Computer Use ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກທີ່ AI ຄວບຄຸມໜ້າຈໍເພື່ອອັດຕະໂນມັດວຽກງານ

Computer Use ແມ່ນເທັກໂນໂລຍີທີ່ AI Agent ສາມາດເບິ່ງໜ້າຈໍໄດ້ຄືກັບມະນຸດ, ຄວບຄຸມແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆຜ່ານການໃຊ້ເມົ້າ ແລະ ການພິມຄີບອດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ບໍ່ມີ API ໄດ້. ໃນຂະນະທີ່ RPA ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນ "ການຫຼິ້ນຕາມຂັ້ນຕອນທີ່ກຳນົດໄວ້", Computer Use ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນທີ່ມັນສາມາດເຂົ້າໃຈສະຖານະການໃນໜ້າຈໍ ແລະ ຕັດສິນໃຈການປະຕິບັດງານຕໍ່ໄປດ້ວຍຕົນເອງ.

ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ຜູ້ຮັບຜິດຊອບລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການຂັບເຄື່ອນ DX ຂອງບໍລິສັດ B2B ທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນປະເທດໄທ, ໂດຍອະທິບາຍຕັ້ງແຕ່ກົນໄກ, ວຽກງານທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້, ຂັ້ນຕອນການຕິດຕັ້ງ, ຈົນເຖິງມາດຕະການຄວາມປອດໄພຢ່າງຄົບວົງຈອນ. ເມື່ອອ່ານຈົບ, ທ່ານຈະສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກວຽກງານໃດໃນບໍລິສັດຂອງທ່ານ ແລະ ວຽກງານໃດທີ່ຄວນໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບ.

Computer Use ແມ່ນກົນໄກທີ່ມອບ "ດວງຕາ (ການຮັບຮູ້ໜ້າຈໍ)" ແລະ "ມື (ການປະຕິບັດງານ)" ໃຫ້ກັບ AI Agent ເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດປະຕິບັດງານແທນມະນຸດໄດ້ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນລະບົບທີ່ບໍ່ມີ API ກຽມໄວ້ໃຫ້ກໍຕາມ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ຂໍອະທິບາຍກ່ຽວກັບນິຍາມ ແລະ ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ RPA ແລະ Agent ປະເພດເຊື່ອມຕໍ່ API ເຊິ່ງມັກຈະຖືກເຂົ້າໃຈຜິດ.

Computer Use ແມ່ນການທີ່ໂມເດວຕີຄວາມໝາຍໜ້າຈໍທີ່ໄດ້ມາຈາກການແຄັບໜ້າຈໍ (Screenshot) ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນຄລິກບ່ອນໃດຕໍ່ໄປ ແລະ ຄວນປ້ອນຂໍ້ມູນຫຍັງ" ແລ້ວສ້າງການປະຕິບັດງານນັ້ນຂຶ້ນມາ. ຈຸດເດັ່ນຂອງມັນຄືບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງກຳນົດພິກັດ ຫຼື ຕົວເລືອກ (Selector) ໄວ້ລ່ວງໜ້າ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກໂດຍຄິດໄລ່ຍ້ອນກັບຈາກເປົ້າໝາຍໄດ້ ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບໜ້າຈໍຈະມີການປ່ຽນແປງໄປເລັກນ້ອຍກໍຕາມ.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ທັງສາມຢ່າງນີ້ສາມາດແບ່ງຂອບເຂດການນຳໃຊ້ໄດ້ຕາມ "ຄວາມທົນທານຕໍ່ການປ່ຽນແປງ" ແລະ "ວິທີການເຊື່ອມຕໍ່". RPA ແບບດັ້ງເດີມຈະບັນທຶກພິກັດ ຫຼື ID ຂອງວັດຖຸເພື່ອຫຼິ້ນຊ້ຳ ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມສະຖຽນ ແຕ່ຈະບໍ່ທົນທານຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງໜ້າຈໍ. AI Agent ແບບເຊື່ອມຕໍ່ API ແມ່ນມີຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມແນ່ນອນສູງສຸດຫາກລະບົບມີການເປີດ API ໃຫ້, ແຕ່ຈະບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ຫາກບໍ່ມີ API. Computer Use ຈະເຂົ້າມາຕື່ມເຕັມຊ່ອງຫວ່າງດັ່ງກ່າວ — ໃນວຽກງານທີ່ບໍ່ມີ API ແລະ ໜ້າຈໍມີໂອກາດປ່ຽນແປງໄດ້.

ໃນການປະຕິບັດງານຕົວຈິງ, ບໍ່ແມ່ນການເລືອກຢ່າງໃດຢ່າງໜຶ່ງລະຫວ່າງ "RPA ຫຼື Computer Use", ແຕ່ການປະສົມປະສານທີ່ເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດຄື: ຖ້າມີ API ໃຫ້ໃຊ້ API, ຖ້າເປັນວຽກປະຈຳທີ່ໜ້າຈໍມີຄວາມສະຖຽນໃຫ້ໃຊ້ RPA, ແລະ ໃຊ້ Computer Use ເພື່ອຕື່ມເຕັມໃນສ່ວນທີ່ເຫຼືອ.

ເບື້ອງຫຼັງຂອງຄວາມສົນໃຈນີ້ ແມ່ນມາຈາກຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈໜ້າຈໍຂອງແບບຈຳລອງຫຼາຍຮູບແບບ (Multimodal models) ທີ່ໄດ້ພັດທະນາຂຶ້ນຈົນໃກ້ຈະຮອດລະດັບທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໃນວຽກງານຕົວຈິງໄດ້. ການທີ່ສາມາດອ່ານອົງປະກອບ UI ຈາກພາບໜ້າຈໍ ແລະ ຈຳແນກປຸ່ມ ຫຼື ແບບຟອມຕ່າງໆໄດ້ນັ້ນ ເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ເຄີຍຍອມແພ້ໃນການເຮັດ API ມາກ່ອນ ກາຍມາເປັນສິ່ງທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດໄດ້.

ການຄາດການຂອງບໍລິສັດວິໄຈຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ ການນຳໃຊ້ຕົວແທນ (Agent) ໃນຂະແໜງວິສາຫະກິດຈະຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງວ່ອງໄວໃນອີກສອງສາມປີຂ້າງໜ້າ. Gartner ຄາດການວ່າ ອັດຕາສ່ວນຂອງແອັບພລິເຄຊັນສຳລັບອົງກອນທີ່ຕິດຕັ້ງ AI Agent ແບບສະເພາະວຽກງານນັ້ນ ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຈາກຕໍ່າກວ່າ 5% ມາເປັນ 40% ພາຍໃນປີ 2026 (ທີ່ມາ: Gartner, 2025). ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ກໍມີການຊີ້ໃຫ້ເຫັນຫຼາຍວ່າ ເຖິງແມ່ນວ່າໂຄງການທົດລອງ (Pilot) ຈະມີຄວາມຄືບໜ້າ ແຕ່ບໍລິສັດທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານຈິງໄດ້ນັ້ນຍັງມີຈຳກັດ. ໄລຍະຫ່າງຈາກ "ຕົວຢ່າງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້" ໄປສູ່ "ການດຳເນີນງານທີ່ໄວ້ວາງໃຈໄດ້" ຄືກຳແພງທີ່ແຕ່ລະບໍລິສັດກຳລັງປະເຊີນຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ.

ໃນພາກສະໜາມ B2B ຂອງໄທ ແລະ ອາຊຽນ, ມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ລະບົບຫຼັກ ຫຼື ພອດທັນຂອງຝ່າຍຜູ້ສະໜອງບໍ່ໄດ້ກຽມ API ໄວ້ໃຫ້. ດ້ວຍເຫດນີ້, ມູນຄ່າການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຂອງການໃຊ້ຄອມພິວເຕີ (Computer Use) ເພື່ອຕື່ມເຕັມຊ່ອງຫວ່າງຜ່ານການຄວບຄຸມໜ້າຈໍ ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ການໃຊ້ງານຄອມພິວເຕີເຮັດວຽກໂດຍການເຮັດຊ້ຳໆຢ່າງວ່ອງໄວໃນຮູບແບບ "ເບິ່ງໜ້າຈໍ → ດຳເນີນການ". ໃນທີ່ນີ້, ຈະຂໍອະທິບາຍໂດຍແບ່ງອອກເປັນຂັ້ນຕອນພື້ນຖານໃນການສ້າງການດຳເນີນການແຕ່ລະຄັ້ງ, ແລະ ວົງຈອນການວາງແຜນ, ການປະຕິບັດ, ແລະ ການກວດສອບ ເພື່ອໃຫ້ສຳເລັດວຽກງານທັງໝົດ.

ຮອບວຽນພື້ນຖານ 1 ຮອບ ຈະດຳເນີນໄປຕາມຂັ້ນຕອນດັ່ງນີ້:

1. ການບັນທຶກໜ້າຈໍ: ບັນທຶກໜ້າຈໍປັດຈຸບັນເປັນຮູບພາບ Screenshot.
2. ການເຂົ້າໃຈສະຖານະການ: ຕົວແບບ (Model) ຈະອ່ານຂໍ້ຄວາມ, ປຸ່ມ ແລະ ຊ່ອງປ້ອນຂໍ້ມູນພາຍໃນໜ້າຈໍ ເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈວ່າປັດຈຸບັນຢູ່ໃນສະຖານະໃດ.
3. ການຕັດສິນໃຈດຳເນີນການ: ຈາກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງເປົ້າໝາຍກັບສະຖານະປັດຈຸບັນ, ຈະຕັດສິນໃຈຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ ເຊັ່ນ: "ຄລິກທີ່ອົງປະກອບນີ້" ຫຼື "ປ້ອນຂໍ້ມູນໃສ່ຊ່ອງນີ້".
4. ການປະຕິບັດງານ: ປ່ຽນການຕັດສິນໃຈນັ້ນໃຫ້ເປັນການປະຕິບັດຕົວຈິງ ເຊັ່ນ: ການເລື່ອນເມົ້າ, ການຄລິກ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນຜ່ານແປ້ນພິມ ຫຼື ການເລື່ອນໜ້າຈໍ.
5. ການກວດສອບຜົນລັດ: ບັນທຶກໜ້າຈໍຫຼັງຈາກການປະຕິບັດງານອີກຄັ້ງ ເພື່ອກວດສອບວ່າການດຳເນີນງານເປັນໄປຕາມທີ່ຕັ້ງໃຈໄວ້ຫຼືບໍ່.

ເນື່ອງຈາກຮອບວຽນນີ້ຈະຖືກໝູນວຽນໃນທຸກໆການປະຕິບັດງານ, ເຖິງແມ່ນວ່າຕຳແໜ່ງຂອງປຸ່ມຈະມີການປ່ຽນແປງໄປເລັກນ້ອຍຈາກຄັ້ງກ່ອນ, ລະບົບກໍສາມາດເບິ່ງໜ້າຈໍຄືນໃໝ່ເພື່ອຕິດຕາມການປ່ຽນແປງນັ້ນໄດ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການທີ່ຕ້ອງມີຂັ້ນຕອນການເຂົ້າໃຈໜ້າຈໍໃນທຸກໆບາດກ້າວ ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າວິທີການເອີ້ນໃຊ້ API ໂດຍກົງ ແລະ ອາດເກີດການຄລິກຜິດພາດໄດ້ໃນໜ້າຈໍທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ການອອກແບບການກວດສອບ ແລະ ການຢືນຢັນໂດຍມະນຸດທີ່ຈະກ່າວເຖິງໃນພາຍຫຼັງ ຈຶ່ງເປັນປັດໄຈສຳຄັນທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ຄຸນນະພາບ.

ເຖິງແມ່ນວ່າການປະຕິບັດງານແບບດ່ຽວຈະເຊື່ອມຕໍ່ກັນໄດ້, ແຕ່ພຽງເທົ່ານັ້ນກໍບໍ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນສຳເລັດລົງໄດ້ ເຊັ່ນ: "ການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ 30 ສະບັບ". ເພື່ອໃຫ້ເກີດຄວາມສະຖຽນໃນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ, ຈຳເປັນຕ້ອງມີການວາງແຜນ ແລະ ການກວດສອບຊ້ອນທັບກັນຢູ່ຂັ້ນເທິງ.

• ການວາງແຜນ (Plan): ແບ່ງວຽກງານອອກເປັນເປົ້າໝາຍຍ່ອຍ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການວາງຂັ້ນຕອນ "ເຂົ້າສູ່ລະບົບ → ເປີດລາຍການເປົ້າໝາຍ → ປ້ອນຂໍ້ມູນເທື່ອລະລາຍການ → ບັນທຶກ → ໄປຕໍ່".
• ການປະຕິບັດ (Act): ດຳເນີນການຕາມວົງຈອນການປະຕິບັດງານທີ່ກ່າວມາຂ້າງຕົ້ນໃນແຕ່ລະເປົ້າໝາຍຍ່ອຍ.
• ການກວດສອບ (Check): ກວດສອບເງື່ອນໄຂການສຳເລັດຂອງແຕ່ລະເປົ້າໝາຍຍ່ອຍ (ເຊັ່ນ: "ມີການສະແດງຜົນວ່າບັນທຶກສຳເລັດແລ້ວຫຼືບໍ່"), ຖ້າຫາກລົ້ມເຫຼວ ໃຫ້ດຳເນີນການໃໝ່ ຫຼື ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ມະນຸດ.

ແນວຄິດການອອກແບບ "ການວາງແຜນ → ການປະຕິບັດ → ການກວດສອບ" ແບບຫຼາຍຂັ້ນຕອນນີ້ ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບ AI Agent Orchestration ທີ່ປະສານງານລະຫວ່າງຫຼາຍ Agent ຫຼື ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ນອກຈາກນີ້, ແນວຄິດທີ່ປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດດ້ວຍລະບົບແທນທີ່ຈະອາໄສຄວາມລະມັດລະວັງຂອງບຸກຄົນ ກໍຍັງມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບ Harness Engineering ອີກດ້ວຍ. ຖ້າຫາກລະເລີຍການກວດສອບ, ມັນຈະນຳໄປສູ່ອຸບັດຕິເຫດທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການລົງທະບຽນຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດຈຳນວນຫຼາຍ ເນື່ອງຈາກການດຳເນີນການຜິດພາດພຽງຈຸດດຽວໃນລະຫວ່າງທາງແລ້ວສືບຕໍ່ເຮັດວຽກໄປຈົນຈົບ.

ການນຳໃຊ້ຄອມພິວເຕີຈະມີປະສິດທິຜົນໃນວຽກງານທີ່ມີລັກສະນະ "ບໍ່ມີ API × ການປະຕິບັດງານຜ່ານໜ້າຈໍມີຮູບແບບທີ່ຊັດເຈນ × ມີປະລິມານຫຼາຍ". ພວກເຮົາຈະມາເບິ່ງແຍກອອກເປັນ 2 ຂົງເຂດຫຼັກ ຄື: ການປະຕິບັດງານກັບລະບົບ Legacy ແລະ ການເກັບກຳຂໍ້ມູນພ້ອມທັງການສ້າງລາຍງານ.

ສິ່ງທີ່ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍທີ່ສຸດຄື ການຈັດການກັບລະບົບພາຍໃນ ຫຼື ພອດທັລພາຍນອກທີ່ບໍ່ໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃຫ້ໃຊ້ API. ໃນໜ້າວຽກ B2B ຂອງໄທ, ຍັງມີວຽກງານຫຼາຍຢ່າງທີ່ "ສາມາດຈັດການໄດ້ຜ່ານໜ້າຈໍເທົ່ານັ້ນ" ເຊັ່ນ: ລະບົບຫຼັກທີ່ໃຊ້ກັນມາຢ່າງຍາວນານ, ພອດທັລການສັ່ງຊື້-ຂາຍຂອງບັນດາຊັບພລາຍເອີ (Supplier), ແລະ ເວັບໄຊທ໌ການຍື່ນຄຳຮ້ອງຂອງໜ່ວຍງານລັດຖະບານ.

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການປ້ອນຂໍ້ມູນການສັ່ງຊື້ດຽວກັນເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍພອດທັລຂອງຊັບພລາຍເອີ, ການກວດສອບສະຖານະການຍື່ນຄຳຮ້ອງໃນພອດທັລຂອງລັດຖະບານທຸກເຊົ້າເພື່ອເຮັດເປັນລາຍການ, ຫຼື ການຄັດລອກເນື້ອຫາໃບບິນທີ່ສົ່ງເຂົ້າມາໃນ ERP ລຸ້ນເກົ່າ (Legacy ERP). ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ເມື່ອເຮັດດ້ວຍຄົນຈະມີຄວາມຊ້ຳຊາກ, ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ແລະ ມັກເກີດຂໍ້ຜິດພາດໃນການຄັດລອກຂໍ້ມູນ.

ຖ້າເປັນຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການຈັດຊື້ທີ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ API ໄດ້, ການສ້າງໂດຍອີງໃສ່ API ແທນທີ່ຈະເພິ່ງພາການຈັດການຜ່ານໜ້າຈໍຈະມີຄວາມແນ່ນອນກວ່າ (ຂົງເຂດນີ້ໄດ້ກ່າວເຖິງໄວ້ໃນ ການອັດຕະໂນມັດການຈັດຊື້ B2B ດ້ວຍ AI Agent). ການໃຊ້ຄອມພິວເຕີຈະມີບົດບາດທີ່ຊັດເຈນຂຶ້ນ ເມື່ອວາງຕຳແໜ່ງໃຫ້ເປັນວິທີສຸດທ້າຍສຳລັບ "ຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດຫາ API ໃຫ້ໄດ້ຢ່າງໃດກໍຕາມ".

ອີກໜຶ່ງວຽກງານທີ່ເປັນມາດຕະຖານຄື ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍເວັບໄຊ ຫຼື ຫຼາຍລະບົບ, ນຳມາປຽບທຽບ ແລະ ສະຫຼຸບເປັນລາຍງານແບບຟອມ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການຕິດຕາມລາຄາຄູ່ແຂ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການກວດສອບສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ກຳນົດເວລາສົ່ງມອບຈາກຫຼາຍຜູ້ສະໜອງ, ລວມເຖິງການຖ່າຍພາບໜ້າຈໍຈາກ Dashboard ພາຍໃນບໍລິສັດເພື່ອມາສະຫຼຸບຂໍ້ມູນ.

ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນຂອງ "ການທີ່ມະນຸດຕ້ອງເຂົ້າໄປເບິ່ງໜ້າຈໍເດີມທຸກໆມື້ເພື່ອຄັດລອກ ແລະ ວາງຂໍ້ມູນ", ເຊິ່ງເຫັນຜົນໄດ້ຊັດເຈນໃນການນຳໃຊ້ຄອມພິວເຕີມາຊ່ວຍອັດຕະໂນມັດ. ເນື່ອງຈາກເນັ້ນການເຮັດວຽກຜ່ານ Browser ເປັນຫຼັກ ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບຕົວຕາມການປ່ຽນແປງ Layout ຂອງເວັບໄຊເປົ້າໝາຍໄດ້ງ່າຍ ເຊິ່ງຖືວ່າມີຄວາມເໝາະສົມກັນດີ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການນຳຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳໄດ້ມາໃຊ້ໃນການຕັດສິນໃຈໂດຍກົງນັ້ນມີຄວາມສ່ຽງ. ເນື່ອງຈາກອາດມີຄວາມຜິດພາດໃນການອ່ານໜ້າຈໍ ຫຼື ອາດຈະເປັນການດຶງຂໍ້ມູນຈາກ Cache ເກົ່າ, ດັ່ງນັ້ນໃນການສະແດງຜົນຈຶ່ງຄວນລະບຸ "ເວລາ ແລະ ແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງໜ້າຈໍທີ່ເກັບກຳຂໍ້ມູນ" ໄວ້ສະເໝີ ແລະ ຄວນມີຂະບວນການໃຫ້ມະນຸດກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວເລກທີ່ສຳຄັນອີກຄັ້ງ.

ຫຼັກການສຳຄັນຂອງການນຳໃຊ້ແມ່ນ "ເລີ່ມຈາກຈຸດນ້ອຍໆເພື່ອທົດສອບ ແລະ ຂະຫຍາຍຜົນໂດຍຍັງຄົງໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບຢູ່". ໂດຍໃຫ້ດຳເນີນການຕາມ 3 ຂັ້ນຕອນ ຄື: ການຄັດເລືອກວຽກງານ, ການດຳເນີນງານຈາກ PoC ໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງ, ແລະ ການລວມເອົາຂັ້ນຕອນການກວດສອບໂດຍມະນຸດ (HITL) ເຂົ້າໄປນຳ.

ອຸປະສັກທຳອິດແມ່ນ "ຈະເລີ່ມຈາກວຽກໃດກ່ອນ". ວຽກທີ່ຕອບໂຈດເງື່ອນໄຂຕໍ່ໄປນີ້ຫຼາຍເທົ່າໃດ ກໍຍິ່ງມີໂອກາດປະສົບຜົນສຳເລັດໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນສູງເທົ່ານັ້ນ:

• ມີຂັ້ນຕອນທີ່ກຳນົດໄວ້ຂ້ອນຂ້າງຊັດເຈນ ແລະ ມີຈຸດຕັດສິນໃຈໜ້ອຍ
• ເນັ້ນການໃຊ້ງານຜ່ານໜ້າຈໍ ເຊິ່ງຍາກທີ່ຈະໃຊ້ API ທົດແທນໄດ້
• ມີປະລິມານວຽກຫຼາຍ ເຮັດໃຫ້ສາມາດຄິດໄລ່ຜົນຕອບແທນຈາກການອັດຕະໂນມັດເປັນມູນຄ່າເງິນໄດ້ງ່າຍ
• ຖ້າເກີດຄວາມຜິດພາດກໍບໍ່ສົ່ງຜົນຮ້າຍແຮງ (ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບເງິນ, ສັນຍາ ຫຼື ຂໍ້ກົດໝາຍ)

ສຳລັບຄວາມຄຸ້ມຄ່າຂອງການລົງທຶນ (ROI), ໃຫ້ປະເມີນໂດຍການປຽບທຽບລະຫວ່າງແຮງງານທີ່ໃຊ້ໃນປັດຈຸບັນ (ຈຳນວນຄົນ × ເວລາ × ຄວາມຖີ່) ກັບຕົ້ນທຶນໃນການສ້າງ ແລະ ການດຳເນີນງານ. ກອບການຕັດສິນໃຈລົງທຶນສາມາດອ້າງອີງໄດ້ຈາກ ການວັດແທກຜົນຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້ AI Agent.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າເລືອກວຽກທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງເຊັ່ນ: ການກຳນົດມູນຄ່າສັນຍາ ຫຼື ການດຳເນີນການຊຳລະເງິນມາເປັນເປົ້າໝາຍໃນການເຮັດອັດຕະໂນມັດທັງໝົດໃນທັນທີ ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຫາກເກີດຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ຍັງເຮັດໃຫ້ສູນເສຍຄວາມເຊື່ອໝັ້ນພາຍໃນອົງກອນອີກດ້ວຍ. ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນການເລືອກວຽກທີ່ "ຊ້ຳຊາກຈຳເຈ ແຕ່ຫາກຜິດພາດກໍຍັງສາມາດແກ້ໄຂໄດ້".

ເມື່ອເລືອກເປົ້າໝາຍໄດ້ແລ້ວ ຢ່າຟ້າວຂະຫຍາຍຜົນແບບເຕັມຮູບແບບໃນທັນທີ ແຕ່ໃຫ້ເລີ່ມຈາກ PoC ຂະໜາດນ້ອຍກ່ອນ. ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຈຳກັດຂອບເຂດໃຫ້ຢູ່ໃນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວຽກງານ (ຕົວຢ່າງ: 1 ສາຂາ, 1 ຊັບພລາຍເອີ, ຫຼື ຫຼາຍສິບລາຍການ) ເພື່ອວັດແທກອັດຕາຄວາມສຳເລັດ, ໄລຍະເວລາທີ່ໃຊ້ ແລະ ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ມະນຸດຕ້ອງເຂົ້າໄປແຊກແຊງ.

ສິ່ງທີ່ຄວນສັງເກດໃນ PoC ບໍ່ແມ່ນ "ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ເຮັດສຳເລັດ" ແຕ່ແມ່ນ "ຮູບແບບການເກີດຄວາມຜິດພາດ". ໃຫ້ກວດສອບວ່າຕິດຂັດຢູ່ໜ້າຈໍໃດ, ຢຸດສະງັກຍ້ອນຂໍ້ຍົກເວັ້ນໃດ (Pop-up, Session ໝົດອາຍຸ, ການສະແດງຜົນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດ) ແລ້ວຕຽມການແຍກຂະບວນການ ແລະ ການທົດລອງໃໝ່ (Retry) ເພື່ອຮອງຮັບບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນໃນການນຳໃຊ້ຈິງ.

ການປ່ຽນຜ່ານຈາກ PoC ໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງມີປະເດັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບການບໍລິຫານຈັດການ Agent ໂດຍລວມ. ວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ຈາກການທົດລອງ (Pilot) ໄປສູ່ການຜະລິດແບບມະຫາຊົນ ໄດ້ມີການກ່າວເຖິງຢ່າງລະອຽດໃນ AIエージェントを本番運用に乗せる ເຊິ່ງຄວນອ່ານປະກອບກັນ. ຖ້າໃນຂັ້ນຕອນການກວດສອບພົບວ່າ "ອັດຕາຄວາມສຳເລັດບໍ່ບັນລຸຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງວຽກງານ", ການຕັດສິນໃຈຈຳກັດຂອບເຂດວຽກງານຄືນໃໝ່ໂດຍບໍ່ຝືນຂະຫຍາຍຜົນກໍເປັນສິ່ງສຳຄັນ.

ກຸນແຈສຳຄັນໃນການດຳເນີນງານດ້ານຄອມພິວເຕີຢ່າງປອດໄພ ຄືການບໍ່ພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ທຸກຢ່າງເປັນອັດຕະໂນມັດ. ການອອກແບບໂດຍມີການກວດສອບໂດຍມະນຸດ (HITL) ກ່ອນດຳເນີນການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ຖືເປັນວິທີແກ້ໄຂທີ່ແທ້ຈິງ ເຊິ່ງຊ່ວຍປ້ອງກັນອຸບັດຕິເຫດພ້ອມກັບຂະຫຍາຍຂອບເຂດຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດໄປໃນຕົວ.

• ການດຳເນີນການທີ່ສາມາດເຮັດເປັນອັດຕະໂນມັດໄດ້: ການເບິ່ງ, ການຄັດລອກຂໍ້ມູນ, ການບັນທຶກຮ່າງ ແລະ ອື່ນໆ ເຊິ່ງເປັນການດຳເນີນການທີ່ສາມາດແກ້ໄຂຄືນໄດ້.
• ການດຳເນີນການທີ່ຕ້ອງມີການອະນຸມັດຈາກມະນຸດ: ການສົ່ງຂໍ້ມູນ, ການຢືນຢັນ, ການຊຳລະເງິນ, ການສັ່ງຊື້ຈາກພາຍນອກ ແລະ ອື່ນໆ ເຊິ່ງເປັນການດຳເນີນການທີ່ຍາກຈະກັບຄືນມາແກ້ໄຂໄດ້.

ແນວຄວາມຄິດໃນການແບ່ງຂອບເຂດນີ້ ໄດ້ມີການອະທິບາຍຢ່າງເປັນລະບົບໄວ້ໃນ Human-in-the-loop (HITL). ເນື່ອງຈາກການເພີ່ມຂັ້ນຕອນການລໍຖ້າການອະນຸມັດຫຼາຍເກີນໄປຈະເຮັດໃຫ້ປະໂຫຍດຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດຫຼຸດໜ້ອຍລົງ, ຈຶ່ງຕ້ອງມີການປັບສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມສ່ຽງ ແລະ ປະລິມານງານ ເພື່ອກຳນົດວ່າ "ຄວນມອບໝາຍເຖິງຂັ້ນໃດ ແລະ ຄວນໃຫ້ມະນຸດເຂົ້າມາມີສ່ວນຮ່ວມຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນໃດ". ເມື່ອການດຳເນີນງານມີຄວາມໝັ້ນຄົງແລ້ວ, ວິທີການທີ່ປອດໄພຄືການຄ່ອຍໆຜ່ອນປົນເກນການກວດສອບລົງເທື່ອລະໜ້ອຍ ເພື່ອຂະຫຍາຍຂອບເຂດການມອບໝາຍວຽກໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການໃຊ້ງານຄອມພິວເຕີແມ່ນ "ການມອບສິດການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດໃຫ້ແກ່ AI ໂດຍກົງ" ດັ່ງນັ້ນ ຖ້າຫາກລະເລີຍການອອກແບບສິດທິ ແລະ ມາດຕະການປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງ ກໍຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຮ້າຍແຮງ. ຕ້ອງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຫຼັກການສິດທິຂັ້ນຕໍ່າສຸດ (Least Privilege), ການແຍກສ່ວນດ້ວຍ Sandbox, ລວມເຖິງການກຽມພ້ອມດ້ານການປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດໃນການປະຕິບັດງານ ແລະ ດ້ານກົດລະບຽບຕ່າງໆ.

ເອເຈນສຳລັບການໃຊ້ງານຄອມພິວເຕີຈະນຳໃຊ້ສິດທິຂອງບັນຊີທີ່ສາມາດຄວບຄຸມໜ້າຈໍໄດ້ໂດຍກົງ. ກ່າວຄື, ທຸກສິ່ງທີ່ບັນຊີດັ່ງກ່າວສາມາດເຮັດໄດ້ ເອເຈນກໍສາມາດເຮັດໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີທີ່ສຸດຄືການກຽມບັນຊີສະເພາະສຳລັບເອເຈນ ແລະ ມອບສິດທິໃຫ້ພຽງແຕ່ຂັ້ນຕອນທີ່ຈຳເປັນຕໍ່ການເຮັດວຽກເທົ່ານັ້ນ. ແນວຄິດນີ້ໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງຢ່າງລະອຽດໃນ ການອອກແບບສິດທິຂອງ AI Agent (ສິດທິຂັ້ນຕ່ຳ).

ນອກຈາກນີ້, ການນຳໃຊ້ Sandbox ເພື່ອແຍກສະພາບແວດລ້ອມການປະຕິບັດງານອອກຈາກເຄືອຂ່າຍຫຼັກ (Production Network) ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ຈະຊ່ວຍຈຳກັດຄວາມເສຍຫາຍໄດ້ຫາກເອເຈນມີການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. ວິທີການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ແຍກອອກມາສາມາດສຶກສາໄດ້ຈາກ ການນຳໃຊ້ Sandbox ເພື່ອໃຫ້ AI Agent ເຮັດວຽກຢ່າງປອດໄພ. ໂດຍຕັ້ງຢູ່ເທິງພື້ນຖານທີ່ວ່າ "ເຫັນໜ້າຈໍ = ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງໄດ້", ການຈຳກັດຂອບເຂດຂອງສິ່ງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເບິ່ງເຫັນ ແລະ ສິ່ງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຄວບຄຸມຢ່າງຊັດເຈນຈຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນ.

ນອກເໜືອໄປຈາກຄວາມສ່ຽງດ້ານເຕັກນິກແລ້ວ, ຍັງມີ 3 ຈຸດທີ່ຄວນລະວັງໃນການດຳເນີນງານ.

ອັນທີໜຶ່ງ ຄື ການປະຕິບັດງານທີ່ຜິດພາດ. ຄວາມຜິດພາດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການອ່ານໜ້າຈໍຜິດແລ້ວກົດປຸ່ມຂ້າງໆ, ຫຼື ການປະຕິບັດງານຊ້ຳຊ້ອນ ສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້. ຄວນບັນທຶກພາບໜ້າຈໍ (Screenshot) ແລະ ບັນທຶກການປະຕິບັດງານ (Log) ກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການປະຕິບັດງານທີ່ສຳຄັນ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດກວດສອບ ແລະ ຍ້ອນກັບຄືນໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ.

ອັນທີສອງ ຄື ອະຄະຕິຕໍ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດ (Automation Bias). ເປັນແນວໂນ້ມທີ່ມະນຸດເຊື່ອໝັ້ນໃນຜົນລາຍງານຂອງ Agent ໂດຍບໍ່ມີການວິພາກວິຈານ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີຜູ້ກວດສອບກໍຕາມ ຖ້າຫາກປ່ອຍຜ່ານໂດຍຄິດວ່າ "ຢ່າງໃດກໍຄົງຖືກຕ້ອງແລ້ວ" ກໍຈະບໍ່ມີຄວາມໝາຍ. ມາດຕະການປ້ອງກັນໄດ້ສະຫຼຸບໄວ້ໃນ ມາດຕະການຮັບມືກັບ AI Automation Bias.

ອັນທີສາມ ຄື ເງື່ອນໄຂການໃຊ້ງານ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ (Compliance). ການປະຕິບັດງານແບບອັດຕະໂນມັດຕໍ່ເວັບໄຊ ຫຼື ພອດທັນ (Portal) ພາຍນອກ ອາດຈະຖືກຫ້າມໄວ້ໃນເງື່ອນໄຂການໃຊ້ງານຂອງຝ່າຍນັ້ນ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຂໍ້ຂັດແຍ່ງທາງກົດໝາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການທ່ອງເວັບແບບອັດຕະໂນມັດໂດຍ Agent ກໍໄດ້ເລີ່ມມີໃຫ້ເຫັນແລ້ວ. ການກວດສອບເງື່ອນໄຂຂອງເວັບໄຊເປົ້າໝາຍລ່ວງໜ້າ ແລະ ການດຳເນີນງານພາຍໃນຂອບເຂດທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.

ໃນພື້ນທີ່ຂອງ ASEAN, "ໜ້າຈໍຫຼາຍພາສາ" ແລະ "ກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນ" ກາຍເປັນປະເດັນສະເພາະໃນການນຳໃຊ້ຄອມພິວເຕີ. ໂດຍເນັ້ນໃສ່ປະເທດໄທເປັນຫຼັກ, ພວກເຮົາຈະມາຈັດລະບຽບຈຸດທີ່ຄວນລະວັງສະເພາະຂອງທ້ອງຖິ່ນນັ້ນໆ.

ໃນສະພາບແວດລ້ອມ B2B ຂອງປະເທດໄທ ແລະ ອາຊຽນ, ມັນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິທີ່ໜ້າຈໍຂອງລະບົບຈະມີຫຼາຍພາສາປົນກັນ ເຊັ່ນ: ພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາຍີ່ປຸ່ນ. ການໃຊ້ຄອມພິວເຕີເພື່ອເຂົ້າໃຈໜ້າຈໍດ້ວຍສາຍຕານັ້ນສາມາດຮອງຮັບ UI ຫຼາຍພາສາເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຂ້ອນຂ້າງງ່າຍ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມແຕ່ລະພາສາ, ຈຶ່ງຄວນມີການກວດສອບແຍກຕາມແຕ່ລະພາສາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ມຸມມອງດ້ານການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນກໍເປັນສິ່ງທີ່ຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້. ໂດຍເລີ່ມຈາກກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຂອງໄທ (PDPA), ບັນດາປະເທດໃນອາຊຽນຕ່າງກໍມີກົດລະບຽບໃນການຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ. ໃນກໍລະນີທີ່ຕົວແທນ (Agent) ຕ້ອງຈັດການກັບໜ້າຈໍທີ່ມີການສະແດງຂໍ້ມູນລູກຄ້າ ຫຼື ຂໍ້ມູນພະນັກງານ, ຂໍ້ມູນໜ້າຈໍ ຫຼື ພາບໜ້າຈໍ (Screenshot) ເຫຼົ່ານັ້ນກໍອາດຈະຕົກຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງເຊັ່ນກັນ. ຈຳເປັນຕ້ອງມີການອອກແບບເພື່ອຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຂອບເຂດການຈັດເກັບຂໍ້ມູນລວມເຖິງໄລຍະເວລາໃນການເກັບຮັກສາ Log ແລະ ພາບໜ້າຈໍໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ສຳລັບລາຍການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຢ່າງລະອຽດໃນປະເທດໄທ, ກະລຸນາເບິ່ງທີ່ ລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມ PDPA ຂອງໄທ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI.

ໄດ້ລວບລວມຄຳຖາມທີ່ມັກພົບເລື້ອຍໃນການພິຈາລະນານຳໃຊ້ Computer Use.

ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປ່ຽນມາໃຊ້ສະເໝີໄປ. ສຳລັບວຽກງານທີ່ມີໜ້າຈໍສະເໝີຕົ້ນສະເໝີປາຍ ແລະ ມີຂັ້ນຕອນທີ່ເປັນແບບແຜນຊັດເຈນ, RPA ແບບດັ້ງເດີມມັກຈະເຮັດວຽກໄດ້ໄວ ແລະ ໝັ້ນຄົງກວ່າ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Computer Use ແມ່ນເໝາະກັບວຽກງານທີ່ມີພາລະໃນການບຳລຸງຮັກສາ RPA ສູງ ເຊັ່ນ: ມີການປ່ຽນແປງໜ້າຈໍເລື້ອຍໆ, ມີຮູບແບບຂໍ້ຍົກເວັ້ນຫຼາຍ, ຫຼື ມີລະບົບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາກຫຼາຍ. ທັງສອງຢ່າງນີ້ບໍ່ໄດ້ແຂ່ງຂັນກັນ, ແຕ່ການເລືອກໃຊ້ໃຫ້ເໝາະສົມກັບລັກສະນະຂອງວຽກງານແມ່ນວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດ, ແລະ ໃນດ້ານການຮ່ວມມືກັນລະຫວ່າງ RPA ກັບ AI ນັ້ນ, ທ່ານສາມາດອ້າງອີງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມໄດ້ຈາກ AIハイブリッド BPO.

ຫຼັກການສຳຄັນແມ່ນໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນຈາກວຽກງານທີ່ "ຊໍ້າຊາກ, ມີປະລິມານຫຼາຍ ແລະ ສາມາດແກ້ໄຂຄືນໄດ້ຫາກເກີດຂໍ້ຜິດພາດ". ໂດຍສະເພາະ, ວຽກງານທີ່ເໝາະສົມສຳລັບການເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ແກ່: ການປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າສູ່ Portal ທີ່ບໍ່ມີ API, ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍເວັບໄຊເພື່ອມາເຮັດລາຍງານ, ແລະ ການຄັດລອກຂໍ້ມູນລົງໃນລະບົບ Legacy. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສຳລັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ເຊັ່ນ: ການຢືນຢັນການຊຳລະເງິນ ຫຼື ການເຮັດສັນຍາ, ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງລະມັດລະວັງດ້ວຍການເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດບາງສ່ວນ ໂດຍເພີ່ມຂັ້ນຕອນການກວດສອບໂດຍມະນຸດໃຫ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເງື່ອນໄຂຂັ້ນຕ່ຳມີ 3 ປະການ. ປະການທຳອິດ, ຕ້ອງມີການກວດສອບໂດຍມະນຸດ (HITL) ກ່ອນການດຳເນີນການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງສະເໝີ. ປະການທີສອງ, ຕ້ອງເກັບບັນທຶກການດຳເນີນການ (Operation logs) ແລະ ພາບໜ້າຈໍໄວ້ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດກວດສອບ ແລະ ຍົກເລີກຄວາມຜິດພາດໄດ້. ປະການທີສາມ, ຕ້ອງດຳເນີນການໂດຍໃຊ້ບັນຊີສະເພາະຂອງ Agent ທີ່ມີສິດທິຕ່ຳສຸດ ແລະ ແຍກສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກອອກຈາກກັນ. ຖ້າຫາກຂາດ 3 ປະການນີ້ແລ້ວຮີບຮ້ອນເຂົ້າສູ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບ, ການດຳເນີນການຜິດພາດພຽງຄັ້ງດຽວອາດສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ເກີດການປົນເປື້ອນຂອງຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານໄດ້ງ່າຍ.

Computer Use ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ AI Agent ສາມາດເບິ່ງໜ້າຈໍ ແລະ ຄວບຄຸມການເຮັດວຽກໄດ້, ເຊິ່ງເປັນການຂະຫຍາຍຂອບເຂດການອັດຕະໂນມັດໄປສູ່ວຽກງານທີ່ບໍ່ມີ API. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄຸນຄ່າໂດຍສະເພາະໃນວຽກງານທີ່ RPA ແບບດັ້ງເດີມບໍ່ຖະໜັດ ເຊັ່ນ: ວຽກທີ່ມີ "ໜ້າຈໍປ່ຽນແປງຕະຫຼອດ ຫຼື ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນຫຼາຍ", ລວມເຖິງການຄວບຄຸມລະບົບ Legacy ຫຼື ປະຕູຂໍ້ມູນຂ່າວສານຂອງພາກລັດທີ່ບໍ່ມີ API.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເນື່ອງຈາກມັນເປັນການສືບທອດສິດທິການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດໂດຍກົງ, ຖ້າຂາດພື້ນຖານດ້ານການຈຳກັດສິດທິ (Least Privilege), ການແຍກລະບົບແບບ Sandbox, ການມີມະນຸດຮ່ວມກວດສອບ (HITL) ແລະ ການບັນທຶກ Log ການເຮັດວຽກ, ກໍອາດຈະນຳໄປສູ່ອຸບັດຕິເຫດຮ້າຍແຮງແທນທີ່ຈະເປັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກວຽກງານທີ່ "ຊໍ້າຊາກແຕ່ສາມາດແກ້ໄຂຄືນໄດ້" ໂດຍເລີ່ມຈາກຈຸດນ້ອຍໆ, ພ້ອມທັງສັງເກດເບິ່ງຮູບແບບການເກີດຂໍ້ຜິດພາດກ່ອນຈະຂະຫຍາຍຂອບເຂດການມອບໝາຍວຽກ — ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນທາງລັດທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານຈິງໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການສາທິດເທົ່ານັ້ນ.

ບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນການນຳ AI Agent ມາໃຊ້ໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກງານ B2B ໃນໄທ ແລະ ASEAN. ຫາກທ່ານຕ້ອງການຈັດລະບຽບວ່າຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກວຽກງານໃດກ່ອນ, ສາມາດປຶກສາຫາລືກັບພວກເຮົາໄດ້ທຸກເມື່ອ.