Google Agentic AI: ประหยัดเวลา ลดข้อผิดพลาด เพิ่มผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว

กล่องจดหมายของคุณเต็มไปด้วยคำขอที่ซ้ำซาก การประชุมสะสมโดยไม่มีผลลัพธ์ที่ชัดเจน และทีมของคุณใช้เวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาข้อมูลจากระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน ฟังดูคุ้นไหม?

แพลตฟอร์ม AI แบบตัวแทนของ Google สัญญาว่าจะแก้ไขปัญหาคอขวดในที่ทำงานเหล่านี้ด้วยการนำตัวแทนอัจฉริยะที่สามารถจัดการงานหลายขั้นตอนได้อย่างอิสระมาใช้

ในคู่มือนี้ ฉันจะพาคุณไปดูว่า Google มีอะไรให้บริการ วิธีการทำงาน และว่ามันเหมาะกับความต้องการขององค์กรของคุณหรือไม่

ประเด็นสำคัญ

Google มีบริการ AI แบบตัวแทนหรือไม่?

ใช่ Google ได้เข้าสู่ตลาด AI แบบตัวแทนในเดือนธันวาคม 2024 ด้วยAgentspace ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเข้าถึงล่วงหน้า ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสร้างและปรับใช้ตัวแทนอัตโนมัติ

ภายในเดือนตุลาคม 2025 โครงการดังกล่าวได้พัฒนาเป็นGemini Enterprise ซึ่ง Google อธิบายว่าเป็นประตูหน้าเดียวสำหรับ AI ในที่ทำงาน แพลตฟอร์มนี้รวมเอาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Gemini ของ Google เข้ากับตัวแทนจากบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สามภายใต้ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบรวมศูนย์

ต่างจากแชทบอทแบบสแตนด์อโลน Gemini Enterprise จะประสานงานกับตัวแทนที่เชื่อมต่อกับระบบที่คุณมีอยู่ ดึงบริบทจากเอกสารภายใน และดำเนินการเวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องมีการกระตุ้นจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

Google จัดตำแหน่งสิ่งนี้ให้เป็นโซลูชันระดับองค์กรที่สร้างขึ้นเพื่อการกำกับดูแล ความปลอดภัย และการขยายขนาด การจัดตำแหน่งนี้มีความสำคัญเพราะเป็นการส่งสัญญาณถึงความตั้งใจของ Googleที่จะแข่งขันโดยตรงกับ Microsoftและยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์รายอื่น ๆ ในพื้นที่ AI สำหรับธุรกิจ

อ่านเพิ่มเติม:บริษัทชั้นนำสำหรับการนำเอเจนต์ AI ไปใช้งาน

มันทำงานอย่างไรจริงๆ?

โดยแก่นแท้แล้ว ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนของ Google ทำงานบนสองแนวทาง

นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดตัวแทนที่กำหนดเองได้โดยใช้ชุดพัฒนาตัวแทนแบบโอเพนซอร์ส ซึ่งมอบการควบคุมอย่างเต็มที่ต่อตรรกะและการผสานรวม

ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้ทางธุรกิจที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโค้ดสามารถปรับใช้ตัวแทนผ่านเครื่องมือสร้างภาพของ Gemini Enterprise ได้ โดยลากขั้นตอนการทำงานไปยังตำแหน่งที่ต้องการและเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลผ่านเมนูแบบเลื่อนลง

ทั้งสองเส้นทางอาศัยตัวเชื่อมต่อที่จัดการผ่าน Apigee ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจัดการ API ของ Google ตัวเชื่อมต่อเหล่านี้เชื่อมโยงตัวแทนเข้ากับแอปพลิเคชันองค์กรมากกว่า 100 รายการ ตั้งแต่ระบบ ERP และ CRM ไปจนถึงฐานข้อมูล HR และเครื่องมือเฉพาะทางธุรกิจที่สร้างขึ้นเอง

เมื่อตัวแทนต้องการอัปเดตบันทึกการขายใน Salesforce หรือดึงข้อมูลพนักงานจาก Workday ระบบจะเรียกใช้ API ที่เหมาะสม ดำเนินการตามงาน และบันทึกผลลัพธ์

การควบคุมความปลอดภัย, บันทึกการตรวจสอบ, และกุญแจการเข้ารหัสถูกจัดการในระดับแพลตฟอร์ม, ทำให้ทีมไอทีไม่ต้องสร้างการปฏิบัติตามข้อกำหนดใหม่ตั้งแต่ต้นสำหรับตัวแทนใหม่ทุกตัว.

สถาปัตยกรรมนี้หมายความว่าคุณสามารถเริ่มต้นด้วยตัวแทนที่สร้างไว้ล่วงหน้าจากตลาดของ Google และเพิ่มตรรกะที่กำหนดเองได้ตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นของคุณ ต่อไป มาดูกันว่าสิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรเมื่อทีมนำไปใช้งานจริง

สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

ลองนึกภาพหัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการการตลาดในร้านค้าปลีกขนาดกลาง ทีมของเธอรวบรวมรายงานผลการดำเนินงานของแคมเปญด้วยตนเองทุกเช้าวันจันทร์ โดยดึงข้อมูลจาก Google Analytics, Salesforce และ Shopify แล้วนำตัวเลขไปวางในสเปรดชีตที่ใช้ร่วมกัน กระบวนการนี้ใช้เวลาสามชั่วโมงและมักมีข้อผิดพลาดจากการคัดลอกและวางข้อมูล

ภายในหนึ่งเดือน เธอสามารถใช้เวลาสามชั่วโมงนั้นกลับคืนมาได้ และกำจัดข้อผิดพลาดในการถอดความออกไป

ประสบการณ์นั้นสะท้อนให้เห็นสิ่งที่ฉันได้เห็นในโครงการนำร่องขององค์กรขนาดใหญ่ในระยะเริ่มต้น: ตัวแทนมีความเชี่ยวชาญในงานที่มีขั้นตอนหลายขั้นตอนซึ่งสามารถคาดการณ์ได้และมีตรรกะที่ชัดเจน รวมถึงแหล่งข้อมูลที่เสถียร

ผลตอบแทนจะเพิ่มขึ้นเมื่อมีการใช้ตัวแทนหลายตัวในหลายแผนก แต่ความน่าเชื่อถือขึ้นอยู่กับความสามารถในการกำหนดขอบเขตงานของแต่ละตัวแทน

อะไรที่ทำให้ Google แตกต่าง?

Google สร้างระบบปัญญาประดิษฐ์แบบตัวแทนของตนบนระบบคลาวด์และระบบนิเวศน์ด้านประสิทธิภาพที่มีอยู่แล้ว ซึ่งสามารถเข้าถึงผู้ใช้ในองค์กรหลายล้านราย

หากองค์กรของคุณใช้งาน Google Workspace ตัวแทนสามารถอ่านเอกสาร Drive ได้โดยตรง, แยกแยะเหตุการณ์ในปฏิทิน, และส่งข้อความ Slack ที่เข้าใจบริบทผ่านตัวเชื่อมต่อที่ผสานรวมไว้

การเชื่อมต่อที่แน่นหนานี้ช่วยลดความยุ่งยากในการตั้งค่าเมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มที่มองบริการของ Google เป็นเพียงส่วนเสริมจากบุคคลที่สาม

บริษัทยังได้แบ่งเครื่องมือออกเป็นสองแนวทาง: ADK แบบโอเพนซอร์สสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการควบคุมอย่างละเอียด และอินเทอร์เฟซแบบไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจที่ต้องการความรวดเร็วมากกว่าการปรับแต่งตามความต้องการ แนวทางสองแบบนี้ช่วยให้ทีมที่มีทักษะทางเทคนิคและไม่มีทักษะทางเทคนิคสามารถทำงานไปพร้อมกันได้โดยไม่ต้องรอให้ฝ่ายไอทีเขียนทุกขั้นตอนการทำงาน

ในด้านความปลอดภัย Gemini Enterprise มาพร้อมกับการรับรองตามมาตรฐาน FedRAMP High และ HIPAA ที่ติดตั้งพร้อมใช้งานทันที การบันทึกการตรวจสอบสำหรับทุกการกระทำของตัวแทน และกุญแจการเข้ารหัสที่ลูกค้าสามารถจัดการได้เอง คุณสมบัติเหล่านี้มีความสำคัญในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลซึ่งการกระทำผิดพลาดเพียงครั้งเดียวอาจนำไปสู่การปรับเงินหรือการเปิดเผยข้อมูลการละเมิดได้

จุดแข็งเหล่านี้ทำให้ Google อยู่ในตำแหน่งที่ดีสำหรับองค์กรที่มุ่งมั่นใช้ระบบคลาวด์ของ Google อยู่แล้ว แต่คุณค่าของแพลตฟอร์มนี้ขึ้นอยู่กับว่ามันสามารถเชื่อมต่อกับสภาพแวดล้อม IT ที่กว้างขึ้นของคุณได้อย่างราบรื่นเพียงใด

การผสานรวมและความเหมาะสมของระบบนิเวศ

Google ได้ออกแบบ Gemini Enterprise ให้เป็นศูนย์กลางของระบบแอปพลิเคชันของคุณ ไม่ใช่เป็นระบบแยกต่างหาก ตัวแทนจะทำการตรวจสอบสิทธิ์ผ่าน Google Cloud IAM หรือผู้ให้บริการระบบลงชื่อเข้าใช้ครั้งเดียวจากผู้ให้บริการภายนอก ทำให้การควบคุมการเข้าถึงสอดคล้องกับโครงสร้างไดเรกทอรีที่คุณมีอยู่แล้ว

เมื่อตัวแทนค้นหาโฟลเดอร์ Drive ที่แชร์หรือดึงข้อมูลบันทึก CRM ระบบจะเคารพสิทธิ์การเข้าถึงในระดับเอกสาร ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้จะเห็นเฉพาะข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงเท่านั้น

นอกเหนือจากบริการของ Google เองแพลตฟอร์มนี้ยังใช้ไลบรารีตัวเชื่อมต่อของ Apigeeเพื่อเชื่อมต่อกับ SAP, Workday, Oracle และระบบองค์กรอื่นๆ อีกหลายสิบระบบ

แต่ละคอนเน็กเตอร์จะจัดการการตรวจสอบสิทธิ์ของ API, การจำกัดอัตรา, และการจัดการข้อผิดพลาด ซึ่งช่วยปกป้องคุณจากงานระบบเบื้องหลังที่มักทำให้โครงการผสานระบบล่าช้า

Google ยังสนับสนุนโปรโตคอล Agent2Agent (A2A) ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ตัวแทนที่สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์กต่าง ๆ สามารถค้นพบความสามารถของกันและกันและทำงานร่วมกันได้

ตัวอย่างเช่น ตัวจัดการการนัดหมายที่สร้างโดย Google สามารถส่งต่อภารกิจไปยังตัวแทนการเงินของบุคคลที่สามได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

ตัวเชื่อมต่อแบบเมชนี้ช่วยเร่งระยะเวลาการPLOYได้รวดเร็วขึ้น เพราะคุณไม่ต้องรอให้มีการพัฒนา API แบบกำหนดเองทุกครั้งที่คุณเพิ่มแหล่งข้อมูล ความได้เปรียบทางความเร็วนี้กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อคุณย้ายจากระยะทดลองใช้ไปสู่การPLOYในระบบผลิต

กำหนดการดำเนินงานและการจัดการการเปลี่ยนแปลง

การเปิดตัว AI แบบตัวแทนไม่ควรเป็นการเปิดตัวแบบบิ๊กแบง

ฉันได้เห็นองค์กรมากมายเปลี่ยนระบบทั่วทั้งองค์กร เพียงเพื่อพบว่าตัวแทนที่มีขอบเขตไม่ชัดเจนสร้างเสียงรบกวนมากกว่าคุณค่า

แทนที่จะทำเช่นนั้น ให้การรับบุตรบุญธรรมเป็นความพยายามที่แบ่งเป็นขั้นตอน เริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ และขยายตามความสำเร็จที่สามารถวัดได้

แนวทางแบบเป็นขั้นตอนนี้เปิดโอกาสให้คุณได้ปรับขอบเขตการควบคุม ปรับแต่งการผสานระบบให้เหมาะสม และสร้างความมั่นใจให้กับองค์กร ก่อนที่เจ้าหน้าที่จะเข้าไปจัดการกับกระบวนการที่มีความสำคัญต่อภารกิจหลัก

นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมไอทีและทีมกำกับดูแลการปฏิบัติตามข้อกำหนดสามารถตรวจสอบได้ว่าบันทึกการตรวจสอบ, การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล, และนโยบายความปลอดภัยสามารถทำงานได้ดีภายใต้การใช้งานในโลกจริง

กระแสตอบรับจากชุมชนและความคิดเห็นของผู้ใช้กลุ่มแรก

ปฏิกิริยาเบื้องต้นต่อปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนของ Google มีความหลากหลาย สะท้อนทั้งความตื่นเต้นต่อศักยภาพของแพลตฟอร์มและความระมัดระวังเกี่ยวกับความซับซ้อนของมัน

ผู้ใช้ Reddit คนหนึ่งกล่าวว่า"ทุกคนในบริษัทของฉันที่ได้ลองใช้มันต่างประทับใจมาก" อีกความเห็นหนึ่งล้อเล่นเกี่ยวกับความเหนื่อยล้าจากการตั้งชื่อ โดยแซวว่า Google ดูเหมือนจะมุ่งเน้นไปที่ "การตามให้ทัน Microsoft ในจำนวนครั้งที่สามารถรีแบรนด์และสร้างความสับสนให้กับลูกค้าในปีเดียวกัน"

ใน Hacker News นักพัฒนาคนหนึ่งได้ยกประเด็นปัญหาในทางปฏิบัติขึ้นมาว่า: "ความกังวลที่ใหญ่ที่สุดของผมคือวงจรการทำงานแบบตัวแทนนั้นช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง ยิ่งไปกว่านั้น พวกมันมักจะหลุดออกจากเส้นทางที่ควรไป ทำงานผิดอย่างขยันขันแข็งซึ่งคุณต้องย้อนกลับไปแก้ไข"

ความรู้สึกนั้นเน้นย้ำถึงประเด็นที่เกิดขึ้นซ้ำในวงสนทนาเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน: ความเป็นอิสระโดยปราศจากขอบเขตที่ชัดเจนอาจนำไปสู่ความผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง

อีกกระทู้หนึ่งใน Reddit ชี้ให้เห็นว่า Agentspace มีพลังที่มาพร้อมกับเส้นทางการเรียนรู้ โดยเตือนว่า "ความซับซ้อนของการเรียนรู้และการใช้งานอย่างถูกต้องภายในระยะเวลาทดลองใช้ 30 วัน จะจำกัดมูลค่าที่คุณจะได้รับ"

เสียงเหล่านี้ชี้ให้เห็นช่องว่างระหว่างความสามารถทางเทคนิคของแพลตฟอร์มกับความพร้อมขององค์กรที่จำเป็นสำหรับการนำไปใช้อย่างปลอดภัย

หากคุณกำลังประเมินข้อเสนอของ Google ให้คำนึงถึงเวลาสำหรับการฝึกอบรม การจัดทำเอกสาร และการทดสอบซ้ำก่อนที่คุณจะตัดสินใจใช้งานเต็มรูปแบบ เนื่องจาก Google ปรับปรุงแพลตฟอร์มอย่างต่อเนื่อง แผนงานของพวกเขาจะกำหนดความเร็วในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้

แผนที่ทาง & มุมมองระบบนิเวศ

แผนระยะสั้นของ Google บ่งชี้ถึงความตั้งใจที่จะขยาย AI แบบตัวแทน (agentic AI) ให้เกินขอบเขตขององค์กรธุรกิจ และเข้าสู่บริการที่มุ่งเน้นผู้บริโภคโดยตรง

ภายในต้นปี 2026 บริษัทมีแผนที่จะขยายความสามารถของตัวแทนในโหมด AIไปยังการนัดหมายบริการท้องถิ่นและการจองตั๋วงานอีเวนต์ใน Search ทำให้ผู้ใช้สามารถมอบหมายงานการจัดตารางเวลาได้ตั้งแต่ต้นจนจบ

ฤดูใบไม้ผลิปี 2026 จะนำเอไอที่มีพฤติกรรมเป็นตัวแทน (agentic AI) มาสู่ Google Home และอุปกรณ์ Nest ทั่วโลก เปลี่ยนผู้ช่วยเสียงให้กลายเป็นผู้จัดการงานอัตโนมัติที่สามารถช้อปปิ้ง จอง และประสานงานแทนสมาชิกในครอบครัวได้

นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมได้กล่าวว่า ภายในสามปีข้างหน้า ผู้บริหารร้อยละ 80 มีแผนที่จะผสานระบบตัวแทนปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการดำเนินงาน และการลงทุนของกูเกิลในโปรโตคอลเปิดทำให้กูเกิลอยู่ในตำแหน่งที่จะนำการเปลี่ยนแปลงนี้

การคาดการณ์นั้นบ่งชี้ว่า Google มองว่า AI แบบตัวแทนเป็นชั้นพื้นฐานสำหรับซอฟต์แวร์ในที่ทำงานในทศวรรษหน้า ไม่ใช่เพียงแค่ฟีเจอร์เสริมเท่านั้น

Google Agentic AI มีราคาเท่าไหร่?

Google ตั้งราคา Gemini Enterprise บนรูปแบบการสมัครสมาชิกต่อผู้ใช้ โดยมีระดับราคาสำหรับองค์กรเฉลี่ยประมาณ $50 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ระดับการใช้งานที่สูงขึ้นจะปลดล็อกฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การจัดการตัวแทนที่ขยายตัว การควบคุมความปลอดภัยที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และการสนับสนุนแบบเร่งด่วน

มีรุ่น Starter ฟรีอยู่ แต่มาพร้อมกับการแลกเปลี่ยน: ข้อมูลผู้ใช้ในระดับนั้นอาจถูกนำไปใช้เพื่อปรับปรุงบริการของ Google และคุณต้องยินยอมอย่างชัดเจน

ส่วนใหญ่ของกิจการที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลจะข้ามระดับฟรีและไปใช้บริการแบบเสียค่าใช้จ่ายที่ให้การรับประกันการเป็นเจ้าของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

นอกเหนือจากค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิกแล้ว ควรจัดสรรงบประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายในการประมวลผล หากตัวแทนของคุณต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือดำเนินการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน

บริการการผสานระบบอาจเพิ่มค่าใช้จ่ายได้เช่นกัน โดยเฉพาะหากคุณต้องการตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองสำหรับระบบเก่าที่ไม่ได้รับการรองรับโดยไลบรารีมาตรฐานของ Apigee

อย่างไรก็ตาม การกำหนดราคาต่อผู้ใช้ที่สามารถคาดการณ์ได้ช่วยให้การคาดการณ์ง่ายขึ้นเมื่อเทียบกับแบบจำลองการคิดค่าบริการตามการใช้งาน ซึ่งบิลรายเดือนอาจเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงตามการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน

ข้อคิดสุดท้าย

แพลตฟอร์ม AI แบบตัวแทนของ Google มีความเหมาะสมที่สุดหากคุณได้ลงทุนในระบบคลาวด์ของพวกเขามาแล้ว

คุณสมบัติการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการผสานรวมกับ Workspace ช่วยขจัดอุปสรรคที่ชะลอการนำระบบไปใช้ในองค์กรในจุดอื่น ๆ ได้ แต่เส้นทางการเรียนรู้ยังคงมีความท้าทาย และเจ้าหน้าที่จำเป็นต้องมีแนวทางที่ชัดเจนเพื่อคงประสิทธิภาพในการทำงาน

เริ่มต้นด้วยแผนกเดียว ติดตามการประหยัดเวลาจริงตลอดหนึ่งเดือน และขยายไปยังแผนกอื่น ๆ ได้หลังจากที่คุณได้จัดการขอบเขตและคำถามด้านความปลอดภัยเรียบร้อยแล้ว

หากคุณกำลังมุ่งสู่ระบบอัตโนมัติโดยไม่ต้องเผชิญกับความซับซ้อนของการสร้างระบบแบบกำหนดเองทั้งหมด Gemini Enterprise มอบเส้นทางที่น่าเชื่อถือให้คุณก้าวไปข้างหน้า