Agentic AI คือปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการตัดสินใจและดำเนินการโดยอัตโนมัติโดยมีเป้าหมายที่ชัดเจน ซึ่งสามารถทำหน้าที่เป็นตัวแทน (agent) ของมนุษย์ในการแก้ปัญหา ซ่อมแซมงาน หรือดำเนินการต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องได้รับคำสั่งทีละขั้นตอนตลอดเวลา ตัวอย่างเช่น AI ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล วางแผน และดำเนินการได้ด้วยตัวเองอย่างต่อเนื่อง
ประโยชน์ของ Agentic AI
- การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
- ช่วยดำเนินการที่ซับซ้อนหรือซ้ำซ้อนโดยอัตโนมัติ เช่น การจัดการสินค้าคงคลังหรือวางแผนการผลิต
- การลดต้นทุน
- ลดความจำเป็นในการใช้แรงงานคนในงานที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลหรืองานประจำวัน
- การช่วยตัดสินใจ
- AI สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึก (insight) ในการช่วยผู้จัดการหรือเจ้าหน้าที่ตัดสินใจ
- การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
- ตัวอย่างเช่น Chatbots ที่สามารถให้บริการลูกค้าแบบเรียลไทม์และมีความแม่นยำมากขึ้น
ตัวอย่างการใช้งานในหมวดหมู่ต่างๆ
- ธุรกิจและการบริหาร
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- Salesforce Einstein AI สำหรับการขายและการตลาด
- Clara Labs ช่วยจัดการการประชุมและตารางงาน
- การประยุกต์ใช้:
- AI สำหรับการติดตามยอดขายอัตโนมัติ
- การจัดการพนักงานโดยใช้ AI ที่ประมวลผลความสามารถและผลการทำงาน
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- การศึกษา
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- Coursera หรือ Khan Academy ใช้ AI สำหรับแนะนำบทเรียนที่เหมาะสมกับผู้เรียน
- การประยุกต์ใช้:
- AI ที่ช่วยตรวจการบ้านหรือบทความโดยอัตโนมัติ
- ระบบแนะนำหลักสูตรตามความสนใจส่วนบุคคล
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- การดูแลสุขภาพ
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- Babylon Health ให้คำปรึกษาทางการแพทย์เบื้องต้นด้วย AI
- PathAI ใช้ AI วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
- การประยุกต์ใช้:
- AI ช่วยคัดกรองผู้ป่วยที่ต้องการการดูแลเร่งด่วน
- ระบบเตือนความจำเรื่องการทานยา
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- การเงินและการลงทุน
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- Wealthfront หรือ Betterment สำหรับการบริหารพอร์ตการลงทุน
- Kabbage ช่วยประเมินความเสี่ยงสำหรับการให้สินเชื่อ
- การประยุกต์ใช้:
- Chatbots ที่ตอบคำถามลูกค้าเรื่องการลงทุน
- ระบบคาดการณ์ความเสี่ยงการลงทุนโดยอัตโนมัติ
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
- Shopify ใช้ AI เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์
- Dynamic Yield ช่วยสร้างประสบการณ์การช้อปปิ้งแบบเฉพาะบุคคล
- การประยุกต์ใช้:
- ระบบแนะนำสินค้าจากประวัติการซื้อ
- การจัดการคลังสินค้าแบบเรียลไทม์
- เว็บไซต์/แพลตฟอร์ม:
ขั้นตอนเริ่มต้นในการใช้งาน ออกแบบ หรือเรียนรู้ Agentic AI
- ศึกษาแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับ AI
- เรียนรู้ว่า AI ทำงานอย่างไรในระดับพื้นฐาน เช่น Machine Learning, Deep Learning
- คอร์สแนะนำ:
- “AI for Everyone” บน Coursera โดย Andrew Ng
- “Introduction to Machine Learning” บน Kaggle
- เลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์ม
- แพลตฟอร์มเช่น:
- OpenAI API: สำหรับการสร้างตัวแทนที่ตอบคำถามหรือดำเนินการอัตโนมัติ
- Google AI: สำหรับการประมวลผลข้อมูลเชิงลึก
- Microsoft Azure AI: สำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดล AI
- แพลตฟอร์มเช่น:
- สร้างโครงงานทดลอง
- เริ่มจากโครงการขนาดเล็ก เช่น การสร้าง Chatbot ที่มีเป้าหมายชัดเจน
- ใช้เครื่องมืออย่าง:
- Dialogflow: สำหรับการสร้าง Chatbots
- Rasa: สำหรับการสร้างโซลูชัน AI ในองค์กร
- พัฒนาทักษะการออกแบบ
- เข้าใจความต้องการของผู้ใช้และกำหนดปัญหาให้ชัดเจน
- ใช้เครื่องมืออย่าง Figma หรือ Draw.io เพื่อวางแผนการทำงานของ AI agent
- ทดลองและวิเคราะห์ผลลัพธ์
- ใช้ข้อมูลการทดสอบ (test data) เพื่อประเมินประสิทธิภาพ
- ปรับปรุงโมเดลตามผลการวิเคราะห์
- ติดตามแนวโน้มเทคโนโลยี
- อ่านบทความจากเว็บไซต์เช่น Towards Data Science, Analytics Vidhya
- เข้าร่วมชุมชนออนไลน์ เช่น Kaggle, Reddit (r/MachineLearning)
ตัวอย่างไอเดียเพิ่มเติมสำหรับการประยุกต์ใช้:
- เกษตรกรรม: ใช้ AI วางแผนการเพาะปลูกและตรวจจับโรคในพืช
- ความบันเทิง: AI แนะนำหนัง เพลง หรือเกมที่เหมาะกับผู้ใช้งาน
- การท่องเที่ยว: AI ช่วยวางแผนการเดินทางและแนะนำสถานที่ท่องเที่ยว
Agentic AI สามารถเป็นตัวช่วยสำคัญในทุกอุตสาหกรรม ทั้งนี้การเริ่มต้นอาจต้องอาศัยเวลาในการเรียนรู้และความเข้าใจที่ชัดเจนในเทคโนโลยีพื้นฐานและเป้าหมายที่ต้องการ
