เปิดกรุยูสเคส Agentic AI จาก Google Cloud เมื่อ "ใช้ AI ช่วยงาน" ของแต่ละธุรกิจไม่เหมือนกัน

ตอนนี้สามารถพูดได้เต็มปากเลยว่า AI เข้ามามีบทบาท โดยการเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตการทำงานของทุกคนแล้วจริงๆ เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา ลาส เวกัส กลายเป็นจุดหมายของวงการเทคโนโลยีอีกครั้งเมื่อ Google Cloud จัดงาน Google Cloud Next 2026 รวมตัวลูกค้าองค์กร พาร์ทเนอร์ และสื่อมวลชนจากทั่วโลกหลายหมื่นคน เพื่อเปิดเผยว่า “หน้าตา” ของ AI ในโลกธุรกิจกำลังจะเปลี่ยนไปอย่างไร ?

ผู้สื่อข่าว Thairath Money ได้รับเชิญให้เข้าร่วมงานในฐานะตัวแทนสื่อจากเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และตลอดงานมีคำหนึ่งที่ถูกพูดถึงซ้ำแล้วซ้ำเล่าและเป็นธีมหลักของงาน คือ “Agentic AI” ที่ “ลงมือทำ” งานแทนคนได้จริง สิ่งที่เราเห็นในงานสามารถพูดได้เลยว่า คำนี้ไม่ใช่ Buzzword ใหม่ใกล้ฉันแน่นอน เพราะเมื่อเราไล่ดูเคสจริงของลูกค้ากว่าหลายสิบรายที่ Google Cloud นำมาโชว์เคสให้เราเห็นนั้น สิ่งที่น่าสนใจคือ  “ใช้ AI ช่วยงาน” ของแต่ละบริษัทไม่ได้หมายถึงสิ่งเดียวกัน

บางบริษัทใช้ AI เป็นเพียงผู้ช่วยที่ตอบคำถามให้พนักงานเร็วขึ้น บางบริษัทปล่อยให้ AI รับงานไปทำเองทั้งกระบวนการ และบางบริษัทก้าวไปไกลถึงขั้นมี "เอเจนต์หลายร้อยตัว" ทำงานประสานกันเองโดยที่คนแทบไม่ต้องเข้าไปยุ่ง

บทความนี้เราจะพาทุกคนไปสำรวจเคสจริง โดยจัดเรียงตาม “ระดับความเป็นผู้ช่วย” ของ AI ในแต่ละองค์กร เพื่อให้เห็นภาพชัดว่าโลกธุรกิจไปถึงไหนกันแล้ว และเห็นได้เลยว่าแต่ละธุรกิจเอา AI มาใช้แบบไหนเพื่อให้องค์กรได้ประโยชน์สูงสุด ซึ่งแบ่งออกได้เป็น 3 ระดับด้วยกัน

ระดับแรก AI ผู้ช่วยที่ทำให้คนเก่งขึ้น 

Agentic AI ในระดับนี้ต้องบอกว่ายังไม่ใช่  AI ที่ตัดสินใจเอง แต่เป็น AI ที่ “ยกระดับ” การทำงานของพนักงานหรือลูกค้าให้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ทันที โดยเคสในระดับนี้ส่วนใหญ่ยังมีมนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจสุดท้ายเสมอ  เพียงแต่ AI ทำหน้าที่เหมือนกับ “สมองสำรอง” ที่คอยสแตนด์บายไว้ตลอดเวลาการใช้งานของบริษัทขนาดใหญ่ มีจุดร่วมที่เราเห็น คือ การลดเวลา AI ช่วยลดเวลาจาก "ชั่วโมง/วัน/เดือน" เหลือ "วินาที/นาที" แต่คนยังคงเป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย ยกตัวอย่างเช่น 

Walmart บริษัทค้าปลีกที่ใหญ่ที่สุดในโลกตัดสินใจมอบอุปกรณ์ Pixel Fold ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลองค์กรและรันด้วย Gemini Enterprise ให้กับผู้จัดการสาขาทุกคน เป้าหมายคือดึงหัวหน้าออกจากหน้าจอในออฟฟิศ ให้กลับไปอยู่หน้าร้านดูแลลูกค้า เพราะตอนนี้พวกเขาสามารถหาคำตอบที่ต้องการได้ในไม่กี่วินาที จากเดิมที่ต้องใช้เวลาเป็นชั่วโมง

Citi Wealth ก็ใช้แนวคิดคล้ายกันแต่กับลูกค้าธนาคารระดับสูง บริษัทร่วมมือกับ Google Cloud และ DeepMind เปิดตัว "Citi Sky" ที่เปรียบเสมือนทีม AI สแตนด์บายตลอดเวลา ลูกค้าและพนักงานสามารถถามข้อมูลเชิงลึกระดับโลกได้ในหลายภาษาเมื่อต้องการ

Macquarie Bank จากออสเตรเลียเลือกเส้นทางที่กว้างกว่า ด้วยการรวมศูนย์ข้อมูลทั้งหมดไว้บน BigQuery และ Spanner แล้วให้พนักงานทุกคนใช้ Gemini Enterprise พร้อมเปิดผู้ช่วย AI ตอบคำถามด้านการธนาคารให้ลูกค้ากว่า 2 ล้านรายตลอด 24 ชั่วโมง ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งคือความสูญเสียของลูกค้าจากการถูกหลอกลวงลดลงครึ่งหนึ่ง

Colgate-Palmolive เกือบทุกคนในบริษัท (กว่า 34,000 คน) ใช้ Google Workspace ที่มี AI เอเจนต์คอยดึงข้อมูลประวัติยอดขายหลายสิบปีมาวิเคราะห์ จากเดิมที่การสร้างคอนเซปต์ผลิตภัณฑ์ใหม่ใช้เวลาเป็นเดือน ตอนนี้เหลือเพียงไม่กี่นาที

Bayer Crop Science ใช้ Data Agent Kit จัดการข้อมูลและสร้างโมเดลวิเคราะห์อัตโนมัติ ปลดล็อกให้นักวิจัยมีเวลาไปคิดค้นนวัตกรรมการเกษตรอย่างเต็มที่ ไม่ต้องเสียเวลากับงาน Manual

ระดับที่สอง AI ทำงานแทนคนในกระบวนการเฉพาะ

ระดับถัดมาคือ AI ที่ “รับงานไปทำเอง” ในขอบเขตที่กำหนดชัดเจน ไม่ต้องรอคำสั่งทีละขั้น และส่งผลลัพธ์กลับมาให้คนตรวจ เคสในระดับนี้คือจุดที่ “Agentic” เริ่มมีความหมายจริง เพราะ AI มีอำนาจตัดสินใจในกระบวนการของตัวเองแล้ว โดยจุดร่วมของระดับนี้ AI ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่ “ลงมือทำ” ในกระบวนการของมัน ตั้งแต่จัดตะกร้าสินค้า รับออเดอร์ ตรวจจับการฉ้อโกง ไปจนถึงพยากรณ์พายุล่วงหน้าเป็นสัปดาห์ก็สามารถทำได้ในระดับนี้ ยกตัวอย่างเช่น 

The Home Depot สร้างผู้ช่วยดิจิทัลชื่อ “Magic Apron” ที่ดูแลลูกค้าตลอด Customer Journey ตั้งแต่หาแรงบันดาลใจในการรีโนเวทบ้าน ไปจนถึงเช็คความเข้ากันของอุปกรณ์ DIY ในร้าน ระบบจะแนะนำเส้นทางเดินหาของและให้ข้อมูลสินค้า ส่วนบนเว็บไซต์ก็ช่วยจัดการบริการหลังการขายให้ ผลลัพธ์ที่ Google เน้นบนเวทีคือ Conversion rate ที่เพิ่มขึ้นชัดเจน

Papa John's สร้างเอเจนต์รับออเดอร์อาหารแบบ Hyper-personalized ที่จดจำความชอบของลูกค้าแต่ละคนได้ จากเดิมที่พนักงานต้องถามทีละข้อ ตอนนี้เอเจนต์ทำเองได้ และส่งพิซซ่าถึงหน้าประตูเร็วขึ้น

Reliance ในอินเดียก็ก้าวไปอีกขั้น ลูกค้าสามารถพิมพ์ความต้องการกว้างๆ เช่น “วางแผนจัดงานวันเกิด” แล้วเอเจนต์ AI จะแนะนำสินค้าข้ามหมวดหมู่ และจัดลงตะกร้าให้พร้อม Checkout ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายต่อการเข้าชมเว็บไซต์ได้อย่างชัดเจน

Best Buy ที่ใช้ AI อัตโนมัติช่วยแนะนำลูกค้าเรื่องสเปกสินค้าเทคโนโลยีที่ซับซ้อน แก้ปัญหา และจัดการนัดหมายช่างเทคนิคให้ในวงการการเงิน 

Citadel Securities ใช้ชิป TPU ของ Google รันงานวิจัยเชิงปริมาณในตลาดที่ต้องแข่งกันระดับนาโนวินาที งานที่เคยใช้เวลาเป็นสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง ทำให้นักวิจัยสามารถทดสอบไอเดียใหม่ๆ ได้นับร้อยโดยไม่ติดข้อจำกัดของระบบนอกจากนี้ยังมี 

American Express รวมศูนย์ข้อมูลหลักไว้บน Google Cloud เพื่อให้ระบบ AI วิเคราะห์ความเสี่ยงและตรวจจับการฉ้อโกงได้รวดเร็วขึ้นในระดับโลก โดยเอเจนต์ทำงานต่อเนื่อง 24 ชั่วโมงโดยไม่ต้องมีคนสั่งหนึ่งในเคสที่อาจสร้างผลกระทบกับชีวิตคนหมู่มากที่สุดคือ

Axia Energia บริษัทพลังงานในบราซิล ที่ใช้คลัสเตอร์ TPU รันโมเดลสภาพอากาศขั้นสูง ทำให้สามารถพยากรณ์พายุรุนแรงล่วงหน้าได้ถึง 10 วัน ระบบจึงเตรียมมาตรการป้องกันก่อนพายุเข้า ช่วยลดปัญหาไฟฟ้าขัดข้องสำหรับประชาชนนับล้านคน

Virgin Voyages ใช้แนวคิดที่แตกต่างออกไป สร้าง “Rovey” ผู้ช่วยส่วนตัวสำหรับผู้โดยสารเรือสำราญ พร้อมใช้ Google Distributed Cloud Edge เพื่อให้ระบบ AI ทำงานได้แม้ในตอนที่เรือออฟไลน์กลางมหาสมุทร

ระดับที่สาม เอเจนต์หลายตัวทำงานร่วมกันเอง

ระดับนี้ คือระดับสูงสุดของ Agentic AI และเป็นสิ่งที่ Google เน้นย้ำมากที่สุดในงาน Google Cloud Next '26 กล่าวคือ แทนที่จะมี AI ตัวเดียวทำงานหนึ่งอย่าง องค์กรเริ่มสร้าง “ทีม AI” หลายตัวที่ทำงานประสานกันเหมือนทีมมนุษย์ มีการแบ่งหน้าที่ ส่งต่องาน และตัดสินใจร่วมกัน โดยจุดร่วมของบริษัทที่ใช้งานในระดับนี้ จะเป็นการสร้าง  “ระบบนิเวศของเอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกันในระดับที่ซับซ้อนเทียบเท่าทีมมนุษย์ขนาดใหญ่ ยกตัวอย่างเช่น 

Vodafone สร้างระบบเครือข่ายระดับโลกที่มี “เอเจนต์หลายร้อยตัว” ทำงานบน BigQuery และ Gemini Enterprise เอเจนต์เหล่านี้จัดการปัญหาเครือข่ายล่มแบบ Proactive และปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐานเอง ผลคือประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์และเพิ่มความเสถียรของเครือข่ายให้ผู้ใช้

Unilever เป็นเคสที่ Google เน้นชูเป็นตัวอย่างของ Multi-Agent ที่สมบูรณ์ บริษัทสร้าง “Competitive Buying Multi-agentic Solution” บน Gemini Enterprise โซลูชันนี้ประสานงานเอเจนต์หลายตัวผ่านหน้าจอเดียว ช่วยให้ทีมจัดซื้อวิเคราะห์และตัดสินใจเลือกแหล่งวัตถุดิบได้ในไม่กี่นาที จากเดิมที่ต้องใช้เวลาหลายวัน

และเคสที่ใกล้ตัวคนไทยที่สุด คือ AEON360 ที่จับมือกับ Google Cloud สร้างประสบการณ์ "Continuous Commerce" หรือการช้อปปิ้งแบบไร้รอยต่อทั่วทั้งระบบนิเวศของ AEON ทั้งร้านค้า การเงิน และไลฟ์สไตล์ โดยเริ่มที่มาเลเซียและจะขยายทั่ว SEAพูดง่ายๆ คือ เมื่อลูกค้าในกัวลาลัมเปอร์ค้นหาวัตถุดิบทำอาหารบน Google ไปจนถึงจ่ายเงินที่ AEON MaxValu ลูกค้าจะไม่ต้องเริ่มใหม่ทุกขั้นตอน เพราะมี Agent หลายตัวทำงานประสานกันเบื้องหลัง ตัวหนึ่งคุยกับลูกค้าผ่าน Google Search ตัวหนึ่งจัดตะกร้าสินค้า ตัวหนึ่งตอบคำถาม 24 ชั่วโมง ทุกตัวเชื่อมข้อมูลกันจนรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไรตลอดเส้นทาง สิ่งที่ทำให้เคสนี้พิเศษคือการใช้ “Universal Commerce Protocol” มาตรฐานเปิดของ Google ที่ทำให้ Agent คุยข้ามระบบกันได้ ตั้งแต่ Google Search ไปจนถึง Google Pay

กระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (US Department of Energy) ที่ขับเคลื่อน “นักวิทยาศาสตร์ผู้ช่วย AI” ในห้องปฏิบัติการระดับชาติทั้ง 17 แห่ง เพื่อเร่งความเร็วของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งเป็นภาพของ AI ที่ทำงานร่วมกับนักวิจัยมนุษย์เพื่อขับเคลื่อนวิทยาศาสตร์ของประเทศ

NASA ก็ใช้ Gemini Enterprise Agents ในภารกิจ “Artemis II” เพื่อตรวจสอบความพร้อมของเที่ยวบินและดูแลความปลอดภัยของนักบินอวกาศ ในภารกิจที่จะส่งมนุษย์เดินทางไกลจากโลกที่สุดในประวัติศาสตร์

และที่อาจเป็นเคสที่ “เห็นภาพ” ที่สุดสำหรับคนทั่วไป คือ Team USA ที่ร่วมมือกับวิศวกร Google Cloud และ DeepMind สร้างโมเดลแปลงวิดีโอ 2 มิติให้เป็นภาพ 3 มิติเพื่อวิเคราะห์ท่าทางนักกีฬาสโนว์บอร์ดโอลิมปิก โมเดลคำนวณหลักฟิสิกส์แบบเฟรมต่อเฟรม ทั้งวิถีลอยตัว ความเร็วการหมุนรอบตัวเอง และจังหวะการหดตัวในอากาศ พร้อมฟีเจอร์ “Ribbon Overlay” ที่แสดงเส้นกราฟิกชี้จุดเปลี่ยนท่าสำคัญ ทำให้นักกีฬาเห็นข้อบกพร่องของตัวเองและพัฒนาทักษะได้แม่นยำขึ้น

โดยสรุปแล้ว ถ้าให้มองถึงสิ่งที่น่าสนใจที่สุดจากการรวบรวมยูสเคสบนเวที Google Cloud Next '26 ครั้งอาจไม่ได้เป็นแค่จำนวนเคสของการนำ AI มาใช้จริงในธุรกิจ แต่กลับเป็น “ระยะห่าง” ที่เกิดขึ้นกับแต่ละระดับมากกว่า เพราะท้ายที่สุดแล้วการใช้ AI ช่วยงานในระดับแรก ไม่ได้แปลว่าจะล้าหลัง เพราะแค่การให้พนักงาน 34,000 คนเข้าถึง AI ก็เปลี่ยนความเร็วในการทำงานของทั้งองค์กรไปแล้ว 

ในขณะที่องค์กรที่ก้าวไประดับที่สามนั้น ก็ถือช่วยในการเปลี่ยนวิธีทำธุรกิจ เพราะเมื่อเราเห็นแล้วว่าเอเจนต์หลายร้อยตัวทำงานประสานกันได้ สิ่งที่แรงมนุษย์อย่างเราๆ ต้องคิดต่อและตั้งคำถามเพื่อหาคำตอบให้ตัวเองคือ บทบาทของเราในระบบเหล่านี้จะปรับตัวอย่างไร ตอนนี้ยังไม่มีคำตอบไม่เป็นไร แต่ที่รู้ๆ คือ 2 ปีที่ผ่านมา ถ้าพูดถึงคำว่า AI ในปี 2026  ไม่ได้หมายถึงสิ่งเดียวกันกับ AI ที่เรารู้จักในปี 2024 อีกต่อไป