Assistant vs Agent ต่างกันยังไง?

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว มีสองแนวคิดที่น่าสนใจเกิดขึ้น นั่นคือ AI ผู้ช่วย (Assistive AI) และ AI ตัวแทน (Agentic AI) ถึงแม้ว่าทั้งสองจะใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI แบบ Generative เหมือนกัน แต่บทบาทในการโต้ตอบกับผู้ใช้และการทำงานนั้นแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

Assistive AI ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้เราทำงานได้สำเร็จ เปรียบเสมือนผู้ช่วยนำทางที่คอยให้ข้อมูลและคำแนะนำที่จำเป็น ช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด ยกตัวอย่างเช่น ในศูนย์บริการลูกค้า Assistive AI อาจให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และคำแนะนำ เพื่อช่วยให้เจ้าหน้าที่ตอบคำถามลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยที่เจ้าหน้าที่ยังคงเป็นผู้ควบคุมหลัก และใช้การช่วยเหลือของ AI เพื่อเสริมศักยภาพในการทำงานของตนเอง

ในทางกลับกัน Agentic AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานแทนผู้ใช้ ซึ่งมีบทบาทที่เป็นอิสระมากกว่า สามารถดำเนินงานได้ด้วยตัวเองโดยแทบไม่ต้องให้มนุษย์เข้ามาจัดการ ตัวอย่างเช่น Agentic AI บริการลูกค้าที่สามารถจัดการงานตอบคำถาม (Q&A) ได้ทั้งหมด ทำให้เจ้าหน้าที่มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนกว่าได้ ในกรณีนี้ AI ไม่ได้แค่เป็นผู้ช่วย แต่ยังรับบทบาทหลักในการดำเนินงานด้วย

Generative AI ช่วยทำงานอะไรได้บ้าง?

Generative AI ได้พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดดในการทำงานเป็นผู้ช่วยมนุษย์ แชทบอทตอบคำถามภายในองค์กรเป็นตัวอย่างที่เห็นได้ชัด โดย AI ถูกนำมาใช้เพื่อให้คำตอบแบบเรียลไทม์สำหรับข้อสงสัยของพนักงาน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิตในการทำงาน แชทบอทเหล่านี้อาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจและตอบคำถาม จนกลายเป็นผู้ช่วยสำคัญสำหรับพนักงาน

อีกตัวอย่างที่น่าสนใจคือ Microsoft Copilot เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสานเข้ากับแอปพลิเคชัน Microsoft Office โดยตรง Copilot ช่วยผู้ใช้ในการสร้างข้อความ สรุปย่อ และให้ข้อมูลเชิงลึก ทั้งหมดนี้อยู่ในอินเทอร์เฟซที่เราคุ้นเคยกันของแอปพลิเคชัน Office AI ผู้ช่วยนี้ช่วยให้ผู้ใช้ทำงานได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม

Generative AI พัฒนาสู่ Agentic AI ได้อย่างไร?

วิวัฒนาการของ Generative AI สู่บทบาทของ Agent นั้น เห็นได้จากการพัฒนาเฟรมเวิร์กอย่าง AutoGen และ CrewAI ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างทีม AI ที่แต่ละทีมมีหน้าที่เฉพาะตัว เพื่อรับมือกับงานที่ซับซ้อนและทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ ยกตัวอย่างเช่น เราอาจรวมทีม Agentic AI เข้าด้วยกันเพื่อบริหารแคมเปญการตลาด โดยแต่ละ Agent จะรับผิดชอบด้านต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การวิเคราะห์ข้อมูล และการมีส่วนร่วมของลูกค้า

AutoGen และ CrewAI ยังให้ผู้ใช้กำหนดบทบาทและความรับผิดชอบของ Agentic AI แต่ละตัวได้ เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์นั้นตรงกับความต้องการ แม้ว่างานหลักจะดำเนินการโดย Agentic AI แต่ข้อมูลป้อนกลับจากมนุษย์ก็ยังคงสำคัญในการกำหนดค่า นำมาซึ่งผลลัพธ์สุดท้าย การเปลี่ยนผ่านสู่ Agentic AI นี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้งานที่ซับซ้อนเป็นกลายเป็นงานอัตโนมัติและยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน

2024: ปีแห่งการทำงานแบบใช้ Agent (Agentic Workflows)

เมื่อมุ่งสู่ปี 2024 เป็นที่แน่ชัดว่าการทำงานแบบใช้ Agent จะผลักดันให้เกิดการใช้ Generative AI อย่างแพร่หลายในธุรกิจทั่วโลก ความสามารถของ AI ในการทำงานได้โดยอัตโนมัติ แต่ยังคงให้อำนาจมนุษย์ในการกำกับดูแลและควบคุม มอบข้อเสนอที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับปรุงกระบวนการทำงานและลดต้นทุน

Agentic AI จะช่วยให้ธุรกิจเปลี่ยนงานกิจวัตรให้เป็นระบบอัตโนมัติ ให้พื้นที่และเวลากับพนักงานไปมุ่งเน้นที่กลยุทธ์และการแก้ไขปัญหาต่างๆ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมที่สร้างสรรค์ เพราะพนักงานสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ในรูปแบบใหม่ๆ ที่สร้างผลกระทบได้อย่างมาก

โดยสรุป การแบ่งแยกความแตกต่างระหว่าง Assistive AI และ Agentic AI นั้น ชี้ให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ Generative AI ที่หลากหลายในโลกธุรกิจยุคปัจจุบัน ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป การก้าวสู่บทบาทที่เป็นอิสระมากขึ้น จะช่วยขับเคลื่อน AI สู่การนำไปใช้งานในวงกว้างและเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับธุรกิจทั่วโลก

ทาง Amity Solutions ก็มีบริการ AI assistance ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเช่นกัน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่