เจ้าหน้าที่ AI อาจเป็นพนักงานใหม่ แต่ก็ยังต้องการผู้จัดการ

เจ้าหน้าที่ AI ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ และเป็นอิสระมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ยังมีงานที่ต้องทำก่อนที่พนักงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบตัวแทนจะสามารถรับงานที่หลากหลายได้อย่างแท้จริง

เราได้ยินมากขึ้นเรื่อยๆ เกี่ยวกับตัวแทน AI ที่เป็น "พนักงานดิจิทัล" ใหม่ ซึ่งเป็นแนวคิดที่เกิดขึ้นก่อนที่ AI เชิงองค์กรแบบตัวแทนจะเข้าสู่กระแสหลักในด้านต่างๆ เช่น กระบวนการอัตโนมัติแบบ asrobotic คนทำงานดิจิทัลได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับวินัยและการเชื่อฟัง พวกเขาก็มีลักษณะนิสัยเช่นเดียวกับคนทำงานที่เป็นมนุษย์เช่นกัน

การเคลื่อนไหวไปสู่แรงงานดิจิทัลได้ก้าวกระโดดครั้งใหญ่เมื่อเร็วๆ นี้ โดยเห็นได้ชัดจากการเปิดตัว Agentforce 2.0 ของ Salesforce ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแรงงานดิจิทัลสำหรับองค์กร แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้ "พนักงานไร้ขีดจำกัดผ่านตัวแทน AI สำหรับแผนกต่างๆ ซึ่งประกอบขึ้นโดยใช้คลังทักษะที่สร้างไว้ล่วงหน้าใหม่ และสามารถดำเนินการกับระบบหรือเวิร์กโฟลว์ใดก็ได้" แพลตฟอร์มดังกล่าวยังก้าวไปไกลกว่า RPA โดยนำเสนอ “การให้เหตุผลและการดึงข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อมอบคำตอบที่แม่นยำและประสานการดำเนินการเพื่อตอบคำถามที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอน” ตามคำแถลงของ Salesforce เจ้าหน้าที่ยังโต้ตอบใน Slack อีกด้วย

เสริมทีมด้วยแรงงานดิจิทัล

องค์กรหลักๆ กำลังใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มนี้เพื่อเพิ่มทีมงานของตนด้วยแรงงานดิจิทัล ผู้จำหน่ายกล่าวเสริม

ผู้มีความสามารถนั้นหายากและมีราคาแพงในการฝึกอบรม ดังนั้นองค์กรต่างๆ จึงหันมาใช้ AI เพื่อช่วยในการโต้ตอบกับลูกค้าและจัดการกับเวิร์กโฟลว์ที่ค้างอยู่ แต่ไม่สามารถซื้อ "โซลูชันที่ไม่เพียงพอที่ให้การตอบสนองแบบทั่วไป" ได้อีกต่อไป Salesforce กล่าว "โซลูชันที่มีอยู่ เช่น Copilots พยายามที่จะให้การตอบสนองที่แม่นยำและเชื่อถือได้ต่อคำขอที่ซับซ้อน เช่น คำแนะนำส่วนบุคคลเกี่ยวกับการสมัครงาน พวกเขาไม่สามารถดำเนินการได้ด้วยตัวเอง เช่น การดูแลผู้นำด้วยคำแนะนำผลิตภัณฑ์"

ปัจจุบันผู้ปฏิบัติงานดิจิทัลที่เป็นอิสระสามารถทำงานดังกล่าวได้หลายระดับ ผู้นำอุตสาหกรรมเห็นด้วย “การบรรจบกันของนักสร้างสรรค์นวัตกรรมที่มีทักษะ เครื่องมือคลาวด์ที่ปรับใช้ได้อย่างรวดเร็ว ความตระหนักรู้ของลูกค้า และการสนับสนุนผู้บริหาร ได้สร้างสภาพแวดล้อมในอุดมคติสำหรับเอเจนต์ AI ที่จะเติบโตในปี 2568” Chris Bennett ผู้อำนวยการฝ่ายความโปร่งใสและการศึกษา AI ของ Motorola Solutions กล่าวกับ ZDNET

ตัวอย่างเช่น Motorola Solutions ได้เริ่มใช้ประโยชน์จาก AI แบบเอเจนต์ "เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยสาธารณะและความปลอดภัยขององค์กร ด้วยแอปพลิเคชันที่วิเคราะห์และแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อให้การสนับสนุนที่สำคัญและทันท่วงทีแก่หน่วยเผชิญเหตุและเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย" เบนเน็ตต์กล่าว "เจ้าหน้าที่ AI ไม่เคยรู้สึกเบื่อ เหนื่อย หรือวอกแวก ทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และปล่อยให้ผู้เผชิญเหตุรับผิดชอบหน้าที่ที่สำคัญและการมีส่วนร่วมของชุมชน เจ้าหน้าที่ AI สามารถเร่งงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบฟุตเทจวิดีโอในอดีต ช่วยให้ผู้สืบสวนค้นหาผู้สูญหายได้อย่างรวดเร็วผ่านการค้นหาด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติ"

สิ่งนี้ทำงานผ่านตัวแทน AI ที่ชาญฉลาดเพื่อ "สร้างชุดขั้นตอนหรือสูตรในการแก้ปัญหา" Viswesh Ananthakrishnan ผู้ร่วมก่อตั้งและรองประธานของ Aurascape กล่าว พวกเขายังสามารถ "ดำเนินการเพื่อดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้ และแม้กระทั่งร่วมมือกับตัวแทนอื่นๆ เพื่อดำเนินการดังกล่าว เมื่อรวมเข้าด้วยกัน ข้อมูลนี้จะช่วยให้ตัวแทนเห็นว่าองค์กรทำงานอย่างไร"

จากนั้นตัวแทน AI "พัฒนาและดำเนินการกระบวนการที่ซับซ้อน เช่น การดูการคาดการณ์ความต้องการและดำเนินการเชิงรุกเพื่อสร้างและส่งแบบฟอร์มคำสั่งซื้อสำหรับสินค้าคงคลังเพิ่มเติมก่อนที่อุปทานจะหมด" เขากล่าวต่อ "ระบบอัตโนมัติประเภทนี้ช่วยให้พนักงานประหยัดเวลาได้มาก และทำให้พวกเขาไม่ต้องทำงานซ้ำๆ"

ตัวแทน AI จำเป็นต้องได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ

ในเวลาเดียวกัน เจ้าหน้าที่ AI จำเป็นต้องได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ เช่นเดียวกับงานของมนุษย์ และมีงานที่ต้องทำก่อนที่พนักงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบตัวแทนจะสามารถรับงานที่หลากหลายได้อย่างแท้จริง “ในขณะที่คำมั่นสัญญาของ Agentic AI นั้นชัดเจน แต่เราก็ยังห่างไกลจากการนำ AI ตัวแทนมาใช้อย่างแพร่หลายในระดับองค์กรอีกหลายปี” Scott Beechuk หุ้นส่วนของ Norwest Venture Partners กล่าว "ตัวแทนจะต้องมีความน่าเชื่อถือเมื่อพิจารณาถึงบทบาทที่เป็นไปได้ในการทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่สำคัญต่อภารกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติ"

การตรวจสอบย้อนกลับการกระทำของเจ้าหน้าที่ AI ถือเป็นประเด็นหนึ่ง “เครื่องมือจำนวนมากมีช่วงเวลาที่ยากลำบากในการอธิบายว่าพวกเขาได้รับการตอบสนองจากข้อมูลและแบบจำลองที่ละเอียดอ่อนของผู้ใช้อย่างไร พยายามที่จะสรุปให้มากกว่าสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้” Ananthakrishnan กล่าว

ความคาดเดาไม่ได้เป็นความท้าทายที่เกี่ยวข้อง เนื่องจาก LLM ทำงานเหมือนกล่องดำ Beechuk กล่าว “เป็นเรื่องยากสำหรับผู้ใช้และวิศวกรที่จะทราบว่า AI ทำงานได้สำเร็จหรือไม่ และทำอย่างถูกต้องหรือไม่” นอกจากนี้ เขาเตือนว่าตัวแทน AI ยังคงไม่น่าเชื่อถือ "ในระบบที่ AI สร้างขั้นตอนของตัวเองเพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น รายละเอียดที่จัดทำขึ้นอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดมากขึ้นเมื่องานดำเนินไป ส่งผลให้ผลลัพธ์ไม่น่าเชื่อถือในท้ายที่สุด"

คนงานที่เป็นมนุษย์ยังสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายและสม่ำเสมอ สำหรับพนักงาน AI มันเป็นอีกเรื่องหนึ่ง “เนื่องจากตัวแทนจะโต้ตอบกับระบบและที่เก็บข้อมูลหลายแห่ง การบรรลุการมองเห็นที่ครอบคลุมจึงไม่ใช่เรื่องง่าย” อนันทกฤษนันกล่าว สิ่งสำคัญคือต้องมีการมองเห็นเพื่อบันทึกแต่ละการกระทำที่ตัวแทนทำ “นี่หมายถึงการมองเห็นเชิงลึกเกี่ยวกับกิจกรรมบนอุปกรณ์ปลายทางและความสามารถในการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบที่หลากหลาย” จากนั้น สิ่งสำคัญคือต้องสามารถ "รวมบริบทนี้จากปลายทางเข้ากับการรับส่งข้อมูลระดับเครือข่ายได้อย่างรวดเร็ว เพื่อกำหนดข้อมูลที่แจ้งการดำเนินการของตัวแทน" รวมถึง "จดจำประเภทของตัวแทน AI ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลของคุณ ไม่ว่าจะเป็นหน่วยงานที่เชื่อถือได้ หรือตัวแทนรายใหม่"

วิศวกรระบบ AI

สิ่งนี้อาจช่วยเพิ่มบทบาทใหม่ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง นั่นคือวิศวกรระบบ AI “บทบาทการประกันคุณภาพและการกำกับดูแลแบบใหม่นี้จะกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรต่างๆ ในขณะที่พวกเขาจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพตัวแทน AI อย่างต่อเนื่อง” Beechuk กล่าว

ในสภาพแวดล้อมที่มีหลายตัวแทน "ตัวแทน AI จะมีปฏิสัมพันธ์และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยบริโภคข้อมูลใหม่อย่างสม่ำเสมอเพื่อปฏิบัติงานแต่ละงาน" เขาอธิบาย “เมื่อหนึ่งในนั้นได้รับข้อมูลที่ไม่ดี ทั้งโดยตั้งใจหรือไม่ตั้งใจ และเปลี่ยนพฤติกรรมของมัน ก็สามารถเริ่มทำงานได้อย่างไม่ถูกต้องหรือมีความแม่นยำน้อยลง แม้ว่าจะทำได้อย่างสมบูรณ์แบบเพียงหนึ่งวันก่อนก็ตาม ข้อผิดพลาดในเอเจนต์หนึ่งตัว องค์กรต่างๆ จะจ้างวิศวกรระบบ AI มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อป้องกันไม่ให้เรื่องดังกล่าวเกิดขึ้น"

บริษัทและทีมเทคโนโลยีอาจ "อยู่ในตำแหน่งที่ดีในการสนับสนุน AI แบบตัวแทน แต่เรายังต้องการเวลาและประสบการณ์เพื่อสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างขั้นตอนการทำงานแบบตัวแทนและของมนุษย์" Bennett แนะนำ "คำแนะนำของเราคือการมองว่า AI เป็นส่วนเสริมสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ ไม่ใช่สิ่งทดแทน"