องค์กรเร่งปรับโครงสร้างพื้นฐานรับ AI Agent แต่ช่องว่างงบประมาณยังเป็นโจทย์ใหญ่

ความคาดหวังพุ่ง แต่เงินทุนยังตามไม่ทัน

AI Agent องค์กร คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานต่อเนื่องหลายขั้นตอน โดยดึงข้อมูล เชื่อมต่อแอปพลิเคชัน เรียกใช้โค้ด และตรวจข้อกำหนดความปลอดภัยเพื่อให้งานสำเร็จ แทนการตอบคำสั่งเพียงครั้งเดียว ผลสำรวจผู้นำไอทีที่ IDC จัดทำร่วมกับ Intel และประกาศเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม ชี้ว่าองค์กรกำลังเผชิญความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานควบคู่ไปกับการพัฒนา AI ตัวเลขสำคัญสะท้อนช่องว่างชัดเจน: 89% ของผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านไอทีมองว่า AI แบบ Agentic จะมีบทบาทสำคัญใน 12–24 เดือนข้างหน้า แต่มีเพียง 56% ขององค์กรที่ระบุว่าได้รับงบประมาณเพียงพอหรือเหมาะสมแล้ว เมื่อความสำคัญทางธุรกิจเดินหน้าเร็วกว่าทรัพยากร การประกาศแผนใช้ AI จึงไม่เท่ากับความพร้อมจะใช้งานได้จริง

ความคลาดเคลื่อนนี้ไม่ควรถูกแก้ด้วยการซื้อฮาร์ดแวร์เพิ่มโดยไม่ทบทวนระบบ เพราะต้นทุนของการใช้ AI Agent ไม่ได้อยู่ที่การประมวลผลอย่างเดียว แต่รวมถึงเครือข่าย การเข้าถึงข้อมูล และการจัดสรรทรัพยากรให้แต่ละงานด้วย องค์กรควรมองผลสำรวจเป็นสัญญาณให้จัดลำดับการลงทุนใหม่ ไม่ใช่แรงกดดันให้เร่งขยายการใช้งานโดยยังไม่รู้ว่างบประมาณไอทีรองรับภาระงานระยะยาวได้แค่ไหน

AI Agent เพิ่มภาระให้ระบบมากกว่าการตอบคำถาม

ความเปลี่ยนแปลงสำคัญอยู่ที่รูปแบบการทำงาน AI แบบเดิมมักรับคำสั่งแล้วสร้างคำตอบ ขณะที่เอเจนต์ในองค์กรอาจต้องดึงข้อมูลเฉพาะของบริษัท เปิดใช้โมเดล เรียกแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ประมวลผลโค้ด และทำตามมาตรการรักษาความปลอดภัยซ้ำหลายครั้งก่อนจบงาน ขั้นตอนที่เชื่อมต่อกันเช่นนี้เพิ่มภาระต่อพลังประมวลผล ปริมาณรับส่งข้อมูลเครือข่าย และการจัดสรรทรัพยากรทั่วทั้งระบบ โครงสร้างพื้นฐาน AI จึงต้องรองรับทั้งการทำงานที่ต่อเนื่องและการประสานส่วนประกอบหลายชนิด ไม่ใช่เพียงรองรับโมเดลขนาดใหญ่

ในทางปฏิบัติ การตอบสนองช้าหรือระบบติดขัดย่อมส่งผลต่อพนักงานและลูกค้าที่รอผลจากบริการดิจิทัล การนำ AI ไปประมวลผลใกล้แหล่งข้อมูลอาจช่วยตอบโจทย์ความหน่วง ต้นทุน ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมาย โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลทั้งหมดไปยังระบบคลาวด์ ประเด็นจึงไม่ใช่การเลือกว่าจะใช้ AI หรือไม่ แต่คือการเตรียมระบบให้ทำงานได้ต่อเนื่องโดยไม่เพิ่มความเสี่ยงและภาระดูแลเกินกำลัง

วางระบบให้เหมาะกับงาน ก่อนเพิ่มกำลังประมวลผล

ข้อมูลสำรวจสะท้อนว่าแนวทางเดียวไม่เหมาะกับทุกองค์กร โดย 55% ใช้โครงสร้างพื้นฐานแบบผสมระหว่างระบบภายในกับคลาวด์สาธารณะ ขณะที่ 38% พึ่งพาระบบภายในเป็นหลักหรือทั้งหมด การเลือกตำแหน่งประมวลผลควรพิจารณาว่าข้อมูลอยู่ที่ใด งานต้องตอบสนองเร็วแค่ไหน และมีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยหรือกฎหมายอย่างไร มากกว่าตั้งต้นจากความนิยมของเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง

งานของ AI Agent ยังสลับระหว่างการอนุมาน การค้นคืนข้อมูล การสร้างเวกเตอร์ การจัดการบริการย่อย และการเรียกใช้ส่วนเชื่อมต่อระบบ จึงไม่อาจสรุปว่าการเพิ่มหน่วยประมวลผลกราฟิกจะทำให้ทุกงานเร็วขึ้นเสมอไป องค์กรต้องประเมินบทบาทของหน่วยประมวลผลกลาง หน่วยประมวลผลกราฟิก และตัวเร่งเฉพาะทางร่วมกัน พร้อมวัดผลจากงานที่ต้องทำให้เสร็จด้วยต้นทุนและเวลาที่รับได้ แนวทางที่สมดุลเช่นนี้มีเหตุผลกว่าการลงทุนตามกระแสหรือสร้างระบบแยกโดยไม่จำเป็น

ตรวจงบและแผนปรับระบบก่อนขยายการใช้งาน

การเตรียมพร้อมต้องเริ่มจากการจับคู่งบประมาณไอทีกับงานที่จะนำ AI ไปใช้ ทั้งค่าใช้จ่ายด้านระบบเดิม เครือข่าย การดูแลข้อมูล ความปลอดภัย และบุคลากรที่ต้องรับผิดชอบ หากมีเพียงงบซื้ออุปกรณ์ แต่ไม่มีแผนเชื่อมต่อและดูแลระบบ การขยาย AI อาจเพิ่มความซับซ้อนมากกว่าสร้างผลลัพธ์ ผลสำรวจยังพบว่า 45% ระบุว่าการปรับปรุงหรือรวมโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลเป็นหนึ่งในลำดับความสำคัญด้านไอทีในปี 2026 นี่เป็นสัญญาณว่าการปรับฐานระบบกำลังเป็นงานจริง ไม่ใช่เรื่องที่เลื่อนไปได้ไม่มีกำหนด

ข้อสรุปคือองค์กรควรขยายการใช้งาน AI Agent เมื่อทั้งงบประมาณและระบบรองรับภาระงานได้ ไม่ใช่เพียงเพราะผู้บริหารส่วนใหญ่มองว่าเทคโนโลยีจะสำคัญในอีก 12–24 เดือน การเริ่มจากงานที่มีเป้าหมายชัด ตรวจข้อจำกัดของข้อมูล และปรับโครงสร้างพื้นฐานเดิมก่อนเพิ่มกำลังประมวลผล จะช่วยให้การลงทุนตอบโจทย์การปฏิบัติงานจริง ช่องว่างระหว่างความคาดหวังกับเงินทุนยังเป็นโจทย์ใหญ่ และการยอมรับช่องว่างนี้ตั้งแต่ต้นคือเงื่อนไขสำคัญของการใช้ AI อย่างยั่งยืน