RPA (Robotic Process Automation)

RPA คืออะไร? Robotic Process Automation ช่วยงานอัตโนมัติ

ในยุคที่องค์กรแข่งกันด้วยความเร็วและความแม่นยำ RPA คือหนึ่งในซอฟต์แวร์อัตโนมัติที่มีความสำคัญในยุคนี้ ออกแบบมาให้ทำงานซ้ำ ๆ แทนมนุษย์ ช่วยลดข้อผิดพลาดจากงานเอกสารและขั้นตอนรูทีน ทำให้การทำงานคล่องตัวขึ้นและใช้ทรัพยากรได้คุ้มค่ากว่าเดิม เทคโนโลยีนี้ถูกใช้งานแล้วในภาคการเงิน ธนาคาร ประกันภัย โลจิสติกส์ การผลิต รวมถึงหน่วยงานรัฐและองค์กรไม่แสวงหากำไร เมื่อให้บอทจัดการงานที่กินเวลา พนักงานจึงโฟกัสงานที่ต้องใช้วิจารณญาณ การวิเคราะห์ และการดูแลลูกค้าได้มากขึ้น ส่งผลให้ประสิทธิภาพโดยรวมสูงขึ้นและความสามารถในการแข่งขันยั่งยืนกว่าเดิม

สารบัญ

RPA คืออะไร

RPA คือหุ่นยนต์ซอฟต์แวร์ที่ทำงานตามกฎเกณฑ์และขั้นตอนซ้ำ ๆ เหมาะกับงานที่ต้องประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก โดยบอทจะเลียนแบบการทำงานบนคอมพิวเตอร์ได้อย่างแม่นยำ เช่น คีย์ข้อมูลลงแบบฟอร์ม กรอกข้อมูลเข้าสู่ระบบต่าง ๆ อย่าง ERP, CRM หรือระบบบัญชี รวมถึงการจัดการ/ย้ายไฟล์และโฟลเดอร์ ตรวจสอบไฟล์แนบในอีเมล และจัดทำรายงานอัตโนมัติ เครื่องมือนี้สามารถทำงานได้ต่อเนื่อง ตลอด 24/7 ตามเงื่อนไขที่ตั้งค่าไว้ ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานและภาระค่าแรง ทำให้องค์กรทำกำไรได้มากขึ้น อีกทั้งยังบรรเทาปัญหาการขาดแคลนแรงงานในบางตำแหน่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความแตกต่างระหว่าง RPA และ AI

Robotic Process Automation (RPA)

  • ทำให้กระบวนการทำงานซ้ำ ๆ เป็นอัตโนมัติ
  • ทำงานตามกฎและขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
  • ไม่เรียนรู้จากข้อมูลเอง ต้องตั้งค่าเวิร์กโฟลว์และเงื่อนไขไว้ชัดเจน
  • เหมาะกับงานรูทีน เช่น คัดลอกข้อมูล กรอกฟอร์ม ประมวลผลตามเงื่อนไข
  • โครงสร้างชัดเจน เข้าใจและตรวจสอบได้ง่าย
  • ทำงานได้ตามที่กำหนดไว้ ไม่เปลี่ยนแปลงพฤติกรรมเอง

Artificial Intelligence (AI)

  • สร้างระบบที่สามารถคิด วิเคราะห์ และเรียนรู้ได้เอง
  • ใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้และตัดสินใจแบบไดนามิก
  • ปรับปรุงประสิทธิภาพจากประวัติข้อมูลโดยอัตโนมัติ
  • เหมาะกับงานวิเคราะห์เชิงลึก คาดการณ์ จดจำรูปแบบ แปลภาษา ฯลฯ
  • ซับซ้อนกว่า และต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกแบบจำลอง
  • ยืดหยุ่นและปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ ๆ ได้ดี

ผสานรวมเป็น Intelligent Automation

โดยหลักการแล้วเทคโนโลยี RPA เป็นระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยกฎ (rule-based) ทำงานตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างแม่นยำและทำซ้ำได้ ส่วน AI ใช้ข้อมูลและแบบจำลองทางสถิติในการ “เรียนรู้–ทำนาย–ตัดสินใจ” จึงรับมือกับความไม่แน่นอนและรูปแบบที่เปลี่ยนไปได้ดีกว่า ทั้งสองเทคโนโลยีจึงเสริมกัน: ซอฟต์แวร์อัตโนมัติช่วยจัดการงานเชิงขั้นตอนอย่างมีวินัย ขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ช่วยตีความข้อมูลและตัดสินใจเชิงบริบท เมื่อนำมาผสานเป็น Intelligent Automation จะได้เวิร์กโฟลว์ที่ทั้งเสถียร รวดเร็ว และฉลาดขึ้น

องค์ประกอบหลักของ RPA

ซอฟต์แวร์บอท

ซอฟต์แวร์คือหัวใจของระบบอัตโนมัติ (RPA) โดยบอทจะเลียนแบบการทำงานของมนุษย์บนคอมพิวเตอร์ได้อย่างแม่นยำ ทั้งการป้อนและดึงข้อมูล ส่งอีเมล ประมวลผลเอกสาร รวมถึงเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบต่าง ๆ เพื่อให้เวิร์กโฟลว์ดำเนินไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ

ศูนย์ควบคุม

ศูนย์กลางสำหรับควบคุมบอท RPA ช่วยกำกับ ติดตาม และบันทึกประวัติการทำงานอย่างละเอียด พร้อมความสามารถในการกำหนดตารางรันงาน จัดลำดับความสำคัญ ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาทผู้ใช้ และกำหนดนโยบายความปลอดภัย เพื่อให้เวิร์กโฟลว์ขององค์กรสอดคล้องกับเป้าหมายและทำงานได้อย่างมีเสถียรภาพ

Workflow

องค์ประกอบนี้ใช้สำหรับออกแบบลำดับงานให้บอททำตามขั้นตอนที่กำหนด ผู้ใช้สามารถกำหนดเงื่อนไข ลำดับการทำงาน ตัวแปร และจุดเชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เพียงทำความเข้าใจ Workflow ของกระบวนการ ก็ถ่ายทอดเป็นผังการทำงานที่ชัดเจนและสอดคล้องกับนโยบายขององค์กรได้

ประเภทของบอท RPA

บอท RPA แบ่งได้เป็นสองกลุ่มหลักคือ Attended Bot และ Unattended Bot การเลือกใช้ขึ้นกับลักษณะงาน ปริมาณงาน และความคุ้มค่าการลงทุน แต่ละประเภทมีทั้งจุดเด่นและข้อจำกัดต่างกัน โดยหัวข้อถัดไปจะแยกอธิบายความแตกต่างอย่างชัดเจนเพื่อช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้เหมาะสม

Attended bot

Attended Bot

Attended Bot คือบอทที่ทำงานเคียงข้างผู้ใช้ เริ่มทำงานเมื่อได้รับการสั่งการ เช่น การกดปุ่มหรือเรียกใช้จากหน้าจอ จากนั้นจะดำเนินขั้นตอนที่กำหนดไว้ทีละลำดับอย่างแม่นยำ เพื่อช่วยงานหน้าบ้าน (front office) หรือช่วงที่ต้องโต้ตอบกับลูกค้าแบบเรียลไทม์

Unattended bot

Unattended Bot

Unattended Bot คือบอทที่ทำงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีผู้ใช้คอยสั่งการ สามารถตั้งเวลาและรันกระบวนการตามที่กำหนดได้ตลอด 24 ชั่วโมง ผู้ปฏิบัติงานไม่จำเป็นต้องเฝ้าระหว่างทำงาน อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ผลลัพธ์ถูกต้องและเสถียร จำเป็นต้องออกแบบเวิร์กโฟลว์ให้รัดกุม กำหนดเงื่อนไข ข้อยกเว้น และการแจ้งเตือนความผิดปกติไว้ตั้งแต่ต้น

การใช้งาน Robotic Process Automation

การประยุกต์ใช้งาน Robotic Process Automation (RPA) มีความยืดหยุ่นสูง รองรับกระบวนการหลากหลาย โดยเฉพาะงานที่เป็น Rule-based ดังนี้

  • งานที่มีขั้นตอนซ้ำ ๆ และเป็นมาตรฐาน: เหมาะกับงานรูปแบบเดิมที่ทำเป็นประจำ เช่น การกรอกข้อมูล การสร้างรายงานตามรอบเวลา
  • งานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก: ประมวลผลและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวดเร็วและแม่นยำ ลดเวลาทำงานของพนักงานอย่างมีนัยสำคัญ
  • งานที่ต้องการความถูกต้องสูง: เหมาะกับบัญชี การเงิน และการตรวจสอบข้อมูลสำคัญที่ความผิดพลาดแม้เล็กน้อยอาจกระทบธุรกิจ
  • งานที่ต้องทำต่อเนื่องตลอดเวลา: รันได้ไม่หยุด เหมาะกับกระบวนการที่มี SLA เข้มงวดหรือให้บริการลูกค้า 24 ชั่วโมง
  • งานที่ต้องดึงข้อมูลจากหลายระบบ: รวม-ส่งต่อข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์มที่ไม่เชื่อมตรงกัน ให้ข้อมูลครบถ้วนและสอดคล้องกัน

ตัวอย่างกรณีศึกษาในธุรกิจจริง

  • ภาคโลจิสติกส์ใช้จัดการคำสั่งซื้อ ติดตามสถานะขนส่ง และสรุปข้อมูลจัดส่งแบบเรียลไทม์
  • ภาคการผลิตช่วยควบคุมลำดับงาน ตรวจสอบคุณภาพ และซิงก์ข้อมูลสต๊อกกับระบบกลาง
  • ภาคการเงินสนับสนุนงานบัญชี การกระทบยอด และเวิร์กโฟลว์อนุมัติธุรกรรม

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้กับแผนกต่าง ๆ

  • หุ่นยนต์นักบัญชี สำหรับกรอกข้อมูลเข้าระบบ ERP
  • ฝ่ายบุคคลคัดกรองเรซูเม่และประวัติผู้สมัคร
  • แผนกไอทีเฝ้าระวังพฤติกรรมผู้ใช้ผิดปกติ
  • แผนกจัดซื้อสร้างเอกสาร PO อัตโนมัติ
  • ฝ่ายการตลาดเก็บข้อมูลลูกค้าแล้วบันทึกเข้าสู่ CRM อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ดู ตัวอย่าง RPA ฉบับเต็ม เพื่อศึกษาเคสเพิ่มเติม

ประโยชน์ของ Robotic Process Automation

ประโยชน์ที่ได้จาก Robotic Process Automation

Robotic Process Automation มีบทบาทสำคัญต่อการยกระดับประสิทธิภาพและความได้เปรียบทางการแข่งขัน เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีหัวใจของการทำ Digital Transformation ที่ทำให้กระบวนการทำงานเร็วขึ้น ถูกต้องขึ้น และคุ้มค่าขึ้น โดยมีข้อดีเด่นดังนี้

  • เพิ่มประสิทธิภาพและความรวดเร็ว: ทำงานต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง ลดความล่าช้าและช่วยให้งานเสร็จตามกำหนด
  • ทำงานร่วมกับหลายระบบได้อย่างราบรื่น: เชื่อมต่อซอฟต์แวร์/ระบบต่าง ๆ เช่น ERP, CRM และระบบบัญชี ได้แบบไม่สะดุด
  • ลดความผิดพลาดจากมนุษย์ (Human Error): ลดข้อผิดพลาดจากการคีย์ข้อมูลและขั้นตอนซ้ำด้วยมือ
  • ลดภาระงานซ้ำ ๆ ของพนักงาน: เปิดโอกาสให้โฟกัสงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์
  • รองรับการขยายธุรกิจ: รับมือปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นได้โดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มกำลังคนตามสัดส่วน
  • ช่วยลดต้นทุนด้านแรงงาน: ลดค่าใช้จ่ายบุคลากร ทำให้การดำเนินงานคุ้มค่ามากขึ้น
  • ตรวจสอบสถานะการทำงานได้ง่าย: ติดตามและตรวจสอบการทำงานของบอทแบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจว่าทำงานตามที่ตั้งค่าไว้
RPA tools ยอดนิยม

RPA Tools ยอดนิยม

ปัจจุบันมีเครื่องมือให้เลือกหลากหลายแพลตฟอร์ม อาทิ OrangeWorkforce, PEGA, Redwood, Automation Anywhere, UiPath, Power Automate และ Blue Prism ซึ่งต่างมีจุดเด่นด้านความยืดหยุ่น การเชื่อมต่อระบบ และการดูแลหลังการใช้งาน สำหรับประเทศไทยมีทั้งผู้พัฒนาและผู้ให้บริการครบวงจร ทำให้องค์กรควรพิจารณาให้เหมาะกับบริบทของตน

  • ขนาดและความซับซ้อนของงาน: ปริมาณทรานแซกชัน รูปแบบกฎ และข้อยกเว้น
  • การเชื่อมต่อระบบเดิม: ERP, CRM, ระบบบัญชี และเว็บแอปภายใน
  • งบประมาณและโมเดล License: ซื้อขาด เช่าใช้ รายผู้ใช้ หรือรายบอท
  • การซัพพอร์ตโดยทีมคนไทย: บริการหลังขาย ความพร้อมของพาร์ตเนอร์
  • การขยายตัวและความปลอดภัย: สเกลระบบ การกำกับสิทธิ์ และการตรวจสอบย้อนหลัง

แนะนำเครื่องมือที่น่าสนใจ

หนึ่งในโซลูชันที่โดดเด่นคือ OrangeWorkforce แพลตฟอร์ม RPA ที่พัฒนาจากทีมในเอเชีย ทำให้โครงสร้างราคาเหมาะกับธุรกิจในภูมิภาค รวมถึงผู้ใช้งานในประเทศไทย จุดเด่นอยู่ที่ความสามารถเชื่อมต่อระบบองค์กร (เช่น ERP/CRM/บัญชี) ได้ยืดหยุ่น ควบคุมบอทแบบรวมศูนย์ และขยายสเกลได้ตามปริมาณงาน ทั้งยังให้สมรรถนะทัดเทียมเครื่องมือระดับสากล แต่โดยรวมมีค่าใช้จ่ายที่คุ้มค่ากว่า ช่วยให้องค์กรเริ่มใช้งานได้ง่าย ลดต้นทุนซอฟต์แวร์และภาระงานซ้ำของทีมปฏิบัติการได้อย่างเป็นรูปธรรม

ผู้ให้บริการยอดนิยมในไทย

นอกจาก KSP AsiaFIN ให้บริการ OrangeWorkforce แล้วยังมี OrangeVision Form+ เทคโนโลยีรู้จำอักขระด้วยแสง OCR ผสานการทำงานร่วมกับ Machine Learning เพื่ออ่านและแปลงข้อมูลจากไฟล์ PDF หรือรูปภาพเป็นตัวอักษรได้อย่างแม่นยำ จากนั้นข้อมูลที่สกัดได้สามารถบูรณาการกับแพลตฟอร์ม OrangeWorkforce เพื่อดำเนินงานต่อแบบไร้รอยต่อ เช่น กรอกข้อมูลเข้าระบบบัญชี SAP หรือ ERP อัตโนมัติ ช่วยลดเวลาและขั้นตอนในการกรอกข้อมูลและนำข้อมูลเข้ามาใส่บนระบบต่าง ๆ

คำถามที่พบบ่อย

RPA ทำหน้าที่เสมือนแรงงานดิจิทัลที่รับช่วงงานซ้ำ ๆ และมีกฎชัดเจน เช่น ป้อนหรือดึงข้อมูลข้ามระบบ จัดการเอกสาร และตรวจสอบความถูกต้องแบบอัตโนมัติ ส่งผลให้รอบเวลางานสั้นลง ลดความผิดพลาดจากการทำด้วยมือ ลดงานส่งต่อระหว่างทีม และเปิดโอกาสให้พนักงานโฟกัสงานวิเคราะห์และงานลูกค้าที่มีมูลค่าสูงขึ้น ซึ่งโดยรวมช่วยเพิ่มผลิตภาพและคุณภาพบริการขององค์กรอย่างชัดเจน

การผสาน RPA กับ AI ช่วยให้การทำงานอัตโนมัติสามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ เช่น ข้อความ เอกสาร หรือภาพ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์อีเมลด้วย NLP การอ่านข้อมูลจากสลิปหรือใบเสร็จด้วย OCR หรือการใช้โมเดลคาดการณ์ช่วยตัดสินใจเชิงธุรกิจ ข้อมูลที่ AI ประมวลผลแล้วจะถูกส่งต่อให้บอท RPA ดำเนินการโดยอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการทำงานคล่องตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Robotic Process Automation มุ่งทำงานอัตโนมัติในระดับ “งานย่อย” ที่เป็นรูทีนและอาศัยกฎเกณฑ์ชัดเจน เช่น คีย์ข้อมูล ย้ายไฟล์ หรือประมวลผลแบบฟอร์ม ขณะที่ Business Process Automation ครอบคลุมทั้ง “กระบวนการธุรกิจ” ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง รวมการกำกับเวิร์กโฟลว์ การเชื่อมต่อหลายระบบ การอนุมัติ และการวัดผล เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและผลลัพธ์ของทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่งานรายขั้นตอน

การใช้งานซอฟต์แวร์ Automation ควรอ้างอิงมาตรฐานและแนวปฏิบัติที่ยอมรับ เพื่อความมีประสิทธิภาพ โปร่งใส และปลอดภัย

  • การกำกับดูแล (Governance): นิยามเจ้าของกระบวนการ นโยบายการพัฒนา/ใช้งาน แยกหน้าที่ (SoD) และอนุมัติการเปลี่ยนแปลงผ่าน Change Advisory Board
  • ความปลอดภัยของข้อมูล: นโยบายสิทธิ์เข้าถึงแบบ Least Privilege การจัดการรหัสลับ/คีย์ การเข้ารหัสข้อมูล บันทึกการใช้งานและ Audit Trail
  • มาตรฐานอ้างอิง: ITIL/COBIT สำหรับ Service & Control, ISO/IEC 27001 สำหรับ ISMS, NIST CSF สำหรับ Cybersecurity, SOC 2 สำหรับการควบคุมภายใน, ISO 22301 สำหรับ Business Continuity
  • การพัฒนาและคุณภาพ (SDLC): เวอร์ชันคอนโทรล Code Review/Peer Review แยกสภาพแวดล้อม Dev–UAT–Prod ทดสอบอัตโนมัติและ UAT ตามกรณีใช้งานจริง
  • การบริหารความเสี่ยงและการปฏิบัติตามกฎหมาย: ประเมินผลกระทบข้อมูลส่วนบุคคล (เช่น PDPA/GDPR) จัดระดับความเสี่ยงกระบวนการ กำหนดนโยบายเก็บรักษา/ลบข้อมูล
  • การปฏิบัติการและเฝ้าระวัง: Monitoring แบบเรียลไทม์ Alert/Notification แผน Incident Response แผนสำรองและกู้คืน (Backup/DR) การทบทวนประสิทธิภาพตาม KPI/SLAs
  • มาตรฐานเอกสาร: เอกสารเวิร์กโฟลว์และข้อยกเว้น (Exception Handling) คู่มือรันงาน Runbook/Playbook และบันทึกการเปลี่ยนแปลง (Change Log)
  • การยกระดับด้วย AI อย่างมีความรับผิดชอบ: กำหนดขอบเขตการใช้โมเดล ตรวจอคติ (Bias) ทวนสอบผลลัพธ์ เก็บเวอร์ชันโมเดลและข้อมูลฝึก

แนวทางข้างต้นช่วยลดความเสี่ยง ลดงานสะดุด และทำให้การขยายการใช้งาน Automation ในองค์กรเป็นไปอย่างยั่งยืน

  • คัดเลือกกระบวนการไม่เหมาะสม งานมีข้อยกเว้นเยอะหรือข้อมูลไม่เป็นโครงสร้าง ทำให้บอทล้มบ่อย
    แนวทาง: จัดทำเกณฑ์คัดเลือก (ปริมาณงาน ความซ้ำ ความเสถียรของข้อมูล ผลกระทบต่อธุรกิจ) และเริ่มจากกระบวนการ “กฎชัด–ข้อมูลนิ่ง”
  • ขาด Governance และเจ้าของกระบวนการ ไม่มีผู้รับผิดชอบชัดเจน ทำให้การเปลี่ยนแปลง/ดูแลไม่ต่อเนื่อง
    แนวทาง: ตั้งคณะทำงานและเจ้าของกระบวนการ กำหนดเวอร์ชันคอนโทรล นโยบายทดสอบ และขั้นตอนอนุมัติการเปลี่ยนแปลง
  • การจัดการการเปลี่ยนแปลง (Change Management) ผู้ใช้ไม่ยอมรับ วิธีทำงานใหม่ไม่ถูกสื่อสาร
    แนวทาง: สื่อสารประโยชน์ต่อทีม ทำคู่มือ/วิดีโอสั้น เปิดช่องทางรับฟีดแบ็ก และตั้ง “แชมเปียน” ภายในแผนก
  • สภาพแวดล้อมระบบไม่เสถียร UI/ฟอร์มเปลี่ยนบ่อย สิทธิ์เข้าถึงไม่พอ เครื่องรันงานไม่พร้อม
    แนวทาง: ใช้คอนเน็กเตอร์/ API เมื่อเป็นไปได้ ออกแบบเซเล็กเตอร์ให้ทนต่อการเปลี่ยนแปลง แยก Dev–UAT–Prod และมีเครื่องสำรอง/คิวงาน
  • การบำรุงรักษาและมอนิเตอร์ไม่ทั่วถึง รู้ปัญหาช้า สูญเสียชั่วโมงการทำงาน
    แนวทาง: ตั้งศูนย์ควบคุมบอท ทำ Alert/แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ บันทึก Log/Audit และมี Runbook แก้เหตุขัดข้อง
  • ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎหมาย การเก็บรหัสผ่าน/ข้อมูลส่วนบุคคลไม่ถูกวิธี
    แนวทาง: ใช้ Vault/Secret Manager หลักการ Least Privilege เข้ารหัสข้อมูล และทบทวน PDPA/นโยบายภายในอย่างสม่ำเสมอ
  • คำนวณผลตอบแทนไม่ชัดเจน โครงการเริ่มแล้วไม่เห็น ROI
    แนวทาง: กำหนด KPI/SLAs ก่อนเริ่ม เช่น ชั่วโมงที่ประหยัด อัตราความถูกต้อง ระยะเวลารอบงาน และรายงานผลเป็นระยะ
  • ขาดทักษะทีม พึ่งพาภายนอกมากเกินไป ทำให้ขยายผลช้า
    แนวทาง: จัดหลักสูตรอบรมต่อเนื่อง สร้าง CoE (Center of Excellence) และมาตรฐานการพัฒนาไว้ภายใน

Robotic Process Automation (RPA) โดดเด่นที่การทำงานผ่านส่วนติดต่อผู้ใช้ (UI) ของแอปพลิเคชัน จึงเข้าถึงและจัดการข้อมูลบนหน้าจอได้โดยไม่ต้องพึ่ง API หรือปรับระบบหลังบ้าน ทำให้ใช้ได้กับซอฟต์แวร์เดิมที่ไม่ได้เปิดให้เชื่อมต่อ ขณะที่ AI Agent มักต้องอาศัย API หรือฐานข้อมูลเพื่อรับ–ส่งข้อมูลอย่างเป็นโครงสร้าง จึงให้ความยืดหยุ่นด้านการวิเคราะห์และตัดสินใจขั้นสูง แต่จะมีข้อจำกัดหากระบบเดิมไม่รองรับการเชื่อมต่อโดยตรง

Facebook
LinkedIn
x.com