บางองค์กรในไทย เริ่มใช้ Agentic AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการให้บริการธุรกิจ เช่น เจรจาหาสินค้าและเวลาส่งที่เหมาะสม, คำนึงถึงแผนการผลิต, จัดเก็บและจัดส่ง, Logic การคิดซับซ้อนกว่าพนักงาน Customer Service ทั่วไป
🔺บางองค์กรในไทยจะเริ่มใช้ Agentic AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการให้บริการของธุรกิจ เช่น ใช้เจรจากับลูกค้าเพื่อหาสินค้าและเวลาการส่งสินค้าที่เหมาะสมที่สุด โดยคำนึงถึงแผนการผลิต การจัดเก็บและจัดส่ง ไปพร้อมๆ กัน ซึ่งจะทำให้ Agentic AI มี Logic การคิดที่ซับซ้อนกว่าพนักงาน Customer Service ทั่วไป ที่ปกติแล้วจะไม่ได้คำนึงถึงระบบหลังบ้านระหว่างคุยกับลูกค้า เช่น ลูกค้าอาจต้องการสินค้าเวลา 10.
00 น. ในวันจันทร์หน้า แต่ Agentic AI อาจประมวลผลดูแล้วพบว่าการจัดส่งที่เวลา 11.00 น. ในวันจันทร์หน้า จะทำให้มีต้นทุนธุรกิจที่ต่ำกว่า ก็สามารถต่อรองกับลูกค้ากลับได้ โดยอาจมี Incentive ให้ลูกค้าทำตาม เช่น มีคะแนนสะสมให้มากกว่า🔺ในปี 2025 องค์กรต่างๆ ในไทยจะมีการทดลองใช้ AI ในหลากหลาย Use Cases ทั้งเรื่อง Demand Forecast ใครจะซื้ออะไร เมื่อไร เท่าไร จากใคร, Customer Segmentation การแบ่งกลุ่มพฤติกรรมลูกค้าจากข้อมูล, Chatbot, การวางแผนการผลิตและจัดเก็บ แต่จะเจอปัญหาที่คล้ายคลึงกันคือ Silo Effect ที่ต่างทีมต่างมีการบริหารจัดการแยกกัน ทำให้ AI จากหลากหลายฝ่ายไม่สามารถทำงานร่วมกันแบบองค์รวมได้ โดยมีหนึ่งในต้นตอปัญหาจากสิ่งที่เรียกว่า Data Interoperability🔺Interoperability มาจากคำว่า Inter ที่แปลว่าร่วมกัน Operate ที่แปลว่าการปฏิบัติงาน และ Ability ที่แปลว่าความสามารถ ดังนั้น Data Interoperability แปลว่าความสามารถในการใช้ข้อมูลเพื่อปฏิบัติการร่วมกัน แปลง่ายๆ คือการใช้คำคำหนึ่งจะต้องเข้าใจเหมือนกันทั้งองค์กร เช่น ในบริบทของ The Secret Sauce การพูดคำว่า “Content เสร็จแล้ว” สามารถเข้าใจตรงกันทั้งองค์กรได้หรือไม่ บางคนอาจจะตีความหมายว่า Content เสร็จแล้ว คือมี Talking Point แล้ว บางคนอาจจะบอกว่าคือการอัดรายการแล้ว บางคนอาจจะบอกว่าคือการตัดต่อพร้อมปล่อยแล้ว บางคนอาจจะบอกว่าคือการอัปโหลดลง YouTube แล้ว🔺เช่น มีลูกค้ากลุ่มหนึ่งชอบที่จะซื้อของ SKU หนึ่งอยู่เป็นประจำ อยู่ดีๆ มีการเปลี่ยน SKU ที่ซื้ออย่างฉับพลัน เมื่อ AI เห็นข้อมูลเช่นนั้นอาจสรุปไปว่าผู้บริโภคมี Demand ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรุนแรง แต่พอไปคุยเชิงลึกกับฝ่ายขาย กลับพบว่าช่วงนั้นสินค้าหมด เลยต้องเสนอขายสินค้าอีก SKU หนึ่งที่คล้ายกันให้แทน แปลว่าแท้จริงแล้วลูกค้ามีพฤติกรรมเหมือนเดิม แต่บริษัทเองที่เปลี่ยนแปลงไป ดังนั้นการแก้ปัญหานี้จะต้องเชื่อม AI สำหรับทำ Demand Forecast และ AI สำหรับ S&OP เข้าด้วยกัน ซึ่งหากมีปัญหา Data Interoperability จะทำให้ไม่สามารถเชื่อมทั้งสอง AI เข้าด้วยกันได้ ซึ่งก็จะรบชนะศึกการทำ Demand Forecast ไม่ได้🔺ปี 2025 จะเป็นปีที่บริษัทโดยเฉพาะกลุ่มโรงงานจะมีต้องการจัดทำ Report เป็นจำนวนมาก โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับสภาพแวดล้อม ไม่ว่าจะเป็น Carbon Footprint, Environmental Impact Assessment, Climate Risk เช่น ความเสี่ยงน้ำท่วม ดินถล่ม พายุเข้า และ ESG🔺อีกตัวอย่างคือการปรับปรุงพันธุ์ให้สามารถปลูกไม้ยืนต้น เช่น ยูคาลิปตัสและยางพารา ได้ถี่ขึ้น เช่น จากเดิมในพื้นที่หนึ่งสามารถปลูกได้ 4 ต้น เราอาจปรับปรุงพันธุ์ให้ปลูกได้ 5 ต้น ก็จะเป็นการเพิ่มผลผลิตได้ถึง 25% หรือการปรับปรุงรอบตัดฟันจาก 5 ปีเหลือ 4 ปี ก็จะเป็นการเพิ่มผลผลิตขึ้น 25%🔺เรื่องของค่าไฟฟ้าในปี 2025 เทคโนโลยีที่เป็น Quick Win ที่สามารถช่วยลดค่าไฟฟ้าได้ นอกจากการติดโซลาร์เซลล์ คือการทำ Peak Shaving โดยใช้แบตเตอรี่🔺การทำ Peak Shaving คือการให้แบตเตอรี่เข้ามาช่วยลด Peak Demand เช่น ปกติแล้วโรงงานอาจมี Peak Demand ตอน 15.00 น. และจะไม่ค่อยใช้ไฟฟ้าช่วง 12.00 น. เนื่องจากพนักงานพักกินอาหาร เราอาจนำเอาแบตเตอรี่มาดึงไฟฟ้าจาก Grid ช่วง 12.00 น. ไปชาร์จ แล้วปล่อยมาใช้ตอน 15.00 น. ได้ ตอน 15.00 น. ก็จะใช้ไฟฟ้าจาก Grid ลดลง ค่า Demand Charge ก็จะลดลง🔺ความยากคือการทำนาย Peak Demand ของแต่ละวันให้แม่นยำตลอดทั้งเดือน ถ้าทำนาย 29 วันแม่น แต่วันที่ 30 ทำนายพลาด ก็จะโดนเอา Peak Demand ของวันที่ทำนายพลาดมาคิดค่า Demand Charge ของตลอดทั้งเดือน คือพลาดครั้งเดียวล้มทั้งกระดาน ดังนั้น AI สำหรับการทำ Peak Shaving ที่ดีจะต้องทำงานร่วมกับ AI สำหรับ Production Scheduling ซึ่งก็จะสอดคล้องกับเรื่อง Agentic AI และ Data Interoperability ข้างต้น🔺ความยากของการทำ Route Optimization ในไทยคือหลายกรณีไม่ได้มีแค่การคิดเงินตามระยะทางวิ่ง แต่รวมถึงการคิดจาก Zone การวิ่ง เช่น 1 กิโลเมตรวิ่งเข้าและวิ่งออกจาก กทม. จะคิดเงินไม่เท่ากัน ซึ่งจะแตกต่างกับในต่างประเทศ ทำให้ Software ต่างประเทศหลายๆ ตัวใช้ได้ไม่ดีนัก ต้องมีการ Custom Made เอง🔺เป็น 1 ใน 10 Gartner’s Technology Trend 2025 ลองนึกภาพองค์กรไม่กี่คนสร้าง AI จำนวนมากมาพูดคุยกับลูกค้า จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคนไม่กี่คน สร้าง AI จำนวนมาก ถล่มมาคุยกับ AI Chatbot ขององค์กร หรือปล่อยข้อมูลเท็จคือการป้องกันการโจมตีที่มาจากปัจจุบัน PQC คือการป้องกันการโจมตีที่มาจากอนาคต ซึ่งโจมตีโดยควอนตัมคอมพิวเตอร์ผ่านเทคนิคที่เรียกว่า Harvest Now, Decrypt Later เช่น พนักงาน A ต้องการส่งข้อมูล Trade Secrets ของบริษัทให้พนักงาน B ข้อความนี้จะต้องถูกเก็บเป็นความลับตลอดกาล แต่ผู้ไม่หวังดีอาจดูดข้อมูลมาเก็บไว้ก่อน แม้ยังอ่านไม่ได้เพราะโดนเข้ารหัสไว้ แต่ก็รออ่านอีกทีเมื่อควอนตัมคอมพิวเตอร์พร้อมที่จะถอดรหัสได้สรุป ปี 2025 จะเป็นปีที่ภาคธุรกิจมีโอกาสการใช้งานเทคโนโลยีที่หลากหลาย แต่ควรยึดหลัก ‘Everything should be made as simple as possible, but not simpler’ เพื่อไม่ให้หลงทางกับความหลากหลายนั้น และธุรกิจที่มี Fundamental ที่ดี เช่น การจัดเก็บข้อมูลที่ดี วัฒนธรรมการทำงานแบบ Agile ความเข้าใจเทคโนโลยีเชิงลึก ไม่ใช่แค่ซื้อมาใช้ ย่อมมีโอกาสปรับตัวเข้ากับความหลากหลายได้ดีกว่า
Agentic AI Artificialintelligence Businessefficiency Customerservice Logistics
United States Latest News, United States Headlines
Similar News:You can also read news stories similar to this one that we have collected from other news sources.
Google เปิดตัว Gemini 2.0 คิกออฟการแข่งขันบิ๊กเทคในยุค Agentic AI ที่หุ่นยนต์เริ่มทำงานเองได้Google ประกาศเปิดตัว Gemini 2.0 ตระกูลโมเดลเรือธงใหม่ล่าสุดที่บริษัทระบุว่าเป็นการเข้าสู่ยุค ‘Agentic’ อย่างเป็นทางการ หรือยุคที่ AI สามารถ...
Read more »
‘กระทิง พูนผล’ แม่ทัพใหญ่แห่ง KBTG ชี้! Agentic AI คือเทรนด์ใหม่ปี 2025 ที่ทุกคนต้องจับตาโลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุคแห่งเทคโนโลยีที่ล้ำลึกมากยิ่งขึ้น และปี 2025 จะเป็นปีที่แนวคิด “Agentic AI” กลายเป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงในหลายวงการ โดยล่าสุด
Read more »
ยุค Agentic AI: ปัญญาประดิษฐ์ที่ทำได้ทุกอย่างบทความนี้เผยถึงการก้าวสู่ยุค Agentic AI ที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานซับซ้อนได้ด้วยตนเอง บริษัทชั้นนำกำลังเร่งพัฒนา AI ที่สามารถตัดสินใจ, แก้ไขปัญหา, และโต้ตอบกับโลกได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Read more »
Agentic AI: ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำงานแบบอัตโนมัติบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่หลายแห่งได้ให้คำนิยามของ Agentic AI ไว้ดังนี้ อธิบายว่า Agentic AI เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการ 'วิเคราะห์และวางแผนเชิงลึก' เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน โดยอาศัย 'กลไกการเรียนรู้และการตัดสินใจ' ทำให้ Agentic AI สามารถ 'ทำงานเองได้อย่างอิสระ'
Read more »
Agentic AI: AI ที่สามารถทำงานเองได้บทความนี้จะอธิบาย Agentic AI, ชนิด AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว
Read more »
Agentic AI: AI ที่ทำงานเองผู้บริหารบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่หลายแห่ง เริ่มพูดถึง Agentic AI เทคโนโลยี AIรุ่นใหม่ที่สามารถทำงานเองโดยไม่ต้องรอคำสั่ง
Read more »