Intelligent Automation คืออะไร?

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะได้ก้าวข้ามเวิร์กโฟลว์แบบกลไก สิ่งที่เคยต้องเขียนสคริปต์หรือ API เฉพาะ ตอนนี้สามารถทำงานผ่าน AI agents ที่เข้าใจโครงสร้างและปรับเปลี่ยนได้ตามต้องการ

Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2028 33% ของซอฟต์แวร์องค์กรจะมี agentic AI สำหรับงานอัตโนมัติบางรูปแบบ เพิ่มขึ้นจากไม่ถึง 1% ในปี 2024

ระบบอัตโนมัติแบบเดิมจะทำงานได้ก็ต่อเมื่อทุกขั้นตอนเป็นไปตามที่คาดไว้เท่านั้น ใบสั่งซื้อที่มีรูปแบบใหม่หรือการอนุมัติที่ล่าช้าอาจทำให้กระบวนการหยุดชะงัก ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ (IA) ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ดำเนินต่อได้ด้วยการปรับตัวแบบเรียลไทม์

IA เชื่อมต่อกับ ERP, CRM หรือเครื่องมือเวิร์กโฟลว์ที่ใช้อยู่แล้ว อ่านข้อมูลที่เข้ามา ตัดสินใจขั้นตอนถัดไป รอเมื่อจำเป็น และดำเนินการต่อโดยอัตโนมัติ

บทความนี้จะอธิบายการทำงานของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะในสถานการณ์จริง จุดที่ให้ผลตอบแทนเร็วที่สุด และแนวทางการทดลองใช้โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบเดิม

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะคืออะไร?

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ หรือที่เรียกว่า intelligent process automation คือการผสมผสานปัญญาประดิษฐ์กับ robotic process automation และเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

ใช้เทคโนโลยีอย่าง machine learning และการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่ออ่านข้อมูล ตีความ และดำเนินการในระบบธุรกิจ

ต่างจากระบบอัตโนมัติแบบขั้นตอนตายตัว ระบบนี้สามารถปรับเปลี่ยนระหว่างทำงานได้ โดยจะติดตามสิ่งที่เกิดขึ้น ปรับเปลี่ยนขั้นตอนถัดไปเมื่อข้อมูลไม่ตรงกับที่คาดไว้ และดำเนินการจนงานเสร็จสมบูรณ์

ตัวอย่างเช่น AI agent ในฝ่ายบริการลูกค้า อาจ:

• ดึงข้อมูลบัญชีลูกค้าจาก CRM
  
• ตรวจสอบสถานะการจัดส่งแบบเรียลไทม์ในระบบโลจิสติกส์
  
• ส่งต่อให้ทีมที่เหมาะสมหากพบความล่าช้า
  
• แจ้งอัปเดตเมื่อปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว

ทุกขั้นตอนนี้ดำเนินต่อเนื่องเป็นกระบวนการเดียว ไม่ต้องหยุดรอคำสั่งใหม่

ประเภทของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะสามารถนำไปใช้ได้หลายระดับตามความต้องการ ตารางด้านล่างแสดงประเภทหลักของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ:

ประโยชน์หลักของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

งานเดินหน้าต่อแม้คนจะยุ่ง

ในธุรกิจส่วนใหญ่ คำสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ หรือการอนุมัติมักค้างอยู่เพราะมีคนลาป่วยหรือมีงานอื่นต้องทำ

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะจะเปิดกระบวนการไว้และดำเนินการต่อทันทีเมื่อข้อมูลที่ขาดหายมาถึง ส่งผลให้งานค้างลดลงและลูกค้าได้รับบริการเร็วขึ้น

ลดต้นทุนจากการแก้ไขงานซ้ำ

ทุกครั้งที่พนักงานต้องกรอกข้อมูลใหม่หรือแก้ไขข้อผิดพลาดจะเพิ่มต้นทุน IA ช่วยให้ข้อมูลตรงกันตลอด หากลูกค้าแก้ไขข้อมูลระหว่างสั่งซื้อ กระบวนการที่เหลือก็เดินหน้าต่อโดยไม่ต้องเริ่มใหม่

การส่งต่องานระหว่างทีมแม่นยำขึ้น

แต่ละแผนกมักใช้ข้อมูลคนละชุด IA จะตรวจสอบค่าล่าสุดก่อนดำเนินการ ทำให้การส่งต่องานราบรื่น

สามารถติดตามและเข้าใจกระบวนการได้ดีขึ้นผ่านตัวชี้วัดง่าย ๆ เช่น เวลาที่ใช้ต่อคำขอแต่ละงาน และความพึงพอใจของพนักงานและลูกค้าต่อการแก้ไขปัญหา

จะนำระบบอัตโนมัติอัจฉริยะมาใช้ได้อย่างไร?

ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมาจากการเริ่มใช้ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะกับงานเล็ก ๆ ที่ชัดเจนก่อน แล้วค่อยขยายไปทั่วทั้งองค์กร

ขั้นตอนที่ 1: เลือกกระบวนการที่มีปัญหาชัดเจน

มองหาเวิร์กโฟลว์ที่มักเกิดความล่าช้าหรือมีการแก้ไขงานซ้ำ เช่น

• การประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่ข้อมูลไม่ตรงกันบ่อย
• การอนุมัติใบสั่งซื้อที่ติดขัดในบางจุด
• การนัดหมายหลายรายการที่ไม่สามารถจองได้เพราะไม่มีเจ้าหน้าที่ว่าง
• การส่งต่อปัญหาลูกค้าที่วนไปมาระหว่างแผนก

ขั้นตอนที่ 2: ผสาน IA เข้ากับระบบเดิม

คงระบบ ERP, CRM และ RPA ที่มีอยู่เดิมไว้ ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะและเครื่องมือสามารถเชื่อมต่อกับเวิร์กโฟลว์เดิมในฐานะตัวควบคุมได้โดยตรง

วิธีนี้ช่วยลดความเสี่ยงจากการเปลี่ยนระบบหลัก เครื่องมือระบบอัตโนมัติอัจฉริยะที่นิยมใช้สำหรับทดลองนำร่อง เช่น Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI และ Make

ขั้นตอนที่ 3: ทดลองใช้งานแบบควบคุม

เริ่มจากงานเล็ก ๆ ทดสอบระบบอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์จำกัดและติดตามผลลัพธ์

‍

ตัวอย่างการทดลองนำร่อง เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้ในฝ่ายการเงิน ให้ IA ทำงานคู่กับกระบวนการเดิมเป็นเวลา 1 เดือน

ติดตามจำนวนใบแจ้งหนี้ที่เคลียร์โดยอัตโนมัติ จำนวนที่ยังต้องให้คนตรวจสอบ และผลต่อระยะเวลาการชำระเงิน

ขั้นตอนที่ 4: ขยายไปยังเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมโยงกัน

เมื่อทดลองนำร่องสำเร็จ ให้ขยายไปยังเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมโยงหลายระบบ ในขั้นตอนนี้ ระบบอัตโนมัติจะจัดการความล่าช้าของมนุษย์ ข้อยกเว้น และข้อมูลที่หลากหลายได้โดยแทบไม่ต้องดูแล

การขยายแบบเป็นขั้นตอนนี้ช่วยควบคุมต้นทุน ใช้ระบบที่เชื่อมโยงและปรับขนาดตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง ขณะที่ผลลัพธ์จากการทดลองนำร่องเป็นหลักฐานสำหรับการลงทุนต่อไป

5 เครื่องมือระบบอัตโนมัติอัจฉริยะยอดนิยม

1. Botpress

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการสร้างระบบอัตโนมัติที่ยังคงทำงานต่อระหว่างแต่ละขั้นตอน และดำเนินการต่อเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ แม้เวิร์กโฟลว์จะถูกเรียกใช้งานไปก่อนแล้ว

ราคา:

• แผนฟรี: รวมตัวสร้างหลัก, 1 บอท, และเครดิต AI มูลค่า $5
• Plus: $89/เดือน — ทดสอบ flow, การกำหนดเส้นทาง, ส่งต่อให้มนุษย์
• Team: $495/เดือน — SSO, ทำงานร่วมกัน, ติดตามการใช้งานร่วม

Botpress เป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้าง AI agents ที่ทำงานข้ามระบบต่าง ๆ แต่ละ agent ทำงานเป็น flow ที่มีโครงสร้างและสามารถดำเนินการต่อจากจุดใดก็ได้โดยประเมินงานตามสถานะปัจจุบันด้วยตัวเอง

Agent ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ตัวแก้ไขภาพหรือผ่านโค้ด แต่ละขั้นตอนในโฟลว์จะทำงานเฉพาะ เช่น แยกข้อความ เรียกใช้งาน API ภายนอก ประมวลผลเอกสาร รอการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ หรือส่งผลลัพธ์ต่อไปยังขั้นตอนถัดไป

Agent จะดำเนินการต่อโดยอิงจากข้อมูลปัจจุบันและคงสถานะการทำงานไว้ตลอดเวลา การตั้งค่าด้วยการลากและวางที่ง่ายนี้สามารถทดสอบ prompt เปลี่ยนเงื่อนไข หรืออัปเดตตรรกะของเครื่องมือได้โดยไม่กระทบกับขั้นตอนอื่นในเวิร์กโฟลว์

Agent จะจดจำตำแหน่งที่งานหยุดไว้ เพื่อให้สามารถกลับมาทำต่อได้โดยไม่ต้องเริ่มใหม่ หากขาดค่าที่จำเป็นระหว่างการทำงาน Agent สามารถขอข้อมูลนั้นจากผู้ใช้โดยตรง และดำเนินการต่อเมื่อได้รับข้อมูลแล้ว

คุณสมบัติเด่น:

• เวิร์กโฟลว์ที่เก็บสถานะและกลับมาทำงานต่อได้หลังจากหยุดชั่วคราวหรือได้รับข้อมูลบางส่วน
• มีความสามารถในตัวในการขอข้อมูลที่ขาดหายระหว่างการทำงาน
• รองรับไฟล์และตารางข้อมูลที่มีโครงสร้าง สำหรับการตัดสินใจโดยใช้ความรู้
• เรียกใช้งาน API ภายนอกและดำเนินการเครื่องมือภายในโฟลว์ของ Agent

2. LangChain

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการสร้าง AI agent ซึ่งควบคุมตรรกะ การใช้เครื่องมือ และพฤติกรรมการทำงานได้อย่างเต็มที่ โดยเขียนโค้ดโดยตรง

ราคา:

• Developer: ฟรี – 1 ที่นั่ง, 5,000 เทรซ/เดือน, จัดการ prompt, เครื่องมือเทรซพื้นฐาน
• Plus: $39/เดือน/ที่นั่ง – ฟีเจอร์สำหรับทีม, ขีดจำกัดเทรซสูงขึ้น, LangGraph dev deployment
• Enterprise: กำหนดเอง – ติดตั้งแบบ self-hosted หรือ hybrid, SSO, การสนับสนุน และขยายการใช้งาน

LangChain เป็นเฟรมเวิร์ก Python สำหรับสร้าง agent ที่ดำเนินตรรกะตามสิ่งที่พบในขณะรันไทม์ แทนที่จะทำตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ ระบบจะประเมินบริบท ตัดสินใจเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม และวนลูปจนกว่างานจะเสร็จหรือถึงเงื่อนไขหยุด

ผู้ใช้สามารถกำหนดวิธีการคิดของ agent เครื่องมือที่ใช้ได้ และวิธีตัดสินใจตามผลลัพธ์ระหว่างทาง Agent ไม่ยึดติดกับอินพุตเดียวหรือผลลัพธ์ตายตัว — แต่จะทำงานไปสู่เป้าหมายโดยโต้ตอบกับระบบภายนอกและปรับแผนทีละขั้น

LangChain เหมาะที่สุดเมื่อระบบอัตโนมัติต้องการตรรกะที่ยืดหยุ่น เช่น ต้องเลือกฐานข้อมูลที่จะค้นหา ดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากเอกสาร หรือวนซ้ำหลายครั้งหากผลลัพธ์ยังไม่ผ่านเกณฑ์ที่กำหนด

เนื่องจากเน้นการเขียนโค้ด จึงไม่เหมาะกับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว แต่ให้การควบคุมเครื่องมือและพฤติกรรม API ได้อย่างเต็มที่ ซึ่งสำคัญสำหรับระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนและมีความเสี่ยงสูง

ฟีเจอร์เด่น:

• กำหนดตรรกะของ Agent ด้วยโค้ด ควบคุมการวางแผนและการวนซ้ำได้เต็มที่
• การใช้เครื่องมือและการจัดการหน่วยความจำที่ปรับเปลี่ยนได้ขณะรันไทม์
• รองรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง, prompt แบบกำหนดเอง, และการเชื่อมโยงเครื่องมือหลายตัว
• เชื่อมต่อกับ language model, vector store และ API ได้โดยตรง

3. CrewAI

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการสร้างระบบอัตโนมัติแบบมีหลาย Agent รับบทบาทต่าง ๆ และประสานงานกันผ่านขั้นตอนสนทนาที่ชัดเจน

ราคา:

• Free: $0/เดือน – 50 ครั้ง, 1 crew ที่ใช้งาน, 1 seat
• Basic: $99/เดือน – 100 ครั้ง, 2 crew ที่ใช้งาน, 5 seat
• Standard: $500/เดือน – 1,000 ครั้ง, 2 crew ที่ใช้งาน, seat ไม่จำกัด, 2 ชั่วโมง onboarding

CrewAI เป็นเฟรมเวิร์ก Python สำหรับสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ agent หลายตัว แต่ละ agent จะได้รับมอบหมายบทบาทและหน้าที่ เช่น นักวิจัย นักเขียน ผู้ตรวจสอบ หรือผู้ควบคุม และ agent เหล่านี้จะทำงานร่วมกันจนกระบวนการเสร็จสมบูรณ์

โมเดล "crew" นี้ช่วยให้ตรรกะง่ายขึ้น แทนที่จะสร้าง agent เดียวที่ต้องจัดการทุกเครื่องมือและเงื่อนไข ผู้ใช้สามารถกำหนด crew ที่แบ่งงานกันได้ แต่ละ agent มีหน่วยความจำ เครื่องมือ และวิธีสื่อสารกับ agent อื่นในระบบของตัวเอง

CrewAI จัดการลำดับและการสื่อสาร เมื่อโฟลว์เริ่มทำงาน agent จะส่งต่อภารกิจให้กันจนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย กระบวนการโปร่งใสและการส่งต่องานอ่านเข้าใจง่าย ช่วยให้ดีบักหรือเพิ่มขั้นตอนได้สะดวก

เริ่มต้นใช้งานได้ง่าย กำหนดบทบาทในไฟล์ config เครื่องมือเป็นฟังก์ชัน Python และรูปแบบการประสานงานช่วยให้ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนดูเรียบง่ายขึ้น โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงระหว่างการทำงาน

คุณสมบัติเด่น:

• กำหนดบทบาท agent ตามภารกิจ การเข้าถึงเครื่องมือ และกฎการสื่อสาร
• ทำงานเป็น crew โดยส่งสถานะระหว่าง agent ไม่ใช่โซ่เดียว
• โครงสร้าง config ชัดเจนสำหรับกำหนดหน้าที่และตรรกะของโฟลว์

4. AutoGen

เหมาะสำหรับ: ทีมที่สร้างระบบอัตโนมัติที่ agent ต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างการทำงานและปรับพฤติกรรมตามการโต้ตอบไปมา

AutoGen เป็นเฟรมเวิร์กแบบหลาย agent ที่เน้นการสนทนา — ไม่ใช่แค่ระหว่างผู้ใช้กับโมเดล แต่รวมถึง agent กับ agent ด้วย

เหมาะสำหรับระบบอัตโนมัติที่ agent ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ ทบทวนสมมติฐาน หรือเลือกเครื่องมือ/การกระทำที่เหมาะสมในแต่ละขั้นตอน

คล้ายกับ CrewAI, Autogen ให้ผู้ใช้สร้างกลุ่ม agent กำหนดบทบาท และตั้งค่าการโต้ตอบ Agent สามารถตอบโต้กันด้วยแผนงาน โค้ด ผลลัพธ์ระหว่างทาง หรือคำถามติดตามผล

รูปแบบนี้เหมาะเมื่อไม่รู้คำตอบที่ถูกต้องล่วงหน้า เช่น การเลือก API การแก้ไขข้อผิดพลาด หรือการเขียนแผนใหม่เมื่อแผนเดิมล้มเหลว AutoGen จัดการทั้งหมดนี้ผ่านการส่งข้อความ ไม่ใช่กฎตายตัว

ฟีเจอร์เด่น:

• การสื่อสารระหว่าง agent ด้วยการวนข้อความ
• การวางแผนและตรวจสอบผลลัพธ์ในเธรดสนทนา
• รองรับการรันโค้ด เรียกใช้เครื่องมือ และแทรกบริบท
• เหมาะกับระบบอัตโนมัติที่ต้องติดตามผลระหว่างรันไทม์

5. Make

เหมาะสำหรับ: ทีมที่สร้างระบบอัตโนมัติแบบมีโครงสร้าง พร้อมการเรียกใช้เครื่องมือ, เส้นทางแตกแขนง, และเห็นการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างแต่ละขั้นตอนอย่างชัดเจน

ราคา:

• Open Source: ฟรี – รวมเฟรมเวิร์กเต็มรูปแบบ, ใบอนุญาต Apache 2.0
• Pro Edition: ฟรี – สูงสุด 1,000 บทสนทนา/เดือน พร้อม Rasa Pro
• Growth: เริ่มต้น $35,000/ปี – รวม Rasa Studio, การสนับสนุน และเชิงพาณิชย์

Make เป็นแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติแบบไม่ต้องเขียนโค้ด โดยใช้ภาพเป็นหลัก แต่ละ scenario ประกอบด้วยโมดูลที่เชื่อมต่อกันบนผืนผ้าใบ โดยแต่ละโมดูลทำงานเฉพาะ เช่น ส่งข้อมูล แปลงเนื้อหา เรียกใช้บริการ หรือเรียกโมเดล AI

Make มีจุดเด่นตรงที่สามารถจัดการโฟลว์ที่ไม่ได้เดินตามเส้นทางตายตัว Scenario สามารถหยุดชั่วคราว แตกแขนง วนซ้ำ หรือรอข้อมูลโดยไม่ทิ้งขั้นตอนก่อนหน้า อินพุตอาจไม่สมบูรณ์ มาถึงไม่เรียงลำดับ หรือเปลี่ยนแปลงระหว่างการทำงานก็ได้

อินเทอร์เฟซแสดงการเคลื่อนย้ายข้อมูลและการทำงานของแต่ละขั้นตอนอย่างชัดเจน หากเกิดข้อผิดพลาดสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ อินพุตแต่ละจุดมองเห็นได้ และตรรกะยังแก้ไขได้แม้หลังจากนำไปใช้งานแล้ว Scenario สามารถขยายความซับซ้อนได้โดยไม่ทำให้เข้าใจยาก

Make เชื่อมต่อกับระบบภายนอกได้หลากหลาย และรองรับการขยายผ่านโมดูลแบบกำหนดเอง เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการการควบคุม ความยืดหยุ่น และการตรวจสอบย้อนกลับข้ามหลายเครื่องมือ

ฟีเจอร์เด่น:

• ตัวสร้างภาพพร้อมการแตกแขนง การตั้งเวลา และการลองใหม่
• ดูได้ว่าข้อมูลถูกส่งไปที่ไหนบ้าง
• มีระบบจัดการข้อผิดพลาดในตัว สำหรับอินพุตที่ไม่เสถียรหรือมาช้า

องค์ประกอบสำคัญของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic process automation คือชั้นการทำงานที่เลียนแบบการกระทำของมนุษย์ในอินเทอร์เฟซดิจิทัล เช่น คลิกปุ่ม เปิดไฟล์ กรอกข้อมูล หรือคัดลอกค่าระหว่างระบบ

ระบบเก่าหลายระบบ — หรือระบบที่ออกแบบมาให้มนุษย์ใช้ผ่านหน้าจอเท่านั้น — ไม่มีความสามารถนี้ ในกรณีเหล่านี้ RPA จะทำงานโดยควบคุมซอฟต์แวร์เหมือนที่คนทำ คลิกเมนูและกรอกฟิลด์ต่าง ๆ เพื่อให้งานเสร็จสมบูรณ์

Large Language Model (LLM)

เมื่อระบบอัตโนมัติอัจฉริยะต้องเข้าใจคำสั่ง วางแผนขั้นตอนถัดไป หรืออธิบายผลลัพธ์ โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) คือส่วนประกอบที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ โดยเพิ่มความสามารถในการคิดวิเคราะห์และสื่อสารผลลัพธ์เป็นภาษาที่เข้าใจง่าย

ในทางปฏิบัติ LLM อาจรับผิดชอบบทบาทเหล่านี้ในกระบวนการ:

• เข้าใจและแยกคำขอออกเป็นขั้นตอนย่อย
  
• ดึงข้อมูลหรือบริบทที่เหมาะสมสำหรับแต่ละขั้นตอน
  
• ตัดสินใจเลือกเครื่องมือหรือระบบที่จะใช้ต่อไป
  
• สร้างคำตอบหรือสรุปผลที่เข้าใจง่ายเมื่อจำเป็น

การเลือก LLM ที่เหมาะสมที่สุด ขึ้นอยู่กับการตั้งค่า — ปัจจัยอย่างความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตัวเลือกการเชื่อมต่อ และความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ ล้วนมีผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลในแต่ละสภาพแวดล้อม

Machine Learning (ML)

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในสายงานอัตโนมัติอัจฉริยะจะจัดการงานที่เฉพาะเจาะจงและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อช่วยให้การทำงานอัตโนมัติมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมักทำงานเบื้องหลังเพื่อ:

• ทำนายผลลัพธ์ของกระบวนการหรือจัดประเภทข้อมูลที่เข้ามา
  
• ตรวจจับความผิดปกติเมื่อกระบวนการเริ่มเบี่ยงเบนจากปกติ
  
• ติดตามประสิทธิภาพของระบบในระยะยาว เพื่อรักษาความแม่นยำและประสิทธิผล

โมเดล ML เหล่านี้อาจไม่ได้เกี่ยวข้องกับ LLM หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติเลย หน้าที่ของมันคือให้สัญญาณเชิงตัวเลขเพื่อช่วยให้ระบบอัตโนมัติมีการรับรู้และตัดสินใจได้ดีขึ้นแบบเรียลไทม์

การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP)

การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะคือวิธีที่ AI อ่านไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้าง — ตั้งแต่แบบฟอร์มที่สแกนไปจนถึงบันทึกที่เขียนด้วยมือ — แล้วแปลงเป็นข้อมูลที่ระบบอัตโนมัติสามารถนำไปใช้ต่อได้

ขั้นตอน IDP เคยเป็นหนึ่งในส่วนที่ใช้ทรัพยากรมากที่สุดของสายงานอัตโนมัติอัจฉริยะ โดยแต่ละขั้นตอนของการแยกข้อมูลจะมีความซับซ้อนและต้นทุนของตัวเอง

เพื่อให้เห็นภาพว่าการแยกข้อมูลจากเอกสารเปลี่ยนไปอย่างไร นี่คือการเปรียบเทียบระหว่างสิ่งที่พบได้ทั่วไปในปี 2019 กับมาตรฐานในปี 2025 ที่ใช้วิธี LLM:

‍

ต้นทุนการแยกข้อมูลและการรองรับรูปแบบอ้างอิงจาก ผลทดสอบล่าสุดของ LlamaIndex ซึ่งทดสอบความเข้าใจเอกสารด้วย LLM กับไฟล์สแกน, ไฟล์ที่มีโครงสร้างซับซ้อน และกรณีการค้นคืนข้อมูล

การเชื่อมต่อ API และการเรียกใช้งานเครื่องมือ

API ช่วยให้ซอฟต์แวร์ต่าง ๆ แลกเปลี่ยนข้อมูลกันโดยตรง ในสายงานอัตโนมัติอัจฉริยะ API ถูกใช้สำหรับดำเนินการ เช่น ส่งแบบฟอร์ม นัดหมาย สร้างทิกเก็ต หรืออัปเดตข้อมูล

ระบบอัตโนมัติจะตัดสินใจว่าต้องทำอะไร — โดยอิงจากเอกสารที่แยกข้อมูลแล้วหรือขั้นตอนที่กำหนดโดย RPA — จากนั้นจึงเรียกใช้ API ที่เหมาะสมเพื่อดำเนินงาน เมื่อดำเนินการเสร็จ กระบวนการก็เดินหน้าต่อโดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง

ไม่ว่างานจะง่ายหรือซับซ้อน หลักการสำคัญยังเหมือนเดิม: เมื่อระบบอัตโนมัติรู้ว่าต้องทำอะไร ก็ต้องมีวิธีดำเนินการ และ API คือช่องทางที่ปลอดภัยและตรวจสอบย้อนหลังได้

การอนุญาตและความปลอดภัย (OAuth, MCP)

ระบบอัตโนมัติจะดำเนินการในบัญชีจริง เข้าถึงเครื่องมือสำคัญ อัปเดตข้อมูลในสภาพแวดล้อมจริง และที่สำคัญที่สุด คือต้องรักษาความน่าเชื่อถือแทนเจ้าของบัญชี

นั่นหมายความว่าทุกขั้นตอนต้องมีสิทธิ์เข้าถึงที่เหมาะสม และที่สำคัญกว่านั้น เอเจนต์ต้องรู้ว่าใคร (หรืออะไร) เป็นผู้ดำเนินการแต่ละอย่าง

• OAuth (การเข้าถึงที่ผู้ใช้อนุญาต): ใช้เมื่อระบบอัตโนมัติต้องดำเนินการแทนมนุษย์ โดยจะให้โทเคนที่มีอายุจำกัดและผูกกับสิทธิ์ของผู้ใช้
  
• Model Context Protocol แบบระบุตัวตนของบริการ (เครื่องกับเครื่อง): วิธีให้เครื่องจักรยืนยันตัวตนกันเองโดยตรง คล้ายป้ายดิจิทัล โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง

วิธีตั้งค่าที่แน่นอนขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมและข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ความแตกต่างระหว่างอัตโนมัติอัจฉริยะกับ RPA คืออะไร?

Robotic process automation (RPA) ถูกออกแบบมาเพื่อความทำซ้ำ มันทำตามกฎที่กำหนดไว้เพื่อทำงาน เช่น คัดลอกข้อมูลระหว่างฟิลด์ ย้ายไฟล์ หรือกรอกแบบฟอร์ม บอทเหล่านี้เหมาะกับงานที่ขั้นตอนเหมือนเดิมเสมอและข้อมูลที่ป้อนคาดเดาได้

อัตโนมัติอัจฉริยะ (IA) แทนที่จะทำตามสคริปต์ตายตัว จะใช้ AI ตัดสินใจแบบไดนามิก เลือกการกระทำตามบริบท จัดการกรณีขอบ และประสานงานเครื่องมือข้ามหลายขั้นตอน

ลองนึกภาพการประมวลผลใบแจ้งหนี้ผ่านแชทบอท enterprise resource planning

• RPA bot จะดึงยอดรวมจากฟิลด์ที่กำหนดไว้แล้วใส่ลงในระบบ หากรูปแบบเปลี่ยน บอทจะทำงานไม่ได้
  
• IA system จะอ่านเอกสาร เข้าใจเนื้อหา แจ้งเตือนกรณีขอบ และเลือกปลายทางที่เหมาะสม แม้รูปแบบจะเปลี่ยนไป

ความแตกต่างหลัก: RPA ทำงานที่วางแผนไว้แล้ว IA คิดวิธีทำงานนั้นขณะดำเนินการจริง

เพิ่มระบบอัตโนมัติ AI ให้กับงานประจำวัน

ธุรกิจส่วนใหญ่มีขั้นตอนซ้ำ ๆ อยู่แล้ว เช่น อนุมัติคำสั่งซื้อ อัปเดตข้อมูล ย้ายไฟล์ ปัญหาคือขั้นตอนเหล่านี้จะเวิร์กก็ต่อเมื่อทุกอย่างเป็นไปตามแผนเป๊ะ ๆ

AI agent ทำให้เวิร์กโฟลว์เหล่านี้ยืดหยุ่นขึ้น สามารถรอข้อมูลที่ขาดหาย รับมือเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง และเดินหน้ากระบวนการต่อโดยไม่ต้องให้ทีมเริ่มใหม่

คุณไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนระบบเดิมที่มีอยู่ AI จะทำงานร่วมกับเครื่องมือปัจจุบันของคุณ โดยเข้ามาช่วยเฉพาะเมื่อจำเป็น ส่วนที่เหลือของกระบวนการยังคงทำงานต่อไปได้อย่างราบรื่น

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ — ฟรี