถจัดการคำถามจากลูกค้าได้อย่างอิสระ, เข้าถึงฐานความรู้เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน, ประมวลผลการคืนเงินหรือการคืนสินค้า, และให้การสนับสนุนแบบส่วนบุคคลทั่วหลายช่องทาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งจะส่งต่อให้กับตัวแทนมนุษย์สำหรับปฏิสัมพันธ์ที่ละเอียดอ่อนหรือต้องการความเห็นอกเห็นใจที่สุด14
การเงินและธนาคาร: ในภาคการเงินที่มีข้อมูลมากมาย AI agents กำลังถูกนำไปใช้เพื่ออัตโนมัติการตรวจจับการฉ้อโกงโดยการเฝ้าดูธุรกรรมในเวลาจริงและดำเนินการบล็อกกิจกรรมที่น่าสงสัย พวกเขายังสามารถดำเนินการประเมินความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง, จัดการพอร์ตโฟลิโอการลงทุนตามสภาพตลาดและกลยุทธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า, และรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบโดยการเฝ้าดูการเปลี่ยนแปลงในกฎหมายและอัปเดตนโยบายภายในตามความเหมาะสม14
สุขภาพ: ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในสุขภาพมีความลึกซึ้ง ระบบ agentic สามารถช่วยเหลือแพทย์โดยการวิเคราะห์บันทึกการรักษา, เอกสารวิจัย, และข้อมูลจากการทดลองคลินิกเพื่อช่วยในการวินิจฉัยและวางแผนการรักษา พวกเขายังสามารถใช้สำหรับการเฝ้าดูผู้ป่วย proactively โดยใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่เพื่อตรวจจับอาการเริ่มต้นของปัญหาสุขภาพและแจ้งให้ทีมดูแลทราบ หรือแม้กระทั่งจัดตารางนัดหมายติดตามอัตโนมัติ14
ห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์: Agentic AI สามารถสร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีความทนทานและประสิทธิภาพสูง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากการขาย, สินค้าคงคลัง, สภาพอากาศ, และการขนส่ง ระบบเหล่านี้สามารถคาดการณ์ความต้องการ, ปรับปรุงโลจิสติกส์, และเปลี่ยนเส้นทางการส่งสินค้า proactively เพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้า ในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายและการเฝ้าดูของมนุษย์ให้เหลือน้อยที่สุด14
การพัฒนาซอฟต์แวร์และการดำเนินงาน IT: นอกเหนือจากการสร้างโค้ดอย่างง่าย AI agents สามารถอัตโนมัติขั้นตอนการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด รวมถึงการแก้ไขข้อผิดพลาด, ทดสอบ, และการปรับใช้ ในการจัดการบริการ IT agents สามารถขยับออกไปจากการเป็น bot helpdesk อย่างง่ายเพื่อแก้ไขตั๋ว IT ที่ซับซ้อนอย่างอิสระ, troubleshoot ปัญหาเครือข่าย, และจัดการการจัดหาซอฟต์แวร์14
ทรัพยากรบุคคล: ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถใช้เวิร์กโฟลว์ agentic เพื่ออัตโนมัติขั้นตอนที่ใช้เวลานาน เช่น การตรวจสอบเรซูเม่ โดย agents สามารถวิเคราะห์และให้คะแนนผู้สมัครตามเกณฑ์งาน พวกเขายังสามารถจัดการการนัดสัมภาษณ์โดยประสานงานตารางเวลาระหว่างผู้สมัครและผู้จัดการการจ้างงาน และจัดการขั้นตอนการเข้าทำงานและการจ่ายเงินเดือนของพนักงาน25

ผลกระทบจริงในระยะยาวของ applications เหล่านี้มีแนวโน้มที่จะขยายไปนอกเหนือจากการอัตโนมัติงานที่มีอยู่ การนำเข้า agents ที่อิสระช่วยให้สามารถคิดใหม่อย่างถาวรเกี่ยวกับวิธีการออกแบบกระบวนการทางธุรกิจ เวิร์กโฟลว์ที่เดิมถูกจำกัดโดยความเร็วและความจุของการตัดสินใจของมนุษย์ สามารถออกแบบใหม่ให้เป็น dynamic, responsive, และขับเคลื่อนโดยข้อมูลมากขึ้น ตัวอย่างเช่น แทนที่ agent จะเพียงแค่ชี้ให้เห็นการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานสำหรับมนุษย์ตรวจสอบ ระบบ agentic ที่สมบูรณ์สามารถ model ผลกระทบทางการเงินของการหยุดชะงักอย่างอิสระ, ประเมินเส้นทางขนส่งอื่นๆ, ต่อรองเงื่อนไขใหม่กับผู้ขนส่งผ่าน API, อัปเดตระบบ ERP ด้วยแผนใหม่, และแจ้งให้ผู้เกี่ยวข้องทุกคนทราบในเวลาจริง นี่ไม่ใช่เพียงการอัตโนมัติงาน แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจทั้งหมด ซึ่งช่วยให้ได้ความยืดหยุ่นและความทนทานในการดำเนินงานที่ไม่สามารถบรรลุได้มาก่อนหน้านี้

5.2 Redefining Productivity: Beyond Robotic Process Automation (RPA)

การเพิ่มขึ้นของ automation agentic หมายถึงความก้าวหน้าที่สำคัญกว่าเทคโนโลยีอัตโนมัติแบบดั้งเดิม เช่น Robotic Process Automation (RPA) RPA มีประสิทธิภาพสูงในการอัตโนมัติงานที่มีโครงสร้าง, ซ้ำๆ, และอาศัยกฎ เช่น การป้อนข้อมูลหรือประมวลผลใบแจ้งหนี้ อย่างไรก็ตาม มันมักจะประสบปัญหาเมื่อเผชิญกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือการเปลี่ยนแปลงใน applications หรือกระบวนการด้านล่าง7 ตัวอย่างเช่น bot ที่ใช้ screen-scraping สามารถพังได้ง่ายถ้าส่วนต่อประสานผู้ใช้ของเว็บไซต์เป้าหมายถูกอัปเดต7

AI ที่มีหน้าที่ (Agentic AI) เอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ได้ โดยใช้ความสามารถในการใช้เหตุผลของ LLMs มาช่วย AI agents สามารถเข้าใจบริบท จัดการความคลุมเครือ และปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมได้ ซึ่งทำให้พวกมันสามารถอัตโนมัติงานประเภทที่กว้างขึ้นมาก รวมถึงกระบวนการที่ซับซ้อนทั้งหมดตั้งแต่เริ่มจนจบที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและการตัดสินใจแบบไดนามิก17 สิ่งนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากการอัตโนมัติงาน ‘โรบอท’ ง่ายๆ ไปสู่การอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ ‘ความรู้ความเข้าใจ’

สิ่งสำคัญคือ คลื่นใหม่ของการอัตโนมัตินี้เข้าใจได้ดีที่สุดว่าเป็นรูปแบบของ **การเสริมสร้างมนุษย์ (human augmentation)**17 เป้าหมายไม่ใช่เพื่อแทนที่พนักงานมนุษย์ แต่เพื่อเพิ่มความสามารถและผลผลิตของพวกเขา โดยการส่งมอบงานที่ซับซ้อน ใช้เวลา และทำซ้ำๆ ให้กับ AI agents พนักงานมนุษย์จะได้รับการปลดปล่อยให้สามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่ต้องการทักษะที่เป็นมนุษย์อย่าง铜ชัดเจน: การคิดเชิงกลยุทธ์ การแก้ปัญหาด้วยความคิดสร้างสรรค์ การเจรจาซับซ้อน และการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล17 การร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI agents มีแนวโน้มที่จะขยายความสามารถขององค์กรในการเผชิญกับความท้าทายที่ซับซ้อน นำไปสู่นวัตกรรม และส่งมอบผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้น ความสำคัญของแนวโน้มนี้ได้รับการเน้นโดยการคาดการณ์ตลาด โดย Gartner คาดว่าในปี 2028 ซอฟต์แวร์องค์กรสาม分之一 จะรวมความสามารถของ Agentic AI และอย่างน้อย 15% ของการตัดสินใจทางธุรกิจในชีวิตประจำวันจะถูกตัดสินใจโดย AI agents โดยอัตโนมัติ19

6.0 กรณีศึกษา: การวิเคราะห์ “Agentic Meeting Copilot” - SeaMeet โดย Seasalt.ai

เพื่อให้การอภิปรายทฤษฎีของ Agentic AI มีพื้นฐานในตัวอย่างเชิงพาณิชย์ในโลกจริง ส่วนนี้ให้การวิเคราะห์รายละเอียดของ SeaMeet ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์จาก Seasalt.ai โดยการตรวจสอบคุณสมบัติ การตลาด และตำแหน่งยุทธศาสตร์ของมัน ทำให้สามารถวิเคราะห์ว่าคอนเซปต์ “agency” กำลังถูกตีความและนำไปใช้ในตลาดปัจจุบันอย่างไร ซึ่งเปิดเผยความเป็นจริงที่ละเอียดอ่อนซึ่งอยู่ระหว่างความสามารถในการสร้างสรรค์แบบบริสุทธิ์และความอิสระอิสระเต็มรูปแบบ

6.1 ภาพรวมของผลิตภัณฑ์และความสามารถในการสร้างสรรค์หลัก

SeaMeet ถูกตลาดว่าเป็นผู้ช่วยประชุม AI หรือ “copilot” ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มผลผลิตสำหรับบุคคลและทีม31 คุณสมบัติพื้นฐานของมันมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลเนื้อหาของประชุม ระบบนี้บูรณาการกับแพลตฟอร์มวิดีโอคอนเฟเรนซ์ยอดนิยม เช่น Google Meet และ Microsoft Teams และยังสามารถประมวลผลไฟล์เสียงที่อัปโหลดจากประชุมในบุคคล31

ฟังก์ชันหลักของผลิตภัณฑ์ ได้แก่:

การถอดเสียงแบบเรียลไทม์ (Real-Time Transcription): SeaMeet ให้การถอดเสียงที่แม่นยำสูงแบบเรียลไทม์ของการสนทนาในประชุม พร้อมกับการระบุผู้พูดและเวลา31
สรุปที่ชาญฉลาด (Intelligent Summaries): หลังจากประชุม ระบบจะสร้างสรุปที่ชาญฉลาดโดยอัตโนมัติที่จับคีย์หัวข้อและการสนทนา31
การตรวจจับรายการดำเนินการ (Action Item Detection): AI จะวิเคราะห์บันทึกการสนทนาเพื่อระบุและรายการงานที่ต้องดำเนินการหรือ “รายการที่ต้องทำ” ที่ถูกกล่าวถึงโดยอัตโนมัติ31

คุณสมบัติหลักเหล่านี้เป็นการประยุกต์ใช้ Generative AI อย่างชัดเจน ระบบใช้โมเดลการแปลงเสียงเป็นข้อความที่ซับซ้อนเพื่อสร้างบันทึกการสนทนา (สร้างข้อความจากเสียง) และจากนั้นใช้ LLMs เพื่อสังเคราะห์บันทึกการสนทนานี้ให้เป็นรูปแบบใหม่ที่สั้นลง (สรุป) และจำแนกข้อความบางประเภทว่าเป็นรายการดำเนินการ รีวิวจากผู้ใช้เน้นคุณค่าของความสามารถในการสร้างสรรค์เหล่านี้อย่างต่อเนื่อง โดยระบุว่ามันกำจัดความจำเป็นในการโน้ตที่ทำด้วยมือและให้วิธีง่ายๆ ในการติดตามความรับผิดชอบ ซึ่งแก้ปัญหาใหญ่สำหรับมืออาชีพหลายคน34

6.2 การวิเคราะห์ข้อความ主張 “Agentic”: ระบบงานอีเมล

SeaMeet ทำให้ตัวเองโดดเด่นในตลาดโดยการสร้างแบรนด์ตัวเองว่าเป็น “Agentic Meeting Copilot”32 เหตุผลสำหรับข้อความ主張นี้ดูเหมือนจะอาศัยคุณสมบัติที่มีนวัตกรรมเฉพาะอย่างยิ่ง: ระบบงานอีเมลที่ออกแบบมาเพื่ออัตโนมัติงานหลังประชุม หลังจากประชุมสิ้นสุดลง SeaMeet จะส่งสรุปที่สร้างขึ้นให้กับผู้ใช้ผ่านอีเมล ผู้ใช้จากนั้นสามารถตอบกลับโดยตรงไปยังอีเมลนี้ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ เช่น “เขียนอีเมลติดตามให้กับลูกค้า” “สร้าง Statement of Work (SOW) ตามการสนทนาของเรา” หรือ “สร้างรายงานสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย”32 ระบบจากนั้นจะประมวลผลคำข้อนี้และส่งกลับเอกสารที่จัดรูปแบบอย่างมืออาชีพ พร้อมที่จะส่งออก

การประเมินระบบงานนี้อย่างรอบคอบกับนิยามที่เข้มงวดของ Agentic AI ที่ก่อตั้งขึ้นในรายงานนี้ก่อนหน้านี้ แสดงให้เห็นภาพที่ละเอียดอ่อน ในขณะที่คุณสมบัตินี้แสดงถึงรูปแบบของการอัตโนมัติระบบงานที่ทรงพลังและซับซ้อน แต่มันไม่ได้แสดงความสามารถในการตัดสินใจตามเป้าหมายอย่างแท้จริง การกระทำของระบบเป็น ปฏิกิริยา ทั้งหมด มันรอคำสั่งเฉพาะที่เริ่มต้นโดยมนุษย์ผ่านอีเมลก่อนที่จะดำเนินการ สิ่งนี้เป็นงานที่เชื่อมโยงกัน—การรวมสรุปเริ่มต้นกับคำแนะนำใหม่จากผู้ใช้เพื่อสร้างเอกสารต่อไป—แต่ไม่ใช่ ** proactive** (เชิงรุก)

ระบบเอเจนติกที่แท้จริงในทางกลับกัน อาจได้รับเป้าหมายระดับสูงเช่น “จัดการกระบวนการนำเข้าโปรเจ็กต์ลูกค้าใหม่นี้” ตามเนื้อหาของการประชุมครั้งแรก มันสามารถจำแนกความต้องการ SOW ได้อย่างอิสระ เขียนร่างโดยไม่ต้องได้รับคำสั่งอย่างชัดเจน และอาจส่งไปขออนุมัติภายในองค์กรได้เช่นกัน เวิร์กโฟลว์ของ SeaMeet แม่นำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังคงพึ่งพาคนในการ “อยู่ในวงจร” โดยการกระตุ้นการดำเนินการหลักแต่ละรายการหลังการประชุม การขาดเอกสารประกอบที่สามารถเข้าถึงได้สาธารณะที่อธิบายรายละเอียดคุณสมบัติสำหรับการมอบหมายงานหรือการเสร็จสิ้นงานอย่างอิสระส่งเสริมการประเมินเพิ่มเติมว่าระบบทำงานในฐานะผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วยคำสั่งและขั้นสูงแทนที่จะเป็นเอเจนต์ที่อิสระอย่างเต็มรูปแบบ33

6.3 บริบทกลยุทธ์: SeaMeet ในระบบนิเวศของ Seasalt.ai ที่กว้างขวาง

เพื่อเข้าใจตำแหน่งของ SeaMeet อย่างเต็มที่ จำเป็นต้องมองมันในกรอบกลยุทธ์ที่กว้างขวางของบริษัทแม่คือ Seasalt.ai ก่อตั้งขึ้นในปี 2020 Seasalt.ai ตั้งตำแหน่งตัวเองเป็นแพลตฟอร์มศูนย์ติดต่อและอัตโนมัติ AI แบบครบวงจร โดยมุ่งเป้าหมายหลักไปที่ธุรกิจขนาดเล็กและกลาง (SMBs)22 ชุดผลิตภัณฑ์ที่กว้างขวางของบริษัทได้รับการออกแบบมาเพื่ออัตโนมัติการสื่อสารทางธุรกิจและเวิร์กโฟลว์ด้านการดำเนินงานในหลายๆ ด้าน ซึ่งรวมถึง voicebot และ chatbot ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการสนับสนุนลูกค้า 24/7 การจัดตารางนัดหมายอัตโนมัติ การคัดเลือกและส่งเสริมลูกค้าเป้าหมาย และการจัดการการสื่อสารแบบ omni-channel (เช่น WhatsApp, SMS, วอยซ์) จากกล่องจดหมายเดียวกัน22

ภายในระบบนิเวศนี้ SeaMeet ทำหน้าที่เป็นส่วนประกอบสำคัญที่เน้นที่ข้อมูลสติปัญญาในการประชุมภายในและการเผชิญหน้ากับลูกค้า มันเสริมช่วยเครื่องมืออัตโนมัติการสื่อสารภายนอกของบริษัทโดยการจับภาพและจัดโครงสร้างข้อมูลที่มีค่าที่สร้างขึ้นในการประชุม สิ่งนี้สอดคล้องกับพันธกิจทั่วไปของบริษัทในการให้โซลูชันอัตโนมัติ AI ที่เข้าถึงได้และครบวงจรสำหรับตลาด SMB ซึ่งเป็นกลุ่มที่อาจขาดทรัพยากรในการสร้างหรือบูรณาการระบบระดับองค์กรที่ซับซ้อนมากขึ้น38

6.4 ตำแหน่งในตลาด: ตัวแยกความแตกต่าง “Proto-Agentic”

การตัดสินใจตลาด SeaMeet ว่าเป็น “agentic” เป็นการกระทำที่เจตนาและมีกลยุทธิ์ ในตลาดที่แออัดของเครื่องมือถอดเสียงและสรุปการประชุม ป้ายชื่อ “agentic” ทำหน้าที่เป็นตัวแยกความแตกต่างที่มีพลัง มันส่งสัญญาณให้กับลูกค้าเป้าหมายว่าผลิตภัณฑ์นี้มีความสามารถที่เหนือกว่า Generative AI มาตรฐาน โดยใช้ความตื่นเต้นในอุตสาหกรรมที่เพิ่มมากขึ้นเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติ

การจำแนกประเภทที่แม่นยำมากขึ้นสำหรับเครื่องมือประเภทนี้อาจเป็น “proto-agentic” หรือ “agent-assisted” ระบบเหล่านี้เป็นตัวแทนของขั้นตอนกลางในสเปกตรัมระหว่างเครื่องมือสร้างข้อมูลอย่างบริสุทธิ์และเอเจนต์ที่อิสระอย่างเต็มรูปแบบ พวกมันมีความชำนาญในการอัตโนมัติงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน แต่ยังคงต้องการการกระตุ้นจากมนุษย์เพื่อเริ่มเวิร์กโฟลว์ ตำแหน่งนี้ช่วยให้ Seasalt.ai สามารถอ้างสิทธิ์ว่ามีตำแหน่งที่ก้าวหน้าในด้านเทคโนโลยีโดยไม่ต้องพัฒนาระบบที่มีความสามารถในการดำเนินการก่อนและตามหาเป้าหมายอย่างเต็มรูปแบบ

การศึกษาเคสนี้เปิดเผยแนวโน้มที่กว้างขวางในกระบวนการคอมเมอร์เชียลไลเซชันของ AI เมื่อแนวคิดใหม่ที่มีพลังเช่น “agency” ได้รับความนิยม ภาษาในการตลาดมักมาก่อนการพัฒนาเต็มรูปแบบของเทคโนโลยี บริษัทกำลังนำเทอร์มินอลогиีนี้มาใช้ในแง่กลยุทธิ์เพื่อสร้างความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตนและดึงดูดความสนใจของตลาด สำหรับผู้นำธุรกิจและผู้ประเมินเทคโนโลยี สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญที่สุดของการพัฒนาความเข้าใจที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับแนวคิดเหล่านี้ การยอมรับข้อความการตลาดตามพื้นผิวไม่เพียงพออีกต่อไป แต่แทนที่จะเป็นเช่นนั้น จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ลึกซึ้งเกี่ยวกับแบบจำลองการดำเนินงานที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์—ระดับของการดำเนินการก่อน การปรับตัว และการเน้นเป้าหมาย—เพื่อทำการตัดสินใจในการซื้อและกลยุทธ์ที่มีข้อมูลครบถ้วน

7.0 ข้อกำหนดสำคัญทางกลยุทธิ์และทิศทางอนาคต

การวิวัฒนาการจาก Generative AI ไปสู่ Agentic AI ไม่ใช่เพียงการก้าวหน้าเทคโนโลยีแบบเพิ่มขึ้นเล็กน้อย แต่แทนที่จะเป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างมูลค่า การเปลี่ยนแปลงนี้จำเป็นต้องมีการตอบสนองทางกลยุทธิ์ที่มีมาตรการล่วงหน้าและคำนึงถึงอย่างดีจากผู้นำองค์กร การเดินทางผ่านด้านใหม่นี้ต้องการความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวข้องกับโอกาสที่ใกล้เคียง แผนสำหรับการนำไปใช้ทางกลยุทธิ์ และแนวทางที่ระมัดระวังต่อความเสี่ยงและข้อพิจารณาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้อง

7.1 ข้อแนะนำสำหรับการนำไปใช้: การเดินทางผ่านด้าน AI ใหม่

สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้พลังของภูมิทัศน์ AI ที่กำลังพัฒนา ขอแนะนำแนวทางเชิงปฏิบัติที่มีสองแง่มุม

ขั้นแรก ธุรกิจควร รับมือกับและขยายการใช้ Generative AI ในปัจจุบัน เพื่อเพิ่มผลผลิตที่ชัดเจนและสามารถพิสูจน์ได้ เทคโนโลยีนี้มีอายุการใช้งานและเข้าถึงได้เพียงพอที่จะนำไปใช้ในหน้าที่ต่างๆ เพื่ออัตโนมัติการสร้างเนื้อหา เร่งการวิจัยและการสังเคราะห์ข้อมูล และช่วยเหลือในการพัฒนาซอฟต์แวร์4 สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ให้ ROI ในระยะสั้นเท่านั้น แต่ยังช่วยสร้างวัฒนธรรม “เตรียมพร้อม AI” ที่มีพื้นฐานภายในองค์กร โดยทำให้พนักงานคุ้นเคยกับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI

其二，ผู้นำต้อง เริ่มทดลองใช้ Agentic AI อย่างเชิงกลยุทธ์。สิ่งนี้ควรเริ่มต้นด้วยการระบุกระบวนการทางธุรกิจที่ชัดเจน、มีผลกระทบสูงซึ่งเหมาะสำหรับการอัตโนมัติโดยตัวแทนอิสระหรือกึ่งอิสระ。กรณีการใช้งานในช่วงแรกในด้านต่างๆ เช่น งานบริหารจัดการบริการ IT、การแก้ไขตั๋วสนับสนุนลูกค้า、หรือการเฝ้าระวังห่วงโซ่อุปทาน สามารถทำหน้าที่เป็นโปรแกรมพาไล็ต์ที่มีค่าเพื่อสร้างความเชี่ยวชาญภายในและแสดงศักยภาพของเวิร์กโฟลว์แบบ agentic。17

การนำไปใช้งานที่ประสบความสำเร็จของแนวคิดใดๆ，แต่โดยเฉพาะ Agentic AI，ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญหลายประการ：

ความพร้อมของข้อมูล：ตัวแทน AI มีประสิทธิภาพเท่ากับข้อมูลที่พวกเขาสามารถเข้าถึงและประมวลผลได้。องค์กรต้องลงทุนในการสร้างโครงสร้างข้อมูลขององค์กรที่สะอาด、มีการควบคุมอย่างดี、และเข้าถึงได้ง่าย。มูลฐานข้อมูล “พร้อมสำหรับ AI” นี้มีความจำเป็นสำหรับการช่วยให้ตัวแทนสามารถตัดสินใจอย่างถูกต้องและมีความเข้าใจบริบท。30
ความปลอดภัยและการควบคุม：พลังของ Agentic AI มีความสัมพันธ์โดยตรงกับการบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับระบบขององค์กรและการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน。สิ่งนี้สร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอย่างมาก。20 พרו�โตคอลความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง、การควบคุมการเข้าถึง、และทางเดินการตรวจสอบที่โปร่งใสไม่ใช่สิ่งที่เลือกได้，แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐาน。แบบจำลองการควบคุม “มนุษย์บนลูป” (human-on-the-loop) ที่มีขอบเขตและการเฝ้าระวังที่ชัดเจนมีความจำเป็นในการลดความเสี่ยงและให้แน่ใจว่าตัวแทนทำงานได้อย่างเชื่อถือได้และปลอดภัย。15
ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม：ตัวแทน AI ทำงานตามอัลกอริทึมและข้อมูล；พวกเขาไม่มีความเข้าใจโดยธรรมชาติเกี่ยวกับคุณค่า、มีจริยธรรม、หรือศีลธรรมของมนุษย์。สิ่งนี้สร้างความเสี่ยงอย่างมากของผลที่ไม่ได้ตั้งใจ，โดยเฉพาะในด้านที่มีความเสี่ยงสูงเช่น สุขภาพ、การเงิน、หรือการปราบปรามอาชญากรรม。20 องค์กรต้องออกแบบและทดสอบระบบ agentic ของตนอย่างเตรียมพร้อมสำหรับความยุติธรรม、ความลำเอียง、และความสอดคล้องกับคุณค่าของมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาทำงานไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพ，แต่ยังมีความรับผิดชอบอีกด้วย。

7.2 ทิศทางการพัฒนาของ AI Agency: เส้นทางในอนาคต

การพัฒนา Agentic AI ยังคงอยู่ในช่วงแรก，แต่ทิศทางการพัฒนาของมันชี้ไปสู่อนาคตของระบบอิสระที่ซับซ้อนและบูรณาการมากขึ้น。การเน้นที่ตัวแทนเดี่ยวหรือกลุ่มเล็กที่จัดการเวิร์กโฟลว์เฉพาะเจาะจงในปัจจุบันมีแนวโน้มที่จะพัฒนาเป็น ระบบหลายตัวแทน (multi-agent systems) ขนาดใหญ่、กระจายศูนย์กลาง。ในวิสัยทัศน์อนาคตนี้，ตัวแทนที่แตกต่างกัน (heterogeneous agents) ที่มีความเชี่ยวชาญที่หลากหลาย—บางตัวเป็นขององค์กร、บางตัวเป็นของพันธมิตร、บางตัวเป็นของบุคคล—จะทำงานร่วมกันภายในสภาพแวดล้อมดิจิทัลทั่วไปเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและพลวัตอย่างมาก。40

ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีนี้จะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อธรรมชาติของงานและโครงสร้างขององค์กร。ดังที่ World Economic Forum ได้เน้นให้เห็น，บทบาทที่เน้นการตัดสินใจที่ซับซ้อน、การแก้ปัญหา、และการเฝ้าระวังเชิงกลยุทธ์ กำลังมีความสำคัญมากขึ้นในเศรษฐกิจโลก。41 การเพิ่มขึ้นของระบบ agentic จะเร่งความโน้มนี้，การอัตโนมัติงาน “ท่อระบายน้ำ” ทางความคิดขององค์กรสมัยใหม่ส่วนใหญ่，และยกระดับบทบาทของมนุษย์ให้เป็นบทบาทด้านกลยุทธ์、ความคิดสร้างสรรค์、และการควบคุม。

เอกสารอ้างอิง

en.wikipedia.org, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
Generative AI คืออะไร? - University Center for Teaching and Learning, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
Generative Artificial Intelligence | NNLM, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
Generative AI คืออะไร? - Gen AI Explained - AWS - Updated 2025, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
Explained: Generative AI | MIT News | Massachusetts Institute of Technology, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
Agentic AI vs. generative AI: The core differences | Thomson Reuters, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
Agentic AI vs. generative AI - Red Hat, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
Generative AI คืออะไร? - IBM, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
10 Top Generative AI Tools for 2025: Today’s Creative Powerhouses - eWeek, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
Generative AI คืออะไร? ตัวอย่างและกรณีการใช้งาน - Google Cloud, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
www.google.com, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
Agentic AI vs Generative AI - Which Should You Use? - Atera, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
en.wikipedia.org, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
Agentic AI คืออะไร? คำ определениеและจุดแตกต่าง - Google Cloud, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
Agentic AI คืออะไร? - Agentic AI Explained - AWS - Updated 2025, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Agentic AI คืออะไร? | IBM, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
Agentic AI คืออะไร? | UiPath, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Agentic AI คืออะไร? | Salesforce US, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
Agentic AI vs Generative AI: Understanding Key Differences - ThoughtSpot, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ AI agents - CSAIL Alliances - MIT, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
GenAI vs. Agentic AI: What Developers Need to Know - Docker, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
หยุดสลับแอปพลิเคชันกันแล้ว รวมการโทรศัพท์ ข้อความ WhatsApp และแชทของลูกค้าทุกอย่างไว้ในกล่องจดหมายเดียวที่ง่ายดาย - Seasalt.ai, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://seasalt.ai/en/
AI agents คืออะไร? คำ определение ตัวอย่าง และประเภท | Google Cloud, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
10 Agentic AI Use Cases for Contact Centers - CX Today, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
6 ตัวอย่างและกรณีการใช้งาน Agentic AI ที่กำลังเปลี่ยนแปลงธุรกิจ - Moveworks, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
AI Agent Use Cases - IBM, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
21 Agentic AI Use Cases & Examples Shaping the Future of AI - Akka, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
14 real-world agentic AI use cases - Valtech, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
40+ Agentic AI Use Cases with Real-life Examples - Research AIMultiple, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
AI-powered agents in action: How we’re embracing this new ‘agentic’ moment at Microsoft, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
SeaMeet: Take ChatGPT Meeting Note Real-Time - Chrome Web Store, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
SeaMeet | Agentic Meeting Copilot for Highly Productive Individuals & High Performance Teams, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://seameet.ai/
FAQ - Seasalt.ai, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
Seasalt.ai SeaMeet Reviews, Ratings & Features 2025 | Gartner Peer Insights, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Uncover business opportunities in recordings with SeaMeet, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
Seasalt.ai | Omni-Channel Contact Center for Small Businesses - Seasalt.ai, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://seasalt.ai/
AI Automation Solutions - Seasalt.ai, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
Haptik launches ‘AI for All’ to bring enterprise-grade AI Agents to SMBs, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
DIGITIMES Biz Focus - Taiwan Tech Arena, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
Business meet Agentic AI: Confidence in autonomous and agentic solutions - Capgemini, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
IITM Pravartak and Emeritus Launch Professional Certificate Programme in Agentic AI and Applications, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
IITM Pravartak and Emeritus Launch Professional Certificate Programme in Agentic AI and Applications, เข้าถึงเมื่อ 6 กันยายน 2025, https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614

จาก Generative ไปสู่ Agentic: วิเคราะห์คลื่น AI รุ่นถัดไปและการปรากฏตัวในอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ขององค์กร

สารบัญ