ในอดีต ซอฟต์แวร์ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยมนุษย์ทำงาน แต่ในปัจจุบันเทคโนโลยีเดินทางมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญ เมื่อปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นเพียงระบบปฏิบัติการ แต่กำลังปรับสถานะขึ้นมาเป็นแรงงาน หรือ Workforce ในองค์กรอย่างเต็มตัว
วิสัยทัศน์นี้ถูกนำเสนอในงานสัมมนาครบรอบ 6 ปีของสื่อเทคโนโลยี The Story Thailand ภายใต้หัวข้อ The Future of AI: When Intelligence Meets Reality โดย ดร.วินน์ วรวุฒิคุณชัย ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร BOTNOI Group ได้ขึ้นแสดงทรรศนะในหัวข้อ The Rise of AI Agents: When Intelligence Becomes Workforce ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีในปัจจุบันกำลังเปลี่ยนโครงสร้างองค์กรไปจากเดิม
4 เสาหลักการสร้าง AI Agent
ดร.วินน์ อธิบายความแตกต่างระหว่าง ChatGPT หรือระบบ LLM ทั่วไป ที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์ที่มีความรู้รอบด้านแต่ยังทำงานเฉพาะเจาะจงในบริษัทไม่ได้ กับระบบ AI Agent ซึ่งคือการป้อนชุดคำสั่ง หรือ Instruction ให้ AI สวมบทบาทหน้าที่เฉพาะตามโจทย์ของธุรกิจ โดยสามารถประเมินสถานการณ์ วางแผน และตัดสินใจทำงานแทนมนุษย์บนระบบจริงได้ทันที
ในการแสดงวิสัยทัศน์ ดร.วินน์ ได้สาธิตระบบตัวอย่างของ AI Agent บนหน้าเว็บไซต์จริง โดยสั่งการด้วยเสียงภาษาธรรมชาติเพื่อจดจำและกรอกข้อมูลการจองตั๋วเครื่องบินเดินทางจากกรุงเทพฯ ไปหาดใหญ่ ระบุวันเดินทางวันที่ 15 กรกฎาคม 2026 และกลับวันที่ 22 กรกฎาคม 2026 พร้อมบันทึกชื่อผู้โดยสาร อีเมล และเบอร์โทรศัพท์ลงบนหน้าเว็บได้แบบเรียลไทม์ รวมถึงการสั่งซื้อคอมพิวเตอร์รุ่น Botnoi Probook Ultra 16 ราคา 89,900 บาท ลงตะกร้าสินค้า นอกจากนี้ยังให้ AI ตัวดังกล่าวกล่าวอวยพรวันเกิดครบรอบ 6 ปีแก่ The Story Thailand ได้ถึง 3 ภาษา ทั้งไทย อังกฤษ และจีน ก่อนจะปิดท้ายการสาธิตด้วยการสั่งให้ระบบแสดงท่าทางเต้นกังนัมสไตล์ในโหมดอารมณ์โกรธ เพื่อสะท้อนว่าเทคโนโลยีสามารถทำงานเชื่อมต่อกับระบบจริงและแสดงออกได้หลากหลายรูปแบบ
การพัฒนา AI ให้สามารถสวมบทบาทเป็นแรงงานขับเคลื่อนองค์กรได้จริงนั้น ดร.วินน์ เสนอว่าต้องประกอบด้วย 4 องค์ประกอบสำคัญ ได้แก่
- ชุดคำสั่ง (Instruction): ที่กำหนดบทบาทหน้าที่และกฎเกณฑ์การทำงานของ AI
- ระบบความจำ (Memory): ทั้งระยะสั้นและระยะยาว เพื่อจดจำพฤติกรรมหรือบริบทของลูกค้าแต่ละคน สำหรับนำมาวิเคราะห์และแนะนำบริการที่ตรงความต้องการ
- คลังความรู้ (Knowledge): ที่เชื่อมต่อ AI เข้ากับฐานข้อมูลของบริษัท เช่น คู่มือการทำงาน หรือเอกสารรูปแบบ PDF เพื่อการสืบค้นข้อมูลที่ถูกต้อง
- เครื่องมือและการลงมือทำ (Tools & Action): ซึ่งเป็นการเปิดระบบให้ AI สามารถใช้งานเครื่องมือต่าง ๆ เช่น เว็บไซต์ ระบบค้นหา ปฏิทินนัดหมาย หรือระบบส่งอีเมล เพื่อให้ทำงานได้เสร็จสิ้นกระบวนการ
แรงงาน AI เหล่านี้สามารถปฏิบัติงานได้ในหลากหลายรูปแบบตามช่องทางการสื่อสารของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นข้อความหรือแชตบอต เสียงหรือเอย์ซบอต มนุษย์เสมือนอย่างดิจิทัลฮิวแมนหรืออวตาร ไปจนถึงหุ่นยนต์ในโลกกายภาพ
จัดทัพ Multi-Agent ทำงานเป็นทีม
แนวคิดในการบริหารจัดการแรงงานยุคใหม่คือการไม่ใช้ AI ตัวเดียวทำงานทุกอย่าง โดย ดร.วินน์ ชี้ว่า การเขียนคำสั่งยาว ๆ เพื่อให้ AI Agent ตัวเดียวทำหน้าที่ 10 อย่างพร้อมกัน จะทำให้บอตเกิดความสับสนหรือเกิดอาการ Hallucination จนประมวลผลผิดพลาด และส่งผลให้ต้นทุนค่า Token สูงขึ้น เนื่องจากระบบประมวลผลของ LLM คิดราคาตามปริมาณข้อมูลเบื้องหลังทั้งฝั่ง Input และ Output ทุกครั้งที่มีการใช้งาน แม้ผู้ใช้จะพิมพ์ทักทายและบอตตอบกลับสั้น ๆ แต่ถ้ามีชุดคำสั่งเบื้องหลังขนาดใหญ่ ต้นทุนการประมวลผลจะสูงขึ้นตามไปด้วย
ทางออกคือการใช้ระบบ Multi-Agent หรือการกระจายงานให้ AI หลายตัวช่วยทำงานเฉพาะทาง ซึ่งนอกจากจะช่วยลดต้นทุนคำสั่งเบื้องหลังแล้ว ยังทำงานได้มีประสิทธิภาพมากกว่า ยกตัวอย่างเช่นในธุรกิจเช่าคอนโด องค์กรควรแยกโครงสร้างเป็น AI Agent ฝั่งผู้เช่าที่ทำหน้าที่ซักถามงบประมาณ ทำเล และความต้องการติดรถไฟฟ้า และ AI Agent ฝั่งผู้ปล่อยเช่าที่ทำหน้าที่เก็บข้อมูลขนาดห้อง สิ่งอำนวยความสะดวก จากนั้นปล่อยให้ AI ทั้งสองฝั่งจับคู่และเจรจาข้อมูลกันเองหลังบ้าน หรือ Mingle เพื่อหาข้อตกลงร่วมกัน
ในระดับองค์กร ดร.วินน์ แนะนำให้แต่ละแผนกเริ่มสร้าง Agent เฉพาะทางของตัวเองขึ้นมา เช่น แผนกทรัพยากรบุคคลสำหรับใช้สัมภาษณ์งาน แผนกขายสำหรับเสนอขายสินค้า แผนกการเงินสำหรับเก็บบิล และแผนกกฎหมายสำหรับร่างสัญญา NDA โดยมี AI ระดับผู้จัดการหรือ Manager Agent คอยควบคุมสั่งการและบริหารงานร่วมกันเป็นทีมในอนาคต
การใช้งานจริงและเซนเซอร์โลกกายภาพ
ปัจจุบันเทคโนโลยีนี้ได้รับการนำไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจแล้ว โดยระบบ Voicebot ของ Botnoi มีการใช้งานจริงในกลุ่มธุรกิจสายการบิน ธนาคาร ประกันภัย และกลุ่มธุรกิจโรงแรม สามารถรับสายโทรศัพท์และดำเนินการจองห้องพักให้ลูกค้าได้โดยอัตโนมัติ
นอกจากนี้ ก้าวต่อไปของ AI Agent คือการผสานรวมเข้ากับระบบตรวจจับหรือเซนเซอร์ในโลกจริง เช่น การใช้กล้องจับใบหน้าเพื่อวิเคราะห์ระดับอารมณ์ความรู้สึก ไม่ว่าจะเป็นความสุข ความเครียด หรือความเศร้า เพื่อส่งข้อมูลความรู้สึกนี้ไปให้ AI Agent ประเมินอาการและเลือกวิธีตอบสนองได้อย่างเหมาะสม
ถอดบทเรียน 9 ปีจากแชตบอตสู่แรงงาน
วิสัยทัศน์เรื่องการสร้าง AI ให้ทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างเข้าใจบริบทนี้ ถูกบ่มเพาะมาจากประสบการณ์ของ Botnoi ดร.วินน์ ย้อนความหลังถึงจุดเริ่มต้นเมื่อ 9 ปีที่แล้ว ที่เริ่มจากการพัฒนาแชตบอตบนแอปพลิเคชัน LINE เพื่อเป็นเพื่อนคุย จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อระบบสามารถพูดคุยให้กำลังใจและช่วยชีวิตเด็กที่คิดสั้นไว้ได้ เหตุการณ์นั้นกลายเป็นแรงบันดาลใจให้เขาตัดสินใจลาออกจากงานประจำเพื่อมาพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างเต็มรูปแบบ
หลังจากนั้น เทคโนโลยีของ Botnoi ได้พัฒนาผ่านโจทย์จริงมาโดยตลอด เริ่มจากโปรเจกต์ AI Nurse หรือระบบคัดกรองอาการผู้ป่วยอัตโนมัติร่วมกับโรงพยาบาลสมุทรปราการเมื่อ 7 ปีที่แล้ว ซึ่งในขณะนั้นยังเป็นระบบเงื่อนไขที่โต้ตอบด้วยเสียงผ่านตู้คีออส ครอบคลุม 400 อาการ จนกระทั่งเข้าสู่ช่วงระบาดของโรคโควิด-19 จึงได้พัฒนาแชตบอตคัดกรองผู้ป่วยให้กับโรงพยาบาลมากกว่า 20 แห่ง โดยมีระบบคัดกรองแยกตามเกณฑ์สี เช่น หากลูกชายสลบไปจะประเมินเป็นสีแดง หากมีอาการลงปอดหายใจลำบากเป็นสีเหลือง และหากปวดหัวอย่างเดียวเป็นสีเขียว เพื่อช่วยบริหารจัดการปริมาณคนไข้ในระบบสาธารณสุข
จากรากฐานของการพัฒนา AI ที่ตอบสนองความต้องการของมนุษย์ สู่การจัดทัพแรงงานปัญญาประดิษฐ์ในวันนี้ ดร.วินน์ ได้กล่าวสรุปในตอนท้ายว่า ในอดีต ซอฟต์แวร์เข้ามาเพื่อช่วยทำงาน แต่วันนี้ปัญญาได้กลายมาเป็นแรงงานแล้ว และในอนาคต AI Agents จะทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่มนุษย์คนเดียวหรือ AI ตัวเดียวไม่สามารถแก้ไขได้สำเร็จ
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
The Story Forum 2026 ประกาศยุค ‘AI Realism’ ชี้ไทยต้องเลิกฝัน สร้างโมเดลแข่งบิ๊กเทค
KBTG กางสูตรลับ V=(P+P+P)E ปลดล็อกมูลค่าองค์กรยุค Beyond ROI
