ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิธีที่องค์กรต่างๆ มองหน้าที่ของ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือทดลองแล้ว แต่กลายเป็นส่วนสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีไปแล้ว ล่าสุด Anthropic ได้ร่วมกับบริษัทวิจัย Material สำรวจความคิดเห็นผู้นำด้านเทคนิคกว่า 500 คน ทั่วหลากหลายอุตสาหกรรม เพื่อทำความเข้าใจถึงวิธีการนำ AI agents ไปใช้จริงในปัจจุบัน และแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
ผลการสำรวจสรุปได้ในประโยคเดียว: AI agents ได้จบช่วง "ทดลองใช้" แล้ว และกำลังเข้าสู่ช่วง "ใช้งานจริงเต็มรูปแบบ"
จากงานอัตโนมัติง่ายๆ สู่เวิร์กโฟลว์ซับซ้อน
ข้อมูลจากการสำรวจชี้ให้เห็นรูปแบบที่ชัดเจน: องค์กรกำลังเปลี่ยนจากการทำงานอัตโนมัติแบบง่ายๆ ไปสู่กระบวนการที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน ซึ่งทำงานข้ามทีมและฟังก์ชันทางธุรกิจ: 57% ขององค์กรได้ปรับใช้ agents สำหรับเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนแล้ว 16% กำลังดำเนินการกระบวนการข้ามฟังก์ชันระหว่างทีมต่างๆ 81% มีแผนที่จะแก้ไข use cases ที่ซับซ้อนมากขึ้นในปี 2026 39% กำลังพัฒนา agents สำหรับกระบวนการหลายขั้นตอน 29% กำลังปรับใช้สำหรับโครงการข้ามฟังก์ชัน สิ่งที่น่าสนใจคือ องค์กรไม่ได้แค่ใช้ AI ทำงานแทนคนในสิ่งที่คนเคยทำ แต่ AI กำลัง ปลดล็อกงานที่เคย "ไม่คุ้มค่า" ที่จะทำ (work that was never worth starting) ตามรายงานจาก PYMNTS ที่วิเคราะห์งานวิจัยของ Anthropic โดยตรง — นั่นหมายความว่า AI ไม่ได้แค่เร่งงานเดิม แต่สร้างโอกาสใหม่ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน
การเขียนโค้ดนำการนำไปใช้งาน
แม้ว่า AI agents จะสามารถทำงานได้หลากหลาย แต่ การพัฒนาซอฟต์แวร์ ยังคงเป็นพื้นที่ที่องค์กรให้ความสนใจมากที่สุด: เกือบ 90% ขององค์กรใช้ AI เพื่อช่วยในการพัฒนาซอฟต์แวร์ 86% ปรับใช้ agents สำหรับโค้ดในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง (production) องค์กรรายงานถึงการประหยัดเวลาทั่วทั้งวงจรการพัฒนา: การวางแผนและคิดไอเดีย — ประหยัดเวลา 58% การสร้างโค้ด — ประหยัดเวลา 59% การสร้างเอกสาร — ประหยัดเวลา 59% การตรวจสอบโค้ดและการทดสอบ — ประหยัดเวลา 59%
ผลกระทบข้ามไปยังแผนกอื่นๆ
อย่างไรก็ตาม ผลกระทบของ AI agents ไม่จำกัดอยู่เพียงแค่ทีมวิศวกรรมเท่านั้น: 60% ใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างรายงาน — เป็น use case ที่ให้ผลกระทบสูงสุด 48% ใช้ AI ทำให้กระบวนการภายในเป็นอัตโนมัติ 56% มีแผนนำ agents ไปใช้สำหรับงานวิจัยและการรายงานในอนาคตอันใกล้
ประโยชน์ที่วัดได้จากการลงทุน
หนึ่งในข้อค้นพบที่น่าทึ่งที่สุดคือ 80% ขององค์กร รายงานว่าการลงทุนใน AI agents ของพวกเขาให้ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจที่วัดได้แล้วในปัจจุบัน — ไม่ใช่แค่คาดหวัง แต่เป็นตัวเลขจริงที่เห็นได้
Thomson Reuters: AI ในวงการกฎหมาย
Thomson Reuters ใช้ Claude เพื่อขับเคลื่อน CoCounsel แพลตฟอร์ม AI ด้านกฎหมาย ทนายความที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาเอกสารด้วยตนเอง ตอนนี้สามารถเข้าถึงกฎหมายคดี 150 ปี และผู้เชี่ยวชาญ 3,000 คนในเวลาเพียงไม่กี่นาที
eSentire: ความปลอดภัยทางไซเบอร์
eSentire ลดเวลาการวิเคราะห์ภัยคุกคามจากผู้เชี่ยวชาญจาก 5 ชั่วโมง เหลือเพียง 7 นาที โดยการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีความสอดคล้องกับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยระดับสูงถึง 95%
ความท้าทายในการขยายการใช้งาน
ในปี 2026 คำถามสำคัญสำหรับผู้นำองค์กรไม่ใช่ "จะใช้ AI agents หรือไม่" แต่เป็น "จะขยายการใช้งานอย่างมีกลยุทธ์ได้อย่างไร" ความท้าทายหลักๆ ได้แก่: การควบคุมคุณภาพและความปลอดภัย — เมื่อ agents ทำงานมากขึ้น การตรวจสอบว่าผลลัพธ์ถูกต้องและปลอดภัยก็สำคัญมากขึ้นตามไปด้วย การจัดการต้นทุน — แม้ ROI จะดี แต่การใช้ AI agents ใน scale ใหญ่มีต้นทุนที่ต้องจัดการอย่างรอบคอบ การฝึกอบรมบุคลากร — พนักงานต้องเรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกับ AI ไม่ใช่แค่ใช้ AI ทำงานแทน การเลือก use case ที่เหมาะสม — องค์กรที่ประสบความสำเร็จมักเริ่มจาก narrow, multi-step workflows ที่มีขอบเขตชัดเจน ไม่ใช่พยายามทำทุกอย่างพร้อมกัน
แนวโน้มในอนาคต
จากข้อมูลการสำรวจ แนวโน้มที่ชัดเจนในปี 2026 คือ: การขยายจาก narrow workflows สู่ cross-functional processes — องค์กรจะเริ่มให้ agents ทำงานข้ามแผนกมากขึ้น AI เป็นส่วนหนึ่งของ infrastructure — ไม่ใช่แค่ tool แต่เป็นส่วนหนึ่งของระบบ Focus ไปที่งานที่เคย "ไม่คุ้มทำ" — AI จะปลดล็อก use cases ใหม่ๆ ที่เคยไม่มีคนทำเพราะไม่คุ้มค่า ความร่วมมือระหว่าง AI และคน — ไม่ใช่ AI แทนคน แต่เป็นการทำงานร่วมกัน
สรุป
รายงาน State of AI Agents 2026 จาก Anthropic ยืนยันสิ่งที่หลายคนสังเกตเห็นแล้ว: 80% ขององค์กรได้ ROI ที่วัดได้จาก AI agents แล้ว 90% ใช้ AI ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์ 57% ปรับใช้ agents สำหรับ multi-step workflows แล้ว องค์กรที่สำเร็จมอง agents เป็น infrastructure ไม่ใช่ experiment คำถามสำหรับปี 2026 ไม่ใช่ว่าจะใช้ AI หรือไม่ แต่เป็น จะใช้อย่างมีกลยุทธ์อย่างไร เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุด แหล่งอ้างอิง: How enterprises are building AI agents in 2026