เมื่อ RPA ผสาน AI Agent: ก้าวต่อไปของ Intelligent Automation สู่ยุค “Agentic Automation”

เมื่อ RPA ผสาน AI Agent: ก้าวต่อไปของ Intelligent Automation สู่ยุค “Agentic Automation” 

ไฮไลท์สำคัญ: 

• เทรนด์ปี 2026: การเปลี่ยนผ่านจาก RPA ดั้งเดิมสู่ Agentic Automation ที่มีความคิดยืดหยุ่น 
• อิสระทางเทคโนโลยี: องค์กรจะหันไปใช้ Platform อิสระเพื่อเลี่ยง Vendor Lock-in 
• Computer Use Agents (CUAs): เทคโนโลยีใหม่ที่จะลดเวลาพัฒนา Automation ลงถึง 70% 
• Process Intelligence: กุญแจสำคัญในการแก้ปัญหา AI Black Box เพื่อความโปร่งใสและตรวจสอบได้ 

ในแวดวงที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยี เรากำลังเห็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่า "ตื่นทอง" ครั้งใหม่ แต่ไม่ใช่ในเหมืองทองคำ ทว่าอยู่ในโลกของ AI ในปี 2025 เพียงปีเดียว ยอดการสอบถามข้อมูลเกี่ยวกับ AI Agents พุ่งทะยานขึ้นอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนถึง 1,700% 

นี่ไม่ใช่แค่เทรนด์ชั่วคราว แต่มันคือสัญญาณของการเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่จาก RPA (Robotic Process Automation) แบบดั้งเดิม สู่ Intelligent Automation ที่ฉลาดและยืดหยุ่นยิ่งขึ้น เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุค "Agentic Automation" ซึ่งเป็นการปฏิวัติวิธีทำงานโดยการประสานพลังระหว่าง AI Agents ที่มีความคิดอ่านอัจฉริยะ เข้ากับระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิม เพื่อทลายขีดจำกัดของกระบวนการที่ซับซ้อนและคาดเดายาก นี่คือการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่จะนิยามประสิทธิภาพขององค์กรใหม่ในปี 2026 

อิสระเหนือระบบปิด: ยุคสมัยของการบริหารจัดการ AI Agent แบบข้ามค่าย

ในอดีต องค์กรใหญ่มักติดกับดักของ "Monolithic Suite" หรือซอฟต์แวร์แบบเบ็ดเสร็จเจ้าเดียว ไม่ว่าจะเป็น ERP หรือ CRM แต่พยากรณ์เชิงกลยุทธ์ระบุว่า ภายในปี 2030 กว่า 60% ขององค์กรจะหันไปใช้แพลตฟอร์มการจัดการ AI Agent (Orchestration Platforms) จากผู้ให้บริการอิสระ (Independent Vendors) ที่อยู่นอกเหนือจากค่ายซอฟต์แวร์หลักที่ตนเองใช้งาน 

ทำไมองค์กรถึงยอมทิ้งความสะดวกของ "All-in-one" เพื่อไปหาผู้ให้บริการอิสระ? 

คำตอบคือ ความคล่องตัว (Agility) ท่ามกลางความผันผวนทางเศรษฐกิจ องค์กรต้องการหลีกเลี่ยงการยึดติดกับผู้จำหน่ายรายเดียว (Vendor Lock-in) และมองหาการทำงานร่วมกันผ่านโปรโตคอลมาตรฐานใหม่ เพื่อให้ Agent จากหลากค่ายสามารถคุยกันได้จริง เช่น: 

• MCP (Model Context Protocol) 
• A2A (Agent2Agent) 
• ACP (Agent Communication Protocol) 

"เช่นเดียวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาดการเชื่อมต่อระบบ (Integration Market) ตลอด 30 ปีที่ผ่านมา ผู้ซื้อยังคงเลือกโซลูชันที่เป็นอิสระมากกว่าเครื่องมือที่แถมมากับแอปพลิเคชันพื้นฐานขององค์กร" 

ลดภาระ Dev ด้วย Computer Use Agents (CUAs)

จุดอ่อนที่สุดของ RPA คือ "Maintenance" หรือการบำรุงรักษาที่มหาศาลเมื่อหน้าจอโปรแกรมเปลี่ยนไป แต่การมาถึงของ Computer Use Agents (CUAs) กำลังจะเปลี่ยนเกมนี้ 

จากเดิมที่เราต้อง "ลากและวาง" เพื่อสร้างสคริปต์ เราจะเปลี่ยนมาใช้ "ภาษาธรรมชาติ" (Natural Language) ในการสั่งการแทน องค์กรยังคงสามารถใช้ RPA เดิมในกระบวนการที่มีความเสถียร ขณะที่ CUAs เข้ามาเสริมในจุดที่ UI เปลี่ยนบ่อย 

CUAs ทำงานอย่างไร?

CUAs คือ Agent ที่ถูกฝึกให้ "มองเห็น" และ "เข้าใจ" UI เหมือนที่มนุษย์มองเห็น โดยมีการคาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 เทคโนโลยี CUA จะช่วยลดเวลาในการออกแบบและพัฒนาการเชื่อมต่อหน้าจอ (UI Integration) ลงได้ถึง 70%

แม้ในปัจจุบัน CUAs จะมีความแม่นยำเฉลี่ยเพียง 45% สำหรับกระบวนการที่มีความซับซ้อนสูง (50 ขั้นตอน) ซึ่งถือว่าอยู่ในช่วง Early-adopter แต่ศักยภาพในการลดภาระด้านการบำรุงรักษานั้นมหาศาล นี่คือการข้ามผ่านจากการทำงานแบบ Deterministic (ต้องสั่งทุกก้าว) ไปสู่ระบบที่สามารถ "รับรู้" และปรับตัวตามหน้างานได้เอง 

การประมวลผลเอกสารที่เปลี่ยนไป เมื่อ SLM กลายเป็นมาตรฐานใหม่

วงการ IDP (Intelligent Document Processing) กำลังเผชิญกับการทำให้กลายเป็นสินค้าทั่วไป (Commoditization) โดยภายในปี 2030 คาดว่า 30% ของเอกสารที่ปัจจุบันถูกส่งไปยังแพลตฟอร์ม IDP ภายนอก จะถูกประมวลผลโดยตรงภายในแอปพลิเคชันขององค์กร ที่มีการฝังโมเดลภาษาไว้ในตัว 

จุดที่น่าสนใจคือการเกิดขึ้นของ Small Language Models (SLMs) ซึ่งมีขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพสูง โมเดลเหล่านี้จะเปลี่ยนการสกัดข้อมูลจากระดับ "ยอมรับได้" ไปสู่ระดับ "ดีเยี่ยม" โดยมีเกณฑ์การตัดสินใจที่ชัดเจน: 

1. เอกสารทั่วไป (Commoditized Documents): เช่น หนังสือเดินทาง (Passports) หรือ ใบแจ้งหนี้ (Invoices) จะถูกจัดการด้วย Embedded LLMs/SLMs ภายในระบบเพื่อลดต้นทุน 

2. เอกสารธุรกิจที่ซับซ้อน (Business-critical Documents): เช่น การอนุมัติเงินกู้ (Loan Originations) หรือ การเคลมประกัน (Insurance Claims) ยังคงต้องการความแม่นยำสูงสุดจากแพลตฟอร์ม IDP เฉพาะทาง 

แก้โจทย์ "กล่องดำ" ลดความเสี่ยงด้วย Process Intelligence

ความกังวลใหญ่ที่สุดของ AI Agents คือสภาวะ "AI Black Box" หรือการทำงานที่เราไม่สามารถตรวจสอบที่มาที่ไปได้ชัดเจน ซึ่งสร้างความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ (Compliance) ดังนั้นภายในปี 2030 องค์กรกว่า 40% จะใช้ Process Intelligence เป็นกลไกหลักในการควบคุมความเสี่ยง 

ในอุตสาหกรรมที่ถูกควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การธนาคารและการดูแลสุขภาพ Process Intelligence จะไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเสริม แต่จะกลายเป็น "ข้อกำหนดในการออกใบอนุญาต" (Licensing Requirement) สำหรับการใช้งาน Agent ที่ทำงานเป็นอิสระ (Autonomous Agents) เพื่อสร้าง Audit Trail ที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ว่า AI ไม่ได้ทำงานออกนอกกรอบนโยบายบริษัท (Policy Drift) 

"เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์กระบวนการ จากนั้นจึงออกแบบโมเดลการทำงานที่ต้องการ และสุดท้ายค่อยตัดสินใจว่าจะใช้ระบบอัตโนมัติที่ไหนและอย่างไร เพราะถ้าคุณใส่ความฉลาดของ Agent ลงไปในกระบวนการที่ไม่ได้มาตรฐาน ระบบอัตโนมัติก็จะยิ่งขยายความผิดพลาดนั้นให้รุนแรงขึ้น" 

บทสรุป: เตรียมองค์กรสู่ยุค Agentic Automation กับ ZyGen

การทำงานร่วมกันระหว่าง RPA ที่เชี่ยวชาญด้านการทำงานเชิงโครงสร้าง ผสานกับ AI Agent ที่ช่วยรับมือความไม่แน่นอน คือหัวใจของ Agentic Automation นี่ไม่ใช่แค่การอัปเกรดเทคโนโลยี แต่มันคือการรื้อโครงสร้างวิธีการทำงานใหม่ทั้งหมด โดยเน้นความยืดหยุ่น ความโปร่งใส และการลดต้นทุนในระยะยาว 

อย่างไรก็ตาม การนำ AI Agents และ Automation มาใช้งานโดยขาดการออกแบบเชิงระบบ อาจทำให้ความซับซ้อนเพิ่มขึ้นและควบคุมได้ยาก ดังนั้น Agentic Automation จึงเป็นเรื่องของการวางโครงสร้าง Intelligent Automation ให้เหมาะสม ตั้งแต่กระบวนการ ระบบ ไปจนถึงการกำกับดูแล 

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาแนวทางในการยกระดับ RPA สู่ Agentic Automation หรือต้องการออกแบบ Intelligent Automation ให้สอดคล้องกับบริบทธุรกิจ 

References:

• Predicts 2026: The New Era of Agentic Automation Begins 
• Computer-Using Agent

ZyGen พร้อมให้คำปรึกษาและนำเสนอแพลตฟอร์ม Intelligent Automation ครบวงจร ตั้งแต่ RPA, AI Document Processing ไปจนถึง Enterprise Orchestration เพื่อช่วยให้องค์กรของคุณก้าวสู่ยุค Agentic Automation ได้อย่างมั่นใจและยั่งยืน