AI Agents คืออะไร และทำไมงาน Back-Office กำลังเปลี่ยนแปลง?
AI Agents คือระบบ AI ที่สามารถรับ task แล้วดำเนินการจนจบโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องมีคนคอยกดทุกขั้นตอน ต่างจาก ChatGPT ที่เป็นแค่ “ที่ปรึกษา” AI Agents คือ “ผู้ปฏิบัติงาน” ที่ทำงานแทนได้จริง
ปี 2026 ตัวเลขชัดเจนว่า AI Agents กำลัง scale เร็วมาก:
– 23% ขององค์กรทั่วโลกเริ่ม implement AI agents แล้ว
– 36% กำลังอยู่ในช่วงทดลองใช้
– ภายในปี 2028 AI จะตัดสินใจแทนคนในงานประจำ 15% (Gartner)
Goldman Sachs ประกาศจ้าง Anthropic AI agents ทำงาน accounting และ compliance และ KBTG (บริษัทเทคของกสิกรไทย) ประกาศ AI-First Transformation ในปี 2024 สัญญาณที่ชัดเจนว่านี่ไม่ใช่อนาคต แต่กำลังเกิดขึ้นตอนนี้
—
งาน Back-Office ประเภทไหนที่เสี่ยงที่สุด?
Data Entry และ Document Processing
งานป้อนข้อมูลใบสมัคร สแกนเอกสาร อัพโหลดไฟล์ — AI ทำได้เร็วกว่ามนุษย์ 10 เท่าและมี error rate ต่ำกว่ามาก เหมาะสำหรับ automation ทันที
Compliance และ Audit Checking
ตรวจสอบเอกสารครบถ้วน ความถูกต้องของสัญญา การผ่านกฎระเบียบ — AI อ่านและ cross-reference ได้ภายใน seconds แทนที่จะใช้ชั่วโมง
Financial Reporting
สรุปยอดขาย คำนวณ margin จัดทำรายงาน — ถ้าข้อมูลอยู่ใน system AI ทำได้เลยโดยไม่ต้องรอนักบัญชี
Customer Support Level 1
ตอบคำถามซ้ำๆ เปิด ticket track status แจ้งสถานะ — AI chatbot ทำได้ 24/7 ไม่มีวันหยุด
HR Administration
คัดกรอง resume นัดสัมภาษณ์ ส่ง onboarding documents — AI handle ได้ทั้ง pipeline
—
ทักษะที่ AI ยังแทนไม่ได้ในปี 2026
จาก McKinsey Superagency Report 2026 งานที่ยังต้องการมนุษย์:
| ทักษะ | เหตุผลที่ AI ยังแทนไม่ได้ |
|——|————————|
| Critical Thinking | AI เก่งกับ pattern เดิม แต่สะดุดกับ edge case ใหม่ |
| Stakeholder Management | การสร้าง trust และ negotiate ต้องการ emotional intelligence |
| Creative Problem Solving | Solution ใหม่ที่ไม่เคยมีข้อมูลต้นแบบ |
| Leadership | Inspire คน สร้าง culture เป็นสิ่งที่ AI simulate ได้แต่ทำจริงไม่ได้ |
| Deep Domain Expertise | ความรู้เชิงลึกที่ผสมกับ judgment — ยังมีคุณค่าสูง |
—
3 ขั้นตอน Reposition ตัวเองในยุค AI Agents
ขั้นตอนที่ 1: Self-Audit ใน 30 นาที
เขียน task ที่ทำซ้ำๆ ทุกสัปดาห์ แล้วตอบคำถาม:
– Task นี้เป็น “รับข้อมูล → ประมวลผล → output” ไหม?
– ถ้า AI ทำแทน คุณจะ add value อะไรได้บ้าง?
ขั้นตอนที่ 2: เรียนรู้การทำงานกับ AI Agent
ไม่ต้องเขียนโค้ด แต่ต้องรู้:
– วิธี prompt ให้ได้ output ที่ต้องการ
– วิธี review output และ catch ข้อผิดพลาด
– วิธี integrate AI เข้ากับ workflow จริง
ขั้นตอนที่ 3: Shift จาก Executor เป็น Supervisor
แทนที่จะ “ทำงาน” → เริ่ม “บริหาร AI ที่ทำงาน”
– Data entry เอง → Check output ของ AI
– เขียน report เอง → Review และ add strategic insight
– ตอบ email เอง → Approve draft ที่ AI เตรียมให้
Career path ที่ยั่งยืน: Executor → Reviewer → Strategic Advisor
—
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Q: AI Agents จะแทนที่งานของผมเมื่อไหร่?
A: ไม่มีวันที่แน่นอน แต่แนวโน้มชัดเจน งานที่ซ้ำๆ และ process-based จะโดนแทนก่อน งานที่ต้องใช้ judgment, creativity, และ human relationship จะอยู่ได้นานกว่า ปัจจุบัน Gartner คาดว่า 15% ของงานประจำจะถูก AI ตัดสินใจแทนภายในปี 2028
Q: องค์กรไทยควรเริ่ม implement AI Agents อย่างไร?
A: เริ่มจาก process ที่ชัดเจน มีข้อมูลพร้อม และ risk ต่ำ เช่น document classification, FAQ answering, หรือ report generation ลอง pilot 3 เดือน วัด ROI แล้วค่อย scale ไม่ควรเริ่มจาก process ที่ซับซ้อนหรือ customer-facing ทันที
Q: ต้องมีทีม IT ใหญ่ไหมถึงจะใช้ AI Agents ได้?
A: ไม่จำเป็น เครื่องมือสมัยใหม่เช่น Claude, Microsoft Copilot, หรือ OpenClaw ช่วยให้ทีมเล็กๆ ตั้ง AI workflow ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดซับซ้อน สิ่งสำคัญกว่าคือ process ที่ชัดเจนและข้อมูลที่พร้อม
Q: AI Agents มี risk อะไรบ้างที่ต้องระวัง?
A: Risk หลักคือ (1) Hallucination — AI สร้างข้อมูลผิดๆ ต้องมีระบบ review (2) Data privacy — ข้อมูลที่ป้อน AI อาจถูกใช้ใน training ต้องอ่าน policy ของผู้ให้บริการ (3) Over-automation — automate เร็วเกินไปโดยไม่มี safety net อาจเกิด error ที่ scale
บทความนี้อ้างอิงจาก Goldman Sachs/Anthropic (CNBC), McKinsey Superagency Report 2026, KBTG AI-First 2024 (kasikornbank.com), และ PYMNTS (กุมภาพันธ์ 2026)