พลิกเกมธุรกิจด้วย Agentic AI: ไขความลับ ทำไมกลยุทธ์ Data Strategy จึงเป็นหัวใจของความได้เปรียบทางการแข่งขัน (Competitive Advantage) ในยุคใหม่

ในยุคที่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เป็นเพียง “ทางเลือก” แต่เป็น “เครื่องยนต์สำคัญ” ในการขับเคลื่อน ความได้เปรียบทางการแข่งขัน (Competitive Advantage) ทุกองค์กรต่างคาดหวังว่าจะเพิ่มการลงทุนใน AI ในช่วงสามปีข้างหน้าถึง 92% แต่ทำไมความทะเยอทะยานที่สูงส่งเหล่านั้นจึงยังไม่สามารถกลายเป็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ในโลกธุรกิจจริง? แล้วคำตอบของเรื่องนี้จะเป็นอะไรไปได้ ที่ต้องให้แต่ละบริษัทวางแผน เตรียมความพร้อมในการทำกลยุทธ์ใหม่ เพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการที่จะได้เปรียบในทางการแข่งขันในด้านธุรกิจ

คำตอบไม่ได้อยู่ที่โมเดล AI แต่คือ ความเป็นจริงของข้อมูล (Data Reality)

ความท้าทายที่แท้จริง: 80% ของข้อมูลธุรกิจถูกปิดตายด้วยข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ (Unstructured Data)

ผู้เชี่ยวชาญชี้อย่างชัดเจนว่า ธุรกิจต่าง ๆ มีข้อมูลจำนวนมหาศาลอยู่แล้ว แต่ปัญหาเชิงลึกคือ 80% ของข้อมูลเหล่านั้นไม่ถูกนำมาใช้ เนื่องจากเป็น ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (unstructured data) ไม่ว่าจะเป็นไฟล์เอกสาร รูปภาพ หรือเสียงการสนทนาระหว่างลูกค้ากับพนักงาน ข้อมูลเหล่านี้มักถูกจัดเก็บแบบไซโล (siloed) หรือกระจัดกระจาย ทำให้ไม่สามารถนำมาใช้ร่วมกับโมเดล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การขาดโครงสร้างที่เป็นระบบนี้ทำให้องค์กรไม่สามารถดึงคุณค่าที่แท้จริงออกจากขุมทรัพย์ข้อมูลที่มีอยู่ได้ ส่งผลให้การตัดสินใจทางธุรกิจล่าช้า ขาดความแม่นยำ และมีอคติ (bias) ที่ฝังอยู่ในข้อมูล หากปราศจาก Data Governance ที่แข็งแกร่ง AI ใด ๆ ที่ลงทุนไปก็อาจกลายเป็นภาระค่าใช้จ่ายและหนี้ทางเทคนิค (Technical Debt) แทนที่จะเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่สร้างรายได้

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI นั้นไม่ได้อยู่ที่การเลือกโมเดล (Model) ที่ดีที่สุดในตลาด แต่อยู่ที่การสร้างความได้เปรียบที่ยั่งยืนจากข้อมูล (Data) องค์กรที่ประสบความสำเร็จในยุคถัดไปจะต้องกล้าที่จะก้าวข้ามจากฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมไปสู่สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ (Scalable Architecture) เช่น Data Mesh ที่เน้นการกระจายอำนาจในการบริหารจัดการข้อมูล หรือ Lakehouse ที่รวมเอาข้อดีของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าด้วยกัน สถาปัตยกรรมเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรองรับข้อมูลที่หลากหลายมิติ (Multimodal) ทั้งภาพ (Image), เสียง (Audio), วิดีโอ (Video), ข้อความ (Text) และข้อมูลเซ็นเซอร์ (Sensor Data) ที่หลั่งไหลเข้ามาอย่างมหาศาลในทุกวินาที การกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ที่เข้มงวดและมีมาตรฐานสากลจึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการสร้างความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส และความปลอดภัยให้กับชุดข้อมูลและโมเดล AI ของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นมีความแม่นยำ เป็นกลาง (Fair) และเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมายและจริยธรรมที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

ยิ่งไปกว่านั้น การลงทุนใน Data Quality และ Data Engineering คือการลงทุนในอนาคตของ AI Agent ของคุณโดยตรง เพราะข้อมูลที่ถูกทำความสะอาด แปลงสภาพ และประมวลผลอย่างมีคุณภาพจะช่วยให้ Agent สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การใช้เทคนิคและเครื่องมือขั้นสูงในการจัดระเบียบ unstructured data ให้กลายเป็นคุณค่าเชิงลึก (Actionable Insight) เป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อก Insight ใหม่ ๆ ที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมและสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือกว่าคู่แข่ง ข้อมูลที่ไร้ระเบียบและไม่ถูกใช้งานคือต้นทุนมหาศาลที่ถูกทิ้งไว้ และมีเพียง Data Foundation ที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดีและถูกบริหารจัดการอย่างต่อเนื่องเท่านั้น ที่จะเปลี่ยนความท้าทายนี้ให้เป็นโอกาสทางธุรกิจที่แท้จริงและยั่งยืน

นอกจากนี้ 75% ของธุรกิจยังรายงานว่าประสบปัญหาในการหาผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กรเพื่อขยายโครงการ AI ของพวกเขา

หากปราศจากการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งและ Data Strategy ที่ชัดเจน AI ใด ๆ ที่ลงทุนไปก็อาจกลายเป็นภาระความเสี่ยงแทนที่จะเป็นสินทรัพย์ทางธุรกิจ

จุดเปลี่ยนสู่ Agentic AI: เปลี่ยนความฉลาดของ Generative AI ให้เป็นการลงมือทำ (Action)

โลกกำลังก้าวข้ามจากยุค Predictive AI (การคาดการณ์) สู่ยุคใหม่ที่เรียกว่า Agentic AI

Agentic AI คืออะไร? Sundar Pichai, CEO Google ได้กล่าวไว้ว่า “Agent” คือระบบที่รวมความฉลาดของโมเดล AI ขั้นสูงเข้ากับการเข้าถึงเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อให้สามารถ ดำเนินการแทนคุณและอยู่ภายใต้การควบคุมของคุณ Agent เหล่านี้คือ “ตัวปลดล็อก (The Unlock)” ที่เปลี่ยน ความฉลาด ให้กลายเป็น การลงมือทำ ซึ่งจะมาพลิกโฉมทุกขั้นตอนการทำงานในทุกอุตสาหกรรม Agentic AI คืออะไร?

1. Interact (การโต้ตอบ): ตีความความตั้งใจ และสนับสนุนการสื่อสารแบบ Multimodal (ข้อความ, เสียง, ภาพ)
2. Reason (การใช้เหตุผล): คิดวิเคราะห์ปัญหา เข้าใจบริบท และตัดสินใจ ไม่ใช่แค่ทำตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
3. Act (การลงมือทำ): สามารถดำเนินการได้ด้วยตัวเอง หรือร่วมมือกับ Agent อื่น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ได้รับมอบหมายจากมนุษย์

Agentic AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกอย่างไร?

3 เสาหลักสู่ Competitive Advantage ในยุค Agentic AI

เมื่อเราทราบจุดเปลี่ยนของ Agentic AI แล้ว เพื่อสร้าง ความได้เปรียบทางการแข่งขัน (Competitive Advantage) ที่แท้จริง องค์กรต้องลงทุนในสามด้านนี้พร้อมกัน:

1. Multimodal Foundation และ Multimodal AI:
   • AI ต้องเข้าใจโลกจริง ด้วยการเข้ามาของ Multimodal AI เราสามารถโต้ตอบกับ AI ด้วยข้อมูลที่หลากหลาย นอกเหนือจากข้อความที่มีโครงสร้าง ทำให้การมีปฏิสัมพันธ์กับ AI ทั้งในที่ทำงานและในชีวิตประจำวันสมบูรณ์และเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น
     การเปลี่ยนจากการจัดเก็บข้อมูลแบบ Lakehouse สู่ Data and AI Platform จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรองรับข้อมูลทุกประเภท
2. Intelligent Agents และ Automate Workflows: AI Agent จะเข้ามาครองทุกพื้นที่ขององค์กร
   • Customer agents (จัดการสนับสนุนลูกค้า)
   • Creative agents (สร้างเนื้อหา)
   • Data agents (ดึง Insight เชิงลึก)
   • Security agents (ป้องกันภัยคุกคาม)
   • Code agents (ช่วยนักพัฒนา)
   • Partner agents (ประสานงานกับพันธมิตร) การใช้ Agent เหล่านี้จะช่วยเร่งความเร็วในการทำงานอย่างมหาศาล (Level 2: Automated Workflows) เพื่อให้เกิด breakthroughs แทนที่จะเป็นแค่ busy work
3. Customer and Employee Experience (CX/EX): AI ที่ดีจะนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพในสองด้านนี้พร้อมกัน
   • Employee Experience: Agent ช่วยลดงาน Manual และช่วยให้พนักงานค้นหาข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว ทำให้พนักงานมีเวลาไปมุ่งเน้นงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น
   • Customer Experience: ลูกค้าจะได้รับคำตอบที่รวดเร็ว ถูกต้อง และสม่ำเสมอมากขึ้น รวมถึงได้รับข้อเสนอและเนื้อหาที่ปรับให้เป็นส่วนตัวในวงกว้าง ซึ่งผลลัพธ์ทางธุรกิจจะปรากฏในรูปของ ยอดขายและรายได้ที่เพิ่มขึ้น และ ความภักดีของลูกค้า (Customer Loyalty)

💡 Use Cases ตัวอย่าง: Agentic AI ปลดล็อก Unstructured Data สู่การกระทำ

Agentic AI ไม่ได้เป็นเพียงแนวคิด แต่กำลังถูกนำไปใช้เพื่อสร้างความเปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริงในภาคอุตสาหกรรม โดยมี Unstructured Data เป็นรากฐานสำคัญ:

1. 🏭 อุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing): การควบคุมคุณภาพและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ในโรงงาน Agentic AI ใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อป้องกันความล้มเหลวและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

• ข้อมูล: ภาพ/วิดีโอแบบเรียลไทม์จากกล้อง AI บนสายการผลิต, รายงานการบำรุงรักษาในอดีต (PDF/บันทึกข้อความ)
• Agentic AI ทำงานอย่างไร:
  • Reason: Agent วิเคราะห์ภาพวิดีโอ (Unstructured Visual Data) เพื่อตรวจจับความผิดปกติ และเชื่อมโยงกับรายงานข้อบกพร่องในอดีต (Unstructured Text)
  • Act: สร้างใบสั่งงานบำรุงรักษา (Maintenance Ticket) ในระบบ ERP โดยอัตโนมัติ และสั่งจองอะไหล่ที่จำเป็นล่วงหน้าเพื่อป้องกันเครื่องจักรหยุดทำงาน

2. 🛍️ อุตสาหกรรมค้าปลีก (Retail): การบริการลูกค้าส่วนบุคคลและการจัดการข้อร้องเรียน

Agentic AI ใช้ Unstructured Data จากการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าเพื่อยกระดับการบริการและการสร้างความภักดี

• ข้อมูล: บทสนทนาในศูนย์บริการลูกค้า (Call Transcripts/Audio), แชท Log, รีวิวสินค้าบนโซเชียลมีเดีย
• Agentic AI ทำงานอย่างไร:
  • Reason: Agent วิเคราะห์โทนเสียง (Sentiment Analysis) และตีความ ความตั้งใจที่แท้จริง (Intent) ของลูกค้าจากบทสนทนา (Unstructured Audio/Text)
  • Act: หาก Agent ตรวจพบอารมณ์โกรธ จะ Escalate การสนทนาไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์ที่เหมาะสมที่สุด พร้อมทั้งสร้าง Personalized Compensation Offer โดยอัตโนมัติ

3. 🌐 การจัดการเอกสารสัญญาและคู่ค้า (Contract Compliance & Documentation)

Agentic AI เข้ามาจัดการ Unstructured Data ที่อยู่ในรูปแบบเอกสารเพื่อควบคุมความเสี่ยงทางกฎหมายและการเงิน

• ข้อมูล: สัญญาซัพพลายเออร์ (PDF/Word), ใบกำกับสินค้า (Invoice Scans), เอกสารศุลกากร
• Agentic AI ทำงานอย่างไร:
  • Reason: Agent ใช้ LLM ขั้นสูงในการอ่านและทำความเข้าใจเงื่อนไขที่ซับซ้อนในสัญญา (Unstructured Legal Text) จากนั้นเปรียบเทียบเงื่อนไขกับข้อมูลการทำธุรกรรมจริง
  • Act: เมื่อพบความคลาดเคลื่อน Agent จะแจ้งเตือนผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อ และร่างอีเมลโต้ตอบกับซัพพลายเออร์ที่อ้างอิงถึง ย่อหน้าและข้อตกลงเฉพาะ ในเอกสารสัญญาโดยอัตโนมัติ

Data Strategy คือจุดเริ่มต้นของความสำเร็จ AI Agent

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI นั้นไม่ได้อยู่ที่การเลือกโมเดล (Model) ที่ดีที่สุด แต่อยู่ที่การสร้างความได้เปรียบจากข้อมูล (Data) องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะต้องก้าวข้ามจากฐานข้อมูลแบบเดิมๆ ไปสู่สถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่น เช่น Data Mesh หรือ Lakehouse เพื่อรองรับข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งภาพ (Image), เสียง (Audio), วิดีโอ (Video), ข้อความ (Text) และข้อมูลเซ็นเซอร์ (Sensor Data) ที่หลั่งไหลเข้ามาอย่างมหาศาล การกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ที่เข้มงวดเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการสร้างความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยให้กับโมเดล AI ของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นมีความแม่นยำและเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมาย ยิ่งไปกว่านั้น การลงทุนใน Data Quality และ Data Engineering คือการลงทุนในอนาคตของ AI Agent ของคุณโดยตรง เพราะข้อมูลที่ถูกประมวลผลอย่างมีคุณภาพจะช่วยให้ Agent สามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ และยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าในแบบที่คุณไม่เคยทำได้มาก่อน

พร้อมแล้วหรือยังที่จะเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความได้เปรียบในการแข่งขันที่ไม่มีใครลอกเลียนแบบได้? ติดต่อ Predictive เพื่อเริ่มต้นแผนงาน Data & AI Transformation ของคุณได้แล้ววันนี้

สนใจหัวข้ออื่นๆ :
Data Strategy for AI-Driven Organization: 5 แกนหลัก วางหมากการเตรียมข้อมูลอย่างไรให้ขยายผลได้ในระยะยาว