ช่วงสองปีที่ผ่านมา หลายองค์กรทั่วโลกเริ่มต้นเส้นทาง AI จากการ “ทดลองใช้” ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือการสนทนาช่วยตอบคำถามต่างๆ อย่าง ChatGPT, Gemini หรือเครื่องมือ AI ในการช่วยงานต่างๆ เสมือนผู้ช่วยนักบิน (Copilot) แต่ในปี 2025-2026 ทิศทางเริ่มเปลี่ยนอย่างชัดเจน คำถามสำคัญไม่ใช่ว่า “AI ทำอะไรได้บ้าง” แต่กลายเป็นว่า “AI สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจริงหรือยัง”
ข้อมูลบริษัทวิจัย Deloitte เมื่อปลายปีที่ผ่านมาระบุว่า องค์กร 85% เพิ่มงบลงทุนด้าน AI ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา และ 91% วางแผนจะเพิ่มต่อ แต่มีเพียง 6% เท่านั้นที่บอกว่าเห็นผลตอบแทนภายใน 1 ปี ขณะที่เพียง 10% ขององค์กรระบุว่ากำลังเห็นผลตอบแทนการลงทุนอย่างมีนัยสำคัญจาก Agentic AI ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้แปลว่า AI ล้มเหลว แต่กำลังบอกว่าโลกธุรกิจกำลังขยับจากยุค “การทดลองใช้ที่น่าตื่นเต้น” ไปสู่ยุค “การปฏิบัติที่ต้องวัดผลจริง” มากกว่าเดิม
สิ่งที่กำลังเปลี่ยนตอนนี้คือการมาถึงของ Agentic AI อย่างจริงจัง ซึ่งไม่ได้หมายถึงระบบสนทนาธรรมดาที่ตอบคำถามแล้วก็จบ แต่พูดถึงระบบที่สามารถรับ “เป้าหมาย” แล้ววางแผน แบ่งงานย่อย ดำเนินการ และรายงานผลด้วยตัวเอง ต่างจากระบบอัตโนมัติแบบเดิมที่ต้องกำหนดทุกขั้นตอนไว้
ทั้งนี้ AI Agent คือระบบที่ทำงานตามเป้าหมาย ตัดสินใจ และลงมือทำงานได้เอง โดยใช้มนุษย์กำกับเพียงบางจุด ตัวอย่างเช่น เราอาจจะสั่งงานว่า “สรุปรายงานการเงินนี้ให้หน่อย” AI Agent จะดึงข้อมูลจากระบบบัญชีเอง วิเคราะห์ความผิดปกติ แจ้งเตือนทีมงาน และร่างรายงานสรุปให้ผู้บริหารโดยอัตโนมัติทุกวัน ความแตกต่างนี้ดูเหมือนเล็กน้อย แต่ผลกระทบต่อการดำเนินงานจริงนั้นใหญ่มาก
ตัวเลขที่ออกมาตอนนี้น่าสนใจมาก บริษัท McKinsey รายงานว่าการนำ Agentic AI ไปใช้ในช่วงแรกช่วยลดภาระงานที่ต้องทำด้วยมือได้ร้อยละ 30-50 และบริษัท IDC พบว่าองค์กรที่ลงทุนได้ผลตอบแทนเฉลี่ย 2.3 เท่าภายใน 13 เดือน ส่วน Google Cloud รายงานว่าร้อยละ 74 ของผู้บริหารที่นำระบบไปใช้งานจริงเห็นผลตอบแทนภายในปีแรก IDC ยังพบด้วยว่าองค์กรที่เป็นผู้นำการนำ AI มาใช้ได้ผลตอบแทนถึง 2.84 เท่า เทียบกับ 0.84 เท่าสำหรับองค์กรที่ตามหลั
ภาคธุรกิจที่นำร่องได้ผลชัดที่สุดตอนนี้คือสถาบันการเงิน เพราะงานการเงินมีกฎชัดเจน มีข้อมูลครบ และมีกระบวนการที่วัดผลได้
สามสิ่งนี้คือเงื่อนไขที่ทำให้ AI Agent ทำงานได้น่าเชื่อถือที่สุด มีตัวอย่างหลายบริษัทที่พัฒนา AI Agent แล้วสามารถได้ผลตอบแทนที่ดี เช่น บริษัท BDO Colombia พัฒนา AI virtual assistant ชื่อ BeTIC 2.0 สำหรับช่วยจัดการกระบวนการด้านเงินเดือนและการเงิน ช่วยลดภาระงานเชิงปฏิบัติการลง 50% และจัดการคำขอได้อย่างแม่นยำ 99.9%
ส่วนบริษัท Dow ใช้ระบบตรวจสอบใบแจ้งหนี้ขนส่งกว่า 100,000 ใบต่อปี และคาดว่าจะประหยัดได้หลายล้านดอลลาร์ในปีแรก ส่วนบริษัท Wells Fargo พัฒนา AI Agent ลดเวลาค้นหาและรับคำตอบพนักงานจาก 10 นาทีเหลือ 30 วินาที
ด้านการกำกับดูแลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ บริษัท Oliver Wyman รายงานว่า Agentic AI สามารถทำงานที่ต้องใช้มือได้อัตโนมัติถึงร้อยละ 70 และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับความเสี่ยงได้ถึง 4 เท่า สิ่งที่เปลี่ยนไปคือทีมกำกับดูแลไม่ได้ถูกยกเลิก แต่ได้รับการยกระดับให้ไปทำงานที่ต้องใช้วิจารณญาณมากขึ้นแทน
นอกจากนี้ Deloitte ชี้ให้เห็นว่าองค์กรส่วนใหญ่ทุ่มงบร้อยละ 93 ไปกับเทคโนโลยี แต่ให้เพียงร้อยละ 7 กับ พฤติกรรมของคน และกระบวนการที่จะทำให้มูลค่าเกิดขึ้นจริง ซึ่งอาจสะท้อนได้ว่าทำไมหลายองค์กรมีเครื่องมือ AI เต็มมือ แต่ยังไม่ได้ผลตอบแทนที่ดี เพราะเป็นการเอา AI ไปใช้ในกระบวนการทำงานแบบเดิม แทนที่จะออกแบบวิธีทำงานใหม่และปรับวัฒนธรรมการทำงานขององค์กร
สัญญาณที่ชัดที่สุดคือการที่ HSBC แต่งตั้ง Chief AI Officer คนแรกของธนาคารอย่างเป็นทางการ โดยผู้บริหารระบุชัดว่า AI เป็นกลไกสำคัญในการสนับสนุนเป้าหมายผลตอบแทนต่อส่วนทุนให้เกินร้อยละ 17 ในช่วงปี 2569-2571 สะท้อนว่า AI หลุดจากห้องทดลองขึ้นสู่ระดับยุทธศาสตร์องค์กรแล้วอย่างเป็นทางการ
สิ่งที่ผมเห็นบ่อยในการทำงานกับองค์กรไทย คือ ความเข้าใจผิดว่า AI คือ การซื้อระบบแล้วปล่อยให้มันทำงานเอง ความจริงคือองค์กรที่ได้ผลดีต้องออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ทั้งหมด กำหนดชัดเจนว่า AI ทำอะไรได้ มนุษย์ต้องอนุมัติอะไร และจะส่งต่อให้ผู้รับผิดชอบเมื่อไหร่ องค์กรต้องมีกรอบควบคุมด้านข้อมูล การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการตรวจสอบย้อนหลังตลอดวงจรชีวิตของ AI Agent ไม่เช่นนั้นระบบอาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ขององค์กรได้ องค์กรที่ชนะจะไม่ใช่คนที่นำระบบไปใช้ได้เร็วที่สุด แต่คือคนที่นำระบบไปใช้ได้ภายใต้กรอบที่ตรวจสอบได้และเชื่อถือได้จริง
สำหรับองค์กรไทยที่หลายแห่งยังเก็บข้อมูลแยกส่วนระหว่างแผนก ก็ยิ่งทำให้การเห็นผลลัพธ์ของ AI ทำได้ยากขึ้น จึงอาจจำเป็นต้องหากลยุทธ์การรวบรวมข้อมูลที่ดี แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าต้องรอให้ข้อมูลสมบูรณ์แบบก่อน เราอาจเริ่มจากกระบวนการที่ข้อมูลพร้อมอยู่แล้ว วัดผลให้ได้ใน 90 วันแรก แล้วค่อยขยายออกไป ข้อสำคัญคือต้องปรับกระบวนการทำงานและสร้างวัฒนธรรมขององค์กรให้มีความตระหนักและเข้าใจเรื่องการนำ AI ไปใช้ในการทำงาน
ผมเชื่อว่าปี 2569 คือปีที่ Agentic AI จะเปลี่ยนจาก “งานของฝ่าย IT” กลายมาเป็น “วาระของ CEO” อย่างชัดเจน คำถามจะไม่ใช่อีกต่อไปว่า AI ทำอะไรได้บ้าง แต่เป็นว่า กระบวนการใดในองค์กรของคุณที่ AI Agent สามารถสร้างผลตอบแทนจริงได้ภายใน 12 เดือนข้างหน้า
ใครที่ยังติดอยู่กับการทดลองใช้จะได้แค่การสาธิตให้คนดู แต่ใครที่เชื่อม AI เข้ากับข้อมูล กระบวนการ กลไกควบคุม และตัวชี้วัดทางธุรกิจได้ จะเริ่มเห็นผลตอบแทนจริง นั่นคือจุดที่ AI ขององค์กรเปลี่ยนจากกระแสให้กลายเป็นความสามารถเชิงแข่งขันอย่างแท้จริง เหมือนที่ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ได้บอกว่า “ทุกบริษัทในโลกควรมีกลยุทธ์ด้าน Agentic AI นี่คือคอมพิวเตอร์แห่งยุคใหม่แล้ว”