อะไรคือ Ambient AI? ความหมาย, ตัวอย่าง, และวิธีการทำงาน

จินตนาการถึงเทคโนโลยีที่สามารถช่วยคุณประหยัดเวลาได้ถึง 92,400 ชั่วโมงแต่ทำงานอย่างเงียบ ๆ และผสานเข้ากับฉากหลังของวันทำงานของคุณได้อย่างราบรื่น

มันแสดงการรับรู้บริบทอย่างครบถ้วนของงานของคุณ—ตรวจจับสัญญาณ ทำนายความต้องการ และดำเนินการโดยไม่ต้องให้คุณสั่ง

นั่นคือคำมั่นสัญญาของ AI รอบตัว: การพัฒนาจากการประมวลผลแบบตอบสนองไปสู่การประมวลผลที่คาดการณ์ล่วงหน้าอย่างแท้จริง แทนที่จะรอคำสั่งที่ชัดเจน สภาพแวดล้อมอัจฉริยะที่ติดตั้ง AI รอบตัวสามารถ:

นี่ไม่ใช่แค่เรื่องเครื่องมือที่ฉลาดขึ้นเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของระบบที่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน มาดูรายละเอียดกัน

อะไรคือ Ambient AI?

คิดถึงมันเหมือนกับปัญญาประดิษฐ์ที่ผสมผสานและทำงานโดยไม่ต้องการการกระตุ้นในทุกขั้นตอน มันไม่ใช่สิ่งที่คุณเปิดหรือปิดได้ แต่เป็นสิ่งที่สนับสนุนการทำงานของคุณอย่างต่อเนื่อง ปรับตัวตามนิสัยของคุณ และพัฒนาขึ้นตามกาลเวลา

แทนที่จะเพียงแค่ตอบสนองต่อคำสั่งของคุณ ระบบ AI แบบรอบตัวจะสังเกตบริบทและดำเนินการเชิงรุกเพื่อทำงานประจำวัน มาดูลักษณะสำคัญของมันกัน

การรับรู้บริบทผ่านการรับรู้หลายรูปแบบ

ระบบ AI แบบรอบด้านอาศัยข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง รวมถึงการตรวจสอบความปลอดภัยทางกายภาพอย่างต่อเนื่องผ่านเซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว กล้อง ไมโครโฟน ข้อมูลจากอุปกรณ์ เทเลเมทริกส์ ข้อมูลปฏิทิน ตำแหน่งที่ตั้ง และเซ็นเซอร์สิ่งแวดล้อม (เช่น อุณหภูมิและการใช้งาน) ปัญญาด้านวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์มีบทบาทสำคัญอย่างมากในที่นี้

สัญญาณหลายรูปแบบเหล่านี้ร่วมกันป้อนเข้าสู่ระบบที่สร้างบริบทสถานการณ์โดยอัตโนมัติของสภาพแวดล้อมและพฤติกรรมของผู้ใช้ตามที่นักวิเคราะห์คนหนึ่งกล่าวไว้ว่า"เทคโนโลยีเซ็นเซอร์มีราคาถูกลงและมองเห็นได้น้อยลง ทำให้ [องค์กร] สามารถจับข้อมูลเชิงลึกจากกระบวนการที่ซ่อนอยู่มากที่สุดของคุณได้"

การช่วยเหลือเชิงรุกมากกว่าการแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้า

ต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่รอคำสั่งจากผู้ใช้ ("นัดประชุม", "สร้างรายงาน"), AI แบบรอบรู้สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้ อาจตรวจพบว่าคุณอยู่ในประชุมต่อเนื่องกัน, สรุปว่าคุณต้องการสรุปและเวลาสำหรับการติดตามผล, และดำเนินการโดยไม่ต้องถูกขอให้ทำ

การผสานรวมอย่างไร้รอยต่อเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่

ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัวไม่ได้เป็นเพียงแอปที่คุณเปิดใช้งานเท่านั้น แต่จะผสานเข้ากับสถานที่ทำงาน อุปกรณ์ ระบบ และกิจวัตรที่คุณใช้อยู่แล้ว มันทำงานอยู่เบื้องหลัง—ปรับอุณหภูมิ เปลี่ยนการตั้งค่า เตรียมการประชุมถัดไป แนะนำการดำเนินการ จัดสรรทรัพยากร—โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนวิธีการที่คุณใช้ AI ในการจัดการงานของคุณ

นักวิจัยที่ทบทวนระบบอัจฉริยะแวดล้อมเน้นย้ำถึงความจำเป็นของ "เครื่องมืออัจฉริยะที่ปรับตัวให้เข้ากับพฤติกรรมการใช้ชีวิตของผู้ใช้ แทนที่จะต้องการคำแนะนำอย่างชัดเจน"

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากสภาพแวดล้อมและพฤติกรรมของผู้ใช้

ระบบเหล่านี้พัฒนาขึ้นตามกาลเวลาโดยการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ การเปลี่ยนแปลงของบริบท และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ระบบเหล่านี้เรียนรู้ว่าอะไรได้ผลและอะไรไม่ได้ผล ปรับปรุงการคาดการณ์และการกระทำของตนให้เหมาะสมตามนั้นวรรณกรรมเกี่ยวกับปัญญาแวดล้อมเน้นย้ำถึงความสามารถในการปรับตัว และการปรับให้เหมาะกับบุคคลเป็นผลลัพธ์สำคัญของการ 접근นี้

การตัดสินใจอย่างอิสระภายในขอบเขตที่กำหนด

ในที่สุด ปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว (Ambient AI) ก้าวไปไกลกว่าการแนะนำการกระทำเพียงอย่างเดียว; มันสามารถดำเนินการตามภารกิจได้ด้วยตัวเองภายในขอบเขตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า, ตัดสินใจ, จัดการทรัพยากร, และกระตุ้นให้เกิดกระบวนการทำงาน.

นี่คือจุดที่ AI แบบสภาพแวดล้อมทับซ้อนกับเครื่องมือ AI แบบตัวแทน ( ตัวแทน AI ที่ตั้งเป้าหมาย, กระทำ, และวางแผน) ตัวอย่างเช่น ระบบสำนักงานอัจฉริยะอาจตรวจจับการมีผู้ใช้งานน้อยและเปลี่ยนการจัดสรรห้องหรือปรับการตั้งค่า HVAC โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

หรือในกรณีของClickUp Brainสามารถทบทวนบันทึกการประชุมล่าสุด สกัดรายการที่ต้องดำเนินการ สร้างงาน และช่วยมอบหมายให้กับสมาชิกทีมที่เหมาะสมโดยใช้ฟีเจอร์ต่างๆ เช่น AI Assign และ Prioritize สิ่งนี้เป็นไปได้ด้วยชุดของเครื่องมือพื้นฐานที่ทรงพลังซึ่งทำงานร่วมกันภายในConverged AI Workspace ซึ่งประกอบด้วย:

ดูการทำงานได้ที่นี่ 👇🏼

เมื่อพิจารณาโดยรวมแล้วAIสภาพแวดล้อมจะเปลี่ยนแปลงรูปแบบการประมวลผลจากผู้ช่วยที่รอคอยการเรียกใช้งานอย่างชัดเจนไปเป็นระบบที่เปิดใช้งานตลอดเวลาซึ่งเข้าใจ คาดการณ์ และดำเนินการได้

ความแตกต่างระหว่าง AI แบบ Ambient กับระบบ AI แบบดั้งเดิม

ในแบบจำลองคลาสสิก ผู้ใช้จะออกคำสั่งหรือคำถาม ("นัดประชุม", "สร้างรายงาน", "แชทบอทตอบคำถามนี้") และ AI จะตอบสนอง

การไหลของข้อมูลที่นี่เป็นแบบแยกส่วนและตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ผู้ช่วย AI แชทบอท และโมเดลเฉพาะงานต่างครองพื้นที่นี้

ในทางตรงกันข้าม AI แบบรอบตัวนั้นแพร่หลาย มันตรวจสอบบริบทอย่างต่อเนื่อง เข้าใจสัญญาณที่แฝงอยู่ (แทนที่จะเป็นคำสั่งที่ชัดเจน) และประสานงานข้ามงาน อุปกรณ์ และระบบต่างๆ

นี่คือการเปรียบเทียบอย่างละเอียดเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่าง:

การเชื่อมโยงกับหลักการของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนและกระบวนการทำงานอัตโนมัติ

เอไอแบบสภาพแวดล้อม (Ambient AI) และเอไอแบบตัวแทน (Agentic AI) มีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด แต่ไม่เหมือนกัน

ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว (Ambient AI) ให้การรับรู้อย่างต่อเนื่อง, บริบท, และปัญญาประดิษฐ์ในพื้นหลัง, ในขณะที่ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบตัวแทน (Agency AI) ให้ตัวแทนที่มีเป้าหมายชัดเจนซึ่งสามารถวางแผนและดำเนินการได้

ในทางปฏิบัติ ระบบสภาพแวดล้อมจะป้อนสัญญาณที่สมบูรณ์และเรียลไทม์ (ตำแหน่ง, ปฏิทิน, ข้อมูลระยะไกลของอุปกรณ์, การครอบครองห้อง, สัญญาณการสนทนา) เข้าสู่ส่วนประกอบเอเจนต์ซึ่งจะกำหนดวัตถุประสงค์, ลำดับขั้นตอน, และดำเนินการตามภารกิจแทนผู้ใช้ การแบ่งส่วนนี้ซึ่งประกอบด้วยชั้นบริบทและชั้นเอเจนต์ เป็นวิธีที่องค์กรคาดหวังในการเปลี่ยนผ่านจากระบบอัตโนมัติแบบพาสซีฟไปสู่กระบวนการทำงานอัตโนมัติอย่างเต็มรูปแบบ

การนำไปใช้ในโลกจริงแสดงให้เห็นว่าระบบสภาพแวดล้อมและระบบตัวแทนสามารถ ทำหน้าที่เป็น "เพื่อนร่วมทีมดิจิทัล"ได้ แต่ยังคงต้องการกรอบการกำกับดูแล อัตลักษณ์ และความรับผิดชอบ เพื่อป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิดและพฤติกรรมที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้

สำหรับผู้ปฏิบัติงานหรือผู้จัดการ ข้อสรุปที่ชัดเจนคือ: ให้ปฏิบัติต่อ AI แบบแวดล้อมเสมือนเป็นชั้นของประสาทสัมผัสและบริบทที่เอื้อให้เกิดการทำงานแบบตัวแทน และให้ปฏิบัติต่อ AI แบบตัวแทนเสมือนเป็นผู้ดำเนินการที่ต้องถูกควบคุม

ความสำเร็จที่นี่ต้องการ:

การผสมผสานนั้นคือสิ่งที่เปลี่ยนเครื่องมือแบบเฉื่อยให้กลายเป็นกระบวนการทำงานที่ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และเป็นอิสระ

องค์ประกอบสำคัญของระบบ AI สภาพแวดล้อม

เพื่อที่จะเข้าใจว่า AI ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมจริง ๆ นั้นทำงานอย่างไร การลองดูเบื้องหลังจะช่วยให้เข้าใจได้มากขึ้น

เริ่มต้นด้วย ระบบ AI รอบตัวคุณไม่ใช่ระบบเดียว แต่เป็นเครือข่ายของเทคโนโลยีอัจฉริยะที่ทำงานร่วมกันอย่างเงียบๆ เซ็นเซอร์รวบรวมสิ่งที่เกิดขึ้นรอบตัวคุณ เครื่องมือประมวลผลตีความข้อมูล โมเดลการคาดการณ์คาดการณ์การกระทำต่อไปของคุณ และตัวแทนอัตโนมัติดำเนินการ โดยที่คุณอาจไม่สังเกตเห็น

มันคือระบบนิเวศดิจิทัลที่เรียนรู้อยู่เสมอ รับฟังอยู่เสมอ (อย่างมีความรับผิดชอบ) และปรับปรุงวิธีการทำงานให้ดียิ่งขึ้นในทุกๆ วัน มาดูส่วนประกอบหลักที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้กัน

เครือข่ายเซ็นเซอร์: การเก็บข้อมูลสิ่งแวดล้อม

ที่ฐานรากคือเซ็นเซอร์—อุปกรณ์ IoT, อุปกรณ์สวมใส่, กล้อง, ไมโครโฟน, ตัวติดตามตำแหน่ง, เทเลเมทรีของอุปกรณ์, และเซ็นเซอร์สภาพแวดล้อมรอบตัว (เช่น อุณหภูมิ, การเคลื่อนไหว, และการครอบครอง)

สิ่งเหล่านี้เป็น "ดวงตาและหู" ของระบบ

เครื่องมือประมวลผลบริบท: การตีความข้อมูลหลายรูปแบบแบบเรียลไทม์

ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ดิบจำเป็นต้องได้รับการประมวลผล และบริบทจำเป็นต้องถูกอนุมาน เช่น ("การประชุมกำลังจะสิ้นสุดลงหรือไม่?", "ผู้ใช้รู้สึกเหนื่อยล้าหรือไม่?", "พื้นที่ทำงานถูกใช้งานน้อยเกินไปหรือไม่?")

เครื่องมือบริบทใช้การให้เหตุผลตามกฎ ตรรกะเชิงเวลา การจดจำรูปแบบ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองสถานการณ์การศึกษาในช่วงแรกเกี่ยวกับระบบ อัจฉริยะแวดล้อมเน้นย้ำการให้เหตุผลและการปรับตัวประเภทนี้

ข้อมูลจากการสำรวจของ ClickUp เน้นย้ำการเปลี่ยนแปลงนี้: ทีมที่ใช้ AI แบบบูรณาการและตามบริบทมีโอกาสใช้ AI ในชีวิตประจำวันสูงกว่าถึง 2.78 เท่า และ 39.1% สามารถบูรณาการได้อย่างสมบูรณ์เมื่อเทียบกับเพียง 17.3% ที่ใช้เครื่องมืออื่น ๆ ที่น่าสังเกตที่สุดคือ 83% ของผู้ใช้รายงานว่ารู้สึกโล่งใจจากการรวมเครื่องมือทั้งหมดไว้ในที่เดียว เนื่องจากทุกสิ่งที่พวกเขาต้องการในการวางแผน, ร่วมมือ, และดำเนินการอยู่ในที่ทำงานที่รวมกันเป็นหนึ่งเดียว

แบบจำลองเชิงคาดการณ์: การคาดการณ์ความต้องการและพฤติกรรมของผู้ใช้

เมื่อเข้าใจบริบทแล้ว แบบจำลองการคาดการณ์จะคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นหรือการกระทำใดที่จะเป็นประโยชน์

กรณีการใช้งานของ AIที่นี่รวมถึงการตรวจจับเมื่อพนักงานอยู่ในประชุมต่อเนื่องและอาจต้องการพัก หรือการตรวจจับเมื่อสินทรัพย์ต้องการการบำรุงรักษา ก่อนที่จะเกิดความเสียหายตามรายงานของ Gartner ความฉลาดรอบตัว (Ambient Intelligence) ได้ก้าวไปไกลกว่าการติดตามการตัดสินใจไปสู่การ "ตัดสินใจ"

ตัวแทนอัตโนมัติ: ดำเนินการตามภารกิจโดยไม่ต้องมีคำสั่งอย่างชัดเจน

ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว (Ambient AI) ยังรวมถึงตัวแทนอัตโนมัติ (autonomous agents) ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถเริ่มกระบวนการทำงาน ส่งการแจ้งเตือน จองทรัพยากร ปรับการตั้งค่า จัดสรรทรัพยากร หรือร่วมมือกับตัวแทนอื่น ๆ ได้

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนสภาพแวดล้อมอาจจัดลำดับชิ้นส่วนบริการใหม่เมื่อเซ็นเซอร์ตรวจพบการสึกหรอ หรือกำหนดการประชุมติดตามผลเมื่ออนุมานได้ว่างานล่าช้า แนวคิดของตัวแทนสภาพแวดล้อมเน้นย้ำสิ่งนี้: "เฝ้าติดตาม, อนุมาน, ตัดสินใจ, ลงมือทำ"

ตัวอย่างเช่นAmbient Agents ของ ClickUp จะทำงานอย่างเงียบๆ ในพื้นหลัง พร้อมที่จะตอบคำถาม ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ และทำให้พื้นที่ทำงานของคุณดำเนินไปอย่างราบรื่น ด้วยการผสานรวมอย่างไร้รอยต่อกับเครื่องมือที่คุณชื่นชอบ เช่น Google Drive, GitHub และ Salesforce ทำให้ Agents ของ ClickUp มีภาพรวมที่สมบูรณ์เสมอ คุณยังสามารถปรับแต่งให้เข้ากับกระบวนการทำงานของคุณได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เพียงแค่กำหนดงาน เลือกทรัพยากร และปล่อยให้ AI จัดการส่วนที่เหลือ

วงจรข้อเสนอแนะ: การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการมีปฏิสัมพันธ์

สุดท้ายนี้ เพื่อให้ระบบ AI ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมรอบตัวยังคงมีประสิทธิภาพและสามารถปรับตัวได้ ระบบจึงมีการนำวงจรป้อนกลับเข้ามาใช้ ซึ่งรวมถึงการติดตามผลลัพธ์ของการกระทำต่าง ๆ การรวบรวมข้อมูลตอบกลับหรือการยกเลิกคำสั่งจากผู้ใช้ การปรับปรุงโมเดล การเก็บข้อมูลใหม่ และการปรับเปลี่ยนให้เหมาะสม

การประยุกต์ใช้ AI ในสภาพแวดล้อมจริง

วิธีที่ง่ายที่สุดในการเข้าใจ AI แบบรอบตัวคือการเห็นมันทำงาน

จากสำนักงานที่ปรับแสงสว่างและอุณหภูมิโดยอัตโนมัติ ไปจนถึงโรงพยาบาลที่ระบบสามารถตรวจจับความเสี่ยงด้านสุขภาพได้ก่อนแพทย์ AI ที่อยู่ในสภาพแวดล้อมกำลังเปลี่ยนพื้นที่ทั่วไปให้กลายเป็นระบบนิเวศที่ชาญฉลาดและตอบสนองต่อผู้ใช้

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI ที่ผสานเข้ากับพื้นหลังอย่างไรสามารถทำให้การทำงานราบรื่นขึ้น การตัดสินใจรวดเร็วขึ้น และประสบการณ์เป็นส่วนตัวมากขึ้น

ประสิทธิภาพการทำงานในที่ทำงาน: การถอดความการประชุม การจัดลำดับความสำคัญของงาน และการจัดตารางเวลาอัตโนมัติ

ในสถานการณ์การทำงานสมัยใหม่ AI ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมสามารถตรวจสอบปฏิทิน อีเมล บันทึกการประชุม การใช้เครื่องมือ และสภาพแวดล้อมของคุณได้

อาจสรุปได้ว่าการประชุมกำลังดำเนินไปนานเกินไป ดังนั้นให้หาช่วงเวลาว่างสำหรับการติดตามผล แจ้งผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้อง เตรียมสรุป และกำหนดงานในเครื่องมือการทำงานของคุณ—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องให้คุณขออย่างชัดเจน นี่คือตัวอย่างจาก ClickUp:

การดูแลสุขภาพ: การติดตามผู้ป่วย, การวินิจฉัยเชิงคาดการณ์, การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ในด้านการดูแลสุขภาพ ระบบแวดล้อมกำลังเริ่มเข้ามามีบทบาท: ระบบปัญญาแวดล้อมตรวจสอบสัญญาณชีพของผู้ป่วย ติดตามรูปแบบการเคลื่อนไหว ส่งสัญญาณเมื่ออาจจำเป็นต้องมีการแทรกแซง และสร้างบันทึกโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างเช่น คลินิกเมโยได้ร่วมมือกับ Google Health เพื่อสำรวจการตรวจจับสภาพแวดล้อมในห้องผู้ป่วย ซึ่งช่วยตรวจจับรูปแบบต่างๆ เช่น ความทุกข์ทรมานทางระบบทางเดินหายใจหรือการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหว ก่อนที่จะรุนแรงขึ้น

ในด้านเอกสารMicrosoft's Nuance DAX Copilot ฟัง การสนทนาทางคลินิกและสร้างบันทึกทางการแพทย์โดยอัตโนมัติ ช่วยลดภาระงานด้านการบริหารของแพทย์ได้ถึง 50%

ค้าปลีก: ประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล, การจัดการสินค้าคงคลัง

ผู้ค้าปลีกกำลังนำระบบปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัวมาใช้เพื่อติดตามสินค้าคงคลังผ่านเซ็นเซอร์, ทำความเข้าใจการเคลื่อนไหวของลูกค้า, กระตุ้นข้อเสนอที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล, ปรับผังร้าน, และจัดการสต็อกสินค้าอย่างไดนามิก.

บริษัทGreyOrangeรายงานว่าแพลตฟอร์ม gStore ของตนมอบความถูกต้องของสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ (บ่อยครั้งเกิน 98%) และการระบุตำแหน่งของสินค้าอย่างแม่นยำ (ภายในสามถึงห้าฟุต) โดยใช้ RFID และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI

สำนักงานอัจฉริยะ: การควบคุมสภาพแวดล้อม, การจัดสรรทรัพยากร, การเสริมสร้างการทำงานร่วมกัน

สำนักงานอัจฉริยะกำลังถูกเปลี่ยนแปลงโดยปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว: เซ็นเซอร์ตรวจจับการเข้าใช้, ปรับแสงสว่างและอุณหภูมิ, จัดตารางห้องตามรูปแบบการใช้งาน, จัดสรรพื้นที่สำหรับการร่วมมือโดยอัตโนมัติ, และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร.

วรรณกรรมทางวิชาการได้อธิบายถึงระบบสำนักงานอัจฉริยะที่ตรวจสอบสภาพแวดล้อมในที่ทำงานและปรับตัวให้เหมาะสมตามความจำเป็น

➡️ หนึ่งในงานวิจัยที่มีชื่อว่า "มีใครอยู่บ้าง? เซ็นเซอร์วิดีโออัจฉริยะแบบฝังตัวความละเอียดต่ำและรอบทิศทางเพื่อวัดการเข้าใช้ห้อง" อธิบายถึงกล้องรอบทิศทางที่ติดตั้งบนเพดานและระบบเครือข่ายประสาทฝังตัวที่สามารถตรวจจับจำนวนและตำแหน่งของบุคคลในห้อง (รวมถึงห้องประชุมและโต๊ะทำงานแบบยืดหยุ่น) โดยเน้นการลดต้นทุนในการใช้พื้นที่ทำงานและห้องประชุมผ่านการวิเคราะห์การเข้าใช้

➡️ บทความปริทัศน์ "การคาดการณ์การเข้าใช้ในอาคารอัจฉริยะที่รองรับ IoT" อธิบายรายละเอียดว่าอาคารใช้เซ็นเซอร์ IoT อย่างไรในการกำหนดเวลาและวิธีการใช้พื้นที่ ทำให้ระบบสามารถปรับระบบ HVAC, แสงสว่าง และทรัพยากรอื่น ๆ ตามการเปลี่ยนแปลงของการเข้าใช้ กรณีการใช้งานนี้มุ่งเน้นไปที่ความเชื่อมโยงระหว่างการตรวจจับการเข้าใช้และการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน/ทรัพยากร

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความหลากหลายในการใช้AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: ตั้งแต่การดูแลผู้ป่วยไปจนถึงการดำเนินงานในร้านค้าปลีกและการปรับปรุงพื้นที่ทำงาน—AI ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมรอบตัวมีความสำคัญในทุกที่ที่ต้องการความช่วยเหลือและการทำงานอัตโนมัติที่คำนึงถึงบริบท

ประโยชน์ของ AI รอบตัวสำหรับธุรกิจ

แม้ว่า AI ที่อยู่รอบตัวอาจฟังดูล้ำยุค แต่ผลกระทบทางธุรกิจของมันสามารถวัดได้มากขึ้นเรื่อย ๆ

สำหรับองค์กร การเปลี่ยนแปลงนี้หมายถึงการประสานงานด้วยมือที่น้อยลง การหยุดชะงักที่น้อยลง และการใช้เวลาและทรัพยากรอย่างชาญฉลาดมากขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้ชัดเจน: ต้นทุนที่ต่ำลง การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น และประสบการณ์ของพนักงานที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

นี่คือการแยกแยะว่า AI แบบรอบด้านสร้างคุณค่าในมิติต่าง ๆ ของการทำงานและการจัดการอย่างไร:

เริ่มต้นใช้งาน Ambient AI: ขั้นตอนที่ควรปฏิบัติตาม

สำหรับผู้นำหรือผู้พัฒนาที่กำลังประเมิน AI แบบรอบตัว นี่คือข้อพิจารณาเชิงปฏิบัติเพื่อกำหนดกลยุทธ์:

ระยะที่ 1: สถาปนาการดำเนินงานด้าน AI และวางรากฐาน

ระยะที่ 2: สร้างการประมวลผลบริบทและการประสานงานของตัวแทน

ระยะที่ 3: ทดลอง, ปรับปรุง, และขยาย

ระยะที่ 4: ขยายสู่ปัญญาประดิษฐ์เชิงคาดการณ์ เชิงรุก และแบบพึ่งพาอาศัยกัน

ระยะที่ 5: การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและการขยายระบบนิเวศ

ปัญญาประดิษฐ์แบบรอบด้าน: ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

ไม่มีเทคโนโลยีใดที่ปราศจากการแลกเปลี่ยน และ AI ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมโดยรอบได้นำเสนอชุดของความท้าทายที่ไม่เหมือนใครซึ่งธุรกิจต้องจัดการอย่างรอบคอบ

เนื่องจากระบบเหล่านี้ทำงานอย่างต่อเนื่อง, รับรู้บริบท, และดำเนินการอย่างอัตโนมัติ, ความเสี่ยงจึงขยายออกไปไกลกว่าปัญหาการกำกับดูแล AI ทั่วไป. นี่คือสิ่งที่ผู้นำควรระวัง:

สรุป: คำมั่นสัญญาของAI ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมในที่ทำงานอยู่ที่ความสามารถของมันในการละลายไปในพื้นหลัง—แต่การไม่ปรากฏให้เห็นนี้อาจทำให้การทำงานของมันและสิ่งที่มันรวบรวมไว้ไม่ชัดเจน การออกแบบอย่างรับผิดชอบ การกำกับดูแลที่โปร่งใส และการปฏิบัติที่ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับ AI อย่างเข้มแข็ง จะเป็นตัวกำหนดว่าองค์กรจะสามารถได้รับความไว้วางใจและคุณค่าในระยะยาวจากระบบเหล่านี้ได้หรือไม่

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัวคือการฝังความฉลาดเข้าไปในเนื้อแท้ของงานและสภาพแวดล้อม—ที่ซึ่งการประมวลผลหายไปและประสบการณ์กลายเป็นสิ่งที่เข้าใจได้โดยสัญชาตญาณ มีแนวโน้มหลายประการที่ชี้ให้เห็นทิศทาง:

การผสานรวมกับกรอบการทำงานของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน

เอไอแบบรอบตัวกำลังเชื่อมโยงกับเอไอเชิงตัวแทนมากขึ้นเรื่อยๆ ตัวอย่างเช่นAmazon Web Services (AWS)ได้จัดตั้งกลุ่มใหม่เพื่อมุ่งเน้นที่เอไอเชิงตัวแทนเพื่อเปิดใช้งานระบบอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการกระตุ้นจากผู้ใช้ ในขณะเดียวกันความเห็นจากอุตสาหกรรมของ Gartnerเตือนว่าโครงการเอไอเชิงตัวแทนหลายโครงการยังคงอยู่ในขั้นสำรวจ โดยคาดการณ์ว่ามากกว่า 40% อาจถูกยกเลิกภายในปี 2027 เนื่องจากมูลค่าทางธุรกิจยังไม่ชัดเจน

วิวัฒนาการสู่การเข้าใจบริบทที่ซับซ้อนมากขึ้น

ขั้นตอนต่อไปของระบบปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัวจะเกี่ยวข้องกับการรับรู้บริบทที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและการโต้ตอบที่สมบูรณ์มากขึ้น: สภาพแวดล้อมที่ไม่เพียงแต่รับรู้ถึงการมีอยู่ของคุณเท่านั้น แต่ยังรวมถึงกิจกรรมของคุณ อารมณ์ ความชอบ และความตั้งใจของคุณด้วย ตัวอย่างเช่นชั้นระบบปัญญาประดิษฐ์ภายในบ้านของซัมซุงจะใช้เซ็นเซอร์ในโทรทัศน์ ตู้เย็น และลำโพงเพื่อตรวจจับกิจกรรมเช่น การทำอาหารหรือการออกกำลังกาย และตอบสนองตามด้วยการปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ หรือเพลง—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องใช้คำสั่งเสียง

ตามรายงานปี 2025บริษัทอย่าง Microsoftกำลังมุ่งสู่ "ชั้นคอมพิวเตอร์แบบรอบตัว" ที่อุปกรณ์เข้าใจเจตนา บริบท และทำงานได้อย่างราบรื่น (เช่น ระบบปฏิบัติการ "Windows 12" รุ่นถัดไป) สิ่งนี้ทำให้ AI แบบรอบตัวอยู่ในชั้นประสบการณ์ผู้ใช้โดยตรง: ไม่ใช่เครื่องมือแยกต่างหากที่คุณเปิดใช้งาน แต่เป็นระบบที่รับรู้สิ่งที่คุณกำลังทำและช่วยเหลือคุณโดยไม่ต้องมีคำสั่งที่ชัดเจน

การรวมเข้ากับเทคโนโลยีอื่น ๆ (IoT, การคำนวณขอบ, 5G)

เพื่อให้ระบบ AI แบบรอบตัวสามารถทำงานได้อย่างราบรื่น ระบบต้องผสานการทำงานกับเซ็นเซอร์ของระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) โครงสร้างพื้นฐานการคำนวณแบบขอบ (Edge Computing) และการเชื่อมต่อความเร็วสูง เช่น 5G ตัวอย่างเช่นเทคโนโลยีการตรวจจับแบบรอบตัวของซัมซุงจะเก็บข้อมูลของร้านค้าไว้ในฮับ SmartThings แบบท้องถิ่น แทนที่จะส่งทุกอย่างไปยังคลาวด์ ซึ่งช่วยลดความล่าช้าและเพิ่มความเป็นส่วนตัว

ความท้าทายเชิงโครงสร้าง: การขยายตัวของ AI และแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์

เมื่อระบบ AI ที่อยู่ในสภาพแวดล้อมและระบบ AI อื่น ๆ แพร่หลายเพิ่มขึ้น องค์กรต่าง ๆ ต้องเผชิญกับปัญหาที่เรียกว่า "การแพร่กระจายของ AI" (AI sprawl) ซึ่งหมายถึงการมีเครื่องมือ, เซ็นเซอร์, ตัวแทน, และระบบต่าง ๆ มากมาย แต่มีการประสานงานกันน้อยมาก บทความในปี 2025 ระบุว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่การนำไปใช้ของ AI แต่เป็นการจัดการมันให้สามารถทำงานร่วมกันได้ข้ามระบบต่าง ๆ ที่แยกตัวออกจากกัน (silos)

ความสามารถในการทำงานร่วมกันได้หมายถึงมากกว่าการผสานรวมหรือตัวเชื่อมต่อ; มันต้องการเครื่องมือ AI ที่สามารถแบ่งปันบริบท ปฏิบัติตามการกำกับดูแลที่สอดคล้องกัน และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกข้ามแพลตฟอร์มได้ แนวทางแนวนอนนี้หลีกเลี่ยงกับดักของการซื้อฟีเจอร์เพิ่มเติม และมุ่งเน้นไปที่การทำให้ฟีเจอร์เหล่านั้นทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพแทน

เพื่อให้ AI แบบรอบด้านสามารถขยายขนาดได้ สถาปัตยกรรมต้องรองรับการไหลของข้อมูลแบบรวมศูนย์ การกำกับดูแล เครือข่ายเซ็นเซอร์ และการประสานงานของเอเจนต์ หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณจะได้เพียงฟีเจอร์อัจฉริยะที่แยกส่วนกัน แทนที่จะเป็นสภาพแวดล้อมที่ชาญฉลาดและเชื่อมโยงกันอย่างสมบูรณ์

ClickUp คือพันธมิตร AI ที่เหมาะสมสำหรับคุณ

เอมเบียนท์ เอไอ แสดงถึงการวิวัฒนาการขั้นพื้นฐานในวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี แทนที่จะต้องคลิก, ให้คำสั่ง, หรือสั่งการ, งานก็ไหลไปอย่างราบรื่น

ในยุคของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (agentic AI) ความฉลาดรอบตัว (ambient intelligence) กลายเป็นเนื้อเยื่อเชื่อมต่อระหว่างผู้คน ข้อมูล และการกระทำ—ซึ่งตัวแทนอัจฉริยะสามารถรับรู้บริบท คาดการณ์ความต้องการ และดำเนินการโดยอัตโนมัติข้ามกระบวนการทำงานต่างๆ

ClickUp AI เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการเปลี่ยนแปลงนี้; ทำงานอย่างเงียบๆ ในพื้นหลังเพื่อสรุปการประชุม จัดระเบียบโครงการ จัดลำดับความสำคัญของงาน และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเมื่อทีมต้องการ มันคือปัญญาที่ทำงานโดยรอบ: ตระหนักถึงบริบท, มีความกระตือรือร้น, และผสานรวมอย่างราบรื่น

องค์กรที่ทำได้ดีในเรื่องนี้เริ่มต้นด้วยความชัดเจน ซึ่งรวมถึงเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน ข้อมูลที่เชื่อถือได้ การออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และการกำกับดูแลที่สามารถขยายได้ ผลตอบแทนที่ตามมาสามารถวัดได้: ลดภาระทางความคิด การดำเนินการที่รวดเร็วขึ้น การตัดสินใจที่ชาญฉลาดขึ้น และวันทำงานที่สงบและมีสมาธิมากขึ้น

เมื่อทำได้อย่างดี ระบบ AI ที่ทำงานอยู่เบื้องหลังจะไม่เพียงแค่ทำให้การทำงานง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้การทำงานนั้น ไม่ปรากฏให้เห็น กลายเป็นวิธีการทำงานที่เป็นธรรมชาติของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ไม่เหมือนกันเสียทีเดียว—แต่มีความเกี่ยวข้องกัน การประมวลผลแบบไร้ขอบเขต หมายถึงเทคโนโลยีที่ฝังตัวอยู่ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็นอุปกรณ์ เซ็นเซอร์ หรือสภาพแวดล้อม เพื่อรองรับการเชื่อมต่ออย่างต่อเนื่องตลอดเวลา ปัญญาประดิษฐ์แบบรอบตัว (Ambient AI) พัฒนาต่อยอดจากพื้นฐานนี้ โดยเพิ่มความสามารถด้านสติปัญญาเข้าไป ไม่ใช่แค่มีอยู่ทุกที่เท่านั้น แต่ยังสามารถ เข้าใจ และ ดำเนินการ ได้ในทุกสถานการณ์ ในขณะที่การประมวลผลแบบไร้ขอบเขตเชื่อมต่อระบบเข้าด้วยกัน Ambient AI ทำให้ระบบเหล่านั้นตระหนักรู้ถึงบริบทและสามารถคาดการณ์ล่วงหน้า รวมถึงดำเนินการได้โดยไม่ต้องรอคำสั่งโดยตรง

ในด้านการดูแลสุขภาพ AI สภาพแวดล้อม มักหมายถึงระบบเอกสารทางคลินิกที่ฟัง ตีความ และสรุปการพบปะกับผู้ป่วยโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น Dragon Ambient eXperience (DAX) ของ Nuance บันทึกการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย จากนั้นสร้างบันทึกทางการแพทย์ที่ถูกต้องแม่นยำในพื้นหลัง ซึ่งช่วยลดภาระงานด้านการบริหาร ทำให้แพทย์สามารถมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยแทนการพิมพ์บันทึก เครื่องมือที่คล้ายกัน เช่น Heidi Health และ DeepScribe ใช้ปัญญาประดิษฐ์สภาพแวดล้อมเพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานทางคลินิกและลดความเหนื่อยล้า

Ambience Healthcare (มักเรียกกันว่า Ambience AI) เป็นบริษัทที่พัฒนาเครื่องมือบันทึกข้อมูลทางคลินิกที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ ผลิตภัณฑ์ของบริษัทใช้ Ambient AI เพื่อจับและสรุปการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ โดยอัตโนมัติสร้างบันทึกทางคลินิกที่มีโครงสร้างภายในระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ซึ่งช่วยให้โรงพยาบาลและคลินิกปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดความเหนื่อยล้า และรักษาบันทึกทางการแพทย์ที่มีคุณภาพสูงโดยไม่ต้องมีการถอดเสียงด้วยมือ

เทคโนโลยีทั้งสองมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ มุ่งเน้นไปที่การสร้าง—การผลิตข้อความ รูปภาพ หรือโค้ดจากคำสั่ง (เช่นที่เห็นในเครื่องมืออย่าง ChatGPT หรือ DALL·E) Ambient AI มุ่งเน้นที่บริบทและการกระทำ—การรับรู้สิ่งที่เกิดขึ้น, การเข้าใจเจตนา, และการดำเนินการอย่างอิสระในเบื้องหลัง สรุปได้ว่า: Generative AI สร้างเนื้อหา; Ambient AI จัดการประสบการณ์ ในที่หนึ่งที่ตอบสนองต่อคุณ อีกที่หนึ่งทำงานอย่างเงียบๆ เพื่อ คุณ