Zapier Agentic AI: ระบบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบครอบคลุมกว่า 8,000 แอป

ประเด็นสำคัญ

Zapier มีบริการ AI แบบตัวแทนหรือไม่?

ใช่Zapier เปิดตัว Agentsในเดือนมกราคม 2025 ในฐานะผลิตภัณฑ์ AI ที่มุ่งเน้นการทำงานแบบตัวแทนโดยเฉพาะ ระบบอัตโนมัติเหล่านี้วางแผน มอบหมาย และดำเนินการงานที่ซับซ้อนผ่านแอปที่ผสานรวมมากกว่า 8,000 แอป โดยไม่ต้องมีคำแนะนำทีละขั้นตอน

ต่างจากเวิร์กโฟลว์แบบทริกเกอร์และแอคชั่นของ Zapier ในอดีต เอเจนต์ทำงานในฐานะเพื่อนร่วมทีมที่ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย เมื่อได้รับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ เอเจนต์จะแบ่งงานออกเป็นงานย่อย เชิญชวนเอเจนต์คนอื่นเมื่อจำเป็น และทำงานข้ามระบบเทคโนโลยีทั้งหมด

ระบบได้รับสืบทอดการควบคุมความปลอดภัย, บันทึกการตรวจสอบ, และสิทธิ์ตามบทบาทของ Zapier ที่มีอยู่เดิม ทำให้ไม่จำเป็นต้องสร้างกรอบการกำกับดูแลขึ้นใหม่

มันทำงานอย่างไรจริงๆ?

ตัวแทน Zapier ควบคุมการทำงานผ่านสถาปัตยกรรมแบบหลายชั้นที่ผสานการคิดวิเคราะห์ของ AI เข้ากับตัวเชื่อมต่อแอปที่หลากหลายของ Zapier

ที่แกนหลักคือModel Context Protocol ซึ่งเป็นชั้นกลางที่ปลอดภัยที่ช่วยให้ระบบ AI ภายนอกสามารถโต้ตอบกับการผสานรวมของ Zapier ได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลประจำตัวของฐานข้อมูลหรือคีย์ API

เมื่อคุณกำหนดค่าตัวแทน (Agent) คุณจะกำหนดเป้าหมายของมัน, กำหนดแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง, และตั้งค่าขอบเขตการควบคุม เช่น จุดตรวจสอบการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับกิจกรรมที่ไวต่อการละเมิด

ตารางด้านล่างแสดงการเชื่อมโยงองค์ประกอบหลักของกระบวนการทำงานกับหน้าที่ทางธุรกิจ:

ระหว่างการดำเนินการ เอเจนต์อาจสอบถามข้อมูลลูกค้าจากระบบ CRM, ร่างอีเมลใน Gmail, จากนั้นขอการอนุมัติจาก Slack ก่อนส่ง

หากวิธีการแรกไม่สำเร็จ ระบบจะลองใช้ตรรกะทางเลือกแทนที่จะหยุดทำงาน ความพยายามอย่างต่อเนื่องนี้ทำให้ตัวแทนของ Zapier แตกต่างจากผู้ช่วย AI ที่เปราะบางซึ่งยอมแพ้หลังจากเกิดข้อผิดพลาดเพียงครั้งเดียว

ความแตกต่างนั้นมีความสำคัญเพราะกระบวนการทำงานจริงมักไม่ได้เป็นไปตามขั้นตอนที่สมบูรณ์แบบ และตัวแทนที่สามารถปรับตัวได้ทันท่วงทีจะช่วยลดความจำเป็นในการดูแลจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

ลองนึกภาพทีมการตลาดที่จมอยู่กับการค้นคว้าข้อมูลลูกค้าและการติดตามผลทางอีเมลแบบแมนนวล ผู้ใช้คนหนึ่งได้ตั้งค่า Zapier Agent เพื่อตรวจสอบลูกค้าเป้าหมายใหม่ใน CRM เพิ่มข้อมูลแต่ละรายการด้วยการค้นคว้าทางเว็บ และกระตุ้นลำดับการติดต่อส่วนบุคคล

กระบวนการทำงานนี้ได้ยกเลิกตำแหน่งนักวิจัยพาร์ทไทม์สามตำแหน่ง ในขณะที่ปริมาณลูกค้าเป้าหมายกลับเพิ่มขึ้น นี่คือภาพรวมขั้นตอนตั้งแต่ปัญหาจนถึงผลลัพธ์:

ในกรณีที่มีการบันทึกไว้ หนึ่งกรณี พบว่าจำนวนผู้ติดต่อรายสัปดาห์เพิ่มขึ้นจาก 270 เป็น 400 (เพิ่มขึ้น 48%) และบริษัทประมาณการว่าสามารถประหยัดค่าแรงงานวิจัยได้ 2,500 ดอลลาร์ต่อเดือน

ทีมอีกทีมหนึ่งที่ Slate สร้างผู้ติดต่อที่มีคุณสมบัติเหมาะสมได้ถึง 2,000 รายภายในเดือนเดียว โดยมีอัตราการตอบกลับอีเมลเกือบ 50 เปอร์เซ็นต์ โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน

ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนในการเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานที่โดยปกติแล้วขยายขนาดได้เพียงการจ้างบุคลากรเพิ่มเติมเท่านั้น

อะไรที่ทำให้ Zapier แตกต่าง?

Zapier ประกาศตัวเองว่าเป็นแพลตฟอร์มการประสานงาน AI ที่เชื่อมต่อได้มากที่สุด โดยสามารถเชื่อมต่อกับแอปเกือบ 8,000 แอป และเครื่องมือ AI มากกว่า 450 ชนิด ณ ปลายปี 2025

ความกว้างขวางนี้หมายความว่าตัวแทนสามารถประสานงานระหว่างระบบที่แตกต่างกัน (ดึงข้อมูลจาก CRM, ส่งอีเมล, อัปเดตฐานข้อมูล) ผ่านอินเทอร์เฟซเดียวที่รวมทุกอย่าง ลดการกระจายของเครื่องมือที่มักทำให้โครงการอัตโนมัติล้มเหลว

แพลตฟอร์มยังเน้นความไว้วางใจและการควบคุม โดยมีการเข้าถึงตามบทบาท บันทึกการตรวจสอบอย่างละเอียด และกระบวนการทำงานที่ต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีความอ่อนไหว

จุดแข็งที่สำคัญและการแลกเปลี่ยน ได้แก่:

• ไลบรารีการผสานรวมที่ครอบคลุมอย่างกว้างขวาง ครอบคลุม CRM, เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ, การจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์, และเครื่องมือเฉพาะทาง • มาตรฐานประสิทธิภาพที่ได้รับการพิสูจน์แล้วจากผู้ใช้กลุ่มแรก (เพิ่มการนำลูกค้าเป้าหมายได้ถึง 48%, ลดต้นทุนแรงงานลงหลายพันต่อเดือน) • ความปลอดภัยระดับองค์กรพร้อมการรับรอง SOC 2 Type II, SOC 3 และการปฏิบัติตาม GDPR ที่ฝังไว้ • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงกว่า Zaps พื้นฐาน ต้องใช้การออกแบบคำสั่งที่รอบคอบและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง • การกำหนดราคาตามการใช้งานอาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหากเวิร์กโฟลว์มีการใช้ปริมาณงานสูง

ความสมดุลระหว่างพลังและความซับซ้อนนี้กำหนดความคาดหวังไว้ ทีมที่คุ้นเคยกับการปรับแต่งแบบวนซ้ำจะสามารถปลดล็อกคุณค่าที่สำคัญได้ ในขณะที่ทีมที่คาดหวังความเรียบง่ายแบบเสียบแล้วใช้ทันทีอาจเผชิญกับความขัดแย้งในระหว่างการเริ่มต้นใช้งาน

การผสานรวมและความเหมาะสมของระบบนิเวศ

ตัวแทน Zapier ทำงานอยู่บนชั้นการผสานรวมของบริษัท ซึ่งครอบคลุมมากกว่า8,000 แอปพลิเคชันและ 30,000 การกระทำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

แต่ละเอเจนต์สามารถถูกกระตุ้นโดยเหตุการณ์จากแอปที่เชื่อมต่อใด ๆ และสามารถดำเนินการได้ทั่วทั้งแคตตาล็อก ตั้งแต่การส่งข้อความ Slack ไปจนถึงการอัปเดตบันทึกใน Salesforce หรือโพสต์เนื้อหาใน Notion

นอกเหนือจากตัวเชื่อมต่อแอปแล้ว ตัวแทนยังมีความสามารถในการค้นหาเว็บและดึงเอกสารแบบเนทีฟ ช่วยให้พวกเขาดึงข้อมูลสดจาก Google Drive, Box หรือแหล่งข้อมูลเว็บสาธารณะเพื่อใช้ในการตัดสินใจ

ตารางต่อไปนี้แสดงตัวอย่างการผสานรวมของประเภทแพลตฟอร์มหลัก:

Zapier ยังให้บริการ API สำหรับพันธมิตรและโปรโตคอล Model Context ของตนเอง ซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถเรียกใช้ Agents ผ่านทางโปรแกรมหรือให้เฟรมเวิร์ก AI ภายนอกใช้ตัวเชื่อมต่อของ Zapier ได้อย่างปลอดภัย

การเปิดกว้างนี้ทำให้ Zapier กลายเป็นชั้นการดำเนินการสำหรับสถาปัตยกรรมตัวแทน AI ใด ๆ ไม่ว่าคุณจะสร้างด้วย LangChain, OpenAI หรือเครื่องมืออื่น ๆ

สำหรับผู้ซื้อองค์กร ความยืดหยุ่นนั้นหมายความว่าตัวแทนสามารถทำงานร่วมกับระบบภายในที่กำหนดเองได้ แทนที่จะต้องบังคับให้เปลี่ยนแพลตฟอร์มทั้งหมด

กำหนดการดำเนินงานและการจัดการการเปลี่ยนแปลง

การนำเอเจนต์ AI มาใช้โดยทั่วไปมักเป็นไปตามแนวทางแบบเป็นขั้นตอน ทีมงานจะเริ่มต้นด้วยการทดลองใช้งานในวงจำกัดที่มีการควบคุม ปรับแต่งการตั้งค่าตามข้อเสนอแนะจริง จากนั้นจึงขยายการใช้งานอย่างค่อยเป็นค่อยไปโดยยังคงมีการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง

ซีอีโอของ Zapier ได้กล่าวว่าลูกค้าส่วนใหญ่สามารถทำให้เวิร์กโฟลว์ AI ของตนทำงานได้ภายในเวลาไม่ถึงวัน แต่การที่จะได้รับคุณค่าอย่างต่อเนื่องนั้นจำเป็นต้องมีการปรับปรุงและกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง ให้พิจารณาลำดับการเปิดตัวต่อไปนี้:

ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั่วไปประกอบด้วยผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการซึ่งกำหนดกระบวนการทำงาน ผู้ดูแลระบบไอทีซึ่งบังคับใช้นโยบายการเข้าถึง และผู้นำธุรกิจซึ่งติดตามผลตอบแทนจากการลงทุน

กุญแจสำคัญคือการสร้างสมดุลระหว่างความเป็นอิสระกับการกำกับดูแล Zapier รองรับจุดตรวจสอบที่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง (human-in-the-loop) ทำให้ตัวแทนสามารถหยุดชั่วคราวและขอการอนุมัติผ่าน Slack ก่อนดำเนินการงานที่มีความอ่อนไหว

ความยืดหยุ่นนั้นช่วยให้ทีมสามารถดำเนินการอัตโนมัติได้อย่างเต็มที่โดยไม่สูญเสียการควบคุม เมื่อการนำไปใช้แพร่หลายมากขึ้น ความคิดเห็นของชุมชนจะช่วยให้เห็นภาพความเป็นจริงว่าอะไรที่ได้ผลและอะไรที่ยังต้องปรับปรุง

กระแสตอบรับจากชุมชนและความคิดเห็นของผู้ใช้กลุ่มแรก

ข้อเสนอแนะเบื้องต้นเผยให้เห็นทั้งความตื่นเต้นและความท้าทายที่เพิ่มขึ้น โดยความคิดเห็นมีความหลากหลายค่อนข้างมากในภาพรวม

ผู้ใช้ Redditคนหนึ่งกล่าวว่า "ต้องทำงานมากกว่า Zaps ทั่วไป"อีกคนหนึ่งชื่นชมการผสานรวมกับ MCP โดยกล่าวว่า "การใช้ MCP ของพวกเขานั้นยอดเยี่ยมมาก แนะนำอย่างยิ่ง"ผู้สังเกตการณ์คนที่สามคาดการณ์ถึงความสมบูรณ์ในอนาคต โดยแสดงความคิดเห็นว่า "มันยังอยู่ในช่วงเบต้า กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว"

ผู้ใช้ยังได้เน้นย้ำถึงกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริงผู้ทดสอบคนหนึ่งแนะนำให้เก็บบริบทระหว่างการใช้งานใน Zapier Tables และ Interfaces เพื่อลดการเรียกงานที่สูญเปล่าและทำให้รอบการทดสอบราบรื่นยิ่งขึ้น

ความเห็นโดยรวมชี้ให้เห็นว่า Agents ของ Zapier โดดเด่นในการประสานงานการดำเนินงานข้อมูลที่เชื่อถือได้ แต่ต้องการความละเอียดอ่อนมากขึ้นสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลแบบเปิดกว้าง

ความแตกต่างนั้นสำคัญ: ให้ปฏิบัติต่อตัวแทนเสมือนเป็นซอฟต์แวร์กลางที่เชื่อถือได้สำหรับการซิงค์และเสริมสร้างกระบวนการทำงาน แทนที่จะมองว่าเป็นผู้คิดวิเคราะห์ทั่วไป แล้วคุณจะหลีกเลี่ยงความคาดหวังที่ไม่ตรงกันได้

แผนที่ทาง & มุมมองระบบนิเวศ

เป้าหมายในระยะสั้นของ Zapier มุ่งเน้นไปที่การทำให้การเริ่มต้นใช้งานของพันธมิตรง่ายขึ้นและการปรับปรุงกระบวนการทำงานอัตโนมัติของข้อมูลลูกค้าเป้าหมาย

ภายในปลายปี 2025 บริษัทมีแผนที่จะขยายโปรแกรม Solution Partner โดยสร้างเครื่องมือสำหรับเอเจนซี่และที่ปรึกษาที่นำไปใช้ในสภาพแวดล้อมขององค์กร

ในปี 2026 คาดว่าจะมีฟีเจอร์สำหรับองค์กรที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น ตัวเชื่อมต่อแบบติดตั้งภายในองค์กร ความร่วมมือด้าน AI ที่ขยายตัว (ก้าวไปไกลกว่า 450 เครื่องมือสู่มากกว่า 1,000 เครื่องมือ) และการลงทุนอย่างต่อเนื่องในการควบคุมการกำกับดูแลที่ละเอียดผ่าน Model Context Protocol

นักวิเคราะห์คนหนึ่งได้วางกรอบเส้นทางไว้ดังนี้: "Zapier กำลังวางตำแหน่งตัวเองให้เป็นระบบประสาทส่วนกลางสำหรับการประสานงาน AI ในองค์กร"

วิสัยทัศน์นั้นบ่งชี้ถึงอนาคตที่ผู้จัดการสามารถอธิบายกระบวนการทางธุรกิจเป็นภาษาอังกฤษที่เข้าใจง่าย และแพลตฟอร์มจะรวบรวมระบบอัตโนมัติและตัวแทนที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ

ความรู้สึกของชุมชนสอดคล้องกับทิศทางนี้ โดยคาดหวังว่ากระบวนการทำงานแบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบจะเกิดขึ้นเมื่อเวอร์ชันเบต้าพัฒนาจนกลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่พร้อมใช้งานทั่วไป (GA) พร้อมการรับประกันความน่าเชื่อถือ

Zapier Agentic AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

Zapier คิดราคาตัวแทนตามปริมาณงานที่ทำ แทนที่จะคิดค่าบริการแยกต่างหากสำหรับฟีเจอร์ AI ซึ่งเป็นแนวทางที่คล้ายคลึงกับวิธีที่บริษัทจำนวนมากที่ขายโซลูชัน AI แบบตัวแทนใช้ในการกำหนดราคาบริการของตน ทุกแพ็กเกจ รวมถึงระดับฟรี จะรวมการเข้าถึงตัวแทนและความสามารถของ AI ไว้ด้วย

แผน Professional เริ่มต้นที่ $19.99 ต่อเดือน (เรียกเก็บเงินรายปี) และรวมงาน 750 รายการ แผน Team สามารถขยายได้สูงสุด $69 ต่อเดือนสำหรับงาน 2,000 รายการและเพิ่มพื้นที่ทำงานร่วมกัน แผน Enterprise ต้องเจรจาโดยตรงกับ Zapier และปลดล็อกโควตางานที่กำหนดเอง, SAML SSO และการสนับสนุนแบบเร่งด่วน

ทั้งสามระดับรวมถึงช่วงเวลาการอัปเดตที่เร็วขึ้นอย่างต่อเนื่องและการเข้าถึงการผสานรวมแอปพรีเมียมที่เพิ่มขึ้น

การบริโภคภารกิจกลายเป็นตัวแปรที่สำคัญภายใต้โครงสร้างนี้ การกระทำของตัวแทนแต่ละครั้งนับเป็นภารกิจหนึ่งครั้ง ดังนั้นการอัตโนมัติอย่างหนักอาจทำให้การใช้เกินขีดจำกัดของแผนได้อย่างรวดเร็ว

งานที่ถูกใช้ระหว่างการทดสอบตัวแทนจะไม่ถูกนับรวมในโควตา และ Zapier มีแพ็กเกจงานเสริมให้เลือกเมื่อปริมาณงานเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม โมเดลการคิดค่าบริการตามการใช้งานยังคงต้องมีการตรวจสอบเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด

องค์กรที่เปิดตัวโปรแกรม Agent อย่างเข้มข้นควรจัดสรรงบประมาณสำหรับระดับทีมหรือองค์กรตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้มีพื้นที่เพียงพอสำหรับการปรับปรุงและขยายในอนาคต

สรุป

ตัวแทนของ Zapier จัดการงานซ้ำๆ ที่ทำให้ปฏิทินเต็มไปด้วยงาน: การป้อนข้อมูล การอัปเดตข้ามระบบ งานวิจัยที่ทำตามรูปแบบเดิมทุกครั้ง ทีมงานจะได้เวลากลับไปทำงานโครงการที่ต้องการการตัดสินใจของมนุษย์จริงๆ

แต่เครดิตงานหายไปเร็วกว่าที่องค์กรส่วนใหญ่คาดไว้ ทุกการกระทำของเอเย่นต์จะเผาผลาญงานหนึ่งชิ้น ดังนั้นกระบวนการทำงานที่ดูง่ายบนกระดาษอาจใช้โควตาประจำเดือนหมดภายในไม่กี่วัน

ตัวแทนจะปฏิบัติตามคำสั่งอย่างสมบูรณ์แบบแม้ในกรณีที่คำสั่งนั้นไม่ตรงกับเป้าหมายทางธุรกิจที่แท้จริง ซึ่งหมายความว่าการกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้องจะทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสองเท่า: งานที่สูญเปล่าและผลลัพธ์ที่สูญเปล่า

วิธีที่ปลอดภัยกว่าคือการเลือกกระบวนการที่น่าหงุดหงิดและซ้ำซากเพียงหนึ่งอย่าง แล้วมอบหมายให้เอเจนต์ดูแลกระบวนการนั้น ดำเนินการเป็นเวลา 30 วัน ดูว่าตัวชี้วัดงานแสดงผลอย่างไร และตรวจสอบว่าทีมรู้สึกโล่งใจจริงหรือไม่

หากคำนวณแล้วได้ผล ให้ขยายต่อไปจากจุดนั้น หากไม่ได้ผล ความเสียหายก็จะยังคงจำกัดอยู่ และการเรียนรู้ก็ไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายมาก