ปลดปล่อยระบบอัตโนมัติระดับสูง: วิสัยทัศน์ของ NVIDIA สำหรับทีม AI Agent
อนาคตของระบบอัตโนมัติในองค์กรอยู่ที่การทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดของ AI agents ที่สามารถให้เหตุผล วางแผน และดำเนินการงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ ตามที่ Bartley Richardson, Senior Director of Engineering and AI Infrastructure ที่ NVIDIA กล่าว การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องการการคิดใหม่เกี่ยวกับวิธีการที่เทคโนโลยีเชื่อมต่อและส่งมอบคุณค่าให้กับองค์กร เขาเน้นย้ำว่า agentic AI แสดงถึงวิวัฒนาการครั้งต่อไปในระบบอัตโนมัติ ทำให้ธุรกิจสามารถบรรลุประสิทธิภาพและนวัตกรรมในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน
นิยามใหม่ของระบบอัตโนมัติด้วย AI Agents
Richardson มองว่า agentic AI ไม่ใช่แค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิธีการเข้าถึงระบบอัตโนมัติ เขาแนะนำว่าแนวคิดหลักเบื้องหลัง agentic AI คือการขยายระบบอัตโนมัติไปยังสถานการณ์ที่ซับซ้อนหรือเปลี่ยนแปลงไปมากเกินไปสำหรับระบบที่ใช้กฎเกณฑ์แบบเดิม ระบบเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรับรู้สภาพแวดล้อม ให้เหตุผลเกี่ยวกับเป้าหมาย และดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้น เรียนรู้และปรับตัวเมื่อเวลาผ่านไป
หัวใจสำคัญของระบบขั้นสูงเหล่านี้คือ AI reasoning models ที่มีบทบาทสำคัญ Richardson เน้นว่า models เหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้ "คิดออกมาดัง ๆ" ทำให้พวกเขาสามารถอธิบายกระบวนการให้เหตุผลและทำการตัดสินใจวางแผนได้ดีขึ้น ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับงานที่ซับซ้อนที่ต้องใช้การแก้ปัญหาและการตัดสินใจ
พลังของ Reasoning Models
Richardson เปรียบเทียบกระบวนการให้เหตุผลของ AI models เหล่านี้กับการระดมความคิดกับเพื่อนร่วมงานหรือครอบครัว models เหล่านี้สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ สร้างแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้ และประเมินประสิทธิภาพก่อนที่จะดำเนินการ วิธีการ "คิดออกมาดัง ๆ" นี้ช่วยให้เกิดความโปร่งใสและอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่าง AI agents และผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์
ความโดดเด่นของ NVIDIA’s Llama Nemotron models อยู่ที่ความยืดหยุ่น ผู้ใช้สามารถสลับการให้เหตุผลเปิดหรือปิดภายใน model เดียวกัน ปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสมสำหรับงานประเภทเฉพาะ ความสามารถในการปรับตัวนี้ทำให้ models เหมาะสมกับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงการจัดการห่วงโซ่อุปทาน
นำทางภูมิทัศน์ Multi-Vendor
ในสภาพแวดล้อม IT ที่ทันสมัย องค์กรมักพบว่าตนเองทำงานร่วมกับผู้ขายและเทคโนโลยีจำนวนมาก Richardson รับทราบถึงความเป็นจริงนี้ โดยเน้นว่าองค์กรมีแนวโน้มที่จะมีระบบ AI agent จากแหล่งต่าง ๆ ทำงานพร้อมกัน ความท้าทายคือการทำให้แน่ใจว่าระบบที่แตกต่างกันเหล่านี้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น
Richardson ชี้ให้เห็นว่ากุญแจสู่ความสำเร็จคือการค้นพบวิธีที่จะให้ agents เหล่านี้ทำงานร่วมกันอย่างสอดคล้องกัน มอบประสบการณ์ที่เป็นหนึ่งเดียวให้กับพนักงาน สิ่งนี้ต้องใช้การวางแผนและการดำเนินการอย่างรอบคอบ โดยมุ่งเน้นที่การสร้างโปรโตคอลและมาตรฐานทั่วไป
AI-Q Blueprint: กรอบการทำงานเพื่อความสำเร็จ
เพื่อแก้ไขปัญหาในการพัฒนาและปรับใช้ระบบ agentic AI, NVIDIA ได้สร้าง AI-Q Blueprint Blueprint นี้ให้กรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการสร้าง AI agents ที่สามารถทำงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ ทำลายไซโลการดำเนินงาน และขับเคลื่อนประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมต่าง ๆ AI-Q Blueprint ใช้ประโยชน์จาก NVIDIA Agent Intelligence (AIQ) toolkit แบบโอเพนซอร์ส ช่วยให้ทีมงานสามารถประเมินและสร้างโปรไฟล์ agent workflows ปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสม และรับประกันการทำงานร่วมกันระหว่าง agents, เครื่องมือ และแหล่งข้อมูล
ด้วยการจัดหาแนวทางที่เป็นมาตรฐานในการพัฒนา agent, AI-Q Blueprint ช่วยลดความซับซ้อนและเร่งเวลาในการปรับใช้ นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างทีมและองค์กรต่าง ๆ ทำให้พวกเขาสามารถแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและสร้างต่อยอดจากงานของกันและกัน
ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง: การเพิ่มประสิทธิภาพ Tool-Calling Chains
Richardson เน้นย้ำถึงประโยชน์ในทางปฏิบัติของ AI-Q Blueprint โดยสังเกตว่าลูกค้าได้รับประสิทธิภาพที่สำคัญโดยการเพิ่มประสิทธิภาพ tool-calling chains ของพวกเขา Tool-calling chains คือลำดับของการกระทำที่ AI agents ทำเพื่อให้บรรลุงานที่เฉพาะเจาะจง เมื่อใช้ AI-Q เพื่อวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพ chains เหล่านี้ ลูกค้าสามารถบรรลุความเร็วได้ถึง 15 เท่า
การปรับปรุงประสิทธิภาพในระดับนี้สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อการดำเนินงานทางธุรกิจ ลดต้นทุน ปรับปรุงเวลาตอบสนอง และปลดปล่อยพนักงานที่เป็นมนุษย์ให้มุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์มากขึ้น นอกจากนี้ยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการมีเครื่องมือและกรอบการทำงานที่เหมาะสมเพื่อรองรับการพัฒนาและการปรับใช้ระบบ agentic AI
การตั้งความคาดหวังที่สมจริง
แม้ว่า agentic AI จะมีศักยภาพอย่างมาก Richardson เตือนถึงความคาดหวังที่ไม่สมจริง เขาเน้นว่าระบบเหล่านี้ไม่สมบูรณ์แบบและจะทำผิดพลาดอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตาม เขาแย้งว่าแม้ว่าระบบ agentic จะทำงานได้เพียง 60%, 70% หรือ 80% ก็ยังสามารถให้คุณค่าทางธุรกิจที่สำคัญได้
การเน้นย้ำของ Richardson เกี่ยวกับความคาดหวังที่สมจริงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรเข้าถึง agentic AI ด้วยความเข้าใจที่ชัดเจนทั้งศักยภาพและข้อจำกัด โดยการตั้งเป้าหมายที่ทำได้และมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริง ธุรกิจสามารถเพิ่มผลประโยชน์สูงสุดของเทคโนโลยีนี้ในขณะที่หลีกเลี่ยงความผิดหวัง
ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ Agentic AI
Agentic AI แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในสาขาปัญญาประดิษฐ์ โดยนำเสนอศักยภาพในการทำงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ ปรับปรุงการตัดสินใจ และขับเคลื่อนนวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม การตระหนักถึงศักยภาพเต็มรูปแบบของ agentic AI ต้องใช้การวางแผนอย่างรอบคอบ การมุ่งเน้นไปที่การทำงานร่วมกัน และความเต็มใจที่จะยอมรับวิธีการใหม่ ๆ ในการทำระบบอัตโนมัติ
ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนา Agentic AI พร้อมที่จะกลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญมากขึ้นสำหรับธุรกิจที่ต้องการได้รับความได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการยอมรับเทคโนโลยีนี้และการใช้กรอบการทำงานและชุดเครื่องมือที่จัดทำโดยบริษัทต่าง ๆ เช่น NVIDIA องค์กรสามารถปลดล็อกประสิทธิภาพ ผลผลิต และนวัตกรรมในระดับใหม่ได้
ข้อควรพิจารณาหลักสำหรับการนำระบบ AI Agent ไปใช้
การนำระบบ AI agent ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพต้องพิจารณาอย่างรอบคอบในหลายปัจจัย รวมถึง:
- การกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน: ก่อนที่จะปรับใช้ AI agents จำเป็นต้องกำหนดเป้าหมายที่ต้องการให้สำเร็จอย่างชัดเจน ซึ่งรวมถึงการระบุงานเฉพาะที่ agent จะทำงานโดยอัตโนมัติ เมตริกที่จะใช้ในการวัดความสำเร็จ และวัตถุประสงค์ทางธุรกิจโดยรวมที่จะสนับสนุน
- การรับประกันการทำงานร่วมกัน: ในสภาพแวดล้อม multi-vendor สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่า AI agents จากแหล่งต่าง ๆ สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น สิ่งนี้ต้องใช้การสร้างโปรโตคอลและมาตรฐานทั่วไป รวมถึงการใช้กลไกสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการประสานงานการดำเนินการ
- การตรวจสอบประสิทธิภาพ: เมื่อ AI agents ถูกปรับใช้แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง ซึ่งรวมถึงการติดตามเมตริก เช่น ความถูกต้อง ประสิทธิภาพ และการประหยัดต้นทุน
- การให้การฝึกอบรม: พนักงานที่เป็นมนุษย์อาจต้องได้รับการฝึกอบรมเพื่อให้สามารถโต้ตอบและจัดการ AI agents ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้วิธีมอบหมายงานให้กับ agents ตรวจสอบงานของพวกเขา และให้ข้อเสนอแนะ
- การแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรม: เมื่อ AI agents มีความเป็นอิสระมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรม เช่น อคติ ความเป็นธรรม และความโปร่งใส ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบให้แน่ใจว่า agents ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่หลากหลาย และกระบวนการตัดสินใจของพวกเขาสามารถอธิบายได้
อนาคตของการทำงานด้วย AI Agents
การเพิ่มขึ้นของ AI agents มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอนาคตของการทำงาน การทำงานประจำโดยอัตโนมัติ การปลดปล่อยพนักงานที่เป็นมนุษย์ให้มุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่สร้างสรรค์และเชิงกลยุทธ์มากขึ้น และการสร้างโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร อย่างไรก็ตาม การตระหนักถึงศักยภาพนี้ต้องใช้แนวทางเชิงรุกในการจัดการการเปลี่ยนผ่าน ซึ่งรวมถึง:
- การลงทุนในการศึกษา: เพื่อเตรียมคนงานสำหรับตลาดงานที่เปลี่ยนแปลงไป สิ่งสำคัญคือการลงทุนในโครงการการศึกษาและการฝึกอบรมที่มุ่งเน้นไปที่ทักษะ เช่น การคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา และความคิดสร้างสรรค์
- การสร้างบทบาทงานใหม่: ในขณะที่ AI agents ทำงานที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ บทบาทงานใหม่ ๆ จะเกิดขึ้นที่ต้องการให้มนุษย์จัดการ บำรุงรักษา และปรับปรุงระบบเหล่านี้
- การส่งเสริมการทำงานร่วมกัน: สถานที่ทำงานที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในอนาคตจะเป็นสถานที่ที่ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI agents โดยใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแต่ละฝ่ายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน
- การแก้ไขการเลิกจ้างงาน: สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขศักยภาพในการเลิกจ้างงานที่เกิดจากระบบอัตโนมัติ AI ซึ่งอาจรวมถึงการให้โอกาสในการฝึกอบรมใหม่สำหรับคนงานที่ถูกเลิกจ้าง รวมถึงการสำรวจนโยบาย เช่น รายได้พื้นฐานสากล
การเอาชนะความท้าทายในการพัฒนา Agentic AI
การพัฒนาและปรับใช้ระบบ agentic AI ที่ประสบความสำเร็จนั้นมีความท้าทายหลายประการ บางส่วนที่สำคัญที่สุด ได้แก่:
- ความซับซ้อน: ระบบ Agentic AI มักจะซับซ้อน ต้องใช้ความเชี่ยวชาญในหลายด้าน เช่น แมชชีนเลิร์นนิง วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และหุ่นยนต์
- ข้อกำหนดด้านข้อมูล: การฝึกอบรม AI agents ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก ข้อมูลนี้อาจหาได้ยาก หรืออาจมีอคติ นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ยุติธรรม
- การทำงานร่วมกัน: การตรวจสอบให้แน่ใจว่า AI agents จากแหล่งต่าง ๆ สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อม multi-vendor
- ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย: การสร้างความไว้วางใจใน AI agents เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย สิ่งนี้ต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่า agents มีความน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และโปร่งใส
- ข้อกังวลด้านจริยธรรม: เมื่อ AI agents มีความเป็นอิสระมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรม เช่น อคติ ความเป็นธรรม และความรับผิดชอบ
กลยุทธ์สำหรับการนำ Agentic AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ
เพื่อให้เพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จด้วย agentic AI องค์กรควรพิจารณากลยุทธ์ต่อไปนี้:
- เริ่มต้นเล็ก ๆ: เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็กเพื่อทดสอบและปรับแต่งระบบ agentic AI ก่อนที่จะนำไปใช้ในวงกว้าง
- มุ่งเน้นไปที่ Use Cases ที่มีมูลค่าสูง: ระบุ Use Cases ที่มีศักยภาพสูงสุดสำหรับมูลค่าทางธุรกิจ เช่น การทำงานประจำโดยอัตโนมัติ หรือการปรับปรุงการบริการลูกค้า
- สร้างทีมที่แข็งแกร่ง: รวบรวมทีมที่มีความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในแมชชีนเลิร์นนิง วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และด้านอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
- ลงทุนในคุณภาพของข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า AI agents ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลคุณภาพสูงที่เป็นตัวแทนของโลกแห่งความเป็นจริง
- ให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกัน: เลือกโซลูชัน AI agent ที่เข้ากันได้กับระบบ IT ที่มีอยู่และสนับสนุนมาตรฐานเปิด
- ตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างใกล้ชิด: ตรวจสอบประสิทธิภาพของ AI agents อย่างต่อเนื่องและทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์
- แก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรมอย่างProactively: พัฒนานโยบายและขั้นตอนเพื่อแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรม เช่น อคติ ความเป็นธรรม และความโปร่งใส
ผลกระทบของ AI ต่ออุตสาหกรรมต่าง ๆ
Agentic AI พร้อมที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมต่าง ๆ รวมถึง:
- การดูแลสุขภาพ: AI agents สามารถช่วยแพทย์และพยาบาลในงานต่าง ๆ เช่น การวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการตรวจสอบผู้ป่วย
- การเงิน: AI agents สามารถทำงานต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการความเสี่ยง และการบริการลูกค้า
- การผลิต: AI agents สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต ปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ และคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์
- การค้าปลีก: AI agents สามารถปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นส่วนตัว เพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดราคา และจัดการสินค้าคงคลัง
- การขนส่ง: AI agents สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจราจร ปรับปรุงความปลอดภัย และทำงานขับรถโดยอัตโนมัติ
บรรทัดล่าง: ยอมรับอนาคตของระบบอัตโนมัติ
ดังที่ Bartley Richardson ชี้ให้เห็นอย่างถูกต้อง Agentic AI แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในระบบอัตโนมัติ ด้วยการยอมรับเทคโนโลยีนี้และการแก้ไขความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการนำไปใช้ องค์กรสามารถปลดล็อกประสิทธิภาพ ผลผลิต และ นวัตกรรมในระดับใหม่ ๆ ได้