Agentic AI คืออะไร เทคโนโลยี AI ที่จะเปลี่ยนโฉมหน้าธุรกิจยุคดิจิทัล 

ในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว Artificial Intelligence (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจและการตลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Agentic AI ซึ่งถือเป็นการพัฒนาครั้งสำคัญในวงการ AI ที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของธุรกิจอย่างมีนัยสำคัญ 

เมื่อองค์กรต่าง ๆ ต้องเผชิญกับการแข่งขันที่สูงขึ้น รวมถึงการตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่ซับซ้อนมากขึ้น และความจำเป็นในการทำงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น Agentic AI จึงเข้ามาเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจและการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

ทำความเข้าใจ Agentic AI 

Agentic AI คือ ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการทำงานแบบอิสระ (Autonomous) และมีความฉลาดในระดับที่สามารถตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ไม่ใช่แค่ทำงานตามคำสั่งที่ได้รับเท่านั้น แต่เปรียบเสมือนผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และพัฒนาวิธีการทำงานใหม่ ๆ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยใช้เทคโนโลยี เช่น Machine Learning (ML) และ Natural Language Processing (NLP) เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ  

องค์ประกอบสำคัญของ Agentic AI  

1. ระบบการรับรู้ (Perception System) 

ระบบนี้ทำหน้าที่เสมือนประสาทสัมผัสของ AI โดยสามารถรับข้อมูลได้จากหลายแหล่ง เช่น ข้อความ เสียง ภาพ หรือข้อมูลดิจิทัลต่างๆ นอกจากนี้ยังสามารถแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์และประมวลผล 

2. ระบบการประมวลผล (Processing System) 

เป็นส่วนที่ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับมา โดยใช้อัลกอริทึมขั้นสูงในการประมวลผล ค้นหารูปแบบ และสร้างความเข้าใจจากข้อมูล ระบบนี้จะทำงานร่วมกับฐานความรู้ที่มีอยู่เพื่อให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำมากขึ้น 

3. ระบบการตัดสินใจ (Decision-Making System) 

หลังจากประมวลผลข้อมูลแล้ว ระบบจะใช้กลไกการตัดสินใจที่ซับซ้อนในการเลือกวิธีการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด โดยพิจารณาจากเป้าหมาย ข้อจำกัด และสถานการณ์ปัจจุบัน 

4. ระบบการเรียนรู้และปรับตัว (Learning & Adaptation System) 

ส่วนนี้เป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ Agentic AI แตกต่างจาก AI ทั่วไป เพราะสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์และปรับปรุงการทำงานได้อย่างต่อเนื่อง ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นเรื่อย ๆ 

ความแตกต่างระหว่าง Traditional AI และ Agentic AI 

 1. ความเป็นอิสระในการทำงาน 

• Traditional AI ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์และทำงานตามที่ถูกโปรแกรมไว้ 

• Agentic AI สามารถริเริ่มและดำเนินการได้ด้วยตัวเอง โดยพิจารณาจากสถานการณ์และเป้าหมาย 

2. ความสามารถในการเรียนรู้ 

• Traditional AI มีการเรียนรู้แบบจำกัดและต้องได้รับการฝึกฝนใหม่เมื่อต้องการปรับปรุง 

• Agentic AI เรียนรู้และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่องจากการทำงานจริง 

3. การแก้ปัญหา 

• Traditional AI แก้ปัญหาตามกรอบที่กำหนดไว้ 

• Agentic AI สามารถคิดค้นวิธีการแก้ปัญหาใหม่ๆ และปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ 

4. การทำงานร่วมกับระบบอื่น 

• Traditional AI มักทำงานแยกส่วน 
• Agentic AI สามารถประสานงานและทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

การทำงานของ Agentic AI 

การทำงานของ Agentic AI มีความซับซ้อนและน่าสนใจ โดยอาศัยเทคโนโลยีหลายด้านมาผสมผสานกัน เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งจากการศึกษาของ MIT Technology Review (ปี 2024) ระบุว่า Agentic AI ใช้เทคโนโลยีหลัก ๆ ดังนี้  

1. Machine Learning และ Deep Learning 

Machine Learning เป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้ข้อมูลจากการทำงานจริงมาปรับปรุงประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค หรือการคาดการณ์แนวโน้มตลาด   

2. Natural Language Processing (NLP) 

Natural Language Processing (NLP) ช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจและสื่อสารกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ไม่ว่าจะเป็นการรับคำสั่ง การตอบคำถาม หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าจากข้อความในโซเชียลมีเดีย ทำให้เขียนหรือสร้างสรรค์เนื้อหาได้อย่างเป็นธรรมชาติ 

3. Computer Vision 

Computer Vision ทำให้ระบบสามารถมองเห็นและเข้าใจภาพได้เหมือนมนุษย์ ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในงานด้านการตลาด เช่น การวิเคราะห์รูปภาพสินค้า หรือการตรวจสอบคุณภาพการโฆษณา 

ความสามารถในการตัดสินใจอัตโนมัติของ Agentic AI 

1. การวิเคราะห์ข้อมูล 

• ใช้ Big Data Analytics ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ 
• วิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ด้วย Pattern Recognition 
• สร้างโมเดลการทำนายด้วย Predictive Analytics 

2. การประเมินทางเลือก 

• ใช้ Decision Trees ในการวิเคราะห์ทางเลือก 
• คำนวณความเสี่ยงด้วย Risk Assessment Models 
• ประเมินผลลัพธ์ด้วย Cost-Benefit Analysis 

AI Agent คืออะไร? องค์ประกอบสำคัญของ Agentic AI 

AI Agent ถือเป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่สำคัญของ Agentic AI เปรียบเสมือนทีมงานอัจฉริยะที่ทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนด โดยเป็นโปรแกรมหรือซอฟต์แวร์ที่ใช้เทคโนโลยี์ AI เพื่อทำงานเฉพาะจุด  เช่น การตอบคำถามลูกค้า การจัดการข้อมูล หรือการวิเคราะห์สถานการณ์ ซึ่งจากการศึกษาของ Microsoft Research (ปี 2024) พบว่าการทำงานร่วมกันของ AI Agents ที่มีความเชี่ยวชาญต่างกัน จะทำให้ระบบสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

ประเภทของ AI Agent 

1. Simple Reflex Agent  

AI Agent ประเภทนี้ทำงานเหมือนระบบรีเฟล็กซ์ของมนุษย์ โดยจะตอบสนองทันทีเมื่อเจอสถานการณ์ที่กำหนดไว้ เช่น ระบบแชทบอทที่ตอบคำถามพื้นฐาน หรือระบบแจ้งเตือนความผิดปกติในการใช้บัตรเครดิต ความรวดเร็วในการตอบสนองทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการการตัดสินใจแบบทันที โดยไม่จำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยซับซ้อน 

2. Model-based Agents  

การทำงานของ AI Agent ประเภทนี้จะมีความซับซ้อนมากขึ้น ด้วยการใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์และสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยสามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้ เช่น ระบบวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค หรือระบบคาดการณ์ยอดขาย จากการศึกษาของ Google AI (ปี 2024) พบว่า Model-based Agents สามารถคาดการณ์แนวโน้มตลาดได้แม่นยำถึง 85 เปอร์เซ็นต์เลยทีเดียว 

3. Goal-based Agents  

AI Agent กลุ่มนี้ทำงานโดยมุ่งเน้นการบรรลุเป้าหมายที่กำหนด มีความสามารถในการวางแผนและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ เช่น การเพิ่มยอดขาย การลดต้นทุน หรือการปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า ระบบจะวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบัน วางแผนการดำเนินงาน และปรับแผนตามผลลัพธ์ที่ได้ 

4. Utility-based Agents  

เป็น AI Agent ที่มีความซับซ้อนที่สุด เพราะไม่ได้แค่ทำงานเพื่อบรรลุเป้าหมายเท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในการดำเนินการด้วย โดยระบบจะประเมินทางเลือกต่าง ๆ พิจารณาทั้งต้นทุน ผลตอบแทน และความเสี่ยง เพื่อเลือกวิธีการที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด ซึ่งรายงานจาก Amazon AWS (ปี 2024) พบว่า Utility-based Agents สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งบประมาณได้ถึง 30 เปอร์เซ็นต์ 

ทั้งนี้ การทำงานร่วมกันของ AI Agents แต่ละประเภทจะทำงานประสานกันภายใต้ระบบ Agentic AI โดยแลกเปลี่ยนข้อมูลและผลการวิเคราะห์ระหว่างกัน เช่น Simple Reflex Agent อาจส่งข้อมูลการโต้ตอบกับลูกค้าให้ Model-based Agent วิเคราะห์พฤติกรรม จากนั้น Goal-based Agent จะนำผลวิเคราะห์ไปปรับแผนการตลาด และ Utility-based Agent จะประเมินความคุ้มค่าของแผนนั้น 

การประยุกต์ใช้ Agentic AI ในธุรกิจและการตลาด 

ในยุคที่การแข่งขันทางธุรกิจทวีความรุนแรงขึ้น Agentic AI กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน จากการศึกษาของ McKinsey (2024) พบว่าองค์กรที่นำ Agentic AI มาใช้มีอัตราการเติบโตสูงกว่าคู่แข่งถึง 25% โดยมีการประยุกต์ใช้ในหลากหลายด้านดังนี้ 

การประยุกต์ใช้ในด้านการตลาด (MarTech) 

1. การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าอย่างลึกซึ้ง  

Agentic AI สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากทุกจุดสัมผัสของลูกค้าแบบ Real-time ทั้งจากเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน โซเชียลมีเดีย และการทำธุรกรรมต่างๆ เพื่อสร้างความเข้าใจเชิงลึกต่าง ๆ  เช่น รูปแบบการใช้จ่าย, ความสนใจและความชอบ, เส้นทางการตัดสินใจซื้อ (Customer Journey)  และความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำมาวิเคราะห์และสร้างเป็นโปรไฟล์ลูกค้าที่ละเอียด ช่วยให้แบรนด์สามารถนำเสนอสินค้าและบริการได้ตรงความต้องการมากขึ้น 

2. การสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว (Personalization) 

ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ Agentic AI สามารถสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสำหรับลูกค้าแต่ละราย ได้แก่ การปรับแต่งหน้าเว็บไซต์แบบ Dynamic ตามพฤติกรรมการใช้งาน, การแสดงสินค้าและบริการที่เกี่ยวข้องกับความสนใจ, การส่งข้อเสนอพิเศษในช่วงเวลาที่เหมาะสม และการปรับเปลี่ยนเนื้อหาการตลาดให้สอดคล้องกับไลฟ์สไตล์ 

3. การจัดการแคมเปญการตลาดอย่างชาญฉลาด  

Agentic AI ช่วยยกระดับการบริหารแคมเปญการตลาดได้ เช่น วิเคราะห์และคาดการณ์ผลลัพธ์ของแคมเปญ, ปรับเปลี่ยนงบประมาณโฆษณาแบบ Real-time, ทดสอบและปรับปรุงเนื้อหาโฆษณาอัตโนมัติ และกำหนดกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมที่สุด 

4. การให้บริการลูกค้าด้วยระบบอัตโนมัติ  

การนำ Agentic AI มาใช้ในการให้บริการลูกค้าช่วยยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ผ่านการใช้แชทบอทอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจบริบทและอารมณ์, ระบบตอบคำถามอัตโนมัติที่เรียนรู้จากการโต้ตอบ, การวิเคราะห์อารมณ์ลูกค้าและส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เหมาะสม และการแก้ไขปัญหาเบื้องต้นแบบอัตโนมัติ 

การนำ Agentic AI มาใช้ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพองค์กร 

Agentic AI ไม่เพียงแต่ช่วยในด้านการตลาดและการบริการลูกค้าเท่านั้น แต่ยังสามารถปฏิวัติการทำงานภายในองค์กรให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น จากรายงานของ Deloitte (ปี2024) พบว่าองค์กรที่นำ Agentic AI มาใช้ในการปรับปรุงกระบวนการภายในสามารถลดต้นทุนการดำเนินงานได้เฉลี่ย 30% ซึ่งองค์กรต่าง ๆ สามารถนำ Agentic AI มาใช้ในการปรับปรุงวิธีการทำงานขององค์กรได้ในหลากหลายมิติ ดังนี้

1. การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ 

Agentic AI ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการข้อมูลขององค์กรอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่องค์กรต้องใช้เวลาและทรัพยากรมหาศาลในการจัดการข้อมูล ปัจจุบัน Agentic AI สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ ระบบสามารถทำความสะอาดข้อมูล จัดหมวดหมู่ และเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่สำคัญ ซึ่งช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น 

2. การบริหารทรัพยากรและการวางแผน 

การนำ Agentic AI มาใช้ในการบริหารทรัพยากรองค์กรได้สร้างการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ ระบบสามารถวิเคราะห์การใช้ทรัพยากรในทุกส่วนขององค์กร และนำเสนอแนวทางการจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ตัวอย่างเช่น ในด้านการผลิต Agentic AI สามารถคาดการณ์ความต้องการของตลาดและปรับแผนการผลิตให้สอดคล้องกัน ช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บสินค้าคงคลังและป้องกันปัญหาสินค้าขาดตลาด 

3. การบริหารทรัพยากรบุคคล  

Agentic AI ช่วยวิเคราะห์ทักษะและความสามารถของพนักงาน เพื่อจัดสรรงานให้เหมาะสมกับความถนัดของแต่ละคน นอกจากนี้ ยังสามารถวางแผนการพัฒนาบุคลากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยระบุช่องว่างทักษะ (Skill Gaps) และแนะนำหลักสูตรการพัฒนาที่เหมาะสมสำหรับพนักงานแต่ละคน 

4. การปรับปรุงกระบวนการทำงาน 

Agentic AI สามารถปฏิวัติกระบวนการทำงานภายในองค์กรที่มีความซ้ำซ้อนและใช้เวลามากได้ โดยระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงกระบวนการทำงานอย่างต่อเนื่อง จากการวิเคราะห์จุดที่มีประสิทธิภาพต่ำและนำเสนอแนวทางการปรับปรุง ซึ่งผลการศึกษาของ Gartner พบว่าองค์กรที่นำ Agentic AI มาใช้ในการปรับปรุงกระบวนการทำงานสามารถลดเวลาในการทำงานลงได้ถึง 40% และเพิ่มความแม่นยำในการทำงานได้มากกว่า 90% 

5. การสื่อสารและการประสานงาน 

การสื่อสารภายในองค์กรเป็นอีกหนึ่งด้านที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมากจาก Agentic AI ระบบสามารถวิเคราะห์รูปแบบการสื่อสารและระบุจุดที่มีปัญหา พร้อมทั้งเสนอแนะวิธีการปรับปรุง นอกจากนี้ ยังช่วยในการจัดการการประชุม การติดตามงาน และการแจ้งเตือนสำคัญต่างๆ ทำให้การประสานงานระหว่างแผนกเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

โดยผลจากการศึกษาของ McKinsey พบว่าองค์กรที่นำ Agentic AI มาใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้รับผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ ทั้งในด้านการลดต้นทุนการดำเนินงาน การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และการสร้างความพึงพอใจให้กับพนักงาน นอกจากนี้ ยังพบว่าองค์กรเหล่านี้มีความสามารถในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ดีกว่าองค์กรที่ไม่ได้นำ Agentic AI มาใช้ 

อย่างไรก็ตาม การนำ Agentic AI มาใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพองค์กรจำเป็นต้องมีการวางแผนที่รอบคอบ การเตรียมความพร้อมของบุคลากร และการติดตามผลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กร 

ข้อควรพิจารณาในการใช้ Agentic AI 

การที่องค์กรนำ Agentic AI มาใช้ต้องตระหนักด้วยว่า การใช้ AI ที่มีความสามารถในการตัดสินใจอัตโนมัติและเรียนรู้ด้วยตัวเองนั้น จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลและการควบคุมที่เหมาะสม ซึ่งประเด็นสำคัญที่องค์กรต้องให้ความสำคัญเป็นพิเศษในการใช้งาน Agentic AI ได้แก่ 1. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 2.จริยธรรมในการใช้งาน เพราะทั้งสองประเด็นนี้เป็นเสมือนเหรียญสองด้านที่ต้องได้รับการจัดการอย่างสมดุลและรอบคอบ 

1. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว 

เนื่องด้วย Agentic AI ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล รวมถึงข้อมูลที่มีความอ่อนไหว (Sensitive Data) ขององค์กรและลูกค้า การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจึงต้องดำเนินการอย่างรอบด้าน เริ่มตั้งแต่การเข้ารหัสข้อมูล (Data Encryption) ในทุกขั้นตอนของการประมวลผล การกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างเข้มงวด และการตรวจสอบการใช้งานระบบอย่างสม่ำเสมอ นอกจากนี้ องค์กรต้องมีระบบสำรองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและแผนรับมือกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น 

ในด้านความเป็นส่วนตัว องค์กรต้องปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลอย่างเคร่งครัด เช่น GDPR ในยุโรป หรือ PDPA ในประเทศไทย โดยต้องขอความยินยอมจากผู้ใช้งานก่อนเก็บรวบรวมข้อมูล และต้องแจ้งให้ผู้ใช้ทราบอย่างชัดเจนว่าข้อมูลจะถูกนำไปใช้อย่างไร รวมถึงให้สิทธิ์ผู้ใช้ในการเข้าถึง แก้ไข หรือลบข้อมูลของตนเองได้ 

การรักษาสมดุลระหว่างการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการปกป้องความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งสำคัญ องค์กรควรพัฒนานโยบายและแนวปฏิบัติที่ชัดเจน รวมถึงฝึกอบรมพนักงานให้ตระหนักถึงความสำคัญของการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 

2. จริยธรรมในการใช้งาน 

การใช้ Agentic AI ในธุรกิจไม่เพียงแต่ต้องคำนึงถึงประสิทธิภาพและผลลัพธ์ทางธุรกิจเท่านั้น แต่ยังต้องให้ความสำคัญกับประเด็นด้านจริยธรรมอย่างจริงจัง เนื่องจาก AI มีความสามารถในการตัดสินใจที่อาจส่งผลกระทบต่อชีวิตของผู้คนจำนวนมาก 

ความโปร่งใสและความรับผิดชอบเป็นหลักการสำคัญในการใช้ Agentic AI องค์กรต้องสามารถอธิบายได้ว่าระบบตัดสินใจอย่างไร และใครเป็นผู้รับผิดชอบเมื่อเกิดข้อผิดพลาด การใช้ AI ต้องไม่นำไปสู่การเลือกปฏิบัติหรือความไม่เป็นธรรม เช่น การเลือกปฏิบัติทางเชื้อชาติ เพศ หรือศาสนา ในการคัดเลือกพนักงานหรือให้บริการลูกค้า 

องค์กรควรพัฒนากรอบจริยธรรมในการใช้ AI (AI Ethics Framework) ที่ครอบคลุมประเด็นสำคัญต่างๆ เช่น การเคารพสิทธิมนุษยชนและความเป็นส่วนตัว, การสร้างความเป็นธรรมและความเท่าเทียม, การรับผิดชอบต่อผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น, การรักษาความสมดุลระหว่างประโยชน์ทางธุรกิจและสังคม 

นอกจากนี้ องค์กรควรมีกระบวนการตรวจสอบและประเมินผลกระทบทางจริยธรรม (Ethical Impact Assessment) อย่างสม่ำเสมอ และพร้อมที่จะปรับปรุงระบบหากพบว่ามีผลกระทบด้านลบต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ขณะที่การสร้างความตระหนักรู้และการฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับจริยธรรมในการใช้ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญ พนักงานทุกระดับควรเข้าใจถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI และรู้วิธีการรายงานหรือจัดการกับประเด็นทางจริยธรรมที่อาจพบ 

การใช้ Agentic AI อย่างมีจริยธรรมเป็นการสร้างความไว้วางใจจากลูกค้าและสังคม ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของความสำเร็จทางธุรกิจในระยะยาว องค์กรที่สามารถสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพทางธุรกิจและความรับผิดชอบทางจริยธรรมจะมีความได้เปรียบในการแข่งขันและความยั่งยืนในอนาคต 

Agentic AI เป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสูงในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำธุรกิจและการตลาด องค์กรที่สามารถนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพจะมีความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างมาก อย่างไรก็ตาม การนำ Agentic AI มาใช้ต้องคำนึงถึงความปลอดภัย จริยธรรม และการเตรียมความพร้อมขององค์กร 

บทความที่เกี่ยวข้อง: OpenAI เปิดตัว ChatGPT รุ่นเรือธง GPT-4o เข้าใจคำสั่งด้วยเสียง ใช้งานฟรี !