ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะคืออะไร?

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะได้ก้าวข้ามขีดจำกัดของกระบวนการทำงานเชิงกลไก สิ่งที่เคยต้องใช้สคริปต์หรือ API แบบกำหนดเอง ตอนนี้ทำงานผ่าน เอเจนต์ AI ที่เข้าใจโครงสร้างและปรับเปลี่ยนได้ตามต้องการ

Gartner ประมาณการว่าภายในปี 2571 ซอฟต์แวร์องค์กร 33% จะมี AI เชิงตัวแทน ที่ขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง ซึ่งเพิ่มขึ้นจากไม่ถึง 1% ในปี 2567

ระบบอัตโนมัติแบบเดิมจะใช้งานได้ก็ต่อเมื่อทุกขั้นตอนเป็นไปตามที่คาดหวัง ใบสั่งซื้อที่มีรูปแบบใหม่หรือการอนุมัติล่าช้าอาจทำให้กระบวนการหยุดชะงัก ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ (IA) ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ทำงานได้อย่างราบรื่นด้วยการปรับเปลี่ยนแบบทันทีทันใด

IA เชื่อมต่อกับ ERP, CRM หรือเครื่องมือเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานอยู่ อ่านข้อมูลเข้ามา ตัดสินใจว่าจะต้องทำอะไรต่อไป รอเมื่อจำเป็น และดำเนินการต่อโดยอัตโนมัติ

บทความนี้จะกล่าวถึงการทำงานของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะในการปฏิบัติงานจริง พื้นที่ใดบ้างที่ให้ผลตอบแทนเร็วที่สุด และแนวทางในการนำระบบดังกล่าวไปใช้โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบที่มีอยู่

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะคืออะไร?

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ หรือเรียกอีกอย่างว่า ระบบอัตโนมัติกระบวนการอัจฉริยะ ผสมผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับ ระบบอัตโนมัติกระบวนการหุ่นยนต์ และเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพื่อรันเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

ใช้เทคโนโลยี เช่น การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่ออ่านข้อมูล ตีความ และดำเนินการกับข้อมูลภายในระบบธุรกิจ

ต่างจากระบบอัตโนมัติแบบขั้นตอนคงที่ มันสามารถปรับเปลี่ยนได้ขณะทำงาน โดยจะติดตามสิ่งที่เกิดขึ้น เปลี่ยนแปลงการดำเนินการถัดไปเมื่ออินพุตแตกต่างจากที่คาดหวัง และทำงานต่อไปจนกว่างานจะเสร็จสมบูรณ์

ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI ในฝ่ายบริการลูกค้า สามารถ:

• ดึงบัญชีลูกค้าจาก CRM
  
• ตรวจสอบสถานะการจัดส่งแบบเรียลไทม์ในระบบโลจิสติกส์
  
• ส่งต่อไปยังทีมที่ถูกต้องหากตรวจพบความล่าช้า
  
• ส่งการอัปเดตเมื่อปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว

ทั้งหมดนี้ดำเนินไปเป็นกระบวนการต่อเนื่องโดยไม่หยุดเพื่อรับคำสั่งใหม่

ประเภทต่างๆ ของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะสามารถนำไปใช้งานในหลากหลายขนาดตามความต้องการ ตารางด้านล่างนี้แสดงประเภทหลักของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ:

ประโยชน์หลักของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

งานยังคงดำเนินต่อไปแม้ว่าผู้คนจะยุ่งก็ตาม

ในธุรกิจส่วนใหญ่ คำสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ หรือการอนุมัติ มักไม่ได้รับการแตะต้องเนื่องจากมีคนลาป่วยหรือต้องจัดการงานอื่นๆ

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะช่วยให้กระบวนการทำงานเปิดกว้างและกลับมาดำเนินการได้ทันทีเมื่อพบส่วนที่ขาดหายไป ซึ่งหมายความว่างานที่ติดขัดน้อยลง และลูกค้าจะได้รับสิ่งที่ต้องการเร็วขึ้น

ค่าใช้จ่ายที่ลดลงจากการทำงานซ้ำอย่างต่อเนื่อง

ทุกครั้งที่พนักงานป้อนข้อมูลซ้ำหรือแก้ไขข้อผิดพลาด จะทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น IA จะรักษาข้อมูลให้สอดคล้องกัน ดังนั้นหากลูกค้าอัปเดตข้อมูลใดข้อมูลหนึ่งระหว่างการสั่งซื้อ กระบวนการที่เหลือจะดำเนินต่อไปโดยไม่ต้องแก้ไข

การส่งมอบระหว่างทีมที่แม่นยำยิ่งขึ้น

แผนกต่างๆ มักทำงานกับข้อมูลเดียวกันในเวอร์ชันที่แตกต่างกัน IA จะตรวจสอบค่าล่าสุดก่อนดำเนินการ เพื่อให้การส่งต่อข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น

สามารถตรวจสอบกระบวนการได้ดีขึ้นและเข้าใจได้ดีขึ้นด้วยมาตรวัดง่ายๆ เช่น เวลาที่ใช้ในแต่ละแบบสอบถามต่องาน และความพึงพอใจของพนักงานและลูกค้าที่มีต่อการแก้ไขปัญหา

จะนำระบบอัตโนมัติอัจฉริยะไปใช้ได้อย่างไร?

ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเกิดจากการนำระบบอัตโนมัติอัจฉริยะมาใช้ในขั้นตอนเล็กๆ และมีเป้าหมายชัดเจนก่อนที่จะขยายไปทั่วทั้งธุรกิจ

ขั้นตอนที่ 1: ระบุกระบวนการหนึ่งที่มีแรงเสียดทานชัดเจน

มองหาเวิร์กโฟลว์ที่ทำให้เกิดความล่าช้าซ้ำๆ หรือต้องแก้ไขงานด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น:

• การประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่มีข้อมูลไม่ตรงกันบ่อยครั้ง
• การอนุมัติใบสั่งซื้อที่หยุดชะงักในจุดคอขวด
• ไม่สามารถจองนัดหมายหลายรายการได้เนื่องจากตัวแทนไม่ว่าง
• การยกระดับลูกค้าที่กระเด้งไปมาระหว่างแผนก

ขั้นตอนที่ 2: เลเยอร์ IA ลงในระบบที่มีอยู่

จัดการแพลตฟอร์ม ERP, CRM และ RPA ให้พร้อมใช้งาน ซอฟต์แวร์และเครื่องมืออัตโนมัติอัจฉริยะสามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับเวิร์กโฟลว์ในฐานะผู้ควบคุม

วิธีนี้ช่วยหลีกเลี่ยงความเสี่ยงในการเปลี่ยนระบบหลักทั้งหมด เครื่องมืออัตโนมัติอัจฉริยะทั่วไปบางอย่างที่สามารถช่วยในการปรับใช้โครงการนำร่องที่แข็งแกร่ง ได้แก่ Botpress , Langchain, Autogen, CrewAI และ Make

ขั้นตอนที่ 3: การดำเนินการนำร่องที่ควบคุมได้

เริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ ทดสอบระบบอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์ที่จำกัด และติดตามผลลัพธ์

‍

ตัวอย่างโครงการนำร่องอาจเกี่ยวข้องกับการประมวลผลใบแจ้งหนี้ในระบบการเงิน รัน IA ควบคู่ไปกับกระบวนการปัจจุบันของคุณเป็นเวลาหนึ่งเดือน

ติดตามว่ามีใบแจ้งหนี้จำนวนเท่าใดที่ได้รับการเคลียร์โดยอัตโนมัติ มีใบแจ้งหนี้จำนวนเท่าใดที่ยังต้องได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์ และการดำเนินการดังกล่าวส่งผลต่อระยะเวลาการชำระเงินอย่างไร

ขั้นตอนที่ 4: ขยายไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมต่อกัน

เมื่อโครงการนำร่องประสบความสำเร็จ ให้ขยายไปสู่กระบวนการที่ครอบคลุมหลายระบบ ในขั้นตอนนี้ ระบบอัตโนมัติจะจัดการกับความล่าช้าของมนุษย์ ข้อยกเว้น และอินพุตที่หลากหลายโดยแทบไม่มีการควบคุมดูแล

การเปิดตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปนี้ช่วยควบคุมต้นทุนได้ การใช้ระบบที่เชื่อมต่อและปรับขนาดให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป ขณะที่ผลการทดลองนำร่องเป็นหลักฐานสำหรับการลงทุนเพิ่มเติม

เครื่องมืออัตโนมัติอัจฉริยะ 5 อันดับแรก

1. Botpress

ดีที่สุดสำหรับ : ทีมที่สร้างระบบอัตโนมัติที่ยังคงทำงานระหว่างขั้นตอนและดำเนินต่อไปเมื่อมีอินพุตใหม่เข้ามา แม้ว่าเวิร์กโฟลว์จะถูกเรียกใช้ก่อนหน้านี้ก็ตาม

ราคา:

• แผนฟรี: รวมโปรแกรมสร้างแกนหลัก บอท 1 ตัว และเครดิต AI 5 ดอลลาร์
• Plus : $89/เดือน — การทดสอบการไหล การกำหนดเส้นทาง การส่งต่อข้อมูลโดยมนุษย์
• ทีม: $495/เดือน — SSO, การทำงานร่วมกัน, การติดตามการใช้งานร่วมกัน

Botpress เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการสร้างเอเจนต์ AI ที่ทำงานข้ามระบบ เอเจนต์แต่ละตัวจะทำงานเป็นโฟลว์ที่มีโครงสร้าง ซึ่งสามารถกลับมาทำงานต่อจากจุดใดก็ได้ โดยประเมินงานโดยอิงจากสถานะปัจจุบันของงานเอง

เอเจนต์ถูกสร้างขึ้นโดยใช้โปรแกรมแก้ไขภาพหรือผ่านโค้ด แต่ละขั้นตอนในโฟลว์จะดำเนินการเฉพาะเจาะจง เช่น การแยกวิเคราะห์ข้อความ การเรียกใช้ API ภายนอก การประมวลผลเอกสาร การรออินพุตจากมนุษย์ หรือการส่งผลลัพธ์ไปยังปลายทาง

ตัวแทนจะเดินหน้าต่อไปตามข้อมูลปัจจุบันและรักษาบริบทการดำเนินการไว้ตลอด การตั้งค่าแบบลากและวางที่ง่ายดายสามารถทดสอบพรอมต์ เปลี่ยนแปลงเงื่อนไข หรืออัปเดตตรรกะของเครื่องมือได้ ในขณะที่ยังคงรักษาเสถียรภาพของเวิร์กโฟลว์ส่วนที่เหลือ

เอเจนต์จะติดตามจุดที่งานค้างไว้ เพื่อให้สามารถกลับมาทำงานต่อในภายหลังได้โดยไม่ต้องเริ่มใหม่ หากค่าที่จำเป็นหายไประหว่างการทำงาน เอเจนต์สามารถขอค่านั้นจากผู้ใช้ได้โดยตรง และดำเนินการต่อเมื่อได้รับค่าแล้ว

คุณสมบัติหลัก:

• เวิร์กโฟลว์ที่คงสถานะและดำเนินการต่อหลังจากความล่าช้าหรือการป้อนข้อมูลบางส่วน
• ความสามารถในตัวในการร้องขอข้อมูลที่ขาดหายไประหว่างการทำงาน
• รองรับไฟล์และตารางที่มีโครงสร้างสำหรับการตัดสินใจตามความรู้
• การเรียก API ภายนอกและการดำเนินการเครื่องมือภายในโฟลว์ของตัวแทน

2. ลังเชน

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างตัวแทน AI ที่ต้องการควบคุมตรรกะ การใช้เครื่องมือ และพฤติกรรมการดำเนินการอย่างเต็มรูปแบบ โดยเขียนโดยตรงในโค้ด

ราคา:

• ผู้พัฒนา: ฟรี – 1 ที่นั่ง 5,000 ร่องรอย/เดือน การจัดการทันที เครื่องมือการติดตามขั้นพื้นฐาน
• Plus : $39 ต่อเดือนต่อที่นั่ง – คุณลักษณะของทีม ขีดจำกัดการติดตามที่สูงขึ้น การปรับใช้การพัฒนา LangGraph
• องค์กร: กำหนดเอง – การตั้งค่าแบบโฮสต์เองหรือไฮบริด SSO การสนับสนุน และการปรับขนาดการใช้งาน

LangChain คือเฟรมเวิร์ก Python สำหรับการสร้างเอเจนต์ที่รันตรรกะตามสิ่งที่สังเกตได้ขณะรันไทม์ แทนที่จะทำตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ระบบจะประเมินบริบท ตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือใด และวนซ้ำไปเรื่อยๆ จนกว่างานจะเสร็จสมบูรณ์หรือตรงตามเงื่อนไขการหยุดทำงาน

การใช้กรอบการทำงานนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดวิธีที่เอเจนต์ใช้เหตุผล เครื่องมือที่สามารถใช้ได้ และวิธีการกำหนดทิศทางการตัดสินใจโดยอิงจากผลลัพธ์ระดับกลาง เอเจนต์ไม่ได้รับข้อมูลอินพุตหรือผลลัพธ์ที่ตายตัวเพียงอย่างเดียว แต่ทำงานไปสู่เป้าหมายโดยการโต้ตอบกับระบบภายนอกและปรับแต่งแผนงานทีละขั้นตอน

LangChain ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อระบบอัตโนมัติต้องการตรรกะที่ยืดหยุ่น โฟลว์อาจต้องตัดสินใจว่าจะสืบค้นฐานข้อมูลใด ดึงข้อมูลอินพุตที่ไม่มีโครงสร้างจากเอกสาร จากนั้นจึงลองซ้ำหลายครั้งหากผลลัพธ์ไม่ตรงตามเกณฑ์ที่กำหนด 

เนื่องจากเน้นการเขียนโค้ดเป็นหลัก จึงไม่เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว แต่ให้การควบคุมเต็มรูปแบบในการเลือกเครื่องมือและพฤติกรรมของ API ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งในระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนและมีความเสี่ยงสูง

ฟีเจอร์หลัก:

• ตรรกะของตัวแทนถูกกำหนดไว้ในโค้ดพร้อมการควบคุมเต็มรูปแบบในการวางแผนและการลองใหม่
• การใช้เครื่องมือและพฤติกรรมหน่วยความจำที่ปรับเปลี่ยนในระหว่างการรันไทม์
• รองรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง คำเตือนที่กำหนดเอง และการเชื่อมโยงเครื่องมือ
• การบูรณาการดั้งเดิมกับโมเดลภาษา สโตร์เวกเตอร์ และ API

3. ครูเอไอ

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่จัดโครงสร้างระบบอัตโนมัติรอบ ๆ ตัวแทน AI หลายตัวที่รับบทบาทที่แตกต่างกันและประสานงานงานผ่านขั้นตอนการสนทนาที่ชัดเจน

ราคา: 

• ฟรี: $0/เดือน – 50 การดำเนินการ, 1 ทีมงานสด, 1 ที่นั่ง
• พื้นฐาน: $99/เดือน – การดำเนินการ 100 ครั้ง ทีมงานสด 2 ทีม ที่นั่ง 5 ที่นั่ง
• มาตรฐาน: $500/เดือน – การดำเนินการ 1,000 ครั้ง ทีมงานสด 2 ทีม ที่นั่งไม่จำกัด 2 ชั่วโมงการออนบอร์ด

CrewAI เป็นเฟรมเวิร์ก Python สำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ต้องอาศัยเอเจนต์มากกว่าหนึ่งตัว เอเจนต์แต่ละตัวจะได้รับมอบหมายบทบาทและความรับผิดชอบ เช่น นักวิจัย นักเขียน ผู้ตรวจสอบ หรือผู้ควบคุม และเอเจนต์เหล่านี้จะทำงานร่วมกันเพื่อให้กระบวนการเสร็จสมบูรณ์

โมเดล "ทีม" นี้ช่วยลดความซับซ้อนของตรรกะ แทนที่จะเขียนเอเจนต์ที่ซับซ้อนเพียงตัวเดียวที่จัดการเครื่องมือและเงื่อนไขทั้งหมด ผู้ใช้สามารถกำหนดทีมที่แบ่งงานได้ เอเจนต์แต่ละตัวมีหน่วยความจำ เครื่องมือ และวิธีสื่อสารกับคนอื่นๆ ในระบบที่กำหนดไว้

CrewAI จัดการลำดับขั้นตอนและการสื่อสาร เมื่อกระบวนการเริ่มต้นขึ้น ตัวแทนจะส่งต่องานระหว่างกันจนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย กระบวนการนี้มีความโปร่งใสและสามารถอ่านข้อมูลการส่งต่อได้ ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อต้องแก้ไขจุดบกพร่องหรือเพิ่มขั้นตอนใหม่

เริ่มต้นใช้งานได้ง่าย บทบาทต่างๆ ถูกกำหนดไว้ในไฟล์ config เครื่องมือต่างๆ เป็นเพียงฟังก์ชัน Python และรูปแบบการประสานงานทำให้การทำงานอัตโนมัติที่ซับซ้อนดูเบาลง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงระหว่างการทำงาน

คุณสมบัติหลัก: 

• บทบาทของตัวแทนถูกกำหนดโดยงาน การเข้าถึงเครื่องมือ และกฎการสื่อสาร
• ดำเนินการเป็นทีมโดยมีสถานะที่ส่งต่อระหว่างตัวแทน ไม่ใช่เครือข่ายเดียว
• โครงสร้างการกำหนดค่าที่ชัดเจนสำหรับการกำหนดความรับผิดชอบและตรรกะการไหล

4. ออโต้เจน

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างระบบอัตโนมัติซึ่งตัวแทนจำเป็นต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างการทำงานและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามการโต้ตอบไปมา

AutoGen เป็นกรอบงานตัวแทนหลายรายที่สร้างขึ้นโดยเน้นการสนทนา ไม่ใช่แค่ระหว่างผู้ใช้กับโมเดลเท่านั้น แต่ระหว่างตัวแทนด้วยกันเองด้วย

จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อระบบอัตโนมัติต้องการให้ตัวแทนตรวจสอบผลลัพธ์ ตรวจสอบสมมติฐานอีกครั้ง หรือตัดสินใจว่าเครื่องมือหรือการดำเนินการใดที่เหมาะสมต่อไป

เช่นเดียวกับ CrewAI, Autogen ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างกลุ่มตัวแทน กำหนดบทบาท และตั้งค่าวิธีการโต้ตอบกันได้ ตัวแทนสามารถตอบกลับกันและกันด้วยแผนงาน โค้ด ผลลัพธ์ระหว่างกัน หรือคำถามติดตามผล

การตั้งค่านี้มีประโยชน์เมื่อไม่ทราบคำตอบที่ถูกต้องล่วงหน้า เช่น การเลือกระหว่าง API การแก้ไขข้อผิดพลาดในการดำเนินการ หรือการเขียนแผนปฏิบัติการที่ล้มเหลวใหม่ AutoGen จัดการทั้งหมดนี้ผ่านการส่งข้อความแทนการใช้กฎตายตัว

ฟีเจอร์หลัก:

• การสื่อสารระหว่างตัวแทนผ่านลูปข้อความ
• การวางแผนและการตรวจสอบดำเนินการภายในเธรดการสนทนา
• รองรับการดำเนินการโค้ด การเรียกใช้เครื่องมือ และการฉีดบริบท
• เหมาะสำหรับการทำงานอัตโนมัติที่ต้องติดตามในระหว่างรันไทม์

5. ทำ

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างระบบอัตโนมัติที่มีโครงสร้างพร้อมการเรียกใช้เครื่องมือ เส้นทางแยก และการมองเห็นที่ชัดเจนว่าข้อมูลเคลื่อนตัวระหว่างขั้นตอนอย่างไร

ราคา: 

• โอเพ่นซอร์ส: ฟรี – รวมถึงกรอบงานเต็มรูปแบบ ใบอนุญาต Apache 2.0
• รุ่น Pro: ฟรี – สนทนาได้สูงสุด 1,000 ครั้งต่อเดือนด้วย Rasa Pro
• การเติบโต: จาก 35,000 ดอลลาร์/ปี – รวม Rasa Studio, การสนับสนุน และเชิงพาณิชย์

Make คือแพลตฟอร์มอัตโนมัติแบบไม่ต้องเขียนโค้ด สร้างขึ้นจากสถานการณ์จำลองแบบภาพ แต่ละสถานการณ์จำลองประกอบด้วยโมดูลที่เชื่อมต่อกันบนแคนวาส โดยแต่ละโมดูลจะดำเนินงานเดียว ได้แก่ การส่งข้อมูล การแปลงเนื้อหา การเรียกใช้บริการ หรือการเรียกใช้โมเดล AI

สิ่งที่ทำให้ Make มีความสำคัญต่อระบบอัตโนมัติอัจฉริยะคือความสามารถในการจัดการโฟลว์ที่ไม่ได้เป็นไปตามเส้นทางที่กำหนดไว้ สถานการณ์ต่างๆ สามารถหยุดชั่วคราว แยกสาขา ลองใหม่ หรือรออินพุตโดยไม่ทิ้งขั้นตอนก่อนหน้า อินพุตอาจไม่สมบูรณ์ เข้ามาไม่เรียงลำดับ หรือเปลี่ยนแปลงระหว่างการทำงาน

อินเทอร์เฟซแสดงการเคลื่อนย้ายข้อมูลและการดำเนินการตามขั้นตอนอย่างชัดเจน สามารถตรวจสอบความล้มเหลวได้ มองเห็นอินพุตได้ในทุกจุด และตรรกะยังคงแก้ไขได้แม้หลังจากการใช้งาน สถานการณ์จำลองสามารถซับซ้อนขึ้นได้โดยไม่คลุมเครือ

Make สามารถผสานรวมกับระบบภายนอกที่หลากหลาย และรองรับส่วนขยายผ่านโมดูลที่กำหนดเอง เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการการควบคุม ความยืดหยุ่น และการตรวจสอบย้อนกลับในเครื่องมือต่างๆ

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวสร้างภาพพร้อมการแยกสาขา การกำหนดตารางเวลา และการลองใหม่
• ดูว่าข้อมูลใดถูกย้ายไปที่ไหน
• การจัดการข้อผิดพลาดในตัวสำหรับอินพุตที่ไม่เสถียรหรือในระยะหลัง

ส่วนประกอบหลักของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

ระบบอัตโนมัติกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA)

ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์เป็นชั้นการดำเนินการที่เลียนแบบการกระทำของมนุษย์ในอินเทอร์เฟซดิจิทัล เช่น การคลิกปุ่ม การเปิดไฟล์ การป้อนข้อมูล หรือการคัดลอกค่าระหว่างระบบ 

ระบบเก่าๆ หลายระบบ หรือระบบที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานโดยมนุษย์ผ่านหน้าจอเท่านั้น ไม่มีความสามารถนี้ ในกรณีเช่นนี้ RPA ทำงานโดยการควบคุมซอฟต์แวร์แบบเดียวกับที่มนุษย์ทำ นั่นคือการคลิกผ่านเมนูและกรอกข้อมูลในช่องต่างๆ เพื่อให้งานยังคงดำเนินต่อไปได้

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ( LLMs -

เมื่อระบบอัตโนมัติอัจฉริยะจำเป็นต้องเข้าใจคำสั่ง วางแผนขั้นตอนต่อไป หรืออธิบายผลลัพธ์ โมเดลภาษาขนาดใหญ่คือองค์ประกอบที่ทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นไปได้ โมเดลเหล่านี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผลผ่านกระบวนการและสื่อสารผลลัพธ์ด้วยภาษาที่ชัดเจน

ในทางปฏิบัติ LLMs สามารถรับผิดชอบบทบาทเฉพาะเหล่านี้ในกระบวนการ:

• เข้าใจและแบ่งคำขอออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ
  
• ดึงข้อมูลหรือบริบทที่ถูกต้องสำหรับแต่ละขั้นตอน
  
• ตัดสินใจว่าจะใช้เครื่องมือหรือระบบใดต่อไป
  
• สร้างคำตอบหรือสรุปที่ชัดเจนและอ่านได้โดยมนุษย์เมื่อจำเป็น

การค้นหา LLMs ที่ดีที่สุด ขึ้นอยู่กับการตั้งค่า ปัจจัยต่างๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตัวเลือกการรวม และความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ ล้วนส่งผลต่อโมเดลที่จะทำงานได้ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่กำหนด

การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML)

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในไปป์ไลน์ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะจะจัดการงานเฉพาะเจาะจงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการทำงานของระบบอัตโนมัติ โมเดลเหล่านี้มักจะทำงานเบื้องหลังเพื่อ:

• คาดการณ์ผลลัพธ์ของกระบวนการหรือจำแนกข้อมูลที่เข้ามา
  
• ตรวจจับความผิดปกติเมื่อกระบวนการเริ่มเคลื่อนตัวออกจากปกติ
  
• ตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบตลอดเวลาเพื่อรักษาความแม่นยำและประสิทธิภาพ

โมเดล ML อาจไม่เกี่ยวข้อง LLMs หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติเลย บทบาทของพวกเขาคือการทำให้ระบบอัตโนมัติรับรู้และส่งสัญญาณการตัดสินใจที่ดีขึ้นผ่านตัวเลข เพื่อให้สามารถตอบสนองได้อย่างเหมาะสมแบบเรียลไทม์

การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP)

การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะเป็นวิธีที่ AI อ่านไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้าง ไม่ว่าจะเป็นแบบฟอร์มที่สแกนไปจนถึงบันทึกที่เขียนด้วยลายมือ และแปลงเป็นข้อมูลที่ระบบอัตโนมัติสามารถใช้งานได้

ขั้นตอน IDP ถือเป็นขั้นตอนที่ใช้ทรัพยากรมากที่สุดในระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ โดยแต่ละขั้นตอนของการแยกวิเคราะห์มีความซับซ้อนและต้นทุนของตัวเอง

เพื่อให้เข้าใจว่าการแยกวิเคราะห์เอกสารมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร ต่อไปนี้คือการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วระหว่างสิ่งที่เป็นปกติในปี 2019 และสิ่งที่เป็นมาตรฐานในปี 2025 โดยใช้ LLM วิธีการตาม:

‍

ต้นทุนการแยกวิเคราะห์และการสนับสนุนรูปแบบขึ้นอยู่กับ เกณฑ์มาตรฐานล่าสุดจาก LlamaIndex ซึ่งทดสอบแล้ว LLM การทำความเข้าใจเอกสารตามอินพุตที่สแกน ไฟล์ที่มีเค้าโครงหลากหลาย และกรณีการใช้งานการค้นคืน

การรวม API และการดำเนินการเครื่องมือ

API ช่วยให้ซอฟต์แวร์ต่างๆ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้โดยตรง ในระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ API จะถูกใช้เพื่อดำเนินการต่างๆ เช่น การส่งแบบฟอร์ม การจัดกำหนดการกิจกรรม การสร้างตั๋ว หรือการอัปเดตข้อมูล

ระบบอัตโนมัติจะตัดสินใจว่าต้องทำอะไร ซึ่งมักจะขึ้นอยู่กับเอกสารที่แยกวิเคราะห์หรือขั้นตอนที่กำหนดโดย RPA จากนั้นจึงเรียกใช้ API ที่เหมาะสมเพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ เมื่อดำเนินการเสร็จสิ้น กระบวนการจะดำเนินต่อไปโดยไม่ต้องมีอินพุตจากมนุษย์

ไม่ว่างานนั้นจะเรียบง่ายหรือเป็นแบบไดนามิก แนวคิดหลักก็เหมือนกัน นั่นคือ เมื่อระบบอัตโนมัติรู้ว่าควรเกิดอะไรขึ้น ก็จะต้องมีวิธีการดำเนินการ และ API จะจัดเตรียมวิธีการดำเนินการที่ปลอดภัย พร้อมทั้งรักษาบันทึกเอาไว้สำหรับการตรวจสอบในอนาคต 

การอนุญาตและความปลอดภัย (OAuth, MCP)

ระบบอัตโนมัติทำงานบนบัญชีจริง เข้าถึงเครื่องมือที่ละเอียดอ่อน ทำการอัปเดตในสภาพแวดล้อมสด และที่สำคัญที่สุดคือ แสดงถึงความถูกต้องในนามของเจ้าของ

นั่นหมายความว่าทุกขั้นตอนต้องมีระดับการเข้าถึงที่ถูกต้อง และที่สำคัญกว่านั้น ตัวแทนจะต้องรู้ว่าใคร (หรืออะไร) ทำอะไร

• OAuth (สิทธิ์การเข้าถึงที่ผู้ใช้อนุญาต): ใช้เมื่อระบบอัตโนมัติจำเป็นต้องดำเนินการแทนมนุษย์ โดยจะมอบโทเค็นแบบกำหนดขอบเขตเวลาซึ่งเชื่อมโยงกับสิทธิ์ของผู้ใช้
  
• การระบุตัวตนของบริการใน รูปแบบโปรโตคอลบริบทแบบจำลอง (เครื่องต่อเครื่อง): วิธีที่เครื่องต่างๆ ใช้ในการพิสูจน์ตัวตนซึ่งกันและกันโดยตรง เช่น บัตรประจำตัวดิจิทัล โดยไม่ต้องมีมนุษย์ร่วมดำเนินการ 

การตั้งค่าที่แน่นอนขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมและข้อกำหนดการปฏิบัติตาม

ความแตกต่างระหว่างระบบอัตโนมัติอัจฉริยะกับ RPA คืออะไร?

ระบบอัตโนมัติกระบวนการทำงานโดยหุ่นยนต์ (RPA) ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้สามารถทำซ้ำได้ โดยปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้เพื่อทำงานอัตโนมัติต่างๆ เช่น การคัดลอกข้อมูลระหว่างฟิลด์ การย้ายไฟล์ หรือการกรอกแบบฟอร์ม บอทเหล่านี้จะทำงานได้ดีเมื่อขั้นตอนต่างๆ เหมือนกันเสมอและสามารถคาดการณ์อินพุตได้

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ (IA) แทนที่จะทำตามสคริปต์ที่กำหนดไว้ จะใช้ AI เพื่อตอบสนองแบบไดนามิก โดยเลือกการดำเนินการตามบริบท จัดการกรณีที่ไม่ชัดเจน และประสานเครื่องมือต่างๆ ในหลายขั้นตอน

ลองนึกภาพการประมวลผลใบแจ้งหนี้ผ่านแชทบอ ทวางแผนทรัพยากรขององค์กร

• บอท RPA จะดึงผลรวมจากฟิลด์ที่กำหนดแล้วใส่ลงในระบบ หากรูปแบบเปลี่ยนแปลง ระบบจะเสียหาย
  
• ระบบ IA จะอ่านเอกสาร ทำความเข้าใจสิ่งที่มีอยู่ ทำเครื่องหมายกรณีขอบ และเลือกตำแหน่งที่จะใส่เอกสาร แม้ว่ารูปแบบจะใหม่ก็ตาม

ความแตกต่างหลัก: RPA จะทำงานที่วางแผนไว้แล้วให้เสร็จสมบูรณ์ IA จะหา วิธี ทำให้เสร็จในขณะที่กำลังทำงานอยู่

เพิ่มระบบอัตโนมัติ AI ให้กับงานประจำวัน

ธุรกิจส่วนใหญ่มีกิจวัตรที่ทำซ้ำๆ อยู่แล้ว เช่น การอนุมัติคำสั่งซื้อ การอัปเดตบันทึก และการย้ายไฟล์ ปัญหาคือกิจวัตรเหล่านี้จะได้ผลก็ต่อเมื่อทุกขั้นตอนเป็นไปตามที่วางแผนไว้ทุกประการ

เอเจนต์ AI ช่วยให้เวิร์กโฟลว์เหล่านี้มีความยืดหยุ่น พวกเขาสามารถรอข้อมูลที่หายไป กลับมาทำงานอีกครั้งเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง และช่วยให้กระบวนการดำเนินต่อไปได้ แทนที่จะบังคับให้ทีมของคุณเริ่มต้นใหม่

คุณไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนสิ่งที่คุณมีอยู่แล้ว AI จะวางทับเครื่องมือปัจจุบันของคุณ โดยจะเข้ามาช่วยเฉพาะเมื่อจำเป็น ขณะที่กระบวนการอื่นๆ ยังคงทำงานได้อย่างราบรื่น

เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี