กูรูด้านเอไอระบุ การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยเอไอ ต้องใช้งานอย่างรู้เท่าทัน และสร้างธรรมาภิบาล ถ้าควบคุมไม่ดี มีโอกาสสร้างปัญหาได้
จากผลการวิจัยร่วมของมหาวิทยาลัย สแตมฟอร์ดและคาร์เนกี้ เมลลอน (Stanford และ Carnegie Mellon) สหรัฐอเมริกา ระบุว่า การใช้ Agentic AIในปัจจุบัน ถึงแม้ว่าจะสามารถทำงานแทนคนในหลายมิติได้มากกว่า Generative AI แต่ก็พบว่า เมื่อ Agentic AI ล้มเหลวในการทำงาน เช่น เมื่อนำ Agentic AI มาแปลงข้อมูลใบเสร็จค่าใช้จ่าย ในไฟล์ Excel เมื่อ Agentic AI พบกับปัญหาในการทำงาน จากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ตัวระบบของ Agentic AI จะมีการสร้างข้อมูลขึ้นมาเอง เพื่อให้การทำงานเสร็จสมบูรณ์ได้อย่างรวดเร็ว เช่น สร้างชื่อร้านอาหารปลอม เพื่อให้งานเสร็จสมบูรณ์ แต่สร้างความเสียหายให้กับธุรกิจ
ผลการศึกษาของทั้งสองสถาบันพบว่า ปัจจุบัน Agentic AI ยังไม่สามารถทำงานออฟฟิศส่วนใหญ่ให้สำเร็จได้อย่างน่าเชื่อถือ โดยมีอัตราความล้มเหลวพุ่งสูงเกือบ 70% งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้ในภาคธุรกิจยังคงมีข้อจำกัดจากข้อบกพร่องพื้นฐานทั้งทางเทคนิคและทางปฏิบัติ โดยการศึกษาดังกล่าวได้จำลองสถานการณ์ของบริษัท เทคโนโลยี ชั้นนำ ทั้ง OpenAI, Google, Anthropic และ Amazon ภายในสภาพแวดล้อมจำลองนี้ประกอบด้วยบทบาทต่างๆ เช่น CTO, ผู้จัดการฝ่ายบุคคล (HR) และวิศวกร พร้อมภารกิจในชีวิตประจำวันด้านการเงิน การบริหาร และวิศวกรรม โดย AI จะต้องทำงานอย่างเป็นอิสระผ่านระบบแชตภายใน คู่มือบริษัท และเว็บไซต์ โดยไม่มีมนุษย์คอยช่วยเหลือ
ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า ไม่มี AI ตัวใดเลยที่สามารถทำงานที่ได้รับมอบหมายได้สำเร็จเกิน 24% อาทิ
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) : ทำผลงานได้ดีที่สุดด้วยอัตราความสำเร็จ 24%
Gemini (Google) : ทำสำเร็จเพียง 11%
Nova (Amazon) : รั้งท้ายด้วยสถิติเพียง 1.7%
ปัญหาที่พบจากการทดสอบพบว่า แม้จะเป็นคำสั่งพื้นฐาน เช่น การกดปิดหน้าต่างป๊อปอัพ (Pop-up) หรือการค้นหาเพื่อนร่วมงานที่ถูกต้อง ตัว AI เหล่านี้ก็ยังประสบปัญหาในการทำความเข้าใจบ่อยครั้ง นอกจากนี้ ภารกิจส่วนใหญ่มักต้องใช้ขั้นตอนในการทำงานหลายสิบขั้นตอน และในบางครั้ง AI ก็เกิดข้อผิดพลาดประหลาดๆ เช่น การเปลี่ยนชื่อเพื่อนร่วมงาน เพียงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ
จากผลการศึกษาดังกล่าว ผศ.ดร.รุ่งโรจน์ โชคงามวงศ์ ประธานเจ้าหน้าที่สายงานเทคโนโลยีสารสนเทศ บริษัท เรียล สมาร์ท จำกัด (มหาชน) ให้ความเห็นว่า ในบางงาน Agentic AI อาจจะทำงานได้มีประสิทธิภาพสูง แต่บางงานที่มีความซับซ้อน ผลลัพธ์อาจจะยังไม่ดีไม่ได้ดั่งใจ Agentic AIเป็นพัฒนาการของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จาก Generative AI ซึ่งทำหน้าที่เป็น ผู้ช่วยนักบิน (Co-pilot) ในการร่างเนื้อหาและสรุปข้อมูลแต่ยังต้องรอคำสั่ง(Prompt) ในขณะที่ Agentic AI เป็นระบบที่สามารถทำงานได้เองโดยการผนวกเครื่องมือต่างๆ เข้าด้วยกัน
ตัวอย่างเช่น Generative AI สามารถช่วยผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อเขียนอีเมล์ถึงซัพพลายเออร์หรือร่างข้อเสนอได้ แต่ Agentic AI ทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วยจัดซื้ออัจฉริยะ” ที่สามารถตรวจสอบสต๊อก ระบุความต้องการที่ขาด เปรียบเทียบตัวเลือกจากซัพพลายเออร์ และจัดทำข้อเสนอเพื่อขออนุมัติได้อย่างครบถ้วน ทำให้มนุษย์สามารถยกระดับบทบาทจากงานปฏิบัติการ ไปสู่การขับเคลื่อนกลยุทธ์และสร้างมูลค่าให้กับองค์กรได้อย่างเต็มศักยภาพ หรือทางด้าน Finance/Accounting Agentic AI สามารถทำหน้าที่เป็น ผู้ช่วย CFO ในการตรวจสอบความผิดปกติของรายการบัญชี กระทบยอดธุรกรรม จัดทำรายงานการเงิน และแจ้งเตือนความเสี่ยง ช่วยให้ทีมการเงินโฟกัสกับการวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้น
แต่อย่างไรก็ตาม ผศ.ดร.รุ่งโรจน์กล่าวว่า แม้ Agentic AI จะเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรสู่ระบบอัตโนมัติขั้นสูง Agentic AI ในตอนนี้ยังอาจไม่ได้ทดแทนมนุษย์อย่างสมบูรณ์แบบ แต่เป็นการเสริมศักยภาพการทำงาน การใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพยังต้องอาศัย Human-in-the-loop องค์ความรู้เชิงลึก ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และกรอบธรรมาภิบาลที่แข็งแกร่ง เพื่อลดความเสี่ยงและสร้างความเชื่อมั่นในระดับองค์กร
“เราจะเห็นว่าจากผลการศึกษาของทั้งสองสถาบัน การทำงานของ Agentic AI ยังต้องการเวลาในการปรับปรุง และการทำงานร่วมกับมนุษย์ มากกว่าที่จะทำงานได้อย่างอิสระอย่างแท้จริง ด้วยข้อจำกัดของการพัฒนาระบบ สุดท้ายแล้ว Agentic AI ก็เป็นเครื่องมือที่ต้องทำงานร่วมกับมนุษย์ที่เข้าใจระบบ และพัฒนาไปร่วมกัน” ผศ.ดร.รุ่งโรจน์กล่าว
