มากกว่าใช้ AI Agent คือ HR นำการเปลี่ยนวิธีทำงาน

McKinsey Technology Trends Outlook 2026 สำรวจแนวโน้มเทคโนโลยีสำคัญ 14 ด้าน ครอบคลุม AI การประมวลผลและการเชื่อมต่อ ไปจนถึงเทคโนโลยีวิศวกรรมล้ำสมัย พร้อมวิเคราะห์พัฒนาการ การลงทุน การนำไปใช้ และทักษะที่เกี่ยวข้อง หนึ่งในประเด็นสำคัญคือ Agentic AI และการเปลี่ยนวิธีดำเนินงานขององค์กรเมื่อ AI สามารถวางแผนและลงมือทำงานหลายขั้นตอนได้ 

รายงานนี้พบว่า แม้ 89% ขององค์กรใช้ AI เป็นประจำ แต่มีเพียง 37% ของบริษัทที่เห็นผลเชิงบวกต่อกำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษี หรือ EBIT จากโครงการ AI โดยรวม ตัวเลขนี้ไม่ได้วัดเฉพาะ Agentic AI แต่สะท้อนช่องว่างระหว่างการใช้เทคโนโลยีกับการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ 

สำหรับ Agentic AI ประเด็นสำคัญจึงอยู่ที่ การออกแบบงาน เพราะผลลัพธ์ที่มากที่สุดไม่ได้มาจากการเพิ่ม Agentic AI เข้าไปในกระบวนการเดิม แต่มาจากการออกแบบกระบวนการและรูปแบบการดำเนินงานใหม่ให้คนกับ AI ทำงานร่วมกัน

เมื่อ AI ลงมือทำงานได้ องค์กรต้องเปลี่ยนมากกว่าแค่ใช้เครื่องมือ

Agentic AI สามารถวางแผนและดำเนินงานหลายขั้นตอน โดยต้องการการชี้นำจากมนุษย์ในระดับจำกัด ทั้งการทำงานผ่านระบบองค์กร ประสานงานกับ Agentic AI อื่น และปรับการดำเนินงานเมื่อบริบทเปลี่ยนไป บทบาทของ AI จึงขยับจากการตอบคำถามหรือเสนอแนะ ไปสู่การลงมือทำงานภายในระบบธุรกิจ 

การเปลี่ยนแปลงนี้เชื่อมโยงกับวิธีที่องค์กรจ้างและฝึกอบรมคน จัดสรรกำลังงาน และออกแบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ Agentic AI หลายบริษัทเริ่มจาก Agentic AI สำหรับกระบวนการเฉพาะ ขณะที่องค์กรที่มีความพร้อมด้านดิจิทัลบางส่วนกำลังพัฒนาไปสู่กระบวนการครบวงจร ซึ่ง Agentic AI หลายตัวประสานงานข้ามระบบและข้ามขั้นตอน 

ในมุมของ Change Management ประเด็นที่บทความนี้ให้ความสำคัญจึงเป็นการเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงาน ไม่ใช่เพียงการนำเครื่องมือใหม่มาใช้ เพราะโจทย์ที่องค์กรต้องทบทวนครอบคลุมทั้งกระบวนการ โครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแล และกลยุทธ์กำลังคน 

ทำงานบางขั้นตอนเร็วขึ้น ยังไม่เท่ากับเปลี่ยนกระบวนการทั้งหมด

การพัฒนาซอฟต์แวร์ทำให้เห็นความแตกต่างนี้ชัดเจน แม้การเขียนโค้ดจะเป็นความสามารถที่โดดเด่นของ AI แต่นักพัฒนาใช้เวลาเพียงประมาณหนึ่งในสิบของวันทำงานกับการเขียนโค้ด ยังมีงานอีกมากรอบกระบวนการนั้น ตั้งแต่การกำหนดความต้องการ ออกแบบระบบ ทดสอบ ไปจนถึงนำซอฟต์แวร์ออกใช้งาน 

การใช้ Agentic AI จึงสามารถขยายไปไกลกว่าการสร้างโค้ด เช่น ให้ Agentic AI ตัวหนึ่งร่างข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ อีกตัวออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ ตัวที่สามสร้างการทดสอบความปลอดภัย และอีกตัวจัดการกระบวนการนำซอฟต์แวร์ออกใช้งาน การวิเคราะห์ของ McKinsey พบว่า องค์กรที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุดมีแนวโน้มฝัง AI ในวงจรการพัฒนาตั้งแต่สี่ขั้นตอนขึ้นไป มากกว่าองค์กรอื่นหกถึงเจ็ดเท่า 

เมื่อการเขียนโค้ดเป็นอัตโนมัติมากขึ้น คอขวดก็ขยับไปอยู่ที่การตัดสินใจว่าจะสร้างอะไร และการตรวจสอบว่าสิ่งที่สร้างขึ้นทำงานได้จริงหรือไม่ ความเร็วในการลงมือสร้างจึงต้องเชื่อมกับการกำหนดความต้องการและการยืนยันคุณภาพ ไม่ใช่พิจารณาแยกจากกัน 

คุณค่าของ Agentic AI ในบริบทนี้ไม่ได้อยู่ที่การสร้างผลลัพธ์ที่เร็วขึ้นเท่านั้น แต่รวมถึงการเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงานตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยให้ทีมมนุษย์กำกับ Agentic AI ผ่านกระบวนการทำงาน 

HR Management กับการเปลี่ยนบทบาทของคน

เมื่อ Agentic AI รับงานไปดำเนินการได้โดยไม่ต้องโต้ตอบกับคนตลอดเวลา นักพัฒนาก็เริ่มเปลี่ยนจากการทำงานกับผู้ช่วยเขียนโค้ดหนึ่งตัว ไปสู่การกำกับ Agentic AI หลายตัว งานบางส่วนสามารถดำเนินต่อข้ามคืนหรือช่วงสุดสัปดาห์ แล้วกลับมาพร้อมโค้ด ผลการทดสอบ การวิเคราะห์ หรือเอกสารสำหรับรอบการทำงานถัดไป 

คนจึงเปลี่ยนจากการลงมือทำทุกขั้นตอน มาเป็นผู้กำหนดว่างานต้องออกมาอย่างไร วางแนวทาง และตรวจสอบผลลัพธ์ ส่วน Agentic AI รับหน้าที่ลงมือทำตามที่กำหนด ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์ องค์กรที่ใช้ AI ได้ก้าวหน้ากำลังปรับไปสู่ทีมขนาดเล็กลง โดยให้คนเน้นการกำหนดว่าจะสร้างอะไร ออกแบบระบบ สั่งงาน AI และแก้ปัญหาที่ AI จัดการเองไม่ได้ การทำงานรูปแบบนี้จึงต้องพัฒนา ทักษะใหม่ เพื่อให้คนกำกับและทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในมุมของ HR Management ประเด็นจึงครอบคลุมทั้งการออกแบบบทบาท การพัฒนาทักษะ และการจัดสรรกำลังคน ไม่ใช่เพียงความสามารถในการใช้เครื่องมือ AI อย่างไรก็ตาม ผลระยะยาวต่อโครงสร้างองค์กร ชั้นการบริหาร และความต้องการแรงงานยังไม่แน่นอน เช่นเดียวกับรูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI ที่เหมาะสมที่สุด 

จึงไม่ควรตีความการเกิดขึ้นของทีมขนาดเล็กในงานซอฟต์แวร์ว่า เป็นข้อสรุปที่ว่าทุกองค์กรหรือทุกหน้าที่งานต้องลดจำนวนคน เพราะรูปแบบทีมและการบริหารผลงานในระยะยาวยังเป็นประเด็นที่อยู่ระหว่างการพัฒนา 

กระบวนการใหม่ต้องเชื่อมกับระบบและบริบทขององค์กร

การแบ่งงานระหว่างคนกับ Agentic AI เป็นเพียงส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลง การสร้างคุณค่าในระดับองค์กรยังต้องอาศัยการเชื่อมต่อระหว่างระบบ เช่น ระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร หรือ ERP องค์กรจึงเริ่มลงทุนในชั้นการประสานงานที่ช่วยให้ Agentic AI ทำงานผ่านระบบเหล่านี้ได้ 

แต่การเชื่อมต่อกับระบบเดิมยังเป็นคอขวด เมื่อโมเดลมีความสามารถดีขึ้น ความท้าทายที่ยากกว่าคือการเปลี่ยนผลลัพธ์ของ AI ให้เป็นการกระทำที่ปลอดภัยภายในองค์กร โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีข้อกำกับดูแล และต้องเชื่อมต่อผ่าน API หรือระบบ ERP เดิม 

ในงานซอฟต์แวร์ Agentic AI ยังต้องเข้าใจบริบทมากกว่าโค้ด เช่น นโยบายภายใน ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ และประวัติผลิตภัณฑ์ ระบบความรู้และบริบทขององค์กรจึงมีบทบาทในการช่วยให้ Agentic AI เข้าใจข้อกำหนดได้ถูกต้อง และทำให้ทีมตรวจสอบผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น 

อิสระของ Agentic AI ต้องมาพร้อมความรับผิดชอบ

เมื่อ Agentic AI สามารถอ่านและเขียนข้อมูลผ่านระบบต่าง ๆ ความเสี่ยงก็ไม่ได้จำกัดอยู่ที่คำตอบผิด แต่รวมถึงสิทธิ์เข้าถึงและการกระทำภายในระบบองค์กร API key บัญชีบริการ และข้อมูลรับรองสำหรับเครื่องจักรจึงกลายเป็นส่วนหนึ่งของโจทย์การจัดการตัวตนและความปลอดภัย 

การออกแบบวิธีทำงานใหม่ต้องพิจารณาทั้งผู้รับผิดชอบ การกำกับดูแล เส้นทางส่งต่อปัญหา และการควบคุมการดำเนินงาน คำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ว่า Agentic AI สามารถทำงานได้อย่างอิสระเพียงใด แต่คือองค์กรสามารถรองรับอิสระนั้นได้มากแค่ไหนอย่างปลอดภัย 

ขณะเดียวกัน การประเมิน Agentic AI ต้องสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ เพื่อสร้างวงจรปรับปรุงที่ยกระดับผลการดำเนินงาน และต้องคำนึงถึงต้นทุนด้วย เพราะกระบวนการแบบ Agentic มีการให้เหตุผลซ้ำ เรียกใช้เครื่องมือ และประสานงานข้ามระบบ ในบางสภาพแวดล้อมจึงอาจใช้โทเคนมากกว่าคำถามแชตบอตทั่วไป 5–30 เท่า 

บทสรุป: เปลี่ยนวิธีทำงาน ไม่ใช่เพียงเพิ่ม AI

คุณค่าของ Agentic AI ไม่ได้อยู่ที่การเพิ่มเครื่องมือเข้าไปในกระบวนการเดิมเท่านั้น แต่อยู่ที่การออกแบบวิธีทำงานใหม่ให้คนกับ AI ทำงานร่วมกัน โดยมีโครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแล และการประเมินผลที่รองรับการเปลี่ยนแปลงนั้น 

สำหรับ Humanica จุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนผ่านนี้คือการมอง คนและเทคโนโลยี ไปพร้อมกัน เพราะการนำ AI มาใช้ไม่ได้มีเพียงคำถามเรื่องระบบ แต่ยังมีคำถามว่าบทบาทของคนจะเปลี่ยนอย่างไร ต้องเตรียมทักษะอะไร และจะทำให้การทำงานรูปแบบใหม่เกิดขึ้นได้จริงอย่างไร

นี่จึงเป็นเหตุผลที่ Humanica มุ่งพัฒนา HRIS อย่าง Workplaze เพื่อช่วยให้ HR Management มีประสิทธิภาพ ควบคู่กับบริการ HR Consulting ที่ช่วยองค์กรนำแนวทาง Change Management มาปรับใช้ในการเตรียมความพร้อมของคนและปรับกระบวนการทำงาน เพื่อให้การนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ไม่ได้หยุดอยู่ที่ระบบ แต่เชื่อมกับวิธีทำงานที่สร้างคุณค่าให้กับองค์กรได้จริง

หากองค์กรกำลังทบทวนบทบาทของคน โครงสร้างงาน หรือแนวทางบริหารบุคลากรในยุคที่ AI เข้ามามีส่วนในการทำงาน Humanica HR Consulting พร้อมให้คำปรึกษาและช่วยออกแบบแนวทางที่เหมาะกับบริบทขององค์กร