CrewAI: เจาะลึกเทรนด์การใช้ AI Agents ในองค์กรปี 2025

Agentic AICrewAI: เจาะลึกเทรนด์การใช้ AI Agents ในองค์กรปี 2025

สวัสดีครับเพื่อน ๆ ชาว Data Espresso! วันนี้เรามาคุยกันเรื่องฮอตฮิตติดกระแสอย่าง AI Agents กันดีกว่า โดยเฉพาะการใช้งานในองค์กรต่าง ๆ ทั่วโลก จะเป็นยังไงบ้าง เรามาดูกันเลยครับ! 🚀

AI Agents กำลังมาแรงในองค์กรทั่วโลก

เห็นได้ชัดเลยว่า AI Agents กำลังเป็นที่สนใจอย่างมากในวงการธุรกิจ โดยเฉพาะเมื่อมีเครื่องมืออย่าง CrewAI ที่ช่วยให้การพัฒนา AI Agents ทำได้ง่ายขึ้น แต่จะใช้งานกันยังไง เร็วแค่ไหน? เรามาดูผลสำรวจจาก CrewAI กันครับ

ใช้งานจริงกันแล้วหรือยัง?

จากผลสำรวจพบว่า:

  • 36.9% อยู่ในช่วงเริ่มต้นศึกษา
  • 27.3% ได้ทำการศึกษาเชิงลึกแล้ว
  • 19.9% เริ่มพัฒนาฟีเจอร์บางส่วน
  • 15.9% มีฟีเจอร์ที่ใช้งานจริงในระบบการผลิตแล้ว

น่าสนใจมากเลยใช่ไหมครับ? แม้ส่วนใหญ่จะอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็มีบางส่วนที่เริ่มใช้งานจริงแล้ว โดยเฉพาะบริษัทขนาดใหญ่ที่มีโอกาสนำไปใช้จริงมากกว่าถึง 23% เมื่อเทียบกับบริษัทขนาดเล็ก

💡 ในความเห็นของผม นี่เป็นสัญญาณที่ดีมากครับ แสดงว่าเทคโนโลยี AI Agents กำลังเติบโตและมีความเป็นไปได้สูงที่จะถูกนำไปใช้งานจริงในอนาคตอันใกล้

ความเร็วในการพัฒนา: ทุกคนอยากเร็ว!

ผลสำรวจชี้ชัดว่า ทีมส่วนใหญ่ (76.4%) ต้องการนำ AI Agents ไปใช้งานจริงภายใน 30-60 วัน! นี่เป็นความเร็วที่น่าทึ่งมากครับ

แต่ทำไมถึงเร็วขนาดนี้ล่ะ? มีเหตุผลหลัก ๆ ดังนี้ครับ:

  1. เริ่มจากงานง่าย ๆ ก่อน: ทีมมักจะเริ่มจากงานที่ไม่ซับซ้อนเพื่อสร้าง Quick Win
  2. ค่อย ๆ พัฒนา: หลังจากนั้นค่อยขยับไปทำงานที่ซับซ้อนขึ้นทีละนิด
  3. ใช้เครื่องมือช่วย: อย่าง CrewAI ที่มีฟีเจอร์ Guardrails และ Flows ช่วยให้พัฒนาได้เร็วขึ้น

💡 ผมว่านี่เป็นกลยุทธ์ที่ฉลาดมากครับ เพราะการเริ่มจากงานเล็ก ๆ ช่วยให้ทีมได้เรียนรู้และปรับตัวไปพร้อม ๆ กับการสร้างผลงานจริง

ใครเป็นคนขับเคลื่อน AI Agents ในองค์กร?

เรามาดูกันว่าใครเป็นคนผลักดัน AI Agents ในองค์กรกันบ้าง:

  • 47.7% เป็นทีมที่ค่อนข้างเทคนิคสูง
  • 27% ไม่ได้เน้นเทคนิคมากนัก
  • 25.3% เป็นทีมที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสูงมาก

สิ่งที่น่าสนใจคือ ทีมที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสูงมักจะเลือกใช้ CrewAI Flows เพื่อควบคุมการทำงานของ AI Agents ได้แม่นยำมากขึ้น

💡 จากประสบการณ์ของผม การมีทีมที่เข้าใจเทคโนโลยีอย่างลึกซึ้งเป็นสิ่งสำคัญมากในการพัฒนา AI Agents ครับ แต่ก็ต้องไม่ลืมว่าความเข้าใจในธุรกิจก็สำคัญไม่แพ้กัน

AI Models ยอดนิยมสำหรับ AI Agents

มาดูกันว่า AI Models ไหนที่ได้รับความนิยมในการพัฒนา AI Agents กันบ้าง:

  1. OpenAI & Azure OpenAI
    • GPT-4o
    • GPT-4o-mini
  2. Anthropic
    • Claude 3.5 Haiku
    • Claude 3.5 Sonnet
  3. Google
    • Gemini Pro
    • Gemini 1.5 Flash
  4. Ollama
    • OpenHermes
    • CodeGemma
    • Llama 3.3

💡 ในมุมมองของผม OpenAI ยังคงเป็นผู้นำตลาดอยู่ แต่ก็น่าสนใจที่เห็นโมเดลอื่น ๆ เริ่มได้รับความนิยมมากขึ้น โดยเฉพาะ Claude จาก Anthropic ที่กำลังมาแรงมาก

กรณีศึกษา: PwC ใช้ CrewAI ในการทำงานจริง

PwC หนึ่งในบริษัทที่ปรึกษาชั้นนำของโลก ได้นำ CrewAI ไปใช้ในการทำงานจริงแล้ว โดยเฉพาะในส่วนของการ Generate Code ซึ่งผลลัพธ์น่าทึ่งมาก:

“เราสามารถเพิ่มความแม่นยำในการ Generate Code จาก 10% เป็นมากกว่า 70% ด้วยการใช้ AI Agents และ CrewAI”

💡 นี่เป็นตัวอย่างที่ดีมากของการนำ AI Agents ไปใช้งานจริงและเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน ผมคิดว่าในอนาคตเราจะได้เห็นกรณีศึกษาแบบนี้มากขึ้นเรื่อย ๆ แน่นอนครับ

สรุป: AI Agents กำลังมาแรง แต่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

จากข้อมูลทั้งหมดที่เราได้เห็น สรุปได้ว่า:

  1. AI Agents กำลังได้รับความสนใจอย่างมากในวงการธุรกิจ
  2. ส่วนใหญ่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็มีบางส่วนที่เริ่มใช้งานจริงแล้ว
  3. ทีมพัฒนาต้องการความเร็วในการนำไปใช้งานจริง
  4. ทีมที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสูงมักจะเป็นผู้ขับเคลื่อนโครงการ AI Agents
  5. OpenAI ยังคงเป็นผู้นำในด้าน AI Models แต่ก็มีคู่แข่งที่น่าจับตามองอย่าง Anthropic

💡 ในความเห็นของผม AI Agents เป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสูงมาก และจะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการทำงานขององค์กรต่าง ๆ ในอนาคตอันใกล้นี้แน่นอน แต่ก็ต้องระวังเรื่องการนำไปใช้อย่างมีจริยธรรมและรับผิดชอบด้วยนะครับ

แล้วคุณล่ะครับ คิดว่าองค์กรของคุณพร้อมสำหรับ AI Agents แล้วหรือยัง? ลองมาแชร์ความคิดเห็นกันได้ในคอมเมนต์เลยครับ!

ถ้าอยากรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI Agents และ AI Suite ต่าง ๆ ที่น่าสนใจในปี 2024 ก็ตามอ่านบทความอื่น ๆ ของเราได้นะครับ

ที่มา https://insights.crewai.com/

แล้วพบกันใหม่ในบทความหน้า สวัสดีครับ! 👋

#datascience #generativeai #genai #dataespresso

.

Related articles

หลักการสร้าง AI Agent / AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด

เรียนรู้หลักการสร้าง AI Agent และ AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด พร้อมขั้นตอนการพัฒนา 6 ขั้น เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Github Repository awesome-llm-apps รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัว พร้อม Source Code ให้ลองใช้ฟรี

ค้นพบ awesome-llm-apps บน GitHub ที่รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัวพร้อม Source Code ฟรี ตั้งแต่ Chatbot, AI Agent, RAG System ใช้ LangChain, LlamaIndex สำหรับธุรกิจ SME

BigQuery Data Engineer Agent: ปฏิวัติการทำงานของ Data Engineer ด้วย AI

ค้นพบ BigQuery Data Engineer Agent จาก Google Cloud ที่ใช้ AI ช่วยปฏิวัติการทำงานของ Data Engineer ลดเวลาการพัฒนา Pipeline จากสัปดาห์เป็นนาที พร้อมเครื่องมือตรวจจับข้อผิดพลาดอัตโนมัติ

A2A (Agent to Agent) คืออะไร? ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agent

เจาะลึก A2A (Agent to Agent) โปรโตคอลเปิดที่ช่วยให้ AI Agent ต่างค่ายสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ พร้อมประโยชน์สำหรับธุรกิจ SME และ AI consulting โดย Data-Espresso

MCP คืออะไร? เจาะลึกมาตรฐานใหม่ พลิกเกม AI Agent และ Workflow Automation

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร? ทำความเข้าใจมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ AI Agent เชื่อมต่อข้อมูลภายนอกอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมประโยชน์ ตัวอย่างการใช้งานใน n8n และอนาคตของ AI

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล